投資者情緒對投資者投資行為的影響

〔內容提要〕當前，我國證券市場投資者仍以中小投資者為主，個人投資者教育程度參差不齊，部分投資者缺乏必要的投資知識和技能，交易頻繁，非理性交易行為明顯。同時，信息不對稱等問題的存在，進一步弱化投資者投資的信心，加劇了中小投資者投資情緒波動。嚴重的投資者情緒波動會影響其決策判斷，進而影響投資行為，從而會增加市場的不確定性。本文梳理投資者情緒起源并用SWOT分析法梳理資產定價模型，能夠幫助投資者了解市場的發展規律，提升預測能力，建立科學的投資理念。

〔關鍵詞〕投資者情緒；資產定價模型；SWOT分析；投資者情緒量化

注：本文受國家社會科學基金項目“顛覆性創新驅動消費細分市場生成機理與價值實現研究”（項目編號：19BJY176）、教育部基金項目“消費者技術反應行為對顛覆性創新產品市場績效影響機理研究”（項目編號：20C10166034）資助。

一、引言

個人投資者的投資決策深受過度自信、確認偏差、過度樂觀以及群體趨同等心理因素的影響。過度自信會導致個人投資者高估自身判斷能力，并頻繁買賣以至損毀投資價值。確認偏差會使個人投資者誤讀信息并做出非理性選擇，難以糾正錯誤。“過度樂觀”會致使個人投資者低估風險，高估收益，很難在巨大損失面前及時止損。“群體趨同”也會導致個人投資者盲目跟隨他人而非個人判斷。這些都損害其投資表現。機構投資者相對更理性，但也存在障礙，特別體現在對流行策略與同業的跟隨。許多機構選擇復雜和難度大的主流策略來展示專業知識。高收費也會促使基金經理追求眼花繚亂的操作。總之，無論個人或機構，都難免受心理因素影響，其程度取決于監管、激勵機制等。認知這些影響，并在決策中規避，是投資者獲得超額回報的關鍵。理解投資行為與心理顯得尤為關鍵。

本文采用心理學與金融理論分析影響投資選擇的心理因素。大量較新文獻證明，個人投資者和機構投資者的決策都深受這些因素影響而出現認知偏差，這也為投資者在實踐中規避并防范提供借鑒。

二、投資者情緒的起源

投資者情緒根源于投資者的心智和心理狀態，是投資者在決策和行動過程中主觀的影響因素。由于投資者情緒多變，所以對投資者情緒的定義有許多不同的說法。1997年，行為經濟學者Shleifer認為投資者情緒是一種認知過程，這種認知會影響交易時的信念和對交易價值的判斷。2000年，Shleifer補充說明，投資者情緒是對未來資產收益的系統性預期偏差，反映不同投資者共同的誤判。

投資者情緒研究超越了傳統金融理論的研究框架，目的是分析非理性群體的信念或投資行為對股票市場的影響。不同于傳統金融理論，行為金融考慮了主觀因素如情緒，試圖將行為分析和資產定價相結合作為主要研究內容。

投資者情緒源于噪音交易者。1986年，Black將投資者群體分為“理性”和“噪聲”交易者，噪音交易者是將“噪聲”當作真實內部信息進行交易的投資者。市場上的噪聲交易者常受市場情緒和主觀認知的影響，使得他們的決策過程具有持續的噪聲特征。因此，對噪聲交易者的定義可以說是對投資者情緒研究的起源。此后，經濟學家在建立資產定價模型時通常將投資者分為理性交易者和非理性交易者兩類。前者根據傳統的資產定價理論進行股票交易，即套利者；后者接受市場不完全信息的刺激進行股票交易，即噪聲交易者。

此外，投資者情緒的來源復雜多樣，包括個體心理、偏差判斷、社會互動以及理性認知等。這些因素通過影響投資者對風險、收益以及市場的感知和理解，進而在投資者內心產生積極或消極的情感體驗，并最終表現為情緒表達。理解投資者情緒的根源，對于控制和避免情緒在投資中的負面影響具有重要意義。投資者應通過培養風險意識、理性判斷、獨立思考等方式，減輕認知偏差和社會效應對自身情緒的影響，做出更加平靜和理性的市場選擇。

