基于ABM模型的投資者情緒與投資決策分析

王一涵，王國成

(1.中國社會科學院 a.金融研究所， 北京 100028； b.數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究所，北京 100732；2.河北經(jīng)貿(mào)大學, 石家莊 050061)

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基于ABM模型的投資者情緒與投資決策分析

王一涵1a，王國成1b，2

(1.中國社會科學院 a.金融研究所， 北京 100028； b.數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究所，北京 100732；
2.河北經(jīng)貿(mào)大學, 石家莊 050061)

ABM開辟了經(jīng)濟金融及管理復雜決策研究的新途徑。建立ABM模型，研究投資者情緒與投資決策之間的內(nèi)在傳導機制。通過在模型中引入異質(zhì)性的情緒因子，對投資者決策行為受投資情緒的影響以及由此引起的金融市場波動進行分析，并采用MATLAB軟件對所建立的理論模型進行模擬。模擬結(jié)果表明：投資者情緒的波動與金融市場非理性泡沫之間的內(nèi)在關聯(lián)顯著，并據(jù)此提出在投資決策中采取反向調(diào)控情緒的投資策略是有效的。

投資者情緒；投資決策；ABM模型

一、引言

行為金融學在對投資者行為深化研究的過程中，關注到了情緒這一重要的因素，使得投資者的情緒成為行為金融學研究的一個重點問題和重要概念。行為金融學認為，投資者情緒是投資者的一種預期信念，這種信念建立在投資者對資產(chǎn)未來的現(xiàn)金流和風險對事實的部分反應上[1]。投資者的情緒會通過其行為最終作用于金融市場，因此是行為金融學家研究股市異象產(chǎn)生機理的關鍵起點。

目前，對于投資者情緒的實證分析，主要是圍繞資產(chǎn)定價和股市波動的影響展開的?；谕顿Y者情緒的資產(chǎn)定價方面的實證模型，最經(jīng)典的莫過于Delong等構(gòu)建的DSSW模型，他們在模型中引入投資者情緒變量研究投資者情緒對資產(chǎn)定價的影響[2]。隨后，F(xiàn)ama等在提出三因子定價模型基礎上引入情緒因子為風險資產(chǎn)進行定價[3]。Carhart也在其擴展的三因子模型基礎上繼續(xù)擴展，引入情緒因子形成五因子資產(chǎn)定價模型[4]。但是，我國學者在基于投資者情緒的資產(chǎn)定價方面的研究成果寥寥無幾，且基本上是對現(xiàn)有模型的理論述評或者簡單的理論擴展。鑒于投資者情緒通過投資行為并最終會通過股票的收益表現(xiàn)出來，因此從21世紀開始，基于投資者情緒的股票收益實證研究越來越多。Lee等最早使用智力指數(shù)研究投資者情緒與股市波動率之間的關系，發(fā)現(xiàn)樂觀的情緒可使得股市波動率降低，且投資者情緒與股市的超額收益之間存在著正向相關關系[5]。Blake等構(gòu)建BW指數(shù)作為代表情緒的指標進行實證，結(jié)果發(fā)現(xiàn)股票價格和投資者情緒之間存在明顯的正向相關關系[6]。池麗旭等采用擴展的卡爾曼濾波方法構(gòu)建了投資者情緒狀態(tài)變量，并以此為基礎采用向量自回歸模型對投資者情緒與股票收益之間的關系進行實證，再次證實了投資者情緒對公司股票價格有影響，尤其是對小規(guī)模公司股票價格的影響更為顯著。并且，小規(guī)模公司的股票的跨期收益反轉(zhuǎn)和短期收益慣性的特征可以通過投資者情緒的波動來進行預測，這充分說明了投資者的情緒對資產(chǎn)定價有重要的影響[7]。

