投资者情绪

摘要： 股票市场波动可以被看作是宏观经济波动的缩影,股票市场能不能一直不断地健康向前发展是中国经济稳定平衡发展十分重要的基础,那么宏观经济就可以被看作是影响股票市场的基础性因素.同时,国外宏观经济也对我国股市波动产生重要影响.本文以切实数据论证宏观经济对股市大幅波动所产生的影响.除此之外,融资融券对股市产生的影响也是不可忽视的.当然,融资融券行为的产生也伴随着投资者情绪变化,投资者情绪变化影响融资融券行为,进而影响股市价格波动.

摘要： 聚焦创业板注册制改革、涨跌幅限制制度新规实施前后的创业板市场,探究其收益波动率大小以及投资者情绪市场走势。结论显示,涨跌幅限制制度改革后的波动率大于改革前,投资者情绪也相对更加高涨。鉴于此,为推动创业板乃至市场的长远健康发展提供微观角度建议。

摘要： 随着金融市场化高度发展,网络社交平台逐渐成为了投资者们发表个人观点的重要媒介。货币政策的颁布会影响投资者情绪,这些情绪会直观反映在网络平台上。基于此,先使用Python爬虫技术和舆情分析方法获取投资者情绪数据,再从A股科技业选取59支样本股,以2018年1月至2020年9月的周度数据研究投资者情绪、货币政策与科技业股票收益率之间的相互关系。通过实证分析和稳健性检验后得出结论:投资者情绪在货币政策和科技业股票收益率之间起调节作用。最后提出相关建议。

摘要： 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。

摘要： 金融开放水平不断提升,全球流动性与中国股市联系愈加紧密。为探讨全球流动性、投资者情绪、跨境资本流动对股市稳定的影响机制,研究采用TVP-SV-VAR模型实证分析2005年4月至2020年12月全球流动性对中国股市稳定的影响情况,发现各变量交互关系具有时变性,全球流动性影响股市稳定。全球流动性可经投资者情绪、跨境资本流动对中国股市稳定产生直接影响,以及经投资者情绪和跨境资本流动间的反馈效应间接影响中国股市稳定。建立全球流动性和跨境资本流动监管预警机制、提升市场信息披露及解读能力、完善股价稳定机制等措施均有利于金融开放下保持中国股市稳定。

摘要： 多数文献认为投资者有限理性对经济运行和发展会产生负面作用,本文从高质量发展要求的视角探讨投资者情绪的作用,基于中国上市公司2007~2019年的数据,检验了投资者情绪对企业全要素生产率的影响。结果表明,高涨的投资者情绪总体上具有提升企业全要素生产率的效应。缓解融资约束是投资者情绪提升企业全要素生产率的关键渠道,但高涨的投资者情绪也会加剧代理冲突,不利于企业全要素生产率的提升,这从侧面反映出融资约束仍是制约中国企业高质量发展的关键因素之一。异质性检验表明,该效应在非国有企业、规模较小的企业以及内部控制质量较高的企业中更加明显。总体上看,乐观的投资者情绪确实有助于企业全要素生产率的提升,无论是政府还是企业都应当重视投资者情绪变化给全要素生产率带来的影响。

摘要： 随着大数据技术以及人工智能领域的不断发展,量化投资技术在金融领域的应用越来越广泛,受到了各界的关注与认可。然而目前对于量化投资的研究多是基于数理模型极少考虑到投资者情绪方面,本文将深入研究量化投资与投资者情绪乃至行为金融学的发展现状、存在问题以及将投资者情绪纳入量化投资策略中的必要性,从而推动量化投资的进一步发展。

摘要： 文章以2011—2021年我国A股上市公司为研究对象,采用面板向量自回归模型探究经济政策不确定性、投资者情绪和股价崩盘风险之间的作用关系,发现经济政策不确定性和投资者情绪均对股价崩盘风险有正面影响,且投资者情绪具有中介效应,可以放大经济政策不确定性对股价崩盘风险的影响。对于政府机关进行宏观经济调控、完善股票市场体系建设具有借鉴意义。

摘要： 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。

摘要： 市场快速回探3000点上方,我们在策略上坚持这样的判断:A股近期因内外风险叠加产生了严重的情绪化宣泄,出现了三大严重背离,同时,随着三个临界点到来,市场底已二次确认,A股有望迎来价值和成长的共振上行。所谓“三大背离”,包括:①近期A股超调与国内政策宽松以及稳增长的基调严重背离;②投资者情绪与国内稳健的经济基本面严重背离;③A股当前估值水平与历史及全球可比估值水平严重背离。

