投资者情绪与A股市场收益的相关关系研究

发布时间：2017-03-28 21:08

  本文关键词：投资者情绪与A股市场收益的相关关系研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着金融研究的快速发展,心理学和经济学理论的结合研究已经越来越受到重视,行为金融学已经发展成为金融学理论的重要分支之一。行为金融学可以较好地解释股市上很多无法用经典现代金融理论解释的现象,诸如长期反转现象、期间异常现象、股权溢价之谜、IPO折价之谜、规模效应、日历效应等。有关投资者情绪的研究是行为金融学的研究热点之一,本文希望借助行为金融学的研究思维来深入分析投资者情绪和股票市场收益回报之间的相关关系。本文选用了2002年6月至2013年12月之间的中国A股市场的IPO数量(NIPO)、IPO首日收益率(RIPO)、封闭式基金折价率(DCEF)、新增投资者开户数(NIA)、市场换手率(TURN)和消费者信心指数(CCI)六个指标的月度数据,作为反映投资者情绪变化的代理变量。再综合考虑“提前”“滞后”变量的影响,然后通过主成分分析法构建出综合投资者情绪变化代理变量,同时加入相应样本期间的部分宏观经济变量,并与投资者情绪代理变量作正交化处理。本文以上证综指月度收益率作为股票市场收益的代表变量,通过描述性统计之后,发现投资者情绪波动和股票市场收益率变化存在着一致性。为进一步研究两者之间存在的相关关系,本文构建了ARMA GARCH类模型,实证结果显示,ARMA GARCH类模型对投资者情绪序列和上证综指序列均能有效拟合其自相关性和异方差性。并通过Granger因果检验发现:上证综指收益率的变化是引起投资者情绪变化的Granger原因,但是投资者情绪变化并不是上证综指收益率变化的Granger原因。我们对这一研究结果进行具体分析,当股市处于“牛市”时,股票收益增加,投资者受较高收益率的吸引,对股市未来表现持乐观态度,表现为投资情绪高涨;当股市处于“熊市”时,股票收益降低甚至为负,投资者投资失利,退出股市或持观望态度,投资者情绪转为悲观。我国股票市场发展迅速,但作为一个新兴市场,暴涨暴跌发生较为频繁,并且出现了很多金融异象。所以,运用行为金融学思维对投资者情绪变化进行研究,分析投资者情绪变化与股市收益之间的相关性,有助于帮助证券监管部门更准确地认识股票市场收益对投资者情绪变化的影响,以期开展针对性的投资者教育,同时能让投资者,尤其是广大中小投资者正确认识市场情绪和市场回报的关系,使得投资更加理性,促进中国股票市场健康稳健发展。
【关键词】：投资者情绪 股市收益率 行为金融学 ARMA GARCH模型 Granger因果检验
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：B842.6;F832.51
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究内容和研究意义9-11
• 1.2.1 研究内容9-10
• 1.2.2 研究意义10-11
• 1.3 研究方法和创新11-12
• 1.3.1 研究方法11
• 1.3.2 本文贡献11-12
• 2 文献回顾12-22
• 2.1 投资者情绪定义12
• 2.2 投资者情绪的度量12-13
• 2.2.1 直接指标12-13
• 2.2.2 间接指标13
• 2.2.3 复合指标13
• 2.3 投资者情绪的研究13-14
• 2.3.1 投资者情绪理论的研究13-14
• 2.3.2 投资者理论模型的研究14
• 2.4 国内外研究综述14-18
• 2.4.1 国外研究综述14-17
• 2.4.2 国内研究综述17-18
• 2.4.3 对国内外文献综述的总结18
• 2.5 中国股市现状和投资者情绪的表现18-22
• 2.5.1 中国股市现状18-19
• 2.5.2 中国投资者情绪特征19-22
• 3 基于主成分分析的综合投资者情绪指标的构建22-31
• 3.1 投资者情绪代理变量22-24
• 3.2 宏观经济因素24-25
• 3.3 确定提前、滞后变量25-28
• 3.4 综合市场情绪指数的构建28-31
• 3.4.1 基本情绪指数(SICSI~2_t)的构建28-29
• 3.4.2 控制宏观经济因素影响后的综合情绪指数(SICSI~⊥_t)29-31
• 4 投资者情绪和股市收益的实证分析31-43
• 4.1 ARMA GARCH模型简介与构建31-33
• 4.1.1 ARMA模型31-32
• 4.1.2 GARCH模型32
• 4.1.3 TARCH模型32-33
• 4.2 描述性统计分析33-35
• 4.3 投资者情绪的实证模型35-40
• 4.4 投资者情绪指数与上证指数的GRANGER因果检验40-41
• 4.5 实证结果与主要文献对比分析41-43
• 5 结论、政策建议与展望43-48
• 5.1 本文结论43-44
• 5.2 政策建议44-46
• 5.2.1 对投资者的建议44-45
• 5.2.2 对监管部门的建议45-46
• 5.3 展望46-48
• 致谢48-49
• 参考文献49-51

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本文编号：273023