基于股评信息的个股投资者情绪指数与股票市场的关系研究

图书标准信息

• 作者 樊鹏英 著
• 出版社 中国经济出版社
• 出版时间 2023-05
• 版次 1
• ISBN 9787513672962
• 定价 88.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 236页
• 字数 220千字

【内容简介】

投资者情绪影响股票交易市场中投资者的心理状态、情绪状态及决策行为，终会对股票市场产生影响，所以度量投资者情绪并研究投资者情绪与股票市场之间的关系具有重要的现实意义。本书通过文本挖掘技术提取东方财富网股吧论坛中部分上市公司每日的股评文本信息，并从信息情绪基调（看涨看跌）、信息数量（帖子数量）、信息强度（帖子评论量）3个角度综合测度个股投资者情绪，构建个股投资者情绪指数。本书建立面板向量自回归模型，探讨个股投资者情绪与股票收益率和股票波动率的关系，并进一步探讨不同市值、不同行业、不同市态及不同换手率情况下个股投资者情绪与股票收益率和波动率关系的异质性。本书将个股投资者情绪指数作为选股因子引入选股模型中，通过年化收益率、夏普比率、回撤等评价指标评估和论证该因子对选股策略的优化作用。

【作者简介】

樊鹏英，女，1985年生，山西忻州人，中国科学院数学与系统科学研究院管理学博士，现任北京工商大学经济学院金融系副教授，主要研究方向为资产定价、金融风险管理，主要讲授课程有金融工程、金融衍生工具、金融计量软件应用、金融随机过程。近年来在Acta Mathematicae Applicatae Sinica English Series、Computational Economics、《系统工程理论与实践》、《数理统计与管理》等期刊发表论文10余篇，主持并参与课题多项。2019年获得北京市青年拔尖人才培育计划项目资助。

【目录】

第1章 绪论

1.1我国股票市场的发展状况

1.1.1 2012年以前我国股市发展情况概述

1.1.2 2012年以后我国股市发展情况概述

1.2 研究背景及研究意义

1.2.1 研究背景

1.2.2 研究意义

1.3 研究思路、内容与研究方法

1.3.1 研究思路

1.3.2 研究内容

1.3.3 研究方法

1.4 创新与不足

第2章 相关概念和理论基础

2.1 相关概念

2.1.1 投资者情绪的定义

2.1.2 投资者情绪理论

2.1.3 投资者情绪分析的理论基础

2.2 投资者情绪指数构建的相关理论

2.2.1 现有投资者情绪量化方法的比较

2.2.2 投资者情绪指数构建的相关理论

2.3 面板向量自回归模型相关理论

第3章 文献综述

3.1投资者情绪指数的定义和构建

3.1.1 单一指标法

3.1.2 复合指标法

3.1.3 网络文本挖掘法

3.2投资者情绪与股票收益率的关系

3.2.1 国外研究现状

3.2.2 国内研究现状

3.3投资者情绪与股票波动率的关系

3.3.1 国外研究现状

3.3.2 国内研究现状

3.4选股策略

3.5文献评述

第4章 个股投资者情绪指数的构建

4.1 投资者情绪指数的构建思路

4.2数据来源

4.3 数据处理

4.3.1  情感词典的生成

4.3.2  基于LSTM模型的股评信息分类

4.4 个股投资者情绪指数的构建与有效性分析

4.4.1  个股投资者情绪指数的构建

4.4.2  个股投资者情绪指数的有效性分析

4.5 本章小结

第5章 个股投资者情绪指数与股票收益率的关系研究

5.1理论分析与假设提出

5.2 实证模型的构建

5.2.1  描述性统计

5.2.2  模型构建

5.3 实证分析

5.3.1  PVAR模型滞后阶数选择和GMM估计

5.3.2  Granger因果关系检验

5.4 异质性分析

5.4.1  不同市值情况下的异质性分析

5.4.2  不同行业下的异质性分析

5.4.3  不同市态下的异质性分析

5.5 本章小结

第6章 个股投资者情绪指数与股票波动率的关系研究

6.1 理论分析与假设提出

6.2 实证模型的构建

6.2.1  指标的构建及数据说明

6.2.2  描述性统计

6.2.3  模型构建

6.3 实证分析

6.3.1  PVAR模型滞后阶数选择和GMM估计

6.3.2  Granger因果关系检验

6.4 不同状态下的异质性分析

6.4.1  不同市值下的异质性分析

6.4.2  不同换手率的异质性分析

6.4.3  不同市态下的异质性分析

6.5 本章小结

第7章 个股投资者情绪指数在选股策略中的应用

7.1  候选因子

7.2  因子有效性性检验

7.2.1  IC法检验

7.2.2  Fama-MacBech检验

7.2.3  冗余因子的剔除

7.3  基于Logistic回归的选股策略构建

7.3.1  建立Logistic回归选股模型

7.3.2  策略构建

7.3.3  回测分析

7.4 本章小结

第8章 结论、展望及建议

8.1  结论

8.2 展望

8.3 建议

参考文献

附表1 国药一致（000028）相关信息表

附表2 ST鹏博士（600804）相关信息表

附表3 深振业（000006）相关信息表

附表4 士兰微（600460）相关信息表

附表5 天津港（5600717）相关信息表

附表6 皖江物流（600575）相关信息表