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基于社交媒体的投资者情绪对股市收益影响的大数据分析
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　　[摘要]社交媒体中的信息是一个大数据库，通过微博搜索抓取社交媒体中投资者微博数据，利用中文语义分析技术，将该投资者情绪划分成六个等级，构建社交媒体中投资者的情绪指数，并且以同时段的股市为研究对象，基于VAR模型，运用Granger因果关系检验、脉冲响应函数，探讨社交媒体中不同程度的投资者情绪倾向与股市收益之间的预测能力和双向反馈关系。 中国论文网 /2/view-7110731.htm　　[关键词]社交媒体；投资者情绪；股市收益；大数据 　　[DOI]10.ki.zgsc. 　　1 引 言 　　行为金融学认为，情绪可以深刻地影响个人的行为和决策。夏雨禾（2010）通过对438个样本的分析，对新浪微博互动的结构性要素以及发生机制进行了深入探究，研究结果发现，新浪微博是一个文化性、个人性和情绪性的互动空间。杨维（2011）从微博传播的及时性、草根性的特征出发，探讨了在网络舆情形成过程中微博起到的作用。梁坤，蒋翠清，丁勇（2013）利用特征提取等技术，抽取中文社会媒体上的干系人的话题，同时构建股票收益率的回归模型，研究中文社会媒体上千系人和话题的活动状况对股票收益率的影响。研究结果表明，中文社会媒体上不同干系人对股票收益的影响不同。而乔智和耿志民（2013）讨论了股吧对个人投资者情绪的影响研究，运用实证方法验证了个人投资者情绪与股市收益间存在的相关关系。徐琳（2013）基于微博中的投资者情绪的研究，使得让投资者知情股市收益研究，微博信息不仅反映了该信息发布者的心理和行为，同时也能够影响相关投资者的投资行为。 　　2 研究模型与方法 　　2.1 主要模型 　　本文采用向量自回归模型（VAR）来检验社交媒体中的投资者情绪与股市收盘价、股市成交量之间的时滞关系。VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后项的函数来构造模型，其一般形式为： 　　其中， 是k维内生变量向量，Yt-1（i=1，2，…，P）是滞后内生变量向量，Xt-i（i =0，1，…，r）是d维外生变量向量或滞后外生变量向量，P、r分别是内生变量和外生变量的滞后阶数。At是k*k维系数矩阵，Bi是k*d维系数矩阵，这些矩阵都是待估计的参数矩阵。εt是由k维随机误差项构成的向量，其元素相互之间可以同期相关，但不能与各自的滞后项相关以及不能与各自的滞后项相关以及不能与模型右边的变量相关。 　　2.2 研究方法 　　第一，使用深圳视界信息技术有限公司研发的网页采集软件八爪鱼数据采集系统抓取海量的微博数据。该平台以分布式云计算平台为核心，从各种不同的网站或者网页获取大量的规范化数据。第二，以天为单位归类微博数据，并且清洗不能表现投资者情绪的垃圾数据，如非原创微博或者只包含链接地址的微博等。第三，运用中文语析分析工具，分析微博中包含的情感信息，量化投资者情绪。本课题将从两个层面来分析和量化投资者情绪信息：第一个层面可以将投资者情绪分为两个维度――积极情绪倾向和消极情绪倾向；第二个层面讲积极情绪和消极情绪继续细分，可分为一般、中度和高度积极情绪倾向以及一般、中度和高度消极情绪倾向。第四，接下来我们将会把得到的数据资料用专业软件Eviews进行整理并加以分析，以便我们制作出相应的统计图表等，最终基于大数据对投资者情绪与股市收益之间的相互关系进行分析。第五，通过Granger因果关系检验，论述和验证社会情绪变化与股票市场变化确实存在相关关系。