基于社会网络的金融市场投资者情绪指标构建及应用.docx

摘要  随着金融市场的发展，对投资者情绪的研究吸引了越来越多相关领域学者的关注。投资者情绪指标的构建，可以使投资者做出更准确的决策，使监管部门更有效的监管和调控金融市场。由此，本文基于社会网络构建金融市场的投资者情绪指标，探索投资者情绪与股票市场成交量之间的关系。

本文通过对2016年新浪上证指数股吧主题发帖的内容进行词频统计分析，建立了反映金融市场投资者情绪的“看跌情绪”与“看涨情绪”关键词词典，将每日词频数作为代理变量来度量投资者情绪。本文分别对当日投资者情绪和上证指数成交量建立自回归AR模型，然后将AR模型的残差作为当期信息进行回归分析，进而构建反映投资者情绪的直接指标。

实证分析结果表明：(1)基于社会网络的金融市场看涨方异常投资者情绪会对当日金融交易市场的异常成交量产生正向影响。（2）基于社会网络的金融市场先行看跌方异常投资者情绪会对滞后金融交易市场的异常成交量产生反向影响。

关键词： 社会网络  金融市场  投资者情绪

目录

摘要

Abstract

1 导论-1

1.1 研究背景-1

1.2 研究意义-1

1.3 研究思路与方法-2

2 投资者情绪指标文献综述-3

3 研究假设和样本选择-4

3.1 研究假设-4

3.2 样本选择-5

4 实证分析-6

4.1 数据基本情况-6

4.2 数据平稳性检验-9

4.3 模型滞后期的选择-10

4.4 建立并检验模型-13

4.5 验证假设-15

5 研究结论与展望-17

参考文献-19

致谢-20