【摘要】：基于擴展卡爾曼濾波(EKF)方法,首次構(gòu)造出過濾市場噪聲的投資者情緒指標,并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用向量自回歸模型分析我國投資者情緒指標與股票收益、股本規(guī)模等因素的經(jīng)驗關(guān)系,實證結(jié)果表明:(1)擴展卡爾曼濾波方法可以獲得一個更加清晰反映投資者情緒的狀態(tài)變量;(2)情緒的變化量比情緒指標本身具有更強的市場收益預(yù)測能力;(3)大規(guī)模公司股票的收益對投資者情緒的影響程度高于小規(guī)模公司股票,而投資者情緒對小規(guī)模公司股票的影響顯著高于大規(guī)模公司的股票,并且情緒波動能夠預(yù)測小規(guī)模股票的短期收益慣性和跨期收益反轉(zhuǎn)的特征,證明情緒波動是影響資產(chǎn)定價的重要主觀因素。
[Abstract]:Based on the extended Kalman filter (EKF) method, the investor sentiment index to filter the market noise is constructed for the first time, and the vector autoregressive model is applied to analyze the investor sentiment index and stock returns in China. Empirical results show that: (1) the extended Kalman filter method can obtain a state variable that reflects investor sentiment more clearly; (2) the change of emotion has stronger ability of predicting market returns than the index of emotion; (3) the effect of large scale company stock on investor sentiment is higher than that on small scale company stock, and investor sentiment has significantly higher influence on small company stock than on large scale company stock. And emotional volatility can predict the characteristics of short-term earnings inertia and intertemporal return reversal of small-scale stocks, which proves that emotional volatility is an important subjective factor affecting asset pricing.
【作者單位】： 沈陽農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院;東北大學工商管理學院;中科院沈陽自動化研究所機器人學國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(70871022) 教育部社科研究青年基金資助項目(12YJC790018)
【分類號】：F224;F832.48;F832.51

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2409654