| dc.contributor.advisor | 鄭宇庭 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Cheng, Yu-Ting | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 陳豪君 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Chen, Hao-Chun | en_US |
| dc.creator (作者) | 陳豪君 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Chen, Hao-Chun | en_US |
| dc.date (日期) | 2022 | en_US |
| dc.date.accessioned | 10-Feb-2022 13:24:13 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 10-Feb-2022 13:24:13 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 10-Feb-2022 13:24:13 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0109363040 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/139012 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 企業管理研究所(MBA學位學程) | zh_TW |
| dc.description (描述) | 109363040 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 近年來拜資訊科技進步之賜，網際網路越來越普及，人們也越來越習慣在網路社群上瀏覽、發表評論，以及與其他網路參與者互動。這些資料經過彙整、資料處理等步驟，便成為寶貴的網路輿情大數據，使用者從中可以發現隱含在數據中的關鍵訊息，進而做出資料驅動的決策。 本研究欲探討網路輿情的對象為新冠疫情期間在網路世界受到廣泛關注的貨櫃航運業。疫情期間受惠於高漲的運價與燃油價格的下跌，貨櫃航運業者紛紛繳出優異的營運表現，同時也反映在股價上。在股價持續創高的過程中，也引爆網路世界一時的熱門話題。 本研究將聚焦於長榮海運股份有限公司，並透過硬是愛數據應用股份有限公司開發之eyeSocial輿情分析平台之相關量化指標，如聲量追蹤、關注度、熱門度、發文量及情緒感受等指標進行輿情分析，以實際數據探討新冠疫情期間受到大量關注的貨櫃航運業之網路輿情。此外，本研究亦實際驗證網路輿情與股價和成交量之相關性。 本研究發現網路輿情對公司突發之單一事件反應最大，所導致輿情聲量的規模與日常討論聲量差異極大，且當其為負面事件，引發之負面情緒極有可能蓋過公司長時間累積之正面情緒。此外，本研究發現若排除造成網路聲量暴增的單一事件，網路輿情與股價和成交量有中度相關性；然若計入該單一事件，相關性將大幅降低，顯示出網路輿情對於突發之單一事件之反應相較於股價和成交量更為敏感、劇烈。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | Thanks to the advancement of information technologies, internet has become more and more universal, and people are getting used to browsing social media, leaving comments, and interacting with other internet participants on various platforms. By organizing and processing the data accumulated, they become precious big data of public opinions and sentiments. Users are then capable of making data-driven decisions from discovering the crucial information hidden in the data.The subject of this study is container shipping industry, which has gone viral on the internet during the COVID-19 pandemic. Benefitting from escalated freight rates and declined oil prices, container shipping companies announced remarkable financial performances one by one, and their stock prices also have risen substantially. Meanwhile, they have become the most popular topics on the internet.This study will focus on EVERGREEN MARINE CORP. (TAIWAN) LTD., a TWSE-listed container shipping company. In addition, in order to analyze pubic opinions, this study will incorporate the quantitative public opinion data, including volume, attention, popularity, post quantity, and sentiment generated by eyeSocial platform, which is developed by Insighteye Co., Ltd. By analyzing these actual, quantified indices, the public opinions of container shipping companies during COVID-19 can be embodied. Besides, this study also verifies the correlation between public opinions and the prices and trading volumes of the listed stock.The study finds out that public opinion reacts to abrupt incident with the most significance. The magnitude of the volumes caused by the incident is immensely higher than the volumes in general condition. And if it is a negative incident, the negative sentiments it causes will likely overpass the positive sentiments accumulated in a longer period. In addition, the study also finds out that when the abrupt incident is excluded, the public opinion and the price and the trading volume of the stock would be moderately correlated. However, when the abrupt incident is included, the correlation will decrease significantly. It suggests that compared with stock prices and trading volumes, public opinions tend to react to abrupt incidents with higher sensitivity and magnitude. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 謝辭 I中文摘要 IIAbstract III目次 V圖次 VI表次 VIII第壹章、緒論 1第一節、研究背景與動機 1第二節、研究目的與研究問題 5第三節、研究流程 6第貳章、文獻探討 8第一節、行為財務學 8第二節、社群輿情與文字探勘技術 10第參章、研究方法 15第一節、文獻研究法 15第二節、網路輿情分析 16第三節、網路輿情與長榮海運價量相關性驗證 17第肆章、實證分析 21第一節、我國航運產業分析暨公司背景介紹 21第二節、網路輿情分析 34第三節、網路輿情與股票價量之關聯 42第伍章、結論與建議 58第一節、研究結論與發現 58第二節、公司及投資人運用網路聲量之建議 60第三節、後續研究建議與研究限制 62參考文獻 64 | zh_TW |
