投资者情绪指标与股票市

发布时间：2019-01-16 08:40

【摘要】：基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,首次构造出过滤市场噪声的投资者情绪指标,并在此基础上应用向量自回归模型分析我国投资者情绪指标与股票收益、股本规模等因素的经验关系,实证结果表明:(1)扩展卡尔曼滤波方法可以获得一个更加清晰反映投资者情绪的状态变量;(2)情绪的变化量比情绪指标本身具有更强的市场收益预测能力;(3)大规模公司股票的收益对投资者情绪的影响程度高于小规模公司股票,而投资者情绪对小规模公司股票的影响显著高于大规模公司的股票,并且情绪波动能够预测小规模股票的短期收益惯性和跨期收益反转的特征,证明情绪波动是影响资产定价的重要主观因素。
[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.
【作者单位】： 沈阳农业大学经济管理学院;东北大学工商管理学院;中科院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70871022) 教育部社科研究青年基金资助项目(12YJC790018)
【分类号】：F224;F832.48;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2409654