网络信息检索与股价波动开题报告

 2023-02-20 18:28:28

1. 研究目的与意义

如今,互联网及信息技术的高速发展,互联网大数据时代已成为新经济常态,据国家统计局2月28日发布的中华人民共和国2021年国民经济和社会发展统计公报显示,2021年我国互联网上网人数达10.32亿人次,互联网普及率高达73.0%。

正是由于互联网便捷、传播速度快、信息量大、影响力强等特点,网络信息检索成为了人们日常获取信息最主要的途径,中国的微博、百度等,外国的facebook、twitter等都日渐成为民众足不出户便可知天下大事的工具。

在今天这个“网民”与“股民”高度耦合的大数据时代,互联网也成为了投资者情绪反映的渠道,投资者通过网络信息检索了解自己所关注的股市信息,并在各种社交软件上发表自己的观点、言论,以此来表明自己对股市未来发展好坏与否的预期判断,但是,在我国股票市场监管体制不够完善,我国股市大部分的投资者都是噪声交易者的条件下,由于“羊群效应”很可能会诱发股价的暴涨或者崩盘,因此在信息技术普遍化的时代,了解网络信息与股价波动之间的关系能够有效掌握股票价格的波动规律,完善股票市场的运行机制,以便更好的实现对股市的监督管理。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 研究内容和预期目标

(一)本课题研究的基本内容

第一章是绪论,主要介绍课题的研究背景、研究意义、研究方法等基本内容,以此搭建全文的框架脉络。

第二章是文献综述,通过国内外学者已有的研究了解本课题的可行性与研究进展,并以此为基础,进一步拓展前者的研究广度与深度,发现前者研究的不足之处。

第三章是理论分析,通过对已有理论的分析,论证网络信息检索与股价波动之间的相关性,保证本课题在理论上研究的可行性,为下文的建模、实证研究提供理论支持。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 国内外研究现状

(一)国内现状

随着行为金融学的研究深度与广度的提升,尤其是近年以来中国股市的进一步规范化、完善化,网络信息与股票市场的结合愈发成为研究的热门领域,受到众多国内外学者的追捧,杨欣、吕本富等(2013)基于“7.23甬温线铁路重大交通事故”的研究发现网络信息搜索对相关板块股价的波动具有负面的影响。

肖奇、屈文洲(2017)更是将两个热门的话题投资者关注度与股价同步性结合,并引入资产定价作为中间变量进行研究,发现三者之间处于两两相互影响的状态,而网络信息检索的强度可以刻画投资者的关注强度,股价的同步性也是股价波动的一大表现,也能较好的表明网络信息检索与股价波动之间存在着联系。

张谊浩、李元等(2014)发现网络搜索的强度对股票的收益率等均存在影响,并且前者能对后者进行较为准确的预测,相较于投资者情绪、投资者关注度,投资者网络搜索对股票波动的解释力更强,但是由于国内学者研究时间尚浅,且我国的股票市场还有待完善,现存股市中存在着大量的非理性投资者,所以网络信息检索与股价波动的关系还有待进一步的验证与完善。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 计划与进度安排

—2月初 确定毕业论文题目《网络信息检索与股价波动》

—2月中旬 查阅资料,撰写开题报告
—2月底 修改开题报告并定稿上传
—3月底 收集整理资料,撰写毕业论文初稿并交与指导老师检查提出修改意见,其中资料主要来源于知网、万方等权威数据网站
—4月底 修改论文初稿,上交毕业论文二稿给指导老师检查
—5月中旬 修改论文二稿,上交毕业论文终稿给指导老师检查,无误后完成毕业论文定稿并打印装订。

5. 参考文献

[1]张天骄,孙谦.网络媒体过度乐观情绪与上市公司股价崩盘风险[J/OL].管理现代化,2022(01):34-39[2022-03-02].DOI:10.19634/j.cnki.11-1403/c.2022.01.006.

