| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1. 导论 | 第13-25页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第13-21页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第13-18页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第18-21页 |
| 1.2 研究思路、研究方法及创新点 | 第21-23页 |
| 1.2.1 研究思路及研究方法 | 第21-22页 |
| 1.2.2 创新点 | 第22-23页 |
| 1.3 论文结构 | 第23-25页 |
| 2. 相关理论与文献综述 | 第25-58页 |
| 2.1 资产定价理论 | 第25-31页 |
| 2.1.1 股价的现值模型 | 第26页 |
| 2.1.2 资本资产定价模型 | 第26-28页 |
| 2.1.3 套利定价模型 | 第28-29页 |
| 2.1.4 资产价格的空中楼阁理论 | 第29页 |
| 2.1.5 资产定价理论评述 | 第29-31页 |
| 2.2 投资者情绪的文献综述 | 第31-42页 |
| 2.2.1 投资者情绪的起源 | 第31-33页 |
| 2.2.2 投资者情绪的定义 | 第33-34页 |
| 2.2.3 投资者情绪的度量 | 第34-39页 |
| 2.2.4 投资者情绪与股市收益的关系 | 第39-40页 |
| 2.2.5 投资者情绪研究评述 | 第40-42页 |
| 2.3 证券市场中的媒体研究评述 | 第42-48页 |
| 2.3.1 媒体的含义与多样性 | 第42-44页 |
| 2.3.2 媒体的信息中介理论 | 第44-45页 |
| 2.3.3 媒体与投资者有限注意 | 第45-46页 |
| 2.3.4 媒体情绪理论 | 第46-47页 |
| 2.3.5 媒体研究评述 | 第47-48页 |
| 2.4 大数据背景下的媒体量化评述 | 第48-57页 |
| 2.4.1 媒体量化的目标 | 第48-50页 |
| 2.4.2 基于心理学词汇的量化 | 第50-53页 |
| 2.4.3 基于机器学习的量化 | 第53-55页 |
| 2.4.4 两种不同量化技术比较 | 第55页 |
| 2.4.5 媒体量化的总结与展望 | 第55-57页 |
| 2.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 3. 媒体信息量化 | 第58-91页 |
| 3.1 媒体信息量化的假设 | 第58-64页 |
| 3.1.1 词汇背后的经济学意义 | 第59-60页 |
| 3.1.2 名词与基本面信息 | 第60-61页 |
| 3.1.3 心理学词汇的情绪传导作用 | 第61-64页 |
| 3.2 媒体的向量化方法 | 第64-71页 |
| 3.2.1 传统媒体内容的量化 | 第64-66页 |
| 3.2.2 社会化媒体中的公众情绪 | 第66-70页 |
| 3.2.3 公众情绪的提取方法 | 第70-71页 |
| 3.3 国外心理学词典介绍 | 第71-74页 |
| 3.3.1 哈佛心理学词典(HPD)介绍 | 第72-73页 |
| 3.3.2 英文财经情感词典(LMD)介绍 | 第73-74页 |
| 3.4 国内心理学词典的现状 | 第74-76页 |
| 3.5 汉语财经情感词典(CFSD)的构建 | 第76-89页 |
| 3.5.1 利用词汇翻译法整理CFSD词汇 | 第77-81页 |
| 3.5.2 利用人工阅读法整理CFSD词汇 | 第81-83页 |
| 3.5.3 利用自动提取法整理CFSD词汇 | 第83-89页 |
| 3.6 CSFD的使用方法 | 第89-90页 |
| 3.7 本章小结 | 第90-91页 |
| 4. 基于媒体感知的关联分析模型 | 第91-122页 |
| 4.1 MAQT的框架设计 | 第91-96页 |
| 4.1.1 媒体量化与回归模型之间的关系 | 第91-94页 |
| 4.1.2 MAQT各部分的组成 | 第94-95页 |
| 4.1.3 支持向量回归(SVR)介绍 | 第95-96页 |
| 4.2 MAQT的理论基础和解释能力 | 第96-102页 |
| 4.2.1 媒体信息与空中楼阁理论 | 第96-98页 |
| 4.2.2 非线性模型的解释能力 | 第98-100页 |
| 4.2.3 评估媒体影响股价的常用方法 | 第100-102页 |
| 4.2.4 本节总结 | 第102页 |
| 4.3 MAQT的建模过程 | 第102-107页 |
| 4.3.1 评价MAQT的预测准确率 | 第102-104页 |
| 4.3.2 MAQT的媒体输入向量 | 第104-105页 |
| 4.3.3 MAQT的训练建模 | 第105-107页 |
| 4.4 MAQT的数据介绍 | 第107-113页 |
| 4.4.1 股票样本选择 | 第108页 |
| 4.4.2 财经新闻数据 | 第108-110页 |
| 4.4.3 财经论坛数据 | 第110-113页 |
| 4.5 用MAQT分析媒体信息对股价的影响 | 第113-121页 |
| 4.5.1 媒体信息影响股价的最大影响点 | 第113-117页 |
| 4.5.2 不同媒体类型带来的差异 | 第117-119页 |
| 4.5.3 本节总结 | 第119-121页 |
| 4.6 本章小结 | 第121-122页 |
| 5. 基于媒体感知的证券投资策略 | 第122-138页 |
| 5.1 基于媒体信息的投资产品介绍 | 第123-125页 |
| 5.1.1 投资产品的理论基础 | 第123页 |
| 5.1.2 国内外主要产品介绍 | 第123-125页 |
| 5.2 MAQT对新闻类别的敏感性 | 第125-127页 |
| 5.3 MAQT对公司行业的敏感性 | 第127-128页 |
| 5.4 MAQT对公司特性的敏感性 | 第128-129页 |
| 5.5 基于MAQT的模拟投资 | 第129-136页 |
| 5.5.1 MAQT的策略描述 | 第130-131页 |
| 5.5.2 模拟投资的相关说明 | 第131-132页 |
| 5.5.3 MAQT与传统投资策略比较 | 第132-136页 |
| 5.6 本章小结 | 第136-138页 |
| 6 利用媒体操纵市场的监管 | 第138-159页 |
| 6.1 利用媒体操纵市场的界定 | 第138-145页 |
| 6.1.1 浑水做空的本质是利用媒体操纵市场 | 第139-140页 |
| 6.1.2 利用媒体做空股市的条件 | 第140-142页 |
| 6.1.3 浑水做空与恶意做空之间的关系 | 第142-144页 |
| 6.1.4 恶意做空的法律问题 | 第144-145页 |
| 6.2 媒体情绪与融资融券交易者的信息优势 | 第145-156页 |
| 6.2.1 数据准备 | 第146-151页 |
| 6.2.2 融资融券交易者的信息优势 | 第151-154页 |
| 6.2.3 融资融券交易者能否提前预知媒体情绪的改变? | 第154-156页 |
| 6.3 利用媒体操纵市场的监管方法 | 第156-158页 |
| 6.3.1 媒体情绪监控法 | 第156-157页 |
| 6.3.2 法律制度方面的建议 | 第157-158页 |
| 6.4 本章小结 | 第158-159页 |
| 7. 总结、不足与未来展望 | 第159-165页 |
| 7.1 研究成果总结 | 第159-161页 |
| 7.2 研究的不足 | 第161-162页 |
| 7.3 未来展望 | 第162-165页 |
| 7.3.1 对研究不足的改进 | 第162-163页 |
| 7.3.2 对未来热点的展望 | 第163-165页 |
| 参考文献 | 第165-179页 |
| 附录 | 第179-206页 |
| 致谢 | 第206-208页 |
| 在读期间科研成果 | 第208-209页 |