文/張樂超 朱文宇 葛志鵬（安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院）

一、引言

金融的一大核心功能是其可以吸收社會上的閑余資金，并將其提供給需要資金的優(yōu)質(zhì)客戶，實現(xiàn)資源的合理配置。在發(fā)揮這項功能的同時，金融為這些資產(chǎn)提供了一定的流動性。2008年的信貸危機更是強調(diào)了流動性在金融系統(tǒng)正常運轉(zhuǎn)中的重要作用。在金融市場的正常交易中，參與者的大量減少會影響原先的商業(yè)模式和風(fēng)險收益，擾亂金融市場秩序，在情緒機制的傳導(dǎo)下，迅速波及至全球金融市場。

近些年來，多起金融危機的發(fā)生正是由于流動性突然枯竭，并在金融系統(tǒng)內(nèi)部不斷傳遞，最終放大成為系統(tǒng)性金融危機。隨著我國經(jīng)濟發(fā)展邁入新階段，全球金融聯(lián)系日益緊密，金融系統(tǒng)內(nèi)部表現(xiàn)出更為復(fù)雜的特征，對流動性風(fēng)險的產(chǎn)生與傳遞機制研究有著重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻(xiàn)綜述

完全的理性和非理性都不存在,投資者做出投資決策時通常是理性和非理性同時存在。投資者情緒就是一個度量投資者“非理性”的一個變量,可以定義為投資者主觀認(rèn)為股價會偏離其基本價值,存在投機可能。在投資者情緒的實證研究中，主要對投資者情緒與資產(chǎn)價格、收益及風(fēng)險的關(guān)系進(jìn)行了研究。如朱莉（2021）研究了投資者情緒與股指期、現(xiàn)貨市場價格和交易風(fēng)險的動態(tài)關(guān)系[1]。鄧學(xué)斌（2021）研究了融資融券制度下，投資者情緒與股票市場系統(tǒng)性風(fēng)險的關(guān)系，從投資者情緒的視角得出融資與融券發(fā)展不對稱的結(jié)論[2]。樊鵬英（2021）研究了個股投資者情緒與股票收益率的關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)股票流動市場越小，作用關(guān)系越顯著[3]。與現(xiàn)有的研究相比，本文借鑒BW情緒指數(shù)的構(gòu)建方法，結(jié)合我國股市特點，使用更為高頻的日頻數(shù)據(jù)作為間接指標(biāo)，使用主成分分析法構(gòu)建出投資者情緒指數(shù)。本文不同于大多數(shù)文獻(xiàn)以較成熟的A股主板市場作為研究對象，選擇成立時間較晚的科創(chuàng)板為研究對象。一方面因為新興市場更容易受到情緒的影響，面臨的風(fēng)險較大，研究其系統(tǒng)性風(fēng)險的生成和傳導(dǎo)具有重要的現(xiàn)實意義；另一方面旨在豐富相關(guān)領(lǐng)域的研究。

三、研究設(shè)計

（一）投資者情緒指標(biāo)設(shè)計

本文參考BW情緒指數(shù)的構(gòu)建方法，使用主成分分析法將選取的數(shù)個代理指標(biāo)合成為一個指標(biāo)，將該指標(biāo)定義為投資者情緒指標(biāo)。相關(guān)文獻(xiàn)認(rèn)為：一個具有高換手率的市場會顯著提升投資者交易的意愿[4]。市場的換手率越高，交易越頻繁，投資者對交易的預(yù)期越積極；市場的成交量、成交金額與股票的漲跌數(shù)目也會影響投資者的交易行為，成交量越大、成交金額和上漲股票數(shù)量越多，投資者情緒越高昂；投資者在進(jìn)行投資決策時，對過去收益率高的股票意向更大。基于此，一個市場的動量效應(yīng)越大，投資者做出投資行為的意愿也越高。本文采用代理指標(biāo)見表1。

表1 代理指標(biāo)的具體表達(dá)式及含義

（二）流動性風(fēng)險指標(biāo)設(shè)計

現(xiàn)有的文獻(xiàn)認(rèn)為，金融市場的流動性風(fēng)險越大，體現(xiàn)在其變化的不確定性大，流動性提供者所承擔(dān)的風(fēng)險就越大。在風(fēng)險增加的情況下，其所要求的風(fēng)險補償就越大，表現(xiàn)為交易成本的增加；投資者傾向于在自己認(rèn)為最合理的價格下進(jìn)行交易，即股票的買入價和賣出價。通過競價價差（bid-ask）可以用來衡量交易成本，同時也是金融市場流動性的重要代表。價差越大，資產(chǎn)流動性越差，交易難度和成本越高[5]；相對價差是最為常用的流動性風(fēng)險測度指標(biāo)，可以很好地說明價差關(guān)系。基于此，本文使用相對價差（quoted spread）來反映市場的流動性風(fēng)險。其計算公式如下：

其中，QSi為第i天市場的相對價值，代表該天市場的流動性風(fēng)險(Liqi)；Hi為第i天的最高價；Li為第i天的最低價；Mi為第i天的最高價與最低價的平均值。

