本文是一篇金融论文，本文构建的投资者情绪指数的波动相较于股票收益率普遍具有更长的记忆性。这主要取决于投资者关注的持续性，发帖量相较于股票价格稳定的多，出现发帖量暴涨的情况后，发帖量也会随着时间推移慢慢回落。而股票交流板块中的看涨帖子数和看跌贴子数比值与发帖量存在一定相关性，从随机抽取了几个股票的这个数值来看，其走势更像是一个方差稳定的白噪声，即方差稳定没有出现波动聚集性同时均值稳定没有一个明显向上或者向下的趋势。
第一章  绪论
第一节  选题背景与意义
我国互联网与智能手机的普及使人们的信息获取方式发生了巨大的变化，一是信息获取量无疑得到了巨大的提高，二是人们不再局限于报纸杂志以及有限的交谈对象获得信息，同时论坛的出现也带动了自媒体行业的兴起，人们可以通过在论坛上发布信息与他人分享自己的观点。
从相关网站数据上来看，至 2019 年底，我国股票投资者数量达到了 1.6 亿人次，个人投资者的数量占其中 99%以上，而从股权结构上来看，法人持股占总流通股的市值为 50%左右，个人投资者占 30%，而机构占比在 15%左右，从股票的流动性来看，主要的股票交易者依然是个人投资者，因此个人投资者在股票市场的交易中中起到着举足轻重的地位。
互联网和智能手机使个人投资者只需要用手机就能交流股票观点，目前各个股票行情网站都有提供留言版块供网友留言发表自己的看法，这也给了研究者一个良好的研究环境去研究个人投资者的投资心理。通过研究个人投资者网络评论去预测股价未来走势的人已经有不少，但是研究成果我认为存在一定缺陷，一是从市场有效性来看，关于网络情绪的研究国内大概是从 2015 年开始发的相关文章，同样文本挖掘也不是什么太难的技术，查到的近几年内发表的相关文章都是使用网络情绪去预测股票价格的涨跌，如果把投资者网络情绪作为投资策略的制定依据，在最初可能存在一定套利空间，但是随着时间的推移就会逐渐失效，因此放到现在对金融市场的预测很可能是失效的。其次是在网络上发表留言的大部分都是持有少量资金的个人投资者，而持有大额资金的机构投资者并不会发表自己观点甚至可能利用这个版块发布无关信息来扰乱个人投资者的投资决策。从以上两点来看使用投资者评论去预测之后股票价格的走势显然是不太可能成功的，这也跟许多文献的研究中“股票评论无法预测股票价格的走势但是股价会对股票评论造成影响”的结论相同。
本文决定换个角度，不去分析投资者情绪对价格的影响，而是把那些文献中得到的结论作为基础，而是使用 DCC-GARCH 模型去获得网络情绪与股票收益率的动态相关性，研究哪些因素可能影响这一动态相关性。同时本文认为使用股票收益率或者是其他的因素去分析甚至预测投资者情绪是一个很有研究价值的行为金融学问题，比如考虑到投资者情绪不单单受到单支股票价格的影响，从行为金融的角度来看也会受到大盘价格影响，比如投资者是否会在交流版块的留言受到大盘收益率暴涨或者暴跌的干扰而产生羊群效应；虽然某支股票当天收益率为负，但是由于之前价格持续走高而认为是一个价格的短期回调；以及投资者对某些信息反应不足或者反应过度导致投资者情绪与股票收益率的非正常相关性等等。笔者认为我国目前在行为金融学的研究还是处在初级阶段，虽然投资者网络情绪无法直接用来预测股票价格，但不可否认的是投资者情绪的研究为推动行为金融学的发展起到了重要作用。
................................
