本文是一篇金融学论文，本文手动获取了 2017 年 1 月 3 日至 2018 年 12 月 28 日《上海证券报》官方网站（中国证券网）要闻板块下的金融栏目中的全部新闻，并利用文本分析方法，通过 ROST CM（数字人文辅助研究平台）情绪分析软件对上述时间段内的《上海证券报》官方网站（中国证券网）要闻板块下的金融栏目中的全部新闻执行内容分析，由于所有的新闻文本全部为手工复制粘贴获取，免去了文本清洗，将新闻文本内容作为分析的基础。
第 1 章 引言
1.1 研究背景和意义
情绪可以根据其自身的性质、表现出的特点和对人产生的影响而分为积极情绪和消极情绪。消极情绪就是负面情绪，对于某种事物不能满足或者没办法满足，使人们的心理产生不开心、不快乐的感觉，同时这种感觉会作用于人的行为习惯，降低人的积极性和活动能力（曹鸣岐，20022）。本文中的负面金融新闻情绪是指在金融领域的新闻媒体的官方报道中的语句所包含的关于对金融市场的消极看法的情感倾向，这种情感倾向可能会对我过的股票市场产生一定的影响。
传统的金融学理论一般假设市场上的投资者都是理性的，往往会根据市场波动权衡风险和收益的关系来作出理性的投资决策。但在实际的市场中，投资者并非都是理性的，投资者对未来收益存在着系统性偏差，这种偏差称之为投资者情绪（Stein，19963）。自行为金融学诞生以来，投资者情绪和股票收益的相关性就成为了国内外研究人员研究的热点。但对于情绪指标的构建众说纷纭，而且当下情绪指标的构建主要集中在消费者信心指数、美国个体投资者协会指数（Fisher&Statman，20004）、投资者智能指数（Siegel，19925）等直接情绪指标以及封闭式基金折价率（Brown，19996）、IPO 首日收益（Ljungqvist 等，20067）、成交量（Brown&Cliff，20048）、市场流动性水平（Baker&Stein，20049）等间接情绪指标，还有学者提出运用主成分分析法构建复合情绪指标（Baker&Wurgler，200610）。这些研究一般得出结论，投资者情绪对股票收益具有正向的影响（Corredor 等，201511；李岩和金德环，201912）。无论是直接情绪指标还是间接情绪指标，都是基于第三方层面对投资者情绪展开研究，都没有利用更直观的投资者或公共媒体自身发布的文本信息来提取情绪。
近年来，随着研究的不断深入，有学者发现不仅仅是投资者情绪，公共信息也可能会影响投资者的交易行为及股票价格，这些公共信息主要以新闻报道为代表（Wei 等，201613）。在金融市场中，新闻报道作为重要的信息媒介会向上市公司和投资者等市场参与者传达重要的信息。这些信息往往包含着国家和政府政策的发布与实施、股市行情的评价与预测、上市公司重大决策等内容。新闻报道和其中包含的相关情绪代表了大量信息，这些信息可能无法在金融市场数据中完全反映出来。新闻报道与大量的股票价格反应息息相关，报道内容可以作为研究基础资产价格信息和股票市场波动的指标（Tetlock，200714）。那么，权威的金融新闻媒体的情绪倾向是否会对我国股票价格产生影响呢？金融新闻情绪会对我国股票价格产生怎样的影响呢？这是本文拟研究的主要问题。本文通过文本挖掘与分析技术，量化新闻情绪，并构建新闻情绪指标，来分析其与股票收益的关系。
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1.2 文献综述
近年来，随着网络媒体的不断发展，以社交媒体和公共媒体为主的大众信息传播媒介成为了研究者们关注的热点，这些媒体快捷、即时地传递着大量的市场信息，包括对市场历史信息的评价和未来走势乐观或悲观的预期。于是，学者们利用文本挖掘技术，对媒体上的内容进行文本分析，从中提炼出投资者情绪和以公共信息为代表的新闻情绪。有学者更进一步地从不同角度研究了新闻情绪和股票市场的相关性，但目前相关的研究较少。
1.2.1 基于网络文本挖掘构建情绪指标的研究现状
国内外诸多学者证明了基于网络文本挖掘技术构造的情绪指标对于股票价格具有显著影响，能够提升收益率模型的预测精度。从目前该领域的研究现状来看，研究主要集中为三个方面：以 Twitter、Facebook 和微博等社交媒体为主的社交平台的文本挖掘与分析；以股票信息板、股吧论坛等金融论坛为主的文本挖掘与分析；以金融时报、华尔街日报等金融新闻媒体为主的新闻文本挖掘与分析。
