本文是一篇金融博士论文，本文在前文理论和实证研究结论的基础上，提出应当考虑通过建立网络舆情监控体系、健全网络舆情疏导机制、培育成熟理性投资理念、加强金融市场宏观调控等政策建议合理调控金融资产价格波动，以保证金融经济稳健运行。
第一章 绪论
1.1 选题背景及意义
随着互联网、智能手机为代表的新媒体迅速崛起，舆情信息由传统的单一渠道向多媒介融合并行的方向发展，网络舆情传播的速度和范围日渐更新，对经济社会的影响也不断扩大。根据《2019 第 44 次中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2019 年 6 月底，我国的网民数量高达 8.54 亿，互联网普及率超过 60%。网络舆情信息直接影响社会信用，因此以信用为基础的金融业运行受网络舆情的影响尤其深重。在当前的网络信息化环境中，资金融通、支付和信息中介等金融业务模式发生了深刻变革，网络信息资讯的快速传播形成集聚式的网络舆情。而金融市场的股票、债券、期货及外汇等交易活动对网络舆情信息尤为敏感。即使某些网络舆情信息具有碎片化、片面化的特点，金融市场的主体也无法对其进行精准判断，一旦出现偏向性的舆情，则更容易引发“蝴蝶效应”。网络舆情作为当代信息社会的温度计与晴雨表，能够潜移默化地影响金融市场参与者的行为决策，进而影响金融资产价格波动。
当前，行为金融学、认知心理学、新闻传播学领域逐渐展开关于金融舆情资产价格波动效应的研究，但是在理论和实证领域都尚未成熟。近年来，国外相关研究尝试对新媒体信息环境下的网络舆情进行探讨，从搜索引擎、股吧论坛、社交网站等媒体平台获取数据研究网络舆情信息对金融市场的影响。但现有研究大多关注整体市场舆情对金融资产收益或交易量的影响，而关于网络舆情与金融资产价格波动之间的关系则鲜有研究，并且尚未形成一致结论。相比传统新闻媒体的研究，网络舆情涉及样本更大、时间更长、内容也更丰富。新时代网络媒体的飞速发展，为考察网络舆情与金融资产价格波动规律之间的关系提供了更加广阔的视野。一方面，网络舆情信息的及时发布与快速传播，对金融资产价格变动产生了“催化剂”和“加速器”作用，影响着金融资产价格的动态波动特征。另一方面，相较于传统媒体，网络新闻和网络社交媒体能够更加全面地反映出金融交易或服务过程行为主体的情感信息，使得投资者心理认知等因素成为金融资产价格波动的重要来源，打破了以往仅从财务数据考察金融资产价格波动及其影响因素的研究壁垒。
1.2 文献综述
专门围绕网络舆情对金融市场影响的研究始于本世纪初期，即互联网兴起之后。大量实证研究表明政治和社会事件能够影响全球金融市场[1,2]。此后，学者根据不同的网络舆情信息来源，如网络新闻、股吧论坛、微博、网站流量、搜索引擎数据等，深入探索了网络舆情信息对金融资产价格的影响。本章系统梳理了网络舆情与金融资产价格的相关文献，并从网络舆情、金融资产价格波动、网络舆情影响金融资产价格波动三方面进行文献综述。
1.2.1 网络舆情的研究综述
网络舆情是联系企业、市场和投资者的重要纽带，目前有关网络舆情的理论和实证研究尚处于探索起步阶段。关于零散分布在新闻学、社会学以及经济学等相关领域，尤其针对网络舆情的实证研究更加少见。本文将已有研究结果大致归结为三个方面：网络舆情的数据来源、网络舆情的情感倾向分析和网络舆情的测度，下面分别阐述相关研究状况。
（一）网络舆情的数据来源
网络舆情数据来源主要包括通过搜索引擎直接获取计数数据和通过文本挖掘技术获取结构化的网络舆情信息数据两种方式。随着互联网的广泛应用，基于搜索引擎的海量在线搜索数据直接获取网络舆情信息成为新的可能。Da 等（2011）率先以谷歌趋势指数为代表的网络搜索量作为衡量投资者关注度的代理变量，并将其与传统见间接指标进行对比，发现网络搜索引擎指数能够更加真实和直接地反映投资者的关注程度[3]。此后，学者们纷纷效仿，通过谷歌搜索引擎指数刻画网络舆情热度[4-8]。在国内，百度比谷歌搜索引擎占据更大的市场份额，随着百度公司自 2011 年以海量网民行为数据为基础推出百度指数以来，这一数据逐渐成为网络舆情信息的重要来源。