劉 晨，安 毅

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京100083)

一、引 言

滬深300股指期貨基差是滬深300現(xiàn)貨指數(shù)和期貨指數(shù)的差值，對(duì)資本市場(chǎng)的信息傳遞具有重要的作用，也是衡量套期保值效率、管理套利和投資策略的關(guān)鍵因素。通常在市場(chǎng)有效的條件下，股指期、現(xiàn)貨之間的價(jià)差不存在系統(tǒng)性的大幅偏離現(xiàn)象，但在極端特殊的情形下，則可能會(huì)出現(xiàn)異常。如2015年我國(guó)股市崩盤過程中，就呈現(xiàn)出期指相對(duì)于股指大幅貼水、基差走強(qiáng)的狀態(tài)(如圖1所示)。這種大幅貼水現(xiàn)象是資本市場(chǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)中出現(xiàn)的重大問題，需要深入研究并予以解釋。

圖1 我國(guó)滬深300股指期貨周基差變化(2013/07/26—2016/07/15)

在未來很長(zhǎng)一段時(shí)期內(nèi)，資本市場(chǎng)和理論界都應(yīng)系統(tǒng)思考的是，股指期貨基差由穩(wěn)定轉(zhuǎn)為走強(qiáng)的變化過程是否由我國(guó)投資者的情緒和非理性行為主導(dǎo)？投資者情緒對(duì)基差的非對(duì)稱影響是否因處在不同市態(tài)而存在差異？我國(guó)資本市場(chǎng)的機(jī)構(gòu)化程度提高是否有助于減輕投資者情緒對(duì)基差異常的作用？通過對(duì)這一系列問題的深入研究，可以全面分析投資者情緒因素對(duì)基差調(diào)整的作用，充分揭示我國(guó)股指期貨市場(chǎng)的套期保值和定價(jià)效率，對(duì)市場(chǎng)投資策略制定及監(jiān)管層的決策調(diào)整具有重要的參考意義。

二、文獻(xiàn)評(píng)述

(一)基差變化的影響因素研究和未及之處

資本市場(chǎng)上存在諸多因素對(duì)基差走勢(shì)產(chǎn)生影響，如市場(chǎng)流動(dòng)性和波動(dòng)性、無風(fēng)險(xiǎn)利率以及投資者結(jié)構(gòu)等(Marcinkiewicz，2014)[1]。通常，流動(dòng)性充足的市場(chǎng)便于套利者進(jìn)行交易，因此國(guó)內(nèi)外學(xué)者更多關(guān)注和研究的是流動(dòng)性對(duì)基差的影響。在有關(guān)基差影響因素的文獻(xiàn)中，大多支持流動(dòng)性對(duì)基差的主導(dǎo)作用，如Lien等(2013)[2]發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性與基差的關(guān)系隨時(shí)間發(fā)生改變，流動(dòng)性對(duì)基差的影響是非對(duì)稱的，且在基差為0的附近具有持續(xù)性。類似的結(jié)論也可以從Li和Guo(2017)[3]的文章中可以看出，基差對(duì)流動(dòng)性存在非對(duì)稱影響，說明流動(dòng)性與基差之間存在因果關(guān)系。

隨著國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)投資者情緒以及行為偏差研究的不斷深入，一些文獻(xiàn)逐漸開始關(guān)注投資者情緒對(duì)證券市場(chǎng)的影響。投資者情緒反映的是投資者對(duì)市場(chǎng)未來的預(yù)期。由于投資者情緒難以直接度量，研究者通常利用單一或多個(gè)情緒因子構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)。Baker和Stein(2004)[4]指出，在具有賣空約束的市場(chǎng)中，流動(dòng)性可以作為投資者情緒指標(biāo)。噪聲交易者在情緒高漲時(shí)，更多地表現(xiàn)為非理性地買入行為，這種需求沖擊會(huì)提高證券市場(chǎng)的流動(dòng)性。流動(dòng)性高的市場(chǎng)時(shí)常伴隨較低的交易成本和股票的沖擊成本，進(jìn)一步推動(dòng)股票價(jià)格的上漲，因此投資者產(chǎn)生樂觀情緒往往伴隨著良好的市場(chǎng)流動(dòng)性和價(jià)格的非理性上漲。投資者情緒也是造成股票價(jià)格非理性波動(dòng)的原因。國(guó)內(nèi)外學(xué)者發(fā)現(xiàn)投資者情緒與市場(chǎng)波動(dòng)率有顯著關(guān)系，即投資者情緒越高，市場(chǎng)波動(dòng)性越大。劉晨與安毅(2016)[5]的研究發(fā)現(xiàn)分級(jí)基金母基金收益率的波動(dòng)率會(huì)隨著投資者情緒增高而增大，但有更多學(xué)者側(cè)重研究投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)或股指期貨市場(chǎng)波動(dòng)率的影響(Yang和Gao, 2014； Wang等, 2018 )[6-7]。因此投資者情緒既可以通過非理性投資者的交易行為直接影響基差，也可以通過流動(dòng)性和波動(dòng)率間接影響基差走勢(shì)。與以上學(xué)者的研究不同，鄭振龍和林璟(2015)[8]發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性與滬深300股指期貨定價(jià)偏差的關(guān)系并不顯著，而投資者情緒才是我國(guó)滬深300股指期貨定價(jià)偏差的主要作用因素?？傮w上看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于投資者情緒對(duì)基差影響的研究較為少見。此外，Zou和Sun(2012)[9]發(fā)現(xiàn)，投資者在不同市場(chǎng)態(tài)勢(shì)下，交易行為受情緒的影響程度亦不同，不同市態(tài)下投資者情緒對(duì)股市收益及其波動(dòng)存在不同的影響，他們的研究成果值得運(yùn)用于投資者情緒與基差的關(guān)系研究?，F(xiàn)在有必要全面考慮和深入研究在不同市態(tài)下，特別是我國(guó)資本市場(chǎng)由穩(wěn)定狀態(tài)向不穩(wěn)定狀態(tài)轉(zhuǎn)移前后，投資者情緒對(duì)股指基差的影響是否發(fā)生了變化，發(fā)生了何種變化，以及具體產(chǎn)生哪些影響。

