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        投資者視角的網(wǎng)民關(guān)注度對(duì)股票收益影響的實(shí)證研究

        2020-11-30 09:07:36劉櫻張譯方蔣騰
        時(shí)代金融 2020年27期
        關(guān)鍵詞:收益投資者

        劉櫻 張譯方 蔣騰

        摘要:借助互聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展,應(yīng)用深圳全景數(shù)據(jù)有限公司對(duì)行業(yè)媒體網(wǎng)站、財(cái)經(jīng)類網(wǎng)站等數(shù)據(jù)進(jìn)行量化投資者視角下網(wǎng)民關(guān)注度指標(biāo)?;?016年1月4日至2019年2月25日的面板數(shù)據(jù),通過(guò)建立面板回歸模型研究關(guān)注度對(duì)股票收益的影響。實(shí)證結(jié)果顯示:網(wǎng)民關(guān)注度對(duì)股票收益當(dāng)期是正向影響,而在滯后一期收益就發(fā)生反轉(zhuǎn)。

        關(guān)鍵詞:網(wǎng)民關(guān)注度 收益 投資者

        一、引言

        2013年諾貝爾獲獎(jiǎng)?wù)?,羅伯特·席勒認(rèn)為市場(chǎng)上存在著“非理性”的投資者,并運(yùn)用有關(guān)投資者心理依托和從眾行為。2017年,諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者理查德·塞勒的研究表明人的行為往往與“理性人假設(shè)”相悖,對(duì)行為經(jīng)濟(jì)學(xué)貢獻(xiàn)巨大。其他提出的對(duì)投資者的心理、偏好、行為的理論研究,并通過(guò)實(shí)證經(jīng)驗(yàn)研究進(jìn)行了驗(yàn)證,給人們對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的研究提出思考。本文從行為金融學(xué)理論為理論基礎(chǔ),并結(jié)合有效市場(chǎng)理論和資本資產(chǎn)定價(jià)理論,研究關(guān)注度對(duì)股票市場(chǎng)表現(xiàn)的影響。

        正如席勒在《非理性繁榮》著作中所寫,媒體是證券市場(chǎng)中不可忽視的傳播信息載體,他們通過(guò)發(fā)布相關(guān)信息來(lái)引起投資者注意,從而影響投資者的判斷與投資決策,最后導(dǎo)致金融異象的產(chǎn)生,隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,人們?cè)絹?lái)越傾向于通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取信息。除此之外,投資者在網(wǎng)上與其他投資者交流信息。顯而易見(jiàn),互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為A股信息傳播、獲取與交流的主要方式。面對(duì)如此龐雜的信息,投資者該如何將有限的注意力進(jìn)行分配。投資者對(duì)股票不同的關(guān)注行為是否對(duì)投資決策產(chǎn)生影響?媒體對(duì)股票的報(bào)道、投資者對(duì)不同股票的關(guān)注與評(píng)論會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生怎樣的影響?由此,研究關(guān)注度對(duì)股票市場(chǎng)的影響已經(jīng)引起國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者的關(guān)注。

        本文利用權(quán)威的關(guān)注度數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)源由深圳證券交易所提供,并由深證全景數(shù)據(jù)有限公司進(jìn)行量化處理,最終數(shù)據(jù)也為證監(jiān)會(huì)使用,具有權(quán)威性,以投資者的心理、偏好、有限注意理論和認(rèn)知資源理論等行為金融理論支撐,從投資者視角考察關(guān)注度對(duì)股票收益的影響。

        二、研究綜述

        關(guān)注反應(yīng)的是個(gè)體的一種心理,同時(shí)也是投資者某種認(rèn)知的表現(xiàn)。在金融市場(chǎng)上,投資者關(guān)注度主要衡量投資者對(duì)某種標(biāo)的資產(chǎn)的注意力的分配。kahneman(1993)[1]首次將投資者關(guān)注度作為行為金融的概念運(yùn)用于分析當(dāng)中,他提出在個(gè)體的有限認(rèn)知下,受關(guān)注的信息才是有用的信息。所以研究投資者視角下網(wǎng)民關(guān)注對(duì)股票市場(chǎng)的影響具有積極的意義。

