金融论文哪里有？笔者通过对国内外文献梳理，借鉴易志高和茅宁的做法选取 A 股交易量、换手率、市盈率、IPO 数量及首日收益率，消费者信心指数作为初始投资者情绪指标，并通过相关性分析，选取最终指标，并剔除宏观经济的影响，得到最终的投资者情绪指标。并通过最终结果得出，以上指标系数为正，表明与投资者情绪成正比。投资者可以利用以上数据变化波动，预测股票市场整体投资者情绪的变动，以此为参考决定自己的投资决策。
第 1 章 导论
1.3 论文可能的创新点及不足
国内外关于投资者情绪与股票市场收益二者之间关系的研究较多，本文可能的创新点在于：
首先关于投资者情绪指数的构建上，国外的研究没有立足我国股票市场实际，我国股票市场起步较晚，发展较快，股票市场法律法规制度不完善，投资者中多为个人投资者，投资者理论知识掌握不足，投资行为容易受到其他投资者或者市场虚假消息的影响，产生非理性投资行为，且国外关于投资者情绪指数的构建中，并没有剔除宏观经济的影响。对我国来说，投资者情绪会受到宏观经济周期波动的影响，投资者情绪中含有对于宏观经济发展预期的理性部分。同时对于国内学者研究中不适合我国实际的部分指标进行剔除，选取适合我国目前实际情况的指标。因此，本文构造的投资者情绪指数主要选取 A 股市场指标，选取合理代理指标，其中既包括直接指标，又包括间接指标，既能直观反映投资者情绪，又能通过客观可测量数据反映。同时将宏观经济因素作为控制变量，剔除了宏观经济的影响，可以使投资者情绪指数完全反映投资者在投资决策过程中的非理性部分。
关于投资者情绪与股票市场收益二者关系的研究上，将回归模型与 VAR 模型相结合，本文证实投资者情绪指数是影响股票市场收益的独立的系统性因子。进一步分析得出投资者情绪与股票市场收益率的关系。现有研究主要为单方面研究投资者情绪对收益率的影响，本文则分析二者之间的相互影响，同时对于不同市态下二者关系进一步研究，对比二者是否有区别，进一步区分牛熊市状态下投资者情绪差异。
第 3 章 投资者情绪相关理论分析
3.1 投资者情绪的相关理论基础
3.1.1 投资者情绪的定义和内涵
伴随着行为金融学的发展，有效市场假说受到了挑战，投资者并非完全理性而是具有某种情绪。对于投资者情绪的内涵，中外学者主要从两个方面进行讨论：一方面认为投资者情绪是投资者投资行为中的非理性部分。Barberis（1998）认为为了更准确地预测未来，研究者在设定行为模型时必须考虑，由于自身非理性行为影响所导致的应用贝叶斯法则时所发生的错误，投资者情绪就是错误观念形成的过程[2]。另一方面，认为投资者对于整体股票市场乐观悲观程度的反应即为投资者情绪。Brown 和 Cliff(2004)认为对股票市场乐观或悲观的看法即为投资者情绪[3]。本文中将投资者由于自身信念和偏好的差异导致的对股票预期收益的系统性偏差定义为投资者情绪。
随着行为金融学逐渐兴起，学者们对于投资者情绪与股票市场影响也有进一步认识，从投资者情绪高涨会导致投资者预期未来有高收益，投资者情绪低落则预期未来有低收益，发展到逐渐从偏好角度分析高涨的投资者情绪会使投资者风险溢价相对降低，反之亦然。投资者在投资过程中，首先整合市场有效信息，然后根据有效信息以及自身实际情况进行股票交易，而情绪使投资者在整合市场有效信息时出现偏差，投资者基于不充分的信息考虑，做出的决策使股票价格与实际价值存在差异，从而导致股票市场价格波动。当股票市场高涨时，投资者情绪使投资者持续追高，使股票价格呈现持续高涨状态，当股票市场低迷时，投资者情绪使投资者及时抛售股票，造成股票价格持续性下跌。对于大多数投资者来说，为避免出现损失厌恶，他们更愿意参照其他投资者的投资行为，以尽可能减少损失，保障收益。
第 5 章 投资者情绪对于股票市场收益率影响的实证分析
5.1 投资者情绪与市场收益率的动态分析
5.1.1 数据选择
回归模型主要用来描述解释变量与被解释变量之间的关系。本章选取投资者情绪与股票市场收益率以及 FAMA 三因子作为控制变量，研究股票市场收益率与投资者情绪之间的关系。VAR 模型主要是将内生变量的滞后值考虑到函数构造中，从而成为多元时间序列变量组成的向量自回归模型。由于 VAR 模型中变量越多，则待估系数过多，待估系数过多会导致样本容量过小，增大估计误差，降低预测精度，因此本文只选用投资者情绪与股票市场收益率作为变量。本章通过进一步研究投资者情绪与股票市场收益率之间的格兰杰因果、脉冲效应、方差分解关系。
