周 亮
(湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報編輯部,湖南 長沙 410205)
投資者情緒、宏觀經(jīng)濟(jì)變量及股票市場的關(guān)系研究
周 亮
(湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報編輯部,湖南 長沙 410205)
選取2010年7月至2017年7月滬深300指數(shù)、5個投資者情緒代理變量、11個宏觀經(jīng)濟(jì)變量的月度數(shù)據(jù),首先通過主成分分析法構(gòu)造出投資者情緒因子、經(jīng)濟(jì)增長因子和貨幣因子,然后采用VAR模型研究了這三個因子與滬深300指數(shù)之間的關(guān)系,結(jié)果發(fā)現(xiàn):滬深300指數(shù)除了受其自身滯后項(xiàng)的影響,投資者情緒也起到了較強(qiáng)的正向作用;投資者情緒則主要受到了滬深300指數(shù)和貨幣因子的影響,且滬深300指數(shù)從第4期開始成為最重要的因素;經(jīng)濟(jì)增長因子主要受自身影響;而貨幣因子除了受自身影響外,經(jīng)濟(jì)增長因子也起著較大的作用。
投資者情緒;宏觀經(jīng)濟(jì);股票市場
影響股市漲跌的因素很多,既有宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況,也有政策的利空利多;既有資金供給的多寡,也有投資者對未來預(yù)期的樂觀或悲觀。很難將這些因素一一列出,但是股市是經(jīng)濟(jì)的晴雨表,因此宏觀經(jīng)濟(jì)對股市的影響是顯而易見的。當(dāng)經(jīng)濟(jì)上行時,往往上市公司的利潤會增加,股市也可能上漲;當(dāng)經(jīng)濟(jì)下滑時,上市公司的利潤往往會減少,也就很可能導(dǎo)致股市的下跌。因此,對宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測的成功與否直接決定了投資者的業(yè)績狀況。同時,行為金融學(xué)還認(rèn)為投資者的行為并不是那么理性的,很大程度上會受到其本身情緒的影響。投資者情緒是投資者對未來預(yù)期的系統(tǒng)性偏差,是個難以度量的概念,反映了市場參與者的投資意愿或者預(yù)期。投資者情緒的變化直接促使了投資者進(jìn)入市場或者離開市場,從而導(dǎo)致了股市的上漲或下跌。因此,如何對投資者情緒進(jìn)行有效的度量并預(yù)測,就成了金融投資者是否能取得超額業(yè)績的關(guān)鍵所在。
國內(nèi)外學(xué)者對宏觀經(jīng)濟(jì)以及投資者情緒對股市的影響進(jìn)行了大量研究。在宏觀經(jīng)濟(jì)變量上,大都選擇了經(jīng)濟(jì)增長、貨幣供給、物價指數(shù)等變量,對這些變量對股市的影響進(jìn)行了深入研究。在投資者情緒指標(biāo)的構(gòu)建上,主要是通過各種主觀指標(biāo)(如央視看盤指數(shù)、好淡指數(shù)等)以及客觀指標(biāo)對其進(jìn)行度量,相對來說,采用客觀指標(biāo)并進(jìn)行組合度量更為有效。但是在對客觀指標(biāo)的選取上,主要選擇的是封閉式基金折價率、IPO發(fā)行量、成交量等傳統(tǒng)變量,對于融資融券這種杠桿型的工具研究得比較少。筆者認(rèn)為,正是因?yàn)槿谫Y融券本身具有了杠桿屬性,能夠放大投資者的參與熱情,用其來度量投資者情緒將會非常有效。因此筆者在構(gòu)建投資者情緒時,除了考慮傳統(tǒng)的客觀指標(biāo),還加入了融資余額這一選項(xiàng),這也是筆者的創(chuàng)新之處。除此以外,筆者不僅考察了宏觀經(jīng)濟(jì)或投資者情緒對股市的影響,而且考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)與投資者情緒之間的關(guān)系,這是以往的研究中所忽視的。
大量學(xué)者對宏觀經(jīng)濟(jì)變量對股票市場的影響進(jìn)行了相關(guān)研究。唐平和劉燕(2008)基于多元宏觀經(jīng)濟(jì)變量建立計量經(jīng)濟(jì)模型分析后發(fā)現(xiàn),宏觀經(jīng)濟(jì)變量對中國股市運(yùn)行的影響為正時,股市趨勢的慣性增加,逆股市趨勢時,股市慣性減弱甚至反轉(zhuǎn)。岳朝龍和儲燦春(2010)通過因子分析從諸宏觀經(jīng)濟(jì)變量中提取了金融政策因子和宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)因子,建立了基于VAR的股價波動、金融政策和宏觀經(jīng)濟(jì)三變量回歸模型進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn),金融政策影響股價的表現(xiàn),而宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)對股價、股價對金融政策和宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的影響不顯著。