謝珺怡

（江西財經(jīng)大學，江西　南昌　330013）

空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）對中國股票市場影響的研究

謝珺怡

（江西財經(jīng)大學，江西南昌330013）

空氣是人們賴以生存的物質(zhì)，隨著當代國民生活水平及空氣質(zhì)量的變化，我國開始高度重視自然資源空氣并設(shè)立了空氣質(zhì)量指數(shù)AQI。本文采取線性回歸模型，分析AQI與我國股票市場的聯(lián)動關(guān)系，并試圖分析空氣對人們情緒的影響是否會對股票市場的表現(xiàn)有明顯的作用關(guān)系。

空氣質(zhì)量指數(shù)；上證指數(shù)；線性回歸

一、引言和文獻綜述

AQI為每天匯報空氣質(zhì)量的參數(shù)，是英文Air Quality Index的縮寫，中文全稱是空氣質(zhì)量指數(shù)。通過空氣干凈或者污染的程度來影響健康，對健康的具體影響程度是通過一段特定的時間，比如一個小時或者一天的空氣質(zhì)量指數(shù)來測算的；也有可能是幾個小時或者是幾天的時間。環(huán)保局主要用以下5個污染標準來衡量空氣質(zhì)量指數(shù)：03、CO、NO2、顆粒物（學名也叫顆粒物污染）、SO2。我們國家的環(huán)境保護局為了人民健康狀況的保障，已經(jīng)確立了針對以上提到的5種污染物的國家環(huán)境空氣質(zhì)量標準。其中，03顆粒物（學名也叫顆粒物污染）成為了人類生命安全最大的威脅。我們國家在2012年3月發(fā)布了最新的一份空氣質(zhì)量的評價準則。污染物監(jiān)測為6項：一氧化碳、臭氧、二氧化硫、二氧化氮、PM10和PM2.5，數(shù)據(jù)更新的更新頻率為每小時一次。這6項污染物用統(tǒng)一的評價標準呈現(xiàn)在空氣質(zhì)量指數(shù)中。如果空氣越差，被污染的程度就越嚴重，那么AQI顯示出來的數(shù)值就會越高，對應的類別和級別也就越高?？諝赓|(zhì)量狀況不同對人體的危害程度也就不一樣，直觀顯示出來的顏色自然也不一樣，其中重度污染用紫色表示，嚴重污染用褐紅色表示。另外，空氣質(zhì)量還有分指數(shù)，這是對應于單項污染物的。

1903年Nelson就指出，證券經(jīng)紀人觀察到情緒狀況會很大程度的影響股票交易情況，由于人們在天氣晴朗、陽光明媚的情況下，會相對來說有一個積極樂觀的情緒。在空氣不流暢，氣溫高或者陰雨天氣，人們的心情會相對低落，從而在股票市場的交易會呈現(xiàn)低迷狀態(tài)。Lucey和Dowling（2005）研究發(fā)現(xiàn)，我們先假設(shè)情緒與所要做的決策沒有任何關(guān)系，結(jié)果表明它也會對決策者造成影響，這是由于Slovic等在2007發(fā)現(xiàn)不僅人們對未來前景的評估會被情緒所影響，人們對風險的評估也會被情緒所影響。人的心理狀況和情緒空氣會受質(zhì)量的直接或間接的影響。Evans等（1987）研究發(fā)現(xiàn)人的抑郁、憤怒、無助和焦慮水平會因為暴露于污染嚴重的空氣下而上漲。人類賴以生存的空氣會影響人類的心情。從心理學的研究上我們知道，心情又是會與投資決策判斷息息相關(guān)的。Mehra和Sah（2002）分析發(fā)現(xiàn)小的情緒的波動也會帶來資本價格的顯著波動。一般來說，投資者之所以會自己所持有的股票的未來行情、走勢持有一個悲觀的預期可能是因為個人本身有抑郁、憤怒、無助和焦慮這類的負面情緒。這樣的話，投資者就可能會賣出手中持有的股票從而能夠減少自己所面臨的投資風險。

國外和我國國內(nèi)此前已有類似的分析事件，對于民眾情緒的影響導致對本國股市產(chǎn)生影響的研究。例如2007年Edmans等在研究國際足球比賽結(jié)果對股市的影響時發(fā)現(xiàn)，如果本國輸球之后本國的股市會遭受顯著的下跌。2010年Levy和Kaplanski研究空難對美國股市的影響，發(fā)現(xiàn)空難造成的實質(zhì)經(jīng)濟損失要遠遠小于空難本身對投資者負面情緒的影響所導致股市的負收益率。

2008年5月在我國四川省阿壩藏族羌族自治州發(fā)生了汶川大地震，隨后的2011年山立威通過汶川地震這一獨特自然事件，研究發(fā)現(xiàn)汶川地震給投資者造成了巨大的負面情緒并影響股票收益率。2015年史永東等學者通過建立多因子模型，研究了投資者情緒對股票橫截面收益的影響。

