一、上证50：理性投资风向标（论文文献综述）
李慧昀[1]（2021）在《投资者关注度对市场收益预测能力的实证研究》文中提出基于行为经济学理论发展和全球金融市场发展的现实背景,本文把有限的投资者关注度与股票市场的收益相联系,试图探索其短期及长期的定价关系。本文重点关注美国市场,试图通过理论梳理与实证研究回答以下问题:一、始于行为经济学的投资者关注度能否有效预测市场累计收益;二、投资者关注度对市场收益是否有长期动态影响;三、基于投资者关注度预测能力的修正后Fama-French三因子及五因子模型在不同国家的表现是否相同。首先,本文选择了样本内检验、样本外预测和预测包含检验三种方法从不同角度研究不同时间跨度下有限关注度与股票市场累计收益之间的静态关系,三种方法都证明了投资者关注度对于股票市场累计收益的预测能力与时间跨度成正相关关系。据此,投资者关注度与市场收益之间是否存在长期动态关系成为本文第二个研究重点。该相关关系在长期中可能存在结构性变化,从全样本角度而言,市场收益与投资者关注度的变化成单向因果关系。然而,在滚动窗口的动态视野下,投资者关注度与市场收益之间的引导关系更加复杂,投资者关注度与市场收益呈双向引导关系。最后,本文延用Fama-French的研究思路,对美国、日本、中国三个股票市场的股票月度收益率进行多因子模型的研究,证明了多因子模型对于美国股票收益率的解释力度最强,中国次之,日本最弱,再将投资者关注度因子加入原多因子模型,发现美国股票市场的多因子模型对于收益率的解释力度进一步增强,日本股票市场的多因子模型也得到一定程度的修正,但中国股票市场收益率的预测能力无法提高,即投资者关注度无法有效溢出到中国市场。
王书[2]（2021）在《预期偏度、投资者情绪对科创板IPO溢价的影响研究》文中进行了进一步梳理科创板市场采用了全新的上市发行注册制,但是上市制度的改变并没有解决科创板新股上市首日的超高IPO溢价问题,因而本文将科创板市场作为一个区别于主板、创业板以及中小板的新板块,着重从科创板试点注册制改革的角度进行研究,分析在全新制度下的科创板IPO溢价现状,对科创板溢价的研究有利于在注册制下我国股票市场逐步发展并走向成熟。本文选取了2019年7月22日至2020年10月31日在科创板上市的新股作为样本,并选取同一时期在主板、创业板、中小板上市新股的IPO溢价率进行对比分析。在对科创板IPO首日溢价率和IPO上市后5日收益的实证研究中,以预期偏度、投资者情绪作为主要切入点进行一系列的假设和多元回归分析,探讨预期偏度、投资者情绪对注册制改革下的科创板IPO溢价的影响。针对IPO溢价,本文对各股票板块市场进行分析后发现,科创板上市首5日不设置涨跌幅、5日后20%的涨跌幅限制给股票交易价格和投资者情绪宣泄带来了更大的变动空间,高涨的投资者情绪导致了更大的价格波动,而科创板设置的50万资产的投资门槛和投资者类型选择机制在抑制投资者的非理性投资情绪上影响较小,设置准入门槛冷却投资者乐观情绪的初衷并没有实现。在新的交易制度下,投资者的乐观情绪增加,投机情绪得到充分释放,使得科创板具有超高溢价。实证结果表明,预期偏度、投资者情绪对注册制下的科创板IPO溢价现象的影响显着,科创板新股上市首日超高溢价率主要是由于非理性投资行为。新股上市前股票市场的行业预期偏度对于IPO溢价率有正向的促进作用,市场对上市企业所处行业越看好,上市企业首日溢价率就越高,同时投资者对于行业的看好并不是暂时的而会持续一段时间;换手率对IPO溢价率的影响也是正相关的,本文使用换手率作为市场投资者情绪指标,换手率越高,说明股票在市场中交易越频繁并受到投资者热情追捧,通过不断的炒作影响股票的价格,使得上市首日溢价率升高。本文通过对注册制下科创板IPO溢价的研究,为提高新股市场效率、完善新股市场制度提出相关意见,并根据多元回归模型结果,对市场投资者和政府监管者提出相关建议。
刘忠舟[3]（2020）在《投资者情绪对我国股市收益的影响研究》文中研究说明我国股票市场历经短短三十多年的发展取得了重大的成就,面临着难得的发展机遇,也伴随着诸多的问题和风险。当前,我国证券市场投资者仍以中小投资者为主,个人投资者教育程度参差不齐,部分投资者缺乏必要的投资知识和技能,交易频繁,非理性交易行为明显。同时,信息不对称等问题的存在,进一步弱化投资者投资的信心,加剧了中小投资者投资情绪波动。严重的投资者情绪波动,会增加股票市场甚至是金融市场的不确定性,增强系统性金融风险发生的可能。因此,在新时期,对投资者情绪和股市收益之间的关系进行研究具有其现实必要性。本文通过对国内外文献进行梳理,对行为金融学的起源和发展,投资者相关理论和模型的学习,仿照BW指数的构建方法选取了封闭式基金折价率、IPO数量及首日收益率、新增开户数、市场换手率、市盈率作为客观指标和消费者信心指数作为主观指标,用主成分分析法构造投资者情绪。本文选取上证综指月度收益率R为因变量,投资者情绪为自变量,居民消费指数、GDP增长率、宏观经济景气指数为控制变量。通过ADF单位根检验、Johansen协整关系检验、VAR及AR根检验、Granger因果关系检验、脉冲响应函数分析、方差分解,说明在剔除宏观控制变量因素影响之后,投资者情绪与上证综指月度收益率之间的关系。本文的结论如下:投资者情绪与上证综指月度收益率之间存在相互的格兰杰因果关系,即投资者情绪与上证综指月度收益率之间相互影响,一方变化会引起另一方变化。从脉冲响应分析结果看,大部分时间里投资者情绪对上证综指月度收益率有正向影响,上证综指月度收益率对投资者情绪有负向影响;方差分解显示投资者情绪对上证综指月度收益率的贡献度为3.45%小于上证综指月度收益率对投资者情绪的贡献度9.88%,即上证综指月度收益率能够影响到投资者情绪,其影响的程度大于投资者情绪对上证综指月度收益率产生的影响。基于研究分析和结论,提出以下对策建议:完善投资者情绪指数和股市收益指数;加快我国证券市场制度建设探索,完善证券市场发展的交易机制;保障证券市场在发展的过程中,其交易机制、信息披露制度都能够不断完善,通过加大监管、处罚力度,有效避免信息偏差对投资者的干扰;优化投资者结构,帮助个人投资者树立正确的投资理念;建立投资者情绪风险预警机制。
