基于上證50的投資者情緒指數的構建研究

劉光彥,黃 煜,沈 忱

一、引言

2015年6月,上證綜指的突然暴跌拉開了我國股票市場第九輪大熊市的序幕。除經濟具有周期性,市場泡沫嚴重等因素外,投資者行為成為了決定股票市場走勢的另一個至關重要的作用。這也引發了國內外學者對投資者情緒問題的另一輪思考熱潮。

20世紀50年代至70年代,傳統金融理論經歷了從證券組合理論(Markowitz,1952)到資本資產定價理論(簡稱CAPM,Sharpe et al.,1964)再到套利定價理論(簡稱APT,Ross,1976)的發展。傳統金融理論普遍認為,市場是有效的,資產的價格及收益由其內在價值決定,個體的非理性行為會在長期中相互作用并抵消。但從長期的實際經驗來看,情況并非如此。傳統金融理論無法恰當地解釋資本市場中頻頻出現的諸多異?，F象(如規模效應、賬面市值比效應等),這使得人們開始對市場的有效性提出質疑,投資者行為對資本市場產生的影響逐漸引起人們的注意。行為金融學認為,由于過度自信、心理賬戶和羊群效應等認知偏差和不確定性,投資者的行為會在社會的互動機制下表現出整體行為的一致性,從而導致資產價格對正常水平的偏離。也就是說,投資者情緒引發的非理性行為會對資產價格及收益產生系統性的、至關重要的影響。投資者情緒是指投資者對資產未來現金流和投資風險的預期中,無法反映當前事實的部分。基于資產的基本面,由于不同投資者的受教育經歷、投資經驗和個人偏好等方面的不同,對于同一種資產所產生的“情緒”也就不同。

對投資者情緒的量化構建,目前已有的研究尚未達成一致看法。其中以Baker和Wurgler所構造指數最為經典:以封閉式基金折價、成交量、IPO數量及上市首日收益、股利收益及股票發行/證券發行比率作為代理變量,通過主成分分析法選取第一主成分構建得到,即BW投資者情緒指數。也有部分學者僅選取單一的代理變量。然而單一的代理變量往往只能反映出投資者情緒變化的某個側面,第一主成分對于投資者情緒的解釋度也往往不足。此外,在構造指數時,學者多未對宏觀經濟加以控制,使得構造出的指數中夾雜了許多經濟基本面的信息,指數構造不準確。本文以現有文獻為基礎,參考BW指數的構造方法并加以改進,對全部代理變量剔除了宏觀經濟的影響,使用主成分分析法中累計方差貢獻度大于80%的全部主成分,增加投資者情緒指數的精準度和合理性。

二、文獻綜述

投資者情緒是投資者行為驅動因素,它影響著股票各方面的表現,如何度量投資者情緒直接關系到實證結果的合理性和對未來股市的預測能力。所選的代理變量不同,投資者情緒指數的結果和實際可行性也就不同。根據數據的來源及特點的不同可以將投資者情緒指標分為主觀指標和客觀指標。

(一)主觀指標

主觀指標可以通過調查問卷的形式得到,也可以采用國家統計局等機構發布的已有指標,隨著互聯網搜索引擎的發展,數據搜索的頻率也被越來越廣泛的應用。

Qiu和Welch通過直接調查的方式得到了投資者情緒的數值,發現該數值與消費者信心指數的變動趨于一致。Lemmon和Portniaguina通過對消費者信心指數進行研究發現,該變量能夠顯著反映投資者情緒的變動,這一觀點與薛斐和Finter等人分別利用消費者信心指數對我國和德國的證券市場進行實證研究得出的結論不謀而合。陸江川和陳軍以周度和月度的好淡指數度量投資者情緒,認為市場對樂觀情緒和悲觀情緒的反應是非對稱的,這在情緒十分強烈時表現得尤為明顯。Brown和Cliff認為,投資者智能指數可以作為測度投資者情緒的指標,有效的度量投資者情緒波動對資產價格及收益的影響。王美今和孫建軍對央視看盤數據進行了一定的處理作為投資者情緒的值,發現滬深兩市的投資者行為十分接近,投資者情緒能夠對市場收益產生系統性的影響;而劉超和韓澤縣對央視看盤數據進行了同樣的處理,得出了該指標與未來收益的相關性不顯著的結論。林振興通過對網絡“股吧”的討論信息進行獨特的處理發現,投資者關注度與IPO首日價格和成交量均顯著相關。張繼德等人以百度指數對上證180樣本股進行研究發現,短期內普通投資者的關注度較高時股票流動性也較高,但這一關系會在長期出現逆轉[1-11]。

