基于網(wǎng)絡信息的股票市場收益與波動研究.pdf

1、行為金融學理論認為，股票市場的價格變動除受宏觀基本因素影響外，還在很大程度上受到眾多個體投資者或噪音交易者行為左右。為揭示個體投資者行為對股票市場產(chǎn)生的影響，本文以網(wǎng)絡數(shù)據(jù)為切入點，分別從個體投資者情緒和個體投資者關注的角度，實證研究網(wǎng)絡數(shù)據(jù)與股票市場之間存在的密切聯(lián)系，對股票市場的收益與波動進行預測，主要開展了如下兩個方面的研究工作:
　　(1)以個體投資者情緒信息為切入點，檢驗投資者情緒與股市收益關聯(lián)關系，評估網(wǎng)絡情緒信息價值

2、。使用中文文本情感分析方法從新浪微博文本中提取出網(wǎng)絡情緒時間序列，進而分別運用均值Granger因果和分位數(shù)Granger因果檢驗方法，探索網(wǎng)絡情緒與股市收益之間是否存在因果關系。對滬深300指數(shù)收益進行了實證研究，結果表明:盡管在均值框架下兩者之間因果關系并不明顯，但基于分位數(shù)Granger因果分析卻發(fā)現(xiàn)兩者在極端分位點區(qū)間處存在廣泛且顯著的因果關系，并且股市收益受到網(wǎng)絡情緒影響的程度和方式在不同市場階段下有所不同。這一結果意味著，網(wǎng)

3、絡情緒對股市收益存在顯著影響，能夠預測股市收益的尾部（上尾或下尾）行為特征。
　　(2)以個體投資者關注信息為視角，驗證網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)對股票市場的分析能力，探究網(wǎng)絡搜索與宏觀金融數(shù)據(jù)在股市分析中是否具有相互補充的作用。引入GARCH-MIDAS模型，通過建立多個單變量及多變量GARCH-MIDAS模型，分別使用網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)以及混合數(shù)據(jù)對股票市場波動率進行預測，最后通過量化網(wǎng)絡搜索對波動率預測的貢獻進一步分析網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)

4、特性，實證結果表明:網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)不僅能夠用于股市波動率預測，更與宏觀經(jīng)濟變量間存在信息互補特性，將網(wǎng)絡搜索與宏觀經(jīng)濟變量共同用于GARCH-MIDAS模型進行波動率預測能夠降低預測誤差;在不同市場環(huán)境下網(wǎng)絡搜索對股票市場的解釋能力有所不同，這一結果與網(wǎng)絡情緒研究的結論是一致的，說明個體投資者關注和個體投資這情緒具有相似的性質(zhì)。
　　本文研究實證了網(wǎng)絡數(shù)據(jù)用于股票市場分析的可行性及有效性，為股票市場的理論研究工作提供了新的視角與切入