关于网络搜索数据预测股票收益的文献综述
摘要：本文是一篇文献综述，先对网络搜索预测股票收益的理论和文献进行了简单介绍，再从网络数据的预测能力入手，重点介绍了网络搜索数据预测股票收益的国内外文献。最后分析了利用网络数据进行股票预测的利弊，并提出了相应的对策。
关键词：网络搜索：搜索引擎；预测；股票收益
一、文献综述
一、绪论
随着互联网的普及和智能移动终端的广泛应用，人们通过互联网来进行信息的获取变得越来越便捷与高频。2016年11月22日国际电信联盟（ITU）发布调查报告称，至 2016 年底全球 47% 的人口将用上互联网，总人数约为 39 亿人，其中移动宽带已经覆盖了全球 84 ％的国家及地区。如此大量的互联网用户在上网过程中留下的数据使得通过“大数据”来分析和预测成为了可能。作为互联网用户接触的最重要的门户之一网络搜索引擎，其积累和公开的大量数据成为了大量研究学者研究金融市场的重要工具。
二、网络搜索预测股票的理论基础
国内的一些研究学者认为，网络搜索通过影响投资者者关注度和投资者情绪等因素来影响市场，与此有关的理论有行为金融学理论和派生的有限注意理论。在进行实证研究的相关综述之前，笔者先对这两种理论进行简单的介绍。
进入20世纪80年代，股票市场上出现了很多与理性人假设不符合的现象， “一月效应”、“星期一效应”、“小盘股效应”等。越来越多的研究学者开始重新反思经济学中“理性人”的假设，由此诞生了以行为金融学为代表的新的学术流派。行为金融学的相关理论认为，决定证券的价格因素不仅仅是证券的内在价值，在很大的程度上会受到投资者主观的行为影响，也就是说，投资者的主观心理和行为会对证券价格以及变动产生重要的影响。网络搜索既可以反映投资者对于相关股票的关注和情绪，同时投资者利用网络搜索到的相关信息又可以反过来影响投资者的情绪等，从这一角度来看，网络搜索与股票表现之间存在相关性。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
