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        基金投資中的情緒傳染與“愚錢效應(yīng)”

        2019-10-28 06:36:36王健陸陽(yáng)李國(guó)棟莊新田
        證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào) 2019年10期
        關(guān)鍵詞:重倉(cāng)股傳染收益

        王健 陸陽(yáng) 李國(guó)棟 莊新田

        (1.東北大學(xué)工商管理學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110819;2.中國(guó)人民銀行臨沂市中心支行,山東 臨沂 276000 )

        引言

        證券投資基金是現(xiàn)代金融市場(chǎng)中重要的資產(chǎn)管理形式。在我國(guó),截至2018年末,境內(nèi)共有基金管理公司120家,旗下基金共5547只,管理資產(chǎn)規(guī)模約13萬億人民幣1。基金投資中,投資者與基金經(jīng)理之間通過顯性契約合同和隱性聲譽(yù)機(jī)制表現(xiàn)為委托代理關(guān)系。與股票、債券等直接投資相比,基金投資中形成的金融委托代理關(guān)系使得基金投資者、基金經(jīng)理與投資標(biāo)的資產(chǎn)之間存在緊密聯(lián)系。由于證券市場(chǎng)具有信息快速擴(kuò)散和資金高速流動(dòng)的特點(diǎn),導(dǎo)致基金投資中的這種緊密聯(lián)系會(huì)對(duì)基金交易行為和證券資產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生深刻影響。

        自Bhattacharya和Pfleiderer(1985)[6]開創(chuàng)性地對(duì)基金投資中的委托代理問題研究以來,很多學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了有益探索。早期的研究主要關(guān)注對(duì)基金經(jīng)理的激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)(Admati和Pfleiderer, 1996; Ou-Yang, 2003)[1][14]。近年來,隨著以基金為代表的機(jī)構(gòu)投資者市場(chǎng)定價(jià)能力提升,相關(guān)研究逐漸擴(kuò)展到資產(chǎn)定價(jià)領(lǐng)域,部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)基金投資中內(nèi)生的委托代理問題是影響資產(chǎn)價(jià)格的重要原因(Allen和Gale, 2000; Aghion, 2013)[3][2]。但這些研究認(rèn)為委托代理雙方的行為仍然為理性,屬理性假設(shè)下的研究范疇(Scherbina和Schlusche, 2014)[16]。事實(shí)上,基金投資中的投資者與直接投資中的散戶型投資者一樣,所做的金融決策經(jīng)常受到情緒變化的影響。Frazzini和Lamont(2008)[11]、Ben-Rephael et al.(2011)[5]發(fā)現(xiàn),基金投資者的申購(gòu)和贖回行為明顯帶有情緒特征,基金的資金流變動(dòng)能夠反映投資者情緒。Fisch和Tess(2014)[10]采用實(shí)驗(yàn)方法證明投資者在基金投資過程中所犯的錯(cuò)誤主要受情緒偏差影響。而對(duì)于基金經(jīng)理而言,盡管在理論上因其具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)和信息優(yōu)勢(shì)應(yīng)更接近“理性”,但是現(xiàn)實(shí)中,當(dāng)委托人表現(xiàn)出相對(duì)強(qiáng)烈且一致的情緒時(shí),一方面根據(jù)“迎合”理論(catering theory),基金經(jīng)理為實(shí)現(xiàn)自身利益最大化,很可能借助信息優(yōu)勢(shì),選擇迎合并利用投資者的非理性偏好,放棄“理性”的投資策略;另一方面根據(jù)資產(chǎn)被迫拍賣理論,基金經(jīng)理會(huì)受到投資者情緒化的流動(dòng)性壓力影響,從事非自愿交易(陳國(guó)進(jìn)和胥愛歡,2012)[22]??梢?,基金投資中,情緒很可能在金融委托代理雙方之間產(chǎn)生傳染,在資金流動(dòng)過程中直接通過基金交易行為作用于資產(chǎn)價(jià)格。而現(xiàn)有以完全理性為假設(shè)起點(diǎn)和單方面考慮投資者或基金經(jīng)理情緒偏差的基金投資研究,具有一定片面性,有必要從基金投資中存在情緒傳染的角度進(jìn)行新的探討。

