投资者情绪与沪深300指数关系研究

发布时间：2020-03-18 19:37

【摘要】：随着国民收入的不断提高,手头的剩余资本逐渐增加,有必要扩大投资渠道,以维持和增加财富的价值。股市为群众提供了一个合理的投资平台。行为金融学理论在解释股市方面发挥着越来越重要的作用。大量的实证研究表明,投资者情绪与股市之间存在关联。但是,结论并不统一。迄今为止,行为金融理论还没有形成统一的理论体系。在此背景下,研究投资者情绪与沪深300指数之间的关系和影响,具有重要的理论和现实意义。本文通过梳理国内外相关文献,界定了投资者情绪的概念,分析了各种情绪指标的优缺点。基于2012年1月至2017年12月沪深股市的月度数据,运用主成分分析法构建投资者情绪复合指标。首先,分析指标“提前”与“滞后”对指标期数选取的影响,进而分析宏观经济因素以及提取主成分数量对复合指标精度的影响,优化了投资者情绪指标构建的处理程序。其次,运用EG两步法、误差修正模型检验投资者情绪与沪深300指数的长期和短期均衡关系。在此基础上,运用VAR模型、脉冲效应函数、方差分解对投资者情绪与沪深300指数的动态关系进行实证分析。研究表明:选择当期和未剔除宏观经济影响的指标构建投资者情绪复合指标精度最高;提取特征值大于1的主成分满足指标准确性要求;投资者情绪与沪深300指数显著正相关,在长短期内保持均衡关系,即使两者在短期内存在偏离,也可以反向修正重归均衡状态;投资者情绪的变化对指数价格的变化是消极的,指数价格变化对投资者情绪变化的影响是积极的,并且指数价格变化是引起投资者情绪变化的格兰杰原因。最后,本文提出完善信息披露机制,优化证券市场投资者结构,建立投资者情绪预警机制等措施和建议,确保股票市场稳定健康发展。
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研究框架

31图 3-1 因子碎石图同时，从图3-1的因子碎石图中可以看出，前两个成分的特征值大于1，碎石图特征值下降迅速，而后第3-6个成分特征值小于1，，特征值呈缓慢下降趋势。（2）投资者情绪指标构建与分析首先展示选取前2个主成分构建复合指标的计算过程。表 3-7 成分载荷矩阵系数变量成份FAC1 FAC2TURN 0.891 -0.390NIA 0.929 -0.094PE 0.949 0.063VOL 0.955 -0.195FUND 0.665 0.381CCI 0.360 0.860注：FAC1、FAC2为公共因子。由表3-7的成分载荷矩阵可知，公共因子FAC1高负荷指数为TURN、PE、VOL、FUND，共同因子FAC2高负荷指数为CCI。系数矩阵计算公式如下:1 0.891 0.929 0.9490
【学位授予单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51

【参考文献】

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本文编号：2589098