投資者情緒、衍生金融工具與股票收益

杜劍 楚琦 楊楊

【摘 要】 文章以2008—2017年我國A股上市公司的相關數據為研究對象，從公司使用衍生金融工具的視角出發，研究投資者情緒對股票收益的影響。實證結果顯示，投資者情緒的高低與股票收益呈現正相關關系，且企業使用衍生品會顯著降低高漲的投資者情緒對股票收益的提升作用，即企業使用衍生金融工具對二者的關系具有調節作用。進一步研究結果顯示，投資者情緒波動越大，公司股票收益越低。研究結論有利于我國金融市場上的投資者理性投資，并為金融監管部門加強監管以及上市公司合理使用衍生金融工具進行風險管理提供了思路。

【關鍵詞】 衍生品; 投資者情緒變動; 股票收益; 噪聲投資者

【中圖分類號】 F830.9 ?【文獻標識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2020）13-0008-07

一、引言

現代金融理論認為，市場上的參與者并不是完全理性的，他們會受到市場上“噪音”的影響，表現出投資者情緒的波動，對市場做出有偏估計，從而對公司股票收益產生影響。從我國金融市場的特征來看，個人投資者所占比例較大，而且由于金融市場發展不夠完善和投資者專業性不強等，我國投資者表現出更為強烈的投資者情緒，使得我國上市公司的股票收益波動表現得更加明顯。目前大量學者對投資者情緒與股票收益之間的關系進行了研究，并指出公司層面特征（如投資行為、融資行為、會計信息質量等）對兩者的關系具有調節作用。近年來，越來越多的上市公司開始使用衍生金融工具進行風險管理，衍生品的使用情況作為公司套利風險的重要組成部分，受到了投資者的廣泛關注。尤其是中信泰富、深南電等公司衍生金融工具巨虧丑聞披露后，投資者對使用衍生金融工具的上市公司抱有更加謹慎的投資態度，因此衍生金融工具的使用可能會抑制高漲的投資者情緒對股票收益的提升作用。

本文以2008—2017年A股上市公司使用衍生金融工具的情況出發，通過實證研究檢驗投資者情緒對我國上市公司個股股票收益所發揮的作用，深入探索投資者情緒對股票收益的影響路徑。本文的貢獻主要在于：其一，實證檢驗了投資者情緒的高低與股票收益的關系，并使用衍生金融工具作為調節變量，討論在企業的不同投資行為下，投資者情緒對個股股票收益的影響是否存在差異;其二，進一步分析了投資者情緒的變動對個股股票收益的影響;其三，研究結論有利于監管部門根據投資者情緒提前預測市場動向，及時提醒投資者潛在風險，從而降低投資者損失，維護金融市場的穩定運行。另外也有利于對公司使用衍生品進行警示，抑制投機動機。

二、文獻綜述、理論分析及研究假設

（一）文獻綜述

傳統金融理論把人看作是“理性經濟人”，認為市場參與者能夠充分獲得市場上的有效信息，并以效用最大化為目標，對市場做出正確的判斷，從而對市場上的金融資產做出無偏估計。繼Fischer提出“噪音”的存在之后，De Long et al.[1]進一步提出了噪聲交易者模型（DSSW）。該模型指出，“噪聲”主要分為兩部分：一部分是某些市場參與者為了混淆視聽而惡意散布的虛假信息，還有一部分是投資者對市場的判斷不準確而產生的錯誤信息。所謂噪聲交易者就是誤把這些信息當作真實信息或“內部信息”參與股票市場投資的人。噪聲交易者模型理論認為市場是有限套利的，噪聲交易者承擔了更大的風險，將會獲得一部分風險溢價，因此能夠在市場中長期存在。Barberis et al.[2]在噪聲交易者認知偏差的基礎上論述了投資者情緒的形成及其對股價的影響，這便引發了學術界關于投資者情緒的大討論。

中國金融市場起步較晚，尚未建立完善的金融管理體系，市場上的投資者以個人為主，且常常表現出過度投機的特點，這導致我國金融市場上長期存在大量的噪聲交易者。劉毅等[3]從演化博弈論的角度證明了我國金融市場上噪聲交易者和理性交易者的長期共存和博弈過程。我國金融市場的特點導致我國投資者情緒特征更加突出，為相關的實證檢驗提供了基礎。

