【摘 要】
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基于金融物理学中著名的对数周期幂律模型(log-periodic power law model,LPPL)来预警2015年6月份中国上证综合指数、创业板指数的崩盘.鉴于已有采用LPPL模型预警市场崩盘的研究均只考虑市场历史交易数据.本文将投资者情绪因素纳入到LPPL模型建模过程,以改进LPPL模型的预警效果.采用文本挖掘技术结合语义分析方法对抓取的财经媒体的股评报道进行词频统计,以构建媒体情绪指数.进一步修改LPPL模型中的崩溃概率函数表达式,将其表示为关于历史交易数据及媒体情绪的函数,构建LPPL-M
【机 构】
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福州大学经济与管理学院,福州 350108
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基于金融物理学中著名的对数周期幂律模型(log-periodic power law model,LPPL)来预警2015年6月份中国上证综合指数、创业板指数的崩盘.鉴于已有采用LPPL模型预警市场崩盘的研究均只考虑市场历史交易数据.本文将投资者情绪因素纳入到LPPL模型建模过程,以改进LPPL模型的预警效果.采用文本挖掘技术结合语义分析方法对抓取的财经媒体的股评报道进行词频统计,以构建媒体情绪指数.进一步修改LPPL模型中的崩溃概率函数表达式,将其表示为关于历史交易数据及媒体情绪的函数,构建LPPL-MS组合模型预警股市崩盘.实证结果表明,本文所构建的LPPL-MS组合模型相比LPPL模型具有更高的预警精度,其预测的大盘见顶的临界时点与上证指数、创业板指数真实的见顶时点更为接近,并且其拟合结果通过了相关检验.
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