金融-投资者情绪与股市波动性关系的实证分析

投资者情绪与股市波动性关系的实证分析摘要：投资过程是一个心理博弈过程。投资者心理状态的波动在投资决策和市场演绎过程中起着重要作用。这也是由于社会生活中模仿性、感染性、学习机制的影响，以及机制不完善导致套利交易的存在。这将导致市场定价错误，价格偏离资产的实际价值，滋生泡沫经济，影响投资者信心。无论是乐观还是悲观情绪的波动都不可避免地会导致认知偏差和情感偏差，进一步通过放大效应和杠杆效应使偏差更加严重，从而改变相对市场的准确定价具有不可忽视的影响，对企业的健康发展起到了至关重要的作用。市场误定价现象频繁发生，影响了市场的正常运行。经济生活。简而言之，投资者情绪会影响股票回报。通过对本文的分析，得出结论：投资者情绪是研究股票收益率时不容忽视的一个重要因素。在进行投资决策时，投资分析师必须把投资者的心理看成是不理性的人。在此基础上，本文提出了具体的建议。在政府和银监会方面，要加强对中小股东的教育培训，避免突发事件影响金融市场，加强对上市公司的监管，提高上市门槛。同时，为了适应新的时代，我们还应从以下三个方面入手：利用大数据及时监测各项指标的“异常情况”；及时惩处内幕信息的使用和其他非法市场干扰；合理引导和引导投资者情绪。关键词：投资者；情绪；股市波动性；股票收益

AbstractTheprocessofinvestmentisaprocessofpsychologicalgame.Thefluctuationofinvestors‘psychologicalstateplaysanimportantroleintheprocessofmakinginvestmentdecisionsandimplementingmarketdeduction.Moreover,duetotheinfluenceofimitation,infectivityandlearningmechanisminsociallife,andtheexistenceofarbitragetransactioncausedbyimperfectmechanism,itwillsystematicallyleadtomarketmispricingandpricebias.Therealvalueofassetswillbreedbubbleeconomyandaffectinvestorconfidence.Whetheroptimisticorpessimisticmoodfluctuationswillinevitablyleadtocognitivebiasandemotionalbias,furtherthroughtheamplificationeffectandleverageeffecttomakethebiasmoreserious,thuschangingtherelativemarketaccuratepricinghasasignificantimpact,thephenomenonofmarketmispricingoccursfrequently,affectingnormaleconomiclife.Inshort,investorsentimentcanaffectstockreturns.Throughtheanalysisofthispaper,themainconclusionisthatinvestorsentimentisanimportantfactorthatwecannotignorewhenwestudystockreturns.Whenwemakeinvestmentdecisions,investmentanalystsmustconsiderthepsychologyofinvestorsasirrationalpeople.Basedonthis,thispaperputsforwardspecificsuggestions.IntermsofthegovernmentandtheCBRC,weshouldstrengthentheeducationandtrainingofsmallandmedium-sizedshareholders;avoidsomeunexpectedincidentstoimpactthefinancialmarket;strengthenthesupervisionoflistedcompaniesandraisethethresholdoflisting.Atthesametime,inordertoadapttothenewera,weshouldalsostartfromthefollowingthreeaspects:timelymonitoringofthe"anomalies"ofvariousindicatorsbyusingbigdata;timelypunishmentoftheuseofinsiderinformationandotherillegalmarketdisturbances;andrationalguidanceofinvestorsentiment.Keywords:investors;Emotions;Stockmarketvolatility

目录第一章绪论 41.1选题背景及意义 41.2相关研究现状 5第二章投资者情绪对股市波动性的影响机制 82.1投资者情绪概述 82.2股市波动性概述 92.3投资者情绪影响股市波动的机制 10第三章投资者情绪与股市波动性关系的实证分析 113.1投资者情绪指标构造 113.2投资者情绪与市场收益率的实证研究 153.2.1平稳性检验 153.2.1相关性检验 153.2.3回归分析 15第四章结论及建议 184.1结论 184.2建议 18参考文献 22致谢 24

第一章绪论1.1选题背景及意义随着行为金融学的发展，在分析过程中还存在着许多不合理的现象，我们称之为“金融异常”，现代金融理论无法解释。例如：处置效应、股权溢价奥秘、过度波动、过度反应和滞后反应。随着时间的积累，越来越多的此类异常问题严重影响了正常的金融秩序。现有的理论无法解释经济社会中存在的各种现象。金融异常现象的累积已经出现。越来越多的学者质疑现代金融能否适应时代发展的趋势。因此，他们必须面对一个又一个现代。为了对金融异常现象作出更合理的解释，金融学对新理论进行了攻击和探索。国内外经济学家开始从更现实的角度来研究这些经济现象。他们甚至放松了理性人的假设，逐渐挑战了底线。在此背景下，行为金融理论应运而生。对假设的颠覆给了他解释金融异常的独特视角。根据最新的行为金融研究，与基本因素相比，市场情绪的变化与短期内资产价格的波动存在一定的相关性。近期研究表明，投资者情绪已成为影响市场短期波动的主要因素之一。同时，证券市场作为国民经济的有效组成部分，在周期性上与宏观经济具有高度的一致性。在市场和政府的双重保护下，宏观经济保持了一定的稳定。证券市场也需要保持一定程度的稳定，以维持实体经济的“造血”。过度波动不仅会影响其正常运行，还会产生一系列连锁反应，对宏观经济产生影响。证券市场的过度波动主要来自于非理性情绪的过度表达。投资者情绪指数作为非理性情绪的数据表达，可以在一定程度上预测未来市场走势，为监管机构更好地稳定市场提供一定的参考，使我国证券市场更加稳定健康。展览。1.2相关研究现状（1）国外研究文献综述事实上，市场存在交易成本、卖空限制、套利风险等因素。这些因素阻碍了套利过程，并使投资者情绪影响价格（Shleifer&Vishny，1998）。Brown&Cliff（2004）认为，投资者情绪对市场回报的预测力很小，但市场回报是影响投资者情绪形成的重要因素。Brown&Cliff（2005）认为情绪可以预测股票的长期回报。建立了资产定价模型，表明定价误差与投资者情绪呈正相关，未来一至三年的收益与情绪呈负相关。Baker&Wurgler（2006、2007）认为，投资者情绪波动对证券的影响较大，主观估值较高，套利难度较大。反之，当情绪高涨时，这些股票的后续收益将相对较低。Ho&Hung（2009）和Schmeling（2009）都认为，投资者情绪是影响资产定价的系统性因素。