投資者情緒β研究與對資產定價的影響

張淑芬

(佛山職業技術學院，廣東 佛山 528137)

投資者情緒β研究與對資產定價的影響

張淑芬

(佛山職業技術學院，廣東 佛山 528137)

過去的大量研究表明，投資者情緒影響股票收益，從而引起資產的定價偏差。本文通過對FF三因子定價模型的分析，發現在加入投資者情緒指數后的FF三因子定價模型定價效率更高。同一行業指數內股票的超額收益率與其公司規模，賬面市值比及投資者情緒存在顯著相關關系。其中受到投資者代表性認知偏差的影響，流動市值和賬面市值比大的公司股票的超額收益率對投資者情緒變化更為敏感，即其投資者情緒β更高。

資產定價；投資者情緒；行為金融學

一、引言

傳統的資產定價理論是建立在完美市場(EMH)和投資者為同質預期的假設之下，以CAPM理論體系為代表的傳統資產定價模型又難以解釋不斷涌現金融異象，促使學者們另辟蹊徑，從投資者心理和行為來解釋金融市場中的異常現象。

過去的大量研究表明，投資者情緒影響股票收益，從而引起資產的定價偏差。那么什么樣類型的股票更易受到情緒的影響呢？不同類型的股票為什么有收益的差異呢？這就需要研究投資者情緒與股票特征之間是否有聯系。

二、投資者情緒指數的構建

本文將投資者情緒β的定義為股票收益對投資者情緒變化的敏感性。對于投資者情緒的定義，至今并沒有統一的標準。有觀點認為投資者形成投資理念的過程就是投資情緒，也有觀點認為投資情緒是投資者對未來股價波動的主觀性偏好。對于投資者情緒，比較通俗的觀點是投資者對股票的總體樂觀判斷或者悲觀判斷。

本文在BW指數構造方法的基礎上，通過適當改進，選取了6個指標進行主成分分析，適當降維后得到投資者情緒代理指標；再通過剔除宏觀經濟周期變化1對投資者情緒的影響，最終得到投資者情緒的綜合指數IS (Investor Sentiment)。所有數據來源于金融界、和訊網、東方財富網、國家統計局、同花順宏觀數據平臺和廣發證券通達信交易軟件數據整理得到，所有數據均為月度數據，時間從2010年4月到2015年7月，樣本容量為64。

在5%的顯著性水平下，各個指標均通過了相關的顯著性檢驗。回歸模型為：

IStr=0.2632X1rt-1+0.1546X2rt-1+0.3744X3r+0.0769X4rt-1+0.3433X5r

表1 剔除宏觀經濟因素影響后的情緒指數各變量負載

三、實證研究

本文通過在加入投資者情緒因子后的FF三因子定價模型的定價效率是否提高，來驗證基于不同市值規模、不同賬面市值比對資產定價模型的影響。行業分類采用上證行業180指數分類方法，選取上證能源行業，行業內共有股票30只，為了達到具有可比性的目的，選取了其中在相同時間(2011-02-25)調入指數的19只股票。

行業股票收益率數據來源于廣發證券通達信交易平臺。SMB和HML根據廣發證券通達信交易平臺所提供數據計算得到。計算辦法如下：

以19只個股賬面價值與市場價格值的比值和市場價值為依據，對觀測期間內的公司進行分組，分組方法如下：

首先按市場價值從大到小平均分為兩組，前9只股票為Big組，后10只股票為Small組；按權益賬面價值與市場價值的比值從小到大分三組，即前6只(Growth組)，中間7只(Neutral組)，后6只(Value組)，共形成六個組。

然后，以每個組的月收益率為依據，計算每個月的SMB和HML值。具體計算公式如下：

SMB=1/3(Small Value+Small Neutral+Small Growth)-1/3(Big Value+Big Neutral+Big Growth)

HML=1/2(Small Value+Big Value)-1/2(Small Growth+Big Growth)