第六，使用脉冲响应函数进行股市收益走势预测的实证分析，得出投资者情绪和股市收益走势相互间的预测能力，并提出改善方案。 　　3 实证研究 　　3.1 数据来源――社交媒体中的投资者情绪数据 　　本文的数据来源于新浪微博平台，采用“微博搜索”的方式继续对股市相关的信息进行监测挖掘。在新浪微博界面，以股票名称为关键词，按时间搜索相应的与该只股票相关的原创微博信息。以“华谊兄弟”为实例研究对象，研究华谊兄弟公司从日到日，该公司在新浪微博的投资者情绪与股市收益之间的关系。微博的发表时间跨度为日至日，我们抓取到微博数量为1286688条。 　　股市收益指数样本来自上证综合指数和深圳成分指数，包括上证综合指数收盘价、日成交量和深圳成分指数的收盘价、日成交量。股票数据均使用浙江核新同花顺网络信息股份有限公司提供的同花顺软件获得的。t日上证综合指数的和深圳成分指数的股指收益率Rt的计算公式为 　　其中Pt为t日股指的收盘价，Pt-1为（t-l）日股指的收盘价。样本区间为日至日。 　　3.2 数据分析 　　（1）量化投资者情绪。利用ROST Content Mining（简称ROST CM）的情感分析模块对每天的微博进行情绪倾向分析。本文实验利用ROST CM分析情绪的统计结果如图1所示。 　　针对ROST CM对于投资者情绪的分类，将分析三段积极情绪（一般、中度、高度）和三段消极情绪（一般、中度、高度）与股市收益之间的相互影响，不使用中性情绪作为实验数据。 　　同时，选取该公司于日至日每天的综合指数收盘价和成交量产生的时间序列进行比较，并且，每个类别的情绪倾向数据之间也能进行比较，需要对实验数据进行Z-Score标准化处理。转化函数为： 　　其中，X为变量X的均值，σ为变量x的标准差。经过处理的数据符合均值为0标准差为1的标准正态分布。 　　（2）变量的基本描述。由于VAR模型的建立和Granger因果检验都要求使用的时间序列是平稳时间序列。表1是运用增广的迪基一福勒检验（ADF检验）各时间序列单位根的检验结果。
　　情绪的时间序列和股票数据的时间序列一阶差分的ADF检验的t统计量都比1%、5%、10%检验水平下的临界值小，因此可以拒绝原假设，即可以认为情绪时间序列和股票数据的时间序列一阶查分没有单位根，也即社交媒体中的投资者情绪的时间序列和股票数据的时间序列是一阶差分平稳的。 　　（3） Granger因果关系检验。Granger因果关系检验可以用来确定经济变量之间是否存在因果关系以及影响的方向。因此采用Granger因果关系检验分析社交媒体中的投资者情绪对股市收益的预测能力。 　　分别将社交媒体的投资者一般积极情绪（Pl）、中度积极情绪（P2）、高度积极情绪（P3）、一般消极情绪（Nl）、中度消极情绪（N2）、高度消极情绪（N3）指数与股市收益（SY）和股市成交量做两两检验。表2列出滞后期1阶到5阶响应的部分Granger因果关系检验结果。 　　可以发现，一是社交媒体上的投资者高度消极情绪倾向不是引起股市收盘价变化的Granger原因在滞后期为3时被拒绝；二是股市收盘价不是一般积极情绪倾向的Granger原因在滞后期为5时被拒绝；三是社交媒体中的投资者高度积极情绪的Granger原因在滞后期为1时被拒绝；四是社交媒体中投资者高度消极情绪倾向不是股市收盘价的Granger原因在滞后期为2时被拒绝；五是社交媒体中投资者的中度积极情绪、高度积极情绪、一般消极情绪和中度消极情绪不是股市成交量的Granger原因被拒绝，说明社交媒体中投资者较为显著的情绪是股市成交量的Granger原因；六是股市成交量不是社交媒体中投资者一般消极情绪的Granger原因被拒绝，说明股市成交量是社交媒体中投资者一般消极情绪的Granger原因。 　　