摘 要: | 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。
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