Digitální knihovnaUPCE
 

Predicting Abnormal Bank Stock Returns Using Textual Analysis of Annual Reports – A Neural Network Approach

Konferenční objektpeer-reviewedpostprint
Náhled

Datum publikování

2016

Vedoucí práce

Oponent

Název časopisu

Název svazku

Vydavatel

Springer

Abstrakt

This paper aims to extract both sentiment and bag-of-words information from the annual reports of U.S. banks. The sentiment analysis is based on two commonly used finance-specific dictionaries, while the bag-of-words are selected according to their tf-idf. We combine these features with financial indicators to predict abnormal bank stock returns using a neural network with dropout regularization and rectified linear units. We show that this method outperforms other machine learning algorithms (Naïve Bayes, Support Vector Machine, C4.5 decision tree, and k-nearest neighbour classifier) in predicting positive/negative abnormal stock returns. Thus, this neural network seems to be well suited for text classification tasks working with sparse high-dimensional data. We also show that the quality of the prediction significantly increased when using the combination of financial indicators and bigrams and trigrams, respectively.

Rozsah stran

p. 67-78

ISSN

1865-0929

Trvalý odkaz na tento záznam

Projekt

GA16-19590S/Analýza témat a sentimentu vícenásobných textových zdrojů pro finanční rozhodování

Zdrojový dokument

Communications in Computer and Information Science

Vydavatelská verze

http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-44188-7_5

Přístup k e-verzi

Pouze v rámci univerzity

Název akce

17th International Conference on Engineering Applications of Neural Networks (EANN 2016) (02.09.2016 - 05.12.2016)

ISBN

978-3-319-44187-0

Studijní obor

Studijní program

Signatura tištěné verze

Umístění tištěné verze

Přístup k tištěné verzi

Klíčová slova

Stock return, Prediction, Text mining, Sentiment, Neural network, Výnos akcie, predikce, text mining, sentiment, neuronová síť

Endorsement

Review

item.page.supplemented

item.page.referenced