情緒傳染對跨空間股價聯動的影響：基于心理安全視角

姜尚偉 ,金 秀 ,王 佳,2

(1.東北大學 工商管理學院,沈陽 110169；2.東北大學秦皇島分校 經濟學院,河北 秦皇島 066004)

Li等[1]指出,在構建投資組合、制定對沖策略和管理風險過程中,明晰股票價格間的聯動機制是至關重要的。已有文獻聚焦探討不同國家、不同地區和不同行業股票之間的價格聯動性：Filipe等[2]以美國和巴西股票市場為例,發現新興市場和發達市場之間存在不同程度的股價聯動；余秋玲等[3]從行業層面研究中國股市股價聯動,發現宏觀經濟指標對除金融與保險業以外的所有行業的股價聯動均產生顯著影響,但不同行業間的影響程度存在差異；Anderson等[4]認為本城市內股票間的聯動性高于與臨近城市間的聯動性。在構建投資組合過程中,投資者更喜歡那些距離他們近的公司股票[5]。Coval等[6]認為此現象的背后驅動力量是空間距離,投資組合選擇受到與距離有關的摩擦影響。投資者投資近距離的股票會感到安全舒適,或者對近距離股票更具有信息優勢,因為人們的決策行為會通過語言交流、觀察學習等社會互動受到鄰里、朋友、同事和社會團體的影響[7]。Yang[8]認為投資者的互動行為會導致股票超額收益聯動。那么,潛在的問題是：空間距離與投資者互動行為有怎樣的聯系? 投資者互動行為對股價聯動有怎樣影響? 股價聯動在空間距離上表現怎樣的差異規律? 這些問題在已有文獻中沒有得到清晰且充分的研究。

大量文獻分析股價聯動的成因,形成了不同的學派假說。如新古典金融學派學者認為的金融市場脆弱[9]說、金融約束說、信息成本說和內幕交易說,以及行為金融學派學者認為的有限套利說[10]、分類思維說[11]和基于偏好的聯動說[12]等。還有學者認為資產間的聯動性會受到非理性和情緒驅動型投資者的相關需求驅動：Michael等[13]認為行業內的關注轉移會引起同行業股票收益間的聯動效應；Baker等[10]認為情緒是引起股票收益聯動的主要原因；余秋玲等[14]提出投資者情緒對不同行業的股價聯動的影響存在差異；劉澄等[15]通過聯動效應模型研究不同的投資者情緒對中國股票市場收益的影響,發現投資者情緒之間具有傳染性,且國際投資者情緒的傳染性在解釋中國股票市場收益波動時十分有效；胡昌生等[16]認為投資者情緒會在原生市場和衍生市場間產生跨市場傳遞現象,對于解釋市場間聯動現象具有重要意義。然而,已存在的理論假說和文獻并不能對跨空間股價聯動性的成因及差異規律進行很好的解釋。

Li等[17]將地理空間距離與股票價格聯動之間的負相關關系歸功于投資者的本地偏好選擇偏差。而投資者的本地偏好選擇偏差與投資者的安全心理有關,投資者投資近距離的股票會感到安全舒適,或者對近距離股票更具有信息優勢[7]。Ertur等[18]認為地理意義上的空間距離關系只是一種特殊情況,廣義上空間距離關系可能基于屬性相似性,可以體現在地理、經濟、文化、語言或制度上。基于安全心理,投資者不僅在地理上表現本地偏好,在其他特征上也表現熟悉偏差。Michael等[13]基于經濟上的相似性,考慮投資者行為,認為行業內關注聯動行為導致行業內股票價格聯動。受上述研究啟發,本文基于中國股票市場考慮股票間的廣義空間關系研究股票價格聯動問題。同一股票市場經濟單元間的空間關系對地理上和經濟上的相似性比較敏感[19],因此,本文對投資者的地理心理安全空間(地域)和經濟心理安全空間(行業)進行研究。

情緒作為影響資產價格的重要因素,具有信號功能[10],在市場中的傳染與個體心理會計息息相關[20]。心理安全區理論認為每個人都有自己熟悉的、經?；顒拥目臻g,即心理安全區。當人們發現事件信息在其心理安全空間內并與其相關時,就會積極參與進來,此類信息會被大膽地傳播和擴散,反之則傾向采取漠視態度。結果是,隨著空間安全范圍向四周輻射,信息傳播效率越來越低,從而形成環形階梯狀信息傳導模型。因為信息中承載著投資者的觀點,再加上情緒的傳染特性,使得情緒在不同等級安全空間內不斷地傳染和積累,產生不同強度的“意見環境”。在現代社交媒體強大的傳播力量下,承載情緒的信息在影響人們對事物認知的同時,所傳遞的群體情緒將產生不同程度的共鳴效果,所形成的意見氣候將引發投資者的趨同行為,最終影響市場對股票的定價機制[21]。換言之,在情緒傳染的推動下,不同安全空間的投資者將共舞,出現情緒聯動效應,投資者基于強大的意見環境做出決策行為,從而產生跨空間股價聯動現象。因此,基于心理安全區理論理解情緒傳染引起股價聯動的機理,對于明晰股價聯動的空間差異規律及原因具有重要意義。

