主成分分析法构建投资者情绪

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选取以下5 个能够较好反映国内股票市场投资者情绪的指标：

' h; U8 o) z6 j: D. G3 A, C

指标	符号	定义
封闭式基金折价率	CEFD	每月最后一个交易日所有参与交易的封闭式基金的市值加权平均折价率
IPO 数量	IPON	每月首次公开发行募集资金数量
IPO 首日收益率	IPOR	当月新上市A股首日收益率的算术平均
A股新增开户数	NIAC	投资者月新开户数
市场换手率	TURN	沪深两市各月流通市值加权换手率 6 P! C# P/ X( ^+ M- r

2 W5 P" T- Y) o      Baker和Wurgler指出，由于投资者情绪的各代理变量本身可能存在一定的领先—滞后效应，使得这些变量不同时期都能反映投资者情绪，本文借鉴他们的方法，首先利用所有5个变量的当期和滞后一期共10个代理变量进行主成分分析，然后使用第一、二、三主成分加权平均构建投资者情绪指标时间序列Sent，再将所构建的指标与10个原始代理变量进行相关性分析，为了消除量纲的影响，本文对所有变量进行了标准化处理。
3 S- x  E" B8 \5 E6 l
$ ~9 L, H; c4 t2 z* r7 @根据相关性系数表格，在当期和滞后一期中选择相关性较大的作为最终的情绪变量。
2 g; X5 _# s. T' v" Q' P- i为了消除宏观经济对投资者情绪的影响，用三个宏观经济变量（居民消费价格指数、工业品出厂价格指数、宏观经济景气指数）分别对这5个指标做回归，得到的残差作为剔除宏观经济影响的投资者情绪指标，并再次使用主成分分析法，主成分的加权平均得到投资者情绪指数。
+ M7 q6 W4 f4 T9 p

参考文献：凤华, 肖金利, 黄创霞,等. 投资者情绪特质对股票价格行为的影响研究[J]. 管理科学学报, 2014(03):64-73.

数据区间：2003年2月至2021年12月

相关性分析
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主成分分析（累计贡献率达到80%）
! r$ }$ H- V# q" G( b
构造的Sent与各代理变量的相关系数

% X$ J4 r* H4 W用三个宏观经济变量（居民消费价格指数、工业品出厂价格指数、宏观经济景气指数）分别对这5个指标做回归，得到的残差作为剔除宏观经济影响的投资者情绪指标，并再次使用主成分分析法重新进行主成分分析

最后的投资者情绪指数走势图
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附件下载
经管之家momingqimiao7
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