投资者情绪对股票收益率影响,本论文可用于投资者情绪论文范文参考下载，投资者情绪相关论文写作参考研究。
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[摘 要]随着行为金融学的迅速发展,投资者情绪在股票收益率中的重要作用越来越受到国内外学者的关注.特别是我国股票市场主要由个人投资者主导,而个人投资者的交易行为极易受到情绪冲击,所以投资者情绪必然会对国内股票的收益率产生重大影响.为验证这一论题,本文构建了情绪综合指标,并实证分析了以市值规模为标准划分的不同类型的股票受投资者情绪的影响程度,结果表明：投资者情绪对低市值股票的影响比对高市值股票的影响更大；股票在情绪乐观期的收益率比在情绪悲观期的收益率要高,表明投资者的乐观情绪有效带动了股票收益率提升.
[关键词]投资者情绪 主成分分析法 股票收益率
一、引言
作为行为金融学基础概念之一,投资者情绪理论是行为金融理论体系的重要组成部分,在行为金融学理论发展过程中起到充实和完善的作用.行为金融学自上世纪八十年代以后发展壮大,它将心理学和金融学融合以期望心理学的相关研究结果对传统的金融理论进行修正,将投资者情绪纳入经典金融理论中,借以提高金融学对客观现实的解释和预测能力.投资者情绪理论基于两个假设：一是股票市场不是有效的,即股票市场不满足套利有效性条件；二是进入市场的投资者是不完全理性的,即进入市场的非完全理性投资者在预测和分析中容易受到情绪的影响.
本文研究投资者非理性行为对股票收益的影响,关键在于投资者情绪的衡量,这将直接影响实证研究成果的可靠性.目前关于投资者情绪的研究大致分為三类,显性情绪指标,隐性情绪指标和情绪综合指数等.显性情绪指标特点是主观、事前、不全面和内容失真.而隐性投资者情绪特点是需根据指数运用的结果总结出结论,而不是简单地显示投资者对将来股市价格变化的预期.
相对前述两种指标,情绪综合指数是运用主成分分析将各类指标构建成体现投资者非理性因素的综合指数.比较有代表性的是国外学者Baker和Wurgler（2006）,他们采用包括了显性和隐形指标在内的六个指标,利用主成分分析法构造了一个综合指数,并使用该指数进行实证分析,结论表明该综合指数和某一显性或隐形指标相比,可以更为有效地反映投资者情绪.国内的易志高和茅宁（2009）修正了Baker和Wurgler的综合指数构造方法,采用能够反映我国投资者情绪变化的六个指标,运用主成分分析法构造出去系统性因素影响的反映投资者情绪的综合指数,并且经过实证初步检验了该指数的有效.国内外的研究表明综合指数可以比单一指标更为有效地反映投资者情绪,因此本文将运用主成分分析法构造能够反映投资者情绪的综合指数.
在有限套利和投资者在投资决策过程中受情绪影响的基本假定之下,情绪对股票市场的影响是系统性的,目前,关于投资者非理性因素对股票市场产生的宏观影响即总体效应的研究已有很多,国内外的研究均已经从理论上证明了投资者情绪是系统性影响收益率的关键因素,但是关于股票市价、收益率和情绪的关系,还缺乏系统的实证研究,所得出的研究结果也存在较大的争议.因此,本文将以A股市场的数据为基础,从定量的角度分析投资者情绪对股票收益的系统性影响.
二、投资者情绪指数的构建
1.投资者情绪 指标的选取和分析
根据上文分析,本文初步选取投资者新增开户,换手率,消费者信心指数及IPO数量等指标来构造我国投资者情绪综合指数,以上数据均为2014年8月至2017年7月的月度数据.具体来说：
（1）新增投资者开户数
由于外资市场较为发达,该指数不能反映投资者的情绪,国外学者并未将该指数作为情绪指标进行考察.而我国资本市场则不同,作为一个新兴的市场,进入资本市场的投资者潜力巨大,投资者开设的新账户数量可以更好地反映投资者的积极性,因此,本文选用该指标作为衡量投资者情绪的一个 变量.
（2）换手率
理论上,投资者情绪是影响市场活跃程度的关键因素,而市场活跃度又会反作用和投资者情绪.通常高涨的投资者情绪会带来乐观的市场预期,从而活跃市场交易；而活跃的市场交易也会产生乐观的市场预期,继而进一步激发投资者的热情.衡量市场活跃程度的众多指标中,换手率有较强的解释能力,因此,本文拟选取A股市场的总体换手率作为变量进行主成分分析.
（3）消费者信心指数
一般来说,投资者信心指数和消费者信心指数相比,可以更为有效地反映投资者情绪的波动,但因为数据难以获得,而且大量的学者发现,消费者信心指数也能较为恰当地衡量投资者非理性心理的变化,因此笔者选用消费者信心指数作作为投资者情绪 指标之一.
（4）IPO数量
股票首发一般来说被认为是具有市场择时性的,通常会选择在市场较为活跃的时期,因为这个时期有较高的发行成功率,同时也能够募集更多的资金份额.西方研究已证明了这一点.如前述,当市场较为活跃时,投资者情绪较为高涨,市场可以承受较大的发行量,投资者的打新热情也使新股上市首日获得较高的收益.所以,IPO数量可以在一定程度上间接反映投资者情绪.
2.主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）是一种统计分析方法,这种方法通过线性变换来减少多个指标的维度,从而使用相对少的指标来最大限度地反映原始指标中的信息.由于每个情绪指标均在不同水平上反映了投资者情绪,不同的情绪指标揭示的信息必然存在重叠的情况,而且每个情绪指标均包含和情绪无关的异质因素.因此,我们必须利用主成分分析降低初始情绪指数的维度,提取主成分作为情绪的 变量.
对投资者新增开户,换手率,消费者信心指数及IPO数量等 变量运用主成分分析以后,得到各个主成分的特征值、方差贡献率及累计贡献率.
从表中看到,主成分一、二的累计贡献率已达到81.82%,表明前两个主成分基本囊括了全部指标具有的信息,而且主成分一、二的特征值均大于1,因此我们可以选取前两个主成分构造投资者情绪综合指数.通过旋转载荷矩阵,可得到相应的特征向量,见下表：
结论：关于投资者情绪方面的论文题目、论文提纲、申万投资者情绪指数论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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