本文關(guān)鍵詞：基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的投資者情緒與股市收益統(tǒng)計(jì)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當(dāng)前,微博、微信、貼吧等社交媒體充斥著整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)。在整個(gè)社交媒體中,個(gè)人既是信息發(fā)布者也是信息的傳遞者以及接受者�；ヂ�(lián)網(wǎng)從一個(gè)簡(jiǎn)單的信息發(fā)布平臺(tái)進(jìn)化成為社會(huì)化媒體交流平臺(tái)。尤其是對(duì)我國(guó)股市而言,盡管自成立滬深兩市以來(lái)一直保持飛速發(fā)展,股票交易技術(shù)也達(dá)到了國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家的水平,但是在市場(chǎng)交易環(huán)境、交易機(jī)制以及政策監(jiān)管方面仍需不斷改進(jìn),具體表現(xiàn)在市場(chǎng)呈現(xiàn)非理性,“政策市”、“交易市”充斥著整個(gè)股市。社交媒體中關(guān)于股市信息魚(yú)龍混雜,大量虛假負(fù)面信息廣泛傳播,匯集成為一種強(qiáng)大趨勢(shì)乃至產(chǎn)生“羊群”效應(yīng),困擾著我國(guó)股市的健康發(fā)展。在2015年第十二屆全國(guó)人民代表大會(huì)第三次會(huì)議上,李克強(qiáng)總理提出“互聯(lián)網(wǎng)+”的新概念,推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等與現(xiàn)代制造業(yè)相結(jié)合,將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的重要性提高到了一個(gè)新的戰(zhàn)略高度。因此,如何更為準(zhǔn)確的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)股市收益的影響,厘清互聯(lián)網(wǎng)信息與股市之間的關(guān)系,為政策提供依據(jù),就顯得意義十分重大�；谝陨系难芯勘尘�,我們將互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源量化投資者情緒,研究其對(duì)股市收益的影響。本篇文章作為應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)論文,遵循一般的提出問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的思路。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理,發(fā)現(xiàn)主要存在兩方面不足：一方面是理論方面不足,另一方面是在量化投資者情緒上并沒(méi)有充分利用信息。針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題,本文整理發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)金融學(xué)對(duì)股市收益的影響因素分析較為成熟,但是對(duì)主觀(guān)因素的考慮較少,而行為金融學(xué)理論可以彌補(bǔ)其不足,因此本文引入三因素模型彌補(bǔ)現(xiàn)有理論基礎(chǔ)的不足。對(duì)于第二個(gè)問(wèn)題,本文通過(guò)抓取股票論壇中的數(shù)據(jù)量化投資者情緒,將其引入模型,分析其對(duì)股市收益的影響程度。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存在形式的不同可以分為文本型數(shù)據(jù)和數(shù)值型數(shù)據(jù),由于中文語(yǔ)義復(fù)雜,個(gè)人在處理過(guò)程中難度較大,而現(xiàn)有的情緒分析軟件在質(zhì)量上參差不齊,難以保證分析的質(zhì)量和效果,故摒棄現(xiàn)有的情感分析軟件,自己編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序爬取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),進(jìn)一步量化投資者情緒并作分析。本文主要的研究?jī)?nèi)容如下：首先進(jìn)行對(duì)投資者情緒的定義和相關(guān)理論的闡述(包括已有文獻(xiàn)的梳理和評(píng)價(jià)),其次研究投資者情緒與上證綜指的成交量、收盤(pán)價(jià)、收益率之間的相關(guān)性,按照兩兩變量發(fā)生時(shí)間的不同分為同步、領(lǐng)先、滯后三類(lèi)相關(guān)性研究。之后采用VAR建模分析投資者情緒與股市流動(dòng)性之間的相關(guān)關(guān)系。