外匯市場投資者情緒對有效匯率的影響研究

高曉惠 李凡

摘 ?要：由行為金融學可知，投資者的情緒必然會對金融市場的價格產生影響。外匯市場作為金融市場的重要組成部分，在資源配置、宏觀調控等方面起著重要作用。但在投資者情緒的影響研究中，中國學者鮮少將其考慮到外匯市場匯率的定價之中，而且在構建投資者情緒指數的過程中指標的選取、降維的處理等都產生了較大的誤差。為了提高模型預測的準確性，利用文本挖掘技術構建投資者情緒指數，將其與中國外匯市場的名義有效匯率做分析，建立Logistic回歸模型得到投資者情緒指數對有效匯率的短期預測具有反向作用。

關鍵詞：投資者情緒;有效匯率;文本挖掘;Logistic回歸

一、引言

經濟學理論顯示，央行在外匯市場上通過投放基礎貨幣而購買外匯時，人民幣匯率應具有貶值趨勢，反之，人民幣匯率應該表現為升值態勢。但在實際中，市場參與者在認知偏差、投資行為的模仿學習等條件下所作出的行為決策和所形成的預期都會影響匯率的波動，數字媒體的發展使投資者情緒在匯率形成機制中發揮的作用逐漸加強。因此，通過對投資者情緒對匯率的研究，不僅可以把握和認識人民幣匯率的波動和趨勢，還可以根據合理的預測便于央行實施相應的決策。

二、文獻綜述

學術界對于投資者情緒對有效匯率的影響研究很少，但僅有的研究都肯定了投資者情緒對匯率的影響。French（2017）使用泰國證券交易所的四個投資者群體對投資者行為進行研究，使用VAR框架，利用投資者行為準確預測出第二天市場的方向[1]。司登奎（2018）等人基于開放經濟框架構建了包含央行外匯干預投資者情緒與匯率變動的內生動態系統，認為央行外匯干預投資者情緒與匯率變動之間存在非線性的內生聯動效應[2]。

對于投資者情緒指數的研究，大多數學者集中在股票市場上。中西方學者在Baker、Wurgler（2007）構建投資者情緒指數的基礎上，對指標的選擇和構建指數的方法進行了改進[3]。隨著文本挖掘技術的興起，孟雪井（2016）、申浩男（2018）等人，利用文本挖掘技術，結合機器學習方法和計量模型建立投資者情緒指數，對股票價格進行了預測[4-5]。

本文基于文本挖掘技術，通過分詞、數據清理、詞性標注等步驟減小獲得指標的誤差，構建投資者情緒指數，利用Logistic回歸分析研究了中國外匯市場上投資者情緒對有效匯率的影響。

三、投資者情緒指數的構建

（一）數據來源及預處理

1.網絡爬蟲

本文選取東方財富網站外匯吧的帖子和評論作為語料文本來源，研究時間范圍定為2014年1月-2019年1月。根據網址特征和網頁結構，利用Python3.7編寫程序，得到時間范圍內每天的文本，共爬取1749條文本，在對無關文本內容進行剔除后，共得到1578個文本文件。將相同月數的文本進行合并，得到61個月的語料文本。

2.分詞

利用R3.5.2軟件中jiebaR包強大的分詞功能，對61個月的文本進行分詞，并對分詞結果進行人工詞性標注、數據清洗以及詞典匹配。

從分詞結果中挑選出表達積極和消極情緒的詞匯，并進行詞性標注。為了減小由于個人主觀判斷帶來的誤差，由四人同時進行標注詞性工作，最后將多數人都選中的詞匯進行匯總，得到初始情緒詞典。篩除不符合詞法的詞語后，進行詞典匹配，構建新的分詞詞庫。利用新詞庫再次進行分詞，得到新的分詞結果。部分情緒詞典展示如表一所示。

四、實證分析

所謂有效匯率，是指由貿易權重確定的外幣的加權平均價格，分為名義有效匯率和實際有效匯率。一國的名義有效匯率等于其貨幣與所有貿易伙伴國貨幣雙邊名義匯率的加權平均數，如果剔除通貨膨脹對各國貨幣購買力的影響，即為實際有效匯率。經對原始文本預料的分析，發現通貨膨脹是投資者考慮的因素，所以使用Wind數據庫提供的的名義有效匯率作為研究對象，時間范圍為2014年1月-2019年1月。

由于影響有效匯率的因素有很多，如果只憑借投資者情緒指數研究對有效匯率的影響，會導致回歸方程中隨機誤差項中包含部分關鍵變量，即關鍵變量沒有完全從隨機誤差項中分離出來，使得回歸結果出現嚴重偏離。為了避免量化后的數據帶來的預測誤差，需要從定性的角度對有效匯率的變化進行分析。本文將有效匯率和投資者情緒指數進行Logistic回歸，得到當有效匯率的變化趨勢發生改變時投資者情緒變化的百分比。

從定性的角度分析有效匯率，首先對數據進行預處理。將2014年1月-2019年1月的名義有效匯率處理成二分類變量，即若 ，則記 ，反之，若 ，則記 。其中， 表示第t個時間段的名義有效匯率值，為數值型變量， 為處理成二分類變量后第t個時間段的名義有效匯率值，取值為1或0。

當二分類變量已被解釋變量的角色出現在回歸分析中時，由于不滿足一般線性回歸模型對被解釋變量的取值要求，且違背回歸模型的前提假設，因此，無法直接接著回歸模型進行研究。通常采用的方法是Logistic回歸分析，選用（0，1）型Sigmoid函數，公式（2）所示。

由表可知，在5%的顯著水平下，不可以認為投資者情緒指數對即期有效匯率的影響有顯著差異，說明投資者情緒對即期有效匯率沒有產生顯著影響;對于滯后一期和滯后二期的有效匯率，投資者情緒指數的系數p值均小于0.05，而從滯后三期開始，投資者情緒對有效匯率的影響不顯著。所以，可以認為投資者情緒對有效匯率產生顯著影響，且影響發生在滯后的兩期內。

對于滯后一期的有效匯率，投資者情緒指數 每增加一個單位所帶來的優勢是原來的exp（-14.021）倍，表明投資者的積極情緒上漲，不但不會促進有效匯率上升，反而會使有效匯率下降。對于滯后二期的有效匯率，投資者情緒指數 每增加一個單位所帶來的優勢是原來的exp（-14.838）倍，比滯后一期相比，有效匯率下降的幅度更大。

五、結論

基于文本挖掘技術構建投資者情緒指數，通過Logistic回歸發現中國外匯市場投資者情緒對有效匯率的變化具有短期反向影響，因此，央行需要將外匯市場的投資者情緒作為影響調控決策的重要因素之一。

參考文獻

[1] ?French，Jordan.Asset pricing with investor sentiment：On the use of investor group behavior to forecast ASEAN markets[J].Researchin International Business and Finance Elsevier，2017，vol.42（c）：124-148.

[2] ?司登奎，李小林，江春.央行外匯干預、投資者情緒與匯率變動[J].統計研究，2018，35（11）：58-70.

[3] ?Malcolm Baker，Jeffrey Wurgler.Investor Sentiment in the Stock Market Journal of Economic Perspectives[J]. American Economic Association，2007vol.21（2）：129-152.

[4] ?孟雪井，孟祥蘭，胡楊洋.基于文本挖掘和百度指數的投資者情緒指數研究[J].宏觀經濟研究，2016（01）：144-153.

[5] ?申浩男. 投資者情緒對股票市場的影響研究[D].山西財經大學，2018.