Does the Internet know more? Open source information and asset pricing
|
|
|
- Matthew McDowell
- 7 years ago
- Views:
Transcription
1 Æ 31 Æ 4 ºÊÇ Ä Vol.31, No Þ 4 Systems Engineering Theory & Practice Apr., 2011 ÀÖ : (2011) ½ ¹ : F À ¹ : A µèåè Í? µ«ã ÌÎÂÊÔÈ Í 1, 1, Ñ 1,2,   1 (1 à Ã, ; 2 à «², ) Ä Ò ÕØ, À ³ ÓÌ Ò Á, Æ Ì Þ Û» Ý Ø «Î ¾ Ë Ò È Ò Ù Ñ ÅÐß Ü Þ À ³Ð Ò½, Ä À Ô Ú ÒÌ «ÕØ Ò µ Æ ÐÖÞ Ê ±¼É ź Ò ÒÀ ³, Ð Ç ÐÒ À ³«Ð¹Ï Internet Đ Ø, À ³ ÖÊ ¼É Òź ÜÞ Ê«Øà À ; ; Ô ; Þ Û; ¼É ; ½ Does the Internet know more? Open source information and asset pricing ZHANG Yong-jie 1, ZHANG Wei 1, JIN Xi 1,2, XIONG Xiong 1 (1. College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin , China; 2. Department of Finance, Tianjin University of Finance and Economics, Tianjin , China) 1 Abstract Open source information from Internet has been affecting behaviors of investors more and more, thereby affecting stock pricing and the effectiveness of resource allocation of stock markets. Based on a search-engine-based text data mining algorithm, a group of data series on the amount of open source information content are captured from Internet, and used to investigate their meanings on asset pricing. On pricing some individual stocks, the index of open source information content is found to significantly relevant to the abnormal returns. Some evidence is found that open source information even contains more effective content than the variable of trading volume does. Keywords open source information; Internet; asset pricing; stock price; rate of returns; text data mining 1.1 ß Þ ÏÝ, ÅÊÇ»Òݱ ÒÒ Ø ÎÐ Å Ì ÊÅ Ì, õ ͳ Ç À ½ «Õ Ç Í Ø Þ Ê, º É Ç Û É Õ Ê Õ QQ Í Ø Õ Ç «¹ Web 2.0 Þ ±, Õ Ç Í»Ê Û µî«web 2.0, Í Ü : µ ( µû» ) Đ ( Đ Ç Ë) Ø (» Þ Ë Õ )«ÞÞ Í Ü À ß: Í Õ, ¼, Ç Í ÂÛ½/º Õ ÕÛ Û ºÜ Ü ºÜÔ» ; Ç Í ÜÇ Ç Í ÓÜ : ÍÌ : Đ ¾¹ ¹Ð ( , ); ÉÅ Û Ó ¹Ð ( ) Å Ý: Ø (1979 ), Ø, Ñ,, ß Ö: Ð Ð»Æ ; Ø (1958 ), Ø, Ñ,, ß Ö: Ð Ð Ü» Ð Å; Ð (1978 ),, Î, ßË, ß Ö: Ð ¹» ; (1972 ), Ø, Ñ,, ß Ö: Ð Ð Ü» Ð Å.
2 578» Ë È Å Æ 31, Đ³¼ Đ³ µûº ¼ µ µß ß, ÞÞ Í Ü ÜÔ ÇÆ Í Ø Đ³ µ«à Web 2.0 ß Ã 1 Þ, Í ÜÇ Í Ü ³ ³Ø ÊÑ «Þ Þ Ú Đ³ Ç, Í» ³Ø ÂÛ½ ± µ Û ºÜ½» Û «ºÜÀ Í ( Í 2 ) ² ( : Ê blog QQ wiki bbs twitter ) ± ³ Ç» Í, Í Ü ( Æ Ø blog ܲ QQ ), Ã Í Ü, Í Ü «Û ºÜ ±Æ Ç µõ º/ º Ô ( ), Ã É Æ Internet Ô (» )«Þ Ø µ ÜµĐ³ Ç À Þ ¹: ºÜ ÒÔ Ö Đ³ ÇÔ º À, ÌƳ º À ¼² Ã Þ Å, Í Ø Ñ Òº ºÜ º µ º, º  ½Ç ¼ µ º «Þ µ õ Õ Ç Í, Ôº Ð ºÜ À, º µºå ÅÊ «1.2 ¾ Ê Þܳص Õ Í ( µ» Í, : Fama French [2] ; Í, : Tetlock [3] ½ Fang Peress [4] ;» ½» Í, : Tetlock Saar-Tsechansky Macskassy [5] ) µº Å Ð Ç Ò Þ 3 «¹½ Í web 2.0 Þ, º Ç Í ÅÊ Ûµ «Ç Í «Ð ºÜ, µõ ºÅ Ç º ÅÊÕÞ Ð ³ØÀ Ü Æ: 1) Í Ð Ú ºÜ Das Sisk [8]» à (financial communities, Å Ê ) ² Õ º½ º, Þ ¹ÞÞ Õ º½Ê µ à Ê,» µ Ê ² Õº, ÞÞ Õ ««Jones [9] É Þ ¼, Yahoo! Ê message board ºÜ Õ µ, Æ» ÞÇ Das Sisk [8], Ê message board, Õ «, «;» Ç Das Sisk [8] ², ¾Ê message board, Û, Þ Ü ¹ ºÜ Æ (Miller [10] [11] ), µô, Jones [9] Ü message board Ê Ì ºÜ µ «Mizrach Weerts [12] ½ Û, Þ 676» Ü µ Ç º,» Dz ºÜ Ý ±, Þ 676 ºÜ Æ È 0.17%, Ü À Õ, À ½Ü, ß «2) ÍÚ ÇºÅ Tumarkin Whitelaw [13] ½ Raging Bull message board Ê Û Ò ºÅ Þ, ÍÇºÅ Þ : Õ»Ý ÇÊ Í À Ø, Þ Ü Ä 2000 Ý, ¾»Ò È, µäû Û ºÜº, Ç º Î Ê Ã ³ º Í ÊÆ«Tumarkin Whitelaw [13] «Í Antweiler Frank [14 15] ½ Yahoo! Finance Raging Bull message board Ê Û, ² À Ð (naive Bayesian) É¹Û ¼,» 2000 Ý, Æ 45 Õ ( Ð ÅÛ DJIA Ð ÎÕÅÛ DJII Õ) ±, Ê Í Å ÇջŠÀ Ø Ú (statistically significant but economically small) Ø, ÞÞÅ Ç Ø «¹ Á ÈÜ É¹Û ¼»Ò, ÍÇºÅ Ï Ø Ô «Das Chen [16] ² Ê Æ ¼ (different classifier algorithms coupled together by a voting 1. Đ Zeng Chen Lusch Å Li [1] IEEE Intelligent Systems Social Media Analytics and Intelligence ʳ Ú, ı Ø «ĐÎÛ ÆË È ³ È (The term social media refers to a conversational, distributed mode of content generation, dissemination, and communication among communities) 2. À, ÍÆ ĐÎ (open source information) º Á ı ĐÎ 3. ÙÅ ÐÖĐÎ»Æ º Ç Hirshleifer [6] Å Schwert [7] Ú
3 Æ 4 Ø, Å:? ÏÆ ĐÎ»Æ Ñ 579 theme), µ Yahoo! Amazon Ê ÍÛ Ô,» Æ Ú ÇºÅ»Ý À Ø «De Choudhury Sundaram John Seligmann [17] Õ ºµ blog Õ (engadget.com community) Õ ØÛ Ô,» (blogsphere) Í Ú ÇÕ Ï À Ø «Bettman Hallett Sault [18] Ç ³ Ç (five-stage filtering) ¼,» Ð Ç, Internet Ê ÍÚ ÇºÅ Î¹» À Ê Ø 4. 3) Ù ±, Ä ¼» Á (Das Chen [16] ) Û ³ Ç º Ù, ¾, Ô Þ Æ«Ù Þ³Øº Í Ü À ͱ À ºÅ ¹ ÍÚ «Ô ÚÁ Æ Ü ÒÔ Þ, ØÄ ÍµºÅ Ï Ð ¼ ͵ºÅ Ð, : «Å [21] ½ Ð [22] ¼ Đ³ Õ ÃÕÛ, Þ ÍµÕ ºÅ Ð; ÂÌÎ ÛÛ [23] Þ» ½ Í (Õ½µ Ë) µºå Ð;»Ìµ ÛÎ [24] ½ wind Û Á ز (media coverage), Fang Peress [4] ¼, Þ Ø² ºÅ Ð «, Ô Á ÀØÄ Íµ Õ ÇºÅ Ð Þ, À Þ Òز Ó Þ Í ( : ÓÞ Ê ÜÓ blog ) ÍÚ µõ ºÅ ЫÔ, ¼² ½ Æ, Ì Í Ú ÒÆ Ð (º Ð Ä Ê ), Ô± Þ Íµ Õ ºÅ Ы2  2.1 Ñ ½Ä Ï Ê (factor analysis) Ñ, ÌջŠµ, Æ ÚÁ ( : ºÜ Đ ± ÀÝ µ ) «ÞÞ ÚÁ µ Đ, Ä Ç Û Ø, ÞÞ Ð»Å Ü ÚÁ, : ¾ Đ ± ÀÝ µ É Ë» Ö, À ; ºÜ ü ÚÁ «Þ»Å Ð, Ü Õ Þ (factors) ÚÁµ (proxies), ¼² ÚÁµ ǻŠØ, ØÄ Ç»Å Ø «º, Ç ÇÕ»Å Ø ÚÁ µ, : ( : Wang [25] ) ¼ Ï ØÅ ( : Brock Lakonishok LeBaron [26] ) ÊÍÎÁ ( : Morgan Stocken [27] ) «ÞÞµ, ÇÕ»Å Ø Õ Ç«Ù Ø Õ Å, Æ ÐÝ µ, Ä ºÜµ Đ ± ÀÝ ÎÁµ µ, ÐØ ºÜ ݱ «µ ² лÅ, : Þ ( : Õ ½ /½, à ٱ/ ±), Ô Ð»Å µ, Å, Ü Ó Ð «¼ Ï ØÅ ÊÍÎÁÊÊ Å, Ó. ¼ Ï ØÅ ( : ² ÍÅ ) (Brock Lakonishok LeBaron [26] ), º ÊÍÎÁ, ÄÓ½»» Ð, ÆØ ÕÇ Ç ³º»Êµ (Morgan Stocken [27] )«: Ô, Ê ÚÁµ ( ÍÅ, OSI), ± Å, OSI Å ÇջŠØ, ÔĐ Î Í Ú ÇջŠØ, Ä Æ É¹ ¼ÇØÈÓ ÜÅÇÜ ; OSI Å Å Ù Ñ µõ»å Ü, Ô Þ Í ¹ ÍÚ «4. Õ, ß È ÙÒ ÈÀ, Á ß Ý ßË ÜĐÈ ²ÙÒ Ù, : Gruhl Guha Kumar Novak Å Tomkins [19] ß ÀÒÖ È Dhar Å Chang [20] ß À Æ ÙÒ ÈÅ
