胡才泓+梅國平

內(nèi)容摘要：本文在股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數(shù)和滬深300指數(shù)交易量3個單項情緒指標的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了測度中國機構(gòu)投資者情緒的綜合指數(shù)，并研究了該綜合情緒指數(shù)對股價同步性的影響以及機構(gòu)投資者持股在兩者關(guān)系中所起的作用。實證研究表明，機構(gòu)投資者持股比例越高，股價同步性越低；機構(gòu)投資者情緒與股價同步性之間存在非線性的“倒U型”關(guān)系；且兩者之間的正向關(guān)系隨著機構(gòu)投資者持股比例的提高而減弱。這一結(jié)果說明機構(gòu)投資者既有降低股價同步性的一面，同時又有提高股價同步性的另一面。

關(guān)鍵詞：機構(gòu)投資者 投資者情緒 股價同步性

問題的提出

投資者情緒是行為金融學研究的熱點前沿，一直是行為金融學用來解釋各種市場異象的理論基石之一。投資者情緒是指投資者基于對資產(chǎn)未來現(xiàn)金流和投資風險的預期而形成的一種信念，但這一信念并不能完全反映當前已有的事實（Baker和Wurgler，2006）。投資者情緒研究的關(guān)鍵在于情緒的度量，當前有關(guān)投資者情緒度量的指標體系主要有三類：一類是通過問卷形式直接調(diào)查投資者對市場未來走勢的主觀看法，即為主觀指標；另一類通過整理分析資本市場中公開的交易數(shù)據(jù)，從側(cè)面客觀反映投資者的情緒變化，故稱為客觀指標；第三類則通過把多個單一主觀或客觀指標綜合在一起，稱之為綜合性指標。顯然，這種綜合性指標相比單一指標能更全面、更真實反映投資者情緒的變化，因此眾多學者逐漸轉(zhuǎn)向綜合性情緒指標的構(gòu)建上來（易志高和茅寧，2009；宋澤芳和李元，2012）。

受限于機構(gòu)投資者相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性以及數(shù)據(jù)周期較長等原因，能夠間接表征機構(gòu)投資者情緒的單一指標較少，而對機構(gòu)投資者綜合性情緒指標的構(gòu)建未見有文獻涉及，具體請參見文獻綜述（閆偉和楊春鵬，2011）。然而，綜合性情緒指標應該是今后情緒測量的主要發(fā)展方向之一。

股價同步性是指個股價格的變動與市場平均變動之間的關(guān)聯(lián)性。根據(jù)投資者主體的不同，投資者情緒可以分為市場整體情緒、機構(gòu)投資者情緒和個人投資者情緒。許年行等（2011）在闡述股價同步性研究領(lǐng)域存在的問題時指出，“非理性行為學派”在分析投資者情緒對股價同步性影響時，并未區(qū)分投資者不同類型心理偏差及其對股價同步性所可能產(chǎn)生的不同影響。

針對上述問題，本文首先在股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數(shù)和滬深300指數(shù)交易量3個單項情緒指標的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了中國機構(gòu)投資者情緒綜合指數(shù)（CIISI），從而豐富和深化了機構(gòu)投資者情緒的研究。其次，在CIISI的基礎(chǔ)上，本文致力于研究機構(gòu)投資者情緒對股價同步性的影響，從而一定程度上彌補了“非理性行為學派”在分析投資者情緒對股價同步性影響的不足。最后，本文在源指標選取的時間頻率上也作了有益的嘗試，即選取更高頻率的周數(shù)據(jù)構(gòu)建綜合性情緒指標，對于中國這種波動性偏高的新興市場而言，或許更為合理。

機構(gòu)投資者情緒指數(shù)構(gòu)建

（一）情緒代理變量的選擇

1.股指期貨凈頭寸（NP）。Wang（2003）把期貨市場的投資者分為大投資者和小投資者，采用股指期貨凈頭寸（Net Position）周數(shù)據(jù)構(gòu)造投資者情緒指標，采用的計算公式為：

