移动端发帖、投资者情绪与股票收益率 ————基于雪球APP数据挖掘的实证研究
发布时间:2023-02-09 19:39
目前,各式各样的门户网站、论坛以及移动APP等互联网媒体已成为信息传递的主要手段。特别是以使用移动互联网媒介的用户数量增长很快。相比于传统互联网,移动互联网的发展使得投资者情绪传播速度提高,继而更显著的影响资本市场。因此,以移动互联网的视角切入对投资者情绪的研究,分析以移动端数据构建的投资者情绪与股票收益率的关系,具有重要的理论意义和现实意义。与传统研究中以股票交易量、对投资者进行问卷调查等直接或间接的方式来构建投资者情绪指标的方法不同,本文采用大数据分析视角及文本挖掘方法,抓取雪球网的3,810,950条发帖来构建投资者情绪指标,以此来深入研究基于移动端文本挖掘的投资者情绪与股票收益率的关系。在此基础上,本文基于以PC端和移动端两种不同方式发帖人群的不同行为特征分别构建投资者情绪指标,通过比较投资者情绪指标对股票收益率影响的不同来研究以移动端APP进行发帖的人群行为是否更能影响股价。本文结论主要是:首先,基于移动端文本挖掘的投资者情绪可以在一定程度上解释股票收益率。其次,整体而言,相对于使用PC发帖的人群,使用移动端APP发帖的人群更能够影响股票收益率。熊市阶段市场投资者情绪对股票收...
【文章页数】:63 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
致谢
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容
1.3 创新点
1.4 研究的难点
1.5 研究思路和框架
2 文献评述
2.1 投资者情绪衡量的相关研究
2.1.1 直接和间接方法衡量投资者情绪
2.1.2 利用文本挖掘衡量投资者情绪
2.2 投资者情绪的大数据分析综述
2.2.1 网络新闻数据
2.2.2 社交网络数据
2.2.3 网络论坛数据
2.3 投资者情绪对收益率影响研究综述
2.4 文献评述
3 投资者情绪影响股价的理论分析
3.1 投资者情绪对股价产生影响的表现
3.2 投资者情绪对股价产生影响的机制
3.3 PC端与移动端的区别及其对投资者情绪的影响
3.3.1 成本区别
3.3.2 用户区别
3.3.3 产品区别
3.4 PC端与移动端区别总结
3.5 不同行为特征对投资者情绪影响及相应理论假说
4 基于文本挖掘的投资者情绪指标构建
4.1 文本分类
4.1.1 文本分类的概念
4.1.2 文本分类的过程
4.2 基于网络大数据的投资者情绪指标构建
4.2.1 数据来源与预处理
4.2.2 文本分词与停词
4.2.3 建立分类器
4.2.4 分类具体步骤
4.2.5 投资者情绪指标计算
5 投资者情绪影响股价的实证研究:基于雪球网数据
5.1 数据来源和样本构成
5.2 变量选取
5.2.1 个股收益率变量
5.2.2 投资者情绪指标变量
5.2.3 控制变量
5.3 变量描述性统计
5.4 平稳性检验
5.5 实证检验
5.5.1 模型建立
5.5.2 实证研究结果
5.6 稳健性检验
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 政策建议
6.3 展望
参考文献
附录
本文编号:3739133
【文章页数】:63 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
致谢
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容
1.3 创新点
1.4 研究的难点
1.5 研究思路和框架
2 文献评述
2.1 投资者情绪衡量的相关研究
2.1.1 直接和间接方法衡量投资者情绪
2.1.2 利用文本挖掘衡量投资者情绪
2.2 投资者情绪的大数据分析综述
2.2.1 网络新闻数据
2.2.2 社交网络数据
2.2.3 网络论坛数据
2.3 投资者情绪对收益率影响研究综述
2.4 文献评述
3 投资者情绪影响股价的理论分析
3.1 投资者情绪对股价产生影响的表现
3.2 投资者情绪对股价产生影响的机制
3.3 PC端与移动端的区别及其对投资者情绪的影响
3.3.1 成本区别
3.3.2 用户区别
3.3.3 产品区别
3.4 PC端与移动端区别总结
3.5 不同行为特征对投资者情绪影响及相应理论假说
4 基于文本挖掘的投资者情绪指标构建
4.1 文本分类
4.1.1 文本分类的概念
4.1.2 文本分类的过程
4.2 基于网络大数据的投资者情绪指标构建
4.2.1 数据来源与预处理
4.2.2 文本分词与停词
4.2.3 建立分类器
4.2.4 分类具体步骤
4.2.5 投资者情绪指标计算
5 投资者情绪影响股价的实证研究:基于雪球网数据
5.1 数据来源和样本构成
5.2 变量选取
5.2.1 个股收益率变量
5.2.2 投资者情绪指标变量
5.2.3 控制变量
5.3 变量描述性统计
5.4 平稳性检验
5.5 实证检验
5.5.1 模型建立
5.5.2 实证研究结果
5.6 稳健性检验
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 政策建议
6.3 展望
参考文献
附录
本文编号:3739133
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