我国化工行业股票价格影响因素实证研究

化工行业股票是股市的重要组成部分。从投资者投资分析常用的财务数据摘要着手,随机选取30只化工行业股票进行研究,用计量经济学回归分析的方法研究影响化工行业股票价格的因素。实证研究结果表明,每股收益（调整后）是影响化工行业股票价格的主要因素。     

科学分析投资者情绪对房地产行业股票价格偏离度的影响

由于我国股市运行机制不够完善,房地产行业近几年的股票价格大幅波动,已经出现了价格"泡沫"现象。主要验证情绪因子(市场情绪因子与个股情绪因子)影响房地产行业股票价格的偏离度,从而导致房产行业出现价格"泡沫"现象。首先,引用Baker和Wurgler采用的主成分分析法分别构造市场投资者综合情绪指标和个股投资者综合情绪指标;其次,采用剩余收益模型计算出房地产行业40家上市公司股票的内在价值;然后,通过实证得出情绪因子影响的股票价格偏离度;最后,根据结论给出建议。     

投资者情绪与上证股票市场收益的实证研究

利用较新的数据,研究了投资者情绪对中国股票市场收益的影响,选择换手率和封闭式基金折价作为间接的投资者情绪指标,并利用主成分分析构造出一个综合的投资者情绪的替代变量。利用回归分析方法,研究了情绪对股票收益的影响：当期的情绪与收益显著正相关,但是没有预测能力。利用向量自回归的方法,研究了投资者情绪与股票收益的相互关系,并采用Granger因果检验进行了深入的研究。最后将样本期分为股改前与股改后,研究发现投资者情绪与股票收益在股改前显著正相关,股改后相关性却不再显著。     

江苏港口发展对工业效率的溢出效应研究

选取江苏省13个地级市的数据,首先运用DEA模型测出各市的工业全要素生产率,随后运用空间杜宾模型,分析2005—2015年各地级市港口货物吞吐量对工业全要素生产率的影响.结果表明,邻接矩阵和经济距离矩阵对应的空间模型通过了显著性检验,而地理距离矩阵对应模型未通过检验.其中,邻接矩阵模型下的直接效应为0.2,间接效应为0.3,即某地区港口货物吞吐量增加1%,本地区和周边地区工业全要素生产率分别提升0.2%和0.3%;经济距离矩阵对应的结果分别为0.06和0.25.其余控制变量对工业全要素生产率的影响也不容忽视.     

投资者情绪与个股波动关系的微观检验

伴随中国股票市场的不断发展创新,股票波动性的影响机制研究愈发重要。该文旨在检验投资者情绪与个股波动率关系。该文基于主成分分析法,构建了投资者情绪指数,使用面板数据回归方法,通过对2003年至2011年的2 454支个股数据分析研究投资者情绪是否对于股票市场的波动率产生影响。研究结果显示:投资者情绪确实对股票波动性有显著影响,投资者情绪越高个股波动率越高;同时影响股票波动性的一个重要渠道是通过影响股票的换手率来实现的。     

中国经济新旧动能演化的空间特征及效应分析

[目的]研究中国经济新旧动能的空间演化特征及效应,为加快中国经济新旧动能转换进程,促进中国经济由高速增长向高质量发展提供参考.[方法]运用反距离权重插值法、重心迁移模型、空间杜宾模型等方法对中国经济新旧动能演化的空间特征及效应进行多维分析.[结果]中国经济新旧动能呈东高西低的空间分布格局;地理重心从东部向西南方向迁移,...     

股票价格心理关口实证研究

通过分析沪深300指数股票在上海证券交易所上市的202只股票2007年7月3日到2008年12月25日的68 034条交易记录,采用分析M值分布的方法,研究了股票价格心理关口的现象,从而对投资者的理性程度进行分析。从M值分布的绘图结果看,股票价格在个位数为0和个位数为0处附近产生异常,表明心理关口可能存在。为了排除第一数字定律的影响,又使用回归的方法对M值的分布进行了系统的检验。回归结果显示股票价格在个位数为0处形成了心理关口。     

投资者情绪与不同规模股市收益的交互影响——基于SVAR模型的实证研究

投资者是股票市场的重要参与者,我国市场中非机构投资者占比高达90%,投资者情绪对股票市场起到重要影响.投资者情绪影响投资者决策,进而影响股市收益,股市又对投资者情绪产生刺激.文章基于日度数据构造投资者情绪指标,运用结构向量自回归(SVAR)模型对我国投资者情绪与大中小盘不同规模股市收益之间的关系进行研究.结果表明,投资者情绪与不同规模股市收益之间交互影响.股市收益对投资者情绪的影响存在时滞效应,但当投资者情绪受到影响,则反过来在当期显著地影响股市收益.同时,投资者情绪对不同规模股市收益的影响存在差异性,中小盘股指收益受到投资者情绪的影响程度大于大盘.     