（4）脉冲响应函数分析。脉冲响应函数用于衡量来自某个内生变量的随机扰动项的一个标准差冲击（称为“脉冲”）对VAR模型中所有内生变量当前值和未来值的影响。如图2所示，图中的横轴表示时期数，纵轴表示脉冲响应函数大小，实线为脉冲响应函数，红色虚线为正负两倍标准差偏离带（+2S.E）。 　　图2 （a）描述了社交媒体中投资者的高度积极情绪和高度消极情绪与股市收盘价之间的两两响应。在图2（a）中可以看到，社交媒体中的高度积极情绪，在受到股市收盘价的一个正向单位标准差冲击时，没有立即响应，在第1期中期出现响应，并在第2期内达到负向最大值，并在第6期后逐渐减弱并且趋向于0。说明股票的收盘价变动对社交媒体中的高度积极情绪只存在较短时间内的影响，并且会对社交媒体中的投资者造成一定影响，大约持续5个交易日内。 　　图2 （b）中，受社交媒体中投资者的高度消极情绪的一个正向单位标准差冲击时，股市收盘价第一期前期没有立即响应，在之后产生正向影响，在第3期中期达到正向最大后立即减弱，并且趋向于0。说明社交媒体中的高度消极情绪对股市收盘价只存在短期同向影响，持续在前10个交易日左右。 　　图2 （c）和图2（d）可以看到，股市成交量对社交媒体中投资者中度积极情绪和高度积极情绪的扰动立即做出了响应，第一期的响应大约为0.5左右且为正向。之后，股市成交量对投资者中度积极情绪和高度积极情绪的响应有所下降，并趋近于0，说明社交媒体中投资者的中度积极情绪和高度积极情绪对股市成交量存在短期同向影响，并且投资者的中度积极情绪持续时间较投资者的高度积极情绪的持续时间长。 　　在图2 （e）中可以看到，股市成交量对社交媒体中投资者的中度消极情绪扰动立即做出了响应，第1期的响应为0.7左右，在第2期减弱到0.2左右。之后，股市成交量对投资者的中度消极情绪的扰动开始上升，在第3期中期达到最大（为2.5左右），且为正向的。接着，股市成交量对投资者的中度消极情绪的响应有所下降，在第10期后，响应趋向于0。可见，社交媒体中的投资者中度消极情绪的变动会对股市成交量造成正向影响，且持续时间超过10期。 　　图2 （f）描述的是社交媒体中投资者的一般消极情绪与股市成交量的响应。从图中可以看到，社交媒体中投资者的一般消极情绪对股市成交量的扰动立即做出了负向响应。在第2期中期达到负向最大值，并在之后逐渐减弱，在第10期左右逐渐趋近于0。从中可以看出股市成交量的变动会对社交媒体中投资者的一般消极情绪造成影响，持续时间比较长，且前4期影响较为明显。 　　4 结论与展望 　　通过微博大数据搜索抓取社交媒体中投资者微博数据为样本，以同时段的股市为研究对象，利用中文语义分析技术，将该投资者情绪划分成六个等级，并且构建了社交媒体中投资者的情绪指数，并且基于VAR模型，运用Granger因果关系检验、脉冲响应函数，探讨社交媒体中不同程度的投资者情绪倾向与股市收益之间的预测能力和双向反馈关系。研究结果表明： 　　第一，中文社交媒体中的投资者情绪变化能够有效地反映出股市收盘价和成交量的变化。第二，社交媒体中投资者不同等级倾向的情绪对股市收盘价和股市成交量的影响是不同的。一般积极情绪对股市收益没有产生显著的影响，中度、高度积极情绪对股市收益产生短期影响，中度消极情绪对股市收益产生持续时间较长的影响。第三，股市的收盘价和成交量均会引起社交媒体中投资者不同程度的情绪变化。 　　结论有益于投资者以社交媒体为观察视角进行有效的投资决策和判断，同时端正投资心态和增强风险意识。同时也有益于决策者利用社交媒体提供的大量的有效信息来合理地管理股票市场。
