基于专家荐股信息的股民投资决策模型研究

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1、硕士学位论文基于专家荐股信息的股民投资决策模型研究TheResearchofInvestorInvestmentDecisionsModeIBasedOntheAnalysts’AdviceInformation学21111090完成日期:至Q!垒生互旦大连理工大学DaliaIlUniversityofTechnology_}II

2、删㈣川㈣咖㈣帅Ⅷ}Y2591058。___。_____-_______——大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个

3、人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:作者签名:大连理工大学硕士学位论文摘要决策是基于信息的,信息在决策过程中能对结果产生影响,是投资者在投资决策过程中的核心要素。荐股信息作为股评专家发布的具有明确措辞和直接操作性的综合性结论,是股民投资决策的重要信息参考来源。作为股民投资决策行为研究领域的重要分支,许多学者从心理学或者社会学的角度出发对股民投资决策的影响因素进行了深入的研究,然而鲜有研究从股民关注的荐股信息价值

4、角度出发,探究广大股民的投资决策问题。本文在股评专家荐股信息价值验证的基础上,通过挖掘股评专家的历史荐股行为信息,研究股票市场信息不对称背景下的股民投资决策问题。本文首先整理了股民投资决策与荐股信息的相关研究,然后在股评专家荐股信息价值验证的基础上,挖掘专家的荐股信息,从股评专家群体行为分析的角度出发,构建基于专家荐股信息的股民投资决策模型,辅助股民做投资决策。具体开展了两个研究:研究1,专家荐股信息价值验证研究。采用事件研究法,通过对比股评专家推荐的股票样本与大盘样本的收益率,探究股评专家荐股信息的价值存在。本研究结果为进一步挖掘股评专家的荐股行为信息、辅助股民投资决策提供

5、了强有力的支撑,为本文的下一步研究奠定了基础。研究2,基于专家荐股信息的股民投资决策模型。首先,构建“专家一股票”二部网络,定量化描述股票市场中股评专家与股票之间多对多的荐股关系;然后,从股评专家历史的荐股行为出发,构建股评专家荐股档案,定量描述每一位股评专家的荐股能力;最后,从股评专家群体的绩效构成和风险构成角度出发,建立股票的股评专家构成分析模型,定量化评估股票价值,并在此基础上构建投资决策模型,辅助股民进行投资决策。最后,总结了相关研究结论,在此基础上,分析了本研究的不足之处,提出了未来可能的拓展研究。关键词:股民投资决策;荐股信息;信息不对称基于专家荐股信息的股民投资

6、决策模型研究TheResearchofInvestorInvestmentDecisionsModelBasedOntheAnalysts’AdviceInformationAbstractDecisionsarebasedontheinformation,whiletheinformationcouldaffecttheresultsduringthedecision-makingprocess,anditisacoreelementintheinvestmentdecisionmakingprocessforinvestors.Adviceinformationasaco

7、mprehensiveconclusionthattheanalystrecommended,whichhasclearwordingandcanbedirectlyoperable,isanimportantinformationsourceofreferencefortheinvestmentdecisionsofinvestors.Thestudyonthemodeofinvestors’investmentdecisionisanimportantbranchofthefieldthatinvestmentdecision—makingbehaviorofinvest

8、ors,manyscholarshaddonesomein—depthresearchonthefactorsofinvestors’investmentdecisionsfromtheperspectiveofsociologyandpsychology,however,fewstudieshavepaidattentiontotheproblemofinvestors’investmentdecisionsfromtheperspectiveofthevalueoftheadviceinformat

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