以往IPO的高回报率将导致当前IPO数量的增加，这可能是由于以往IPO的高回报率导致投资者情绪高涨。因此，不同指标对投资者情绪的反应可能具有“超前”和“滞后”的时间关系。因此，在综合情感指标的过程中，需要考虑各因素指标的当前和滞后期的影响。同时，本研究控制了相应的宏观经济变量，如工业生产指数、经济繁荣指数等。在随后的研究中，Yu等人（2011）和Stambaugh等人（2012）还使用上述代理变量来描述投资者情绪。（2）国内研究文献综述在国内研究中，学者们也对投资者情绪指标的构建进行了研究。姜玉梅和王明照（2009）在综合情感指标的研究中也将消费者信心指数作为直接情感变量。杨春鹏、阎伟（2012）提出了投资者情绪综合的优化过程，构建了基于情绪的认知价格模型和投资策略。本文在主成分分析的基础上，选择合理的情绪代理变量进行综合，构建了一个综合的投资者情绪指数。这就是投资者情绪指标的结构。建设提供了一种新的思维方式，是投资者情绪测量的另一个进展。王美金、孙建军（2004）认为，投资者接受价格信号时的情绪是影响均衡价格的系统因素。张强等（2007）考虑到机构投资者情绪和个人投资者情绪可能对市场产生不同的影响，基于GARCH-M（1,1）模型，分别研究了机构投资者情绪和个人投资者情绪对股价的影响。结果表明，机构投资者情绪对股票价格有显著影响。个人投资者的影响不显著。池立旭、庄新天（2009）分析了股市收益率与投资者情绪的波动关系。门票收入与非流通股之间存在双向波动溢出效应，非流通股改革后两者的波动关系显著减弱。陈军、陆江川（2010）根据不同预期时间段内投资者情绪均值和方差的不同特点，选择了好、坏指数作为情绪代理变量。运用VaR模型研究了股票市场波动与投资者情绪的双向互动关系，得出了投资者对股票价格的长期和短期情绪。晶格的不同影响。吴世农教授和厦门大学吴朝鹏教授（2003）证明，动量效应存在于3到12个月的短时间内，但逆转效应是不确定的。南京大学的易志高教授和毛宁教授（2009年）对中国股市投资者情绪的研究做出了突出贡献。在借鉴国外经典理论的基础上，选择更符合我国国情的指标，运用前五个主要成分的加权主成分分析法构建投资者情绪指数。东北财经大学博士生黄俊杰（2015）比较了主成分分析和因子分析的异同，开创了PLS偏最小二乘法作为测量方法。后两种方法得出的结论是一致的。偏最小二乘法拟合度较高。第二章投资者情绪对股市波动性的影响机制2.1投资者情绪概述对于投资者情绪的研究，首先要了解我们的研究对象，能否准确地定义投资者情绪，这对于解释变量的计量和分类具有重要意义。然而，不幸的是，对于本文的核心研究对象投资者情绪，目前学术界还没有统一的标准。定义。最早的概念可以追溯到1963年的《投资者智慧》杂志，该杂志首次用相应的股市数据编制了熊市情绪指数。1988年以前，学者主要对股票股利、收益等核心利润问题进行计量分析。Solt和Statman在1988年的研究将研究的重点转移到了与投资者心理相关的金融模型上，此后，投资者情绪逐渐被纳入研究范围。本文充分肯定了行为金融学的理论假设。所有实证分析都基于两个重要假设：市场效率低下和投资者不合理。我们坚持非理性投资者的投资决策理念是追求自我满足，因此他们在决策过程中容易出现情绪波动，导致股市波动。票价波动，进而影响收益率。中国市场诞生于1990年，虽然短时间在很多方面影响了我们的研究进程，但一切都会有一个好的市场。中国股市的不成熟机制和规模，为本研究提供了一个独特的契机，有助于我们深入研究投资者情绪和股市。2.2股市波动性概述股票市场的波动性包括股票价格的波动性和股票指数的波动性。股票价格波动是指由于各种随机或半随机因素而引起的价格随时间的波动。由于股票指数是用一定方法对部分或全部股票的价格加权平均来计算的，股票指数的波动是由股票价格的变化引起的。股票市场的波动是指股票指数的变化。原因是一只股票有五个连续的案例。交易日列为“股票和基金公开信息”。三是股票价格在连续三个交易日达到15%的幅度。