□ 唐志軍 趙婕

一、引言

隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展完善及國(guó)民經(jīng)濟(jì)水平不斷提升，民眾參與證券市場(chǎng)投資的積極性持續(xù)增強(qiáng)。截至2021年9月，股票市場(chǎng)投資者數(shù)量已突破1.9億，且散戶(hù)投資者數(shù)量正不斷攀升。投資者情緒能夠反映投資者對(duì)股票市場(chǎng)預(yù)期表現(xiàn)的判斷并能夠指導(dǎo)其投資行為，然而普通投資者由于缺乏專(zhuān)業(yè)投資知識(shí)且處于信息劣勢(shì)，財(cái)經(jīng)報(bào)道、新聞資訊等已然成為了大多數(shù)投資者的信息來(lái)源和決策依據(jù)，因此投資者容易受到這些新聞情緒的影響做出非理性投資判斷和決策，引發(fā)股市異常波動(dòng)，從而不利于證券市場(chǎng)穩(wěn)定。并且上市證券公司作為我國(guó)資本市場(chǎng)的重要一環(huán)，一方面它是金融中介機(jī)構(gòu)，另一方面其本身也是最活躍的專(zhuān)業(yè)投資者。這種特殊地位和職能決定了其在股價(jià)波動(dòng)研究中的特殊性和重要性。為防范證券市場(chǎng)的股價(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，避免投資者非理性情緒引起股價(jià)劇烈波動(dòng)并造成嚴(yán)重的負(fù)面影響，眾多學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了探索研究。

關(guān)于投資者情緒，我國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家饒育蕾（2003）給出的定義指出，投資者情緒是投資者心理偏差的反映，是對(duì)未來(lái)資產(chǎn)價(jià)格預(yù)期的系統(tǒng)性偏差。在實(shí)證研究過(guò)程中，學(xué)者通常將其理解為投資者對(duì)特定金融資產(chǎn)或金融市場(chǎng)表現(xiàn)出的整體態(tài)度。投資者情緒的度量及指數(shù)構(gòu)建方法大致分為如下三種：一是利用調(diào)查問(wèn)卷或采訪的方式來(lái)度量情緒，如王美今和孫建軍（2004）使用BSI指數(shù)度量了投資者情緒并用以分析對(duì)滬深兩市股票收益及其波動(dòng)的影響。二是使用單一或多個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建投資者情緒指數(shù)。通常采用的指標(biāo)有消費(fèi)者信心指數(shù)、市場(chǎng)流動(dòng)性指標(biāo)和成交量等。這種單一指標(biāo)方法的局限在于受指標(biāo)選擇的影響較大，通常說(shuō)服力不足。為了彌補(bǔ)這一局限，國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者采用結(jié)合多個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)共同構(gòu)建情緒指數(shù)的方法。如Baker和Wurgler（2006）采用交易量、IPO數(shù)量與上市首日收益等六個(gè)情緒代理變量構(gòu)建出一個(gè)復(fù)合投資者情緒指數(shù)（BW指數(shù)），得到了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的認(rèn)可和應(yīng)用研究。易志高和茅寧（2009）則根據(jù)我國(guó)實(shí)際情況選擇了六個(gè)指標(biāo)并使用主成分分析法構(gòu)建了綜合投資者情緒指數(shù)（CICSI），同時(shí)控制了宏觀經(jīng)濟(jì)周期變量的影響。三是使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和文本分析等技術(shù)獲取互聯(lián)網(wǎng)中有關(guān)文本信息并計(jì)算出它們的情緒分值，直接反映新聞或投資者情緒。如我國(guó)學(xué)者尹海員（2016）對(duì)847篇權(quán)威新聞媒體報(bào)道進(jìn)行文本分析處理，構(gòu)建了媒體報(bào)道情緒的測(cè)算指標(biāo)，研究了我國(guó)股票市場(chǎng)中新聞媒體報(bào)道對(duì)投資者情緒的影響效應(yīng)。Kelly和 Ahmad（2018）則從華爾街日?qǐng)?bào)和金融時(shí)報(bào)中獲取有關(guān)評(píng)論觀點(diǎn)，并利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)得到文本情緒變量，分析了其對(duì)股票及原油市場(chǎng)的影響。