王興華(2011)運(yùn)用HP濾波和門限條件異方差模型進(jìn)行實(shí)證研究后發(fā)現(xiàn),通貨膨脹預(yù)期和即期通貨膨脹率對股市收益率影響不同,利率、匯率和通貨膨脹預(yù)期都是反向影響股市的長期收益率,股市收益率短期的波動僅僅受通貨膨脹預(yù)期與通貨膨脹的反向影響,與匯率和利率的變化無關(guān)。朱英姿、吳美和陳超(2012)從經(jīng)濟(jì)含義出發(fā)總結(jié)出流動性、總體經(jīng)濟(jì)增長和房地產(chǎn)市場等三類因素的8個宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo),通過初步的時差分析法檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)其中6個指標(biāo)對股市收益率具有顯著預(yù)測力,通過更嚴(yán)格的樣本內(nèi)、外預(yù)測回歸模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),景氣先行指數(shù)和商品房銷售面積對股市收益率的預(yù)測力最為顯著。張海波和謝德泳(2014)建立了關(guān)于股市收益率、貨幣政策及宏觀經(jīng)濟(jì)變化的SVAR模型后發(fā)現(xiàn),股市收益率對自身具有正向影響作用,貨幣政策具有滯后的正向影響作用,宏觀經(jīng)濟(jì)變化的影響作用先正后負(fù)。張保銀和吳正泓(2014)引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的CARMA算法研究了宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與股市波動的關(guān)聯(lián)性后發(fā)現(xiàn),上證指數(shù)波動率能反映宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化,兩者存在顯著關(guān)聯(lián)性,宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)可為投資者、上市公司和政府提供決策依據(jù)。陳守東、易曉溦和劉洋(2014)對中國股票市場與宏觀經(jīng)濟(jì)的動態(tài)相關(guān)性進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn),中國股市與宏觀經(jīng)濟(jì)存在明顯的非對稱相關(guān)性,兩者在經(jīng)濟(jì)不景氣時的相關(guān)系數(shù)大于經(jīng)濟(jì)景氣時的相關(guān)系數(shù),中國股市在經(jīng)濟(jì)不景氣時具有更顯著的“晴雨表”功能。葛騰飛(2016)通過建立SVAR模型實(shí)證分析股市收益率、貨幣政策、宏觀經(jīng)濟(jì)變化三者間的關(guān)系后發(fā)現(xiàn),股市收益率與宏觀經(jīng)濟(jì)之間有程度不高的正相關(guān)性,貨幣政策對宏觀經(jīng)濟(jì)的變化具有正向作用,股市收益率、貨幣政策及自身變化沖擊的貢獻(xiàn)度分別為14%、2%、83%。王彤彤(2016)通過對宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)與上證指數(shù)收益率建立VAR模型后發(fā)現(xiàn),宏觀經(jīng)濟(jì)景氣狀況會對當(dāng)期以及滯后一期的股市收益產(chǎn)生一定影響,而股市收益對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢幾乎沒有影響。可以看到,學(xué)者們在對宏觀經(jīng)濟(jì)變量的選擇上,主要使用了經(jīng)濟(jì)增長、貨幣政策等指標(biāo),大多采用VAR模型研究了這些宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市收益率之間的關(guān)系,結(jié)果大體支持了宏觀經(jīng)濟(jì)對股市有較為顯著的影響。