（1）

其中NPit表示第i類投資者在第t周的凈頭寸。

在中國，因為50萬門檻的規(guī)定，使得九成以上的散戶無緣參與股指期貨，因此這個源指標能較好地反映中國機構(gòu)投資者的情緒。中國金融期貨交易所每天只公布結(jié)算會員成交持倉排名的前20位持買單量和持賣單量數(shù)據(jù)，故本文取當月連續(xù)合約的該部分數(shù)據(jù)。

2.資金流入流出凈家數(shù)（NN）。Frazzini和Lamout（2008）基于資金流量構(gòu)建情緒指標，認為投資者對某只股票的情緒越高，相應地就會把更多的資金配置于該股票，資金流入的多少正好是投資者情緒的體現(xiàn)。

本文借鑒其思想，采用滬、深股市機構(gòu)投資者資金凈流入股票家數(shù)與資金凈流出股票家數(shù)的差值（Net Number）反映整體機構(gòu)投資者的情緒，差值的正負代表方向，差值的多少反映機構(gòu)投資者情緒的大小。

3.滬深300指數(shù)交易量（TV）。Malcolm 和Jeremy（2004）認為成交量（Trading Volume）不僅在一定程度上反映了市場的流動性，而且它還能反映投資者的參與程度。當投資者情緒高漲時，其股票投資的積極性也會很高，相應地交易量也會放大，因此可以認為成交量能間接地代表投資者的情緒。

滬深300指數(shù)成分股業(yè)績優(yōu)良，大多為基金重倉股，樣本覆蓋了滬深市場六成左右的市值，具有良好的市場代表性，已經(jīng)成為中國股指期貨的標的物，故本文選取滬深300指數(shù)成交量作為源指標。

式（1）實質(zhì)上是對NP進行0-1標準化，同樣地為了消除NN和TV源指標單位差異的影響，在主成分分析之前也要做0-1標準化處理。表1列示了股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數(shù)和滬深300指數(shù)交易量的相關(guān)性。從實證結(jié)果來看，股指期貨凈頭寸和滬深300指數(shù)交易量之間存在較強的相關(guān)性，而資金流入流出凈家數(shù)與其余兩個變量之間相關(guān)性不顯著。

（二）情緒指數(shù)的構(gòu)造

Baker 和Wurgler（2006）認為IPO首日收益率的高低會引發(fā)IPO數(shù)量的增減，IPO首日收益率要先于IPO數(shù)量反映投資者的情緒。因此，必須考慮各源指標在時間上的“提前”與“滯后”關(guān)系。

考慮所有情緒代理變量的即期和滯后一期（共6項）的所有指標：NNt，NNt-1 ，NPt，NPt-1，TVt，TVt-1，首先進行第一次主成分分析，采用第一、二、三主成分按貢獻率加權(quán)平均（前三個成分累計貢獻率達到78.956%），從而構(gòu)造一個包含6個變量的機構(gòu)投資者情緒指數(shù)，結(jié)果見式（2）。

CIISI=0.144NNt+0.379NPt+ 0.243TVt+0.244NNt-1+0.392NPt-1+ 0.146TVt-1 （2）endprint

然后將得到的CIISI與6個代理變量做相關(guān)性分析，從表2中得到相關(guān)系數(shù)較高的有：TVt，NNt-1和NPt-1，于是再選取這3個變量作為構(gòu)建精簡的機構(gòu)投資者情緒的源指標（CIISI1）。

CIISI1計算方式與CIISI相同，采用2個主成分加權(quán)平均計算各變量系數(shù)（第1至第2主成分累計貢獻率達到78.827%），最后得到的CIISI1方程式見式（3）。

