2015年股票市场风起云涌,尤其是上半年牛熊市交替,很多投资者损失惨重,人性的贪婪与恐惧在股市这个资本市场的博弈中表现得淋漓尽致。本文针对投资者在进行投资决策时容易受到心理误区的影响,从而做出错误的投资决策的情况,采用基于Bootstrap的滚动窗口检验方法,对心理因素与股票价格之间的动态因果关系进行了深入研究,并且提出了相关政策性建议。本文所做的工作及创新之处如下:(1)本文利用MATLAB R2016a开发环境上的第三方金融工具箱FQuantTool Box作为文本挖掘工具,采用文本挖掘方法从各大财经网站直接抓取反映投资者情绪和政策导向的文本数据,采样的样本区间为2015/1/1-2016/6/30,并且运用ROST Content Mining情感分析模块对处理好的数据进行情绪倾向分析,从而提取出情绪倾向时间序列。同时本文从Wind资讯数据库中选取上证综指2015/1/1-2016/6/30期间共364个交易日的收盘价作为上市股票价格的代表,最后运用基于Bootstrap的滚动窗口检验方法,分析宏观与微观层次的心理因素与股票价格的因果关系。检验结果表明投资者情绪与政府政策导向和股票价格之间在某些子区间中存在格兰杰因果关系,同时定量检验出了影响程度的大小。(2)本文从宏观和微观两个视角出发,将国家政策导向作为政府心理因素的代表,投资者情绪作为公众心理因素的代表。模型中加入的国家政策导向变量不仅可以从微观层次面上反映投资者情绪的变化,而且从宏观层次面上也可以看作是政府心理因素的代表。因此,本文从宏观与微观视角,将政府和投资者心理因素的变化同时纳入到模型当中,使得模型更具有现实与理论意义。(3)关于心理因素指标的构建方面,由于问卷调查法的调查结果的可靠性令人怀疑,采用主成分分析法得到的结果同样不能令人满意,而文本挖掘技术依托于大数据背景,通过网络爬虫等技术手段抓取海量的文本数据,再运用情感倾向性分析方法挖掘出文本数据隐含的情绪状态信息,因而可以更精准地反映出投资者的情绪状态。基于此,本文采用文本挖掘方法来构建心理因素指标。(4)关于心理因素与股票价格关系的实证分析方面,学者们大都采用VAR模型研究投资者情绪与股票价格之间的关系,然而如果二者存在结构性变化的特征,那么采用VAR模型得到的格兰杰因果关系检验结果就会变得不可靠。基于此,本文采用基于Bootstrap的滚动窗口检验方法来克服这个缺陷,不仅可以定性检验因果关系的存在,而且可以定量检验出影响程度的大小。