李玫慧[4]（2020）在《实验环境下个人投资者大五人格特质对非理性投资行为的影响研究》文中指出
李彩霞[5]（2020）在《QFII持股对A股市场波动的影响研究》文中进行了进一步梳理自20世纪90年代初我国先后成立上海证券交易所和深圳证券交易所以来,我国股票市场规模不断扩大,已逐渐成为仅次于美国的全球第二大股票市场,但是在发展过程中,仍存在比较频繁的大幅波动,对国家经济和社会发展均会产生不利的冲击和影响。2002年我国引入了合格的境外机构投资者（QFII）,目的就在于吸引更多的境外价值投资者和境外长期资金进入股市,并通过QFII的持股行为引导我国投资者形成较为成熟的价值投资理念,从而起到稳定市场的作用,并促使我国股市能够平稳地对外开放。2019年9月,我国宣布取消了QFII投资额度的限制,进一步促进QFII在A股市场中的投资,随着QFII持股规模的增加,其是否能够达到所期望的目的,对股市波动的影响有多大,对于此类问题,近年来相关的文献相对较少。因此通过最新的A股市场数据研究QFII持股与股市波动的关系具有重要意义。本文首先回顾了QFII与股市波动的国内外研究现状,对相关概念、理论进行了阐述,然后根据梳理的文献及理论从股票市场、上市公司及投资者角度分析了QFII持股影响股市波动的机理,再对我国QFII与A股市场波动的现状进行了考察,然后从市场整体和个股层面实证分析QFII持股对股市波动的影响。市场层面,选取沪深300指数为市场整体的研究对象,运用VAR模型总体分析2005年第三季度至2019年第三季度QFII持股的影响,并进一步分不同投资额度的两个阶段来考察其是否存在差异;个股层面,选取被QFII持有的191只股票的样本数据进行研究,采用动态面板模型进行系统GMM估计,首先研究了2005年-2019年第三季度的总体情况,再区分不同市场行情以观察QFII持股影响的差异,最后分样本来看不同扩容期间及不同持股时长的QFII持股对个股波动的影响。根据实证分析结果,本文得出相关研究结论如下:（1）QFII持股对A股市场整体波动及个股波动均有负向影响,能够起到稳定股市的作用。（2）在不同股市行情中QFII持股对股价波动的影响完全不同。下跌行情中QFII持股比例的增加能够起到稳定股价的作用,但股市上涨行情中QFII持股并不能稳定市场,反而引起股价比较大的波动性。（3）QFII持股在不同发展阶段对股市波动的影响存在差异。随着QFII投资额度的增加,QFII持股能够更大程度地降低市场整体及个股的波动性。QFII在前期投资额度较小,对QFII的限制较多,QFII持股规模不大以致难以发挥其作用,而随着QFII投资额度限制的放开,QFII持股对降低股市波动的积极影响更加明显。（4）QFII的短期持股行为不能起到稳定股市的作用,反而加剧了其波动性,而QFII的中长期持股反映了比较理性的价值投资理念,能够显着地降低个股的波动,因此如何规范QFII的持股行为是需要我们重视的问题。根据研究结论,本文提出四点政策建议:（1）提高上市公司质量,吸引更多QFII持股。要倡导上市公司改善治理结构和绩效,提升公司质量,以赢得更多QFII的青睐。（2）完善QFII的信息披露制度,强化市场监管力度。监管机构要加强对QFII信息披露的管理,提高股市信息透明度。（3）积极培育国内机构投资者,加强对投资者的风险教育。发挥QFII改善投资者理念的作用,积极引导国内投资者形成长期的价值投资理念,从而减少股市中的非理性投机行为。（4）完善风险对冲机制,加强国际资本流动风险管理。加快金融创新,使市场有足够的金融衍生工具来对冲风险,并完善国际资本流动的预警和响应机制,切实防范其流动风险。
杨博睿[6]（2020）在《我国股票市场价格异象的锚定效应研究》文中研究指明传统金融学理论中有效市场假说认为股票价格包含了企业当前和未来的价值,但从20世纪80年代以来,金融市场上一直涌现出很多传统金融学理论无法解释的股市“价格异象”,如股权溢价之迷、波动性之谜、动量效应、规模效应、账面市值比效应、日历效应等。以理性人及市场有效性为前提的传统金融学理论越来越受到质疑。而行为金融学的发展,让我们开始重视股票市场投资决策者个体的心理和行为对股票价格的影响,运用行为金融学的相关理论来解释股票市场“价格异象”等相关问题。“锚定效应”作为行为金融学中启发性思维关于锚定偏差的经典理论,对股票价格异象具有显着的解释能力。当前,在我国股票市场双向交易机制不完善,投资者结构不合理且存在非理性行为的背景下,本文从锚定效应角度出发研究我国股票市场“价格异象”的成因,进一步研究锚定效应在我国股票市场价格异象中的作用机理。本文研究有助于我们从微观层面深入了解我国股票市场的内在变化规律和投资者行为,为进一步完善股票市场基础制度,促进市场有效性提供一定的理论和实证支持。本文按照机理分析结合实证研究的思路进行撰写。在理论方面,首先对锚定效应、股票市场价格异象和投资者情绪三方面相关文献进行了梳理,然后界定了三者的基本概念和基础理论,通过理论分析论证本文研究锚定效应的“锚值”——月度股价中位数,以锚定效应“ANCHOR”动态理论模型在股票市场非有效性和投资者有限理性的前提下,分析了锚定效应作用我国股票市场,引起价格异象的作用机理,进而提出本文研究的主要问题,锚定效应会引起股票市场的价格异象,股票价格与月度股价中位数的相对位置会对股票收益率成正向反馈。另外,从行为金融学基础理论和投资者情绪在股票市场的相关研究成果分析认为在我国股票市场情绪偏差与认知偏差同时存在,且投资者情绪对投资者股票投资行为存在显着影响,进一步证实了,投资者情绪对股票市场的锚定效应存在影响。在实证方面,通过借鉴Fama-French三因子模型,确定本文控制变量,设计实证模型。接着确定双向固定效应模型为本文统计模型,通过对“锚值”和股票价格的回归,发现锚定效应会引起股票价格异象,股票价格与月度股价中位数的相对位置会对股票收益率成正向反馈。在原有实证的基础上加入投资者情绪因子,对全样本数据和分段数据分别进行回归,回归结果证实了投资者情绪对股票市场的锚定效应水平有一定程度的影响,积极的投资者情绪将加强锚定效应的正反馈效用,消极的投资者情绪只表现为较低程度的加强锚定效应的正反馈效用。最后从股票市场制度和投资者决策行为层面提出本文建议,进一步完善市场基础制度,为优化投资决策提供了新的思路。
