鲁万波,张 萌,郑天照

(1.西南财经大学 a.管理与工程学院,b.统计学院,四川 成都 611130;2.度小满科技(北京)有限公司 风险管理部,北京 100089)

一、引 言

随着现代社会信息化的发展,信息传递的方式发生了巨大的变化,以前多是通过报纸、广播以及电视等获取信息,但如今获取与传递信息的方式主要依赖于互联网。很多金融网站也专门为股市投资者提供了交流互动的股吧平台,产生的海量评论所包含的信息在一定程度上反映着投资者的心理和行为。

行为金融理论认为非理性股市投资者的心理和行为会对股票市场的价格走势产生影响,而且目前学术界已经有很多学者研究股评等文本信息对股票市场的影响。然而还没有学者研究股评信息对于股票市场下行风险的影响,股票下行风险发生的概率虽然很小,但产生的后果非常严重,于是本文探索性进行了股票评论信息与股票市场下行风险影响和预测能力的实证分析,一定程度上弥补了该领域研究的不足。

本文的主要贡献体现在三个方面:第一,利用文本情感分析技术充分挖掘了东方财富网股吧评论数据,探索性进行了股评信息与股票市场下行风险影响和预测能力的实证分析;第二,选择基于情感词典的无监督学习的文本分类方法,并且构建特定金融领域的情感词典,提高了基于情感词典的文本分类方法在股评上的文本分类准确度;第三,从反映投资者关注度的角度、反映投资者对于股市走向情感预期的角度以及从反映投资者情感预期传播程度的角度构建了较为完善的投资者情绪指标体系。……