论文摘要
【目的】探究社交媒体用户交互行为的社会网络与股市之间的关系,检验社会网络属性对股市的预测能力。【方法】利用新浪财经博客的转载信息,设置时间快照构建多个网络图;提取网络属性并与上证指数做相关性分析;最后将具有相关性的网络属性与上证指数进行格兰杰因果关系检验。【结果】网络密度与上证指数呈现二次项关系,极值点为3 400;博主节点的平均点赞数与上证指数呈现正相关性,相关系数为0.486;平均点赞数取一阶滞后具有协整关系,可以作为上证指数的格兰杰因。【局限】由于长文本情感分析和算法优化的问题,未计算博文的情感且所选取的网络属性均为基本属性。【结论】本文验证了社交媒体用户的交互行为对股市的预测能力,交互行为的社会网络属性能够提高股市预测的精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王欣瑞,何跃
关键词: 用户行为,社会网络,新浪财经博客,相关性分析,格兰杰因果关系检验
来源: 数据分析与知识发现 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,经济与管理科学
专业: 图书情报与数字图书馆,金融,证券,投资
单位: 四川大学商学院
分类号: F832.51;G252
页码: 108-119
总页数: 12
文件大小: 1540K
下载量: 405
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标签：用户行为论文; 社会网络论文; 新浪财经博客论文; 相关性分析论文; 格兰杰因果关系检验论文;