网络论坛不同投资者情绪对交易市场的影响——基于VAR模型的实证分析

第１期（总第１９０期）　财　经论丛　Ｎｏ．１（Ｇｅｎｅｒａｌ，Ｎｏ．１９０）　２０１５年１月　Ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ　Ｅｓｓａｙｓ　ｏｎ　Ｆｉｎａｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　Ｊａｎ．２０１５　网络论坛不同投资者情绪对交易市场的影响　基于ＶＡＲ模型的实证分析　易洪波，赖娟娟，董大勇　（西南交通大学经济管理学院。四川　成都６１００３１）　摘　要：运用词频统计方法对２０１０年１月７日至２０１３年８月３０日东方财富网上证　指数吧每日主题发帖内容进行词频统计，构建有效衡量网络论坛投资者情绪的“多方情　绪”与“空方情绪”关键词词典，并运用关键词词典考察网络论坛投资者情绪与交易市场　成交量、收益率的关系。结果表明，投资者多空双方的情绪对交易市场成交量和收益率存在　非对称影响，投资者空方情绪比多方情绪对市场成交量的影响明显，投资者多方情绪比空方　情绪对收益率的影响明显；非交易时段投资者多方情绪对市场未来收益率存在影响。　关键词：网络论坛；投资者情绪；非对称；交易市场　中图分类号：Ｆ８３０．９１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００４—４８９２（２０１５）０１—００４６—０９　、引　言　投资者情绪理论于１９９０年由Ｄｅｌｏｎｇ等最先提出…，之后有关投资者情绪的研究受到广大学者　的关注。投资者情绪形象地刻画了投资者的心理活动，反映出投资者对市场的预期，是行为金融理　论研究的重要课题之一。Ｇａｌｌｉｍｏｒｅ等（２００２）认为投资者情绪在投资决策中起着非常重要的作用，　个人投资者在投资决策时容易出现认知偏差和行为偏差，很大程度上是受到投资者情绪的影响　。　Ｓｃｈａｒｆｓｔｅｉｎ等（１９９０）和Ｋｕｍａｒ等（２００６）的研究表明，股市中个人投资者存在跟风行为和羊群效　应　儿　。投资情绪会在投资者之间相互影响与感染，从而导致投资者的投资行为发生变化，最终将　通过股票市场的收益率、成交量等体现出来。一般来说，投资者情绪越高，他对市场的预期就越乐　观，市场成交就越活跃。Ｂａｋｅｒ等（２００４）认为投资者高涨的情绪会导致股票市场的成交量扩大　。　Ｃｏｒｎｅｌｌｉ等（２００６）指出，投资者情绪能够影响股票市场上投资者对个股的需求，这种需求对股票市　场的交易行为有着极大的影响。。　。　二、文献回顾　（一）投资者情绪对交易市场的影响　Ｌｅｅ等（２００２）通过自回归条件异方差模型考察了投资者情绪与股票市场的关系，结果发现投资　收稿ｔ３期：２０１４—０６—２０　基金项目：国家自然科学基金资助项目（７１２７１１７４）；广西高等学校高水平创新团队及卓越学者计划资助　作者简介：易洪渡（１９７９一），男，云南文山人，西南交通大学经济管理学院博士生；赖娟娟（１９８９一），女，四川内江人，西南交通大学经济管　理学院硕士生；董大勇（１９７２一），男，四川泸州人，西南交通大学经济管理学院剐教授。　４６·　易洪波等　网络论坛不同投资者情绪对交易市场的影响　者表现乐观情绪时，股票市场收益会上升，表现为悲观情绪时，股票市场的收益会下跌¨　。Ｂｅａｕ－　ｍｏｎｔ等（２００５）研究发现个人投资者情绪对小盘股和大盘股的收益率、成交量的波动都存在显著　影响　。　而Ｋｌｉｎｇ等（２００８）实证发现，长期来看，投资者情绪与股票收益率不存在明显的相关性，但短　期来看，市场收益率会影响投资者情绪　。Ｌａｍｉａ（２０１３）构建了投资者情绪的间接指标，通过建立　投资者情绪与各类不同公司股票收益的ＶＡＲ模型以及脉冲响应分析函数，发现投资者情绪会对公　司股票收益产生影响，但各类公司股票过去的收益并不能对投资者情绪产生影响¨　。Ｃａｎｂａｓ等　（２００９）的研究表明，投资组合收益率对投资者情绪产生影响，但投资者情绪指标不能有效预测投　资组合的收益率　。　在国内，有关投资者情绪与股票交易市场间相关性的研究也快速展开。程昆等（２００５）以“好　淡指数”作为投资者情绪的代理指标，分析了股市收益率、中期投资者情绪和短期投资者情绪三　者之间的动态关系。结果表明，中期投资者情绪对股市收益率波动的影响要强于短期投资者情　绪　。韩泽县（２００５）通过格兰杰因果检验发现投资者情绪与我国沪深两市收益率存在显著的因果　关系，二者双向互动　。陈其安等（２０１２）将投资者情绪分为积极情绪和消极情绪，并发现两种不　同的情绪会对股票市场产生不同的影响¨　。