行為經濟學指出，股票收益和市場的波動受到投資者情緒的影響，也有實證結果證明了投資者情緒上下波動與股票收益呈現同步變動[4]。但是一些學者卻對這個結果表示質疑：一部分學者認為目前僅使用封閉式基金折價指標的方法不能反映個體投資者的情緒[5-6];另外還有一些學者認為，投資者情緒與股票市場的收益和波動無關，因為噪音交易者的行為具有隨機性，不會影響資產價格[7]。

Baker et al.[8]的研究結果表明，在套利難度較高時投資者情緒對股票收益的影響作用表現得更為顯著。有學者做了進一步探究，考慮了如會計信息質量[9]、社交媒體[10]、時間期限[11]、股票特征[12]等多個調節變量對二者關系的影響。企業使用衍生金融工具進行風險管理可以實現套期保值，進而通過降低企業稅收負擔、增加企業未來現金流、降低財務困境成本等途徑提升企業價值[13]。宋順林等[14]指出，當市場上的投資者認為該公司存在投機風險，情緒高漲的投資者可能會提高對公司投資的謹慎程度，則高漲的投資者情緒對股票收益的提升作用將會降低。由于我國上市公司運用衍生金融工具的手段不夠成熟，容易偏離套利目標而轉向投機目的，因此當上市公司使用衍生金融工具時，市場上的投資者就會認為該公司的投機風險較大，從而放棄投資，進而抑制股票收益的增加。

根據相關文獻的結論，公司特征、公司投資行為等都可能對投資者情緒與股票價值的關系產生影響，然而衍生金融工具作為當前我國上市公司進行金融風險規避的主要手段，對投資者情緒與個股股票收益的調節作用沒有得到充分研究。

（二）理論分析與研究假設

1.投資者情緒與股票收益

De Long et al.[1]提出，投資者情緒是一種系統性風險，能夠影響資本市場定價。Baker et al.[8]認為投資者情緒是投資者根據企業未來現金流和投資風險狀況做出的主觀判斷。由于教育背景、風險偏好、生活經歷等多種主觀因素的影響，投資者所表現出的投資行為并不完全符合“理性人”假設，所以投資者進行投資時，受到過度自信、盲目從眾、保守主義等心理因素的影響，產生投資者情緒。就我國的股票市場特征來看，個人投資者所占比例較大，其投資活動非常活躍，但交易行為具有較強的隨機性，并常常忽視公司基本面信息，容易受個人主觀臆斷的影響或隨意聽信所謂“內部消息”，所以我國股市更容易受到投資者情緒的影響，我國股票顯示出明顯的“股價同步性”[15]，而且由于缺乏做空機制，我國股票市場處于一個有限套利的環境下，這就導致非理性投資者由于承擔了較高的風險，可能會獲得較高收益，進而導致市場上的資產價格偏離真實水平。總而言之，投資者情緒能夠影響股票收益主要有兩方面的原因：（1）非理性投資者之間的情緒感染;（2）有限套利的存在[14]。

從投資者情緒影響股票收益的具體路徑來看，可以從以下兩個方面進行分析：首先，市場上投資者情緒的高低可以看作投資者的樂觀與悲觀情緒。投資者較為樂觀時，會引起股票價格的上升，而投資者表現為悲觀情緒時，股票價格下降[14]。其次，由于投機行為的存在，樂觀的投資者愿意使用較高的價格從股票持有者手中獲得股票，而且會預期能夠以更高的價格出售給更為樂觀的投資者。因此，當市場上投資者情緒較為高漲時，刺激投資者的投機行為，投資者會愿意為其所投資的股票支付更高的價格，這便會推動股票價格的上升[11，16]。

綜上所述，本文認為在我國市場上存在大量的噪音投資者，投資者情緒會引發投資者的非理性投機行為，最終導致股票收益偏離正常水平。當投資者情緒較為高漲時，噪音交易者對投資的熱情更為高漲，這部分交易者承擔了更多的風險，所以將會獲得更多的收益。進一步的，投資者的高漲情緒會刺激其投機行為，投資者愿意為股票投入更多的溢價，使得股票價格抬高。為了驗證投資者情緒高漲與否與股票收益的關系，本文提出假設1。

