Анализ новостей и пресс-релизов компаний-эмитентов с целью принятия инвестиционных решений на фондовом рынке

Translation will be available soon.

 Скачать PDF

Аннотация:
В последние годы в России заметно вырос интерес к использованию финансовых инструментов. Долгое время ценные бумаги, фондовый рынок представлялись для большинства населения чем-то далеким и непонятным, считались уделом банков и малого числа профессионалов. С повышением благосостояния населения возникает вопрос инвестирования свободных денежных средств, сохранения их от потерь в виде инфляции и получении дополнительного дохода.

JEL-классификация:

Цитировать публикацию:
Анализ новостей и пресс-релизов компаний-эмитентов с целью принятия инвестиционных решений на фондовом рынке // Российское предпринимательство. – 2008. – Том 9. – № 2. – С. 43-48.

(2008) Analiz novostey i press-relizov kompaniy-emitentov s tselyu prinyatiya investitsionnyh resheniy na fondovom rynke. Rossiyskoe predprinimatelstvo, 9(2), 43-48. (in Russian)

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Ageev M.S., Dobrov B.V. Support Vector Machine Parameter Optimization for Text Categorization Problems. Proceedings of 2nd International Conference ISTA'2003 "Information Systems Technology and its Applications", LNI 2 GI 2003, pp. 165-176.
2. Back, B., Toivonen, J., Vanharanta, H., and Visa, A. Comparing numerical data and text information from annual reports using self-orginizing maps, International Journal of Accounting Information Systems (2), 2001, pp. 249-269.
3. Joachims T. Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features. Proceedings of ECML-98, 10th European Conference on Machine Learning, pp. 137--142, 1998.
4. Robert Schumaker, Hsinchun Chen. Textual Analysis of Stock Market Prediction Using Financial News.
5. Thomas, James., Sycara, Katia. Integrating genetic algorithms and text learning for financial prediction.
6. www.micex.ru