张强和杨淑娥（２００９）进而发现只有投资者情绪的正向　波动会加剧股票市场收益的波动，而负向的波动对股票市场不存在影响　。在此基础上，杨阳和　万迪（２０１０）考察了在不同市场状态下，投资者情绪对股票市场收益率、成交量的影响，结果发现，　市场处于熊市时，投资者的乐观情绪比悲观情绪更能对股票市场收益波动产生冲击，而处于牛市　时，只有悲观情绪对股票市场产生影响，乐观情绪不发生作用¨　。池丽旭、张广胜等（２０１２）把基　金的资金流动作为衡量投资者情绪的指标，发现投资者的乐观情绪对股票收益的影响要大于悲观　情绪　”　。　（二）投资：昔情绪的测度　由于投资者情绪难以观测，自行为金融领域开始探讨投资者情绪问题以来，学者们就致力于寻　找或构建合适的衡量指标。Ｂａｋｅｒ等（２００４）认为投资者的情绪能够促使股票市场流动性增强，从而　提高股票换手率，故将换手率作为衡量投资者情绪的指标　。王美今和孙建军（２００４）则根据“央　视看盘”数据来构建投资者情绪指标，并且实证发现中国股票市场的收益在很大程度上受到投资　者情绪的影响，并且股票市场收益的波动性也受到抑制　。王一茸、刘善存（２０１　１）以央视看盘　ＢＳＩ指数、封闭式基金折价率及消费者信心指数作为投资者情绪的度量指标，以此对比在牛市与熊　市下中国与美国股票市场中投资者情绪对股票市场收益的影响程度　。　纵观国内外文献，学者们常用的投资者情绪代理变量主要是市场换手率、消费者信心指数、封　闭式基金折价等指标。但近年来，随着互联网财经论坛的发展，一些学者开始试图结合股票论坛来　度量投资者情绪。Ａｎｔｗｅｉｌｅｒ等（２００４）将来自雅虎财经的帖子按照贝叶斯分类法分为看多、持平以　及看空三类，以此构建反映投资者情绪的投资者情绪指数　。董大勇等（２０１１）以新浪网上证综指　吧的发帖量为研究对象，通过构建多元ＢＥＫＫ—ＧＡＲｃＨ模型考察交易市场收益率和股票论坛间信　息传递和相互关系，发现市场下跌将导致异常发帖量的增加，原因在于市场下跌的过程增加了投资　者对信息的需：ｊ之，促进了投资者在股票论坛的交流与讨论　。采用相似的研究方法，国内学者周　翠玲等（２０１３）和林振兴（２０１１）对我国股票论坛的帖子进行分类，构建了投资者关注度、投资者乐　观情绪以及投资者意见分歧三个指数来反映投资者情绪，据此考察投资者情绪与ＩＰＯ抑价的关　系　。　综上所述，大量文献已经证实投资者情绪对股票市场上投资者交易行为存在影响，最终反映到　股票市场。各：学者采用的投资者情绪代理变量不同，得到的结论也不一致。网络论坛发帖内容直观　４７·　财经论丛２０１５年第１期　地刻画了投资者的心理活动，反映投资者对市场的预期，可以作为衡量投资者情绪的代理变量。此　外，信息技术的发展使得网络论坛发帖数据具有内容的可获取性和时间的可追溯性，故已成为近年　来众多学者研究的主要对象，研究结果具有可比性与参考性。本文以网络论坛主题发帖内容为研究　对象，通过建立多、空情绪关键词词典，运用词频统计方法，构建网络论坛投资者“多方情绪”　和“空方情绪”的代理指标，考察网络论坛中多空双方的投资者情绪对股票市场的收益率、成交　量的影响。　三、研究设计　（一）数据来源　本文选取１３成交量、１３收益率和日主题发帖内容作为研究的基本数据，研究的样本区间为　２０１０年１月７日至２０１３年８月３０日，共计８８４个交易１３。研究对象为上证指数交易市场，１３交易　量与１３收益率数据来源于ＣＳＭＡＲ（国泰君安数据库），考察投资者情绪时则以东方财富网股吧下的　上证指数吧每１３主题帖的标题内容为研究对象。　（二）多空情绪关键词词典的建立　现有文献中有许多建立关键词词典的方法，比如人工筛选法、支持向量机算法以及神经网络算　法等。由于上证指数吧是个人投资者交流的主要平台，参与的投资者众多，交流气氛比较活跃，投　资者在论坛里表达观点时情绪会相互影响，故投资者情绪表达用词比较统一。此外，以个股为研究　对象时，需考虑不同的个股吧有不同的投资者参与交流，而且不同时期投资者对个股的关注度也不一　样，投资者情绪用词也有一定的差别，更适合采用支持向量机算法和神经网络算法，通过不断筛选，　实时更新建立关键词词典。本文研究对象为上证指数吧，故决定采用人工筛选法建立关键词词典。　通过编写网络爬虫程序对样本区间的主题发帖内容进行下载，并通过词频统计程序对主题内容　进行分词及词频统计，人工挑选出具有代表投资者情感色彩和投资情绪的关键词共计３９４个，然后　通过反复比对，把这些关键词分为两类，把明显带有悲伤、忧虑、恐慌和对市场看空的关键词组成　个关键词词典，定义为“空方”关键词词典，共有关键词２０２个。反之，把明显带有高兴、喜　爱、期望和对市场看多的关键词组成另一个关键词词典，定义为“多方”关键词词典，共有关键　词１９２个。　