| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容与论文组织结构 | 第15-18页 |
| 1.5 主要创新点 | 第18-19页 |
| 2 文献综述与理论基础 | 第19-29页 |
| 2.1 投资者情绪和投资者关注度 | 第19-23页 |
| 2.2 情感分析与预测 | 第23-27页 |
| 2.3 股票市场表现 | 第27-29页 |
| 3 数据的获取与处理 | 第29-45页 |
| 3.1 新浪微博的数据获取 | 第29-30页 |
| 3.2 关键词提取与量化 | 第30-35页 |
| 3.3 投资者情感倾向指标的量化 | 第35-39页 |
| 3.4 投资者未来预期量化 | 第39-40页 |
| 3.5 投资者关注度量化 | 第40-41页 |
| 3.6 股票市场表现数据的整理 | 第41-45页 |
| 4 投资者情绪和股票市场表现的实证研究 | 第45-63页 |
| 4.1 投资者情感倾向和股票市场指标实证分析 | 第45-49页 |
| 4.2 投资者未来预期和股票市场指标实证分析 | 第49-53页 |
| 4.3 投资者关注度和股票市场指标实证分析 | 第53-56页 |
| 4.4 投资者情感倾向、投资者未来预期、投资者关注度之间关系的实证分析 | 第56-59页 |
| 4.5 基于SVM的传统预测模型与投资者情绪预测模型比较 | 第59-63页 |
| 5 结论和展望 | 第63-65页 |
| 5.1 结论 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第71页 |