基于股吧信息的投资者情绪与极端收益的可预测性研究

被引：31

作者：

金秀

姜尚伟

苑莹

机构：

[1] 东北大学工商管理学院

来源：

管理评论 | 2018年 / 30卷 / 07期

关键词：

股吧信息; Bayes分类算法; 投资者情绪; 极端收益;

D O I：

10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2018.07.002

中图分类号：

F832.51 [];

学科分类号：

摘要：

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。

引用

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共 25 条

[1] 基于KNN和Bayes算法的组合分类器的垃圾评论识别研究 [J].