第二节    研究思路
本文基于一个假定，即个人投资者的投资决策与网络情绪之间存在某个映射关系。个人投资者发现股价存在异常时会通过网络分享看法或发泄情绪，而这一行为同样也会对其他投资者造成影响从而影响其他投资者的投资者决策。本文决定使用 DCC-GARCH 模型，研究当日股价与当日收盘后投资者情绪的动态相关性。从研究投资者情绪的文章来看，大部分文献都是认为存在明显的正相关关系，但是他们的研究都是基于两者之间的静态相关性或者是回归分析进行的，以及他们没有对个股相关性的影响因素进行分析，本文根据动态相关性的变化找出扰动这一相关性的因素，从而分析出个人投资者可能存在的一些投资习惯。
本文的主要内容包括以下部分：第一部分为绪论，阐述本文研究的背景以及意义，我国 4g 网络与智能手机的普及使人们的信息获取方式发生了巨大的变化，越来越多投资者使用手机进行股票交易和股市信息的获取。本文基于一个假定：个人投资者的投资决策与网络情绪之间存在某个映射关系：个人投资者发现股价存在异常时会通过网络分享看法或发泄情绪，而这一行为同样也会对其他投资者造成影响从而影响其他投资者的投资者决策。因此本文尝试根据投资者在网上的股票评论推出个人投资者的投资习惯，从而提出个人投资者投资时可能存在的问题，因此对投资者情绪的研究具有一定的现实意义和理论指导意义。第二部分是理论部分，介绍了行为金融学和本文实证研究使用的投资者情绪分类方法——朴素贝叶斯分类法，然后介绍 GARCH 模型和 DCC-GARCH 模型的相关理论。第三部分为实证部分，对本文的实验数据进行说明以及进行平稳性检验和 ARCH 效应检验，然后对沪深 300 成分股的对数收益率以及投资者情绪指数进行 DCC-GARCH 模型回归获得动态相关性系数，并根据结果和相关数据分析部分个股相关性不同的原因。第四部分为结论与建议，归纳以上研究内容，同时给予了个人投资者建议。
.........................
第二章  文献综述
第一节  行为金融学概念界定
“即使你的配偶是位经济学家，在结婚纪念日送钱作为礼物也肯定不是一个好的选择。”这是诺贝尔经济学奖获得者，主要研究行为经济学、行为金融学与决策心理学的理查德·塞勒[1]在《错误的行为》中列举的一个很有趣例子来反驳传统经济学。从传统经济学的一个核心——约束最优化理论分析，无论个人的偏好如何，达到最大效用的方法肯定是直接给钱。行为金融学作为传统经济学的补充，认为传统经济学理论的前提是有缺陷的——模型用虚拟的“经济人”代替了真实的普通人。一是人们在日常生活中的许多问题并没有做到最优化选择，其次，部分对决定起到关键作用的因素没有纳入最优化模型，如上文例子中起到决定性作用的情感性因素。
赫伯特·西蒙[2]将“有限理性”的概念引进了经济学中，他认为需要考虑限制决策者信息处理能力的约束，将不完全信息，处理信息需要的成本，和非传统决策者目标函数，决策者在很多情况下不能也不需要做到最优化的决策。
最初的行为金融学研究就是将心理学众多的相关理论知识运用于金融学，李静[3]通过查阅大量文献总结出心理学应用于行为金融学主要有认知偏差和心理偏差，认知偏差中包括启发式偏差，框定依赖偏差和证实偏差，心理偏差则包括过度自信，后悔理论，心理账户，羊群行为和投资者情绪。本文也是基于该篇文献总结，考虑到羊群效应和投资者情绪对个人投资者的影响。
金融论文怎么写
金融论文怎么写
......................
第二节  投资者情绪
一、  早期的投资者情绪指标制定方法
对投资者情绪的研究，崔亮[4]总结了对投资者情绪的测量可以分为单一指标测量方法和复合指标测量方法，单一指标测量方法中又包括直接测量法和间接测量法，直接测量指通过问卷形式向投资者调查其对市场看涨或是看跌，间接测量法则是以封闭基金折价，IPO 数量及首日收益率，基金资产中现金比率或交易量等数据来衡量投资者情绪，上述指标通过主成分分析法进行“降维处理”最终得到一个投资者情绪指数，这个方法还是比较让人信服同时也省去了直接测量法昂贵的调查成本，但是间接测量法的问题在于这只能判断总体市场的投资者情绪，无法对市场进行细分而获得单个行业或者单支股票的投资者情绪，这就使这种间接测量法有很大的使用限制。韩泽县[5]的《投资者情绪与中国证券市场的实证研究》使用直接测量法得到的投资者情绪指数来预测股票市场，主要是使用问卷调查的方法，询问他人对股票后续走势的观点，结果为这些情绪指数或正向或反向的预测指数，从市场有效性的角度看这一结果是合理的，投资者情绪并不适合应用于预测股票价格走势上，其次考虑到我国大量的个人投资者缺乏股票市场的相关知识，相较于大规模的问卷调查不如将调查目标变更为数量较少的证券从业者。
直接测量法与间接测量法在使用上各有优劣，直接测量法能直观获得其他人对单个股票或者整个市场的看法，直观性很强但是需要较高的调查成本，而间接测量法需要的数据从网络上就能得到，但这些数据还受到很多因素影响，直接将其认定为投资者情绪是有待质疑的。但随着网络的发展，研究者发现了一个新的投资者情绪测量法，既有直接测量法的直观性又有间接测量法的低成本特点，这个测量法就是“网络测量法”，即爬取网络评论分析投资者情绪。
...............................
