在线社交学习对投资行为与资产定价影响的研究--基于网络的视角
| 致谢 | 第5-7页 |
| 搞要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第20-32页 |
| 1.1 问题的提出 | 第20-21页 |
| 1.2 研究的意义 | 第21-23页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第21-22页 |
| 1.2.2 现实意义 | 第22-23页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第23-28页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第23-26页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第26-28页 |
| 1.4 创新点与不足 | 第28-32页 |
| 1.4.1 主要创新点 | 第28-30页 |
| 1.4.2 主要不足 | 第30-32页 |
| 2 文献综述 | 第32-48页 |
| 2.1 在线社交学习的渠道 | 第32-37页 |
| 2.1.1 计算机中介交流 | 第32-33页 |
| 2.1.2 股票论坛 | 第33-34页 |
| 2.1.3 社交投资平台 | 第34-37页 |
| 2.2 社交学习对投资行为的影响 | 第37-41页 |
| 2.2.1 影响投资标的选择 | 第37-38页 |
| 2.2.2 影响投资风险 | 第38-40页 |
| 2.2.3 小结 | 第40-41页 |
| 2.3 社交学习对投资收益的影响 | 第41-44页 |
| 2.3.1 “过度交易”导致收益降低 | 第41-43页 |
| 2.3.2 “信息扩散”促进收益提高 | 第43-44页 |
| 2.3.3 小结 | 第44页 |
| 2.4 社交学习对于资产定价的影响 | 第44-48页 |
| 2.4.1 对成交量与波动率的影响 | 第44-46页 |
| 2.4.2 对收益率的影响 | 第46-48页 |
| 3 社交学习影响投资行为与资产定价的理论研究 | 第48-56页 |
| 3.1 建模思路 | 第48页 |
| 3.2 基准模型 | 第48-52页 |
| 3.2.1 发送函数与接受函数 | 第48-50页 |
| 3.2.2 高风险投资策略的传播 | 第50-52页 |
| 3.3 模型演化 | 第52-56页 |
| 3.3.1 不同投资策略的收益特征 | 第52-53页 |
| 3.3.2 主动投资者比例的演化 | 第53-55页 |
| 3.3.3 社交网络对于投资策略的影响 | 第55-56页 |
| 4 数据来源 | 第56-82页 |
| 4.1 数据的“社交属性”与“交易属性” | 第56-58页 |
| 4.2 东方财富网股吧 | 第58-60页 |
| 4.2.1 东方财富网股吧简介 | 第58-59页 |
| 4.2.2 股吧发帖的特点 | 第59-60页 |
| 4.3 雪球网 | 第60-80页 |
| 4.3.1 雪球网发展历程 | 第60页 |
| 4.3.2 雪球网的特点 | 第60-62页 |
| 4.3.3 雪球好友——社交网络数据 | 第62-63页 |
| 4.3.4 雪球组合与雪球实盘——交易数据 | 第63-70页 |
| 4.3.5 雪球数据清洗与筛选 | 第70-73页 |
| 4.3.6 雪球数据描述性统计 | 第73-80页 |
| 4.4 新浪微博 | 第80-82页 |
| 5 社交学习对投资行为的影响 | 第82-108页 |
| 5.1 引言与研究假说 | 第82-83页 |
| 5.2 数据与核心变量定义 | 第83-91页 |
| 5.2.1 数据 | 第83-84页 |
| 5.2.2 样本期的划分 | 第84-85页 |
| 5.2.3 投资风险的度量 | 第85-86页 |
| 5.2.4 社交学习的识别 | 第86-87页 |
| 5.2.5 社交学习的度量 | 第87-91页 |
| 5.3 实证结果及其分析 | 第91-106页 |
| 5.3.1 对“投资趋同”的检验 | 第91-92页 |
| 5.3.2 对“风险趋同”的检验 | 第92-100页 |
| 5.3.3 对“自我强化偏差”的检验 | 第100-106页 |
| 5.4 小结 | 第106-108页 |
| 6 社交学习对投资收益的影响 | 第108-132页 |
| 6.1 引言与研究假说 | 第108-109页 |
| 6.2 数据与核心变量定义 | 第109-112页 |
| 6.2.1 数据 | 第109-110页 |
| 6.2.2 社交学习的度量 | 第110-111页 |
| 6.2.3 投资收益的度量 | 第111-112页 |
| 6.3 实证结果及其分析 | 第112-131页 |
| 6.3.1 “模仿策略”能提高投资收益吗? | 第112-116页 |
| 6.3.2 “社交学习”对收益影响的异质性 | 第116-131页 |
| 6.4 小结 | 第131-132页 |
| 7 社交学习对资产定价的影响 | 第132-145页 |
| 7.1 引言与研究假说 | 第132-133页 |
| 7.2 数据与核心变量定义 | 第133-135页 |
| 7.2.1 数据 | 第133-134页 |
| 7.2.2 情绪指数的构建 | 第134-135页 |
| 7.2.3 意见分散度指数的构建 | 第135页 |
| 7.3 实证结果及其分析 | 第135-143页 |
| 7.3.1 “投资者情绪”对于资产定价的影响 | 第135-139页 |
| 7.3.2 “波动性偏好”对于资产定价的影响 | 第139-143页 |
| 7.4 小结 | 第143-145页 |
| 8 主要结论、对策建议及进一步研究方向 | 第145-150页 |
| 8.1 主要结论 | 第145-147页 |
| 8.2 对策建议 | 第147-148页 |
| 8.3 进一步研究展望 | 第148-150页 |
| 参考文献 | 第150-160页 |
| 附录 | 第160-182页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第182页 |
