張苗苗 王滿 東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院

一、引言

隨著市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，股票市場在我國經(jīng)濟(jì)中的重要性逐漸突顯出來，股票的漲跌起伏昭示著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而我國金融市場中始終存在著一些異象是傳統(tǒng)金融學(xué)理論無法明確解釋的。例如滬深綜指在年初都會較上年年底有很大提升的“春節(jié)效應(yīng)”現(xiàn)象；企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模越小，資產(chǎn)回報率會相對越高，小企業(yè)股票的表現(xiàn)往往能跑贏大盤的“規(guī)模效應(yīng)”現(xiàn)象。

隨著學(xué)者探索的深入和行為金融學(xué)理論的興起，在許多理論研究與經(jīng)驗研究的支持之下，投資者情緒與投資行為逐漸被結(jié)合起來加入金融學(xué)框架，并且受到了大部分人的認(rèn)可。研究表明投資者情緒會加劇股市的起伏，可以在一定程度上解釋股市的特殊現(xiàn)象。股票價格受投資者情緒的影響分為對整個證券市場所有股票的影響，即總體效應(yīng)；不同股票受投資者情緒的差異性影響，即橫截面效應(yīng)。為了研究股價波動背后的原因，市場參與者的交易行為和情緒變化之間的聯(lián)系提供了很好的解釋角度，有利于進(jìn)一步理解股票收益率波動的內(nèi)在原因，促使投資者的投資決策更符合實際情況。

二、文獻(xiàn)綜述

投資者情緒作為行為金融學(xué)說體系的一個關(guān)鍵因素，它對交易者的買賣行為起到了推波助瀾的作用，刻畫了投資者對未來的預(yù)期和參與買賣行為的投資傾向。鑒于傳統(tǒng)情緒代理指標(biāo)的諸多缺陷，Baker與 Wurgler（2006）[1]采用換手率、IPO數(shù)量、新股發(fā)行占比、IPO收益率、封閉式基金折價率和分紅六個要素，通過降維來構(gòu)建投資者情緒指數(shù)，探討了投資者情緒對股票收益率的橫截面影響。張宗新和王海亮（2013）[2]利用主成分分析方法來研究投資者情緒對大盤走勢是否有顯著影響。賀剛、朱淑珍、顧海峰（2018）[3]提出通過六個步驟來篩選優(yōu)化指標(biāo)使得最終構(gòu)建的指標(biāo)能有效地適應(yīng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)背景，投資情緒指標(biāo)的構(gòu)建也有了全新的發(fā)展。通過網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù)從網(wǎng)絡(luò)用戶的搜索記錄中生成數(shù)據(jù)與文本，轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)確且有效的情緒度量指標(biāo)，這方面的研究也推動現(xiàn)代金融學(xué)實證研究進(jìn)入大樣本甚至全樣本時代。

林炳燦（2013）[4]通過文本挖掘來提取網(wǎng)絡(luò)用戶行為中的相關(guān)看漲看跌傾向等情緒信息，來分析網(wǎng)絡(luò)行為中的情緒表現(xiàn)對大盤走勢的影響。郭小文（2015）[5]以博客的內(nèi)容為數(shù)據(jù)分析對象，將文本賦值度量投資者情緒，深入研究了投資者情緒與股市的相互作用關(guān)系。許啟發(fā)、伯仲璞、蔣翠俠（2017）[6]以微博為切入點(diǎn)，分析網(wǎng)絡(luò)輿論中的情感因素并從中提取時間序列，運(yùn)用Granger causality test來驗證網(wǎng)絡(luò)中的情緒信息與大盤走勢之間是否存在聯(lián)動關(guān)系。

三、投資者情緒綜合指數(shù)的構(gòu)建

（一）投資者情緒指標(biāo)的選取

本文采用以下四個指標(biāo)來構(gòu)建投資者情緒綜合指數(shù)：上證A股月均換手率、上證新增A股開戶數(shù)、封閉式基金折價率、消費(fèi)者信心指數(shù)。受全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，為了避免2007年股市大跌的極端數(shù)據(jù)影響，本文數(shù)據(jù)跨度從2008年1月至2019年8月，均為月度數(shù)據(jù)。

