更新时间：12-21 （Yangbaobao）提供原创文章
摘要:随着行为金融学的发展，传统金融理论的完全理性人假设备受质疑。投资者情绪理论认为，在实际生活中，人们的投资行为会受到非理性因素的驱动。证券市场受此影响，时常会出现传统金融理论无法解释的异象。近年来，投资者情绪越来越受到金融学者的关注。本文基于BW指数和CICSI指数的构建方法，选取封闭式基金折价率、A股市场换手率、新增开户数、IPO数量、IPO首日收益率以及消费者信心指数为投资者情绪的代理变量，剔除宏观经济因素的影响后，采用主成分分析法得到投资者情绪指数，然后分别用Gaussian Copula、t-Copula、Gumbel Copula、Clayton Copula以及Frank Copula函数对投资者情绪指数和上证指数进行拟合并分析，结果表明Clayton Copula函数能很好地刻画投资者情绪指数和上证指数之间的相关结构，即两者之间存在较强的下尾相关性。
【关键词】Copula函数；投资者情绪；证券市场
目录
摘要
Abstract
一、引言-1
（一）研究背景及意义-1
（二）文献综述-1
1. 关于投资者情绪的文献综述-1
2. 关于Copula函数的文献综述-3
（三）本文的创新之处-4
（四）研究内容和论文框架-4
二、研究方法概述-6
（一）投资者情绪指数的构建-6
1. 主要方法简介-6
2. 本文方法概述-7
（二）Copula函数理论-9
1. 二元Copula函数的定义及性质-9
2. 基于Copula函数的相关性测度-10
3. 常用的二元Copula函数-12
4. 二元Copula模型的评价-14
三、实证分析-15
（一）数据说明-15
（二）投资者情绪指数的构建-15
1. 描述性统计-15
2. 平稳性检验-16
3. 筛选提前或滞后变量-16
4. 构建投资者情绪指数-17
5. 剔除宏观经济因素的影响-18
（三）基于Copula函数的相关性分析-19
1. 确定随机变量的边缘分布-19
2. Copula函数的拟合-21
3. 相关系数分析-24
4. 模型评价-25
四、总结-27
（一）研究成果-27
（二）研究展望-27
【参考文献】-29