投資者情緒對證券市場收益的影響研究述評與展望

李玥 吳瑤 曹哲

摘 要：投資者情緒作為行為金融學領域的熱點問題，在國內外學者的研究中一直備受關注。本文從投資者情緒的內涵與度量指標出發，結合現有研究成果，采取文獻綜述的形式對投資者情緒與證券市場收益的作用關系，展開總結分析，并為研究“農歷”效應視角下投資者情緒對證券市場收益的影響奠定基礎。

關鍵詞：投資者情緒 證券市場收益 研究述評

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）06（a）-053-02

傳統金融理論以市場有效性為前提，假定投資者均為理性投資人，在獲取相同市場信息時，盡管投資者有個人投資者和機構投資者的區別，仍然能夠對信息做出理性的反應，并且這種反應是趨向一致的，因此證券市場中應當是幾乎不可能存在有套利機會的。然而事實并非如此，在例如股票市場的現實證券市場中，存在許多傳統金融理論所無法解釋的異象。為了尋求合理解釋，并且考慮到投資者的行為實際上是受到心理等因素的影響的，在此背景下產生了行為金融理論，從投資者情緒等方面進行合理解釋。

然而需要注意的是，相較于歐美等國家較為發達的資本市場，我國資本市場成立時間較晚，而且在我國特殊的經濟社會環境下，存在相當一部分個人投資者，在對證券交易市場缺乏基本認知的情況下，盲目跟從市場熱點，追求短期投機收益，缺乏理性，導致了證券交易市場的不穩定性。正是由于我國投資者結構的不合理，易受情緒影響的個人投資者占大多數，使得投資者情緒在市場中所表現出來的影響更加明顯。

1 投資者情緒的內涵

投資者情緒是指投資者對未來預期的系統性偏差，反映了市場參與者的投資意愿或者預期。投資者情緒對未來市場波動的影響邏輯在于對正面、負面消息的逐級正反饋放大。然而對于投資者情緒的定義，至今沒有統一的標準。有觀點認為投資者情緒表現為對相同信息的不同認知，如劉曉星等認為市場投資者情緒變化引起投資者產生有偏差的信息認知[1]。而Blau，BM（2017）則認為情緒可以直接影響個人的主觀概率評估，投資者情緒反映的是投資者對未來股價波動的主觀性偏好。除此之外，對于投資者情緒，較為通俗的觀點是投資者對股票的總體樂觀判斷或者悲觀判斷。王美今、孫建軍（2004）就從普通心理學出發，研究發現了由于自身情感的波動和受教育水平的不同，情緒會影響投資者的判斷，進而影響收益；我國學者黃德龍等（2009）的研究中也有所涉及，認為投資者情緒是由投資者的投機性需求和對上市公司前景的預期組成。綜上而言，從投資者情緒內涵出發，基于認知心理學和行為金融學的觀點，情緒顯著影響了投資者對未來市場波動的判斷和預期，同時反映了投資者的主觀性偏好。而以上種種都潛移默化地影響了投資者最終的投資行為，進而影響了證券市場的收益。

2 投資者情緒的度量

2.1 顯性指標

顯性指標是指基于直接問卷調查的方式以了解投資者對股票市場未來行情的預期，進一步反映其對經濟發展前景的看法與信心。在個人投資者領域，Schmeling（2009）研究發現，美國個體投資者協會指數能夠有效預測市場長期收益。國內央視看盤中的個人指數也發揮著類似的作用，但韓澤縣和劉超（2006）的研究結果卻與之相反。對于機構投資者，Brown and Cliff（2004）額利用投資者智慧指數，針對專業人士看漲看跌百分比的差額建立資產定價模型，表明未來3年股市收益與情緒負相關。賴琴云（2010）以好淡指數作為情緒代理變量，實證發現股票市場收益率隨中期指數發生同向變化。此外，調查對象包括個體投資者和機構投資者的投資者信心指數，也常被選作直接度量指標。Lemmon和Portniaguina（2006）則認為消費者信心指數能預測小市值股票和中小機構持有股的收益率，屬于投資者情緒的適宜代理變量。薛斐（2005）通過檢驗國內的真實數據表明，消費者信心指數比封閉式基金折價能更好地衡量投資者對當前經濟的滿意程度。顯性指標雖然能夠事先直接反映投資者情緒，但受市場信息不對稱的影響，主觀成分太重，測量誤差過大。