(二)研究方法的改進(jìn)

國(guó)外對(duì)基差變化和相關(guān)影響因素的關(guān)系常用的分析方法是VAR模型及Granger因果檢驗(yàn)法(Kadapakkam和Kumar，2012；Han和Pan，2016)[10-11]。在國(guó)內(nèi)，關(guān)于噪聲交易者對(duì)股票市場(chǎng)及期貨市場(chǎng)套期保值效率的研究較為廣泛，基于流動(dòng)性或投資者情緒對(duì)基差非對(duì)稱性影響的研究則十分罕見，且使用的方法常見于設(shè)定虛擬變量、利用非對(duì)稱GARCH模型或分段回歸模型分析。這些方法具有損失樣本的缺點(diǎn)，無法有效衡量多個(gè)影響因素對(duì)基差調(diào)整的非對(duì)稱影響。

據(jù)以上文獻(xiàn)綜述，本研究將從新的研究視角，把市場(chǎng)態(tài)勢(shì)分為股市平穩(wěn)階段和股市動(dòng)蕩階段，研究投資者情緒在不同市場(chǎng)態(tài)勢(shì)下對(duì)基差的影響；也將首次使用分位數(shù)回歸方法分析投資者情緒對(duì)基差的非對(duì)稱影響；該方法相比于以往的處理手段能夠消除極端值或異常值對(duì)參數(shù)估計(jì)造成的偏差，具備更加穩(wěn)健的回歸結(jié)果。

三、待檢驗(yàn)假設(shè)與研究設(shè)計(jì)

(一)待檢驗(yàn)假設(shè)

根據(jù)研究綜述，可以整理出三方面的重要研究?jī)?nèi)容，以作進(jìn)一步的分析假設(shè)。其一，投資者情緒既可以直接通過供求關(guān)系影響基差，也可以間接通過影響市場(chǎng)流動(dòng)性和波動(dòng)性對(duì)基差產(chǎn)生影響。投資者情緒較高時(shí)，套期保值和套利對(duì)投資者的吸引力不大，投資者傾向于對(duì)股指期貨(高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn))進(jìn)行單邊投機(jī)。增強(qiáng)的市場(chǎng)流動(dòng)性與波動(dòng)性進(jìn)一步縮小基差，容易形成期貨升水。反之，當(dāng)市場(chǎng)情緒較低時(shí)，投資者對(duì)指數(shù)走勢(shì)的悲觀判斷會(huì)在股指期貨的價(jià)格中有所反應(yīng)，易推動(dòng)股指期貨貼水，基差走強(qiáng)?？梢哉J(rèn)為，投資者情緒是基差水平變動(dòng)的影響因素之一，且基差隨著投資者情緒指數(shù)的上漲而減小，隨投資者情緒指數(shù)的下跌而增大。其二，在不同市場(chǎng)態(tài)勢(shì)下，投資者的心理和行為會(huì)受到市場(chǎng)環(huán)境的影響，基差受情緒影響也會(huì)出現(xiàn)差別。這是因?yàn)槭袌?chǎng)態(tài)勢(shì)能夠體現(xiàn)在資本市場(chǎng)價(jià)格和波動(dòng)特征中，市場(chǎng)的平穩(wěn)與否都會(huì)影響投資者對(duì)于資本市場(chǎng)形勢(shì)的判斷(投資者會(huì)產(chǎn)生樂觀或悲觀的情緒)，這種主觀判斷(某種市態(tài)下的投資者情緒)會(huì)帶來與之相應(yīng)的交易行為，并體現(xiàn)在股指期貨的升貼水中，即股指期貨基差中。綜上所述，投資者在高漲或悲觀的情緒作用下會(huì)因市場(chǎng)態(tài)勢(shì)的不同產(chǎn)生不同的交易行為，因而對(duì)基差的影響也會(huì)存在差異。其三，現(xiàn)貨市場(chǎng)的非對(duì)稱做空機(jī)制使得期現(xiàn)反向套利往往遭受限制，這是投資者情緒對(duì)基差產(chǎn)生非對(duì)稱效應(yīng)的首要原因；其次，基差變動(dòng)所受影響因素眾多，期貨升、貼水階段投資者存在的心理和行為偏差，也會(huì)導(dǎo)致這些影響因素對(duì)基差的敏感性產(chǎn)生非對(duì)稱變化?；谶@三方面內(nèi)容，本文提出三個(gè)待檢驗(yàn)假設(shè)：