关于股票价格优化预测的建模仿真研究

股票数据具有非线性和含有大量噪声的特点,传统股票预测模型难以充分识别股票非线性特征以及降低噪声,导致预测精度不高.为了提高预测精度,去除冗余特征并加强特征的区分度,引入流形学习中的线性局部切空间排列算法,提出了一种新的支持向量回归机的股价预测优化模型.首先利用线性局部切空间排列算法对股票原始数据进行特征提取,然后采用支持向量回归机对提取到的特征和股票价格之间的非线性关系建模,并利用遗传算法优化支持向量回归机的参数,最终提高股票价格的预测精度.为证明模型的有效性,采用标准普尔500指数在2012—2013年、2014—2015年2个时间段内的股票数据进行检验.实验证明,提出的模型相较其他对比模型具有更高的预测精度,更强的泛化能力.     

网络旅游信息流对国内旅游流影响的空间效应——基于中国省域空间面板计量模型的研究

借助空间自相关检验、空间面板计量模型等方法,实证研究中国大陆31省域2012—2017年网络旅游信息流对国内旅游流影响的空间效应.结果表明,网络旅游信息流和国内旅游流增长存在显著的空间集聚特性,普通面板模型因未考虑空间效应而高估网络旅游信息流对国内旅游流的影响;网络旅游信息流对国内旅游流影响的直接和溢出效应显著为正,即网络旅游信息流不仅对本地旅游流有正向影响,还会通过空间效应促进邻近地区旅游流增长;在网络旅游信息流空间交互作用下,区域经济规模、旅游资源、交通条件及信息化水平等因素对国内旅游流存在不同的空间影响.最后就利用网络旅游信息促进区域间旅游业协调可持续发展提出相应的对策建议.     

股票收益率与投资者情绪动态关系的实证研究

利用主成分方法构建投资者情绪指标,并建立SVAR模型通过脉冲响应函数对投资者情绪与股票收益率的动态关系进行深入分析中发现：投资者情绪与股票收益存在相互影响;股票收益的上升对投资者情绪有持久的正面影响;投资者情绪正面冲击对短期市场收益有正面影响．对中长期市场收益则产生负面影响;投资者情绪的变化冲击还会引起更强烈的收益波动。     

中国投资者多角度舆情分析及其在股市预测中的作用

股市中存在与投资者舆情有关的非理性现象，舆情与股市关系的量化研究对发掘股市规律和辅助投资预测具有重要意义.本文基于论坛中的投资者发言，创新性地建立CNN-TLDA混合模型对舆情进行多角度量化分析，从积极度和关注主题两方面探究投资者舆情和股市的相互影响关系，并基于长短时记忆(LSTM)网络对舆情在股市预测中的作用进行探讨.研究表明:中国股市投资者普遍悲观，投资者乐观度和关注主题都与股市高度相关.多角度舆情分析使预测误差下降至41%.研究成果能够辅助投资者的投资决策，也能为股市中个体投资者舆情的分析与利用提供科学参考.     

利率惊喜对股指收益率的影响——基于投资者情绪的研究

文章引入预期理论,将利率分解,更精确地衡量央行货币政策的作用.运用主成分分析构造综合的投资者情绪,并使用线性回归模型研究利率惊喜、投资者情绪对股指收益率的影响.通过研究发现,如果未对利率进行分解将得出与金融理论相悖的观点,利率惊喜对股指收益率影响显著;投资者情绪能加强政策变量对股指收益率的影响.总之,加入预期理论和投资者情绪能更好地研究和解释利率对股票市场的影响.     

基于投资者情绪的证劵分析师盈利预测行为

通过固定效应模型对沪深两市2005~2013年的面板数据进行了实证分析,考察了投资者情绪对证劵分析师盈利预测的影响.研究结果表明,当投资者情绪高涨时,分析师盈利预测相对乐观,准确度较高,分歧度也较大;而当投资者情绪低落时,反之.作为理性人代表的证券分析师,其盈利预测结果除了受微观层面的企业自身因素影响之外,还受到宏观层面的投资者情绪的影响,从而在行为金融学的角度上论证了分析师的盈利预测行为.     

