我國投資者情緒指數的構建

靖榮華，賀曉玲

（1、東南大學經濟管理學院，江蘇南京210000 2、安徽財經大學金融學院，安徽蚌埠233000）

我國投資者情緒指數的構建

靖榮華1，賀曉玲2

（1、東南大學經濟管理學院，江蘇南京210000 2、安徽財經大學金融學院，安徽蚌埠233000）

投資者情緒作為行為金融學的支柱之一，一直是金融領域方面研究的熱點，本文將投資者情緒作為研究對象，研究分析投資者情緒指數的構建并驗證其有效性。選取了2001年6月—2015年6月我國滬深兩市封閉式基金折價率（CEFD）、市場整體換手率（TURN）、消費者信心指數（CCI）以及IPO首日溢價率（RIPO）這四個變量的月度指標衡量月度投資者情緒指數，并剔除各個指標中存在的宏觀經濟因素，基于擴展卡爾曼濾波方法來構建月度投資者情緒指數。通過一致性和優越性分析表明所編制的月度投資者情緒指數與月度滬深300指數具有較高的正向相關關系，并且相關程度優于基于主成分分析方法而構建的情緒指數；通過Granger因果檢驗得出基于擴展卡爾曼濾波方法構建的月度投資者情緒指數與月度滬深300指數具有雙向的格蘭杰因果關系，這說明在我國，投資者情緒與股票市場指數之間存在著相互作用，在牛市時可能產生價格泡沫，在熊市時可能產生助跌現象。

投資者情緒指數；擴展卡爾曼濾波；滬深300指數

一、引言

自20世紀以來，金融市場上出現了越來越多的用傳統金融理論無法解釋的異常現象，例如“封閉式基金折價之謎”、“過度反應”等。為了解釋金融市場上出現的一系列異象，眾學者們推翻傳統金融學的理論基礎，開始從行為學的角度來解釋研究，逐漸形成了以投資者行為作為研究視角的行為金融學。投資者情緒作為行為金融學的支柱之一，其理論迅速得到了廣泛的研究以及發展，成為行為金融學的研究熱點。投資者情緒是指投資者在對未來行情預期時產生的系統性偏差（stein，1996）[1]。由于投資者的持倉、心理、學歷、地位以及資產等各方面的不同，對未來行情會產生不同的預期，從而影響到投資決策，進而會對股票市場產生一定的影響。這個過程就是投資者情緒的影響過程。Datst（2003）研究表明，在股市劇烈波動時期，投資者情緒對股票價格的影響程度遠遠超過該公司基本面信息對股票價格的影響[2]。

從去年的6月到今年的6月初，我國股市經歷了將近一年的牛市，各個板塊一路飄紅，上證指數更是沖破了5000點，大多數股票的價格均過度瘋漲，眾多“僵尸”賬戶重新活躍，股票交易量、新增開戶數持續增加，截至2015年6月，滬深兩市的單日成交量已經較2014年年末增長了近一倍，新增開戶數從去年6月的2.2億戶增加到3.0億戶，增加了近36.4%。然而從今年6月以后股市開始出現連續的大幅度下跌，一直跌破3000點。在我國股市這樣巨幅瘋漲和暴跌中，投資者情緒等非理性因素具有推波助瀾的作用。投資者情緒的不斷高漲使股市產生了泡沫，當投資者情緒到達某一膨脹點時，泡沫破裂，股市開始下跌，然而由于投資者情緒的不斷低迷導致了股市暴跌。

因此，本文將投資者情緒作為研究對象，構建投資者情緒指數以及分析所構建的投資者情緒指數與股票指數之間的相互關系，既有助于投資者更好地理解股市的波動規律，做出相應的投資決策，也有助于金融機構對金融行業的監管。

二、文獻回顧與述評

1、文獻回顧

（1）主觀指標。其是投資者對于未來股票收益的心理預期以及對于未來股市行情的主觀看法，一般的調查方式為問卷調查。包括國外的投資者智能指數（Brown&Cliff，2004；Lee&Jiang，2002）[4][5]、分析師情緒指數（Black，1973；Womack，1996；Fisher&Statman，2000）[3][6][7]、個體投資者協會指數（Fisher&Statman，2000；Brown&Cliff，2005）[3][4]、等，國內的“央視看盤”指數（王美今，2004）[8]、好淡指數（程昆，2005）[9]、消費者信心指數（Fisher&Statman，2003；薛斐，2005；王博，2014）[10][11][12]、投資者信心指數（Qiu&Welch，2006；Lemmon &Portniaguina，2006）[13][14]等。