第四，一只股票的平均日成交量在连续五个交易日内增长了50%。五是证监会或证券交易所认定为异常波动的其他情形。当大多数股票出现上述五种情况（或其中一种情况）时，将导致整个股票市场的异常波动。一般来说，最近一轮“牛市和熊市”从2014年7月的2000点上升到2015年6月的5000点以上，在不到一年的时间里上升了3000点以上，但在接下来的半个月下降了1000点以上。相对于一般市场的轻微波动，这种情况是市场的异常波动。2.3投资者情绪影响股市波动的机制在中国等新兴证券市场，股票价格容易波动。这种现象的原因是市场参与。参与者和投资者的非理性行为。这导致金融市场异常现象频发，证券价格不断偏离证券价值，泡沫逐渐出现。投资者的非理性导致了投资者决策过程中的不确定性。信息不对称使投资者在决策时受到心理因素的影响，直接影响到当前乃至未来的股市收益和波动。行为金融学认为，金融市场的投资者无法获得所有的信息。由于信息的不完全性，投资者的行为往往与他人的行为方式相同，从而导致群体偏见，容易导致股价的变动方向相同。因此，积极反馈交易者往往在市场表现之后跟进，在时间上落后于市场趋势。股票市场上有大量的正反馈交易者。它们的行为增加了股票价格的不确定性，增强了股票市场价格的整体波动性。讨论表明，投资者情绪是“原因”，股市波动是“结果”，因此研究两者之间的相关性具有重要意义。本文试图从投资者情绪的形成、指数的构成及其与市场指数的相关性入手，简要介绍股票市场的波动性。第三章投资者情绪与股市波动性关系的实证分析3.1投资者情绪指标构造本文提出以下的程序来提炼投资者情绪。第一步：选定情绪代理变量的范围并收集数据。第二步：原始代理变量与资产表现的相关性分析剔除不合适的代理变量当期值或前期值。第三步：入选各代理变量相关性分析剔除性质较差的变量。第四步：构建投资者情绪指数。在国内外研究综述部分，系统总结了投资者情绪测量的指标和方法。在早期的投资者情绪测量研究中，大多只使用一个单一的情绪指标，要么通过直接调查获得，要么通过相关的单一市场代理变量进行测量。我国在市场投资者中，不能更全面地反映市场投资者的情绪。因此，针对我国股票市场的现状和单一情感指数的不足，本文基于BW情感指数构建方法，结合我国股票市场的实际情况和数据的可得性，选择了若干个代理变量对我国股票市场进行实证研究。介绍了市场的交易情况，运用主成分分析法构建了市场。投资者情绪，全面描述了市场投资者的心理预期。在选择代理变量之前，应考虑以下因素：首先，选择哪些变量作为代理变量来综合市场投资者情绪。目前，学术界对代理变量的选择尚无统一的标准。相关文献中的代理变量选择是复杂的。一些研究严格按照BW情绪指数综合中使用的六个代理变量构建情绪指标。另一些选择一些代理变量来综合情感指标，以达到数据可用性和研究目的，这使得代理变量的选择更加复杂。强烈的主观性。杨春鹏、阎伟（2012）提出了一套优化投资者情绪指标建设的程序。其次，是否考虑代理变量的“超前”和“滞后”效应。然而，文献中并未考虑代理变量对情绪指标综合的影响。第三，运用主成分分析法综合情感指标时，主成分的提取也有所不同。在主成分分析综合情感指标的过程中，BW采用第一主成分，其累计方差贡献率仅为50%左右。易志高和茂宁（2009）指出，这种方式会损失更多的市场信息，特别是在中国证券市场的新兴市场阶段。投资者的非理性行为更多。因此，他们提出应严格遵循累计方差贡献率不低于85%的标准，即采用第一、第二、第三、第四和第五主成分。加权平均法用于获取情感指标，可以节省更多的市场信息。第四，在构建BW情绪指标的过程中，提出投资者情绪不仅受投资者心理变化的影响，而且受宏观经济变化的影响。因此，在运用主成分分析综合指数后，我们进一步运用回归分析来消除该指数对宏观经济的影响。它还包括受宏观经济变化影响的部分投资者。本文在上述分析的基础上，结合我国股票市场数据的特点，选择了NS（T）、NF（T）、TV（T）、PF（T）和PS（T-1）作为代理。指标。同时，将变量（ns（t-1）、nf（t-1）、tv（t-1）、pf（t-1）、ps（t-2））添加到模型中。