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xzbu发布此信息目的在于传播更多信息，与本网站立场无关。xzbu不保证该信息（包括但不限于文字、数据及图表）准确性、真实性、完整性等。　　[提要] 中国股票市场作为一个典型的新兴市场，与国外成熟股票市场相比存在很大差别，其产生的“金融异常现象”更加突出和显" />
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投资者情绪对股票收益波动影响分析
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　　[提要] 中国股票市场作为一个典型的新兴市场，与国外成熟股票市场相比存在很大差别，其产生的“金融异常现象”更加突出和显著。投资者情绪是反映投资者心理的重要因素，必然会对投资者行为和决策，进而对股票市场收益和波动性产生重大影响。系统深入地研究中国股票市场收益、波动性与投资者情绪之间的关系是正确解释中国股票市场“异常现象”的有效途径，对于加强中国股票市场的风险管理和控制，改善政府对股票市场的监管效率，保障中国股票市场健康、稳定、持续发展都具有非常重要的理论和现实意义。 中国论文网 /2/view-7383512.htm　　关键词：股票市场；股票的收益；投资者情绪；影响 　　中图分类号：F83 文献标识码：A 　　收录日期：日 　　一、投资者情绪概念 　　投资者情绪在证券市场中影响着投资者的认知和行为。证券市场上投资者对外界价值的认知与评价更加注重，我们认为在证券市场上我们可以直接观察到投资者的认知能力和理性程度。通过观察发现，在证券市场上投资者的认知行为能力与理性程度是有限的，而现实生活中的投资者在证券市场上的活动往往具有情绪化的行为，这与经典经济理论中投资者理性假设有所不同。现代经济理论在相当程度上克服了传统经济理论的不足，它把现实行为人作为研究对象，把研究的范畴扩大到投资者情绪，接受了投资者是有限理性的事实，更有效地解释了投资者行为。我国经济学家饶育蕾给出了较为直观的定义解释，她通过研究认为投资者心理偏差通过投资者情绪反映，投资者的预期会受这些心理偏差的影响，因此投资者对未来证券市场带有系统性偏差的预期即为投资者情绪。 　　二、中国股票市场的投资者情绪分析 　　（一）股市投资引导功能失效。当前，中国股票市场参与者的心态表现并不成熟，投资者通常比较短视，不会考虑长期价值投资。由于历史遗留问题，我国股市公开报表信息与公司实际情况“貌合神离”，严重削弱了市场公开信息的参考价值，再通过我国为数众多的非理性投资者的交易行为进一步加剧了市场投资行为的盲目性，这导致股票市场的投资定价功能大大弱化，继而出现投机行为过度的现象。而对于投资者来说，进入到股市犹如一场赌博游戏，赌徒心理泛滥。 　　（二）有效信息缺乏致使“羊群效应”泛滥。根据行为金融学的理论，投资者在获取及处理信息方面的能力并不是无限的。人们的行为偏差其实是系统性的。投资者想要合理的分析股票市场，就避免不了受到情绪等心理因素影响。市场参与个体受到能力的限制，往往对自身思考得出的判断立场摇摆不定，常常根据引导原则即相信所谓的“小道消息”作为自己的引导，追随其他投资者，使得投资者行为不能达到最优化，EMH成立的假设条件不具备。我国股票市场的信息披露存在较大缺陷，大量内幕交易屡见不鲜，个体投资者在群体投资活动中容易“去个性化”，更容易参考他人的做法，因为这样可以获得安全感，这使得我国的投资者“羊群效应”现象泛滥。那些在缺乏足够关于风险回报信息的情况下便涉足风险投资，稍有风吹草动便马上出逃的投资者往往被描述成“羊群”，一般的观点认为，市场参与者的羊群行为加剧了市场的波动性，尤其是在牛市中，会导致投资者头脑发热，其冒进的情绪化决策会通过羊群效应迅速向其他投资者蔓延，产生过度买卖问题，增加了金融体系的脆弱性，加剧了金融市场风险。 　　