現(xiàn)有研究文獻從不同角度證實了投資者情緒對股票收益具有重要的影響，但是關于代表投資者情緒的指標選取差異性較大，沒有統(tǒng)一的標準。從方法上看，大多數(shù)學者都是采用時間序列等計量方法來實證投資者情緒與股票收益之間的關系，不可避免地會受到嚴格假定前提條件的限制。并且，由于投資者情緒對股票收益存在顯著影響，作為金融領域重要的理論，資產(chǎn)定價理論無疑需要將投資者情緒考慮進去，但是現(xiàn)有的基于投資者情緒的資產(chǎn)定價研究成果并不豐富，且與市場微觀結(jié)構(gòu)基礎的結(jié)合并不好。因此，弄清情緒產(chǎn)生的機理，構(gòu)建合理的基于投資者情緒的行為模型，并且在模型中充分考慮投資者的真實行為等問題尤為重要。本文將基于ABM模型理論，放寬經(jīng)典行為假設[8]，直接建立基于投資者情緒的行為模型，對投資者情緒變化及其影響進行根源性分析，探索基于投資者真實行為的關鍵特征分析股市形態(tài)演變的新方法和新途徑。

二、理論模型

為研究投資者情緒對投資決策的影響以及非理性泡沫產(chǎn)生的情緒因素，本文建立具有異質(zhì)性情緒的投資者行為模型，分析投資者情緒對投資決策和泡沫形成的影響。為了形成對比，先建立不考慮投資者情緒因素對投資決策影響的基本模型，并在假設理性和有效市場假說成立的前提下，形成投資者的理性預期模型；再以此為基礎，引入投資者情緒對預期和風險偏好的影響，建立包含投資者情緒因子的行為模型。

(一)模型的基本假定

1.資產(chǎn)

資產(chǎn)是社會財富的象征。根據(jù)托賓等的定義，資產(chǎn)是經(jīng)濟代理人擁有財富的投資組合，是經(jīng)濟代理人依據(jù)自身的實際需要和對風險的偏好而做出選擇的投資組合[9]。金融資產(chǎn)的價格不僅受金融資產(chǎn)市場供求的影響，也受投資者預期的影響，即金融資產(chǎn)的價格不僅取決于資產(chǎn)的內(nèi)在價值，還取決于投資者的預期、偏好、財富等眾多因素的影響。

關于資產(chǎn)的設定，為了簡化模型便于分析，本文假設市場上只存在兩種資產(chǎn)：風險資產(chǎn)AR和無風險資產(chǎn)AF。

風險資產(chǎn)的收益率為Rt，總供給量S是固定的，即不存在股票的增發(fā)、配股等活動，為計算簡便，設風險資產(chǎn)的總供給量為單位1。Si,t為第i個投資主體在t時刻所持有的風險資產(chǎn)數(shù)量。因此，t期不帶有股息紅利的風險資產(chǎn)收益率為：

其中Pt為t期的風險資產(chǎn)價格。

無風險資產(chǎn)收益率Rf(Rf>0)為常數(shù)，相當于銀行定期存款利率。并且無風險資產(chǎn)的供給彈性無限大，設第i個投資主體在t時刻所持有的無風險資產(chǎn)數(shù)量為Bi,t。

2.投資者的財富

在t時刻，投資者i的全部財富Wi,t為持有兩類資產(chǎn)的總收益，設投資者i在t時刻將財富分配給風險資產(chǎn)和無風險資產(chǎn)的比例分別為αi,t和αi,f，且αi,t+αi,f=1。則t+1時刻投資者i的財富為：

Wi,t+1=(1+Rt+1)Si,t+(1+Rf)Bi,t= (αi,tRt+1+αi,fRf+1)Wi,t

設Ri,t+1=αi,tRt+1+αi,fRf為t+1時刻投資者i投資風險資產(chǎn)的收益率和無風險資產(chǎn)的收益率的凸組合。則：

Wi,t+1=(1+Ri,t+1)Wi,t

投資者i在t+1時刻的財富Wi,t+1的期望和方差為：

E(Wi,t+1)=αi,tWi,tE(Ri,t+1)+(1-αi,t)Wi,tRf+Wi,t

(二)基本模型

1.投資者的效用

關于投資者的效用函數(shù)，本文采用具有CARA特征的負指數(shù)效用函數(shù)形式。即在給定風險態(tài)度γ下，投資者i在t+1時刻的效用水平為：

U(Wi,t+1)=-exp(-γWt+1)

