基于Copula理論對中國投資者情緒的研究.pdf

1、投資者情緒作為行為金融學(xué)的支柱之一，近年來已經(jīng)成為研究的熱點問題。本文將從Copula理論的視角對投資者情緒進行探討，通過Copula函數(shù)來重點研究中國A股市場和B股市場投資者情緒與股市收益的相依結(jié)構(gòu)形式以及對比兩者之間的異同，之后對樣本按熊牛市分為兩段，分析這兩對相關(guān)結(jié)構(gòu)在熊牛市表現(xiàn)是否有所不同，在此基礎(chǔ)之上通過選取同時在A股和H股上市的公司作為研究對象，進一步分析了境內(nèi)外投資者的投資者情緒的差異，得到了較多有益的結(jié)論。
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2、opula函數(shù)可以很好的反映變量之間的非對稱性、時變相關(guān)性、尾部相關(guān)性等的特征，較之Granger檢驗和線性相關(guān)系數(shù)能反映更多的相關(guān)結(jié)構(gòu)的信息。同時，Copula函數(shù)的特點使得可以分步進行變量邊緣分布的估計和相關(guān)結(jié)構(gòu)的估計，不需限制變量的邊緣分布形式以及Copula函數(shù)的形式，使得Copula函數(shù)在相關(guān)性分析中有著獨到的優(yōu)勢，應(yīng)用范圍廣泛。
　　本文在第一部分實證分析中選用A、B股新開戶率作為投資者情緒的指標(biāo)研究新開戶率和股市收益

3、的相關(guān)結(jié)構(gòu)，邊緣分布通過ARMA-GAR CH模型進行建模，新息項(innovation)的分布選用更能反映不對稱及厚尾信息的Hansen'sSkewed-T分布。之后運用9種無條件Copula函數(shù)和3種時變Copula函數(shù)進行相關(guān)結(jié)構(gòu)的建模分析。在后兩部分的實證中邊緣分布不需要進行時間序列處理，故采用非參數(shù)核密度(Kernel)估計進行建模，最后一部分的實證分析中，選用同時在A股和H股上市的公司年報公布的EPS與分析是一致預(yù)期的差值作