（2）客觀指標。其從側面客觀地反映了投資者真實的投資決策行為，通過金融市場的交易數據來反映，包括封閉式基金折價率（Zweig，1973；Lee，1991；Baker&Wurgler，2006；張雅慧，2012；王博，2014）[12][15][16][17][18]、換手率（Baker&Wurgler，2004；王博，2014；馬若微和張娜，2015）[19][12][2 0]、IPO發行量及首日收益（Stigler，1964；Ritter，1991；Derrien，2005）[21][22][23]、交易量（Stein，1996；Brown&Cliff，2004）[1][24]、共同基金凈贖回（Neal &Wheatley，1998；Brown&Cliff，2004）[25][24]、零股買賣比例（Barber，1999）[26]、以及新增開戶數（伍燕然，2007；何平，2014）[27][28]等。

（3）復合指標。其通過綜合多個主觀或者客觀指標來度量投資者情緒，綜合各個指標的方法一般為主成分分析法。最為經典的投資者情緒復合指標是BW指數，由國外學者Baker&Wurgler（2006）[17]所構建，其選取6個基礎單一指標（股利收益、交易量、封閉式基金折價率、IPO首日收益率以及IPO數量、股票發行與證券發行）基于主成分分析法構建了BW指數。由于BW指數存在區域性，因此Baker&Wurgler（2009）[29]之后運用歐美（美國、德國、法國等）6個國家的數據，構建了具有國際性的投資者情緒復合指標。國內學者王博（2014）[12]在研究投資者情緒與資產定價關系時，基于主成分分析法構建了投資者情緒指數，構建指標時選取了4個單項指標（消費者信心指數、封閉式基金折價率、換手率以及IPO收益率）；馬若微和張娜（2015）[20]基于上證A股2013 年1月1 到2014年6月1日間面板數據，用總市值加權的換手率、新增開戶數、IPO數量以及IPO首日收益率的月度指標來衡量投資者情緒，然后剔除宏觀經濟因素（宏觀經濟景氣一致性指數以及消費價格指數）的影響，并進行了一致性和優越性分析。

2、述評

通過對以上文獻的分類整理，可以發現運用復合指標更能全面地衡量投資者情緒，然而國內外學者在構建投資者情緒復合指標時所選取基礎單一指標不盡相同，從主客觀角度來看，有的僅僅包含客觀指標，遺漏了主觀指標，忽視了主觀指標的重要性；從投資者類型來看，雖然幾乎所有的復合指標都包含了衡量總體市場情緒的單一指標（消費者信心指數、換手率、A股開戶增加值等），仍然不是忽略了衡量個體投資者情緒的單一指標（消費者信心指數等），就是遺漏了衡量機構投資者情緒的單一指標（封閉式基金折價率等）。因此，本文在選取構建投資者情緒指數的基礎指標時，為了更好地體現中國股票市場投資者情緒的變化，避免上述情況的出現，選取封閉式基金折價率（CEFD）、換手率（TURN）、消費者信心指數（CCI）以及IPO首日溢價率（RIPO）作為基礎變量來構建投資者情緒指數，既包含了主觀指標（消費者信心指數），也包含了客觀指標（封閉式基金折價率、換手率、IPO首日溢價率）；既反映總體市場情緒（消費者信心指數、換手率）和個體投資者情緒（消費者信心指數），也反映了機構投資者情緒（封閉式基金折價率）。

另外，在投資者情緒指數的構建方法上，以往的學者所采用的幾乎都是主成分分析法（遲麗旭，2012；王博，2014；馬若微，2015等）[30][12][20]。但是利用主成分分析法構建的投資者情緒包含了所有的市場噪音（包括不能反映投資者情緒的噪音），因此本文提出使用擴展卡爾曼濾波方法構建投資者情緒指數，可以過濾掉不能反映投資者情緒的市場噪音，得到更為真實、準確的投資者情緒狀態指數。

