Predicting Abnormal Bank Stock Returns Using Textual Analysis of Annual Reports – A Neural Network Approach
Konferenční objektOmezený přístuppeer-reviewedpostprintDatum publikování
2016
Autoři
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