摘要： 本文基于股票误定价视角,就投资者情绪对企业研发投资行为影响及作用机理的问题展开研究.研究发现:在我国资本市场中,企业研发投资行为与投资者情绪显著正相关.在管理者理性和管理者有限理性前提下,投资者情绪通过不同的渠道影响企业的研发投资行为。

摘要： 投资者情绪通过迎合渠道影响公司投资的一个隐含前提是高管自身利益与资本市场股价密切相关.在上市公司高管持股比例不高以及期权行权条件较少与股价挂钩的背景下,研究公司高管是否迎合投资者情绪进行投资.研究发现,投资者情绪与公司投资显著正相关,且高管持股激励强度越高,投资者情绪对公司投资的影响越显著,这种作用在高成长性公司以及非国有控股公司表现更为显著.研究表明,尽管上市公司高管持股绝对数量不高,然而当高管薪酬中与股价相关部分占比较高时,上市公司高管依然有很强的动机迎合投资者情绪进行投资.

摘要： 中国创业板正式启动后,随之而来的创业板上市公司IPO过程中严重融资超募现象也引起了证券监管部以及学者的广泛关注.本文以深证证券交易所2009-2011年的首次公开发行股票的268家创业板公司为研究对象,从投资者情绪角度实证研究融资超募现象,并把投资者情绪分为机构投资者情绪和公众投资者情绪两个方面考察对超募额的影响.研究结果发现,IPO公司的融资超募额与机构投资者情绪和公众投资者情绪显著正相关,这说明正向反馈效应以及机构投资者的发展不完善,高涨投资者情绪会带来更多的募集金额.

摘要： 本文探究高涨的投资者情绪是否及如何影响银行的信贷资源配置行为,并进一步分析了情绪的介入是提升还是降低了信贷资源的配置效率.研究发现,伴随着市场整体投资者情绪的高涨,上市公司获得的银行借款普遍增加；在总量增加的同时,银行借款更多给予那些真正需要资金并且融资困难的民营小规模上市公司,这类公司融资约束问题得以缓解,信贷资金配置效率提高.然而,从获得贷款后企业投资效率的后验角度,投资者情绪高涨期信贷资源的配置效率却有所降低,尽管过度投资组与投资不足组在情绪高涨期均获得更多银行借款,但融资约束问题的缓解并没有完全改善上市公司的投资效率,过度投资组获得的更多银行借款反而使得过度投资问题更加严重.从某种程度上,银行的协调运转和信贷资源配置效率的全面提升也依靠于股市的健康与稳定.

摘要： 本文以2005年-2011年第1季度管理层业绩预告为研究对象,运用主成分分析法构建投资者情绪指数,实证考察了宏观市场层面的投资者情绪对微观企业信息披露策略的影响.研究发现,当投资者情绪低迷时,管理层自愿业绩预告的动机更强,业绩预告精确性更高；随着投资者情绪的不断高涨,管理层自愿业绩预告的动机减弱,业绩预告精确性显著降低.研究还发现,管理者是理性的,当市场情绪低迷时,管理层为了修正投资者对未来业绩的悲观预期,采取了更为乐观的预告态度；随着市场情绪的不断高涨,管理层业绩预告态度逐渐悲观.本研究将投资者情绪与上市公司信息披露行为为联系起来,研究结果有助于我们了解不同情绪期间上市公司的信息披露策略,从而为监管部门完善管理层业绩预告等信息披露制度提供理论依据和经验证据.

摘要： 以2003年1月至2011年12月沪深两市所有A股股票为研究样本,本文全面验证了中国股票市场存在"价格异象",即低价格股票与高价格股票存在显著的横截面收益率差异.本文进一步研究发现个人投资者偏好投资低价格股票,股票价格越低,个人投资者比例越高.相对于机构投资者,个人投资者易于受到投资者情绪的影响,因而股票价格越低,受到投资者情绪影响越大.当投资者情绪高涨时,投资者高估股票价值,增大股票收益率,尤其是低股票价格收益率;而当投资者情绪低落时,受到卖空障碍影响,投资者情绪对不同价格的股票影响无显著差异.投资者情绪和卖空障碍共同作用导致了价格异象产生。

摘要： 本文从投资者非理性的视角研究了投资者情绪对企业过度投资行为的影响,并进一步考察了哪种类型企业的过度投资行为更易受投资者情绪的影响,而哪种类型企业的过度投资受投资者情绪的影响程度较轻.基于中国沪深两市上市公司1998-2010年的样本数据,实证结果显示在中国市场上投资者情绪对公司过度投资有显著为正的影响;拥有越多自由现金流量的公司,其过度投资行为受投资者情绪的影响程度越高;而融资约束程度越高的公司,其过度投资行为受投资者情绪的影响程度越低.上述研究发现拓展了对投资者情绪影响公司投资行为的经济后果的研究,有助于更好地从微观视角理解金融市场的非理性如何影响企业的资源配置效率,乃至影响到整个实体经济的发展.