目前學(xué)者們對投資者情緒的測度主要采用直接指標(biāo)和間接指標(biāo)兩種方法。直接指標(biāo)指的是采用調(diào)查問卷等形式,直接向投資者調(diào)查獲得原始數(shù)據(jù)從而編制出來的指標(biāo),間接指標(biāo)是通過其他單個或多個代理變量通過計算來反映投資者情緒的指標(biāo)。在直接指標(biāo)的研究方面,王美今和孫建軍(2004)以央視看市數(shù)據(jù)測度了投資者情緒,發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者情緒變化將對中國滬深兩市收益產(chǎn)生顯著影響。魯訓(xùn)法和黎建強(qiáng)(2012)選取“新開交易賬戶數(shù)”作為投資者情緒的代理變量,結(jié)果發(fā)現(xiàn)上證指數(shù)收益率是投資者情緒變化率的一個顯著影響因子,但并沒有發(fā)現(xiàn)投資者情緒的變化率對上證指數(shù)收益率有顯著影響。王春(2014)以開放式股票型基金資金凈流入作為投資者情緒度量指標(biāo),研究了投資者情緒對股票市場收益和波動的影響后發(fā)現(xiàn),投資者情緒與股票市場收益之間存在正向反饋?zhàn)饔?。在間接指標(biāo)的研究方面,池麗旭等(2012)選取封閉式基金折價率、首發(fā)上市股票股本規(guī)模及消費(fèi)者信心指數(shù)作為3個源指標(biāo),構(gòu)造出過濾市場噪聲的投資者情緒指標(biāo),結(jié)果發(fā)現(xiàn),投資者情緒對小規(guī)模公司股票的收益影響相對更大。文鳳華等(2014)選取封閉式基金折價率、IPO數(shù)量、IPO首日收益率、A股新增開戶數(shù)和市場換手率5個指標(biāo),利用主成分分析法構(gòu)建了投資者情緒綜合指數(shù),發(fā)現(xiàn)投資者情緒的波動對股票收益率的波動有顯著的沖擊。周亮(2017)選取新增投資者數(shù)量、換手率、平均市盈率及歷史波動率4個指標(biāo)構(gòu)建了投資者情緒指標(biāo),并考察了投資者情緒指標(biāo)與滬深大盤及巨潮規(guī)模指數(shù)之間的相互影響。采用直接指標(biāo)和間接指標(biāo)構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)各有優(yōu)劣,直接指標(biāo)更加直接簡潔,而間接指標(biāo)考慮的因素更多更全面,但是無論是直接指標(biāo)還是間接指標(biāo),學(xué)者們的研究均支持了投資者情緒與股票市場的相互影響關(guān)系。
綜上可以看到,學(xué)者們對宏觀經(jīng)濟(jì)變量及投資者情緒指標(biāo)對股票市場的影響進(jìn)行了大量研究,但是同時考慮宏觀經(jīng)濟(jì)變量和投資者情緒的比較少見。宏觀經(jīng)濟(jì)變量代表是的宏觀環(huán)境的影響,而投資者情緒代表的是微觀上的影響,兩者一個可以理解為股市漲跌的外因,一個是內(nèi)因。筆者擬在以往學(xué)者研究的基礎(chǔ)上選擇適當(dāng)?shù)耐顿Y者情緒代理變量及宏觀經(jīng)濟(jì)代理變量,采用主成分分析提取出投資者情緒指標(biāo)及宏觀經(jīng)濟(jì)因子,采用VAR模型、脈沖響應(yīng)分析及方差分解等方法研究投資者情緒指標(biāo)及宏觀經(jīng)濟(jì)因子與股票市場之間的關(guān)系。
由于滬深300指數(shù)包含了滬深股市中市值最大、流動性最好的300只股票,能夠較全面地反映出滬深股市全貌,因此選擇滬深300指數(shù)作為股票市場的代表指標(biāo)。
借鑒周亮(2017)的研究成果,選擇市盈率(PE)、換手率(Turn)、波動率(Vol)、新增投資者數(shù)量(NIA)作為投資者情緒指標(biāo)的代理變量;同時考慮到隨著融資融券規(guī)模的擴(kuò)大,融資余額數(shù)據(jù)也能夠在很大程度上反映投資者情緒的波動,因此將融資余額(Debt)也作為投資者情緒指標(biāo)的代理變量來考察。
在宏觀經(jīng)濟(jì)變量的選取方面,筆者全面考慮了其他學(xué)者的研究,選擇了多個指標(biāo)來綜合考察宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況。在經(jīng)濟(jì)增長方面,GDP數(shù)據(jù)是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最主要指標(biāo),但是由于我國GDP只公布季度數(shù)據(jù),雖然可以通過線性插值等方法將其轉(zhuǎn)化為月度數(shù)據(jù),但是相對于每月都會公布的工業(yè)增加值指標(biāo)來說,顯然沒有那么精確,因此選擇工業(yè)增加值作為經(jīng)濟(jì)增長的代理指標(biāo);同時,由于投資在我國經(jīng)濟(jì)增長中占了很大比例,因此選擇了城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)完成額、房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額來反映經(jīng)濟(jì)增長過程中的投資因素;并且,由于鋼鐵價格往往是投資增速的先行指標(biāo),因此還選擇了鋼鐵價格指數(shù)來考察其影響。在價格指數(shù)方面,選擇消費(fèi)者物價指數(shù)來反映通貨膨脹情況。
