| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第8-23页 |
| 1.1 研究背景及问题提出 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 投资者情绪与股票市场 | 第11-12页 |
| 1.2.2 社交媒体情绪与股票市场 | 第12-15页 |
| 1.2.3 危机情境下的情绪与股票市场 | 第15-17页 |
| 1.2.4 研究述评 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容与研究意义 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第20-21页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第21-23页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第21-22页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第22-23页 |
| 2 理论基础和研究框架 | 第23-35页 |
| 2.1 理论基础 | 第23-27页 |
| 2.1.1 风险即情绪模型 | 第23-24页 |
| 2.1.2 情绪-金融决策模型 | 第24-25页 |
| 2.1.3 情绪维度理论 | 第25-27页 |
| 2.2 研究框架 | 第27-32页 |
| 2.2.1 概念模型的研究框架 | 第27-29页 |
| 2.2.2 以“市场认知”为中间变量的社交媒体情绪线下影响路径 | 第29-31页 |
| 2.2.3 以“信息行为”为中间变量的社交媒体情绪线上影响路径 | 第31-32页 |
| 2.3 情绪测度 | 第32-35页 |
| 2.3.1 微博文本获取 | 第32-33页 |
| 2.3.2 自然语言处理 | 第33-34页 |
| 2.3.3 中文情感分析 | 第34-35页 |
| 3 股市危机情境下社交媒体情绪的线下影响实证研究 | 第35-53页 |
| 3.1 股市危机情境下“情绪-认知-市场”线下影响路径分析方法 | 第35-40页 |
| 3.1.1 隐马尔科夫模型 | 第35-37页 |
| 3.1.2 MCMC参数估计 | 第37-39页 |
| 3.1.3 定序逻辑回归 | 第39-40页 |
| 3.2 股市危机情境下“情绪-认知-市场”线下影响路径分析实验 | 第40-48页 |
| 3.2.1 样本选择和数据获取 | 第40-41页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第41-44页 |
| 3.2.3 参数空间估计 | 第44-48页 |
| 3.3 实验结果及讨论 | 第48-53页 |
| 3.3.1 情绪效价维度 | 第49页 |
| 3.3.2 情绪唤醒维度 | 第49-50页 |
| 3.3.3 其它细分情绪 | 第50-53页 |
| 4 股市危机情境下社交媒体情绪的线上影响路径实证研究 | 第53-69页 |
| 4.1 股市危机情境下“情绪-行为-市场”线上影响路径分析方法 | 第53-55页 |
| 4.1.1 三阶段最小二乘法 | 第53-54页 |
| 4.1.2 面板向量自回归模型 | 第54-55页 |
| 4.1.3 格兰杰因果检验 | 第55页 |
| 4.2 股市危机情境下“情绪-行为-市场”线上影响路径分析实验 | 第55-66页 |
| 4.2.1 样本选择和数据获取 | 第55页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第55-56页 |
| 4.2.3 实验过程 | 第56-66页 |
| 4.3 实验结果及讨论 | 第66-69页 |
| 4.3.1 情绪效价维度 | 第66-67页 |
| 4.3.2 情绪唤醒维度 | 第67-68页 |
| 4.3.3 其它细分情绪 | 第68-69页 |
| 5 股市危机情境下线下与线上影响路径的综合分析及其应用 | 第69-80页 |
| 5.1 社交媒体情绪线下与线上影响路径的综合分析 | 第69-77页 |
| 5.1.1 线下和线上影响路径的对比分析 | 第69-73页 |
| 5.1.2 线下和线上影响路径的交互作用分析 | 第73-77页 |
| 5.2 社交媒体情绪线下和线上影响规律的应用 | 第77-80页 |
| 5.2.1 个人投资者的投资组合调整 | 第77-78页 |
| 5.2.2 企业经营者的信息发布策略 | 第78-79页 |
| 5.2.3 市场监管者的舆情引导途径 | 第79-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-92页 |
| 附录 A HMM中 MCMC(Gibbs)参数估计过程 | 第92-95页 |
| 附录 B 样本股票选择 | 第95-96页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
