我國機構投資者情緒對股價同步性影響分析

胡才泓+梅國平

內容摘要：本文在股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數和滬深300指數交易量3個單項情緒指標的基礎上，構建了測度中國機構投資者情緒的綜合指數，并研究了該綜合情緒指數對股價同步性的影響以及機構投資者持股在兩者關系中所起的作用。實證研究表明，機構投資者持股比例越高，股價同步性越低；機構投資者情緒與股價同步性之間存在非線性的“倒U型”關系；且兩者之間的正向關系隨著機構投資者持股比例的提高而減弱。這一結果說明機構投資者既有降低股價同步性的一面，同時又有提高股價同步性的另一面。

關鍵詞：機構投資者 投資者情緒 股價同步性

問題的提出

投資者情緒是行為金融學研究的熱點前沿，一直是行為金融學用來解釋各種市場異象的理論基石之一。投資者情緒是指投資者基于對資產未來現金流和投資風險的預期而形成的一種信念，但這一信念并不能完全反映當前已有的事實（Baker和Wurgler，2006）。投資者情緒研究的關鍵在于情緒的度量，當前有關投資者情緒度量的指標體系主要有三類：一類是通過問卷形式直接調查投資者對市場未來走勢的主觀看法，即為主觀指標；另一類通過整理分析資本市場中公開的交易數據，從側面客觀反映投資者的情緒變化，故稱為客觀指標；第三類則通過把多個單一主觀或客觀指標綜合在一起，稱之為綜合性指標。顯然，這種綜合性指標相比單一指標能更全面、更真實反映投資者情緒的變化，因此眾多學者逐漸轉向綜合性情緒指標的構建上來（易志高和茅寧，2009；宋澤芳和李元，2012）。

受限于機構投資者相關數據的可得性以及數據周期較長等原因，能夠間接表征機構投資者情緒的單一指標較少，而對機構投資者綜合性情緒指標的構建未見有文獻涉及，具體請參見文獻綜述（閆偉和楊春鵬，2011）。然而，綜合性情緒指標應該是今后情緒測量的主要發展方向之一。

股價同步性是指個股價格的變動與市場平均變動之間的關聯性。根據投資者主體的不同，投資者情緒可以分為市場整體情緒、機構投資者情緒和個人投資者情緒。許年行等（2011）在闡述股價同步性研究領域存在的問題時指出，“非理性行為學派”在分析投資者情緒對股價同步性影響時，并未區分投資者不同類型心理偏差及其對股價同步性所可能產生的不同影響。

針對上述問題，本文首先在股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數和滬深300指數交易量3個單項情緒指標的基礎上，構建了中國機構投資者情緒綜合指數（CIISI），從而豐富和深化了機構投資者情緒的研究。其次，在CIISI的基礎上，本文致力于研究機構投資者情緒對股價同步性的影響，從而一定程度上彌補了“非理性行為學派”在分析投資者情緒對股價同步性影響的不足。最后，本文在源指標選取的時間頻率上也作了有益的嘗試，即選取更高頻率的周數據構建綜合性情緒指標，對于中國這種波動性偏高的新興市場而言，或許更為合理。

機構投資者情緒指數構建

（一）情緒代理變量的選擇

1.股指期貨凈頭寸（NP）。Wang（2003）把期貨市場的投資者分為大投資者和小投資者，采用股指期貨凈頭寸（Net Position）周數據構造投資者情緒指標，采用的計算公式為：

（1）

其中NPit表示第i類投資者在第t周的凈頭寸。

在中國，因為50萬門檻的規定，使得九成以上的散戶無緣參與股指期貨，因此這個源指標能較好地反映中國機構投資者的情緒。中國金融期貨交易所每天只公布結算會員成交持倉排名的前20位持買單量和持賣單量數據，故本文取當月連續合約的該部分數據。

2.資金流入流出凈家數（NN）。Frazzini和Lamout（2008）基于資金流量構建情緒指標，認為投資者對某只股票的情緒越高，相應地就會把更多的資金配置于該股票，資金流入的多少正好是投資者情緒的體現。

本文借鑒其思想，采用滬、深股市機構投資者資金凈流入股票家數與資金凈流出股票家數的差值（Net Number）反映整體機構投資者的情緒，差值的正負代表方向，差值的多少反映機構投資者情緒的大小。

