投資者情緒對滬深300指數(shù)收益的影響分析

黃曉明

摘要：在20世紀80年代，證券市場出現(xiàn)了一系列與傳統(tǒng)金融理論相悖的現(xiàn)象，引發(fā)了學(xué)術(shù)界對理性人假設(shè)的廣泛質(zhì)疑。經(jīng)濟學(xué)學(xué)者普遍認為，投資者情緒和心理變化對其決策與交易行為會產(chǎn)生一系列影響，從而引起股價波動。近年來，隨著市場化程度的不斷提高，投資者情緒在影響市場收益方面的角色愈發(fā)顯著，這不僅關(guān)系到個體投資者的投資決策，也牽涉到整個金融市場的穩(wěn)定性與發(fā)展。文章通過構(gòu)建理論框架與經(jīng)驗?zāi)Ｐ吞接懚咧g的關(guān)系，以實證分析結(jié)果為基礎(chǔ)，深入研究投資者情緒對滬深300指數(shù)收益影響的機理，并提出相關(guān)政策管理建議，以期優(yōu)化市場環(huán)境，加強風(fēng)險防范，促進資本市場的長期健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞：投資者情緒；滬深300指數(shù)；相關(guān)性分析；回歸性分析

一、引言

在近年來的資本市場研究中，投資者情緒始終是一個難以捉摸但又極其重要的領(lǐng)域。與此同時，滬深300指數(shù)作為反映中國A股市場主要上市公司股票表現(xiàn)的重要指標，其漲跌往往被視為中國股市健康狀態(tài)的晴雨表。投資者情緒與股市指數(shù)之間的關(guān)系便成了金融研究者探索的關(guān)鍵，情緒的波動對證券價格有著不容忽視的影響，這種非理性的行為在許多情況下都能對市場產(chǎn)生即時和長期的重大影響。本研究旨在分析投資者情緒對滬深300指數(shù)收益的潛在影響，通過深入分析，揭示情緒波動與市場表現(xiàn)之間復(fù)雜的動態(tài)關(guān)系。

二、理論框架與模型構(gòu)建

（一）投資者情緒與市場表現(xiàn)的理論聯(lián)系

根據(jù)行為金融理論，市場參與者在決策過程中往往不是完全理性的，他們的決定受到了一系列認知偏差和情緒驅(qū)動的影響。在傳統(tǒng)金融模型中，市場的表現(xiàn)是基于所有投資者的理性行為，價格反映了所有可用信息。然而，行為金融理論推翻了這一假定，提出市場參與者受限于自身的認知局限和情緒波動，可能會做出無效的市場決策。這些行為會影響資產(chǎn)的需求和供應(yīng)，最終影響價格。De Long 等學(xué)者的研究表明，證券市場存在著“噪音交易者”，這類投資者通常依賴感覺和非理性認知進行投資交易，其行為在一定程度上影響著股票價格的波動。當投資者情緒泛濫，比如過度樂觀或悲觀時，他們可能會導(dǎo)致價格的異常波動，而這種波動在統(tǒng)計上往往與基本面的變動無關(guān)。有研究展示了情緒的集體變化如何對市場表現(xiàn)造成短期和長期的影響。例如，在對滬深300指數(shù)影響的分析中，高漲的投資者情緒可能會推高指數(shù)，而低迷的情緒可能帶來相反的效果。隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，文本信息呈現(xiàn)爆炸式增長，其中一部分財經(jīng)新聞可能蘊含情感傾向，容易引導(dǎo)投資者形成認知偏倚，會不可避免地影響投資者的決策過程，并與股票價格波動產(chǎn)生聯(lián)動效應(yīng)。

（二）投資者情緒指標的選擇與構(gòu)建

在投資者情緒領(lǐng)域的探索中，學(xué)者們通常利用兩種主流方法來進行情緒測量。首先是以問卷調(diào)查為主要手段，直接探詢投資者對未來市場走勢的態(tài)度和預(yù)期，這類指標以其直接性和主觀性為特征，能反映投資者的即時感受與預(yù)期。另一個方法則是依據(jù)市場的實際交易數(shù)據(jù)，例如成交量，來間接推斷投資者情緒，這種指標更多地從經(jīng)驗和客觀的角度，揭示了投資者的心理狀況。

