投资者情绪指数构建及其与超额收益率关系研究

有效度量市场投资者情绪是研究投资者情绪对资本市场影响的关键。选取2008—2022年证券投资者信心指数、消费者信心指数、市盈率、成交量、换手率、新增投资者开户数的月度数据,用主成分分析法构建市场投资者情绪复合指数(CIMIS_(t)),并通过“孪生股票”模型和定性分析对CIMIS_(t)进行有效性检验。采用ARMA-GARCH模型消除CIMIS_(t)和超额收益率(R_(a))的自相关和异方差性,对其残差进行回归分析和Granger因果检验。实证发现,CIMIS_(t)能较准确表征中国股市投资者情绪,去除自相关和异方差性的投资者情绪与R_(a)呈显著正相关,对R_(a)拟合效果更好;短期内超额收益率明显影响投资者情绪,而投资者情绪不能明显影响我国股市的表现。研究结果为投资者在投资决策以及监管者在制定市场政策时提供参考。

信用债市场的回报率是否可预测?——基于投资者情绪视角

违约事件的爆发加剧了投资者非理性情绪的扩散,并引发了信用债市场偏离基本面的大幅波动,考察投资者情绪在信用债市场的非理性繁荣和恐慌式下跌中的推波助澜作用非常重要。本文将行为资产定价理论扩展至信用债市场,采用提取情绪代理变量共同信息的方式,构建有效的信用债市场情绪指数,并研究情绪对市场回报率的可预测性。研究结果表明:(1)信用债市场情绪会产生显著的定价效应,当期的情绪对次月的市场回报率具有较强的预测能力;(2)信用债市场情绪会驱动微观交易,并吸引投资者购买风险较高的债券基金和信息不对称程度较高的债券组合;(3)信用债市场情绪的定价效应在投机倾向较高或套利限制较强的时期更突出,其中较高的投机倾向源自投资者对折现率的乐观态度,而较高的非流动性则是卖空约束之外的另一重要的套利限制。

市场情绪能否影响家庭购房意愿和购房行为?——基于中国家庭金融调查数据的实证研究

通过对2017年和2019年中国经济新闻数据库发布的房地产新闻标题以及微博平台发布的房地产相关评论进行文本情感分析,构建专属情感词典,获得各省区市相应市场情绪指数,然后基于中国家庭金融调查(CHFS)2017年和2019年的公开数据,实证分析市场情绪对于家庭购房意愿和购房行为的影响。结果显示:市场情绪对于家庭购房意愿有显著的正向影响,高涨的市场情绪可以刺激家庭的购房意愿;市场情绪对于不同购房者行为的影响存在差异,其中市场情绪对于首次购房的影响不显著,但却显著影响二次购房行为;市场情绪会改变家庭对于金融资产的投资选择,进而影响家庭的购房意愿以及行为;市场情绪对家庭购房意愿和行为的影响呈现区域异质性,相比于中西部,东部更易受到市场情绪的影响。

投资者情绪和市场利率对证券市场指数收益影响特点的动态刻画

本文基于2006年10月到2015年6月市场层面的投资者情绪和上证综指收益率,刻画了投资者情绪和市场利率对证券市场指数收益率的影响。首先,本文通过误差修正模型研究了短期层面投资者情绪对证券市场收益的影响特点,补充了以往在长期层面和整体收益水平上投资者情绪对市场收益影响的研究。由于市场层面的投资者情绪会受到宏观政策影响,之后本文将市场利率作为政策因素,通过分位数回归分析了不同市场收益水平下,市场利率和剔除了宏观政策因素的投资者情绪对市场收益的影响。研究结果表明:投资者情绪和证券市场收益之间的关系在短期层面上更为显著;当我国的证券市场环境处于"牛市"时,市场利率和投资者情绪均会对证券市场指数收益产生显著的影响,且随着市场收益水平的逐步上升,市场利率的反向作用和投资者情绪的正向作用均会逐渐加强。

互联网基金对股票市场的影响——基于大数据情绪指数的实证研究

投资者在进行投资决策时易受到自身情绪的影响,并且投资者行为是影响金融市场间波动溢出的直接原因。运用文本挖掘技术对新浪微博2014年4月至2016年7月的博文进行文本分析和随机森林-主成分分析并构建微博大数据投资者情绪指数,根据投资者情绪指数研究互联网基金市场对股票市场的影响,结果表明互联网基金市场对股票市场具有波动溢出效应。

我国股票市场投资者情绪指数构建及有效性检验

本文选取投资者信心指数、新增投资者数量、市场换手率、市场市盈率与市场交易量作为情绪代理指标,运用主成分分析方法构建市场投资者情绪指数,并检验其有效性及与股票市场的互动关系。结果表明,本文构建的市场投资者情绪指数与股票市场指数高度相关且与股票市场走势波动相一致,与股票市场指数间互为格兰杰因果关系,投资者情绪指数能够代表研究期内投资者的情绪,可在一定程度上预测股票市场变动。

