隨著大量金融異常現(xiàn)象和非理性行為的出現(xiàn),傳統(tǒng)金融學(xué)理論已經(jīng)不能做出合理解釋,學(xué)者們開始從新的角度解釋金融異�，F(xiàn)象,由此逐漸形成了行為金融理論。投資者情緒理論成為行為金融學(xué)的重要分支之一,而投資者情緒的測量問題一直是金融學(xué)研究的重點和難點之一,投資者情緒與股票收益之間的關(guān)系研究也是行是金融學(xué)研究的熱點。本文研究投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建以及其對股票市場收益的影響,對投資者投資股票市場的決策、相關(guān)監(jiān)管部門具有重要的現(xiàn)實參考意義。本文理論意義在于本文將最優(yōu)濾波方法融入到金融研究當(dāng)中,以濾波方法構(gòu)建投資者情緒指數(shù),對投資者情緒理論進行深入研究,對于投資者情緒理論的發(fā)展具有一定借鑒作用。本文對于投資者情緒指標(biāo)的選取,在眾多情緒代表變量中選取了具有代表性的四個代理變量,其中包括:新增投資者開戶數(shù)、換手率、IPO首日收益率、封閉式基金折價率等變量。本文在IPO首日收益率與封閉式基金折價率的數(shù)據(jù)處理中,采用了經(jīng)過偏度調(diào)整的boxplot方法去除異常值并比較其他去除異常值方法。為了使樣本數(shù)據(jù)時間連續(xù),擴大樣本范圍,采用了三次樣條插值方法補充大量缺失數(shù)據(jù)。對比其他文獻中的處理方法提出了新的思路可供參考,本文的方... 

【文章來源】：江西財經(jīng)大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1.緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究目標(biāo)及內(nèi)容
        1.2.1 研究目標(biāo)
        1.2.2 研究內(nèi)容
    1.3 研究方法
    1.4 難點問題與創(chuàng)新之處
        1.4.1 難點問題
        1.4.2 創(chuàng)新之處
2.國內(nèi)外研究綜述
    2.1 投資者情緒定義
    2.2 投資者情緒測量方法
    2.3 投資者情緒測量指標(biāo)
    2.4 本章小結(jié)
3.理論基礎(chǔ)
    3.1 投資者情緒相關(guān)理論基礎(chǔ)
        3.1.1 行為金融學(xué)理論
        3.1.2 認(rèn)知偏差與心理偏差
    3.2 EM算法原理及步驟
        3.2.1 EM算法原理
        3.2.2 EM算法步驟
    3.3 卡爾曼濾波理論
        3.3.1 卡爾曼濾波的一般形式
        3.3.2 建立狀態(tài)空間模型
    3.4 擴展卡爾曼濾波理論
        3.4.1 擴展卡爾曼濾波的一般形式
        3.4.2 建立狀態(tài)空間模型
    3.5 粒子濾波理論
        3.5.1 貝葉斯濾波
        3.5.2 貝葉斯重要性采樣
        3.5.3 序貫重要性采樣算法
        3.5.4 重要密度函數(shù)的選擇
        3.5.5 重采樣方法
    3.6 本章小結(jié)
4.投資者情緒指數(shù)構(gòu)建
    4.1 投資者情緒指標(biāo)變量選取與數(shù)據(jù)處理
        4.1.1 投資者情緒變量選取
        4.1.2 數(shù)據(jù)處理
        4.1.3 變量描述性統(tǒng)計
        4.1.4 投資者情緒變量的相關(guān)性
    4.2 卡爾曼濾波的情緒指數(shù)構(gòu)建
    4.3 擴展卡爾曼濾波的情緒指數(shù)構(gòu)建
    4.4 粒子濾波的情緒指數(shù)構(gòu)建
    4.5 剔除宏觀因素的投資者情緒指數(shù)構(gòu)建
    4.6 本章小結(jié)
5.投資者情緒與股票市場
    5.1 向量自回歸理論
    5.2 VAR模型的檢驗
        5.2.1 平穩(wěn)性檢驗
        5.2.2 Granger因果檢驗
    5.3 滯后階數(shù)的確定
    5.4 VAR模型參數(shù)估計
    5.5 脈沖響應(yīng)分析
    5.6 本章小結(jié)
6.結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 不足之處與展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]中國股市投資者情緒指數(shù)構(gòu)建與有效性檢驗[J]. 蔡志剛,賴明明.  金融發(fā)展研究. 2016(07)
[2]基于卡爾曼濾波的中國證券市場投資者情緒測度研究[J]. 魏星集,夏維力,孫彤彤.  未來與發(fā)展. 2016(04)
[3]股票市場投資者情緒度量研究[J]. 湯益成.  人才資源開發(fā). 2015(06)
[4]投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建研究——基于偏最小二乘法[J]. 王鎮(zhèn),郝剛.  金融理論與實踐. 2014(07)
[5]中國封閉式基金折價是投資者情緒的良好指標(biāo)嗎[J]. 劉雷.  貴州財經(jīng)大學(xué)學(xué)報. 2013(05)
[6]投資者情緒、主觀信念調(diào)整與市場波動[J]. 張宗新,王海亮.  金融研究. 2013(04)
[7]投資者情緒對股票橫截面收益的非對稱影響研究[J]. 陸江川,陳軍.  預(yù)測. 2012(05)
[8]投資者情緒指標(biāo)與股票市場——基于擴展卡爾曼濾波方法的研究[J]. 池麗旭,張廣勝,莊新田,宋大雷.  管理工程學(xué)報. 2012(03)
[9]行業(yè)分析師盈利預(yù)測偏差的新解釋[J]. 伍燕然,潘可,胡松明,江婕.  經(jīng)濟研究. 2012(04)
[10]投資者情緒與股票特征關(guān)系[J]. 宋澤芳,李元.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2012(01)

博士論文
[1]投資者情緒的統(tǒng)計測評及其應(yīng)用研究[D]. 崔亮.西南財經(jīng)大學(xué) 2013
[2]投資者情緒及其對股票市場收益的影響研究[D]. 高大良.湖南大學(xué) 2013
[3]音視頻聯(lián)合說話人定位與跟蹤方法研究[D]. 金乃高.大連理工大學(xué) 2008
[4]狀態(tài)空間模型理論與算法及其在金融計量中的應(yīng)用[D]. 陳學(xué)華.暨南大學(xué) 2007
[5]基于情緒的投資者行為研究[D]. 薛斐.復(fù)旦大學(xué) 2005

碩士論文
[1]中國投資者情緒指數(shù)的度量及其與股票市場收益互動關(guān)系研究[D]. 張杭赟.廣東外語外貿(mào)大學(xué) 2014



本文編號：3645458