其中，Wi,t+1服從正態(tài)分布，γ為絕對風險規(guī)避系數(shù)，γ>0。

投資者i的最大化的財富期望效用水平為：

MaxEU(Wi,t+1)=E[-exp(-γWi,t+1)]

s.t.αi,t+αi,f=1

由于Wi,t+1服從正態(tài)分布，因此由正態(tài)分布的密度函數(shù)可以得出，投資者i在t+1時刻追求的財富最大化為：

對αi,t求導，令其等于0，得：

整理得：

αi,t為投資者i在t時刻將財富分配給風險資產(chǎn)的權(quán)重，是由模型內(nèi)生的投資者對財富分配的行為參數(shù)。αi,t的公式表明投資者在t時刻將財富分配給風險資產(chǎn)的比例，取決于投資者對t+1期收益率的預期、投資者對風險的態(tài)度、投資者自身的財富狀況以及投資者對t+1期收益率波動的估計。由于投資者的預期不同，因此內(nèi)生的行為參數(shù)αi,t具有異質(zhì)性特征。

2.投資者的預期

基本模型設定以標準金融學的投資者理性假定和有效市場假定為基礎。假設投資者是理性預期投資者，因此所有的投資者都按照統(tǒng)一的預期規(guī)則進行預期，不存在認知偏差，即所有的投資者對收益率預期的形成都是同質(zhì)的。本文對投資者的收益率預期采用適應性預期形式：

E(Ri,t+1)=Rt+ρ[Rt-E(Ri,t)]

其中ρ為理性預期投資者對過去收益率預期偏差的調(diào)整系數(shù)。

3.市場均衡

投資者i在t時刻對風險資產(chǎn)的需求量為：

市場出清條件為總需求等于總供給，因此有：

即：

所以，t時刻市場模擬的交易價格為：

(三)異質(zhì)性情緒模型

投資者作為金融市場上的微觀主體和主要構(gòu)成因素，投資者的行為對市場交易、市場政策實施、市場監(jiān)管等行為都具有重要的影響，尤其是對金融產(chǎn)品的價格、收益的影響更為明顯。由于我國金融市場發(fā)展不成熟，因而投資者的情緒波動更容易受到制度和政策的影響，從而影響投資者的投資決策行為。一方面，我國金融市場的退市制度為表現(xiàn)較差的股票提供了生存條件，導致股票投資的收益率偏低，投資者對股票收益率的預期隨之降低，短期靠價差獲利的投機情緒更為普遍。另一方面，我國金融市場具有明顯的“政策市”特征，根據(jù)宏觀經(jīng)濟發(fā)展狀況、維系金融市場穩(wěn)定以及防范金融市場風險等現(xiàn)實需要，政府會隨時對金融市場進行調(diào)控。因此，我國金融市場的走勢不是完全由市場來決定的，而是在一定程度上受政策左右，這使得我國的投資者在進行投資決策時對宏觀政策產(chǎn)生依賴情緒，甚至只依靠宏觀政策進行投機，而忽略金融產(chǎn)品自身的內(nèi)在價值。綜合上述兩方面的原因可以看出，我國的投資者的情緒特征更為明顯。考慮到投資者情緒在股票價格形成中所起的作用(如圖1所示)，本文在保持對市場和投資者效用函數(shù)假設前提不變的條件下，突破投資者理性的限制，在投資者的預期形成過程中引入投資者情緒因素，從投資者情緒角度出發(fā)，建立具有情緒特征的異質(zhì)性投資者行為模型。這樣的模型更為一般化，更為貼近現(xiàn)實，有助于從投資者情緒的角度對金融市場的異?，F(xiàn)象進行解釋。

圖1 基于投資者情緒的股票價格形成過程

由于投資者的情緒會直接影響到投資者對待風險的態(tài)度，因此在考慮了投資者情緒因素之后，與之相對應的風險厭惡系數(shù)將不再是一個常數(shù)，而是隨著投資者的情緒變化而變化的變量[10]。設τi,t為投資者i在t期末所產(chǎn)生的對t+1期預期有影響的情緒因子。當τi,t>0時，投資者表現(xiàn)出樂觀的情緒，此時風險厭惡系數(shù)將減小，γi,t→0；反之，當τi,t<0時，投資者表現(xiàn)出悲觀的情緒，此時風險厭惡系數(shù)將變大，γi,t→+∞，即γi,t是投資者情緒τi,t的減函數(shù)，設γi=γe-λτi且λ>0[11]。

