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基于金融大数据的投资者行为及其对市场影响

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第1章 引言第7-13页
    1.1 研究背景及意义第7-9页
        1.1.1 研究背景第7-8页
        1.1.2 研究意义第8-9页
    1.2 研究内容及文章结构第9-10页
        1.2.1 研究内容第9-10页
        1.2.2 文章结构第10页
    1.3 创新与不足第10-13页
        1.3.1 创新点第10-11页
        1.3.2 不足点第11-13页
第2章 相关理论基础与文献综述第13-23页
    2.1 相关理论基础第13-16页
        2.1.1 传统金融理论第13-14页
        2.1.2 传统金融理论面临的挑战第14-15页
        2.1.3 行为金融理论第15-16页
    2.2 文献综述第16-22页
        2.2.1 投资者情绪与股票市场的相关研究第16-21页
        2.2.2 网络信息质量的相关研究第21-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 朴素贝叶斯情绪分类技术及股票论坛变量指标的构建第23-33页
    3.1 数据爬取第23-24页
    3.2 文本分类第24-25页
        3.2.1 文本分类算法介绍第24-25页
        3.2.2 朴素贝叶斯分类第25页
    3.3 FudanNLP-1.6.1分词软件第25-26页
    3.4 朴素贝叶斯文本分类结果第26-28页
    3.5 股票论坛变量指标的构建第28-30页
        3.5.1 股吧投资者情绪看涨指数第28-29页
        3.5.2 股吧意见一致指数第29页
        3.5.3 股吧质量指数第29-30页
        3.5.4 高质量情绪看涨指数第30页
    3.6 股票市场数据第30-33页
第4章 股票论坛与证券市场的相关性分析第33-39页
    4.1 研究问题的提出第33-34页
    4.2 股吧与股票市场的描述性统计第34-35页
    4.3 股吧与股票市场的相关性分析第35-36页
    4.4 股吧与股票市场的同期回归分析第36-37页
    4.5 股票论坛与股票市场的Fama-MacBeth截面双向滞后回归第37-39页
第5章 股票论坛质量对股票收益率的影响作用第39-51页
    5.1 资产组合分类及同期收益率分析第39-42页
    5.2 情绪看涨指数与收益率滞后关系的实证分析第42-45页
        5.2.1 根据情绪看涨指数分类的资产组合的滞后收益率分析第42-43页
        5.2.2 收益率与情绪看涨指数的Fama-Macbeth截面滞后回归第43-45页
    5.3 高质量信息对收益率滞后关系的实证分析第45-48页
        5.3.1 根据股吧质量指数分类的资产组合的滞后收益率分析第45-47页
        5.3.2 收益率与股吧质量指数的Fama-Macbeth截面滞后回归第47-48页
    5.4 鲁棒性检验第48-51页
第6章 总结第51-53页
参考文献第53-57页
研究生期间发表的学生论文第57-59页
致谢第59页

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