辛宗普，郭萬山

(1.遼寧大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，遼寧 沈陽 110036；2.遼寧大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，遼寧 沈陽110036)

0 引言

有效市場理論假設(shè)市場的參與者是理性的，資產(chǎn)價(jià)格完全反映了市場所有可利用信息，這意味著任何投資者都不可能通過技術(shù)分析或基本面分析擊敗市場而獲得超額收益.然而，大量的文獻(xiàn)通過對“87股災(zāi)”、“99互聯(lián)網(wǎng)泡沫”等“金融異象”的研究發(fā)現(xiàn)，投資者并非完全理性的，而是有限理性，甚至是非理性的.20世紀(jì)80年代，行為金融學(xué)從心理學(xué)、行為學(xué)和社會(huì)學(xué)角度，對金融市場中的非理性行為進(jìn)行了深入探討，并提出證券價(jià)格并不完全由資產(chǎn)的內(nèi)在價(jià)值決定，在很大程度上受到投資者行為的影響.

國外學(xué)者關(guān)于投資者情緒的研究起步相對較早，de Long[1]提出的噪音交易模型(DSSW)被認(rèn)為是后來關(guān)于投資者情緒研究的開端.de Long認(rèn)為，噪聲交易者對資產(chǎn)價(jià)格預(yù)期偏差的形成，很大程度上緣于投資者情緒的存在.隨后，有大量文獻(xiàn)對投資者情緒與證券市場之間的關(guān)系展開研究.主要圍繞在：投資者情緒是否具備預(yù)測市場的能力，將其作為監(jiān)管市場的一個(gè)指標(biāo)[2]；投資者情緒是否對市場收益及波動(dòng)率產(chǎn)生影響，以及這種影響是否表現(xiàn)出非對稱性[3]；投資者情緒是否構(gòu)成資產(chǎn)定價(jià)的影響因子，在資產(chǎn)定價(jià)和證券市場研究過程中是否應(yīng)該對投資者情緒予以考慮[4].

受到多方面綜合因素影響，中國股市投資者非理性程度嚴(yán)重[5]，股市長期表現(xiàn)出劇烈波動(dòng)的特征，而現(xiàn)代金融理論對股市的長期劇烈波動(dòng)的解釋力有限，從投資者情緒層面研究中國股市是必要的[6].本文對投資者情緒與股票收益率之間互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行研究，試圖為處在轉(zhuǎn)型期的中國股票市場如何通過控制投資者情緒穩(wěn)定股市、防范和控制金融風(fēng)險(xiǎn)提供理論支撐和證據(jù).

1 投資者情緒指標(biāo)構(gòu)建

國內(nèi)外學(xué)者基于不同視角對投資者情緒進(jìn)行測度，但尚未形成一致性認(rèn)同，其測度方法優(yōu)劣評判不一[7-8].本文選取新增機(jī)構(gòu)投資者開戶數(shù)和封閉基金折價(jià)率作為投資者情緒的原始指標(biāo)，原因有二：其一，新增機(jī)構(gòu)投資者開戶數(shù)和封閉基金折價(jià)率在一定程度上反映出機(jī)構(gòu)投資者對未來市場的預(yù)期[9]，將其作為投資者情緒的指標(biāo)是合理的.其二，利用新增機(jī)構(gòu)投資者開戶數(shù)和封閉基金折價(jià)率構(gòu)建綜合情緒指標(biāo)，過濾掉了單一指標(biāo)存在的噪音，減少單一指標(biāo)對情緒測度的偏差，克服了單一情緒指標(biāo)的片面性，理論上更具科學(xué)性

市場上封閉基金有很多只，如何構(gòu)建市場封閉基金折價(jià)率是解決問題的關(guān)鍵.市場上封閉基金的上市時(shí)間及到期時(shí)間是存在差異的，很難將所有的基金統(tǒng)一在一個(gè)樣本期內(nèi).為了保證基金時(shí)間上的一致性，本文選取在封閉基金中占有較大比例的6只基金.分別是：基金豐和(184721)、基金久嘉(184722)、基金鴻陽(184728)、基金通乾(500038)、基金科瑞(500056)、基金銀豐(500058).首先上述的6只基金的上市時(shí)間和到期時(shí)間都在我們選擇的樣本內(nèi)，同時(shí)6只基金在市場所有封閉基金發(fā)行總額中的占比達(dá)到75%，用上述6只封閉基金折價(jià)率的線性組合表征市場封閉基金折價(jià)率是全面的、科學(xué)的.

