【摘 要】
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文章整理了国内外优秀期刊主题中包含"情绪"和"sentiment"的相关文献,直接利用市场交易数据作为投资者情绪代理变量;使用主成分分析法得出情绪指标共性因子;根据调查研究数据
【机 构】
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天津大学管理与经济学部,中国社会计算研究中心,天津财经大学金融学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71532009,71790594,71401121）,天津市教委重大基金资助项目（2016JVC-ZD08）,天津市人才发展特殊支持高层次创新创业团队基金资助项目.
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文章整理了国内外优秀期刊主题中包含"情绪"和"sentiment"的相关文献,直接利用市场交易数据作为投资者情绪代理变量;使用主成分分析法得出情绪指标共性因子;根据调查研究数据构建情绪指标;提取媒体报道中关键词构建情绪指标;利用天气、重要比赛结果、政治环境变化等影响大众情绪事件构建指标;对投资者情绪理论模型等6类不同投资者情绪构建方式以及典型进展进行梳理,并分析了不同指标的优/劣势所在。按照研究领域不同,将投资者情绪对股票收益、股票流动性/波动性/市场效率、期权/期货市场、IPO市场、公司融资决策和投资行为、经济/金融周期等6方面的市场影响的文献进行分析,系统归纳了投资者情绪可能造成的影响。最后,根据对已有研究的梳理与分析,指出投资者情绪的相关研究可能仍然集中于情绪与股票收益间的关系,但随着大数据时代的到来,中文文本分析的准确性提高与互联网媒体数据来源可获得性增加,都将使得投资者情绪的构建方式更加多样化,从而增加未来可能的研究方向。
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