財經新聞、個體投資者交易行為與股價波動

楊雪晴，陳張杭健

(1. 蚌埠學院 經濟與管理學院，安徽 蚌埠233030；2. 安徽大學 經濟學院，合肥 230601)

信息技術的革新，使得互聯網迅速成為大眾獲取新聞信息的重要來源，也成為重要的輿論場域。與傳統新聞相比，互聯網財經新聞更加方便、專業和高效，更具附加價值?；ヂ摼W財經新聞對股票市場的影響也愈發明顯[1]，尤其在以中小投資者為主體的中國市場，個體投資者對財經新聞的過度反應可能更為激烈，對市場造成的沖擊更為明顯[2]。因此，有必要從個體投資者交易行為的角度探究財經新聞對股票價格行為的影響及其機制。

一、文獻回顧

隨著中國證券市場的不斷完善和互聯網技術對新聞工作的革新，互聯網財經新聞對股市的影響日趨深遠，成為學者們關注和研究的熱點。劉海飛等從市場有效性理論出發，將資本資產定價模型中市場層面無法解釋的部分歸因于公司層面和行為層面的異質信息[3]77，并從數量、語調和類型等多個角度證實了財經新聞對資產價格行為有顯著影響。

現有文獻多采用新聞數量作為信息到達率的代理指標，研究其對股票收益率、交易量和波動率的影響等。黃濤等研究發現，與曝光率較高的股票相比，沒有媒體報道的股票收益率更高，并且這一結果對于小市值、散戶持股量高、分析師關注度低和高波動的股票更加明顯[4]。Kalev等以公司層面的新聞數量衡量信息到達率進行研究，認為其對股票收益率的條件方差存在顯著正影響[5]。黃俊等的研究表明，媒體關注度越高的上市公司，其股價平均收益越底，且能夠使更多公司層面的信息融入股價，進而降低股價同步性[6]。汪昌云等從文本語調的角度出發，以媒體語氣作為投資者情緒的代理變量，發現負面媒體語氣能更好地解釋IPO抑價率、首日換手率和超募比率[7]。游家興等從新聞報道基調、曝光程度和關注度這三個維度構建媒體情緒指標，發現樂觀的媒體情緒更容易推動價格向上偏離[8]。姜富偉等發現，媒體文本情緒對我國股票收益有顯著的樣本內和樣本外預測能力[9]。

從文本類型的角度出發，劉海飛等研究了五類互聯網異質性新聞對股票異常收益的影響，發現政策扶持、兼收并購、再融資和盈利能力四類新聞對股票異常收益存在顯著正影響，而違規處罰類新聞對異常收益存在顯著負影響[3]79。呂華揆等將財經新聞分為股價波動類、股權及高管變動類、公司戰略及其他類等3類，分別探討了這3類新聞與股市收益、成交量和振幅的關系[10]。

綜上所述，學者們在針對財經新聞對資產價格行為的影響方面研究成果豐富，但針對財經新聞影響資產價格行為中間過程的相關研究較少，對于投資者交易行為在這一中間過程中發揮作用的研究不足，尤其是個體投資者對于財經新聞的反應研究更有待深入。因此，采用脫敏的個體投資者賬戶交易數據，從數量、語調和類型三個方面探究財經新聞對個體投資者交易行為和股票價格波動的影響，通過三步回歸法考察個體投資者交易行為在財經新聞影響股價波動過程中的中介作用，以期為投資者的交易決策和監管層加強股票市場風險管理提供借鑒。

二、研究數據與方法

(一)數據來源

樣本區間為2017年1月1日至2020年12月31日，研究對象為上證A股。首先，由于金融類上市公司特殊的資產負債結構，將金融股從樣本中剔除；其次，為了避免停牌等對投資者交易行為的影響，剔除了2017—2020年間非連續交易的股票；最后，得到574支樣本股。

新聞數據來源于銳思數據庫。數據包括新聞公布日期、新聞標題、新聞涉及的股票代碼等，共得到574家上市公司的206 210條財經新聞；脫敏的個體投資者賬戶交易數據通過編寫Python爬蟲程序采集于雪球網，采集字段包括投資者編碼、股票代碼、交易時間、成交價格、交易前倉位和交易后倉位，共包含2017年1月至2020年12月的1 436 530條有效實盤交易記錄。股票價格、流通市值和資金流向數據等均來源于Wind數據庫。