| dc.format.extent | 3199893 bytes | - |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0109363040 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 社群輿情 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 網路輿情 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 網路聲量 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 貨櫃航運 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 股票價量 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 新冠疫情 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Social public opinion | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Internet volume | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Container shipping | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Stock price | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Trading volume | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | COVID-19 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Pandemic | en_US |
| dc.title (題名) | 透過社群輿情分析探討網路聲量與股票價量走勢之關聯－以新冠疫情期間長榮海運股票為例 | zh_TW |
| dc.title (題名) | The research of the correlation between social network and stock movements – A case study of EMC listed stock during COVID-19 pandemic | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 一、中文文獻王韻怡、池祥萱、周冠男（2016），行為財務學文獻回顧與展望：台灣市場之研究﹝電子版﹞，經濟論文叢刊第44輯第1期，頁1-55。何季倫（2018），透過社群輿情分析探討餐飲類口碑操作方式 : 以咖啡廳產業為例，國立政治大學企業管理研究所未出版碩士論文。呂建億（2015），民眾對政府輿情分析方法之信任研究－民意調查與網路輿情分析的比較，國立政治大學公共行政研究所未出版碩士論文。周賓凰、池祥萱、周冠男、龔怡霖（2002），行為財務學：文獻回顧與展望﹝電子版﹞，證券市場發展季刊第14卷第2期，頁1-48。紀宗利、李樑堅、林意芸（2018），以文字探勘分析社群網站對於股價之影響－以蘋果概念股為例﹝電子版﹞，全球商業經營管理學報第10期，頁1-12。張良杰（2014），巨量資料環境下之新聞主題暨輿情與股價關係之研究，國立政治大學資訊管理研究所未出版碩士論文。許培基、陳軒基、黃淑貞（2005），基金經理人為何出現群集行為，管理評論第24卷第4期，頁57-81。陳志宏（2007），台灣股市從眾行為之分析，國立中山大學財務管理學系研究所未出版碩士論文。葉易修（2019），透過社群輿情分析探討網路聲量與實際選票之關聯－以2018年高雄市長當選人韓國瑜為例，國立政治大學企業管理研究所未出版碩士論文。葉智丞、李春安（2012），投資人情緒、從眾與非從眾行為關聯性之研究，證券市場發展季刊第24卷第3期，頁141-182。謝邦昌、鄭宇庭、謝邦彥、硬是愛數據（2017），玩轉社群文字大數據實作，臺北市：五南。鍾任明、李維平、吳澤民（2007），運用文字探勘於日內股價漲跌趨勢預測之研究，中華管理評論國際學報2007年2月第十卷一期，頁1-30。簡智宏（2015），應用文字探勘技術於概念股輿情與股價共同移動之研究－以蘋果供應鏈為例，國立政治大學資訊管理研究所未出版碩士論文。二、英文文獻Ahmad, K., Manomaisupat, P., Oliveira, P. (2003). Description of Events: An Analysis of Keywords and Indexical Names [Electronic version]. Research Gate, 1-8.Hsieh, Shu-Fan (2013). Individual Institutional Herding and the Impact on Stock Returns: Evidence from Taiwan Stock Market. International Review of Financial Analysis, 29, 175-188.Shu, Pei-Gi, Shean-Bii Chiu, Hsiu-Chuan Yeh (2009). The Impacts of Individual Attributes and Stock Characteristics on Herding. Review of Security and Futures Markets, 21, 1-34.三、網路文獻International Monetary Fund (n.d.). Real GDP growth. Retrieved December 10, 2021, from: https://www.imf.org/external/datamapper/NGDP_RPCH@WEO/OEMDC/ADVEC/WEOWORLDPetrov, C. (2021, December 6). 25+ Impressive Big Data Statistics for 2021. Retrieved from techjury Web site: https://techjury.net/blog/big-data-statistics/Popken, B. (2021, March 25). Suez blockage could affect `anything you see in the stores,` shipping experts say. Retrieved from NBC News Web site: https://www.nbcnews.com/business/economy/massive-container-ship-blocking-suez-could-delay-shipments-raise-gas-n1261950Sheetz, M., Stevens, P. (2021, March 26). Satellite imagery shows work underway to free ship Ever Given in the Suez Canal. Retrieved from CNBC Web site: https://www.cnbc.com/2021/03/26/satellite-images-of-ship-ever-given-in-suez-canal-shows-work-underway.htmlUniversity of California – Riverside (2012, March 26). Using Twitter to Predict Financial Markets. Retrieved from PHYSORG Web site: https://phys.org/news/2012-03-twitter-financial.htmlYahoo Finance (n.d.). Brent Crude Oil Last Day Financ. Retrieved December 10, 2021, from https://finance.yahoo.com/quote/BZ%3DF/history?period1=1577750400&period2=1638489600&interval=1d&filter=history&frequency=1d&includeAdjustedClose=trueGoodinfo! 台灣股市資訊網，2603長榮日線圖，https://goodinfo.tw/StockInfo/StockDetail.asp?STOCK_ID=2603，擷取日期：2021年12月03日。公開資訊觀測站，2603長榮電子書，https://mops.twse.com.tw/mops/web/index，擷取日期：2021年12月03日。長榮海運股份有限公司（2020），公司年報，https://csr.evergreen-marine.com/csr/tw/jsp/CSR_FinancialReports.jsp，擷取日期：2021年12月03日。長榮海運股份有限公司，法說會資料，https://csr.evergreen-marine.com/csr/tw/jsp/CSR_InvestorConference.jsp，擷取日期：2021年12月03日。財經M平方，中國-出口集裝箱運價指數，https://www.macromicro.me/，擷取日期：2021年12月03日。產業價值鏈資訊平台，交通運輸及航運產業鏈簡介， https://ic.tpex.org.tw/introduce.php?ic=T000，擷取日期：2021年12月03日。臺灣證券交易所，個股日成交資訊， https://www.twse.com.tw/zh/，擷取日期：2021年12月03日。 | zh_TW |
| dc.identifier.doi (DOI) | 10.6814/NCCU202200053 | en_US |