筆者還對貨幣政策以及資金松緊程度進(jìn)行了全面考察。選取了廣義貨幣量增速(M2)、狹義貨幣量增速與廣義貨幣量增速差(M1-M2,該指標(biāo)反映了貨幣的活性,數(shù)值越高,貨幣運(yùn)轉(zhuǎn)越高效)、社會融資總量(Social)來反映貨幣供應(yīng)數(shù)量情況,上海同業(yè)拆借利率(SHIBOR)、國債市場水平因子(Level)來反映資金價格狀況。考慮到匯率是影響熱錢進(jìn)出的重要因素,能夠帶來股市資金量的波動,因此還選取了人民幣匯率(EX)。
綜上,選取了工業(yè)增加值(IV)、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)完成額(Fix)、房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額(Real)、鋼材價格指數(shù)(Steel)、消費(fèi)者物價指數(shù)(CPI)、廣義貨幣量增速(M2)、狹義貨幣量增速與廣義貨幣量增速差(M1-M2)、社會融資總量(Social)、上海同業(yè)拆借利率(SHIBOR)、國債利率水平因子(Level)、人民幣兌美元匯率(EX)等11個指標(biāo)來綜合反映宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況。除此以外,筆者還考察了PPI、PMI、CPI與PPI的差值、鐵路貨運(yùn)量、商品房銷售面積、國債收益率長短期利差等指標(biāo),但是初步探索發(fā)現(xiàn),均與股票指數(shù)之間無顯著影響,因此剔除。
考慮到絕大部分的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)最低頻率只有月度數(shù)據(jù),因此選取所有變量的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)區(qū)間為2010年7月至2017年7月,共計85個月份樣本,所有數(shù)據(jù)均來自東方財富金融數(shù)據(jù)庫。
表1詳細(xì)報告了所有變量的描述性統(tǒng)計情況。可以看到,樣本區(qū)間內(nèi)滬深300指數(shù)均值為2918.66,最大值為4840.82,最小值為2139.66,波動幅度較大,跨度較長,能夠較為詳細(xì)地反映出指數(shù)不同階段的波動狀況??紤]到有些數(shù)據(jù)本身值較大,在進(jìn)行后續(xù)的分析時,均進(jìn)行了對數(shù)處理,這些變量包括HS、NIA、Debt、Fix、Real、Steel、Social等。
參考文鳳華(2014)等學(xué)者的研究,采用主成分分析方法構(gòu)建投資者情緒因子。表2報告了PE、Turn、Vol、NIA、Debt這5個代理變量的相關(guān)系數(shù)矩陣,可以看到,除了Vol和Debt之間,指標(biāo)兩兩之間均存在著顯著的相關(guān)關(guān)系,因此采用主成分分析方法來構(gòu)造投資者情緒因子是合適的。
由于不同的指標(biāo)之間存在著提前與滯后的關(guān)系,因此在構(gòu)造最終的投資者情緒因子前,先選取每個指標(biāo)的當(dāng)期值和滯后一期值一起進(jìn)行主成分分析,即采用 PEt、Turnt、Volt、NIAt、Debtt、PEt-1、Turnt-1、Volt-1、NIAt-1、Debtt-1等10個指標(biāo)值構(gòu)造初始投資者情緒因子ISI1。然后再按照ISI1與各指標(biāo)值的相關(guān)系數(shù),選出5個代理變量相關(guān)系數(shù)較高的當(dāng)期值或者滯后值,再進(jìn)行主成分分析,從而構(gòu)造出最終的投資者情緒因子ISI。
表1:變量說明及描述性統(tǒng)計
表2:投資者情緒代理指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣
按照累計方差貢獻(xiàn)率至少達(dá)到85%的標(biāo)準(zhǔn),選取了前3個主成分(累計方差為89.5%)并按照特征值進(jìn)行加權(quán)平均,從而構(gòu)造出ISI1。表3報告了ISI1與10個指標(biāo)值之間的相關(guān)關(guān)系,可以看到,ISI1與PEt、Turnt-1、Volt、NIAt、Debtt-1的相關(guān)程度比較高,因此選用這5個指標(biāo)來構(gòu)造最終的投資者情緒因子。
對 PEt、Turnt-1、Volt、NIAt、Debtt-1這 5 個變量進(jìn)行主成分分析,選取了前3個主成分(累計方差為94.77%)并按照特征值進(jìn)行加權(quán)平均,從而得到最終的投資者情緒因子,計算公式為:
投資者情緒因子與滬深300指數(shù)的走勢圖如圖1所示,可以看到,兩者的走勢大體相關(guān)。計算兩者的相關(guān)系數(shù),發(fā)現(xiàn)高達(dá)0.72,因此所構(gòu)造的投資者情緒因子能夠較好地反映出滬深300指數(shù)的波動情況。
圖1:投資者情緒因子與滬深300指數(shù)的走勢圖
1.因子分析。由于宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的相關(guān)性較強(qiáng),如果直接使用變量對股票指數(shù)進(jìn)行分析,會存在很強(qiáng)的變量相關(guān)性,導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確,因此首先采用因子分析對變量進(jìn)行降維。表4報告了因子分析結(jié)果,可以看到,11個宏觀經(jīng)濟(jì)變量可以分類為3個因子,其中第一和第二因子所占的比例達(dá)到了88.9%,因此選擇這兩個因子可以較好地體現(xiàn)出宏觀經(jīng)濟(jì)變量的全部特征。
從因子載荷上看,第一個因子主要包括IV、Fix、Real、Steel、CPI、M2、Social,這7個因子跟經(jīng)濟(jì)增長密切相關(guān),因此可以稱之為經(jīng)濟(jì)增長因子;第二個因子主要包括M1-M2、SHIBOR、Level、EX,這4個因子主要跟貨幣數(shù)量或價格有關(guān),因此稱之為貨幣因子。值得說明的是,M2在因子分析中被列入到經(jīng)濟(jì)增長因子,可能的原因在于M2表示的廣義貨幣供應(yīng)量對經(jīng)濟(jì)增長的影響最大,因此雖然M2屬于貨幣政策里面極其重要的因素,仍然按照因子分析結(jié)果將其列入經(jīng)濟(jì)增長因子中。
表3:ISI1與10個變量的相關(guān)系數(shù)
2.經(jīng)濟(jì)增長因子。由于宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間同樣存在著領(lǐng)先和滯后的關(guān)系,因此采用構(gòu)建投資者情緒因子相同的方法構(gòu)造經(jīng)濟(jì)增長因子和貨幣因子。對7個經(jīng)濟(jì)增長變量的當(dāng)期值和滯后一期值進(jìn)行主成分分析,提取出前3個主成分(累計方差貢獻(xiàn)率為85.01%)并按照特征值加權(quán)平均,得到初始的經(jīng)濟(jì)增長因子GROW1。表5報告了GROW1與7個經(jīng)濟(jì)增長變量的當(dāng)期值和滯后一期值的相關(guān)系數(shù),可以看到,GROW1與 IVt、 Fixt、 Realt、 Steelt-1、 CPIt、 M2t-1、Socialt的相關(guān)程度比較高,因此采用這7個變量來構(gòu)造最終的經(jīng)濟(jì)增長因子。
表4:因子分析結(jié)果
表5:GROW1與宏觀經(jīng)濟(jì)變量的相關(guān)系數(shù)
對 IVt、Fixt、Realt、Steelt-1、CPIt、M2t-1、 Socialt7個變量進(jìn)行主成分分析,選取了前3個主成分(累計方差為89.46%)并按照特征值進(jìn)行加權(quán)平均,從而得到最終的經(jīng)濟(jì)增長因子,計算公式為:
經(jīng)濟(jì)增長因子與滬深300指數(shù)的走勢圖如圖2所示,可以看到,兩者的走勢大體相反。經(jīng)計算,兩者的相關(guān)系數(shù)為-0.46,因此可以看到股市是經(jīng)濟(jì)的晴雨表這個規(guī)律在我國并不適用,兩者反而體現(xiàn)出很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性。
3.貨幣因子。采用同樣的方法構(gòu)造貨幣因子(過程略),計算公式為:
貨幣因子與滬深300指數(shù)的走勢圖如圖3所示,可以看到,兩者的走勢總體來說具備一定的同步性。經(jīng)計算,兩者的相關(guān)系數(shù)為0.48,因此可以看到貨幣因素對于股市有較明顯的刺激作用。
圖2:經(jīng)濟(jì)增長因子與滬深300指數(shù)的走勢圖
圖3:貨幣因子與滬深300指數(shù)的走勢圖
1.VAR模型的建立。采用VAR模型對投資者情緒因子、經(jīng)濟(jì)增長因子、貨幣因子及滬深300指數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行研究。在建立VAR模型之前,首先需要對變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn),4個序列均是一階單整序列(限于篇幅,檢驗(yàn)結(jié)果未列出)。表6報告了協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果,可以看到,在5%的顯著性水平下,拒絕了原序列間不存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè),因此4個變量之間具有協(xié)整關(guān)系,可以建立VAR模型進(jìn)行后續(xù)分析。