本研究將基于成熟的CICSI綜合情緒指數(shù)進行分析，CICSI綜合情緒指數(shù)由學(xué)者易志高和茅寧構(gòu)建，該指數(shù)基于BW指數(shù)的改良方法，并整合了許多映射中國股票市場投資者情緒變動的特定指標。它們包括封閉式基金的折價率、股票市場上的交易量、首次公開募股（IPO）的數(shù)量以及新股首日的收益率、消費者信心指數(shù)和新開戶投資者的數(shù)量等。其中還排除了居民消費價格指數(shù)、工業(yè)增產(chǎn)值和宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)等宏觀經(jīng)濟因素的干擾，該指標能以更準確地評估中國股市的投資者情緒。

（三）滬深300指數(shù)收益率的計算方法

本研究采用了對數(shù)收益率來衡量滬深300指數(shù)的變動，這是因為對數(shù)收益率能穩(wěn)定數(shù)據(jù)，減少極端值的影響，并使得時間序列的統(tǒng)計分析更為穩(wěn)健。這種計算方法不僅使得收益率具有時間可加特性，同時也為后續(xù)進行如異方差性檢驗以及收益率序列相關(guān)性分析等提供了便利。

為了提高研究的精確性，還需要對收益率序列進行平穩(wěn)性檢驗，確保所使用的數(shù)據(jù)在進行回歸分析時不受偽回歸的影響。通過ADF（Augmented Dickey-Fuller）檢驗確認數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性后，接下來才能有效地進行模型擬合及假設(shè)檢驗。表1是ADF檢驗結(jié)果，由表1可見，針對滬深300，該時間序列數(shù)據(jù)ADF檢驗的t統(tǒng)計量為-2.809，P值為0.057，1%、5%、10%臨界值分別為-4.665、-3.367、-2.803。P=0.057<0.1，有高于90%的把握拒絕原假設(shè)，此時序列平穩(wěn)。

（四）樣本期間與數(shù)據(jù)來源

在樣本時間上選擇為：2020年1月至2021年1月，數(shù)據(jù)選擇月度數(shù)據(jù)。因為在2020年至2021年，發(fā)生了公共衛(wèi)生事件，對投資者情緒造成了一定的影響，因此挑選這段時間進行分析，具有一定的特征性。

數(shù)據(jù)來源：CICSI綜合情緒指數(shù)通過網(wǎng)絡(luò)平臺進行搜集計算，滬深300指數(shù)收益率借助國泰君安等軟件，收集樣本期間的收益率，并進行對數(shù)計算，最后通過ADF檢驗，提供數(shù)據(jù)支持。

三、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

進行描述性統(tǒng)計分析是研究的第一步。通過對表1的觀察，我們可以對滬深300指數(shù)的市場表現(xiàn)和投資者情緒的波動有一個初步的了解。

從表2樣本數(shù)據(jù)來看，滬深300指數(shù)在樣本期內(nèi)的波動范圍較大，最小值達到-6.444%，表明在某些時段內(nèi)市場表現(xiàn)負面；而最大值上升到12.754%，顯示市場在某些時段內(nèi)表現(xiàn)出色。滬深300指數(shù)的平均收益率是2.207%，這反映了在觀測期間內(nèi)投資者可以期望的平均回報水平。然而，標準差為5.370，這個較高的波動性指標表明滬深300指數(shù)的市場收益率存在明顯的不穩(wěn)定性。中位數(shù)2.581%略高于平均值，暗示了收益率數(shù)據(jù)呈輕微的正偏態(tài)分布。

對投資者情緒的描述性統(tǒng)計揭示了一些洞察。投資者情緒在樣本期內(nèi)變動幅度從29.630到64.430，平均值為52.242，顯示了一定程度的信心。投資者情緒的標準差是9.865，表明情緒雖有變化但波動不及滬深300指數(shù)本身。投資者情緒的中位數(shù)51.770緊密圍繞平均值，說明投資者的情緒傾向在中等水平上波動。

