發(fā)布時間：2017-03-25 07:14

  本文關(guān)鍵詞：投資者網(wǎng)絡(luò)信息傳播與情緒擴散的理論模型和實證分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：股票市場中的投資者并不是孤立存在的,他們之間形成投資者網(wǎng)絡(luò)進行信息傳播和情緒擴散。投資者的高度能動性、自組織性、異質(zhì)性使得投資者網(wǎng)絡(luò)越發(fā)復(fù)雜,傳統(tǒng)的行為金融方法難以準(zhǔn)確描述用戶微觀交互行為,更難以從宏觀角度解釋信息傳播和情緒擴散在投資者網(wǎng)絡(luò)中的演化模式。在現(xiàn)階段,投資者網(wǎng)絡(luò)既包含借助“口口相傳”方式的“現(xiàn)實世界”投資者網(wǎng)絡(luò),也包含借助互聯(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡(luò)的“虛擬世界”投資者網(wǎng)絡(luò),鑒于此,本文使用交叉學(xué)科的思想和方法,對這兩種網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播與情緒擴散展開研究,以期能夠全面的描述投資者網(wǎng)絡(luò)中信息傳播與情緒擴散的演化。論文分別對投資者網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播和情緒擴散問題展開研究。對于投資者網(wǎng)絡(luò)信息傳播的研究,主要包含以下兩方面的內(nèi)容：本文首先研究了單個信息在投資者網(wǎng)絡(luò)中的傳播過程,分析了投資者借助口口相傳和社交網(wǎng)絡(luò)進行信息傳播的機制,基于弱關(guān)系理論,提出了投資者網(wǎng)絡(luò)中投資者信息甄別模式；在這種信息甄別模式的基礎(chǔ)上,用傳染病動力學(xué)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,構(gòu)建了投資者網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播行為的動力學(xué)方程組；對模型進行了進行數(shù)值仿真研究,對影響信息傳播的因素進行了分析,研究發(fā)現(xiàn)投資者在進行信息傳播時更傾向于接受來源與其異質(zhì)性高的投資者的信息。分別從兩個角度對投資者網(wǎng)絡(luò)中謠言與辟謠信息競爭傳播過程進行了研究�；趥}室模型建立了只包含辟謠信息傳播者、謠言信息傳播者、未知者的微分動力學(xué)系統(tǒng),探討兩種信息傳播的最終穩(wěn)定性狀態(tài),得到了兩種信息能否蔓延的閾值,并對模型中的可變參數(shù)對于最終穩(wěn)定性狀態(tài)的影響進行了分析；基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建立了考慮了更多的節(jié)點狀態(tài)的競爭傳播模型,并對模型進行了數(shù)值仿真研究,發(fā)現(xiàn)時間上的延遲會導(dǎo)致辟謠效果下降,節(jié)點的初始度在單個信息傳播和信息競爭傳播中起到的作用不同。對投資者網(wǎng)絡(luò)中信息傳播影響股票價格的機制進行了分析,基于投資者網(wǎng)絡(luò)的信息傳播理論提出了謠言與辟謠信息對股市影響的三條假設(shè)；在這三條假設(shè)的基礎(chǔ)上,分別對謠言對股價的沖擊幅度、謠言對股價沖擊效應(yīng)的影響因素、股票市場謠言與辟謠信息影響的實證分析市場中澄清公告對股價的澄清效應(yīng)、影響澄清公告澄清效果的影響因素四個問題進行了實證研究,發(fā)現(xiàn)謠言對股價的沖擊幅度與謠言披露媒體的權(quán)威性相關(guān),澄清公告的澄清效果與澄清方式和上市公司的信譽正相關(guān)。對于投資者網(wǎng)絡(luò)信息擴散的研究,主要包含以下幾方面的內(nèi)容：由于投資者網(wǎng)絡(luò)情緒在通過投資者網(wǎng)絡(luò)擴散時,其載體為投資者網(wǎng)絡(luò)中的信息,因此本文首先基于信息傳播理論和信息發(fā)布機制,建立了投資者網(wǎng)絡(luò)的信息流量模型,對進行了模擬研究。針對信息流量模型的突變特征,提出了基于小波的異方差半?yún)?shù)回歸模型的變點檢測方法。首先構(gòu)造了一個檢驗量用以檢驗在某一個給定的點處模型是否存在變點,并給出了檢驗量的漸近分布；構(gòu)造了若干個估計量用以估計變點的個數(shù)、位置以及變化幅度,并給出了這些估計量的漸近性質(zhì)。本章對給出的檢驗量、估計量進行了有限樣本下的數(shù)值模擬,結(jié)果表明檢驗量的勢與估計量的準(zhǔn)確程度都有比較良好的表現(xiàn)。