隨著互聯網廣泛普及,信息傳播的強度(包括速度和量)得到質的飛躍[22],突破以往的以日為單位,現以更短的時間單位(分鐘、小時)進行傳播,經濟信息戰迫切需要厘清更短時間頻率內金融市場信息傳導機制及股票定價機制。但是由于數據獲取的限制,現有研究還未對此展開充分的討論,特別是對于情緒傳染引起跨空間股價聯動的內在機理更沒有給予應有的重視?；谏鲜龇治?本文利用高頻數據,基于心理安全區理論研究情緒傳染、情緒聯動和股價聯動三者之間的關系。關注的主要問題是：股價聯動存在怎樣的空間差異規律? 怎樣解釋這些空間差異規律? 情緒傳染、情緒聯動和股價聯動三者之間存在怎樣的內在影響機理? 心理安全區理論在理解三者之間的關系問題上起到怎樣的作用? 情緒傳染受哪類投資者驅動?

本文的貢獻體現在：①采用Bayes分類算法對股吧信息進行分類,構建高頻情緒指數。解決了高頻情緒指數難獲取的難題,為大數據背景下在更短時間頻率內研究情緒傳染對股價聯動的影響提供基礎。②基于心理安全區理論解釋情緒傳染引起股價聯動的內在機理。已有文獻只關注情緒對股價聯動有影響的事實,忽略了其背后隱藏的邏輯關系。本文基于心理安全區理論,深入理解情緒傳染、情緒聯動和股價聯動三者之間的內在聯系,為研究股價聯動問題提供進一步的理論支撐。③明晰了股價聯動存在的空間差異規律及原因。通過研究空間心理安全距離(地理、經濟)與股價聯動性之間的關系,解決了股價聯動存在空間差異性問題,為研究現實存在的指數調整效應、公司總部聯動效應等現象提供參考。

1 研究假設

需區分兩個重要概念——情緒傳染和情緒聯動。情緒傳染是個體將自己的態度、觀點等傳遞給他人；情緒聯動是不同個體的情緒表現一致性。情緒具有組織功能和信號功能[10]。信號功能,表現在個體將其愿望、要求、觀點和態度通過情感表達的方式傳遞給別人,它是非言語溝通的重要組成部分,呈現出獨有的“情緒傳染”。結合認知心理學的研究,Daniel等[20]認為人們具有有限的信息處理能力,這種有限性又會導致有限注意力和認知偏差,使得人在做決策時的信念和偏好會出現系統性偏差,表現出過度自信、典型性、錨定、損失規避以及心理會計等行為。并且,人的這些認知偏差在外界信息的刺激下可能進一步加劇。因此,作為外界環境的刺激和信號符號,情緒很容易在金融市場中迅速蔓延,并大范圍擴散傳染,對市場參與者的心理認知、主觀判斷產生潛移默化、甚至是立竿見影的影響,使不同的主體間呈現特殊的“情緒聯動”現象。在組織功能作用下,聯動的情緒驅動市場參與者對類似的信息和事件做出一致的投資決策,最終反饋到金融資產的價格行為上,表現為資產價格同漲同跌?；谏鲜龇治?提出：

假設1情緒傳染通過影響情緒聯動進而影響股價聯動。

在心理安全區理論看來,作為重要市場參與者,投資者有自己熟悉的空間區域(地理區域、經濟區域),會根據心理安全程度對市場上的信息進行篩選、排序及進一步加工處理,更多關注自己熟悉區域或領域公司的信息。而行為金融學的大量研究表明,情緒會通過影響投資者的心理認知作用于他們的投資決策行為,最終對資產價格產生影響[23]。因此,在安全心理的作用下,投資者對具有相同經濟區域或同一地理區域的股票表現的預期傾向于一致,進而這些股票表現股價聯動性。Barberis等[12]發現,當某股票新加入或被剔除出S&P500 指數后,該股票與其他S&P500 成份股間的聯動程度會增加或減弱；由于“熟悉偏差”的存在,Kumar等[5]提出投資者有基于地區分類的偏好,其表現為對本地公司股票的偏好,發現公司總部變更后,會導致該公司股票與新總部所在地公司股票間的聯動性加強,同時與舊總部所在地公司股票間的聯動性會減弱。隨著安全范圍向四周輻射,投資者的心理安全程度減弱,越來越忽視遠距離空間區域的公司信息,形成環形階梯狀的信息傳導模型,進而使信息中承載的情緒在市場中也表現出相同的傳染機制。情緒傳染效率表現在傳染速度和傳染強度上,由于承載情緒的信息傳播需要時間,以及信息在傳播過程中會被裁剪、取舍和加工,故空間心理安全距離越遠,目標空間區域與信息源區域的情緒聯動性越弱,導致兩個區域的股價聯動性越弱?；谏鲜龇治?提出：

