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[期刊] 价格理论与实践
[作者]
孟志青 郑国杰 赵韵雯
本文将东方财富网股吧的评论数据作为实证对象,利用文本挖掘技术构建金融领域的情感词典,通过贝叶斯方法将其合成网络情绪指数,应用ARMA-GARCH族模型分别刻画网络情绪与个股收益序列。结果表明:ARMA-GARCH族模型能有效解释网络情绪与股票收益的自相关性与异方差性;在短期内网络情绪对大多数个股的收益具有一定的预测作用,而个股收益对网络情绪的影响则具有较长时滞。
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
孟雪井 孟祥兰 胡杨洋
本文首先运用文本挖掘技术对中国知网ＣＳＳＣＩ期刊与新浪微博话题信息进行文本分析，并结合百度自身关键词推荐系统，在综合三大词库的基础上确定我国投资者相关的初始网络搜索关键词；其次，以上证指数为参照，对三大词库关键词的百度指数周数据的时间序列采用时差相关系数法、随机森林算法进行筛选，过滤后得到最能反映我国投资者行为的关键词词库；最后利用因子分析法构建了具有领先性的沪市投资者情绪指数。
关键词：
文本挖掘 百度指数 投资者情绪 股票市场
[期刊] 运筹与管理
[作者]
高扬 申怡然 徐嘉熙
本文以科创板市场为主要研究对象，基于文本数据挖掘方法探究了新冠疫情发生前和疫情期间投资者情绪对市场收益率的影响及其作用机制。利用东方财富股吧2019年7月至2020年3月的日度科创板股票评论数据，基于Bi-LSTM深度学习技术对文本数据情感倾向进行分类，建立投资者情绪指数。通过构建双向固定效应的联立方程模型，采用2SLS方法估计投资者情绪对科创板市场收益率的作用，并检验在经济平稳运行和受新冠疫情冲击期间该作用的差异性。实证分析及稳健性检验的结果均表明，投资者情绪通过影响交易量进而影响科创板股票市场收益率，这种正向作用在1%的置信水平下显著。此外，投资者情绪对科创板收益率的影响在经济平稳运行和受新冠疫情冲击期间均保持稳健，且在新冠疫情期间作用更强。本研究成果对于新冠疫情期间我国证券市场监管层完善科创板交易机制，以及对中小投资者优化投资战略具有重要意义。
[期刊] 管理现代化
[作者]
易洪波 欧云
从信息挖掘的角度对网络论坛发帖文本内容进行分析，建立投资者多、空情绪的关键词词典，对网络论坛投资者多、空情绪与交易市场收益率、成交量建立ＧＡＲＣＨ－ＢＥＫＫ模型。结论表明：投资者多方情绪对交易市场收益率有预测作用；投资者多、空情绪波动影响交易市场波动。
关键词：
网络论坛 投资者情绪 股票市场
[期刊] 商业经济研究
[作者]
郑迦元
共享单车发展随之而来的是对其监管的规范,我国的11个主要城市相继出台了鼓励和规范共享单车发展的政策文件。本文运用文本分析方法结合ROST_CM软件针对各地政策文件做可视化研究,发现目前存在着责任主体涉及不够全面、政策执行缺乏法律保障、政策措施没有突出重点等不足。针对这些问题,政府需在政策制定过程中,引入社会组织、加强法治意识、鼓励监管创新,促进该行业的协同化、法治化、创新化发展。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
孟勇 任梦 赵心
研究目标:构建反映行业股价走势的基于社交网络文本挖掘算法的行业投资者情绪指标，并改善嵌入行业投资者情绪指标的Black-Litterman模型对资产的配置结果。研究方法:基于社交网络文本挖掘算法度量投资者情绪，运用主成分分析法构建行业投资者情绪指标，并嵌入Black-Litterman模型中构建投资者观点矩阵，确定行业资产配置比。研究发现:基于行业投资者情绪的BL模型有效提高了资产配置的日均收益率和夏普比率。实证结果在样本外验证(除受新冠疫情影响阶段)、暴涨暴跌阶段以及经过允许卖空和交易成本调整后仍稳健，进而证实了投资者情绪对资产组合有显著影响。研究创新:基于社交网络文本挖掘算法构建投资者情绪指数，解决了仅依赖于预期收益或历史数据的预测模型无法直观揭示投资者心理认知和行为的局限性问题，从一个崭新的视角科学地解决Black-Litterman模型中投资者观点的生成问题。研究价值:扩展了Black-Litterman模型理论体系研究，并推动了行为金融理论在资产配置中的应用。
[期刊] 武汉金融
[作者]
戴德宝 兰玉森
2017年理查德·塞勒获得诺贝尔经济学奖,行为金融学再次成为研究热点。大量学者认为投资者情绪将影响投资决策并引发金融异象。近些年,网络媒体发展迅速带来股民与网民的高度"耦合",由此基于网络文本的投资者情绪与股价相关研究备受关注。通过投资者情绪与股票价格研究结构模型,挖掘网络文本情绪与股价的研究规律,并提出投资者情绪传播效果影响因素挖掘、多来源与多维度投资者情绪综合指标构建、长时间预测与文本情感挖掘精准度提升等后续研究方向,以期为该领域的深入研究提供参考。
关键词：
投资者情绪 股价 网络文本 预测
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
尹海员 南早红
