Abstract
<jats:p>在宏观经济政策干预和市场不确定性的背景下，投资者情绪的变化已成为评估金融市场的主要指标。本研究利用中国大规模社交媒体数据，系统地追踪了A股市场投资者在宏观经济政策密集期的情绪轨迹。我们以新浪微博为主要数据源，收集了2024年9月至2025年1月关键政策窗口期内85,770条用户原创评论。通过趋势分析和情绪分析相结合的方法，并利用SnowNLP和潜在狄利克雷分布（LDA）主题模型，我们揭示了政策信号与市场情绪之间的动态关系。研究结果表明，政策公告显著重塑了投资者情绪的结构，政策发布后市场情绪立即出现乐观情绪，但随着政策影响的消化，乐观情绪逐渐趋于缓和或出现分歧。主题演化分析进一步表明，资本流动始终是市场关注的核心，而政策领导力、技术创新和外部冲击等主题在不同阶段的重要性则有所轮换。值得注意的是，政策信号在特定时期会对市场情绪产生放大作用，而持续的监管行动则会导致市场情绪结构日益复杂化和异质化。本研究通过动态捕捉不同时期投资者的情绪概念，表明政策干预可以暂时性地塑造公众的情绪认知框架。政策信息的透明度和有效性在稳定和规范经济市场方面发挥着重要作用。建议相关部门在制定相关政策时，应更多地考虑投资者情绪和关注点的变化，以达到优化市场经济的效果。</jats:p>
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Keywords
在宏观经济政策干预和市场不确定性的背景下投资者情绪的变化已成为评估金融市场的主要指标本研究利用中国大规模社交媒体数据系统地追踪了a股市场投资者在宏观经济政策密集期的情绪轨迹我们以新浪微博为主要数据源收集了2024年9月至2025年1月关键政策窗口期内85770条用户原创评论通过趋势分析和情绪分析相结合的方法并利用snownlp和潜在狄利克雷分布lda主题模型我们揭示了政策信号与市场情绪之间的动态关系研究结果表明政策公告显著重塑了投资者情绪的结构政策发布后市场情绪立即出现乐观情绪但随着政策影响的消化乐观情绪逐渐趋于缓和或出现分歧主题演化分析进一步表明资本流动始终是市场关注的核心而政策领导力技术创新和外部冲击等主题在不同阶段的重要性则有所轮换值得注意的是政策信号在特定时期会对市场情绪产生放大作用而持续的监管行动则会导致市场情绪结构日益复杂化和异质化本研究通过动态捕捉不同时期投资者的情绪概念表明政策干预可以暂时性地塑造公众的情绪认知框架政策信息的透明度和有效性在稳定和规范经济市场方面发挥着重要作用建议相关部门在制定相关政策时应更多地考虑投资者情绪和关注点的变化以达到优化市场经济的效果