（三）股市中的过度自信程度较高。鉴于目前我国证券市场的制度安排滞后以及上市公司不重视中小股东的特点，投资者在中国股票市场上获取的股利收益难以达到预期。在这样的背景下，投资者并不对股利收益存有太多幻想，资本利得成为购买股票的单一获利途径，这导致了中国股票市场过度投机现象泛滥，人们往往把注意力集中在短线交易，正是这些原因，中国的投资者情绪更能对股市的起伏起到推波助澜的作用。陈斌等以问卷的方式获得了大量我国的证券市场数据，其调查表明，只有不到12%的个人投资是为通过公司分红而获利，超过78%的个人投资者入市的动因都是为通过获取股票的买卖价差而获利。正是由于制度安排缺陷导致套利受限与相当部分中小投资者的投机心态严重，中国的投资者情绪对股票市场的影响作用是巨大的。 　　三、投资者情绪对股票收益波动影响分析 　　（一）显性投资者情绪对股票收益波动的影响。在我国，对于投资者主观情绪的研究也不少，但是没有很有说服力的调查结果。像好淡指数、央视看盘这两个指标是比较有说服力的，但是他们不能反映股市的整体情绪，他们对于机构投资者的反映比较敏感，被调查的数据的范围较小、科学性也不强，与其他代表投资者的情绪有一定的差距。因此，消费者的预期指数将作为本文研究投资者情绪的指标。鉴于我国股票市场的特殊情况，没有把金融衍生品作为投资者的情绪，像认沽认购权证在我国发展范围还十分小，不能够整体的代表投资者的情绪，因此金融衍生品方面的经济数据不能够完全的反映投资者的情绪，也就不能成为相关的指标；股票价差在我国备受关注，而股民对股票的分红不是很关注，所以也没有选用。 　　（二）隐性投资者情绪对股票收益波动的影响。隐性投资者情绪，是指运用股票市场上可以反映投资者对股票市场预期的数据来构建的投资者情绪指数，根据这些金融数据的来源，通常把这些指标分为四类，包括换手率、ARMS指标、零星股买入卖出比率、新高低比。在股票市场上把全部交易过的股票的换手率进行加权平均得到的就是换手率，将这些股票流通股的市值作为权重。我国股票市场横截面收益和换手率之间呈负相关关系的主要原因是股票市场的投机性交易造成了股票价格的高涨，从而导致了投机性泡沫的出现，这是由股市的卖空机制与股市参与者的信念有所不同，这两方面同时存在导致的。 　　（三）理性投资者情绪对股票收益波动的影响。理性投资者情绪是依据宏观经济现象所表现出来的客观信息所产生的，在噪声交易理论中，随着时间的推移，噪声会逐渐消失，理性交易者会慢慢主导市场，有效市场假说的前提就是理性交易者追求效用的最大化，噪声交易和基本面的情况由股票报酬率来反映。在股票监督管理部门的指导下，新股的发行与上市是有一定的规律性的，股市的发展较稳定。一般在投资者的情绪乐观时，新股发行的速度很快，主要表现为上市的家数多而且数量也很大，如超级大盘股的发行与上市的时间都往往在投资者情绪乐观的时期。在股市持续下滑低迷，股市参与者信心不足时，会导致投资者的情绪悲观，监督管理部门一般会减少新股的发行，有时也会根据股票市场运行的情况暂停一段时间。
