不同股市情绪下机构投资者与股市稳定性研究

为研究机构投资者对股市稳定性的作用,以证券投资基金为机构投资者代表,引入股权分置改革和深化体制改革作为中国股市两大情绪转换期的分隔点,利用主成分分析法得出个人投资者情绪指数,使用EGARCH模型(exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model,指数广义自回归条件异方差模型)实证研究在不同股市情绪下机构投资者对股市波动性及个人投资者的影响。结果表明:在股权分置改革时期,机构投资者行为系数η_1小于0,杠杆指标β大于0,交互项显著,表明机构投资者减弱了股市波动性,且存在正杠杆作用,此时机构投资者对个人投资者影响较大;在情绪平淡期,η_1值远小于0,个人投资者指标十分显著,表明机构投资者对股市波动性和个人投资者的正向影响最大;在深化体制改革时期,η_1的估计值为30.216,此时交互项不显著,表明此时机构投资者加剧了股市波动,但对个人投资者的影响作用不大。可见,机构投资者并不能在任何时候都起到稳定股市的作用,也不能对个人投资者行为起到持续的正向影响,因此监管当局需根据不同股市情绪灵活制定相应政策。     

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.     

投资者情绪与股票收益间的关系研究

在构建投资者情绪指数的基础上,分别采用线性和非线性Granger因果检验对投资者情绪与股票收益间的关系进行研究,并进一步研究不同市态下两者间的关系.研究结果表明,在全样本下,投资者情绪与股票收益间存在单向的线性因果关系和显著的双向非线性因果关系,表明使用非线性Granger因果检验的方法,能够更全面地了解中国投资者情绪与股票收益间的关系;在牛市和熊市状态下,投资者情绪与股票收益间的非线性因果关系并不一致,这与中国股票市场的实际情况是相符合的,说明中国股票市场中存在大量的非理性情绪.     

投资者情绪与股票收益间的关系研究

在构建投资者情绪指数的基础上,分别采用线性和非线性Granger因果检验对投资者情绪与股票收益间的关系进行研究,并进一步研究不同市态下两者间的关系.研究结果表明,在全样本下,投资者情绪与股票收益间存在单向的线性因果关系和显著的双向非线性因果关系,表明使用非线性Granger因果检验的方法,能够更全面地了解中国投资者情绪与股票收益间的关系;在牛市和熊市状态下,投资者情绪与股票收益间的非线性因果关系并不一致,这与中国股票市场的实际情况是相符合的,说明中国股票市场中存在大量的非理性情绪.     

投资者情绪与股市收益率的非对称相关性分析

采用主成分分析的方法,把原始的投资者情绪变量构建成投资者情绪指标体系,运用VARBVGJR-GARCH-BEKK模型探讨投资者情绪和股市收益率之间的非对称相关性。实证分析结果表明:投资者情绪与股市收益率之间存在双向的均值溢出效应;股市收益率与投资者情绪间存在显著的双向波动溢出效应,任何一个变量的波动信息都会传递到另外一个变量中,对另一变量的波动产生影响;投资者情绪受到自身滞后的负冲击比受到自身滞后的正冲击产生更大的波动;投资者情绪的正面冲击会加大股市收益率的波动。     

基于混频数据的投资者情绪与股市波动效应的研究

根据投资者情绪对股市波动具有重要影响这一观点,引入投资者情绪的传统GARCH类波动率模型出现因不同频率数据建模而产生的效率损失问题。文章基于混频数据结构,分别从不同行业、不同情绪状态和不同经济阶段3个角度切入,引入自适应权重形式的广义自回归条件异方差混频数据抽样模型(GARCH-MIDAS-adapt),对中国股市日度波动率进行估计与预测比较。实证结果表明,自适应权重形式融合的混频数据结构可以更好地解释投资者情绪对股市产生的长期波动作用,不同行业表现出有显著的解释力和预测力。此外,在不同行业下,情绪低落时对股市的冲击更大。     

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.     

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。     

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。     

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。     

个人投资者情绪对股票收益影响的实证研究——基于A股市场

相对于B股和港股市场,A股市场的投资者准入条件较为宽松,投资者样本更加丰富,因此基于A股市场来研究投资者情绪对股票收益的影响更具有代表性。本文选取换手率、市盈率、成交量、新增开户数和投资者信心指数,借助主成分分析法构建投资者综合情绪,并通过Granger因果分析检验表明:股票收益能够对投资者情绪产生影响,但只有积极的投资者情绪才能对股票收益产生影响,消极的投资者情绪并不能够对股票收益产生影响。这对于投资者学习投资理论进行理性投资,监管部门履行好自己的职责具有重要启迪意义。     

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。     

基于投资者情绪传染的中美证券市场联动效应分析

文章从投资者情绪传染的角度出发,使用1999.01-2013.12的月度数据从市场收益率角度研究中美证券市场是否产生联动效应及产生的原因.研究结果表明中美证券市场的关联性呈现从"绝缘"到不断增强的动态过程;同时发现中美市场之间的投资者情绪传染是导致存在关联效应的主要原因,国际共同情绪和美国市场情绪是促进市场关联性的重要因素,市场间的情绪冲击显著影响了市场联动性.文章结果还表明中国股市走势、收益率显著地受到中国情绪的影响,而宏观经济周期的影响较弱.     

