張璐 萬迪昉 商晨 萬方

摘要：本文利用我國股指期貨市場分類賬戶日交易數(shù)據(jù)，構(gòu)造出投資者情緒指標(biāo)，并將投資者情緒變動分解為預(yù)期與不可預(yù)期兩部分，利用GARCH，VAR和OLS回歸模型，研究了投機(jī)和套期保值賬戶投資者情緒對市場波動的影響。研究發(fā)現(xiàn)套保與投機(jī)賬戶投資者情緒變動對市場的影響趨同；兩類賬戶的不可預(yù)期情緒變動對市場波動的加劇作用更強(qiáng)。說明分類賬戶制度不能有效抑制過度投機(jī)，其促發(fā)了我國股指期貨市場“借套期保值之名，行投機(jī)之實(shí)”的現(xiàn)象。

關(guān)鍵詞：分類賬戶制度；投機(jī)；套期保值；預(yù)期情緒變動；不可預(yù)期情緒變動

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：100228482017（05）004809

一、 引言

過度投機(jī)引起商品價格波動異常，金融市場的監(jiān)管者通過完善監(jiān)管各類制度抑制過度投機(jī)，保護(hù)投資者利益。我國金融期貨市場通過設(shè)立的投資者適當(dāng)性制度、持倉限額制度和大戶報(bào)告制度使各類機(jī)構(gòu)投資行為均受到了嚴(yán)格的監(jiān)管，極大地降低了市場操縱的可能性①

。然而，不以市場操縱為目的的過度投機(jī)行為仍然可能觸發(fā)期貨市場風(fēng)險(xiǎn)，并經(jīng)過金融市場不斷放大，危及金融市場穩(wěn)定。

2010年5月14日起，中金所實(shí)施分類賬戶管理辦法，區(qū)分套期保值和投機(jī)賬戶，通過額度限制加強(qiáng)對過度投機(jī)行為的監(jiān)管。套期保值能夠提高價格發(fā)現(xiàn)效率，改善資源配置。因此，監(jiān)管層為套期保值賬戶設(shè)置了一系列優(yōu)惠措施，例如享受更高水平的持倉限額量、異常交易監(jiān)管豁免權(quán)等。但并沒有與之相應(yīng)的事中或事后監(jiān)管機(jī)制約束套保賬戶的交易行為。已有的市場數(shù)據(jù)顯示，與美國等成熟股指期貨市場大約25%～50%的換手率相比，中國股指期貨市場的換手率高達(dá)300%②

。表明實(shí)行分類賬戶制度后，我國股指期貨市場“投機(jī)過度，套保不足”的現(xiàn)象仍嚴(yán)重存在。分類賬戶制度的實(shí)施能否有效區(qū)分市場真實(shí)的交易行為，進(jìn)而抑制過度投機(jī)？抑或分類賬戶制度加劇了市場的過度投機(jī)？我國學(xué)術(shù)界尚未對此問題進(jìn)行研究。

我國股指期貨市場分類賬戶數(shù)據(jù)樣本為本文提供了一個自然的研究契機(jī)。依據(jù)投資者的交易行為是其情緒反映這一觀點(diǎn)，本文將投資者情緒作為交易行為的代理變量?；诓煌~戶類型的交易日數(shù)據(jù)，構(gòu)建出兩類賬戶的投資者情緒指數(shù)，通過研究投資者情緒變動對市場波動的影響，發(fā)現(xiàn)套保與投機(jī)賬戶情緒變動對市場的影響趨同，我國股指期貨市場套保賬戶投資者并不能有效吸收市場波動這一信息，對穩(wěn)定市場沒有積極作用。進(jìn)一步將情緒變動分解為預(yù)期與不可預(yù)期兩部分，研究了不同賬戶類型下細(xì)化的投資者情緒變動對市場波動的影響，發(fā)現(xiàn)分類賬戶制度下，套期保值賬戶的投資者會利用其大額交易的便利進(jìn)行投機(jī)，即“借套保之名，行投機(jī)之實(shí)”。因此，只有對分類賬戶實(shí)施動態(tài)差異化的交易機(jī)制以及相機(jī)的獎懲監(jiān)管機(jī)制，才能從根本上提高分類賬戶制度的有效性，加強(qiáng)對過度投機(jī)行為的監(jiān)管。從研究方法上，本文構(gòu)建了不同賬戶類型投資者情緒指標(biāo)，給未來關(guān)于不同類型交易者的行為策略選擇及其對市場效率的影響等研究提供了一定的借鑒；同時，本文在細(xì)化的投資者情緒與其產(chǎn)生根源之間建立了聯(lián)系，為后續(xù)有關(guān)“政策市”背景的新興市場研究提供一定的指導(dǎo)。

