金融舆情对A股上市银行股票价格影响的案例分析——基于清博大数据平台

发布时间：2024-03-17 01:32

　　股票市场自17世纪出现以来,经过多年的发展和成长,已经成为金融市场乃至国家经济发展的重要组成部分。近年来,随着互联网中社交媒体的蓬勃发展,越来越多的投资者开始在社交媒体上发表意见和表达情绪,形成了所谓的金融舆情,从行为金融学来讲,股民的讨论、分析以及情感宣泄易形成羊群效应与扩散反应,从而对股票价格形成冲击影响。不同于以往研究,本文从A股上市银行这一微观视角切入,探究金融舆情对A股上市银行股票价格的影响,具有一定的理论和现实意义。理论部分主要介绍文本挖掘技术和投资者情绪指数构建原理。首先通过清博大数据平台获取2019年度有关A股上市银行股价的金融舆情,由于文本数据无法直接进行数据建模,针对这一情况,引入文本挖掘技术对数据进行量化处理。其次,利用机器学习技术判别其中的投资者情绪,通过对模型进行适应性检验,发现支持向量机模型可以有效识别本次金融舆情中蕴含的投资者情绪。最后,使用上述数据构建了三种投资者情绪指数,分别为投资者看涨情绪指数、投资者看跌情绪指数和投资者中立情绪指数。在理论分析的基础上,本文对投资者情绪指数和A股上市银行股价之间的影响关系进行了实证研究。针对2019年度34家上市银行...

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图3.3金融舆情文本词云图

金融舆情对A股上市银行股票价格影响的案例分析—基于清博大数据平台16图3.3金融舆情文本词云图词云图以某一词在文本中的出现频率作为计算依据，出现频率越高，在图中显示越醒目。由图3.3可知，该金融文本中出现次数较多的词语有“板块”、“A股”、“大盘”、“市潮、“指数”等词语，说明舆....

图5.2AR特征根倒数的单位圆图

金融舆情对A股上市银行股票价格影响的案例分析—基于清博大数据平台28图5.2AR特征根倒数的单位圆图综上所述，可以写出VAR模型的估计结果表达式：其中括号内为不同的滞后期。单方程模型的结果分析一般可以依靠其参数估计的符号和大小得出，而VAR模型的系数只能解释局部的变化情况，对于整....

本文编号：3930311