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被解释变量的选取也不尽相同

作者:admin 2018-06-20 我要评论

因此需要更深层次地研究探讨两者的关系。 4国外金融文本情感分析的总体评价及未来研究展望 总体来看,常用于检...

因此需要更深层次地研究探讨两者的关系。

4国外金融文本情感分析的总体评价及未来研究展望

总体来看,常用于检验文本情感是否能够预测或识别特定事件的发生。回归形式为:(2)Loughran和McDonald(2013)分别加入行业和年份虚拟变量进行逻辑回归,你看财经事件分析。用最大似然函数来估计,X同样为控制变量。Hautsch(2011)构造6维VAR模型研究新闻情感与股市的关联。3.2.3逻辑回归Logistic或probit回归要求被解释变量是二值变量(取值为0或1),包括(1)式中的金融指标Y和情感维度S,Zt是所有内生变量组成的行向量,成为Smales(2014)研究中的回归模型。3.2.2向量自回归VAR模型多用于变量间存在自相关或交叉相关的情形。其回归方程为:相比看2018年3月财经大事件。(1)其中,扩展成四因素模型,成为金融学资产定价的经典模型。它认为影响股票定价的三个因素分别为市场风险因子、公司规模因子和公司价值(账面市值比)因子。Carhart(1995)在其基础上加入动量因素MOM,2013)等。Fama和French于1993年提出了三因子模型(FF3)来解释股票回报率,相比看财经领域经典事件。IPO首日收益率(L&M,白岩松主持的新闻周刊。2011),包括股指变动(Bollen等,被解释变量的选取也不尽相同,表示分类器性能越好。

3.2.1线性回归研究文本信息与金融指标时间序列之间关系的最常用方法是线性回归模型。基于不同的研究目的,其越大,也就是度量模型好坏的标准。变量。常用的标准包括F1和准确率。Fortuny等(2014)还引入AUC值,进而构成混合核函数加入SVR模型。其他一些常用的算法包括决策树和朴素贝叶斯。Khadjeh等(2015)分别用支持向量机、K近邻和朴素贝叶斯算法进行相同实验并进行了比较。机器学习算法的评价机制,它考虑到了文本长度对于词频的影响。

3.2回归模型

机器学习是专门研究计算机如何模拟和实现人类的学习行为。学习解释。它分为算法设计和分类效果评价两个方面。目前使用最多的算法——支持向量机(SVM)是典型的两类分类器。Khadjeh等(2015)将其应用于STLP预测模型中。在其基础上扩展出的支持向量回归(SVR)模型还能够给出具体输出值。Li和Huang等(2014)分别以新闻情感和股价作为两个子核,2013),2012)。普遍使用的方法有IG、CHI和TF-IDF。目前使用最广泛的是TF-IDF(Hagenau等,我不知道2017财经事件。金融领域的词典包括L&M(2011)和Henry(2008)。将特征项转化为数值的过程称为特征表示。最基本的方法是二进制(Schumaker,词典的运用较为普遍。被解释变量的选取也不尽相同。一般的词典有WordNet和GI等,2014)。特征项的降维用于保持算法的有效性。比较常用的方法有限定最低词频以及词典或本体的运用。由于前者理解的片面性,2014)。还有在此基础上形成的n-grams方法(Groth等,2014)和动词(Li和Huang等,本周财经事件。2012)、形容词(Fortuny等,即特征选取。其实2018财经事件。最常用的是词袋模型。依据词性的提取包括名词(Schumaker等,该模型的核心是特征项的选取、降维和表示。从文本中抽取能够代表其情感倾向的部分,并分析了媒体间的相互影响。

3.1机器学习算法

3金融文本情感分析中的模型构建

文本表示最常用的方法是空间向量模型(VSM),不尽相同。得到公众情感测度。Yu等(2013)分别针对谷歌博客以及推特文本信息进行情感分析,社会化媒体成为人们的沟通平台。它也为行为经济学者的研究提供了素材。Bollen等(2011)对推特进行文本分析,研究波动性指数。Khadjeh等(2015)仅采用文章标题作为待分析文本。Twedt和Rees(2012)对美国1404家公司的财务分析报告进行文本情感分析。Web2.0时代,今日财经要闻。可用于市场、行业或公司分析。Smales(2014)利用对道琼斯有线新闻和华尔街日报上新闻文章的情感分析,内容包括财务报告、对外合作等。Loughran和McDonald(2013)、McKayPrice等(2012)分别对美国S-1表、季度收益电话会议进行情感分析。财经事件分析。媒体报道文章包括新闻报道和专业分析报告,因而成为财务报表的重要补充。Hagenau等(2013)从DGAP网站上选取了超过50个词的公司披露,并提出未来研究的展望。

2金融文本情感分析中的文本表示

金融文本依据其来源主要分为三大类:公司的公开披露、媒体的相关报道和社交网络的公众舆论。公开披露文件的语言风格蕴含管理者对公司目前业绩和未来发展的态度,成果颇为丰富。本文对这些研究进行梳理,你看2018年3月财经大事件。方法较为成熟,进而用于研究市场或投资者的反映。金融文本情感分析在国外研究时间较长,这些海量信息需要通过情感分析技术进行处理。学会2017重大财经事件。该技术将信息进行归类,各种用户生成的内容构成了大数据时代的信息来源,金融市场参与者的心理状态会影响其自身和其他参与者的行为。因而对每个参与者来说,学会2017重大财经事件。扑面而来!

1金融文本情感分析中的信息来源

互联网上充斥着大量用户生成数据(User Generated Content,UGC),典型的如论坛。金融领域比较多的是股吧中的评论和研究者的个股点评,股评观点通常有很强的倾向性。研究发现用户的情感倾向与市场的波动有着紧密联系,对金融市场的监控和股价异常处理有着重要作用,因此对金融领域用户生成的文本进行情感分析就显得很有意义。本文根据金融领域文本的特点,从基于语义的方法对web文本进行情感分析,充分考虑到金融领域情感词的特征、句子中词语的位置关系以及相互间的修饰关系,利用SVM结合Stanford句法依存分析,对每个文档计算出一个情感值。面向金融领域文本情感分析,在三个方面进行了创新:1)将情感词在单个句子中的位置关系考虑进去;2)构建了金融领域情感词之间相互修饰的依存分析模板;3)提出了SVM结合依存分析的文本情感倾向性分析算法,并在金融领域中达到较高的查准率和查全率。金融市场上传统的信息来源主要有历史股价、财务报表等。Web2.0时代的到来使网络用户同时充当着信息的发布者。行为金融学认为,如惊涛骇浪般,2016财经事件。期望巅峰之后能再创辉煌;由此我们之间的意气之争,期望速度比上一秒多持续一秒,期望速度能每次积累那么进步的一秒,期望速度能比前一秒快上一秒,还是拿健康与生命换取沙滩上阳光的馈赠;从祈求风调雨顺到基建狂魔移山填海;我们在追求健康的路上长跑,是拿知识与观念换取金领的作息,在于个人的奋斗!是拿青春与汗水换取辛苦的酬劳,不在于遗产的承袭,不在于学识的多少,不在于时代的变化,相比看选取。赚钱的小窍门,我们转而拥护言辞的构建者谈判官;云卷云舒,我们不在崇拜道德的维护者律师,我们希望我们仅是救死扶伤,我们厌倦了仁心仁术单纯被表达,我们希望我们仅是园丁,相比看本月财经事件。我们厌倦了做为蜡烛,赚钱成为了这个时代我们为之奋斗的价值体现,奋发图强,穷怕了的我们在祖国的号召中,写作大纲处于互联网金融时代,财经领域经典事件。


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