沪港通下的内地A股投资者行为研究

发布时间：2017-05-12 16:15

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【摘要】：2014年对于中国资本市场的投资者来说，最热门的话题当属“沪港通”了。2014年4月博鳌论坛开始，“沪港通”便出现在大家的视野中，随后香港证券交易所和上海证券交易所出台了一系列相关的政策文件。在经过多次的仿真测试后，2014年11月17日，期盼已久的“沪港通”终于面世了。 中国内地证券市场尚不成熟、投资者投资行为存在不完全理性的特征，在新形势下研究投资者的投资行为对投资者加强自身认识、应对可能发生的投资风险具有重要意义；对深化资本市场改革具备重要的指导意义。行为金融学与传统金融学理论不同，它结合了金融学、社会学、心理学等学科理论，是当今金融学界的研究热点。行为金融学认为投资者在决策时是非理性的，投资行为不仅受证券市场的客观因素影响，还取决于投资者的主观情绪。 本文则以行为金融学为理论研究基础，重点研究了沪港通背景下中国内地A股市场上的投资者行为。首先，通过内地A股市场上的股价、交易量等情况分析了沪港通对内地A股市场的影响，发现伴随沪港通的正式开启，内地A股市场迎来了升势，股市交易也开始活跃。于是，本文进一步通过事件分析法，研究沪港通这一重要利好事件的前后一段时期内投资者的异常交易行为，并进一步分析投资者对于事件的反应。重点分析了在“沪港通”背景下交易量和换手率的异常变动情况。结果证明，沪港通对内地A股的利好现象明显，投资者在事件发生当期表现出交易懒惰和反应不足，，而在事件发生后表现出过度自信和反应过度的行为特征。 其次，对沪港通背景下投资者情绪与股市波动进行了实证研究。在选择投资者情绪指标时，本文借鉴了前人研究结果，在考虑当前实际情况的背景下，选择在上海证券市场上新开证券账户数作为衡量投资者情绪的指标。在通过序列平稳性检验的基础上，本文构建了关于投资者情绪与股指波动率的VAR（向量自回归）模型，并且分别对上证大盘、中盘、小盘股的股指波动率进行了模型构建。结果表明，投资者情绪与股票波动率之间存在着正向的相互影响反馈机制，投资者情绪对大盘股波动的依赖更大。进一步通过格兰杰因果检验，证明了股票的波动率是影响投资者情绪的原因，尤其在沪港通背景下，大盘、中盘股的波动率对投资者情绪影响更大；而股市波动率对投资者情绪的冲击反应则缺乏敏感。最后通过脉冲响应分析发现大盘股的波动率对投资者短期情绪具有一定的预测作用。 在沪港通背景下的证券市场开放性增强，大量国际资金和经验丰富的国际投资者涌入中国内地A股市场，对内地A股市场的投资环境以及投资者投资理念的转变都带来不小的影响。新环境下的投资者整体情绪不再阴晴不定、敏感多变而是依赖与股市波动（尤其是大盘股）做相应理性分析采取相对理性的投资行为。这也与本文的研究结果相一致。 通过本文的研究，一方面投资者可以加强市场认识和对自身的认识，从而纠正自身非理性行为，转变投资理念，以降低投资风险，适应市场变化；另一方面，本文的实证研究结果也可以对监管部门以及进一步深化市场改革起到一定的政策启示。
【关键词】：沪港通 行为金融学 投资者行为 VAR模型
【学位授予单位】：华东交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 导论9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究的目的和意义10-11
• 1.2.1 研究的目的10
• 1.2.2 研究的意义10-11
• 1.3 研究方法11
• 1.4 文章结构与内容11-12
• 1.5 文章可能的创新点与不足12-14
• 1.5.1 可能的创新点12
• 1.5.2 本文的不足12-14
• 第二章 相关理论基础与文献综述14-24
• 2.1 相关理论介绍14-18
• 2.1.1 沪港通14-16
• 2.1.2 行为金融理论16-18
• 2.2 投资者行为的国内外研究综述18-24
• 2.2.1 国外研究情况18-20
• 2.2.2 国内研究情况20-24
• 第三章 沪港通背景下投资者的行为特征分析24-36
• 3.1 指标选取24-25
• 3.2 沪港通背景下内地 A 股市场概况分析25-28
• 3.3 沪港通背景下的“两融”交易情况28-29
• 3.4 沪港通背景下投资者对市场的反应29-35
• 3.4.1 事件分析法研究思路29-31
• 3.4.2 实证检验与结果分析31-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 沪港通背景下投资者情绪与股市波动的实证研究36-51
• 4.1 投资者情绪定义36
• 4.2 投资者情绪指标36-38
• 4.3 沪港通背景下的投资者情绪与股市波动的向量自回归（VAR）分析38-48
• 4.3.1 指标选取38-40
• 4.3.2 描述性统计分析40-43
• 4.3.3 投资者情绪与股指的相关性分析43
• 4.3.4 建立 VAR(向量自回归)模型43-48
• 4.4 格兰杰因果检验48
• 4.5 脉冲响应分析48-50
• 4.6 本章小结50-51
• 第五章 结论与政策建议51-54
• 5.1 主要结论51
• 5.2 政策建议51-54
• 参考文献54-57
• 附录57-65
• 个人简介 在读期间发表的学术论文65-66
• 致谢66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：360243