Does Online Sentiment Predict Stock Market Indices？ The ARDL Bounds Tests Based on Sina-Microblog Data 作者：陈云松[1];严飞[2] 作者机构：[1]南京大学社会学系;[2]清华大学社会学系、斯坦福大学亚太研究中心 出版物刊名：社会 页码：51-73页 年卷期：2017年 第2期 主题词：股市微博;大数据网络;传播时间;序列分析 摘要：本文基于新浪微博大数据,分析互联网上的股市舆情是否影响真实世界中的股市行情。在梳理网络舆情,特别是微博影响股市的机制的基础上,我们利用具有“利好”和“利空”含义的股市术语的微博出现词频（“热词指数”）,生成股市的“微博信心指数”。“格兰杰因果检验”和“自回归分布滞后模型”（ARDL）边限检验表明：在股市震荡期,早前三天内的“微博信心指数”有助于预测上证指数;“微博信心指数”和“上证指数”存在正向相关的均衡关系;在股市行情平稳期,以上的统计关联并不存在;网络舆情通过影响入市资金流进一步影响股市行情。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/1ee8be0b4228915f804d2b160b4e767f5bcf80cd.html