社交媒体投资者关注、投资者情绪对中国股票市场的影响

发布时间：2018-01-14 20:39

  本文关键词：社交媒体投资者关注、投资者情绪对中国股票市场的影响　出处：《中央财经大学学报》2017年07期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：笔者基于优矿金融量化平台的股吧论坛用户评论数据、雪球网股民社交网络数据和财经新闻数据,分别构建股吧论坛投资者关注度、雪球网投资者关注度、新闻关注度和新闻情绪指数,并基于相关性分析和VAR模型探究这些社交媒体指标与沪深300指数的关系,分析这些不同来源的社交媒体指标对股市影响的差异性。研究结果表明,不同来源的投资者关注和投资者情绪对中国股票市场的影响是不同的。在散户比例较高的中国股票市场,代表个人投资者关注的股吧论坛投资者关注度和雪球网投资者关注度对股市的影响是大于代表机构投资者关注和看涨看跌情绪的新闻关注度和新闻情绪指数的。其中股吧论坛投资者关注度对股市的影响最大,新闻情绪指数和股市的关系不大。并且个人投资者关注的变动领先于股价的变动,股价的变动领先于新闻关注和新闻情绪指数的变动。
[Abstract]:The author based on the excellent mining financial quantification platform of the stock bar forum user comments data, snowball net investors social network data and financial news data, respectively build stock bar forum investor attention, snowball network investor attention. Based on the correlation analysis and VAR model, the relationship between these social media indicators and the CSI 300 index is explored. The differences of the influence of these social media indicators on the stock market are analyzed. Different sources of investor concern and investor sentiment on China's stock market are different. In the Chinese stock market with a high proportion of retail investors. On behalf of individual investors, the impact of forum investors' attention and snowball investors' attention on the stock market is greater than the news attention and news sentiment index, which represents institutional investors' concern and bullish bearish sentiment. Among them the stock bar forum investor attention to the stock market is the biggest impact. The news sentiment index has little to do with the stock market. And individual investors are looking at changes ahead of stock price movements, with stock prices moving ahead of news concerns and news sentiment indices.
【作者单位】： 中国科学院大学经济与管理学院;中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室;中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心;中国科学院大学中丹学院;
【基金】：国家自然科学基金项目“面向管理决策的非结构化大数据分析方法与关键技术”(项目编号:91546201);“大数据环境下的管理决策创新研究”(项目编号:71331005);“最优化数据挖掘的商业智能方法以及在金融与银行管理中的应用”(项目编号:71110107026);“基于耗散股票系统理论模型的中国股票市场演化分析”(项目编号:71501175);“领域知识驱动下的金融数据流异常模式研究”(项目编号:71401188)
【分类号】：B842.6;F832.51
【正文快照】： 一、引言 传统的股票市场分析预测研究多是基于历史数据、财务指标等结构化数据(卢琦泽等,2010[1])。随着互联网技术的普遍应用,尤其是大数据信息的诞生,投资者获取股票市场信息的渠道更加广泛、表达观点的平台也更加多样。随着越来越多的投资者在互联网社交媒体上获取信息和

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