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中国股票市场交易行为的影响因素分析

作　者: 董呈欢
导　师: 王炳兴
学　校: 浙江工商大学
专　业: 统计学
关键词: 行为金融学天气状况收益率交易量波动交易额波动日内交易
分类号: F832.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

本文是基于行为金融学理论,从投资者心理的角度分析影响我国股票市场交易行为因素的研究。在行为金融学的理论中,期望效用最大化理论和市场有效假说及理性人理论都是有悖于实际的。投资者作为个人和主体是个人的投资机构,在进行投资决策之前除了要经历一个分析数据等工作的过程,更重要的是要经历一个贯穿投资过程始终的心理活动过程,而这一过程或多或少会对投资决策产生一定的影响,而这一影响便随着投资行为的执行而表现在了证券市场的电子计价牌上。在这篇文章里,本人选用天气状况作为投资者心理的量化指标。众所周知,较热的天气会使人焦躁不安容易冲动；反之较凉爽的天气会让人神清气爽、思路清晰、情绪冷静；下雨天会让人烦躁；大晴天会使人感觉生活的美好……等等,可以明显得看到,天气的好坏在很大程度上影响了人的心理状况。天气和股票之间的联系是通过以下这条影响因素的传递机制而产生的：天气—投资者情绪—投资决策—股票收益率。举例来说,好天气对投资者的心理情绪产生了一个正的影响,继而使其对股票的预期变好,也就更愿意进行投资,这样股票的收益率也会由于投资的增加和相应增加了。在以往很多学者的研究中,这一传递机制已经得到了很好的证实,即好天气—高收益率,坏天气—低甚至是负的收益率。本文是在对这些研究通过另外一种更直接有效的方法进行证实的同时,强调了对天气和投资决策之间的关系的研究,即天气同交易量波动和交易额波动之间的关系研究。在本篇文章中,影响因素的传递机制只限于：天气—投资者情绪—投资决策,这样能使人更明显的看出天气对股市的影响程度,这同时也是本文的创新点之一。另外本文还会使用5分钟和半小时高频数据对天气和交易行为之间的关系进行研究,以期可以求出天气对股票市场的影响是在一天之中哪一时段产生的。本文通过三个方面的实证研究对我国股票市场和天气状况之间的联系进行了一定程度的研究和探讨,发现天气和收益率确实在一定程度上有很显著的联系,好天气—高收益的结论是成立的。另一方面天气对交易行为的影响则更加明显及稳定,尤其像云量和降雨量等天气因素对交易量和交易额的影响异常显著。虽然进行分时段研究后发现随着投资者更加趋于理性和交易硬件的升级等原因,在2004—2008年间天气对股市的影响程度已经有很大程度的减弱了,但是在这期间每天的交易过程中某些天气因素在一些时段里还是会对交易行为产生或多或少的影响。

全文目录

摘要  2-4
ABSTRACT  4-9
第一章引言  9-18
  第一节研究背景  9-12
  第二节国内外研究现状  12-15
    一、国外研究现状  12-14
    二、国内研究现状  14-15
  第三节本文研究内容和思路  15-18
第二章建立GARCH回归模型及数据处理  18-34
  第一节 GARCH模型概述  18-20
    一、GARCH(p,q)模型  18-19
    二、EGARCH模型  19
    三、TARCH模型  19-20
  第二节建立GARCH回归模型  20-25
    一、收益率,交易量波动及交易额波动的关系研究  20-21
    二、GARCH模型的建立  21-25
  第三节回归方法概述  25-26
  第四节数据来源及处理  26-34
    一、股票数据处理  26-27
    二、天气数据的选取和处理  27-34
第三章沪深股票日收益率研究  34-40
  第一节上海股票收益率研究  34-36
  第二节深圳股票收益率研究  36-38
  第三节 2004—2008年沪深股市收益率研究  38-40
第四章沪深股票日交易行为研究  40-49
  第一节天气状况对股票交易量波动的影响  40-43
    一、上海交易量波动研究  40-41
    二、深圳交易量波动研究  41-42
    三、2004—2008年沪深交易量波动研究  42-43
  第二节天气状况对股票交易额波动的影响  43-46
    一、上海交易额波动研究  44-45
    二、深圳交易额波动研究  45-46
    三、2004—2008年沪深交易额波动研究  46
  第三节沪深两市天气交叉影响研究  46-49
    一、上海天气状况对深圳股市的影响性研究  46-47
    二、深圳天气状况对上海股市的影响性研究  47-49
第五章日内交易行为的天气效应研究  49-57
  第一节上海日内交易数据研究  49-53
    一、日内半小时研究  49-51
    二、日内5分钟研究  51-53
  第二节深圳日内交易数据研究  53-57
    一、日内半小时研究  53-55
    二、日内5分钟研究  55-57
第六章总结与展望  57-59
参考文献  59-62
致谢  62-63

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