投資者關(guān)注與情緒對(duì)基金收益率的影響研究
——基于文本數(shù)據(jù)挖掘視角

楊寧 史晨陽(yáng) 喬英(通訊作者)

(1.南京證券股份有限公司寧夏分公司 寧夏銀川 750001；2.北方民族大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院 寧夏銀川 750021；3.寧夏智能信息與大數(shù)據(jù)處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 寧夏銀川 750021)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，互聯(lián)網(wǎng)不僅成為投資者發(fā)布和獲取投資消息的平臺(tái)，還為研究投資者關(guān)注和情緒提供了一條嶄新的道路，越來(lái)越多的研究者開始從互聯(lián)網(wǎng)文本大數(shù)據(jù)的角度衡量投資者的關(guān)注和情緒。我國(guó)股票市場(chǎng)是典型的散戶化市場(chǎng)，相對(duì)有大量的投資經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)投資分析能力的機(jī)構(gòu)投資者，個(gè)人投資者更多的是通過(guò)社交網(wǎng)站等平臺(tái)獲取信息，并做出投資決策。

基于此，本文試圖從網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)中挖掘有效信息，構(gòu)建投資者關(guān)注和投資者情緒指數(shù)，研究它們與開放式基金收益率之間的動(dòng)態(tài)變化。

1 樣本選擇與指數(shù)構(gòu)建

1.1 樣本選取

本文選取網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本，直接度量投資者的關(guān)注和情緒。使用的基金論壇網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)據(jù)來(lái)自東方財(cái)富旗下的“天天基金網(wǎng)基金吧”，通過(guò)Python語(yǔ)言編寫的網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序獲取招商中證白酒指數(shù)(LOF)A(以下稱白酒基金)吧中的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論和所評(píng)論的閱讀數(shù)量、評(píng)論數(shù)量等。樣本研究區(qū)間設(shè)定在2018年1月1日—2022年6月30日。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先，刪除了新聞帖、基金公司的公告網(wǎng)絡(luò)評(píng)論和基金吧網(wǎng)站自身的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論；其次，將一些不包含中文文本卻有用的字符進(jìn)行替換，以便保留 有用信息；最后，刪除了文本中包含“半導(dǎo)體”“新能源”和“醫(yī)藥”等其他行業(yè)關(guān)鍵詞。最終留下了58萬(wàn)多條有效網(wǎng)絡(luò)評(píng)論，每條網(wǎng)絡(luò)評(píng)論平均閱讀670.44次，平均回復(fù)1.63次。

1.3 指數(shù)的構(gòu)建

1.3.1 投資者關(guān)注指數(shù)

選取白酒基金吧在t 月的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論量取自然對(duì)數(shù)作為投資者關(guān)注指數(shù)，即：

式(1)中：A ttt為基金在t 月的投資者關(guān)注指數(shù)；Attentiont為白酒基金在t 月的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論量。

1.3.2 投資者情緒指數(shù)

將網(wǎng)絡(luò)評(píng)論分為“積極的“”中立的”和“消極的”三類。從已經(jīng)標(biāo)注的13000條網(wǎng)絡(luò)評(píng)論每個(gè)類別中分別隨機(jī)抽取約3333條網(wǎng)絡(luò)評(píng)論，一共10000條網(wǎng)絡(luò)評(píng)論作為本文的標(biāo)簽集，并將這10000條已經(jīng)標(biāo)好類別標(biāo)簽的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論按照8:2的比例分別作為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

采用隨機(jī)森林、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)和TextCNN四種分類模型進(jìn)行對(duì)比訓(xùn)練，得出每條數(shù)據(jù)分類的結(jié)果，并與測(cè)試集人工分類的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算分類正確率，分類結(jié)果如表1所示。

表1結(jié)果顯示，TextCNN分類模型在本文使用的四種模型中正確率是最高的，達(dá)到80.70%。因此，本文確定TextCNN模型為最終的分類模型。

表1 分類模型正確率

用該方法對(duì)全部58萬(wàn)條天天基金網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論內(nèi)容按其所體現(xiàn)的投資者情緒積極程度類型分成三類，用以構(gòu)建本文的情緒指數(shù)，參考Antweiler和Frank(2004)的方法，計(jì)算公式如下：

式(2)中：S ent為基金在t 月的投資者情緒指數(shù)；positivet為t 月網(wǎng)絡(luò)評(píng)論為積極情緒的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)量；negativet為t 月網(wǎng)絡(luò)評(píng)論為消極情緒的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)量。

1.3.3 基金收益率

基金收益率的定義如下：

式(3)中：Pt和 Pt-1分別表示白酒基金在第t 月和第t- 1月的收盤價(jià)。

1.3.4 控制變量

百度指數(shù)(BI)是百度發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，用于反映關(guān)鍵詞的搜索頻率。本文選擇的關(guān)鍵詞是“招商中證白酒”，并對(duì)其取自然對(duì)數(shù)，公式如下：

