投資者情緒對ETF定價效率的影響研究

【摘" 要】論文選取2012-2023年的股票型ETF作為研究對象，選用資金流向、量比、MA簡單移動平均、BSI相對強弱指標、換手率作為主成分分析法的子指標構建投資者情緒指標，實證研究了投資者情緒對ETF定價效率的影響。研究結果表明，投資者情緒對ETF跟蹤誤差具有顯著的正向影響，投資者情緒會降低ETF定價效率，在穩(wěn)健性檢驗中，投資者情緒對ETF折溢價率的影響也顯著為正。

【關鍵詞】投資者情緒；跟蹤誤差；ETF折溢價率

【中圖分類號】F832.5" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2025）01-0076-03

1 引言

在現代金融市場中，投資者情緒作為影響市場波動和資產定價的重要因素，已受到越來越多學者的關注。ETF作為一種在交易所上市交易的投資工具，其價格通常與所跟蹤的標的資產的凈值密切相關。但在實際交易過程中，由于市場參與者的行為、情緒和心理預期，ETF的市場價格與其凈值之間可能出現一定的偏離現象。這種偏離可能反映出投資者情緒對市場價格波動的影響，進而影響ETF定價的效率。市場有效性假設認為，所有信息都能夠迅速且準確地反映在市場價格中。然而，在實際的市場中，投資者的非理性行為往往導致市場價格偏離其基本價值，特別是在情緒驅動的市場環(huán)境中，投資者往往依賴于情緒而非理性分析來作出投資決策。投資者情緒的變化可能導致市場出現過度反應或過度修正，進而影響ETF的價格形成機制。本文從行為金融學的角度出發(fā)，分析投資者情緒對ETF定價效率的影響，旨在揭示投資者情緒與ETF市場定價機制之間的關系，探討情緒波動對ETF市場價格偏離的作用機制，并為ETF投資者提供有價值的實證分析和理論支持。

2 文獻綜述

投資者情緒對金融市場的影響已成為學術研究的重要課題，多個研究表明，情緒對資產價格、市場流動性及價格波動具有顯著影響。Gaies et al.[1]的研究指出，樂觀情緒有助于緩解金融不穩(wěn)定，尤其在非危機時期，樂觀情緒能夠提升市場流動性，而在危機時期，較低的樂觀情緒則加劇了金融不穩(wěn)定。在關于股市的研究中，Paudel et al.[2]通過股息日設置驗證了投資者情緒與股價波動之間的關系。他們發(fā)現，高投資者情緒與股息日前的價格下跌相關，且在情緒敏感的股票中，情緒的影響更為顯著。Chue et al.[3]研究發(fā)現，投資者情緒高漲時，共同基金活躍份額顯著下降，基金經理選股積極性下降，散戶投資者優(yōu)勢在高情緒期才允許情緒影響資產價格。在國內的研究中，Yang et al.[4]研究發(fā)現，基金層面投資者情緒與交易所交易基金收益波動率在高情緒狀態(tài)時正相關，低情緒狀態(tài)時負相關。何誠穎等[5]研究指出，投資者情緒對股票收益率存在負面影響，而套利活動會對這種影響起到調節(jié)作用。在套利受限的股票組合中，投資者情緒的負面影響尤為突出。除了針對投資者情緒與股票收益的相關研究外，部分學者深入剖析了投資者情緒和市場效率的關聯，其中涉及市場崩盤風險等要素。但任永平等[6]的研究顯示，情緒所產生的效果可能是相反的。這種差異或許是因為從市場層面來看，投資者情緒與市場效率呈現負相關關系。而李昊洋等[7]的研究表明，在公司層面，情緒與效率之間的關系并不顯著。

根據已有文獻中關于投資者情緒對各類金融市場影響的研究，可以提出以下有關投資者情緒對ETF定價效率影響的假設：

H1：投資者情緒與ETF定價效率負相關。當投資者情緒高漲時，市場中可能存在更多非理性行為，情緒高漲可能導致投資者對ETF的定價偏離其合理價值，降低定價效率。

3 實證研究

3.1 指標說明

本文以股票型ETF為研究對象，對2012-2023年的面板數據進行標準化處理。數據量涵蓋不同的市場環(huán)境和經濟周期，不僅具有跨時間的廣泛性，而且具有跨行業(yè)、多維度的特征。數據來源于Wind金融終端。具體變量如表1所示。