        自證券投資基金產(chǎn)生以來,有關(guān)基金投資究竟是“愚錢效應(yīng)”(dumb money effect)還是“智錢效應(yīng)”(smart money effect)的爭(zhēng)論一直是該領(lǐng)域爭(zhēng)論的焦點(diǎn)。所謂“愚錢效應(yīng)”,是指投資者的資金流入無法在未來獲得超額回報(bào),表明投資者不具有基金選擇能力。而“智錢效應(yīng)”則恰好與此相反。Gurber(1996)[12]較早對(duì)此進(jìn)行了探討,發(fā)現(xiàn)獲得凈現(xiàn)金流入的基金能夠在未來取得顯著為正的超額收益,因此存在“智錢效應(yīng)”。隨后Zheng(1999)[20]、Sapp和Tiwari(2004)[15]等均證實(shí)了這一結(jié)論。然而,F(xiàn)razzini和Lamont(2008)[11]的研究則對(duì)此發(fā)起了挑戰(zhàn),指出基金投資是一種“愚錢效應(yīng)”,投資者對(duì)基金的凈投入會(huì)減少其財(cái)富。尚爾霄和曹學(xué)良(2012)[26]、莫泰山和朱啟兵(2013)[25]等也從不同角度證明國(guó)內(nèi)的基金投資者不存在“智錢效應(yīng)”。盡管國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)這一爭(zhēng)論進(jìn)行了廣泛討論,但目前相關(guān)研究多為針對(duì)不同類型投資者或不同基金選擇能力的考察,并未在“愚錢效應(yīng)”或“智錢效應(yīng)”研究中考慮委托代理雙方非理性的情緒因素,更未涉及情緒傳染。

        基于此,本文可能的貢獻(xiàn)在于:第一,區(qū)別于以往研究中對(duì)市場(chǎng)整體情緒或投資者情緒的度量,本文著眼于基金投資中基于金融委托代理關(guān)系產(chǎn)生的情緒傳染現(xiàn)象,并采用基金流量數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行量化;第二,已有針對(duì)基金投資中“愚錢效應(yīng)”或“智錢效應(yīng)”的研究,多從基金流量對(duì)基金業(yè)績(jī)影響的角度考察,本文則從資金流動(dòng)過程中反映情緒傳染的角度,探討“基金投資者情緒→基金流量→基金投資組合→基金重倉(cāng)股價(jià)格”的傳導(dǎo)結(jié)果,從新的視角對(duì)原來不一致的研究結(jié)論給出合理解釋;第三,通過將基金投資中的情緒傳染具體劃分為樂觀情緒傳染與悲觀情緒傳染,以及在較長(zhǎng)的樣本區(qū)間中采用多種度量指標(biāo)進(jìn)行細(xì)致研究,深入探討了基金投資中“愚錢效應(yīng)”的產(chǎn)生原因,所得結(jié)論可為基金投資者、基金管理公司及證券監(jiān)管部門提供有益參考。

        理論分析與研究假設(shè)

        傳統(tǒng)金融理論假設(shè)所有投資者都是理性的,忽略了情緒對(duì)投資者行為和資產(chǎn)價(jià)格的重要影響。行為金融研究指出,情緒代表了投資者對(duì)未來帶有偏差的預(yù)期,反映了投資者對(duì)市場(chǎng)總體的樂觀或悲觀態(tài)度,并外化為其投資行為選擇,一旦形成合力,會(huì)對(duì)市場(chǎng)造成強(qiáng)大沖擊(Baker和Wurgler,2007;高雅等,2018)[4][23]。關(guān)于股票投資中情緒對(duì)股票收益的影響,已有大量研究證明,投資者情緒與未來的股票收益存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(De long等,1990;Shleifer和Vishny,1997;Schmeling,2009)[9][18][17]。其主要原因在于,投資者受非理性信念影響對(duì)股票的估值會(huì)存在錯(cuò)誤預(yù)期,即便在短期內(nèi)可能與股票價(jià)格產(chǎn)生正反饋效應(yīng),但隨后這種偏差將被修正,價(jià)格會(huì)向基本價(jià)值回歸,導(dǎo)致投資者的回報(bào)與其非理性預(yù)期相反,從而產(chǎn)生“愚錢效應(yīng)”?;鹜顿Y中的投資者在信息收集能力和交易經(jīng)驗(yàn)方面具有與散戶投資者同樣的劣勢(shì),因此其容易受到情緒影響。這種影響會(huì)反映在他們申購(gòu)與贖回投資基金而產(chǎn)生的資金流之中,進(jìn)而通過資金流動(dòng)和信息擴(kuò)散,傳導(dǎo)至基金所持資產(chǎn),從而形成情緒傳染?;谏鲜龇治?,本文提出如下假設(shè):