(二)客觀指標

客觀指標多為公開的市場交易的數據,它能夠間接反映投資者的投資心理。目前應用最廣泛的客觀指標有封閉式基金折價、成交量、IPO數量等。

Baker和Wurgler通過對美國證券市場的實證研究發現,封閉基金折價是投資者情緒的一個良好的代理變量。伍燕然和韓立巖認為,雖然我國的封閉式基金的實際情況與國外不同,但它依然是刻畫投資者情緒的一個有效指標。張丹和廖士光認為,封閉式基金折價率可以反映機構投資者的情緒波動,認購權證隱含波動率可以反映個人投資者的情緒波動,二者均與市場收益正相關。易志高和茅寧在BW指數的基礎上對我國證券市場進行了實證研究,認為封閉式基金折價、交易量、IPO數量、上市首日收益和新增投資者開戶數均可有效刻畫投資者情緒,并構建了投資者情緒綜合指數(CICSI),發現CICSI的變動與滬深兩市指數走勢基本一致。王鎮和郝剛使用PLS法對與CICSI同樣的代理變量進行研究得到了同樣的結論。張前程和楊德才使用操控性應計項目這一會計指標代理投資者情緒,認為它與企業投資之間存在正向相關關系,這一關系在民營企業中表現的尤為明顯[12-18]。

三、研究設計與數據說明

(一)數據說明

本文在現有文獻的基礎上,結合我國股票市場的實際情況及數據的可獲得性,以上證50(本文以2017年1月6日發布的上證50為參考)為例,剔除了停牌、ST、數據缺失和數據異常等情況,選擇換手率(TURN)、成交量(VOL)、新發行股票數量(IPO)、消費者信心指數(CCI)和新增投資者數(NNI)5個指標作為構造投資者情緒指數代理變量,其中只有消費者信心指數(CCI)是主觀指標,其余4個均為客觀指標。

同時,為了排除宏觀經濟具有周期性等事實可能對各代理變量造成的一致影響,更加準確地描述投資者情緒,選擇消費者價格指數(CPI)、生產者價格指數(PPI)和宏觀經濟景氣指數(MBCI)3個指標作為該部分的代理變量。數據來源為銳思(RESSET)數據庫、國家統計局和中國結算統計月報。樣本區間為2013年1月至2016年12月。具體數據情況及說明見表1。

(二)研究設計

表1 數據來源及說明

在對數據進行標準化處理以后,考慮到各代理變量對投資者情緒的反應可能存在一定時間上的提前或滯后,易志高和茅寧(2009)在構建投資者情緒綜合指數(CICSI)時首先同時對6個代理變量的當期和滯后一期共計12組數據進行了主成分分析得到cicsi,然后通過相關性分析選擇了與cicsi的相關程度相對較高的6組數據作為CICSI的源指標。本文沿用該辦法,將由當期和滯后一期共計10個變量通過主成分分析得到的投資者情緒記作sent,并進行了相關性分析,所得結果見表2。

由表2可知,sent與同一代理變量的當期和滯后一期的相關系數相差不多,其中這5個變量的相關系數相對較高,因此作為投資者情緒指數的源指標。在5個源指標中,只有新發行股票數量和消費者信心指數為滯后一期變量,它們提前反映了投資者情緒的變化。

四、實證分析

(一)指數的構建

表2 sent與10個變量的相關性結果

將剔除一致影響以后的5組數據TURNrt,VOLrt,IPORt-1,CClrt-1,NNIrt進行主成分分析。為了可以反映原始變量的盡可能多的有效信息,提高指數的準確性,本文所構造的投資者情緒指數SENT由主成分分析中累計方差貢獻度大于80%的全部主成分加權平均得到。所得結果見表3。

因此,SENT的最終結果見式(1)。

SENT=0.2406TURNrt+0.3678VOLrt+0.1263IPOrt-1+0.1465CCIrt-1+0.3924NNIrt.(1)

由上式可知,SENT與TURNrt,VOLrt,IPOrt-1,CCIrt-1,NNIrt均呈正向相關關系,也就是當換手率、成交量、新發行股票數量、消費者信心指數和新增投資者數增加時,投資者情緒也會相應的高漲;當它們減少時,投資者情緒也會隨之低迷。具體言之,當股票的換手率升高,成交量增大以及消費者的信心變得膨脹時,會立即引發投資者對當前市場的看漲情緒甚至選擇直接參與;當市場迎來更多的新發行股票和新投資者時,大家更傾向于在當下按兵不動而對后市行情持看漲情緒。

