文献

J-GLOBAL ID：201802242591952343   整理番号：18A1956531

株式情報に基づく投資家情緒と極端な収益の予測可能性研究【JST・京大機械翻訳】

Investor Sentiment from Guba Messages and the Predictability of Stock Extreme Returns

著者 (3件)： Jin Xiu (東北大学工商管理学院,沈陽,110169) ,  Jiang Shangwei (東北大学工商管理学院,沈陽,110169) ,  Yuan Ying (東北大学工商管理学院,沈陽,110169)
資料名： Guanli Pinglun  (Guanli Pinglun)
巻： 30  号： 7  ページ： 16-25  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3734A  ISSN： 1003-1952  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インターネットの普及に伴い、インターネットプラットフォームの投資者の情緒が株式市場に与える影響研究に基づき、情緒と株式市場の関係研究に新たな活力を注入した。本論文は,Bayes分類アルゴリズムを使用して,情報分類,情報ベースの「感情ベース調整」,量子化情報に基づく「張付度」,および強度情報に基づく「関心レベル」の3つの次元を,投資家の感情指数を構築するのに初めて採用した。また、極端な収益の視点から、投資者の情緒と上証指数の関係を深く研究した。研究により、Bayes分類アルゴリズムに基づく投資者の情緒指数は、指数変動の傾向を解釈する上で優勢であり、投資家の情緒は、異なる傾向の極端な収益に対する影響に非対称性があり、下落傾向の極端な収益に対して顕著な予測性があることが明らかになった。研究結論は、投資者の投資と監督者の市場建設の改善に、意思決定の根拠を提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 量子化 ,  意思決定 ,  アルゴリズム ,  インターネット ,  監督者 ,  株式市場 ,  *予測可能性 ,  非対称性 ,  *投資
準シソーラス用語： 情報分類 ,  分類アルゴリズム ,  *投資家 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 利益管理  (KA05030A) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 株式 ,  投資家 ,  情緒 ,  収益 ,  予測可能性 ,  研究