CIISI1=0.481NNt-1+0.293NPt-1+ 0.309TVt （3）

（三）情緒指數(shù)的確定

經(jīng)相關(guān)性檢驗發(fā)現(xiàn)，由6個變量構(gòu)成的CIISI與由3個變量構(gòu)成的CIISI1之間的相關(guān)性為80.10%（雙尾，1%水平顯著），說明刪去3個變量對CIISI的影響較大。為了確定最終的情緒指標，進一步與大盤指數(shù)做Pearson相關(guān)性檢驗。

從表3可知，CIISI與上證綜指、深圳綜指和滬深300指數(shù)的相關(guān)性比CIISI1都要大很多。易志高和茅寧（2009）用封閉式基金折價、IPO數(shù)量等6個指標構(gòu)建的市場整體投資者情緒指標（CICSI）與上證綜指及深圳綜指的相關(guān)系數(shù)分別為0.80和0.82，而宋澤芳和李元（2012）用封閉式基金折價、月度IPO數(shù)量等5個指標構(gòu)建的市場整體投資者情緒指標與滬深300指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.893。機構(gòu)投資者一般是職業(yè)的、大型的專業(yè)投資機構(gòu)，相對個人投資者而言，機構(gòu)投資者擁有的資金量大、實力雄厚，對證券市場的影響也更大。正常情況下，由于還存在大量的個人投資者，機構(gòu)投資者情緒指標與大盤指數(shù)的相關(guān)性應該比市場整體情緒指標與大盤指數(shù)的相關(guān)性要小，同時又要對大盤指數(shù)有足夠大的影響力，因此本文確定CIISI為機構(gòu)投資者的最終情緒指標（假定宏觀經(jīng)濟因素的影響在當季內(nèi)是恒定不變的），并保留CIISI1以替換CIISI作穩(wěn)健性檢驗。

研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取中國股指期貨上市以后，2010年4月16日-2012年3月30日之間的滬深股市數(shù)據(jù)。為了保持數(shù)據(jù)的連續(xù)性，剔除了2010年1月1日之后上市以及數(shù)據(jù)缺失的個股（不包括金融、社會服務、綜合類行業(yè)，也不包括創(chuàng)業(yè)板和st股票），數(shù)據(jù)處理后最終所有變量以周為時間周期，共涉及股票804只。NP數(shù)據(jù)來自中國金融期貨交易所，其它數(shù)據(jù)均來自Wind資訊數(shù)據(jù)庫，采用EXCEL和EVIEWS 6.0統(tǒng)計軟件。

（二）股價同步性計量

對于股價同步性的衡量，本文借鑒Durnev等（2003），運用模型（4）來估計個股的R2，并運用等式（5）對R2進行對數(shù)化使之呈正態(tài)分布，最后得到的指標Syn即為股價同步性的衡量指標。

ri，t=αi+βi，1rm，t+βi，2rI，t+εi，t （4）

（5）

其中，ri，t為第t日的個股收益率；rm，t為第t日的市場收益率；rI，t為第t日的以公司流通市值加權(quán)平均計算的行業(yè)收益率，行業(yè)分類參照中國證監(jiān)會公布的分類標準；R2i為模型（4）的擬合優(yōu)度，以季度作為回歸時間窗口。

（三）實證模型與變量說明

Barberis 等（2005）發(fā)現(xiàn)投資者情緒和市場摩擦會影響股價同步性。為了考察機構(gòu)投資者情緒對股價同步性的影響，本文建立下述面板混合回歸模型：