三、數據來源與數據處理

1、數據來源

在文獻的述評中，指出選用封閉式基金折價率（CEFD）、換手率（TURN）、消費者信心指數（CCI）以及IPO首日溢價率（RIPO）作為基礎指標來構建投資者情緒指數。由于我國金融起步較晚，發展也較為緩慢，為了使研究具有時效性以及科學性，本文研究最近15年滬深兩市的投資者情緒指數，再加上滬深兩市消費者信心指數以及IPO首日溢價率相關數據只有更新到2015年6月的數據，因此選取的樣本區間為滬深兩市2001年6月—2015年6月間的月度數據。然而投資者情緒在作出投資決策時，同時還會受到宏觀經濟的影響，會隨著其狀態的波動而發生變化（Kumar，2006；Baker&Wurgler，2006）[31][1 7]。因此在構建投資者情緒指數之前，必須剔除四個基礎指標中宏觀經濟方面的影響，參照王博（2014）的方法，選取的月度宏觀經濟變量為：宏觀經濟景氣一致指數、居民消費價格指數、工業品出廠價格指數，選用2001年6月—2015年6月的月度數據，均以2001年1月為基期，對數據進行了調整，并在此基礎上進行了對數處理，以去除經濟變量之間的趨勢性。本文使用的數據均來自Wind數據庫，所使用的操作軟件為EVIEWS8.0。

表1為所選取的4個基礎變量以及3個宏觀經濟變量的描述性統計的結果。從表中可以看出，宏觀經濟變量（一致性指數、CPI、PPI）的標準差不大，波動較小，表明樣本時間期間，我國宏觀經濟是穩定發展的；IPO首日溢價率（RIPO）的標準差很小，在樣本區間內波動小，RIPO的均值為0.6440，也較小，這說明雖然我國普遍存在著IPO首日超額收益的現象，但是平均來說卻并不是很高；消費者信心指數（CCI）是波動最大的數據，這說明投資者的情緒在樣本時間內并不穩定，而是大幅度波動的。

表2為四個基礎變量之間相關性結果。其中可以看出，所選取的4個基礎變量之間具有較好的相關性，說明這些變量指標包含相關的信息，因此有必要提取出各個基礎變量的共同特征。因此采用主成分分析法和擴展卡爾曼濾波方法來構建投資者情緒指數。

2、數據處理

在構建投資者情緒之前，要先剔除各個指標中宏觀經濟因素的影響，因為投資者情緒會隨著宏觀經濟因素的變化而變化（Kumar，2006，[31]；Baker&Wurgler，2006，[17]），為了得到真實的投資者情緒指數，必須先剔除宏觀經濟因素的影響。參照王博（2014）[12]的做法，選取反映宏觀經濟因素的指標：宏觀經濟景氣一致指數、居民消費價格指數、工業品出廠價格指數。分別將4個基礎變量作為因變量與宏觀經濟因素指標進行回歸，再將4次回歸所得到的4個殘差作為新的基礎變量來構建投資者情緒指數。

表1 基礎變量以及宏觀經濟變量的描述性統計

表2 基礎變量之間相關性分析

圖1 2002—2015年月度sentiment2指數與月度滬深300指數均值散點圖

圖2 2002—2015年月度sentiment2指數與月度滬深300指數均值趨勢圖

四、投資者情緒指數的構建以及分析

本文與以往學者所使用的構建方法（主成分分析法）不同，使用擴展卡爾曼濾波方法構建投資者情緒指數，可以過濾掉主成分分析法中不能反映投資者情緒的市場噪音，得到更為真實、準確的投資者情緒指數。目前，國外相關學者Brown&Cliff（2004）[24]證明了擴展卡爾曼濾波方法在度量投資者情緒指數方面的優越性。具體方法參照Brown&Cliff（2004）[24]。為了更好地構建投資者情緒指數，先將剔除宏觀經濟因素影響后的數據進行標準化。

本文選取滬深300月度指數來作為滬深兩個股票市場的替代研究指數。這是因為：滬深300指數能夠較好地反映我國A股市場的整體表現，其所包含的股票市值約占A股股票市值的70%，具有較好的市場投資代表性及投資價值。

1、一致性分析

為了考察基于擴展卡爾曼濾波所構建的投資者情緒指數是否能夠有效地反映出滬深300市場指數，利用月度投資者情緒指數和月度滬深300指數均值的散點圖以及趨勢圖進行分析。圖1為基于擴展卡爾曼濾波所構建的月度投資者情緒指數（sentiment2）與月度滬深300指數均值的散點圖，圖2為其趨勢圖。