假設(shè)1：同一市態(tài)下，基差隨著投資者情緒指數(shù)的上漲而減小，隨投資者情緒指數(shù)的下跌而增大。

假設(shè)2：不同市態(tài)下投資者情緒對(duì)基差的影響表現(xiàn)不一。

假設(shè)3：投資者情緒對(duì)基差影響存在非對(duì)稱效應(yīng)。

(二)變量構(gòu)建

1.投資者情緒指標(biāo)(解釋變量)的選取

關(guān)于情緒指標(biāo)的選取，國(guó)內(nèi)資本市場(chǎng)中常直接采用央視看盤、好淡指數(shù)以及一些宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)(企業(yè)景氣指數(shù)、消費(fèi)者信心指數(shù)和經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)等)。但這些指標(biāo)數(shù)據(jù)的連續(xù)性和一致性較差，且數(shù)據(jù)編制的合理性有待通過實(shí)踐進(jìn)一步檢驗(yàn)。在學(xué)術(shù)界，國(guó)內(nèi)大部分學(xué)者使用情緒代理變量進(jìn)行研究，如封閉式基金折溢價(jià)率、市盈率、新增開戶數(shù)、IPO發(fā)行數(shù)量、IPO首日收益率以及一些市場(chǎng)流動(dòng)性指標(biāo)。鑒于流動(dòng)性測(cè)算數(shù)據(jù)的難獲取性，國(guó)內(nèi)學(xué)者鄭振龍和林璟(2015)[8]使用換手率和交易量作為流動(dòng)性代理指標(biāo)，在一定程度上可以代表投資者情緒的變化。本文將對(duì)這些情緒變量進(jìn)行重新甄別和梳理，以便構(gòu)筑模型。其一，IPO的發(fā)行數(shù)量與首日收益率受人為影響較多，而企業(yè)增加IPO發(fā)行數(shù)量是一個(gè)較為長(zhǎng)期的過程，用來反映投資者情緒不甚合適。其二，我國(guó)于2015年4月開始全面放開A股市場(chǎng)“一人一戶”限制，新增開戶數(shù)作為投資者情緒指標(biāo)也不再具有代表性，可使用新增參與交易的投資者數(shù)量替代。其三，鑒于Kumar和Lee(2006)[12]使用股票買賣額之差與總交易額的比率反映投資者情緒，實(shí)證表明這個(gè)指標(biāo)比封閉式基金折溢價(jià)率更能代表投資者情緒對(duì)股價(jià)變化的解釋力度，因此使用主動(dòng)買入金額減去主動(dòng)賣出的金額差值與總交易額的比率作為現(xiàn)貨市場(chǎng)的主買率指標(biāo)。由于主動(dòng)買入和主動(dòng)賣出數(shù)據(jù)的難獲取性，使用滬深300板塊的凈流入金額作為主動(dòng)買入金額和主動(dòng)賣出金額的差值的代理變量，剔除股市熔斷等極端情況，使用周內(nèi)平均凈流入金額作為現(xiàn)貨市場(chǎng)主買率指標(biāo)。其四，交易量和換手率可以反映投資者情緒的變化，并進(jìn)一步影響期、現(xiàn)貨市場(chǎng)的流動(dòng)性，因此采用交易量與流通市值之比作為市場(chǎng)的換手率。

基于以上分析考慮，本文最終選取期末新增A股參與交易的投資者數(shù)量(num)，以及封閉式基金折溢價(jià)率(prem)、市場(chǎng)換手率(turnover)、A股平均市盈率(PE)和現(xiàn)貨市場(chǎng)主買率(buyrate)五個(gè)指標(biāo)作為投資者情緒復(fù)合指數(shù)的原指標(biāo)。

2.期現(xiàn)基差(被解釋變量)

為研究投資者情緒對(duì)滬深300股指期現(xiàn)基差的影響，使用滬深300指數(shù)周度基差作為被解釋變量，并且將t時(shí)刻的基差定義為：

Basist=ln(St)-ln(Ft)

其中，St、Ft分別為t時(shí)刻的滬深300指數(shù)價(jià)格和根據(jù)持倉(cāng)量加權(quán)得到的期貨價(jià)格。

3.調(diào)節(jié)變量

關(guān)于投資者結(jié)構(gòu)(structure)數(shù)據(jù)，本文選自wind數(shù)據(jù)庫(kù)中的季度數(shù)據(jù)，structure代表機(jī)構(gòu)投資者持有滬深300成分股所占比例。這里還假定在一個(gè)季度內(nèi)，投資者結(jié)構(gòu)不發(fā)生改變。需要說明的是，盡管這種假設(shè)可能會(huì)導(dǎo)致序列相關(guān)性，但由于每天滬深300成分股的權(quán)重不同，因此相應(yīng)的機(jī)構(gòu)投資者持股比例并不是完全相同的;而且分位數(shù)回歸放寬了對(duì)誤差項(xiàng)的假設(shè)條件，因此并不影響回歸效果。

4.控制變量

(1)市場(chǎng)利率(持有成本)。市場(chǎng)利率r能夠影響市場(chǎng)資金的流向，并影響投資者投資現(xiàn)貨市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的成本。當(dāng)市場(chǎng)利率升高時(shí)，融資成本增加會(huì)縮小期現(xiàn)套利空間，進(jìn)一步對(duì)基差產(chǎn)生影響。為了與本文其他周度變量得到實(shí)時(shí)統(tǒng)一地匹配，這里使用國(guó)債回購(gòu)周利率作為無風(fēng)險(xiǎn)利率。

