基于投資者情緒的中日股市聯(lián)動性研究

◇章小莉

10.13999/j.cnki.scyj.2016.02.010

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基于投資者情緒的中日股市聯(lián)動性研究

◇章小莉

10.13999/j.cnki.scyj.2016.02.010

摘要：本文選擇2001年1月至2015年10月的月度數(shù)據(jù)作為樣本，選取消費者信心指數(shù)（CCI）、市盈率（PE）、成交量（VOL）和換手率（TURN）等四個指標作為投資者情緒的代理變量，分別構建中國、日本的投資者情緒，采用基于VAR模型的Granger因果關系檢驗，從投資者情緒的角度研究中日股市的聯(lián)動性。結果表明：中國市場的投資者情緒和收益率互為格蘭杰原因，日本市場收益率是日本市場投資者情緒的格蘭杰原因，中國市場投資者情緒是日本市場收益率的格蘭杰原因，中國市場收益率是日本市場的投資者情緒和收益率的格蘭杰原因。

關鍵詞：聯(lián)動性；投資者情緒；Granger因果關系

一、引言

金融市場受到經(jīng)濟、政治、投資者心理等諸多因素的影響，是一個復雜的動力學系統(tǒng)。傳統(tǒng)金融學假設“市場的有效性”和“投資者完全理性”，隨著非線性理論的發(fā)展，大量研究表明投資者并非完全理性，其投資者決策會受到其他投資者的影響。行為金融學結合金融學、行為學、心理學等學科的知識和方法，揭示金融市場的非理性行為。行為金融學有兩大理論，即有限套利理論和投資者情緒理論。投資者情緒注重對人的心理和行為的分析，是投資者對未來預期的系統(tǒng)性的偏差，反映了市場參與者的投資意愿。De Long等（1990）提出噪聲交易者模型，噪聲交易者非理性地將市場中的“噪音”當成影響資產(chǎn)價格的投資信念，這種非理性信念就是“投資者情緒”。

金融市場中不同的子市場存在價格或者波動的相關關系，隨著金融全球化的加快發(fā)展，子市場之間的聯(lián)動性不斷增強。對股票市場聯(lián)動性的研究，主要有以下兩類觀點：經(jīng)濟基礎假說和市場傳染假說。市場傳染假說以市場投資者行為或市場整體行為作為研究重點，在信息不對稱的前提下，由于市場參與者的非完全理性，市場上容易出現(xiàn)羊群效應、趨同效應等行為特征。股票市場的價格很大程度上受到投資者行為的影響，從而產(chǎn)生基于投資者預期的市場聯(lián)動性，一國或者區(qū)域的股票市場受到?jīng)_擊，將會引起其他國家或者區(qū)域的投資者心理預期產(chǎn)生變化，從而增強市場的聯(lián)動性。Lee等（1991）最早使用行為金融模型對股市聯(lián)動性進行解釋，隨著個體投資者風險回避或者情緒的改變，投資者制訂決策的“習慣性”會發(fā)生相應的變化，從而導致股市整體的聯(lián)動性。Barberis等（2005）提出股價聯(lián)動性的類別分析，將基于行為金融的股市聯(lián)動性劃分為基于分類的聯(lián)動性、基于偏好的聯(lián)動性和基于信息驅動的聯(lián)動性等。

基于投資者情緒的股市聯(lián)動性，Baker等（2012）構建全球六個主要股票市場的投資者情緒，發(fā)現(xiàn)全球情緒能夠傳染本土股票市場；Hudson等（2013）分別在美國市場和英國市場構建投資者情緒，發(fā)現(xiàn)美國市場投資者情緒能夠影響英國股票市場價格，但是英國市場投資者情緒對本國股票市場沒有影響；文鳳華等（2015）研究發(fā)現(xiàn)，美國市場投資者情緒是中國市場投資者情緒的格蘭杰原因，反之不成立。

