整合文字探勘與情緒分析驗證市場反應 —以0050為例

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題名:	整合文字探勘與情緒分析驗證市場反應 —以0050為例 Integrating Text Mining and Sentiment Analysis to Verify Market Reaction: Take 0050 for Example
作者:	林惠鈴
貢獻者:	財務金融學系
關鍵詞:	情緒分析文本分析事件研究法數位落差文字探勘 Sentimemt Analysis Textual Analysis Eventy Study Digital Divide Text Mining
日期:	2023
上傳時間:	2024-02-29 11:34:33 (UTC+8)
摘要:	隨著資訊科技與網際網路的快速發展，現行新聞內容多在數位平台上面呈現，要獲取最新消息已不再是只能透過電視或報章雜誌。已進入「人手一機甚至多機」的時代，大眾可以透過隨身的智慧型手機連上網際網路並與世界串連，獲得世界各地的最新消息。但在較落後的國家可能因為經濟、教育方面上的不足，而產生數位落差。本研究以元大台灣50成份股為研究對象，以2013年1月1到2022年12月31日間的外國媒體對個股相關之新聞報導為文本情緒分析樣本，探討不同語言之新聞報導內容文字之情緒與數位落差的程度是否對個股股價報酬產生影響。研究結果顯示，英文新聞對台灣股票交易量與價格的影響在事件日當天具有顯著的影響，數位落差在短時間內無法看出其對股票交易量與價格的影響。建議在未來研究中可透過增加新聞樣本來源，來增加研究樣本，並結合機器學習法與TF-IDF探討關鍵字出現次數與新聞情緒結合是否對股價產生影響。並可深入探討數位落差有哪些因素進而影響股票價值。
顯示於類別:	[財務金融學系 ] 博碩士論文

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