□沈?qū)毉t
(中國海洋大學經(jīng)濟學院 山東 青島 266100)
經(jīng)典的金融理論假定投資者是理性人,能夠使用各類手段獲取所有市場信息,并根據(jù)自身經(jīng)驗作出合理判斷。區(qū)別于傳統(tǒng)的經(jīng)濟金融理論,行為金融學派的Baker 和Wurgler(2006)不再遵循“理性人”的假設,他們立足于投資者非理性角度,指出考慮到套利約束和非理性投資需求的不可預期,股票價格不能及時恢復到其基礎價值。
行為金融學派將心理學的觀點和研究方法引入到經(jīng)濟學中,由此推動了行為金融理論的發(fā)展。投資者情緒反映了投資者的心理預期,導致金融資產(chǎn)價格波動,因此如果從理論分析出發(fā),投資者情緒應是金融資產(chǎn)一個不可忽略的定價因子。此次研究的目的是探究投資者情緒是否影響股市收益率。
隨著我國證券投資市場迅猛發(fā)展,投資者結(jié)構(gòu)、交易方式、交易頻率都發(fā)生了很大的變化,這就需要以最新的證券投資理論和方式為指導。希望此次研究的結(jié)論能對證券投資實踐提供參考,為投資者提供有效的投資建議,健全我國金融市場,提高市場效率。
作為行為金融學的一個重要指標,投資者情緒如何作用于金融資產(chǎn)價格,吸引了大量學者的關注,國內(nèi)外許多學者都對其進行了探究。姚遠等(2019)將情緒分為樂觀、悲觀和溫和3 種,使用單因素方差分析方法檢驗了投資者情緒對股市收益的影響,實證結(jié)果顯示,高漲的投資者情緒會帶來更高的股市收益率。李長治和方芳(2020)[1]構(gòu)造了美國的投資者情緒指標,實證結(jié)果表明,在較短時期內(nèi),美國投資者的情緒會對中國股市收益率產(chǎn)生負面影響,但是從長期視角來看卻是積極的。Yao(2020)首先使用主成分分析構(gòu)建了A 股的投資者情緒,然后采用熱路徑方法研究了情緒與股票市場的領先滯后結(jié)構(gòu)。其實證結(jié)果表明,在短期內(nèi),由于羊群效應等原因,投資者情緒引導著股市收益;但是從長期來看,主要是股市波動影響投資者情緒。主要原因可能是市場存在周期性波動和期貨套利現(xiàn)象。Mihai Nitoi(2020)發(fā)現(xiàn),在社會動蕩時期,投資者情緒更易趨向非理性。研究金融危機時期投資者情緒和股票市場的相關性后發(fā)現(xiàn),恐懼、悲觀、消極等負面情緒加強了歐洲24 個股票市場的聯(lián)系,投資者情緒會促使金融市場朝同一個方向發(fā)展。Cheema(2020)將投資者情緒劃分為高漲時期和其他時期,研究結(jié)果表明,唯一會對證券回報產(chǎn)生正向影響的時期只存在于投資者情緒高漲期。在其他時期,投資者情緒很少影響證券市場回報,可以忽略不計。
綜合以往學者的論述可知,投資者情緒具有復雜性和多元性,學界尚未有統(tǒng)一定論。因此為了較為全面地分析其基本內(nèi)涵,使用主成分分析法將多個指標降維后再復合為一個情緒指數(shù)作為投資者情緒的代表指標。
基于我國股票市場的基本情形和研究數(shù)據(jù)的可得性,選取6 個指標作為構(gòu)建投資者情緒指數(shù)的基礎,使用主成分分析法對這些指標進行降維處理,從中提取出能夠代表中國A 股市場的投資者情緒指標;使用上證綜指對數(shù)收益率表示A 股市場的回報率。其中,數(shù)據(jù)頻率均為月度,時間跨度為2011 年1 月至2020 年8 月,數(shù)據(jù)來源為Wind 和國泰安CSMAR 數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)處理軟件為Spss 和Eviews。
6 個投資者情緒的基礎指標如下。
市場換手率(TURN),指投資者在當月轉(zhuǎn)手買賣股票的頻率,是代表投資市場活躍程度最重要的指標之一。新增開戶數(shù)(NA),指當月新開立的股票賬戶數(shù),可以直接反映股票市場的火爆程度。消費者信心指數(shù)(CCI),該指標由國家統(tǒng)計局發(fā)布,可以綜合反映消費者對當前經(jīng)濟形勢、收入狀況的自身感受,數(shù)值越大,表示消費者對經(jīng)濟增長更有信心。封閉基金折價率(DCEF),基金折價意味著基金份額凈值大于市場價值,市場火爆,人們對證券市場很有信心。新股發(fā)行數(shù)量(NIPO),表示當月上市的公司發(fā)行的新股總數(shù)。IPO 首日收益率均值(RIPO),新股上市首日收益率越高,代表投資市場活躍度越高[2-3]。