（三）數(shù)據(jù)來源與模型建立

本文使用的原始數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫與RESSET數(shù)據(jù)庫。本文采用科創(chuàng)板市場2020年6月30日至2021年6月30的相關(guān)日頻數(shù)據(jù)構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)和流動性風(fēng)險指標(biāo)。截至2021年6月30日，科創(chuàng)板已上市300家公司，在剔除了日期數(shù)據(jù)后，共收集了包括開盤價、收盤價、最高價、最低價、換手率、成交量、成交金額共1715個日頻數(shù)據(jù)。本文使用Stata軟件進(jìn)行模型的估計，以流動性風(fēng)險指標(biāo)為因變量，以投資者情緒指標(biāo)為自變量，建立回歸模型。

四、實證分析

（一）自相關(guān)檢驗

從表2的結(jié)果來看，在5%的置信水平下，選擇最大滯后階數(shù)為4，得出在4階時自相關(guān)依然是顯著的，只有1階時不顯著，說明序列是4階自相關(guān)的，存在三個滯后項，僅一階不存在，說明信息具有一定的時滯性。采用GLS法對模型進(jìn)行修正，修正后的模型如下：

表2 自相關(guān)檢驗

（二）格蘭杰因果檢驗

在進(jìn)行模型的估計前，進(jìn)行Granger因果檢驗，去判斷其中一個變量是否可以預(yù)測另一個變量。在進(jìn)行檢驗前，需要判斷最佳滯后階數(shù)，若選擇的滯后階數(shù)不合適，會使得模型的解釋力較弱。根據(jù)AIC信息準(zhǔn)則，判斷出最佳的滯后階數(shù)為3。進(jìn)行3階滯后檢驗，具體結(jié)果見表3。在5%的置信水平下，當(dāng)Liq作為解釋變量時，Sent具有預(yù)測能力；同樣，當(dāng)Sent作為解釋變量時，Liq也具有預(yù)測能力。說明兩變量在統(tǒng)計意義上具有相互預(yù)測的線性關(guān)系，這也符合現(xiàn)實的股票市場，當(dāng)投資者情緒高昂時，往往會加劇股票市場的流動性風(fēng)險，風(fēng)險增加的同時也會導(dǎo)致情緒進(jìn)一步激昂。

表3 格蘭杰檢驗

（三）回歸分析

經(jīng)過了上述檢驗，消除了模型中存在的時間序列不平穩(wěn)、自相關(guān)等問題，使模型滿足古典假定，使參數(shù)估計量為最佳線性無偏估計量?；貧w后的結(jié)果見表4。

表4 回歸分析結(jié)果

從回歸結(jié)果來看，回歸系數(shù)顯著為正，說明投資者情緒對流動性風(fēng)險有正向的顯著影響，意味著投資者情緒的增加，對市場流動性風(fēng)險的增加是顯著的、正向的?；貧w結(jié)果還揭示了投資者情緒對市場流動性風(fēng)險的影響程度，從修正R方和回歸系數(shù)來看（回歸系數(shù)為0.002，修正后的可決系數(shù)為0.5410），說明投資者情緒對流動性風(fēng)險雖然有顯著影響，但影響程度有限。

五、結(jié)論與建議

本文以我國科創(chuàng)板市場為研究對象，分析了投資者情緒指數(shù)對科創(chuàng)板市場流動性風(fēng)險的影響，以帶符號的換手率、成交量、成交金額、漲跌數(shù)目差、動量效應(yīng)指數(shù)作為投資者情緒的代理指標(biāo)，通過主成分分析法合成為投資者情緒指數(shù)，以相對價差作為衡量科創(chuàng)板市場流動性風(fēng)險的指標(biāo)，以這兩個指標(biāo)進(jìn)行投資者情緒指數(shù)對市場流動性風(fēng)險的實證研究。本文基于回歸模型中的變量顯著性的假設(shè)檢驗，得出結(jié)論：投資者情緒對我國科創(chuàng)板市場的流動性風(fēng)險具有顯著影響，但影響程度較小。

根據(jù)Granger因果檢驗的結(jié)果，投資者情緒指數(shù)和市場流動性風(fēng)險具有雙向預(yù)測的能力。根據(jù)上述研究，提出以下建議：

（1）關(guān)注投資者情緒。對于監(jiān)管者而言，關(guān)注市場的投資者情緒，甄別由不理性交易導(dǎo)致的價格異動，并積極引導(dǎo)投資者理性交易，提升股民整體素質(zhì)，促進(jìn)市場穩(wěn)定，防范金融危機。

（2）加強流動性認(rèn)識。流動性對于金融市場具有重要的意義，市場參與者應(yīng)加大對市場流動性風(fēng)險的關(guān)注，充分認(rèn)識到流動性風(fēng)險帶來的影響，重視可能會導(dǎo)致流動性風(fēng)險發(fā)生的信號。

（3）研究展望。本文實證研究中雖然證實了投資者情緒對流動性風(fēng)險具有顯著性影響，但擬合程度與回歸系數(shù)均較低，在今后的研究中，可以將市場交易指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)文本信息結(jié)合起來作為投資者情緒的代理指標(biāo)，更具現(xiàn)實意義。