VAR模型的建立效果很大部分取決于滯后階數(shù)的選擇,表7報告了VAR模型滯后階數(shù)的檢驗(yàn)情況??梢钥吹剑?個統(tǒng)計量中,LR、FPE、AIC、HQ四個統(tǒng)計量都顯示滯后階數(shù)為3階時模型效果最佳。因此建立3階VAR模型。
表6:協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果
在進(jìn)行脈沖分析和方差分解分析前,首先對VAR模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)。圖4報告了VAR模型的AR根檢驗(yàn)結(jié)果,可以看到估計的VAR模型所有根模的倒數(shù)小于1,即位于單位圓內(nèi),因此模型是穩(wěn)定的。
圖4:AR根檢驗(yàn)結(jié)果
2.脈沖響應(yīng)分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫的是在擾動項(xiàng)加一個一次性沖擊,對內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值所帶來的影響,描述的是VAR模型中的一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量帶來的影響。圖5—圖8分別報告了滬深300指數(shù)、投資者情緒因子、經(jīng)濟(jì)增長因子及貨幣因子對其他變量的脈沖響應(yīng)結(jié)果??梢钥吹?,對于滬深300指數(shù)而言,短期來看,無論是投資者情緒、經(jīng)濟(jì)增長因子還是貨幣因子,都產(chǎn)生了負(fù)向影響,但是長期來看,投資者情緒起到了正向影響,而經(jīng)濟(jì)增長因子和貨幣因子均起到了負(fù)向影響;對于投資者情緒因子而言,股票市場的正向影響在第3期達(dá)到最大后,雖然之后慢慢減弱,但是正向影響一直存在,而經(jīng)濟(jì)增長因子和貨幣因子長期來看均帶來了負(fù)向影響;對于經(jīng)濟(jì)增長因子而言,股票市場短期帶來了正向影響,但是長期看卻是明顯的負(fù)向影響,而投資者情緒和貨幣因子對其一直都是顯著的正向影響;而對于貨幣因子而言,股票市場的影響時正時負(fù),經(jīng)濟(jì)增長帶來了長期的負(fù)向影響,而投資者情緒則帶來了顯著的正向影響。
表7:滯后階數(shù)的選擇
圖5:滬深300指數(shù)對其他變量的脈沖響應(yīng)
圖6:投資者情緒因子對其他變量的脈沖響應(yīng)
3.方差分解。表8—表11分別報告了滬深300指數(shù)、投資者情緒因子、經(jīng)濟(jì)增長因子及貨幣因子的方差分解結(jié)果,可以看到:對于滬深300指數(shù)而言,其主要受自身的影響,經(jīng)濟(jì)增長因子、貨幣因子對其的影響相對較小,而投資者情緒隨著時間的推移,影響越來越大,第10期的時候影響已經(jīng)達(dá)到了16.51%;對于投資者情緒因子而言,滬深300指數(shù)對其的影響非常明顯,并在第4期開始成為最顯著的因素,除此以外,貨幣因子的作用也比較大,相對來說,經(jīng)濟(jì)增長因子的作用偏?。粚τ诮?jīng)濟(jì)增長因子而言,其主要受自身影響,滬深300指數(shù)和投資者情緒對其的影響先增大,然后逐漸減小,貨幣因子的影響則一直處于增大過程中;對于貨幣因子而言,除了主要受其自身影響外,經(jīng)濟(jì)增長因子的影響也很大。
圖7:經(jīng)濟(jì)增長因子對其他變量的脈沖響應(yīng)
表8:滬深300指數(shù)的方差分解結(jié)果
表9:投資者情緒的方差分解結(jié)果
本文選取2010年7月至2017年7月滬深300指數(shù)、5個投資者情緒代理變量、11個宏觀經(jīng)濟(jì)變量的月度數(shù)據(jù),首先通過主成分分析法構(gòu)造出了投資者情緒因子、經(jīng)濟(jì)增長因子和貨幣因子,然后采用VAR模型、脈沖響應(yīng)分析、方差分解方法研究了這3個指標(biāo)與滬深300指數(shù)之間的關(guān)系,結(jié)果發(fā)現(xiàn):滬深300指數(shù)主要受其自身滯后項(xiàng)的影響,經(jīng)濟(jì)增長因子及貨幣因子總體而言影響并不大,而投資者情緒則起到了較強(qiáng)的正向作用;滬深300指數(shù)和貨幣因子對投資者情緒本身有重大的影響,滬深300指數(shù)在第4期開始成為最顯著的因素;經(jīng)濟(jì)增長因子主要受自身影響,而貨幣因子除了受其自身影響外,經(jīng)濟(jì)增長因子也起著較大的作用。