目前国内外研究者对于社交媒体的文本挖掘与分析总体上集中于通过计算机语言的网络爬虫技术，爬取体现对市场预期作出积极、消极和中性等情绪倾向的评价和预测的网络文本，运用语言处理技术执行文本分析，提取情绪指标，加入股票等资产价格的预测模型，提升模型预测的精确度。Zhang 等（201115）收集了六个月的 Twitter 信息，测量其每日的积极与消极的情绪倾向，并分析这些情绪指标与市场指标的相关性，研究发现情绪化的 Twitter 与道琼斯、纳斯达克和标准普尔 500 指数显著负相关，可以据此来预测股市第二天的走势。Bollen 等（201116）发现 Twitter 情绪能有效反映 2008 年美国总统大选和感恩节期间的大众情绪，并且通过包含特定的公众情绪维度，可以显著提高道琼斯工业指数（DJIA）预测的准确性。黄润鹏等（201517）通过新浪微博平台开放接口（OpenAPI）抓取新浪微博数据，分析其与上证综指的相关性，研究发现将微博情绪加入到的指数预测模型中可以提升模型的准确率。
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第 2 章 研究假设
2.1 负面金融新闻情绪对股指收益率的影响
近年来，信息技术的飞速发展和网络技术的日趋成熟极大地增加了新闻的传播范围和速度。各式各样的新闻无时无刻不在充斥着当代人的生活。根据新闻效应，生动形象的、特点鲜明的信息会使人们产生积极的心理反应，表现得十分敏感，同时会给他们留下深刻的印象。
金融热点新闻会通过权威的财经新闻载体发布，向我国的股票市场传达出重要的信息。对于我国的股票市场而言，上证综合指数和沪深 300 指数是极具代表性的股票指数。在上海证券综合指数的编制过程中，其所选取的样本股票是在上海证券交易所上市的全部股票，这些股票可以代表我国股票市场的整体走势情况。沪深 300 指数选取的样本股都是公司经营情况优良，近一年中没有重大违法违规事件、财报中没有重大问题、规模大、流动性好的股票。对我国股票市场行情具有一定的代表性。
从宏观角度来看，这种信息主要分为两方面：第一，反映国际国内宏观经济形势的信息，包括进出口价格指数、物价上涨指数、国内生产总值等等。宏观经济形势的上行或下行总是会影响上市公司的经营业绩。国际国内经济形势好的时候，投资市场中的资金规模大，股票市场的前途一片向好；国际国内的经济形势变得萧条的时候，出于规避风险的心理，投资者将会做出抛股撤资的决策，股票市场的走势将会出现下行的态势。第二，反映我国货币政策、财政政策、产业政策以及针对股市的政策等国家政策的信息。国家政策对我国股票市场的影响极为直接，关于国家重大政策的新闻报道往往会成为市场热点，很可能会拉动一个行业的发展和振兴，投资者会密切关注政策动向来寻求投资机会，规避政策风险。对于以股票指数为代表的整体股票市场而言，上述两方面的重要信息会对其产生直接的影响。
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2.2 负面金融新闻情绪对成分股收益率的影响
在金融市场中，财经新闻作为股票市场波动的晴雨表，对投资者和公司管理层的行为决策产生一定的影响。
从微观角度来看，上市公司的重大新闻对股票投资者的投资决策可能有着直接的影响，诸如上市公司高管的人事变动、上市公司的负面消息、上市公司股票收益的指标数据、上市公司的经营状况和投融资状况以及上市公司的相关其他上市公司的重要信息等。公共媒体作为企业的外部治理机制会直接影响企业的经营业绩等等，加速了资本市场优胜劣汰的作用（游家兴，201237）。权威媒体新闻报道是社会上专业的信息提供者，这些报道会作用于集体行为决策和个体行为决策，并对其产生重大而深远的影响（杨慧等，201538）。这些个股新闻中的情绪倾向可能会以官方新闻媒体为载体，以影响投资者情绪为传导机制，完成从官方媒体到社交媒体的情绪转移，影响投资者的投资决策，引致股票收益的变动。
行为金融学认为，市场上的投资者并不都是理性的。首先，在投资过程中，
投资者往往是根据对投资回报的主观判断来进行投资决策，而这种主观判断就可能受着上市公司新闻情绪的影响。因此，资产的实际价格中应该包含投资者的非理性情绪。在上市公司的新闻情绪影响下，消极的投资者对市场有着悲观的预期，认为投资不会带来任何超额收益，从而做出保守的投资决策，使得股票市场中推高股价的情况不再出现，超额收益减少甚至不再存在。从而导致股票的实际价格倾向于其理论价值，市场中的个股收益率下降。第二，由于股票市场存在“羊群效应”，认同感和归属感使得单个投资者总是根据其他同类投资者的行动而行动。当众多投资者普遍对某支股票的行情看衰时，这种恐慌心理会产生连锁反应，使更多的投资者纷纷抛售股票，导致该股票收益下降。由于投资者认为权威的新闻媒体更具有信息优势，所以新闻报道的权威性会加剧股票市场中的“羊群效应”。
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第 3 章 研究设计...................... 11
3.1 金融新闻情绪指标的构建.................................11
3.2 股票数据采集与变量选择...............................14
第 4 章 金融新闻情绪对
