考虑投资者情绪的股票定价问题研究

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1、硕士学位论文考虑投资者情绪的股票定价问题研究RESEARCHONSTOCKPRICINGCONSIDERINGINVESTORSENTIMENT胡杨哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号:F830.591学校代码:10213国际图书分类号:336密级:公开管理学硕士学位论文考虑投资者情绪的股票定价问题研究硕士研究生:胡杨导师:李宝家副教授申请学位:管理学硕士学科:技术经济及管理所在单位:经济管理学院答辩日期:2016年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:F830.591U.

2、D.C:336DissertationfortheMasterDegreeinManagementRESEARCHONSTOCKPRICINGCONSIDERINGINVESTORSENTIMENTCandidate:HuYangSupervisor:AssociateProf.LiBaojiaAcademicDegreeAppliedfor:MasterofManagementSpecialty:Tech-EconomicsandManagementAffiliation:SchoolofEconomi

3、csandManagementDateofDefence:June,2016Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文摘要研究股票市场运行规律,提高股票收益水平的行为动机催生了相关投资分析方法的蓬勃发展。其中以CAPM、Fama-French三因素模型为代表证券组合分析法,对股票收益率变化的解释得到了很有说服力的结果。以国外成熟资本市场为研究对象的资产定价模型,并不能生搬硬套于仅成立二十六年的中国股市。

4、股票定价研究要根植于特定市场的法律制度,监管环境和投资者特质之上。通过分析中国股市特征,结合金融异象,发现投资者情绪可以作为切入点。以行为金融学为理论基础,总结前人研究成果,选取换手率指标和人气性指标作为代理变量,从强弱和方向两个维度反映投资者情绪,拓展了资产定价模型的影响因素。进而建立了考虑投资者情绪的单因素和多因素股票定价模型,选取2006年至2015年沪深A股月度数据作为研究样本,进行股票分组,计算风险因子。在CAPM模型基础上,分别加入换手率因子和人气性因子,验证两者的单独定价能力;在Fama-F

5、rench三因素模型基础上,新增投资者情绪二因子,比较考虑投资者情绪的五因素模型与经典资产定价模型对25组股票组合超额收益率的平均解释力度与预测精度。为了进一步检验投资者情绪因子的解释能力,排除特定投资组合的影响,采用个股月度超额收益率对CAPM模型、Fama-Frecnh三因素模型和考虑投资者情绪的五因素模型进行时间序列回归。最后在控制股票规模和β值的前提下观察投资者情绪如何影响股票组合收益率。研究发现:换手率指标和人气性指标处于双低水平可以获得较高收益。构建如下投资策略,在投资者情绪悲观谨慎时买入,在

6、投资者情绪乐观兴奋时卖出,这类似全球投资之父邓普顿的逆向投资法则,从定性到定量得到了证明。换手率因子和人气性因子具备定价能力,考虑投资者情绪的五因素模型和CAPM、Fama-French三因素模型相比,对股票组合超额收益率解释力度增强,2表现为平均截距减少,调整R提高。在市场规模较小、β值较高的股票组合中,投资者情绪对股票收益率具有更强的预测能力。关键词:股票定价;三因素模型;投资者情绪;交易策略-I-哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文AbstractThestudyofthestockmarket’sop

7、erationrulesandtheimprovementoftheincomelevelofstocksmotivatetheflourishofthemethodsofrelevantinvestmentanalysis.Amongthem,CAPM,Fama-Frenchthreefactorsmodelwhichactastherepresentativesofthesecuritiesportfolioanalysismethod,haveprovidedconvincingresultstoe

8、xplainchangesinstockreturns.AssetPricingModelfocusingonforeignmaturecapitalmarketisnotpracticalinChina'sstockmarketwhichwasestablishedjust26yearsago.Theresearchofofstockpricingneedshaveitsdeepestrootsinpointcut.Anal

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