在投資者情緒和新聞情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者發(fā)表了較多研究成果以供參考：投資者情緒對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響廣泛被描述為投資者對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)形勢(shì)的反應(yīng)和對(duì)未來(lái)現(xiàn)金流的不合理預(yù)期。對(duì)于投資者情緒與股價(jià)波動(dòng)的影響關(guān)系，主要研究包括投資者情緒與市場(chǎng)異常收益的關(guān)系、投資者情緒對(duì)不同特征和不同時(shí)期股票收益的影響關(guān)系等方面。多數(shù)研究表明投資者情緒顯著影響股市收益及其波動(dòng)，但對(duì)于投資者情緒如何以及何時(shí)對(duì)股價(jià)波動(dòng)產(chǎn)生怎樣的影響，仍沒(méi)有得到一致的結(jié)論。其中多數(shù)學(xué)者提出，投資者情緒的提升會(huì)顯著提高股價(jià)波動(dòng)率；也有少數(shù)觀點(diǎn)認(rèn)為，投資者情緒與股價(jià)波動(dòng)負(fù)相關(guān)。同時(shí)在研究投資者行為與股票市場(chǎng)相關(guān)性的過(guò)程中，一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)，新聞報(bào)道也會(huì)顯著影響股票收益及其波動(dòng)。具體而言，過(guò)往許多文獻(xiàn)從媒體關(guān)注角度出發(fā)，用新聞報(bào)道數(shù)量表示媒體關(guān)注度,指出新聞報(bào)道數(shù)量增加會(huì)提高股票交易量。而目前多數(shù)觀點(diǎn)從投資者關(guān)注角度出發(fā)，認(rèn)為以新聞為主的公共信息對(duì)投資者信心和預(yù)期的形成具有重要作用，新聞報(bào)道通過(guò)影響投資者決策行為進(jìn)而影響股票市場(chǎng)。

在已有研究基礎(chǔ)上，本文通過(guò)爬取文本數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)券商股價(jià)波動(dòng)問(wèn)題進(jìn)行了研究。創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是情緒度量方法的創(chuàng)新。國(guó)內(nèi)研究大多是基于單個(gè)或幾個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，采用主成分分析等方法構(gòu)建間接指標(biāo)用以衡量投資者情緒指數(shù)，本文則利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)直接爬取東方財(cái)富網(wǎng)中對(duì)應(yīng)公司的新聞資訊和評(píng)論數(shù)據(jù)并進(jìn)行文本情緒指數(shù)計(jì)算，是情緒的一種直觀反映，并且本文基于以往研究對(duì)情緒指數(shù)的計(jì)算方法進(jìn)行了改進(jìn)。二是研究方法的創(chuàng)新。多數(shù)學(xué)者相關(guān)研究采用的計(jì)量模型是線性回歸模型及其衍生模型，其局限在于無(wú)法描述變量之間的非線性關(guān)系特征及其動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。本文采用帶有隨機(jī)波動(dòng)的時(shí)變參數(shù)向量自回歸(TVP-VAR)模型，通過(guò)其時(shí)變系數(shù)、沖擊協(xié)方差矩陣以及時(shí)變脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠更加準(zhǔn)確地反映新聞資訊和投資者情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)的時(shí)變性影響。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）投資者情緒與股價(jià)波動(dòng)

