新聞事件驅(qū)動的市場預(yù)測研究.pdf

1、金融市場變化具有連續(xù)性,其統(tǒng)計數(shù)據(jù)依時間發(fā)展順序來組織,因此關(guān)于金融市場業(yè)務(wù)的預(yù)測問題可以應(yīng)用時間序列分析方法來解決。然而在使用時間序列分析法時,僅僅根據(jù)金融統(tǒng)計數(shù)據(jù)本身,并不能得到最好的預(yù)測結(jié)果,原因是這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)只涵蓋了金融環(huán)境中所有相關(guān)信息的一小部分,政策消息、官方聲明、機構(gòu)意見、民眾意向等都無法從統(tǒng)計數(shù)據(jù)中得到體現(xiàn),這顯然會影響預(yù)測的效果和準(zhǔn)確性,而新聞事件作為主要的媒體信息來源,恰恰包含了上述所說的外部影響因素。該文將金融市場

2、統(tǒng)計數(shù)據(jù)的時間序列分析方法,和市場相關(guān)新聞事件的文本挖掘方法結(jié)合在一起,通過對新聞事件語料進行情感分析,獲取其中所反映的金融市場外部影響因素,并對其進行量化處理,將其作為補充和修正加入到時間序列分析模型中,以獲得優(yōu)化的預(yù)測結(jié)果。該文使用目前流行的網(wǎng)絡(luò)微博作為新聞事件數(shù)據(jù)源,針對中文微博的特點,文中使用基于規(guī)則的句法分析方法,將每條微博對金融業(yè)務(wù)未來走勢的態(tài)度和預(yù)測影響進行量化。該文最終建立的用于預(yù)測的模型,是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NARX時間序