第三章  相关理论基础 ........................ 22
第一节  行为金融学 ..................................... 22
一、   行为金融学理论大纲 ................................ 22
二、   羊群效应理论 ............................................. 22
第四章  股票收益率与投资者情绪指标动态相关性研究实证分析............33
第一节  数据准备 ................................................. 33
一、   情绪指标构建素材的选择 .............................. 33
二、   文本情绪的判断 .................................. 34
第五章  动态相关系数影响因素分析 ........................ 41
第一节  对动态相关系数均值的分析 ................................. 41
第二节  对动态相关系数短期变化的分析 ............................. 43
第三节  对动态相关系数影响因素总结 ............................... 47
第五章  动态相关系数影响影响因素分析
第一节  对动态相关系数均值的分析
首先找出动态相关系数较低的股票，通过筛选出动态相关系数均值小于 0.1的股票，分别有广发证券、华夏银行、上海银行、歌尔股份、华夏幸福这 5 支股票，这几只股票的动态相关系数走势如下图所示：
金融论文参考
金融论文参考
通过观察这几支股票可以很明显地发现问题所在，这 5 支股票有 3 支跟金融相关，3 支股票分别是广发证券、华夏银行、上海银行这三支股。从这三支股票的收益率数据来看，这三支股票收益率的波动率和均值都处在一个较低的水平，但是相对的是，这几支股票的讨论热度与其他股票相比没有太大差别。
.............................
第六章   结论和展望
第一节  研究结论
本文假设股票交流板块与个人投资者的投资决策存在一个映射关系，基于这个假设尝试去通过股票交流板块构建投资者情绪指数，分析个人投资者的投资决策与股票收益率之间关系受哪些因素影响。爬取东方财富网站获得投资者评论，使用朴素贝叶斯分类分析文本情绪并构建情绪指数，利用 DCC-GARCH 模型获得股票对数收益率与投资者情绪指数之间的动态相关系数，最后通过数据分析得出影响相关系数的因素，本文得出以下三个结论：
（1）本文构建的投资者情绪指数的波动相较于股票收益率普遍具有更长的记忆性。这主要取决于投资者关注的持续性，发帖量相较于股票价格稳定的多，出现发帖量暴涨的情况后，发帖量也会随着时间推移慢慢回落。而股票交流板块中的看涨帖子数和看跌贴子数比值与发帖量存在一定相关性，从随机抽取了几个股票的这个数值来看，其走势更像是一个方差稳定的白噪声，即方差稳定没有出现波动聚集性同时均值稳定没有一个明显向上或者向下的趋势。因此结合本文的投资者指数构建公式、股票交流板块发帖量和积极消极情绪比例，可以得出造成投资者情绪指数的波动记忆性特点的原因就是股票交流板块中每日发帖数量稳定。
（2）银行股动态相关系数的均值相比其它行业来看是最低的，即个人投资者不会太关心银行股短期的价格变化。一是个人投资者知道这类股票收益率稳定，很少出现大涨或者大跌的情况，投资银行股的个人投资者追求长期收益而不会太在意股票短期的涨跌。二是银行股本身可能被个人投资者作为宏观经济的风向标，关注银行股的目的不是为了投资银行股本身而更多在讨论经济。
（3）股票价格在大幅度上涨或下跌时，投资者情绪与股票收益率动态相关系数会出现短暂地下跌或者上涨。这可以用行为金融学中的禀赋效应曲线去解释，可以把投资者情绪对收益率的相关系数类比为投资者对收益变化的敏感性，投资者情绪在股票大幅度下跌后比在股票大幅度上涨后更容易受到股票当日收益率变动的影响。