二、 文獻(xiàn)綜述

Peck（1982）將美國商品期貨交易委員會（Commitment Futures Trading Commission，CFTC）提供的交易商持倉報(bào)告（Commitment of Traders，COT）描述為一個“潛在的信息金礦”

[ZW（DY][JP2]有關(guān)Peck對COT的描述，請參見文獻(xiàn)[JP]Estimation of Hedging and Speculative Positions in Futures Markets Revisited（1982）。[ZW）]

。利用COT，國外學(xué)者研究了不同類型投資者交易行為對市場波動的影響。Adrangi等（2010）在商品期貨市場的研究發(fā)現(xiàn)，大型投機(jī)交易者和小量交易者增加市場波動[1]；Wang（2002）發(fā)現(xiàn)投機(jī)者和套期保值者的行為對市場波動的影響不同[2]。

行為金融的發(fā)展打破了經(jīng)濟(jì)人的假定，將非理性特征引入研究。情緒作為非理性行為代理變量，顯著影響投資者交易行為，從而引發(fā)市場波動。有關(guān)投資者情緒對市場波動的影響，從兩個方面展開。一方面，投資者情緒直接影響市場波動。Clarke和Statman（1998）發(fā)現(xiàn)滯后期的市場波動對當(dāng)期投資者情緒有顯著影響，且這兩者之間存在顯著的格蘭杰因果關(guān)系[3]；Wang（2001）在六個農(nóng)產(chǎn)品期貨市場中研究投資者情緒與市場波動的交互作用，發(fā)現(xiàn)樂觀情緒增大市場波動，悲觀情緒降低市場波動[4]；Kumar和Lee（2006）發(fā)現(xiàn)個人投資者的交易行為系統(tǒng)性相關(guān)，并強(qiáng)調(diào)了投資者情緒在股票市場價格形成中的重要作用[5]；楊陽和萬迪昉（2010）研究了期銅和期鋁市場不同投資者情緒對市場效率的影響，發(fā)現(xiàn)情緒對市場收益及收益波動都有顯著影響[6]。另一方面，投資者情緒與市場微觀結(jié)構(gòu)所形成的環(huán)境密切聯(lián)系。Lee，Jiang和Indro（2002）認(rèn)為情緒是一種系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，不同市態(tài)下的投資者情緒對市場波動的作用不同[7]；Toshiaki（2001）研究了不同監(jiān)管制度下的投資者行為對日本OSE股指期貨市場波動的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)投資者行為與市場波動之間的關(guān)系因監(jiān)管制度不同產(chǎn)生差異，[JP2]間接反映出投資者情緒對市場波動的作用受監(jiān)管制度影響[8]；楊陽和萬迪昉（2010）發(fā)現(xiàn)不同勢態(tài)下投資者情緒對市場的影響力不同[9]；Bernanke和Kuttner（2005），Alexander Kurov（2010）[JP]認(rèn)為不可預(yù)期的宏觀政策發(fā)布影響投資者情緒變動，進(jìn)而影響市場波動[1011]。