假設2股價聯動表現空間(地理、經濟)差異性機制,空間心理安全距離越遠,股價聯動性越弱。

社會心理學研究發現,出于歸屬感、認同感和信息成本的考慮,噪音交易者往往趨向于放棄有價值的私人信息,模仿環境中大多數人的投資策略,表現為一致的羊群行為[24]。特別是當信息透明度較差,由于難以及時洞察公司真實的經營狀況,經驗匱乏的噪音交易者更加依賴于社會輿論、市場流言以及小道消息等其他低成本、快捷的信息渠道[20]。在這種情況下,情緒在投資者間傳染表現會有所差異,有可能進一步擴大,也有可能得以緩解。一方面,由于心理安全因素的影響,“熟悉偏差”成為噪音交易者篩選信息的標準,噪音交易者傾向于選擇接收更安全的信息,則安全區內的觀點會被投資者當作權威意見來認知、模仿、甚至追捧；另一方面,噪音交易者也會只針對其熟悉的信息進行發言,使信息得以傳播,而與其無關的、陌生的、但有價值的私人信息就會隱匿消失。在兩者共同作用下,處在信息不確定困境中的噪音交易者易被周圍的優勢情緒環境傳染,情緒聯動現象會更加明顯,進而演化為整個區域內的一致投資決策行為,使得股價偏離其內在價值,產生股價聯動現象?；谏鲜龇治?提出：

假設3情緒傳染通過噪音交易者驅動途徑引起的股價聯動。

2 研究設計

2.1 樣本選擇及數據處理

選取2014-01-01～2019-12-31所有A 股股票進行研究。因為東方財富股吧信息的時間標簽具體到每分鐘,滿足本文基于高頻數據進行研究的要求,所以使用Excel中的VBA 語言編程,對東方財富股吧信息進行抓取。基于研究設計的需要,對樣本做如下篩選：①剔除在實證時間區間退市的股票；②剔除ST、*ST 股；③杠桿率大于1意味著資不抵債,小于0則或許是數據失效的原因,故在實證中剔除此類股票數據；④剔除在東方財富網上沒有開通股吧的股票。最后,共獲得2 984家有效上市公司樣本信息。

考慮到隨著信息技術的發展,信息傳播效率的加快,承載投資者情緒的信息能夠在更短的時間內在市場中傳播擴散,過長的實驗區間可能抹殺情緒及股票價格表現的真實特性。并且,市場對情緒的反應往往是在更短的時間內集中呈現。因此,過長的時間窗口不利于考察情緒對股價表現的真實影響。基于上述分析使用高頻數據進行研究,能夠探明投資者情緒傳染的微觀機制,為股價聯動提供新的合理解釋。

Wind數據庫提供以分鐘為單位的高頻數據,但以每分鐘為時間單位的數據可能存在較多空白值或大段相同值,故調整數據頻率,人工設定高頻時間,如表1所示。

表1 高頻時間設定

交易日的交易時間內,上午9：30開盤至11：30收盤共設為兩個時間單位,下午13：00 開盤至15：00收盤共設為兩個時間單位。因為在非交易時間內,股票價格不發生變化,所以交易日內非交易時間(中午、跨夜)分別設定為一個時間單位。即一個交易日共設定6個高頻時間單位。

在數據庫中可以獲得以小時為單位的高頻股價,但這些數據對應整點時間,與市場上午在半點開盤和收盤情況不符,故基于以分鐘為單位的高頻數據,計算與人工設定的高頻時間相匹配的高頻數據。高頻收益由每個時間單位最后一分鐘對應的股價計算得來。計算公式為

式中：Rt為t時間的股票收益；pt,e為t時間最后(end)1 min對應的股票價格；pt-1,e為t-1時間最后(end)1 min對應的股票價格。

2.2 高頻情緒指數的構建

根據“沉默的螺旋”理論[25],點擊數越高的帖子越能成為股吧中的“優勢”意見,對群體情緒氛圍的貢獻就越大。本文考慮帖子的數量、點擊數和內容構建投資者情緒指數。高頻情緒指數由發生在相應時間單位內的股吧信息計算得來,具體分為如下3個步驟：

