投資者高頻情緒對股票日內(nèi)收益率的預(yù)測作用
發(fā)布時間:2021-02-15 15:14
利用數(shù)據(jù)挖掘手段從網(wǎng)絡(luò)平臺信息提取投資者情緒不僅增加了高頻情緒數(shù)據(jù)的可得性,也有助于深入分析情緒與股票市場運行的互動關(guān)系。本文抓取上證指數(shù)股吧的實時發(fā)帖,通過文本語義分析構(gòu)建了投資者日內(nèi)高頻情緒指標(biāo),并研究了其對股市盤中收益的預(yù)測效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn),中國股票市場的日內(nèi)投資者情緒能正向預(yù)測股票市場運行,這種預(yù)測作用下午交易時段表現(xiàn)得更顯著;盡管投資者情緒的預(yù)測作用獨立于收益率自身的盤中動量效應(yīng),但在顯著性程度上較前期收益率和波動水平要弱;牛市中投資者情緒對日內(nèi)收益率的預(yù)測作用強于滯后收益率等變量,熊市則相反,但在暴漲或暴跌的極端市場環(huán)境中,情緒對日內(nèi)收益率的影響程度相較于滯后收益率等變量更為顯著;隔夜投資者情緒的釋放會顯著影響次日上午的市場收益率,但存在時滯性;午間休市期間的投資者情緒會與上午收益率一起正向影響下午的市場表現(xiàn);進一步看,噪音交易是投資者情緒影響股票收益率的重要驅(qū)動力量。在考慮了月份效應(yīng)、星期效應(yīng)以及宏觀經(jīng)濟變量的影響后結(jié)果仍然穩(wěn)健。這些結(jié)論有助于從更高頻率視角深入理解股市中情緒效應(yīng)的特征及機理。
【文章來源】:中國工業(yè)經(jīng)濟. 2019,(08)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:19 頁
【文章目錄】:
一、引言
二、文獻評述與研究思路
1. 投資者情緒度量
2. 股票收益率的日內(nèi)效應(yīng)
3. 研究思路與框架
三、數(shù)據(jù)處理與研究設(shè)計
1. 數(shù)據(jù)來源與處理
2. 變量指標(biāo)設(shè)計
四、實證分析
1. 描述性統(tǒng)計
2. 日內(nèi)投資者情緒對市場收益率的預(yù)測作用
3. 日內(nèi)情緒的預(yù)測作用在不同市場環(huán)境下的表現(xiàn)
4. 日內(nèi)情緒的預(yù)測效應(yīng)在極端市場環(huán)境中的表現(xiàn)
五、進一步研究
1. 隔夜投資者情緒的預(yù)測作用
2. 投資者情緒的“半日效應(yīng)”
3. 噪音交易對日內(nèi)情緒預(yù)測作用的影響
4. 內(nèi)生性問題的探討
六、穩(wěn)健性檢驗
1. 月份效應(yīng)和星期效應(yīng)
2. 滯后宏觀經(jīng)濟變量的影響
3. 1小時間隔的投資者情緒對日內(nèi)收益率的預(yù)測作用
七、研究結(jié)論與啟示
1. 研究結(jié)論
2. 啟示與政策建議
【參考文獻】:
期刊論文
[1]分析師能降低股價同步性嗎——基于研究報告文本分析的實證研究[J]. 伊志宏,楊圣之,陳欽源. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2019(01)
[2]基于微信文本挖掘的投資者情緒與股票市場表現(xiàn)[J]. 石善沖,朱穎楠,趙志剛,康凱立,熊熊. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2018(06)
[3]大數(shù)據(jù)情緒指數(shù)與經(jīng)濟學(xué)研究:現(xiàn)狀、問題與展望[J]. 黃燕芬,張超. 教學(xué)與研究. 2018(05)
[4]管理層討論與分析披露的信息含量與股價崩盤風(fēng)險——基于文本向量化方法的研究[J]. 孟慶斌,楊俊華,魯冰. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2017(12)
[5]中國股票網(wǎng)絡(luò)論壇的信息含量分析[J]. 段江嬌,劉紅忠,曾劍平. 金融研究. 2017(10)
[6]基于文本挖掘和百度指數(shù)的投資者情緒指數(shù)研究[J]. 孟雪井,孟祥蘭,胡楊洋. 宏觀經(jīng)濟研究. 2016(01)