已有大量文獻(xiàn)表明，投資者情緒直接或者間接地影響市場波動。進(jìn)一步的問題是投資者情緒是如何產(chǎn)生的？一方面，DSSW（1990）和Kyle（1985）認(rèn)為投資者是有限理性的，由投資者的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)引起的“噪音”是投資者情緒產(chǎn)生的根源[12]。Brown和Cliff（2005）以及Baker和Wurgler（2006）利用噪音交易理論，將投資者情緒分解為理性與非理性兩部分[1314]。另一方面，國內(nèi)外許多學(xué)者發(fā)現(xiàn)信息是投資者情緒產(chǎn)生的重要原因，Masahiro（2008）利用世代交疊模型研究了不對稱信息下異質(zhì)性投資者的交易行為與股價波動問題，間接反映了信息與投資者情緒的關(guān)系[15]；王鄖，華仁海和張宗成（2012）在Masahiro的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)引起投資者情緒增加的信息與市場合約價格、債券無風(fēng)險(xiǎn)利率、投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)以及合約供給狀態(tài)等相關(guān)[16]；張宗新和王海亮（2013）發(fā)現(xiàn)投資者情緒變動源于其信念調(diào)整，而信息往往能夠正面沖擊投資者信念，投資者據(jù)其信息偏好不同對信念產(chǎn)生不同的波動頻率，且基本面信息有助于投資者情緒的穩(wěn)定[17]。因此，投資者情緒與投資者所處市場的宏、微觀結(jié)構(gòu)關(guān)系密切，當(dāng)受到宏觀或微觀市場層面因素的“意外”沖擊時，投資者交易行為發(fā)生改變。Verma等（2008，2009）利用資產(chǎn)預(yù)期收益理論，將投資者情緒分解為預(yù)期（expected）情緒與不可預(yù)期（unexpected）情緒，他們認(rèn)為預(yù)期情緒等同于前者分類中情緒的理性部分，而不可預(yù)期情緒等同于情緒的非理性部分[1819]。然而，胡昌生和池陽春（2012）認(rèn)為理性即“明智的投資”，非理性即“弱智的投資”，并不受外部信息沖擊影響，即可預(yù)期情緒和不可預(yù)期情緒并不能與理性和非理性情緒對等[20]。endprint

綜上所述，要對投資者情緒的產(chǎn)生原因進(jìn)行解釋，一個關(guān)鍵的問題是如何區(qū)分投資者交易行為的改變到底來源于其對“意外”信息沖擊做出的反映還是基于其自身有限理性的本質(zhì)。在沒有“意外”信息沖擊的情境中，投資者情緒常常與其投資技能，對市場基本面信息的辨識程度以及解讀水平等因素密切相關(guān)，投資者據(jù)其預(yù)期做出投資決策。在此情境中，驅(qū)動其行為改變的情緒是由其“噪音”屬性引起。反之，若市場存在“意外”信息沖擊，則信息成為投資者情緒變動的主要原因。因此，借鑒Verma等（2008，2009）的方法，結(jié)合投資者情緒產(chǎn)生的根源，本文將投資者情緒變動細(xì)化為預(yù)期情緒變動與不可預(yù)期的情緒變動。預(yù)期情緒變動是指在沒有預(yù)期外信息沖擊時，主要由投資者“噪音”特質(zhì)引起的情緒變動；而不可預(yù)期情緒變動，是指預(yù)期外信息引起的投資者情緒變動。同時考慮到國內(nèi)期貨市場的研究主要集中在量價關(guān)系上，有關(guān)不同類型投資者對市場波動影響的研究并不深入。因此，本文在中國新興市場的背景下，基于我國股指期貨的分類賬戶制度，從投資者情緒產(chǎn)生根源出發(fā)，研究不同賬戶類型的投資者預(yù)期與不可預(yù)期情緒變動對市場波動的影響，試圖彌補(bǔ)國內(nèi)這一研究領(lǐng)域的空白，從而為我國股指期貨市場風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制設(shè)計(jì)提供一定的理論依據(jù)。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一）投資者情緒

投資者情緒（Investor Sentiment）是近年來行為金融學(xué)中闡述市場異象產(chǎn)生原因的一個重要概念，用來解釋市場中決定投資者交易行為所持有的某種“信念”。Brown和Cliff（2004）認(rèn)為交易量可以作為衡量投資者情緒的有效指標(biāo)[21]。期貨市場上投資者交易量增加，說明該類交易者情緒高漲；反之，則說明該類投資者情緒低落。

考慮到投機(jī)和套期保值兩個賬戶交易量的平均水平相差甚遠(yuǎn)

[ZW（DY]套期保值賬戶的日平均交易量為3064，投機(jī)賬戶的日平均交易量為457263，約為套期賬戶的150倍。[ZW）]

