基于投资者情绪和信息传导分析的资产定价研究

The classical finance theory faces a lot of challenge, because they often assume investors are rational, even if some investors are irrational, their demands are offset by arbitrageurs and thus have no significant impact on price, and they assume all investors have homogeneous expectations or beliefs. The classical finance theory leaves no role for investor sentiment. Therefore, the effect of irrational investors’ behavior on asset price is still need to investigate carefully. This research project puts forward a new way to analyze the mechanisms of price determination. This project will study the information transmission and irrational investor sentiment contagion among investors to investigate the different trading behavior and its effect on asset price. Based on these studies, we will improve the asset pricing theory and extend asset pricing model. To solve the empirical problem related to investor sentiment, this project will propose a new method to measure investor sentiment, which can follow the individual investor sentiment and aggregate investor sentiment. Using this new investor sentiment measure, we will do a lot of empirical studies about Chinese stock market to reveal the evidence and fact of this market, which can help to improve the existing theories and extend asset pricing model. Moreover, this project will integrate the methods from econometrics and big data analysis to put forward new methods for our studies. The issue of this project is of great interest to not only academics, who are interested in understanding the mechanism of asset pricing in financial markets, but also market practitioners and policy makers, who are keen to look for reliable market-timing signals for their trading strategies, and evidence for their risk management decisions and policy improvement decisions.

随着投资者完全理性、投资者同质预期、套利的存在会清除非理性投资者的影响等假设被不断突破，非理性交易者的行为对资产价格的影响成为资产定价研究中的重要议题。本项目提出新的研究思路，通过对证券市场基本面信息的传导和非理性情绪的传染，来深入研究信息和情绪对交易者行为的影响，从而揭示资产定价的微观机制。基于此，扩展资产定价理论，进而改进资产定价模型。本项目将提出新的刻画和度量投资者情绪的方法，实现对单个投资者情绪和市场整体情绪的刻画和追踪，从而解决实证研究上的困难。本项目将为我国证券市场提供大量实证研究证据，并推动对资产定价机制的理论研究；同时，将进一步促进计量经济学模型和大数据分析方法的交叉融合，改进研究方法。本项目有着重要的学术价值，也有广泛的应用前景。本项目的工作将为证券市场参与者的投资决策和风险管理决策提供帮助，同时也为市场监管部门在完善市场规则和监管方法等政策方面提供决策依据。

随着投资者完全理性、投资者同质预期、套利的存在会清除非理性投资者的影响等假设被不断突破，非理性交易者的行为对资产价格的影响成为资产定价研究中的重要议题。本项目提出新的研究思路，通过对证券市场基本面信息的传导和非理性情绪的传染，来深入研究信息和情绪对交易者行为的影响，从而揭示资产定价的微观机制。基于此，扩展资产定价理论，进而改进资产定价模型。本项目提出了基于社交媒体股评短文本的新的刻画投资者情绪的方法，并探讨解决文本挖掘算法细节处理问题，并将投资者情绪的度量至个股、高频情绪的追踪，从而解决金融关键变量的度量问题。同时，本项目采用技术增强方式提升模型效力效果，以方法融合深化微观机理探索，从而深化了情绪-行为-价格的微观机制。在评估股评情绪是否包含有预测力信息这个问题上，将金融知识融合到深度学习方法的模型设定和模型选择上，研究模型效力和信息更新频率对研究问题的影响。再者，将复杂网络方法与计量经济学方法相结合，提出了因果网络的度量方法，实现了基于信息扩散视角的表达个股风险传染特征的关联网络的构建，同时提出了新的网络结构度量指标，从而令个股层面上探讨股票定价机制有了新的角度。这些方法的创新，有利于探讨资产定价的微观机制，例如个股价格因果关联的驱动力以及关联结构的影响因素，以及信息-行为-价格的微观机制和过程。本项目已发表期刊论文6篇，已录用期刊论文1篇；已发表EI检索的会议论文7篇；出版专著1部；已有2篇论文获得金融系统工程与风险管理国际年会的优秀论文奖；获批专利1项，另有12项专利申请均已公开且进入实质性审查；已完成政策研究报告2篇，报送国家部委或金融监管机构；多篇研究论文在投稿阶段。本项目有着重要的学术价值，也有广泛的应用前景。本项目的工作将为证券市场参与者的投资决策和风险管理决策提供帮助，同时也为市场监管部门在完善市场规则和监管方法等政策方面提供决策依据。