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度量股票市场情绪指数的新方法——基于状态空间模型 被引量:1
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作者 蒋文江 李彩雯 刘鹏懿 《海南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第3期242-248,共7页
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... 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. 展开更多
关键词 KALMAN滤波 状态空间 EM算法 股票市场情绪指数
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股票投资者情绪对债券融资成本的影响效应
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作者 任洁 《生产力研究》 2013年第12期31-32,3,共3页
文章基于理论分析提出关于股票投资者情绪对债券融资成本影响的假设,并对这些假设进行实证检验。结果表明,股票投资者情绪越高,则债券融资成本越低;且于国有程度高、信用等级高或者盈利水准高的企业而言,这种影响更为明显;但这种影响也... 文章基于理论分析提出关于股票投资者情绪对债券融资成本影响的假设,并对这些假设进行实证检验。结果表明,股票投资者情绪越高,则债券融资成本越低;且于国有程度高、信用等级高或者盈利水准高的企业而言,这种影响更为明显;但这种影响也受到债券类型的制约,一般投资者情绪只对有股权选择债券的成本有较显著的负面影响。 展开更多
关键词 股票投资者情绪 债券融资成本
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跳扩散模型下具有情绪的期权定价
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作者 吕建平 《中国证券期货》 2023年第6期66-77,共12页
在跳扩散模型下考虑具有股票情绪和期权情绪的期权定价模型。假设标的资产跳跃的到达服从泊松过程,跳跃的幅度服从正态过程,且股票情绪和期权情绪都服从O-U过程。对所构建的模型,求得了欧式期权定价解析式。利用上证50ETF看涨期权数据... 在跳扩散模型下考虑具有股票情绪和期权情绪的期权定价模型。假设标的资产跳跃的到达服从泊松过程,跳跃的幅度服从正态过程,且股票情绪和期权情绪都服从O-U过程。对所构建的模型,求得了欧式期权定价解析式。利用上证50ETF看涨期权数据进行实证研究,通过与几何布朗运动模型,带跳的几何布朗运动模型和Heston模型进行对比,发现在平稳样本时期、波动样本时期和全样本时期,文章所提模型在上证50ETF看涨期权价格的拟合和预测误差均是最小的,以及在隐含波动率的拟合和预测误差也是最小的,表明文章的模型在平稳时期,非平稳时期以及既有平稳时期又非平稳时期,期权价格的拟合和预测能力以及隐含波动率的拟合和预测能力都是优于对比模型的。 展开更多
关键词 期权定价 股票情绪 期权情绪 隐含波动率
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投资者情绪与股票收益:基于A股市场数据
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作者 张利平 王琳 《产业与科技论坛》 2013年第20期111-112,共2页
本文根据我国A股市场的特性,利用因子分析法将消费者信心指数、封闭式基金折溢价率、A股新增开户数、成交量编制成投资者情绪指数。然后通过EGARCH模型实证分析,得到投资者情绪指数对股票收益有较强的解释力。
关键词 投资者情绪A股票收益A指数构建
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Network Forum Affects the Stock Market: An Empirical Analysis Based on Multivariate GARCH-BEKK Model
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作者 Hongbo Yi Juanjuan Lai +1 位作者 Dayong Dong Guoen Xia 《Sociology Study》 2015年第2期137-145,共9页
Based on the text of posing on the network forum, the authors establish a set of keyword dictionary to measure the long and short investors' sentiment effectively, then they investigate the mutual relations between i... Based on the text of posing on the network forum, the authors establish a set of keyword dictionary to measure the long and short investors' sentiment effectively, then they investigate the mutual relations between investor sentiment and the trading market through a Multivariable BEKK-GARCH model of abnormal long and short investor sentiment, returns, and abnormal trading volume. The results show that abnormal sentiment of long investor has a negative impact on the returns and a positive impact on the abnormal trading volume; while abnormal sentiment of short investor has no impact on the return and a negative impact on the abnormal trading volume. Otherwise, there is the negative volatility effect from abnormal sentiment of long investor to returns and abnormal trading volume, the positive volatility effects from abnormal sentiment of short investor to returns, and no volatility effects from abnormal sentiment of short investor to abnormal trading volume. In addition, network forum investor sentiment is a factor affecting the trading market. The analysis of forum information plays a certain role in presenting market risk and improving efficiency in making investment decision. 展开更多
关键词 Network forum investor sentiment sentiment volatility trading market
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考虑投资者情绪的中国股市自激发效应研究 被引量:15
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作者 唐振鹏 吴俊传 +1 位作者 冉梦 张婷婷 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第7期1-12,共12页
本文在极值理论中引入行为金融学,结合标值自激发点过程(MSEPP)刻画股指收益率极端值序列的集聚性、短期相依性,并将传统的超阈值模型所描述的齐次泊松过程拓展为非齐次泊松过程,探讨投资者情绪对极端收益率的冲击。运用风险偏好指数的... 本文在极值理论中引入行为金融学,结合标值自激发点过程(MSEPP)刻画股指收益率极端值序列的集聚性、短期相依性,并将传统的超阈值模型所描述的齐次泊松过程拓展为非齐次泊松过程,探讨投资者情绪对极端收益率的冲击。运用风险偏好指数的方法,基于沪深300指数成份股合成中国投资者情绪指数(EMSI),进一步构建MSEPP-EMSI模型预测沪深300指数、上证综合指数及深圳成分指数的极端风险爆发概率,并对其进行动态ES风险测度。实证结果表明,沪深股市在短期内股指连续暴跌现象时有发生,投资者极度负面情绪会加剧股市的剧烈动荡,当考虑投资者情绪对极端风险的冲击时,MSEPP-EMSI模型能有效的提高对极端风险的概率预测精度及ES预测精度。 展开更多
