我国创业板IPO首日收益与投资者情绪的相关性

本文借鉴国内外学者的研究遴选出适合我国证券市场特征的投资者情绪指标,检验投资者情绪指标与我国创业板IPO申购需求之间的相关性,结果显示,新股申购需求与近期新股上市表现之间显著正相关,因此证明了投资者情绪在一级市场的客观存在。进而实证研究投资者情绪指标与IPO定价水平及首日收益之间相关关系,结果显示,投资者情绪显著正向作用于IPO定价水平及首日收益水平;同时也证实信息不对称不是影响我国创业板IPO首日收益的主要原因。     

投资者情绪对美国证券市场横截面收益影响的实证研究

众所周知,投资者情绪是衡量股票收益中非理性因素的指标,为了检测Baker and Wurgler(2006)的投资者情绪研究中,因为可能包含的风险衡量指标,从而未能充分捕捉到投资者非理性因素的部分,本文使用Brown and Cliff(2004)正交化方法将投资者情绪中可由风险解释的部分抽离出来,以检测投资者情绪中不能被风险所解释的部分是否仍然对未来股票横截面收益有解释能力。     

异质信念、投资者情绪与创业板IPO溢价

本文研究着眼于二级市场溢价视角,以我国创业板市场发行的267只新股为研究样本,对异质信念、投资者情绪与创业板IPO首日溢价的关系进行实证分析。研究发现:异质信念与IPO首日溢价显著正相关,投资者情绪与创业板IPO首日溢价显著正相关。本研究结果为我国特殊资本市场IPO初始收益高涨的形成机理提供了经验证据。     

投资者情绪与不同风格指数收益的实证研究

通过选取多个能代表投资者情绪的代理变量用主成分分析法构建情绪综合指数,得出其与大盘走势基本一致的结论;然后利用该指数与三类不同风格的指数收益率进行回归分析,得出投资者情绪变动对股市超额收益率具有显著影响。     

我国证券市场投资者情绪测度

本文选取2005~2015年关于消费者信心指数等五个指标的月度数据进行主成分分析,同时剔除了宏观经济变量因素的影响,在信息量损失最小的情况下,完成了变量的降维,得出投资者情绪综合指标。研究结果表明,新建的投资者情绪指数对沪深300指数走势具有一定的预测性,投资者情绪乐观、高涨时,投资者消费和投资倾向于增加;投资者情绪消极则导致购买意愿和风险承担意愿的减少。     

投资者情绪对股票收益影响的实证研究——基于Fama-french三因子模型

基于2010年4月至2016年3月的月度数据,首先使用主成分分析方法构建了投资者情绪指数,然后将其作为情绪因子加入到经典的Fama-French三因子模型中,以分析投资者情绪对股票收益的影响。研究结果表明:投资者情绪能够对股票收益产生显著影响,但投资者情绪对股市的解释程度较低,加入情绪因子的三因子模型则能对股票收益进行较好的解释;小盘股、高市盈/净率股和高价股的股价对于投资者情绪的反应更加敏感。为降低投资者风险,减小股市波动,最后根据研究结论提出了相关建议。     

风险投资机构特征、投资者情绪与IPO折价

院基于2004 年6 月-2011 年6 月深圳中小板和创业板上市公司数据,文章从异质性风险投资机构和投资者情绪两个角度出发,研究了它们对IPO 折价的影响.结果显示,投资者情绪指标对IPO 折价作用非常明显,首日换手率与IPO 折价显著正相关而新股中签率则相反.不同性质的风险投资机构在总体层面上对IPO 折价作用并不显著,但是有过成功IPO经验的风险投资机构或者有多种背景的风险投资机构参与能有效降低IPO 折价程度.     

基于主成分分析的投资者情绪指数构建

文章借鉴Baker,Wurgle(r2006)对投资者情绪的研究成果,选取了封闭式基金折价率、换手率、新增投资者开户数、消费者信心指数等4个情绪代理指标,通过主成分分析构建一个综合市场情绪指标IS(Investor sentiment)并对其进行实证检验。     

投资者情绪与股票市场收益的实证研究

本文通过主成分分析构造投资者情绪综合指数,并利用VAR模型和脉冲响应函数验证了投资者情绪和股票市场收益的互动关系,结果显示:投资者情绪对股票市场收益具有显著的影响,并能在一定程度上预测收益,但两者间的冲击效应具有不对称性。     

投资者情绪与IPO融资超募的实证研究——来自中国创业板市场的经验数据

文章以深圳证券交易所2009—2011年首次公开发行股票的268家创业板公司为研究对象,从投资者情绪角度实证研究融资超募现象,并把投资者情绪分为机构投资者情绪和公众投资者情绪两个方面考察对超募额的影响。研究结果发现,IPO公司的融资超募额与机构投资者情绪和公众投资者情绪显著正相关,这说明正向反馈效应以及机构投资者的发展不完善,高涨投资者情绪会带来更多的募集金额。     

中小企业板新股初始收益率的因素贡献度实证研究

本文利用主成份分析法,探讨了影响中小企业板新股初始收益率的主要因素,测度了各因素对初始收益率的贡献度。发现初始收益率主要取决于一、二级市场状况,而内在价值、盈利成长性等关键财务指标,对初始收益率的影响力居于次要地位。     