從圖1中可以明顯看出，sentiment2指數與滬深300指數具有較強的正向相關關系，其線性關系的擬合優度高達0.7645。進一步分析圖2，可以明顯地看出sentiment2指數的變化幅度比滬深300指數的變化幅度要小（sentiment2指數在2007年10月的峰值低于滬深300指數，而在2009年1月左右的底部值高于滬深300指數），但這兩者的變化趨勢是幾乎相同的，這表明，sentiment2指數可以反映滬深300股票市場的情緒變化。此外，通過進一步觀察發現sentiment2指數的變化在一定程度上是先于滬深300指數變化的，例如在2004年2月、2002年6月、2007年10月以及2009年8月等幾處均體現出sentiment2指數在滬深300指數之前達到峰值，情緒變化先于指數變化。

2、優越性分析

為了考察基于擴展卡爾曼濾波方法所構建的投資者情緒指數（sentiment2）是否優于主成分分析法構建的投資者情緒指數（sentiment1），做出sentiment1與滬深300指數的散點圖，與sentiment2與滬深300指數的散點圖進行對比分析。

（1）投資者情緒指數（sentiment1）的構建。在進行主成分分析之前，先將四個新基礎變量（RCEFD、RTURN、RCCI及RRIPO）的數據進行標準化，將標準化后的數據進行主成分分析。分析結果如表3所示，從中可以看出，前兩個主成分的累計方差解釋率為89.52%，超過85%，因此選用第一主成分和第二主成分。第一、第二主成分的模型為方程（1）和方程（2）。

表3 主成分分析結果

主成分分析法所構建的投資者情緒指數（sentiment1），參考馬若微和張娜（2015）[20]的做法，為了得到單一的月度投資者情緒指數（sentiment1），將兩個主成分進行加權平均，權重是各自主成分特征值占兩個特征值之和的百分比。利用模型（1）、模型（2）以及表3結果構建sentimnt1，結果見模型（3）。

（2）sentiment1與滬深300指數。圖3為基于主成分分析法構建的投資者情緒指數（sentiment1）與滬深300指數月度均值的散點圖。從中可以粗略地看出，sentiment1指數與滬深300指數月度均值之間存在著較高的正向相關關系，線性關系的擬合優度為0.5836，但是其相關程度仍然弱于sentiment2與滬深300指數月度均值的相關程度，這表明基于擴展卡爾曼濾波方法構建的投資者情緒指數（sentiment2）優于基于主成分分析法構建的投資者情緒指數（sentiment1），能夠更好地反映出滬深300股票市場的變化。

圖3 2002—2015年月度sentiment1指數與滬深300指數散點圖

五、投資者情緒指數與股票市場的互動關系

為了檢驗投資者情緒指數（sentiment2）與滬深300指數之間是否存在著穩定的相互關系，本文使用Granger因果檢驗方法進行驗證。首先對投資者情緒指數（sentiment2）與滬深300指數的兩個時間序列進行單位根檢驗，結果表明，sentiment2序列與滬深300指數序列皆為穩定序列。再進行Granger檢驗，在5%的置信水平上，sentiment2與滬深300股票指數互為格蘭杰原因，也就是說情緒會影響指數，而指數的變化又會進一步對投資者情緒造成影響。這說明在我國，投資者情緒與股票市場指數之間存在著相互作用，在牛市時可能產生價格泡沫，在熊市時可能產生助跌現象。

六、結語

從以上分析中可以得出以下三點結論：第一，基于擴展卡爾曼濾波方法所構建的投資者情緒指數能夠較好地反映出滬深300股票市場的情緒變化；第二，基于擴展卡爾曼濾波方法所構建的投資者情緒指數（sentiment2）優于基于主成分分析法所構建的投資者情緒指數（sentiment1）；第三，通過Granger因果檢驗得出基于擴展卡爾曼濾波方法構建的月度投資者情緒指數與月度滬深300指數具有雙向的格蘭杰因果關系，這說明在我國，投資者情緒與股票市場指數之間存在著相互作用關系。

本文所編制的投資者情緒指數優于基于主成分分析法所構建的投資者情緒指數，因此可以以此研究為基礎，將所構建的投資者情緒指數引入到資本資產定價模型當中，通過考察引入后模型的有效性是否提高，來衡量引入投資者情緒指數的合理性。

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（責任編輯：胡春雨）