（三）变量说明　本文在建立多、空情绪关键词词典的基础上，运用关键词词典对研究样本区间每日上证指数吧　主题帖内容进行多、空情绪关键词词频统计，根据多空词频统计数计算出每１３多、空情绪比例变　动，以便在多空情绪表达比较激烈的时期更有效地区分出投资者多空双方情绪的强度。本文定义多　空双方情绪比例变动公式：　投资者多方情绪比例变化＝　两　离　萋雾　顶　讦　一　上一日多方词频统计数　，，、　上一１３多方词频统计数＋上一１３空方词频统计数　投资者空方情绪比例变化＝　两者　篱　蓦　一　上一日空方词频统计数　，　上一日多方词频统计数＋上一日空方词频统计数　需要说明的是，现有研究投资者情绪的文献中，部分研究者采用语意分析方法来分析文本中投　资者所要表达的情绪，分析的对象主要是财经博客、财务报表发布期间与新股发行期间投资者在网　４８．　易洪波等　网络论坛不同投资者情绪对交易市场的影响　络论坛的讨论内容　。与其他研究者不同的是，本文只考察上证指数吧的主题发帖内容中投资者　使用的情感关键词，用这些关键词频数的变化作为投资者情绪的一个代理变量，故没有做语意分　析。原因在于：首先，发帖者为了吸引其他浏览者点击回复他的帖子，主题帖中通常使用较为直观　的情感关键词或代表投资者投资行为的关键词词语；其次，本文研究样本区间长达近四年，帖子数　达５２２２２９个，从时间跨度及样本数量上来说，不适用语意分析来做研究。　日成交量与日收益率分别采用对数成交量和对数收益率进行计算，即：　Ｖｏｌ　＝Ｉｎ（　Ｊ，ｏｌ　）　（３）　（４）　ｌｎ（ｐ　：ｌ—ｌｎ（ｐ　）　（四）实证．模型　本文采用向量自回归（ＶＡＲ）模型来考察网络论坛投资者情绪比例变动与交易市场成交量、收　益率相互之间的动态影响关系。ＶＡＲ模型是Ｓｉｍｓ（１９８０）年提出的一种新型计量模型，它由一组动　态联立方程构造而成，模型中的解释变量不区分内生、外生变量，可以有效描述不同变量之间的动　态相关关系，同时具有较强的预测性。此外，ＶＡＲ系统还有独特的分析功能，如对变量之间的　Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验以及脉冲响应（Ｉｍｐｕｌｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ）分析等　。　四、实证分析　（一）变量基本描述统计　图１至图６给出了主要研究对象的时间序列走势图。从图３、图４的多空双方的词频统计数的　时间序列图形可以看出，前期由于受到经济条件与网络发展速度限制，网络讨论不是很激烈，后期　由于上述条件　得到改善，网络讨论与前期有明显差别，因此本文具有研究意义和参考价值。　图１　日成交量时间序列　图２日收益率时间序列　ｇ景昌　一　昌昌ｇ景ｇ　ｎ　ｎ　Ｉｎ　Ｉｎ　昌景ｇ　卜、。。昌景　。。　景ｇ　—　昌景ｇ景昌　ｇ　ｇ　昌　ｇ　ｎ　ｎ寸寸．ｎ　ｏ。。。　圈．，　日多方词频统计时间序列　图４　日空方词频统计时间序列　４９·　财经论丛２０１５年第１期　∞　，Ｏ　Ｏ　Ｏ　Ｏ　Ｏ　８　６　４　２　Ｏ　２　４　６　８　昌景ｇ　ｇ　昌　宝　ｇ　昌景ｇ景　－一＿＿　ｍ　ｎ　Ｉｎ　∞∞　图５　日多方投资者情绪比例变动时间序列　图６　日空方投资者情绪比例变动时间序列　（二）单位根检验　为了保证实证结果的有效性，避免“伪回归”，建立模型前须对变量做平稳性检验。表１为各　个变量的单位根检验结果。　表１　变量单位根检验结果　０　８　６　４　２　Ｏ　２　４　６　８　０　Ｏ　Ｏ　０　坩　注：“　·＋”表示在１％的显著水平下拒绝变量非平稳的原假设，ｌ％的临界值为一３．４３７５。　表１显示，所有变量均在１％的显著性水平上通过检验，研究变量均不存在单位根，表明所有　序列都是平稳序列，因此本文可以做进一步的研究。　（三）格兰杰因果关系检验　首先对ＶＡＲ模型的变量进行Ｇｒａｎｇｅｒ　因果关系检验，考察他们的相互关系，为　建模提供合理性。在Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检　验中，滞后期的选择对检验结果极为重　要，投资者情绪与交易市场之间的相互影　表２　Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验结果　响可能存在先行一滞后的关系，而且信息　在投资者之间的传递有时滞性，综合以上　因素，本文最终选择的滞后期数为４期，　即４天。Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验结果如表２　所示。　注：这里只给出格兰杰因果关系检验的部分结果，如有感兴趣的　读者，请与作者联系。　