【摘 要】
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股票预测是学术界近年来热点研究之一,但股价波动受多种因素影响,预测难度较大。政策作为国家长期发展规划,保障着证券市场的平稳运行,股市固有的提前预期特性使得国家政策变动必然会反映到股市活动中,故挖掘政策因素的影响可为投资者提供有效参考信息。历来很多文献致力于研究政策与股票市场波动的关系,但仍存在两个不足:一是针对政策内容的分类标准较少,且研究人员在对政策进行分类时多采用人工标注方法,分类成本较高;二
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股票预测是学术界近年来热点研究之一,但股价波动受多种因素影响,预测难度较大。政策作为国家长期发展规划,保障着证券市场的平稳运行,股市固有的提前预期特性使得国家政策变动必然会反映到股市活动中,故挖掘政策因素的影响可为投资者提供有效参考信息。历来很多文献致力于研究政策与股票市场波动的关系,但仍存在两个不足:一是针对政策内容的分类标准较少,且研究人员在对政策进行分类时多采用人工标注方法,分类成本较高;二是大多使用机器学习方法进行股价预测,模型可解释性受限。论文旨在探索一种政策的市场效应分析方法,利用随机森林及LIME局部可解释模型探究股市波动影响因素,即政策类别的特征重要性。论文主要贡献如下:1.针对政策内容的分类标准匮乏且分类方式耗时耗力的问题,论文面向较长时期内乳品行业政策,提出三个维度对其分类,结合半监督学习思想,采用单视图多分类器方法Tri-training构建基于支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、反向传播神经网络(BPNN)的协同训练分类器实现政策文本分类。2.收集乳品行业上市公司的股票数据,从中提取市场信号。利用离散小波变换(DWT)技术处理股票时序信号,将股票特征分解为多尺度分量,并重构为高频、低频信号,实现股票信号波动趋势与突变噪音的分离。3.针对模型可解释性低的问题,论文在利用随机森林对政策类别与股票特征高、低频信号进行回归分析后,进一步引入LIME局部可解释模型,对随机森林单个输出结果及模型整体决策行为进行解释,得出每一类政策事件对股市特征短期和长期波动的影响方向和程度,为政策的制定及股市参与者的决策行为提供参考依据。
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