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研究生: 林育琦
YU-CHI LIN
論文名稱: 數位足跡巨量資料應用之網路聲量對台灣上市公司股價漲跌趨勢之影響性研究
Study on the application of digital footprint big data - The impact of word of mouse on the stock price of Taiwan listed companies
指導教授: 盧希鵬
Hsi-Peng Lu
口試委員: 黃世禎
Sun-Jen Huang
詹文男
Wen-Nna Zhan
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 管理學院MBA
School of Management International (MBA)
論文出版年: 2016
畢業學年度: 104
語文別: 中文
論文頁數: 94
中文關鍵詞: 大數據情緒聲量漲跌股價正面情緒負面情緒
外文關鍵詞: Big Data, Word of Mouse, Stock Price, Optomistic, Negative, Emotions
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  • 本研究旨在探討網路情緒聲量與股價漲跌趨勢之互動關係,透過質化研究的觀察方式,找出一些足以預測股市波動的指標,以做為未來投資方向的參考依據。本研究係以2014年10月到2015年3月間之台指MSCI101上市公司為樣本,運用蜘蛛爬文技術取得網路上針對該企業討論的正面情緒聲量,如:快樂、看好、利多、成長、有感、推薦等..與負面情緒聲量,如:悲傷、低劣、看壞、下滑、生氣、落寞等,進行聲量統計,計算當正面情緒大於負面情緒時,與前日、當日、次1日、次2日、次3日、次4日、次5日股價上漲是否有關連,以及當負面情緒大於正面情緒時,與前日、當日、次1日、次2日、次3日、次4日、次5日股價下跌是否有關聯。
    本研究主要實證結果如下:1. 當網路討論正面情緒大於負面情緒達51以上時,開始觀察到聲量發生的前或中或後,發生股票收盤價上漲的機率普遍大於總上漲的機率。2. 當網路討論負面情緒大於正面情緒達時,多數可觀察到前或當交易日下跌的機率大於總下跌的機率。3. 當網路討論正面情緒大於負面情緒達101以上時,普遍會發生當日甚至到次五交易日股價上漲機率大於總上漲的機率,情緒聲量此時可視為股價上漲的領先指標。但,當網路討論負面情緒大於正面情緒時,普遍會發生情緒聲量的前一天發生股票下跌機率大於總下跌的機率,情緒聲量此時可視為股價下跌的落後指標。但,各現象的發生仍依各企業特性與產業環境有所不同,情緒聲量與股價漲跌之間的影響關係也有所不同。
    透過實證結果,網路情緒討論聲量與股價漲跌趨勢確實存在一定的互動關聯性。與Stockfeel曾提出運用社群網站Twitter上大眾情緒的推文可有效預測股票市場的發展趨勢不謀而合。


    The purpose of this study is to discuss the relation between word of mouse and stock price fluctuations by analyzing the big data, then find out some indications that influence the stock market. This research chose the Taiwan MSCI 101 listed companies as samples during the period from October 2014 to March 2015. I used the spider-crawling-text technology to collect the positive words about those companies such as happy, optimistic, profitable, good, recommended and the negative words such as sadness, poor, bad, down, angry, lonely... After that I used those data to observe whether the stock prices are growing on previous day, current day, day1, day2, day3, day4 to day5 when the positive emotions were greater than the negative emotions, and vice versa.
    The empirical results of this study are as follows: 1. When the positive emotions are greater than the negative emotions with difference up to 51 or more, it will affect investors’ decision from the previous day to the day after. The influence will depend on each company’s situation. 2. When the negative emotions are greater than the positive emotions, it often has the stock price declined from the previous day. The influence will depend on each company’s situation. 3. When the positive emotions are greater than the negative emotions with the difference up to 101 or more, it often impacts the stock price from the day to the following five days. At this case, the word of mouse can be regarded as a leading indicator of rising stock prices. However, when the negative emotions are greater than positive emotions, it often happens with the stock price declining on the previous day. At this case, the word of mouse can be regarded as a lagged indicator. However, no matter the influence or the indicator type are always depended on the situations.
    Through these empirical results, we know that the stock prices fluctuation will be affected by the word of mouse. And it’s on the same wavelength with Stockfeel, which has proposed that we can predict the stock market trends by observing the public sentiment via Twitter Tweets.

    中文摘要 I ABSTRACT II 誌謝 III 目錄 IV 圖目錄 VI 表目錄 VII 第一章 緒論 1 第一節 研究背景 1 第二節 研究動機 3 第三節 研究問題與目的 5 第四節 研究流程 6 第二章 文獻探討 7 第一節 MSCI台灣指數 7 第二節 股價預測之相關理論探討 9 第三節 股價報酬與資訊內含的關聯性探討 13 第四節 投資行為學 15 第五節 網路言論與聲量探討 17 第六節 BIG DATA大數據(巨量資料)探討 18 第三章 研究設計 26 第一節 分析軟體與研究方法 26 第二節 研究區間與標的 30 第四章 研究結果與發現 34 第一節 情緒聲量與每日收盤股價 34 第二節 研究結果與發現 48 第五章 結論與未來研究建議 55 第一節 結論 55 第二節 研究貢獻 56 第三節 研究限制與未來研究建議 57 參考文獻 58 附錄 64

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    無法下載圖示 全文公開日期 2021/07/19 (校內網路)
    全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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