(2)套利成本。套利成本分為直接成本和間接成本。其中，股票市場(chǎng)的直接成本包括傭金和印花稅，期貨市場(chǎng)的直接成本只有傭金。雖然在2015年股災(zāi)期間，滬深300、上證50股指期貨合約的非套期保值持倉(cāng)的交易保證金和手續(xù)費(fèi)均有不同程度的提高，但由于現(xiàn)貨市場(chǎng)是“T+1”交易，因此套利交易的直接成本仍然固定，須主要考慮可變動(dòng)的間接套利成本對(duì)基差調(diào)整的作用。間接交易成本主要包括沖擊成本和等待成本。沖擊成本不僅可以衡量交易成本中流動(dòng)性溢價(jià)的部分，還能估測(cè)等待過程中價(jià)格向不利方向變化而帶來的風(fēng)險(xiǎn)。在國(guó)外學(xué)者對(duì)沖擊成本的研究中，有Harris(1990)[14]提出的基于市場(chǎng)分筆數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)類測(cè)算指標(biāo)，也有基于計(jì)量模型方法的價(jià)格沖擊模型(Hasbrouck，1991)[15]。由于這些方法所需的高頻分筆數(shù)據(jù)較難獲取且計(jì)算復(fù)雜，我們可以借鑒Almgren等(2005)[16]采用的沖擊成本模型計(jì)算沖擊成本。另外，滬深300期貨分別與成分股、滬深300ETF套利的沖擊成本不同，因此須分別計(jì)算滬深300股指期貨、成分股及滬深300ETF的沖擊成本(impact-F、impact-S和impact-ETF)。等待成本使用滬深300指數(shù)收益率的波動(dòng)率(rsigma)和滬深300股指期貨收益率的波動(dòng)率(frsigma)表示。

(3)均值回復(fù)特征(reversion)。市場(chǎng)上的套利機(jī)制使股指期貨與現(xiàn)貨之間具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系。如果基差處于無風(fēng)險(xiǎn)套利區(qū)間之外，大量的套利活動(dòng)會(huì)造成均值回復(fù)現(xiàn)象。國(guó)內(nèi)外學(xué)者(Jiang等,2013；Monoyios和Sarno，2002；易蓉等，2010)[17-19]的各項(xiàng)研究均證明了股指期貨基差呈現(xiàn)非線性的均值回復(fù)特征。在我國(guó)，由于股票現(xiàn)貨市場(chǎng)存在賣空機(jī)制約束，這種均值回復(fù)具有更明顯的非對(duì)稱性。這里將參考Li和Linetsky(2014)[20]中的O-U均值回復(fù)模型，使用基差與均值之差再除以滬深300股指期貨與現(xiàn)貨指數(shù)的相對(duì)波動(dòng)率對(duì)這種均值回復(fù)的特征進(jìn)行解釋。

(三)分位數(shù)回歸模型

本文使用分位數(shù)回歸模型檢驗(yàn)投資者情緒對(duì)基差的影響，具體模型如下：

(1)

其中，Basist表示第t周的滬深300期貨基差；SPLS表示第t周復(fù)合投資者情緒指數(shù)。對(duì)控制變量Controlt-1進(jìn)行滯后一階處理能夠避免回歸模型的內(nèi)生性問題。為了更好地比較不同因素對(duì)基差影響的效果，將對(duì)被解釋變量以外的所有變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，這樣可以更方便地比較出各因素發(fā)生一單位變化對(duì)基差產(chǎn)生的具體影響。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)使用控制函數(shù)法構(gòu)建半?yún)?shù)分位數(shù)回歸，具體模型如下：

(2)

(3)

其中，Basist表示第t周的滬深300期貨基差；SPLS表示第t周復(fù)合投資者情緒指數(shù)；Xt是內(nèi)生解釋變量；Zt是Xt的工具變量。對(duì)控制變量Controlt-1進(jìn)行滯后一階處理能夠避免回歸模型的內(nèi)生性問題，可將Controlt-1視作外生解釋變量。εt和δt是不可觀測(cè)的實(shí)值隨機(jī)變量?；貧w時(shí)首先對(duì)式(3)進(jìn)行分位數(shù)回歸，再將回歸得到的殘差項(xiàng)代入式(2)中進(jìn)行分位數(shù)回歸得到參數(shù)估計(jì)值。

四、樣本數(shù)據(jù)與描述性統(tǒng)計(jì)

(一)樣本數(shù)據(jù)

