投资者情绪对股市收益率的影响研究

发布时间：2017-06-18 21:13

  本文关键词：投资者情绪对股市收益率的影响研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当前随着央行的多次降息,我国名义利率已经低于通货膨胀率,实质上进入负利率时代,负利率叠加通货膨胀预期,推动越来越多的资金向高风险、高收益的股票市场转移。虽然按市值计算,我国股票市场已经成为全球第二大市场,但仍是一个不成熟的新兴市场。2015年股市的快速上涨、快速下跌,2016年初股市的多次熔断对广大投资者来说记忆犹新。这些非理性的大幅波动传统金融学理论并不能完全解释,所以本文基于行为金融学的视角,研究投资者情绪对我国股票市场的影响。研究投资者情绪对股市收益率的影响,一个难以避免的问题就是选择合适的指标来度量投资者情绪。虽然投资者情绪是客观存在的,但是却无法直接观测,这给寻找合适的度量指标带来了一定障碍。论文首先基于Baker和Wurgler的主成分分析法构建了投资者情绪,并与国泰君安证券公司发布的“个人投资者投资景气指数”进行了对比,以验证论文构建的投资者情绪的有效性。另外鉴于投资者情绪是无法观察的特性,论文引进了状态空间模型来构建新的投资者情绪综合指标,并与主成分析法构建的投资者情绪进行对比。然后论文利用上面主成分构建的投资者情绪,基于四因子模型探索投资者情绪对不同风格指数收益率的影响,实证结果表明：投资者情绪对大盘指数不存在统计显著性影响,但是对中盘指数与小盘指数存在统计上显著的负向影响。接下来,论文建立了变系数四因子模型来深入研究投资者情绪对股市收益率的动态影响,得出随着我国证券市场制度的不断完善,投资者的专业水平不断提高,投资者情绪对股市收益率的影响正在逐步减弱。其后论文利用马尔科夫区制转移模型把我国股市分为高波动区制与低波动区制,研究投资者情绪在不同区制对股市收益率的非对称影响,实证结果表明：投资者情绪在高波动区制对股市收益率有着显著的影响,而在低波动区制不存在显著的影响。最后,本文进一步利用状态空间模型建立的投资者情绪对上述实证结论进行了验证,发现实证结果具有一致性。本文可能的创新之处在于建立了变系数模型来探索投资者情绪对股市收益率的动态影响,相比静态影响分析,变系数模型能够更加细致的观察情绪对股市收益率的影响。基于我国股票市场是一个中小投资者占主体的市场,相关套利机制还不完善,本文在行为金融学的理论框架内开展投资者情绪的研究,探索其对股票市场的影响,这有助于中小投资者理解股市的运行规律,学会理性投资,合理投资,充分享受股市带来的增值收益。同时有助于证券市场监管部门了解我国股票市场投资者的情绪变化及其影响,能够更加有针对性的出台相关政策,引导市场走向成熟。
【关键词】：投资者情绪 行为金融 马尔科夫区制转移模型 状态空间模型
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1. 引言10-15
• 1.1 研究背景及其意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-12
• 1.1.2 研究意义12
• 1.2 研究思路12-13
• 1.3 论文特色之处13
• 1.4 论文基本架构13-15
• 2. 文献综述15-27
• 2.1 投资者情绪的理论研究15-19
• 2.1.1 投资者情绪的定义15-16
• 2.1.2 投资者情绪相关理论模型研究16-19
• 2.2 投资者情绪度量指标19-23
• 2.2.1 投资者情绪直接指标19-21
• 2.2.2 投资者情绪间接指标21-23
• 2.2.3 投资者情绪综合指标23
• 2.3 投资者情绪对股票收益的实证研究23-25
• 2.4 文献研究小结25-27
• 3. 投资者情绪指数构建27-40
• 3.1 投资者情绪原始指标选择27-29
• 3.2 数据选择及描述性统计29-31
• 3.3 主成分分析方法31-32
• 3.4 主成分分析方法构建投资者情绪32-35
• 3.5 状态空间模型构建投资者情绪综合指标35-40
• 3.5.1 状态空间模型介绍35-36
• 3.5.2 卡尔曼滤波36-38
• 3.5.3 状态空间模型建立38-40
• 4. 投资者情绪对股市收益率的影响40-59
• 4.1 基于Fama-French三因子模型的投资者情绪对股市收益率研究40-46
• 4.2 基于状态空间模型的变系数多因子模型46-48
• 4.2.1 变系数状态空间模型(Time-varying Parameter Model)建立46-48
• 4.3 股市不同周期,投资者情绪对股市收益率影响48-56
• 4.3.1 股市周期研究简述48-50
• 4.3.2 马尔科夫区制转移模型介绍及推导50-52
• 4.3.3 马尔科夫区制模型建立与实证52-56
• 4.4 模型的稳定性检验56-59
• 5. 研究结论与政策建议59-63
• 5.1 研究结论59-60
• 5.2 本文研究不足及展望60-61
• 5.3 政策建议61-63
• 参考文献63-67
• 致谢67

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