4 580» Ë È Å Æ % 100% F1:5% observable proxies e ot ldailyreturn un-observable factors F2: 20% F3:-18% F4: 22%... Fn:x% Proxy 1 (with noise) Proxy 2 (with noise)... Proxy m (with noise) 1 Ü Ç Á Á Á Õ ºÇ ÊÂÅ Ø Ô ÄÏ Û ÜÑ µõ ½Ê»Å Ü Å, ÂÅ Ø ¹ µ Õ Ø Î Í «Ô ÂÅ Á Ü ¾ Í, ² À «Þ, Å 2 Ñ (Å Ñ 1 Ñ 2 ¼ Ù Ò Þ Ò): Ñ 1: ARt i = α i 1 + β1osi i t i + ǫ(1) i t (1) Ñ 2: AR i t = αi 2 + β(1)i 2 voli t + β(2)i 2 OSIi t + ǫ(2)i t (2) Æ : ARt i i Õ ½Ê»Å ( ÅÛ» ), i ջŠÁ ÅۻŠ5 ; volt i i Õ ; OSIt i Ä Æ É¹ ¼³ i Õ Í Ú µ ; ε(1) i t, ε(2) i t Ä«2.2 Æ Õ±½ÄÈ Đ³ µ Ú ÅÛ (P) 100 Õ 80 «ØÄ Õ Æ Á À 3 : Æ Ú Ç Õ, ± «Æ Õ, Đ Û, É, ² Ä Æ É¹ ¼ Ü Ü «º Õ ÄÔ Û, Áü Ò Þ, Æ Ú ÅÛ (P) Õ«È Đ³ µ ÈĐÅÛ Ë: Ú ÅÛ (P) 100 ÀÞº Ú Đ «ÏÅÛÄ 2006 Ý 1 24», Û 50, 2006 Ý Û 100 «Æ È Đ³ µ Ú µ É Õ : Î 6 (À² Ð Û 10% Ú ÓÔ ); ST *ST Õ ; Đ Õ ÝÃ Û ß É Ëà ÛÁ ; Đ Õ ÝØ Ã½Ê Ã Û ; à ÚÕ Ã½Ê «Æ ¼ Õ Ã À² ½ ¹ Ó Ç, Ì ÙÅ 2: 1 ± ±, Ì È «ÐÅ, Æ Ð 100 Õ ÅÛ Õ«Õ Ý 1 7 Ô Õ Ð«2010 Ý 1 Ð Õ«Æ , Ä Ø, 20 Þ Úü³ ÑÛ, «5. ¾Ë ¼ÆÁ ½, ËÇ Á À Â«Ü ¼Æ, Á β («Ü ¼Æ Ä ¼Æ), µ Fama-French Ò Ó Å À ß Ö 3 Ò, «¹Ü µ, Đ Ð Ü Ä µ
5 Æ 4 Ø, Å:? ÏÆ ĐÎ»Æ Ñ 581 Ù 2 Ñ, À 3 Û Å, ¼ : AR i t( սʻÅ) vol i t( Õ ) OSIt i ( Õ ÍÚ Å )«À µû ½ (GTA) Û É Ð CSMAR Û Õ Ç µû Đ³ ÇÅÛ ÞÛ, Å Ä ½ º Õ Å (Dretwd) Õ µõû (Dnshrtrd) ÅÛ Å (Retindex) «µ ¼ : ARt i = 100 Dretwe i t Retindex t (3) vol i t = Dnshrtrdi t (4) µ OSIt i ² Ä Æ É¹ ¼, ² Æ É¹ Ê ³ «Å Þ µ : Î Í ±, À Ó Ê Ó ( : blog ) Õ ¾ Í µó, ± Æ (, ²  É, Ö Ü Ç Î ÍÚ, Å Æ Ü ĐÆ Æ Å OSI i t ± «Þ ² Í, Google Ö : Æ Ü Æ Íµ½ à РÚ. OSI i t Å Û ± ÊÀ, ± Ľ Ê Æ ÇÐ Internet :, Û Ø x, : OSI i t = x i t«º ³ ÀÜ x, Å 4 Ò Ø: ØÈ Æ Ø: É Ó ( : Ù Õ Þ Õ ), Æ Æ Õ ØÈ, ¾: Ï º + Õ Þ + ¾Ã,  ØÈ Æ Â Ü, Û Ú Õ Í Å «Æ È Æ Ø: ØÈ ³ À Þ + ¾Ã +( Ï 1 Ï 2) 6 ÆÀÉ«Ú, : Õ Ï º Ø: Ä Í Û Ï, º Í Ú, yyyy-d-m yyyy-dd-mm ± º Ï, Ì Ï Û Ô±, Þ Ô Ë Ï Û ( : 1/29/2010) Ü º«Û Ø: Ä Û Ø±Ù Ù, ÆÐÖ µ, ¼ 2A, ÆÛ ÐÖ 3070, 19 Â Ë (¼ 2B)», Â Û µ 424 (¼ 2C), ÌÞÞÛ «Ä 20 Õ Û Û, Æ 40, ÌÞÞ Õ Þ «Ä ÆÛ Ù, Ã Í µ, Æ Þ ² (2010 Ý 1 1 Æ 2010 Ý 3 31, 58 µ )«ËÕ ± OSI i t Û, missing data º, ÀÜÛ Ì «Ä 40, ÌÂ Õ Þ «3 ÆÛ Âν 3.1»Ê ²Ñ Ñ 1 Ñ 2 ¼Ô ƺ 1«² 80 Þ Õ, Û (5% Ý 91.5%, 1% Ý 78.75%) Õ (vol) Ç Õ ½Ê»Å (AR) º ØØ «ÞÇØ ºÊ Þ ( : Wang [25] ) ½  Р( : Ï Ù [28] ) Ê, ± Ù ºÊ, Þ ¹ Õ µ, ØÄÕ ½Ê» ÍÚ «Ä» Þ OSI Šǽʻ Ø Õ«Å ÞÞ Õ Û Ó Þ È (5% Ý 8.75%, 1% Ý 2.5%), Þ» ¹ Â Ô Õ Ç Õ µ, à ŠÍÚ «Þ ¹ Internet Ü Þ Ç Í, Ü µ, Þ ¹Ã Í Ç Þº Ç µû Í Ù À Í«À,» À 1 Õ ( ) Ñ 2, Ò OSI Å º, Þ ¹ Í ÍÚ Ü ² ÍÚ «6. Đ ± ½ + ߻̻ È, ߻̻ µ, () Ä ß«
6 582» Ë È Å Æ 31 2 Ð ¹Ð ËÇ ± 1 80 Ç ÐÆ 1 2 Ï Æ ¼Ë Ç³Ò Ó vol «¹ Ò Ó OSI «¹ vol OSI Å vol OSI Å Ü (Ô ß Ò Ü (Ô ß Ò Ü (Ô ß Ò Ü (Ô ß %) %) %) %) 5% Þ Ò 1 - (22.5%) Ò 2 (83.75%) 1.25% (7.5%) (7.5%) 1% Þ Ò 1 - (12.5%) - - Ò (77.5%) 1.25% (1.25%) (20%) Ù Ç Ê, Æ 3 À Þ Đ ¼Ô Ô Ê«Þ 3 Õ : I : Ñ 2 vol OSI Õ, II : Ñ 1 OSI Å Ñ 2 OSI Å Õ, III : Ñ 2 Ò OSI Å Õ«3.2 ĐÀ ßÓÉÆ Æ Ù µ Ú Æ OSI vol µ AR Ø, ¼ Ù 3 Õ ¾ÆÆ 1 Õ Þº, ÞÞ 3 Õ ± ÍÚ ºÅ Ð«Þ 3 Õ Æ Þº Õ ¼ I : Æ Ñ (002056), II : ÊÅ (002062), III : (002054)«º 2 Þ 3 Õ 2 Ñ, º 3 3 Õ 3 Û Å Ø Ø, ¼ 3 3 Õ 3 Û Å ¼Ø «
7 Æ 4 Ø, Å:? ÏÆ ĐÎ»Æ Ñ 583 Ò 1 OSI Ü β i 1 Ò α i 1 2 ÇÄ Ç 2 Æ Ö Ú Æ I ¹ Ò (002056) Æ II ¹ ËÆ (002062) Æ III ¹ (002054) 6.72E E E-03 (0.002) (0.001) (0.000) (0.325) (0.078) (0.007) R F Ò 2 vol Ü β(1) i 2 OSI Ü β(2) i 2 Ò α i (0.002) (0.001) (0.000) 1.18E E E-07 (0.002) (0.001) (0.056) 4.95E E E-03 (0.016) (0.945) (0.000) (0.183) (0.647) (0.008) R F (0.000) (0.000) (0.000) ³: Ü Ü t ÆÆ µò F ÆÆ * ß» 5% Þ, ** ß» 1% Þ AR È vol Ù Ü AR È OSI Ù Ü vol È OSI Ù Ü 3 ÇÄ ÏÇ 3 Ð ¼ËÖ Æ I ¹ Ò (002056) Æ II ¹ ËÆ (002062) Æ III ¹ (002054) (0.002) (0.000) (0.002) (0.000) (0.001) (0.000) (0.039) (0.000) (0.006) ³: Ü Ù Ü t Þ * ß» 5% Þ, ** ß» 1% Þ I Þº Õ Æ Ñ (002056), Ñ 2 Ò, vol OSI ; Ñ 1 Ò, OSI «R 2 F ±, Ñ 2 Ò Ü ÄÑ 1«Þ ¹ØÄÞ Õ, à ¹Ç µ Å Í, ÍÜÑ µ Å Ü ½Ê»«Þ, Internet Ç ÀÜ ÍÚ, Ç Internet ÀÜ ÍÚ «II Þº Õ ÊÅ (002062), Ñ 2 Ò, vol Û, OSI Û ; Ñ 1 Ò, OSI «R 2 F ±, Ñ 2 Ò Ü ÄÑ 1«Þ ¹ØÄÔ Õ, à ŠÀ սʻ ÍÚ, Þ Í Ò Ç µ ÍÚ, Ñ 2 Ñ 1 Ò Ü ( R 2 F Đ )«Þ, Internet Å ÞÀÜ Í, Ç «III Þº Õ (002054), ¼ Ñ 1 2 Ò, OSI Û ; Ñ 2 Ò, vol Û «R 2 F ±, Ñ 1 2 Ò Ü Ä Û«Þ ØÄÔ Õ, à ÀÜ ÍÚ ²ÀÇ ÀÜ ÍÚ, Ô ÀÜ ÍÚ «Ñ 2 Ò, vol Û, Ì AR Ç vol, vol Û 1% Ý «(vol Û: 2.06E-07, t ÅÅ: 0.002, R 2 =0.176) Þ, Internet Ç Å
8 584» Ë È Å Æ 31 ARÈ vol ½ ARÈOSI ½ Æ I ¹ Ò Æ II ¹ ËÆ Æ III ¹ 3 ÇÄ Ï Ç AR Á vol OSI É ÙØ º 3 Û Å Ø «º 3 ¼ 3 : I Õ, AR ¼Ç vol OSI Ø Û Û, Ø, º vol OSI Ø ÛÇ ««II Õ, AR ¼Ç vol OSI Ø Û Û, Ø, Æ AR Ç vol Ø, vol OSI Ø ÛÇ «III Õ, AR Ç OSI Ø «ÞÞĐ Ù 3 Õ ÍÚ Ç µ ÍÚ «3.3 Ù Þ», Ê : 1)»Ò à ³Ø ÀÜ ÍÚ «Þ Õ (Ó Þ 22.5%)
9 Æ 4 Ø, Å:? ÏÆ ĐÎ»Æ Ñ 585, à ÍÚ ÜÑÀ Â Õ ½Ê»«2) à ³Ø µ Å ÍÚ «8.75% Þ Õ, Ã Ç µ Å Ø ÀÜ ÍÚ, Ä Õ½Ê»Å«ÉÆ Æ 1, à ÍÚ ²ÀÇ µ Å ÀÜ ÍÚ, ÀÜ ÍÚ «3) Þ ØÄ Õ ÍÚ ÀÜ Ä½ Û«Å Þ» Þ Õ, Í ÀÜ Í, Ç Å, Þ ÀÜ Í Õ º ÛÄ ½«Ã ÀÜ Í 7 Õ ¼ : (002006) (002025) (002054) Æ Ñ (002056) Ý É (002063) ÈÛ (002200) Í (002232)«CSMAR ĐÛ È É Û ±ÚÃÞ 7 Õ, 1 3 Õ ¹ P/E ÝÅ Å º ÆÆÆ 73 Þ Ä½, Þ Ú, Þ 7 ĐÕ µ Ï Ð «Ý «4 ÛÅ Ä Æ É¹ ¼³ ØÄ Õà ÍÚ Û, Ô Þ Í ºÅ Ð :»Ò à ³Ø µõ ½Ê»ÅÀ ÀÜ ÍÚ, ÉÆ µ Å ÀÜ ÍÚ «Ä Internet Ä»Ò, ÍÚ Å µ½ê»å Õ ºº ÛĽ«Ô Þ Õ : Æ ( : ÔÍ) Û ½»µ Æ Ò Þ, µ Õ ( : Đ³ µ Õ Õ È Õ ) Ô «À ¾ [1] Zeng D, Chen H, Lusch R, et al. IEEE intelligent systems call for papers: Social media analytics and intelligence[j]. 