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CART模型 ，即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中.
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外贸企业多方应对汇率波动
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汇率分析篇
孙少龙 1 (), 魏云捷 2 , 3 , *(), 黎建强 4 , 5 ()
- 1. 西安交通大学 汇率分析篇 管理学院, 西安 710049
2. 中国科学院 数学与系统科学研究院, 北京 100190
3. 中国科学院 预测科学研究中心, 北京 100190
4. 陕西师范大学 国际商学院, 西安 710100
5. 香港大学工业与制造系统工程系, 香港 999077
孙少龙, 魏云捷, 黎建强. 基于在线外汇新闻情感挖掘的汇率预测研究[J]. 计量经济学报, 2022, 2(2): 441-464.
Shaolong SUN, Yunjie WEI, Kin Keung LAI. Exchange Rate Forecasting with Online Forex News Sentiment Mining[J]. China Journal of Econometrics, 2022, 2(2): 441-464.
Exchange Rate Forecasting with Online Forex News Sentiment Mining
Shaolong SUN 1 (), Yunjie WEI 2 , 3 , *(), Kin Keung LAI 4 , 5 ()
- 1. School of Management, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China
2. Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
3. Center for 汇率分析篇 Forecasting Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
4. International Business School, Shaanxi Normal University, Xi'an 710100, China
5. Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong 999077, China
National Natural Science Foundation of China(72101197);National Natural Science Foundation of China(71801213);National Natural Science Foundation of China(72171223);National Natural Science Foundation of China(71988101)
近年来, 自然语言处理(NLP) 技术被广泛用来研究财经新闻、财经评论、社交媒体等非结构化文本数据的情感极性, 并使用这些非结构化文本数据的情感极性作为投资者情绪的代理变量来预测金融市场的波动. 本文在NLP技术和深度学习方法的基础上, 构建了一个基于在线外汇新闻情感挖掘的汇率预测方法. 在这个方法中, 首次使用互信息理论构建了外汇领域的情感词典, 并结合本文构造的基础词典计算出了外汇新闻的情感极性. 研究表明外汇新闻情感极性和美元兑人民币汇率之间存在格兰杰因果关系和长期的协整关系, 同时本研究首次将外汇新闻情感极性和其他金融数据纳入深度学习方法中, 实证结果表明: 该方法在美元兑人民币汇率的短期、中期和长期波动预测中效果显著.
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