以上数据均为每月数据，时间间隔为2004年2月至2013年1月。我们将各个原始变量与当期上证综指进行相关性分析。结果如表1所示：表1当期上证综指与各个原始变量相关系数NS（t）NF（t）*TV（t）PF（t）PS（t-1）NS（t-1）NF（t-1）*TV（t-1）PF（t-1）PS（t-2）PS（t）0.8400.6390.7240.7760.9630.8460.6740.7230.7350.927注：表中有*的表示在此步中被剔除。根据表1所有的相关系数均为正，剔除相关性较小的NF（t）和NF（t-1）。将留下来的8个代理变量进行两两间的相关性分析。结果如表2所示：类似的，两个变量相关性过大时，我们剔除与资产表现相关性较小的变量。最终，我们剔除了NS（t-1），TV（t-1），PF（t-1），PS（t-2），保留NS（t-1），TV（t），PF（t），PS（t-1）作为代理变量。表-2各个代理变量间的相关系数NF（t）TV（t）PF（t）PS（t-1）NS（t-1）NF（t-1）TV（t-1）PF（t-1）PS（t-2）NS（t）0.6950.7570.80.5490.859**0.6630.6460.7040.513NF（t）0.4070.5520.2670.5030.6170.2990.4250.228TV（t）0.6870.7990.6560.3230.831**0.6020.761PF（t）0.780.8020.640.7280.963**0.78PS（t-1）0.5880.2920.8090.7890.984**NS（t-1）0.6960.7630.8020.559NF（t-1）0.410.5530.271TV（t-1）0.6920.801PF（t-1）0.786将留下来的代理变量使用spss18.0进行主成分分析，以提取合成最后的情绪指标。结果如表3：表3相关矩阵VAR00001VAR00002VAR00003VAR00004相关VAR000011.000.656.588.842VAR00002.6561.000.799.687VAR00003.588.7991.000.780VAR00004.842.687.7801.000注：VAR00001代表NS（t-1），VAR00002代表TV（t），VAR00003代表PF（t），VAR00004代表PS（t-1）。表4解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%13.17879.45779.4573.17879.45779.4572.48512.12091.5773.2546.36297.9404.0822.060100.000表5成分矩阵VAR00001VAR00002VAR00003VAR00004成分10.8650.880.8890.93由表可以看出，各个变量之间的相关关系还是比较显著的，提取主成分因子可以得到关于IS的最终表达式：IS=0.865NS（t-1）+0.880TV（t）+0.889PF（t）+0.930PS（t-1）图1投资者情绪指数与上证综指走势图注：IS代表投资者情绪PS（t）代表当期上证综合指数我们将得到的投资者情绪指数与上证综指的走势进行比较。走势基本是一致的，且投资者情绪领先于上证综指的走势。3.2投资者情绪与市场收益率的实证研究接下来考察投资者情绪与市场收益之间的关系。3.2.1平稳性检验使用考虑现金红利再投资回报率作为市场收益、一年期中央银行票据的票面利率作为无风险收益。我们首先对变量做平稳性检验，Return、D（IS）、RMRF、SMB、HML、IS在5%的置信水平下通过平稳性检验。3.2.1相关性检验接下来进行相关性检验。首先，我们建立模型1、模型2进行回归分析。