关键词 极值理论 标值自激发点过程 股票市场情绪指数 风险概率预测 ES测度
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成分数据因变量的混合数据回归及在股市情绪构成分析中的应用 被引量:1
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作者 卢珊 王惠文 《计量经济学报》 2021年第2期469-478,共10页
成分数据作为因变量的回归模型在经济管理领域应用场景广泛,但在已有方法中,模型的自变量仅包含数值型数据和成分数据,无法满足在数据类型多元化的大数据时代中建模的需求.本文提出了因变量为成分数据,自变量包含函数数据和数值型数据... 成分数据作为因变量的回归模型在经济管理领域应用场景广泛,但在已有方法中,模型的自变量仅包含数值型数据和成分数据,无法满足在数据类型多元化的大数据时代中建模的需求.本文提出了因变量为成分数据,自变量包含函数数据和数值型数据的线性回归方法.借助于成分数据的等距对数比变换,函数数据的主成分基展开,实现了多源异质混合数据的建模分析.特别地,采用一种特定的等距对数比变换方式,保证回归模型的解释性.作为案例,采用中国股票市场日内收益率,交易量和市场情绪构成数据,建立了日内收益率(函数型)和交易量(数值型)对情绪构成(成分型)的回归模型,进一步说明了提出方法的工作过程及其应用价值. 展开更多
关键词 多源异质混合数据 回归分析 成分数据 函数数据 股票市场情绪
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DOES INVESTOR SENTIMENT PREDICT STOCK RETURNS? THE EVIDENCE FROM CHINESE STOCK MARKET 被引量:9
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作者 BU Hui PI Li 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2014年第1期130-143,共14页
This paper examines the proxy variables of investor sentiment in Chinese stock market carefully, and tries to construct an investor sentiment index indirectly. We use cross correlation analysis to examine lead-lag rel... This paper examines the proxy variables of investor sentiment in Chinese stock market carefully, and tries to construct an investor sentiment index indirectly. We use cross correlation analysis to examine lead-lag relationship between the proxy variables and HS300 index. The results show that net added accounts (NAA), SSE share turnover (TURN), and closed-end fund discount (CEFD) are leading variables to stock market. The average first day return of IPOs (RIPO) and relative degree of active trading in equity market (RDAT) are contemporary variables, while number of IPOs (NIPO) is a lagging variable of stock market. Using the sentiment proxy variables with most possible leading order, and forward selection stepwise regression method, the empirical results on monthly stock returns reveal that three leading proxy variables can be used to form a sentiment index. And the out of sample tests prove that this sentiment index has good predictive power of Chinese stock market, and it is robust. 展开更多
关键词 Chinese stock market investor sentiment return predictability.
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DEPENDENCE BETWEEN STOCK RETURNS AND INVESTOR SENTIMENT IN CHINESE MARKETS:A COPULA APPROACH 被引量:1
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作者 Xunfa LU Kin Keung LAI Liang LIANG 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2012年第3期529-548,共20页
Using data of newly opened stock trading accounts in China as a proxy of investor sentiment index, the authors employ the time-varying copula-GARCH model with Hansen's skewed Student-t innovations to investigate the ... Using data of newly opened stock trading accounts in China as a proxy of investor sentiment index, the authors employ the time-varying copula-GARCH model with Hansen's skewed Student-t innovations to investigate the dynamic dependence between investor sentiment and stock returns. The empirical findings show that shifts in investor sentiment are asymptotically positively correlated to stock returns in extreme value situations in both A shares market and B shares market in China, that is to say, stock prices will increase (decrease) more when investors become more bullish (bearish). Also, results show that the dependence between investor sentiment and stock returns is time-varying, which means that the traditional Pearson's correlation based on normal distribution is not enough to describe the relationship between stock market behavior and investor behavior. 展开更多
关键词 Behavioral finance COPULA GARCH investor sentiment newly opened stock trading accounts.
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