从表２结果可以看出：成交量是多空情绪比例变动的原因，即前期成交量的变动会引起未来多　空情绪比例的变动。但从显著水平上来看，成交量对多方情绪比例变动在１５％的显著水平下有影　响，而成交量对空方情绪比例变动在１％的显著水平下有影响，说明前期成交量的变动对空方情绪　比例变动的影响比对多方情绪变动的影响更大。此外，多空情绪比例变动对成交量的影响均在１％　的水平下通过显著性检验，即多空情绪比例变动均是成交量的原因，表明前期多空情绪比例变动对　未来的成交量产生了影响，总的来看，成交量与投资者多空情绪比例变动互为格兰杰因果关系。为　进一步考察多空情绪比例变动与收益率是否相互影响，把收益率分别与全天多空情绪比例变动、交　易时段多空情绪比例变动、非交易时段多空情绪比例变动进行了滞后４期的Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验。　检验结果发现，收益率与非交易时段多方情绪比例变动在１０％显著水平下互为Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系，　５０·　易洪波等　网络论坛不同投资者情绪对交易市场的影响　即前期收益率会影响未来非交易时段的投资者多方情绪比例变动，前期非交易时段多方情绪比例变　动也会对未来收益率产生影响。　特别地，Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验表明，多空投资者情绪比例变动与成交量、收益率互为影响，　成交量与空方投资者情绪的Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系较为明显，而收益率则与非交易时段多方投资者情　绪比例变动较为明显，存在的解释是，在中国交易市场缺乏做空交易的制度下，投资者的悲观　情绪容易导致市场“恐慌性”抛售现象，造成交易市场成交量的变动。前期投资者乐观情绪的　表达会进一步反应到市场收益率上，而前期投资者悲观情绪的表达不会影响到未来市场的收　益率。　（四）ＶＡＩｌ模型建立与脉冲响应分析　为了进一步考察成交量与投资者多方情绪比例变动、　成交量与投资者空方情绪比例变动、　收益率与非交易时段多方投资者情绪比例变动间的动态　关系，本文构建了３个二维的ＶＡＲ模型进行实证分析。　对于ＶＡＲ模型滞后阶数的确定可采用多种定阶方法，本　文根据６项评判指标准则（ＬｏｇＬ、ＬＲ、ＦＰＥ、ＡＩＣ、ＳＣ、　ＨＱ）选择模型滞后阶数，最终成交量与多空投资者情绪　的ＶＡＲ模型滞后阶数均确定为６阶，收益率与非交易时　段投资者多方情绪建立的ＶＡＲ模型的滞后阶数则确定为　４阶。　本文主要：考察网络论坛投资者多空情绪对整个交易市场　未来的影响，故此处不对ＶＡＲ模型单个变量参数估计值做　进一步解释，后文的脉冲响应分析将讨论这种影响关系。ＶＡＲ　模型的平稳性检验结果：　图７　成交■与多方情绪比例变动ＶＡＲｌ６）　图８成交量与空方情绪比例变动ＶＡＲ（６）　图９　收益率与非交易时段多方情绪比例变动ＶＡＲ（４）　从图７、图８、图９发现特征多项式的根的倒数全部位于单位圆内，说明建立的３个ＶＡＲ模型　都是稳定的。　在建立ＶＡＲ模型的基础上，应用ＶＡＲ模型的脉冲响应函数来分析系统对来自自身或是其他内　生变量冲击扰动的动态反应。脉冲响应函数体现了当系统受到其中一个变量一个标准差新息的冲击　后对系统其他变量产生影响，并最终反馈到自身的一个过程。　脉冲响应分析：　５１·　财经论丛２０１５年第１期　Ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆＶＯＬＴ　ｔｏ　ＶＯＬＴ　Ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆＶＯＬＴ　ｔｏ　ＶＯＬＴ　Ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆＹ１Ｔ　ｔｏ　ＶＯＬＴ　Ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆＹ２Ｔ　ｔｏ　ＶＯＬＴ　０．０６　Ｏ．Ｏ６　０．０４　０．０４　Ｏ．Ｏ２　ｌ｛　Ｏ．Ｏ２　＼　＿／Ｏ．０Ｏ　／／＼。一，一＼　套　＼／＼／、、、　、　　～Ｏ．０Ｏ　Ｏ．０２　｜＼＼　二／＼／～　·／／、、…　／一一　０．０２　／　＼　／　０．０４　０．０４　０．０６　ｌ　２　３　４　５　６　７　８　９　ｌＯ　Ｏ　图１０　多方情绪比例变动对成交■冲击的脉冲响应　圈１１　空方情绪比例变动对成交量冲击的脉冲响应　图１Ｏ、图１１、图１２上半部分图形可以看出，成交量对自　Ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆＲＴｔｏＲＴ　身的一个标准差的新息冲击都是正方向的，且影响时间比较　长，超过ｌ０天以上，但随着时间的增加影响逐渐减小，慢慢　恢复到均衡位置。