（1）（2）表5模型1、模型2回归结果CoefficientStatistict-Prob.R-squared模型1IS0.0143853.5493140.00060.106222模型2IS0.0009872.3764450.01930.999919RMRF1.0002461036.5350.0000SMB0.0023391.1868300.2380HML0.0017780.5399520.5904从表5可以看出，模型1中投资者情绪对市场收益的回归系数为0.014，P值小于0.01，表明投资者情绪与市场收益之间存在正相关关系。在加入市场风险因素后，效果有所下降，但两者之间的正相关仍然显著。同时，中小企业和HML对市场收益没有显著影响。3.2.3回归分析下面，我们使用向量自回归模型（VAR模型）来研究投资者情绪与市场收益之间的动态关系。首先，利用定阶准则选择最优滞后期为4。然后我们进行投资者情绪与整体市场收益之间关系的VAR模型验证，实证结果如下：表6投资者情绪与市场收益的VAR模型实证结果ISRETURNIS（-1）1.2013790.105965（0.10368）（0.02774）[11.5874][3.82037]IS（-2）0.7329460.059922（0.14410）（0.01945）[5.08653][3.08062]IS（-3）0.6207560.013356（0.13498）（0.02131）[4.59890][0.62692]IS（-4）-0.150114-0.069398（0.09466）（0.02961）[-1.58586][-2.34371]RETURN（-1）3.405327-0.020513（0.48541）（0.09975）[7.01536][-0.20565]RETURN（-2）0.9751330.210900（0.60288）（0.12389）[1.61745][1.70237]RETURN（-3）-0.1420170.211181（0.60156）（0.12361）[-0.23608][1.70840]RETURN（-4）1.0842730.159575（0.58212）（0.11962）[1.86262][1.33402]C-0.0273280.005841（0.04083）（0.00839）[-0.66930][0.69618]R-squared0.9676680.314672注：无括号的数字是对应方程右侧变量回归系数的估计值。系数下括号中的数字表示系数估计值的标准偏差。下面括号中的数字表示回归系数估计的t统计值。为了明确投资者情绪与市场收益之间的因果关系，需要进行格兰杰因果关系检验。结果如表7所示：NullHypothesis:F-StatisticProb.RETURNdoesnotGrangerCauseIS16.16204.E-10SdoesnotGrangerCauseRETURN5.478370.0005注：上表第二列为F统计量，第三列为P统计量，当伴随概率<0.05时，拒绝原假设，否则接受原假设。从上面的实证检验中，我们可以看出：（1）投资者情绪落后1、2个时期，对市场收益有显著影响，且积极。同时，通过格兰杰因果关系检验，我们拒绝了两个原始假设，这表明投资者情绪和市场收益是格兰杰相互作用的原因。（2）滞后1期的市场收益与当前投资者情绪显著正相关，滞后2、3、4期的市场收益对当前投资者情绪无影响。同时，格兰杰检验结果告诉我们，市场收益是投资者情绪的格兰杰原因。（3）滞后1、2、3期的投资者情绪对本期投资者情绪影响较大，均为正。第四章结论及建议4.1结论本文通过主成分分析法和向量自回归（VAR）方法分析了投资者情绪和股票市场收益率的关系。基本结论如下：（1）情绪指数与贝塔时间序列变量不一致。除市场风险外，情绪是影响股票收益的重要独立因素。投资者对股票收益的预期将反映在下一次股票交易中，这将导致投资者情绪对市场的滞后影响。投资者情绪对市场收益的影响时间有限，容易受到外界的干扰。对股票回报的影响不会持续太久。（2）当市场前收益为正时，一些判断和经验不足的散户投资者将在市场上做得更多，这将导致投资者情绪高涨，从而增加综合情绪指标。当市场回报率为负时，他们也是。总之，投资者情绪是股票收益研究中不容忽视的一个重要因素。投资分析师在做出投资决策时，必须把投资者的心理看成是不合理的。