最后上證50為例,首先建立傳統(tǒng)三因素模型,之后加入投資者情緒建立擴(kuò)展的三因素模型,對(duì)比兩個(gè)模型得出結(jié)論�；谝陨戏治鰡�(wèn)題的思路,得到如下的結(jié)論：1.在投資者情緒與上證綜指同步相關(guān)性研究上,投資者情緒與交易量存在一定的正相關(guān)關(guān)系,投資者情緒與收盤(pán)價(jià)存在反向相關(guān)關(guān)系,投資者情緒與收益率也存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。投資者情緒與上證綜合指數(shù)的超前與滯后相關(guān)關(guān)系研究上,投資者情緒對(duì)未來(lái)的股市收盤(pán)價(jià)有一定的預(yù)測(cè)作用,該指數(shù)要領(lǐng)先于股市收盤(pán)價(jià)；投資者情緒與股市交易量指標(biāo)的結(jié)果與上面相反,投資者對(duì)未來(lái)股市股價(jià)發(fā)生預(yù)期變化時(shí)并沒(méi)有立刻反應(yīng)在成交量上面,該指標(biāo)有一定的慣性和延遲性；從投資者情緒與收益率的超前與滯后時(shí)間看,兩者的相關(guān)系數(shù)并沒(méi)有發(fā)生大的變化。2.投資者情緒與股市上漲期以及下跌期的相關(guān)性研究,我們發(fā)現(xiàn)在上漲階段與下跌階段,投資者情緒與上證綜合指數(shù)的收盤(pán)價(jià)負(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)到負(fù)最大值。相對(duì)于全年區(qū)間的秩相關(guān)系數(shù),投資者情緒與股市交易量、收益率的值差異也較明顯。3.投資者情緒與股市流動(dòng)性相關(guān)分析的研究上,我們發(fā)現(xiàn)投資者情緒與上證綜指以及深證成指非流動(dòng)指標(biāo)之間的因果關(guān)系是單向的,投資者情緒與非流動(dòng)性指標(biāo)存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,即當(dāng)投資者情緒高漲時(shí),非流動(dòng)指標(biāo)值下降,也就是流動(dòng)性增強(qiáng)。4.基于三因素模型,以上證50指數(shù)的50支成分股為研究對(duì)象,研究將投資者情緒引入三因素模型后該模型對(duì)股票收益率的解釋能力是否出現(xiàn)顯著提高。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn),在引入投資者情緒建立擴(kuò)展的三因素模型后,發(fā)現(xiàn)每個(gè)組合模型的擬合優(yōu)度都有所提高,模型的檢驗(yàn)更顯著,也有更多的系數(shù)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),并且對(duì)趨勢(shì)部分?jǐn)M合明顯改善,以投資者情緒為代表的“網(wǎng)絡(luò)輿論信息”確實(shí)對(duì)股票價(jià)格有明顯影響。股票價(jià)格的決定具有無(wú)法排除的主觀(guān)性質(zhì),人的行為、心理感受等主觀(guān)因素在金融投資決策中起著不可忽視的作用。本文存在的特點(diǎn)可有以下三點(diǎn)：第一,在研究問(wèn)題的切入點(diǎn)方面,基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘建立投資者情緒,分析網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)股市的影響,為監(jiān)管部門(mén)認(rèn)識(shí)股價(jià)波動(dòng)、把握輿論導(dǎo)向提供了一個(gè)值得借鑒的思路,同時(shí)也為相關(guān)研究提供新的思路。第二,在研究方法上,摒棄對(duì)情緒分析軟件的依賴(lài),基于R編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序,形成自己的數(shù)據(jù)庫(kù),創(chuàng)造了采用論壇輿論量化投資者情緒的方法,為下一步的文本數(shù)據(jù)分析積累經(jīng)驗(yàn)。第三,研究結(jié)論上,與相關(guān)的研究結(jié)論相比,本研究得出網(wǎng)絡(luò)輿論信息對(duì)股票價(jià)格確實(shí)存在一定的預(yù)測(cè)價(jià)值,并且當(dāng)股票處于上漲或是下跌幅度較大時(shí),網(wǎng)絡(luò)輿論預(yù)測(cè)作用顯著。本文仍需進(jìn)一步完善和改進(jìn)的地方：首先,需要提高自己數(shù)據(jù)爬取的能力和效率,編寫(xiě)出能夠自動(dòng)抓取數(shù)據(jù)的爬蟲(chóng)軟件,同時(shí)基于現(xiàn)在市場(chǎng)上情感軟件的質(zhì)量問(wèn)題,開(kāi)發(fā)出專(zhuān)門(mén)用于股市情感詞分析的詞典,這樣就會(huì)提高分詞以及情感分析的質(zhì)量和效果。其次,在實(shí)證分析階段,本文仍然立足于傳統(tǒng)的FF模型分析投資者情緒對(duì)股市收益的影響,這種分析方法可以促進(jìn)理論進(jìn)一步研究,但是在對(duì)于指導(dǎo)投資者的具體投資上收效甚微。在下一步研究上,可以針對(duì)不同的股市板塊開(kāi)發(fā)相應(yīng)的選股模型,發(fā)現(xiàn)股市漲跌的規(guī)律,建立收益率高于市場(chǎng)的股票組合,指導(dǎo)散戶(hù)投資者進(jìn)行理性投資,及時(shí)的避開(kāi)股災(zāi),保證預(yù)期收益。