刘乃榕[7]（2020）在《基于双层网络的投资者情绪与股价波动交互及风险传播研究》文中认为投资者情绪与股价之间的关联性问题一直是行为金融学研究的热点,从微观个股层面出发,探索投资者情绪与股价联动之间的交互关联,利于个体投资者做出更加明智的投资决策,也利于监管机构全面了解股票市场和防控系统性风险。股票市场是一个复杂的系统,在这个系统中,个股的投资者情绪彼此相互影响,并且改变了投资者交易行为,促使股价发生变动,股票价格的联动性特征,使得这些影响不断向整个股票市场传播和蔓延。同时,股价作为投资的结果又会带给投资者反馈,进而对投资情绪和决策产生影响。在研究的个股投资者情绪与股价间多对多的关系时,不仅要考虑情绪对股价的影响,也需考虑股价对情绪的反向影响,这就使问题上升为一个多主体、多关系的全新动态复杂性问题。因此,本文在计量经济学方法基础上,引入了管理科学中的复杂网络建模方法,从投资者情绪指数的构建,投资者情绪与股价交互影响模型的构建与分析,以及投资者情绪-股价的动态风险传播几个方面对上述复杂性问题进行了研究,主要工作和创新成果如下:（1）在梳理已有投资者情绪研究成果的基础上,遵循科学、客观、有效原则,着眼于微观层面,提出了个股投资者情绪的捕获算法。通过合理性检验筛选出4个指标作为构建个股投资者情绪指数的备选指标,最终构建了数据粒度较为精细的日频度个股投资者情绪指数。其中开盘情绪指标的加入在一定程度上弥补了日度情绪指数在每日交易关闭期间无法捕获的不足。具体步骤是:优化投资者情绪指标构建流程,确定影响情绪的代理变量,将入选的情绪代理变量进行合理性检验,然后利用主成分分析法构建投资者情绪指数。最后,利用定性比较和定量检验的方法,从指标的合理性、稳健性等方面验证了所构建的投资者情绪指数的有效性和优越性。（2）在计量经济学方法的基础上,引入复杂系统建模方法,提出了情绪波动关联网络、股价波动关联网络、情绪-股价双层波动关联网络模型的构建方法。通过对中国上市公司金融板块个股的情绪和股价的交互关联进行实证分析,从交互路径、交互影响等角度进行了深入阐述和剖析。发现金融板块个股投资者情绪比股价更易受到环境影响,且联动性强于股价;根据个股情绪和股价承受影响能力的不同,将个股基本分为两个大的类别,敏感型个股如东方财富（股票代码300059.SZ）和稳健型个股如长城证券（股票代码002939.SZ）等,投资者应根据自身风险偏好的不同谨慎选股。此外,通过四模体检测的方式,发现了5种出现频率较高的情绪-股价交互模体,共同呈现了情绪为传导源头,股价为被传导方的特征,最后发现了情绪和股价的交互影响具有非对称性特征。（3）构建了投资者情绪-股价网络风险步长传播模型和投资者情绪-股价网络风险时变传播模型,揭示了风险在投资者情绪和股价交互影响下的传播过程和规律,并验证了模型的有效性。通过对多种市场情境进行实证模拟,发现当股价网络中个股受影响程度相同时,熊市情境所需时间比牛市快2天,比平稳市场快20天左右,情绪网络中三者时间差更加明显,双层情绪-股价网络中三种差距最为明显。说明极端市场受影响程度和风险传播速度要远大于均衡状态下的市场。传播模拟实验显示,熊市时个股的风险扩散能力最强,仅需2天左右所有个股进入停盘状态,牛市则需15天,而平稳情境则需要7-23天左右。在股市风险防控方面,分别从情绪调控和股价调控两个角度入手,分析和检验了涨跌停机制及理性投资情绪对风险传播的抑制作用。实验发现加入停盘机制后,个股受到的影响骤减,加入情绪调控后,个股受到的影响比股价调控后更小。最后据此提出投资者的选股决策参考,建议投资者尽可能的回归理性,避免盲目跟风,相关部门应注重对投资情绪的市场化引导,完善信息披露制度,及时发布权威信息和情绪指数,以增强股市抗风险能力。
傅以沫[8]（2020）在《投资者情绪对股票收益的影响研究 ——基于Fama-French五因子模型》文中认为基于多因子模型研究股票收益与资产定价一直是金融学术界探索的热点,大量学者基于公司基本面因素构建多因子模型进行实证检验并取得了丰硕的成果。但市场异象频繁出现,传统有效市场理论和理性投资人的假设常常与现实不符。因此越来越多的学者将行为金融理论加入资产定价模型,基于行为和情绪挖掘新因子,探索投资者情绪对股票收益的影响。本文采用理论分析加实证研究的方法,理论分析部分给出了投资者情绪的定义,并梳理国内外有关情绪和多因子模型的研究现状,发现国内对五因子模型讨论的焦点主要在于盈利因子(2和投资因子是否适用,并且缺少有关投资者情绪的五因子模型实证检验。因此本文在实证研究部分,首先选取了投资者信心指数、成交量(1、换手率、市盈率、新增投资者账户数(2、百度指数六个基础指标,运用主成分分析法搭建了投资者情绪因子;然后探索投资者情绪与上证指数之间的关系,得出投资者情绪与上证指数互为格兰杰原因的结论,并且发现当期投资者情绪会对上证指数产生显着的正向影响;接下来构造了传统Fama-French五因子模型中的五大因子:市场因子8)、规模因子、估值因子、盈利因子(2和投资因子,并细致地构建了25宫格资产组合作为待回归的因变量;在检验各因子的适用性时,发现投资因子并不适用于中国A股市场,且情绪因子蕴含了其他因子无法解释的信息,因此将投资因子去除并加入投资者情绪因子,进行新多因子模型的有效性检验。