1.投資者的效用

由于本文對投資者的效用函數(shù)采用的是具有CARA特征的負指數(shù)效用函數(shù)形式，考慮到投資者對風險的態(tài)度會受到投資者情緒的影響，即γi=γe-λτi，因此在給定風險態(tài)度下，投資者i在t+1時刻的效用水平為：

U(Wi,t+1)=-exp(-γe-λτiWt+1)

根據(jù)前面對投資者財富和偏好的假設以及相關推導，可以得到在考慮了投資者情緒因子之后，投資者i在t時刻將財富分配給風險資產(chǎn)的最佳分配權(quán)重αi,t為：

2.投資者的預期

根據(jù)Shefrin等提出的風險資產(chǎn)的期望收益率受價格有效時出現(xiàn)的利率、價格有效時風險資產(chǎn)的風險溢價以及投資者情緒三方面的影響[12]，以及傳統(tǒng)的CAPM理論在信息完全對稱、允許賣空、無交易成本和可自由借貸的假設下，認為風險資產(chǎn)的收益率等于無風險資產(chǎn)收益率和風險溢價之和。本文將帶有情緒因素的投資者對風險資產(chǎn)的收益率預期形成規(guī)則設定為：

該預期模型說明，在不考慮投資者情緒因子的情況下，投資者對收益率的預期等于無風險利率加上投資者愿意持有風險資產(chǎn)的風險補償(即投資者持有風險資產(chǎn)組合所愿意承擔的額外風險)，而投資者的樂觀情緒將會放大投資者對收益率的預期，悲觀情緒將會縮小投資者對收益率的預期，因此該預期模型體現(xiàn)了投資者的情緒會放大或縮小收益率預期值。

將投資者i的收益率預期函數(shù)代入αi,t得：

該式表示投資者i在t期所產(chǎn)生的情緒因子τi,t對其分配風險資產(chǎn)投資比例的影響。

3.市場均衡

假定市場仍然是在總需求等于總供給的條件下出清，因此有：

投資者i在t時刻對風險資產(chǎn)的需求量為：

所以

t時刻市場模擬的交易價格為：

三、基于投資者情緒模型的理論探討

根據(jù)本文第二部分所建立的模型，經(jīng)過推導(證明略)，可以得到投資者情緒對資產(chǎn)投資組合比例的影響程度，如圖2所示。

圖2 投資者情緒對資產(chǎn)投資比例的影響程度和區(qū)段劃分

(一)投資決策分析

假設投資者將財富在風險資產(chǎn)投資、無風險資產(chǎn)投資之間進行分配，允許投資者賣空、無交易成本和可自由借貸，即允許投資者不做任何投資和借貸投資兩種極端情況存在。

(二)非理性泡沫分析

金融市場泡沫一詞由來已久，一直被人們用來形容金融市場上資產(chǎn)價格的暴漲暴跌等異?，F(xiàn)象，并由此產(chǎn)生了理性泡沫理論和非理性泡沫理論。理性泡沫理論基于理性預期和有效市場假說將泡沫的產(chǎn)生和破裂的原因看作是外生的，忽略了投資者的非理性特征的存在。非理性泡沫理論基于行為金融學的理論，更關注投資者的投資心理和決策行為。鑒于金融市場是由眾多微觀投資者所構(gòu)成的復雜系統(tǒng)，金融市場上的泡沫更多地屬于非理性泡沫，而投資者情緒效應則是引起股市非理性泡沫的最主要原因。Summer認為資產(chǎn)價格與股票內(nèi)在價值的偏離產(chǎn)生于投資者的情感[13]，他的看法得到了Porterba等人的認同[14]。希勒在他的《非理性繁榮》一書中，將投機泡沫描述為這樣的情形：隨著價格上漲信息對投資者投資熱情的不斷刺激，以及這種投資熱情通過投資者心理相互影響在投資者和非投資者之間的不斷擴散，促使越來越多的人加入到投機活動中，進而推動了股價的上漲，而這種忽略了風險資產(chǎn)內(nèi)在價值的投機行為，和對其他投資者一夜暴富的事跡的羨慕，使得投資者的賭徒心理更加突出，投機泡沫越來越大[15]。因此，有必要從投資者的情緒角度來分析金融市場上的非理性泡沫問題。在投資者收益率預期的模型中引入情緒溢價因子τi,t，可以用來代表情緒對收益率預期的影響。當投資者的情緒溢價因子τi,t≠0時，投資者對股市收益率的預期將偏離股票的有效價格。這說明投資者對股票收益率的預期偏差會使得資產(chǎn)定價偏離股票的內(nèi)在價值，資產(chǎn)的錯誤定價會對投資者的情緒形成反饋機制，進一步擴大投資者的情緒偏差，使得投資者對股票收益率的錯誤預期程度加大。當大部分投資者的異質(zhì)性情緒使得資產(chǎn)價格嚴重超出股票的內(nèi)在價值時，股市將形成巨大的泡沫。