本文將研究的樣本區(qū)間選定為2013年1月4日至2014年12月31日，共計(jì)519個(gè)交易日的市場封閉式基金的交易價(jià)格及單位凈值數(shù)據(jù).對于新增機(jī)構(gòu)投資者開戶數(shù)樣本區(qū)間同樣選定為2013年1月4日至2014年12月31日，共計(jì)519個(gè)數(shù)據(jù)，針對期間的數(shù)據(jù)丟失采用簡單的線性插值方法進(jìn)行補(bǔ)全.數(shù)據(jù)來自中國證券登記公司咨詢中心和中國財(cái)富網(wǎng).

(1)

其中，NAVit是第i只基金t時(shí)刻的資產(chǎn)凈值，Wit值越大，說明Wit表示第i只基金的折價(jià)率對市場封閉基金折價(jià)率的貢獻(xiàn)度越大，Wit值越小，說明Wit表示第i只基金的折價(jià)率對市場封閉基金折價(jià)率的貢獻(xiàn)度越小.且Wit滿足如下條件：

(2)

通過公式(1)計(jì)算第i只基金的折價(jià)率在市場封閉基金折價(jià)率所占的比重，結(jié)果如表1所示.

表1 基金資產(chǎn)凈值權(quán)重比例表

根據(jù)基金權(quán)重比例表(見表1)得到相應(yīng)權(quán)重Wit，構(gòu)建封閉基金折價(jià)率具體如下：

(3)

(4)

其中，CEFRt為t時(shí)刻封閉基金折價(jià)率，DISCit為第i只基金t時(shí)刻折價(jià)率，λ為新增機(jī)構(gòu)投資者開戶數(shù)與上證指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)，μ為封閉基金折價(jià)率與上證指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù).

由公式(3)和(4)計(jì)算封閉基金折價(jià)率的倒數(shù)和新增機(jī)構(gòu)投資者開戶數(shù)在投資者情緒中的權(quán)重α和β，且其值分別為0.62和0.38.

(5)

其中，QXZSt為t時(shí)刻投資者情緒指數(shù)，LKHSt為t時(shí)刻新增機(jī)構(gòu)投資者開戶數(shù)，將α和β代入到公式(5)中，這樣投資者情緒就通過封閉基金折價(jià)率的倒數(shù)和新增機(jī)構(gòu)投資者開戶數(shù)線性表示為

(6)

2 實(shí)證分析

本文在收益率指標(biāo)的構(gòu)建中，采用2012年12月31日至2014年12月31日的上海證券交易所的日開盤指數(shù)和收盤指數(shù)，共計(jì)520對數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自銳思數(shù)據(jù)庫.在股票市場收益率指標(biāo)的構(gòu)建中，首先對上證指數(shù)的日數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理.

SYLt=lnpt-lnpt-1

(7)

其中，SYLt表示t時(shí)刻收益率，pt表示t時(shí)刻的收盤價(jià)，pt-1表示t-1時(shí)刻收盤價(jià).通過公式(7)得到收益率時(shí)間序列{SYLt}，時(shí)間序列{SYLt}包含519個(gè)數(shù)據(jù).

表2 變量描述統(tǒng)計(jì)

表2為股價(jià)(SZZS)、收益率(SYL)、投資者情緒時(shí)間序列(QXZS)等變量描述統(tǒng)計(jì)

2.1 Granger因果檢驗(yàn)

為了準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)投資者情緒與股市收益率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，本文借助向量自回歸(VAR)模型來研究.建立VAR模型之前必須保證變量的時(shí)間序列是平穩(wěn)性的，因此我們首先對投資者情緒與股市收益率的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，本文采用單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示.

