基于社会媒体文本挖掘的投资者情绪指数研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 文献综述 | 第9-11页 |
| 1.3.1 投资者情绪综述 | 第9-10页 |
| 1.3.2 文本挖掘综述 | 第10-11页 |
| 1.4 论文创新性 | 第11页 |
| 1.5 研究方法与结构安排 | 第11-14页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第11-12页 |
| 1.5.2 论文结构框架 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论及度量方法 | 第14-18页 |
| 2.1 基于金融学的理论分析 | 第14-15页 |
| 2.1.1 投资者情绪的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 相关理论基础 | 第14-15页 |
| 2.2 投资者情绪的度量方法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 显性投资者情绪指标 | 第15-16页 |
| 2.2.2 隐性投资者情绪指标 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 社会化网络的信息抽取及情感倾向分析 | 第18-27页 |
| 3.1 文本信息采集 | 第18-21页 |
| 3.1.1 数据源的选取 | 第18-19页 |
| 3.1.2 基于Python的网络抓取 | 第19-21页 |
| 3.2 信息预处理 | 第21-22页 |
| 3.2.1 网页解析及噪声处理 | 第21-22页 |
| 3.2.2 文本分词与此性标注 | 第22页 |
| 3.3 情感倾向分析 | 第22-26页 |
| 3.3.1 构建情感词典 | 第22-24页 |
| 3.3.2 情感倾向分析 | 第24-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 构建复合投资者情绪指数 | 第27-34页 |
| 4.1 投资者综合情绪指数的构造 | 第27-30页 |
| 4.1.1 选择情感代理变量 | 第27-29页 |
| 4.1.2 控制变量的选取 | 第29页 |
| 4.1.3 构造投资者综合情绪指数 | 第29-30页 |
| 4.2 新闻因子的构建 | 第30-32页 |
| 4.3 构建复合投资和情绪指数 | 第32-33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 实证分析 | 第34-43页 |
| 5.1 投资者情绪指数的相关分析 | 第34-37页 |
| 5.1.1 深证100指数 | 第34页 |
| 5.1.2 比较分析 | 第34-37页 |
| 5.2 新闻因子与深证100指数 | 第37-42页 |
| 5.2.1 协整检验 | 第37-40页 |
| 5.2.2 误差修正模型 | 第40-41页 |
| 5.2.3 格兰杰因果检验 | 第41-42页 |
| 5.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章 结论与不足 | 第43-45页 |
| 6.1 结论 | 第43页 |
| 6.2 本文不足 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 附录 | 第48-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