四、模擬與實證分析

本文采用MATLAB R2013a對模型進行模擬分析，每次實驗運行1 000期，每組實驗分別得到投資者情緒因子隨機分配和以0.1為間隔離散取值的收益率序列。為消除模擬實驗結(jié)果的不穩(wěn)定性，在多次實驗后取中間組實驗的數(shù)據(jù)進行分析，選取具有代表性的投資者情緒因子為-1、-0.5、-0.1、0.1、0.5和1的收益率序列，并對相關序列采用Eviews7軟件進行處理分析。

(一)非理性泡沫檢驗

從不同情緒因子得到的收益率序列的描述性統(tǒng)計來看，峰度值都大于正態(tài)分布的峰度值，因此金融市場存在投機泡沫。并且，情緒因子的絕對值越大，收益率序列的峰度值偏離正態(tài)分布的程度越大，說明尖峰現(xiàn)象越明顯，投機泡沫將越大(見表1)。

從不同情緒因子得到的收益率序列的描述性統(tǒng)計來看，偏度值都大于正態(tài)分布的偏度值，收益率序列是有偏的，因此金融市場存在投機泡沫。并且，情緒因子的絕對值越大，收益率序列的偏度值偏離正態(tài)分布的程度越大，說明厚尾現(xiàn)象越明顯，投機泡沫將越大(見表2)。

表1 收益率序列的峰度

表2 收益率序列的偏度

表3 不同情緒因子的收益率序列自相關檢驗結(jié)果

羅伯特·希勒在他的《非理性繁榮》中，用反饋環(huán)理論來解釋股市的泡沫。在他看來，投資者的信心反饋在金融市場中發(fā)揮著重要的作用，股市泡沫正是在資產(chǎn)價格和投資者信心的不斷反饋中逐漸膨脹的。事實上，投資者的信心正是來源于投資者的情緒因素，基于情緒的反饋理論最基本的類型可以看做是：價格—情緒—價格，源于情緒推動的價格最終會造成金融市場的非理性繁榮。

(二)反向投資策略有效性檢驗

為檢驗反向投資策略的有效性，需要檢驗收益率序列是否存在“慣性”和“長期反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象。收益率存在“慣性”的現(xiàn)象是指，收益率序列在一個較短的時間內(nèi)，序列具有明顯的正相關性或者保持相同的變化趨勢的現(xiàn)象；收益率存在“長期反轉(zhuǎn)”的現(xiàn)象是指，收益率序列在一個較長的時間內(nèi)，序列將表現(xiàn)出明顯的負相關性或者變化趨勢發(fā)生方向性改變。因此，通過一階差分得到的收益率增量序列，可以有效地觀察增量序列是否出現(xiàn)連續(xù)為正或者連續(xù)為負的小幅變化，以此來判斷收益率序列是否存在“慣性”現(xiàn)象；也可以通過觀察增量序列是否出現(xiàn)正負的劇烈反轉(zhuǎn)，來判斷收益率序列是否存在“長期反轉(zhuǎn)”的現(xiàn)象。收益率序列的一階差分序列，如圖3所示。

為了便于觀察，截取了每100期為一個間隔的差分序列圖，從每100期為一個間隔的差分序列可以看出各個區(qū)間都存在較短的趨勢期，該趨勢期顯示了“慣性”現(xiàn)象。同時，各個區(qū)間也存在較長的趨勢期，收益率水平在長趨勢期發(fā)生劇烈的變化，顯示了“長期反轉(zhuǎn)”的現(xiàn)象，并且“長期反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象具有短期化的特征和反轉(zhuǎn)收益高的特征。

