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投资者情绪对股票市场的预测研究——基于情感因子的时变概率密度函数方法
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投资者情绪对股票市场的预测研究——基于情感因子的时变概率密度函数方法
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第1章 引言第9-20页
　　1.1 研究背景第9-11页
　　1.2 研究意义第11-12页
　　1.3 文献综述第12-18页
　　　　1.3.1 股票市场研究现状第12-14页
　　　　1.3.2 文本挖掘应用研究现状第14-15页
　　　　1.3.3 情感分析研究现状第15-17页
　　　　1.3.4 现有研究存在的不足第17-18页
　　1.4 本文可能的创新点或贡献第18-19页
　　1.5 本文研究内容和框架第19-20页
第2章 理论与方法概述第20-32页
　　2.1 行为金融理论综述第20-21页
　　2.2 时变概率函数方法第21-24页
　　　　2.2.1 滤波和平滑简介第21-22页
　　　　2.2.2 动态的核密度估计第22-24页
　　2.3 文本分类算法第24-25页
　　2.4 文本挖掘技术第25-27页
　　　　2.4.1 向量空间模型第26页
　　　　2.4.2 文本特征生成和选择第26-27页
　　2.5 预测结果的评估—损失函数法第27-29页
　　2.6 股指预测框架第29-30页
　　2.7 本章小结第30-32页
第3章 文本数据处理和情感分析第32-42页
　　3.1 金融数据语料库的构建第32-36页
　　　　3.1.1 网络爬虫第32-34页
　　　　3.1.2 数据获取第34-36页
　　3.2 数据预处理第36-37页
　　　　3.2.1 中文分词第36-37页
　　　　3.2.2 特征提取第37页
　　3.3 数据统计分析第37-39页
　　　　3.3.1 基本统计分析第37-38页
　　　　3.3.2 数据质量假设和验证第38-39页
　　3.4 股评文本情感分类第39-41页
　　3.5 本章小结第41-42页
第4章 实证研究第42-52页
　　4.1 实证研究思路第42页
　　4.2 财经数据选取和检验第42-46页
　　4.3 时变概率密度函数模型预测第46-48页
　　4.4 加入情感因子的时变概率密度函数模型第48-50页
　　4.5 本章小结第50-52页
第5章 总结第52-54页
　　5.1 本文结论第52-53页
　　5.2 研究前景和不足第53-54页
参考文献第54-59页
致谢第59-60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。
 
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