股市收益波动与投资者情绪

以消费者信心指数作为投资者情绪的指标,应用GARCH模型对沪深300指数收益波动影响进行实证研究,并对其两者进行格兰杰因果检验,结果得到,我国股市收益存在ARCH效应,投资者情绪对股市收益由显著影响,且两者互为格兰杰原因。     

基于社交媒体的投资者情绪对股市收益影响的大数据分析

社交媒体中的信息是一个大数据库,通过微博搜索抓取社交媒体中投资者微博数据,利用中文语义分析技术,将该投资者情绪划分成六个等级,构建社交媒体中投资者的情绪指数,并且以同时段的股市为研究对象,基于VAR模型,运用Granger因果关系检验、脉冲响应函数,探讨社交媒体中不同程度的投资者情绪倾向与股市收益之间的预测能力和双向反馈关系。     

投资者情绪对股票收益的影响

随着行为金融研究的发展,对投资者情绪的有效度量和其对股票收益的影响逐渐受到众多学者的关注.本文选用利用主成分分析法构建投资者情绪指数,通过VAR实证检验投资者情绪对股票收益的影响.实证表明:投资者情绪与股票市场收益相互影响,此研究结论对指导投资者理行投资和监管我国股市具有重大意义.     

投资者情绪对股票市场影响的文献综述

在投资者情绪的度量以及其对股票市场影响的研究中,我国学者与国外学者都是采用直接、间接和综合指标,但二者对情绪的代理变量不同。国外学者关于投资者情绪对股票市场影响的研究认为投资者情绪变动与股票品种、股票市场收益和波动性有显著的相关关系,同时还能预测未来的股票市场价格;我国学者认为投资者情绪能较好的预测股票市场回报率和收益率,并对当前的市场收益率、上市公司财务结果有显著影响。我国应结合本国实际,进一步加强相关研究,以期投资者可享受正确预测带来的收益。     

投资者情绪与股票市场收益的相互影响分析

文章使用线性回归方法,分别在短期视角和中长期视角分析了投资者情绪与市场收益的相互影响关系。实证研究表明,在短期内(1~3个月),滞后的市场收益可以部分解释当期情绪,对当期投资者情绪有显著影响,而在中长期内(10~12个月),滞后的投资者情绪可以解释市场收益的反转现象,滞后情绪可以反向预测市场收益。     

牛熊市下投资者情绪对股票收益影响的非对称性分析

选用沪深两市的六个代理变量以主成分分析构建了投资者情绪指数,实证研究了牛熊市下投资者情绪对股票收益的非对称性影响。研究表明,在牛市、熊市和震荡不同的市态下,投资者情绪是深市和沪市股票收益的系统性影响因子,且具有显著的非对称性影响。熊市中投资者情绪对沪深两市的股票收益的影响要大于牛市,因此投资者在不同阶段对股票的投资可以采用不同的投资策略。     

证券投资者情绪对市场收益及波动率影响的实证研究

证券市场中的投资者依据他们对上市公司未来盈利的预期来对证券进行心理定价.作为投资者对未来市场预期的一种表征,情绪是心理学及行为金融学的一个重要概念,是反映投资者心理和行为特征的一个重要指标.本文运用非对称的GARCH类模型考察了中国证券投资者的情绪指数与未来市场收益率及波动率之间是否存在显著的统计相关关系.     

投资者情绪与股票市场收益之间的关系

我国股市成立以来,虽然大体保持稳定趋势,但仍出现了较多的股市异象,这些现象是传统的金融学理论无法解释的,很多研究成果也证实,在我国所显示的现代证券市场规律同中国传统金融市场理论存在一定相悖。市场的政策操纵与影响、庄家的控制股票行为、盲目的跟风行为等现象常常会引起小股民产生过激反应,在增加了内幕交易人利润的同时,也使中小股民损失惨重。本文从投资人情绪的视角出发,剖析我国证券市场,对投资人情绪和中国证券市场收益之间的关联展开实证研究。通过建立VAR模型,利用时间序列分析方法建立向量自回归模型,对投资人情绪和股票市场收益率之间的因果关系和动态相关性进行研究。最终发现,投资者情绪与股票市场收益之间确实存在一定程度的关联,且都可以作为彼此发生波动的解释因素之一。     

股市投资者赌博行为收益形成机理研究——基于情绪的错误定价分析

股票市场一直是我国防范系统性金融风险的重点领域,而投资者赌博行为正是导致和加剧我国股市波动和资产价格泡沫的重要因素。基于投资者情绪的错误定价视角,本文从理论和实证两个层面来分析投资者赌博行为及其表现出的负异常收益——"赌博型收益"的成因,即提供一个行为金融解释。研究发现:赌博型收益源于投资者行为偏差导致的股票价格被高估;高情绪期之后,股票被错误定价的程度更明显,赌博型收益在高情绪期之后也更加明显;投资者的非理性程度的变化也会影响赌博型股票被错误定价的程度,进而影响赌博型收益。     