二、數(shù)據(jù)收集與處理

空氣質(zhì)量指數(shù)的數(shù)據(jù)來源于中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測平臺。GDP指數(shù)來源于中商情報網(wǎng)，上證指數(shù)來源于國泰君安睿智版。數(shù)據(jù)處理方面，環(huán)境保護部2012年上半年出臺規(guī)定，將用空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）替代原有的空氣污染指數(shù)（API）。因為空氣質(zhì)量指數(shù)的數(shù)據(jù)在中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測平臺能夠收集到的最早是2013年12月份，所以本文采取收集2014年全年的空氣質(zhì)量指數(shù)數(shù)據(jù)進行分析，再將國泰君安上的上證指數(shù)2014年數(shù)據(jù)導出。其中，在收集AQI數(shù)據(jù)的時候，為避免選取一個城市的數(shù)據(jù)會出現(xiàn)較大的誤差，比如上海和南昌，因為經(jīng)濟狀況不同，股票市場發(fā)達程度也會不一樣，從而會影響結(jié)果的有效性，所以本文選取了十個城市的數(shù)據(jù)，這十個城市分別是北京、上海、廣州、深圳、杭州、成都、南京、天津、武漢和西安。在收集每個城市2014年全年每一天的AQI數(shù)據(jù)的時候就出現(xiàn)了缺失數(shù)據(jù)，對于這部分數(shù)據(jù)因為存在城市365天中有少量的一兩天沒有數(shù)據(jù)的，所以我們沒有采取直接去除這個城市的做法，而是采取十個城市都同時去除這一天的數(shù)據(jù)的方法。因為股票交易是工作日交易所以存在上證指數(shù)時間和AQI不匹配問題。針對這個問題，本文的處理方法是用AQI的日期去匹配上證指數(shù)的日期也就是用日期數(shù)據(jù)多的去匹配少的，將非交易日的AQI數(shù)據(jù)去除，從而達到對收集的數(shù)據(jù)進行有效處理的目的。

三、實證研究

本文運用excel以及R程序來對我們收集到的數(shù)據(jù)進行分析。首先，我們要了解如何使AQI指數(shù)與股價變化率合理地聯(lián)系起來。先對AQI指數(shù)進行處理，根據(jù)公式AQIt=w1AQI1+w2AQI2+w3AQI3+……+wiAQIi（i=1，2，3，…….10，t指的是2014年每一天）將每個城市的AQI聯(lián)系起來。其中，公式里的Wi是指每個樣本城市占我們所選取的10個樣本城市的GDP總和的比例，即

10Wi=GDPi/∑GDPi

i=1

根據(jù)AQIt=w1AQI1+w2AQI2+w3AQI3+……+wnAQIn求綜合指數(shù)AQIt

接下來求股市指數(shù)，即:Rt=lnPt-lnPt-1

然后將AQIt和Rt聯(lián)系，建立回歸模型Rt=茁0+茁1鄢AQI+u，從而得到它們的線性回歸關(guān)系：Rt=（6.686e-03）+（-5.345e-05）鄢AQI+u

表1

圖1

四、總結(jié)

天氣對于人們的心情產(chǎn)生影響，進而對投資行為與投資決策產(chǎn)生影響。是因為大氣環(huán)境與人們的生活活動密不可分。當AQI指數(shù)偏高時，天氣狀況較惡劣，使得投資者更不愿意從事股票交易，也就是說股票市場變得不活躍，交易活動會減少；當AQI較低時，天氣狀況良好，投資者愿意從事股票交易，股票市場變得活躍，交易活動增加。

通過大量的數(shù)據(jù)分析，我們得出AQI與股市指數(shù)變動呈反向關(guān)系。但是在散點圖中，這種關(guān)系似乎并不明顯，我們猜測，股市的影響因素有很多，而AQI對股市的影響受其他影響因素的影響所呈現(xiàn)的結(jié)果不如預想那樣明顯，而且由于時間與數(shù)據(jù)量的現(xiàn)值，我們只選取了10個城市作為代表，這樣導致數(shù)據(jù)與總體情況會有所出入。

[1]空氣質(zhì)量指數(shù)360百科［EB/OL］.http：//baike.so.com/doc/ 5411492-5649600.html.

[2]Nelson S.The ABC of Stock Market Speculation[M].Fraser Publishing，1903．

[3]Lucey，B.M.，Dowling，M.，2005，“The Role of Feelings in Investor Decision‐Making”，Journal of Economic Surveys，19，pp.211-237.

[4]Slovic，P.，F(xiàn)inucane，M.L.，Peters，E.，MacGregor，D.G.，2007，“The affect heuristic”，European journal of operationalresearch，177，pp.1333-1352.

[5]Evans，G.W.，Jacobs，S.V.，Dooley，D.，Catalano，R.，1987，“The interaction of stressful life events and chronic strains on communitymentalhealth”，Americanjournalofcommunity psychology，15，pp.23-34.

[6]Mehra，R.，Sah，R.，2002，“Mood fluctuations，projection bias，and volatility of equity prices”，Journal of Economic Dynamicsand Control，26，pp.869-887.

[7]萬孝園、陳欣：霧霾對中國股市收益的影響[J].投資研究.2016（1）.

[8]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）.

（責任編輯：范曦卓）