3.2 模型設定

本文主要研究的是投資者情緒對ETF定價效率的影響，在前文研究的基礎上構建以下實證模型：

Tracking Error_i，t=β₀+β₁Sentiment_i，t+β₂Control_i，t+ε

式中，β為常數；Tracking Error_i，t為第i只ETF在第t天的跟蹤誤差；Sentiment_i，t為第i只ETF在第t天的投資者情緒；Control_i，t為控制變量；ε為隨機干擾項。

3.3 描述性統(tǒng)計和相關性分析

各變量的描述性統(tǒng)計結果如表2所示。

表2的結果表明，跟蹤誤差（Tracking Error）的均值為8.375 585 2，標準差為1，最小值為-0.447 662，最大值為15.838 04，表明該變量有較大的波動性，且極值相差較大。投資者情緒（Sentiment）的均值為-3.334 427 7，標準差為1，最小值為-9.455 779，最大值為7.391 363，表明情緒值的波動較大，且大部分數據偏向負值。從表2可以看出樣本量為8 684。

對于相關性分析來說，主要關注的是被解釋變量跟蹤誤差（Tracking Error）與解釋變量投資者情緒（Sentiment）之間的關系。表3的結果顯示，跟蹤誤差與投資者情緒之間的相關系數為0.023，存在顯著正相關關系，說明情緒波動可能對基金的跟蹤誤差產生影響。當投資者情緒較為積極時，可能導致某些市場波動和投資組合調整，從而影響跟蹤誤差的大小。在控制變量方面，單位累計凈值（NavR）、基金上市時間（Age）、最高收盤價（HClosing）、基金規(guī)模（Size）與跟蹤誤差的相關系數分別為-0.067、-0.031、-0.026、-0.069，說明基金上市時間越長，單位累計凈值越大，基金規(guī)模越大，最高收盤價越高，跟蹤誤差越低，定價效率越高。而波動率（Volatility）與跟蹤誤差的系數為0.149，表明基金波動越大，定價效率越低。

3.4 回歸分析和穩(wěn)健性檢驗

本節(jié)采用時間與個體雙固定的固定效應模型分析投資者情緒對ETF定價效率的影響，具體結果如表4所示。

①在主回歸模型（Model1）中，投資者情緒對跟蹤誤差影響的系數為0.085 3，在99%的置信區(qū)間上顯著，具有正向影響，即情緒越積極，跟蹤誤差越高。當情緒波動較大時，投資者可能受到情緒驅動而忽視ETF與其基準指數之間的關系，從而導致ETF價格出現偏離，增加跟蹤誤差。因此，情緒極端化通常會降低ETF的定價效率。如果市場出現極端情緒，如樂觀情緒過高，可能導致ETF的價格上漲速度超過其標的指數，形成溢價；悲觀情緒則可能導致ETF價格下跌。在其他控制變量中，基金規(guī)模、波動率等因素對跟蹤誤差具有顯著影響，而漲跌幅對跟蹤誤差的直接影響較小。假設H1得到驗證。

②折溢價率（Prem）反映了ETF市場價格與其凈值之間的偏離程度，較高的折溢價率通常表示定價效率較低，市場對ETF的定價失真。若該指標為正，表示ETF溢價交易；該指標為負，表示ETF折價交易。折溢價率可以作為衡量ETF市場定價效率的重要指標。因此，本文將其作為被解釋變量來替換跟蹤誤差進行穩(wěn)健性檢驗。