式(4)中：tBI 為第t 月內(nèi)關(guān)鍵詞搜索次數(shù)之和。

2 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果

2.1 VAR模型建立

式(5)中：A0= (α0, β0,γ0)T為常量向量為滯后內(nèi)生變量的系數(shù)矩陣；C = (δi,ηi,φi)T為滯后外生變量的系數(shù)矩陣；是高斯白噪聲序列；p 為滯后階數(shù)。

2.2 參數(shù)估計(jì)結(jié)果

建立三元向量自回歸模型進(jìn)行實(shí)證研究，模型回歸結(jié)果如表2所示。

由表2可知，當(dāng)以投資者情緒指數(shù)為解釋變量時(shí)，在置信水平為95%的情況下，基金收益率的一階滯后變量的估計(jì)系數(shù)為正，而投資者關(guān)注指數(shù)的一階滯后變量的系數(shù)并不顯著，意味著基金收益率的變化對(duì)投資者情緒具有正向影響，而投資者關(guān)注并未對(duì)投資者情緒產(chǎn)生影響。

表2 模型回歸估計(jì)結(jié)果

2.3 脈沖響應(yīng)分析

當(dāng)誤差項(xiàng)改變或模型受到某種影響時(shí)，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化可以用脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)展示，通過(guò)研究脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)了解變量之間的影響程度。

由圖1可以看出，總體脈沖響應(yīng)影響的期數(shù)大都在4期左右，即投資者關(guān)注、投資者情緒和基金收益率之間都是短期影響，其原因是市場(chǎng)變化迅速，投資者會(huì)很快遺忘市場(chǎng)前段時(shí)間發(fā)生的變化，進(jìn)而考慮到當(dāng)下市場(chǎng)行情中來(lái)。其中，投資者情緒對(duì)基金收益率的影響為正向影響，并在滯后2期時(shí)影響效果達(dá)到最大，然后在滯后5期左右時(shí)衰減到0。投資者情緒的變化會(huì)帶動(dòng)市場(chǎng)的變化，在短期內(nèi)吸引更多資金，引起基金凈值的變化。

圖1 脈沖響應(yīng)結(jié)果

2.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文在構(gòu)建Sen指數(shù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了第二種投資者情緒計(jì)算方法來(lái)保證穩(wěn)健性，參考李巖和金德環(huán)(2018)的方法，計(jì)算公式如下：

式(6)中：S enNewt為基金在t 月的新投資者情緒指數(shù)，p ositivet為t 月網(wǎng)絡(luò)評(píng)論為積極情緒的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)量，negativet為t 月網(wǎng)絡(luò)評(píng)論為消極情緒的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)量。

在通過(guò)了一系列模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)之后，新投資者情緒指數(shù)格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果與原投資者情緒指數(shù)一致，且脈沖響應(yīng)分析如圖2所示，即構(gòu)建的第二種投資者情緒指數(shù)在上述場(chǎng)景中仍然適用，說(shuō)明本文構(gòu)建的指數(shù)和研究的內(nèi)容具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

圖2 脈沖響應(yīng)結(jié)果

3 結(jié)語(yǔ)

本文將投資者情緒和投資者關(guān)注統(tǒng)一在同一個(gè)分析框架下研究它們對(duì)金融市場(chǎng)的影響，具體通過(guò)建立向量自回歸(VAR)模型探究投資者情緒指數(shù)、投資者關(guān)注指數(shù)及白酒基金收益率之間的領(lǐng)先-滯后關(guān)系。結(jié)果顯示，基金收益率領(lǐng)先于投資者情緒，投資者情緒領(lǐng)先于投資者關(guān)注。基金收益率越高，投資者的情緒越高昂；基金收益率越低，投資者的情緒也越低迷。

基于研究結(jié)論，本文提出以下三個(gè)建議：

(1)利用網(wǎng)絡(luò)論壇大數(shù)據(jù)構(gòu)建的投資者關(guān)注和情緒指數(shù)與基金收益率的變化有一定的聯(lián)系，投資者關(guān)注和情緒都會(huì)對(duì)短期內(nèi)的收益率有正向的脈沖響應(yīng)，因此投資者可將投資者情緒應(yīng)用于實(shí)際投資行為中，從而進(jìn)一步提高投資決策能力。

(2)基金管理者可通過(guò)分析投資者的關(guān)注和情緒，了解投資者的喜好，預(yù)測(cè)投資者的行為，及時(shí)調(diào)整投資策略，進(jìn)而擴(kuò)大基金的資金流入。

(3)市場(chǎng)監(jiān)管者應(yīng)了解不同的投資者關(guān)注和情緒產(chǎn)生的原因、傳播的途徑及未來(lái)的發(fā)展方向等，從而做到加強(qiáng)投資者教育，提升投資者服務(wù)，建立更加有效、全面的市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)制，保護(hù)投資者權(quán)益，維持市場(chǎng)穩(wěn)定，促進(jìn)我國(guó)金融市場(chǎng)健康有序地發(fā)展。