而收益率对自身的一个标准差的新息冲击　在第１期表现最为明显，上升了０．０１２个百分点，第２期马上　恢复到均衡位置，之后几期的影响也不太明显。图１０下半部　分图形可以看到：成交量对来自网络论坛投资者多方情绪比　例变动一个标准差的新息的冲击，刚开始第１期为正，第２　期马上转变为负，到了６期过后开始恢复到均衡位置；图１１　Ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆＹ３Ｔ　ｔｏ　ＶＯＬＴ　下半部分图形可以看到：成交量对来自网络论坛投资者空方　０．２Ｏ　情绪比例变动一个标准差新息的冲击，第１期为负，第２期　０．１５　Ｏ．１０　变为正，到了第６期过后开始恢复到均衡位置；图１２下半部　Ｏ．Ｏ５　分图形可以看到：非交易时段投资者多方情绪比例变动对收　０．０Ｏ　／　一……　益率的冲击第１期为正，上升了０．１５个百分点，第２期变为　／、　０．０５　负，下降了０．１０个百分点，到了４期过后开始恢复到均衡位　Ｏ．１Ｏ　置。本文通过脉冲响应分析研究发现，来自网络论坛投资者　Ｏ．１５　多空情绪变动对成交量影响时滞较长，但冲击力度小于成交　１　２　３　４　５　６　７　８　９　ｌＯ　图ｌ２非交易时段多方情绪｝ｂ例　量自身变动的冲击力度。而来自网络论坛投资者情绪变动对　对收益率冲击的脉冲响应　收益率的影响时滞较短，冲击力度大于由于收益率自身变动　的冲击力度。虽然来自网络论坛投资者情绪的变动对未来的成交量、收益率都有影响，但是这种影　响不是长久的，系统最后将逐渐恢复到均衡位置。　５２·　易洪波等　网络论坛不同投资者情绪对交易市场的影响　五、结　语　（一）研究结论　本文应用词频统计方法，通过对东方财富网上证指数吧２０１０年１月７日至２０１３年８月３０日　主题帖的标题内容进行词频统计，建立了衡量网络论坛投资者情绪的“多方情绪”与“空方情绪”　关键词词典，并运用词典实证分析了网络论坛多空投资者情绪与上证指数交易市场的成交量、收益　率的关系。结论如下：　１．通过Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系分析发现，投资者多、空情绪比例变动与成交量都互为Ｇｒａｎｇｅｒ因果　关系，非交易时段的多方情绪比例变动与收益率互为Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系。进一步说明网络论坛投资　者多、空情绪与交易市场的成交量存在相互影响关系，而且这种影响是非对称的，投资者空方情绪　与成交量的相互影响要比多方情绪明显。网络论坛投资者多、空情绪与收益率的相互影响也存在非　对称性。　２．通过建立投资者多方情绪比例变动与成交量、投资者空方情绪比例变动与成交量和非交易　时段多方情绪比例变动与收益率３个ＶＡＲ模型以及它们的脉冲响应分析，考察投资者多、空情绪　比例变动与成交量和收益率的动态相互关系，实证结论表明，网络论坛投资者多方情绪变动对收益　率及成交量都产生冲击，其中，对收益率的冲击比对成交量的冲击要大，但冲击时滞要小于对成交　量的冲击；网络论坛投资者空方情绪变动只对成交量产生冲击，且时滞较长，对未来的收益率没有　影响。　（二）政策建议　１．本文的研究结果显示，网络论坛不同投资者情绪对交易市场成交量与收益率都有显著影响，　其中，投资者空方情绪对成交量的影响比多方情绪明显，而投资者多方情绪对收益率的影响要比空　方情绪明显。所以，对于机构投资者和个人投资者而言，可以把网络论坛投资者的讨论内容加以整　理、研究，作为投资决策的一个因素，应用到实际的投资模型中，进一步提高投资决策的效率。　２．如果网络论坛投资者情绪是交易市场的一个影响因素的话，那么对于监管者来说，增加对　网络论坛投资者发帖行为的监管是十分有必要的，这可以有效防止信息操纵者通过论坛发帖内容来　影响其他投资者，进而达到操纵市场的目的。　参考文献：　［１］Ｄｅｌｏｎｇ　Ｊ．Ｂ．，ＳｈｌｅｉｆｅｒＡ，Ｓｕｍｍｅｒｓ　Ｌ，ｅｔ　ａ１．Ｎｏｉｓｅ　ｒｉｓｋｉｎｆｉｎａｎｃｉａｌｍａｒｋｅｔｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＰｏｌｉｔｉｃａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｙ，１９９０，９８（４）：７０３　７３８．　［２］Ｇａｌｌｉｍｏｒｅ　Ｐ．．Ｇｒａｙ　Ａ．