3.滬深300指數交易量（TV）。Malcolm 和Jeremy（2004）認為成交量（Trading Volume）不僅在一定程度上反映了市場的流動性，而且它還能反映投資者的參與程度。當投資者情緒高漲時，其股票投資的積極性也會很高，相應地交易量也會放大，因此可以認為成交量能間接地代表投資者的情緒。

滬深300指數成分股業績優良，大多為基金重倉股，樣本覆蓋了滬深市場六成左右的市值，具有良好的市場代表性，已經成為中國股指期貨的標的物，故本文選取滬深300指數成交量作為源指標。

式（1）實質上是對NP進行0-1標準化，同樣地為了消除NN和TV源指標單位差異的影響，在主成分分析之前也要做0-1標準化處理。表1列示了股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數和滬深300指數交易量的相關性。從實證結果來看，股指期貨凈頭寸和滬深300指數交易量之間存在較強的相關性，而資金流入流出凈家數與其余兩個變量之間相關性不顯著。

（二）情緒指數的構造

Baker 和Wurgler（2006）認為IPO首日收益率的高低會引發IPO數量的增減，IPO首日收益率要先于IPO數量反映投資者的情緒。因此，必須考慮各源指標在時間上的“提前”與“滯后”關系。

考慮所有情緒代理變量的即期和滯后一期（共6項）的所有指標：NNt，NNt-1 ，NPt，NPt-1，TVt，TVt-1，首先進行第一次主成分分析，采用第一、二、三主成分按貢獻率加權平均（前三個成分累計貢獻率達到78.956%），從而構造一個包含6個變量的機構投資者情緒指數，結果見式（2）。

CIISI=0.144NNt+0.379NPt+ 0.243TVt+0.244NNt-1+0.392NPt-1+ 0.146TVt-1 （2）endprint

然后將得到的CIISI與6個代理變量做相關性分析，從表2中得到相關系數較高的有：TVt，NNt-1和NPt-1，于是再選取這3個變量作為構建精簡的機構投資者情緒的源指標（CIISI1）。

CIISI1計算方式與CIISI相同，采用2個主成分加權平均計算各變量系數（第1至第2主成分累計貢獻率達到78.827%），最后得到的CIISI1方程式見式（3）。

CIISI1=0.481NNt-1+0.293NPt-1+ 0.309TVt （3）

（三）情緒指數的確定

經相關性檢驗發現，由6個變量構成的CIISI與由3個變量構成的CIISI1之間的相關性為80.10%（雙尾，1%水平顯著），說明刪去3個變量對CIISI的影響較大。為了確定最終的情緒指標，進一步與大盤指數做Pearson相關性檢驗。

從表3可知，CIISI與上證綜指、深圳綜指和滬深300指數的相關性比CIISI1都要大很多。易志高和茅寧（2009）用封閉式基金折價、IPO數量等6個指標構建的市場整體投資者情緒指標（CICSI）與上證綜指及深圳綜指的相關系數分別為0.80和0.82，而宋澤芳和李元（2012）用封閉式基金折價、月度IPO數量等5個指標構建的市場整體投資者情緒指標與滬深300指數的相關系數為0.893。機構投資者一般是職業的、大型的專業投資機構，相對個人投資者而言，機構投資者擁有的資金量大、實力雄厚，對證券市場的影響也更大。正常情況下，由于還存在大量的個人投資者，機構投資者情緒指標與大盤指數的相關性應該比市場整體情緒指標與大盤指數的相關性要小，同時又要對大盤指數有足夠大的影響力，因此本文確定CIISI為機構投資者的最終情緒指標（假定宏觀經濟因素的影響在當季內是恒定不變的），并保留CIISI1以替換CIISI作穩健性檢驗。

研究設計

（一）數據來源

本文選取中國股指期貨上市以后，2010年4月16日-2012年3月30日之間的滬深股市數據。為了保持數據的連續性，剔除了2010年1月1日之后上市以及數據缺失的個股（不包括金融、社會服務、綜合類行業，也不包括創業板和st股票），數據處理后最終所有變量以周為時間周期，共涉及股票804只。NP數據來自中國金融期貨交易所，其它數據均來自Wind資訊數據庫，采用EXCEL和EVIEWS 6.0統計軟件。

