二十世纪末,联合国新闻委员会正式将互联网新闻媒体誉为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”。目前,互联网新闻媒体因其报道及时和访问便捷的优点,已成为公众获取信息的主要来源。中国证券市场经过二十多年的发展,股民数量剧增,对广大的股民而言,互联网财经新闻更是关乎大众的利益。因为互联网财经新闻的报道内容往往涉及到上市公司的经营状况、财务报告、战略决策、股价走势等等,这些资讯对投资者选择投资时机和市场分析者研究市场走势都起到了至关重要的作用。并且已有研究表明,投资者在金融市场上获得的收益主要来源于相关资产信息的回报。由此可见互联网财经新闻与股民的利益息息相关,探索互联网财经新闻与股票收益的关系将是一项很有意义的研究。本文主要研究以下两大问题：第一,互联网囊括了海量的财经新闻信息,这些信息主要以非结构化的文本形式呈现。为了从互联网财经新闻中获取对市场和投资者都有用的知识,应该如何处理这些海量的非结构化的新闻文本呢?第二,互联网财经新闻对上市公司不同类别的报道内容对公司的股票收益会造成怎样的影响,影响程度是否一致呢?本文将信息技术与金融研究方法相结合,致力于解决以上研究问题。首先研究了文本分类技术的基本理论；然后采用文本分类技术将互联网财经新闻按内容分为三大类：兼并收购类、盈利能力类、再融资类；最后采用事件研究法实证分析了不同类别新闻内容对股票收益的影响,并根据研究结果给出了政策建议。论文主要包括六个章节的内容：第一章,导论。介绍了本课题的研究背景和国内外研究现状,提出了本文的研究内容和研究方法。第二章,文本挖掘技术。介绍了文本挖掘的定义、文本挖掘的类别及一般挖掘过程。第三章,互联网财经新闻文本分类研究。首先介绍了文本分类的基本理论,主要包括文本分类的关键技术和文本分类算法；然后重点阐述了应用文本分类技术将互联网财经新闻分为三大类(兼并收购类、盈利能力类、再融资类)的过程。第四章,新闻对股票影响的研究方法。本文采用事件研究法来探索新闻对股票的影响。首先介绍了事件研究法的发展状况；然后详细说明了利用事件研究法进行实证分析的主要步骤。第五章,新闻对股票影响的实证分析。本章是全文实证分析的核心。首先介绍了本文选择的股票数据和新闻样本；然后说明了基于事件研究法的实证过程；最后深入分析了各个新闻类别对股票收益的影响。第六章,总结和展望。首先总结了本文所做的工作；接着总结了本文通过实证分析得到的研究结论；然后根据研究结果提出了相关的政策建议；最后说明了本文研究中的不足之处及未来的研究方向。经过事件研究法实证分析,本文发现：(1)兼并收购类新闻对相关上市公司股票价格有明显的向上推动作用,存在显著的正向新闻效应,可以给投资者带来显著的正的投资收益,表现出“利好”的特征。(2)盈利能力类新闻比兼并收购类新闻对股票收益的影响要强烈很多。(3)兼并收购类新闻对股票收益的影响主要集中在[-4,9],即新闻发布前第4天至新闻发布后第9天。在新闻发布之前,兼并收购类信息已经对市场产生了很大的冲击,即表明市场已经提前获知兼并收购的消息,并且做出了较充分的反应。因此在兼并收购新闻发布之前买入股票的投资者才能获得这个事件带来的大部分超额收益,在事件宣告当天才得知信息买入股票的投资者仍可以获得超额收益,但数量有限。(4)盈利能力类新闻在发布之前并没有对市场产生显著的影响,而是在发布当天对市场产生了强烈的冲击。(5)公司再融资新闻的发布并没有使得股票市场产生特别明显的震动,但是却在一定程度上表明了股票市场对再融资新闻报道的反应稍有负面倾向,投资者普遍将上市公司发布再融资新闻作为利空事件。在正文中,本文对可能产生这种负面倾向的原因做了五方面的分析。根据实证研究结论,本文提出了两条政策建议：(1)上市公司在兼并收购的过程中存在内幕信息泄露的问题,监管部门不仅需要实时监控公司股价和交易量,及时公告股价异常波动的上市公司,要求这类公司被动停牌,还需要进一步追溯可能泄露内幕信息的关键点,比如上市公司自身是否采取严格的保密措施,审核兼并收购案的政府机构是否做到了诚信和保守秘密。总之,监管部门需要从多方面加强管理来杜绝内幕交易,维护市场公正。(2)为了避免投资者盲目地认为再融资是利空事件,监管机构应该加强再融资的信息披露,在再融资过程的某一阶段适度披露本次融资的有关情况以及融资后给公司各方面带来的影响,以利于投资者对持有公司股票或“用脚投票”做出决策,引导投资者以更加健康的投资心态面对再融资。本文主要在研究角度和研究方法上有一定的创新。(1)在研究角度上,本文着眼于互联网财经新闻的本质内容,分别研究不同类别新闻内容对股票收益的影响。通过细分新闻内容,我们不仅能够有针对性地研究各个新闻类别对股票收益造成的冲击,而且能够进一步深层次地分析这些影响与新闻内容的关系,使得研究结论更加可靠。而在前人的研究中,往往忽略了不同类别新闻内容自身的特点,将新闻一概而论,使得研究结论过于笼统和片面,缺乏现实指导意义,本文正好可以弥补这个缺陷。并且在国内,鲜有学者研究新闻内容与股票收益的关系,因此本文也在一定程度上弥补了相关研究的空缺。(2)在研究方法上,本文采用文本分类技术实现了互联网财经新闻的分类,该技术着眼于新闻文本,充分考虑到了文本自身的内容和结构特点。同时本文还结合了事件研究法,深刻地分析了新闻对股票的影响。在本文中,文本挖掘技术和事件研究法相辅相成,是信息技术与金融研究方法相结合的一个创新,充分利用了不同学科的优势,弥补了研究方法单一性的缺陷。