H1：投資者情緒越高漲，股票收益越大。

2.投資者情緒、衍生金融工具與股票收益

投資者情緒是資本市場的重要因素，會導致股價與股票基本價值的偏離。而整體市場環境對個人投資者行為的影響也會由于公司特征的不同而呈現出不同的狀態，公司自身財務狀況、業務特征等公司層面的因素會使投資者情緒出現一定的變化，會計信息質量、企業投資行為、本地偏好、杠桿資金也會對投資者情緒與股票價格之間的關系產生影響。

為了應對經營中的風險，使用衍生品進行套期保值成為我國企業的重要選擇，衍生品的使用水平也成為影響投資者情緒與股票價格之間關系的關鍵因素。衍生品的價格建立在基礎金融產品的價格或數量上，并按照一定的規則產生變動，能夠實現鎖定收益、穩定現金流量、規避財務風險的目的，是公司防范金融風險的一個重要手段。雖然目前大部分文獻證明了衍生品對提升企業價值的正向促進作用[13]，但是由于衍生金融工具的虛擬性、使用過程中的信息非對稱性、收益的隨機性、交易過程的無序性以及交易目的的投機性等諸多問題[17]，衍生金融工具在實際使用中面臨著巨大挑戰。再加上金融市場發展歷程較短以及我國上市公司運用衍生品的手段不夠成熟等原因，中信泰富外匯合約巨虧案、中航油期權投機事件、中盛糧油豆油套期失敗案等一系列丑聞的影響，導致我國投資者傾向于認為使用衍生品的公司面臨較大的投機風險。因此，當公司使用衍生金融工具時，市場上的投資者將會認為該公司的投機風險較高，情緒高漲的投資者將會偏向于更加理性的投機活動，降低對股票的投機需求。因此，對于使用衍生金融工具的公司來說，投資者高漲情緒對其股票收益的提升作用將會減弱。

綜上所述，我國部分上市公司使用衍生品進行風險管理，但是由于應用水平不高以及公司治理存在漏洞等問題，導致我國投資者普遍認為使用衍生品的公司存在較大的投機風險，在這種情況下，情緒較為高漲的投資者會提高投資謹慎性，從而降低非理性投資的程度，此時，投資者情緒對股票的影響減小。

因此，本文提出假設2。

H2：公司使用衍生金融工具能夠抑制投資者情緒對股票收益的影響。

三、實證研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

2007年新《企業會計準則》頒布后，我國上市公司開始在企業年度財務報告中對本公司使用衍生金融工具的具體情況進行披露，所以衍生金融工具的有關數據自2008年起才具有可觀察性。本文選取2008—2017年十年間我國A股上市公司為研究對象，并對初始樣本進行如下處理：（1）剔除金融類公司;（2）剔除當年ST的公司;（3）剔除數據缺失的公司。最終獲得了11 248個企業年度數據。本文所使用的衍生金融工具數據通過手工數據獲得，其他數據均來自國泰安數據庫。本文對所有連續變量在1%水平上做了縮尾處理。

（二）變量定義

1.投資者情緒（CICSI）

單一投資者情緒指標和復合投資者情緒指標是當前學術研究中較為主流的兩種測量方法[15]。其中單一指標大多采用對投資者進行問卷調查的主觀調查法，另外還有一些學者利用“央視看盤”BSI指數、封閉式基金折價等指標衡量投資者情緒;復合指標一般通過選取多個變量進行主成分分析的方法，目前較為權威的方法主要包括BW指數[8]、情緒β指數[12]以及投資者情緒綜合指數[18，19]等。根據易志高等[20]的總結，目前較為主流的做法是使用封閉式基金折價、IPO數量、IPO上市首日收益、市場交易量、消費者信心指數以及新增投資者開戶數的當期及滯后一期數據進行主成分分析，進一步剔除居民消費價格指數、工業增加值、宏觀經濟景氣指數、工業品出廠價格指數等宏觀經濟指標的影響后，構建CICSI指數，即中國股市投資者情緒指數。

