基于股吧信息的投资者情绪与极端收益的可预测性研究

作者：金秀,姜尚伟,苑莹

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。

发文机构：东北大学工商管理学院

关键词：股吧信息Bayes分类算法投资者情绪极端收益guba messagesBayes classification algorithminvestor sentimentextreme returns

分类号： F832.5[经济管理—金融学]