[7]投資者情緒對股價的影響——基于AH股交叉上市股票的實證分析[J]. 陸靜,周媛. 中國管理科學(xué). 2015(11)
[8]投資者情緒對股票市場收益和波動的影響——基于開放式股票型基金資金凈流入的實證研究[J]. 王春. 中國管理科學(xué). 2014(09)
[9]高頻環(huán)境下股指期貨市場情緒沖擊效應(yīng)[J]. 謝軍,楊春鵬,閆偉. 系統(tǒng)工程. 2012(09)
[10]網(wǎng)絡(luò)討論、投資者情緒與IPO抑價[J]. 林振興. 山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報. 2011(02)
本文編號:3035072
【文章來源】:中國工業(yè)經(jīng)濟. 2019,(08)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:19 頁
【文章目錄】:
一、引言
二、文獻評述與研究思路
1. 投資者情緒度量
2. 股票收益率的日內(nèi)效應(yīng)
3. 研究思路與框架
三、數(shù)據(jù)處理與研究設(shè)計
1. 數(shù)據(jù)來源與處理
2. 變量指標(biāo)設(shè)計
四、實證分析
1. 描述性統(tǒng)計
2. 日內(nèi)投資者情緒對市場收益率的預(yù)測作用
3. 日內(nèi)情緒的預(yù)測作用在不同市場環(huán)境下的表現(xiàn)
4. 日內(nèi)情緒的預(yù)測效應(yīng)在極端市場環(huán)境中的表現(xiàn)
五、進一步研究
1. 隔夜投資者情緒的預(yù)測作用
2. 投資者情緒的“半日效應(yīng)”
3. 噪音交易對日內(nèi)情緒預(yù)測作用的影響
4. 內(nèi)生性問題的探討
六、穩(wěn)健性檢驗
1. 月份效應(yīng)和星期效應(yīng)
2. 滯后宏觀經(jīng)濟變量的影響
3. 1小時間隔的投資者情緒對日內(nèi)收益率的預(yù)測作用
七、研究結(jié)論與啟示
1. 研究結(jié)論
2. 啟示與政策建議
【參考文獻】:
期刊論文
[1]分析師能降低股價同步性嗎——基于研究報告文本分析的實證研究[J]. 伊志宏,楊圣之,陳欽源. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2019(01)
[2]基于微信文本挖掘的投資者情緒與股票市場表現(xiàn)[J]. 石善沖,朱穎楠,趙志剛,康凱立,熊熊. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2018(06)
[3]大數(shù)據(jù)情緒指數(shù)與經(jīng)濟學(xué)研究:現(xiàn)狀、問題與展望[J]. 黃燕芬,張超. 教學(xué)與研究. 2018(05)
[4]管理層討論與分析披露的信息含量與股價崩盤風(fēng)險——基于文本向量化方法的研究[J]. 孟慶斌,楊俊華,魯冰. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2017(12)
[5]中國股票網(wǎng)絡(luò)論壇的信息含量分析[J]. 段江嬌,劉紅忠,曾劍平. 金融研究. 2017(10)
[6]基于文本挖掘和百度指數(shù)的投資者情緒指數(shù)研究[J]. 孟雪井,孟祥蘭,胡楊洋. 宏觀經(jīng)濟研究. 2016(01)
[7]投資者情緒對股價的影響——基于AH股交叉上市股票的實證分析[J]. 陸靜,周媛. 中國管理科學(xué). 2015(11)
[8]投資者情緒對股票市場收益和波動的影響——基于開放式股票型基金資金凈流入的實證研究[J]. 王春. 中國管理科學(xué). 2014(09)
[9]高頻環(huán)境下股指期貨市場情緒沖擊效應(yīng)[J]. 謝軍,楊春鵬,閆偉. 系統(tǒng)工程. 2012(09)
[10]網(wǎng)絡(luò)討論、投資者情緒與IPO抑價[J]. 林振興. 山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報. 2011(02)
本文編號:3035072
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