2010, [2] Fama E, French K. The cross-section of expected stock returns[j]. Journal of Finance, 1992, 47(2): [3] Tetlock P. Giving content to investor sentiment: The role of media in the stock market[j]. Journal of Finance, 2007, 62(3): [4] Fang L, Peress J. Media coverage and the cross-section of stock returns[j]. Journal of Finance, 2009, 64(5): [5] Tetlock P, Saar-Tsechansky M, Macskassy S. More than words: Quantifying language to measure firms fundamentals[j]. Journal of Finance, 2008, 63(3): [6] Hirshleifer D. Investor psychology and asset pricing[j]. Journal of Finance, 2001, 56(4): [7] Schwert G. Anomalies and market efficiency[g]//constantinides G M, Harris M, Stulz R. Handbook of the Economics of Finance, 2003, Elsevier, Volume 1, Part 2: [8] Das S, Sisk J. Financial communities[j]. Journal of Portfolio Management, 2005, 31(4): [9] Jones A. Have internet message boards changed market behavior?[j]. Info, 2006, 8(5): [10] Miller E. Risk, uncertainty, and divergence of opinion[j]. Journal of Finance, 1977, 32(4): [11] Ø, Ø ¾ Đß È»Æ [J] Ü», 2006, 9(4): Zhang W, Zhang Y J. Heterogeneous beliefs, short-selling constraints and the asset prices[j]. Journal of Management Sciences in China, 2006, 9(4): [12] Mizrach B, Weerts S. Experts online: An analysis of trading activity in a public Internet chat room[j]. Journal of Economic Behavior & Organization, 2009, 70(1/2): [13] Tumarkin R, Whitelaw R. News or noise? Internet postings and stock prices[j]. Financial Analysts Journal, 2001, 57(3): [14] Antweiler W, Frank M. Internet stock message boards and stock returns[r]. University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada, [15] Antweiler W, Frank M. Is all that talk just noise? The information content of internet stock message boards[j]. Journal of Finance, 2004, 59(3): [16] Das S, Chen M. Yahoo! for Amazon: Sentiment extraction from small talk on the web[j]. Management Science, 2007, 53(9): [17] De Choudhury M, Sundaram H, John A, et al. Can blog communication dynamics be correlated with stock market activity?[c]//proceedings of the 19 ACM Conference on Hypertext and Hypermedia, Pittsburgh, PA,
10 586» Ë È Å Æ 31 USA, ACM, [18] Bettman J, Hallett A, Sault S. Exploring the impact of electronic message board takeover rumors on the US equity market[r]. SSRN Working Paper, 2010, [19] Gruhl D, Guha R, Kumar R, et al. The predictive power of online chatter[c]//proceedings of the 11 ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery in Data Mining, Chicago, Illinois, USA, ACM, [20] Dhar V, Chang E. Does chatter matter? The impact of user-generated content on music sales[j]. Journal of Interactive Marketing, 2009, 23(4): [21], Æ ĐÖÅ ß [J] Ü», 2003, 6(1): Song J, Wu C F. Research on herding behaviors of stock analysts in China[J]. Journal of Management Sciences in China, 2003, 6(1): [22] ¾, Ñ ÁÙÖÅ ß [J] ¼ Ü : Ä, 2005, 7(2): Fang L B, Zeng Y. An empirical study of investment value of stock analysis[j]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China: Social Sciences Edition, 2005, 7(2): [23] ÃÍÏ, ÜÜ ¹ÅÖ¾ Ì Ö¾Đ Ý ß [J] ÆÜ»ÅË, 2009, 13(2): Lü C J, Xu J J. Dividend signaling effect: From the view of dividend change announcement[j]. Nankai Business Review, 2009, 13(2): [24] ¼Í,, ÜÏ ³ ± Ö ¾Ë ¼? ²¾ ĐÖ È Ù Đ [J]»ËÈ Å, 2010, 30(2): Rao Y L, Peng D F, Cheng D C. Does media attention cause abnormal return? Evidence from China stock markets[j]. Systems Engineering Theory & Practice, 2010, 30(2): [25] Wang J. A model of competitive stock trading volume[j]. Journal of Political Economy, 1994, 102(1): [26] Brock W, Lakonishok J, LeBaron B. Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns[j]. Journal of Finance, 1992, 47(5): [27] Morgan J, Stocken C. An analysis of stock recommendations[j]. RAND Journal of Economics, 2003, 34(1): [28], Ú ĐÎ È»Æ : ²¾ A Ö Ù Đ [J]., 2010, 28(6): 1 8. Zhu Y Q, Liu S C. Trading information content and asset pricing: Evidence from Chinese a shares[j]. Systems Engineering, 2010, 28(6): 1 8.
Ò ÒØ Ò ØÖ Ò Ô Ö ÒØ Ø Ö Ñ Ö Ø ÓÒ Ñ Ò Ø Èž ÖÙÒØ Ñ Ý Ø Ñ Ö ÒØÓÒ Ù ÄÙ ÓÙ Ò Ê ÝÑÓÒ Æ ÑÝ Ø ÄÁÈ ÆË ÄÝÓÒ ³ÁØ ÄÝÓÒ Ü ¼ Ö Ò º ÓÒØ Ø Ö º ÒØÓÒ Ù ÄÙº ÓÙ Ê ÝÑÓÒ ºÆ ÑÝ Ø Ò ¹ÝÓÒº Öº ØÖ Øº Ì Ô Ô Ö Ö Ò Û Ó¹ Ö ÔÔÖÓ ØÓ Ø
Proceedings of the 5 th Annual Linux Showcase & Conference
USENIX Association Proceedings of the 5 th Annual Linux Showcase & Conference Oakland, California, USA November 5 10, 2001 THE ADVANCED COMPUTING SYSTEMS ASSOCIATION 2001 by The USENIX Association All
N servers. Load-Balancing. A(t) speed s. clients. αn servers. (i) speed s. N servers speed αs. (ii)
ËÀÊ ÆÃ Ò Ï Ë ÖÚ Ö ÖÑ Å Ø Ó ÓÖ Ë Ð Ð È Ö ÓÖÑ Ò ÈÖ Ø ÓÒ Ò Å ÙÖ Ñ ÒØ ÃÓÒ Ø ÒØ ÒÓ È ÓÙÒ Ô ÖØÑ ÒØ Ó Ð ØÖ Ð Ò Ò Ö Ò Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ËÓÙØ ÖÒ Ð ÓÖÒ Ñ Ð Ô ÓÙÒ Ù º Ù Ô ÓÒ ¼¼½¹¾½ ¹ ¼ Ö ¼ Å Ð ÒØÓ Ú º ¼ ÄÓ
ØÓÖ Ò Ê Ø ÓÒ Ð ÈÓÐÝÒÓÑ Ð ÓÚ Ö Ø ÓÑÔÐ Ü ÆÙÑ Ö Ò Ö Ø ÂÓ Ò ÒÒÝ Ý Ì ÓÑ ÖÖ ØÝ Þ ÂÓ Ï ÖÖ Ò Ü ÖÙ ÖÝ ½ ØÖ Ø Æ Ð ÓÖ Ø Ñ Ö Ú Ò ÓÖ Ø ÖÑ Ò Ò Ø ÒÙÑ Ö Ò Ö Ó Ø ØÓÖ ÖÖ Ù Ð ÓÚ Ö Ø ÓÑÔÐ Ü ÒÙÑ Ö Ó ÑÙÐØ ¹ Ú Ö Ø ÔÓÐÝÒÓÑ Ð
Service -realization. Imported web -service interfaces. Web -service usage interface. Web -service specification. client. build/buy reuse/buy
Ò Å Ø Ó ÓÐÓ Ý ÓÖ Ï Ë ÖÚ Ò Ù Ò ÈÖÓ Å ÈºÈ Ô ÞÓ ÐÓÙ Ò Â Ò Ò ÁÒ ÓÐ Ì Ð ÙÖ ÍÒ Ú Ö ØÝ ÈÇ ÓÜ ¼½ ¼¼¼ Ä Ì Ð ÙÖ Æ Ø ÖÐ Ò Ñ Ô Ò Ù ºÒÐ ØÖ Øº ¹ Ù Ò Ø Ò ØØ ÒØ ÓÒ ÖÓÑ ÓÑÔÓÒ ÒØ ØÓ Û ÖÚ ÔÔÐ Ø ÓÒ º ÅÓ Ø ÒØ ÖÔÖ Ô Ò ÑÓ Ø
Ù ØÓÑ Ö Ö ÔÓÒ Ð Ø À Ú Ð Ö À Ú Ø Ñ ØÓ Ù Ú ÁÒ Ø Ø Ñ Ø Ò Ä Ñ Ø ÔÖÓ Ø ÐÛ Ý Ú Ø Ñ ½¹½ Ì Ù ØÓÑ Ö ÓÙÐ ººº ß Ú Ð Ö ÙØ Ñ Ý ÒÓØ ÓÑÔÐ Ø µ Ó Û Ø» Û ÒØ º ß Ú Ø Ñ ØÓ Ù Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ Û Ø Ø ÖÓÙÔ ÙÖ Ò Ø ÔÖÓ Øº ß Ð ØÓ Ú
Ò ÐÝÞ Ò ÔÐÓÊ ÓÛÒÐÓ ÈÖÓ Ð Û Ø ÁÒ¹ Ø ÐÐ ÒØ Å Ò Ö À Þ Ö ËÓ Ý Ò Ò Ü Ð Ï ÖÛ ØÞ ½ ½ ÁÒ Ø ØÙØ ĐÙÖ ËØ Ø Ø ÙÒ ĐÇ ÓÒÓÑ ØÖ ÀÙÑ ÓÐ Ø ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø ÞÙ ÖÐ Ò ËÔ Ò Ù Ö ËØÖº ½ ½¼½ ÖÐ Ò ËÙÑÑ ÖÝ Ì Ô Ô Ö Ò Ü ÑÔÐ Ó Ø Ñ Ò Ò Ò
