从投资者情绪视角探究我国股市异常波动现象--以2015年为例
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 股市异常波动的研究 | 第15-16页 |
| 1.2.2 投资者情绪的研究 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究目标 | 第17-18页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第18-20页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第19-20页 |
| 第二章 2015年我国股市异常波动现象的情绪分析 | 第20-32页 |
| 2.1 我国股市异常波动现象 | 第20-22页 |
| 2.1.1 异常波动现象描述 | 第20-21页 |
| 2.1.2 异常波动现象的界定与分析 | 第21-22页 |
| 2.2 本轮股市异常波动现象的情绪特征 | 第22-26页 |
| 2.2.1 市场改革提升信心 | 第22-24页 |
| 2.2.2 民众参与度高涨 | 第24-25页 |
| 2.2.3 场外配资市场开始发展 | 第25-26页 |
| 2.3 从投资者情绪角度观察本轮股市异常波动 | 第26-32页 |
| 2.3.1 高杠杆的作用 | 第26-27页 |
| 2.3.2 监管漏洞 | 第27-28页 |
| 2.3.3 官方媒体的报道 | 第28-29页 |
| 2.3.4 内幕交易行为猖獗 | 第29页 |
| 2.3.5 投资者结构趋向年轻化 | 第29-32页 |
| 第三章 投资者情绪指标的构建 | 第32-50页 |
| 3.1 主成分分析 | 第32-33页 |
| 3.2 指标选取及说明 | 第33-34页 |
| 3.3 变量的描述性统计 | 第34-36页 |
| 3.4 投资者情绪的构建 | 第36-43页 |
| 3.5 投资者情绪指数的预测 | 第43-50页 |
| 3.5.1 自回归条件异方差（ARCH）模型 | 第43页 |
| 3.5.2 投资者情绪指标平稳性检验 | 第43-44页 |
| 3.5.3 序列的异方差性检验 | 第44-45页 |
| 3.5.4 ARCH模型的建立 | 第45-46页 |
| 3.5.5 投资者情绪指数的预测 | 第46-50页 |
| 第四章 投资者情绪与HS300指数的相互关系 | 第50-67页 |
| 4.1 向量自回归模型 | 第50-54页 |
| 4.1.1 平稳性检验 | 第51页 |
| 4.1.2 最优滞后期选择 | 第51-52页 |
| 4.1.3 VAR分析 | 第52-54页 |
| 4.2 VAR模型的检验 | 第54-56页 |
| 4.2.1 AR根的图与表 | 第55页 |
| 4.2.2 Granger因果检验 | 第55-56页 |
| 4.3 投资者情绪与HS300指数的内在关系 | 第56-64页 |
| 4.3.1 脉冲响应函数 | 第56-58页 |
| 4.3.2 方差分解 | 第58-61页 |
| 4.3.3 Johansen协整检验 | 第61-63页 |
| 4.3.4 向量误差修正模型（VEC） | 第63-64页 |
| 4.4 投资者情绪指标对HS300指数波动的影响 | 第64-67页 |
| 4.4.1 TARCH模型 | 第64-65页 |
| 4.4.2 TARCH模型的建立 | 第65-66页 |
| 4.4.3 TARCH模型残差的ARCH检验 | 第66-67页 |
| 第五章 结论与建议 | 第67-70页 |
| 5.1 结论 | 第67-68页 |
| 5.2 建议 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者简介 | 第76-78页 |
| 附录 | 第78-85页 |