Ｔｈｅ　ｒｏｌｅ　ｏｆ　ｉｎｖｅｓｔｏｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ　ｉｎ　ｐｒｏｐｅｒｔｙ　ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　Ｏｆ　Ｐｒｏｐｅｒｔｙ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２００２，１９　（２）：１１０一】２０．　［３］Ｓｃｈａｒｆｓｔｅｉｎ　Ｄ．Ｓ．，Ｓｔｅｉｎ　Ｊ．Ｃ．Ｈｅｒｄ　ｂｅｈａｖｉｏｒ　ａｎｄ　ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ［Ｊ］．Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｒｅｖｉｅｗ，Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，　１９９０，８０（６）：４６５—４７９．　［４］Ｋｕｍａｒ　Ａ．，Ｌｅｅ　Ｃ．Ｒｅｔａｉｌｉｎｖｅｓｔｏｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｒｅｔｕｒｎ　ｅｏｍｏｇｅｍｅｎｔ￥［ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎｃｅ，２００６，（５）：２４１５—２４８６．　［５］Ｂａｋｅｒ　Ｍ．，Ｓｔｅｉｎ　Ｊ．Ｃ．Ｍａｎｅｔ　ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ　ａＳ　ａ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ　ｉｎｄｉｃａｔｏｒ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｍａｒｋｅｔｓ，２００４，７（２）：２７１—２９９．　［６］Ｃｏｒｎｅｌｌｉ　Ｆ．，Ｇｏｌｄｒｅｉｃｈ　Ｄ．ａｎｄ　Ｌｊｕｎｇｑｖｉｓｔ　Ａ．Ｐ．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ　ａｎｄ　Ｐｒｅ－ＩＰＯ　ｍａｒｋｅｔｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎｃｅ，２００６，６１（６）：　１１８７一ｌ２１６．　［７］ＬｅｅＷ．Ｙ．，Ｊｉａｎｇ　Ｃ．Ｘ，ａｎｄＩｎｄｒｏ　Ｄ．Ｃ．Ｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔ　ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ，ｅｘｃｅｓｓ　ｒｅｔｕｒｎｓ，ａｎｄｔｈｅ　ｒｏｌｅｏｆｉｎｖｅｓｔｏｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ　Ｂａｎｋｉｎｇ　ａｎｄ　ｌ￣ｉｎａｎｃｅ，２００２，２６（１２）：２２７７—２２９９．　［８］Ｂｅａｕｍｏｎｔ　Ｒ．，Ｄａｅｌｅ　Ｍ．Ｖ．ａｎｄ　Ｆ蛹ｎｓ　Ｂ．Ｏｎ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ　ａｎｄ　ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌ　ｎｏｉｓｅ　ｔｒａｄｉｎｇ［Ｒ］．ＬＩＦＥ　Ｗｏｒｋｉｎｇ　Ｐａｐｅｒ，２００５．　［９］Ｋｌｉｎｇ　Ｇ．，Ｇａｏ　Ｌ．Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌ　ｉｎｖｅｓｔｏｒｓ’ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｍａｒｋｅｔｓ，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　Ｍｏｎｅｙ，２００８，１　８　５３·　财经论丛２０１５年第１期　（４）：３７４—３８７．　［１Ｏ］Ｌａｍｉａ　Ｓ．Ｔｈｅ　ｉｍｐａｃｔ　ｏｆ　ｉｎｖｅｓｔｏｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｔｕｎｉｓｉａｎ　ｓｔｏｃｋ　ｍａｒｋｅｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｓｔｕｄｉｅｓ　Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ，２０１３，５（２）：９０　ｌｌ１．　