社交媒体的投资者情绪与中国证券市场互动关系的实证研究

本著作引入投资者情绪，用以度量社交媒体中UGC中蕴含的投资者的主观情绪信息，以此作为研究社交媒体与证券市场互动关系的中间变量。因此，书稿在建立社交媒体的投资者情绪指数基础上，系统地分析了社交媒体UGC与证券市场的互动关系。其研究内容包括：设计和实现了社交媒体的投资者情绪指数建立模型。采用Web信息采集、自然语言处理语言和文本分析等多种信息技术实现基于文本分析技术的投资者情绪指数建立模型；检验了社交媒体的投资者情绪对超短期市场收益波动的影响；分析了社交媒体的投资者情绪与证券市场的短期互动关系；探讨了社交媒体的投资者情绪与证券市场的短期联动及长期相互影响。该著作的研究成果不仅有助于为金融市场提供较好的投资者信息，有助于理解我国投资者的心理变化和行为特征，揭示投资者心理预期与收益、交易量、波动性的互动过程，为监管层提供政策调控的理论指导，更为今后证券领域相关研究提供新的思路和选择。

赵敬华，博士，上海理工大学管理学院副教授，硕士生导师，主要研究领域：电子商务、互动创新、政府补贴；在相关领域发表学术论文30余篇，其中，有20余篇被SCI、EI检索；获上海市科技进步奖两次；专著4部。

第1章导论
1.1研究背景与研究意义
1.1.1选题背景和问题的提出
1.1.2研究意义
1.2研究思路与方法
1.2.1概念界定
1.2.2研究思路及方法
1.3研究的主要内容
1.4本书创新之处
第2章相关理论与文献综述
2.1金融学理论概述
2.1.1有效市场假说概述
2.1.2行为金融理论概述
2.1.3市场信息与资产定价
2.2投资者情绪定义与度量方法
2.2.1投资者情绪的定义
2.2.2投资者情绪的度量方法
2.3社交媒体与市场信息
2.3.1社交媒体相关概念
2.3.2社交媒体对市场信息的影响
2.4社交媒体用户原创内容与证券市场的研究现状
2.4.1网络新闻网站的相关研究
2.4.2股票论坛的相关研究
2.4.3博客、微博UGC的相关研究
2.4.4其他社交媒体的相关研究
2.5基本实证模型
2.5.1博克斯一詹金斯法建模思想
2.5.2主要数学模型和计量方法
2.6已有文献的不足与研究启示
第3章社交媒体UGC与证券市场之间关系的研究框架与设计
3.1研究框架
3.1.1社交媒体UGC蕴含着反映投资者情绪的有效信息
3.1.2投资者情绪与证券市场之间关系的理论分析
3.2研究内容具体设计
3.2.1投资者情绪指数的建立
3.2.2投资者情绪与证券市场互动关系的实证分析
3.3本章小结
第4章基于文本分析的投资者情绪指数建立模型
4.1相关技术综述
4.1.1信息采集技术
4.1.2文本分析技术
4.1.3现有的中文语料资源
4.2投资者情绪指数构建的总体流程
4.3投资者情绪指数构建的实现
4.3.1投资者情绪指数的度量指标选择
4.3.2信息采集
4.3.3信息预处理
4.3.4建立证券领域情感语料资源
4.3.5构建投资者情绪指数
4.3.6投资者情绪指数建立结果分析
4.4本章小结
第5章新浪微博的投资者情绪对超短期市场波动性影响分析
5.1混合分布假说及研究假设
5.2实证数据
5.2.1上证综合指数日内数据
5.2.2新浪微博日内数据
5.2.3投资者情绪与市场收益的描述性分析
5.3实证分析与结果
5.3.1GARCH模型的建立
5.3.2投资者情绪指数与市场收益率的自相关性分析
5.3.3投资者情绪指数与市场收益率的平稳性分析
5.3.4新浪微博信息流到达对市场收益波动的影响
5.3.5新浪微博的情绪流到达对市场收益波动的影响
5.3.6对实证结果的分析和讨论
5.4本章小结
第6章新浪微博的投资者情绪与证券市场短期关系研究
6.1相关文献回顾及研究假设
6.2实证数据
6.2.1深圳成分指数每日数据
6.2.2新浪微博每日数据
6.2.3投资者情绪与证券市场特征指标的描述性分析
6.3实证分析与结果
6.3.1投资者情绪与市场特征指标的相关性分析
6.3.2向量自回归模型的建立
6.3.3新浪微博的投资者情绪对市场特征指标的预测能力
6.3.4新浪微博的投资者情绪与证券市场的互动关系
6.3.5对实证结果的分析和讨论
6.4本章小结
第7章物流论坛的投资者情绪与行业板块短期互动及长期影响研究
7.1理论依据及研究假设
7.2实证数据
7.2.1电子商务板块指数
7.2.2电子商务物流论坛数据
7.2.3投资者情绪指数与行业板块特征指标的描述性分析
7.3实证分析与结果
7.3.1模型选择及建立
7.3.2变量相关性分析
7.3.3物流论坛的投资者情绪对行业板块的预测能力
7.3.4物流论坛的投资者情绪与行业板块的动态分析
7.3.5物流论坛的投资者情绪指数各指标的重要性检验
7.3.6对实证结果的分析和讨论
7.4本章小结
第8章结论与展望
8.1主要结论和启示
8.2不足和工作展望
附录
附录1标注情感语料库(部分语料)
附录2标注情感语料库增加的物流相关语料
参考文献