2.2 隱形指標

隱形指標克服了直接指標的主觀性與條件的局限性，通過收集金融市場中的公開交易數據，相對客觀而準確地反映投資者對證券市場的預期和估價。其中研究文獻最多、應用最廣的代理變量是封閉式基金折價率，但單一指標太過片面，在近些年研究中已逐漸被淘汰。Baker and Wurgler（2006）同時將封基折價、股利收益、IPO數量及上市首日收益、交易量等6項指標作為主要成分納入綜合情緒指數，即BW指數的構建，分析投資者情緒對股票收益率的橫截面的影響。國內外學者在復合指標的選取上基本沿用了這一思路，比如Glushkov（2006）的綜合指數、Baker，Wurgler，Yu（2009）的LSI和GSI指數、易志高和茅寧（2008）的CICSI指數等。綜合運用主成分分析法、卡爾曼濾波法和拉普拉斯特征映射等數據提煉方法，蔡志剛、 賴明明（2016）建立了時間跨度為17年的中國股票市場投資者情緒的月度復合指數。復合指標相對科學合理，是未來研究的主要趨勢，但應該注意剔除理性情緒的影響。

2.3 非經濟變量指標

一是天氣等自然環境指標。大量研究表明證券市場存在日照效應、云量效應和月運周期效應，人體內部的生物鐘也能引發情緒變化。Kamstra，Kramer和Levi（2003）通過研究美、英等國家證券市場的表現，實證表明SAD效應能預測市場收益季節性變化，體現在冬至到來前市場收益為負值，在冬至后則相反。儀垂林和王家琪（2005）將上證綜指與上海天氣變化，聯系起來，發現溫度、濕度等變量在一定程度上影響投資者情緒。二是基于媒體的社會環境指標。Fang and Peress（2009）通過Lexis-Nexis數據庫搜索美國發行量最大的四家媒體，研究表明投資者情緒受到新聞報道傾向的影響。近幾年的研究多集中在網絡社交媒體層面，Bollen、Mao和Zeng（2011）最早探討微博與證券市場的關系，國內相似的研究起步較晚，孟雪井、孟祥蘭、胡楊洋（2016）等利用文本挖掘技術在微博與百度平臺提取反映投資者行為的關鍵詞，構建出滬市投資者情緒指數。從網絡社交媒體中獲取投資者情緒信息真實且及時，但網絡輿論魚龍混雜，測評方法相對粗糙。

綜上所述，投資者情緒的度量指標經過長時間的研究發展，從單一到綜合，多方面，多維度的真實衡量投資者情緒的變化。未來研究需要不斷進行探索更為精確衡量的指標，以結合我國特殊的政治與經濟背景。

3 投資者情緒對證券市場收益影響的實證檢驗

目前，國內外對情緒之于證券收益的影響研究大多是通過實證手段來驗證。根據研究對象的不同，該方面研究主要從兩個方面展開：情緒對市場整體效益的系統性影響即總體效應，和對不同股票的差異性影響即橫截面效應。

從投資者情緒的總體效應來看，目前已有大量的研究表明，情緒對于證券市場收益是有顯著的影響的。張強等（2007）通過GRACH-M模型檢驗證實了投資者情緒是影響股票價格的重要因素；宋順林和王彥超（2016）以2006年—2011年間917家IPO公司為樣本進行實證檢驗，發現了市場情緒和個股具體的情緒均會顯著影響IPO溢價。Namouri（2018）研究發現投資者情緒對股票回報率的影響是顯著的。

