【摘 要】
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近年来,我国金融市场经常出现“暴涨暴跌”的金融异象,传统金融学理论难以解释,而行为金融学却能够从投资者情绪的视角予以解释。但目前研究投资者情绪主要聚焦于个人投资者的非理性行为,却忽略机构投资者本身行为。因此,本文在基于不同金融市场的状态下对投资者情绪进行合理研究。主要分为指标构建、机构投资者情绪拟合、市场划分、机构投资者情绪与RME、RMV关系四个部分。首先,基于CICSI情绪指数与BW指数,结合
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近年来,我国金融市场经常出现“暴涨暴跌”的金融异象,传统金融学理论难以解释,而行为金融学却能够从投资者情绪的视角予以解释。但目前研究投资者情绪主要聚焦于个人投资者的非理性行为,却忽略机构投资者本身行为。因此,本文在基于不同金融市场的状态下对投资者情绪进行合理研究。主要分为指标构建、机构投资者情绪拟合、市场划分、机构投资者情绪与RME、RMV关系四个部分。首先,基于CICSI情绪指数与BW指数,结合指标选取的准确性、系统性、科学性与可操作性等原则,综合选取上证综指相关的成交量、新增开户数、大盘乐观指数、买入指数、信心指数、市盈率-申万300、投资者情绪指数、上证基指成交量等八个指标构建投资者情绪指标体系。其次,基于主成分分析与偏最小二乘法对机构投资者情绪分别进行拟合,其中主成分模型选取前三个主成分作为综合变量,累积贡献率达到82.82%,将各样本的主成分得分数据作为机构投资者情绪变化。同时将主成分得分值、偏最小二乘拟合值与实际的上证综指收盘价进行对比,结果发现偏最小二乘法的拟合效果优于主成分分析法。然后,基于Pagan等的市场判定标准,采用BB法则划分金融市场市场状态。本文增加了中市概念,将2010年1月-2020年1月的月数据划分为牛市、熊市及中市三个市场共计11个时间段,其中各市场分别包含的时间段数为3、5、3。最后,基于GARCH族模型研究机构投资者情绪与等权（RME）和加权（RMV）日回报率的关系。对原始数据进行对数一阶差分获得平稳性,并根据残差序列具有异方差性,选取GARCH、T-GARCH、E-GARCH模型进行研究,结合AIC和SBC准则,采用适合的滞后项拟合方差,最终选取GARCH（1,1）模型、TGARCH（1,1）模型和EGARCH（1,1）。模型结果表明,机构投资者情绪并未改变资产收益与风险的关系;在牛市平稳期和中市乐观期,机构投资者看好中小盘股的反转效应;在熊市悲观期,机构投资者看好大盘股的动量效应。
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