网络舆论对股市影响的可能性
本文摘要:4月1日,本钱邦讯,晓鸣农牧(831243.OC)宣告布告称,华西证券已告竣对晓鸣农牧IPO领导职业。华西证券2016年11月与宁夏晓鸣农牧股份有限公司(以下简称晓鸣农牧或公司)缔结了《宁夏晓鸣农牧股份有限公司与华西证券股份有限公司上海证券承销保荐分公司闭于
 不难发现,我们所期望的中介效应,实际上是由“格兰杰检验”的结果所证实的。具体而言,当微博舆情和股市二元“格兰杰模型”进一步控制资金流入变量时,微博舆情和股市走势的显著相关性消失,微博不再有助于预测股市。资本流入与股票市场的走势密切相关,构成股票市场的“格兰杰因”。此外,微博舆论也是资金流入的“诱因”。在此基础上,我们进一步分析发现,微博舆情通过对市场资金流入的影响,影响到股市。
 
  表2为基于T—Y过程的“格兰杰因果关系检验”结果。振幅期内,我们发现微博早前1-3天的振幅有助于更好地预测后市走势。但这一关联在股市平稳时期并未出现。此外,我们发现,无论是在震荡期还是在平稳期,股票市场本身的走势对预测“微博信心指数”毫无作用。尽管直觉告诉我们,股市行情会影响媒体热议的内容,但没有统计学意义上显著的相关性表明,影响网络媒体热议的内容、数量的因素,显然不仅仅是股市指数的涨落。这时,我们首先论证了第一个假设(H1),即网络舆情能够形成股市行情的“格兰杰原因”。
 摘要:本文基于新浪微博大数据,分析了互联网股市舆情对现实股市的影响。本文从网络舆情,特别是微博对股市的影响机制入手,以具有积极意义和利空意义的微博词汇出现频率(“热词指数”)为工具,构建了股市“微博信心指数”。Granger因果检验和自回归分布滞后模型(ARDL)的边限检验结果表明:在股市震荡期,前期的"微博信心指数"有助于预测上证指数;"微博信心指数"与"上证指数"之间存在正相关的平衡关系;"微博信心指数"与"上证指数"之间没有上述统计关联;"网络舆情"通过影响入市资金流,对股市产生进一步的影响。
 
  接下来,我们进一步对机制进行测试。一般而言,微博舆论对股市指数的影响,都是通过相关的金融活动(开户、资金流入等)来实现的。因此,这种中介机制的因果链应该呈现为“微博舆情—开户资金—股市行情”的“三部曲”。而在《格兰杰检验》中,它的体现就是,纳入开户数据或资金流数据,使得微博舆情不再能够帮助预测股市走势。同时,微博舆论应成为开户或资金流动的“格兰杰原因”,而开户或资金流动则是股市走势的“格兰杰原因”,为此,我们进行了专门的检测分析(类似于索布尔-古德曼的分析)。
 
  只有对股票市场有正确的认识,才能理解它的随机性,才能理解股票市场波动是人的情绪反应,而非理性的定价。惟有如此,才能踏足成为一名投资高手的门槛。
 
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  为了在股市中脱颖而出,我们必须打破这种错误的观念。要知道,精确的预测是个错误的方向。能够含糊的估计一下要找底部还是要找上市公司的估值,已经很不错了。对于这一点,巴菲特非常清楚,他从不相信任何能准确预测股市的东西。Graham,他的老师,更是认为股市是随机的,经常给我们一个很荒谬的价格。
 
  并进一步分析了“微博信心指数”与股市走势的关系。表3提供了ARDL模型边限检验的结果。实际上,也就是使用一般的最小二乘法(OLS),来检验模型中滞后水平变量系数的联合F值(趋势项是否包含,取决于该项的重要性)。如表3所示,振荡期的边限检验F和W均远高于各上界0.05的显著性水平。即在股市震荡期内,“微博信心指数”与股市走势之间存在长期的平衡关系。相对于这一长期关系,在股市的平稳时期是没有长期关系的。
 
  本文以新浪微博大数据为研究对象,考察了微博这一具有较大社会影响力的媒体平台,其网络舆论对股市影响的可能性:在2015年股市震荡期,前期微博信心指数有助于预测上证指数的走势,而在2015年股市平稳期,微博信心指数与上证指数之间存在显著的长期正相关平衡关系和短期关联,但在2015年股市平稳期,却没有上述统计关联。本文首次将“格兰杰因果检验”与“ARDL模型”的“边限检验”应用于传播学和社会学领域的“T—Y”过程。如果没有这一方法,传统的格兰杰因果协整分析就只能采用股票指数法和微博信心指数法,难以对其进行社会科学的解读。
 
  测量方面,检验H1等于检验微博舆论是否构成股市走势的“格兰杰动力”;这个计量经济学术语并不涉及反事实框架下的因果机制,而是指在Y模型中,如果包含的早期变量X(即X的滞后值)有助于解释Y,则认为该变量X是造成Y的“格兰杰原因”。同时,对H2值的检验相当于对微博舆论和股市走势之间是否存在正协整关系的检验。这种时间序列间的长期平衡关系叫做“协整”。事实上,H1和H2是递进关系。这是因为,只要两个时间序列数据之间存在协整关系,就可以确定“格兰杰因果关系”。

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