基于文本挖掘和百度指数的投资者情绪指数研究

发布时间：2017-07-15 11:24

  本文关键词：基于文本挖掘和百度指数的投资者情绪指数研究

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【摘要】：本文首先运用文本挖掘技术对中国知网CSSCI期刊与新浪微博话题信息进行文本分析,并结合百度自身关键词推荐系统,在综合三大词库的基础上确定我国投资者相关的初始网络搜索关键词;其次,以上证指数为参照,对三大词库关键词的百度指数周数据的时间序列采用时差相关系数法、随机森林算法进行筛选,过滤后得到最能反映我国投资者行为的关键词词库;最后利用因子分析法构建了具有领先性的沪市投资者情绪指数。
【作者单位】： 中南财经政法大学博士后流动站;湖北经济学院统计学院、湖北数据与分析中心;中南财经政法大学统计与数学学院;
【关键词】： 文本挖掘 百度指数 投资者情绪 股票市场
【基金】：国家社科基金项目(14CTJ008) 中国博士后科学基金第58批面上项目(2015M582317)的资助
【分类号】：F124
【正文快照】： 有领先性的沪市投资者情绪指数。关键词文本挖掘百度指数投资者情绪股票市场一、引言近年来互联网技术爆炸式发展,作为海量信息资源最常用的获取渠道,搜索引擎在网民中广泛使用。搜索数据正是对网民搜索行为的客观记录,反映了网民的搜索需求,而搜索需求在一定程度上反映了网民

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：543674