投資者情緒對股票收益的影響研究
——來自中國 A 股市場的經驗證據

馬雪晴

(四川大學 四川 成都 610000)

一、引言

近年來，傳統金融理論的完全理性人假設受到眾多實驗研究結果的挑戰，逐漸興起的行為金融學為傳統金融學理論注入了新鮮血液，加入了認知心理學理論的研究后學者們更加關注投資者情緒及行為對市場形成的作用。在新的研究框架下，學者們認為股票收益與投資者情緒有顯著的相關關系，甚至可以對資產價格產生一定的預測作用。諸如小規模效應、業績預告擇機披露異象、最大日收益率異象等現象在我國資本市場頻頻上演，有效市場假說等傳統金融學理論很難作以解釋，而眾多學者的研究也表明這些金融市場異象與投資者情緒存在著很大的關聯性。

我國股票市場仍存在有效性不足等問題，并且我國股市的投資者結構呈現出個體投資者占據多數的局面，這些噪聲交易者之間存在著相互異質性，反映出樂觀或悲觀的不同情緒，進而使得股市收益也受其作用?，F今學者們或基于調查數據、亦或基于市場客觀數據構建指數，旨在對投資者情緒實施更為合理有效的度量，進而以此探究其對我國股票市場收益帶來的影響方向和影響程度，這在市場不確定性增加，外部因素施壓的現狀下具有十分重要的意義。

二、投資者情緒指標的構建

就目前針對投資者情緒指標的研究進行對比來看，客觀指標較主觀指標剔除了較多的主觀性因素，因而精準度更高、偏差更小；復合指標較單一指標具有更充沛的信息量，適用性也更強。故本文挑選了新增開戶數(NIA)、市場市盈率(PE)、市場換手率(TURN)、融資融券余額(SEC)、市場成交量(VOL)以及消費者信心指數(CCI)共6項子指標指標，綜合考慮市場的活躍度、流動性、估值水平及投資者預期和信心，并通過主成分分析法設計復合指標用以測度投資者情緒。

上述各指標產生的影響由于存在可能的傳導時滯問題，因此在第一步首先使用上述6個指標標準化處理后的當期變量及滯后一期變量；第二步對這12個變量進行主成分分析，計算結果顯示第1至第5主成分的累計方差解釋率達89.4%并高于85%，實現對傳統BW方法條件的調整。故選擇前5個主成分進行后續計算，且獲得臨時性指標值。

表1 投資在者情緒構建指標與臨時情緒指標相關系數

第三步使用上述的12個變量同臨時性指標值進行相關性檢驗。由表1可知，臨時性指標值與新增開戶數、融資融券余額、成交量、融資融券余額的滯后期、成交量的滯后期、消費者信心指數的滯后期存在更高的相關性，并將這些指標作為構建最終指標的參考值。

表3 投資者情緒指標與構建指標的相關系數和因子負載

為提出宏觀因素下系統性風險的影響，本文參考易志高(2009)的方法分別考慮消費、投資和經濟景氣度三方面，采用CPI、IVA和MBCI各指數分別同以上指標進行回歸，將回歸殘差項確定為最終構建指標，最后再經由主成分分析得到考慮宏觀經濟周期的綜合性投資者情緒指數。各因素指標影響程度如下所示：

SENTrt=0.308NArt+0.034SECrt+0.325VOLrt+0.017SECrt-1+0.299VOLrt-1+0.017CCIrt-1

圖1 滬深300指數與投資者情緒指標

通過皮爾森檢驗可得到SENT和滬深300指數的相關系數為0.7347，且在1%的顯著性水平下通過檢驗，則本文所構造的投資者情緒指標的合理性較強。根據圖1可以更加直觀地看出本文構建的投資者情緒指數與滬深 300 指數之間的相關度較高，符合我國牛熊市的變化規律。