由于本文其他變量為年度變量，而CICSI為月度指標，本文參考劉斌等[9]的方法，對年度內12個月的CICSI指數取算術平均數作為年度投資者情緒指標。

2.衍生金融工具（DER）

目前有關衍生金融工具的衡量方法主要包括虛擬變量、對沖比例以及德爾塔比例等方法。但是由于目前我國企業對使用衍生金融工具狀況進行披露時并不詳細，其公允價值或名義價值披露不完整，所以后兩種方法在我國的可行性不高。而且根據Allayannis et al.[21]的調查，對沖比例法會使樣本量大量縮水。本文參考我國學者有關研究方法后發現使用虛擬變量來衡量企業衍生品的使用情況是最為普遍的方法。因此本文使用虛擬變量方法來衡量企業使用衍生金融工具的情況。

根據斯文[22]及呂偉等[23]的方法，對樣本中公司年報進行逐一審閱，在其中搜索“套期”“掉期”“遠期”“期權”“期貨”“外匯”“衍生品”“互換”等關鍵詞，并結合有關信息，來確認企業使用衍生品的情況。當企業在該年度使用了金融衍生工具時，將DER賦值為1，否則賦值為0。

3.股票收益（RET）

本文選取的控制變量主要有：凈資產收益率（ROE），控制企業經營效益對股票收益的影響;企業規模（SIZE），控制不同規模公司之間的差異;另外本文還加入了資產負債率（LEV）以及市值賬面比（MB）等控制變量。

表1列示了本文所選取的所有變量及其詳細定義。

（三）實證模型

1.投資者情緒與股票收益

其中，RETi，t為i公司t年度個股收益大小，RETi，t-1為滯后一期的個股收益大小，CICSI為投資者情緒，為了控制其他因素的影響，本文引入了一些控制變量：ROE為凈資產收益率;SIZE為企業規模，取企業總資產的自然對數;LEV為企業資產負債率;MB為市賬比，即公司每股股價與每股凈資產之比。c為常數，αi為個體效應或隨機效應，εi，t為隨機擾動項，該模型控制了行業和年度。

2.投資者情緒、衍生金融工具與股票收益

為驗證H2，參考有關文獻，本文在模型3的基礎上引入了DER（衍生金融工具）變量以及DER與CICSI的交乘項。

其中，DER是衍生金融工具虛擬變量，通過手工搜集企業年報的方式獲得，若t年i公司年報中披露其使用了衍生金融工具則DER=1，否則為0。其他變量定義與模型3相同。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

表2為描述性統計結果。從表2結果可見，投資者情緒（CICSI）的標準差較大（4.45），說明不同時期我國股票市場上的投資者情緒變化較大。DER（衍生金融工具）的均值為0.29，說明我國上市公司中有29%的企業使用衍生金融工具進行風險管理。RET（股票收益）的標準差較小（0.08），說明我國上市公司的股票收益差異不大，這與現有研究認為我國證券市場存在“股價同步性”相符合。

（二）投資者情緒與股票收益回歸結果分析

表3的（1）列報告了模型3的實證回歸結果：從（1）列的結果可知，CICSI（投資者情緒）的回歸系數均在0.01的水平上顯著，且其系數為正，這說明投資者情緒的高漲對個股股票收益有顯著的提升作用，即本文H1得到驗證。這符合前文所述“噪聲投資者”理論，即當投資者情緒較高時，市場上的個體投資者受高漲情緒的影響，會對所獲取的信息過度自信，引起過度交易[25]，從而導致股票收益的上升。當市場上的投資者情緒較低落時，噪聲交易者的活躍度減弱，此時理性投資者占據主導地位，這時股票收益就會回落至正常水平。另外，股票收益的滯后一期（RETi，t-1）的系數在1%水平上顯著為正，說明當期股票收益受上期股票收益的影響，股票收益的高低具有傳遞性。

企業規模（SIZE）的系數在5%的置信水平上顯著為正，而公司市賬比（MB）在1%顯著性水平上顯著為負，說明規模越大的上市公司，其股票收益越高，然而當公司市值與實際賬面價值產生偏離時，股票收益將會減少。

