【摘要】：股票市場(chǎng)作為資本市場(chǎng)的核心組成部分,通過(guò)為實(shí)體經(jīng)濟(jì)載體企業(yè)提供直接融資通道,從而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了重要支持功能。但是,中國(guó)股市呈現(xiàn)的投資者非理性情緒已成為常態(tài)特征,投資者非理性情緒將促使中國(guó)股市收益發(fā)生較大不確定性,這種不確定性將對(duì)中國(guó)股市的健康穩(wěn)定發(fā)展造成較大的負(fù)面影響,從而不利于中國(guó)股市對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資支持功能的發(fā)揮。此外,股市均態(tài)與極端態(tài)呈現(xiàn)的二元市場(chǎng)結(jié)構(gòu)已成中國(guó)股市運(yùn)行的常態(tài)特征。對(duì)此,探討二元市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下投資者情緒對(duì)中國(guó)股市收益波動(dòng)的影響問(wèn)題將具有一定的理論與現(xiàn)實(shí)意義。本文以投資者情緒為研究主題,首先改進(jìn)了篩選投資者情緒代理指標(biāo)的優(yōu)化方法,并比較分析三種方法構(gòu)建投資者情緒綜合指數(shù)的優(yōu)劣,從而達(dá)到較為準(zhǔn)確的度量投資者情緒的目的,這是研究投資者情緒最為關(guān)鍵的問(wèn)題。之后,通過(guò)構(gòu)建數(shù)理模型探討投資者情緒對(duì)股市收益波動(dòng)的影響機(jī)理,以此來(lái)提出實(shí)證研究的基本假設(shè)。在此基礎(chǔ)上,實(shí)證檢驗(yàn)二元市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下投資者情緒對(duì)股市收益波動(dòng)的影響。文章主要內(nèi)容和結(jié)論如下:一、基于修正的噪聲交易理論模型演繹投資者情緒對(duì)股市收益的影響機(jī)理。以DSSW噪聲交易模型為基礎(chǔ),通過(guò)調(diào)整股市投資者結(jié)構(gòu),增加賣空限制,并考慮基本面變動(dòng)引起的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),從而構(gòu)造一個(gè)更符合我國(guó)股票市場(chǎng)的噪聲交易模型。并基于修正后的噪聲交易模型演繹投資者情緒對(duì)股市收益波動(dòng)的影響機(jī)理。投資者情緒對(duì)股市收益波動(dòng)的影響具體表現(xiàn)為“持有更多效應(yīng)”、“價(jià)格壓力效應(yīng)”、“弗里德曼效應(yīng)”以及“創(chuàng)造空間效應(yīng)”四種效應(yīng),由此提出四個(gè)研究假設(shè)。二、構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)監(jiān)控體系,優(yōu)化篩選投資者情緒代理指標(biāo)。為了更精準(zhǔn)的跟蹤市場(chǎng)上投資者情緒的變化,選取了20個(gè)投資情緒代理指標(biāo),并選擇信息顆粒度更小、更高頻的380周的周頻數(shù)據(jù),按照不同類別分類構(gòu)成投資者情緒指標(biāo)監(jiān)控體系。針對(duì)目前投資者情緒代理指標(biāo)的選取較為主觀且沒(méi)有檢驗(yàn)所選擇的代理指標(biāo)是否合理的不足,改進(jìn)了篩選投資者情緒代理指標(biāo)的優(yōu)化方法,運(yùn)用此優(yōu)化方法最終確定適合構(gòu)造投資者情緒綜合測(cè)度指數(shù)的情緒代理指標(biāo)。三、基于不同方法構(gòu)建投資者情緒綜合測(cè)度指數(shù)�，F(xiàn)有研究大多是應(yīng)用主成分分析法構(gòu)建情緒綜合指數(shù)�？紤]到主成分析法所存在的局限性,本文分別基于PCA法、PLS法以及創(chuàng)新性使用了LASSO算法來(lái)構(gòu)建情緒綜合測(cè)度指數(shù)。并從合理性檢驗(yàn)、穩(wěn)健性檢驗(yàn)以及解釋能力檢驗(yàn)三個(gè)角度對(duì)三種方法所構(gòu)建的指數(shù)進(jìn)行對(duì)比,從而挑選出較為適合構(gòu)造情緒綜合測(cè)度指數(shù)的方法。實(shí)證發(fā)現(xiàn)LASSO法更適合構(gòu)建情緒綜合測(cè)度指數(shù),它的主要優(yōu)勢(shì)在于在擬合廣義線性模型的同時(shí)還可進(jìn)行變量篩選和復(fù)雜度調(diào)整,在降低模型復(fù)雜程度的同時(shí)最大限度的避免異常值的影響。