所有數據均為月度數據，時間從2010年4月到2015年7月，樣本容量為64。

具體模型為：

Rit-Rf=α+β1(Rmt-Rf)+β2SMBt+β3HMIt+β4ISt+εi

Rit為股票i在時間t的收益率，Rmt為上證能源指數時間t收益率，Rf為無風險收益率，由一年期定期存款利率代替。SMBt為在時間t時小規模市值公司股票的平均收益率與大規模市值公司股票的平均收益率差額，它代表了公司規模溢價因素。HMLt為時間t時高賬面市值比的股票與低賬面市值比的股票平均收益率的差值，它代表了公司的價值因素。ISt為本文所構建的時間t時情緒綜合指數因子。εt是殘差項。

運用MATLAB軟件，首先通過檢驗VIF值(均小于1.25)，表明回歸中各變量不存在多重共線性間題。由于各變量序列是金融時間序列，對其進行ADF單位根檢驗并發現不存在顯著單位根，變量序列平穩.最后檢驗了殘差項是否獨立，判斷結果表明沒有異方差現象。

表2 加入情緒指數IS后FF三因子定價模型回歸系數表

實證結果可以得出，對于常數項α，在所有回歸模型實證結果中，均通過檢驗，因此資產定價模型常數項為0的假設被拒絕。

本文實證結果證明，全部19個回歸模型中，對于股票超額收益率相對于市場組合超額收益率(Rm-Rf)的敏感度β1，公司規模因素SMBt的敏感度β2，公司賬面市值比HMLt因子的敏感度β3，在5%的置信水平下，四個系數均通過了顯著性檢驗。即可以認為，市場組合超額收益率對單只股票超額收益率影響是顯著的，而且股票市場規模溢價現象明顯存在，公司的價值因素也明顯影響著單只股票超額收益率。

而且通過對比加入情緒指數IS前后的FF模型擬合優度的變化，發現加入情緒指數IS后，19個回歸模型中有16個擬合優度得到了提高，也說明了投資者情緒是影響股票超額收益的主要原因之一。

從表中情緒因子系數β4的對比來看，在5%的置信水平下，所有回歸方程β4系數均通過了顯著性檢驗，即可以認為情緒指數變化對股票超額收益率有較顯著的影響。

表3 總市值、賬面市值比與情緒β排序

流通市值反應公司規模的大小，從表3可以看出，流通市值大的股票超額收益率對投資者情緒變化反應最為敏感。當市場總體行情看好時，投資者情緒高漲，由于市值大的公司股票在股票市場上知名度高，投資者易受代表性認知偏差的影響，即認為市場總體趨勢好就是市值大的公司股票價格看漲，且市值大的股票不易被操縱，從而高估其股票價格。

股票的賬面市值比反應的是一個股票成長性能力，投資者一般更注重股票的成長性，偏好市凈率高的股票，而且一般市場會高估此類股票的價值，所以投資者的情緒對此類股票超額收益率特別敏感。賬面市值比高的中國石化，中煤能源，中國石油和中國神華，其投資者情緒β分別是0.0177，0.0288，0.149，0.0029，均大于其他股票情緒β值。

四、結論

以上實證分析表明，投資者情緒對行業預期收益率的影響是正相關的，即投資者情緒較高時，股票市場行業指數的收益率增加；反之當投資者情緒較低時，行業指數的收益率減少。另外，不同的行業指數預期收益率受到投資者情緒的影響具有顯著地差異性，并且這種差異性不能被行業的β值和市場收益率因素所解釋。

通過對FF三因子定價模型的分析，發現在加入投資者情緒指數后的FF三因子定價模型定價效率更高。同一行業指數內股票的超額收益率與其公司規模，賬面市值比及投資者情緒存在顯著相關關系。其中受到投資者代表性認知偏差的影響，流動市值和賬面市值比大的公司股票的超額收益率對投資者情緒變化更為敏感，其價格更容易受投資者情緒的影響。

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