網(wǎng)絡搜索、投資者情緒與股票市場.pdf

1、大數(shù)據(jù)信息和股票改革是近年來經(jīng)濟發(fā)展熱點，探索大數(shù)據(jù)信息作用于股票市場投資領域的機制就具有十分重要的現(xiàn)實意義。國內外的理論研究和實踐證明，投資者情緒對股票市場未來趨勢具有一定的預測作用與溢出效應，但對于利用大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡搜索信息構造股票市場先行情緒指標的研究仍然存在空白;我國作為世界第二經(jīng)濟大體，擁有上海證券交易所與深圳證券交易所兩個證券交易市場，它們是我國資本流通的主要市場，是經(jīng)濟發(fā)展的主要風向標。因此基于網(wǎng)絡搜索信息構造適應我國股票市場

2、的投資者情緒指數(shù)，并探究投資者情緒與股票市場之間的相互溢出效應就具有一定的理論和研究價值。
　　本文綜合運用統(tǒng)計學、時間序列模型、金融學等理論方法，借鑒國內外關于投資者情緒與股票市場的研究成果和實踐經(jīng)驗，對我國滬深投資者情緒與股票市場進行多維度的研究。本文在深入理解投資者情緒與股票市場內涵的基礎上，首先利用文本挖掘技術構造以“股票市場”為核心的谷歌網(wǎng)絡搜索初始詞庫，隨后利用時差相關系數(shù)法、隨機森林、CART、神經(jīng)網(wǎng)絡等算法對260

3、多個候選關鍵詞進行信息約簡，并利用主成分和隨機森林重要性方法分別構造了具有先行預測作用的滬深兩市投資者情緒指數(shù);其次利用VAR(n)-BEKK(1，1)-GARCH模型分別探討了滬深投資者情緒與股票市場指數(shù)、滬深投資者情緒等三種關系之間的溢出效應機制，最后基于它們之間的溢出效應關系對投資者情緒與股票市場進行綜合評價。主要結論有:一是隨機森林算法具有較好的變量篩選作用;二是社會文本信息與網(wǎng)絡數(shù)據(jù)對推斷我國投資者情緒具有良好的信息參考價值;