投資者情緒對股票收益影響的實證研究

尹莉婭

【摘 要】 基于2010年4月至2016年3月的月度數據，首先使用主成分分析方法構建了投資者情緒指數，然后將其作為情緒因子加入到經典的Fama-French三因子模型中，以分析投資者情緒對股票收益的影響。研究結果表明：投資者情緒能夠對股票收益產生顯著影響，但投資者情緒對股市的解釋程度較低，加入情緒因子的三因子模型則能對股票收益進行較好的解釋;小盤股、高市盈/凈率股和高價股的股價對于投資者情緒的反應更加敏感。為降低投資者風險，減小股市波動，最后根據研究結論提出了相關建議。

【關鍵詞】 投資者情緒; 股票收益; 三因子模型

【中圖分類號】 F830.91 ?【文獻標識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2018）06-0051-06

一、引言

1952年，美國經濟學家哈里·馬科維茨（Harry M. Markowitz）發表了著名的《投資組合選擇》一文，并在文中提出了經典的現代資產組合理論（Modern Portfolio Theory，簡稱MPT），MPT的提出通常被認為是標準金融理論誕生的標志。后來的學者以此為基礎，相繼提出了資本資產定價理論（Capital Asset Pricing Model，簡稱CAPM），套利定價理論（Arbitrage Pricing Theory，簡稱APT），期權定價模型（Black-Scholes-Merton Option Pricing Model），以及由尤金·法瑪（Eugene F. Fama）提出的著名的有效市場假說（Efficient Markets Hypothesis，簡稱EMH），這些理論共同構成了傳統金融學中資產定價理論的重要框架。資產定價理論的核心是有效市場假說，按照有效市場假說，市場中的投資者都是理性投資者，且都為風險厭惡型投資者，投資者能夠無成本地獲取市場中的全部信息，并根據這些信息作出理性反應。然而隨著研究的不斷深入，諸多市場異象開始出現，使得有效市場假說和投資者理性假設受到越來越多來自現實的挑戰，行為金融理論的不斷發展又對其形成了來自理論方面的挑戰。面對來自市場和理論兩方面的挑戰，投資者情緒理論開始出現并迅速得到學術界和投資界的認可。

1986年，Fischer Black最早提出噪聲交易者假說，Long等以此為基礎，發展了DSSW噪聲交易模型，在噪聲交易模型中，投資者情緒正式成為了股票價格的重要決定因素[ 1 ]。雖然經典金融學的相關理論中，投資者被認定為理性的，投資者情緒并不會對投資者行為產生影響，但從世界各國資本市場的經驗來看，投資者通常都非理性，資本市場中普遍存在羊群效應、過度反應等非理性投資行為。那么，作為全球第二大資本市場的中國股市，投資者情緒能對股票價格產生何種影響呢？基于此，本文嘗試建立更加適合于中國市場的投資者情緒指標，并就投資者情緒對資本市場的影響進行深入分析。

二、文獻綜述

投資者情緒的提出最早是為了結合行為金融學理論來對資本市場中的“金融異象”進行更加合理的解釋。De Long等基于噪音交易的DSSW模型，最早提出在非理性市場中存在套利空間，因此投資者情緒能夠對資產價格產生影響。Barberis等基于DSSW模型進一步創建了BSV模型，BSV模型認為投資者在交易過程中會受到兩種影響，分別為能夠引起選擇性偏差的個人情緒和能夠引起過度性偏差的固定思維，由此引起的反應不足和反應過度共同疊加的結果能夠對投資者決策和資產價格產生顯著影響[ 2 ]。Frankfurter和McGoun則通過分析投資者情緒對市場上各種信息的預期，解釋了傳統資產定價理論中無法解釋的股票溢價異象[ 3 ]。Brown和Cliff將市場收益分為短期收益和長期收益，認為投資者情緒對于短期收益能夠產生顯著影響，且兩者之間相互影響，但是投資者情緒不能對長期收益產生顯著影響，對于長期資產的價格也沒有預測作用[ 4 ]。Baker和Wurgler首先以六個發達國家的資本市場數據為基礎，分別構建了各自的投資者情緒指標，并使用構建的這六個投資者情緒指標合成了全球投資者情緒指數，然后分別研究了全球投資者情緒指數和各個國家的投資者情緒對于其股票市場指數的影響，結果表明各個國家的投資者情緒指標和全球投資者情緒指標都同其對應的股票市場指數呈負相關關系，發達國家間資本的自由流動使得不同國家投資者情緒之間也存在一定的相關性[ 5 ]。Sayim和Rahman則使用發展中國家土耳其資本市場2004—2010年的相關數據構建了投資者情緒指標，發現投資者情緒能夠對股市資產價格以及價格的波動產生顯著影響，基于此提出應通過加強對投資者情緒的監測，并采取相應的穩定投資者情緒的措施，以預防股市產生巨幅波動[ 6 ]。