使用該方法對信息流量模型進行實證研究,對網(wǎng)絡(luò)中的突變點進行了檢測,并對這些突變點背后蘊含的事實信息進行分析和討論。在投資者網(wǎng)絡(luò)信息流量的基礎(chǔ)上,提出了投資者網(wǎng)絡(luò)情緒模型,給出了投資者網(wǎng)絡(luò)情緒構(gòu)建的一般方法。之后在此模型的指導(dǎo)下,通過文本分析技術(shù)從社交網(wǎng)絡(luò)中提取出投資者情緒傾向,構(gòu)建出投資者網(wǎng)絡(luò)情緒指數(shù)；通過相關(guān)性分析說明該指標(biāo)的合理性；然后使用投資者網(wǎng)絡(luò)情緒指數(shù)作為代理變量,利用Granger因果檢驗以及脈沖響應(yīng)對投資者情緒與股票市場的動態(tài)關(guān)系進行分析。本文的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：(1)基于弱關(guān)系理論,提出了投資者網(wǎng)絡(luò)中投資者信息甄別模式；在這種信息甄別模式的基礎(chǔ)上,提出了更符合當(dāng)前投資者網(wǎng)絡(luò)信息傳播特點的信息傳播模型。通過仿真研究發(fā)現(xiàn),投資者在進行信息傳播時更傾向于接受來源與其異質(zhì)性高的投資者的信息。(2)研究了謠言信息與辟謠信息的競爭傳播問題,分別使用倉室模型和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)下的動力學(xué)方程組展開研究,對辟謠信息影響謠言傳播的關(guān)鍵因素進行量化分析及計算,提出了有效控制謠言傳播的解決方案。(3)從信息傳播的角度對股市謠言和澄清公告的股市沖擊效應(yīng)進行了解釋和實證研究,為之前研究中考慮的影響信息股市沖擊效應(yīng)的因素找到了理論根據(jù),豐富了信息不對稱方面的研究方法。(4)提出了異方差半?yún)?shù)回歸模型檢測變點的小波方法,給出了模型是否存在變點的檢驗量以及變點個數(shù)、位置、幅度的統(tǒng)計量,為半?yún)?shù)模型的變點檢測提供了新的方法。(5)構(gòu)建了投資者網(wǎng)絡(luò)情緒模型,給出了投資者網(wǎng)絡(luò)情緒指數(shù)構(gòu)建的一般方法。通過文本分析技術(shù)提取出投資者網(wǎng)絡(luò)情緒指數(shù),并使用該指數(shù)對投資者情緒與股票市場的收益之間的關(guān)系進行了實證研究。
【關(guān)鍵詞】：投資者網(wǎng)絡(luò) 社交網(wǎng)絡(luò) 信息傳播 競爭傳播 小波系數(shù) 變點檢測 投資者情緒
【學(xué)位授予單位】：東北財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F830.91;F224
【目錄】：

• 摘要2-5
• Abstract5-15
• 1 緒論15-22
• 1.1 研究背景15-16
• 1.2 研究意義16-17
• 1.3 論文的研究框架與技術(shù)路線17-20
• 1.3.1 論文的研究框架17-19
• 1.3.2 技術(shù)路線19-20
• 1.4 論文的研究內(nèi)容和創(chuàng)新點20-22
• 2 文獻綜述與理論基礎(chǔ)22-35
• 2.1 傳染病模型的發(fā)展22-24
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論及其信息傳播的研究進展24-29
• 2.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論24-27
• 2.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)信息傳播的研究進展27-29
• 2.3 弱關(guān)系理論29-30
• 2.4 小波理論及小波方法檢測變點的研究進展30-34
• 2.4.1 小波理論30-32
• 2.4.2 小波方法檢測變點的研究進展32-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 3 投資者網(wǎng)絡(luò)信息傳播研究35-73
• 3.1 引言35-36
• 3.2 投資者網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型36-50
• 3.2.1 投資者網(wǎng)絡(luò)信息傳播的特點36-37
• 3.2.2 投資者網(wǎng)絡(luò)中的投資者信息甄別模式37-38
• 3.2.3 投資者信息傳播模型38-43
• 3.2.4 模型分析43
• 3.2.5 仿真研究43-49
