Zobrazit minimální záznam
dc.contributor.author |
Hájek Petr
|
|
dc.contributor.author |
Olej Vladimír
|
|
dc.contributor.author |
Myšková Renáta
|
|
dc.date.accessioned |
2016-11-14T08:19:11Z |
|
dc.date.available |
2016-11-14T08:19:11Z |
|
dc.date.issued |
2013 |
|
dc.identifier.issn |
1109-9526 |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10195/66396 |
|
dc.description.abstract |
Stock price forecasting has been mostly realized using quantitative information. However, recent studies have demonstrated that sentiment information hidden in corporate annual reports can be successfully used to predict short-run stock price returns. Soft computing methods, like neural networks and support vector regression, have shown promising results in the forecasting of stock price due to their ability to model complex non-linear systems. In this paper, we apply several neural networks and ?-support vector regression models to predict the yearly change in the stock price of U.S. firms. We demonstrate that neural networks and ?-support vector regression perform better than linear regression models especially when using the sentiment information. The change in the sentiment of annual reports seems to be an important determinant of long-run stock price change. Concretely, the negative and uncertainty categories of terms were the key factors of the stock price return. Profitability and technical analysis ratios have significant effect on the long-run return, too. |
eng |
dc.format |
p. 293-305 |
eng |
dc.language.iso |
eng |
|
dc.publisher |
WSEAS Press |
eng |
dc.relation.ispartof |
WSEAS Transactions on Business and Economics, volume 10, issue: 4 |
eng |
dc.rights |
Pouze v rámci univerzity |
eng |
dc.subject |
support vector regression |
eng |
dc.subject |
annual report |
eng |
dc.subject |
forecasting |
eng |
dc.subject |
neural networks |
eng |
dc.subject |
prediction |
eng |
dc.subject |
sentiment analysis |
eng |
dc.subject |
stock price |
eng |
dc.title |
Forecasting stock prices using sentiment information in annual reports - A neural network and support vector regression approach |
eng |
dc.title.alternative |
Predikce cen akcií pomocí informace o sentimentu z výročních zpráv - přístup založený na neuronových sítích a podpůrné vektorové regresi |
cze |
dc.type |
article |
eng |
dc.description.abstract-translated |
Predikce cen akcií je většinou realizována s využitím kvantitativní informace. Nedávné studie však demonstrují, že informace o sentimentu skrytá ve výročních zprávách podniků může být úspěšně využita při predikci krátkodobých akciových výnosů. Metody soft computingu, jako jsou neuronové sítě a podpůrná vektorová regrese, ukázaly slibné výsledky v predikci cen akcií, neboť jsou schopny modelovat komplexní nelineární systémy. V tomto článku je aplikováno několik modelů neuronových sítí a podpůrných vektorových regresí s cílem predikce ročních změn cen akcí amerických firem. Ukazujeme, že tyto modely pracují s vyšší přesností než lineární regresní modely, obzvláště při využití informace o sentimentu. Změna v sentimentu výročních zpráv se zdá být důležitý determinant dlouhodobé změny ceny akcie. Konkrétně jsou to kategorie slov negativní a neurčitosti, které byly pro predikci klíčové. Rentabilita a technická analýza vykázala také významný dlouhodobý efekt. |
cze |
dc.peerreviewed |
yes |
eng |
dc.publicationstatus |
postprint |
eng |
dc.project.ID |
GA13-10331S/Úloha textové informace v modelech predikce finanční tísně podniku - přístupy specifické podle států a průmyslových odvětví |
eng |
dc.identifier.obd |
39870031 |
|
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
Zobrazit minimální záznam
|
Vyhledávání
Procházet
-
Vše v Digitální knihovně
-
Tato kolekce
Můj účet
|