發(fā)布時間：2017-10-03 11:11

  本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)輿情與股市收益率的互動關(guān)系研究

  更多相關(guān)文章： 網(wǎng)絡(luò)輿情 情感指數(shù) 收益率 互動關(guān)系 非對稱效應(yīng)

【摘要】：隨著我國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日新月異以及資本市場的不斷改革和成熟,越來越多的投資者尤其是新生代股民參與到網(wǎng)絡(luò)股票社區(qū)的討論和交流中,網(wǎng)絡(luò)輿情逐漸成為影響我國股票市場穩(wěn)定的重要因素。因此對于我國網(wǎng)絡(luò)輿情與股票市場關(guān)系的研究有一定的必要性和緊迫性。在此背景下,本文對我國網(wǎng)絡(luò)輿情與股票市場價格的互動關(guān)系進(jìn)行了探索。為了能夠全面了解網(wǎng)絡(luò)輿情作用于股市以及反過來受股市影響的機(jī)理,本文在學(xué)習(xí)國內(nèi)外相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,厘清了網(wǎng)絡(luò)輿情的定義、股價異常波動的概念以及市場有效性和行為金融學(xué)的相關(guān)理論,指出網(wǎng)絡(luò)輿情可以反映出投資者的情緒并對其產(chǎn)生影響,同時投資者由于受到情緒影響而產(chǎn)生的非理性投資行為會對加劇股票市場的波動。然后本文運(yùn)用ROST情感分析軟件對東方財富網(wǎng)股吧的輿情進(jìn)行了量化,形成情感指數(shù)的時間序列,并將其與股指收益率的時間序列進(jìn)行對比以及相關(guān)性檢驗,得出兩者之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性。再次采用VAR模型對網(wǎng)絡(luò)輿情和股指收益率的互動關(guān)系進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)財經(jīng)評論輿情比投資者輿情更能影響股指收益率,而股指收益率能對投資者輿情和財經(jīng)評論輿情產(chǎn)生顯著影響,這些沖擊和影響都只存在于三個交易日以內(nèi)的短期中。最后本文運(yùn)用TGARCH-M模型檢驗了網(wǎng)絡(luò)輿情與股市收益率相互影響的非對稱效應(yīng),結(jié)果發(fā)現(xiàn)在我國股票市場的樣本區(qū)間內(nèi)好消息的影響要大于壞消息對收益率的影響,并且積極網(wǎng)絡(luò)輿情對收益率的影響要大于消極輿情對股指收益率的影響,但這種非對稱影響在我國股市中存在的范圍并不是很廣,好消息對網(wǎng)絡(luò)輿情波動的影響顯著大于壞消息的影響；說明好消息更能引起投資者的關(guān)注并產(chǎn)生相應(yīng)的輿情；股市收益率對網(wǎng)絡(luò)輿情的影響沒有非對稱效應(yīng)。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)輿情 情感指數(shù) 收益率 互動關(guān)系 非對稱效應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：福建師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F832.51
【目錄】：

• 中文摘要2-3
• Abstract3-5
• 中文文摘5-9
• 第一章 緒論9-19
• 第一節(jié) 研究背景9-10
• 第二節(jié) 研究意義10-11
• 第三節(jié) 研究方法及技術(shù)路線圖11-12
• 第四節(jié) 論文創(chuàng)新點12-13
• 第五節(jié) 文獻(xiàn)綜述13-19
• 第二章 理論基礎(chǔ)19-25
• 第一節(jié) 市場有效理論19
• 第二節(jié) 信息不對稱19-20
• 第三節(jié) 行為金融學(xué)理論20-21
• 第四節(jié) 股價異常波動的概念界定21-25
• 第三章 網(wǎng)絡(luò)輿情的量化25-41
• 第一節(jié) 網(wǎng)絡(luò)輿情來源的選擇25-26
• 第二節(jié) 網(wǎng)絡(luò)輿情量化的方法26-28
• 第三節(jié) 描述性統(tǒng)計28-39
• 第四節(jié) 網(wǎng)絡(luò)輿情的情感指數(shù)與股指收益率的相關(guān)性檢驗39-41
• 第四章 基于VAR模型的網(wǎng)絡(luò)輿情與股指收益率關(guān)系研究41-69
• 第一節(jié) 三變量VAR模型的建立41-42
• 第二節(jié) 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗42-43
• 第三節(jié) 確定VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)43-44
• 第四節(jié) VAR模型實證結(jié)果及分析44-51
• 第五節(jié) VAR模型的平穩(wěn)性檢驗51-53
• 第六節(jié) 收益率與情感指數(shù)的格蘭杰因果檢驗53-56
• 第七節(jié) 收益率與情感指數(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析56-67
• 本章小結(jié)67-69
• 第五章 基于TGARCH-M模型的網(wǎng)絡(luò)輿情與股指收益率的非對稱效應(yīng)研究69-81
• 第一節(jié) 模型構(gòu)建69-70
• 第二節(jié) ARCH效應(yīng)檢驗70-72
• 第三節(jié) TGARCH-M模型的估計結(jié)果及分析72-81
• 第六章 結(jié)論與展望81-85
• 第一節(jié) 結(jié)論81-82
• 第二節(jié) 展望82-85
• 參考文獻(xiàn)85-89
• 攻讀學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果89-91
• 致謝91-93
• 個人簡歷93-96

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4 唐莉　記者 郭樹仁;梅河口檢察院加強(qiáng)涉檢網(wǎng)絡(luò)輿情研判與應(yīng)對工作[N];北方法制報;2010年

5 記者 盧志堅　通訊員 胡連芳;江蘇大豐:征聘百名“網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)督員”[N];檢察日報;2009年

6 見習(xí)記者 施燕燕;應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)輿情與三項重點工作息息相關(guān)[N];檢察日報;2010年

7 記者 吳漢松;提升引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情能力[N];石獅日報;2010年

8 四川省內(nèi)江市工商局 吳明顯　楊曉彬;建議加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)輿情收集分析及引導(dǎo)工作(下)[N];中國工商報;2010年

9 吳明顯;內(nèi)江積極加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測[N];中國工商報;2010年

10 本報記者 白真智;探秘網(wǎng)絡(luò)輿情市場[N];人民日報;2010年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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2 何健;高校大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情特征與管理對策研究[D];西南大學(xué);2015年

3 石新宇;當(dāng)代大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情分析及對策研究[D];遼寧大學(xué);2015年

4 曹學(xué)艷;突發(fā)事件動態(tài)網(wǎng)絡(luò)輿情挖掘與應(yīng)對研究[D];電子科技大學(xué);2013年

5 方付建;突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演變研究[D];華中科技大學(xué);2011年

6 張偉;基于復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

7 陳t熀，

本文編號：964862