结果表明新多因子模型有效解释了中国A股市场的绝大部分超额收益,且新模型要比传统的五因子模型表现更优秀,投资者情绪因子对低市值股、高盈利能力股等一些特定股票有显着的解释力。本文创新性地将投资者情绪因子引入五因子模型,融合了传统与行为金融理论,更全面地研究了包含情绪的市场因素和公司基本面因素对股票收益的影响,使得基本面分析与技术面分析相互补充,拓宽了目前国内对投资者情绪研究和五因子模型研究的视野。在理论方面,本文的研究结果表明未来的多因子模型应当不仅仅考虑市场和基本面因子的影响,还应将投资者情绪因素考虑进来。在实际运用方面,本文的研究结果为A股市场多因子选股决策提供了新思路,添加投资者情绪因子的多因子定价模型将更有效。
史泽凯[9]（2020）在《融资融券对我国ETF定价效率的影响研究》文中研究表明融资融券制度的推出,标志着我国证券市场从单边市转变进入具有双边交易机制的时代。作为金融市场一项重要的制度创新,融资融券带来了全新的交易模式,为投资者在市场下跌时规避风险、投机获利提供了便利,但其杠杆效应也可能加剧股市的波动。ETF基金作为一种可以在交易所上市交易的特殊类型的开放式基金,它结合了封闭式基金和开放式基金的运作特点,具有独特的申购赎回机制,相比于其他的证券产品具有较高的定价效率。那么当ETF遇到融资融券会怎样呢,融资融资带来的全新的交易机制能否有助于进一步提高ETF的定价效率呢?本文首先梳理了相关方面的已有文献,总结发现在进行相关研究时,因为学者们所使用的理论、实证模型以及选择样本数据存在差异而导致研究结果相差较大,所以关于融资融券对证券定价效率的影响目前尚无统一定论。其次,本文分别对融资融券和ETF基金相关概念以及在我国的发展概况进行了介绍。随后,本文重点分析ETF本身套利模式和融资融券机制下的ETF套利模式,并比较了二者在交易成本上的异同,发现后者的交易成本更低,因此初步认为融资融券可能会因为降低了套利成本而有助于提高ETF基金的定价效率。最后,本文根据国内ETF融资融券交易情况,分别构造了处理组和控制组,建立了DID模型进行了实证检验,实证结果如下:（1）融资融券交易确实对提高ETF基金的定价效率有促进作用,并且这种作用随着标的ETF两融规模的扩大而增强。（2）融资融券对提高ETF定价效率的作用不仅表现在股市平稳运行期,也表现在股市剧烈波动期,在发生股灾的情况下,限制融资融券交易,反而有损ETF的定价效率。针对以上结论,本文提出以下政策建议:继续深入推进融资融券政策,逐步降低准入门槛,增加标的ETF的数量,同时完善融资融券交易制度,引导融资融券均衡发展;加强对投资者的教育,引导投资者理性投资;进一步完善市场监管体系,注重风险防范。
王辛梦[10]（2020）在《未预期利率变动对股票市场影响的非对称性研究》文中提出改革开放后中国经济迅猛复苏,自上世纪90年代股票市场逐步发展,但与全球最发达的股票市场美国相比,我国股市投机氛围浓厚,各项制度不完善,大涨大跌现象实属频繁,股市波动极其不稳定。而利率作为调控金融市场的核心之一,对股市调控力度大,影响迅速,逐步取代货币供应量成为货币政策的调控手段之一。根据理性预期理论和有效市场理论,只有未预期的利率变动才会影响股市波动。此外,由于扩张性的货币政策和紧缩性的货币政策对宏观经济状态影响不同,因此股市波动也存在非对称性差异。本文以中美两国股市波动为研究对象,上海银行间同业拆借隔夜利率作为中国利率变量指标,以美联邦基金日利率作为美国利率变量指标,运用ARIMA预测模型,将利率变量分解为预期和未预期两个部分。基于EGARH模型,研究未预期视角下利率变动对中美两国股市的非对称性影响,绘制信息冲击曲线,探讨非对称性的具体表现。实证结果表明,未分解的利率变动与股票市场收益率呈正相关,上海银行间同业拆借隔夜利率每变动1%,其股票市场收益率同向变动0.28%,美联邦基金日利率每变动1%,其股票市场收益率同向变动0.16%。在未预期视角下,利率变动与股票收益率呈负相关关系。上海银行间同业拆借隔夜利率每变动1%,其股票市场收益率反向变动0.14%。美联邦基金日利率每变动1%,美国股票市场收益率反向变动0.24%。因此在未预期视角下,美国股票市场比中国的股票市场反应及时,变化幅度更大。除此以外,两个国家的股票市场均存在非对称性,利空消息对股票市场收益率的冲击均大于利好消息对股票市场收益率的冲击。与此同时,中国和美国的股票市场波动对利空消息和利好消息的反应存在差异性:当利空消息出现时,中国股票市场遭受到0.1282倍的冲击,美国股票市场受到0.3503倍的冲击,美国的股票市场波动更为剧烈。当利好消息出现时,中国股票市场受到0.1154倍的冲击,而美国股票市场受到0.0009倍的冲击,中国的股票市场波动的幅度大于美国股票市场的波动幅度,利好消息能够减缓美国股市的波动。基于实证研究结果,探讨中美两国股市存在差异性的具体原因,从监管层面、股票市场机制层面以及投资者防范未预期利率风险层面提出政策建议,为我国政府制定并完善利率市场机制提供理论支持,对投资者正确评价市场状况、提高投资效率提供重大指导。该论文有图11幅,表13个,参考文献81篇。
二、上证50：理性投资风向标（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、上证50：理性投资风向标（论文提纲范文）
（1）投资者关注度对市场收益预测能力的实证研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 美国股票市场的发展及其影响力 |
| 1.1.2 行为金融理论的发展概况 |