步驟1信息清理。剔除與各股票主題無關的信息,得到東方財富網股吧信息,樣例如表2所示。

表2 顯示,獲取的股吧信息包括閱讀數、評論數、標題、發表日期和最后更新等信息,當發表日與最后更新日不同時,以最后更新日為準。

表2 東方財富網原始股吧信息

步驟2文本分類。參照文獻[26],使用Bayes算法依據表2中“標題”對信息進行分類,將非結構化的文本信息轉化為結構化信息,分類結果示例如表3所示。

表3 股吧信息分類結果示例

表3中,“分類結果”為對應“標題”信息的情感傾向標簽；“時間標簽”取發表日期的年信息和最后更新日期的月、日、時/分信息。

步驟3信息分組。按照設定的高頻時間,根據帖子“時間標簽”對信息分組。

步驟4計算情緒。基于每個時間單位信息組內的信息,計算該時間的情緒,過程如下：

首先,計算t時期內反映樂觀和悲觀情緒帖子的點擊總數：

式中：nB和nS分別為t時期內反映看漲和看跌情緒的帖子總數分別為第i條看漲和看跌帖子的點擊數；分別為t時期內看漲和看跌帖子的點擊總數。

然后,在式(2)的基礎上構建基于東方財富股吧信息的投資者情緒指數：

最后,得到高頻情緒指數序列。

2.3 情緒傳染的衡量

為了衡量公司間的情緒傳染,控制其他變量的影響,使用兩個公司的情緒變化建立模型,即

式中：ΔSi,t表示目標公司(被傳染公司)i在當期(t)的情緒變化,ΔSi,t=Si,t-Si,t-1；ΔSj,t-m(m=0,1,…,5)表示參照公司(傳染公司)j相對于當期(t)滯后m期(t-m)的情緒變化；Controlj,t為可能影響情緒變化的控制變量,包括市場大盤指數、行業GDP、地區GDP、股票價格(Price)、交易量(Turnover)、分析師跟蹤(Analysis)、公司規模(Size)和賬面市值比(BM)。為了研究情緒傳染引起跨空間股價聯動問題,設計這些控制變量,剔除市場、行業、地區和基本面等實質性因素對情緒的影響。在所有的滯后情緒變量系數(αij,m+1)中,利用顯著性最高的滯后情緒變量系數)衡量情緒傳染對應的滯后期距離當期t越近,說明情緒傳染速度越快；對應的系數值越大,說明情緒傳染程度越大?；谛睦戆踩珔^理論研究隨著空間心理安全性的變化,跨空間情緒傳染的表現如何。

2.4 股價(情緒)聯動的衡量

借鑒文獻[13]中的研究方法,以一個公司的收益作為因變量,以另一公司的收益作為自變量進行一元回歸,通過方程的擬合優度R2衡量公司間的聯動水平。公式為

式中：Xi,t表示i公司t時間的收益(情緒)；Xj,t表示j公司t時間的收益(情緒)；Controlj,t為與式(4)相同的控制變量,引起聯動的因素有很多,本文從地理、經濟心理安全視角研究聯動問題,剔除市場因素、行業因素、地區因素和基本面因素的影響。方程的R2的取值范圍為(0,1),R2越大,表示目標公司與其他公司間的收益(情緒)聯動性越強。

為了消除數據的異方差性,對回歸的R2進行如下處理得到聯動指標：

式中,ComoveX的取值范圍為(-∞,+∞),ComoveX值的大小,表示了聯動性的強弱。

2.5 空間心理安全距離的衡量

Bartel認為心理安全區的范圍通常是以個人的住所、工作單位為中心向四周輻射。人們會追捧安全區內與自己相關的信息,漠視安全區外的信息。其結果就是,隨著安全范圍向四周輻射,信息傳播效率越來越低,從而形成環形階梯狀信息傳導模型。實際上,投資者不僅設定地理心理安全范圍,在投資領域上也會設定經濟心理安全范圍,更多地關注經濟相近、關聯性較大的公司信息,如基于分類思維對具有經濟相似性的資產進行分類投資等[11]。本文研究的空間心理安全距離分為地理心理安全距離和經濟心理安全距離。

(1)地理心理安全距離的衡量。以統計年鑒中全國各省會城市之間的直線距離作為不同省份公司之間的地理距離。直線距離越近,地理距離越近,心理上越安全。

(2)經濟心理安全距離的衡量。利用企業所屬行業作為股票的經濟特征,利用行業間的消耗系數1)使用2012年42部門投入產出表價值表進行計算。由于篇幅限制,各部門間的直接消耗系數矩陣和完全消耗系數矩陣未在文中列示。本文用公司所屬證監會大、中、小類行業標簽分別與投入產出表的42部門行業進行匹配,將公司證監會行業分類標簽轉換為42部門行業標簽作為本文需要的公司所屬行業標簽衡量股票間的經濟距離。消耗系數越大,經濟距離越近,心理上越安全。

研究同一地理區域內不同經濟心理安全距離對情緒傳染、情緒聯動和股價聯動性的影響。首先,選擇經濟狀況較好的廣東省作為目標省份,從所有樣本中選出屬于目標省份的所有股票；其次,按照公司所屬行業對選出的股票進行分組；再次,選擇在各省分布較均勻的農、林、牧和漁業作為目標行業,并按照目標行業與其他行業間的經濟距離(完全消耗系數)劃分不同的經濟距離等級；最后,按照經濟距離等級再次分組。研究同一經濟區域內不同地理心理安全距離對情緒傳染、情緒聯動和股價聯動性的影響時,也進行類似的分組2)本文還另擇省份(河北)和行業(交通運輸、倉儲和郵政業)進行研究,以排除省份和行業經濟發展差異對結論穩健性的影響。由于篇幅限制,地理心理安全距離下、及另擇省份和行業的研究結果未在文中列示。