本文投资者情绪变动指数用 DCICSIr 表示， 爰ͷ爰ͷ = 爰ͷ爰ͷ − 爰ͷ爰ͷ −1用来表示投资者情绪的变化，RSZ 表示上证 A 指收益率。控制变量选取 Fama-French 三因子，即市场溢酬因子、市值因子、账面市值比因子，分别用 RMRF、SMB 和 HML 表示，无风险收益率会影响股票市场收益率，因此需要扣除无风险收益。无风险收益用 Rf 表示。数据来源 wind 和resset 数据库。
5.2 不同市态阶段投资者情绪与市场收益率的动态分析
5.2.1 牛熊市划分
通过前面的分析，我们已经得出投资者情绪与市场收益率之间互为格兰杰因果，且二者之间存在正相关的关系，接下来我们将分析我国股票市场不同市态下即牛市、熊市下，投资者情绪与股票市场收益率之间的关系。我们借鉴刘继明（2019）使用修改后的 BB 划分法，将上证 A 股市场分为牛市和熊市[34]。划分结果如下：熊市包括 2010 年 1 月-2010 年6 月，2010 年 10 月-2013 年 6 月，2013 年 11 月-2014 年 4 月，2015 年 5 月-2016 年 2 月，2016 年 11 月-2017 年 5 月，2018 年 1 月-2018 年 9 月；牛市包括 2010 年 6 月-2010 年 10月，2013 年 6 月-2013 年 11 月，2014 年 4 月-2015 年 5 月，2016 年 2 月-2016 年 11 月，2017 年 5 月-2018 年 1 月，2018 年 9 月-2018 年 12 月。下面我们将据此研究不同市态阶段投资者情绪与市场收益率之间的关系。
5.2.2 VAR 模型检验
上节我们已经通过回归模型看到了投资者情绪与股票收益率之间的关系。本文将通过VAR 模型，进一步分析投资者情绪与股票收益率与其滞后变量之间关系。
（1）滞后阶数和模型稳定性检验
和上文一样，首先需要确定滞后阶数，通过 Eviews 对模型进行滞后阶数选择。解释变量滞后阶数过小可能在残差中存在自相关，过大又会影响自由度。因此本文借鉴其他学者的方法，选取 AIC 和 SC 确定滞后阶数，确定滞后阶数的准则，增加滞后阶数的过程中，使 AIC 和 SC 的值越小越好。由表 5.9 表 5.10 中可以得出滞后阶数的选择，牛市时滞后阶数为 2 阶，熊市时滞后阶数为 2 阶。通过稳定性检验我们可以得出，根模的倒数都小于 1，单位根在圆内，所以得出模型是稳定的。
第 7 章 结论与启示
7.1 研究结论
行为金融学的发展打破了人们对于传统金融学理性人和有限市场假说理论的认识，广大投资者日益认识到市场上决策行为是有限理性的事实。研究表明投资者的投资行为容易受到系统性情绪的影响，这种情绪无法消除、无法抵消，并且有其特定的规律，这也使得投资者情绪日益成为研究的重点。本文依据行为金融学相关知识，主要通过构造 A 股市场投资者情绪指数，分析其与股票市场收益率的关系，以及对股票市场收益率波动的影响。
通过对国内外文献梳理，借鉴易志高和茅宁的做法选取 A 股交易量、换手率、市盈率、IPO 数量及首日收益率，消费者信心指数作为初始投资者情绪指标，并通过相关性分析，选取最终指标，并剔除宏观经济的影响，得到最终的投资者情绪指标。并通过最终结果得出，以上指标系数为正，表明与投资者情绪成正比。投资者可以利用以上数据变化波动，预测股票市场整体投资者情绪的变动，以此为参考决定自己的投资决策。
实证分析部分，用 ADF 检验时间序列平稳性，通过回归分析，得出投资者情绪与股票市场收益率正相关。选取 FAMA 三因子作为控制变量，通过回归得出投资者情绪时影响股票市场收益率的独立性因子。进一步对比熊牛市时，发现在熊牛市时二者之间的关系存在差异。用 VAR 模型分析二者之间的关系，得出整体市场时二者之间互为格兰杰因果。且投资者情绪对于股票市场收益存在正向的互动影响，通过脉冲分析和方差分解也可以得出。当投资者情绪受到冲击时，对市场收益在第一期产生一个正向的影响，由于所选是月数据的原因，随后在第六期逐渐消除，也说明投资者情绪对于市场收益率的影响主要是短期内的影响。通过对不同市态阶段投资者情绪对股票市场收益率的影响，得出熊市时，二者互为格兰杰因果，但牛市时，投资者情绪不是股票收益率的格兰杰原因，且熊市时投资者情绪对于股票收益率的影响要大于牛市。同时在牛市和熊市市场，股票市场收益率对投资者情绪都有正向影响。在牛市市场，收益率增加投资者情绪高涨；在熊市市场股票收益率降低，投资者情绪低落。
参考文献（略）