從傳統(tǒng)金融理論來(lái)看，影響上市公司股價(jià)波動(dòng)的因素主要包括宏觀經(jīng)濟(jì)與政策因素、行業(yè)與部門(mén)因素以及公司的經(jīng)營(yíng)狀況等。而隨著行為金融學(xué)的興起，投資者情緒也被認(rèn)為是影響股價(jià)及其波動(dòng)的重要因素。傳統(tǒng)有效市場(chǎng)假說(shuō)建立在投資者完全理性的假設(shè)前提下，認(rèn)為投資者的決策是基于理性預(yù)期、風(fēng)險(xiǎn)厭惡和效用函數(shù)最大化。并且認(rèn)為即便存在非理性投資者，其非理性行為影響會(huì)彼此抵消。然而實(shí)際上，行為金融學(xué)中的投資者有限理性理論指出，投資者并非完全理性，非理性投資者的行為決策也并非完全隨機(jī)。我國(guó)股市中普遍存在的有限理性行為偏差主要表現(xiàn)在羊群行為、過(guò)度自信以及過(guò)度反應(yīng)與反應(yīng)不足等，這類(lèi)行為最終會(huì)引起股票收益率的異常波動(dòng)。具體來(lái)說(shuō)，市場(chǎng)投資者不論是普通的散戶(hù)投資者還是專(zhuān)業(yè)的機(jī)構(gòu)投資者，都普遍存在“過(guò)度自信”和“羊群效應(yīng)”。投資者對(duì)自己的判斷能力過(guò)于自信，總認(rèn)為自己有能力做出正確的決策。這種現(xiàn)象被認(rèn)知心理學(xué)稱(chēng)為“過(guò)度自信”， 即認(rèn)為自己所獲得的知識(shí)或信息的準(zhǔn)確性比事實(shí)中的某種程度更高的一種信念。投資者的過(guò)度自信會(huì)導(dǎo)致其頻繁交易，使得市場(chǎng)交易量增大，對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性產(chǎn)生影響。對(duì)于價(jià)格接受者來(lái)說(shuō)，過(guò)度自信會(huì)使得他們過(guò)度估計(jì)其個(gè)人信息，從而導(dǎo)致總的信號(hào)被過(guò)度估計(jì)，于是價(jià)格偏離真實(shí)價(jià)格，市場(chǎng)波動(dòng)增加。同時(shí)過(guò)度自信的做市商會(huì)促使內(nèi)部人揭示更多私人信息，使價(jià)格設(shè)定更接近真實(shí)價(jià)格，市場(chǎng)波動(dòng)也會(huì)因此增加。另外，羊群效應(yīng)也在很大程度上影響股價(jià)波動(dòng)。對(duì)于個(gè)體投資者來(lái)說(shuō)，由于處于信息不對(duì)稱(chēng)的劣勢(shì)地位，在信息環(huán)境不確定的情況下，為了趨利避險(xiǎn)，獲得更多有利信息，容易追隨他人決策或依賴(lài)輿論做出非理性判斷。而機(jī)構(gòu)投資者盡管處于信息優(yōu)勢(shì)地位，但他們對(duì)同行的交易情況更加了解，互相之間具有高度的同質(zhì)性，并且委托代理問(wèn)題的存在會(huì)使得羊群效應(yīng)加劇。當(dāng)投資者情緒提升，“過(guò)度自信”和“羊群效應(yīng)”將在交易行為中被進(jìn)一步放大，促使股價(jià)波動(dòng)更加劇烈。

綜上所述，提出假設(shè)1：投資者情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)具有正向影響。

（二）新聞資訊情緒與股價(jià)波動(dòng)

公開(kāi)新聞資訊由于容易獲得且成本較低，因此成為眾多投資者的信息來(lái)源和決策依據(jù)。注意力驅(qū)動(dòng)效應(yīng)指出，投資者由于注意力有限，因而更容易被新聞報(bào)道密集的股票吸引，因?yàn)樾侣勝Y訊在一定程度上是幫助投資者在市場(chǎng)上眾多股票中進(jìn)行了篩選。在有效市場(chǎng)中，能夠引起資產(chǎn)價(jià)格變化的新聞一種是有關(guān)預(yù)期未來(lái)現(xiàn)金流的新聞，另一種是有關(guān)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)（貼現(xiàn)率）的新聞，而有利的信息將與預(yù)期未來(lái)現(xiàn)金流的風(fēng)險(xiǎn)下降有關(guān)。因此，積極的新聞資訊可以通過(guò)降低投資者對(duì)未來(lái)收益的不確定性，在一定程度上避免投資者情緒帶來(lái)的行為偏差所引發(fā)的股價(jià)異常波動(dòng)。從這點(diǎn)來(lái)看，新聞資訊情緒的積極提升可以降低股價(jià)的波動(dòng)性。此外，雖然新聞媒體看似總是充當(dāng)市場(chǎng)事件的旁觀者，但其本身也是事件的參與者。新聞媒體作為信息傳播工具，可以通過(guò)議程設(shè)置積極影響投資者的注意力和思考方式，從而對(duì)股票價(jià)格造成沖擊。在一些特殊情況下，媒體在致力于提高投資者對(duì)新聞關(guān)注度的同時(shí)，也可能成為投機(jī)性?xún)r(jià)格變動(dòng)的主要宣傳者，導(dǎo)致投資者對(duì)事件產(chǎn)生更強(qiáng)烈的反饋，并引發(fā)注意力的連鎖反應(yīng)，造成股價(jià)波動(dòng)上升。同時(shí)，信號(hào)傳遞理論指出，公司主要通過(guò)“利潤(rùn)宣告”“股利宣告”和“融資宣告”三種信號(hào)向公眾傳達(dá)有關(guān)公司的內(nèi)部信息，并且管理層更樂(lè)于向投資者傳達(dá)公司的優(yōu)良業(yè)績(jī)表現(xiàn)。但對(duì)于證券分析師和研究員來(lái)說(shuō)，來(lái)自經(jīng)紀(jì)傭金和投行收入的強(qiáng)大經(jīng)濟(jì)激勵(lì)可能會(huì)影響其研究的客觀性和可信度，且大量的研究報(bào)告只是對(duì)過(guò)去事件的回顧性分析，可能導(dǎo)致信息傳遞的及時(shí)性不足?；诖?，新聞資訊可能加重個(gè)人投資者的“過(guò)度自信”，即更加相信自己的判斷而忽略所披露的信息，從而進(jìn)一步放大投資者情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響。