2.6 檢驗模型

2.6.1檢驗情緒傳染引起情緒聯動的模型 在現實中,各種原因驅動情緒發生聯動現象。由于很難一一追溯全部的影響因素,并對每個因素的影響效果做出恰如其分的評價,這種變量遺漏會使得內生性問題變得比較棘手,故采用事件研究法進行補救。向上極端收益屬于利好信息,向下極端收益屬于利空消息,鑒于利空和利好信息在市場中傳播的非對稱性[27],研究發生極端收益變化時公司間的情緒傳染、情緒聯動情況驗證本文的情緒聯動是由信息承載的情緒在市場中傳染擴散引起的。根據文獻[26],以t時期前396個時間段(一個季度)的收益均值為基準,收益標準差為衡量尺度,對極端收益進行衡量。

上漲趨勢極端收益(UR)、下跌趨勢極端收益(LR)以及非極端收益(NR)分別為：

式中：Rt為t時期的股票收益；μt-396和σt-396分別為t時期前396 個時間段股票收益的均值和標準差。

排除情緒延續性及其他控制變量的影響,利用目標公司(被傳染公司)的情緒變化及發生極端收益公司(傳染公司)的情緒變化建立模型,公式為

式中：ΔSi,t表示公司j發生極端收益變化當期(t)目標公司i的情緒變化；ΔSj,t表示公司j發生極端收益變化當期(t)的情緒變化；ΔSi,t-m(m=1,2,…,5)表示i公司相對于t時間滯后m期的情緒變化。如果情緒聯動是由情緒傳染引起的,則發生極端收益變化情況下,情緒傳染系數(η1)和情緒聯動保持相同的非對稱性。

2.6.2檢驗情緒聯動與股價聯動預測關系的模型 情緒聯動與股價聯動可能相互作用導致內生性問題,如股價異常往往引起投資者情緒劇烈變化,而情緒又是影響資產定價的一個重要因素,使得投資者情緒變化與股票價格之間存在某種程度的因果互推關系。為了解決上述問題,采用“領先-滯后”方法進行實證分析,即考察上期情緒聯動對當期股價聯動的影響程度以及上期股價聯動對當期情緒聯動的影響程度,公式為：

式中：ComoveRij,t(ComoveSij,t)表示i公司與j公司在t時間的股價聯動性(情緒聯動性)；ComoveRij,t-1(ComoveSij,t-1)表示i公司與j公司在t-1時間的股價聯動性(情緒聯動性)。式(11b)在式(11a)的基礎上引入滯后股價聯動(ComoveRij,t-1),研究滯后股價聯動是否會掩蓋情緒聯動對股價聯動的影響；式(12b)在式(12a)的基礎上引入滯后情緒聯動變量(ComoveSij,t-1),研究滯后情緒變量是否會掩蓋股價聯動對情緒聯動的影響。

2.6.3檢驗情緒聯動為中介變量的模型 理論分析表明,情緒傳染引起情緒聯動進而引起股價聯動。欲檢驗這一因果鏈條,關鍵是驗證情緒聯動是情緒傳染影響股價聯動的中介變量。借鑒文獻[28]中的方法進行中介效應檢驗,分別建立基準方程、中介方程和總效應方程,即：

2.6.4檢驗情緒傳染、情緒聯動與股價聯動之間內在關系驅動者的模型 情緒傳染通過影響情緒聯動進而影響股價聯動,這種由情緒傳染引起的股價聯動是受噪音交易者驅動還是受信息交易者驅動? 股票的極端收益信息屬于公司經濟信息,只與本公司有關,對于其他公司而言屬于噪音信息。市場上存在信息交易者和噪音交易者,只有噪音交易者會傳播如極端收益信息這種噪音信息,使得信息承載的情緒在市場中傳染擴散。如果這種由情緒傳染引起情緒聯動進而引起的股價聯動是由噪音交易者驅動的,股價會被錯誤定價,在后期股價進行修正時,股票收益會發生反轉。因為“擇時效應”,投資者基于他們最初(9：30～10：30,第1個時間段)的投資者情緒買入和賣出股票時,偏向于觀察一段時間,等到塵埃落定(13：00～15：00,第4和第5個時間段)時再進行交易?；诖?利用參照公司發生極端收益當天和后一天目標公司在不同高頻時段的收益和情緒建立如下模型：

式中：d表示發生極端收益當天,q表示一天中第q個高頻時間段；Rq,d+1為參照公司發生極端收益后一天(d+1)第q個時間段目標公司的收益；R4,d為參照公司發生極端收益當天(d)的第4 個時間段(13：00～14：00)目標公司的收益；R5,d為參照公司發生極端收益當天第5個時間段(14：00～15：00)目標公司的收益；ΔS1,d表示參照公司發生極端收益當天第1個時間段(9：30～10：30)目標公司的情緒變化。如果系數υ1、υ2和υ3出現顯著為負的情況,即收益或情緒出現反轉現象,說明情緒傳染引起的聯動是由噪音交易者驅動的。

3 實證結果及分析

3.1 情緒傳染對股價聯動影響的內在機理

理論分析表明,情緒傳染對股價聯動的影響可能與情緒聯動有關,為了明確三者之間的內在聯系,按照如下4 個步驟進行研究：首先,計算變量間的相關系數,初步確定三者之間存在聯系；其次,解決遺漏變量所導致的內生性問題,確定情緒聯動是由情緒傳染引起的；再次,排除情緒聯動與股價聯動兩者之間相互作用所導致的內生性問題,明確兩者的影響關系；最后,驗證情緒聯動為情緒傳染影響股價聯動的中介變量,探明三者之間的內在影響機理。

