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《浙江工业大学》 2019年
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基于互联网投资者情绪的股票时间序列分析与预测

郑国杰  
【摘要】:建立在有效市场假说基础之上的传统金融理论认为金融资产价格充分反映了所有可得的信息。而行为金融学则强调投资者行为中的非理性成分,认为除了股票的基本价值,反映投资者预期的投资者情绪也会对股票价格产生重要影响。因此从投资主体出发,在行为金融理论的基础上研究股票市场的波动,不失为一种有效的方式。而网络媒体的发展为情绪的度量提供了直接来源,从股票评论中获取投资者的看法与预期成为金融分析的重要手段。非结构化的股票评论对投资者情绪的提取造成了一定挑战,为解决这部分问题,本文运用词向量技术和关联规则方法构建并扩展了情感词典,利用情感分类算法对评论蕴含的股票市场预期进行了判断,并以此为基础构建了投资者情绪指数。进一步地,本文借助构建的情绪指数探索网络情绪与股票市场之间的关系,相关分析与因果检验的结果都表明该情绪指数对股票收益具有一定的预测性。最后,相较于已有的股票预测方法,本文尝试从两个方向提高股票价格时间序列预测的准确度。一方面,依赖于提取的舆情数据的投资者情绪,本文将情绪作为外部特征融入预测模型。另一方面,本文从时间序列模型本身入手,结合神经网络和计量模型的优势构造NARX-GARCH模型,充分挖掘价格序列内部所蕴含的信息。实验结果表明,互联网投资者情绪对于股票市场的波动具有指导意义,并且本文提出的基于投资者情绪的股票预测方法具有明显的优势。
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:F832.51;F224

【参考文献】
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