基于深层卷积网络的概念股分类机制研究

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近年来,社会热点新闻对股票市场的影响越来越大。逐渐兴起的概念股分类就是这种现象的集中体现。但是由于概念股分类方式主要立足于新闻事件,与传统的行业分类存在着一定的区别。为了对概念股的相关事件进行研究,本文假设在投资者实际分类股票的过程中可能包含至少两种相对独立的分类机制,一种是行业分类使用的产品导向分类机制,另一种是本文提出的立足于热点新闻的媒体导向分类机制。基于以上假设,本文希望探究的核心问题是媒体导向分类机制是否至少会在一定条件下,能够对投资者实际分类股票过程产生影响。为了更加精确地模拟投资者分类股票的过程,本文借鉴前人的研究在投资者实际分类股票的过程中加入了媒体导向分类机制。在本文的设定下,投资者在接收到“新的”信息时会产生某种强烈的情感,引起了投资者对该信息的高度关注,同时形成投资者群体并且群体内的投资者跟人会基于某种相似情感做出相似的投资决策。本文首先利用深度卷积网络模拟了投资者的媒体导向分类机制,并得到了媒体导向的分类结果;然后本文将属于媒体导向分类的股票作为干预组;同时在存在高关注度新闻的股票中,匹配出与受到媒体导向机制影响的股票同行业且同时间段的股票作为控制组;在同等条件下,计算干预组内的股票以及与之相匹配的控制组的股票的在双导向(产品和情感)模式与单导向(产品)模式下的股价同步性的差值,作为因变量。最后再以股票年平均换手率、股票年平均交易量、股票简称年平均关注度以及机构投资者持股比例作为参考变量,再次对控制组进行匹配,得到干预组平均因果效应。本文发现在几个不同的分类条件下,双导向模式所造成的股票的噪音交易的比例都显著大于单导向模式,也就是说媒体导向机制在投资者实际分类股票的过程中的确发挥了一定程度的作用,并且这种作用不同于由市场因素和产品因素所造成的影响,另外我们还发现已经形成的投资者群体会解散或变化。
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