表3 投資者情緒與股市收益率時(shí)間序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

下面檢驗(yàn)投資者情緒與股票收益率是否存在因果關(guān)系，如果存在因果關(guān)系，是存在單向的因果關(guān)系，還是雙向的因果關(guān)系.接下來進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示.

表4 投資者情緒與股票收益率進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)的結(jié)果

檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，滯后期的選擇不會(huì)造成結(jié)論的差異.

其中，ΔQXZS為投資者情緒一階差分，SYL為收益率.表4的檢驗(yàn)結(jié)果證實(shí)，ΔQXZS與SYL之間存在著雙向Granger因果關(guān)系.即投資者情緒的變動(dòng)是引起SYL的Granger原因，同時(shí)SYL是引起投資者情緒變動(dòng)的Granger原因.這與中國股市現(xiàn)實(shí)情況相符，中國股市投資者結(jié)構(gòu)不合理，投資者非理性程度嚴(yán)重，中國股市容易受到投資者情緒的影響.

2.2 脈沖響應(yīng)分析

建立投資者情緒與收益率VAR模型，投資者情緒的波動(dòng)或沖擊在對本身產(chǎn)生影響的同時(shí)，還會(huì)對收益率產(chǎn)生沖擊或變動(dòng)，而這種沖擊或變動(dòng)通過VAR模型動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)反映出來.我們通過脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫這些影響的軌跡，揭示投資者情緒或是收益率的擾動(dòng)如何通過模型影響其他變量，最終反饋到本身的過程.建立VAR(6)脈沖響應(yīng)函數(shù)，沖擊效應(yīng)作用原理如下：

A0Mt=A1Mt-1+A2Mt-2+A3Mt-3+A4Mt-4+A5Mt-5+A6Mt-6+Et

(8)

其中

Mt=[ΔQXZStSYLt]′

(9)

Et=[u1tu2t]′

(10)

當(dāng)非結(jié)構(gòu)擾動(dòng)項(xiàng)u1t受到?jīng)_擊會(huì)造成ΔQXZS發(fā)生變化，而且還通過當(dāng)前的ΔQXZS值影響變量ΔQXZS今后的值.由于新息uit彼此相互聯(lián)系，u1t會(huì)導(dǎo)致u2t發(fā)生連續(xù)改變，進(jìn)而投資者情緒ΔQXZS和收益率SYL都會(huì)受到動(dòng)態(tài)的沖擊而發(fā)生程度不同的相應(yīng)變化.

投資者情緒與收益率的沖擊效應(yīng)分析的具體結(jié)果如圖1、圖2和表5所示.圖中的實(shí)線表示受到?jīng)_擊后變量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的脈沖響應(yīng)，即變量受到?jīng)_擊后的未來走勢，虛線則表示在相應(yīng)脈沖響應(yīng)圖像兩側(cè)兩倍多的標(biāo)準(zhǔn)誤差.圖的橫軸代表了沖擊持續(xù)的時(shí)間周期，縱軸反映了各變量受到本身或其他變量沖擊對自身造成的沖擊的程度

圖1 投資者情緒沖擊引起(a)投資者情緒與(b)收益率的響應(yīng)函數(shù)圖

從圖1中我們可以看出，投資者情緒受自身正向沖擊后就會(huì)迅速出現(xiàn)較強(qiáng)的反應(yīng).第1期受到的影響最大，隨后第2期之后逐步衰減，在第8期影響幾乎消失.這一過程可理解為，當(dāng)投資者情緒受到正向沖擊時(shí)，投資者情緒開始變得悲觀，但是這種悲觀的情緒沖擊影響不會(huì)持續(xù)太長時(shí)間，消失相對較快.收益率在受到投資者情緒的正向沖擊影響后，收益率迅速產(chǎn)生反應(yīng)，收益率起初在前兩期呈現(xiàn)遞減，最小值出現(xiàn)在第2期，隨后這種影響慢慢消失.這一變化可以理解為投資者情緒表現(xiàn)悲觀，減少了股票資產(chǎn)的交易行為，股票價(jià)格迅速降低，同時(shí)收益率為負(fù)值，在第2期達(dá)到最小，在第4期之后隨著沖擊影響的逐步減弱，對收益率沖擊影響效果逐步穩(wěn)定.