Prem_t=ln（Prem_t）-ln（Nav_t）/ln（Nav_t）

式中，Prem_t為ETF在第t天的折溢價率；Price_t為ETF在第t天的交易價格；Nav_t為ETF在第t天的凈值。

在穩(wěn)健性檢驗模型（Model2）中，投資者情緒對ETF折溢價率影響的系數為0.004 4，在95%的置信區(qū)間上顯著。這一結果表明，當投資者情緒較為積極時，ETF的折溢價率呈現上漲趨勢。這與市場的基本邏輯一致，積極的情緒可能導致投資者過度樂觀，推動ETF的價格偏離其凈值，從而出現折價或溢價。投資者情緒的波動能影響他們的購買或拋售行為，進而影響ETF市場的流動性與價格。控制變量的回歸結果顯示，基金規(guī)模（Size）對ETF折溢價率具有顯著正向影響，表明較大規(guī)模的ETF可能具有更穩(wěn)定的折溢價率。單位累計凈值（NavR）、基金上市時間（Age）和波動率（Volatility）對折溢價率的影響微弱。漲跌幅（PriceChange）和最高收盤價（HClosing）則對折溢價率具有一定的負向影響，尤其是價格波動較大時，可能加劇ETF折溢價率的波動。

4 結論與建議

根據研究結果，投資者情緒對ETF定價效率具有顯著影響。本研究選取2012-2023年股票型交易型開放式指數基金（ETF）的相關數據，運用主成分分析法構建投資者情緒指標，深入探究投資者情緒對ETF定價效率的影響。描述性統(tǒng)計結果顯示，跟蹤誤差與投資者情緒的波動幅度均較大。相關性分析表明，二者呈現顯著正相關關系。回歸分析進一步指出，投資者情緒對跟蹤誤差存在顯著正向影響，當投資者情緒處于極端狀態(tài)時，會降低ETF的定價效率。當情緒波動劇烈時，ETF的價格與凈值之間的偏離程度可能較大，導致跟蹤誤差增大。特別是當市場情緒過于樂觀或悲觀時，ETF的定價可能脫離其基礎資產的實際價值，從而影響其定價效率。在穩(wěn)健性檢驗中，投資者情緒對ETF折溢價率同樣具有顯著正向影響。

為提升ETF的定價效率，政府、企業(yè)和個人需各自發(fā)揮作用。政府應加強市場監(jiān)管，確保ETF交易的透明度與公正性，并通過發(fā)布市場情緒與經濟數據引導投資者理性決策。監(jiān)管機構應防范投機行為，維護市場穩(wěn)定。企業(yè)層面，基金管理公司應優(yōu)化ETF產品設計，減少跟蹤誤差，并通過做市商機制提升市場流動性，減少情緒波動導致的價格偏離。個人投資者則需加強自我教育，理性分析市場信息，避免情緒化投資決策。通過分散投資和長期持有策略，降低情緒波動對決策的影響，從而實現更高效的市場定價。

【參考文獻】

【1】Brahim Gaies，Mohamed Sahbi Nakhli，Rim Ayadi，et al.Exploring the causal links between investor sentiment and financial instability： A dynamic macro-financial analysis[J].Journal of Economic Behavior amp; Organization，2022（204）：290-303.

【2】Shishir Paudel，Sabatino （Dino） Silveri，Mark Wu.Investor sentiment and asset prices： Evidence from the ex-day[J].Journal of Banking amp; Finance，2022（139）.

【3】Timothy K. Chue，G. Mujtaba Mian.Investor sentiment and mutual fund stock picking[J].Applied Economics Letters，2022，29（17）：1620-1625.

【4】Chunpeng Yang，Jun Chi.Investor sentiment and volatility of exchange-traded funds： Evidence from China[J].International Journal of Finance amp; Economics，2023，28（1）：668-680.

【5】何誠穎，陳銳，薛冰，等.投資者情緒、有限套利與股價異象[J].經濟研究，2021，56（1）：58-73.

【6】任永平，李偉.經濟政策不確定性、投資者情緒與股價同步性——基于TVP-VAR模型的時變參數[J].上海大學學報（自然科學版），2020，26（5）：769-781.

【7】李昊洋，程小可，鄭立東.投資者情緒對股價崩盤風險的影響研究[J].軟科學，2017，31（7）：98-102.