网络大数据中情绪指数的构建及应用分析——以证券市场为例

情绪指数是反映社会情绪的重要量化指标。基于搜索引擎、社交媒体和网络论坛3类数据,文章提出了一种基于主成分分析的网络大数据情绪指数构建方法,以证券市场为例,构建了证券市场网络大数据情绪指数。经过与新增投资者数量进行比对,所构建的指数与之呈现明显的正相关关系,且具有一定前瞻性。

利率债市场投资者情绪指数及冲击传导效应研究——主成分法与VAR模型实证分析

文章选取反映资金市场流动性松紧的波动率指标和利差指标，通过主成分法构建高频利率债市场投资者情绪指数，并分析了央行货币政策和债券供给变化对指数的VAR模型脉冲响应。主要结论和建议有：投资者预期是情绪指数的重要要素，指数与债市走势吻合，具备预测和做空预警功能，国债、国开债为代表的基准债供给因素对市场情绪有实际意义的冲击传导效应。

度量股票市场情绪指数的新方法——基于状态空间模型

众所周知,市场参与者的整体情绪对市场走势有极大的影响,如何度量这一情绪的变化过程,进而研究其对证券市场的影响,有重要的意义.然而,迄今为止,尚无一个系统有效的方法直接度量股票市场的情绪指数.文章基于下面的基本事实:所谓的市场情绪指数虽然不可以直接观测度量,然而受其影响控制的股票指数却可以观测,而这正是状态空间模型研究的问题,因此文章选择在状态空间模型的框架下研究股票市场情绪指数的度量问题.核心思想是,将市场情绪指数作为状态变量,股票指数作为观测变量,建立状态空间方程组.在对模型中未知参数进行确定时,选用嵌入的EM算法,结合经典的Kalman滤波进行迭代,在迭代完成的同时,也给出了市场情绪指数的度量.

情绪指数与市场收益:纳入中国波指(iVX)的分析

本文在Baker和Wurgler(2006,2007)研究框架的基础上,将中国波动率指数(iVX)作为一个新的情绪代理变量,结合传统的封闭式基金折价率、股票换手率和IPOs的数量等变量,运用主成分分析法构建了中国A股市场的情绪指数,并分析了情绪指数与市场收益之间的依赖关系和预测效果.研究发现,情绪指数与市场收益呈负向关系.然而,其当期依赖关系并不显著,而情绪指数对其后第三周的市场收益有较显著的负向预测关系.中国波指的加入能够明显提高这种预测效果;相反,IPOs的数量则并不是一个有效的情绪代理变量.此外,采用前两个主成分的加权并不比仅采用第一主成分构建情绪指数在市场收益预测方面表现得更好,甚至表现得更差.最后,分析了情绪效应的不对称性,发现正情绪指数对未来收益的影响要远远大于负情绪指数.

情绪传播指数构建与投资市场预期——基于万科股票大数据的实证研究

情绪会对投资行为产生影响,公众情绪甚至可能左右投资市场的走向,因此构建公众情绪指标对于把握投资市场的变化具有重要意义。文章对普通情绪指数加以改进,引入传播影响因子,构建了情绪传播指数(SDI),以期能够对情绪传播的强度和广度进行综合评估。为了验证其有效性和优越性,以万科A股舆情数据为样本进行实证分析,分析结果显示,情绪传播指数能够更好地解释和预测投资市场的波动。

股票市场投资者情绪指数研究综述

投资者情绪被广泛应用于股票市场的研究中。文中对国内外有关投资者情绪指数的文献进行梳理,将投资者情绪指标的度量和构建方法分为3类。第一类方法利用市场调查指标直接替代投资者情绪。第二类方法选取与股票市场有关的单一经济变量或组合变量作为度量投资者情绪指数的代理变量。第三类从社交媒体中获取有价值的信息构建投资者情绪指数,其中包括数据源的选取和文本情感分类两部分。对情感分类中的机器学习方法进行总结。最后基于投资者情绪看涨指数,对不同程度的投资者情绪进行细致划分,利用文档主题生成(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型的主题提取功能,进一步提出主题情感指数(Topic-Sentiment Index,TSI)。该指数克服了目前研究中仅考虑文本信息中情感特征的单一因素的问题,在结论部分指出当前研究的不足和面临的挑战,旨在为未来研究提供一定的借鉴。