俞庆进和张兵（2012）以百度指数直接衡量投资者有关注，研究发现百度指数与创业板股票收益存在显著的想滑行，验证了投资者有限关注能够影响市场交易活动[9]。李正辉等（2018）则从网络媒体与传统媒体信息的角度，考察了媒体报道对金融资产价格波动的影响，结果发现以百度指数衡量的网络媒体关注度对金融资产价格存在显著影响，且媒体关注度与媒体情绪还能通过交互作用影响金融资产价格[10]。乔海曙等（2019）同样采用百度媒体指数衡量网络新闻报道研究了股票市场“媒体效应”的传导机理，即网络新闻媒体通过影响投资者“有限关注”影响股票收益[11]。
然而，搜索引擎数据仅能够反映网络舆情的量化信息，学者们通过文本数据获取结构化数据，深入挖掘了网络舆情的量化信息与质化信息。Rao 和 Srivastava（2014）通过应用程序编程接口（Application Programming Interface，API）获取了道琼斯工业平均指数、纳斯达克 100 以及 11 种其他大盘技术股共超过 400 万条推特（Twitter）文本数据，并分析了推特情绪与市场交易活动以及金融资产价格之间的复杂关系[12]。李金海等（2014）基于网络舆情数据与大数据的对比研究，构建了文本挖掘模块深入挖掘网络舆情信息，通过融合关系型与分布式数据库提高了系统可靠性与数据完整性，并运用改进的并行运算技术高效提取网络文本数据的特征向量，这一研究为大数据处理网络舆情数据提供了技术支持[13]。
第 2 章 网络舆情金融资产价格波动效应的理论基础
2.1 核心概念界定与内涵
网络舆情与金融资产价格波动是本文的两个核心概念，既约束着本文的研究范畴，也是本文理论研究和实证检验的基础。
2.1.1 网络舆情及其内涵
网络舆情的基础概念是舆情，而舆情是跨学科、跨领域的研究主题。国内“舆情”这一术语最早出现在古籍《旧唐书》中，乾宁四年（公元 897 年）唐昭宗在诏书中曾称“朕采于群议，询彼舆情，有冀小康，遂登大用”。可见，诏书中对用“群议”与“舆情”两个词语，充分强调“舆情”特指老百姓的意见和言论。国外有关舆情的研究则可追溯至 Rousseau（1762）的《社会契约论》，他在该文中首次将“公众”与“意见”两个词联系起来，提出“Public Opinion”一词，用来表达人们对于社会性的或者公共事务方面的意见，即“舆情”[142]。此后，我国学者王来华（2003）在《舆情研究概论》中对舆情进行了最早的概念界定[143]，他基于主客体的关系，将舆情限定为社会政治态度，虽然能够抓住舆情内涵的核心，但是由于将舆情客体局限于国家管理者，其界定过于狭窄。而丁柏铨（2007）则认为“舆情即民意情况, 涉及公众对社会生活中方方面面尤其是热点事件或问题的公开意见或情绪反应” [144]。这一“舆情”概念的界定更为准确，能够圆满解释舆情的定义。因此，“舆情”即“舆论情况”的简称，指民众对各种社会现象或问题所表达的信念、态度、意见以及情绪的总和。
近年来，随着网络技术的推陈出新，门户网站、微博、微信、手机客户端等新形态的信息交互模式层出不穷，网络媒体平台成为反映舆情的最重要载体。梳理已有研究成果，本文将网络舆情界定为：民众借助互联网对社会公共事务尤其是热点焦点问题所表达的信念、态度、意见和情绪的总和。根据上述定义可知，网络舆情的主要包括主体、客体、载体、本体和受体这五个构成要素。其主体即为网民，客体为网民普遍关注的社会事件，本体为网民在互动过程中形成的一致性意见，载体即为网络这一重要的传播媒介，而受体即为接受网络舆论影响的网民。由此可见，网络舆情与社会舆论的概念之间既有联系又有区别。尽管两者都是公开表达和传播的态度、看法和意见，且都具有社会历史性。但是，不同于社会舆论的口传心授或街谈巷议，网络舆情的形成、传播与演化的载体是网络，主要通过新闻跟帖、博客、论坛、微博、微信、即时通信工具以及搜索聚合等途径表达出来。
2.2 网络舆情金融资产价格波动效应的资产定价理论