為有效進行主成分分析,首先對以上6 個變量進行相關性檢驗和KMO 統(tǒng)計值檢驗。結(jié)果顯示,6 個變量均存在良好的相關性且KMO 統(tǒng)計值為0.710,適合進行主成分分析。其次根據(jù)Spss 的輸出結(jié)果,從6 個變量中提取出兩個主成分,且二者的累計貢獻值已經(jīng)達到82.12%,因此兩個主成分足以包含主要的信息,是一個良好的替代指標。最后根據(jù)主成分分析,得到最終的投資者情緒指標ISI 如下。
向量自回歸(VAR)模型是常用的時間序列模型之一,模型中所有的當期變量都作為因變量,所有當期變量的滯后項作為自變量,對每個方程進行線性估計,得到最終模型。
VAR 模型的優(yōu)點之一是建模之前不必考慮各個變量可能存在的約束關系,可以直接估計各個變量之間的線性關系[4-5]。
時間序列數(shù)據(jù)建模的第一步就是判斷變量是否平穩(wěn),否則會產(chǎn)生“偽回歸”現(xiàn)象,因此首先要對構(gòu)建的投資者情緒指標和上證綜指對數(shù)收益率進行平穩(wěn)性檢驗。
進行ADF 單位根檢驗后發(fā)現(xiàn),投資者情緒序列和股市對數(shù)收益率序列的ADF 統(tǒng)計值均小于5%顯著性水平對應的臨界值,且P值小于0.05,即兩個變量均是平穩(wěn)的,可以建立時間序列模型。
為了得到最優(yōu)的滯后階數(shù),使用施瓦茨信息準則、赤池信息準則等方法進行判斷,結(jié)果如表1 所示。依據(jù)“多數(shù)原則”,模型應選取5 階作為最優(yōu)滯后階數(shù)。
為了使VAR 模型的建立具有意義,需要對兩變量進行內(nèi)生性檢驗,只有在兩變量均為內(nèi)生變量時,模型才有意義。如表2 和表3 所示,P值均小于0,因此兩變量均為內(nèi)生變量,可以建立VAR 模型。
依據(jù)上文的結(jié)論,選擇滯后期1~5 期的變量作為模型自變量,建立投資者情緒ISI 與股市收益率RETURN 之間的雙變量向量自回歸模型,結(jié)果如下。
根據(jù)以上回歸結(jié)果可以看出,股市收益的滯后項對投資者情緒有很大的正向影響,這表示股市收益率提高會導致出現(xiàn)更多的投資者,使投資市場趨于非理性,而投資者情緒對股市收益率的影響系數(shù)小于0.01,幾乎可以忽略不計。
為了說明兩個變量之間的相互影響,可以使用脈沖響應圖進行分析,而使用脈沖響應圖的前提是建立的VAR 模型具有穩(wěn)定性,因此需要進行模型穩(wěn)定性檢驗。
如圖1 所示,VAR 模型的特征根都在單位圓之內(nèi),即特征根對應的模都小于1,因此建立的向量自回歸模型是穩(wěn)定的,接下來就可以對兩個變量進行脈沖響應分析。
脈沖響應分析是指對VAR 模型中的單個變量施加一個標準差的沖擊之后,觀察其在此刻和未來時刻對其他變量產(chǎn)生的影響,脈沖響應圖可以形象地描繪出這種影響的動態(tài)變化。
脈沖響應分析結(jié)果如圖2 所示。從圖中可以看出,當給RETURN 一個單位的標準差沖擊后,ISI 會在半年內(nèi)顯著升高,之后迅速回落,但是整個影響期為15 個月,也就是說,股市收益率的改變對投資者的情緒有持續(xù)性影響;當給ISI 一個單位的標準差沖擊后,RETURN 變化幅度很小,甚至在3 個月之內(nèi)的影響是負面的,而后迅速調(diào)整回原位,即投資者本身的情緒高漲與否對股市收益沒有顯著影響,甚至在投資者情緒過于高漲時進入股市,更加難以獲得較高的收益。
表1 VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)判斷結(jié)果
表2 投資者情緒內(nèi)生性檢驗
表3 投資回報率內(nèi)生性檢驗
借鑒以往學者的研究方法和結(jié)合自己的判斷,從中國股票市場中提取6 個技術(shù)指標作為投資者情緒的基礎指標,數(shù)據(jù)的頻率均為月度,進一步使用主成分分析方法對它們進行降維處理,得到能較好代表市場投資情緒的復合指標ISI。使用上證綜指對數(shù)收益率表示A 股市場回報率。使用這兩個序列的數(shù)據(jù)建立雙變量向量自回歸模型,最終得到結(jié)論。
與以往大多數(shù)學者的結(jié)論不同,實證結(jié)果表明,投資市場情緒高漲并不能在短時間內(nèi)帶來較高的收益。這可能與我國的投資者結(jié)構(gòu)有關,高漲的投資者情緒意味著大量個人投資者入市和頻繁的換手操作,而實際上這并不能推動股價持續(xù)上漲,甚至當個人投資者在市場情緒高漲時入市有可能在短期內(nèi)虧損。相對的,股市收益率上漲將會顯著吸引更多投資者,為股票市場帶來更多的增量資金。