，本文借用Wang（2002）將相對持倉量作為投資者情緒指標(biāo)的方法，構(gòu)造出“相對交易量”這一指標(biāo)來衡量投資者情緒[22]。[WTBX]

SIit=[SX（]TVit-min（TVi）[]max（TVi）-min（TVi）[SX）][JY]（1）

SIit即t時期賬戶i的投資者情緒，i=S和i=H分別表示投機(jī)和套期保值，TVit是t時期i賬戶投資者的交易量，min（TVi）和max（TVi）分別指樣本區(qū)間內(nèi)i賬戶投資者交易量的最小值和最大值。該指標(biāo)數(shù)值越大，表明投資者情緒越高。然而，考慮到投資者情緒的序數(shù)特性，我們引入投資者情緒變動這一概念，將其定義為ΔSIit=SIit-SIit-1，即投資者當(dāng)期情緒與滯后一期情緒之差。該值大于0，說明投資者情緒樂觀，否則投資者情緒悲觀。

以不同賬戶類型投資者的交易量為基本單位構(gòu)建的情緒變動，不僅可以將不同賬戶類型投資者的情緒通過其交易行為直觀地反映出來，還使其在投機(jī)和套期保值賬戶間具有可比性。

（二）投資者情緒變動對市場波動的GARCH模型

考慮到投資者情緒變動對收益波動的影響，本文選擇GARCH（1，2）模型。

均值方程：

Rt=ci1ln（VOLt）+ci2ΔSIit+uit[JY]（2）

方差方程：

VOLt=ci3+ci4u2t-1+ci5VOLt-1+ci6VOLt-2+

ci7|ΔSIit-1|*Di+ci8|ΔSIit-1|*（1-Di）[JY]（3）

其中，Rt是t時期市場的收益；VOLt是t時期的收益波動率；uit是均值估計(jì)的殘差值，服從t分布；ci3是方差方程的常數(shù)項(xiàng)；ci7和ci8分別表示i賬戶類型投資者的樂觀和悲觀情緒變動對市場波動的影響；設(shè)定虛擬變量Di，當(dāng)ΔSIit-1>0時，Di=1，即投資者持有樂觀情緒；否則Di=0，即投資者持有悲觀情緒。

（三）投資者情緒變動與市場波動的VAR模型

投資者情緒變動影響市場波動，同時，市場波動也可能引起投資者情緒變動。為了檢驗(yàn)市場條件波動和不同賬戶投資者情緒變動之間的關(guān)系，我們通過GARCH（1，2）模型產(chǎn)生條件波動序列VOLt，并建立二元向量自回歸模型。根據(jù)時間序列模型對序列平穩(wěn)的要求，首先對條件波動和投資者情緒變動序列進(jìn)行ADF和PP檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。投機(jī)情緒變動、套期保值情緒變動以及市場的條件波動均在1%水平上顯著平穩(wěn)。

因此，不同賬戶類型下投資者情緒變動與市場條件波動的VAR模型為：

[JB（{]VOLt=αi+

∑[DD（]m[]k=1[DD）]βik（ΔSIit-k）+

∑[DD（]m[]k=1[DD）]θik（VOLt-k）+εit

ΔSIit=γi+

∑[DD（]m[]k=1[DD）]ρik（ΔSIit-k）+

∑[DD（]m[]k=1[DD）]φik（VOLt-k）+eit[JB）][JY]（4）

其中k是根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則計(jì)算出的最優(yōu)滯后階數(shù)。

（四）分解的投資者情緒變動對市場波動影響的OLS回歸模型

以前人研究為基礎(chǔ)，本文進(jìn)一步將投資者情緒變動分解為預(yù)期與不可預(yù)期兩部分，重點(diǎn)關(guān)注分解后的投資者情緒變動對市場波動的影響。

為了檢驗(yàn)不同類型投資者的情緒變動和市場波動之間的關(guān)系，借鑒Wang（2002）關(guān)于不同投資者的交易行為對市場波動影響的研究，本文在市場波動、滯后期波動、市場總體行為、不同類型交易者預(yù)期與不可預(yù)期的情緒變動之間建立回歸模型，如（5）[LL]所示：

[HS2]σ2t=μ+∑[DD（]m[]j=1[DD）]φjσ2t-j+λ1TVt+λ2OIt+η1EXSt+endprint