        Klemola,Nikkinen(2016)[2]通過(guò)谷歌搜索量追蹤投資者注意力的變量,注意力的變化與股市過(guò)去回報(bào)率有關(guān),暗示投資者傾向于關(guān)注可能的股價(jià)反轉(zhuǎn)。Andrei和Hasler (2015)[3]研究了投資者關(guān)注度對(duì)股票收益波動(dòng)以及風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響,發(fā)現(xiàn)關(guān)注度與不確定性之間存在“引導(dǎo)-滯后”關(guān)系,這種現(xiàn)象與投資者心理的“恐慌狀態(tài)”有關(guān);楊濤等(2019)[4]年投資者對(duì)PM2.5概念股的關(guān)注度對(duì)PM2.5概念股的影響,發(fā)現(xiàn)正面新聞報(bào)道會(huì)拉升股價(jià)而負(fù)面報(bào)道會(huì)降低其股價(jià)。Dimpfl T和Jank S(2016)等[5]通過(guò)散戶投資者的網(wǎng)上搜索股票行為建立關(guān)注度,得出投資者關(guān)注與股票市場(chǎng)波動(dòng)具有很強(qiáng)聯(lián)動(dòng)性且雙向影響; Zimbra(2009)[6]對(duì)論壇中的股評(píng)與個(gè)股收益的關(guān)系進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),論壇信息能夠引起投資者關(guān)注進(jìn)而影響其投資決策,并提出根據(jù)股評(píng)信息能夠?qū)蓛r(jià)進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)測(cè);在國(guó)內(nèi)研究中,林振興(2011)[7]發(fā)現(xiàn)雖然論壇中發(fā)帖數(shù)量與IPO抑價(jià)、首日交易量存在顯著正相關(guān)。

        三、變量定義與模型構(gòu)建

        (一)樣本選擇

        本文研究區(qū)間為2 016年1月4日到2019年2月25日,包含牛市上漲、熊市下跌階段及震蕩調(diào)整階段。

        其次,基于數(shù)據(jù)的完整性和代表性及交易持續(xù)性,在全部A股市場(chǎng),篩選出樣本股票228只建立面板數(shù)據(jù)。

        (二)關(guān)注度數(shù)據(jù)與其他變量

        本文所用關(guān)注度數(shù)據(jù)通過(guò)從網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)中挖掘出的社交化媒體類半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非社交化媒體類半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及權(quán)威新聞網(wǎng)站中半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過(guò)自然語(yǔ)言處理對(duì)不同主體分類,整合出的網(wǎng)民關(guān)注度。網(wǎng)民關(guān)注度包含社交化媒體類與非社交化媒體類與上市公司相關(guān)的關(guān)注度。網(wǎng)民關(guān)注度是根據(jù)抓取到的權(quán)威媒體平臺(tái)和股吧、微信的信息數(shù)據(jù)計(jì)算而來(lái),依據(jù)傳播平臺(tái)不同以及傳播量等做了量化處理,標(biāo)準(zhǔn)化到0到100之間,即實(shí)體報(bào)道情況的量化統(tǒng)計(jì)。發(fā)布平臺(tái)事先打分分級(jí),主流平臺(tái)分值高于生僻平臺(tái)。數(shù)據(jù)來(lái)源廣,全面涵蓋信息,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的衡量更精準(zhǔn)、直接、更有吸引力。本文的A股上市公司數(shù)據(jù)均收集于Wind金融數(shù)據(jù)終端。

        本文所涉及其他變量的定義及計(jì)算公式如下表所示:

        由表2可知,各注度標(biāo)準(zhǔn)差分為41.15,說(shuō)明不同企業(yè)的關(guān)注度差別較大即在個(gè)股層面研究關(guān)注度的影響很有必要。

