基于文本挖掘的投资者情绪与股价变动的关联性分析

发布时间：2017-07-30 05:01

  本文关键词：基于文本挖掘的投资者情绪与股价变动的关联性分析

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【摘要】：互联网已渗透到人类社会的方方面面,在人们生活与交流中的作用已不可替代,对人们的影响也越来越深。互联网已成为各种信息的集散地,网络信息不仅改变投资者的投资方式,而且成为投资者进行信息交流、获取资源及制定决策的参考依据。对于现代股票市场而言,网络已成为交易的重要平台之一,也成为众股民快速攫取有用信息和发表主观看法的最重要途径。股票论坛上的评论信息对股民的购买决策具有一定的影响力,从而影响股市的波动。本文拟对投资者在股票论坛中发表的股票评论进行情感分析,并以此研究投资者情感倾向对股票价格变化的影响。首先,本文利用文本挖掘方法对论坛内股票评论进行分析,抽取股票相关信息,并据此利用情感分类方法研究评论的情感倾向(看涨、看跌)。通过剔除无关评论,保证了股票评论信息数据分析的准确性。在后续的情感分析过程中,本文对比了基于支持向量机的情感分类和基于语义情感分析法,结果发现基于支持向量机的情感分类要优于基于语义情感分析法。其次,本文选取能够反映投资者情绪的代理指标,通过主成分分析法构建投资者情绪综合指标(SI),利用格兰杰因果关系检验和回归分析等实证方法,系统研究了投资者情绪对股价变动的整体影响。研究发现投资者情绪是影响股票价格变化的原因之一,且二者是正相关关系,其中当期的投资者情绪以及投资者情绪的波动对股票价格变化的影响更为明显,而前一期投资者情绪对股票价格变化的影响有限。
【关键词】：股票评论 文本挖掘 情感分析 投资者情绪 股票收益率
【学位授予单位】：青岛大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 研究意义8-9
• 1.3 国内外研究现状9-11
• 1.3.1 投资者情绪研究9-10
• 1.3.2 股票评论研究10-11
• 1.4 本文主要研究内容11-13
• 第二章 理论与方法基础13-24
• 2.1 行为金融学理论13-14
• 2.1.1 金融市场中的“异象”13
• 2.1.2 有限套利13-14
• 2.1.3 心理偏差与非标准偏好14
• 2.2 有限注意理论14-16
• 2.2.1 基于有限注意理论的投资过程14-15
• 2.2.2 基于有限注意的投资者情绪研究15-16
• 2.3 基于机器学习的投资者情感分析研究16-24
• 2.3.1 基于语义的评论情感分析研究17
• 2.3.2 基于监督学习的评论情感分析研究17-24
• 第三章 股票评论情感分析24-32
• 3.1 数据收集及样本选取24-25
• 3.1.1 数据来源24
• 3.1.2 样本收集24-25
• 3.2 无关评论清除25-30
• 3.2.1 数据获取26-27
• 3.2.2 特征选择27-28
• 3.2.3 文本分类与评估28-30
• 3.3 股票评论情感分析30-32
• 3.3.1 基于支持向量机（SVM）的情感分类30
• 3.3.2 基于语义情感分析法的情感分类30-31
• 3.3.3 情感分类结果分析31-32
• 第四章 投资者情绪与股价变动的关联性分析32-41
• 4.1 研究指标构建32-34
• 4.1.1 投资者情绪指数选取32-33
• 4.1.2 投资者情绪综合指标构建33-34
• 4.1.3 股票价格变化指标34
• 4.2 投资者情绪与股价变动走势分析34-36
• 4.3 投资者情绪与股价变动的关联性分析36-40
• 4.3.1 平稳性检验（ADF检验）36-37
• 4.3.2 格兰杰因果关系检验37
• 4.3.3 模型建立37-38
• 4.3.4 结果分析38-40
• 4.4 结果讨论40-41
• 第五章 研究结论与展望41-43
• 5.1 研究结论41
• 5.2 研究展望41-43
• 参考文献43-46
• 攻读学位期间的研究成果46-47
• 致谢47-48

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本文编号：592559