| 1.1.3 投资者关注度重要性的提升 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 创新与不足 |
| 1.4 研究内容及框架 |
| 2 研究现状及综述 |
| 2.1 有限关注度的理论基础 |
| 2.1.1 选择性注意理论 |
| 2.1.2 分配性注意理论 |
| 2.1.3 持续性注意理论 |
| 2.2 投资者关注度代理变量 |
| 2.2.1 传统代理变量 |
| 2.2.2 辅助代理变量 |
| 2.2.3 信息代理变量 |
| 2.3 投资者关注度对股票市场的影响 |
| 2.3.1 投资者关注度国外研究梳理 |
| 2.3.2 投资者关注度国内研究梳理 |
| 2.3.3 非市场因素的关注度对股票市场的溢出影响 |
| 3 投资者关注度的预测回归分析 |
| 3.1 变量选取与数据说明 |
| 3.1.1 投资者关注度指数 |
| 3.1.2 GW流行预测变量 |
| 3.1.3 描述性统计 |
| 3.1.4 相关系数 |
| 3.2 样本内检验 |
| 3.2.1 理论模型 |
| 3.2.2 实证结果 |
| 3.3 样本外预测 |
| 3.3.1 理论模型 |
| 3.3.2 实证结果 |
| 3.4 预测包含检验 |
| 3.4.1 理论模型 |
| 3.4.2 实证结果 |
| 4 投资者关注度对市场收益的长期动态影响 |
| 4.1 变量选取与数据说明 |
| 4.1.1 变量选取 |
| 4.1.2 描述性统计 |
| 4.1.3 相关系数 |
| 4.1.4 平稳性检验 |
| 4.2 全样本Granger检验 |
| 4.3 滚动窗口Granger检验 |
| 5 投资者关注度与Fama-French因子模型溢出效应的研究 |
| 5.1 变量选取与数据说明 |
| 5.1.1 变量选取 |
| 5.1.2 描述性统计 |
| 5.1.3 平稳性检验 |
| 5.2 各个市场Fama-French三因子模型有效性分析 |
| 5.3 各个市场Fama-French五因子模型有效性分析 |
| 5.4 投资者关注度与Fama-French因子模型的信息覆盖分析 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策启示 |
| 6.3 未来研究展望 |
| 参考文献 |
（2）预期偏度、投资者情绪对科创板IPO溢价的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 研究方法与研究内容 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 本文的创新之处 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 IPO溢价相关理论 |
| 2.1.1 正向反馈交易者理论 |
| 2.1.2 投资者情绪理论 |
| 2.1.3 投机泡沫假说 |
| 2.2 预期偏度对IPO溢价影响的研究现状 |
| 2.3 投资者情绪对IPO溢价影响的研究现状 |
| 2.4 文献评述 |
| 3 科创板IPO溢价现象及其影响变量 |
| 3.1 IPO首日溢价率 |
| 3.1.1 A股市场不同上市板块IPO溢价率比较 |
| 3.1.2 科创板市场不同行业IPO溢价率比较 |
| 3.2 IPO后5 日收益率 |
| 3.3 影响变量 |
| 3.3.1 预期偏度 |
| 3.3.2 投资者情绪 |
| 3.3.3 其他控制变量 |
| 3.4 提出假设 |
| 4 科创板IPO溢价影响因素的实证分析 |
| 4.1 样本选取及数据来源 |
| 4.2 变量设计及描述性统计 |
| 4.2.1 变量设计 |
| 4.2.2 描述性统计 |
| 4.3 科创板市场IPO首日溢价实证分析 |
| 4.3.1 相关性分析和共线性分析 |
| 4.3.2 模型的构建 |
| 4.3.3 多元回归结果 |
| 4.4 科创板市场上市5 日收益率实证分析 |
| 4.4.1 上市5 日收益率回归模型 |
| 4.4.2 上市5 日收益率回归结果 |
| 4.5 稳健性检验 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（3）投资者情绪对我国股市收益的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与研究意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国外文献综述 |
| 二、国内文献综述 |
| 第三节 研究内容与框架 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究框架 |
| 第四节 研究思路与研究方法 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 第五节 创新点与不足之处 |
| 一、创新点 |
| 二、不足之处 |
| 第二章 投资者情绪与股市收益的相关理论 |
| 第一节 行为金融学的起源与发展 |
| 一、行为金融学的起源 |
| 二、行为金融学的发展 |
| 第二节 投资者情绪的理论基础 |
| 一、投资者情绪的特征 |
| 二、投资者情绪的度量 |
| 第三节 投资者情绪的理论模型 |
| 一、DSSW模型 |
| 二、BSV模型 |
| 三、DHS模型 |
| 四、统一理论模型 |
| 五、羊群效应模型 |
| 第四节 投资者情绪对股市收益影响的机制分析 |
| 第三章 投资者情绪指标的构建 |
| 第一节 投资者情绪指标变量的数据来源与筛选 |
| 一、指标变量的数据来源 |
