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基于投资者情绪的股市系统性风险监测新方法

2018-11-01分类号:F832.51

【作者】王白雪  郭琨  孙毅  王阳春  
【部门】北京航空航天大学经济管理学院  中国科学院大学经济与管理学院  首都经济贸易大学法学院  
【摘要】准确衡量和预测股市的系统性风险对维护金融体系稳定具有重要意义。本文从投资者对股票情绪的角度提出衡量股市系统性风险的新方法,以中国股票市场为例,使用2013—2015年实证社交评论数据,发现情绪集中度的增加可以预测系统性风险的上升。与四种传统方法相比,本文的方法在可预测股市风险方面表现更好。另外,该方法还发现需要重点监管的行业和股票。从投资者情绪的角度研究系统性风险,有助于我们更好地预测、管理和防范股市系统性风险。
【关键词】投资者情绪  金融监管  系统性风险
【基金】国家自然科学基金项目(71501175/71673265)
【所属期刊栏目】山西财经大学学报
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