隨著經(jīng)濟全球化和區(qū)域經(jīng)濟一體化的快速發(fā)展，中國股市與日本股市之間的聯(lián)系逐步加深。尤其是近年來，我國一直在深化金融體制改革，做到與國際資本市場接軌，特別是QDII 和QFII的實施，使得我國資本市場與全球金融市場的聯(lián)系更加緊密。隨著中、日經(jīng)濟貿(mào)易交流的持續(xù)加深，兩國之間股票市場的聯(lián)動性也在加強。本文基于投資者情緒的角度研究中日股市的聯(lián)動性，不僅有利于投資者進行有效的投資組合，而且可以為政府制訂金融政策提供支持，為國內投資者進行國際投資、防范金融風險等提供重要參考。

二、研究方案

本文借鑒Baker M等（2006）的方法，采用主成分分析分別構造中國、日本的投資者情緒，采用基于VAR模型的Granger因果關系檢驗研究中日股市的聯(lián)動性。

1.數(shù)據(jù)和指標選取

基于投資者情緒對中日股市聯(lián)動性進行研究，兩個市場所選取的情緒代理變量應該是一致的。考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選取消費者信心指數(shù)（CCI）、市盈率（PE）、成交量（VOL）和換手率（TURN）等四個指標作為代理變量。以上證綜合指數(shù)代表中國股市，日經(jīng)225指數(shù)代表日本股市，取對數(shù)后差分的方法將收盤價轉變?yōu)槭找媛剩玫街袊墒械氖毡P價（CP）、收益率（CR）和日本股市的收盤價（JP）、收益率（JR）。本文選擇2001 年1月至2015年10月的月度數(shù)據(jù)作樣本，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

消費者信心指數(shù)（Consumer Confidence Index）衡量消費者信心的強弱，由消費者預期指數(shù)、消費者滿意指數(shù)和消費者信息指數(shù)構成，反映并且量化消費者對經(jīng)濟前景、收入水平、收入預期以及消費心理狀態(tài)的主觀感受，是投資者情緒的一個經(jīng)濟指數(shù)替代指標。市盈率屬于市場整體類指標，表示股票價格與每股收益的比例，市盈率越高表示投資者情緒越高漲，市盈率越低表示投資者情緒越低落。成交量和換手率都是反映市場交易活躍度的直接指標，一個是絕對數(shù)量，一個是相對比例，當投資者情緒變得高漲時，成交量或換手率就會放大，反之則縮小。

表1　股票價格與各個情緒代理指標的相關性

表1給出中、日兩市場股票價格與各個情緒代理指標的相關性，中國市場上各個情緒代理指標都與股票價格正相關，日本市場上除了市盈率與股票價格呈負向關系，其余的都與股票價格正相關，這與De Long等（1990）噪聲交易模型預期的結果一致。

2.投資者情緒

主成分分析（Principal Components Analysis）是由霍特林于1933年首次提出來的，通過投影的方法，在損失較少數(shù)據(jù)信息的基礎上把多個指標轉化為幾個有代表意義的綜合指標，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維。因此在分析過程中，既減少了變量的個數(shù)，又不損失主要的信息?；舅枷胧强紤]合成變量方差的大小及其對原始變量方差貢獻的大小，而對于原始隨機變量，其協(xié)方差矩陣或相關矩陣正是對各變量離散程度和相關程度的度量。

對選取的投資者情緒代理指標進行主成分分析，分別構造中國投資者情緒（CSENT）、日本投資者情緒（JSENT）。以日本投資者情緒為例，構造過程如下。

第一步，根據(jù)KMO和Bartlett檢驗結果，KMO=0.672>0.5，Bartlett球形度檢驗值為417.139（sig=0.000），相關矩陣不是單位陣，適合進行主成分分析。

第二步，提取公因子，建立變量的相關系數(shù)矩陣，并計算出特征值和貢獻率。前兩個因子的特征值大于1，分別為2.496 和1.003，對應的方差貢獻率分別為62.388%和25.072%，累計方差貢獻率為87.460%。再結合碎石圖，選擇前兩個因子具有合理性，記為F1和F2。

第三步，根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣寫出因子得分函數(shù)，以各因子的方差貢獻率占累計方差貢獻率的比例為權重進行加權，最終構建F=（62.388*F1+25.072*F2）/87.461，即為JSENT。

