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在线社交学习对投资者行为影响思考——基于雪球网的文本挖掘分析

日期:2021年08月05日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:496
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202107251347211544 论文字数:36525 所属栏目:金融学论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis

本文是一篇金融学论文,本文的实证结果表明雪球实盘用户在买入个股时会受到近邻群体投资决策的影响。在这一过程中雪球网专栏文章无疑也对投资者行为造成了一定的影响。“雪球大 V”为某只个股撰写的专栏文章越多,专栏文章下投资者对其分析讨论数量越大。则表示个股在雪球网上有较高的热度,实盘用户对其产生买入趋同效应。


第一章 导


第一节 研究背景与研究意义

一、研究背景

2011 年 11 月,在线社交投资平台雪球网正式上线。在平台刚开始运营的时候,由于部分“精英用户”不断在雪球网上分享高质量的个人投资心得,从而吸引了大量用户关注阅读,并迅速成为国内最具影响力的投资者“交流+交易”平台。根据 2018 年初《雪球用户调查问卷数据》显示,雪球用户数已超千万,65.6%的雪球用户年龄分布在 30-45 岁,76.2%的雪球用户学历在本科以上,每 5.8 位雪球用户中有 1 位女性用户。就城市分布而言,64.54%的活跃用户来自北上广深杭州、南京、成都、武汉等一二线城市。从调查结果来看雪球用户职业分布比例最高的为普通公司职员 32.57%,公务员及国企员工紧随其后为 22.05%,金融从业人员仅占比 10.26%,另外还有个体职业者、学生和其他职业的注册用户。从入市规模来看 31.2%的用户入市资金在 20 万元以上,14.5%的用户在 10 至 20 万元之间,入市资金在5至10万和5万元以下的雪球用户分别占比19.6%和29.9%1。

综上所述,雪球网的使用者主要为普通用户,专业投资者占比较小,以男性为主,这些人大多生活在经济水平较为发达的一二线城市,普遍受过高等教育同时拥有一定资金能力。从以上几点特征可以说明这些雪球用户是中国股票市场长期参与者的代表,甚至可以说是未来 10 年中国股票市场的主力军。近几年雪球网在不断发展中汇聚了相当高质量的投资群体。

近年来随着新股民(高学历年轻投资者)迅速加入投资团队,这部分在互联网时代成长起来的群体更懂得运用网络社交平台去学习投资知识,获取投资信息,对投资更加理性有更强的学习能力和思辨能力。首先这些投资者早已不满足于传统股吧上较为低质量的内容、大篇幅的垃圾信息以及毫无理性思考的情感宣泄。其次以报刊、电视、广播等为代表的传统媒体,其权威性不断受到大家的质疑和挑战。相反,现在人们越来越信任身边认识的朋友或是长期在某领域工作具有一定专业背景的个人。在这一背景下,由雪球网为代表的,以高质量用户生产内容(User Generated Content,UGC)为主的投资交流平台迅速成长并获得人们的肯定。雪球网的开放性使得所有人都有机会通过互联网平等地发布自己的信息和观点,打破了传统职业化财经媒体对于话语权的垄断。

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第二节 文献综述

互联网技术和手机智能终端设备的普及与不断发展为投资者创造了一种更为高效和便利的在线社交学习情境。近几年随着社交媒体的兴盛与发展,用户利用碎片化时间进行互动式学习与知识分享已成为人们日常生活的一部分,在此情境下在线社交学习的发展如火如荼。国内外对在线社交学习、在线社交关注度和社交学习对投资者行为都早有研究和探索,但是并没有形成统一的看法,学界和业界都在不断努力探索。同时几乎还没有人结合雪球网中的“原创专栏”对投资者行为的影响做系统的研究。本文这一部分就当前已有的关于在线社交学习和影响因素的研究状况做统一梳理。

一、在线社交学习的相关研究

在线社交学习是指用户在一个具有社交功能的在线学习网络中展开的在线学习活动,它同时具备学习属性和社交属性的双重特点。在线社交学习最主要的特点在于通过用户自生创造内容的技术,网站高度依赖用户积极贡献,包括文字、图片、经验技术等形成方式多样同时实时演化的内容环境。网站鼓励用户对自己所拥有的数据、信息和知识对网站内其他用户公开分享。来营造融洽和可持续发展的网络交互环境。

二十一世纪被定义为知识经济的时代,知识已经逐渐成为最重要资源。Bieber M 等(2002)认为知识共享是指组织成员无条件将自己拥有的与组织发展相关的有用知识贡献给组织,其特点为便捷、快速及不受时空等因素限制等特点,被认为是知识管理中的重要力量。Wiertz C 和 Ruyter K D.(2007)认为用户个体持续贡献知识是在线社交学习赖以长期存在和发展的关键性因素。

