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[舆情监测]网络舆情是否影响股市行情?基于微博大数据ARDL模型边限分析

  [舆情监测]网络舆情是否影响股市行情?基于微博大数据ARDL模型边限分析

 

  摘要:本文基于新浪微博大数据,分析互联网上的股市舆情是否影响真实世界中的股市行情。在梳理网络舆情,特别是微博影响股市的机制的基础上,我们利用具有“利好”和“利空”含义的股市术语的微博出现词频(“热词指数”),生成股市的“微博信心指数”。“格兰杰因果检验”和“自回归分布滞后模型”(犃犚犇犔)边限检验表明:在股市震荡期,早前三天内的“微博信心指数”有助于预测上证指数;“微博信心指数”和“上证指数”存在正向相关的均衡关系;在股市行情平稳期,以上的统计关联并不存在;网络舆情通过影响入市资金流进一步影响股市行情。

  关键词:股市微博 大数据网络 传播时间 序列分析

  舆情如何导致一定的经济、社会或政治后果,是新闻传播学与社会学、经济学、政治学的交叉领域。互联网,尤其是Web2.0的快速发展,进一步提升了舆情传播对经济社会过程的影响能力。尤其是微博、 微信等新网络平台的出现,使得虚拟空间中的信息传播具备了对真实世界更为快速和深刻的渗透力。从社会学的角度看,微博等新网络媒体平台实际上已经成为观察当代社会微观层次的个人决策何以一跃成为宏观层次社会现象的重要途径,为社会科学理论化的跨层次研究提供了重要工具(Coleman,1986)。

  在经济生活中,股市行情的深刻变化影响着人们的日常生活,而网 络舆情对股票市场的影响也日益凸显。不仅投资者在各式各样的股票 论坛和包括微博在内的网络平台上通过日常的交流讨论进行投资判断,上市公司也越来越多地利用网络平台在第一时间发布公司信息,帮助决策者进行投资判断。这种发展变化促使我们去思考:网络舆情如 何影响股市行情,并且这种影响又如何在社会学层面上得到解释。另一方面,由于中国股市中机构在投资者中所占比例较小,且市场信息披露机制和监管手段不够完善,因此,投资者之间信息不对称现象比较严重(赵涛、郑祖玄,2002)。这进一步使大量股市投资者,尤其是散户既依赖正式渠道的企业信息披露(曾颖、陆正非,2006),也更容易被非正式渠道的网络信息影响。

  在本文中,我们旨在分析以微博为载体的网络舆情对股市行情的 影响。海外的相关研究表明,在和微博类似的**(*******)平台中, 用户在投资领域的集体情绪倾向和美国“道琼斯指数”的总体涨跌高度相关(Bollen,et.al,2011)。国内的相关研究也在金融和传播等不同 领域取得重要进展。不过,囿于数据,现有的国内研究或将视野集中于某个(些)股票的个体行情(史青春、徐露莹,2014;张栋凯、齐佳音,2015),或仅仅分析采集自某个财经网站及论坛的局部舆情(金雪军等,2013;易洪波等,2015)。而本文试图从微博总体舆情和股市总体行情 的宏观层次把握传播与经济现象的关联。

  我们强调,和领域专业、受众较少且异质性低的单个财经网站或论坛不同,微博平台具有前者远远不及的开放、实时、影响面广、使用者异质性强的重要特征(谢耘耕、荣婷,2011)。正是这种人人都是自媒体的碎片化特征使微博中的股市信息代表了足够“大”的样本,代表了海量 股民的心态、观念和决策信息,也因此,微博舆情更适合作为全社会心态的间接测度。而微博中带有明确利空和利好导向的热议,从逻辑角 度更可能对真实的股市走势产生影响。而某个网站或论坛中所反映的 投资舆情或讨论偏好,即便在统计上存在与股市行情的关联,在因果机 制上也较难作为舆情影响行情的真正案例。因此,在前人研究的基础 上,我们把网络舆情的载体从单个的网站或论坛拓展到可以代表社会 舆情的微博空间,把分析视野从股票个体行情、局部行情,拓展到股市全局。

本文标题:[舆情监测]网络舆情是否影响股市行情?基于微博大数据ARDL模型边限分析

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