声明
1 绪论
1.1研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 国内外文献综述
1.4 研究思路
2 理论基础
2.1 基于有效市场假说的理性学派
2.2 基于行为金融学的有限理性学派
3 研究方法
3.1 数据的获取与预处理方法
3.1.1财经新闻文本获取技术:网络爬虫技术
3.1.2 文本信息的提取—文本挖掘
3.2 LDA概率主题模型
3.2.1 LDA模型的基本思想:
3.3 文本情感分析方法——LSTM
3.4 向量自回归模型
4 实证分析
4.1 数据来源及简介
4.2 数据处理
4.3 LDA模型的建立
4.3.1 模型的输入
4.3.2主题个数的确定
4.3.3模型输出结果
4.4情感分析
4.5指数构建
4.5.1 媒体关注度指数
4.5.2 情感倾向指数
4.5.3 情感分歧指数
4.6 模型构建与分析
4.6.1 平稳性检验
4.6.2 格兰杰因果检验
4.6.3 脉冲响应分析
5 结论及建议
5.1 研究结论
(2)新闻媒体发布的财经新闻所蕴含的情感分歧程度会引起股票市场中相应版块的成交量和收益率的变化
(3)从财经新闻的异质性出发,不同主题的财经新闻对股市成交量和收益率的影响存在共性,但也存在差别
5.2建议
(1)对个体投资者的建议
(2)对新闻媒体及监管部门的建议
5.3 不足与展望
参考文献
致谢
西南财经大学;