        (三)關(guān)注度對(duì)股票收益模型設(shè)計(jì)

        本文在fama-French三因素理論基礎(chǔ)上,對(duì)個(gè)股從橫截面層面和個(gè)體的時(shí)間序列層面進(jìn)行分析,選取個(gè)股的市值代替市場(chǎng)規(guī)模因子、個(gè)股的賬面市值比(市凈率的倒數(shù))代替賬面市值因子作為控制變量,將對(duì)網(wǎng)民關(guān)注度、輿情關(guān)注度分別建立面板回歸模型。以個(gè)股收益率為被解釋變量,分別以各關(guān)注度為解釋變量建立模型(1)-(5)。以個(gè)股收益率為被解釋變量,分別以關(guān)注度的滯后期為解釋變量建立模(6)-(9)。

        四、實(shí)證結(jié)果分析

        (一)模型選擇及檢驗(yàn)

        由于本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù),運(yùn)用chow檢驗(yàn)和hauseman檢驗(yàn)對(duì)上述所建模型的進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果結(jié)果顯示,本文選用固定效應(yīng)的面板回歸模型。

        (二)模型結(jié)果分析

        根據(jù)設(shè)定的模型(1)-(5),對(duì)樣本股票進(jìn)行了面板回歸分析。

        根據(jù)表3中的面板回歸結(jié)果,各變量均在1%的顯著水平下呈顯著。根據(jù)結(jié)果顯示,當(dāng)期的關(guān)注度對(duì)個(gè)股收益率的影響系數(shù)均為正向關(guān)系,說(shuō)明個(gè)股受到的關(guān)注越高,個(gè)股的收益越高;當(dāng)期的異常關(guān)注度對(duì)收益的影響也呈顯著地正向關(guān)系。從關(guān)注的影響系數(shù)看,當(dāng)期異常關(guān)注度的影響程度高于當(dāng)期的關(guān)注度。有限注意提出大腦存在類似“過(guò)濾器”的處理環(huán)節(jié),只有經(jīng)過(guò)過(guò)濾的信息會(huì)刺激投資者,使投資者產(chǎn)生關(guān)注,進(jìn)而觸發(fā)購(gòu)買行為,從而對(duì)價(jià)格產(chǎn)生正向壓力,增加股票收益。

        為在前述的模型基礎(chǔ)上,加入關(guān)注度的不同滯后階數(shù),建立面板回歸模型動(dòng)態(tài)地分析關(guān)注度的滯后期的影響。

        根據(jù)表4中的模型結(jié)果,模型中各變量均在1%水平下顯著。關(guān)注度的滯后期從第一期到第十期即由當(dāng)期的正向關(guān)系變?yōu)樨?fù)向關(guān)系,由此,關(guān)注度在當(dāng)期帶來(lái)的收益只是暫時(shí)的,之后,收益發(fā)生反轉(zhuǎn),即滯后期關(guān)注度將使收益回落,而市場(chǎng)收益率等基本面指標(biāo)對(duì)個(gè)股收益的影響效應(yīng)未發(fā)生變化,這說(shuō)明關(guān)注度對(duì)收益的影響具有獨(dú)立性。因?yàn)槿絷P(guān)注度的影響與控制變量相關(guān),則關(guān)注度的影響應(yīng)具有持續(xù)性,而實(shí)際價(jià)格在滯后一期就出現(xiàn)反轉(zhuǎn)。說(shuō)明當(dāng)熱點(diǎn)出現(xiàn)時(shí),投資者對(duì)給予關(guān)注,產(chǎn)生投資熱情,促進(jìn)股價(jià)的上漲,而這種情況會(huì)在短期內(nèi)出現(xiàn)反轉(zhuǎn),而投資者對(duì)事件的認(rèn)知不足及經(jīng)驗(yàn)的缺乏,易產(chǎn)生過(guò)度反映,即價(jià)格由市場(chǎng)修正。且結(jié)果中這種反轉(zhuǎn)效應(yīng)具有持續(xù)性,由前景理論解釋,獲得收益的投資者采取保守攻略,即在市場(chǎng)低迷時(shí),投資者市場(chǎng)進(jìn)行短線交易。除此之外,網(wǎng)民關(guān)注度從滯后四期系數(shù)逐漸減小,表明網(wǎng)民關(guān)注度的影響開(kāi)始減弱。解釋為網(wǎng)民關(guān)注度來(lái)自于投資者搜索,投資者的注意力是有限的,反轉(zhuǎn)效應(yīng)后期開(kāi)始減弱。

