大量的互联网用户、互联网数字化的方式、方兴未艾的数据挖掘及人工智能等技术,使得通过互联网媒体信息分析投资者情绪,进而预测投资者行为的研究思路变得日益可行。但因为关于媒体和投资者行为关系的研究既涉及行为经济学、语言经济学等经济学新兴领域,也涉及心理学、计算机科学、语言学等交叉学科,对研究者及研究团队的复合能力要求较高,相关研究尚处于起步阶段。国际上的学者在该领域的研究所针对的文本信息主要以英文为主,并已开发了质性研究软件、分词技术等必要的研究工具。国内学者近年来在该领域也开始了零星的研究,但因为语言、媒体环境及市场环境等条件不同,基于汉语分词技术与情绪测量基础上的互联网新闻信息对资本市场的影响研究,还有很多技术难题需要解决。由此,该领域是一个既可以解决理论和技术难题,又有实践价值的研究课题。本文基于互联网新闻信息——投资者情绪——投资者行为——资产价格的研究逻辑,在文献综述的基础上,以上市公司的新闻情感倾向和股票价格作为研究对象,分析新闻的情感倾向是否影响了股票价格,以及影响的大小。论文选取和讯股票和新浪股票发布的股票新闻,上证180指数成份股作为研究样本,通过网络爬虫抓取网站新闻文本,经过去重、去噪处理后,运用文本分析软件量化分析新闻文本的情感倾向,考察新闻情感倾向是否对股票价格波动有显著的影响。文本分析是计算机学科近年来研究的重点问题,中文文本的情感量化分析有很多方法,如朴素贝叶斯、支持向量机、情感词典等,但是还没有像英文文本分析那样成熟的方法,本文的研究是一个全新的尝试,试图填补国内研究在这方面的空白。研究发现,新闻情感倾向能够部分解释股价的波动,新闻数量对股价的波动也具有一定的解释力。本文的研究分为六个部分:第一章为引言,论述本研究的研究背景、研究内容、研究意义等;第二章为文献综述,探讨国内外在这方面的基本研究状况;第三章为理论分析和模型设定;第四章为数据的搜集与整理;第五章为实证分析;最后一章为研究结论和建议。