（6）

其中，各變量的含義見下文，εi，t表示隨機擾動項。

Age為公司上市年齡，取公司首次公開發(fā)行距離研究窗口的間隔年份并加入了自然對數(shù)。BM為賬面市值比，取公司當季末凈資產(chǎn)與總市值的比值，以衡量公司的成長性。First和Other分別表示第一大股東持股比例、其它9大股東持股比例，股權(quán)結(jié)構(gòu)是公司治理的基礎(chǔ)，因而會影響投資者的投資行為，進而影響股價波動的同步性。Ihold為機構(gòu)持股比例合計，來源于Wind資訊數(shù)據(jù)庫。交叉項1（CIISI*CIISI），即機構(gòu)投資者情緒的平方項，在模型中加入該變量主要是為了考察機構(gòu)投資者情緒與股價同步性之間是否存在顯著的非線性關(guān)系。交叉項2（Ihold*CIISI），即機構(gòu)投資者持股比例與機構(gòu)投資者情緒的乘積項，表示機構(gòu)投資者持股比例對股價同步性與機構(gòu)投資者情緒之間關(guān)系的額外作用。Nature表示最終控制人性質(zhì)，為虛擬變量。如果公司最終控制人為國有時，Nature=0，否則Nature=1。Orr為營業(yè)收入同比增長，以反映公司的業(yè)績擴展能力。Size為公司規(guī)模，取個股的周末流通總市值的自然對數(shù)。Tvr為個股的周換手率，其值等于成交股數(shù)與流通股本的比值。模型中還加入了當季收益率的偏度（Skew）和標準差（Stdev），用來控制Syn中可能存在的噪音影響。此外，本文還控制了年度和行業(yè)因素影響的變量：年度虛擬變量Year（2010；2011；2012）與行業(yè)虛擬變量Industry（按照中國證監(jiān)會對行業(yè)的分類，剔除了金融、社會服務和綜合類的其他10類行業(yè)）。為避免多重共線性，實際操作時，模型中只設定2個年度虛擬變量和9個行業(yè)虛擬變量。

實證結(jié)果

為了防止出現(xiàn)偽回歸，利用Eviews6.0軟件常見的LLC、IPS、ADF和PP四種方法同時檢驗時間序列的平穩(wěn)性，結(jié)果顯示所有變量都是平穩(wěn)的。用最小二乘法對式（6）回歸，結(jié)果見表4。

從表4可知，機構(gòu)投資者情緒指標CIISI的系數(shù)在各回歸結(jié)果中均顯著為正，這表明股價同步性與機構(gòu)投資者情緒之間存在顯著的正向關(guān)系，隨著機構(gòu)投資者情緒的提高，股價同步性也逐步提高。加入CIISI的平方項后，CIISI的系數(shù)仍然顯著為正，而其平方項則顯著為負，當加入不同的控制變量后，結(jié)果仍然一致。這說明機構(gòu)投資者情緒與股價同步性之間存在一個 “倒U型”二次曲線的非線性關(guān)系，即存在一個極值點，當股價同步性位于那一點時，機構(gòu)投資者情緒對股價同步性的影響達到最高，而隨著機構(gòu)投資者情緒的提高或降低，股價同步性也逐漸下降。endprint

模型（4）和模型（5）中機構(gòu)投資者持股比例（Ihold）的回歸系數(shù)顯著為負，這表明機構(gòu)投資者持股比例越高，股價同步性越低，這與當前的大多數(shù)研究結(jié)果是一致的（尹雷，2010；游家興和汪立琴，2012）。模型（5）中交叉項Ihold*CIISI的回歸系數(shù)顯著為負，表明機構(gòu)投資者情緒與股價同步性的正向關(guān)系隨著機構(gòu)投資者持股比例的提高而減弱。

從表4的回歸結(jié)果也可以看到，F(xiàn)irst和Other的參數(shù)估計值均顯著為負，這與李增泉（2005）的結(jié)論沒有分歧；Log（Age）的參數(shù)估計值均為負，且在1%水平上顯著，表明公司上市年齡（Age）越長，披露的信息相對更多，因而股價的信息含量也越高；BM的參數(shù)估計值均1%水平顯著為正，表明公司的賬面市值比越高，股價同步性越高；Nature的參數(shù)估計值均顯著為負，說明國有產(chǎn)權(quán)控制的上市公司股價同步性較高，這與李增泉（2005）的結(jié)論也是一致的；Size的回歸系數(shù)顯著為正，說明公司規(guī)模越大股價同步性越高；Tvr的參數(shù)估計值均1%水平顯著為負，說明換手率越高，股價反映的公司特征信息量也越多，相應的股價同步性也越低；Orr的回歸系數(shù)顯著為負，但影響很小。

