政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/60223
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    题名: 整合文件探勘與類神經網路預測模型之研究 -以財經事件線索預測台灣股市為例
    作者: 歐智民
    贡献者: 楊建民
    歐智民
    关键词: 事件偵測與追蹤
    kNN分群
    倒傳遞類神經網路預測模型
    日期: 2010
    上传时间: 2013-09-04 17:00:34 (UTC+8)
    摘要: 　　隨著全球化與資訊科技之進步，大幅加快媒體傳播訊息之速度，使得與股票市場相關之新聞事件，無論在產量、產出頻率上，都較以往增加，進而對股票市場造成影響。現今投資者多已具備傳統的投資概念、觀察總體經濟之趨勢與指標、分析漲跌之圖表用以預測股票收盤價；除此之外，從大量新聞資料中，找出關鍵輔助投資之新聞事件更是需要培養的能力，而此正是投資者較為不熟悉的部分，故希望透過本文加以探討之。
    　　本研究使用2009年自由時報電子報之財經新聞（共5767篇）為資料來源，以文件距離為基礎之kNN技術分群，並採用時間區間之概念，用以增進分群之時效性；而分群之結果，再透過類別詞庫分類為正向、持平及負向新聞事件，與股票市場之量化資料，包括成交量、收盤價及3日收盤價，一併輸入於倒傳遞類神經網路之預測模型。自台灣經濟新報中取得半導體類股之交易資訊，將其分成訓練及測試資料，各包含168個及83個交易日，經由網路之迭代學習過程建立預測模型，並與原預測模型進行比較。
    　　由研究結果中，首先，類別詞庫可透過股票收盤價報酬率及篩選字詞出現頻率的方式建立，使投資者能透藉由分群與分類降低新聞文件的資訊量；其次，於倒傳遞類神經網路預測模型中加入分類後的新聞事件，依統計顯著性檢定，在顯著水準為95%及99%下，皆顯著改善隔日股票收盤價之預測方向正確性與準確率，換言之，於預測模型中加入新聞事件，有助於預測隔日收盤價。最後，本研究並指出一些未來研究方向。
    參考文獻: 英文文獻
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    描述: 碩士
    國立政治大學
    資訊管理研究所
    98356033
    99
    資料來源: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0098356033
    数据类型: thesis
    显示于类别:[資訊管理學系] 學位論文

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