投资者异质信念与股票流动性研究
——基于股票网络社区数据挖掘的证据

刘开友

一、引言

互联网及相关技术的快速发展及延伸，加速了信息的流通与汇聚，促使数据资源体量指数式增长，数据呈现出海量、多样、时效、低价值密度等一系列特征，大数据成为高科技时代最重要的产物。面对信息化建设的第三次浪潮，习近平总书记曾指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并在福建省福州市举办的首届数字中国建设峰会上强调“加快数字中国建设，就是要适应我国发展新的历史方位，全面贯彻新发展理念，以信息化培育新动能，用新动能推动新发展，以新发展创造新辉煌”。数据的深度挖掘和融合应用蕴藏着巨大的价值，不仅能推动数字经济的高速发展，加快数字中国的建设，同时其与资本市场的结合也可以在新常态下提升政府金融监管能力，准确掌握风险底数，防范和化解金融风险。

投资者异质信念与股票流动性之间呈现什么关系？目前的研究大部分支持异质信念程度与股票流动性存在负相关关系，即异质信念程度越高，股票流动性会越低。但是目前的研究存在以下的不足：一是投资者异质信念多采用市场运行指标等间接指标，难以区分是异质信念还是其它因素影响了市场运行指标，少有文献直接衡量异质信念程度。二是大多数文献都是用实证的方式考察投资者异质信念与股票流动性的关系，缺乏理论的深入探讨。本文的可能创新之处在于：一是利用网络爬虫技术获得股票网络社区发帖内容，并对其进行数据挖掘和情感分析，构建了直接的投资者异质信念衡量指标，摆脱了以往文献只能使用间接衡量的指标的局限性。……