投资者情绪、多市场联动与系统性风险

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71873146
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    49.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0307.金融经济
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Exchanges between different financial markets have become more frequent than ever. The comovement between markets is getting stronger, and the possibility of systemic risks is getting bigger. Academics and regulators are increasingly concerned about multi-market comovement and systemic risk. However, few scholars studied the multi-market comovement and systemic risk from the unique perspective of investor sentiment..This project intends to link investor sentiment, multi-market comovement, and systemic risk. Firstly, we measure the investor sentiments of different markets and explore impacts of the investor sentiment on those markets. Secondly, we identify the contagion of investor sentiment among multi-market and characterize the contagion mechanism of investor sentiment. Thirdly, we analyze the dynamic relationship between investor sentiment and multi-market and investigate the influence of investor sentiment on multi-market comovement in extreme market conditions. Lastly, we construct an index of systematic risk measurement from the perspective of multi-market comovement and use multiple network models to integrate investor sentiment, multi-market comovement, and systemic risk into a unified research framework to explore the interaction among the three..This project not only enriches application field of the behavioral finance theory, but also plays an important role in promoting the coordinated development of multi-markets. More importantly, this project is of great significance to improve the ability to withstand economic and financial risks and prevents systemic financial crises.
随着不同金融市场联系日益频繁,市场间联动性愈发增强,引发系统性风险的可能逐渐增加,学界和监管部门对多市场联动和系统性风险的关注与日俱增。在以往的研究中,鲜有学者从投资者情绪这一独特视角出发,对市场间联动性和系统性风险展开研究。.本项目将投资者情绪、多市场联动和系统性风险有机结合。首先,度量不同市场投资者情绪,探究相应情绪对市场的影响;其次,识别投资者情绪在不同市场间的传染,刻画投资者情绪的传染机制;继而,分析投资者情绪与多市场联动的动态关系,考察极端市场条件下投资者情绪对市场联动性的影响;最后,构建多市场联动视角下系统性风险测度指标,运用复杂网络模型将投资者情绪、多市场联动和系统性风险纳入统一的研究框架,探索三者的相互关系。.本项目研究不仅可以进一步丰富行为金融理论的应用领域,同时对推动多市场有效联动发展、提高我国抵御经济金融风险能力和防范系统性金融危机发生具有重要意义。

结项摘要

随着全球一体化、金融市场自由化进程不断推进,市场间的相关性激增,跨市场风险传染愈发简单,最终导致系统性风险日益增加。但是在过去的研究当中,关于投资者情绪与风险传染的研究仅停留在股票市场,更没有研究聚焦于投资者情绪在多市场联动下系统性风险中起到的作用,这严重限制了相关研究的开展。鉴于此,本项目将投资者情绪、多市场联动与系统性风险有机结合在一起。具体研究内容和重要成果包括:(1)投资者情绪度量及其影响研究:提出SO-LNPMI新算法,基于网络文本信息构建改进的投资者情绪指标,探究在高低情绪期间,情绪对市场的影响是否存在非对称效应。(2)不同市场间投资者情绪传染研究:项目通过恐慌指数从不同视角分析国际石油市场投资者情绪对中国股票市场投资者情绪的冲击,并构建了股东交叉持股网络,揭示情绪传染中的信息扩散机制。(3)投资者情绪对多市场联动的影响研究:系统地研究了股票市场、大宗商品市场、国际石油市场等多个市场间的动态联动性,探索了投资者情绪、原油市场与商品期货市场的联动效应。(4)投资者情绪、市场联动与系统性风险关系:构建金融机构间的多层直接网络关联与间接网络关联,拓展系统性风险扩散渠道,利用不同国家间的价格联动网络分析情绪传染导致的市场间价格联动机制。.本项目在该基金的支持下,在国内外重要期刊上发表论文46篇(不含会议论文):英文期刊上发表了论文40篇,39篇被SCI/SSCI检索;在中文期刊上发表论文6篇,其中在国家自然科学基金委管理科学部认定的A类刊物上发表论文4篇。

项目成果

期刊论文数量(46)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
个体投资者情绪与股票价格行为的互动关系研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄创霞;温石刚;杨鑫;文凤华;杨晓光
  • 通讯作者:
    杨晓光
The role of US implied volatility index in forecasting Chinese stock market volatility: Evidence from HAR models
美国隐含波动率指数在预测中国股市波动中的作用:来自HAR模型的证据
  • DOI:
    10.1016/j.iref.2021.03.010
  • 发表时间:
    2021-03
  • 期刊:
    International Review of Economics & Finance
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    肖继宏;文凤华;赵宇沛;王雄
  • 通讯作者:
    王雄
Marionettes behind co-movement of commodity prices: Roles of speculative and hedging activities
大宗商品价格联动背后的牵线木偶:投机和对冲活动的作用
  • DOI:
    10.1016/j.eneco.2022.106386
  • 发表时间:
    2022-11
  • 期刊:
    Energy Economics
  • 影响因子:
    12.8
  • 作者:
    吴楠;文凤华;龚旭
  • 通讯作者:
    龚旭
Idiosyncratic volatility and stock price crash risk: Evidence from china
特殊波动性与股价崩盘风险:来自中国的证据
  • DOI:
    10.1016/j.frl.2021.102095
  • 发表时间:
    2021-04
  • 期刊:
    Finance Research Letters
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    曹佳卉;文凤华;张悦;尹筑嘉;张云
  • 通讯作者:
    张云
China's carbon emissions trading and stock returns
中国碳排放交易及股票收益
  • DOI:
    10.1016/j.eneco.2019.104627
  • 发表时间:
    2020-02-01
  • 期刊:
    ENERGY ECONOMICS
  • 影响因子:
    12.8
  • 作者:
    Wen, Fenghua;Wu, Nan;Gong, Xu
  • 通讯作者:
    Gong, Xu

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其他文献

湖南省上市公司现状及对策分析
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    --
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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基于复杂网络的沪深300股票重要节点的评估和分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    杨晓光
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    雷康弘;文凤华
  • 通讯作者:
    文凤华
概率权重函数与股市收益率分布
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    系统工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张婷婷;文凤华;戴志锋;杨晓光
  • 通讯作者:
    杨晓光
金融时间序列去噪的小波变换方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    科技管理研究, 2004.24(6).117-120
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    兰秋军;马超群;文凤华
  • 通讯作者:
    文凤华

其他文献

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金融复杂系统的动力学演化及系统性风险研究
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知道了

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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