投资者情绪对基金羊群效应的影响研究

大量研究表明我国证券投资基金存在羊群效应,然而却很少对影响基金羊群效应的因素展开进一步的实证研究。基于此,本文利用主成分分析法测量投资者情绪,利用前十大流通股东中证券投资基金的家数来测量基金羊群效应的程度,研究投资者情绪指标是否对基金羊群效应产生影响。研究结果表明,投资者情绪是证券投资基金形成羊群效应的重要因素之一,基金经理在观察到上一期投资者悲观情绪(乐观情绪)时会做出负反馈策略。     

不对称信息下的投资者行为与股市泡沫

构建了一个三阶段泡沫模型,并运用CARA型效用模型建立了投资者效用差函数,研究了在不同泡沫阶段,投资者的风险规避度和对其他投资者卖出股票概率的推断这两个因素对投资者行为的影响.研究发现,如果某投资者本身风险规避度越大,猜测对方投资者卖出股票的概率越高,那么投资者会越倾向于卖出手中的股票.最后提出政策建议:有效控制市场中的信息披露,提高市场的有效性;加强对投资者的风险教育.     

异质投资者情绪对股市的影响研究——基于文本语义分析

受专业背景与有限理性的影响,中小投资者难以从股市中获利导致情绪消极悲观,而机构投资者中券商和基金不同的服务目标和激励机制令二者在股评文章中体现舆情差异.文章首次立足散户,券商和基金公司这三类异质投资者,以文本语义分析法构建三类投资者情绪指标并研究其对股市的影响,创新性地发现,散户的情绪最消极且影响股市成交量;券商比基金...     

基于私人信息传递的周期性羊群行为与中国股市的实证

论文构建了一个基于私人信息传递的羊群行为演化模型,指出,在私人信息不断转化为公共信息的过程中,受正反馈效应、饱和效应和投资者过度反应引发收益的反转驱动,羊群行为呈现“出现→增强→减弱、消失→反向羊群行为出现→增强→减弱、消失…”的周期性演化规律。基于我国A股市场的实证显示,上述特征的周期性羊群行为的确存在。     

期权隐含投资者情绪与股市波动率

研究表明,期权价格中蕴含着市场前瞻性的信息,其有助于预测未来股市波动率.特别地,从期权价格中提取的隐含投资者情绪相比从股市提取的投资者情绪包含更多的信息(前瞻信息),对股市波动性分析具有重要的参考价值.鉴于此,文章采用上证50ETF期权价格数据,利用GJR-GARCH-FHS模型估计经验定价核,通过将其分解为新古典成分和行为成分(情绪),从中提取出期权隐含投资者情绪.进一步,构建波动率指标和预测回归模型,实证分析期权隐含投资者情绪与股市波动率的关系以及期权隐含投资者情绪对股市波动率的预测作用.实证结果表明:期权隐含投资者情绪在一定程度上对股市波动率具有预测作用;当期和滞后一期的期权隐含投资者情绪都对股市波动率产生一定的正向影响,且当期影响更大;历史的股市波动率对当期股市波动率也存在显著的正向影响;当期和滞后一期的期权隐含投资者情绪对股市波动率都具有较强的预测能力,并能显著提高对股市波动率的预测精度.     

结构突变下投资者情绪与股市收益间的非线性溢出效应研究

为了深入挖掘投资者情绪与股市收益的非线性溢出效应,本文首先选取消费者信心指数、封闭式基金折价率、换手率、新增开户增长率、市盈率这五个变量作为情绪指数潜在变量,再通过R藤Copula得到各潜在变量的联合分布,进而构造出投资者情绪指数;然后运用ICSS模型对股票指数收益率的状态进行划分,将结构突变点作为虚拟变量纳入到经典的AR-EGARCH波动模型中刻画收益率序列;最后运用时变Copula函数对投资者情绪与股市收益率间的动态非线性溢出效应进行定量测度,以期揭示二者之间的内在规律。研究结果表明:投资者情绪与股市收益间确实存在溢出效应,从长期趋势分析,投资者情绪与股市收益率的相关系数为正,说明投资者情绪与市场收益率之间在长期表现为显著正相关,即投资者情绪对收益率有正向溢出效应,投资者情绪的高涨与悲观同收益率的升高与降低步调一致。然而从短期分析,相关系数的波动范围为0.2至0.35,说明在不同投资环境及市场背景下投资者情绪与市场收益率之间的相关程度并非一成不变,投资者情绪高涨时期,两者间溢出效应也随情绪指数升高,投资者情绪悲观时期两者间溢出效应也降低。     

谁主“沉浮”?——基于投资者理性变动对股市波动的影响分析

近年来我国股市波动加剧,引发了社会很大关注。本文以系统论的视角,将股市作为开放系统进行研究,综合分析内部因素与外部因素的交互作用,将股市系统的投资者按理性程度划分为三种类型：理性投资者、非理性投资者和有限理性投资者。通过仿真三类投资者在市场中的动态变化,演绎投资者理性结构对股市价格波动的影响,结果表明投资者的理性结构变动是一个动态均衡过程,非理性投资者也有在市场中存在的必要性,能够丰富市场的流动性。三类投资者在股市交易中理性程度的动态演绎也构成了股市发展的重要动力。未来将继续深入研究投资者的理性结构变动对股市波动的时变影响,将进行一系列的实证研究,以揭示更加复杂影响路径的生成机理。     

投资者高频情绪对股市成交量的异质性影响研究——基于分位数向量自回归模型

从高频视角分析股市情绪效应的异质性特征及机理,对我国金融风险管控具有重要意义。本文借助文本分析法抓取网络舆情数据,构造日内投资者高频情绪指数,在分位数Granger因果关系检验的基础上,构建分位数向量自回归模型并进行脉冲响应分析,探究不同极性投资者高频情绪对不同市场状态下及不同分位水平股市成交量的异质性影响。结果表明：(1)不同极性投资者情绪对股市成交量影响具有异质性,悲观情绪对股市成交量的脉冲强度明显大于乐观情绪且衰减较慢;(2)投资者情绪对股市成交量的影响随市场状态的变化而不同;(3)在相同市场状态下,情绪对不同分位水平股市成交量的影响也存在差异,投资者情绪对股市成交量的下分位点脉冲强度显著大于上分位点,中位点最弱。     

基于文本信息考虑投资者情绪的均值回归策略设计——以东方财富股吧发帖文本和A股市场为例

在当前互联网时代下,越来越多的文本信息为人们所认识。借助机器学习等技术工具,目前已能较为便捷地从海量的文本数据中挖掘出与投资者行为、情绪有关的信息。基于此,本研究探讨了利用文本信息刻画投资者情绪,并对仅利用价格信息的均值回归策略进行改进。利用东方财富股吧中发帖内容等文本数据构建投资者情绪指标,结合非理性投资行为的特征,设计新的权重转移方程,得到新的均值回归策略。最后,利用部分沪深300成分股的价格数据和股吧文本数据进行实证检验,结果表明：相比于仅利用价格信息刻画均值回归特征的策略,本研究提出的考虑投资者情绪的策略有更好的收益表现。