投资者高频情绪对股票日内收益率的预测作用

发布时间：2021-02-15 15:14

　　利用数据挖掘手段从网络平台信息提取投资者情绪不仅增加了高频情绪数据的可得性,也有助于深入分析情绪与股票市场运行的互动关系。本文抓取上证指数股吧的实时发帖,通过文本语义分析构建了投资者日内高频情绪指标,并研究了其对股市盘中收益的预测效应。研究发现,中国股票市场的日内投资者情绪能正向预测股票市场运行,这种预测作用下午交易时段表现得更显著;尽管投资者情绪的预测作用独立于收益率自身的盘中动量效应,但在显著性程度上较前期收益率和波动水平要弱;牛市中投资者情绪对日内收益率的预测作用强于滞后收益率等变量,熊市则相反,但在暴涨或暴跌的极端市场环境中,情绪对日内收益率的影响程度相较于滞后收益率等变量更为显著;隔夜投资者情绪的释放会显著影响次日上午的市场收益率,但存在时滞性;午间休市期间的投资者情绪会与上午收益率一起正向影响下午的市场表现;进一步看,噪音交易是投资者情绪影响股票收益率的重要驱动力量。在考虑了月份效应、星期效应以及宏观经济变量的影响后结果仍然稳健。这些结论有助于从更高频率视角深入理解股市中情绪效应的特征及机理。 

【文章来源】：中国工业经济. 2019,(08)北大核心CSSCI

【文章页数】：19 页

【文章目录】：
一、引言
二、文献评述与研究思路
    1. 投资者情绪度量
    2. 股票收益率的日内效应
    3. 研究思路与框架
三、数据处理与研究设计
    1. 数据来源与处理
    2. 变量指标设计
四、实证分析
    1. 描述性统计
    2. 日内投资者情绪对市场收益率的预测作用
    3. 日内情绪的预测作用在不同市场环境下的表现
    4. 日内情绪的预测效应在极端市场环境中的表现
五、进一步研究
    1. 隔夜投资者情绪的预测作用
    2. 投资者情绪的“半日效应”
    3. 噪音交易对日内情绪预测作用的影响
    4. 内生性问题的探讨
六、稳健性检验
    1. 月份效应和星期效应
    2. 滞后宏观经济变量的影响
    3. 1小时间隔的投资者情绪对日内收益率的预测作用
七、研究结论与启示
    1. 研究结论
    2. 启示与政策建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]分析师能降低股价同步性吗——基于研究报告文本分析的实证研究[J]. 伊志宏,杨圣之,陈钦源.  中国工业经济. 2019(01)
[2]基于微信文本挖掘的投资者情绪与股票市场表现[J]. 石善冲,朱颖楠,赵志刚,康凯立,熊熊.  系统工程理论与实践. 2018(06)
[3]大数据情绪指数与经济学研究:现状、问题与展望[J]. 黄燕芬,张超.  教学与研究. 2018(05)
[4]管理层讨论与分析披露的信息含量与股价崩盘风险——基于文本向量化方法的研究[J]. 孟庆斌,杨俊华,鲁冰.  中国工业经济. 2017(12)
[5]中国股票网络论坛的信息含量分析[J]. 段江娇,刘红忠,曾剑平.  金融研究. 2017(10)
[6]基于文本挖掘和百度指数的投资者情绪指数研究[J]. 孟雪井,孟祥兰,胡杨洋.  宏观经济研究. 2016(01)
[7]投资者情绪对股价的影响——基于AH股交叉上市股票的实证分析[J]. 陆静,周媛.  中国管理科学. 2015(11)
[8]投资者情绪对股票市场收益和波动的影响——基于开放式股票型基金资金净流入的实证研究[J]. 王春.  中国管理科学. 2014(09)
[9]高频环境下股指期货市场情绪冲击效应[J]. 谢军,杨春鹏,闫伟.  系统工程. 2012(09)
[10]网络讨论、投资者情绪与IPO抑价[J]. 林振兴.  山西财经大学学报. 2011(02)



本文编号：3035072