表5 投資者情緒與收益率之間的響應(yīng)函數(shù)結(jié)果

圖2 收益率沖擊引起(a)投資者情緒與(b)收益率的響應(yīng)函數(shù)圖

從圖2中可以看出，收益率受到自身沖擊后迅速產(chǎn)生反應(yīng)，在第4期達(dá)到了最小值，從第6期開始沖擊的作用逐漸減弱，變量的波動(dòng)幅度逐步減小，在第9期將為0.投資者情緒受到收益率的一個(gè)沖擊后，投資者情緒從第1期開始上升并且在第2期達(dá)到最高值，在第2期之后開始下降并在第3期達(dá)到最低值，然后第3期開始上升并在第4期達(dá)到最高值，表現(xiàn)出短期內(nèi)的周期性變化，并且波動(dòng)的幅度一直減小，在第9期影響幾乎為0.這一過程可以理解為，隨著收益率的提高，投資者情緒迅速表現(xiàn)為高漲，隨著投資者交易行為的加大，收益率會(huì)降低，投資者情緒表現(xiàn)出悲觀，隨后收益率加大，投資者情緒又表現(xiàn)出高漲的周期性變化，最終沖擊的影響基本趨于穩(wěn)定.綜合來看，投資者情緒和收益率存在反向的互動(dòng)影響關(guān)系，給其中一個(gè)變量反向變化的作用之后，另一個(gè)變量正向的影響便開始凸現(xiàn)，隨著沖擊的減弱最終漸漸趨于穩(wěn)定.

2.3 沖擊效應(yīng)的方差分解分析

為了定量刻畫投資者情緒沖擊及收益率自身沖擊對收益率波動(dòng)的貢獻(xiàn)程度，本文對收益率和投資者情緒沖擊效應(yīng)進(jìn)行方差分解.

表6 收益率方差分解的結(jié)果

圖3 投資者情緒方差分解的結(jié)果

表6為收益率方案分析結(jié)果.其中，S.E.表示回歸標(biāo)準(zhǔn)差，QXZS表示投資者情緒，SYL表示收益率.從表6可以看出收益率自身對其波動(dòng)的貢獻(xiàn)度最大，達(dá)到了94.4%，而投資者情緒對收益率波動(dòng)貢獻(xiàn)度為5.6%，所占比例較小.但從各期方差貢獻(xiàn)率的變化趨勢來看，投資者情緒的變動(dòng)對收益率的影響相對穩(wěn)定，其影響不應(yīng)忽視，在對收益率進(jìn)行研究時(shí)投資者情緒應(yīng)該加以考慮.

圖3所示是投資者情緒和收益率沖擊對投資者情緒波動(dòng)的貢獻(xiàn)程度，其中實(shí)線表示投資者情緒變動(dòng)由自身變動(dòng)導(dǎo)致的部分，虛線代表收益率沖擊對投資者情緒變動(dòng)波動(dòng)影響的方差貢獻(xiàn)率.由圖3可知，投資者情緒變動(dòng)方差由自身變動(dòng)解釋的部分呈現(xiàn)下降趨勢，由收益率變動(dòng)解釋的部分逐漸增加，在第10期達(dá)到峰值，大約6%的投資者情緒變動(dòng)方差由收益率變動(dòng)可以解釋.

3 結(jié)論

中國股市中的投資者情緒和收益率之間的互動(dòng)關(guān)系研究結(jié)果表明，投資者情緒是影響收益率的原因之一，但這種影響具有滯后性；脈沖分析表明投資者情緒變動(dòng)不僅對收益率造成瞬時(shí)或短期影響，還會(huì)在較長時(shí)期中形成累積效應(yīng)；方差分解證實(shí)投資者情緒是影響收益率變化的一股力量.中國股票市場相對不夠成熟，投資者的非理性程度高，投資者情緒對股市的影響不容忽視，管理者在資產(chǎn)定價(jià)和證券市場研究過程中應(yīng)該對投資者情緒予以考慮.