投资者情绪、过度交易与中国A股市场波动--基于证券投资者信心指数调查数据的分析

本文采用证券投资者保护基金调查数据的证券投资者信心指数(SICI),运用有向无环图(DAG)以及基于有向无环图结果的递归预测方差分解技术,深入探究了我国投资者情绪、过度交易行为与股市波动间的同期及动态影响,进而为减轻我国A股市场的过度波动现象,防范化解金融系统性风险提供实证支持.实证结果显示:就同期影响而言,我国A股市场的过度波动与投资者情绪变化导致了过度交易行为;就动态影响而言,随着互联网通讯技术与杠杆交易的兴起,我国投资者情绪、市场波动具有较强的“自我实现”机制,尽管近年来我国投资者情绪及交易行为日趋理性,但在市场出现较大波动尤其是牛熊更替暴跌时期,市场波动对我国投资者情绪影响将会变大,投资者情绪波动将导致非理性交易行为显著增加,此时投资者的非理性情绪与交易行为也将对我国A股市场波动产生显著影响,加剧了我国证券市场风险.

我国股票市场投资者情绪指数构建及有效性检验

构建股票市场投资者情绪指数对于分析股票市场投资的动态变化有极为关键的表征作用。本文以构建我国股票市场投资者情绪指数为研究目标,选取了投资者信心指数、新增投资者数量、市场换手率、市场市盈率与市场交易量等指标作为衡量投资者情绪的指标,运用相应的建模方法构建这一指数分析模型,并通过有效性检验论证这一指数构建的合理性,由此促进这一指数分析模型实现对股票市场的变动预测。

市场规模持续增长,情绪指数成市场风向标--境内美元拆借市场回顾与展望

文章分析了上半年美元市场发展的特点,认为美元整体流动性宽松的预期已经清晰呈现,但中资机构仍应在乐观中谨慎,不断提升定价能力和风险对冲能力,把握住基准利率变革的过渡期,完善自身市场建设,在新的经济周期和利率周期中发挥出货币市场的积极作用。

社交媒体的投资者涨跌情绪与证券市场指数的研究

目前,我国的金融行业逐渐成为国民经济的支柱,其去行政化、实现汇率的市场变革方向也成为社会各界关注的重点问题。从目前的证券市场趋势来看,投资者情绪对其收益的影响成为学术界重点讨论的内容。文章从社交媒体的角度对投资者情绪途径和量化进行分析,为投资者情绪影响我国证券市场收益的趋势提供理论依据。

市场观望情绪蔓延开发商预期谨慎2018年第三期中建投信托地产信心指数调研报告

2018年三季度,地产调控政策延续了年初以来的态势,但市场情绪已发生较为明显的变化。中建投信托博士后工作站于2018年11月上旬完成了新一期房地产信心指数(以下简称“HCI指数”)调研,通过对具有代表性的房地产企业高管或投融资负责人进行面对面访谈,了解资深业内人士对地产政策、投资、开工、销售、融资等各项指标的信心变化趋势,充分反映近期地产市场动态。HCI指数以50分为信心枯荣线,50分以上代表市场情绪偏乐观,50分以下代表市场情绪偏悲观。

“情绪指数”成为土地市场主角儿

有人说这是土地市场的“最后疯狂”，也有人认为这是楼市新一轮上涨的前兆。到底如何看待“地王频现”？艺术品的定价公式或许能给我们一些启示，“价格=价值＋稀缺性＋情绪指数”。“价值”和“稀缺性”相对容易判断，但“情绪指数”是最难捉摸的，有时却发挥着极为重要的作用。

国内秋耕备肥启动 市场观望情绪浓厚 8月10日中国磷酸二铵批发价格指数(CPPI)为2971.40点

上周（8月3日-8月7日）,磷酸二铵市场整体持稳,局部稳中小幅上扬。8月10日,中国磷酸二铵批发价格指数（CPPI）为2971.40点,环比上涨57.77点,涨幅为1.98%;同比上涨241.51点,涨幅为8.85%;比基期下跌250.37点,跌幅为7.77%。供给情况：进入8月份,随着冬小麦备肥的启动,磷酸二铵企业国内少量放货,重心仍在出口市场。近期出口市场集港稳定,新单交投放缓,出口价格小幅走低。

市场情绪如何影响城市房价

基于行为金融学理论建立了房地产情绪指数影响房价的模型,借鉴Baker andWurgler (2006)提出的构建资本市场投资者情绪指数的方法,从供需两方选取合适的情绪指标;同时,运用大数据方法,选取百度指数作为情绪指标,运用主成分分析法构建了我国35个大中城市房地产市场的情绪指数,实证研究了市场情绪对房地产价格的影响。另外,还测度不同区域房地产市场情绪指数,通过实证分析横向对比东部和中西部城市市场情绪对房价的影响程度。实证结果表明,市场情绪对房地产价格有着显著的正向影响;市场情绪对房地产价格的正向影响呈现区域异质性,东部地区市场情绪对房地产价格的正向影响强于中西部地区。