這里采用的樣本數(shù)據(jù)為滬深300股指期貨從2013年7月26日至2016年7月15日期間的日交易數(shù)據(jù)。其間， 2014年中出現(xiàn)了股指期，現(xiàn)貨市場(chǎng)的大幅上漲，隨后2015年7月由股災(zāi)引發(fā)的價(jià)格暴跌，使得這段時(shí)期股指期、現(xiàn)貨市場(chǎng)均出現(xiàn)了大幅度的波動(dòng)，市場(chǎng)處于明顯的動(dòng)蕩時(shí)期。市場(chǎng)更容易劃分出平穩(wěn)和動(dòng)蕩兩個(gè)階段，并且平穩(wěn)與動(dòng)蕩的市場(chǎng)態(tài)勢(shì)之間的特征也具有非常明顯的差別，實(shí)證結(jié)果能夠顯著地體現(xiàn)兩種不同市態(tài)下，投資者情緒對(duì)基差的不同作用。另外，從成交量來看，自2016年以來，股指期貨成交量處于穩(wěn)定且較低的水平，相比2013到2016年的樣本數(shù)據(jù)區(qū)間有很大的縮量。由于投資者情緒與成交量呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，可以看出投資者情緒在2017年和2018年是非常悲觀的，且情緒的波動(dòng)并不大；因此以2013年7月26日至2016年7月15日作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究是比較具有代表性的，能夠更清晰地得到投資者情緒與基差的關(guān)系。由于投資者情緒代理變量大部分為周度數(shù)據(jù)，因此具體選取使用155周數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。另外，本文將在Pagan和Sossounov(2003)[21]關(guān)于牛、熊市的判別方法的基礎(chǔ)上，使用周度數(shù)據(jù)計(jì)算第t周前后三個(gè)月的波動(dòng)率區(qū)分市場(chǎng)態(tài)勢(shì)。當(dāng)t周及以后的波動(dòng)率持續(xù)超過t周前波動(dòng)率的20%，即認(rèn)為股市進(jìn)入動(dòng)蕩階段。因此，市場(chǎng)被分成股市平穩(wěn)階段(2013年7月26日—2015年3月27日)和股市動(dòng)蕩階段(2015年3月28日—2016年7月15日)。其中，被解釋變量、解釋變量、控制變量及調(diào)節(jié)變量數(shù)據(jù)均來自于wind數(shù)據(jù)庫(kù)，然后使用R3.3.0進(jìn)行分位數(shù)回歸分析。

(二)描述性統(tǒng)計(jì)與方差分析

表1是各個(gè)變量的具體說明與分市態(tài)的描述性統(tǒng)計(jì)。描述統(tǒng)計(jì)與方差分析顯示，新增A股參與交易的投資者數(shù)量(num)、封閉式基金折溢價(jià)率(prem)、市場(chǎng)換手率(turnover)以及A股平均市盈率(PE)和現(xiàn)貨市場(chǎng)主買率(buyrate)五個(gè)指標(biāo)作為投資者情緒復(fù)合指數(shù)的原指標(biāo)。除新增A股投資者數(shù)量和主買率指標(biāo)外，其余指標(biāo)在兩個(gè)市態(tài)中都有顯著差異，從方差分析結(jié)果易知，情緒復(fù)合指標(biāo)在兩個(gè)市態(tài)下存在顯著差異?；钤谶@兩個(gè)態(tài)勢(shì)下的差別非常明顯，在1%水平下顯著，表明在兩個(gè)市態(tài)下，股指期貨升貼水程度不同，且在股市動(dòng)蕩態(tài)勢(shì)下均值為0.2，呈現(xiàn)明顯的貼水現(xiàn)象。調(diào)節(jié)變量和控制變量均在兩種市態(tài)下呈現(xiàn)不同的顯著程度，說明上述方法所劃分的兩個(gè)時(shí)間區(qū)間確實(shí)反映了不同的市場(chǎng)態(tài)勢(shì)。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)與方差分析

續(xù)上表

五、實(shí)證分析結(jié)果

(一)投資者情緒對(duì)基差的影響

受篇幅所限，表2只列出了具有代表性的分位點(diǎn)25%、50%和75%的回歸結(jié)果。通常情況下，25%分位點(diǎn)代表期貨市場(chǎng)升水，50%分位點(diǎn)表示基差處于0附近，75%分位點(diǎn)表示期貨市場(chǎng)貼水。觀察投資者情緒對(duì)基差的整體影響，在兩個(gè)市場(chǎng)態(tài)勢(shì)下，投資者情緒復(fù)合指數(shù)系數(shù)在所有分位點(diǎn)均為負(fù)，并且在股市動(dòng)蕩階段的顯著性最高，系數(shù)的絕對(duì)值最大；說明在其他控制變量不變的情況下，同樣幅度的情緒變動(dòng)在暴漲暴跌的市場(chǎng)中對(duì)基差的影響作用更強(qiáng)。這證實(shí)了假設(shè)1和假設(shè)2。

表2 分位數(shù)模型回歸結(jié)果

續(xù)上表

從分位數(shù)模型回歸結(jié)果看出，投資者情緒對(duì)基差的影響具有非對(duì)稱性，證實(shí)了假設(shè)3。這也說明了使用分位數(shù)回歸模型的必要性和合理性。觀察回歸系數(shù)可知，在不同市場(chǎng)態(tài)勢(shì)下，投資者情緒對(duì)基差的非對(duì)稱影響效果亦不相同。股市在較為平穩(wěn)的階段，投資者情緒對(duì)期貨升、貼水的影響相近。但在股市動(dòng)蕩期間，投資者情緒對(duì)基差的影響更大，作用更顯著，且對(duì)基差的影響存在非對(duì)稱效果，在貼水期間基差更容易受到投資者情緒的影響。這是由于市場(chǎng)在暴漲階段往往伴隨著投資者情緒高漲，會(huì)吸引大量的投機(jī)者頻繁交易，在市場(chǎng)流動(dòng)性提高的同時(shí)，價(jià)格預(yù)期也進(jìn)一步被推高，形成更高的升水。而當(dāng)市場(chǎng)處于暴跌階段，現(xiàn)貨市場(chǎng)的做空限制會(huì)引發(fā)投資者的恐慌心理，悲觀的情緒會(huì)放大投資者的非理性行為，導(dǎo)致情緒對(duì)基差調(diào)整的作用更加顯著。同時(shí)，正是由于做空機(jī)制的不完善，在市場(chǎng)出現(xiàn)異常下跌行情時(shí)，作為我國(guó)資本市場(chǎng)上為數(shù)不多的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，股指期貨被情緒悲觀的投資者們過度使用，承接了大量來自現(xiàn)貨市場(chǎng)的拋壓。這一市場(chǎng)機(jī)制問題也是股市異常波動(dòng)期間內(nèi)股指期貨持續(xù)深度貼水的重要成因之一。

