新闻情感态度与股票市场波动的多重分形交叉相关性分析研究

摘要

随着互联网技术的不断发展，我们正处在信息爆炸的时代，网络金融信息成为金融信息的一种新的重要来源。目前已有研究证明网络金融新闻的情感强度对股市波动有着一定影响，然而金融市场是一个复杂的动力系统，这种影响是非线性的，不能简单的用线性模型进行描述。因此本文采用多重分形去趋势交叉相关性(MF-DCCA)模型来考察网络金融信息情感态度与股票市场波动的相关性。
　　本文选取了2015年10月至2016年10月的在线金融新闻、沪深两市收益率和成交量等数据，首先构建了情感词典并对在线金融新闻情感强度进行计算，最后运用多重分形去趋势波动交叉相关分析法对在线金融新闻情感强度与沪深两市不同时间窗下波动的交叉相关性进行考察。
　　实证结果表明在线金融新闻情感强度与沪深两市波动交叉相关性呈现出多重分形特征。从在线金融情感强度与股市收益率的交叉相关性来看，沪深两市具有相似的性质，在线金融情感强度与股市收益率存在负相关关系;从在线金融情感强度与股市成交量的交叉相关性来看，沪深两市也具有相似的性质，在线金融情感强度与股市成交量存在负相关关系。

目录

声明

致谢

摘要

1．1 研究背景和意义

1．2 研究现状

1．2．1 文本挖掘及情感分析

1．2．2 分形分析方法

1．3 本文研究内容

2．1．1 金融市场概述

2．1．2 行为经济学理论

2．1．3 分形市场理论

2．2 文本挖掘及情感分析技术

2．2．1 文本挖掘概述

2．2．2 文本挖掘过程

2．2．3 文本情感分析分类

2．3 多重分形概述

2．3．1 分形特征

2．3．2 多重分形模型

2．4 本章小结

第三章 在线金融新闻情感强度计算

3．1 情感强度计算流程

3．2 数据收集与处理

3．2．1 数据收集

3．2．2 文本预处理

3．2．3 情感词典构建

3．3 情感强度计算

3．3．1 情感强度计算模型

3．3．2 计算结果分析

3．4 本章小结

4．1 相关性检验方法

4．2 MF-DCCA方法

4．3 Hurst指数

4．4 本章小结

5．1 实证数据收集

5．2 在线金融新闻情感强度与沪市波动的交叉相关性分析

5．2．1 在线金融新闻情感强度与沪市波动交叉相关性检验

5．2．2 在线金融新闻情感强度与沪市波动的MF-DCCA分析

5．3 在线金融新闻情感强度与深市波动的交叉相关性分析

5．3．1 在线金融新闻情感强度与深市波动的交叉相关性检验

5．3．2 在线金融新闻情感强度与深市波动的MF-DCCA分析

5．4 实验结论

5．5 本章小结

第六章 总结与展望

7．1 研究总结

7．2 研究局限与展望

参考文献