綜上所述，提出假設(shè)2：新聞資訊情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響效應(yīng)是時(shí)變的。

三、指標(biāo)度量與模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)選取

本文主要考察2018年1月1日至2021年12月24日期間以5天（一周交易天數(shù)）為周期的新聞資訊、投資者情緒與上市證券公司股價(jià)波動(dòng)數(shù)據(jù)，共得到202個(gè)周期數(shù)據(jù)。計(jì)算新聞資訊情緒指數(shù)所使用的文本信息來(lái)自東方財(cái)富資訊，涵蓋包括證券時(shí)報(bào)網(wǎng)、每日經(jīng)濟(jì)新聞、證券市場(chǎng)紅周刊、上海證券報(bào)等國(guó)內(nèi)金融新聞媒體所發(fā)布的新聞資訊內(nèi)容，經(jīng)去除廣告和重復(fù)內(nèi)容等預(yù)處理后共得到52826條有效新聞資訊；用來(lái)計(jì)算投資者情緒指數(shù)的評(píng)論文本數(shù)據(jù)來(lái)自東方財(cái)富網(wǎng)股吧（http://guba.eastmoney.com/），經(jīng)過(guò)預(yù)處理后共得到1441594條評(píng)論。截至2021年12月，我國(guó)共有49家上市證券公司。考慮到所選取的股票相關(guān)數(shù)據(jù)可得性，用于度量股價(jià)波動(dòng)率的股票是參考我國(guó)券商指數(shù)選取的包括中信證券、東方財(cái)富、海通證券、華泰證券、國(guó)泰君安、招商證券、申萬(wàn)宏源、廣發(fā)證券、東方證券和興業(yè)證券在內(nèi)的35支證券股。

（二）新聞資訊及投資者情緒的度量

本文的情感分析使用cnsenti (Chinese Sentiment)，其基于情感詞典的方法對(duì)文本進(jìn)行正負(fù)情感分析。基于詞典的情感分析方法是對(duì)人的記憶和辨別模式的模擬，如圖1所示，首先對(duì)爬取到的評(píng)論和新聞文本進(jìn)行分詞、刪除停用詞等預(yù)處理，將段落或句子拆分為單個(gè)詞匯的集合，再利用構(gòu)建好的情感詞典，對(duì)預(yù)處理后的文本進(jìn)行字符串匹配，從而得到文本中正負(fù)情感詞匯的個(gè)數(shù)。并以此量化新聞資訊情緒和投資者評(píng)論情緒，再通過(guò)構(gòu)建新聞資訊和投資者情緒指數(shù)來(lái)分析二者對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響效應(yīng)。

