基于互联网数据挖掘的投资者情绪与股市收益统计研究

发布时间：2017-03-25 17:16

  本文关键词：基于互联网数据挖掘的投资者情绪与股市收益统计研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当前,微博、微信、贴吧等社交媒体充斥着整个互联网。在整个社交媒体中,个人既是信息发布者也是信息的传递者以及接受者。互联网从一个简单的信息发布平台进化成为社会化媒体交流平台。尤其是对我国股市而言,尽管自成立沪深两市以来一直保持飞速发展,股票交易技术也达到了国外发达国家的水平,但是在市场交易环境、交易机制以及政策监管方面仍需不断改进,具体表现在市场呈现非理性,“政策市”、“交易市”充斥着整个股市。社交媒体中关于股市信息鱼龙混杂,大量虚假负面信息广泛传播,汇集成为一种强大趋势乃至产生“羊群”效应,困扰着我国股市的健康发展。在2015年第十二届全国人民代表大会第三次会议上,李克强总理提出“互联网+”的新概念,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业相结合,将互联网技术的重要性提高到了一个新的战略高度。因此,如何更为准确的识别网络信息对股市收益的影响,厘清互联网信息与股市之间的关系,为政策提供依据,就显得意义十分重大。基于以上的研究背景,我们将互联网数据作为数据源量化投资者情绪,研究其对股市收益的影响。本篇文章作为应用经济学论文,遵循一般的提出问题、分析问题和解决问题的思路。通过对现有文献的梳理,发现主要存在两方面不足：一方面是理论方面不足,另一方面是在量化投资者情绪上并没有充分利用信息。针对第一个问题,本文整理发现,传统金融学对股市收益的影响因素分析较为成熟,但是对主观因素的考虑较少,而行为金融学理论可以弥补其不足,因此本文引入三因素模型弥补现有理论基础的不足。对于第二个问题,本文通过抓取股票论坛中的数据量化投资者情绪,将其引入模型,分析其对股市收益的影响程度。根据网络数据存在形式的不同可以分为文本型数据和数值型数据,由于中文语义复杂,个人在处理过程中难度较大,而现有的情绪分析软件在质量上参差不齐,难以保证分析的质量和效果,故摒弃现有的情感分析软件,自己编写爬虫程序爬取网络数据,进一步量化投资者情绪并作分析。本文主要的研究内容如下：首先进行对投资者情绪的定义和相关理论的阐述(包括已有文献的梳理和评价),其次研究投资者情绪与上证综指的成交量、收盘价、收益率之间的相关性,按照两两变量发生时间的不同分为同步、领先、滞后三类相关性研究。之后采用VAR建模分析投资者情绪与股市流动性之间的相关关系。最后上证50为例,首先建立传统三因素模型,之后加入投资者情绪建立扩展的三因素模型,对比两个模型得出结论。基于以上分析问题的思路,得到如下的结论：1.在投资者情绪与上证综指同步相关性研究上,投资者情绪与交易量存在一定的正相关关系,投资者情绪与收盘价存在反向相关关系,投资者情绪与收益率也存在负相关关系。投资者情绪与上证综合指数的超前与滞后相关关系研究上,投资者情绪对未来的股市收盘价有一定的预测作用,该指数要领先于股市收盘价；投资者情绪与股市交易量指标的结果与上面相反,投资者对未来股市股价发生预期变化时并没有立刻反应在成交量上面,该指标有一定的惯性和延迟性；从投资者情绪与收益率的超前与滞后时间看,两者的相关系数并没有发生大的变化。2.投资者情绪与股市上涨期以及下跌期的相关性研究,我们发现在上涨阶段与下跌阶段,投资者情绪与上证综合指数的收盘价负相关系数达到负最大值。相对于全年区间的秩相关系数,投资者情绪与股市交易量、收益率的值差异也较明显。3.投资者情绪与股市流动性相关分析的研究上,我们发现投资者情绪与上证综指以及深证成指非流动指标之间的因果关系是单向的,投资者情绪与非流动性指标存在负相关关系,即当投资者情绪高涨时,非流动指标值下降,也就是流动性增强。4.基于三因素模型,以上证50指数的50支成分股为研究对象,研究将投资者情绪引入三因素模型后该模型对股票收益率的解释能力是否出现显著提高。通过对比发现,在引入投资者情绪建立扩展的三因素模型后,发现每个组合模型的拟合优度都有所提高,模型的检验更显著,也有更多的系数通过了显著性检验,并且对趋势部分拟合明显改善,以投资者情绪为代表的“网络舆论信息”确实对股票价格有明显影响。股票价格的决定具有无法排除的主观性质,人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽视的作用。