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。     

用ARCH模型研究中国股市的波动特征

中国股市的波动特征是学者们和投资者关注的一个重要领域,与国外成熟的证券市场相比,中国股票市场作为新兴市场,具有其特有的性质,如更高的不可预测性和复杂性,股票价格更大的波动幅度和频率.研究中国股市的波动特征就具有重要的理论价值和现实价值.投资者在选股过程中需要理解中国股市随时间变化的波动情形,而ARCH模型族正是研究股市波动随时间变化的工具.以上证综合指数为对象,采用GARCH类模型对中国股市波动情况进行实证研究,为股市收益的尖峰厚尾特点、波动的集簇性、时变性提供了实证证据,并对实证结果作了一些初步的探讨.     

基于时变ARMA-EGARCH-Copula模型的投资者情绪与股市收益动态相关结构分析

基于上证市场2011年7月~2017年3月数据,选取流通市值加权换手率、市场融资余额变化率、市场融券余额变化率、涨跌比、基金指数收益率等五项指标对投资者情绪进行测度,并通过时变ARMA-EGARCH-Copula模型实证分析了投资者情绪与市场收益率之间的动态相关关系。分析结果表明,样本期内,上证指数收益率和投资者情绪都存在明显的波动集聚性和持续性;投资者情绪与指数收益率之间总体正相关,但时变性较大。总体上,市场正常波动时两者相关系数与指数收益率大小呈负相关关系,而市场异常波动时,暴跌阶段负相关性有所强化,暴涨阶段负相关性有所弱化。本研究有助于金融监管部门适当引导投资者行为,以减少市场非正常波动,促进金融市场正常发展。     

投资者情绪指数研究综述

对国内外学者在投资者情绪指数方面的研究工作进行了研究梳理，把它们划分为两类：一是通过直接调查投资者的情绪而得到直接指数；另一类是通过获取客观数据整理后，间接反映投资者的心理变化的间接指数。最后指出目前关于我国投资者情绪指数研究的不足和将来对投资者情绪需要研究的几个方面。     

洞悉中国股市的波动特征及其时间敏感性--R/S分析方法的理论及其应用

运用R／S分析方法对中国股市进行研究，摒弃了以前多数学者对中国股市的单个指标的片面研究．而是从纵横两个方面研究中国股市．横向表现在选择了中国股市最具有代表性的两个指数——上证综指和深成指数；纵向表现在分别探索了两个指数在5个长短不同的时间增量上的收益率的分形特征及其时间敏感性．最后通过纵横两个方面的比较揭示了中国股市的波动特征。     

中国股票亟待克服指数运行的功能虚脱倾向

中国股票市场的暴涨暴跌好像成为了一种常态,投资者常常处于一种无所适从的境地。仔细观察,2001至2005年的暴跌56%和2006以来暴涨400%,除了中国股市带有制度性缺陷之外,机构利用股票指数的编制缺陷人为操纵市场是最主要的原因,它会诱导中小投资者始终处于追涨杀跌的错位态势。"赚指数不赚钱"也因此成了中国股市病态运行的疑难杂症,久治不愈。本文通过分析认为,从发展中国证券市场的战略高度和保护广大中小投资者合法权益出发,亟待对现有股票指数的编制缺陷和运行的功能虚脱问题从根本上进行改革。     

中国新能源股票市场收益及其波动相关性

本文利用2017年9月至2022年9月中国中证新能源指数、中证航空主题指数、中证医药健康100策略指数、中证农业主题指数和中证有色金属指数的交易日收盘价数据,采用3种多元GARCH模型(CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH)探索中国新能源公司与航空公司、医药健康公司、农业公司以及有色金属公司之间的动态股票收益与波动相关性。条件均值方程的估计结果显示,航空公司、医药健康公司与农业公司滞后1期的股票收益显著影响新能源公司的当期股票收益。CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH模型估计的条件相关系数表明,样本期内中国新能源公司的股票回报与有色金属公司的股票回报的条件相关性最大,其次依次为航空公司、农业公司和医药健康公司。通过滚动向前一步的动态条件相关性检验也表明了估计结果的稳定性。因此,投资者可以考虑将有色金属公司的股市表现作为预测新能源公司股票回报的先行指标,以降低投资风险。