资产定价是现代金融学最核心的问题，关于舆情信息对金融资产价格波动的影响，不同资产定价理论有不同的见解。根据古典资产定价理论，基本面信息是驱动资产定价和金融资产价格波动的最主要因素。有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH）[152]认为金融市场中的信息是有效的，资产价格应该反应市场中的全部已知信息，非理性交易者的需求能被套利抵消，因此噪声交易者对资产价格不存在显著影响。然而，自上世纪 80 年代以来，金融市场频繁出现的种种异象，如动量交易、盈余公告效应、股票溢价之谜等，学者们纷纷怀疑投资者理性这一研究假设，尤其行为金融学理论对此提出强有力的挑战。正确认识投资者的行为模式开始成为经济金融学理论研究的出发点。西蒙（1997）率先提出“有限理性”概念，认为受环境不确定性、信息不完全性和认知有限性等客观限制因素的影响，投资者的行为理性是有限的[153]。此后，资产定价模型逐渐发展并开始纳入投资者关注、投资者情绪、投资者意见分歧等因素对金融资产价格波动的影响，主要包括：有限注意理论、噪声交易和套利限制理论、意见分歧模型等理论。由于网络新闻媒体和社交媒体是金融市场的重要信息来源，在关于网络舆情信息影响金融资产价格波动的研究上，行为金融学相关文献更多的是将网络媒体作为信息中介的作用，考察互联网在传递信息的同时是否捕捉投资者注意力、影响投资者情绪，进而影响金融资产的交易活跃程度与价格走势。
2.2.1 有限注意理论
有限注意这一概念源于认知心理学，Kahneman（1973）认为注意力是一种稀缺资源，由于人们的注意力是有限的，当面临大量信息时，人们对某一事物的关注必定会减少对其他事物的关注[154]。根据有限注意力理论，主体是非理性的，因而在接收、处理信息方面的能力存在差异，这一前提打破了传统金融学中理性经济人的假设。行为金融学领域逐渐以有限注意作为研究起点，探讨投资者的有限注意对投资者行为和资产价格的影响。行为金融学认为投资者是“有限注意”的，即由于投资者收集、整理和分析信息的能力是有限的，在复杂市场信息的环境中，投资者往往会以启发式方法将其避开或简化处理。根据投资者注意过程的主动性，有限注意理论模型可以分为理性忽视模型[155-157]和异质注意力模型[158-159]两类。此外，Gabaix 和 Laibson（2000）提出了认知导向模型[160]，Falkinger（2005）提出基于信息供应方注意力寻求的竞争性均衡模型[161]等。
第 3 章 网络舆情指数的测度研究.................................... 29
3.1 网络舆情数据采集............................. 29
3.1.1 搜索引擎指数................................. 30
3.1.2 文本大数据.................................... 30
第 4 章 网络舆情金融资产价格波动效应的实证检验........................ 43
4.1 网络舆情金融资产价格波动效应的研究假设................................... 43
4.2 网络舆情金融资产价格波动效应的模型构建................................... 46
第 5 章 网络舆情金融资产价格波动效应的时变特征研究.......................... 58
5.1 引言............................. 58
5.2 网络舆情金融资产价格波动效应时变特征的模型构建................... 59
第 6 章 基于网络舆情的金融资产价格波动率预测
6.1 引言