將所得的SENT和上證50指數置于同一張折線圖(見圖1)中可以看到,投資者情緒和上證50指數的走勢基本一致。

表3 SENT實證結果

圖1 SENT與上證50指數走勢

(二)穩健性檢驗

為了檢驗當前構造的SENT對投資者情緒的描述是否合理,需對結果進行穩健性檢驗。將樣本區間一分為二:定義2013年1月至2015年5月為牛市期,在這期間,上證50指數從1870.50上升到了3404.76,雖期間出現過小幅度的下跌,但整體而言上證50表現十分強勁,整個滬深股市也呈現出一派繁榮;定義2015年6月至2016年12月為熊市期,在這期間,上證50從最高點3494.82一路下跌,雖期間出現過盤整或小幅回調,但整體而言上證50表現十分低迷,整個滬深股市也不過爾爾。針對牛市期和熊市期這兩個子樣本區間,分別以同樣的方法重新構造投資者情緒指數,并觀察新構造的指數中各代理變量系數是否發生了明顯的變化。若無明顯變化,則說明原結果是穩健的,反之則原結果不穩健。

兩個時期的實證結果見表4和表5。

因此,牛市期的投資者情緒指數SENTbull的表達式見式(2)。SENTbull=-0.232TURNrt+0.2493VOLrt+0.0914IPOrt-1+0.1694CCIrt-1+0.4123NNIrt.

(2)

熊市期的投資者情緒指數SENTbear的表達式見式(3)。SENTbear=0.4269TURNrt+0.4189VOLrt+0.1089IPOrt-1+0.4218CCIrt-1+0.0413NNIrt.

(3)

比較(1)(2)兩式可以看出,VOLrt、IPOrt-1、CCIrt-1、CCIrt-1、NNIrt幾項的系數相差不多,但TURNrt的系數符號恰好相反。比較(1)(3)兩式可以看出,各代理變量的系數符號一致,大小相差不多,其中TURNrt,VOLrt,IPOrt-1,CCIrt-1的系數略大。由此得知,在整個樣本區間內構造的投資者情緒指數在熊市期是穩健的,而在牛市期的穩健性則略差。這也與現實情況相吻合。隨著熊市的推進,越來越多的投資者對市場所抱有的希望越來越小,悲觀情緒的“傳染效應”以及投資者對“失去”更加敏感的心理解釋了(3)式中各系數略大一些的原因。而處于牛市期時,投資者的看漲情緒使得他們更傾向于對行情“過度看好”,投資者往往表現出非理性。

表4 牛市期實證結果

表5 熊市期實證結果

總之, 雖然在牛市期的投資者情緒出現了由于“非理性”而造成的穩健性略差,但整體而言,牛市期對整個樣本期間的影響要弱于熊市期,投資者情緒指數在整個樣本區間內表現穩健,可以良好的刻畫所處市場的走勢情況。

五、結論與政策建議

準確的理解并量化投資者情緒,對于預測股票市場走勢、應對股票市場波動是十分重要的。本文綜合考慮我國的實際情況,選擇了換手率、成交量、新發行股票數量、消費者信心指數和新增投資者數5個更能反映我國股票市場實際情況的指標,對BW投資者情緒指數的度量方法做了一定改進,僅以上證50成分股為例構造投資者情緒指數。在構建指數的過程中,對全部所涉及數據做了標準化處理并嚴格遵循累計方差貢獻度不低于80%的標準。同時控制了宏觀經濟可能造成的影響,使得指數的構建更加準確。最后,檢驗了所構建指數的有效性,得出了所構造的指數可以很好地匹配股票走勢的結論。

我國股票市場經歷了20余年的發展,已由一個以投機行為為主的市場逐步走向成熟。但是,當前我國股市的一億多股民中,大部分仍然是相關知識比較匱乏、投資經驗比較有限的中小投資者,他們對于投資標的的選擇仍然受不理智因素主導。作為證券市場的預警,對于投資者情緒的準確度量和合理研究,具有強大的理論意義和政策指導意義。然而投資者的不理性情緒也會造成我國證券市場的異常波動,影響證券市場的正常運行。對此提出以下幾點政策建議:

第一,加強投資者教育,設定投資者準入門檻。證監會等監管機構可對投資者,尤其是個體投資者設定門檻,并進行強制性定期教育,其他相關組織和機構也應當多多組織證券市場相關知識講座,提高投資者素質,以期減少投資者的不理性情緒。

第二,制定完善的反映市場情緒的數據群。監管機構應當制定出官方的該類數據群,準確、有效、及時的反映投資者對當前和未來市場的情緒變動和預期,從而更加有效地指導制定相關政策,維護市場的長遠穩定。