詹冰清， 屈波怡

(上海理工大学 管理学院， 上海 200093)

在互联网飞速发展的今天，大数据成为人们分析和关注的重点。股票市场作为金融市场一个重要的分支，它的波动会对金融市场及人们的日常生活产生巨大的影响。自1990年在上海成立了新中国第一家证券交易所，中国股市发展30年，由较为混乱的波动转变为较为规律性的波动。股份制有限公司通过上市发行股票等有价证券进行资金的融通，而投资者也依据股票进行投资。影响股票波动的因素很多，如金融政策的变动、公司自身的经营状况和投资者自身的行为等。各种股票信息网站也随之增加，新浪、腾讯等网站更是为股票单立了一个版块，为投资者提供股票的相关信息，帮助投资者进行决策。不少学者更是对股票变动的影响因素进行了研究，提出了投资者情绪指数等指标来对股票的波动进行分析，将投资者的情绪与股票的变动联系起来。

现有的针对市场情绪的研究中，部分学者通过选取合适的情绪指标来反映市场情绪，也有学者利用大数据时代文本数据中的隐含信息构建情绪指标。饶兰兰和凃裕荣[1]、王舒曼[2]都是利用现有的变量，如好淡指数、市盈率、抄手率、新增开户数等显性或隐性的指标来量化市场情绪；而王婧[3]则认为文本数据中包含大量的投资者情绪，可以从中构建出情绪指标。

在研究投资者情绪对股票走势的影响时，参考了相关文献中将情绪量化的思想，但并未采用这些文献中对情绪指数的构建方法。……