3.1.1情緒傳染、情緒聯動與股價聯動間的相關性 按照下列步驟計算情緒傳染、情緒聯動和股價聯動三者間的兩兩相關系數：首先,在所有2 984家樣本公司中任取兩家公司為一個組合,共形成個股票組；其次,計算每組兩家公司間的情緒傳染、情緒聯動和股價聯動序列；最后,分別計算3個指標序列的兩兩相關系數。結果如表4所示。

表4 情緒傳染、情緒聯動和股價聯動的兩兩相關系數

表4結果顯示,情緒傳染與情緒聯動的相關性系數在1%水平上顯著,情緒傳染與股價聯動的相關系數在5%水平上顯著,情緒聯動與股價聯動的相關系數在5%水平上顯著,表明情緒傳染、情緒聯動與股價聯動三者之間存在內在聯系。情緒傳染與情緒聯動的相關系數為0.496、情緒傳染與股價聯動的相關系數為0.233、情緒聯動與股價聯動的相關系數為0.268,情緒傳染與情緒聯動的相關系數最大,表明兩者之間的關系較密切,可推斷情緒聯動與情緒傳染之間存在直接聯系。

3.1.2情緒傳染與情緒聯動間的關系 基于利空和利好信息的傳播特性,驗證情緒聯動是由信息承載的情緒在市場中傳染引起的。3.1.1節所選的股票組中,其中一個公司股票為目標公司,另一公司股票為參照公司,根據式(7)～(9)計算參照公司的極端收益。向上極端收益屬于利好消息,向下極端收益屬于利空消息,利用式(10)研究參照公司發生利空或利好消息后的一個月內,參照公司對目標公司的情緒影響,回歸結果如表5所示。

表5 發生好、壞消息后的情緒傳染

表5結果顯示,參照公司發生壞消息(向下極端收益)時,參照公司情緒對目標公司情緒的影響最大,在1%水平上顯著為0.608；發生好消息(向上極端收益)時,參照公司情緒對目標公司情緒影響較小,在5%水平上顯著為0.418；沒有發生極端收益時,參照公司對目標公司情緒的影響最小,在10%水平上顯著為0.174。表明積極情緒傳染效率低、消極情緒傳染效率高,與心理學研究結論一致,投資者對信息的反應呈現不對稱性,負面消息會引起投資者比正面消息更大、更迅速的反應。說明情緒傳染是由承載情緒的信息在市場中傳播引起的,并且也具有非對稱的傳播特性。

參照公司發生利空消息(向下極端收益)或利好消息(向上極端收益)后的一日內,與目標公司之間的情緒聯動性如何,依據式(5)、(6)計算情緒聯動,結果如表6所示。

表6 發生好、壞消息后的情緒聯動

表6結果顯示,發生壞消息(向下極端收益)時,公司間的情緒聯動性最大,為0.171；發生好消息(向上極端收益)時,公司間的情緒聯動性相對較小,為-0.150；沒有發生極端收益時,公司間的情緒聯動性最小,為-0.555。情緒聯動的這種非對稱特性與情緒傳染在市場上的非對稱傳播特性一致,表明本文研究的情緒聯動是由情緒傳染引起的。

3.1.3情緒聯動與股價聯動間的關系 已有文獻表明,收益可以引起投資者情緒反應,表明市場活動影響情緒。然而,情緒又會通過投資者的決策行為影響市場價格表現。結果就是,情緒聯動和股價聯動可能互相影響。因此,不能將情緒聯動和股價聯動孤立開來。根據式(11)、(12)進行面板回歸,采用“領先-滯后”法,研究股價聯動與滯后情緒聯動之間及情緒聯動與滯后股價聯動之間的關系,結果如表7所示。

表7 情緒聯動與股價聯動的“領先-滯后”關系

表7結果中,第1、2列數據顯示,控制滯后股價聯動的影響后,情緒聯動對股價聯動的影響系數由在1%水平上顯著的0.264 變為在1%水平上顯著的0.100；第3、4列數據顯示,控制滯后情緒聯動的影響后,股價聯動對情緒聯動的影響系數由在1%水平上顯著的0.260 變為在5%水平上顯著的0.015。說明滯后的股價聯動掩蓋了較少的情緒聯動對股價聯動的影響,而滯后的情緒聯動掩蓋了更多的股價聯動對情緒聯動的影響。表明情緒聯動對股價聯動的影響更大,在研究股價聯動方面,情緒聯動起著非常重要的作用。

3.1.4情緒聯動的中介效應檢驗 情緒傳染、情緒聯動和股價聯動三者之間存在相關關系,并且情緒傳染引起情緒聯動,而情緒聯動又對股價聯動有重要影響。情緒聯動是否是情緒傳染影響股價聯動的中介變量? 依據式(13)～(15)進行中介效應檢驗,回歸結果如表8所示。