股市收益率存在“慣性”現(xiàn)象的原因有兩個方面：

一方面是由于投資者的情緒具有慣性特征，使得投資者的預期方式也呈現(xiàn)出相應的慣性特征。在模擬過程中，金融市場上存在的不同類型的投資者預期函數(shù)基本反映了金融市場的真實情況，同時也說明了只要存在投資者情緒，對預期的“慣性”就無法被消除，因此金融市場上的“慣性”現(xiàn)象也無法消除。而“長期反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象也可由投資者情緒的鐘擺特征來解釋，投資者情緒所表現(xiàn)的慣性特征不會一直持續(xù)，當情緒達到臨界點時，投資者情緒會發(fā)生反向運動，使得收益率出現(xiàn)“長期反轉(zhuǎn)”的現(xiàn)象?！伴L期反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象的反復出現(xiàn)體現(xiàn)了情緒的反復波動的特性，同時也說明了“逆向投資策略”在一定程度上的可行性。

另一方面，對于真實的金融市場來說，大多數(shù)的投資者都受情緒的控制，因此對于存在大量噪音交易者的市場來說，投資者的最優(yōu)策略是在整個市場情緒過于樂觀的時候，賣出被高估的風險資產(chǎn)，而在整個市場情緒過于悲觀的時候，買入被低估的風險資產(chǎn)。如果投資者的這種策略是長期的，那么股票收益率將會表現(xiàn)出長期反轉(zhuǎn)的現(xiàn)象，即采用反向投資策略可能會獲得額外的收益。

圖3 情緒因子隨機收益率序列的一階差分序列

五、結(jié)語

本文通過構(gòu)建具有異質(zhì)性情緒因子的投資者行為模型，建立投資者情緒與投資、決策以及股市波動之間的內(nèi)在聯(lián)系，著重考察投資者情緒變化對投資決策的影響。一方面，該模型突破了經(jīng)典假設的限制，增加了我們對投資者情緒引起的決策變化進而帶來股市波動的演變路徑和產(chǎn)生機理的認知。另一方面，通過對模型的模擬分析，檢驗了投資者情緒對股市非理性泡沫產(chǎn)生的影響以及實際中采用反向調(diào)控情緒投資策略的有效性。鑒于投資者情緒在股市波動中的重要性，提出以下3點建議：一是建立行為準則以規(guī)范機構(gòu)投資者和評級者的行為；二是對個人投資者進行必要的培訓，培育更多理性投資者；三是建立適應性監(jiān)管機制，從行政角度減少對投資者情緒的影響，避免股市大幅波動。

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(責任編輯 魏艷君)

The Analysis Between Investor Sentiment and Investment Decisions Based on the ABM Model

WANG Yihan1a, WANG Guocheng1b,2

(1.a.Institute of Finance and Banking,Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100028, China; b.Institute of Quantitative & Technical Economics, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100732, China; 2.Hebei University of Economics and Business, Shijiazhuang 050061, China)

ABM has opened up new ways of economic finance and management of complex decision-making research.This article constructs an ABM model to analyze the inherent mechanism between investor sentiment and investment decisions.Based on heterogeneous investor sentiment, an ABM model is established to find out how the investor sentiment can influence the investment decision and financial market volatility, and use MATLAB software to simulate the theoretical model. The result shows that there is inner link between investor sentiment and irrational bubble.Thus it concludes that the investment strategy of counter-regulation moods is effective.

investor sentiment; investment decision; ABM model

2017-03-14

國家自然科學基金項目“面向經(jīng)濟復雜性的行為建模與計算實驗及應用研究”(71471177)

王一涵(1983—)，女，吉林長春人，中國社會科學院金融研究所博士后，研究方向：金融風險、計算實驗、數(shù)量經(jīng)濟；王國成(1956—)，男，河南許昌人，河北經(jīng)貿(mào)大學特聘教授,中國社會科學院數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究所研究員，研究方向：博弈論、實驗經(jīng)濟學、數(shù)量經(jīng)濟。

王一涵，王國成.基于ABM模型的投資者情緒與投資決策分析[J].重慶理工大學學報(社會科學)，2017(6):27-35.

format：WANG Yihan, WANG Guocheng.The Analysis Between Investor Sentiment and Investment Decisions Based on the ABM Model[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2017(6):27-35.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2017.06.005

F064.1

A

1674-8425(2017)06-0027-09