為了更直觀地看出情緒指標(biāo)對(duì)基差不同分位數(shù)的完整影響情況，圖2給出基情況。顯然可以看出，基差隨著投資者情緒指數(shù)的上漲而減小，隨投資者情緒指數(shù)的下跌而增大；且動(dòng)蕩市場(chǎng)態(tài)勢(shì)各分位點(diǎn)系數(shù)均低于平穩(wěn)態(tài)勢(shì)，表明市場(chǎng)處于動(dòng)蕩態(tài)勢(shì)下，投資者情緒對(duì)基差的影響更大。在平穩(wěn)市場(chǎng)態(tài)勢(shì)下，投資者情緒對(duì)基差的影響呈現(xiàn)較平穩(wěn)的直線型，說明投資者情緒對(duì)基差不存在非對(duì)稱影響。而市場(chǎng)處于動(dòng)蕩態(tài)勢(shì)時(shí)，投資者情緒對(duì)基差的影響呈一條斜向下的曲線，投資者情緒對(duì)基差的影響存在非對(duì)稱效應(yīng)，且貼水期間基差更容易受到投資者情緒的影響。從分位數(shù)回歸結(jié)果的顯著性來看，套利成本也是影響基差的顯著因素之一，而基差的均值回復(fù)特征不明顯。雖然回購(gòu)利率對(duì)基差影響在統(tǒng)計(jì)上不顯著，但從圖中可以看出兩個(gè)市態(tài)下回購(gòu)利率對(duì)基差的影響存在明顯差別，這可以用持有成本理論來解釋。在股市平穩(wěn)的態(tài)勢(shì)下，回購(gòu)利率與基差呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，此時(shí)市場(chǎng)情緒較為穩(wěn)定，融資成本的提高會(huì)引起基差走強(qiáng)。而在股市處于動(dòng)蕩態(tài)勢(shì)時(shí)的情形恰恰相反，融資成本的提高更容易降低市場(chǎng)熱度及收益率預(yù)期，引起基差進(jìn)一步走弱。因此持有成本對(duì)基差也存在一定影響，但沒有投資者情緒的作用明顯。

圖2 基差影響因素的分位數(shù)回歸系數(shù)變化

(二)穩(wěn)健性分析

1.投資者情緒指標(biāo)的穩(wěn)健性分析

通過檢驗(yàn)流動(dòng)性與滬深300期貨基差的關(guān)系，可以避免因投資者情緒指標(biāo)體系中含有流動(dòng)性指標(biāo)成分而否定投資者情緒對(duì)基差的影響?；贚i和Wu(2006)[22]、酈金梁等(2012)[23]、鄭振龍和林璟(2015)[8]的研究分析，交易量作為流動(dòng)性指標(biāo)包含兩個(gè)部分：流動(dòng)性(期望交易量)和信息交易量。其中，信息交易量可以體現(xiàn)出投資者情緒。因此，可以采用Amihud(2002)[24]的一階自回歸方法，將滬深300股指期貨與現(xiàn)貨的交易量進(jìn)行分解，以期望交易量代表市場(chǎng)流動(dòng)性指標(biāo)。同時(shí)，我們還可以借鑒李鳳羽(2014)[25]關(guān)于穩(wěn)健性檢驗(yàn)的處理方法，使用五個(gè)單一投資者情緒指標(biāo)分別代替投資者情緒指數(shù)，利用分位數(shù)回歸模型重新擬合，以更清楚地說明投資者情緒對(duì)基差的主導(dǎo)作用以及各個(gè)投資者情緒源指標(biāo)對(duì)基差的影響程度。最終的回歸結(jié)果表明[注]限于篇幅，本文略去投資者情緒指標(biāo)的穩(wěn)健性分析，相關(guān)表格留存待索。：在多個(gè)分位點(diǎn)處，期貨市場(chǎng)預(yù)期交易量的回歸系數(shù)不顯著，信息交易量的回歸系數(shù)顯著；現(xiàn)貨市場(chǎng)的預(yù)期交易量和信息交易量的回歸系數(shù)均顯著。該結(jié)論與國(guó)外學(xué)者的研究相反，說明我國(guó)投資者情緒對(duì)基差的影響占據(jù)主導(dǎo)地位。另外，在多個(gè)分位點(diǎn)處，除新增開戶數(shù)與封閉式基金折溢價(jià)率的回歸系數(shù)不顯著，其余投資者情緒源指標(biāo)的回歸系數(shù)均顯著，這表明能夠解釋投資者情緒變化的流動(dòng)性代理指標(biāo)(換手率與主買率)和市盈率指標(biāo)比新增開戶數(shù)(新增A股參與交易的投資者數(shù)量)與封閉式基金折溢價(jià)率更能對(duì)基差變動(dòng)作出解釋，可以更有效地反映我國(guó)投資者情緒的變化。