股市情感词典自动构建与优化

为了更好地挖掘投资者情绪,解决在股市文本情绪分析过程中,现有情感词典构建方法自动化程度低、行业特异性不足和精确度不足等问题。在构建基本情感词典的基础上,Word2vec对自动添加的高频情感词语进行极性判断与赋值,并将情感词典构建改为优化问题,采用改进模拟退火算法对情感词典的词语分值进行优化,提高股市情感词典性能。实验结果表明:该方法所构建的股市情感词典可以有效识别股市文本情绪,提升文本覆盖率,具有更强的行业特异性,提升情绪分析准确性,可更好用于投资者情绪相关研究。     

基于情绪指标的投资策略盈利性考察

基于新的投资者情绪变量,对中国股市相对强势策略的收益进行深入考察。通过构建的两个投资者情绪测度,可以使得在构建投资组合时,利用投资者情绪信息,进一步把常见的投资组合（赢家输家组合）分解为高情绪和低情绪组合。研究发现,投资者情绪可以更好预测未来的资产收益,随着这种信息的引入,投资组合的赢利性得到进一步的显著提高。论文扩展了国内基于相对强势策略收益的研究。     

基于投资者情绪的行为资产定价模型

沿用DHS模型研究框架建立了基于投资者情绪的资产定价模型,分析了投资者情绪对资产定价的影响,并利用该模型解释证券市场中的过度反应和过度波动等异常现象.论证了投资者情绪对长期市场收益具有反向影响,并且情绪交易者的存在导致短期资产价格波动变大.     

股票论坛与IPO交易行为的数学分析

利用文本挖掘和文本分类技术分析新浪财经股票论坛上投资者发布的信息,并据此构建投资者乐观情绪、意见分歧指数;通过SPSS分析反映投资者情绪的这些指标与IPO抑价和IPO上市首日交易量的相关性,结果发现股票论坛并不仅仅是"噪音",基于论坛信息的投资者情绪对IPO抑价及交易量有显著影响,即投资者情绪乐观指数与IPO抑价、交易量成正比,意见分歧指数与交易量成反比.     

京沪高铁对沿线城市间空间相互作用影响研究

以京沪高铁为例,分析城市规模、距离、发车频次对京沪沿线城市间客流强度的影响,辨析高铁的时间压缩效应及频次效应;同时构建多元线性回归模型,控制城市规模变量,分析时间压缩效应及频次效应对城市空间相互作用的影响是否显著,得到如下结论:1)京沪高铁开通导致客流在不同规模城市间分流,使得城市规模对沿线城市间空间相互作用影响减弱;2)2014年高铁空间距离变量对客流影响显著,且比2010年的弹性系数绝对值小,客流对空间距离更加不敏感,引起长距离"城市对"的客流比重及客流强度上升,即高铁带来的时间压缩效应使得空间距离对沿线城市空间相互作用的影响减弱;3)2014年高铁频次变量对客流强度的影响显著,高铁带来城市间发车总频次的增加,提升了中、中高频次"城市对"客流强度,即高铁的频次效应使得频次对沿线城市空间相互作用的影响增强。     

基于社交网络签到数据的城市空间相互作用和节点吸引力研究

基于社交网络大数据的研究视角,选取全国348个城市之间一年的跨城市社交媒体地理位置签到数据,采取优化粒子群(PSO)方法,使用引力模型,逆向推导该系统中空间相互作用的距离衰减函数以及各城市的节点吸引力。通过引入经济发展水平、产业结构、人口规模和结构、旅游竞争力、教育水平5个方面的12项变量,经过因子分析和回归分析,探究这些变量对节点吸引力的影响作用。结果表明,社交媒体签到系统中的交互流量符合距离衰减的幂律函数,与其他交互系统相比,其距离衰减系数偏小,说明全国尺度的城市间人的移动受距离影响不明显。对全国城市节点吸引力及其排名的进一步分析发现,与旅游竞争力、城市发展成熟度、人口规模这几个维度相关的因子对社交媒体签到系统中的城市节点吸引力有显著的影响。研究结论将为更好地理解人类签到和移动行为,为进一步了解复杂网络系统中节点吸引力的内涵做出一定的理论和实际贡献。