四、基于OLS回歸法和分位數(shù)回歸法實(shí)證檢驗(yàn)二元市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下投資者情緒對(duì)股市收益波動(dòng)的影響所具體表現(xiàn)的效應(yīng)。分別實(shí)證檢驗(yàn)二元市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下投資者情緒對(duì)國(guó)內(nèi)股市收益波動(dòng)的影響,并對(duì)比分析中美股票市場(chǎng),以論證投資者情緒對(duì)股市的影響是否僅存在于新興市場(chǎng)中。研究發(fā)現(xiàn):均態(tài)市場(chǎng)環(huán)境下,中美兩國(guó)股市中均存在著“持有更多效應(yīng)”和“價(jià)格壓力效應(yīng)”。中國(guó)股市存在著明顯的“弗里德曼效應(yīng)”和“創(chuàng)造空間效應(yīng)”,美國(guó)股市則兩種效應(yīng)都不顯著。在極端市場(chǎng)環(huán)境下,中國(guó)股市中仍存在著明顯的“持有更多效應(yīng)”和“價(jià)格壓力效應(yīng)”,且“持有更多效應(yīng)”要強(qiáng)于“價(jià)格壓力效應(yīng)”。美國(guó)股市中的“持有更多效應(yīng)”與“價(jià)格壓力效應(yīng)”則并不明顯。而只有當(dāng)股市超額收益處于極低水平時(shí),中國(guó)股市才存在“弗里德曼效應(yīng)”。只有中國(guó)股市波動(dòng)較為平緩時(shí),悲觀的投資者情緒波動(dòng)對(duì)股市波動(dòng)有顯著的影響。而美國(guó)股市中始終不存在明顯的“弗里德曼效應(yīng)”和“創(chuàng)造空間效應(yīng)”。對(duì)比中美兩國(guó)的實(shí)證結(jié)果,相比于美國(guó)股市,中國(guó)股市對(duì)于噪聲交易者的情緒更為敏感。文章的主要?jiǎng)?chuàng)新之處體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:一、選取周頻率的代理指標(biāo)數(shù)據(jù),構(gòu)建投資者情緒監(jiān)控指標(biāo)體系;改進(jìn)了篩選情緒代理指標(biāo)的優(yōu)化方法,這對(duì)于選取代理指標(biāo)主觀且沒(méi)有剔除機(jī)制的現(xiàn)狀有所改善。從6個(gè)市場(chǎng)維度中挑選出相應(yīng)的20個(gè)周頻率情緒代理指標(biāo),構(gòu)建了投資者情緒指標(biāo)監(jiān)控體系,首次挑選了新財(cái)富最佳分析師指數(shù)作為主觀情緒指標(biāo)。改進(jìn)了篩選情緒代理變量的優(yōu)化方法,對(duì)于當(dāng)前選擇情緒代理指標(biāo)時(shí)主觀且沒(méi)有剔除機(jī)制的不足有所改善。二、基于LASSO回歸法構(gòu)建投資者情緒綜合測(cè)度指數(shù),在降低模型復(fù)雜程度的同時(shí)提高了投資者情緒綜合測(cè)度指數(shù)的精確度。LASSO算法能減少變量個(gè)數(shù)以降低模型復(fù)雜度的同時(shí)還能保證模型的解釋能力。實(shí)證對(duì)比發(fā)現(xiàn)相比于基于PCA和PLS法,基于LASSO回歸法構(gòu)建的情緒指數(shù)精確度更高,更能較為準(zhǔn)確的度量中國(guó)股市投資者情緒。三、基于分位數(shù)回歸法實(shí)證檢驗(yàn)了在不同分位點(diǎn)處投資者情緒對(duì)股市收益波動(dòng)影響,并對(duì)比分析投資者情緒對(duì)中美股市的影響差異。分別采用普通最小二乘法和分位數(shù)回歸法實(shí)證檢驗(yàn)二元市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下投資者情緒對(duì)股市收益波動(dòng)的影響。不僅考慮到分布中心的相互影響,還充分挖掘了變量上尾分布或下尾分布所包含的信息。相比美國(guó)股市,投資者情緒對(duì)中國(guó)股市收益波動(dòng)的影響更顯著。
【圖文】：

(1)績(jī)優(yōu)股指數(shù)與中證流通指數(shù)收盤價(jià)圖

(2)微利股指數(shù)與中證流通指數(shù)收盤價(jià)圖
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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1 阿榮;羅U，

本文編號(hào)：2685669