三、實證分析

(一)數據說明與模型構建

本文選取2010年3月至2019年10月共116個月度數據，其中市場換手率、市場市盈率，Fama-French三因子月度數據來自于銳思數據庫，新增開戶數、融資融券余額、市場成交量、消費者信心指數、宏觀經濟景氣指數等其余月度數據來自于國泰安數據庫。本文使用STATA13展開以下實證分析。采用Fama-French三因子模型的分析框架構建計量模型以此探究投資者情緒對股票收益作用效果。將三因子模型中由流通市值加權平均計算的市場溢價因子、市值因子和價值因子作為控制變量構建出以下多元線性回歸模型：

Rmit-Rft=c+βSENTt+εt

Rmit-Rft=c+α1RMRFt+α2SMBt+α3HMLt+εt

Rmit-Rft=c+β1SENTt+β2RMRFt+β3SMBt+β4HMLt+εt

其中Rmit是投資組合在t時刻的期望收益率，本文選用滬深300指數收益率，Rft是t時刻的無風險收益率，選用央行公布的三個月期定存利率，SENTt為上文構建的投資者情緒指標，RMRFt為市場溢價因子，SMBt為市值因子，HMLt為價值因子，εt為殘差項。并且根據單位根檢驗可知，模型中的所有變量均為一階平穩序列，因此可直接通過STATA實現上述多元線性回歸。

(二)投資者情緒對股票收益的影響

1.投資者情緒對股票收益的總體效應

首先將滬深300指數收益作為被解釋變量，同時分別使用情緒因子、FF三因子模型和加入情緒因子的三因子模型展開實證回歸分析。根據表4的結果可知，雖然投資者情緒指標與市場指數存在著較高的相關性，但單獨使用情緒因子來解釋股市收益時解釋變量系數未顯著，并且模型擬合優度很低，這表明采用投資者情緒這一單一變量不能很好地解釋市場收益，總體效應并不顯著，這樣的結果可能與投資者情緒指標的構建以及隨著資本市場的發展我國市場有效性顯著提升有關。

使用三因子模型時回歸結果的擬合優度上升到0.9643，表明三因子模型能夠對股市收益進行更好的解釋，并且三個因子的系數和常數項系數均通過了顯著性檢驗，其中，規模因子系數顯著為正，這是由于中國股市仍存在著小規模效應的市場異象，即規模小的股票更容易取得更高的超額收益率；而價值因子的系數顯著為正與滬深300指數成分股的構成特點有關。實證結果均有較高的擬合優度，驗證了我國資本市場的規模效應和價值效應的存在，且前者較后者更顯著。

2.投資者情緒對股票收益的橫截面效應

投資者情緒指標加入到三因子模型中后擬合優度進一步達到 0.9682，體現出本文對傳統三因子模型采取的改進具有有效性和合理性。表4的回歸結果可見，投資者情緒指標的系數為0.0098，說明在我國資本市場中投資者情緒對于股票收益的影響具備顯著的正相關關系，即投資者過度樂觀情緒高漲時會對抬高股價作出一定的貢獻。但也有相關研究表明在不同的交易日期下投資者情緒對股票收益的影響不盡相同，可能為正向也可能為負向影響。

表4 多元回歸分析結果

四、結論與建議

本文主要選取反映市場活躍度、流動性及價格預期的6項客觀指標改進了投資者情緒指標的構建，符合市場走勢規律。在經典Fama-French 三因子模型基礎上引入情緒因子，進一步探究其對股票收益有何種影響。實證結果表明：單獨使用投資者情緒考查其總體效應時并不顯著，對股市收益未產生良好的解釋性，但加入情緒因子后的三因子模型可以對股票收益產生顯著影響，解釋能力也有所提升。

基于上述研究結論，本文針對監管層和投資者提出以下建議：首先，監管機構可合理運用數字技術手段提升對于資本市場參與者的情緒監測水平，更好把握交易行為從而降低市場異常波動概率，進而保護中小投資者；其次，鼓勵支持機構投資者在資本市場的參與性，通常機構投資者擁有更充分信息獲取途徑和更加完備的技術手段，在資本市場中抵御風險的能力更強；最后，加強個人投資者的教育培訓，提升專業化技能水平，引導其更為理性地投資，進而提升我國資本市場資源配置效率，減少異常波動帶來的風險。