［１　１］Ｃａｎｂａｓ　Ｓ．，Ｋａｎｄｌｒ　ｓ．Ｙ．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｓｔｏｃｋ　ｒｅｔｕｒｎｓ：ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　Ｔｕｒｋｅｙ［Ｊ］．Ｅｍｅｒｇｉｎｇ　Ｍａｒｋｅｔｓ　Ｆｉｎａｎｃｅ＆Ｔｒａｄｅ，　２００９，４５（４）：３６—５２．　［１２］程昆，刘仁和．投资者情绪与股市互动研究［Ｊ］．上海经济研究，２００５，（１１）：８６—９３．　［１３］韩泽县．投资者情绪与中国证券市场的实证研究［Ｄ］．天津：天津大学博士学位论文，２００５．　［１４］陈其安，朱敏，赖琴云．基于投资者情绪的投资组合模型研究［Ｊ］．中国管理科学，２０１２，（３）：４７—５６．　［１５］张强，杨淑娥．噪音交易、投资者情绪波动与股票收益［Ｊ］．系统工程理论与实践，２００９，（３）：４Ｏ一４７．　［１６］杨阳，万迪．不同市态下投资者情绪与股市收益、收益波动的异化现象——基于上证股市的实证分析［Ｊ］．系统工程，　２０１０，（１）：１９—２３．　［１７］池丽旭，张广胜，庄新田，宋大雷．投资者情绪指标与股票市场——基于扩展卡尔曼滤波方法的研究［Ｊ］．管理工程学报，　２０１２，（２）：１２２—１２８．　［１８］王美今，孙建军．中国股市收益、收益波动与投资者情绪［Ｊ］．经济研究，２００４，（１０）：７５—８３．　［１９］王一茸，刘善存．投资者情绪与股票收益：牛熊市对比及中美比较［Ｊ］．北京航空航天大学学报，２０１１，（１）：７４—８０．　［２０］Ａｎｔｗｅｉｌｅｒ　Ｗ．，Ｆｒａｎｋ　Ｍ．Ｉｓ　ａｌｌ　ｔｈａｔ　ｔｌａｋ　ｊＵｓｔ　ｎｏｉｓｅ？Ｔｈｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｃｏｎｔｅｎｔ　ｏｆｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｓｔｏｃｋ　ｍｅｓｓａｇｅ　ｂｏａｒｄｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎｃｅ，　２００４，３（６）：１２５９—１２９５．　［２１］董大勇，肖作平．交易市场与网络论坛闯存在信息传递吗［Ｊ］．管理评论，２０１１，（１１）：３一ｔ１．　［２２］周翠玲，邹高峰．股票论坛与ＩＰＯ交易行为的数学分析［Ｊ］．河南科学，２０１３，（１）：１２３—１２６．　［２３］林振兴．网络讨论、投资者情绪与ＩＰＯ抑价［Ｊ］．山西财经大学学报，２０１１，（２）：２３—２９．　［２４］Ｓｉｍｓ　Ｃ．Ａ．Ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　ｒｅａｌｉｔｙ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ，１９８０，４８（１）：１—４７．　Ａ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ　ｏｆ　ＢＢＳ　Ｉｎｖｅｓｔｏｒ　Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｔｒａｄｉｎｇ　Ｍａｒｋｅｔ　Ａｎ　Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＶＡＲ　Ｍｏｄｅｌ　ＹＩ　Ｈｏｎｇ－ｂｏ，ＬＡＩ　Ｊｕａｎ—ｊｕａｎ，ＤＯＮＧ　Ｄａ—ｙｏｎｇ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ＆Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ　Ｊｉａｏｔｏｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６１００３１，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｙ　ｃｏｎｄｕｃｔｉｎｇ　ａ　ｗｏｒｄ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｐｏｓｔｉｎｇｓ　ｉｎ　ＳＳＥ　Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ　Ｉｎｄｅｘ　Ｂａｒ　ｏｆ　Ｅａｓｔｍｏｎｅｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｐｅｒｉ—　ｏｄ　ｆｒｏｍ　Ｊａｎｕａｒｙ　７，２０１０　ｔｏ　Ａｕｇｕｓｔ　３０，２０１３，ｗｅ　ｍａｋｅ　ａ　ｋｅｙｗｏｒｄ　ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ　ｏｆ“ｔｈｅ　ｂｕｌｌ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ”ａｎｄ“ｔｈｅ　ｂｅａｒ　ｓｅｎｔｉ－　ｍｅｎｔ”ｆｏｒ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｎｖｅｓｔｏｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓ　ｉｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｆｏｒｕｍｓ．Ｗｅ　ｕｓｅ　ｔｈｅ　ｋｅｙｗｏｒｄ　ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ　ｔｏ　ｓｔｕｄｙ　ｔｈｅ　ｒｅｌａ－　ｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｉｎｖｅｓｔｏｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓ　ｉｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｆｏｒｕｍｓ　ａｎｄ　ｍａｒｋｅｔ　ｖｏｌｕｍｅ　ａｎｄ　ｒｅｔｕｒｎ．Ｔｈｅ　ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｂｕｌｌ　ａｎｄ　ｂｅａｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓ　ｏｆ　ｉｎｖｅｓｔｏｒｓ　ｈａｖｅ　ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ　ｅｆｆｅｃｔｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｎｇ　ｖｏｌｕｍｅ　ａｎｄ　ｒｅｔｕｒｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍａｒｋｅｔ．Ｔｈｅ　ｂｅａｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ　ｏｆ　ｉｎ—　ｖｅｓｔｏｒｓ　ｈａｓ　ａ　ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｌｙ　ｂｉｇｇｅｒ　ｉｍｐａｃｔ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｍａｒｋｅｔ　ｔｒａｄｉｎｇ　ｖｏｌｕｍｅ　ｔｈａｎ　ｔｈｅ　ｂｕｌｌ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ，ｂｕｔ　ｔｈｅ　ｂｕｌｌ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ　ｈａｓ　ａ　ｓｉｇ—　ｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ　ｂｉｇｇｅｒ　ｉｍｐａｃｔ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｍａｒｋｅｔ　ｒｅｔｕｒｎ　ｔｈａｎ　ｔｈｅ　ｂｅａｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ．Ｉｎ　ｎｏｎ·ｔｒａｄｉｎｇ　ｈｏｕｒｓ，ｔｈｅ　ｂｕｌｌ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ　ｏｆ　ｉｎｖｅｓｔｏｒｓ　ｈａｓ　ａｎ　ｉｍｐａｃｔ　ｏｎ　ｆｕｔｕｒｅ　ｒｅｔｕｒｎｓ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｎｅｔｗｏｒｋ　ｆｏｒｕｍ；ｉｎｖｅｓｔｏｒ　ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ；ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ；ｔｒａｄｉｎｇ　ｍａｒｋｅｔ　（责任编辑：原蕴）　５４·