【摘 要】
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资本市场对实体经济的发展有着重要的作用,而股票市场又作为资本市场中最重要的一部分,一直受到社会各界的关注。我国股票市场投资者中“散户化”现象尤为严重,散户投资者的非理性投资决策是导致股市不够稳定的一个主要因素。投资者情绪作为反映市场非理性因素的重要指标,一直是学术界研究的重点对象,如何合理的量化投资者情绪是则相关研究的核心内容。近年来,随着互联网的快速发展,网络论坛成为我国散户投资者交流想法、发表
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资本市场对实体经济的发展有着重要的作用,而股票市场又作为资本市场中最重要的一部分,一直受到社会各界的关注。我国股票市场投资者中“散户化”现象尤为严重,散户投资者的非理性投资决策是导致股市不够稳定的一个主要因素。投资者情绪作为反映市场非理性因素的重要指标,一直是学术界研究的重点对象,如何合理的量化投资者情绪是则相关研究的核心内容。近年来,随着互联网的快速发展,网络论坛成为我国散户投资者交流想法、发表意见的重要平台,加上文本挖掘技术的日趋成熟,使得基于互联网数据量化散户投资者情绪的方法成为研究热点。本文基于现有的投资者情绪研究结果,以股吧的发帖数据作为突破口,设计新的投资者情绪指标体系,并以此构建投资者情绪指数,从而研究投资者情绪与股指的相关关系。首先,本文以“东方财富网”的“上证指数”股吧论坛作为数据源,获取2010年至2019年的所有发帖数据。然后,对文本卷积神经网络模型（Text-CNN）进行改进,提出融合多粒度文本卷积模型（MM-Text-CNN）,实验结果显示:改进模型MM-Text-CNN相较于基准模型“Text-CNN-词”和“Text-CNN-字”的文本情感分类准确率分别提高6.56%和2.63%。其次,利用MM-Text-CNN模型对所有发帖进行文本情感分类,根据分类结果设计投资者直接情绪指标,并结合现有的指标体系设计新的投资者情绪指标体系,基于此,利用主成分分析法构建投资者情绪指数。最后,利用格兰杰因果关系检验和VAR模型对投资者情绪与股指的相关关系进行定性和定量分析,研究结果表明:投资者情绪和股指之间有着正向的相互影响关系,并且股指对情绪的影响程度要高于情绪对股指的影响。与此同时,对比验证了本文构建的投资者情绪指数对股指的拟合效果比传统指数更优。本文的创新点主要体现在:（1）对经典的文本分类模型Text-CNN进行改进,改进后的模型MM-Text-CNN在文本情感分类任务上的准确率有了显著提高;（2）基于现有的研究指标,利用网络发帖数据来设计新的投资者情绪指标体系,并且以此构建投资者情绪指数,从定性和定量两个角度对上证大盘的投资者情绪与股指关系开展了研究。
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