        假設(shè)1:基金投資中的情緒傳染與未來的重倉(cāng)股收益呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即基金投資中存在因情緒傳染而導(dǎo)致的“愚錢效應(yīng)”。

        已有研究發(fā)現(xiàn),樂觀與悲觀兩種不同的情緒狀態(tài)對(duì)股票收益的影響程度并不相同(Verma, 2007;文鳳華等,2014)[17][27]。行為金融研究表明,人們?cè)跇酚^的情緒狀態(tài)中傾向于做出積極判斷,此時(shí)投資者將提高對(duì)股票收益的預(yù)期,表現(xiàn)為市場(chǎng)參與熱情高,行為較為激進(jìn)。此外,由于普遍的樂觀情緒多出現(xiàn)在市場(chǎng)上升階段,此時(shí)會(huì)吸引大量更加缺乏投資經(jīng)驗(yàn)和投資技能的新投資者入市,導(dǎo)致市場(chǎng)中的非理性程度更高;相反,人們?cè)诒^的情緒狀態(tài)中傾向于做出消極判斷,低估股票收益,表現(xiàn)為市場(chǎng)參與意愿下降,行為普遍謹(jǐn)慎,加上賣空約束等外部因素限制,導(dǎo)致市場(chǎng)中的非理性情緒影響減少,理性邏輯占據(jù)了主導(dǎo)地位(林樹和俞喬,2010)[24]?;谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè):

        假設(shè)2:基金投資中,樂觀與悲觀兩種不同類型的情緒傳染對(duì)重倉(cāng)股收益存在非對(duì)稱影響,樂觀的情緒傳染要比悲觀的情緒傳染影響更大。

        研究設(shè)計(jì)

        一、樣本和數(shù)據(jù)

        本文選取我國(guó)開放式基金中主動(dòng)管理型基金,即股票型基金和偏股型基金作為研究樣本,剔除基金凈資產(chǎn)數(shù)據(jù)缺失的基金數(shù)據(jù)后,樣本基金共計(jì)2002只。選取的樣本區(qū)間為2011年第1季度~2017年第4季度,共28個(gè)季度,較為全面地包含了近年中國(guó)股市的牛熊市狀態(tài)。由于基金季報(bào)公布的數(shù)據(jù)只包含前十大重倉(cāng)股數(shù)據(jù),并且其在基金的資產(chǎn)組合中占據(jù)了較大比例,足夠代表基金的持股情況。因此,本文的研究對(duì)象為基金每季度的前十大重倉(cāng)股。研究所使用的樣本數(shù)據(jù)來源于萬德(Wind)數(shù)據(jù)庫(kù)和銳思(Resset)數(shù)據(jù)庫(kù)。因金融行業(yè)會(huì)計(jì)核算方法具有特殊性,故剔除金融行業(yè)的股票樣本,同時(shí)剔除了股票特征數(shù)據(jù)缺失的樣本,并采用Winsorize法對(duì)連續(xù)變量采取上下1%截尾處理。最終得到的有效樣本為非平衡面板結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

        二、變量選取

        1. 重倉(cāng)股收益

        重倉(cāng)股收益是本文的被解釋變量。參考國(guó)外主流文獻(xiàn)的研究方法,選取包括原始業(yè)績(jī)指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整業(yè)績(jī)指標(biāo)在內(nèi)的多種重倉(cāng)股收益度量指標(biāo),具體包括:

        (1)原始收益率(R_raw):即考慮分紅后再投資的區(qū)間回報(bào)率,計(jì)算公式為:[(區(qū)間最后交易日收盤價(jià)-區(qū)間首個(gè)交易日前收盤價(jià))/區(qū)間首個(gè)交易日前收盤價(jià)]*100%2。

        (2)CAPM模型調(diào)整后收益率(R_αCAPM):采用重倉(cāng)股過去24個(gè)月的月度收益率按式(1)逐月進(jìn)行滾動(dòng)回歸,估計(jì)相關(guān)參數(shù),而后按式(2)計(jì)算月度超額收益率αitCAPM,進(jìn)而計(jì)算季度超額收益率R_αCAPM。

        (3)Fama-French三因子模型調(diào)整后收益率(R_αFF):采用重倉(cāng)股過去24個(gè)月的月度收益率按式(3)逐月進(jìn)行滾動(dòng)回歸,估計(jì)相關(guān)參數(shù),而后按式(4)計(jì)算月度調(diào)整后回報(bào)率,進(jìn)而得到季度調(diào)整后收益率R_αFF。

        其中,Rft為無風(fēng)險(xiǎn)利率,采用上海銀行間3個(gè)月同業(yè)拆放利率折算得到,RMRFt為市場(chǎng)溢價(jià)因子,SMBt為市值因子,HMLt為賬面市值比因子。

        (4)Carhart四因子模型調(diào)整后回報(bào)率(R_αCarhart):同理,采用重倉(cāng)股過去24個(gè)月的月度回報(bào)率按式(5)逐月進(jìn)行滾動(dòng)回歸,估計(jì)相關(guān)參數(shù),而后得到季度調(diào)整后收益率R_αCarhart。

        其中,MOMt為慣性因子,采用Carhart(1997)[24]的計(jì)算方法,即慣性因子=前11個(gè)月累積收益最高的30%的股票組合等權(quán)收益率-前11個(gè)月累積收益最低的30%的股票組合等權(quán)收益率。

        (5)夏普比率(R_sr):經(jīng)收益標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整后的超額收益,超額收益為股票月度收益與上海銀行間3個(gè)月同業(yè)拆放利率等價(jià)的月利率之差。

        2.情緒傳染

        反映“基金投資者情緒→基金流量→基金投資組合→基金重倉(cāng)股價(jià)格”傳導(dǎo)過程的情緒傳染變量是本文的解釋變量。由于投資者在心理層面的樂觀或悲觀情緒常外化表現(xiàn)為其所投資資金流的異常變動(dòng),因此,借鑒Frazzini與Lamont(2008)[11]提出的基于基金流量計(jì)算情緒傳染的方法,首先計(jì)算基金實(shí)際持有某一股票的數(shù)量占該股票所有發(fā)行在外的數(shù)量的百分比,減去在“資金按照每只基金的資產(chǎn)價(jià)值比例分配到各只基金”的虛擬條件下基金持有的百分比。簡(jiǎn)而言之,虛擬流量即代表了理性狀態(tài),用基金持有重倉(cāng)股的實(shí)際流量與虛擬流量相減得到每支重倉(cāng)股賦有情緒的流量,以此度量基金投資過程中的情緒傳染大小,并依據(jù)其正負(fù)區(qū)分樂觀與悲觀情緒傳染。具體計(jì)算方法如下:

        第一步,篩選出基金i及其重倉(cāng)股n的相關(guān)數(shù)據(jù)。包括:基金i的名稱、代碼、基金資產(chǎn)凈值、區(qū)間漲跌幅度,股票n的名稱、代碼、總流通市值及其在基金i的投資組合中占比。

        第二步,根據(jù)式(6)計(jì)算基金i在t期末的實(shí)際基金流量Fit:

        其中,Nit為基金凈值,Rit為基金收益率。

        第三步,根據(jù)式(7)計(jì)算基金i的虛擬基金流量F^it:

        其中,NAit-1為t-1期末所有基金的資產(chǎn)凈值總和,F(xiàn)tA為t期末所有基金的實(shí)際基金流量總和。

        第四步,根據(jù)式(8)計(jì)算虛擬條件下基金i的資產(chǎn)凈值N^it:

        第五步,利用第二步至第四步的結(jié)果計(jì)算基金層面的情緒傳染大小Zit:

        其中,N^tA為所有基金在t期末的虛擬資產(chǎn)凈值總和。Zit>0表示t期末基金i的實(shí)際流量大于理性狀態(tài)下的虛擬流量,反之亦反。

        第六步,計(jì)算基于基金流量的重倉(cāng)股票n的情緒傳染大小Snt:

        其中,wint為重倉(cāng)股n在基金i中t期末的投資組合占比,Mnt為重倉(cāng)股n在t期末的總流通市值。Snt>0表示基金投資過程中的樂觀情緒傳染,即t期末基金i持有重倉(cāng)股n的實(shí)際流量大于理性狀態(tài)下的虛擬流量;反之,Snt<0表示基金投資過程中的悲觀情緒傳染;Snt=0則表示不存在情緒傳染的理性狀態(tài)。

        3.控制變量

        股票價(jià)格不僅受到資金流產(chǎn)生的壓力影響,還會(huì)受到公司特征、市場(chǎng)環(huán)境等因素影響,參考許年行(2013)[28]、包鋒(2015)[21]等,選取以下控制變量:換手率(Tur)、成交量(Vol)、普通股總市值(TMV)、市盈率(PE)、市凈率(PB)以及市場(chǎng)收益率(Rm)。具體變量定義及計(jì)算如表1所示。

        三、模型設(shè)計(jì)

        本文采用面板模型進(jìn)行回歸分析,在固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型中,通過Hausman檢驗(yàn),選擇固定效應(yīng)模型。為檢驗(yàn)假設(shè)1,即基金投資中的情緒傳染對(duì)基金重倉(cāng)股未來收益的影響,同時(shí)考慮到股票收益可能存在均值反轉(zhuǎn)效應(yīng),因此在回歸分析時(shí),除了控制前述控制變量外,同樣控制了重倉(cāng)股在過去一年的業(yè)績(jī)表現(xiàn),這里采用重倉(cāng)股的原始回報(bào)率度量?;貧w模型如下:

        表1 變量定義及計(jì)算方法

        其中,α0為常數(shù)項(xiàng),β1-β8為回歸系數(shù),λn隨重倉(cāng)股個(gè)體變化,代表個(gè)體固定效應(yīng),μn,t為隨機(jī)誤差項(xiàng),其他變量見表1所示。

        為檢驗(yàn)假設(shè)2,即基金投資中情緒傳染對(duì)重倉(cāng)股未來收益的非對(duì)稱影響,將情緒傳染進(jìn)一步區(qū)分為樂觀情緒傳染和悲觀情緒傳染,構(gòu)造MaxS和MinS變量,其中:MaxS=max(0,S),MinS=min(0,S)。借鑒Huang等(2011)[13],構(gòu)建回歸模型(12):

        表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

        表3 基于情緒傳染的基金投資“愚錢效應(yīng)”檢驗(yàn)

        實(shí)證結(jié)果與分析

        一、描述性統(tǒng)計(jì)

        表2報(bào)告了各研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。首先,情緒傳染變量的均值為0.872,標(biāo)準(zhǔn)差為7.39,反映出基金投資中存在明顯的情緒傳染效應(yīng),且投資者的情緒存在較大波動(dòng)。其次,不同定價(jià)模型下的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整業(yè)績(jī)差異較小,風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的重倉(cāng)股收益波動(dòng)較小。再者,不同重倉(cāng)股的流動(dòng)性特征以及公司特征等均表現(xiàn)出一定差異。

        二、回歸結(jié)果及分析

        1.情緒傳染與重倉(cāng)股收益

        表3是對(duì)模型(11)的檢驗(yàn)結(jié)果。情緒傳染變量與下一期的基金重倉(cāng)股收益存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,即基金投資中的情緒傳染越嚴(yán)重,重倉(cāng)股收益越低。反映出由情緒偏差所引發(fā)的基金投資者非理性的資金流動(dòng),會(huì)對(duì)基金重倉(cāng)股產(chǎn)生顯著的價(jià)格沖擊。這與Frazzini和Lamont(2008)[11]的結(jié)論相一致,他們發(fā)現(xiàn)投資者傾向于購(gòu)買持有高估值股票的基金,基金經(jīng)理傾向于將新增加的資金投資于目前持有的高估值股票,而非購(gòu)買新的股票,導(dǎo)致獲得較高流量的基金業(yè)績(jī)和重倉(cāng)股收益反而變差。這一結(jié)論從情緒傳染的角度證明了基金投資中存在的“愚錢效應(yīng)”,假設(shè)1得到驗(yàn)證。