三、投資者情緒的量化方法

（1）情緒指數。構建反映投資者情緒的指數，如消費者信心指數、投資者信心指數等。這些指數通常基于大規模問卷調查，利用統計方法計算。

（2）新聞情感分析。利用文本挖掘技術分析新聞報道的情感傾向，以此反映投資者情緒。當新聞報道大量使用積極詞匯，情緒Tend樂觀；反之則意味著悲觀情緒。

（3）社交情感分析。檢測投資者在社交媒體上的情感表達，分析評論與帖子的情緒色彩以測度投資者情緒。這是近年來較新興的方法。

（4）大數據情緒分析。利用人工智能和大數據技術，分析投資者的搜索記錄、網頁瀏覽、電子交易等大數據，檢測隱性情緒并進行量化。

（5）生理學指標。測量投資者的脈搏、皮膚電活動、腦電波等生理指標，并將其與情緒產生關聯，進而判斷和量化投資者的情感狀態。這是一種更為直接的方法，但實施難度較大。

綜上，投資者情緒的量化手段包括調查問卷、新聞分析、社交數據、大數據技術以及生理指標等。這些方法各有優缺點，可以單獨使用也可以融合應用。選擇哪種方法還需要考慮研究目的、數據來源、技術條件等因素。無論哪種方法，量化分析都需要建立科學的情緒測度標準和評判體系。投資者情緒量化，不僅有助于研究投資者行為，也為規避情緒對市場波動的影響提供了工具和依據。但是，我們也應看到，投資者情緒的量化自身也面臨許多挑戰，其結果的準確性還需要不斷提高。

四、SWOT分析法拆解資產定價模型

資產定價理論是金融學的核心內容之一，它研究影響資產定價的各種因素，并建立相應的理論模型進行資產收益率的預測。長期以來，資產定價理論主要基于投資者理性假設，而近年來行為金融學的興起使得研究視角發生重大轉變，投資者非理性因素成為理解資產定價的關鍵所在。

本文主要介紹資產定價理論中的幾大理論模型。第一，資本資產定價模型（CAPM）基于單因素市場模型和投資者理性假設，認為資產的期望收益率僅與市場組合的系統性風險成正比。該模型在實證研究中效果較差，但由于其簡單實用，在投資實踐中得到廣泛應用。第二，套利定價模型（APT）假定資產收益率由多因素驅動，通過檢驗每個定價因素來預測資產收益率。相比CAPM，其假設更加真實，但如何確定具體的定價因素仍存在爭議。第三，行為資產定價模型在傳統模型基礎上加入投資者非理性因素，如過度反應、保守主義等，以解釋資產定價異常。該模型應用更加廣泛，但投資者非理性難以量化與模擬。第四，隨機過程模型，將資產收益率建模為隨機過程，通過歷史數據預測其概率分布。該方法較為客觀但預測效果難免受數據限制。最后，行為金融學模型試圖解釋注意力、情緒等因素對資產定價的影響，在解釋定價異常方面具優勢，但也存在較大主觀性。

1.CAPM模型

優勢：假設簡單、理論簡潔、易于應用；可以較好解釋股票市場的平均超額收益。

劣勢：單因素市場模型過于簡單；無法解釋股票市場的超額收益差異；實證效果較差。

機會：隨著金融市場發展和數據積累，實證研究方法得以改進，或有助于提高其解釋力。

威脅：行為假設和多因素模型的興起，削弱了CAPM模型的地位與影響力。

2.APT模型

優勢：假設更加真實，可以通過多個因素解釋資產定價；理論框架較為全面和靈活。

劣勢：如何確認具體的定價因素仍無定論；參數估計較為復雜，實證過程存在難度。

機會：不同學者可以根據研究興趣選擇不同的定價因素進行研究，這給該模型帶來活力。

威脅：如果無法證實部分定價因素的重要性，該模型的實用價值將受到影響。

3.行為資產定價模型

優勢：加入投資者非理性因素，在解釋資產定價異常和市場失常方面具有優勢。

劣勢：投資者非理性行為難以準確判斷和量化，模型存在較大主觀性。

機會：跨學科研究如心理學、行為經濟學等為其提供理論和實證基礎，提高其權威性。

威脅：如果不能建立比較客觀和準確的非理性行為理論和測度方法，該模型的實證效果將難有提高。

4.隨機過程模型

優勢：方法較為客觀和系統，避免個體非理性的判斷。對異常事件具有一定解釋力。

劣勢：預測結果容易受數據限制和模型選擇的影響，對定價機理的解釋性較差。

機會：大數據技術的發展為其提供更豐富的數據來源，有望提高預測準確度。

威脅：如果模型的預測效果不能持續提高，其實用價值將開始下降。

綜上，各模型均有其應用前景，但也存在局限。投資實踐中應根據具體需求選擇適合的模型或綜合多個模型。未來，發展新的定價模型，在投資者理性與非理性之間達到平衡，并提高實證解釋力，是資產定價研究的重要方向。