由于中國資本市場成立較晚，因此學術界關于投資者情緒的研究起步也較晚，但相關的研究成果已經十分豐富，投資者情緒指標的選擇也較為多樣。王美今和孫建軍選擇中央電視臺財經頻道的看盤指數作為投資者情緒指標分析了投資者情緒和股市收益之間的關系，他們的結果表明投資者情緒能夠對滬深兩市的收益以及價格波動產生顯著影響[ 7 ]。程昆和劉仁和則選擇了好淡指數作為投資者情緒指標，并將其分為長期情緒和短期情緒，進一步使用VAR模型分析了投資者長期情緒、短期情緒同股市收益之間的相互關系，結果表明投資者長期情緒能夠對股市收益產生顯著影響，股市收益能夠對投資者短期情緒產生顯著影響[ 8 ]。晏艷陽等使用《中國證券報》的華鼎多空數據作為投資者情緒指標，分析了投資者情緒對于不同規模上市公司股票價格的影響，結果表明股票價格和其波動之間存在顯著的正相關關系，但是投資者情緒的存在減弱了這種關系[ 9 ]。

以上研究都是使用調查數據作為投資者情緒指標，這種投資者情緒主要來自投資者的個人判斷，主觀性較強。也有學者使用市場中的客觀數據作為投資者情緒指標來分析投資者情緒對于資產價格的影響。池麗旭和莊新田使用股票型基金所持有重倉股的資金流作為投資者情緒，分析了投資者情緒和股市收益間的關系，研究結果表明投資者情緒能夠對股市收益產生顯著正向影響，樂觀的投資者情緒對于股票價格具有一定的預測能力，悲觀的投資者情緒并不能預測股票價格[ 10 ]。魯訓法和黎建強則使用新增開戶數作為投資者情緒，采用GARCH模型和VAR方法分析了投資者情緒對于上證指數的影響，結果表明異質信息不能對投資者情緒產生顯著影響，上證指數能夠對投資者情緒產生顯著影響，但投資者情緒并非上證指數的格蘭杰原因[ 11 ]。

部分學者認為使用單一指標難以對資本市場進行全面的描述，因此基于因子分析方法使用多個指標構建復合投資者情緒，并分析了投資者情緒和資產價格間的相互關系。馬強和張鐘元使用市場換手率、新增開戶數、市場成交量和市場市盈率等指標，基于因子分析方法構建投資者情緒指標，分析了投資者情緒、銀證轉賬和股市資產價格三者之間在長期和短期內的相互關系，研究結果表明不同時期內三者之間的相互關系存在一定差異，認為這是由于中國資本市場成立時間較短，有效性較低所造成的[ 12 ]。鹿坪和冷軍使用封閉式基金折價率、換手率、IPO籌資金額、IPO首日收益率、消費者信心指數和新增開戶數構建了復合投資者情緒指標，并基于財務視角，分析了投資者情緒和公司盈余管理行為之間的相互關系，研究結果表明投資者情緒能夠對公司盈余管理行為產生顯著影響[ 13 ]。

雖然學術界對于投資者情緒和資產價格間的關系進行了大量的研究，但對于投資者情緒的選擇問題并沒有統一的標準，對于不同投資者情緒間的孰優孰劣問題也存在一定的爭議。盡管普遍認為復合投資者情緒指標比單一投資者情緒指標的客觀性更強，包含的數據也更加全面，但大多存在理論研究同實際數據不一致的情況，如IPO首日溢價率指標，在中國資本市場，即使投資者不看好后市，或者處于熊市階段，通常新股首日上市也會以漲停收盤，且此后多日仍連續漲停。此外，中國資本市場中基本已不再發行新的封閉式基金，已有的封閉式基金也大都轉為開放式基金或者清盤，因此封閉式基金的折價率作為投資者情緒指標的意義已經不大。基于此，本文在構建復合投資者情緒時，根據中國資本市場的實際情況來選擇更加合理和具有現實意義的指標，以使得結果更具說服力和合理性。

