【摘 要】
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文章采用基于Linear-SVM的机器学习方法对百度新闻栏目57988篇的房地产市场新闻进行文本分析,构建出网络媒体净看多情绪变量和网络媒体关注度变量。并采用时变参数向量自回归
【机 构】
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中南财经政法大学金融学院,中南财经政法大学房地产研究所,铜陵学院金融学院
【基金项目】
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安徽省人文社科重点项目“经济政策波动对企业创新非线性时变冲击效应理论与经济研究”(sk2018A0524);安徽省社科联创新公关项目“中美贸易摩擦影响了中国去杠杆的进程吗”(2018CX043)的资助
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文章采用基于Linear-SVM的机器学习方法对百度新闻栏目57988篇的房地产市场新闻进行文本分析,构建出网络媒体净看多情绪变量和网络媒体关注度变量。并采用时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)对媒体变量、住宅销售面积和房价之间的互动关系展开分析,得出如下结论:网媒房地产新闻的多空情绪变化基本能反映调控政策的阶段性特征。媒体报道对房地产市场冲击的响应相对稳定,时变效果不明显。媒体关注度对房地产市场的传导作用受到其构成成分和所处市场阶段的影响,其对房价的反向作用在紧缩调控放开后逐渐减小,并逐渐转为正向的
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