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浙江工商大学统计与数学学院应用统计系

作品数：1 被引量：12H指数：1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理
  • 1篇社会学

主题

  • 1篇收益率
  • 1篇评分
  • 1篇文本
  • 1篇金融
  • 1篇金融市场
  • 1篇基于文本
  • 1篇加权
  • 1篇大数据

机构

  • 1篇浙江工商大学

传媒

  • 1篇统计研究

年份

  • 1篇2020
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
金融市场收益率方向预测模型研究——基于文本大数据方法被引量：12
2020年
金融市场的发展关系着一国的经济命脉,而股票市场作为金融市场的重要组成部分,对其收益率的研究也一直都是学术界的热点。财经新闻常被认为蕴含着丰富的信息,其中所包含的情感信息作为影响投资者投资决策的重要因素之一,对股票收益率也具有一定的影响。故本文构建了适用于金融投资领域的财经新闻情感词典来对财经新闻进行文本分析,同时构造了新的预测模型:将财经新闻文本中所含的情感量化为情绪指数并与时变密度函数相结合,得到时变加权密度模型。并在此基础上以模型评分为权重组合多个预测模型构建出评分加权模型用于股票收益率预测。结果显示,加入情绪指数能有效提高模型预测能力,而评分加权模型的预测能力则在此基础上更进一步,在准确率以及评分规则上基本达到双重最优。
顾文涛王儒郑肃豪杨永伟
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