我国股票市场的非理性投资行为研究
发布时间：2020-07-03 05:55
【摘要】：21世纪以来,我国的股票市场得到迅速发展,但是快速发展背后所带来的问题也逐渐显现。伴随着网络承载信息的数量不断加大,种类愈加复杂,股民不仅是信息的发布者、传播者也是信息的接收者,这就导致了股民的信息不对称现象的发生,进而影响投资者投资决策,并不可避免的导致投资者非理性行为的发生。由于投资者的行为对金融市场有着举足轻重的影响,使我们迫切需要理清投资者非理性行为与股票市场之间的关系。首先,通过网络数据抓取技术获取了主流财经论坛的文本数据,利用文本挖掘技术,对这些非结构化文本数据进行了系统的挖掘分析,对所抓取信息进行筛选与清理,并做分词处理。根据分词文本进行文本分类工作,主要采用五种分类模型进行比较,分别是朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归、随机森林以及Xgboost。进而构建了反映非理性投资行为的指数EII,并且根据分类结果数据计算EII指标数值。为了进行投资者非理性行为与股票市场关系的研究,将非理性投资行为指数EII加入到股票收益率模型中,对股票市场进行了特征分析,并由非理性投资行为指标与F-F四因子共同构建五因素模型,分析非理性投资行为与股票收益率的关系,发现投资者非理性行为的指数EII对中国股票市场存在着正向联动性,是影响股票市场收益率的系统性影响因素。文章主要结论如下:(1)通过五种分类模型进行比较,得出朴素贝叶斯方法最适合本文文本数据的分类方法。(2)通过投资者非理性行为指标的构建与股票市场特征性分析,发现沪深300指数与沪深300指数期货的收益趋势与非理性行为指标趋势一致均呈负向趋势。(3)通过构建五因素模型,结果显示投资者非理性行为是影响股票收益率的一个正向的系统性因素。
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51
【图文】：
在去除停用词之后，为了可以更加直观的观察到分词的结果，对分词之后的逡逑文本数据进行词云展示，分析出在文本数据中出现频率次数高的词语。本文运用逡逑Ｐｙｔｈｏｎ程序包ｗｏｒｄｃｌｏｕｄ生成词云图。图４－１为沪深３００指数期货分词文本的词逡逑云图，图４－２为沪深３００指数分词文本的词云图。逡逑ｒ．ｕ敏止盈空蒙差豆＾双…？二逡逑？邋ｎ梊二去涨，ｉｐ免！＾，－中巨，，真的，丁大於中国：■经佘逡逑—Ｉｐ：＇．期货一邋ｒ邋丨地声：：：轮逡逑斧\(独熊八；汁倍ｉｉ１＇：邋—』：夺，fB’ 一＇逦＾邋‘亡逡逑…旱憨化献莛a隹┰弧浚殄义铣鼍种梗看驫i商品：：鼓天，花逡逑：：一：４！邋Ｓ邋５轮啡菜…。Ｉ邋Ｇ调整亡驾５ｓ逡逑■邋；ｒ邋＾逡逑ｍ：邋：：１．苟人，隹屮库止损＇出局？二逡逑＾？大鳍独熊ｍ立．！．邋？：逦出避ＶｒＬｔｍ邋＝邋：邋‘邋冲报ｗ逡逑一，…—＾
本文编号：2739284
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51
【图文】：
在去除停用词之后，为了可以更加直观的观察到分词的结果，对分词之后的逡逑文本数据进行词云展示，分析出在文本数据中出现频率次数高的词语。本文运用逡逑Ｐｙｔｈｏｎ程序包ｗｏｒｄｃｌｏｕｄ生成词云图。图４－１为沪深３００指数期货分词文本的词逡逑云图，图４－２为沪深３００指数分词文本的词云图。逡逑ｒ．ｕ敏止盈空蒙差豆＾双…？二逡逑？邋ｎ梊二去涨，ｉｐ免！＾，－中巨，，真的，丁大於中国：■经佘逡逑—Ｉｐ：＇．期货一邋ｒ邋丨地声：：：轮逡逑斧\(独熊八；汁倍ｉｉ１＇：邋—』：夺，fB’ 一＇逦＾邋‘亡逡逑…旱憨化献莛a隹┰弧浚殄义铣鼍种梗看驫i商品：：鼓天，花逡逑：：一：４！邋Ｓ邋５轮啡菜…。Ｉ邋Ｇ调整亡驾５ｓ逡逑■邋；ｒ邋＾逡逑ｍ：邋：：１．苟人，隹屮库止损＇出局？二逡逑＾？大鳍独熊ｍ立．！．邋？：逦出避ＶｒＬｔｍ邋＝邋：邋‘邋冲报ｗ逡逑一，…—＾
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