（二）股價同步性計量

對于股價同步性的衡量，本文借鑒Durnev等（2003），運用模型（4）來估計個股的R2，并運用等式（5）對R2進行對數化使之呈正態分布，最后得到的指標Syn即為股價同步性的衡量指標。

ri，t=αi+βi，1rm，t+βi，2rI，t+εi，t （4）

（5）

其中，ri，t為第t日的個股收益率；rm，t為第t日的市場收益率；rI，t為第t日的以公司流通市值加權平均計算的行業收益率，行業分類參照中國證監會公布的分類標準；R2i為模型（4）的擬合優度，以季度作為回歸時間窗口。

（三）實證模型與變量說明

Barberis 等（2005）發現投資者情緒和市場摩擦會影響股價同步性。為了考察機構投資者情緒對股價同步性的影響，本文建立下述面板混合回歸模型：

（6）

其中，各變量的含義見下文，εi，t表示隨機擾動項。

Age為公司上市年齡，取公司首次公開發行距離研究窗口的間隔年份并加入了自然對數。BM為賬面市值比，取公司當季末凈資產與總市值的比值，以衡量公司的成長性。First和Other分別表示第一大股東持股比例、其它9大股東持股比例，股權結構是公司治理的基礎，因而會影響投資者的投資行為，進而影響股價波動的同步性。Ihold為機構持股比例合計，來源于Wind資訊數據庫。交叉項1（CIISI*CIISI），即機構投資者情緒的平方項，在模型中加入該變量主要是為了考察機構投資者情緒與股價同步性之間是否存在顯著的非線性關系。交叉項2（Ihold*CIISI），即機構投資者持股比例與機構投資者情緒的乘積項，表示機構投資者持股比例對股價同步性與機構投資者情緒之間關系的額外作用。Nature表示最終控制人性質，為虛擬變量。如果公司最終控制人為國有時，Nature=0，否則Nature=1。Orr為營業收入同比增長，以反映公司的業績擴展能力。Size為公司規模，取個股的周末流通總市值的自然對數。Tvr為個股的周換手率，其值等于成交股數與流通股本的比值。模型中還加入了當季收益率的偏度（Skew）和標準差（Stdev），用來控制Syn中可能存在的噪音影響。此外，本文還控制了年度和行業因素影響的變量：年度虛擬變量Year（2010；2011；2012）與行業虛擬變量Industry（按照中國證監會對行業的分類，剔除了金融、社會服務和綜合類的其他10類行業）。為避免多重共線性，實際操作時，模型中只設定2個年度虛擬變量和9個行業虛擬變量。

實證結果

為了防止出現偽回歸，利用Eviews6.0軟件常見的LLC、IPS、ADF和PP四種方法同時檢驗時間序列的平穩性，結果顯示所有變量都是平穩的。用最小二乘法對式（6）回歸，結果見表4。

從表4可知，機構投資者情緒指標CIISI的系數在各回歸結果中均顯著為正，這表明股價同步性與機構投資者情緒之間存在顯著的正向關系，隨著機構投資者情緒的提高，股價同步性也逐步提高。加入CIISI的平方項后，CIISI的系數仍然顯著為正，而其平方項則顯著為負，當加入不同的控制變量后，結果仍然一致。這說明機構投資者情緒與股價同步性之間存在一個 “倒U型”二次曲線的非線性關系，即存在一個極值點，當股價同步性位于那一點時，機構投資者情緒對股價同步性的影響達到最高，而隨著機構投資者情緒的提高或降低，股價同步性也逐漸下降。endprint

模型（4）和模型（5）中機構投資者持股比例（Ihold）的回歸系數顯著為負，這表明機構投資者持股比例越高，股價同步性越低，這與當前的大多數研究結果是一致的（尹雷，2010；游家興和汪立琴，2012）。模型（5）中交叉項Ihold*CIISI的回歸系數顯著為負，表明機構投資者情緒與股價同步性的正向關系隨著機構投資者持股比例的提高而減弱。

從表4的回歸結果也可以看到，First和Other的參數估計值均顯著為負，這與李增泉（2005）的結論沒有分歧；Log（Age）的參數估計值均為負，且在1%水平上顯著，表明公司上市年齡（Age）越長，披露的信息相對更多，因而股價的信息含量也越高；BM的參數估計值均1%水平顯著為正，表明公司的賬面市值比越高，股價同步性越高；Nature的參數估計值均顯著為負，說明國有產權控制的上市公司股價同步性較高，這與李增泉（2005）的結論也是一致的；Size的回歸系數顯著為正，說明公司規模越大股價同步性越高；Tvr的參數估計值均1%水平顯著為負，說明換手率越高，股價反映的公司特征信息量也越多，相應的股價同步性也越低；Orr的回歸系數顯著為負，但影響很小。