表8結果顯示,加入中介變量(情緒聯動)后,情緒傳染對股價聯動的影響系數由0.135 變為0.022,表明情緒聯動變量的加入大大削弱了情緒傳染對股價聯動的影響。在此基礎上,中介系數顯著,說明情緒傳染通過引起情緒聯動進而影響股價聯動,結論支持假設1。

表8 情緒聯動的中介效應檢驗

3.2 基于心理安全區理論解釋情緒傳染對跨空間股價聯動的影響

空間心理安全區分為地理心理安全區和經濟心理安全區,本節從經濟心理安全區角度研究隨著心理安全距離的變化,情緒傳染、情緒聯動和股價聯動的變動規律,進而深入理解情緒傳染引起的股價聯動,尋找股價聯動存在空間差異的原因。經濟距離等級劃分結果如表9所示。

表9 基于經濟距離的行業分組結果

基于表9的分組結果,首先,在目標行業(農、林、牧、漁業)組內隨機選擇一個目標公司；然后,將各距離等級內的其他公司視為參照公司；最后,根據式(4)分別研究參照公司j對目標公司i的情緒傳染性,面板回歸結果如表10所示。

表10結果顯示：①經濟距離為0級和1級時,參照公司(j)情緒對目標公司(i)表現為同期情緒傳染；經濟距離為2級時,表現為滯后一期傳染；地理距離為3級和4級時,情緒傳染性不顯著。可以看出,隨著經濟距離變遠,公司之間的情緒傳染速度變慢,因為承載情緒的信息在傳播過程中需要時間。

表10 不同經濟距離下的情緒傳染

②隨著經濟距離變遠,顯著性最高的系數值逐漸變小(0級0.395,1級0.196,2級0.120),表明經濟距離越遠,公司之間的情緒傳染程度越小,因為信息在傳播過程中會被裁剪、取舍和加工。

隨著經濟距離變遠,投資者心理安全性降低,對承載情緒的信息越來越漠視,信息傳播效率越來越低,從而形成環形階梯狀信息傳導模型,再加上情緒的傳染特性,使得情緒在不同等級安全區內不斷傳染和積累,產生不同強度的“意見環境”,表現空間差異性。情緒傳染通過影響情緒聯動進而影響股價聯動,那么,隨著經濟距離的變化,情緒聯動和股價聯動的表現如何? 第1步,將各距離等級內公司股票視為一個組合,采用價值權重法計算組合收益和情緒；第2步,在樣本期間內,根據式(5)、(6)分別計算目標公司與各距離等級內組合的情緒聯動和股價聯動。結果如表11所示。

表11 不同經濟距離下的情緒聯動和股價聯動

表11 結果顯示,隨著經濟距離等級的增加(0級→4級),股票之間情緒聯動性和股價聯動性越來越弱(ComoveS：-0.343→-1.026；ComoveR：0.036→-0.676),表明情緒聯動和股價聯動都表現經濟空間差異性,經濟距離越遠,情緒聯動和股價聯動越弱,結論支持假設2。

綜合表10、11 的結果,隨著心理安全范圍向四周輻射,信息傳播效率越來越低,在情緒傳染的推動下,不同安全區的投資者將共舞,出現越來越弱的情緒聯動效應,投資者基于強大的意見環境做出決策,從而產生越來越弱的跨空間股價聯動現象。另外,在不同的經濟距離等級內,依據式(13)～(15)分別進行中介效應檢驗,發現中介系數顯著,說明經濟心理安全區理論可以解釋情緒傳染通過影響跨空間情緒聯動而影響跨空間股價聯動這一關系鏈條。

3.3 情緒傳染引起跨空間股價聯動的驅動者

承載情緒的信息在市場中傳播擴散,導致跨空間股價聯動。情緒傳染受信息交易者渠道驅動還是噪音交易者渠道驅動? 依據式(16)研究參照公司(傳染公司)發生極端收益變化后目標公司(被傳染公司)的情緒或收益是否發生反轉效應,結果如表12所示。

表12 極端收益變化后的收益反轉

表12 結果顯示,發生極端收益當天9：30～10：30的情緒(ΔS1,d)與后一天10：30～11：30的收益(R2,d+1)、13：00～14：00 的收益(R4,d+1)及14：00～15：00的收益(R5,d+1)的回歸系數顯著為負,說明發生了反轉效應；發生極端收益當天14：00～15：00 的收益(R5,d)與后一天14：00～15：00的收益(R5,d+1)的回歸系數顯著為負,說明也發生了反轉,表明股票市場在對被誤定價的股價進行修正。股票的極端收益信息屬于公司經濟信息,只與本公司有關,對于其他公司而言屬于噪音信息,市場上的噪音交易者會傳播如極端收益信息這種噪音信息,使得信息承載的情緒在市場中傳染擴散導致股價被錯誤定價,在后期股價進行修正時,會發生反轉效應。即情緒傳染引起情緒聯動進而引起的股價聯動是由噪音交易者錯誤地將承載情緒的噪音信息作為價值信息進行交易決策驅動的,假設3成立。

