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[期刊] 金融经济学研究
[作者]
万千 周亮
投资者情绪在市场间的传染会加速金融风险的扩散,因此随着中国资本市场的逐步开放,研究投资者情绪传染对中国资本市场的影响越来越迫切。采用波动率指数作为中美投资者情绪的代理指标,并利用Copula-DCC-GARCH模型和结构变点检验方法,对2014年以来中美两国投资者情绪动态相依性的总体特征、结构特征、时变性及突变性进行全面考察,结果表明,总体而言,中美两国投资者情绪具有整体的正向动态相依性,其动态相关系数均值为0.2448,金融风险容易从美国向中国扩散,但是牛市或熊市下投资者情绪的传染没有明显的差异;中美投资者情绪的动态相依性具有时变性,并存在5个变点,这些特征与中国经济金融基本面因素相关,且除了一个区段动态相关系数均值略小于0之外,其他区段动态相关系数均值均远大于0,说明两国投资者情绪间具有很强的相关性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
师应来 訾轩
文章结合小波理论与支持向量回归（SVR）模型的优势，构建了一种研究股价变动的基于投资者情绪的动态Copula-小波SVR模型，并以浦发银行为例进行实证分析，验证了模型的可行性。首先运用动态SJC Copula函数衡量不同股票之间的相关关系，进而构建股票相关集；其次，采用自然语言处理技术挖掘投资者情绪，通过Python构建特定的金融评论情感词典，并结合知网Hownet词典进行情感分析，将分析结果与ROST CM6软件的情感分析结果进行综合，从而构建投资者情感指数；最后，结合股票相关集和投资者情感指数，运用Morlet小波SVR模型对2020年6月22日至2022年3月15日，包含浦发银行在内的上证50股的每日股价数据进行实例分析。结果表明：由动态SJC Copula函数筛选出的与目标股票高度相关的股票相关集，能够在一定程度上反映股市相关性对于目标股票变动趋势的影响，从而提高股价预测精度；研究证实了该投资者情感指数的有效性，表明网络舆情的引入对股价预测模型的优化具有重要意义；小波理论与SVR的结合能够有效提升股价预测的准确率与稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邹亚生 粟坤全
文章通过面板数据向量自回归、虚拟变量回归等实证方法,验证了投资者情绪与波动率风险价格之间存在显著的动态关系;并发现当情绪偏于悲观时,波动率风险价格是负数,但是当情绪偏向于乐观时,波动率风险价格则变成为正数,这个特征与现有研究文献的记载差别很大。这表明,当金融市场中投资者受到情绪影响而盲目乐观时,衍生产品市场并不一定能够发挥其对冲风险的功能。
[期刊] 财经科学
[作者]
郭代玉珠
本文构建投资者情绪指数探讨我国股市波动率非对称效应背后的原因。首先用主成分分析法基于7个代理变量构建投资者情绪指数;然后用小波分析分离投资者情绪指数中的长期趋势项和随机扰动项分别代表投资者对未来基本面的乐观态度和投机情绪。我们发现,投资者对未来基本面的乐观态度会增加波动率的负向不对称性,而投机情绪又会增强波动率的正向不对称性。本文研究结论为风险管理、投资组合优化、市场监管等提供了新的思路。
关键词：
投资者情绪 小波分析 (反)杠杆效应
[期刊] 武汉金融
[作者]
刘文文 周远慧 郭宗梦
本文采用有偏项的VECM-CCC-GARCH等模型来分析投资者情绪对上证50指数期货和现货市场之间动态波动溢出效应的影响。分析发现,首先,投资者情绪高涨时期,指数现货市场交易量增加显著强于指数期货市场。其次,较高的投资者情绪对现货市场波动的影响要强于对股指期货市场波动的影响。最后,投资情绪高涨时期,期货和现货市场之间波动溢出效应显著增强,且现货向期货市场波动溢出效应显著增强。
关键词：
投资者情绪 噪音交易者 波动溢出效应
[期刊] 统计研究
[作者]
江春 杨力菲 姜婷婷
面对日益复杂的全球经济一体化进程，房地产市场、股票市场和外汇市场间的动态波动传染效应越发显著，其传递方向和路径也更为深刻地受到投资者风险态度的影响。本文通过DCC-GARCH和TVP-SV-VAR模型检验了投资者风险态度、资产价格（房价、股价）和汇率预期的动态关系。研究发现，投资者风险偏好会促进资产价格上涨和人民币预期升值，反之资产价格上涨和人民币预期升值也会刺激投资者风险偏好；当人民币处于升值预期时，存在房地产对股票投资的挤出效应；进一步地，在牛市时房价更易受到货币政策等外部经济形势的影响；当投资者普遍风险厌恶时，资产价格会在投资者风险态度和汇率预期之间起到显著的中介作用；在人民币贬值预期下，资产价格和投资者风险态度对外汇市场环境改变更敏感。因此，决策部门应在保持宏观经济稳定的前提下有序推进资本账户开放，结合国内外经济形势进行房地产市场和股票市场改革，加强预期引导并防范不同市场之间金融风险传染。
[期刊] 管理评论
[作者]
易文德