本文存在的特点可有以下三点：第一,在研究问题的切入点方面,基于互联网数据挖掘建立投资者情绪,分析网络舆情对股市的影响,为监管部门认识股价波动、把握舆论导向提供了一个值得借鉴的思路,同时也为相关研究提供新的思路。第二,在研究方法上,摒弃对情绪分析软件的依赖,基于R编写网络爬虫程序,形成自己的数据库,创造了采用论坛舆论量化投资者情绪的方法,为下一步的文本数据分析积累经验。第三,研究结论上,与相关的研究结论相比,本研究得出网络舆论信息对股票价格确实存在一定的预测价值,并且当股票处于上涨或是下跌幅度较大时,网络舆论预测作用显著。本文仍需进一步完善和改进的地方：首先,需要提高自己数据爬取的能力和效率,编写出能够自动抓取数据的爬虫软件,同时基于现在市场上情感软件的质量问题,开发出专门用于股市情感词分析的词典,这样就会提高分词以及情感分析的质量和效果。其次,在实证分析阶段,本文仍然立足于传统的FF模型分析投资者情绪对股市收益的影响,这种分析方法可以促进理论进一步研究,但是在对于指导投资者的具体投资上收效甚微。在下一步研究上,可以针对不同的股市板块开发相应的选股模型,发现股市涨跌的规律,建立收益率高于市场的股票组合,指导散户投资者进行理性投资,及时的避开股灾,保证预期收益。
【关键词】：互联网数据挖掘 投资者情绪 股市收益 流动性
【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4-7
• Abstract7-12
• 1 绪论12-17
• 1.1 背景12-14
• 1.2 研究意义14
• 1.3 研究内容和方法14-15
• 1.4 研究结构15-16
• 1.5 文章的特点及不足16-17
• 2 文献综述17-24
• 2.1 国内外文献回顾17-22
• 2.1.1 行为金融学中引入投资者情绪的理论研究17-18
• 2.1.2 传统度量投资者情绪方法的相关研究18-20
• 2.1.3 基于网络舆论量化投资者情绪的相关研究20-21
• 2.1.4 影响股票收益率的因素分析方法研究21-22
• 2.2 本章小结22-24
• 3 相关理论综述24-28
• 3.1 行为金融学24-25
• 3.2 投资者情绪的界定25-26
• 3.2.1 现有的一般定义25
• 3.2.2 情绪的拓展25-26
• 3.3 本文采用量化投资者情绪指标的选取理论分析26-28
• 4 基于互联网舆论构造投资者情绪指标28-35
• 4.1 数据爬取的实现28-31
• 4.1.1 选取数据源28-29
• 4.1.2 对理想论坛进行数据爬取29-31
• 4.2 指标选取及测度结果分析31-33
• 4.3 本章小结33-35
• 5 投资者情绪与大盘指数相关情况研究35-47
• 5.1 变量选择与定义35
• 5.2 上证指数基本情况分析35-38
• 5.3 投资者情绪与股票市场交易数据的相关性分析38-45
• 5.3.1 投资者情绪与上证综合指数的同步相关性研究39-41
• 5.3.2 投资者情绪与上证综合指数的超前与滞后相关关系研究41-42
• 5.3.3 投资者情绪与股市上涨期以及下跌期的相关性研究42-43
• 5.3.4 投资者情绪与上证指数交易量指标间的因果关系分析43-45
• 5.4 本章小结45-47
• 6 投资者情绪对股市流动性影响分析47-52
• 6.1 样本选择与变量定义48
• 6.2 对shld、szld以及Spr进行平稳性检验48-49
• 6.3 投资者情绪与股市流动性相关性研究49
• 6.4 投资者情绪与非流动性指标的因果关系分析49-51
• 6.5 本章小结51-52
• 7 投资者情绪对股票收益的影响分析：基于扩展的FF模型52-59
• 7.1 关于影响股票收益的实证分析52-54
• 7.1.1 样本选择与变量定义52-53
• 7.1.2 变量解释53-54
• 7.1.3 对数据按标准分组54
• 7.2 三因素模型视角下的股票收益影响因素分析54-56
• 7.3 投资者情绪对股市收益率的影响实证分析—基于扩展FF模型56-58
• 7.4 本章小结58-59
• 8 主要结论与展望59-62
• 8.1 本文主要结论59-60
• 8.2 本文研究存在的不足和展望60-62
• 参考文献62-65
• 后记65-66
• 致谢66-67
• 在读期间科研成果目录67

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  本文关键词：基于互联网数据挖掘的投资者情绪与股市收益统计研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：267535