文献类型：期刊文章

作　　者：孟雪井[1,2] 孟祥兰[3] 胡杨洋[3]

机构地区：[1]中南财经政法大学博士后流动站 [2]湖北经济学院统计学院,湖北数据与分析中心 [3]中南财经政法大学统计与数学学院

出　　处：《宏观经济研究》

基　　金：国家社科基金项目(14CTJ008);中国博士后科学基金第58批面上项目(2015M582317)的资助

年　　份：2016

期　　号：1

起止页码：144-153

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2014_2016、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：本文首先运用文本挖掘技术对中国知网CSSCI期刊与新浪微博话题信息进行文本分析,并结合百度自身关键词推荐系统,在综合三大词库的基础上确定我国投资者相关的初始网络搜索关键词;其次,以上证指数为参照,对三大词库关键词的百度指数周数据的时间序列采用时差相关系数法、随机森林算法进行筛选,过滤后得到最能反映我国投资者行为的关键词词库;最后利用因子分析法构建了具有领先性的沪市投资者情绪指数。

关 键 词：文本挖掘 百度指数  投资者情绪 股票市场

分 类 号：F124]