F1=-0.009*CCI+0.383*VOL+0.376*TURN-0.336*PE

F2=0.996*CCI+0.009*VOL+0.055*TURN+0.046*PE

JSENT=F=0.279*CCI+0.276*VOL+0.284*TURN-0.227*PE

同JSENT，可得CSENT=0.314*CCI+0.044*VOL+0.340*TURN+ 0.304*PE

表2給出了中、日兩市場投資者情緒與各自的代理變量之間的相關性，在中國市場上，除了成交量是負相關并且不顯著外，其余均是顯著正相關；在日本市場上，除了市盈率是顯著負相關外，其余均是顯著正相關。表3給出了中、日兩市場投資者情緒序列的描述性統(tǒng)計分析，中國市場的投資者情緒CSENT存在單位根，序列不平穩(wěn)，因此取一階差分得到DSENT，且DSENT不存在單位根，后文的研究均使用DSENT作為中國市場的投資者情緒。日本市場的投資者情緒JSENT滿足平穩(wěn)性要求，直接用于分析。

表2　投資者情緒指標值與變量之間的相關性

表3　投資者情緒序列的描述性統(tǒng)計分析

三、實證結果和結論

1. ADF檢驗

ADF檢驗是檢驗序列中是否存在單位根，如果不存在單位根則序列是平穩(wěn)的，如果存在單位根則序列是不平穩(wěn)的。當序列不平穩(wěn)時進行回歸分析，就可能存在偽回歸。檢驗單位根的方法有很多，如ADF檢驗、DFGLS檢驗、PP檢驗、KPSS檢驗、ERS檢驗和NP檢驗等，其中ADF檢驗的方法是比較常用的。

上文已經(jīng)給出了中、日兩市場投資者情緒的單位根檢驗，在此只需對中、日兩市場的收益率進行平穩(wěn)性檢驗即可。鑒于篇幅，此處不給出具體的表格，結果表明中、日兩市場的收益率均在1%的顯著性水平下滿足平穩(wěn)性要求。

2. Granger因果關系檢驗

Granger因果關系檢驗實質上是對一個變量的滯后變量是否可以引入到其他變量的方程中進行檢驗，如果可以，即一個變量受到其他變量的滯后影響，則稱具有Granger因果關系，主要針對以下兩個方程進行回歸：

原假設為：H0：β0=β1=β2=…=βn= 0

首先對第一個方程的估計值的顯著性進行檢驗，如果拒絕原假設，那么X是引起Y變動的格蘭杰原因，同理可以檢驗Y是否是引起X變動的格蘭杰原因。

此部分主要是對中、日兩市場的收益率、投資者情緒，即CR、DSENT、JR、JSENT兩兩建立二元VAR模型，基于投資者情緒研究中日股市的聯(lián)動性。本文對二元VAR模型進行參數(shù)估計，不需要模型的預測，因此模型具體表達式就不再羅列。依據(jù)建立的VAR模型，使用AIC、SC、HQ等信息準則確定最優(yōu)滯后階數(shù)，然后進行Granger因果關系檢驗，檢驗結果如表4。結果表明，中國市場的投資者情緒和收益率互為格蘭杰原因，日本市場收益率是日本市場投資者情緒的格蘭杰原因，這與大多數(shù)的研究相符合。中國市場投資者情緒是日本市場收益率的格蘭杰原因，中國市場收益率是日本市場的投資者情緒和收益率的格蘭杰原因，對中日股市的聯(lián)動性研究進行了補充。

表4　中、日股票市場Granger因果關系檢驗結果

總體上，中、日兩市場的聯(lián)動性不是很強，這也跟很多學者的研究結論一致，其原因可能是中國股票市場機制不健全，現(xiàn)有股票發(fā)行機制受行政干預較多，難以形成有效的套利機制，限制了市場價格發(fā)行功能的充分發(fā)揮，降低了市場運行的有效性。鑒于兩市的聯(lián)動性不強，投資者可以在兩個市場進行分散投資，規(guī)避風險。

參考文獻：

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[7]文鳳華，楊鑫，龔旭等.金融危機背景下中美投資者情緒的傳染性分析[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2015（35）.

（作者單位：華南理工大學工商管理學院）