情感分析中一個(gè)重要的部分是情感詞典的構(gòu)建，情感詞典是包括預(yù)先定義的正向情感和負(fù)向情感詞匯的語(yǔ)料庫(kù)。情感詞典通常由人工或機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)大量文本內(nèi)容進(jìn)行整理收集得到，其所囊括詞匯的全面性和精度將會(huì)影響情感分析的效果。cnsenti默認(rèn)使用大連理工大學(xué)信息檢索研究室的情感詞匯詞典以及知網(wǎng)Hownet情感詞匯詞典，但是上述兩個(gè)詞典所包含詞匯數(shù)量較少且并非針對(duì)金融領(lǐng)域構(gòu)建，而唐國(guó)豪等(2016)指出，進(jìn)行不同領(lǐng)域的文本內(nèi)容情感分析時(shí)應(yīng)當(dāng)使用對(duì)應(yīng)領(lǐng)域的情感詞典，如“莊家”這個(gè)詞匯在其它領(lǐng)域可能是中性詞，而在股吧評(píng)論中通常包含一定的負(fù)面情緒。若對(duì)金融領(lǐng)域文本使用通用情感詞典可能會(huì)降低準(zhǔn)確度。因此我們將cnsenti的默認(rèn)詞典替換為姚加權(quán)等（2021）利用長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long shortterm memory, LSTM））對(duì)大量金融文本進(jìn)行分析并整合已有部分中文詞典構(gòu)建的金融情緒詞典。同時(shí)中文語(yǔ)句的情感可能受到上下文的影響，且距離越近影響越大，而LSTM對(duì)于越近的詞匯賦予越大權(quán)重，能夠很好地捕捉這種關(guān)聯(lián)，因此其所構(gòu)建的情感詞典具有相對(duì)更高的準(zhǔn)確度。此外，考慮到普通用戶(hù)的發(fā)言與新聞中的措辭可能存在差異，即新聞資訊使用的詞匯通常會(huì)更謹(jǐn)慎，在表達(dá)情緒方面更隱晦，而股民的評(píng)論通常更為直截了當(dāng)，情緒用詞更加強(qiáng)烈。對(duì)此姚加權(quán)等使用雪球和東方財(cái)富的用戶(hù)發(fā)帖構(gòu)建了非正式用語(yǔ)詞典，同時(shí)使用上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)構(gòu)建了正式用語(yǔ)詞典。對(duì)應(yīng)的，本文對(duì)于股民評(píng)論文本使用非正式詞典來(lái)進(jìn)行情感分析，而新聞資訊文本則使用正式詞典。

對(duì)于情緒指數(shù)的構(gòu)建，姚加權(quán)等(2021)提出了式（1）來(lái)度量某一日的情緒：

其中，Bullishnesst為當(dāng)日的情緒指數(shù)，其中Positivet為日期t的所有評(píng)論或新聞中正面詞匯的個(gè)數(shù)之和，Negativet為日期t全部評(píng)論或新聞中負(fù)面詞匯的個(gè)數(shù)之和，而total wordt=Positivet+Negativet。

然而該指數(shù)并沒(méi)有考慮到當(dāng)日評(píng)論或新聞資訊總數(shù)量的影響，部慧等（2018）提出評(píng)論或新聞的數(shù)量反應(yīng)了投資者對(duì)股票的關(guān)注程度，同樣是情緒的重要體現(xiàn)，因此我們?cè)谑剑?）的基礎(chǔ)上修改為式（2）：

其中，Bullishnesst代表投資者情緒指數(shù)comment或新聞資訊情緒指數(shù)news；Countt為日期t的評(píng)論數(shù)或新聞數(shù)。之后對(duì)日數(shù)據(jù)作算術(shù)平均獲得每周情緒指數(shù)。

（三）股價(jià)波動(dòng)率的度量

本工作通過(guò)獲取2018年1月1日至2021年12月24日上市證券公司股票收盤(pán)價(jià)，分別計(jì)算日收益率rt=lnPt-lnPt-1，并按券商指數(shù)比例進(jìn)行加權(quán)平均得到組合的日收益率數(shù)據(jù)，共計(jì)972個(gè)觀測(cè)值。經(jīng)檢驗(yàn)，上市證券公司股價(jià)收益率序列平穩(wěn)，且殘差平方存在相關(guān)性，具有ARCH效應(yīng)（如圖2所示）。然后嘗試對(duì)收益率序列建立多個(gè)GARCH族模型，包括GARCH-M模型、TGARCH（GJR）模型、EGARCH模型、PGARCH模型和CGARCH模型等，并對(duì)其依據(jù)AIC信息準(zhǔn)則進(jìn)行檢驗(yàn)篩選。最后本文采用GARCH（1，2）模型估計(jì)上市證券公司每日股票收益波動(dòng)率，然后以5天為周期進(jìn)行加總來(lái)反映每周的波動(dòng)情況。

（四）平穩(wěn)性檢驗(yàn)和最優(yōu)滯后階數(shù)確定

對(duì)前面計(jì)算得到的每周投資者情緒指數(shù)、新聞資訊情緒指數(shù)以及通過(guò)GARCH（1，2）模型估計(jì)得出的股價(jià)波動(dòng)率的三組時(shí)間序列分別進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示：

表1 單位根檢驗(yàn)

從上述檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，無(wú)論是ADF檢驗(yàn)還是PP檢驗(yàn)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在1%的顯著性水平下，均遠(yuǎn)小于其臨界值（p值遠(yuǎn)小于0.01），因此我們均拒絕原假設(shè)，認(rèn)為以上時(shí)間序列都是平穩(wěn)的。