创业板投资者情绪及其收益率相关性研究

本文采用向量自回归模型VAR方法分别研究了我国主板市场与创业板市场投资者情绪与收益率之间影响是系。研究发现我国主板市场中投资者情绪对收益率有显著影响,而收益率对投资者情绪无显著影响;而创业板市场表现不同,投资者情绪对收益率无显著相关影响。研究表明:出现上述现象的原因是由于两市场的投资者结构存在差异,创业板市场投资者更成熟、创业板政策及监管更为全面等原因。     

IPO筹资额对经济动态传导效应研究——基于协整与非对称ECM模型的分析

运用协整与非对称误差修正模型,就IPO筹资额对经济动态传导效应进行实证研究,结果显示,IPO筹资额对经济增长的作用有限;IPO筹资额正偏离经济的影响大于负偏离对经济的影响,呈现出明显的非对称特征。     

基于主成份回归的国际原油价格分析与预测

基于国际石油市场的复杂性,文章考虑了影响原油价格的多方面因素,采用主成份分析的方法,从影响油价的众多因素中提取出能够反映原始变量的足够多信息的几个主成份,然后利用主成份对油价进行回归建立油价预测模型。并且对WT(I西德克萨斯轻质)原油月度价格进行了实证分析,说明了此方法的可行性及有效性。     

行业资产的Black-Litterman模型配置研究——基于社交网络情绪文本挖掘算法

研究目标:构建反映行业股价走势的基于社交网络文本挖掘算法的行业投资者情绪指标,并改善嵌入行业投资者情绪指标的Black-Litterman模型对资产的配置结果。研究方法:基于社交网络文本挖掘算法度量投资者情绪,运用主成分分析法构建行业投资者情绪指标,并嵌入Black-Litterman模型中构建投资者观点矩阵,确定行业资产配置比。研究发现:基于行业投资者情绪的BL模型有效提高了资产配置的日均收益率和夏普比率。实证结果在样本外验证(除受新冠疫情影响阶段)、暴涨暴跌阶段以及经过允许卖空和交易成本调整后仍稳健,进而证实了投资者情绪对资产组合有显著影响。研究创新:基于社交网络文本挖掘算法构建投资者情绪指数,解决了仅依赖于预期收益或历史数据的预测模型无法直观揭示投资者心理认知和行为的局限性问题,从一个崭新的视角科学地解决Black-Litterman模型中投资者观点的生成问题。研究价值:扩展了Black-Litterman模型理论体系研究,并推动了行为金融理论在资产配置中的应用。     

基于感性工学的产品需求挖掘

随着以人为本的设计理念日渐深入设计行业人员内心深处,产品设计前期的用户需求挖掘近几年正成为设计研究的一个重要方向。效度分析作为一个心理学实验的重要方法,在发掘用户的潜在需求过程中有重要的作用。为研究用户需求挖掘过程中感性工学对于后续产品设计的重要作用,通过设计调查,挖掘学生群体在MP4产品上的需求,同时对调查结果运用主成分分析法和因子分析法进行分析,找出针对学生群体的MP4设计方向。研究结果表明MP4产品依然具有较大的市场空间,而对其需求挖掘的深度剖析表明该类产品的功能性需求大于美学性需求。研究进一步扩展了感性工学的应用范围,同时对产品需求挖掘的方式方法有了新的研究方向,产品的需求挖掘更具科学性和客观性,对于企业的科学化决策具有很重要的作用。     

基于非参数估计的GMDH算法模型及其在股票发行定价中的应用研究

新股发行定价是股票市场的一个重要环节,为了适应市场化的定价机制,研究科学的新股定价模型,本文结合我国证券市场的实际情况,考虑影响新股定价的诸多因素,将非参数估计与GMDH算法结合,研究股票发行定价。实证结果表明,基于非参数估计的GMDH算法模型能有效的估计新股发行价格。     

基于Gabor小波和增强Fisher模型的掌纹特征提取

对于其他身份识别的生物特性而言掌纹有着很多的先天优势,因此在各个领域得到了非常广泛的应用。本文通过研究掌纹的特征,提出了一种基于Gabor小波和增强Fisher线性判别模型(EFM)的掌纹特征提取算法。先对预处理掌纹,在对掌纹灰色图像通过算法进行Gabor小波变换后,得到Gabor的掌纹特征向量。随后,通过主成分分析变换高维特征向量至低维空间,最后在此空间内利用EFM变换矩阵提取到掌纹的特征。由于Gabor函数在特征提取方面有着优良的性能,对高维特征的降维处理问题可有效解决,同时,算法也提高了Fisher线性判别式(FLD)的推广能力,可以较好地实现掌纹的特征提取。     

基于PCA的CS-RBF网络的股票预测研究

针对传统的RBF神经网络在选取中心矢量参数时的不足,提出用具有较强跳出局部最优的布谷鸟算法(CS)优化RBF神经网络的中心矢量的改进算法,并将该算法应用于股票价格的预测,仿真结果表明:该算法的预测精度比传统的RBF算法的预测精度高,是一种有效的股票预测方法。     

两型社会视角下湖南城市土地节约集约利用研究

研究目的:对湖南省城市土地节约集约利用水平进行测度,并针对所存在的问题,提出解决措施,推动湖南两型社会的建设。研究方法:文献资料法、主成份分析法和聚类分析法。研究结果:湖南省城市土地节约集约利用水平差异显著,近年来,湖南城市土地节约集约水平有较大幅度的提高。研究结论:通过加大耕地保护、加强土地利用规划、注重生态环境建设、土地内涵挖潜、提高土地利用强度等措施促进城市土地节约集约利用。