三、投資者情緒指標設計

（一）指標選取

現有研究中，通常使用的投資者情緒指標有兩類：單一指標和復合指標。單一指標是指選擇某一項指標作為投資者情緒展開分析，這個指標可以是投資者信心指數、央視看盤指數、好淡指數等主觀指標，也可以是新增開戶數、基金資金流量、投資者IPO首日凈買入等客觀指標。復合指標則是首先選取多個單一指標，這些單一指標既可以是主觀指標，也可以是客觀指標，然后使用分子分析、數據包絡分析、熵值分析等方法將這些客觀指標合成一個指標，即為復合投資者情緒指標。根據已有研究成果，單一投資者情緒通常具有一定的時效性，在特定時期內，某單一投資者情緒指標會對資產價格產生顯著影響，但在其他時期，復合投資者情緒指標則能夠對資產價格產生顯著影響。復合指標是由多個單一指標構成，因包含的信息量更大、實效性更強，因此本文最終選擇復合投資者情緒指標。不同學者對于構建復合投資者情緒使用的指標不盡相同，常用的投資者情緒構建指標中，本文認為封閉式基金的折價率和IPO首日收益在中國資本市場中的代表性較差，原因如前文所述，因此本文不再選取這兩個指標，最終的投資者情緒構建指標選擇如下。

新成立基金數目（fund）：在中國資本市場，由于賣空交易仍存在諸多限制，因此新成立基金數目多，說明機構投資者看好后市，認為股市未來上漲的概率更高;新增基金數目較少，則說明機構投資者看淡后市，認為股市未來下跌的概率較高。因此本文使用新成立的基金數量作為投資者情緒構建指標。

市場換手率（turn）：Baker和Wurgler（2004）的研究驗證了能夠反映市場流動性的換手率作為投資者情緒時，可以較好地解釋股市收益，因此本文選取市場的月度換手率作為投資者情緒構建指標。

市場市盈率（pe）：市盈率由股價同年度每股盈余之比得出，常被用來評估股價的估值水平是否合理。資本市場整體的市盈率在一定程度上能夠反映出投資者的情緒，若整體市盈率過高，說明投資者投資情緒高昂，若整體市盈率偏低，則投資者興趣不足。因此本文選取市場的整體月度市盈率作為構建投資者情緒的指標。

融資融券余額（sec）：融資融券交易是各個證券交易所中常見的一種交易類型，2010年以來，中國資本市場也逐漸開始了融資和融券交易，且交易標的不斷擴大，由于融資和融券交易分別為做多和做空，巴曙松和朱虹認為融資融券交易狀況可以影響到投資者對于后市的預期，進而影響資產價格，因此本文選取融資融券余額作為投資者情緒構建指標[ 14 ]。

成交量（vol）：資本市場的成交量是投資活躍度的具體表現，成交量低迷時，通常資本市場不會有大的行情，成交量持續放大時，通常會伴隨著股市的上漲和投資者的活躍。因此本文選取滬深兩市的總成交量作為投資者情緒構建指標。

本文以月為周期，選取2010年4月至2016年3月作為樣本區間，這期間包括一個大牛市和牛市之后的熊市，具有一定的代表性，構建投資者情緒的各變量均進行標準化處理，本文數據來自東方財富網、Wind數據庫和國泰安數據庫。

（二）投資者情緒計算

以上各個指標對于資產價格的影響可能存在一定的時滯，當期變量發生變化后，下一期資產價格才會受其影響而變動，因此需要首先確定各個指標同情緒之間的時間延滯關系。具體方法如下：首先各個指標分別選取以上5個指標的當期變量及滯后一期變量，從而得到10個變量;其次對包含當期和滯后期數據的10個變量進行主成分分析，在此過程中須嚴格保證累計方差解釋率達到85%，經計算，結果中第一至第四主成分的累計方差解釋率為86.367%，滿足因子分析的要求，因此選取前4個主成分加權計算，并得到一個臨時投資者情緒指標;最后使用帶有當期及滯后一期的10個變量同計算得到的臨時投資者情緒進行相關性分析，將每個指標的當期變量及滯后期變量同臨時投資者情緒的相關系數進行對比，選擇其中較高的作為每個指標的最終變量。臨時投資者情緒同各變量間的相關性分析結果如表1所示。

由表1可知，前文計算得到的臨時投資者情緒與當期新成立基金數目fund、市場換手率turn、市盈率pe和融資融券余額sec及滯后一期的成交量vol-間存在更高的相關性，因此選用當期的新成立基金數目、市場換手率、市盈率和融資融券余額以及滯后一期的成交量作為最終構建投資者情緒的指標。