金融资产价格的运行规律及其趋势分析是优化投资策略和加强金融监管的重要内容。客观上看，金融市场中投资者行为决策是影响金融资产价格波动运行的唯一因素，而在“网民”与“股民”高度耦合的互联网时代，网络舆情信息已经成为连接投资者认识过程与投资决策的重要纽带。目前，已有部分学者认同了网络新闻报道、股吧论坛、搜索引擎等网络舆情信息会对金融资产价格波动产生影响。但是受制于网络舆情的有效测度，现有研究大多通过定义不同期限的累计波动率模拟网络舆情影响下投资者的行为。本章突破了用金融资产价格历史数据研究其波动效应的局限，将网络舆情信息对金融资产价格波动的直接影响纳入金融资产价格波动率预测模型之中，不仅对明晰金融市场价格机制具有一定的启发意义，而且对指导金融市场实践和防范金融风险具有重要的应用价值。
现有关于金融资产价格波动率模型的研究已十分丰富，但是文献中主要是通过金融市场的历史交易数据来考察未来金融资产价格波动率的预测，即使在高频数据的波动率模型中，也未纳入网络舆情这一重要因素。在行为金融学与新闻传播学的兴起和推动下，量化网络舆情信息对金融市场的影响已经成为新的研究热点。Seasholes 和 Wu（2007）通过上海证券交易所的涨停板事件证明了引入瞩目的时间能够促进活跃的个人交易者购买与事件相关的股票从而影响股票收益[166]。Lou（2014）以上市公司的广告支出作为代理变量，证明了广告能够通过吸引投资者注意力并短期影响股票收益[259]。Hamid 和 Heiden（2015）提出新的经验相似性方法，验证了谷歌搜索引擎的搜索数据能够用来预测资产价格的周度波动率[260]。
第 7 章 网络舆情下调控金融资产价格波动的政策建议
7.1 建立网络舆情监控体系
建立健全网络舆情监控体系，及早及时发现网络舆情危机的苗头，争取在第一时间精准研判舆情危机的形势，并通过采取科学合理的应急处置措施是调控金融资产价格波动的关键环节。
首先，应当加强舆情信息收集，建立监测反馈机制。网络舆情信息收集是舆情管理工作的重点和难点。在网络舆情的演变过程中，不同舆情场域的信息传播程度以及舆情影响力差别显著，网络舆情信息采集需要力争覆盖全部场域，确保舆情信息的完整、多样和全面。网络舆情信息的采集应当快速准确，充分利用基于大数据的信息采集与检索技术以及智能化舆情信息处理技术，对网络新闻网页、股吧、论坛、博客、微博、微信公众号等网络媒体资源实施全方位全天不间断的舆情数据定向采集和全网采集，保证舆情信息采集的数量与速度。根据网络舆情监测信息，通过智能分析，即时生成舆情分析图表、报告、简报等，为全面掌握网络舆情动态提供可靠依据。网络舆情监测反馈机制是预防和应对金融风险事件的前瞻性制度设计。舆情金融危机的潜伏周期较长，在网络舆情危机爆发的萌芽以及演化阶段通过信息甄别与技术处理能够节约网络舆情的管理成本并提高网络舆情治理效率。完善的网络舆情监测反馈机制能够对不同来源以及不同属性的舆情信息进行类别划分，并根据合理的舆情指标体系及测度方法对不同类别的舆情信息进行预警等级的划分。根据网络舆情监控数据以及预警机制，及时反馈。
其次，应当警惕突发舆情事件，健全应急处置预案。突发舆情事件往往不可预料却又具备瞬间的聚众性以及行为的破坏性，必然不同程度地给投资者、企业和金融市场造成破坏与损失。突发舆情事件的应急与处置是否得当、有效是网络舆情管理成败的关键点。第一，及早介入，让官方媒体的主流意见成为网络舆论的主导。根据人民网舆情监测室的“黄金四小时媒体”原则，应当在网络突发舆情事件发生的黄金四小时之内，充分厘清事实真相，利用股吧、论坛、微博、微信等新媒体平台，快速有效地发布信息，及时引导网络舆论，避免酝酿发展成重大舆论事件或舆论风暴。第二，加强媒介融合，确保信息发布的及时性与公正性。在突发舆情的处置过程中，信息的及时披露能够化解公众的质疑迷雾，避免造成对事实的歪曲、误解，激化矛盾。因此，需要加强主流媒体、官方媒体与新媒体的融合协作，以公正严谨的态度积极通报事件的进展。
最后，应当完善科学管理制度，提高舆情监管能力。企业和金融监管机构都应当应该进一步提高对网络舆情管理的正确认识，将网络舆情管理作为一项日常性工作，建立专门的舆情管理团队，通过制定各项规章制度规范网络舆情管理行为，精心部署，狠抓落实，使得网络舆情管理工作标准化、制度化，全面提高自身的舆情监管能力。
参考文献（略）