社交平台如何影响投资决策？
盈利股票分享驱动跟风交易
港中大（深圳）经管学院隋鹏飞教授的合著研究在金融学领域顶刊《Review of Finance》上发表
<!–article_adlist[ ]article_adlist–>在投资社交平台中，我们常常看到投资者分享其持仓和交易。这是否会系统性地影响市场信息传播与其他投资者的行为？
香港中文大学（深圳）经管学院隋鹏飞教授和佛罗里达大学王宝链教授的合著论文Social Transmission Bias: Evidence
研究发现，投资者在社交互动过程中存在明显的“自我增强的传播偏差”：他们更倾向于讨论自己投资组合中近期表现较好的股票。这种有选择性的信息发布，会显著增加其追随者购买该股票的概率，从而形成一种跟风效应。
近期，该研究在金融学领域顶刊《Review of Finance》上正式发表。
<!–article_adlist[ ]article_adlist–>作者简介
隋鹏飞
香港中文大学（深圳）经管学院
副教授
研究领域
资产定价、行为金融学
本文合著者
王宝链
佛罗里达大学
<!–article_adlist[ ]article_adlist–>研究简介
研究背景
本研究深入探究了社交网络如何影响投资者的交易行为，并重点关注其中的“自我增强的传播偏差”。传统研究在识别社交互动的因果效应时，常面临反身性等内生性问题。而在线社交交易平台能够提供直接的社交链接、通信内容和交易记录，为克服上述难题提供了可能。本论文旨在探讨信息如何沿社交网络传播，以及这种传播对投资者交易和绩效的影响，从而为理解社交媒体在金融市场中的作用提供新思路。
研究内容
研究的主要发现包括：投资者更倾向于发布其投资组合中表现较好的股票信息；追随者更可能购买被讨论的股票，且这一效应与帖子的可信度相关，例如当发布者近期投资组合表现良好或使用iOS设备时，影响更为显著。此外，传播偏差在波动性较高或近期回报较好的股票中更为明显。研究还通过自然实验和网络方向反转测试提供了因果证据，支持了社交网络效应的存在。
研究模型
在模型与方法上，研究采用线性概率模型检验持有期回报与发布概率的关系，并构建模型分析帖子对追随者后续购买行为的影响。关键模型包括控制投资者、日期和股票固定效应的回归方程，以及利用平台暂停发布功能作为外生冲击的双重差分分析。稳健性检验涉及不同时间窗口、网络快照和样本截断处理，以确保结果的可靠性。异质性分析进一步考察了帖子特征、股票特征和投资者影响力对传播效果的调节作用。
研究结论
研究表明，自我增强的传播偏差在投资者社交网络中显著存在，且受股票特性（如波动性、近期回报）和发布者特征的影响。这种偏差可能导致投资者更倾向于购买近期表现好或高风险股票，从而传播追涨和高风险策略。研究强调了社交网络中影响力节点的作用，并指出追随者的后续购买并未带来超额收益，支持了注意力驱动的解释。这些发现对理解社交媒体在金融市场中的信息传播和投资者行为具有重要启示。
研究意义
该研究对理解社交媒体如何塑造投资者行为、推动高风险和高外推策略的传播具有重要理论价值，也为监管者应对信息偏差带来的市场风险、平台优化信息传播机制提供了实证依据，深化了“社交金融”领域中对信息不对称与行为偏差互动机制的认识。
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