(二)財經新聞對股價波動的影響

為了探究財經新聞對資產價格行為的影響，以新聞數量作為解釋變量，以股票的月度波動率作為被解釋變量，采用如下的面板數據固定效應模型進行估計：

Voli,t=α1+α2Newsi,t+α3Pricei,t+α4Sizei,t+α5Instii,t+∑Indus+Year+ε

(式1)

其中，Voli,t為股票i第t個月的波動率，采用當月日度價格的標準差衡量；Newsi,t為股票i第t個月的新聞數量；Pricei,t為股票i第t個月末的價格；Sizei,t為股票i第t個月末的對數流通市值；Indus為行業啞變量，行業分類以證監會《上市公司行業分類指引》2012版為依據；Year為年度啞變量；考慮到機構投資者交易行為對股價波動的影響，采用機構凈買入水平Instii,t衡量其交易行為，計算方法為：

(式2)

(三)財經新聞影響股價波動的機制

為了探究財經新聞影響股票價格波動的內在機制，以個體投資者的交易次數作為中介變量，采用三步回歸法考察三者之間的關系。如果個體投資者交易行為在財經新聞影響股價波動中能夠起到中介作用，則需滿足以下三個條件：(1)自變量(財經新聞)對中介變量(個體投資者交易行為)的影響顯著；(2)自變量對因變量(股價波動)的影響顯著；(3)同時考察自變量和中介變量對因變量的影響，若自變量對因變量的影響不再顯著，或自變量對因變量的影響顯著但顯著性水平降低或回歸系數減小，則說明發生了完全或部分中介作用。結合式1，三步回歸模型如下：

Tradesi,t=β1+β2Newsi,t+β3Controls+∑Indus+Year+ε

(式3)

Voli,t=θ1+θ2Newsi,t+θ3Tradei,t+θ4Controls+∑Indus+Year+ε

(式4)

其中，Tradesi,t為股票i第t個月被個體投資者交易的次數，Controls為Pricei,t、Sizei,t和Instii,t等控制變量。此外，還利用式3考察了不同語調、不同類型的財經新聞對個體投資者交易行為的影響。

三、實證分析

(一)描述性統計

表1為各變量的描述性統計結果，包括變量的均值、標準差、最小值和最大值。交易次數Trades的均值為6.7854，標準差為18.4384，說明不同個體投資者的交易頻率存在較大差異。新聞數量News的均值為7.4843，即平均而言每家上市公司每個月大概被新聞報道7次。正面新聞數量Newspos和負面新聞數量Newsneg的均值分別2.6055和4.8788，政策類News1、經營類News2和股價類News3新聞數量的均值分別為0.0021、7.3712和0.1111，說明與公司經營活動相關的新聞報道較多。

表1 變量的描述性統計

(二)財經新聞對股價波動的影響

財經新聞對價格波動的影響如表2所示。第1列給出式1的回歸結果，第2和第3列分別為不同語調和不同類型的財經新聞對股票價格波動的回歸結果。從第1列可以看出，財經新聞數量在1%的水平下對股價波動存在正顯著，回歸系數為0.0046，即上市公司被報道的次數越多，其價格波動率越高；從第2列可以看出，正面新聞和負面新聞均在1%的水平下顯著為正，回歸系數分別為0.0032和0.0030，說明正、負新聞均能夠引起股票價格的顯著波動；從第3列可以看出，經營類和股價類新聞在1%水平下對股價波動均存在顯著正影響，回歸系數分別為0.0044和0.0042，而政策類新聞對價格波動的影響不顯著。

經營類和股價類新聞是與上市公司股價波動直接或間接相關的新聞，對投資者來說更為直觀，而政策類新聞大多是與市場或行業相關的新聞，需要投資者具有一定的理解和判斷能力，這可能是導致經營類和股價類新聞對價格波動的影響較為明顯而政策類新聞對價格波動的影響不明顯的主要原因。在第1至第3列中，機構投資者凈買入水平的系數均顯著為正，說明機構投資者的交易會加劇股價的波動，可能原因在于機構投資者的入場會引起散戶的“跟風”，進而加大股價波動幅度。