本文以精簡的機構投資者情緒指標CIISI1替代CIISI重新作回歸分析，發現其結果與表4是一致的。

結論

本文的主要貢獻為，在股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數和滬深300指數交易量3個單項情緒指標的基礎上，構建了能較好地測度中國機構投資者情緒的綜合指數，研究了該綜合情緒指數對股價同步性的影響，以及機構投資者持股在兩者關系中所起的作用。實證結果表明，機構投資者持股比例越高，股價同步性越低，表明機構投資者的持股增加了股價中的公司特質信息含量；機構投資者情緒與股價同步性之間存在一種非線性的“倒U型”關系；且兩者之間的正向關系隨著機構投資者持股比例的提高而減弱。

由于股價同步性既受“信息效率”的影響，也受“非理性情緒”的影響，因而證券監管部門一方面應建立完善的上市公司信息披露制度，強化上市公司信息披露，以使股價反映更多公司特質信息；另一方面，在大力發展機構投資者隊伍的同時，應注意培育不同投資風格和投資理念的機構投資者，引導機構投資者進行價值投資、理性投資，以減輕“非理性情緒”可能引發的股價同步性現象。

參考文獻：

1.Barberis，N.， Shleifer A.， Wurgler J. “Comovement”[J].Journal of Financial Economics，2005（75）

2.Baker，M.， Wurgler，J.“Investor Sentiment and the Cross-Section of Stock Returns”[J]. Journal of Fiance，2006（61）

3.Durnev A， Morck R， Yeung B， Zarowin P. Does Greater Firm-specific ReturnVariation Mean More or Less Informed Stock Pricing？[J]. Journal of Accounting Research， 2003（41）

4.Frazzini A.， Lamout O.A. Dumb Money ： Mutual Fund Flows and the Cross-section of Stock Returns[J]. Journal of Financial Economics，2008，88（2）

5.Malcolm B， Jeremy C S. Market Liquidity as a sentiment indicator[J]. Journal of Financial Market， 2004，7（3）

6.Wang C. Investor sentiment ： market timing and future returns[J]. Applied Financial Economics， 2003（12）

7.李增泉.所有權結構與股票價格的同步性—來自中國股票市場的數據[J].中國會記與財務研究，2005（3）

8.宋澤芳，李元.投資者情緒與股票特征關系[J].系統工程理論與實踐，2012（1）

9.許年行，洪濤，徐信忠，吳世農.信息傳遞模式、投資者心理偏差與股價“同漲同跌”現象[J].經濟研究，2011（4）

10.易志高，茅寧.中國股市投資者情緒測量研究：CICSI的構建[J].金融研究，2009（11）

11.閆偉，楊春鵬.金融市場中投資者情緒研究進展[J].華南理工大學學報（社會科學版），2011（3）

12.尹雷.機構投資者持股與股價同步性分析[J].證券市場導報，2010（3）

13.游家興，汪立琴.機構投資者、公司特質信息與股價波動同步性—基于R2的研究視角[J].南方經濟，2012（11）endprint

模型（4）和模型（5）中機構投資者持股比例（Ihold）的回歸系數顯著為負，這表明機構投資者持股比例越高，股價同步性越低，這與當前的大多數研究結果是一致的（尹雷，2010；游家興和汪立琴，2012）。模型（5）中交叉項Ihold*CIISI的回歸系數顯著為負，表明機構投資者情緒與股價同步性的正向關系隨著機構投資者持股比例的提高而減弱。

從表4的回歸結果也可以看到，First和Other的參數估計值均顯著為負，這與李增泉（2005）的結論沒有分歧；Log（Age）的參數估計值均為負，且在1%水平上顯著，表明公司上市年齡（Age）越長，披露的信息相對更多，因而股價的信息含量也越高；BM的參數估計值均1%水平顯著為正，表明公司的賬面市值比越高，股價同步性越高；Nature的參數估計值均顯著為負，說明國有產權控制的上市公司股價同步性較高，這與李增泉（2005）的結論也是一致的；Size的回歸系數顯著為正，說明公司規模越大股價同步性越高；Tvr的參數估計值均1%水平顯著為負，說明換手率越高，股價反映的公司特征信息量也越多，相應的股價同步性也越低；Orr的回歸系數顯著為負，但影響很小。

