投資者情緒狀態對股票收益的影響

宋金牛 姜穎

摘 要：從行為金融視角出發，選取封閉式基金等6個情緒代理指標，通過主成分分析法并剔除宏觀經濟因素的影響構建了投資者情緒指數，運用多因素模型劃分了不同投資者情緒狀態，對投資者情緒指數與股票收益進行回歸分析。結果表明，投資者情緒與股票收益之間是正相關關系，在加入三因子控制變量以后，二者之間的擬合度變高;同時還發現，投資者處于情緒高漲期相較于情緒低迷期對股票收益的影響更大。

關鍵詞：投資者情緒;主成分分析;股票收益

中圖分類號：F830.91 ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）11-0128-03

引言

傳統金融學理論基于理性人假設和有效市場假說構建了一套現代金融理論體系，這對金融資產定價和金融市場運行機制具有很好的解釋作用。但是，隨著金融學的深入發展，傳統金融學理論已經無法深入解釋金融市場異象和詮釋現實人的經濟行為，這時候“行為金融學”應運而生。在傳統金融理論背景下以心理學為基礎并輔以社會學、生物學以及系統動力學等理論的行為金融學，將投資者的實際行為和心理特征結合在一起，較好地解釋了傳統金融理論無法解釋的“未解之謎”。

行為金融學的有關研究可以追溯到19世紀，當時學者Gustave已經開始研究投資市場行為，隨后“空中閣樓理論”認為投資者投資決策行為受到了行為主體的心理因素影響。Lee、Shleifer 和 Thaler（1991）[1]發現，在封閉式基金交易中，投資者情緒對投資者預期產生影響，進而對基金價格產生影響。Barberis（1998）[2]等指出，投資者情緒會影響金融資產價格。Cornelli（2006）[3]發現，在新股發行市場上，投資者情緒對股價的影響表現的比較明顯。Stambuage et al（2012）[4]發現，市場上越來越多的市場異象出現，這其中一部分原因與投資者情緒有關。在研究投資者情緒與股票收益之間的關系時，眾多學者發現二者之間呈現明顯的正相關關系。Sayim和Rahman（2015）[5]、Hudson和Green（2015）[6]、Wu等（2016）[7]均得出了相同的結論。有鑒于此，本研究著力分析在中國情景下，投資者情緒指數與股票收益之間的關系。

為了研究投資者情緒與股票收益之間的關系，如何體現代表投資者情緒的指標將是至關重要的。為此，具有代表性的“BW指標”給出了很好的解決方案。本文基于此，選取符合中國證券市場的情緒指標構建投資者情緒指數，研究投資者情緒與我國股票市場之間的關系。

一、研究設計

（一）指標選擇和數據來源

根據現有的文獻梳理，學者在選擇投資者情緒指標上主要分為兩類：直接指標和間接指標。然而，直接指標和間接指標都存在各自的優勢與局限，且使用單一的指標也會使實證研究缺乏強健的說服力。因此，利用多個單一的直接和間接情緒指標來綜合構建投資者情緒指數能夠更加完整地分析股票市場。國內外眾多學者如Brown 和 Cliff（2005）[8]、Baker 和Wurgler（2006）[9]、易志高和茅寧（2009）[10]、劉麗文和王鎮（2016）[11]在研究投資者情緒與股票市場之間的關系時均通過此方法來研究。

基于此，綜合考慮中國證券市場與數據可得性，本文選取更能體現投資者情緒的月度指標來構建情緒指數，包括封閉式基金折價率（CEFD）、月度IPO上市首日收益率（IPOY）和IPO數目（IPON）、新增投資者開戶數（NOA）、換手率（TR）和消費者信心指數（CCI）。研究時段為2003年1月至2017年12月，數據來源主要為國泰安數據庫（CSMAR）。

（二）情緒指數的構造

1.指標分析

國內外眾多學者在研究投資者情緒與股市之間的關系時都發現代理指標存在著“提前”與“滯后”的關系。因此，本文對構成情緒指數的代理變量進行生成6個滯后變量，即LCEFD、LIPOY、LIPON、LNOA、LTR、LCCI，與包括CEFD、IPOY、IPON、NOA、TR、CCI在內的共12個變量進行主成分分析。

本文選取了累計方差貢獻率為91.3%（方差貢獻率大于90%）的6個主成分進行分析，同時為了保證提取主成分的合理性，本文使用了相關統計分析進行判斷，結果顯示KMO綜合值（0.737）和SMC值均滿足條件，基于此構造了一個包含“提前”與“滯后”共12個代理變量的投資者情緒指數CISI12。CISI12與12個情緒指標代理變量的相關關系見表1。