（二）投資者情緒與滬深300指數(shù)收益關(guān)系的回歸分析

表3顯示的線性回歸分析主要探討了投資者情緒與滬深300指數(shù)收益之間的關(guān)系。回歸模型的結(jié)果顯示，常數(shù)項的估計值為-20.697，具有顯著性（p=0.002），這表明在沒有考慮投資者情緒的情況下，滬深300指數(shù)的預(yù)期收益是負的。而投資者情緒的系數(shù)估計值為0.438，標準誤為0.097，標準化系數(shù)Beta為0.805，這意味著投資者情緒與滬深300指數(shù)收益之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。模型中投資者情緒的系數(shù)表示，投資者情緒每增加一個單位，滬深300指數(shù)的收益預(yù)期增加0.438個單位，顯著性水平為0.001（非常顯著）。

而標準化系數(shù)Beta反映了投資者情緒對滬深300指數(shù)收益的相對影響力，這在模型中優(yōu)先級非常高。共線性診斷的VIF值為1.000，容忍度也為1.000，這顯示模型沒有共線性問題。

模型的R2為0.649，調(diào)整R2為0.617，這表明模型具有很好的解釋力，即模型能解釋大約61.7%的滬深300指數(shù)收益的變異。F統(tǒng)計值為20.306，其對應(yīng)的p值為0.001，證明了模型整體的統(tǒng)計顯著性。最后，D-W值為1.843，接近2，表明模型不存在自相關(guān)問題。

綜上，回歸分析提供了強有力的證據(jù)說明投資者情緒對滬深300指數(shù)收益有顯著的正向影響，這一發(fā)現(xiàn)強調(diào)了理解和分析市場情緒在金融市場中的核心作用。

（三）投資者情緒與滬深300指數(shù)收益關(guān)系的相關(guān)分析

相關(guān)性分析通過計算投資者情緒與滬深300指數(shù)收益率之間的相關(guān)系數(shù)來進行。相關(guān)系數(shù)的值介于-1與1之間，其中1表示完全正相關(guān)，-1表示完全負相關(guān)，而0表示不存在線性相關(guān)。在本研究中，相關(guān)系數(shù)的計算結(jié)果顯示投資者情緒與滬深300指數(shù)收益率之間存在較高的正相關(guān)關(guān)系，這一結(jié)果與之前的回歸分析是一致的，進一步驗證了投資者情緒對滬深300指數(shù)收益具有顯著影響。

這個較高的相關(guān)系數(shù)表明，隨著投資者情緒的改善，滬深300指數(shù)收益往往增加；相反，當投資者情緒較差時，滬深300指數(shù)的收益也可能降低。相關(guān)性的顯著性表明這種關(guān)聯(lián)不是偶然產(chǎn)生的，而是具有統(tǒng)計上的顯著性，這意味著投資者的情緒狀態(tài)確實是影響滬深300指數(shù)表現(xiàn)的一個重要因素。對于市場研究者和投資者來說，關(guān)注并分析投資者情緒的波動對理解市場變化具有重要的實際意義。

四、結(jié)果討論

本文實證分析的核心在于揭示投資者情緒和滬深300指數(shù)市場收益間的關(guān)系。根據(jù)回歸和相關(guān)分析的結(jié)果，投資者情緒對滬深300指數(shù)收益具有顯著的正向影響。投資者情緒作為一種市場參與者情緒狀態(tài)的集中體現(xiàn)，會通過影響投資決策進而作用于市場收益。當普遍情緒偏向樂觀時，投資者傾向于對未來市場前景持積極態(tài)度，這種集體樂觀在多數(shù)情況下會帶動股價上漲，滬深300指數(shù)作為一個寬基指數(shù)，自然也會受此影響而表現(xiàn)出正向收益。相反，普遍的悲觀情緒則可能導(dǎo)致投資者出售股票，招致市場下跌。從描述性統(tǒng)計結(jié)果可以看出，即便在市場出現(xiàn)較大波動時，投資者情緒相對穩(wěn)定，這可能表明投資者對市場長期表現(xiàn)持有信心，或是市場中存在機制能在一定程度上穩(wěn)定情緒，比如政策導(dǎo)向或是投資者教育等。

投資者情緒與滬深300指數(shù)收益率的正向關(guān)系，從理論上強調(diào)了非理性因素在資產(chǎn)定價中的重要角色。在傳統(tǒng)的有效市場假說中，市場價格被認為充分反映了所有可用信息。然而，現(xiàn)實市場中，投資者并非總是理性的，他們的決策會受到情緒的顯著影響，這直接體現(xiàn)在資產(chǎn)價格的波動上。因而，在進行市場趨勢預(yù)測和投資策略制定時，投資情緒指標的參考價值不容忽視。

