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金融新闻情绪对我国股票价格的影响

日期:2020年08月16日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:903
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202008062236581958 论文字数:25955 所属栏目:金融学论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis
股指收益率的影响.........................20

4.1 金融新闻情绪对上证综合指数收益率的影响.............................20

4.1.1 变量的描述性统计分析..........................20

4.1.2 回归结果分析........................ 22

第 5 章 金融新闻情绪对成分股收益率的影响........................29

5.1 描述性统计分析............................... 29

5.2 回归结果分析............................ 30


第 5 章 金融新闻情绪对成分股收益率的影响


5.1 描述性统计分析

本文利用 Eviews8.0 对各个变量进行平稳性检验,检验结果如下:被解释变量 Rit-Rft,解释变量 NEWS、RMRF、SMB 和 HML 在同根假设前提的 LLC 检验(ADF 检验),Breitung 检验,Hadri 检验下,p 值均为 0.0000,通过了平稳性检验均通过平稳性检验。上述各变量在异根假设前提的 Im-Pesaran-Shin 检验,Fisher-ADF 检验,Fisher-PP 检验下,p 值也均为 0.0000,也通过了平稳性检验。

表 5.1 各变量平稳性检验结果

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结论与展望

根据《中国互联网发展报告 2019》56,截止 2018 年底,我国互联网用户已达到 8.29 亿,网络新闻用户已达到 6.81 亿。金融新闻媒体作为报道我国宏观经济形势、国家产业政策和金融重大事件的权威媒介,投资者可以实时、方便地通过互联网获取重要的信息。这些信息可能会影响投资者的行为和企业管理者的决策,进而对股票收益产生影响。因此,研究金融新闻并从中提炼出媒体所包含的情绪具有重大的意义。

本文手动获取了 2017 年 1 月 3 日至 2018 年 12 月 28 日《上海证券报》官方网站(中国证券网)要闻板块下的金融栏目中的全部新闻,并利用文本分析方法,通过 ROST CM(数字人文辅助研究平台)情绪分析软件对上述时间段内的《上海证券报》官方网站(中国证券网)要闻板块下的金融栏目中的全部新闻执行内容分析,由于所有的新闻文本全部为手工复制粘贴获取,免去了文本清洗,将新闻文本内容作为分析的基础。
本文以中文整句为单位计算每日金融新闻的情感量值,将新闻情绪分为积极情绪、中性情绪和消极情绪。并根据中文语句的特点按照每个交易日中负面新闻情绪的语句出现的频率来新闻文本中量化新闻情绪,并以此来构建新闻情绪指标,
研究消极的、悲观的新闻情绪对我国股票市场的影响。同时本文选取 2017 年 1月 3 日至 2018 年 12 月 28 日共 487 个交易日内的上证综合指数收益率、沪深 300指数收益率和沪深300指数中的成分股中筛选出的36家公司的收益率日度数据,分别构建多元线性回归模型和面板数据模型,从股票指数到成分股多层次地来分析新闻情绪对我国股票价格的影响。

参考文献(略)