為進一步減小市場系統性風險對于投資者情緒的干擾，使用能夠表示宏觀經濟形勢的GDP增速、CPI、宏觀經濟景氣指數、消費者價格指數和工業品出廠價格指數分別同以上指標進行回歸，利用其殘差項作為構建投資者情緒的最終使用指標[ 15 ]。最后將剔除系統性風險的各投資者情緒指標再一次使用主成分分析，把各個主成分同變量的負載乘以相應主成分的加權平均值，得到考慮宏觀經濟周期的投資者情緒指數，也就是本文構建的投資者情緒，其結果如下：

sent=0.403×fund+0.239×turn+0.083×pe+0.101×

sec+0.324×vol-

由上式計算得到最終的投資者情緒（圖1），使用皮爾森檢驗將其同滬深300指數進行相關性分析，結果顯示，兩者的相關系數為0.723，并且通過了1%統計水平下的顯著性檢驗，因此本文構建的投資者情緒指標具備一定的合理性。

由圖1可以看出，本文構建的投資者情緒指數同滬深300指數之間存在高度相關性，投資者情緒高漲時，滬深300指數上漲，投資者情緒低迷時，滬深300指數下跌。但僅從圖形難以看出二者之間的相互關系，下文將進一步使用格蘭杰因果關系檢驗分析二者之間的相互關系。

四、實證分析

（一）格蘭杰因果關系檢驗

格蘭杰因果關系檢驗可以從統計學的角度來分析兩個時間序列間的因果關系，因此本文使用格蘭杰因果關系檢驗來對投資者情緒和股市指數間的相互關系進行檢驗。滬深300指數樣本選自滬深兩個市場，覆蓋了大部分流通市值。成份股為市場中代表性好，流動性高的股票。滬深300的走勢是滬深兩個市場的“晴雨表”，因此選取滬深300指數作為股市指數。經單位根檢驗得到投資者情緒指數和滬深300指數的原序列為非平穩序列，但一階差分序列是平穩序列，因此可以進行格蘭杰因果關系檢驗，結果如表2所示。

由表2可知，投資者情緒是滬深300指數的格蘭杰原因，滬深300指數也是投資者情緒的格蘭杰原因。由此可知，投資者情緒的變動可以影響到滬深300指數，滬深300指數的波動也可以影響到投資者情緒。

（二）投資者情緒對股票收益的影響

由前文分析可知，投資者情緒是股市收益的格蘭杰原因。投資者對不同風格的股票收益預期通常存在差異，在投資過程中會根據股票風格的不同進行不同的倉位配置，基于此，以下將從橫截面的層面，分析投資者情緒對于不同風格投資組合收益的影響及其差異，并使用申萬大盤指數、申萬小盤指數、申萬高市盈率或市凈率指數、申萬低市盈率或市凈率指數、申萬低價股指數、申萬高價股指數等申銀萬國市場風格系列指數來對股票進行分類，并使用Fama-French三因子模型以及加入投資者情緒改進的Fama-French三因子模型來分析投資者情緒對于股市收益的影響。

仍以月為周期，選取2010年4月至2016年3月作為樣本區間，其中申萬風格系列指數數據來自Wind數據庫，Fama-French三因子模型的各因子數據來自國泰安數據庫。經驗證，樣本數據的一階差分數據均為平穩序列，可進一步分析。以下以滬深300指數收益作為市場收益，使用以上申萬風格系列指數收益作為不同風格的股票收益進行實證分析。

1.投資者情緒對市場收益的影響

首先使用投資者情緒、三因子模型和加入投資者情緒的三因子模型分別解釋滬深300收益，得到結果如表3。其中，sent為前文計算得到的投資者情緒因子，mrt為三因子模型的市場因子，smb為三因子模型的規模因子，hml為三因子模型的價值因子。

由實證檢驗結果表3可知，使用投資者情緒單獨解釋股市收益時，投資者情緒的系數顯著為正，投資者情緒能對股市收益產生顯著影響，這說明本文所構建的投資者情緒的有效性。但模型的擬合優度較低，只有0.237，說明單獨使用投資者情緒對于股市收益的解釋能力不足。使用三因子模型解釋股市收益時，結果的擬合優度達到0.681，三因子模型能夠對股市收益進行較好的解釋，三個因子的系數均通過了顯著性檢驗，規模因子系數顯著為負，這是因為計算規模因子時使用小規模股票的收益減去大規模股票的收益，而滬深300指數的成分股多為大盤股，所以規模因子系數顯著為負。同理，價值因子的計算是由高價值股票減低價值股票，滬深300指數成分股大多為利潤穩定的藍籌股，因此價值因子的系數顯著為正。將投資者情緒加入到三因子模型后，在各個系數的符號和顯著性均沒有發生明顯變化的情況下，模型的解釋能力進一步提高，擬合優度達到0.929，帶有情緒因子的三因子模型能夠對股市收益進行較好的解釋，這進一步說明了本文所構建的情緒因子和改進的三因子模型的有效性。