NON-COMPRESSED PGP MESSAGE L E N G T H M O D E C T B NAME LENGTH SEDP PACKET
ÁÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ó Ó Ò¹ Ô ÖØ ÜØ ØØ Ò Ø È È Ò ÒÙÈ Ã Ð Â ÐÐ ½ ÂÓÒ Ø Ò Ã ØÞ ¾ ÖÙ Ë Ò Ö ¾ ½ Ì ÓÒ ÓÑÔ ÒÝ Ð ÓÒÓÑÔ ÒݺÓÑ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Å ÖÝÐ Ò ÓÐÐ È Ö µ ØÞ ºÙÑ º Ù ÓÙÒØ ÖÔ Ò ÁÒØ ÖÒ Ø Ë ÙÖ ØÝ
Ì Ö Ø ÅÝÈÓÐ È Ý Ç Ý Ý ÁÒ ØÝØÙØ ÞÝ Ö Ò ÏÝ ÓÙÖÒ ¾  ÒÙ Öݾ¼¼¾ ÍÒ Û Ö ÝØ ØÅ Ó ÃÓÔ ÖÒ ¹ÈÓÐ Ò Ø ÓÒ Ú ÒØÙÖÓÙ ÓÙÖÒ Ý Ó Ý Ý»Ó»ÒÓÙÒ ÔÐ Ý µ ÐÓÒ Ò Ú ÒØ ÙÐÓÖ ¹ÇÊÁ ÁÆÄ Ø ½ Ø ÒØ Ú Ä Ø Ò ÖÓÑ Ö Ç Ù Ì Æ ÏÇ ÇÊ Ø ÓÒ ÖÝÓ
ÑÔ Ö Ð Ø ÖÑ Ò ÒØ Ó ÑÔÐÓÝ Ê Ø Ò Ò Ø ÁÒÒÓÚ Ø ÓÒ Ì ÓÑ Û ÒØÖ ÓÖ ÙÖÓÔ Ò ÓÒÓÑ Ê Ö Ïµ ȺǺ ÓÜ ½¼ ½ ½ Å ÒÒ Ñ ÖÑ ÒÝ ¹Ñ Ð ÞÛ Þ Ûº ÆÓÚ Ñ Ö ¾¼¼¼ Á Û ÒØ ØÓ Ø Ò Å Ð Ö Ø À Ò ÓÖ ÑĐÙÒ Ò Ë Ò Ö ÓØØ Ð È Ø Ö Â ¹ Ó Ò Ù Å Ø
ORB User Sponsor Client Authenticate User Request Principal Create Credentials Authenticator Attributes ORB
Ö Ñ ÛÓÖ ÓÖ ÁÑÔÐ Ñ ÒØ Ò ÊÓÐ ¹ ÓÒØÖÓÐ Í Ò ÇÊ Ë ÙÖ ØÝ Ë ÖÚ ÃÓÒ Ø ÒØ Ò ÞÒÓ ÓÚ Ò Ò ÒØ Ö ÓÖ Ú Ò ØÖ ÙØ ËÝ Ø Ñ Ò Ò Ö Ò Ë ÓÓÐ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÐÓÖ ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒ Ð ÍÒ Ú Ö ØÝ ØÖ Ø Ì Ô Ô Ö ÓÛ ÓÛ ÖÓÐ ¹ ÓÒØÖÓÐ Ê µ ÑÓ Ð ÓÙÐ
Ý Ø Ð Ñ ÔÖÓ Ò Û Ó Ø ÒÑ Ò Ù ØÑ ÒØÓ Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒÓÒØ Ò Ò Ò Ñ Û Ø Ø ÑÓ ÙÑ Ò ÔØ Ø ÓÒÓ Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒÓÒØ Ò Ò ÒØ ÖÔÖ Ø Ø ÓÒ Ñ ÔÖÓ Ò µ ÒØ ÖÔÖ Ø Ø ÓÒ Ñ Ò ÐÝ µ Ò Ñ Û Ø Ø ÑÓ ÙØÓÑ Ø Ì Ò Ð Ò Ó Ñ ÓÖ Ò Ø Ò ÑÓÚ Ò Ò ØÓÖ
Query in mediated schema. Query Reformulation. Query in the union of exported source schemas. Query Optimization. Distributed query execution plan
ÔØ Ö ½ ÄÇ Á ¹ Ë Ì ÀÆÁÉÍ Ë ÁÆ Ì ÁÆÌ Ê ÌÁÇÆ ÐÓÒ º Ä ÚÝ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ò Ò Ò Ö Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ï Ò ØÓÒ Ë ØØÐ Ï ½ ÐÓÒ ºÛ Ò ØÓÒº Ù ØÖ Ø Ã ÝÛÓÖ Ì Ø ÒØ Ö Ø ÓÒ ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ ÔÖÓÚ ÙÒ ÓÖÑ ØÓ ÑÙÐØ ÔÐ Ø ÖÓ Ò ÓÙ
b c d bidirectional link unidirectional link
Ï Ö Ð Æ ØÛÓÖ ¼ ¾¼¼½µ ß ½ ÊÓÙØ Ò Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ï Ö Ð ÀÓ Æ ØÛÓÖ Û Ø ÍÒ Ö Ø ÓÒ Ð Ä Ò Ê Ú ÈÖ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ì Ü Ø ÐÐ Ê Ö ÓÒ Ì ¼ ¹¼ º ¹Ñ Ð Ö Ú ÔÙØ ÐÐ º Ù ÅÓ Ø Ó Ø ÖÓÙØ Ò Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ó Ò ØÛÓÖ
Ä Ò Ö Ò ÒØ ÖÓÔØ Ñ Þ Ø ÓÒÛ Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ ÅÎ ½»ÅÅ ½ Å Ò ÑÙÑÓ Ø ÓÛÑÓ Ð Ò Ð ÓÖ Ø Ñ Ä ØÙÖ ½¼ ÒÒ¹ Ö Ø ËØÖ Ñ Ö ¾¼½ ¼ ¼¾ Ä ØÙÖ Ä Ò Ö Ò ÒØ ÖÓÔØ Ñ Þ Ø ÓÒÛ Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ Å Ü ÑÙÑ ÓÛÑÓ Ð ÓÒ Ö ØÖ Ø Ø Ò Ò ØÛÓÖ Û Ø Ô Ô Ð Ò
Do Tweets Matter for Shareholders? An Empirical Analysis
Do Tweets Matter for Shareholders? An Empirical Analysis Brittany Cole University of Mississippi Jonathan Daigle University of Mississippi Bonnie F. Van Ness University of Mississippi We identify the 215
¾Á ÁÒØ Ö Þ ÓÒ Ï Ö ÓÙ Ò Å Ò Ò ÓÖ ÒØ Ø ÖÓ Ò ÈÖÓ Ö ÑÑ Ö Ö Ó Ò ÒÞ ØÓ Ð ÅÍÊËÌ Ö Þ Ó ¾¼¼¼µ Ò ÐÝ Ò ÓÑÔ Ö ÓÒ Ó Ñ Ø Ó Ò Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ø Ñ Ò Ò Ì Þ Ò Ø Ö È ÓÐÓ ÓÚ Ñ ØØ Ø Á ÒÒ ËØ ÒÓ ÄÓ ÄÙ È ÐÓÔÓÐ Å ÖÓ È Ø ÐÐ Ð Ù Ó Ë
The Viability of StockTwits and Google Trends to Predict the Stock Market. By Chris Loughlin and Erik Harnisch
The Viability of StockTwits and Google Trends to Predict the Stock Market By Chris Loughlin and Erik Harnisch Spring 2013 Introduction Investors are always looking to gain an edge on the rest of the market.
4) What are the uses of linear programming? $ òü Áb Á>±$T+> jóttø ÿ Á üjó»hê\t @$T?
ASSIGNMENT - 1, DEC - 2014. Paper I : PERSPECTIVES OF MANAGEMENT (DCM 01(NR)) 1) a) Administration ü]bõ\q. b) Strategy ep Vü ett. c) Decision tree ìs íj T eèø åett. d) Responsibility u
IPsec (enc) IPsec extensions Ethernet Driver. etherip_input() bridge_input()
ÌÖ Ò Ô Ö ÒØ Æ ØÛÓÖ Ë ÙÖ ØÝ ÈÓÐ Ý Ò ÓÖ Ñ ÒØ Ò ÐÓ º à ÖÓÑÝØ ØÖ ÙØ ËÝ Ø Ñ Ä ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó È ÒÒ ÝÐÚ Ò Ò ÐÓ ÓÔ Ò ºÓÖ Â ÓÒ Äº ÏÖ Ø Æ ØÛÓÖ Ë ÙÖ ØÝ Ì ÒÓÐÓ ÁÒº Æ ÌË µ ÓÒÓÔ Ò ºÓÖ ØÖ Ø ÓÖ ÓÒ ÙÖ Ø ÓÒ Ò Ò Ø ÔÖÓØ Ø ÒÓ
Link 1 Link 2 Sender. Link 1 Link 2. Receiver. Receiver. Sender
½ ÌÖ Ò ÔÓÖØ Ò Ê Ð¹Ø Ñ Î Ó ÓÚ Ö Ø ÁÒØ ÖÒ Ø ÐÐ Ò Ò ÔÔÖÓ Ô Ò ÏÙ ËØÙ ÒØ Å Ñ Ö Á Û Ì ÓÑ ÀÓÙ Å Ñ Ö Á Ò ¹É Ò Ò ÐÐÓÛ Á ØÖ Ø Ð Ú Ö Ò Ö Ð¹Ø Ñ Ú Ó ÓÚ Ö Ø ÁÒØ ÖÒ Ø Ò ÑÔÓÖØ ÒØ ÓÑÔÓÒ ÒØ Ó Ñ ÒÝ ÁÒØ ÖÒ Ø ÑÙÐØ Ñ Ô¹ ÔÐ
ÌÖ Ò ÓÒ Ø Ò Ø ÓÐ Ï Ö Ö Ò ÑÔ Ö Ð Ò ÐÝ Í Ò Ö Ø Ý Æ Ø Ò Ð Ò Å ØØ Û ÙÑ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÈÓÐ Ø Ð Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ð ÓÖÒ Ë Ò Ó Ä ÂÓÐÐ ¾¼ Ù º Ù ½ ÈÖ Ô Ö ÓÖ Ð Ú ÖÝ Ø Ø ÏÓÖ ÓÔ ÓÒ ÌÖ Ò ÓÒ Ø Ó Ø ¾¼¼¼ ÈÊ ÂÓ ÒØ ÏÓÖ ÓÔ ÓÔ
ÙÒØ ÓÒ Ð ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÈÖÓ Ö Ñ ÌÖ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ò ÓÑÔ Ð Ö ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ ÓÚ Ö Ä Ñ ÔÖ Ò Ð Ô Ô ÐÓ ÓÔ Ó ÙÖ Ø Ñ Ð Ñ Ø Ò ÅÙ ÙÑ À Ö¹ Ñ Ø ÙÑ Ö Ò ÙÖØ ½ Ôº º ÙÒØ ÓÒ Ð ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÈÖÓ Ö Ñ ÌÖ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ò ÓÑÔ Ð Ö ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ
ÈÊÇ Ê ËË ÁÆ ÌÇÅÁ ÇÊ ÅÁ ÊÇË ÇÈ À Ð Ø Ø ÓÒ Ö Ø ĐÙÖ ÜÔ Ö Ñ ÒØ ÐÔ Ý Ö Å Ø Ñ Ø ¹Æ ØÙÖÛ Ò ØÐ Ò ÙÐØĐ Ø Ö ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø Ù ÙÖ ÚÓÖ Ð Ø ÚÓÒ Öº Ö Öº Ò Øº Ö ÒÞ Âº Ð Ù ÙÖ ÆÓÚ Ñ Ö ¾¼¼¼ ÒÓÛÐ Ñ ÒØ Ì Ò ØÓ Ö Ø Ò Ë Ú Ö Ò ÓÖ
Copyright (C) 1993,1994,1995 Hewlett Packard Company ALL RIGHTS RESERVED.