        2.情緒傳染的非對(duì)稱影響

        表4是對(duì)模型(12)的檢驗(yàn)結(jié)果。投資者的樂觀情緒傳染與重倉(cāng)股收益呈顯著負(fù)相關(guān),而悲觀情緒傳染對(duì)重倉(cāng)股收益的影響并不顯著3。這與目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)直接投資中,投資者的不同情緒狀態(tài)對(duì)股票價(jià)格非對(duì)稱影響的研究結(jié)論一致。Verma(2007)[19]、林樹和俞喬(2010)[24]、文鳳華等(2014)[27]均發(fā)現(xiàn),投資者的樂觀情緒要比悲觀情緒對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生更大的影響。其原因可解釋為,在市場(chǎng)情緒高漲時(shí)期,賺錢效應(yīng)不斷吸引新資金和新投資者入市,市場(chǎng)中的非理性情緒更易傳染和擴(kuò)散,而且這些新進(jìn)入的投資者往往更加缺乏經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí),迫于投資者的資金壓力,證券價(jià)格普遍在短期被推高后出現(xiàn)反轉(zhuǎn)回落甚至泡沫破裂,表現(xiàn)為顯著的“愚錢效應(yīng)”;相反,在市場(chǎng)情緒低落時(shí)期,市場(chǎng)處于下跌或低迷狀態(tài),受處置效應(yīng)影響,投資者普遍采取觀望策略,且受賣空限制等外部因素約束,投資者的市場(chǎng)參與程度降低,因此悲觀情緒傳染對(duì)重倉(cāng)股收益的影響較小,假設(shè)2得到驗(yàn)證。

        表4 基于情緒傳染非對(duì)稱性的基金投資“愚錢效應(yīng)”檢驗(yàn)

        穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        盡管模型(11)和(12)采用被解釋變量提前一期的設(shè)定,已在一定程度上克服了內(nèi)生性對(duì)研究結(jié)論的干擾,但出于穩(wěn)健性考慮,本文還從以下五個(gè)方面進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)4。

        1.更長(zhǎng)的預(yù)測(cè)窗口

        前文考察了預(yù)測(cè)窗口為1個(gè)季度時(shí),情緒傳染對(duì)重倉(cāng)股收益的預(yù)測(cè)能力。這里將情緒傳染的預(yù)測(cè)窗口擴(kuò)大到未來半年,模型設(shè)定見式(13)和(14)。這樣不但可以檢驗(yàn)情緒傳染對(duì)重倉(cāng)股收益的持續(xù)性影響,而且能夠克服由于情緒傳染與重倉(cāng)股收益互為因果所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,檢驗(yàn)結(jié)果與表3和表4的回歸結(jié)果基本一致。

        2.調(diào)整情緒傳染度量指標(biāo)

        前文中情緒傳染變量是基于短期(3個(gè)月)基金流量計(jì)算的,這里分別采用基于半年和一年基金流量計(jì)算的情緒傳染指標(biāo)(S_6m和S_12m),對(duì)模型(11)和(12)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果與表3的回歸結(jié)果基本一致。

        3.情緒傳染非對(duì)稱影響的均值檢驗(yàn)

        為了進(jìn)一步排除樂觀與悲觀情緒傳染樣本規(guī)模差異可能造成的干擾,這里分別針對(duì)樂觀與悲觀情緒傳染對(duì)重倉(cāng)股收益的影響進(jìn)行分組均值檢驗(yàn)。具體操作如下:以樂觀情緒傳染為例,首先,每季度末將樂觀情緒傳染指標(biāo)(MaxS)排序,并按照33和66分位數(shù)將樣本分為3組(Low,Middle和High);然后,計(jì)算各組每季度的重倉(cāng)股收益均值,以及對(duì)沖組合(Low-High)的均值;繼而,對(duì)各組重倉(cāng)股收益均值進(jìn)行時(shí)間序列的均值檢驗(yàn)。悲觀情緒傳染亦采用相同的檢驗(yàn)方法,檢驗(yàn)結(jié)果與表4的回歸結(jié)果基本一致。