（1）封閉式基金溢價率（CEFD）

封閉式基金折價率能夠準(zhǔn)確地反應(yīng)投資者在牛市和熊市時截然不同的情緒。當(dāng)CEFD高于0時，封閉式基金溢價；當(dāng)CEFD低于0，封閉式基金折價。如果折價率下降，則意味著投資者看好上市公司盈利前景進(jìn)而積極評估資產(chǎn)價格，投資者情緒趨于樂觀。

（2）新增A股開戶數(shù) OPEN

每月新增的開戶數(shù)在一定程度上反映了投資者參與交易的意愿與傾向，投資者情緒對月均開戶數(shù)有正向的影響。當(dāng)情緒低迷時，新增開戶數(shù)減少，投資者不愿意參與股票市場交易；當(dāng)投資者者情緒高昂時，投資者有較強(qiáng)的意愿買賣股票參與二級市場投資交易，表現(xiàn)為新增開戶數(shù)增加。

（3）上證月均換手率（TURN）

換手率和開戶數(shù)這兩個代理變量說明投資者參與市場交易的意向，反映了其對股票市場的投資信心。換手率越大說明投資者的交易行為越為頻繁，增加了二級市場資金的流轉(zhuǎn)速度，表現(xiàn)出了投資者參與市場交易的熱情。當(dāng)股市低迷時，投資者會選擇持倉觀望，避免倉位頻繁變更，換手率也相對較低。

（4）消費(fèi)者信心指數(shù)（CCI）

我國目前是不成熟金融市場，散戶交易者相對于機(jī)構(gòu)投資者占絕對的份額。消費(fèi)者信心指數(shù)直接測度了投資者情緒，它是消費(fèi)者對未來預(yù)期收入的預(yù)估以及消費(fèi)意愿的主觀意向，因此CCI作為情緒衡量指標(biāo)具有一定的代表性。

（5）百度指數(shù)（BAIDU）

本文首先進(jìn)行了預(yù)調(diào)研通過設(shè)計調(diào)查問卷的形式來判斷投資者對股市的收益與波動常選取的指標(biāo)，通過回收與分析問卷結(jié)果最后選出了6個占比最高的關(guān)鍵詞：“股票”“大盤”“行情”“投資”“牛市”“熊市”。首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。關(guān)鍵詞的搜索頻率可以在百度指數(shù)官網(wǎng)上查詢，但由于其未提供數(shù)據(jù)下載功能，基于文本挖掘的初衷，本文將利用爬蟲軟件獲得搜索頻率數(shù)據(jù)。鑒于百度官網(wǎng)提供的指數(shù)搜索記錄的局限性，本文選取的關(guān)鍵詞的指數(shù)搜索頻率的時間跨度為從2011年1月至2019年8月。

表1 初始特征值矩陣和初始因子載荷矩陣

表2 行業(yè)指數(shù)收益率描述統(tǒng)計

（二）主成分分析法

主成分分析法結(jié)果如初始特征值矩陣表所示，前兩個變量特征值均大于1，累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到83.028%，滿足不低于80%的統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)，將前2個的主成分按權(quán)重加權(quán)平均來形成投資情緒綜合指數(shù)（見表1）。

根據(jù)初始因子載荷矩陣結(jié)果提取前2個主成分：

四、投資者情緒對我國行業(yè)收益率的實證分析

眾多的學(xué)者深入研究了投資者情緒對大盤走勢的總體效應(yīng)，得出了情緒會顯著影響股票市場的收益率的結(jié)論，也有較多學(xué)者從市盈率、市值和規(guī)模等差異來探討影響的效果，但較少有人涉及情緒指數(shù)對行業(yè)收益率的作用機(jī)制。本文基于行業(yè)差異的分析，通過采用申萬一級26個行業(yè)指數(shù)來進(jìn)行其截面效應(yīng)的分析。首先根據(jù)其指數(shù)計算其月度收益率，結(jié)果如表2所示：

