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基于股吧信息的投资者情绪与极端收益的可预测性研究

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随着互联网的广泛普及,基于互联网平台的投资者情绪对股市的影响研究,为情绪与股市关系研究注入了新的活力.本文首次采用Bayes分类算法对股吧信息分类,从基于质化信息的“情绪基调”、基于量化信息的“张贴程度”和基于强度信息的“关注水平”三个维度构建投资者情绪指数,并从极端收益视角深入研究投资者情绪与上证指数的关系.研究发现,基于Bayes分类算法的投资者情绪指数,在解释上证指数变动趋势上具有优势;投资者情绪对不同趋势极端收益的影响存在非对称性,对下跌趋势极端收益有显著可预测性.研究结论能够为投资者投资和监管者完善市场建设提供决策依据.
Investor Sentiment from Guba Messages and the Predictability of Stock Extreme Returns

金秀、姜尚伟、苑莹

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东北大学工商管理学院,沈阳110169

股吧信息 Bayes分类算法 投资者情绪 极端收益

国家自然科学基金国家自然科学基金

7147303371571041

2018

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中国科学院研究生院

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CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子：1.801
ISSN：1003-1952
年,卷(期)：2018.30(7)
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