本文以精簡的機構(gòu)投資者情緒指標CIISI1替代CIISI重新作回歸分析，發(fā)現(xiàn)其結(jié)果與表4是一致的。

結(jié)論

本文的主要貢獻為，在股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數(shù)和滬深300指數(shù)交易量3個單項情緒指標的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了能較好地測度中國機構(gòu)投資者情緒的綜合指數(shù)，研究了該綜合情緒指數(shù)對股價同步性的影響，以及機構(gòu)投資者持股在兩者關(guān)系中所起的作用。實證結(jié)果表明，機構(gòu)投資者持股比例越高，股價同步性越低，表明機構(gòu)投資者的持股增加了股價中的公司特質(zhì)信息含量；機構(gòu)投資者情緒與股價同步性之間存在一種非線性的“倒U型”關(guān)系；且兩者之間的正向關(guān)系隨著機構(gòu)投資者持股比例的提高而減弱。

由于股價同步性既受“信息效率”的影響，也受“非理性情緒”的影響，因而證券監(jiān)管部門一方面應建立完善的上市公司信息披露制度，強化上市公司信息披露，以使股價反映更多公司特質(zhì)信息；另一方面，在大力發(fā)展機構(gòu)投資者隊伍的同時，應注意培育不同投資風格和投資理念的機構(gòu)投資者，引導機構(gòu)投資者進行價值投資、理性投資，以減輕“非理性情緒”可能引發(fā)的股價同步性現(xiàn)象。

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模型（4）和模型（5）中機構(gòu)投資者持股比例（Ihold）的回歸系數(shù)顯著為負，這表明機構(gòu)投資者持股比例越高，股價同步性越低，這與當前的大多數(shù)研究結(jié)果是一致的（尹雷，2010；游家興和汪立琴，2012）。模型（5）中交叉項Ihold*CIISI的回歸系數(shù)顯著為負，表明機構(gòu)投資者情緒與股價同步性的正向關(guān)系隨著機構(gòu)投資者持股比例的提高而減弱。

從表4的回歸結(jié)果也可以看到，F(xiàn)irst和Other的參數(shù)估計值均顯著為負，這與李增泉（2005）的結(jié)論沒有分歧；Log（Age）的參數(shù)估計值均為負，且在1%水平上顯著，表明公司上市年齡（Age）越長，披露的信息相對更多，因而股價的信息含量也越高；BM的參數(shù)估計值均1%水平顯著為正，表明公司的賬面市值比越高，股價同步性越高；Nature的參數(shù)估計值均顯著為負，說明國有產(chǎn)權(quán)控制的上市公司股價同步性較高，這與李增泉（2005）的結(jié)論也是一致的；Size的回歸系數(shù)顯著為正，說明公司規(guī)模越大股價同步性越高；Tvr的參數(shù)估計值均1%水平顯著為負，說明換手率越高，股價反映的公司特征信息量也越多，相應的股價同步性也越低；Orr的回歸系數(shù)顯著為負，但影響很小。

本文以精簡的機構(gòu)投資者情緒指標CIISI1替代CIISI重新作回歸分析，發(fā)現(xiàn)其結(jié)果與表4是一致的。

結(jié)論

本文的主要貢獻為，在股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數(shù)和滬深300指數(shù)交易量3個單項情緒指標的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了能較好地測度中國機構(gòu)投資者情緒的綜合指數(shù)，研究了該綜合情緒指數(shù)對股價同步性的影響，以及機構(gòu)投資者持股在兩者關(guān)系中所起的作用。實證結(jié)果表明，機構(gòu)投資者持股比例越高，股價同步性越低，表明機構(gòu)投資者的持股增加了股價中的公司特質(zhì)信息含量；機構(gòu)投資者情緒與股價同步性之間存在一種非線性的“倒U型”關(guān)系；且兩者之間的正向關(guān)系隨著機構(gòu)投資者持股比例的提高而減弱。