目前國內外研究都表明了情緒與收益兩者的極大關聯性，但對于情緒之于收益存在的是正向還是負向影響，并未有統一的說法。Xunfa LU等（2012）運用Copula-GARCH模型研究表明，在A股市場和中國B股市場，投資者情緒的變化與極端情況下的股票收益漸近正相關。陸靜等（2015）實證發現投資者情緒對同期A股市場和H股市場都具有顯著的正向影響，而對A股市場未來12月以及H股市場未來6月的收益率具有顯著的反轉預測。綜上所述，雖然對情緒與收益之間的正負相關性并未統一，但總結國內外的研究，不難發現，當研究的是當期和短期的市場收益時，這兩者是正相關的；換而言之，如果研究的是長期或未來的市場收益時，這兩者則是負相關的。

除了投資者情緒的總體效應以外，國內外學者還針對情緒之于不同類型的股票所產生的橫截面效應展開了大量的實證研究。王宜峰和王燕鳴（2011）構建了情緒水平和變化綜合指標，應用時序、橫截面定價檢驗等方法，系統探討情緒在資產定價中的作用。史永東等（2015）通過引入條件α解釋股票橫截面收益，發現在與投資者情緒呈“負”敏感性的公司中，高波動率、小規模、低盈利、極端增長性和低股息率的股票收益顯著受投資者情緒影響。而國外學者在此方面的研究有：Malcolm Baker和Jeffrey Wurgler（2006）研究了投資者情緒如何影響股票回報的橫截面，發現當期初代理情緒較低時，小型股票、年輕股票、高波動性股票、非盈利股票、非派息股票、極度增長的股票和不良股票獲得的后續回報相對較高。Yu和Yuan（2011）則研究了投資者情緒對股票橫截面收益異象的作用，結果表明在高漲情緒之后空頭策略更為有利，而多頭策略的收益似乎與情緒無關。

4 結語

盡管國內外學者在投資者情緒影響方面已展開了大量的研究，但由于我國證券市場結構和投資者結構的特質性和快速變化性，國外普遍性的結論顯然是不太適用于我國情況的。而國內基于國外研究方法與結論進行的研究一旦未注意假設條件是否成立，生搬硬套所得的結論極有可能與實際存在較大的出入。要想更加準確的研究我國投資者情緒對股票市場收益的影響，必須要考慮我國的具體情況。因此，我們可以大膽的從農歷方面入手，探索在“農歷效應”下我國投資者情緒對股票市場收益的影響。

根據上文所述，可以從以下幾個方面進行研究：第一，從理論分析入手，深刻認識內涵。從投資者情緒內涵出發，基于認知心理學和行為金融學的觀點，從情緒對投資者判斷預期以及主觀性偏好的影響，到其投資理念的形成，來分析其對投資者行為和市場收益的作用機制。第二，從新興技術入手，靈活運用文本挖掘技術。隨著互聯網技術的快速發展，當今已然是一個數據信息“大爆炸”的時代，投資者的情緒與行為反應更是可以通過互聯網上的大型社交平臺和社交媒體例如微博、百度或各種交流網站進行數據捕捉，在大數據云計算的應用更是趨向于成熟的技術條件下，這種基于媒體的社會環境指標也是必須要考察分析的方面。第三，從實證檢驗入手，用數據證實猜想。從投資者情緒的總體效應和橫截面效應兩個方面展開論證。在實證論證與檢驗過程中，投資者情緒的度量指標的選擇也至關重要。通過運用復合指標和利用文本挖掘技術在微博與百度等平臺提取反映投資者情緒與行為的關鍵詞進行大數據分析，可以在開展后續數據分析研究時得出較為理想的結論，使其對研究我國證券市場上投資者情緒的影響因素和引導對策更具針對性和現實意義。

參考文獻

[1] 劉曉星，張旭等，顧笑賢.投資者行為如何影響股票市場流動性？——基于投資者情緒、信息認知和賣空約束的分析[J].管理科學學報，2016，19（10）.