| 二、指标变量的筛选 |
| 第二节 投资者情绪指标测算方法的构建 |
| 一、投资者情绪指标测算方法-主成分分析法 |
| 二、投资者情绪指标测算方法构成 |
| 第三节 投资者情绪指标构建的结果分析 |
| 第四章 投资者情绪对我国股市收益影响的实证分析 |
| 第一节 VAR模型理论介绍与限定条件 |
| 第二节 变量选取与数据相关检验 |
| 一、变量选取 |
| 二、数据平稳性与协整检验 |
| (一)ADF单位根检验 |
| (二)Johansen协整检验 |
| 第三节 向量自回归(VAR)模型 |
| 第四节 投资者情绪与股市收益关系的实证分析 |
| 一、AR根检验 |
| 二、Granger因果检验 |
| 三、脉冲响应函数分析 |
| 四、方差分解 |
| 第五章 主要结论与对策建议 |
| 第一节 主要结论 |
| 第二节 对策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间完成的科研成果 |
（5）QFII持股对A股市场波动的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 境外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究目标与思路 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究的创新点与不足之处 |
| 1.5.1 创新点 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 机构投资者 |
| 2.1.2 QFII |
| 2.1.3 股市波动性 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 国际资本流动理论 |
| 2.2.2 证券投资组合理论 |
| 2.2.3 有效市场假说 |
| 2.2.4 信息不对称理论 |
| 2.2.5 行为金融学理论 |
| 第3章 QFII持股对股市波动影响的机理分析 |
| 3.1 基于股票市场角度的机理分析 |
| 3.1.1 国内外股市的溢出效应 |
| 3.1.2 市场信息不对称的视角 |
| 3.1.3 市场监管的视角 |
| 3.2 基于上市公司角度的机理分析 |
| 3.2.1 改善公司治理的视角 |
| 3.2.2 提高股价信息含量的视角 |
| 3.3 基于投资者角度的机理分析 |
| 3.3.1 改善投资者理念的视角 |
| 3.3.2 投资者非理性行为的视角 |
| 第4章 我国QFII及A股市场波动的现状分析 |
| 4.1 我国QFII的发展现状 |
| 4.1.1 我国QFII的发展历程 |
| 4.1.2 QFII的投资范围及投资方式 |
| 4.1.3 QFII在我国股市的总体投资情况 |
| 4.1.4 QFII的持股特征分析 |
| 4.2 我国A股市场的波动现状 |
| 4.2.1 A股市场波动的整体状况 |
| 4.2.2 QFII股与普通股的波动特征 |
| 4.3 QFII持股与股市波动的关联分析 |
| 第5章 QFII持股影响A股市场整体波动的实证分析 |
| 5.1 研究假设 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 样本选取与数据来源 |
| 5.2.2 变量选取与模型设定 |
| 5.3 平稳性检验 |
| 5.4 实证结果与分析 |
| 5.4.1 全样本的实证分析 |
| 5.4.2 分样本的实证分析 |
| 5.5 稳健性检验 |
| 第6章 QFII持股影响个股波动的实证分析 |
| 6.1 研究假设 |
| 6.2 研究设计 |
| 6.2.1 样本选取与数据来源 |
| 6.2.2 变量选取与模型设定 |
| 6.3 平稳性检验与估计方法 |
| 6.3.1 平稳性检验 |
| 6.3.2 估计方法 |
| 6.4 实证结果与分析 |
| 6.4.1 全样本的实证分析 |
| 6.4.2 分样本的实证分析 |
| 6.5 稳健性检验 |
| 第7章 研究结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 提高上市公司质量,吸引更多QFII持股 |
| 7.2.2 完善QFII的信息披露制度,强化市场监管力度 |
| 7.2.3 积极培育国内机构投资者,加强对投资者的风险教育 |
| 7.2.4 完善风险对冲机制,加强国际资本流动风险管理 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）我国股票市场价格异象的锚定效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 股票市场价格异象研究 |
| 1.2.2 锚定效应研究 |
| 1.2.3 投资者情绪研究 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 论文难点及可能创新点 |
| 1.4.1 论文难点 |
| 1.4.2 论文可能的创新点 |
| 2 相关概念界定及理论基础 |
| 2.1 股票市场价格异象及相关理论 |
| 2.1.1 股票市场价格异象的定义 |
| 2.1.2 股票市场价格异象种类及成因 |
| 2.1.3 基于行为金融学的解释 |
| 2.2 锚定效应及相关理论 |
| 2.2.1 锚定效应的起源与发展 |
| 2.2.2 锚定效应的作用原理 |
| 2.2.3 锚定效应的经济学理论基础 |
| 2.3 投资者情绪相关理论 |
| 2.3.1 投资者情绪的定义及度量 |
| 2.3.2 投资者情绪的影响 |