        五、結(jié)論

        本文利用投資者視角下的網(wǎng)民關(guān)注度,并經(jīng)過(guò)面板回歸分析,實(shí)證研究關(guān)注度對(duì)個(gè)股收益的影響發(fā)現(xiàn):投資者獲取信息以及對(duì)信息的處理,有可能使投資者對(duì)信息的過(guò)度關(guān)注,造成投資者過(guò)度自信,信息發(fā)揮了刺激作用,從而產(chǎn)生正向購(gòu)買壓力,所以高關(guān)注帶來(lái)了高收益。從有限注意理論和認(rèn)知資源理論得知,信息到達(dá)投資者之前都要經(jīng)過(guò)類似“過(guò)濾器”進(jìn)行篩選,只有通過(guò)的信息才能被大腦處理,而一部分信息由于經(jīng)驗(yàn)誘導(dǎo),也將被處理,這些被投資者關(guān)注容易使投資者產(chǎn)生過(guò)度自信或錨定,從而過(guò)度反應(yīng),產(chǎn)生價(jià)格偏離,隨后這些價(jià)格偏離漸漸被市場(chǎng)修正,而部分投資者還未來(lái)得及反應(yīng),所以出現(xiàn)收益的反轉(zhuǎn),我們發(fā)現(xiàn)這種反轉(zhuǎn)效應(yīng)具有持續(xù)性,根據(jù)前景理論中投資者獲益時(shí)是規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的、損失時(shí)風(fēng)險(xiǎn)喜好的,說(shuō)明了這種反轉(zhuǎn)效應(yīng)的持續(xù)。投資者對(duì)信息的接受及處理程度不同,會(huì)產(chǎn)生不同的注意力,而注意力是有限的,所以被關(guān)注的信息,容易放大投資者的認(rèn)知,從而產(chǎn)生過(guò)度自信等心理,投資者可以通過(guò)關(guān)注度獲得超額收益,但是也要警惕過(guò)度反應(yīng)、過(guò)度交易等風(fēng)險(xiǎn)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]Kahneman D.Attention and effort[J].Prentice-Hall (Englewood Cliffs,N.J),1973.

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        [3]Andrei D,Hasler M.Investor Attention and Stock Market Volatility[J].Review of Financial Studies,2015,28(1):págs.33-72.

        [4]楊濤,郭萌萌.投資者關(guān)注度與股票市場(chǎng)——以PM2.5概念股為例[J].金融研究,2019(5):190-206.

        [5]Dimpfl T,Jank S.Can Internet Search Queries Help to Predict Stock Market Volatility?[J].European Financial Management,2016,22(2):171-192.

        [6]Zimbra D,F(xiàn)u T,Li X.Assessing Public Opinions Through Web 2.0:A Case Study on Wal-Mart[C].International Conference on Information Systems,Icis 2009,Phoenix,Arizona,Usa,December,2009:67.

        [7]林振興.網(wǎng)絡(luò)討論、投資者情緒與IPO抑價(jià)[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2011(2):23-29.

        基金項(xiàng)目:西安歐亞學(xué)院校級(jí)基金項(xiàng)目“金融科技提升實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投資效率研究”;編號(hào):2019XJSK10。

        作者單位:西安歐亞學(xué)院金融學(xué)院

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