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文檔簡介
1、中圖分類號——UDC——碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼10533密級坌玨投資者情緒對個(gè)股收益的預(yù)測:來自微博大數(shù)據(jù)挖掘的證據(jù)InvestorSentimentPredictsStockReturn:fromtheEvidenceofMicroblogDataMining作者姓名:學(xué)科專業(yè):研究方向:學(xué)院(系、所):指導(dǎo)教師:余志紅金融碩士行為金融學(xué)商學(xué)院饒育蕾教授論文答辯日期絲!:彳答辯委員會(huì)主席中南大學(xué)二。一三年十一月投資者情緒對個(gè)股收益的預(yù)測
2、:來自微博大數(shù)據(jù)挖掘的證據(jù)摘要:本文利用微博這一新興社交平臺,探尋大數(shù)據(jù)挖掘方法,以求更準(zhǔn)確量化投資者對于個(gè)股的真情實(shí)感,構(gòu)建個(gè)股微博情緒指標(biāo)并探討其對股票收益的預(yù)測能力。選取中國資本市場上市值最大的中證100成分股作為研究樣本,從中挑選出每日微博數(shù)量排名前48的股票,微博發(fā)表時(shí)間區(qū)間為2013年1月1日至6月30日。采用微博抓取工具,手動(dòng)批量操作挖掘出提及股票的537789條微博,運(yùn)用情感傾向分析工具分析微博情感,構(gòu)造出個(gè)股微博情緒指
3、標(biāo)。通過對個(gè)股微博情緒指標(biāo)與信心指標(biāo)的相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)兩者顯著相關(guān),且微博情緒指標(biāo)與上證綜指的走勢趨于一致。通過基本統(tǒng)計(jì)分析,樣本股票在2013上半年內(nèi)平均每天每只股票有59條微博提及。將股票按微博情緒由小到大分為十組考察每組的股票收益,發(fā)現(xiàn)情緒最低組股票的收益較低,反之較高,微博情緒與股票收益基本呈正向關(guān)系。進(jìn)一步對個(gè)股微博情緒指數(shù)與個(gè)股收益進(jìn)行的回歸分析結(jié)果顯示,微博情緒與個(gè)股收益在1%的水平上顯著正相關(guān),驗(yàn)證了投資者情緒正向預(yù)測股票
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