| 3 股票价格异象中锚定效应的理论分析 |
| 3.1 股票价格异象中锚定效应产生条件 |
| 3.2 股票价格异象的锚定效应作用机理 |
| 3.2.1 “锚值”的度量 |
| 3.2.2 价格异象锚定效应机理分析 |
| 3.2.3 投资者情绪影响股票价格异象锚定效应的理论分析 |
| 4 实证研究 |
| 4.1 实证设计 |
| 4.1.1 数据的选取和样本来源 |
| 4.1.2 变量定义 |
| 4.1.3 模型设计 |
| 4.2 描述性统计 |
| 4.2.1 股票市场价格分布特征描述性统计 |
| 4.2.2 变量描述性统计 |
| 4.3 回归结果及分析 |
| 4.3.1 锚定效应实证回归结果分析 |
| 4.3.2 不同情绪阶段锚定效应实证结果分析 |
| 5 结论与建议 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.2.1 股票投资者建议 |
| 5.2.2 政府和金融监管部门建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（7）基于双层网络的投资者情绪与股价波动交互及风险传播研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 科学问题与创新点 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 投资者情绪相关理论 |
| 2.1.1 投资者情绪的测度研究 |
| 2.1.2 投资者情绪的传染研究 |
| 2.2 股票市场联动性研究 |
| 2.3 投资者情绪对股价的影响研究 |
| 2.4 金融风险研究 |
| 2.5 基于复杂网络的传播及股票市场研究 |
| 2.5.1 复杂网络中信息传播研究 |
| 2.5.2 多层网络上的传播问题研究 |
| 2.5.3 基于复杂网络的投资者情绪及股票市场联动研究 |
| 2.6 文献评述 |
| 第3章 个股投资者情绪指数构建 |
| 3.1 情绪指数构建流程优化 |
| 3.2 情绪指标筛选与分析 |
| 3.2.1 指标筛选 |
| 3.2.2 指标合理性分析 |
| 3.3 投资者情绪指数构建 |
| 3.4 投资者情绪指数合理性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 投资者情绪-股价交互关联分析 |
| 4.1 单层情绪关联网络和股价关联网络的构建 |
| 4.1.1 网络模型关联规则 |
| 4.1.2 网络模型关联权重 |
| 4.2 双层情绪-股价交互关联网络模型的构建 |
| 4.3 动态演变关联网络模型的构建 |
| 4.4 实证研究数据准备 |
| 4.4.1 实证区间选择 |
| 4.4.2 实证对象选择 |
| 4.4.3 实证数据来源 |
| 4.4.4 实证数据清洗和预处理 |
| 4.5 投资者情绪-股价网络整体特征分析 |
| 4.6 投资者情绪-股价的交互路径 |
| 4.7 投资者情绪-股价的交互影响 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 投资者情绪-股价网络风险动态传播 |
| 5.1 投资者情绪-股价网络风险动态传播模型构建 |
| 5.1.1 情绪-股价网络风险传播系数 |
| 5.1.2 情绪-股价网络风险步长传播模型构建 |
| 5.1.3 情绪-股价网络风险时变传播模型构建 |
| 5.2 模型变量及情境设置 |
| 5.2.1 控制变量的设置 |
| 5.2.2 模拟情境的设置 |
| 5.3 情绪-股价网络风险传播动态模拟分析 |
| 5.3.1 单层股价网络风险传播模拟 |
| 5.3.2 单层情绪网络风险传播模拟 |
| 5.3.3 双层情绪-股价网络风险传播模拟 |
| 5.4 模型验证 |
| 5.5 风险防控模拟结果分析 |
| 5.5.1 股价防控——涨跌停机制 |
| 5.5.2 情绪防控——理性投资 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
| 博士研究生期间发表论文 |
| 博士研究生期间参与的科研项目 |
| 博士研究生期间参与学术活动 |
| 博士研究生期间参与撰写学术专着 |
（8）投资者情绪对股票收益的影响研究 ——基于Fama-French五因子模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与框架 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 理论梳理与文献述评 |
| 2.1 资产定价与多因子模型 |
| 2.2 行为金融与投资者情绪 |
| 2.2.1 行为金融学 |
| 2.2.2 投资者情绪概念 |
| 2.2.3 投资者情绪衡量 |
| 2.2.4 情绪与行为金融模型 |
| 2.3 投资者情绪对股票收益的影响 |
| 2.4 文献述评 |
| 3 中国A股市场的投资者情绪因子搭建 |
| 3.1 投资者情绪因子搭建原则 |
| 3.2 基础指标选取 |
| 3.2.1 样本选择与指标含义 |
| 3.2.2 指标描述性统计 |
| 3.3 投资者情绪因子搭建 |
| 3.3.1 适用性检验 |
| 3.3.2 因子搭建 |
| 4 投资者情绪与Fama-French多因子模型的A股市场实证检验 |
| 4.1 投资者情绪对上证月收益率的影响 |
| 4.1.1 平稳性与格兰杰因果关系 |
| 4.1.2 投资者情绪对上证月收益的回归分析 |
| 4.2 Fama-French五因子构造与A股市场适用性检验 |
| 4.2.1 A股数据处理 |
