文献

J-GLOBAL ID：201802269081119182   整理番号：18A0196636

サポートベクトル回帰を用いた株価予測:ネットワーク挙動データに基づいて【Powered by NICT】

Stock price forecasting using support vector regression: Based on network behavior data

著者 (3件)： Jin Quan (School of Business, China University of Political Science and Law, Beijing, China) ,  Guo Kun (School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences. Research Center on Fictitious Economy & Data Science, Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Big Data Mining and knowledge Management, Chinese Academy of Sciences Beijing, China) ,  Sun Yi (School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 4148-4153  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワーク行動データに基づく株式市場の研究は行動ファイナンスにおける焦点の一つとなっている。本論文では,筆者らは最初に雪玉金融から収集したコメントデータに基づく投資家の注意の代理変数,中国で人気のあるオンライン金融コミュニティを構築した。投資家の注意と上海証券取引所とShenzhen株式取引の両方に記載されたすべてのAシェアの株式価格間の進み-遅れ関係,熱的最適経路(TOP)法を用いて解析した。また,投資家の注目と株価は動的関係,ストックにストックからの異なるを持つことを見出した。量に関しては,少数ののみが投資家の注意は,株価の変化する関係を持っている。これら二つの事実は,異なる研究により作成した相反する結論を説明するかもしれない。さらに,二サポートベクトル回帰モデルを確立し,選択した二種類の株への投資家の注意の予測能力を比較した。結果はモデルへの投資家の注意を添加「リーディング株」の予測精度を向上させるだけであることを示したが,「遅れ株」にほとんど影響しなかった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  金融 ,  コミュニティ ,  株式市場 ,  最適航路 ,  中華人民共和国 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *株価 ,  株式取引 ,  証券取引 ,  投資家 ,  行動ファイナンス ,  *株価予測 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 利益管理  (KA05030A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトル回帰 ,  株価予測 ,  挙動