摘要： 本文运用偏最小二乘方法构建企业财务指标对股票投资收益影响的模型,然后运用结构方程模型研究企业财务及投资者情绪对股票投资收益的影响,比较分析发现财务指标对股票投资收益存在影响,而且在引入投资者情绪之后,财务指标及财务指标对股票投资收益的影响系数都发生了变化,最后根据结果提出相关建议.本文的研究为投资者做出理性的投资决策提供了一定的参考,并且对于企业建立健全内部运行机制及其长久发展和证券市场的健康稳定发展具有深远意义.

摘要： 本文在放松行为公司金融理论中管理者“三目标”的基本框架的基础上,构建了考虑管理层持股影响下企业迎合投资行为的理论模型.理论分析的结果表明,管理层的持股会抑制企业的迎合投资行为,并且这种抑制作用在价格偏离的不同方向上有非对称的影响.同时,本文还利用中国资本市场1998-2010年的数据进行实证分析,检验了中国上市公司的董事会、监事会和高管成员持股水平对企业迎合投资决策的影响,其结果也验证了本文提出的理论假设.

摘要： 使用LSV和Sias羊群行为度量方法及Baker-Wurgler投资者情绪指数构造方法,基于动态面板数据模型和基金季度持仓组合信息,对我国证券投资基金在行业层面的羊群行为进行了分析.研究发现,我国证券投资基金有着较强的行业羊群行为,偶然因素无法对其进行解释,投资者情绪乐观和悲观时期中的行业羊群行为表现也有所不同.对行业“规模”、“价值”、“系统性风险”等行业特征的追随行为,及对投资者情绪信息的推断和一致行为共同导致了我国证券投资基金行业羊群行为的出现,但没有明显的证据能证明这种行为会使得“行业市值”偏离“行业价值”.本文的研究也为信息流羊群理论提供了证据.

摘要： 本发明提供了一种结合投资者心理情绪与股市历史交易数据相结合的股票预测方法，该方法首先通过对BERT这种深度双向的预训练语言模型进行模型蒸馏的方法得到distil‑BERT，通过模型蒸馏不仅在情感分析的预测精度上满足业务需要，而且对情感分析模型的规模进行缩减，从而减少了情感分析模型的推理时间。最后在股票预测阶段，本发明设计了一种基于多头注意力机制的股票预测方法，从而有效缓解了LSTM循环神经网络梯度爆炸梯度弥散的问题，进一步提高股市预测的准确性。本发明通过BERT预训练模型，模型蒸馏，多头注意力机制等深度学习前沿技术，实现了科技创新。

摘要： 本发明公开了一种基于语义文本的大宗农产品投资者恐慌情绪测度方法。该方法通过对互联网上投资者发布的一些与大宗农产品市场相关的文本信息进行采集和分析，对获取的文本信息进行预处理，提取情绪关键词并进行情绪值计算，从而得到整个文本情绪值，进而提出一种文本情绪倾向判定规则，进行文本情绪倾向判定，从而实现投资者恐慌情绪测度的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于银行和金融机构理财产品的投资者情绪耦合方法，包括以下步骤：S1、获取银行理财产品和金融机构理财产品的投资者情绪代理指标；S2、通过Q‑Q图对投资者情绪代理指标进行粗略的正态分布检验；S3、对通过步骤S2中正态分布检验的投资者情绪代理指标进行相关性分析；S4、根据主成分分析选取主因子得分较高的投资者情绪代理指标作为银行理财产品投资者情绪指数以及金融机构理财产品投资者情绪指数；S5、根据各年度理财产品市场规模对银行理财产品投资者情绪指数以及金融机构理财产品投资者情绪指数进行加权耦合，构造理财产品投资者情绪综合指数。本发明能良好反映理财产品市场上投资者情绪的变化特征，符合理财产品发展的实际情况。