本文提出了基于高阶矩波动的相依结构模型:Copula-NAGARCHSK-M模型。考虑资产的时变条件方差风险、条件偏度风险和条件峰度风险对边缘分布的影响,应用模型研究了上证综指和深证成指对数收益率之间、条件方差之间、条件偏度之间和条件峰度之间的相依结构。发现两股票市场的指数对数收益率之间、条件方差之间和条件峰度之间有相似的相依结构,而条件偏度之间的相依结构则是负方向的相似。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
白宗航
投资者情绪是造成期货价格异常波动和期货定价偏差的重要因素,因而捕捉投资者情绪与期货价格波动之间的非线性关系就尤为重要。以我国四种农产品期货市场为例,运用面板门槛模型,探究不同流动性水平下投资者情绪与期货价格波动之间的关系。结果表明:我国农产品期货市场流动性存在明显的门槛效应,使得投资者情绪与价格波动之间存在非线性关系;区分看涨、看跌和正常情绪,不同市场情绪的流动性门槛不同;极端情绪对价格波动存在"非对称效应",其"熨平"价格波动的作用更加明显。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
杨湘豫 程利
近几年的黄金市场与美元指数市场波动都比较大,但波动的方向不一致。通过对两者的波动进行研究,主要有单位根检验、ARCH效应的检验、GARCH模型分析以及因果关系检验,结果表明,黄金指数GARCH(1,1)最适合描述其市场波动,美元指数GARCH(2,1)最适合描述其市场波动,美元指数的预测对黄金指数的预测会有帮助。
[期刊] 统计与决策
[作者]
葛亮
文章利用Copula-GARCH模型对2005年1月1日至2014年4月30日上证交易所新兴产业指数和上证综合指数进行建模,然后运用ARMA(1,1)-GARCH(1,1)-t模型,将边缘分布概率积分变化后的2个服从均匀分布的序列作为Copula模型的边缘分布,得到了较好的拟合效果。通过建立正态Normal Copula函数、t-Copula函数、Gumbel Copula函数、Clayton Copula函数和Frank Copula函数的5个二元Copula模型,并采用AIC法、BIC法、切比雪夫距离
[期刊] 统计与决策
[作者]
葛亮
文章利用Copula-GARCH模型对2005年1月1日至2014年4月30日上证交易所新兴产业指数和上证综合指数进行建模,然后运用ARMA(1,1)-GARCH(1,1)-t模型,将边缘分布概率积分变化后的2个服从均匀分布的序列作为Copula模型的边缘分布,得到了较好的拟合效果。通过建立正态Normal Copula函数、t-Copula函数、Gumbel Copula函数、Clayton Copula函数和Frank Copula函数的5个二元Copula模型,并采用AIC法、BIC法、切比雪夫距离和欧式距离4种检验拟合优度的方法选择最优的t-Copula模型。同时利用GPD法对2个指数做了尾部相关性分析,发现下尾比上尾具有更好的相依性,说明极端情形(如金融危机)下两指数的涨跌幅度较大。
[期刊] 投资研究
[作者]
龙文 赵曼仪
对于中美股市不同时期收益率的相关性,本文选用波动率指数、波指变动值及波指变化率作为转换变量建立二机制STAR模型,研究三种转换变量下收益率相关性影响的非线性调整过程。研究结果发现,三种转换变量下中美股市的STAR模型均存在以下现象:(1)美国转换变量的最佳滞后时期基本低于中国。(2)美国股市收益率相关系数之和的绝对值基本低于中国股市。(3)中国市场的转换系数大于美国市场。这些现象反映了相比于美国股市,中国股市运行机制不够完善,信息传递速度更慢。本文建立的模型也说明波指具有反映投资者情绪的作用,可以在一定程度上为投资者操作和市场监管提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
凌志明 王景乐
文章设计了六个备选投资者情绪代理指标,通过主成分分析方法构造出综合投资者情绪指标,利用格兰杰因果检验作为传染路径方法,运用非参数方法选择出最合适的Copula函数模型,检测模型中的变点,最后将变点前后数据的尾部相关系数变化量大小作为情绪是否发生传染的判断标准。实证结果表明:只存在美国对中国的传染,发生三次传染并呈现阶段性特征,并且传染会随着被传染国市场发展而减弱。
[期刊] 商业时代
[作者]
方勇
证券市场中的投资者依据他们对上市公司未来盈利的预期来对证券进行心理定价。作为投资者对未来市场预期的一种表征,情绪是心理学及行为金融学的一个重要概念,是反映投资者心理和行为特征的一个重要指标。本文运用非对称的GARCH类模型考察了中国证券投资者的情绪指数与未来市场收益率及波动率之间是否存在显著的统计相关关系。
关键词：
证券投资者 情绪指数 市场收益 波动率
[期刊] 预测
[作者]
陈军 陆江川
基于DSSW模型,本文构建了不同预期时间跨度下投资者情绪与股票价格的关系模型,并依据预期时间跨度不同,投资者情绪的均值和方差有不同的特征,分析得出长、短期投资者情绪对股票价格的不同影响。进一步以好淡指数作为投资者情绪的代理变量,检验不同预期时间跨度的好淡指数与股价指数的关系,验证理论分析结论。最后给出对策建议。
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