! " " # $ % & ' % ( ) * +, % -. / 0 1 ( 2 ) 3 ( 4 % 1 5 6 ( 7-8 $ % & 9 3 ( 2 : % ( ) 3 ( 0 1 -. % ; = >? @ A B C D E G > > I = @ L M M Copyright (C) 1993,1994,1995 ewlett Packard Company ALL IGS ESEVED.
ÌÝÔ ¹ Ö Ø È ÖØ Ð Ú ÐÙ Ø ÓÒ ÇÐ Ú Ö ÒÚÝ ÊÁ Ë Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ö Ù Ù Ð ¼ ÆÝ ÅÙÒ Ã¹ ¼¼¼ Ö Ù ÒÑ Ö ¹Ñ Ð ÒÚÝ Ø Ô Ö º ÀÓÑ Ô ØØÔ»»ÛÛÛº Ö º» ÒÚÝ Ø Ô ØÖ Øº ÌÝÔ ¹ Ö Ø Ô ÖØ Ð Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ù ÒÓÖÑ Ð Þ Ø
Professional Liability Errors and Omissions Insurance Application
If coverage is issued, it will be on a claims-made basis. Notice: this insurance coverage provides that the limit of liability available to pay judgements or settlements shall be reduced by amounts incurred
Ë ÓÖعÖÙÒ Ö ØÙÖÒ ÖÓÙÒ Ø ÌÖ Ó ÓÖÔÓÖ Ø ÁÒ Ö ÓÒ Ø ÄÓÒ ÓÒ ËØÓ Ü Ò ËÝÐÚ Ò Ö Ö Ð Ò Ö ÓÖÝ ÂÓ Ò Å Ø Ø Ó Ò Á Ò ÌÓÒ º Ý Â ÒÙ ÖÝ ¾¼¼½ ØÖ Ø ÈÖ Ú ÓÙ ÛÓÖ Ü Ñ Ò Ø ÐÓÒ ¹ÖÙÒ ÔÖÓ Ø Ð ØÝ Ó ØÖ Ø Ñ Ñ Ò Ø ØÖ Ó ÓÑÔ ÒÝ Ö ØÓÖ
ÓÒ ÙÖ Ø ÓÒ ËÔ Å Ò ÓÖ Ù Ñ ÒØ Ò ÀÙÑ Ò È Ö ÓÖÑ Ò Ò Ì Ð ÓÔ Ö Ø ÓÒ Ì Áº ÁÚ Ò Ú Ò Îº ÄÙÑ Ð Ý ÊÓ ÓØ Ä ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ï ÓÒ Ò¹Å ÓÒ Å ÓÒ Ï ÓÒ Ò ¼ ÍË ÓÖ ºÛ º Ù ØÖ Ø Ì Ô Ô Ö ÓÒ Ö Ò ÔÔÖÓ ØÓ ÓÔ Ö ØÓÖ¹ Ù Ö Ð Ø Ñ ÑÓØ ÓÒ
Ë ÓÖØ Ì ÖÑ Ú ÓÙÖ Ó È Ò Å ÙÖ Ñ ÒØ Ø Ù Ñ ØØ Ò Ô ÖØ Ð ÙÐ ÐÑ ÒØ Ó Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ ÓÖ Ø Ö Ó Å Ø Ö Ó Ë Ò Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ø Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ï ØÓ Ý ÁÆ Æ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ï ØÓ ÂÙÐÝ ½ ØÖ Ø ÁÒ Ø ØÙ Ý Á ÅÈ ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒØÖÓÐ Å
Best Place to Find Information on Marriage
USENIX Association Proceedings of the 4th Annual Linux Showcase & Conference, Atlanta Atlanta, Georgia, USA October 10 14, 2000 THE ADVANCED COMPUTING SYSTEMS ASSOCIATION 2000 by The USENIX Association
HowHow to Choose a Good Stock Broker For 2008
Î Ð Ö Ö ÐÐ Ò ÍÒ Ú Ö Ø ÊÓÑ ÌÓÖ Î Ö Ø ÊÓÑ Á¹¼¼½ Ö ÐÐ Ò ÙÒ ÖÓÑ ¾º Ø ÝÒ Ñ ÄÓ Ð Ò Ò ÓÒ Ï ¹ ÖÚ Ö ËÝ Ø Ñ È Ð Ô Ëº Ù Á Š̺º Ï Ø ÓÒ Ê Ö ÒØ Ö ÓÖ ØÓÛÒ À Ø Æ ½¼ Ô ÝÙÙ º ѺÓÑ Å Ð ÓÐ ÒÒ ÍÒ Ú Ö Ø ÅÓ Ò Ê Ó Ñ Ð ÅÓ Ò
Protecting Web Servers from Distributed Denial of Service Attacks
Protecting Web Servers from Distributed Denial of Service Attacks Frank Kargl Department of Multimedia Computing University of Ulm Germany frank.kargl@ Joern Maier Department of Multimedia Computing University
Networks of Collaboration in Oligopoly
TI 2000-092/1 Tinbergen Institute Discussion Paper Networks of Collaboration in Oligopoly Sanjeev Goyal Sumit Joshi Tinbergen Institute The Tinbergen Institute is the institute for economic research of
Ï Ö Ð ÁÒØ ÖÒ Ø Ø Û Ý ÏÁÆ µ ÓÖ Ì ÁÒØ ÖÒ Ø Ò Ð Ì Ò Ð Ê ÔÓÖØ Ö ÒØ ÆÓ ¼ ¹ ¹ ¹ ½ ÇØÓ Ö ¾¾ ¾¼¼½ ÈÖ Ô Ö ÓÖ Ò Ú Ò Ê Ö ÈÖÓ Ø ÒÝ»ÁÌÇ ¼½ ÆÓÖØ Ö Ü Ö Ú ÖÐ Ò ØÓÒ Î ¾¾¾¼ ¹½ ½ ËÙ Ñ ØØ Ý Ì Ê ÒØ Ó Ì ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ð ÓÖÒ Ë
Scaling Question Answering to the Web
Scaling Question Answering to the Web Cody C. T. Kwok University of Washington Seattle, WA, USA ctkwok@cs. washington.edu Oren Etzioni University of Washington Seattle, WA, USA etzioni@cs. washington.edu
VU Amsterdam. 6 Mbit/s ATM. UvA Amsterdam
Ì ØÖ ÙØ Ë Á ËÙÔ ÖÓÑÔÙØ Ö ÈÖÓ Ø À ÒÖ Ð Ê ÓÙÐ Ó Ò ÊÙØ Ö ÀÓ Ñ Ò Ö Ð Â Ó Ì ÐÓ Ã ÐÑ ÒÒ Â ÓÒ Å Ò ÊÓ Ú Ò Æ ÙÛÔÓÓÖØ ÂÓ Ò ÊÓÑ Ò ÄÙ Ê Ò Ñ ÓØ Ì Ñ ÊĐÙ Ð ÊÓÒ Ð Î Ð Ñ Ã Î Ö ØÓ Ô Ð Ò Ó ÖÓ ÐÐ ÒØ Ò Á ÓÖ ÃÙÞ Ù ÐÐ ÙÑ È ÖÖ
February 3, 2015. Scott Cline City College of San Francisco 50 Phelan Avenue San Francisco, CA
February 3, 2015 Scott Cline City College of San Francisco 50 Phelan Avenue San Francisco, CA RE: Fungal Investigation City College of San Francisco Administration Building 31 Gough Street San Francisco,
Proceedings of the FREENIX Track: 2001 USENIX Annual Technical Conference
USENIX Association Proceedings of the FREENIX Track: 2001 USENIX Annual Technical Conference Boston, Massachusetts, USA June 25 30, 2001 THE ADVANCED COMPUTING SYSTEMS ASSOCIATION 2001 by The USENIX Association
QUANTIFYING THE EFFECTS OF ONLINE BULLISHNESS ON INTERNATIONAL FINANCIAL MARKETS
QUANTIFYING THE EFFECTS OF ONLINE BULLISHNESS ON INTERNATIONAL FINANCIAL MARKETS Huina Mao School of Informatics and Computing Indiana University, Bloomington, USA ECB Workshop on Using Big Data for Forecasting
Å Ø ÓÑÔÙØ Ò ÓÒ ÓÑÑÓ ØÝ ÓÑÔÙØ Ö Ý Ö Ö ØÐÓÓ ÖØ Ø ÓÒ Ù Ñ ØØ Ò Ô ÖØ Ð ÙÐ ÐÐÑ ÒØ Ó Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ ÓÖ Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ó È ÐÓ ÓÔ Ý Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Æ Û ÓÖ ÍÒ Ú Ö ØÝ Å Ý ½ ÔÔÖÓÚ Ú Åº Ã Ñ ÌÓ ÑÝ Ñ ÐÝ Ò Ö Ò Û Ó
TWITTER AND FINANCIAL MARKETS
The 215 WEI International Academic Conference Proceedings TWITTER AND FINANCIAL MARKETS Muktamala Chakrabarti, Asim Kumar Pal, Ashok Banerjee Indian Institute of Management Calcutta D.H. Road, Joka, Kolkata,