五、投資者情緒對金融資產影響的對策及案例分析

投資者情緒作為影響股票市場波動的重要因素之一，其對股票價格的預測效果日益受到學術界和實踐界的關注。本文探討了投資者情緒在股票市場定價中的預測作用，并提出了相應的投資策略建議。第一，投資者情緒指數可以預測股票市場短期回報。當投資者情緒為樂觀時，市場短期內回報率較高；當投資者情緒為悲觀時，短期回報率較低。這表明投資者情緒可以捕捉市場短期漲跌趨勢，用于市場定時。第二，投資者情緒達到極值時，股票價格也趨于極端。此后股票回報率會產生反轉。這意味著投資者情緒可以用于預測股票價格的短期頂部和底部，采取相應的買入賣出策略。第三，高情緒差異的個股近期會產生較高超額回報，但中長期會趨于消失。此現象表明個股短期價格會受情緒影響而偏離內在價值，投資者可以利用此獲利，但中長期應回歸價值投資。第四，投資者的積極或消極情緒會在同一行業或板塊內傳播，影響相關股票短期定價。跟蹤此“情感傳染效應”可以作為投資組合調倉的參考。綜上，投資者情緒主要對股票市場和個股的短期價格產生預測作用，可用于捕捉短期定價異常和趨勢。但中長期來看，理性分析對價格起主導作用。因此，投資者應結合情緒與理性判斷，在短期利用情緒獲取超額收益，中長期關注資產的內在價值。

案例1.2020年初新冠疫情暴發，投資者情緒極為悲觀，全球股市出現重大下跌。以美股標普500指數為例，其在2020年2月至3月下跌約32%。但進入4月，隨著疫情得到控制和經濟復蘇預期，投資者情緒開始恢復，美股開始反彈并最終回升至年初水平。這表明在投資者情緒極度悲觀時短線買入，并在情緒開始轉樂觀后獲利了結，是一種有效策略。

案例2.2021年初特斯拉股價飆漲近10倍，遠高于其他電動汽車相關企業，這顯然偏離了其實際業績增長和競爭優勢。有學者指出，此時特斯拉股價的畸高很大程度源自投資者的過度樂觀和“FOMO”（害怕錯過）心理。后來，特斯拉股價下跌約50%，更接近其基本面價值。這表明在投資者情緒極度樂觀時短線賣出，可以避免其后價格的劇烈下跌。

案例3.2020年中期，隨著中概股爆發阻力位漲停板的消息，投資者情緒在中概股板塊內迅速升溫并蔓延。那一時期上漲的股票更是成為市場追捧的對象，相關個股短期內繼續大幅上漲。但在監管層干涉和情緒逐步冷卻后，相關個股價格普遍回調，這個案例顯示出投資者情緒在行業板塊內的傳染效應以及相應的套利機會。

綜合以上案例，在投資者情緒達極值的時候進行反向操作，或利用情緒差異和情感傳染適時調整投資組合，可以獲得超額收益。這些案例亦印證了本文前面提出的理論觀點并使之更具說服力。同時，需要注意投資者情緒本身的周期性和理性因素在中長線的主導作用，避免在投資者情緒之外忽視價格的基本面趨勢。

六、結語

投資者情緒作為影響投資者決策與行為的關鍵因素之一，其作用機制日益成為學術界關注的焦點。本文探討了投資者情緒對投資者投資行為的多重影響，以及投資者應有的認知與應對策略。第一，投資者情緒影響其風險偏好與容忍度。積極情緒會提高風險偏好促進風險投資，而消極情緒則會降低風險偏好增加防御投資。投資者應認識到自身情緒變化引起的風險偏好變化，避免在重要投資決策時產生情緒化判斷。第二，情緒影響投資者產生過度反應，這會擴大市場波動幅度并導致資產定價失常。投資者應控制情感波動，在市場失常時保持理性，以避免錯誤的投資決策。第三，消極情緒會增強投資者的保守傾向和熟悉偏向，而積極情緒會促進其追求新的投機機會。投資者應認知不同情緒狀態下的分類傾向差異，保持理性選股判斷。第四，不同的情緒會影響投資者資產類別的選擇。積極情緒促進選擇股票等風險資產，而消極情緒則增加對債券等保值資產的偏好。投資者應根據市場情緒及時調整資產配置。第五，投資者容易受市場情緒影響產生跟隨效應，推高某一類別資產價格，這可能導致資產價格偏離基本面。投資者應關注市場熱點變化背后的情緒傳導機制，以判斷市場失常與獲利時點。

（作者單位：1.中央財經大學管理科學與工程學院；2.東北大學工商管理學院）