【關(guān)鍵詞】：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘 投資者情緒 股市收益 流動(dòng)性
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51
【目錄】：

• 摘要4-7
• Abstract7-12
• 1 緒論12-17
• 1.1 背景12-14
• 1.2 研究意義14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和方法14-15
• 1.4 研究結(jié)構(gòu)15-16
• 1.5 文章的特點(diǎn)及不足16-17
• 2 文獻(xiàn)綜述17-24
• 2.1 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)回顧17-22
• 2.1.1 行為金融學(xué)中引入投資者情緒的理論研究17-18
• 2.1.2 傳統(tǒng)度量投資者情緒方法的相關(guān)研究18-20
• 2.1.3 基于網(wǎng)絡(luò)輿論量化投資者情緒的相關(guān)研究20-21
• 2.1.4 影響股票收益率的因素分析方法研究21-22
• 2.2 本章小結(jié)22-24
• 3 相關(guān)理論綜述24-28
• 3.1 行為金融學(xué)24-25
• 3.2 投資者情緒的界定25-26
• 3.2.1 現(xiàn)有的一般定義25
• 3.2.2 情緒的拓展25-26
• 3.3 本文采用量化投資者情緒指標(biāo)的選取理論分析26-28
• 4 基于互聯(lián)網(wǎng)輿論構(gòu)造投資者情緒指標(biāo)28-35
• 4.1 數(shù)據(jù)爬取的實(shí)現(xiàn)28-31
• 4.1.1 選取數(shù)據(jù)源28-29
• 4.1.2 對(duì)理想論壇進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取29-31
• 4.2 指標(biāo)選取及測(cè)度結(jié)果分析31-33
• 4.3 本章小結(jié)33-35
• 5 投資者情緒與大盤(pán)指數(shù)相關(guān)情況研究35-47
• 5.1 變量選擇與定義35
• 5.2 上證指數(shù)基本情況分析35-38
• 5.3 投資者情緒與股票市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析38-45
• 5.3.1 投資者情緒與上證綜合指數(shù)的同步相關(guān)性研究39-41
• 5.3.2 投資者情緒與上證綜合指數(shù)的超前與滯后相關(guān)關(guān)系研究41-42
• 5.3.3 投資者情緒與股市上漲期以及下跌期的相關(guān)性研究42-43
• 5.3.4 投資者情緒與上證指數(shù)交易量指標(biāo)間的因果關(guān)系分析43-45
• 5.4 本章小結(jié)45-47
• 6 投資者情緒對(duì)股市流動(dòng)性影響分析47-52
• 6.1 樣本選擇與變量定義48
• 6.2 對(duì)shld、szld以及Spr進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)48-49
• 6.3 投資者情緒與股市流動(dòng)性相關(guān)性研究49
• 6.4 投資者情緒與非流動(dòng)性指標(biāo)的因果關(guān)系分析49-51
• 6.5 本章小結(jié)51-52
• 7 投資者情緒對(duì)股票收益的影響分析：基于擴(kuò)展的FF模型52-59
• 7.1 關(guān)于影響股票收益的實(shí)證分析52-54
• 7.1.1 樣本選擇與變量定義52-53
• 7.1.2 變量解釋53-54
• 7.1.3 對(duì)數(shù)據(jù)按標(biāo)準(zhǔn)分組54
• 7.2 三因素模型視角下的股票收益影響因素分析54-56
• 7.3 投資者情緒對(duì)股市收益率的影響實(shí)證分析—基于擴(kuò)展FF模型56-58
• 7.4 本章小結(jié)58-59
• 8 主要結(jié)論與展望59-62
• 8.1 本文主要結(jié)論59-60
• 8.2 本文研究存在的不足和展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 后記65-66
• 致謝66-67
• 在讀期間科研成果目錄67

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本文編號(hào)：267535