Ì ÓÑ ØÖÝÓ Ø ÛÓÖ ÔÖÓ Ð Ñ ½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Å ÖØ Òʺ Ö ÓÒ Ô Ò ÓÒÑÓ Ø ÓÑ Ø Ö ³Ð Ú ß ÓÖÑ ÒÝ ØÖ Ñ Ò Ò ÔÔ Ö ÒØÐÝ Ö Ò Ö ÓÒ Ì ØÙ ÝÓ ÓÒÔÖÓ Ð Ñ Ò ÖÓÙÔØ ÓÖÝ Ù ØØ Ø Ó ÒÓØ Ñ¹ Ó Ñ Ø Ñ Ø Ò ÖØ ÓÖ Ö Ó ÖÓÙÔØ ÓÖÝ Ò ÐÓ Ó Ò Û
Ź ÒØ Ð Ó Ö Ö Ø ØÙÖ ÓÖ Ø ÁÒØ Ö Ø ÓÒ Ó Ê ÓÒ Ò Ì Ò ÕÙ ÒØÓ ÈÖÓÓ ÈÐ ÒÒ Ò ÎÓÐ Ö ËÓÖ ÖØ Ø ÓÒ ÞÙÖ ÖÐ Ò ÙÒ Ö Ó ØÓÖ Ö ÁÒ Ò ÙÖÛ Ò Ø Ò Ö Æ ØÙÖÛ Ò ØÐ ¹Ì Ò Ò ÙÐØĐ Ø Á Ö ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø Ë ÖÐ Ò Ë Ö ÖĐÙ Ò Þ Ñ Ö ¾¼¼½ Ò ÈÖÓ
Ø Ð Ö Ø ÙÖ Ð ËÙÖÚ Ý ÊÓ Ö ÂÓ Ò ÓÒ Ô ÖØ Ñ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ò Ò Ö Ò ÐÑ Ö ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý ĐÓØ ÓÖ Ñ Ö ½ ½ ¼ ØÖ Ø ÙÖ Ò Ø Ô Ø Ý Ö Ø Ô Ø Ó ÓÑÔÙØ Ö Ö Ø ØÙÖ ÙÒ Ö ÓÒ Ö Ô Ò Ö ÚÓÐÙ¹ Ø ÓÒ ÖÝ Ò º Ú ÐÓÔÑ ÒØ Ó Ê Ù ÁÒ
Foreign Network. Correspondent. Host. Internet. Mobile. Host. Home Network. Agent
ÌÓ ÔÔ Ö Ò Å» ÐØÞ Ö ÂÓÙÖÒ Ð ÓÒ ËÔ Ð ÌÓÔ Ò ÅÓ Ð Æ ØÛÓÖ Ò ÔÔÐ Ø ÓÒ ÅÇÆ Ìµ Ö Ø ÕÙ ÖØ Ö ¾¼¼½µ Ð Ü Ð Æ ØÛÓÖ ËÙÔÔÓÖØ ÓÖ ÅÓ Ð ÀÓ Ø Ò Ù Ó Ð Ù Ø ÐÐÙ Å ÖÝ Ö ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ô ÖØÑ ÒØ ËØ Ò ÓÖ ÍÒ Ú Ö ØÝ ËØ Ò ÓÖ ¼ ÁÆÊÁ Ê
Web Server. Repository (static information) Presentation Content Application Data and
Ù Ð Ò ÌÓÓÐ ÓÖ Ø Ò ÐÝ Ò Ì Ø Ò Ó Ï ÔÔÐ Ø ÓÒ ÈÖÓ Ð Ñ Ò ËÓÐÙØ ÓÒ ÁÌ ¹ Ö Ø ÒØÖÓ Ô Ö Ð Ê Ö Ë ÒØ Ì ÒÓÐÓ ¼ ¼ ÈÓÚÓ ÌÖ ÒØÓµ ÁØ ÐÝ Ö ØÓÒ ÐРغ Ø Ø Ðº º¼ ½º ½ ¾ Ü º¼ ½º ½ ½ ØÖ Øº Ï ÔÔÐ Ø ÓÒ Ö ÓÑ Ò ÒÖ Ò ÐÝ ÓÑÔÐ Ü Ò
Ø Å Ò Ò Û Ø ËØÖÙØÙÖ ÔØ Ò Æ ÙÖ Ð Æ ØÛÓÖ Ý Ä ÔÖ Ý ÑÑ Ò Ð ÓÓÒ Ëº ÀÓÒ µ Ø Ù Ñ ØØ Ò ÙÐÐ ÐÑ ÒØ Ó Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ ÓÖ Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ó È ÐÓ ÓÔ Ý Ë ÓÓÐ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ò ËÓ ØÛ Ö Ò Ò Ö Ò ÅÓÒ ÍÒ Ú Ö ØÝ Å Ö ¾¼¼¼ ÌÓ ÑÑ ² Ì
½ È Ø¹Ä Ú Ð ÌÖ Æ Å ÙÖ Ñ ÒØ ÖÓÑ Ì Ö¹½ ÁÈ ÓÒ Ù Ö Ð ËÙ ÅÓÓÒ ÖÝ Ò ÄÝÐ ÓØØÓÒ ÅÙ Ã Ò ÅÓÐÐ ÊÓ ÊÓ ÐÐ Ì Ë ÐÝ Ö ØÓÔ ÓØ ØÖ Ø Æ ØÛÓÖ ØÖ Æ Ñ ÙÖ Ñ ÒØ ÔÖÓÚ ÒØ Ð Ø ÓÖ Ò ØÛÓÖ Ò Ö Ö Ò Ò ØÛÓÖ Ñ Ò Ñ Òغ ÁÒ Ø Ô Ô Ö Û Ö Ô Ú
Data Integration: Financial Domain-Driven Approach
70 Data Integration: Financial Domain-Driven Approach Caslav Bozic 1, Detlef Seese 2, and Christof Weinhardt 3 1 IME Graduate School, Karlsruhe Institute of Technology (KIT) bozic@kit.edu 2 Institute AIFB,
Æ ÙÖ Ð Ö Ø ØÙÖ ÓÖ Ó ËÙÔÔÖ ÓÒ ÙÖ Ò ËÓÙÒ ËÓÙÖ ÄÓ Ð Þ Ø ÓÒ ÓÒ ËÔ Ò Æ ÙÖ Ð ÐÐ ÅÓ Ð ÖØ Ø ÓÒ ÞÙÖ ÖÐ Ò ÙÒ Ñ Ò Ö Ó ØÓÖ Ò Ò ÙÖ Öº¹ÁÒ ºµ Ò Ö ÙÐØØ Ö ÁÒ ÓÖÑ Ø ÙÒ ÙØÓÑ Ø ÖÙÒ Ö Ì Ò Ò ÍÒÚ Ö ØØ ÁÐÑ Ò Ù ÚÓÖ Ð Ø Ñ ½ºÇ ØÓ
Ò ÐÝ Ó ÎÓ ÇÚ Ö ÁÈ ÌÖ Æ Â Ñ ÙÖØ ÇØÓ Ö ½ ØÖ Ø ÎÓ ÓÚ Ö ÁÈ ÔÔÐ Ø ÓÒ ÐÐÓÛ Ø Ð Ô ÓÒ ÓÒÚ Ö Ø ÓÒ ÓÚ Ö Ø Ò Ö ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒÒ Ø ÓÒº Ì Ò Ü Ø Ò Ò Û Ù Ó Ø ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÖ ÑÓ Ø Ù Ö Ò Ò Ö ÙÐØ Ò Ð Ö Ó Ø Ú Ò ÓÖ ÐÓÒ Ø Ò ØÓÐÐ ÐÐ
Bottom up (induktiv)
Ò ØÞ Ò Ò ÙÖÛ Ò ØÐ Ö Å Ø Ó Ò Ò ÖËÝ Ø Ñ ÓÐÓ À Ð Ø Ø ÓÒ Ö Ø ÚÓÒ Öº¹ÁÒ º Ò Ö ÃÖ ÑÐ Ò º Ñ ºÅ ½ ÒÄ Ö»Ë Û ÖÞÛ Ð ÞÙÖÎ ÖÐ ÙÒ Ñ Ò Ö Ó ØÓÖ¹ÁÒ Ò ÙÖ Ð Ø ØÙ Öº¹ÁÒ º кµ ÖÇØØÓ¹ÚÓÒ¹ Ù Ö ¹ÍÒ Ú Ö ØØÅ ÙÖ Ñ º ÔÖ Ð¾¼¼ Ò Ñ
ÈÙ Ð Ø ÓÒ ¾¼¼¼ ÖØ Ð Ò ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒ Ð ÂÓÙÖÒ Ð ½º º Ñ º Â Ò º ÃÖÞÝ Þ Âº È Ò Ð Èº ÃÓÞ ÐÓÛ Èº Ë ÒÓÛ Ïº Ï Ð ÖÞ È Ø ÓÑÓÖÔ ÓÐÓ Ý Ó ÈÓ ØØÖ ÙÑ Ø Ò Ò ËÔ Ò Ð ÓÖ Ó Ê Ø Ò Ê Ð Ø ÓÒ ØÓ ÅÊ «Ù ÓÒ ÁÑ Ò ÅÓк È Ý º Ê Ôº ¾
Working Paper 2000-17 / Document de travail 2000-17
Working Paper 2000-17 / Document de travail 2000-17 A Practical Guide to Swap Curve Construction by Uri Ron Bank of Canada Banque du Canada ISSN 1192-5434 Printed in Canada on recycled paper Bank of Canada
ËØ Ö Ó È Ö ÓÒ ÌÖ Ò Û Ø ÔØ Ú ÈÐ Ò¹Î Û Ì ÑÔÐ Ø Ó À Ø Ò ÇÙÔ ÒÝ ËØ Ø Ø Å Ð À ÖÚ ÐÐ À ÛÐ ØØ¹È Ö Ä ÓÖ ØÓÖ ½ ¼½ È Å ÐÐ Ê º Ñ ½½ ½ È ÐÓ ÐØÓ ¼ ÍÒ Ø ËØ Ø ØÖ Ø Ø Ó Ø Ó ÓÑÔÙØ Ò Ô Ö¹Ô Ü Ð ÔØ Ñ ÖÝ ÖÓÑ Ø Ö Ó Ñ Ö Ò Ö
Impact of Interference on Multi-hop Wireless Network Performance
Impact of Interference on Multi-hop Wireless Network Performance Kamal Jain Jitendra Padhye Venkat Padmanabhan Lili Qiu Microsoft Research One Microsoft Way, Redmond, WA 98052. kamalj, padhye, padmanab,
BASE: Using Abstraction to Improve Fault Tolerance
BASE: Using Abstraction to Improve Fault Tolerance Rodrigo Rodrigues Ý, Miguel Castro Ü, and Barbara Liskov Ý Ý MIT Laboratory for Computer Science 2 Technology Sq., Cambridge MA 239, USA Ü Microsoft Research
GEOMETRY AND TOPOLOGY OF MANIFOLDS BANACH CENTER PUBLICATIONS, VOLUME 76 INSTITUTE OF MATHEMATICS POLISH ACADEMY OF SCIENCES WARSZAWA 2007
GEOMETRY AND TOPOLOGY OF MANIFOLDS BANACH CENTER PUBLICATIONS, VOLUME 76 INSTITUTE OF MATHEMATICS POLISH ACADEMY OF SCIENCES WARSZAWA 2007 ÈÊ Ø Ò Å Ø Ñ Ø Ð ÒØ ÖÓ Ø ÈÓÐ ÑÝÓ Ë Ò Ò Ð ÛÓ ÈÓÐ Ò Ì ÓÒ Ö Ò ÓÑ
Program Proposal for a Minor
S15-1 Program Proposal for a Minor 1. Name of the proposed minor. Cyber Security 2. Name of the department(s) involved. Electrical and Computer Engineering 3. Name of contact person(s). Julie Rursch (jrursch@iastate.edu),
Tweets and Trades: The Information Content of Stock Microblogs
Tweets and Trades: The Information Content of Stock Microblogs working paper Timm O. Sprenger*, Isabell M. Welpe Technische Universität München TUM School of Management Chair for Strategy and Organization