本文基于网络爬虫挖掘东方财富股吧中个股的发帖文本，搭建卷积神经网络和长短时记忆神经网络特征融合模型(LSTM-CNN),对样本股的股吧发帖文本进行情感识别，构建投资者情绪指标并分析了其对股价崩盘风险的影响效应及其机制。实证发现，当期投资者情绪对下一期股价崩盘风险存在显著的正向影响效应，投资者情绪高涨加剧了未来股价崩盘风险；不同市场环境下，情绪对股价崩盘风险影响具有不对称性，熊市状态下投资者情绪对崩盘风险的正向影响效应更为明显。进一步的异质性分析表明，规模较小、股权集中度较低、卖空限制大、公司所在地市场化水平低的样本公司中投资者情绪对股价崩盘风险的影响更为明显。此外，我们发现股票流动性是投资者情绪影响股价崩盘风险的一个重要的中介变量。研究结论有助于从投资者情绪视角来解释股价崩盘风险的形成机理，丰富了对股价崩盘风险影响因素的认识。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
黄雨婷 宋泽芳 李元
结合TF-IDF、Word2vec等文本挖掘方法构建了股市情感词典。基于情感词典,采用SVM方法对股评文本进行分类后构建了文本情绪指数。然后应用所构建的文本情绪指数对股市效应进行了实证研究。实证结果表明,投资者情绪对股票收益率具有短期正向预测作用和长期负向预测作用,其影响具有持续性和潜伏性。
关键词：
情感词典 投资者情绪 文本挖掘
[期刊] 企业经济
[作者]
马广奇 魏梦珂
伴随着共享经济的持续升温,共享单车作为共享经济的一种典型代表,正处于一种野蛮生长的状态,引发了一波又一波的资本浪潮。本文从共享单车市场发展驱动力出发,基于起源及发展、市场现状与商业模式维度总结了共享单车在我国的实践情况,指出目前国内共享单车市场的种种困境,包括"资金池"隐患、资本狂热带来的泡沫隐忧以及缺少相适应的行政法规等现实问题。由此引发思考,为共享单车市场的进一步发展提供出路:从企业自身和政府监管两个方面入手保证消费者押金安全,从而防范"资金池"带来的风险;投资者需提高风险意识,警惕资本泡沫;此外,相
关键词：
共享经济 共享单车 商业模式 出路
[期刊] 科技管理研究
[作者]
赵明辉 张玲玲 顾基发
在网络社区兴起的背景下，鉴于网络社区的海量评论数据中蕴含着大量专家用户群体智慧，提出基于网络评论文本挖掘的技术预见新型方法，以促进技术预见活动顺利实施并取得准确可信的最终结果。首先从多源数据中获得种子科技主题，并将其投放至开放网络社区，吸引专家用户进行充分讨论形成交互数据，经过数据爬取、清洗、存储等环节得到网络评论数据集，再利用情感分析、主题模型等方法对网络评论中蕴含的隐性知识进行显性化挖掘，结合相关领域专家的研判最终得到辅助技术预见决策的有价值信息。这一新型方法可以使技术预见活动大幅降低成本、打破时空限制，便于大规模专家参与其中，并最大限度降低少数专家主观色彩浓厚的负面影响。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈斌 马静
[目的/意义]为了弥补LDA模型建模过程中未考虑到网络文本中文档关注度和质量度这一因素,并增强结果的语义可解释性和主题表示能力,文章提出了一种热度加权的HLDA-IDF的网络文本主题挖掘模型。[方法/过程]本文首先是给出了较为准确的热度定义,并对LDA模型进行热度加权,构建出了HLDA模型,再依据词汇的主题表示能力存在差异这一实际情况,引入TF-IDF算法并改进,构建出HLDA-IDF模型,最后利用实际论坛数据进行实验验证。[结果/结论]实验结果表明该模型的结果语义可解释性和主题表示能力较强。
关键词：
热度 模型 主题挖掘 网络文本 文本挖掘
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周亮
研究投资者情绪在股票和商品期货市场的溢出效应，对于投资者更好地理解资本市场的网络结构以及有效规避投资风险具有一定的理论和实践意义。采用百度搜索指数作为投资者情绪的代理变量，可以有效统一两个市场的衡量标准，避免了以往研究标准无法统一的问题。通过对投资者情绪的跨市场溢出效应进行检验，得出以下结论：投资者情绪对跨市场的资产收益率及资产波动率均存在显著的影响；两个市场的投资者情绪存在着显著的波动溢出现象，且股价下跌后股票投资者情绪对商品期货市场的波动溢出变得更为显著。
关键词：
投资者情绪 波动溢出 搜索指数 信息溢出
[期刊] 经济师
[作者]
张艺骞 张春萍
基于哈尔滨市旅游目的地品牌建设滞后于市场发展与旅游者感知升级，目的地产品创新性不足等，文章以哈尔滨旅游目的地为研究对象，从携程网入手，利用Python数据挖掘技术，共抓取20182条网络文本。运用ROSTCM6对用户数据进行高频词特征、语义网络及旅游者情感三个方面的分析研判，挖掘获取当下哈尔滨市旅游目的地发展过程中旅游者新感知与评价以及目的地存在的问题与挑战。提出与之相应的契合其发展痛点的旅游目的地品牌管理提升建议，以期优化哈尔滨市旅游形象，提升旅游目的地品牌管理水平。
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