圖8:貨幣因子對其他變量的脈沖響應(yīng)
表10:經(jīng)濟(jì)增長因子的方差分解結(jié)果
表11:貨幣因子的方差分解結(jié)果
筆者的研究對于金融投資的實(shí)踐具有一定的指導(dǎo)意義,但是也存在著不足之處,接下來的研究中可以從以下幾個方面進(jìn)行完善和改進(jìn):首先,在對投資者情緒指標(biāo)的構(gòu)建上,大多數(shù)學(xué)者采用的周度頻率甚至日度頻率的數(shù)據(jù),因此下一步研究應(yīng)該尋找更高頻率的數(shù)據(jù),以探究各因子之間更短期的相關(guān)關(guān)系;其次,在對變量的選擇上,主要選擇的仍然是常見的指標(biāo),鑒于計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,已經(jīng)可以通過爬蟲等技術(shù)抓取更快速的信息、提取更有效的指標(biāo),這也是下一步研究可以考慮的方向;最后,在研究方法上,VAR模型可以較好地分析隨機(jī)擾動對系統(tǒng)的動態(tài)沖擊、沖擊的大小、正負(fù)以及持續(xù)時間,但是在擬合變量之間長期的均衡關(guān)系上并不是最為有效的,并且隨著機(jī)器學(xué)習(xí)方法的快速發(fā)展,通過機(jī)器學(xué)習(xí)可以更好地發(fā)現(xiàn)變量之間的關(guān)系,因此下一步研究的重點(diǎn)也可以放在改進(jìn)研究方法上,尤其是將這些變量數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合起來。
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Investor Sentiment,Macroeconomic Variables and Stock Market
Zhou Liang
(Editorial Department of Hunan University of Finance and Economics,Hunan Changsha 410205)
Based on the monthly data of Shanghai and Shenzhen 300 Index,5 investor sentiment variables and 11 macroeconomic variables from July 2010 to July 2017,this paper firstly constructs the investor's emotional factors,economic growth factors and monetary factors,and then uses VAR model to study the relationship between these three factors and the Shanghai and Shenzhen 300 Index.The results show that:the Shanghai and Shenzhen 300 Index,in addition to be impacted by its own lagged variables,also is affected positively by investor sentiment;investor sentiment is mainly affected by the CSI 300 index and monetary factors,and the Shanghai and Shenzhen 300 Index,from the beginning of the fourth period,has become the most important factor;economic growth factor is mainly affected by their own;and monetary factors in addition to their own influence,the economic growth factor also plays a greater role.
investor sentiment,macroeconomic,stock market
F832.5
A
1674-2265(2017)11-0068-08
2017-09-19
湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院青年教師科研基金項(xiàng)目(Q201408)。
周亮,男,湖南邵陽人,湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報編輯,研究方向?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)、金融工程。
(責(zé)任編輯 孫 軍;校對SJ)