Halloween Costume Ideas for the Wii Game
ÁÒØ ÐÐ ÒØ Ì Ö Ø Ë Ð Ø ÓÒ ÓÖ Ö Ø Å Ö Ø Ò Ë Ó Ö Ú Ò ÐÓÚ Ò ¾ ÔÖ Ð ¾¼¼¾ ÈÖ Ì Ö ÔÓÖØ Ø Ö ÔØ ÓÒ Ó Ø Ø ÔÖÓ Ø ÁÒØ ÐÐ ÒØ Ì Ö Ø Ë Ð Ø ÓÒ Ò Ö Ø Å Ö Ø Ò Ø Ò Ð ÔÖÓ Ø Ó Ø Ð ØÖ Ð Ò Ò Ö Ò ÙÖÖ ÙÐÙÑ Ú Ò Ø Ø ÙÐØÝ ÁÒ ÓÖÑ
AND -split. AND -join
ÏÓÖ ÓÛ Å Ò Ò Ï ÔÖÓ Ò Ö ÓÚ Ö ÏºÅºÈº Ú Ò Ö Ð Ø ºÂºÅºÅº Ï Ø Ö Ò Äº Å ÖÙ Ø Ö Ô ÖØÑ ÒØ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý Å Ò Ñ ÒØ Ò ÓÚ Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý ÈºÇº ÓÜ ½ ÆĹ ¼¼ Å Ò ÓÚ Ò Ì Æ Ø ÖÐ Ò º ۺѺԺں º Ð ØØѺØÙ ºÒÐ ØÖ Øº ÓÒØ
The Effect of the Quality of Rumors On Market Yields
INTERNATIONAL JOURNAL OF BUSINESS, 18(3), 2013 ISSN: 1083-4346 The Effect of the Quality of Rumors On Market Yields Uriel Spiegel a, Tchai Tavor b, Joseph Templeman c a Department of Management, Bar-Ilan
<<program>> Internet Trader. <<user>> user interface
Ò ÓÖ ÂÌÖ Ö Ò ÁÒØ ÖÒ Ø ÌÖ Ò Ö Ø ÓÒ Å Ö ÐÓ ³ ÑÓÖ Ñ ÖÐÓ ÖÖ Þ Ñ ÒºÙ Ô º Ö ÍÒ Ú Ö Ö Ð È ÖÒ Ñ ÙÓ ÒØÖÓ ÁÒ ÓÖÑ Ø Ü ÈÓ Ø Ð ½ ¼ ¼¹ ¼ Ê ¹È Ö Þ Ð ØÖ Ø Ý Ù Ò Ø ÑÔÐ Ø ÓÖ ÖÚ Ö Ò Ë ÖÚ ÓÚ ÖÝ ÈÖÓØÓÓÐ Ë Èµ Ò Ð ÙØÓÑ Ø ÓÚ
Online Sentiment Contagion in Stock Market
Online Sentiment Contagion in China Xu FENG a, Xue-zhong HE b, Shen LIN a,1, Jianxin WANG b a China Center for Social Computing & Analytics College of Management & Economics Tianjin University Tianjin
![المصرفية (CHRM) << <<JÐÊ ¹^e<çâ<^ÛÒ<í ^}<l^ûé Ãi<gqç²<ì ^ã Ö]< ] ]](/thumbs/24/4429142.jpg "المصرفية (CHRM) << <<JÐÊ ¹^e<çâ<^ÛÒ<í ^}<l^ûé Ãi<gqç²<ì ^ã Ö]< ] ]")
SNOKNLKOTM
Æ ØÛÓÖ ÌÖ Æ Ú ÓÙÖ Ò ËÛ Ø Ø ÖÒ Ø ËÝ Ø Ñ ÌÓÒÝ Ð ÍÐ À Ö Ö ² È Ø Ö À ÖÖ ÓÒ ½ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ò ÁÑÔ Ö Ð ÓÐÐ Ó Ë Ò Ì ÒÓÐÓ Ý Ò Å Ò ÀÙÜÐ Ý Ù Ð Ò ½ ¼ ÉÙ Ò³ Ø ÄÓÒ ÓÒ ËÏ ¾ Ò Ð Ò ØÖ Ø Å ÙÖ Ñ ÒØ ÓÒ ¹Ô Ö ÓÖÑ Ò Û Ø
Using Text and Data Mining Techniques to extract Stock Market Sentiment from Live News Streams
2012 International Conference on Computer Technology and Science (ICCTS 2012) IPCSIT vol. XX (2012) (2012) IACSIT Press, Singapore Using Text and Data Mining Techniques to extract Stock Market Sentiment
DL reasoner Ontology Store
ËÙÔÔÓÖØ Ò ÔÔÐ Ø ÓÒ Ú ÐÓÔÑ ÒØ Ò Ø Ë Ñ ÒØ Ï ÆÁ Ä Ç ÊÄ ËÌ Æ ËÌ ÊÍ Á ËÌÍ Ê Ê ÈÀ Ä ÎÇÄ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ã ÖÐ ÖÙ ÖÑ ÒÝ ÁÒ Ø ØÙØ ÓÖ ÔÔÐ ÁÒ ÓÖÑ Ø Ò ÓÖÑ Ð Ö ÔØ ÓÒ Å Ø Ó Á µ Ì Ë Ñ ÒØ Ï Ù Ñ ÒØ Ø ÙÖÖ ÒØ ÏÏÏ Ý Ú Ò Ò ÓÖÑ
Ð ØÖÓÒ ÆÓØ Ò Ì ÓÖ Ø Ð ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÆÓº ¾ ¾¼¼½µ ÍÊÄ ØØÔ»»ÛÛÛº Ð Ú ÖºÒлÐÓ Ø» ÒØ»ÚÓÐÙÑ º ØÑÐ ½ Ô ÓÐÐ Ø Ò Ò Ò ÐÝÞ Ò Ø ÖÓÑ ØÖ ÙØ ÓÒØÖÓÐ ÈÖÓ Ö Ñ Ú ÃÓÖØ Ò ÑÔ Ò ÌÓ Å Ð Ñ Å ØÖ ÁÒº»ÌÊ Ä ½¼½¾ À ÖÙÐ ÀÓÙ ØÓÒ Ì ÍË ¼
Sentiment analysis on tweets in a financial domain
Sentiment analysis on tweets in a financial domain Jasmina Smailović 1,2, Miha Grčar 1, Martin Žnidaršič 1 1 Dept of Knowledge Technologies, Jožef Stefan Institute, Ljubljana, Slovenia 2 Jožef Stefan International
Working Paper The Role of Background Factors for Reading Literacy: Straight National Scores in the PISA 2000 Study
econstor www.econstor.eu Der Open-Access-Publikationsserver der ZBW Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft The Open Access Publication Server of the ZBW Leibniz Information Centre for Economics Fertig,
Ï Ö Ð Æ ØÛÓÖ ¼ ¾¼¼½µ ß ½ ÄÓ ¹ Ð Ò ÄÓ Ø ÓÒ Å Ò Ñ ÒØ ÓÖ ÐÐÙÐ Ö ÅÓ Ð ËÝ Ø Ñ Ù Ò ÉÙÓÖÙÑ Ò ÝÒ Ñ À Ò Ê Ú ÈÖ Ý ÑÙÒØ À Ò ÅÙ Ë Ò Ð Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ì Ü Ø ÐÐ Ê Ö ÓÒ Ì ¼ ¹¼ º ¹Ñ Ð Ö Ú ÔÙØ ÐÐ º Ù
ÁÒ Ø ØÙØ ĐÙÖ ÁÒ ÓÖÑ Ø Ö Ì Ò Ò ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø ÅĐÙÒ Ò Æ ÒØ ÇÔ Ö Ø ÓÒ Ü ÙØ ÓÒ ÓÒ ÅÙÐØ Ñ Ò ÓÒ Ð ÖÖ Ý Ø ÆÓÖ ÖØ Ï Ñ ÒÒ ÁÒ Ø ØÙØ ĐÙÖ ÁÒ ÓÖÑ Ø Ö Ì Ò Ò ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø ÅĐÙÒ Ò Æ ÒØ ÇÔ Ö Ø ÓÒ Ü ÙØ ÓÒ ÓÒ ÅÙÐØ Ñ Ò ÓÒ Ð ÖÖ
Winter Blues: A SAD Stock Market Cycle. Mark Kamstra, Lisa Kramer, and Maurice Levi. Working Paper 2002-13 July 2002. Working Paper Series
Winter Blues: A SAD Stock Market Cycle Mark Kamstra, Lisa Kramer, and Maurice Levi Working Paper 2002-13 July 2002 Working Paper Series Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper 2002-13 July 2002 Winter
ÈÖ ÔÖ ÒØ ¼ ¾¼¼¼µ ß ½ ¹ÓÑÑ Ö Ò Ø ÁÒ Ò ÁÒ ÙÖ Ò ÁÒ Ù ØÖÝ ÈÖÓ Ô Ø Ò ÙØÙÖ ÈÖ Ø Ú Ö ÙÔØ Ô ÖØÑ ÒØ Ó Ð ØÖ Ð Ò ÓÑÔÙØ Ö Ò Ò Ö Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ð ÓÖÒ Ë ÒØ Ö Ö ½¼ ÍË º ¹Å Ð Ô ÐÔ º ºÙ º Ù Ü ½ ¼ µ ¾ ¾º à ØÙÖ Ë Ò ÙÔØ Å
Universitat Autònoma de Barcelona Ö ÏÓÖ Ø Ø ÓÒ Ò ÝÒ Ñ ÅÓ Ð ØÓ Ø Ò ÓÖÓÒ ÖÝ ÌÖ Ò ÐÝ ÖØ Ø ÓÒ Ù Ñ ØØ Ý Ê Ö Ó ÌÓÐ Ó ÅÓÖ Ð Ø ÍÒ Ú Ö Ø Ø ÙØ ÓÒÓÑ Ö ÐÓÒ ØÓ ÙÐ Ð Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ò ÁÒ ÓÖÑ Ø º ÐÐ Ø ÖÖ ÂÙÒ ½ ¾¼¼½ Ö ØÓÖ
ËÑÔйËÞ ÓÖÑÙÐ ÓÖ ÐÙ ØÖ ËÙÖÚÚÐ Ø Í Ò ÏØ ÄÓ¹ÖÒ ËØØ Ø ÊÓÒÐ º ÒÒÓÒ ÔÖØÑÒØ Ó Ó ØØ Ø Ò ÅÐ ÁÒÓÖÑØ ÍÒÚÖ ØÝ Ó Ï ÓÒ ÒßÅ ÓÒ ½ ƺ ÏÐÒÙØ ËØÖØ Å ÓÒ Ï ÓÒ Ò ÍºËºº ÑÐ ÖÓÒÐÓ ØØºÛ ºÙ Ò ÅРʺ ÃÓ ÓÖÓ ÔÖØÑÒØ Ó ËØØ Ø Ò Ó ØØ
Theme. Theme Ordering. Sentence Fusion. Theme ...