表2 財經新聞對價格波動的影響

(三)財經新聞影響股價波動的機制

采用脫敏的個體投資者賬戶交易數據檢驗財經新聞對個體投資者交易行為的影響，探討個體投資者交易行為在財經新聞影響資產價格波動過程中所起的中介作用。

財經新聞對投資者交易行為的影響如表3所示。第1列為式3的回歸結果，第2和第3列分別為不同語調和不同類型的財經新聞對個體投資者交易行為的回歸結果。從第1列可以看出，新聞數量在1%水平下對投資者交易次數存在顯著正影響，回歸系數為0.2599，即上市公司被新聞報道的次數越多，投資者交易越頻繁，說明財經新聞確實能夠影響個體投資者的交易行為；從第2列可以看出，正、負面新聞在1%的水平下對個體投資者交易次數均存在顯著正影響，回歸系數分別為0.1706和0.1852，而且負面新聞對個體投資者交易行為的影響更大；從第3列可以看出，經營類和股價類新聞在1%的水平下對個體投資者交易次數均存在顯著正影響，回歸系數分別為0.2459和0.1947，而政策類新聞對個體投資者交易次數的影響不顯著。

表3 財經新聞對投資者交易行為的影響

采用三步回歸法檢驗個體投資者交易行為在財經新聞影響股價波動過程中所起的中介作用，回歸結果見表4。其中，第1列為式3的回歸結果，第2和第3列分別為式1和式4的回歸結果。對比第2列和第3列可以發現，在加入個體投資者交易行為變量Trades后，News的回歸系數由0.0046降低至0.0038，降低了17.39%，說明個體投資者交易行為在財經新聞對股價波動的影響中發揮了部分中介作用。

表4 投資者交易行為的中介作用檢驗

(四)穩健性檢驗

1.財經新聞對個體投資者買賣行為的影響

為了進一步驗證財經新聞對個體投資者交易行為的影響，將個體投資者的交易次數分為買入次數和賣出次數，分別考察正面新聞和負面新聞對個體投資者買入和賣出行為的影響。結果如表5所示。第3列和第4列分別為正面新聞和負面新聞對個體投資者買入行為和賣出行為的回歸結果?？梢园l現，正面新聞在1%的水平下對個體投資者買入次數存在顯著正影響，回歸系數為0.2331，而負面新聞在1%的水平下對個體投資者賣出次數存在顯著正影響，回歸系數為0.2196，與第2列中的回歸結論基本一致。此外，有趣的是機構凈買入水平在1%的水平下對個體投資者的買入次數和賣出次數均存在顯著正影響，但對賣出次數的影響相對較小，說明個體投資者對機構投資者交易行為的反應存在差異。例如，機構投資者在某些股票上的加倉行為，可能會被個體投資者視為“誘多”，預期股價接下來會有一波下跌行情，并提前賣出該股票，這可能是導致上述結論的主要原因。

表5 財經新聞對投資者買賣行為的影響

2.內生性問題

上述研究表明，財經新聞報道能夠引起股票價格的波動，但股價波動較大的上市公司有可能更吸引媒體的注意，導致兩者存在內生性問題。以報紙總印數與總人口的比值衡量地區媒體業發展水平作為工具變量，該變量會影響所在地上市公司的新聞報道，但不會直接影響股價波動，是解決內生性問題較好的工具變量。表6為控制內生性后財經新聞對股價波動的回歸結果。可以發現，變量News的回歸系數依然顯著為正，說明上述結論是穩健的。

表6 控制內生性后財經新聞對股價波動的回歸結果

四、總結與建議

個體投資者對經營類和股價類新聞的反應最為強烈，且兩類新聞對股票價格波動的影響最大；個體投資者的交易行為會加劇股價波動，且其在財經新聞影響股價波動的過程中能夠起到部分中介作用?；诖?，提出以下建議。

第一，監管層應從源頭出發對財經新聞報道的真實性、客觀性等加強管理，尤其是經營類和股價類的新聞，應防止過度報道引起的市場非理性情緒增加，加劇股價波動。

第二，在互聯網背景下，財經新聞不斷更迭、投資者獲取新聞的渠道不斷拓寬、獲取成本降低，大量龐雜的信息容易導致投資者作出非理性的交易決策，因此，監管層應進一步加強對投資者的引導，提高投資者的信息甄別能力。