| 4.2.2 五因子构造 |
| 4.2.3 模型因变量构造 |
| 4.2.4 因子适用性检验 |
| 4.3 添加情绪因子的多因子模型的A股市场有效性检验 |
| 4.3.1 规模-估值分组 |
| 4.3.2 规模-盈利分组 |
| 4.3.3 模型间对比 |
| 5 结论与启示 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 启示与建议 |
| 5.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）融资融券对我国ETF定价效率的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 融资融券对股票定价效率的影响 |
| 1.2.2 ETF基金折溢价率和影响因素 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 论文主要内容及方法 |
| 1.3.1 论文主要内容及框架 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文的创新点 |
| 第二章 融资融券与ETF基金概述 |
| 2.1 融资融券概述 |
| 2.1.1 融资融券相关概念 |
| 2.1.2 融资融券的特征 |
| 2.1.3 融资融券的作用 |
| 2.1.4 我国融资融券业务发展现状 |
| 2.2 ETF基金概述 |
| 2.2.1 ETF基金相关概念 |
| 2.2.2 ETF基金的优点 |
| 2.2.3 ETF基金的价格发现功能 |
| 2.2.4 我国ETF基金的发展现状 |
| 第三章 融资融券对ETF定价效率的影响机制 |
| 3.1 ETF传统套利机制的流程分析 |
| 3.2 ETF全新套利机制的流程分析 |
| 3.2.1 融资交易影响ETF定价效率的一般过程 |
| 3.2.2 融券交易影响ETF定价效率的一般过程 |
| 3.3 两种套利机制的成本比较 |
| 第四章 融资融券对ETF定价效率影响的实证分析 |
| 4.1 实证模型设定和变量的选择 |
| 4.1.1 DID模型的设定 |
| 4.1.2 变量的选择 |
| 4.2 样本选择与数据描述 |
| 4.2.1 样本选择 |
| 4.2.2 变量的描述性统计 |
| 4.3 回归结果分析 |
| 4.4 稳健性检验 |
| 第五章 结论与政策建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.2.1 以市场化原则,完善融资融券交易机制 |
| 5.2.2 加强投资者教育,引导投资者理性投资 |
| 5.2.3 进一步完善市场监管体系,注重风险防范 |
| 5.2.4 积极鼓励金融创新,稳步推进机制改革 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）未预期利率变动对股票市场影响的非对称性研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 本文创新点 |
| 1.6 技术路线图 |
| 2 国内外文献综述 |
| 2.1 利率与股市的关系研究 |
| 2.2 未预期的货币政策分解研究 |
| 2.3 货币政策对股票市场影响的非对称性方法研究 |
| 2.4 文献评述 |
| 3 利率调整对股票价格影响的传导机制 |
| 3.1 利率调整对股票价格的影响机理 |
| 3.2 预期的利率对股票价格的影响 |
| 3.3 货币政策对股票市场影响的非对称性研究 |
| 4 预期和未预期利率分解 |
| 4.1 利率变量的选取 |
| 4.2 样本选取和处理 |
| 4.3 ARIMA模型介绍 |
| 4.4 未预期利率的预测和分解 |
| 5 未预期视角下利率变动对股价影响的国别差异研究 |
| 5.1 模型构建 |
| 5.2 未预期视角下利率变动对中国股票市场的影响 |
| 5.3 未预期视角下利率变动对美国股票市场的影响 |
| 5.4 非对称性实证研究结果 |
| 5.5 中美两国股票市场差异性分析 |
| 6 研究结论及政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.3 论文不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
四、上证50：理性投资风向标（论文参考文献）
- [1]投资者关注度对市场收益预测能力的实证研究[D]. 李慧昀. 浙江大学, 2021(09)
- [2]预期偏度、投资者情绪对科创板IPO溢价的影响研究[D]. 王书. 河北经贸大学, 2021(12)
- [3]投资者情绪对我国股市收益的影响研究[D]. 刘忠舟. 云南财经大学, 2020(03)
- [4]实验环境下个人投资者大五人格特质对非理性投资行为的影响研究[D]. 李玫慧. 天津大学, 2020
- [5]QFII持股对A股市场波动的影响研究[D]. 李彩霞. 西南大学, 2020(01)
- [6]我国股票市场价格异象的锚定效应研究[D]. 杨博睿. 西北师范大学, 2020(01)
- [7]基于双层网络的投资者情绪与股价波动交互及风险传播研究[D]. 刘乃榕. 中国地质大学(北京), 2020(08)
- [8]投资者情绪对股票收益的影响研究 ——基于Fama-French五因子模型[D]. 傅以沫. 华东师范大学, 2020(12)
- [9]融资融券对我国ETF定价效率的影响研究[D]. 史泽凯. 河北大学, 2020(08)
- [10]未预期利率变动对股票市场影响的非对称性研究[D]. 王辛梦. 中国矿业大学, 2020(01)