Ë ÒØ Ò Ù ÓÒ ÓÖ ÅÙÐØ ÓÙÑ ÒØ Æ Û ËÙÑÑ Ö Þ Ø ÓÒ Ê Ò ÖÞ Ð Ý Å Ù ØØ ÁÒ Ø ØÙØ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý Ã Ø Ð Ò Êº Åà ÓÛÒ Ý ÓÐÙÑ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ý Ø Ñ Ø Ø Ò ÔÖÓ Ù Ò ÓÖÑ Ø Ú ÙÑÑ Ö Ð Ø Ò ÓÑÑÓÒ Ò ÓÖÑ ¹ Ø ÓÒ ÓÙÒ Ò Ñ ÒÝ ÓÒÐ Ò ÓÙÑ ÒØ
ÌÓÛ Ö Ò Ý¹ØӹРÖÒ Ò ÜØ Ò Ð ÈÐ Ø ÓÖÑ ÓÖ Ë ÒØ Î Ù Ð Þ Ø ÓÒ À ÖÚ Ë Ò Ð Ö ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ô ÖØÑ ÒØ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Æ Ù Ø Ð À¹¾¼¼ Æ Ù Ø Ð ÖÚ º Ò Ð Ö ÙÒ Ò º Å Ý ¾¼¼½ Ñ ÙÜ Ö ÝÓÒ ÓÐ Ð Î ÖÓÒ ÕÙ Ø ÂÙ Ø Ò Ú Ê Ñ Ö Ñ ÒØ ØØ
Ê ØÖ Ú Ð Æ Ø ÅÓ Ð ÓÖ Ù Ð Ò Ð Ü Ð ÁÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ ËÝ Ø Ñ ÖØ Ø ÓÒ ÞÙÖ ÖÐ Ò ÙÒ Ñ Ò Ö Öº Ö Öº Ò Øº Ñ ÁÒ ÓÖÑ Ø Ò Ö Ø Ò Ö Å Ø Ñ Ø ¹Æ ØÙÖÛ Ò ØÐ Ò ÙÐØĐ Ø ÁÁ Ö ÀÙÑ ÓРعÍÒ Ú Ö ØĐ Ø ÞÙ ÖÐ Ò ÚÓÒ ÔÐÓѹÁÒ ÓÖÑ Ø Ö Å Ö Ó
A GENERAL TAXONOMY FOR VISUALIZATION OF PREDICTIVE SOCIAL MEDIA ANALYTICS
A GENERAL TAXONOMY FOR VISUALIZATION OF PREDICTIVE SOCIAL MEDIA ANALYTICS Stacey Franklin Jones, D.Sc. ProTech Global Solutions Annapolis, MD Abstract The use of Social Media as a resource to characterize
WILL TWITTER MAKE YOU A BETTER INVESTOR? A LOOK AT SENTIMENT, USER REPUTATION AND THEIR EFFECT ON THE STOCK MARKET
WILL TWITTER MAKE YOU A BETTER INVESTOR? A LOOK AT SENTIMENT, USER REPUTATION AND THEIR EFFECT ON THE STOCK MARKET ABSTRACT Eric D. Brown Dakota State University edbrown@dsu.edu The use of social networks
ű Ű ű ű ű űű ű ő ő ű ű ő ő ő Ű ű ő ő Ű ő ű ű ő ű ű Ű ű Ő ű ű Ő Ű ű ű Ű Ű ő ű Ű ű ű ű Ű Ű Ű ő ő ű ő ű Ű Ő ő ő Ő ő ű ő ő Ő ű Ű ű ő Ű Ő ű ő ő ű Ő Ű ű ő ő ő Ő Ű Ő ű ő ű ű Ű Ű ű Ű ű Ű ű Ű Ű ű ű ű Ő ŰŐ ő Ű ő
ÜÔ Ö Ñ ÒØ ÓÒ Å Ó ÓÔ Ð ØÖÓÒ ÌÖ Ò ÔÓÖØ Ò Ö ÓÒ Æ ÒÓØÙ È º º Ì ÙÐØÝ Ó Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ÓÔ Ò Ò ¾¼¼¼ Â Ô Ö ÆÝ Ö Ö Ø Ä ÓÖ ØÓÖÝ Æ Ð Ó Ö ÁÒ Ø ØÙØ ÓÖ ØÖÓÒÓÑÝ È Ý Ò ÓÔ Ý ÜÔ Ö Ñ ÒØ ÓÒ Å Ó ÓÔ Ð ØÖÓÒ ÌÖ Ò ÔÓÖØ Ò Ö ÓÒ
ÇÆ ËÅÁÄÁÆÊ ÄÃ Æ ËÀÇÄË ÈÊÌÁÄ ÁÊÆÌÁÄ ÉÍÌÁÇÆ ÇÊ ÎÄÍÁÆ ÅÊÁÆ ÇÈÌÁÇÆ˺ ÈÊÌ Á ÎÁËÇËÁÌ ËÇÄÍÌÁÇÆË Æ ÏÄĹÈÇËÆËË Ê º ÆÌÀ ÃÆÆÌÀ Àº ÃÊÄËÆ Æ ÃÊÁËÌÁÆ ÊÁÃÎÅ ØÖغ Í Ò Ø ÝÒÑ ÔÖÓÖÑÑÒ ÔÖÒÔÐ Ò ÓÔØÑÐ ØÓÔÔÒ ØÓÖÝ Û ÖÚ ÑÐÒÖ Ð
Æ Û È Ö Ñ ÓÖ Ù Ó ÓÒ Ö Ò Ò ÓÒ ÎÓ ÓÚ Ö ÁÈ ÎÓÁȵ Ì ËÙ Ñ ØØ ÓÖ Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ó È ÐÓ ÓÔ Ý Ò Ø ÙÐØÝ Ó Ò Ò Ö Ò Ý Êº Î Ò Ø ÈÖ ÒØÖ ÓÖ Ð ØÖÓÒ Ò Ò Ì ÒÓÐÓ Ý ÁÒ Ò ÁÒ Ø ØÙØ Ó Ë Ò Ò ÐÓÖ ß ¼ ¼½¾ ÁÒ ÂÙÐÝ ¾¼¼ ÓÒ ÓÒ Á ÒÓÛ Ø
FORECASTING STOCK MARKET USING BAYESIAN NETWORKS:A TEXT MINING PROACH
FORECASTING STOCK MARKET USING BAYESIAN NETWORKS:A TEXT MINING PROACH Junwei Ma Yanping Fu Tiejun Wang SWUFE How Stock Price is Formed? Stock Market Information Traders 1. Digital information Fama & French
IMPACT OF SOCIAL MEDIA ON THE STOCK MARKET: EVIDENCE FROM TWEETS
IMPACT OF SOCIAL MEDIA ON THE STOCK MARKET: EVIDENCE FROM TWEETS Vojtěch Fiala 1, Svatopluk Kapounek 1, Ondřej Veselý 1 1 Mendel University in Brno Volume 1 Issue 1 ISSN 2336-6494 www.ejobsat.com ABSTRACT
A Study of Direct Sequence Spread Spectrum Technique for Data Compression Purpose
3 ÒÃÈÖ ÉÒà ¹Ô ä àãç «Õà Çé¹Êà» Êà»ç µãñá ྠèí ÒÃãªé Ò¹ Ò éò¹ ÒúպÍÑ éíáùå Óà Ãѵ¹ì ÍÁÃÃÑ ÉÒ 1 ÁËÒÇÔ ÂÒÅÑÂà â¹âåâõ¾ãð ÍÁà ÅéÒ ¹ºØÃÕ ºÒ Á Øè ÃØ ÃØ à ¾Ï 10140 º Ñ ÂèÍ Ò¹ÇÔ Ñ¹Õéä éí ÔºÒÂ Ö ÇÔ Õ ÒÃ˹Öè «Öè
Working Paper Evaluating VaR Forecasts under Stress The German Experience
econstor www.econstor.eu Der Open-Access-Publikationsserver der ZBW Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft The Open Access Publication Server of the ZBW Leibniz Information Centre for Economics Jaschke,
XML-GL WRT LOREL IT LACKS: different mgmnt of IDREFs. universal quantification. Skolem functions nested queries abstract data types type coercion
ÅÄ ÙÖÖ ÒØ Ú ÐÓÔÑ ÒØ Ò ÙØÙÖ ÐÐ Ò ÓÖ Ø Ø ÓÑÑÙÒ ØÝ ËØ ÒÓ Ö È ÖÓ Ö Ø ÖÒ Ð Ò ËØ ÒÓ È Ö Ó Ô ÖØ Ñ ÒØÓ Ð ØØÖÓÒ ÁÒ ÓÖÑ Þ ÓÒ ÈÓÐ Ø Ò Ó Å Ð ÒÓ È ÞÞ Ä ÓÒ Ö Ó Î Ò ¾ Å Ð ÒÓ ÁØ ÐÝ Á¹¾¼½ Ö» Ö Ø ÖÒ»Ô Ö Ó Ð ØºÔÓÐ Ñ º Ø
Bayesian Estimation of Joint Survival Functions in Life Insurance
ISBA 2, Proceedings, pp. ISBA and Eurostat, 21 Bayesian Estimation of Joint Survival Functions in Life Insurance ARKADY SHEMYAKIN and HEEKYUNG YOUN University of St. Thomas, Saint Paul, MN, USA Abstract:
The Handbook of News Analytics \ in Finance
The Handbook of News Analytics \ in Finance Edited by Gautam Mitra and Leela Mitra WILEY A John Wiley and Sons, Ltd, Publication Preface Acknowledgements About the editors About the contributors Abbreviations
An international comparison of energy and climate change policies impacting energy intensive industries in selected countries. Table of Contents.
Table of Contents Page i Figures ii iii Tables iv 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Converted 8 !! >?@AB CD EC CC FGF HIJA "#$%& '%($& )&*&% +,--$&.,/012 345 61%7&/08/&%91:1/7&%2 ';&
Big Data and High Quality Sentiment Analysis for Stock Trading and Business Intelligence. Dr. Sulkhan Metreveli Leo Keller
Big Data and High Quality Sentiment Analysis for Stock Trading and Business Intelligence Dr. Sulkhan Metreveli Leo Keller The greed https://www.youtube.com/watch?v=r8y6djaeolo The money https://www.youtube.com/watch?v=x_6oogojnaw
1.- L a m e j o r o p c ió n e s c l o na r e l d i s co ( s e e x p li c a r á d es p u é s ).
PROCEDIMIENTO DE RECUPERACION Y COPIAS DE SEGURIDAD DEL CORTAFUEGOS LINUX P ar a p od e r re c u p e ra r nu e s t r o c o rt a f u e go s an t e un d es a s t r e ( r ot u r a d e l di s c o o d e l a
Ò¹ÒÛØ ÖØÖ Ø Ó ÌÒ ÚÐÒ ÈÓØÓÓ Å Åº ÀÝØ ËÒÓÖ ÅÑÖ Á ǹÀÝÙÒ ÃÛÓÒ ÈÒ ËÒÓÖ ÅÑÖ Á ÈÙÐ ËÓØÖÐ ÅÑÖ Á ÂÓ º ÑÔÐÐ ÐÐÓÛ Á º º ËÐ ÐÐÓÛ Á Ò ÅÐÚÒ º Ì ÐÐÓÛ Á ØÖغ Ì ÖÕÙÒÝ¹Ö ÔÓÒ ÖØÖ Ø Ó ÚÐÒ ÔÓØÓÓ È µ ÛØ ØÒ ÑÙÐØÔÐØÓÒ ÐÝÖ Ö
S-[F] SU-02 June-2014-2015 All Syllabus Fine Art B.A. Music Syllabus Sem.-III & IV - 1 -
![S-[F] SU-02 June-2014-2015 All Syllabus Fine Art B.A. Music Syllabus Sem.-III & IV - 1 -](/thumbs/27/9659296.jpg "S-[F] SU-02 June-2014-2015 All Syllabus Fine Art B.A. Music Syllabus Sem.-III & IV - 1 -")
- 1 - - 2 - --2-- ªÉÉ {ÉÊ ú{éjéeòéséò BEò ÉiÉ :- 1) ÉÉ. {ÉÊ úiéé ÊxɪÉÆjÉEò, {ÉÊ úiéé Ê É ÉÉMÉ, 2) ÉÉ. ÉÉSÉɪÉÇ, ºÉ ÉÇ ºÉƱÉMxÉÒiÉ É½þÉÊ ÉtɱɪÉä, 3) ÃÖÓ ÖÖ»Ö ú, µöã Ö ú µööó ÖÖ ¾Ö ÖÓŸÖß ú ü µööÿö µöêÿöê