五、政策建議

（一）強化投資者情緒監(jiān)測和預(yù)警機制

人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析等現(xiàn)代信息技術(shù)的應(yīng)用能夠幫助監(jiān)管者實時追蹤投資者情緒的變化，從大量雜亂的數(shù)據(jù)中提取出有價值的情報，從而快速準確地把握市場脈搏。通過算法分析，不僅僅是捕捉當前的情緒波動，更能夠預(yù)測未來的趨勢變動，為制定策略提供科學(xué)依據(jù)。監(jiān)測機制應(yīng)當涵蓋多個層面，包括但不限于社交媒體輿情分析、市場交易數(shù)據(jù)的情緒指標監(jiān)測等，通過整合不同數(shù)據(jù)來源，可以構(gòu)建一個立體的情緒分析模型。

在構(gòu)建起綜合監(jiān)測機制的基礎(chǔ)上，開發(fā)一套具體可行的應(yīng)急預(yù)案，一旦監(jiān)測機制發(fā)現(xiàn)市場情緒出現(xiàn)較大波動，特別是當這種波動超出一定的安全閾值時，能夠迅速啟動應(yīng)急預(yù)案。應(yīng)急預(yù)案應(yīng)包括快速的信息發(fā)布系統(tǒng)，確保在第一時間向市場參與者公布真實的市場狀態(tài)和預(yù)警信息；同時，含有具體的市場穩(wěn)控措施，如合理利用交易暫停、限價等金融工具來避免恐慌性交易。

（二）提升信息透明度與完善風(fēng)險教育

監(jiān)管機構(gòu)需要通過法規(guī)要求，強制上市公司遵循公平、公正、公開的原則，及時準確披露各種財務(wù)與經(jīng)營信息。此舉能夠幫助投資者及時了解公司動態(tài)，透明化的信息披露還能夠消除市場傳言，減少無謂的投機與恐慌行為。相關(guān)平臺可以利用互聯(lián)網(wǎng)平臺如交易所官網(wǎng)、金融信息服務(wù)網(wǎng)站等進行快速廣泛的信息傳播，讓每一位市場參與者都能夠?qū)崟r獲得相應(yīng)的信息，從而在同一起跑線上作出投資決策。

政府和監(jiān)管機構(gòu)同樣需要在投資者教育上投入更多的力量。可以通過組織專題講座、投資者研討會、開展在線金融知識競賽等形式，提升公眾的金融素養(yǎng)，特別是對于風(fēng)險意識的培養(yǎng)和風(fēng)險識別能力的提高。社區(qū)中心、學(xué)校、金融機構(gòu)等也應(yīng)成為金融知識普及的陣地。通過線上線下渠道的結(jié)合，形成全方位、多層次的金融知識教育網(wǎng)絡(luò)，使投資者能夠在理解風(fēng)險的基礎(chǔ)上，依據(jù)自身的風(fēng)險承受能力和投資目標進行決策。

（三）促進市場長期穩(wěn)定性的制度構(gòu)建

優(yōu)化市場機制。監(jiān)管部門應(yīng)當通過一定的政策設(shè)計，比如稅收減免、交易成本調(diào)整等，激勵投資者進行長期投資。比如，對持有股票超過一定期限的投資者提供資本利得稅的優(yōu)惠，這不僅能減少稅負，還可以引導(dǎo)投資者擴展投資的時間范圍，遏制投機行為，穩(wěn)定資本市場。

改善投資者結(jié)構(gòu)。監(jiān)管部門應(yīng)采取措施，鼓勵長期資金的進入，提高如養(yǎng)老金、保險基金及其他長期投資基金的市場準入標準。對這些機構(gòu)投資者，政府可通過制度安排和政策引導(dǎo)，提供更多的市場份額，鼓勵基金投資基本面好鼓勵回報高的企業(yè)，打擊市場的投機行為，塑造長期價值投資體系。這類機構(gòu)投資者由于其資金體量龐大且投資策略穩(wěn)健，往往更關(guān)注公司的長期價值而非短期波動，在構(gòu)建健康市場生態(tài)方面發(fā)揮著不可或缺的作用。

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（作者單位：海通證券股份有限公司）