4 穩健性檢驗

為了確保研究結論的穩健性,本文或改變數據頻率,或從地理心理安全區角度考察情緒傳染、情緒聯動與股票聯動之間的關系,或改變樣本選擇標準。

4.1 不同數據頻率下的情緒傳染與股價聯動

由于信息傳播具有時效性和時滯性,數據信息頻率過高或過低,都可能遺漏真實的市場表現,造成實證研究結果的偏誤,故以更高頻(30 min和1 h)和更低頻(日、周、月)數據依據式(13)研究情緒傳染對股價聯動的影響,結果如表13所示。

表13結果顯示,不同數據頻率下情緒傳染對股價聯動的影響(ξ1)均顯著,表明情緒傳染對股價聯動有顯著影響,數據頻率不會影響結論的穩健性。由表13還發現,隨著數據頻率變低,影響系數(ξ1)值呈現先增大后減小的倒U 形變化趨勢,表明情緒傳染對股價聯動的影響程度先增強后減弱。信息傳播的時滯性和投資者基于情緒進行決策的擇時性導致過高頻率的數據(如30 min數據)不能完全捕捉到情緒傳染對股價聯動影響的市場表現；信息傳播和投資者情緒傳染的時效性導致過低頻率的數據(如月數據)錯失了情緒傳染對股價聯動影響的真實市場情況。研究結論說明了本文基于高頻數據研究的必要性,也提醒學者針對具體的金融市場問題需尋找合適頻率的數據進行研究。

表13 不同數據頻率下情緒傳染對股價聯動的影響

4.2 基于地理心理安全區的情緒傳染、情緒聯動與股價聯動

替換經濟心理安全距離,用地理距離衡量心理安全性研究不同地理心理安全距離下的情緒傳染、情緒聯動和股價聯動,得出與基于經濟心理安全距離相同的結論。基于心理安全區理論,投資者更愿意接收和傳播自己熟悉空間區域內的信息,導致情緒傳染在空間上具有差異性,從而導致空間上的情緒聯動性,聯動的情緒驅動市場參與者對類似的信息和事件做出一致的投資決策,最終反饋到金融資產的價格行為上,進而導致跨空間股價聯動?；谛睦戆踩珔^理論理解情緒傳染引起的股價聯動,既能發現股價聯動空間差異性規律,也能找到這種差異性存在的原因。

4.3 改變樣本選擇標準

由于金融保險類股票區別于其他行業股票資本結構的特殊性,故刪除這類股票進行數據分析,仍得出相同的結論。

5 結論

本文以2014-01-01～2019-12-31中國A 股股票為樣本,利用股票每分鐘股價信息和東方財富股吧信息計算高頻收益及高頻情緒,在此基礎上,研究基于空間心理安全區的情緒傳染、情緒聯動與股票聯動三者之間的關系。研究發現：情緒聯動是情緒傳染影響股價聯動的中介變量；心理安全區理論可以為情緒傳染引起情緒聯動進而引起股價聯動這一影響機理提供理論支持；股價聯動具有空間(地理、經濟)差異性,空間心理安全距離越遠,股價聯動性越弱。進一步研究表明：這種由情緒傳染引起的股價聯動是由噪音交易者將承載情緒的噪音信息當作價值信息進行交易驅動的；信息傳播的時滯性和投資者的擇時交易導致過高頻率的數據(如30 min 數據)不能完全捕捉到情緒傳染對股價聯動影響的市場表現；信息傳播和投資者情緒傳染的時效性導致過低頻率的數據(如月數據)錯失了情緒傳染對股價聯動影響的真實市場情況。排除空間心理安全距離衡量方法、數據頻率、樣本選擇標準及地理和行業經濟發展差異的影響,結果仍然穩健。

本文的研究結論,對股價聯動問題研究、監管者加強市場管理及投資者投資具有參考價值。

(1)為學者研究經濟聯動問題提供支撐。研究結果表明,空間心理安全區理論可以很好地解釋情緒傳染引起的股價聯動,幫助明晰股價聯動的空間差異性規律及原因。證明了參與者的心理安全因素在經濟行為中的重要作用,為研究經濟聯動問題提供進一步的理論支撐。

(2)為監管者加強市場管理提供參考。就市場和政策層面而言,如果認為市場過度聯動是不利的,以股價聯動的空間特性為代表,其暗含的邏輯在于應減少市場噪音及其擴散,降低信息傳播在空間距離上的時滯性,提高市場定價效率。此時,一方面需要提高公司及相關部門信息披露的頻率和質量,另一方面需培養投資者對噪音的辨識能力,防范噪音大肆傳播情況下的聯動錯誤定價。

(3)為投資者制定交易策略提供新的依據。中國資本市場常常出現資產價格聯動現象,此時獲得超額收益是比較困難的,而利用由情緒傳染引起股價聯動的空間差異性,進行跨地區、跨行業投資策略也許可以規避風險、獲得較高的收益。因此,了解內在影響機理,并匹配相應的策略就顯得尤為重要。