但是值得我们注意的是,用户的知识贡献行为会给用户自身同时带来收益和风险,用户个体能否持续积极贡献知识取决于用户对风险和利益的权衡。Kimmerle 等(2011)通过研究用户在进行知识交换时存在的难点,指出贡献知识的用户对确保在线社交学习社区的稳定十分重要。

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第二章 相关概念与理论基


第一节 相关概念

一、网络社交

网络社交是基于互联网技术的新型传播媒介,因其民主性、时效性、多元性、互动性及碎片化的传播特点,给人们创建了一种全新的社会沟通与学习渠道。它在物质层面和精神层面都对人类社会有着很大的改变。

首先,网络社交信息传播广、获取速度快、碎片化时间利用效率较高。通过2017 年德国统计数据显示,我国人民每日使用手机的日均时间为三小时,在全世界排名第二。手机的使用能使人们接触到大量的新闻报道,信息数量越大,出现频率越高,人们在记忆中能搜索回忆起的概率越高,对决策行为的影响越大。其次,网络社交形式的信息传递比传统媒体更生动形象,并且富有一定的感染力。网络社交以网络为载体,在呈现信息的方式上比传统媒体更加方便,信息语言更简练,案例更容易被大家接受,在作出决策时使用率越高,对行为的影响力越大。人们会本能的认为自己经常看到的,能够在第一时间想到的信息就是重要的信息。当人们作出决定时,往往将自己最近看到的消息看作是重要信息,并由此形成新的看法和观点。

虽然在我国传统媒体的载体众多,但其不变的核心目的都是不断的输出价值观。而新型的在线社交网络和传统媒体最主要的区别就在于民主性和互动性。传统媒体在信息的发布形式上都是一对多,当人们读到同一条信息时,看到的文字和图片都是完全一样的。传统媒体所发布的信息并不会因为读者的性别、年龄或者学历不同而有所不同。其信息的同质化既有其平等的一面也有其垄断的一面。传统媒体对于读者来说,大家阅读的内容是完全一样的,如何对内容进行判断和分析则每个人都会有不同的理解。通常传统媒体来上,在信息发酵的时期内,我们只会看到相似的报道,没有反对没有质疑,所有的报道都是统一口径。这未尝不是一种霸权。普通民众对事件没有知情权也没有质疑的资格,只能完全被动的接受。

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第二节 理论基础

一、信息不对称理论

信息不对称理论是由美国的三位经济学家 Akerlof、Stiglitz、Spence 于上世纪七十年代提出的理论。

信息不对称理论主要是指在经济活动中,不同人员对信息的了解程度是有所差异的。掌握较多信息,具有一定信息优势的人员处于较为有利的地位,而信息匮乏的人员则相反。该理论有以下几个观点:市场中卖方人员比买方人员掌握更多商品信息,卖方人员具有信息优势;具有信息优势的一方可以向另一方传递可靠消息从而在市场中获得收益;买卖双方中信息匮乏的一方会努力向另一方获取信息;信息不对称问题是市场经济中的弊病,想要减少由于信息不对称对市场经济产生的危害,政府必须在市场体系中发挥强有力的作用。信息不对称理论为许多市场现象提供了解释,如就业与失业、商品促销、信贷配给和股市沉浮等。目前该理论已成为现代信息经济学研究中的核心,并被广泛运用到各个领域。

Akerlof 以二手车交易为例,生动地论述了在商品交易市场中因买卖双方获取的信息差异而导致的市场交易失衡。Spence 则是着眼于劳动力市场,应聘者与用人单位之间的信息落差体现了人才市场的信息不对称,用人单位更注重应聘者的“获得成本”5。Stiglitz 更是关注到了金融市场存在的大量信息不对称现象,如保险公司与投保人之间、银行与贷款企业之间,尤其是新兴市场不断涌现的企业骗贷和银行呆坏账问题,无一不反映出信息不对称下的严重后果。该理论的提出打破了传统经济学对市场机制的推崇,揭示了“市场失灵”的重要原因,也引起了人们对于信息价值的重视。

在我国证券市场中,传统的卖方证券分析师每年发布大量的研究报告,向市场传递丰富的信息。但由于我国政策的限制以及做空机制的缺席,国内券商很少会对 A 股上市公司作出“看空”报告。这样就导致了投资人无法客观而全面的了解上市公司情况。

图 3.1 个股专栏文章历年篇数

图 3.1 个股专栏文章历年篇数

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第三章 投资者行为理论分析与研究假设...................................20

第一节 投资者行为分析.................................. 20

一、 内在因素影响分析.........................20

二、 外在影响因素分析....................................22

第四章 研究设计与模型构建..............................26

第一节 样本的选择与数据筛选.............................26

一、 样本的选择.........................26

二、 数据筛选......................26

第五章 实证结果分析..............................32

第一节 描述性统计与变量相关性分析......................32

一、 描述性统计......