基于情感分析的国际原油价格走势预测研究

发布时间：2017-08-10 11:44

  本文关键词：基于情感分析的国际原油价格走势预测研究

  更多相关文章： 情感分析 文本挖掘 石油走势预测 人工智能 格兰杰因果检验

【摘要】：石油价格的增长或者下跌对于世界经济的发展会产生重大的影响,因此,石油价格的预测显得尤为重要。但是,由于石油这种商品的复杂性和不规律性,使得石油价格预测成为一个非常困难的问题。石油价格基本是由石油出口国的供给和石油进口国的需求平衡共同决定的,但是由政治事件或者经济因素导致的供给的不规律性往往会导致石油价格的不规律性。在这种情况下,石油价格上涨或者下跌的预测对于决策者就显得非常有价值。同时,随着互联网和大数据技术的发展,随之产生了大量新闻数据。一些新闻内容代表了对金融市场未来趋势的实时评估,新闻的内容将会影响金融投资者的投资行为,进而影响金融市场。如果能充分利用这些数据,那么将有助于石油价格趋势的预测。在这种背景下,本文提出了基于情感分析的国际原油价格走势预测模型。该模型主要基于石油相关新闻的分析,通过采用领域关键词词典的方法,得到新闻的情感序列,再通过格兰杰因果检验的方法,得到情感序列和石油价格序列的相关性和滞后期,最后通过机器学习的方法(支持向量机、决策树、逻辑回归和神经网络)预测石油价格的走势。同时,为了验证新闻情感对于石油价测具有预测能力,选取了美国西得克萨斯轻质原油(WTI)和路透社原油新闻作为研究对象进行案例分析。结果表明,新闻情感和原油价格之间确实存在着格兰杰因果关系,即新闻情感的变化会引起石油价格的变化,这说明新闻情感对于石油价格的走势具有预测能力。实验结果还表明,对于大部分预测模型而言,新闻情感的引入一般能极大地提高石油价格走势的预测准确率。
【关键词】：情感分析 文本挖掘 石油走势预测 人工智能 格兰杰因果检验
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F416.22;F764.1
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 课题的研究背景11-12
• 1.2 课题的研究目的与意义12-13
• 1.3 本文的研究内容13-17
• 第二章 文献综述17-23
• 2.1 国外研究综述17-20
• 2.2 国内研究综述20-21
• 2.3 现有研究不足及本文创新之处21-23
• 第三章 石油价格与新闻情感格兰杰因果分析23-37
• 3.1 方法概述23-25
• 3.1.1 情感分析理论概述23-24
• 3.1.2 格兰杰因果检验概述24-25
• 3.2 石油价格数据及新闻数据采集25-29
• 3.2.1 石油数据获取26-28
• 3.2.2 爬虫程序设计28-29
• 3.3 新闻数据分析29-31
• 3.4 石油走势与新闻情感格兰杰因果关系分析31-34
• 3.5 本章小结34-37
• 第四章 基于情感分析的石油价格走势预测37-45
• 4.1 预测模型概述37-42
• 4.2 实验设计42-43
• 4.3 预测结果分析43-44
• 4.4 预测结果统计检验分析44
• 4.5 本章小结44-45
• 第五章 结论与展望45-49
• 5.1 主要结论45-47
• 5.2 研究展望47-49
• 参考文献49-55
• 致谢55-57
• 研究成果及发表学术论文57-59
• 作者和导师简介59-60
• 附件60-61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 陈茜;连婉琳;;基于文本挖掘技术的互联网股票新闻的情感分类[J];中国市场;2015年24期

2 彭敏;汪清;黄济民;周李;胡鑫汇;;基于情感分析技术的股票研究报告分类[J];武汉大学学报(理学版);2015年02期

3 黄润鹏;左文明;毕凌燕;;基于微博情绪信息的股票市场预测[J];管理工程学报;2015年01期

4 贾振华;斯庆巴拉;陈英杰;;神经网络在石油价格预测中的仿真研究[J];计算机仿真;2011年11期

5 王欣冉;邢永丽;巨程晖;;小波包与贝叶斯LS-SVM在石油价格预测中的应用[J];统计与决策;2011年06期

6 肖龙阶;仲伟俊;;基于ARIMA模型的我国石油价格预测分析[J];南京航空航天大学学报(社会科学版);2009年04期

7 韩春;田大钢;;对股票市场信息的文本挖掘[J];中国高新技术企业;2008年23期

8 丁静之;闵骐;林怡;;ARIMA模型在石油价格预测中的应用[J];物流技术;2008年10期

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本文编号：650556