The Impact of Persian News on Stock Returns Through Text Mining Techniques

سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 396

فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JIJMS-14-4_008

تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1401

چکیده مقاله:

The news contains information about the fundamentals of the company and can change the behavior of the stock market. However, most research in stock market prediction has relied on technical analysis, i.e., time series analysis, based on past stock data, and the impact of fundamental data – especially Persian news – on the stock prices has been neglected. Consequently, this study aimed to fill this gap. To this aim, the stock index values were collected from the Tehran Stock Exchange along with the news published during this period. Then, the semantic load of news sentences was determined using text mining and sentiments analysis techniques, and the news was classified into positive and negative categories using machine-learning algorithms. Finally, the relationship between news and stock index was evaluated using logistic regression. According to the results, published news has a positive or negative semantic burden, and is effective on the index value.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

زهرا عزیزی

Department of Management, Faculty of Social Sciences and Economics, Alzahra University, Tehran, Iran

ندا عبدالوند

Department of Management, Faculty of Social Sciences and Economics, Alzahra University, Tehran, Iran

حسن قالیباف اصل

Department of Management, Faculty of Social Sciences and Economics, Alzahra University, Tehran, Iran

سعیده رجائی هرندی

Department of Management, Faculty of Social Sciences and Economics, Alzahra University, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Alanyali, M., Moat, H. S., & Preis, T. (۲۰۱۳). Quantifying ...
  • De Fortuny, E. J., De Smedt, T., Martens, D., & ...
  • Eck, M., Germani, J., Sharma, N., Seitz, J., & Ramdasi, ...
  • Fung, G. P. C., Yu, J. X., & Lu, H. ...
  • Geva, T., & Zahavi, J. (۲۰۱۴). Empirical evaluation of an ...
  • Groth, S. S., & Muntermann, J. (۲۰۱۱). An intraday market ...
  • Meesad, P., & Li, J. (۲۰۱۴, December). Stock trend prediction ...
  • Nassirtoussi, A. K., Aghabozorgi, S., Wah, T. Y., & Ngo, ...
  • Nuij, W., Milea, V., Hogenboom, F., Frasincar, F., & Kaymak, ...
  • Pejić Bach, M., Krstić, Ž., Seljan, S., & Turulja, L. ...
  • Rioja, F., & Valev, N. (۲۰۱۴). Stock markets, banks and ...
  • Sharma, A., Bhuriya, D., & Singh, U. (۲۰۱۷, April). Survey ...
  • Scrapy. (۲۰۱۹). index @ scrapy.org. Retrieved from https://scrapy.org/Shynkevich, Y., McGinnity, ...
  • Terra, J. (۲۰۲۱). Why Python is essential for data analysis ...
  • Thanh, H. T., & Meesad, P. (۲۰۱۴). Stock market trend ...
  • Tsai, C. F., Lin, Y. C., Yen, D. C., & ...
  • Weng, B., Ahmed, M. A., & Megahed, F. M. (۲۰۱۷). ...
  • W۳Techs. (۲۰۱۹). https://w۳techs.com/technologies/overview/content_languageXie, Y., & Jiang, H. (۲۰۱۹). Stock market ...
  • نمایش کامل مراجع