基于互联网金融文本挖掘的投资者情绪与股票市场互动研究

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资本资产定价理论和有效市场理论上是经典金融学的两大理论基石,形成了传统金融理论的基本框架。传统金融理论认为,投资者是理性行为人,并且市场不存在噪音交易者,将金融市场的运行规律进一步简化,用金融数学模型来刻画证券市场的表现。而现实生活中,证券市场往往表现出了多样性和复杂性,证券市场是一个包含了诸多影响因素的复杂系统。因此,传统金融理论在解释一些金融异象时面临很多困难。传统金融学的理性行为人假定忽略了投资者决策过程中的非理性因素对证券市场的影响,及其在有价证券价格形成过程中发挥的重要作用。随着人们对金融市场运行机制更深入的认识,行为金融理论渐渐走进主流经济学的范畴。行为金融学重新审视投资者非理性因素,将投资者情绪引入到金融领域的研究中,对传统金融理论提出了质疑。行为金融理论认为,市场并不是有效的,套利也不能完全消除市金融资产价值偏离。本文在行为金融理论的基础上,分析我国投资者情绪与股票市场的相互影响。在投资者情绪的度量方面,本文创新性地引入基于金融文本分析的研究方法,通过对金融博客文本进行语义分析,探究文本中所表达的投资者情绪、观点和看法等。本文选取和讯博客作为语料来源,利用网络爬虫软件对2013到2014年的博客文本进行下载,采用语义分析法,并匹配中文语境下的语义规则,对此类金融文本进行分析,并将其作为投资者情绪的代理指标,分析投资者情绪与上证综指收益波动的互动关系。实证方法方面,本文首先分析了投资者情绪与股票市场变量之间的相关关系,进一步的,本文采用二元BEKK-GARCH模型对投资者情绪与股票收益率进行波动溢出检验,分析投资者情绪与股票市场之间是否存在双向的影响机制。实证结果显示本文所采用的投资者情绪指标与股票市场相关变量之间存在显著的相关性,并且,投资者情绪波动与股票收益波动存在双向的波动溢出效应,证实了本文所提出的假设。结果表明投资者情绪会对证券市场表现产生影响,支持了行为金融理论的研究结论。另外本文的结论还说明投资者情绪会受到来自股票市场波动的影响。
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