4.2建议根据本研究的结论，提出以下建议：无论是机构投资者还是个人投资者，他们都需要在以下几个方面做出良好的投资决策，灵活选择投资组合，以避免投资风险：首先，在实践中要注意对上市公司的研究和市场的基本面。我们不仅要关注上市公司自身财务报表的细节，而且要通过媒体提前关注投资市场投资者情绪的变化。因为对于中国股市来说，我们的机制还不成熟，投资者情绪与股票收益（股价）有着密切的联系，通过对投资者情绪的准确洞察，面对中国股市的动荡，可以做出更正确的投资决策，避免不必要的投资决策。其次，在制定投资策略时要避免“羊群效应”。当市场表现出投资者的情绪高涨时，不要盲目跟风。我们必须理性地对待它。我们必须仔细分析其是否具有投资价值，以及所选股票是否超出估值预期。通过以上研究，我们可以看出，当投资者情绪高涨时，他们会比其他人好。当投资者情绪低落时，他们更有可能对股票回报产生影响。第三，在做投资者决策时，要特别注意准确收集投资者情绪指标，做好月、周数据的记录和分析。基础和技术方面的集合可以帮助您识别哪些股票比较受欢迎，哪些是黑马股票，哪些是长期投资价格.另一方面，这些清晰的指标总是提醒投资者要谨慎、准确地判断投资股票是否远远超出其内在价值，投资泡沫是否过大。第四，尽量减少政府对股市的直接干预。充分发挥市场的自律功能，合理适度地以“政府”为唯一看得见的手，我国股票市场刚刚起步，还很年轻，深受相关宏观政策的影响，股票市场非常敏感。促进金融市场的发展。政策响应。这就要求我国政府努力建立规范有序的经济市场，最大限度地追求公开透明的信息。其他建议：首先，利用大数据及时监测各指标的“异常”。随着我国宏观经济的发展，我国证券市场的发展经历了30多年。证券市场应该是实体经济的直接融资来源。证券市场作为众多中小基金和企业之间的桥梁，服务于实体经济，是证券市场存在的重要意义。为了保持家庭参与投资的积极性，保持合理的波动范围是正常的。这些机构投资者具有明显的“散户”特征，不仅削弱了他们在维护证券市场稳定方面的作用，而且在一定程度上加剧了市场波动，损害了我国证券市场的健康发展，延缓了我国证券市场的发展。中国资本市场的开放。虽然“魔股”的存在给沉闷的市场带来了活力，但由于资金的优势，它在不考虑疯狂运输成本的情况下创造了一定的利润，最终给市场带来了一批狱卒，“博西尔理论”在这场戏中发挥得淋漓尽致。.虽然我国证券法律法规规定在三个交易日内暂停和自查20%的异常波动性股票，但在实际执行过程中存在着事后诸葛亮、执行力差等缺陷。此外，由于相关法律法规不完善，执法力度不强，仍存在大量的市场干扰。例如，一些公司经理发布了好消息，帮助机构投资者“上船”。热钱进出迅速，导致股票在短时间内成交量急剧增加。股票价格在短时间内有大幅上涨，等等。大数据可以用来及时观察这一现象。第二，对利用内幕信息和其他非法市场扰乱行为应及时予以处罚。一个健康稳定的证券市场在促进宏观经济发展中发挥着非常好的作用，但我国证券市场仍然存在着大量的内幕交易、操纵市场、欺诈客户、虚假陈述等违法行为，虽然难以观察到这一现象。他运用情绪指数，监管者应该采取这样的行动。零容忍也是中国证券市场的良好环境。只有从源头上保证交易过程的公平和公正，市场才能健康发展。第三，合理引导投资者情绪。股票市场伴随着宏观经济的发展，具有周期性特征。当投资者情绪高涨时，指数异常变化，指数异常上涨，市场进入活跃期。当一些投资者为了盈利而离开市场时，踩踏事故造成的群体效应导致指数在短时间内急剧变化。然后市场将进入一个平稳的时期，需要很长的时间来聚集人气和“能源”来循环利用。在自然交易过程中，市场的无形之手虽然具有一定的规范性作用，但其缺点是显而易见的，难以摆脱一些噪声交易者对市场的影响。然而，监事的存在就像一只“看得见的手”，需要对投资者进行合理、必要的指导，以避免这种盲目性。在情绪指数方面，投资者兴奋时，应及时出台一些政策和措施，以缓解投资者的积极性；在市场冷时，保持一定的流动性，可能改善我国“看空多空”的现状。

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