摘要： 本发明提供了一种股票基金的投资者情绪指数构建方法、累计净值收益率预测方法、装置及设备，其中的投资者情绪指数构建方法包括：采用网络爬虫技术从股评网络平台爬取到发表于预定时期的若干关于所述股票基金的基金评论数据；采用训练好的情绪文本分类模型对获取到的各所述基金评论数据实施分类，获得各所述基金评论数据的情绪类别，其中，所述情绪类别包括乐观情绪和悲观情绪两种；基于各所述基金评论数据的情绪类别构建出所述股票基金在所述预定时期的投资者情绪指数。本发明提供的投资者情绪指数构建方法，其通过对基金评论数据进行文本挖掘实施对基金评论的类型划分，并在此基础上获取到股票基金的投资者情绪指数，为股票基金投资收益预测模型的构建奠定了基础。

摘要： 本发明提供了一种投资者情绪指数构建方法、异质性主体市场的模拟方法、设备及介质，其中的投资者情绪指数构建方法包括通过相关性分析从候选投资者情绪代理指标中选取若干第一类投资者情绪指标；通过文本挖掘方法对股评文本进行挖掘分析以获得第二类投资者情绪指标；通过对所述若干第一类投资者情绪指标和所述第二类投资者情绪指标进行主成分分析，得到所述投资者情绪指数。本发明提供的投资者情绪指数由传统的投资者情绪代理指标和文本挖掘获取的投资者情绪指标通过主成分分析构建，其能够更加有效地实现对投资者情绪的度量。

摘要： 本发明是一种基于主成分与平均熵增量的股市投资者情绪指标选择方法，涉及股市投资者情绪测度领域，包括:指标海选，任何与股票市场或投资者有关的指标均可纳入到备选指标库；初选，剔除数据不可得或数据不连续的无效指标；筛选，通过无关分析剔除无关指标；遴选，通过相关分析和聚类分析删除冗余信息量大于阈值的指标；优选，计算主成分分析、敏感因子，即信息熵与平均熵之差比平均熵，结合聚类分析图谱留选显著性最高的指标。本发明开放式选择指标，设计合理，经过一系列的量化分析，确定指标留选数量，得到更科学、更包容、更广泛的投资者情绪测度的代理指标。

摘要： 本发明是一种基于聚类与最大熵增量比率的股市投资者情绪指标选择法，涉及股市投资者情绪测度领域，包括:指标海选，任何与股票市场或投资者有关的指标均可纳入到备选指标库；初选，剔除数据不可得或数据不连续的无效指标；筛选，通过无关分析剔除无关指标；遴选，通过相关分析和聚类分析删除冗余信息量大于阈值的指标；优选，计算敏感因子，即信息熵比平均熵与最大熵比平均熵之比，结合聚类分析图谱留选显著性最高的指标。本发明开放式选择指标，设计合理，经过一系列的量化分析，得到更科学、更包容、更广泛的投资者情绪测度的代理指标。

摘要： 本发明是一种基于聚类与最大熵增量的股市投资者情绪指标选择方法，涉及股市投资者情绪测度领域，包括:指标海选，任何与股票市场或投资者有关的指标均可纳入到备选指标库；初选，剔除数据不可得或数据不连续的无效指标；筛选，通过无关分析剔除无关指标；遴选，通过相关分析和聚类分析删除冗余信息量大于阈值的指标；优选，计算敏感因子，即最大熵与信息熵之差比最大熵，结合聚类分析图谱留选显著性最高的指标。本发明开放式选择指标，设计合理，经过一系列的量化分析，得到更科学、更包容、更广泛的投资者情绪测度的代理指标。

摘要： 本发明是一种基于聚类与最大熵比的股市投资者情绪代理指标选择方法，涉及股市投资者情绪测度领域，包括:指标海选，任何与股票市场或投资者有关的指标均可纳入到备选指标库；初选，剔除数据不可得或数据不连续的无效指标；筛选，通过无关分析剔除无关指标；遴选，通过相关分析和聚类分析删除冗余信息量大于阈值的指标；优选，计算信息熵与最大熵之比，结合聚类分析图谱留选显著性最高的指标。本发明开放式选择指标，设计合理，经过一系列的量化分析，得到更科学、更包容、更广泛的投资者情绪测度的代理指标。

摘要： 本发明是一种基于聚类与最大熵差的股市投资者情绪代理指标选择方法，涉及股市投资者情绪测度领域，包括:指标海选，任何与股票市场或投资者有关的指标均可纳入到备选指标库；初选，剔除数据不可得或数据不连续的无效指标；筛选，通过无关分析剔除无关指标；遴选，通过相关分析和聚类分析删除冗余信息量大于阈值的指标；优选，计算信息熵与最大熵之差，结合聚类分析图谱留选显著性最高的指标。本发明开放式选择指标，设计合理，经过一系列的量化分析，得到更科学、更包容、更广泛的投资者情绪测度的代理指标。