沪深股市网络舆情相关性研究

在上周文章《上证指数、深证指数相关性研究》中，我们看到上证指数和深证指数之间存在非常强的正相关关系。那么在社交网络中，沪深股市的网络舆情又是什么情况？两者是否也存在类似的关系？为回答这些问题，我们使用企业舆情监测系统识微商情进行进一步的分析。

本报告只用于企业舆情研究，不作为投资参考。

沪深股市网络舆情分布

下图为今年2月中旬到5下旬的沪深股市网络舆情趋势情况。从图上看，两者存在类似之处，但具体相关程度还不好判断。

为便于分析，我们将两条曲线放到一个图表中，如下。

我们以每日舆情增减变化情况为对象进行统计，得到如下的变化率曲线图。

可以发现，沪深股市舆情在增减变化上非常相似。下面我们对相关性进行度量。

相关性度量

我们继续使用相关图和相关系数来进行相关性的度量。相关图是发现变量之间相关程度和相关形态的有效工具，它为测定相关关系奠定有效基础。相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量。比如下图就是几种简单的相关关系。 

我们将今年2月中旬到5下旬三个月的沪深股市网络舆情变化率形成相关图。

从相关图来看，沪深股市网络舆情之间也存在正相关关系。一般沪市舆情变热时，深市舆情也会增加，反之类似。

我们使用相关系数进行度量，得到两者的相关系数值：0.89288。根据与下图对照，我们可以认为沪深股市网络舆情之间存在比较强的正相关关系。

使用线性回归策略，可以得到最佳拟合直线和回归系数。为便于对比，我们把上证指数和深证指数的相关图一起附上。

通过以上分析，我们可以了解：沪深股市不但在指数变化上存在非常强的正相关关系。两者在社交网络中，相关舆情也存在密切联系。

无论是我们的实例分析，还是国内外的相关学术研究，都可以证明社交网络舆情与股市之间存在非常紧密的关系，感兴趣的读者可以通过企业舆情监测系统识微商情对上市企业进行网络舆情分析，为股市预判提供更多参考。

报告声明

由于案例抽取、数据收集、评价模型等限制原因，本报告结论仅供参考。

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