2.內(nèi)生性分位數(shù)回歸的穩(wěn)健性分析。

本文設(shè)定的模型中雖然引入了很多關(guān)鍵的控制變量進(jìn)行回歸分析，但仍可能忽略其他影響基差的因素，遺漏變量和測(cè)量誤差所帶來的內(nèi)生性問題會(huì)導(dǎo)致模型估計(jì)結(jié)果有偏差且不一致。大部分國(guó)內(nèi)學(xué)者使用分位數(shù)回歸時(shí)通常使用基于工具變量的兩階段回歸模型來解決，但估計(jì)得到的結(jié)果不一定是一致的(Terza等，2008)[26]。本文認(rèn)為，可以在回歸模型(1)的右側(cè)引入滯后兩期的基差值作為工具變量，基于工具變量分位數(shù)回歸法可以相對(duì)有效地緩解模型的內(nèi)生性問題。根據(jù)表3的穩(wěn)健性回歸結(jié)果，投資者情緒在多個(gè)分位點(diǎn)處的回歸系數(shù)仍然顯著為負(fù)，并且投資者情緒系數(shù)大小及其顯著性與表2得到的結(jié)論相似，說明遺漏變量、測(cè)量誤差等帶來的內(nèi)生性問題不會(huì)影響上面得出的結(jié)論。

表3 基于工具變量的分位數(shù)回歸估計(jì)結(jié)果

續(xù)上表

六、不同投資者結(jié)構(gòu)下的非理性行為對(duì)基差的影響

非理性的噪聲交易容易造成市場(chǎng)價(jià)格與理論價(jià)格的持續(xù)偏離。Lee等(2012)[27]從不同類型投資者交易行為角度，實(shí)證得出不同投資者結(jié)構(gòu)下的非理性行為對(duì)基差產(chǎn)生不同的影響。投資者情緒對(duì)基差的作用效果可能受到不同投資者結(jié)構(gòu)的影響，市場(chǎng)中的機(jī)構(gòu)投資者往往更具有投資理性(Valkanov，2006)[28]，而個(gè)人投資者更容易產(chǎn)生非理性的投資行為(Verma等，2007)[29]。當(dāng)市場(chǎng)個(gè)人投資者數(shù)量更多時(shí)，高漲的投資者情緒會(huì)擴(kuò)大非理性購(gòu)買行為，使基差持續(xù)擴(kuò)張。由此，這里再提出假設(shè)4。

假設(shè)4：資本市場(chǎng)的機(jī)構(gòu)化程度會(huì)改變投資者情緒對(duì)基差的影響。

為了檢驗(yàn)假設(shè)4，我們可以在模型(1)中加入投資者情緒與投資者結(jié)構(gòu)的交叉項(xiàng)。具體的檢驗(yàn)結(jié)果見表4?？紤]到機(jī)構(gòu)投資者的持股比例與股票市場(chǎng)行情密切相關(guān)，股指期貨基差水平的變化會(huì)影響機(jī)構(gòu)投資者的投資決策，進(jìn)一步影響機(jī)構(gòu)投資者的持股份額，股指期貨基差水平與投資者結(jié)構(gòu)之間可能存在因果關(guān)系而產(chǎn)生內(nèi)生性，導(dǎo)致分位數(shù)回歸結(jié)果是有偏或不一致的。本文借鑒Lee(2007)[30]和Chernozhukov(2015)[31]的研究，通過在模型右側(cè)引入投資者結(jié)構(gòu)的代理變量作為工具變量，采用控制函數(shù)的方法緩解內(nèi)生性問題。所選取的代理變量參考張雄等(2010)[32]對(duì)于投資者結(jié)構(gòu)的度量方法，即用交易量與持倉(cāng)量之比來衡量。投資者結(jié)構(gòu)可定義為投機(jī)行為和套期保值行為的相對(duì)程度，使用交易量與持倉(cāng)量之比反映了投機(jī)行為與套期保值行為之間的較量。表5為考慮投資者結(jié)構(gòu)的分位數(shù)回歸結(jié)果，與表4得到的結(jié)論非常接近，可見所選取的工具變量是合適的。

