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《数学的实践与认识》2015,(22)
传统金融理论认为风险-收益间存在着严格的正向关系,但实证研究表明这种正向关系并非是稳定的,投资者情绪的不同可能对其产生不同的影响,因此,根据所构建的投资者情绪复合指数的大小将样本期分为情绪乐观期和情绪悲观期,分别检验了不同情绪期下我国A股市场中风险-收益间的关系,研究发现即使采用不同的波动率模型得到的分析结果也基本一致,即投资者情绪的不同确实会影响到我国A股市场中的风险-收益关系,且情绪悲观期内风险-收益间存在着正向关系,情绪乐观期内两者之间正向关系的程度有所减弱,甚至出现负向关系. 相似文献
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本文首先建立一个考虑投资者情绪的资本资产定价模型,研究发现,投资者情绪是资产定价的系统性因子且对其影响具有区制性(存在三个区制)。在此基础上通过仿真揭示投资者情绪对资产定价影响存在区制性的原因在于当投资者情绪增加时,最优组合超额收益受组合效应与情绪效应的综合影响。最后基于股票论坛发帖的情感分析构建投资者情绪指标,实证检验了本文的理论模型,并发现基于普通的线性回归模型得到的投资者情绪对股指超额收益影响,一方面会在投资者情绪处于第二区制内时将其对股指超额收益影响方向弄反,另一方面会在投资者情绪处于第三区制内时低估其增加导致的股指超额收益平均增加程度。 相似文献
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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。 相似文献
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《数学的实践与认识》2017,(22)
运用MSI(3)-VAR(1)模型,选取2005年7月-2016年12月的月度数据,基于投资者情绪,从非线性角度实证研究了影响我国房地产价格波动的因素.实证结果表明,第一,投资者情绪的高涨会促进房地产价格的上涨,且在房地产市场低迷时期,投资者情绪推动房地产市场上涨的作用更显著.第二,住房开发成本的上涨会促进房地产价格上涨,且在房价高涨时期最为显著.而利率的提高会引起房地产价格下跌,且在房地产市场低迷时期更加显著.第三,投资者情绪不仅受到房价和银行存款利率的正向影响,还显著地受到住房开发成本负向作用的影响.最后,根据实证结论为政府部门提出稳定房地产市场的政策建议. 相似文献
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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. 相似文献
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《数理统计与管理》2019,(3):549-560
从期权价格中提取信息的传统做法是借助于隐含波动率,然而,通过与标的资产的历史数据对比发现,隐含波动率并不能比历史波动率提供更多的市场预期信息。考虑隐含波动率是利用Black-Scholes模型所导出,意味着模型设定风险也可能会影响到结论的客观性与准确性。为了克服传统方法的不足,本文尝试从一种无模型的视角,利用矩方法展开相关研究。该方法不依赖于任何模型和假设,避免了对定价核以及中性概率分布的讨论,直接由期权价格得到股票收益的隐含分布,利用状态价格来确定市场预期收益与风险厌恶。在分布曲线足够光滑(可导)的条件下,通过对行权价格求导得到标的资产未来收益的隐含风险中性概率密度,并测算出隐含分布的高阶矩特征。 相似文献
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本文以科创板市场为主要研究对象,基于文本数据挖掘方法探究了新冠疫情发生前和疫情期间投资者情绪对市场收益率的影响及其作用机制。利用东方财富股吧2019年7月至2020年3月的日度科创板股票评论数据,基于Bi-LSTM深度学习技术对文本数据情感倾向进行分类,建立投资者情绪指数。通过构建双向固定效应的联立方程模型,采用2SLS方法估计投资者情绪对科创板市场收益率的作用,并检验在经济平稳运行和受新冠疫情冲击期间该作用的差异性。实证分析及稳健性检验的结果均表明,投资者情绪通过影响交易量进而影响科创板股票市场收益率,这种正向作用在1%的置信水平下显著。此外,投资者情绪对科创板收益率的影响在经济平稳运行和受新冠疫情冲击期间均保持稳健,且在新冠疫情期间作用更强。本研究成果对于新冠疫情期间我国证券市场监管层完善科创板交易机制,以及对中小投资者优化投资战略具有重要意义。 相似文献
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利用2008年6月1日至2014年10月31日A股收益率数据和东方财富网上证综指吧主题帖文本,以情绪词测度投资者情绪,发帖量代表信息传播强度,构建信息传播和投资者情绪影响股市羊群效应的GARCH模型.利用赤池信息准则比较信息传播和投资者情绪对股市羊群效应的解释能力.实证表明,前期信息传播加强了本期股市羊群效应,但当日盘前信息传播则减弱了当日股市羊群效应,前期悲观情绪将增强本期股市羊群效应.主要结论有:1)信息传播与投资者情绪对股市羊群效应都具有显著的解释能力;2)综合信息传播和情绪的模型对股市羊群效的解释优于单一信息传播或情绪因素的模型;3)相对于投资者情绪,信息传播对股市羊群效应的解释更优. 相似文献
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本文基于2006年10月到2015年6月市场层面的投资者情绪和上证综指收益率,刻画了投资者情绪和市场利率对证券市场指数收益率的影响。首先,本文通过误差修正模型研究了短期层面投资者情绪对证券市场收益的影响特点,补充了以往在长期层面和整体收益水平上投资者情绪对市场收益影响的研究。由于市场层面的投资者情绪会受到宏观政策影响,之后本文将市场利率作为政策因素,通过分位数回归分析了不同市场收益水平下,市场利率和剔除了宏观政策因素的投资者情绪对市场收益的影响。研究结果表明:投资者情绪和证券市场收益之间的关系在短期层面上更为显著;当我国的证券市场环境处于“牛市”时,市场利率和投资者情绪均会对证券市场指数收益产生显著的影响,且随着市场收益水平的逐步上升,市场利率的反向作用和投资者情绪的正向作用均会逐渐加强。 相似文献
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在资本市场中,投资者并不是相互独立的个体,而是相互学习、相互交流的。随着互联网的迅猛发展,这种社会互动变得更为频繁和普遍,因此社会互动对资产价格的影响也不容小觑。本文先通过理论建模提出理论假设:社会互动存在条件下,投资者互动会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫;当投资者情绪高涨时,投资者互动强度显著正向影响泡沫;当投资者情绪低落时,投资者互动强度显著负向影响泡沫;受社会互动影响,投资者活跃的交易会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫。之后本文基于股票论坛发帖构建社会互动、投资者情绪指标,验证了中国股票市场中本文理论假设的正确性。 相似文献
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在资本市场中,投资者并不是相互独立的个体,而是相互学习、相互交流的。随着互联网的迅猛发展,这种社会互动变得更为频繁和普遍,因此社会互动对资产价格的影响也不容小觑。本文先通过理论建模提出理论假设:社会互动存在条件下,投资者互动会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫;当投资者情绪高涨时,投资者互动强度显著正向影响泡沫;当投资者情绪低落时,投资者互动强度显著负向影响泡沫;受社会互动影响,投资者活跃的交易会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫。之后本文基于股票论坛发帖构建社会互动、投资者情绪指标,验证了中国股票市场中本文理论假设的正确性。 相似文献
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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。 相似文献
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