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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 石百達(Pai-Ta Shih) | |
| dc.contributor.author | Tian-Yu Wu | en |
| dc.contributor.author | 吳天友 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2022-11-25T05:34:40Z | - |
| dc.date.available | 2026-06-29 | |
| dc.date.copyright | 2021-11-06 | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.date.submitted | 2021-06-30 | |
| dc.identifier.citation | Ah-Hwee Tan, (2020). “Text Mining: The state of the Art and the Challenges.” Dong Liang, (2016). “Predicting Stock Price Changes with Earnings Call Transcripts.” Gidofalvi, G., Elkan, C. (2001). “Using News Articles to Predict Stock Price Movements. ” Jacob Devlin Ming-Wei Chang Kenton Lee Kristina Toutanova, (2019). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” James S. Doran David R. Peterson S. McKay Price, (2010). “Earnings Conference Call Content and Stock Price: The Case of REITs” Loughran, T., McDonald, B. (2016). “Textual Analysis in Accounting and Finance: A survey.”. Journal of Accounting Research, 54, 4, 1187-1230. Matsumoto, D., Pronk, M., Roelofsen, E. (2011). What Makes Conference Calls Useful? The Information Content of Managers' Presentations and Analysts' Discussion Sessions. The Accounting Review, 86, 4, 1383-1414. Robert P. Schumaker , Yulei Zhang , Chun-Neng Huang , Hsinchun Chen, (2012). “Evaluating Sentiment in Financial News Articles.” Roozen, D., Lelli, F., (2020). “Stock Values and Earnings Call Transcripts: a Dataset Suitable for Sentiment Analysis” S. McKay Price, James S.Doran, David R.Peterson, Barbara A.Blissl, (2012). “Earnings Conference Calls and Stock Returns: The Incremental Informativeness of Textual Tone” Journal of Banking and Finance, Vol. 36, No. 4, pp. 992-1011 Sonali Vijay Gaikwad, Archana Chaugule, Pramod Patil, (2014). “Text Mining Methods and Techniques.” Vishal Gupta, Gurpreet S. Lehal, (2014). “A Survey of Text Mining Techniques and Applications.” Xiao Ding. (2015). “Deep Learning for Event-Driven Stock Prediction.” Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015): 2327-2333. Zhiqiang Ma, Grace Bang, Chong Wang, Xiaomo Liu, (2020). “Towards Earnings Call and Stock Price Movement.” | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/82045 | - |
| dc.description.abstract | 法說會逐字稿資料中可能存在著隱含的資訊，並且可能與公司股價表現有所關係。本文將探討法說會逐字稿資料中，公司方發言的部分（QA前）是否存在著隱含資訊且能夠影響股價表現，再進一步延伸到預測整體半導體產業前景，過程中也針對個別公司的預測表現納入考量與研究。資料區間為2001年到2020年間的費城半導體指數的30間成分股的所有法說會逐字稿資料，其中又拆分為訓練集（2001年到2015年）、預測集（2016年到2020年Q3），模型使用Bert模型進行訓練以及預測。結果發現，經過訓練過後的模型，在預測所有個別公司時，有較準確的預測結果，但當預測集轉為預測整體半導體產業前景時，結果卻較差，本研究進一步發現個別公司的預測結果值得延伸研究下去，未來可能從個別公司的研究繼續著手，最後才能將個別公司的結果應用在整體產業前景的預測之下。 | zh_TW |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2022-11-25T05:34:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 U0001-2906202117365700.pdf: 3158811 bytes, checksum: 20632d30c0b85e049eb62a619c318647 (MD5) Previous issue date: 2021 | en |
| dc.description.tableofcontents | 目錄 口試委員審定書 I 誌謝 II 中文摘要 III ABSTRACT IV 圖目錄 VI 表目錄 VII 壹、 緒論 - 1 - 一、 研究動機 - 1 - 二、 研究目標 - 1 - 貳、 文獻回顧 - 2 - 一、 在文字探勘技術上 - 2 - 二、 在情緒分析上 - 2 - 三、 法說會資料上 - 3 - 四、 深度學習模型 - 4 - 參、 研究方法 - 4 - 一、 研究假說 - 4 - 二、 資料來源以及資料結構 - 4 - 三、 研究流程以及研究方法 - 7 - 肆、 結論與未來研究方向 - 17 - 參考文獻 - 18 - | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 深度學習 | zh_TW |
| dc.subject | 情緒分析 | zh_TW |
| dc.subject | BERT | zh_TW |
| dc.subject | 法說會逐字稿 | zh_TW |
| dc.subject | 文字探勘 | zh_TW |
| dc.subject | Text Mining | en |
| dc.subject | Conference Call Transcript | en |
| dc.subject | Sentiment Analysis | en |
| dc.subject | Deep Learning | en |
| dc.subject | BERT | en |
| dc.title | 以半導體法說會逐字稿資料公司發言部分去預測半導體產業前景 | zh_TW |
| dc.title | Predicting Prospects of Semi-Conductor’s Industry Based on Company Parts in Conference Call Transcripts | en |
| dc.date.schoolyear | 109-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 盧佳琪(Hsin-Tsai Liu),洪偉峰(Chih-Yang Tseng) | |
| dc.subject.keyword | 法說會逐字稿,文字探勘,情緒分析,深度學習,BERT, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Conference Call Transcript,Text Mining,Sentiment Analysis,Deep Learning,BERT, | en |
| dc.relation.page | 26 | |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202101199 | |
| dc.rights.note | 同意授權(限校園內公開) | |
| dc.date.accepted | 2021-07-01 | |
| dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 財務金融學研究所 | zh_TW |
| dc.date.embargo-lift | 2026-06-30 | - |
| 顯示於系所單位： | 財務金融學系 | |
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|---|---|---|---|
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