（三）投資者情緒、衍生金融工具與股票收益回歸結果分析

表3中（2）列報告了模型4的回歸結果。從表中結果可見，在加入CICSI（投資者情緒）與DER（衍生金融工具）的交乘項——CICSI×DER后，股票收益的滯后一期（RETi，t-1）以及投資者收益（CICSI）的系數及顯著性保持穩定。CICSI×DER的系數顯著為負，說明當公司使用衍生金融工具時，會顯著降低投資者情緒對股票收益的影響。因為當我國上市公司使用衍生金融工具時，市場上的個人投資者會認為該公司可能存在投機風險，這時情緒高昂的投資者會慎重考慮對該公司的投資行為，由情緒引發的非理性購買行為被抑制，過度投資減少，從而使股票收益回落至正常水平。

（四）進一步研究

根據Baker et al.[8]、花貴如等[26]的結論，投資者情緒的波動不僅僅會影響公司的投資水平，還會對資源配置的非效率產生“緩解”或“惡化”的不同作用。本文將投資者情緒指數的年度變動（ΔCICSI）引入模型，構建了模型5：

投資者情緒變化、衍生金融工具與股票收益回歸結果列示在表4中。ΔCICSIt的回歸系數顯著為負，即投資者情緒的波動越大，股票收益越小。這說明當市場上的投資者情緒波動較大時，投資者情緒將會發揮“惡化效應”，可能會加劇企業的代理問題，增加企業的融資約束，不利于企業的資源配置，從而導致企業股票收益的降低。而ΔCICSIt×DERi，t的回歸系數并不顯著，可能是因為DERi，t與ΔCICSIt存在共線性，即投資者情緒變化與企業使用衍生金融工具相關。

五、穩健性檢驗

首先，為了排除遺漏變量問題，本文在一元回歸方程中加入了一系列公司基本面特征變量（ROE、SIZE、LEV、MB），并控制了年度及行業固定效應。

最后是內生性問題。劉斌等[9]指出，股價的波動也有可能會影響投資者情緒的高低，所以可能存在內生性問題。而根據Chang et al.[27]、陸靜[28]、劉斌等[9]把天氣作為投資者情緒的工具變量的做法，本文選用了滬深兩市的年度雷雨天數（Shanghai_rain、Shenzhen_rain）與晴天天數（Shanghai_sun、Shenzhen_sun）作為投資者情緒的工具變量，對投資者情緒、衍生金融工具以及股票收益進行2SLS回歸。

表5報告了2SLS的回歸結果，可以發現與前文實證結果并無實質性差異。首先，本文所選取的四個天氣工具變量都在1%的顯著水平上與CICSI（投資者情緒）相關。在第二階段的回歸結果中，擬合的CICSI（投資者情緒）的系數在1%的顯著性水平上與RET（股票收益）正相關，且CICSIt×DERi，t的系數也顯著為負。因此本文實證結果具有穩健性。

六、結論與啟示

本文選取我國2008—2017年11 248個A股上市公司企業年度為研究對象，實證檢驗了投資者情緒、衍生金融工具與股票收益之間的關系。本文通過實證檢驗得出了如下結論：（1）投資者情緒高低與股票收益正相關;（2）當企業使用衍生金融工具時，會抑制投資者情緒對股票收益的影響;（3）投資者情緒的波動與股票收益負相關。

本文的研究結論對于我國金融市場上的投資者、金融監管部門以及上市公司均有一定的啟示作用。首先是投資者應當加強金融理論知識的學習，掌握科學的投資方法，避免過度投機心理，充分認識到投資回報與投資風險的正相關關系，理性地進行投資;其次是金融監管部門應當在市場上的投資者情緒較為高漲時，及時提醒投資者避免盲從，另外還要加強對市場的監管，完善信用評估體系，及時披露虛假信息;最后是上市公司要優化內部控制結構，提升公司治理水平，建立有效的激勵和監督機制，從而提高衍生品使用水平。

【參考文獻】

[1] DE LONG，SHLEIFER A，et al.Noise trader risk in financial markets[J].Journal of Political Economy，1990，98（4）：703-738.

