书名：基于金融大数据的视角
作者：熊熊，沈德华，张永杰，张维
出版时间：2022年
内容提要:
本书立足于分析投资者情绪对资本市场收益特征和市场动态的影响。主要通过实证方式，从多个角度建立投资者情绪评价指标与体系，并以此为基础分析了不同指标下金融市场的变化情况，丰富了国内外关于不同平台对投资者情绪和市场动态影响的研究。同时，通过研究包括微信、微博、股吧等社交媒体平台对市场动态的影响机制，为监管者进行市场管理提供了新的监管视角，也为进一步推动我国金融市场的改革提供新的研究方向。本书适合研究投资者情绪对市场影响的相关学者及以投资者情绪为投资策略依据的相关从业者阅读借鉴。
目录
第一篇 投资者情绪与金融市场的概况 3
第1章 投资者情绪与金融市场 3
1.1 投资者情绪的度量 4
1.2 投资者情绪对金融市场的影响 11
1.3 总结 19
本篇参考文献 19
第二篇 投资者情绪与收益特征的研究 29
第2章 投资者情绪与股票收益：来自中国省级卫视收视率的证据 29
2.1 假设 30
2.2 数据描述 31
2.3 实证分析与结果 32
2.4 稳健性检验 36
2.5 本章小结 36
第3章 投资者情绪、市场利率和指数收益率 38
3.1 文献述评 40
3.2 研究设计 44
3.3 投资者情绪指标的构建 50
3.4 实证研究 51
3.5 本章小结 57
第4章 投资者情绪与期货市场功能 60
4.1 文献回顾及假设提出 61
4.2 数据及研究设计 64
4.3 实证分析与结果 68
4.4 稳健性检验 75
4.5 本章小结 78
第5章 股市异动与股指期货投资者情绪及关注度 80
5.1 引言 80
5.2 文献综述与研究假设 83
5.3 数据说明与指标构建 86
5.4 实证分析与结果 92
5.5 本章小结 108
第6章 投资者情绪与股价崩盘风险：来自中国市场的经验证据 110
6.1 文献回顾 111
6.2 数据选取与研究设计 113
6.3 实证分析 121
6.4 本章小结 124
第7章 网贷平台的投资者情绪和收益率 125
7.1 文献综述 125
7.2 假设 127
7.3 数据和变量构建 128
7.4 实证结果 132
7.5 本章小结 139
第8章 新型信息扩散方式与投资者情绪及资产定价 140
8.1 引言 140
8.2 文献综述与研究假设 142
8.3 研究设计 147
8.4 数据分析与实证结果 149
8.5 本章小结 152
本篇参考文献 153
第三篇 基于社交媒体的投资者情绪与资产价格的研究 169
第9章 基于微信文本挖掘的投资者情绪与股票市场表现 169
9.1 文献综述 169
9.2 研究假设与研究设计 170
9.3 数据说明 172
9.4 实证研究 175
9.5 本章小结 178
第10章 日度情绪指数与股票收益：中国公司在美国上市情况 180
10.1 文献综述 180
10.2 数据说明与描述性统计 181
10.3 实证研究 185
10.4 本章小结 191
第11章 日度情绪指数与股票收益：来自国际市场的证据 192
11.1 文献综述 192
11.2 数据说明与描述性统计 194
11.3 实证研究 196
11.4 本章小结 202
第12章 国外投资者情绪如何影响本地市场？——来自中国股票市场的证据 204
12.1 文献综述 204
12.2 数据说明与描述性统计 206
12.3 实证研究 213
12.4 本章小结 224
第13章 量化网络情绪与股票收益偏度的截面关系 225
13.1 文献综述 225
13.2 数据说明与描述性统计 226
13.3 实证研究 230
13.4 本章小结 235
本篇参考文献 236
第四篇 跨学科方法在投资者情绪与金融市场研究中的应用 247
第14章 基于多重分形的去趋势交叉相关性分析方法 247
第15章 互联网情绪代理变量的交叉相关性分析 249
15.1 数据描述 250
15.2 实证研究 250
15.3 本章小结 256
第16章 投资者情绪与各国主要市场指数的交叉相关性分析 258
16.1 数据描述 260
16.2 实证研究 261
16.3 本章小结 270
第17章 投资者情绪与股指期货市场的动态交叉相关性 271
17.1 数据描述及变量构建 273
17.2 实证研究 275
17.3 本章小结 281
本篇参考文献 282
第五篇 公司层面的投资者情绪度量方法 289
第18章 公司层面的投资者情绪测度方法——隔夜收益率 289
18.1 文献综述 289
18.2 数据与变量定义 290
18.3 实证结果 293
18.4 本章小结 310
第19章 公司层面的投资者情绪测度方法——投资者股吧关注度 312
19.1 引言 312
19.2 数据与变量定义 314
19.3 实证结果 315
19.4 本章小结 322
本篇参考文献 323
后记 327
投资者情绪与金融市场pdf在线试读：
第1章投资者情绪与金融市场
投资者情绪是国内外研究的重点，许多文献关注投资者情绪指标的构建和情绪对金融市场的影响方面。本章首先对投资者情绪的研究进行归纳整理，理了6类不同的投资者情绪指标构建方法以及相关的研究进展，并对比了不同指标的优劣性。这6类指标构建方法分别为:①利用市场数据作为代理变量;2)使用主成分分析法得出情绪指标;③根据研究调查数据构建指标;④根据媒体报道关键词构建情绪指标;⑤使用天气、比赛、政治环境等影响大众情绪的事件作为代理变量;⑥构建理论模型。其次，在情绪对金融市场的影响方面，本章系统性地归纳了对股票收益，流动性、波动性和市场效率，衍生品市场，IPO(initialpublicofering，首次公开募股)市场，公司融资决策和投资行为，以及经济、金融周期理论等6个方面的市场影响。最后，本章根据对研究前沿的整理，指出未来的研究方向，即大数据时代下，随着文本分析的技术的成熟和互联网数据的丰富，投资者情绪构建方式将会更加多元发展。
关于投资者情绪的研究可以追溯到1936年Keynes对投资者情绪对于资产价格的影响的分析，该研究基于一些心理学常识:人在情绪较高时，会做出过于乐观的选择和判断，而情绪较低时，则会得出过于悲观的结果。Keynes认为这源自人的“animalspirits”(动物精神)，在这种情况下，市场中资产价格会产生大幅波动，而这种波动往往与基本面无关(Keynes，1936)。之后deLong等(1990)提出了 DSSW 模型(de Long-Shleifer-Summers-Waldmann mode，德隆-史莱佛-萨默斯-瓦尔德曼模型)，以模型的形式确定了投资者情绪对金融市场的影响。他们认为，无知的噪声交易者(具有错误的心理信念和不同的心理偏差)依据自身情绪扰动进行投资决策时,会对套利者形成套利限制。从而导致更多的噪声交易进而造成错误定价和过度波动。Baker和Wurgler(2007)在以上研究的基础上，提出了量化投资者情绪的指标，从而进一步推动了投资者情绪的研究。借此，本章分析整理了来自8个国际顶级期刊、13个中文优秀期刊的多篇涉及投资者情绪的研究，汇总了相关投资者情绪构建方法以及对金融市场的不同影响，并为学者……
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