2.投資者情緒對不同風格投資組合收益的影響

以申銀萬國系列指數的成分股作為投資組合，基于前文加入投資者情緒的三因子模型，來分析投資者情緒對于不同風格投資組合的影響。分別使用申萬小盤指數與申萬大盤指數的收益率之差作為被解釋變量來分析投資者情緒對于不同市值投資組合收益的影響，使用申萬低市盈率或市凈率指數與申萬高市盈率或市凈率指數的收益率之差作為被解釋變量分析投資者情緒對于不同市盈/凈率投資組合收益的影響，使用申萬低價股指數與申萬高價股指數收益率之差作為被解釋變量分析投資者情緒對于不同股價投資組合收益的影響，實證結果如表4所示。

由表4可知，在市值風格模型中，情緒因子的系數顯著為正，說明小盤股收益對于投資者情緒的反應更加敏感，這是因為相對于大盤股而言，小市值股票的流通市值更小，更容易受到交易的沖擊，投資者情緒有所波動，投資者產生交易行為時，其價格的反應更加敏感。規模因子的計算為小盤股收益減大盤股收益，所以規模因子系數顯著為正。價值因子的系數顯著為負，說明小盤股的價值低于大盤股，也就是說，小盤股的賬面市值比更低。

市盈/凈率風格模型中，情緒因子的系數為負，且在10%的統計水平下顯著。投資者情緒樂觀時，低市盈/凈率投資組合與高市盈/凈率投資組合的收益更為接近;低市盈/凈率的上市公司通常為傳統行業公司，收益較為穩定，高市盈/凈率的上市公司則多為成長性較高的新興產業，投資者對其未來的利潤預期有所差異。當投資者情緒高昂時，新興產業股票更容易被投資者看好，通常漲幅也更高，這反映了中國資本市場中盛行炒作題材概念的現象。規模因子的系數沒有通過顯著性檢驗，這是因為規模同市盈/凈率之間并無較大的關聯，價值因子系數顯著為正，這是由于股市中，低市盈/凈率的股票通常價值更高。

股價風格模型中，情緒因子的系數為負，且在10%的統計水平下顯著，說明高價股對于投資者情緒的反應更加敏感。這是因為中國資本市場中，高價股多為題材概念股，這類股票更易受到投資者情緒的影響，股價波動更為劇烈。規模因子和價值因子的系數均不顯著，這是因為規模及賬面市值比同股價之間相關性較低。

五、結論及建議

本文基于2010年4月至2016年3月的月度數據，使用主成分分析方法，選取新成立基金數、市場換手率、市場市盈率、融資融券余額和市場成交量等指標構建了投資者情緒指標，所構建的投資者情緒指標同股市指數之間存在較高的相關性，且和股票收益之間互為格蘭杰原因。在此基礎上，使用所構建的投資者情緒作為情緒因子，并將其加入到經典的Fama-French三因子模型中，來分析投資者情緒對股票收益的影響。結果表明：首先，投資者情緒能夠對股票收益產生顯著影響，但單獨使用投資者情緒時，對股市的解釋程度較低，加入情緒因子的三因子模型則能夠對股票收益進行較好的解釋;其次，投資者情緒對于不同風格投資組合影響的研究結果表明，小盤股、高市盈/凈率股和高價股的股價波動對于投資者情緒的反應更加敏感。

針對以上研究結論，為進一步降低股市波動，減小投資者風險，本文提出如下政策建議：一方面，監管機構可通過建立資本市場情緒波動監測機制，適時采取相應措施來平抑股市波動，降低市場風險，預防由于資本市場的巨幅波動給金融市場乃至實體經濟帶來沖擊;另一方面，合理引導投資者進行長線價值投資，短線的題材概念炒作顯然不利于股市的穩定，可通過加強投資教育，并采取適當的鼓勵措施引導投資者樹立長線價值投資理念，減少非理性的“追漲殺跌”行為，最終達到減小投資者風險，平抑股市波動的目的。

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