[2] BARBERIS N，SHLEIFER A，VISHNY R W.A model of investor sentiment[J].Journal of Financial Economics，1998，49（3）：307-343.

[3] 劉毅，李景華.噪聲交易者在金融市場的長期存在性研究[J].管理評論，2012，24（7）：36-41.

[4] STAMBAUGH R F，YU J，YUAN Y.The short of it：Investor sentiment and anomalies[J].Journal of Financial Economics，2012，104（2）：288-302.

[5] CHEN N F，et al.Are the discounts on closed-end funds a sentiment index？[J].The Journal of Finance，1993，48（2）：795-800.

[6] 董超，白重恩.中國封閉式基金價格折扣問題研究[J].金融研究，2006（10）：36-48.

[7] BLACK F.Noise[J].Journal of Finance，1986，41（3）：529-543.

[8] BAKER M P，WURGLER J.Investor sentiment and the cross-section of stock returns[J].Journal of Finance，2006，61（4）：1645-1680.

[9] 劉斌，胡菁芯，李濤.投資者情緒、會計信息質量與股票收益[J].管理評論，2018（7）：36-46.

[10] ZHANG Z，ZHANG Y，SHEN D，et al.The cross-correlations between online sentiment proxies：evidence from google trends and twitter[J].Physica A Statistical Mechanics & Its Applications，2018（5）：51-75.

[11] 李合龍，馮春娥.基于EEMD的投資者情緒與股指波動的關系研究[J].系統工程理論與實踐，2014，34（10）：2495-2503.

[12] 宋澤芳，李元.投資者情緒與股票特征關系[J].系統工程理論與實踐，2012，32（1）：27-33.

[13] 杜劍，楚琦，楊楊.金融衍生工具、有效稅率與公司價值[J].現代財經（天津財經大學學報），2019（9）：12-24.

[14] 宋順林，王彥超.投資者情緒如何影響股票定價？——基于IPO公司的實證研究[J].管理科學學報，2016，19（5）：41-55.

[15] 趙汝為，熊熊，沈德華.投資者情緒與股價崩盤風險：來自中國市場的經驗證據[J].管理評論，2019，31（3）：50-60.

[16] 文鳳華，肖金利，黃創霞，等.投資者情緒特征對股票價格行為的影響研究[J].管理科學學報，2014，17（3）：60-69.

[17] 張元萍.金融衍生工具的風險暴露與監控框架設計[J].現代財經（天津財經大學學報），2006（1）：23-25.

[18] 尹莉婭.投資者情緒對股票收益影響的實證研究——基于Fama-french三因子模型[J].會計之友，2018（6）：51-56.

[19] 賀剛，朱淑珍，顧海峰.投資者情緒綜合測度指數的構建[J].統計與決策，2018，34（17）：149-153.

[20] 易志高，茅寧.中國股市投資者情緒測量研究：CICSI的構建[J].金融研究，2009（11）：174-184.

[21] ALLAYANNIS G.The use of foreign currency derivatives and firm market value[J].Review of Financial Studies，2001，14（1）：243-276.

[22] 斯文.衍生品使用與企業價值——來自我國制造業上市公司的經驗證據[J].投資研究，2013，32（7）：126-138.

[23] 呂偉，陳麗花，李思美琳，等.金融衍生品、稅收征管強度與企業所得稅負擔[J].南大商學評論，2017，14（4）：17-39.

[24] 王健俊，殷林森，葉文靖.投資者情緒、杠桿資金與股票價格——兼論2015—2016年股災成因[J].金融經濟學研究，2017（1）：85-98.

[25] ODEAN T.Do investors trade too much？[J].The American Economic Review，1999，89（5）：1279-1298.

[26] 花貴如，劉志遠，許騫.投資者情緒、企業投資行為與資源配置效率[J].會計研究，2010（11）：49-55，97.

[27] CHANG S C，CHEN S S，CHOU R K，et al.Weather and intraday patterns in stock returns and trading activity[J].Journal of Banking and Finance，2008，32（9）：1754-1766.

[28] 陸靜.中國股票市場天氣效應的實證研究[J].中國軟科學，2011（6）：65-78.