[2]乔因迪.“双减”政策下A股教育概念股收益情况的实证研究——基于事件研究法分析[J].时代金融,2022(01):32-33 38.
[3]梁丰.网络信息检索及其发展趋势研究[J].网络安全技术与应用,2021(09):174-176.
[4]张平平. 网络舆情对上市公司股价波动的影响研究[D].东华大学,2020.DOI:10.27012/d.cnki.gdhuu.2020.000443.
[5]库玉玲. 基于微博的网络舆情对华谊兄弟股价波动的影响研究[D].东华大学,2019.DOI:10.27012/d.cnki.gdhuu.2019.000266.
[6]姚远,钟琪,姚贝贝.投资者情绪与股票市场波动关系研究——基于噪声交易与股票市场价格非理性波动关系的分析[J].价格理论与实践,2019(02):92-95.DOI:10.19851/j.cnki.cn11-1010/f.2019.02.026.
[7]肖奇,屈文洲.投资者关注、资产定价与股价同步性研究综述[J].外国经济与管理,2017,39(11):120-137.DOI:10.16538/j.cnki.fem.2017.11.009.
[8]雷震,杨明高,田森,张安全.股市谣言与股价波动:来自行为实验的证据[J].经济研究,2016,51(09):118-131.
[9]张谊浩,李元,苏中锋,张泽林.网络搜索能预测股票市场吗?[J].金融研究,2014(02):193-206.
[10]杨欣,吕本富.突发事件、投资者关注与股市波动——来自网络搜索数据的经验证据[J].经济管理,2014,36(02):147-158.DOI:10.19616/j.cnki.bmj.2014.02.016.
[11]金雪军,祝宇,杨晓兰.网络媒体对股票市场的影响——以东方财富网股吧为例的实证研究[J].新闻与传播研究,2013,20(12):36-51 120.
[12]杨欣,吕本富,彭赓,刘颖.基于网络搜索数据的突发事件对股票市场影响分析[J].数学的实践与认识,2013,43(23):17-28.
[13]徐琳. 网络舆情对股价波动影响的实证研究[D].西南财经大学,2013.
[14]赵静梅,何欣,吴风云.中国股市谣言研究:传谣、辟谣及其对股价的冲击[J].管理世界,2010(11):38-51.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2010.11.005.
[15]饶育蕾,彭叠峰,成大超.媒体注意力会引起股票的异常收益吗?——来自中国股票市场的经验证据[J].系统工程理论与实践,2010,30(02):287-297.
[16]Zeng Fuhao. Influence of Media Attention on Investors'' Heterogeneous Beliefs: A Case Study of China''s Stock Market[J]. Economic Management Journal,2021,10(1):
[17]Iwatsubo Kentaro,Watkins Clinton. The changing role of foreign investors in Tokyo stock price formation[J]. Pacific-Basin Finance Journal,2021,67:
[18]Prange Philipp. Does online investor attention drive the co-movement of stock-, commodity-, and energy markets? Insights from Google searches[J]. Energy Economics,2021,99:
[19]Yunchuan Sun,Xiaoping Zeng,Siyu Zhou,Han Zhao,Peter Thomas,Haifeng Hu. What investors say is what the market says: measuring China’s real investor sentiment[J]. Personal and Ubiquitous Computing,2021(prepublish):
[20]Zi long Li,Su sheng Wang,Ming zhu Hu. International investor sentiment and stock returns: Evidence from China[J]. Investment Analysts Journal,2021,50(1):
[21]Chunmiao Ren. Research on the relationship between investor network interaction and stock price fluctuation——Take “SSE e interaction” as an example[J]. E3S Web of Conferences,2021,235:
[22]Johan Bollen,Huina Mao,Xiaojun Zeng. Twitter mood predicts the stock market[J]. Journal of Computational Science,2011,2(1):
[23]Zimbra D, Fu T, Li X. Assessing Public Opimons through Web 2.0: A Case Study on Wal-Mart[J]. The 13th International Conference on Information Systems. 2009.
[24]J Bollen, H Mao, X Zeng: Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, March 2011, Pages 1-8.
[25]Fama E F. The behavior of Stock-Market Prices[J]. The Journal of Business. 1965,38(1): 34-105.
[26]Fama E F. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work[J]. The Journal of Finance. 1970, 25(2): 383-417.
[27]Fama E F. Fisher L, Jesen, M.C. and Roll, R., “The Adjustment of Stock Prices to Stock Prices to New Information”, International Economics Review, Vol.10, No.1, 1969, p.1-21.
[28]Das S R, Chen M Y. Yahoo! For Amazon: Sentiment Extraction from Small talk on the Web[J]. Management Science. 2007, 53(9): 1375-1388.
[29]Antweiler W, Frank M Z. Is all that talk just noise? The information content of internet stock message boards [J]. The Journal of finance, 2004, 59(3): 1259-94.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文开题报告,课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。