新浪微博平台消息与股市相关性研究——基于文本数据挖掘技术

摘要

随着互联网应用的发展，从早期的论坛、贴吧，到现在丰富的社交软件、社交平台，新闻信息不仅仅由报社、政府、官方发布，公司、个人和组织都是信息的发布源，投资者既是信息的接收者，也是信息的发布、传播者，大量呈指数型增长的信息散布在市场中，投资者既被信息影响，也通过个人发布的信息影响着其他投资者。
　　本文选择了2016年8月19日至2017年6月30日期间的上证指数以及新浪微博消息进行统计，选择此区间的原因是上证指数走势相对理性，没有出现急涨或者急速下挫的状况，通过对关键词的搜索并借助文本数据挖掘技术，搜集了每日涉及股市内容的新浪微博平台消息。在行为金融理论、投资者关注理论和投资者情绪理论的基础上，分析了新浪微博平台消息与投资者关注度、投资者情绪的关系。通过每日与股市相关的新浪微博平台消息数量，构建新浪微博投资者关注度指数，然后通过对每一条新浪微博平台消息进行情感分析,分为含有积极情绪的消息和含有消极情绪的消息，构建了投资者情绪指数。利用新浪微博投资者关注度指数、新浪微博投资者情绪指数、上证指数收盘价、上证指数涨跌幅、上证交易量等变量，进行了实证分析。
　　通过研究得出，与股市有关的网络信息会对股市的成交量和收益率造成影响，当与股市有关的网络信息增多，提高投资者对股票市场的关注度，提高交易的可能性，最终造成股市成交量的提高。在与股市相关的网络信息中，对市场乐观的消息占比越多，市场情绪越高涨股市表现越好，从而股票市场更容易获得超额收益，当与股市有关的网络信息中，对市场持悲观情绪的消息占比更多时，市场容易出现悲观的情绪，最终传导至交易，导致股市收益率下降。

目录

声明

致谢

摘要

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 研究内容及方法

1．2．1 研究内容

1．2．2 研究方法

1．3 研究思路

1．4 主要创新点

第二章 相关理论及文献综述

2．1 有效市场假说理论

2．2 行为金融学理论

2．3 投资者关注与有限注意理论

2．3．1 关注度相关理论

2．3．2 有限注意相关理论

2．4 投资者情绪相关理论

2．5 文献综述

2．5．1 国内文献综述

2．5．2 国外文献综述

2．5．3 文献评述

第三章 文本数据挖掘技术及新浪微博平台消息的抓取

3．1 文本数据挖掘技术

3．1．1 文本数据挖掘原理

3．1．2 文本数据挖掘过程

3．2 新浪微博平台消息的筛选

3．2．1 新浪微博平台消息的抓取

3．2．2 新浪微博平台消息数据预处理

第四章 新浪微博平台消息对股市影响分析

4．1 新浪微博平台投资者关注度对股市影响的分析

4．1．1 新浪微博消息对投资者关注度的影响

4．1．2 投资者关注度对股票市场的影响

4．1．3 通过新浪微博平台消息对投资者关注度进行测度

4．2 新浪微博平台投资者情绪对股市影响的分析

4．2．1 新浪微博平台消息对投资者情绪的影响

4．2．2 投资者情绪对股市的影响

4．2．3 通过新浪微博平台消息对投资者情绪进行测度

第五章 新浪微博平台消息与股市关系的实证研究

5．1 新浪微博平台消息相关变量与股市相关变量的描述性统计

5．2 新浪微博投资者关注度与股市关系的实证分析

5．2．1 新浪微博投资者关注度与股市相关变量的相关性分析

5．2．2 新浪微博投资者关注度与股市关系的VAR模型滞后期选择

5．2．3 新浪微博投资者关注度与股市关系的VAR模型平稳性检验

5．2．4 新浪微博投资者关注度与股市格兰杰因果关系检验

5．2．5 新浪微博投资者关注度与股市的脉冲响应函数分析

5．3 新浪微博投资者情绪与股市关系的实证分析

5．3．1 新浪微博投资者情绪与股市相关变量的相关性分析

5．3．2 新浪微博投资者情绪与股市关系的VAR模型滞后期选择

5．3．3 新浪微博投资者情绪与股市关系的VAR模型平稳性检验

5．3．4 新浪微博投资者情绪与股市格兰杰因果关系检验

5．3．5 新浪微博投资者情绪与股市的脉冲响应函数分析

5．4 本章小结

6．1 主要结论

6．2 相关建议

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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