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金融市场收益率方向预测模型研究——基于文本大数据方法
被引量:
15
1
作者
顾文涛
王儒
+1 位作者
郑
肃
豪
杨永伟
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020年第11期68-79,共12页
金融市场的发展关系着一国的经济命脉,而股票市场作为金融市场的重要组成部分,对其收益率的研究也一直都是学术界的热点。财经新闻常被认为蕴含着丰富的信息,其中所包含的情感信息作为影响投资者投资决策的重要因素之一,对股票收益率也...
金融市场的发展关系着一国的经济命脉,而股票市场作为金融市场的重要组成部分,对其收益率的研究也一直都是学术界的热点。财经新闻常被认为蕴含着丰富的信息,其中所包含的情感信息作为影响投资者投资决策的重要因素之一,对股票收益率也具有一定的影响。故本文构建了适用于金融投资领域的财经新闻情感词典来对财经新闻进行文本分析,同时构造了新的预测模型:将财经新闻文本中所含的情感量化为情绪指数并与时变密度函数相结合,得到时变加权密度模型。并在此基础上以模型评分为权重组合多个预测模型构建出评分加权模型用于股票收益率预测。结果显示,加入情绪指数能有效提高模型预测能力,而评分加权模型的预测能力则在此基础上更进一步,在准确率以及评分规则上基本达到双重最优。
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关键词
方向预测
情绪指数
评分加权
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职称材料
题名
金融市场收益率方向预测模型研究——基于文本大数据方法
被引量:
15
1
作者
顾文涛
王儒
郑
肃
豪
杨永伟
机构
浙江工商大学统计与数学学院
浙江工商大学统计与数学学院应用统计系
浙江工商大学统计与数学学院数量经济系
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020年第11期68-79,共12页
基金
浙江省一流学科A类项目“非参数密度函数在金融发展中的应用”(1020JYN6517002G-01)
文摘
金融市场的发展关系着一国的经济命脉,而股票市场作为金融市场的重要组成部分,对其收益率的研究也一直都是学术界的热点。财经新闻常被认为蕴含着丰富的信息,其中所包含的情感信息作为影响投资者投资决策的重要因素之一,对股票收益率也具有一定的影响。故本文构建了适用于金融投资领域的财经新闻情感词典来对财经新闻进行文本分析,同时构造了新的预测模型:将财经新闻文本中所含的情感量化为情绪指数并与时变密度函数相结合,得到时变加权密度模型。并在此基础上以模型评分为权重组合多个预测模型构建出评分加权模型用于股票收益率预测。结果显示,加入情绪指数能有效提高模型预测能力,而评分加权模型的预测能力则在此基础上更进一步,在准确率以及评分规则上基本达到双重最优。
关键词
方向预测
情绪指数
评分加权
Keywords
Direction Prediction
Sentiment Index
Scoring Weighted
分类号
C812 [社会学—统计学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
金融市场收益率方向预测模型研究——基于文本大数据方法
顾文涛
王儒
郑
肃
豪
杨永伟
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020
15
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