從表2中可以看出采掘、電氣設(shè)備、食品飲料、醫(yī)藥生物的平均值均在2以上，月均收益率也非常高。其中收益率最高的是食品飲料；而傳媒、國防軍工和機(jī)器設(shè)備的收益相對較低，最低的是傳媒，僅有0.37的回報率。投資者情緒積極時會推動股票價格的上漲，投資者情緒消極時促使股票價格的下跌，基于投資者的情緒會對股票報酬率產(chǎn)生影響的理論依據(jù)，本文采用雙因素模型來進(jìn)行研究。

其中Ri表示不同行業(yè)指數(shù)的收益率，Rsh表示上證綜合指數(shù)每月收益率。將26個行業(yè)指數(shù)依次做回歸分析得到以下行業(yè)在5%的顯著性水平下，其收益率受投資者情緒影響，研究結(jié)果如表3所示：

表3 行業(yè)指數(shù)回歸分析結(jié)果

從模型結(jié)果來看，以上12個行業(yè)的回歸方程系數(shù)均通過了檢驗，且投資者情緒指數(shù)前的系數(shù)均為正，說明了情緒對行業(yè)指數(shù)回報率具有正向的推動作用，即投資者情緒低迷時，投資于行業(yè)指數(shù)獲得的報酬會較??；投資者的情緒高昂時，投資于行業(yè)指數(shù)獲得的報酬會較大。從投資者情緒指標(biāo)的系數(shù)來看，情緒對不同行業(yè)的影響程度有顯著的差異。回歸系數(shù)較大的有電氣設(shè)備、鋼鐵、家用電器、非銀金融、銀行等行業(yè)，均達(dá)到了0.050以上，說明對投資者情緒的變化較為敏感，非理性的投資行為對其有較大的影響；而輕工制造、醫(yī)藥生物、國防軍工、通信等行業(yè)的回歸方程的系數(shù)較小，說明對投資者情緒的變化反映較為遲緩，非理性的投資行為只對其有較小的影響；鋼鐵、電氣設(shè)備、非銀金融等行業(yè)股票價格波動較大，與金融市場的大起大落密切相關(guān)；制造和通信行業(yè)等作為傳統(tǒng)行業(yè)，行業(yè)變革較小，缺乏創(chuàng)新的動力，受投資者的關(guān)注度比較小，受投資者情緒指數(shù)影響較小也是情有可原。

五、研究結(jié)論與政策建議

基于上述研究，本文得出如下的結(jié)論與建議：

（1）投資者情緒對我國股票市場收益率有顯著的正向影響。

（2）行業(yè)指數(shù)收益率受情緒指數(shù)的影響程度不同。非銀金融、鋼鐵等行業(yè)對投資者情緒變化較為敏感，這是因為這些等創(chuàng)新行業(yè)容易受到國家宏觀調(diào)控政策的影響，而制造、通信等傳統(tǒng)行業(yè)由于行業(yè)變革較小，受行業(yè)政策影響較小。其關(guān)注度遠(yuǎn)不如上述新興行業(yè)，因此受投資者情緒的影響也較小。

我國個人投資者居多，投資者情緒變動較為敏感，投資者可以利用行業(yè)間的反應(yīng)差異來合理改變資產(chǎn)的配置，在市場低迷或積極時分散投資不同行業(yè)已獲得超額收益。同時，除了個人資產(chǎn)的合理配置上，豐富市場參與者的專業(yè)知識，提高投資的技術(shù)水平，完善交易理念也尤為重要，市場參與者的綜合素質(zhì)的提升能推動股市健康有序的發(fā)展。由于金融市場的連鎖性反應(yīng)，會加大投資者情緒的影響結(jié)果。因此，我國政府有義務(wù)出臺穩(wěn)健的貨幣和財政政策來平滑投資者情緒的波動，確保金融市場與實體經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行，尤其是在扶持某個特定行業(yè)時要著重考慮投資者的情緒波動與后續(xù)連鎖反應(yīng)。