　　（四）非理性投资者情绪对股票收益波动的影响。非理性投资者情绪来源于有效市场假说理论。在有效市场假说中，股价可以反映一切有价值的信息，股票的价值和价格之间有一个偏差，这就是噪声。下面主要从A股新增开户数方面来研究其对股票收益波动的影响。新增开户数对于国外比较成熟的股票市场来说，由于股票市场发展时间较长，股票市场相对稳定，A股新增开户数的变化不明显，所以股市参与者的情绪一般不能通过其来反映，但我国的股票市场比较特殊，我国股市的发展正处于上升时期，当新增A股开户的数量不断增多时，它可以反映场外投资者的情绪，也就表明了投资者情绪很乐观。我国的股市正处于高速上升阶段，新增A股开户数量的不断增多，直接表明了投资者高涨的投资热情，因此投资者的情绪与新增A股开户的数量呈正相关的关系。 　　四、实证分析 　　（一）数据选取与处理。本文研究中国股市不同收益对投资情绪的影响，分别选取好淡指数这一直接指标作为投资者情绪指标，上证综指收盘价为收益率指标，好淡指数和上证综合指数是研究中国市场股市收益与投资者情绪关系最为常用的两个指标，能够比较准确地反映股市行情和投资者情绪的整体状况，本文选取日至日期间数据，共491个样本。 　　（二）实证结果。普通最小二乘法（OLS）是对线性回归模型进行求解的一种最简单和最实用的方法，本文讨论的是正收益和负收益对投资者情绪的影响，故选择多元线性回归模型，如下式： 　　从表1的实证结果可以看出，正收益和负收益对投资者情绪的影响是有区别的。正收益对投资者情绪的影响显著，负收益对投资者情绪的影响不显著，与上文格兰杰因果检验结果一致。股市正收益对投资者情绪的影响方向为正，也就是当股市收益出现盈利时，人们的投资情绪趋向于越来越积极。由于系数为正，股市正收益越大，对投资者情绪的促进作用也越大，能够在投资者情绪处于乐观状态时进一步提升投资者乐观程度，容易产生资本市场泡沫。股市负收益对投资情绪的影响不显著。负的收益常常使投资者产生不安的心理，特别是个别的事件导致的股票市场较大负收益率的产生，导致投资者不能判断整个股票市场的前景时，往往出现对前景判断的分歧。 　　五、对策建议 　　证券市场监管部门要充分认识和把握投资者的认知偏差，加强对市场的有效监督，进一步完善信息披露制度，提高信息的真实性和透明度，弱化投资者情绪的负面影响。一方面要避免由于上市公司的虚假信息所导致的投资者盲目乐观或者盲目悲观；另一方面要降低信息获取成本，使市场中众多缺乏专业知识的个人投资者也能够获得真实、全面、及时的信息，为增强其行为的理性程度提供基础。证券市场监管部门应该加大对投资者的指导和教育，并建立配套法律框架，加强对投资者的保护，创造一个更加成熟、健康的投资环境。一方面规范机构投资者的投资行为，培育理性、成熟的机构投资者，以发挥其市场稳定器的作用；另一方面加强宣传教育力度，提高个人投资者的素质，强化个人投资者的风险意识，增强其行为的理性程度。 　　六、结语 　　本文最主要的贡献在于选取机构投资者情绪代理变量，通过主成分分析法构建符合我国机构投资者行为的情绪综合指数，并研究其与股市收益的互动关系。研究发现：验证了我国机构投资者情绪与大盘深成指收益之间存在非对称性相互影响的关系。股指收益变化对机构投资者情绪的影响要强于机构投资者情绪对股指收益波动的影响，这就说明深成指指数的前期走势能够很大程度地影响机构投资者的投资热情。不仅如此，机构投资者也容易受自身情绪的影响，这种情绪具有一定的延续性和稳定性。这种非对称关系表明我国机构投资者并没有很好扮演股市“晴雨表”的角色，非理性投资行为依旧存在，我国机构投资者对于稳定市场功能有待不断完善，同时表明了我国机构投资者情绪是影响股市收益波动的系统因子之一。 　　主要参考文献： 　　[1]陆江川，陈军.极端投资者情绪对股价指数影响的非对称研究[J].系统工程，2013.2. 　　[2]董孝伍，张信东，刘维奇.投资者情绪与股票市场收益的互动关系――基于分位数回归的研究[J].经济管理，201.3. 　　[3]姚德权，黄学军，杨光.中国机构投资者情绪与股票收益关系研究[J].湖南大学学报（社会科学版），2010.6.
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