投资者情绪和股票市场收益

金融市场上,有很多现象无法用标准金融理论来解释,为了解释这些"金融异象",行为金融理论应运而生。情绪理论是行为金融学的核心理论之一,旨在探讨金融活动中金融市场参与者的情绪波动对市场行为的影响,这种影响往往跟微观经济结构的质变并无多大关系。     

投资者情绪对股票收益影响探讨——基于HAR模型

基于沪深300指数,利用异质自回归(HAR)和主成分分析模型,构建投资者情绪指数和异质自回归收益情绪模型,实证显示投资者情绪和我国股票市场均具有长记忆性,且投资者情绪对我国股票市场收益率具有显著影响。     

投资者情绪对我国股票市场的效用研究

行为金融学认为投资者是非理性的,投资者的情绪极易造成股票市场的大幅波动,文章通过构造投资者情绪指标体系来研究投资者情绪对我国股票市场的影响。     

投资者情绪短期对股票市场的影响研究

随着互联网的发展,上市公司在社会化媒体平台发布信息,投资者评论这些信息并制定投资策略。现阶段,多数投资者是非理性的,他们缺乏获取真实信息的渠道,也不具备专业的投资理论知识,易受网络舆情的影响而产生"羊群效应"。通过利用中文文本分析技术对东方财富网股吧的评论进行分析,并构建投资者情绪指数,分析投资者情绪在短期对股票市场的影响。实证结果表明投资者情绪在短期的确会影响到股票的收益,该结论能帮助投资者有效利用互联网信息,制定投资决策。     

投资者情绪对股票市场的影响

目前,股市无疑已成为居民金融投资的主要市场,但是在交易中存在大量散户,且散户人数众多。散户与机构投资者不同,散户由于资金有限且基本都是业余投资者,其专业知识和投资技能相对较差,在信息获取方面也显著少于机构投资者,所以在股市交易中散户的行为带有明显的非理性,可以说散户的交易极易受其自身情绪影响,进而影响整个市场。本文利用数据分析投资者情绪如何影响A股市场,对带有投资者情绪的投资行为进行数学建模,研究投资者情绪是如何影响股市的,并通过对模型的研究得到最后结论,解答了投资者情绪是如何影响股市的难题。     

股市投资者情绪指数构建及其有效性研究——基于东方财富股吧帖文的情感分析

从大数据视角构建高效的投资者情绪指数是行为金融投资研究的热点。本文运用文本大数据获取与情感分析技术构建股票投资者情绪指数,并从金融计量与股价预测角度检验其有效性。首先,利用网络爬虫技术抓取东方财富网的上证指数股吧实时帖文大数据,并基于文本语义情感分析构建股票投资者情绪指数;其次,对该情绪指数进行关于投资者情绪经典代理变量的回归分析,从金融计量视角分析该指数作为投资者情绪测度指标的有效性;然后,按照是否包含情绪指数因子的对比预测方式分别进行建模,利用CEEMDAN-LSTM方法对上证指数序列进行“分解—重组—预测”,进而结合预测结果深入分析不同时间尺度下情绪指数对上证指数的预测能力,从股价预测视角检验情绪指数的有效性。最后,从金融计量与股市指数预测双重视角实证检验投资者情绪指数的有效性,并证实了在不同时间尺度下该指数均可有效反映投资者对股市发展趋势预期的情绪信息。     

投资者情绪与股市泡沫

股市泡沫会影响股票市场的健康发展,还会引发危机甚至威胁实体经济。本文围绕股市泡沫展开研究,梳理了国内外学者对于股市泡沫及相关理论的研究,总结了对于投资者情绪的度量和基于此的股市泡沫预警研究。最终发现,因为我国股市具有严重非理性特征,在进行我国股市泡沫预警模型研究时,加入投资者情绪变量会大大提升模型的预测能力。     

投资者情绪指数对我国股市波动的影响研究——基于投资者结构视角

股市波动与投资者结构有关,与国外成熟的市场相比,我国证券市场是一个以个人投资者为主的市场,无论是在开户数量还是资金总量上,个人投资者都占有绝对优势,但是个人投资者数量众多、投资分散,其对股市的影响到底有多大?以及机构投资者在我国这样特殊的环境下又扮演着怎样的角色?本文利用行为金融学的研究方法,通过分别构建个人投资者情绪指数和机构投资者情绪指数来研究投资者结构对股市波动的影响,最终发现庞大而分散的个人投资者群体加剧了股市的波动,而我国机构投资者虽然发展不成熟,却也在一定程度上熨平了股市波动,是稳定市场的重要力量。     

农历节气视阈下投资者情绪对股票超额收益的影响研究——基于新浪微博的经验数据

论文以新浪微博中"上证指数"为搜索关键词进行计算机文本挖掘,构建投资者情绪指数;基于Fama-French三因子、五因子模型构建考虑农历节气效应的新模型并分析农历节气与投资者情绪对股票超额收益的交乘效应。实证结果表明,投资者情绪对股票超额收益率的影响较为显著;农历节气和投资者情绪指数的交乘效应不确定。