股票市場存在噪聲交易。本文利用上證50指數2013年1月至2018年3月的月度數據,建立VAR模型,客觀揭示我國股市噪聲交易與市場波動之間的經驗關系。理論分析表明:噪聲交易者有其生存空間,噪聲交易中的投資者情緒與正反饋投資行為共同作用于股票市場,對股票市場價格波動產生影響。實證結果表明:噪聲交易與股票市場波動存在單向因果關系,噪聲交易對股票市場價格的沖擊較大,噪聲交易者越多,中國股市波動越強烈。 

【文章來源】：價格理論與實踐. 2019,(02)北大核心

【文章頁數】：4 頁

【部分圖文】：

方差分解圖

性檢驗。本文采用單位根方法進行檢驗，圖1所示的AR根圖顯示，所有特征值均落在單位圓內，故此VAR（3）模型是穩(wěn)定的，可以利用模型進行后續(xù)分析。2.Granger因果關系檢驗。Granger因果關系檢驗用以分析變量之間是否存在因果關系以及影響的方向。在5%的置信水平下，樣本區(qū)間內的噪聲交易是股市波動的格蘭杰原因，而股市波動不是噪聲交易的格蘭杰原因，二者之間存在單向因果關系。3.脈沖響應分析。VAR模型的系數僅反映一個局部動態(tài)關系，而脈沖響應函數能夠捕捉全面復雜的互動過程，反映各變量之間的動態(tài)影響路徑。如圖2所示，當噪聲交易對股市波動發(fā)出正向沖擊后，股價的波動隨著噪聲交易水平而變化，變量在6-7期后沖擊力度趨穩(wěn)，反映為市場對消息的影響達成共識，變量保持同向運動�？梢娫肼暯灰讻_擊對股票價格的影響較大，而且股市波動的響應持續(xù)時間較長。4.方差分解。方差分解可以進一步評價噪聲交易和股市波動變量對預測方差的貢獻度。圖3分別為兩個變量對其中一個變量方差的貢獻程度，自身變量對自己的方差度貢獻最大，位于最上端。左圖中，股市波動對噪聲序列的影響非常微圖3方差分解圖圖2脈沖響應函數表1Granger檢驗的結果注：當P<0.05時，拒絕原假設。圖1AR根圖投資者情緒與股票市場波動關系研究94

擊后，股價的波動隨著噪聲交易水平而變化，變量在6-7期后沖擊力度趨穩(wěn)，反映為市場對消息的影響達成共識，變量保持同向運動�？梢娫肼暯灰讻_擊對股票價格的影響較大，而且股市波動的響應持續(xù)時間較長。4.方差分解。方差分解可以進一步評價噪聲交易和股市波動變量對預測方差的貢獻度。圖3分別為兩個變量對其中一個變量方差的貢獻程度，自身變量對自己的方差度貢獻最大，位于最上端。左圖中，股市波動對噪聲序列的影響非常微圖3方差分解圖圖2脈沖響應函數表1Granger檢驗的結果注：當P<0.05時，拒絕原假設。圖1AR根圖投資者情緒與股票市場波動關系研究94

【參考文獻】：
期刊論文
[1]投資者情緒與滬深300指數波動的關系研究[J]. 張德容,余攀.  湖南工業(yè)大學學報(社會科學版). 2018(06)
[2]中國證券市場噪聲交易及模型修正研究[J]. 王儲.  科技經濟市場. 2018(11)
[3]網絡投資者情緒與股票市場價格關系研究——基于文本挖掘技術分析[J]. 孟志青,鄭國杰,趙韻雯.  價格理論與實踐. 2018(08)
[4]投資者情緒對股票價格波動的影響研究[J]. 陳健,曾世強.  價格理論與實踐. 2018(07)
[5]淺析我國證券市場噪聲交易現(xiàn)狀及對策[J]. 楊曉彤.  西部皮革. 2018(11)
[6]我國股票市場價格機制與資金配置效率研究[J]. 韓漢君,燕麟.  上海經濟研究. 2017(02)
[7]股票市場不完全信息交易與羊群效應變化趨勢的實證分析[J]. 戴淑庚,陸彬.  廣義虛擬經濟研究. 2016(04)
[8]投資者情緒對非理性波動的影響研究[J]. 王學超,陳偉忠,陳國文.  價格理論與實踐. 2015(09)

碩士論文
[1]中美證券市場噪聲交易的比較研究[D]. 王玥.西北農林科技大學 2016
[2]我國股市噪聲交易對收益率的影響分析[D]. 徐寅祥.福建師范大學 2015



本文編號：3316933