第l章 导论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 选题背景和问题的提出
1.1.2 研究意义
1.2 研究思路与方法
1.2.1 概念界定
1.2.2 研究思路及方法
1.3 研究的主要内容
1.4 本书创新之处
第2章 相关理论与文献综述
2.1 金融学理论概述
2.1.1 有效市场假说概述
2.1.2 行为金融理论概述
2.1.3 市场信息与资产定价
2.2 投资者情绪定义与度量方法
2.2.1 投资者情绪的定义
2.2.2 投资者情绪的度量方法
2.3 社交媒体与市场信息
2.3.1 社交媒体相关概念
2.3.2 社交媒体对市场信息的影响
2.4 社交媒体用户原创内容与证券市场的研究现状
2.4.1 网络新闻网站的相关研究
2.4.2 股票论坛的相关研究
2.4.3 博客、微博UGC的相关研究
2.4.4 其他社交媒体的相关研究
2.5 基本实证模型
2.5.1 博克斯一詹金斯法建模思想
2.5.2 主要数学模型和计量方法
2.6 已有文献的不足与研究启示
第3章 社交媒体UGC与证券市场之间关系的研究框架与设计
3.1 研究框架
3.1.1 社交媒体UGC蕴含着反映投资者情绪的有效信息
3.1.2 投资者情绪与证券市场之间关系的理论分析
3.2 研究内容具体设计
3.2 。1投资者情绪指数的建立
3.2.2 投资者情绪与证券市场互动关系的实证分析
3.3 本章小结
第4章 基于文本分析的投资者情绪指数建立模型
4.1 相关技术综述
4.1.1 信息采集技术
4.1.2 文本分析技术
4.1.3 现有的中文语料资源
4.2 投资者情绪指数构建的总体流程
4.3 投资者情绪指数构建的实现
4.3.1 投资者情绪指数的度量指标选择
4.3.2 信息采集
4.3.3 信息预处理
4.3.4 建立证券领域情感语料资源
4.3.5 构建投资者情绪指数
4.3.6 投资者情绪指数建立结果分析
4.4 本章小结
第5章 新浪微博的投资者情绪对超短期市场波动性影响分析
5.1 混合分布假说及研究假设
5.2 实证数据
5.2.1 上证综合指数日内数据
5.2.2 新浪微博日内数据
5.2.3 投资者情绪与市场收益的描述性分析
5.3 实证分析与结果
5.3.1 GARCH模型的建立
5.3.2 投资者情绪指数与市场收益率的自相关性分析
5.3.3 投资者情绪指数与市场收益率的平稳性分析
5.3.4 新浪微博信息流到达对市场收益波动的影响
5.3.5 新浪微博的情绪流到达对市场收益波动的影响
5.3.6 对实证结果的分析和讨论
5.4 本章小结
第6章 新浪微博的投资者情绪与证券市场短期关系研究
6.1 相关文献回顾及研究假设
6.2 实证数据
6.2.1 深圳成分指数每日数据
6.2.2 新浪微博每日数据
6.2.3 投资者情绪与证券市场特征指标的描述性分析
6.3 实证分析与结果
6.3.1 投资者情绪与市场特征指标的相关性分析
6.3.2 向量自回归模型的建立
6.3.3 新浪微博的投资者情绪对市场特征指标的预测能力
6.3.4 新浪微博的投资者情绪与证券市场的互动关系
6.3.5 对实证结果的分析和讨论
6.4 本章小结
第7章 物流论坛的投资者情绪与行业板块短期互动及长期影响研究
7.1 理论依据及研究假设
7.2 实证数据
7.2.1 电子商务板块指数
7.2.2 电子商务物流论坛数据
7.2.3 投资者情绪指数与行业板块特征指标的描述性分析
7.3 实证分析与结果
7.3.1 模型选择及建立
7.3.2 变量相关性分析
7.3.3 物流论坛的投资者情绪对行业板块的预测能力
7.3.4 物流论坛的投资者情绪与行业板块的动态分析
7.3.5 物流论坛的投资者情绪指数各指标的重要性检验
7.3.6 对实证结果的分析和讨论
7.4 本章小结
第8章 结论与展望
8.1 主要结论和启示
8.2 不足和工作展望
附录
附录1 标注情感语料库(部分语料)
附录2 标注情感语料库增加的物流相关语料
参考文献
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