• 3.2.6 本節(jié)小結(jié)49-50
• 3.3 基于倉室模型的投資者網(wǎng)絡(luò)謠言與辟謠信息競爭傳播模型50-60
• 3.3.1 平衡點分析52-55
• 3.3.2 模型分析55-59
• 3.3.3 可控參數(shù)對模型影響分析59-60
• 3.3.4 本節(jié)小結(jié)60
• 3.4 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的投資者網(wǎng)絡(luò)謠言與辟謠信息競爭傳播模型60-71
• 3.4.1 傳播特點61-63
• 3.4.2 傳播機制63-64
• 3.4.3 動力學(xué)方程組64-66
• 3.4.4 數(shù)值模擬66-71
• 3.4.5 本節(jié)小結(jié)71
• 3.5 本章小結(jié)71-73
• 4 股票市場謠言與辟謠信息影響的實證分析73-90
• 4.1 引言73-74
• 4.2 理論與假設(shè)74-77
• 4.2.1 市場傳聞影響股票價格的機制分析74-75
• 4.2.2 辟謠影響股票價格的機制分析75-76
• 4.2.3 投資者網(wǎng)絡(luò)信息傳播機制影響股票價格的幾個假設(shè)76-77
• 4.3 股票市場謠言的市場反應(yīng)研究77-81
• 4.3.1 樣本選擇77
• 4.3.2 研究方法77-79
• 4.3.3 實證結(jié)果79-81
• 4.4 謠言對股價沖擊影響因素的研究81-84
• 4.4.1 模型與變量81-82
• 4.4.2 回歸結(jié)果分析82-83
• 4.4.3 本節(jié)小結(jié)83-84
• 4.5 澄清公告的市場反應(yīng)及其影響因素研究84-88
• 4.5.1 數(shù)據(jù)來源、研究方法和變量選取84-85
• 4.5.2 實證結(jié)果85-88
• 4.5.3 本節(jié)小結(jié)88
• 4.6 本章小結(jié)88-90
• 5 投資者網(wǎng)絡(luò)信息流量模型及其突變特征的小波分析90-117
• 5.1 引言90
• 5.2 投資者網(wǎng)絡(luò)信息流量建模研究90-97
• 5.2.1 投資者網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布行為特性91-93
• 5.2.2 突發(fā)情境下投資者信息發(fā)布行為特性93-94
• 5.2.3 投資者網(wǎng)絡(luò)信息流量模型94-95
• 5.2.4 數(shù)值仿真和分析95-97
• 5.3 異方差半?yún)?shù)回歸模型變點的小波分析97-111
• 5.3.1 模型和假設(shè)98-99
• 5.3.2 小波系數(shù)的估計99-100
• 5.3.3 檢驗量及其漸近性質(zhì)100-102
• 5.3.4 變點估計及其漸近性質(zhì)102-106
• 5.3.5 數(shù)值模擬106-111
• 5.4 投資者網(wǎng)絡(luò)信息流量的突變特征實證分析111-116
• 5.4.1 模型設(shè)定111-112
• 5.4.2 數(shù)據(jù)選取與模型估計112-115
• 5.4.3 本節(jié)小結(jié)115-116
• 5.5 本章小結(jié)116-117
• 6 投資者網(wǎng)絡(luò)情緒擴散及其與股價關(guān)系研究117-132
• 6.1 引言117-118
• 6.2 投資者網(wǎng)絡(luò)情緒建模研究118-121
• 6.2.1 投資者情緒擴散路徑118-119
• 6.2.2 投資者情緒度量119-120
• 6.2.3 投資者網(wǎng)絡(luò)情緒模型120-121
• 6.3 投資者網(wǎng)絡(luò)情緒指標(biāo)構(gòu)建及其與股價關(guān)系研究121-130
• 6.3.1 投資者網(wǎng)絡(luò)情緒指標(biāo)的構(gòu)建122-123
• 6.3.2 投資者網(wǎng)絡(luò)投資者情緒指標(biāo)與其他指標(biāo)相關(guān)性分析123-125
• 6.3.3 投資者情緒與股市收益之間動態(tài)關(guān)系的實證研究125-130
• 6.3.4 本節(jié)小結(jié)130
• 6.4 本章小結(jié)130-132
• 7 總結(jié)與展望132-135
• 7.1 研究結(jié)論132-133
• 7.2 研究局限和展望133-135
• 附錄A135-148
• 在學(xué)期間發(fā)表的研究成果148-149
• 參考文獻149-157
• 后記157-158

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本文編號：266851