投资者情绪对个股收益的预测来自微博大数据挖掘的证据

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1、万方数据中图分类号——UDC．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．——硕士学位论文学校代码10533密级坌珏投资者情绪对个股收益的预测：来自微博大数据挖掘的证据InvestorSentimentPredictsStockReturn：fromtheEvidenceofMicro-blogDataMining作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：余志红金融硕士行为金融学商学院饶育蕾教授论文答辩日期丝!：彳答辩委员会主席中南大学二。一三年十一月万方数据学位论文原创性声明删本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究

2、成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：会．毛红学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其它手

3、段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名：金，查堕日期：型i年卫月丘Et翩虢丝蓝万方数据投资者情绪对个股收益的预测：来自微博大数据挖掘的证据摘要：本文利用微博这一新兴社交平台，探寻大数据挖掘方法，以求更准确量化投资者对于个股的真情实感，构建个股微博情绪指标并探讨其对股票收益的预测能力。选取中国资本市场上市值最大的中证100成分股作为研究样本，从中挑选出每日微博数量排名前48的股票，微博发表时间区间为2013年1月1日至6月30日。采用微博抓取工具，手动批量操作挖掘出提及股票的537789条微博，运用情感倾向分析工具分析微博情感，构造出个股微博情绪指标

4、。通过对个股微博情绪指标与信心指标的相关性分析发现两者显著相关，且微博情绪指标与上证综指的走势趋于一致。通过基本统计分析，样本股票在2013上半年内平均每天每只股票有59条微博提及。将股票按微博情绪由小到大分为十组考察每组的股票收益，发现情绪最低组股票的收益较低，反之较高，微博情绪与股票收益基本呈正向关系。进一步对个股微博情绪指数与个股收益进行的回归分析结果显示，微博情绪与个股收益在1％的水平上显著正相关，验证了投资者情绪正向预测股票收益的假设，且在相对较长的时间段内(3天)，预测作用仍存在。时间序列上，格兰杰因果检验结果表明，滞后3期和5期时，个股微博情绪是股票收益的

5、格兰杰原因，情绪对于收益具有一定的预测能力。关键词：个股微博情绪；股票收益；行为金融分类号：万方数据InvestorSentimentPredictsStockReturn：fromtheEvidenceofMicro—blogDataMiningAbstract：Tomoreaccuratelyquantifythetruefeelingsofinvestorsforindividualstock，wetrytoexplorebigdataminingmethodaboutthesocialnetworkingplatform--micro—blog．Thusbuil

6、dingaindividualstocks’micro—blogsentimentindexandtextingitsabilitytopredictstockreturn．Inordertoensurethateachstockismentionedmorefrequentlyonthemicro-blogeachday,wepickoutthetop48stocksinCSI100constituents．ThepostedintervalisJanuary1，2013toJune30，2013．Usingmicro—blogcapturetool，wegain53

7、7789micro-blogsreferringtosamplestocks．Throughsentimentpropensityanalysistool，weanalyzeeverymicro—blogs’emotionandultimatelyconstructindividualstocks’micro-blogsentimentindicator．Byco．elationanalysisbetweenthisindicatorandconsumerconfidenceindex，wefindtheyaresignificantly