由于股價同步性既受“信息效率”的影響，也受“非理性情緒”的影響，因而證券監(jiān)管部門一方面應建立完善的上市公司信息披露制度，強化上市公司信息披露，以使股價反映更多公司特質(zhì)信息；另一方面，在大力發(fā)展機構(gòu)投資者隊伍的同時，應注意培育不同投資風格和投資理念的機構(gòu)投資者，引導機構(gòu)投資者進行價值投資、理性投資，以減輕“非理性情緒”可能引發(fā)的股價同步性現(xiàn)象。

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模型（4）和模型（5）中機構(gòu)投資者持股比例（Ihold）的回歸系數(shù)顯著為負，這表明機構(gòu)投資者持股比例越高，股價同步性越低，這與當前的大多數(shù)研究結(jié)果是一致的（尹雷，2010；游家興和汪立琴，2012）。模型（5）中交叉項Ihold*CIISI的回歸系數(shù)顯著為負，表明機構(gòu)投資者情緒與股價同步性的正向關(guān)系隨著機構(gòu)投資者持股比例的提高而減弱。

從表4的回歸結(jié)果也可以看到，F(xiàn)irst和Other的參數(shù)估計值均顯著為負，這與李增泉（2005）的結(jié)論沒有分歧；Log（Age）的參數(shù)估計值均為負，且在1%水平上顯著，表明公司上市年齡（Age）越長，披露的信息相對更多，因而股價的信息含量也越高；BM的參數(shù)估計值均1%水平顯著為正，表明公司的賬面市值比越高，股價同步性越高；Nature的參數(shù)估計值均顯著為負，說明國有產(chǎn)權(quán)控制的上市公司股價同步性較高，這與李增泉（2005）的結(jié)論也是一致的；Size的回歸系數(shù)顯著為正，說明公司規(guī)模越大股價同步性越高；Tvr的參數(shù)估計值均1%水平顯著為負，說明換手率越高，股價反映的公司特征信息量也越多，相應的股價同步性也越低；Orr的回歸系數(shù)顯著為負，但影響很小。

本文以精簡的機構(gòu)投資者情緒指標CIISI1替代CIISI重新作回歸分析，發(fā)現(xiàn)其結(jié)果與表4是一致的。

結(jié)論

本文的主要貢獻為，在股指期貨凈頭寸、資金流入流出凈家數(shù)和滬深300指數(shù)交易量3個單項情緒指標的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了能較好地測度中國機構(gòu)投資者情緒的綜合指數(shù)，研究了該綜合情緒指數(shù)對股價同步性的影響，以及機構(gòu)投資者持股在兩者關(guān)系中所起的作用。實證結(jié)果表明，機構(gòu)投資者持股比例越高，股價同步性越低，表明機構(gòu)投資者的持股增加了股價中的公司特質(zhì)信息含量；機構(gòu)投資者情緒與股價同步性之間存在一種非線性的“倒U型”關(guān)系；且兩者之間的正向關(guān)系隨著機構(gòu)投資者持股比例的提高而減弱。

由于股價同步性既受“信息效率”的影響，也受“非理性情緒”的影響，因而證券監(jiān)管部門一方面應建立完善的上市公司信息披露制度，強化上市公司信息披露，以使股價反映更多公司特質(zhì)信息；另一方面，在大力發(fā)展機構(gòu)投資者隊伍的同時，應注意培育不同投資風格和投資理念的機構(gòu)投資者，引導機構(gòu)投資者進行價值投資、理性投資，以減輕“非理性情緒”可能引發(fā)的股價同步性現(xiàn)象。

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