针对中国股市投资者情绪的连续动态测度,基于离散数据的函数化建模思想,提出了函数型投资者情绪指数-FISI.以上证综指和深证成指为对比基准,定性分析了FISI波动与中国金融市场实际运行的匹配程度,并定量检验了FISI相较现有投资者情绪指数的相对优势.研究发现:应用拓展双参数广义交叉验证选取六个情绪指标的粗糙惩罚参数相差较大,说明独立地对每一情绪指标进行函数化处理的必要性;基于信息自适应迭代更新的六个函数型熵权都频繁波动,说明构建综合情绪指数时进行动态赋权的重要性.相较现有投资者情绪指数,FISI的核心优势在于:能够测度投资者在任意时刻的情绪水平,其波动特征能够有效体现市场实际运行的重要事件,并且其与沪深两市的相关程度相对更高.最后,结合大数据时代的数据特征,展望了函数型投资者情绪指数未来的研究方向.
投资者情绪 函数型数据分析 双参数广义交叉验证 信息熵