        4.控制宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響

        前文的控制變量主要是基于公司特征的微觀因素,除此之外,重倉(cāng)股價(jià)格還會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響。這里選擇GDP增長(zhǎng)率(ΔGDP)、消費(fèi)增長(zhǎng)率(ΔC)以及CPI增長(zhǎng)率(ΔCPI)作為模型的控制變量進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果與表3和表4的回歸結(jié)果基本一致。

        5.劃分不同市場(chǎng)狀態(tài)的分樣本檢驗(yàn)

        部分研究表明,投資者情緒會(huì)受到市場(chǎng)狀態(tài)、經(jīng)濟(jì)繁榮與衰退的影響(閆偉和楊春鵬,2011)[29]。因此,借鑒Cooper等(2004)[8],將市場(chǎng)狀態(tài)定義為股市在過去一段時(shí)間內(nèi)的平均漲跌狀況,并據(jù)此將樣本期劃分為牛市與熊市,進(jìn)一步驗(yàn)證市場(chǎng)狀態(tài)是否會(huì)影響投資者情緒與重倉(cāng)股收益之間的關(guān)系。結(jié)果與表3和表4的回歸結(jié)果基本一致。

        結(jié)論與啟示

        本文選取2011~2017年的中國(guó)開放式基金作為研究樣本,構(gòu)建基于基金流量的情緒傳染指標(biāo),考察“基金投資者情緒→基金流量→基金投資組合→基金重倉(cāng)股價(jià)格”投資過程中的情緒傳染與“愚錢效應(yīng)”。研究發(fā)現(xiàn):(1)基金投資中的情緒傳染與未來的重倉(cāng)股收益呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,即基金投資中存在因情緒傳染而引發(fā)的“愚錢效應(yīng)”;(2)基金投資中,樂觀與悲觀兩種不同類型的情緒傳染對(duì)重倉(cāng)股收益產(chǎn)生非對(duì)稱影響,樂觀的情緒傳染要比悲觀的情緒傳染影響更大。一系列穩(wěn)健檢驗(yàn)均支持上述結(jié)論。

        由此得到如下啟示:第一,基金投資者的非理性情緒偏差值得引起重視,特別是在市場(chǎng)繁榮、人氣高漲時(shí),投資者自身應(yīng)有意識(shí)加強(qiáng)理性思考,培養(yǎng)價(jià)值投資理念,減少“追漲殺跌”的頻繁操作,樹立風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí);第二,基金公司需進(jìn)一步加強(qiáng)治理,提高其信息披露的透明度,降低與投資者之間的信息不對(duì)稱,特別是在極端市場(chǎng)環(huán)境中,應(yīng)做到提前預(yù)測(cè)和防范投資者非理性的資金流變動(dòng)產(chǎn)生的不利影響,充分發(fā)揮市場(chǎng)穩(wěn)定器的作用;第三,監(jiān)管部門應(yīng)密切關(guān)注基金市場(chǎng)中的情緒傳染現(xiàn)象,合理引導(dǎo)投資者行為,同時(shí)加強(qiáng)對(duì)基金公司交易行為的監(jiān)控,規(guī)范分析師、媒體等言論,減少市場(chǎng)中的噪聲信息,優(yōu)化市場(chǎng)投資環(huán)境。

        注釋

        1. 資料來源:中國(guó)證券投資基金業(yè)協(xié)會(huì)網(wǎng)站(http://www.amac.org.cn/)。

        2. 股票行情數(shù)據(jù)系后復(fù)權(quán)行情,若區(qū)間內(nèi)包含上市首日,則計(jì)算時(shí)剔除上市首日漲跌幅。

        3. 其中,MaxS觀測(cè)值為9970,占比44.12%,MinS觀測(cè)值為12630,占比55.88%。

        4. 限于篇幅,沒有匯報(bào)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果,留存?zhèn)渌鳌?/p>

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