2.綜合情緒指數（CISI）的構建

通過以上分析，本文選擇LCEFD、IPOY、IPON、LNOA、TR、CCI這6個情緒指標構建最終的投資者情緒指數（CISI），對這6個指標再次進行主成分分析，根據累計方差貢獻值大于90%的原則，選取前4個主成分進行綜合情緒指數的構建。按照各自方差貢獻率為權重進行計算投資者情緒指數CISI6，其結果如下：

CISI6=0.26LCEFD+0.272IPOY+0.15IPON+0.291LNOA+0.134TR+0.231CCI

前面根據主成分分析法構建的投資者情緒指數尚未考慮宏觀經濟因素的影響，因此為了剔除宏觀經濟變量的對構建指數的影響，本文選用具有代表性的宏觀經濟變量（居民消費價格指數CPI、工業品出產價格指數PPI、預警指數EWI、一致指數COI、先行指數LEI、滯后指數LAI）來反映宏觀環境的變化。通過檢驗發現這6個宏觀經濟變量存在多重共線性，因此對其采用主成分分析消除對回歸結果精準性的影響，按照前文的思路構造宏觀經濟綜合指數MCI，接著分別與LCEFD、IPOY、IPON、LNOA、TR、CCI回歸并計算殘差序列，再將得到殘差序列作為情緒代理變量再次通過主成分分析構建最終的投資者情緒指數（CISI）。其最終表達式為：

CISI=0.172LCEFD+0.343IPOY+0.24IPON+0.261LNOA+0.136TR+0.194CCI

（三）模型的構建

為了更加細致地描摹投資者不同情緒狀態下對股票市場的反應，將投資者情緒劃分為高、低情緒期。考慮時間的適配性，本文選擇的樣本為2003年1月至2017年12月期間上證指數收益率（RATE）作為研究對象。基于以上分析，構建以下模型：

Rmt-Rft=C+α0CISIt+εt （1）

mt-Rft=C+α0CISI+α1MPFt+α2MFt+α3BRFt+εt（2）

其中，Rmt為股票市場月收益率，Rft為市場無風險利率，CISIt為投資者情緒指數，MPFt為市場溢酬因子，MFt為市值因子，BRFt賬面市值比因子。

二、實證結果與分析

（一）數據描述性統計

表2報告了在2003年1月至2017年12月期間各相關變量的統計信息。根據結果顯示，樣本期內投資者情緒指數最小值為0.018 8，最大值為0.103，均值為0.033 3。由于投資者情緒指數的偏度值為2.029，因此判定該序列是右偏的;同時可以看到其峰度值大于0，則相對正太分布而言該指數序列較為陡峭。指數系列數據偏度均小于0，峰度大于3。市場溢酬因子等控制變量的最小值均小于0，最大值大于0。

（二）投資者情緒對市場收益的影響

本文依據投資者情緒與股票收益之間的聯系，分別進行單因素和增加了三因子作為控制變量的回歸分析。同時，本文還分析了不同情緒狀態下投資者情緒對股票市場收益率的影響。表2報告了投資者情緒對股票市場收益的影響。

根據表3可以得出以下結果：

在全樣本期內投資者情緒指數的回歸系數在0.001 96左右，這就表明了二者之間是正相關關系，并且從P值可以看出相關性是比較顯著的。可見，投資者情緒與股票收益之間均呈現出正相關關系。同時，觀察各樣本期下R2可以看出，在加入三因子以后其數值顯著增大，說明多因子模型的擬合度要比單因子模型的擬合度好。

對比高情緒期和低情緒期的回歸系數可以發現，不管是單因素模型還是多因素模型，高情緒期狀態下的回歸系數均大于低情緒期狀態下的回歸系數，這就表明了投資者處于情緒高漲期對股票市場收益的影響相較于情緒低迷期下更為顯著。

三、實證結果與分析

本文研究了投資者情緒與股票市場收益之間的關系。通過主成分分析法構造的投資者情緒指數與上證指數收益率進行回歸分析，結果表明，投資者情緒指數與股票收益之間存在顯著地正相關關系。同時分析了單因素和多因素模型下投資者情緒對股票收益的影響，結果顯示，加入三因子控制變量以后的投資者情緒與股票收益擬合度更好。此外，本文還探討了不同情緒狀態下的投資者情緒與股票收益之間的關系，發現投資者在情緒高漲狀態下相較于在情緒低迷狀態下對股票市收益的影響更大。

因此，為了優化中國證券市場環境，除了需要監管力度的加強和調控尺度的合理把握，還應該提升投資者的素質教育和心理承受能力。

參考文獻：

[1] ?Andrei Shleifer，Richard H.Thaler，Charles M C Lee.‘Investor Sentiment and Closed-End Fund Puzzle[J].Journal of Finance，1991，46（1）：75-109.

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[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）：174-184.

[11] ?劉麗文，王鎮.投資者情緒對不同類型股票收益影響的實證研究[J].金融理論與實踐，2016，（2）：90-97.