本文以精簡的機構投資者情緒指標CIISI1替代CIISI重新作回歸分析，發現其結果與表4是一致的。

結論

本文的主要貢獻為，在股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數和滬深300指數交易量3個單項情緒指標的基礎上，構建了能較好地測度中國機構投資者情緒的綜合指數，研究了該綜合情緒指數對股價同步性的影響，以及機構投資者持股在兩者關系中所起的作用。實證結果表明，機構投資者持股比例越高，股價同步性越低，表明機構投資者的持股增加了股價中的公司特質信息含量；機構投資者情緒與股價同步性之間存在一種非線性的“倒U型”關系；且兩者之間的正向關系隨著機構投資者持股比例的提高而減弱。

由于股價同步性既受“信息效率”的影響，也受“非理性情緒”的影響，因而證券監管部門一方面應建立完善的上市公司信息披露制度，強化上市公司信息披露，以使股價反映更多公司特質信息；另一方面，在大力發展機構投資者隊伍的同時，應注意培育不同投資風格和投資理念的機構投資者，引導機構投資者進行價值投資、理性投資，以減輕“非理性情緒”可能引發的股價同步性現象。

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11.閆偉，楊春鵬.金融市場中投資者情緒研究進展[J].華南理工大學學報（社會科學版），2011（3）

12.尹雷.機構投資者持股與股價同步性分析[J].證券市場導報，2010（3）

13.游家興，汪立琴.機構投資者、公司特質信息與股價波動同步性—基于R2的研究視角[J].南方經濟，2012（11）endprint

模型（4）和模型（5）中機構投資者持股比例（Ihold）的回歸系數顯著為負，這表明機構投資者持股比例越高，股價同步性越低，這與當前的大多數研究結果是一致的（尹雷，2010；游家興和汪立琴，2012）。模型（5）中交叉項Ihold*CIISI的回歸系數顯著為負，表明機構投資者情緒與股價同步性的正向關系隨著機構投資者持股比例的提高而減弱。

從表4的回歸結果也可以看到，First和Other的參數估計值均顯著為負，這與李增泉（2005）的結論沒有分歧；Log（Age）的參數估計值均為負，且在1%水平上顯著，表明公司上市年齡（Age）越長，披露的信息相對更多，因而股價的信息含量也越高；BM的參數估計值均1%水平顯著為正，表明公司的賬面市值比越高，股價同步性越高；Nature的參數估計值均顯著為負，說明國有產權控制的上市公司股價同步性較高，這與李增泉（2005）的結論也是一致的；Size的回歸系數顯著為正，說明公司規模越大股價同步性越高；Tvr的參數估計值均1%水平顯著為負，說明換手率越高，股價反映的公司特征信息量也越多，相應的股價同步性也越低；Orr的回歸系數顯著為負，但影響很小。

本文以精簡的機構投資者情緒指標CIISI1替代CIISI重新作回歸分析，發現其結果與表4是一致的。

結論

本文的主要貢獻為，在股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數和滬深300指數交易量3個單項情緒指標的基礎上，構建了能較好地測度中國機構投資者情緒的綜合指數，研究了該綜合情緒指數對股價同步性的影響，以及機構投資者持股在兩者關系中所起的作用。實證結果表明，機構投資者持股比例越高，股價同步性越低，表明機構投資者的持股增加了股價中的公司特質信息含量；機構投資者情緒與股價同步性之間存在一種非線性的“倒U型”關系；且兩者之間的正向關系隨著機構投資者持股比例的提高而減弱。

由于股價同步性既受“信息效率”的影響，也受“非理性情緒”的影響，因而證券監管部門一方面應建立完善的上市公司信息披露制度，強化上市公司信息披露，以使股價反映更多公司特質信息；另一方面，在大力發展機構投資者隊伍的同時，應注意培育不同投資風格和投資理念的機構投資者，引導機構投資者進行價值投資、理性投資，以減輕“非理性情緒”可能引發的股價同步性現象。

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12.尹雷.機構投資者持股與股價同步性分析[J].證券市場導報，2010（3）

13.游家興，汪立琴.機構投資者、公司特質信息與股價波動同步性—基于R2的研究視角[J].南方經濟，2012（11）endprint