沪深A股投资者情绪数据和Stata代码2003-2022年数据Sentiment

沪深A股投资者情绪数据和Stata代码2003-2022年数据Sentiment

以下5 个能够较好反映国内股票市场投资者情绪的指标：

      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、四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。

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。
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。

文献

文凤华, 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3月至2022年12月

相关性分析



主成分分析（累计贡献率达到80%）



构造的Sent与各代理变量的相关系数



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