表4 考慮投資者結(jié)構(gòu)的分位數(shù)回歸結(jié)果

續(xù)上表

表5 基于控制函數(shù)的分位數(shù)回歸結(jié)果

續(xù)上表

通過觀察回歸結(jié)果中交叉項(xiàng)的系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)股市處于平穩(wěn)態(tài)勢(shì)時(shí)，投資者情緒與投資者結(jié)構(gòu)的交叉項(xiàng)的系數(shù)均為正數(shù)，與情緒對(duì)基差的作用相反，并且在10%的置信水平下顯著。這證實(shí)了假設(shè)4，并且表明：在股市平穩(wěn)的情況下，期貨市場(chǎng)機(jī)構(gòu)化程度越高，投資者情緒對(duì)基差的影響越小。這種積極影響在期貨升水時(shí)更加顯著。但是，需要注意另外兩個(gè)重要結(jié)論：其一，在股市處于動(dòng)蕩的市場(chǎng)環(huán)境下，投資者情緒與投資者結(jié)構(gòu)的交叉項(xiàng)前的系數(shù)并不顯著，機(jī)構(gòu)化程度的提高實(shí)際上并沒有降低投資者情緒對(duì)基差的影響。這說明在股市平穩(wěn)階段，機(jī)構(gòu)化程度的提高有助于市場(chǎng)穩(wěn)定，但在動(dòng)蕩市場(chǎng)環(huán)境下，機(jī)構(gòu)投資者的作用則不明顯。其二，基于控制函數(shù)的分位數(shù)回歸結(jié)果中，在股市動(dòng)蕩的環(huán)境下，盡管投資者情緒與投資者結(jié)構(gòu)的交叉項(xiàng)前的系數(shù)存在較低的顯著性，但投資者結(jié)構(gòu)與基差呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且投資者結(jié)構(gòu)前的系數(shù)的絕對(duì)值大于交叉項(xiàng)系數(shù)的絕對(duì)值，說明當(dāng)考慮投資者情緒與投資者結(jié)構(gòu)對(duì)基差的交互影響時(shí)，盡管機(jī)構(gòu)投資者更具有理性投資行為，但機(jī)構(gòu)投資者的交易行為在總體上并沒有起到穩(wěn)定市場(chǎng)的作用，在情緒的作用下甚至?xí)苿?dòng)股指期貨的暴漲暴跌。而在市場(chǎng)處于平穩(wěn)上升階段時(shí)，投資者結(jié)構(gòu)系數(shù)與交叉項(xiàng)前的系數(shù)均為正數(shù)，機(jī)構(gòu)化程度的提高對(duì)于市場(chǎng)穩(wěn)定起到非常顯著的作用?？傮w而言，投資者結(jié)構(gòu)確實(shí)是影響基差的重要因素，在股市平穩(wěn)時(shí)，機(jī)構(gòu)化程度的提高會(huì)減輕投資者情緒對(duì)基差的影響，但在股市動(dòng)蕩階段機(jī)構(gòu)投資者本身的交易行為并沒有起到維護(hù)股市平穩(wěn)運(yùn)行的作用。

七、結(jié)論與啟示

本文基于分位數(shù)回歸方法，對(duì)不同市態(tài)下的投資者結(jié)構(gòu)、投資者情緒和股指期貨基差的關(guān)系進(jìn)行了系統(tǒng)研究，拓展了以往學(xué)者的研究邊界和方法。具體研究發(fā)現(xiàn)投資者情緒對(duì)滬深300指數(shù)期貨基差具有非對(duì)稱影響。我國(guó)資本市場(chǎng)運(yùn)行存在以下三方面問題：第一，投資者情緒對(duì)基差是負(fù)向影響，即基差隨著投資者情緒指數(shù)的上漲而減小，隨投資者情緒指數(shù)的下跌而增大，但存在非對(duì)稱性。非對(duì)稱性體現(xiàn)在：①不同市場(chǎng)態(tài)勢(shì)下，投資者情緒對(duì)股指基差的負(fù)向影響程度不同。②股市動(dòng)蕩的市態(tài)下，當(dāng)市場(chǎng)分別處于升水和貼水情形時(shí)，投資者情緒對(duì)基差的負(fù)向影響程度不同。當(dāng)股指期貨貼水時(shí)，基差更容易受到投資者情緒因素的作用。第二，在投資者情緒指標(biāo)中，市盈率、換手率和主買率指標(biāo)能夠更有效地對(duì)基差變動(dòng)作出解釋。相比于流動(dòng)性，投資者情緒是我國(guó)基差調(diào)整的主要影響因素。第三，市場(chǎng)機(jī)構(gòu)化程度的提高不一定會(huì)減輕投資者情緒對(duì)基差的異常作用。在股市處于平穩(wěn)狀態(tài)時(shí)，投資者情緒對(duì)基差的影響會(huì)隨著資本市場(chǎng)機(jī)構(gòu)化程度的增加而減弱。然而，在股市動(dòng)蕩階段，機(jī)構(gòu)投資者受情緒引導(dǎo)產(chǎn)生的非理性交易行為甚至推動(dòng)了我國(guó)股指期貨暴漲暴跌。同理，在股市暴跌階段，機(jī)構(gòu)化發(fā)展并沒有對(duì)市場(chǎng)的穩(wěn)定起到預(yù)想中的作用。

我國(guó)期現(xiàn)基差變動(dòng)中蘊(yùn)含大量的投資者情緒因素，反映了我國(guó)資本市場(chǎng)投機(jī)氛圍濃厚、市場(chǎng)效率低的現(xiàn)狀，對(duì)認(rèn)識(shí)資本市場(chǎng)運(yùn)行和資本市場(chǎng)政策調(diào)整有三點(diǎn)重要啟示。首先，期、現(xiàn)貨市場(chǎng)較高的套利成本抑制了套利交易與套期保值的實(shí)現(xiàn)，使基差更容易受投資者情緒的影響，不利于基差水平的合理回歸。其次，投資者情緒對(duì)基差的非對(duì)稱影響主要?dú)w因于現(xiàn)貨市場(chǎng)做多與做空機(jī)制的非對(duì)稱性以及金融期貨等風(fēng)險(xiǎn)管理工具的種類不足，這說明我國(guó)資本市場(chǎng)的做空機(jī)制有待完善，風(fēng)險(xiǎn)管理工具的種類有待豐富。最后，我國(guó)資本市場(chǎng)個(gè)人投資者占比較大，且存在機(jī)構(gòu)散戶化現(xiàn)象。一旦投資者出現(xiàn)整體的非理性行為，其交易策略制定及效果就會(huì)受到嚴(yán)重影響，并進(jìn)一步增大資本市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。