在對(duì)TVP-VAR模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)之前需要確定其最優(yōu)滯后階數(shù)，本工作使用eviews中的Lag Order Selection Criteria對(duì)滯后階數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。最優(yōu)滯后階數(shù)的確定通常依據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則進(jìn)行判斷，從下表2中的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，無(wú)論是以AIC還是SC為判斷標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)設(shè)置TVP-VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1階。

表2 最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗(yàn)

4 480.302 2.695 0.000 -4.550 -3.893 -4.283 5 485.630 9.777 0.000 -4.512 -3.703 -4.184 6 490.888 9.486 0.000 -4.473 -3.513 -4.084 7 503.205 21.841★ 0.000 -4.507 -3.396 -4.057 8 507.828 8.054 0.000 -4.462 -3.199 -3.951

（五）TVP-VAR模型構(gòu)建

由于TVP-VAR模型具有時(shí)變參數(shù)并假定隨機(jī)波動(dòng)率，更能捕捉到經(jīng)濟(jì)變量在不同時(shí)代背景下所具有的關(guān)系和特征，為考察新聞資訊和投資者情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響，探究新聞資訊情緒指數(shù)(news)與股價(jià)波動(dòng)率(volatility)以及投資者情緒指數(shù)(comment)與股價(jià)波動(dòng)率(volatility)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的時(shí)變性和非線性特征，以及捕捉特定時(shí)期新聞資訊和投資者情緒變化對(duì)股價(jià)波動(dòng)的沖擊效應(yīng)，本文選取Nakajima(2011)提出的TVP-VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析，模型構(gòu)建方法如下：

第一步，引入SVAR模型：

TVP-VAR模型假設(shè)的隨機(jī)波動(dòng)性顯著提高了模型的估算性能，可以使用貝葉斯框架下的馬爾科夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法來(lái)估計(jì)模型，該方法通過(guò)在概率空間中隨機(jī)采樣估算興趣參數(shù)的后驗(yàn)分布。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

（一）參數(shù)設(shè)定及估計(jì)結(jié)果

表3 參數(shù)估計(jì)結(jié)果

結(jié)果顯示，參數(shù)后驗(yàn)均值均處于95%的置信區(qū)間內(nèi)，Geweke收斂診斷值均小于1.96，因此在5%的顯著性水平下，不能拒絕參數(shù)收斂于后驗(yàn)分布的原假設(shè)。Inef統(tǒng)計(jì)量即無(wú)效因子，Inef=n,意味著需要抽樣n次才能得到一個(gè)不相關(guān)的樣本，所以該值越小說(shuō)明樣本越有效，且表中除了的Inef值為100.54以外,其余所有參數(shù)的Inef值都小于100，說(shuō)明在設(shè)置的10000次的抽樣次數(shù)下，通過(guò) MCMC算法獲取的不相關(guān)樣本足以對(duì)TVP-VAR模型進(jìn)行后驗(yàn)推斷。

（二）抽樣樣本收斂性檢驗(yàn)

圖3展示了抽樣收斂性的圖形檢驗(yàn)。第一行圖是抽樣樣本自相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，其中自相關(guān)系數(shù)均表現(xiàn)為迅速下降并最終趨近于0，說(shuō)明抽樣樣本不存在明顯的自相關(guān)性；第二行圖是抽樣路徑檢驗(yàn)，可以看出抽樣數(shù)據(jù)圍繞樣本均值上下穩(wěn)定波動(dòng)，波動(dòng)聚類(lèi)明顯，說(shuō)明抽樣樣本有效；第三行圖為抽樣樣本的后驗(yàn)分布檢驗(yàn)，可以看到抽樣樣本分布均收斂于后驗(yàn)分布。綜上所述，通過(guò)MCMC算法獲得的抽樣樣本收斂，結(jié)合參數(shù)估計(jì)結(jié)果可以判斷TVP-VAR模型的估計(jì)是有效的。

（三）時(shí)變關(guān)系的特征分析

圖4和圖5分別刻畫(huà)了投資者評(píng)論情緒、新聞資訊情緒與股價(jià)波動(dòng)率之間的動(dòng)態(tài)時(shí)變關(guān)系特征（橫坐標(biāo)表示時(shí)間周數(shù)）。

圖4描述了投資者評(píng)論情緒對(duì)上市券商股價(jià)波動(dòng)率的時(shí)變影響。可以看出在整個(gè)時(shí)期內(nèi)，影響系數(shù)始終為正，表明投資者評(píng)論情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)率的影響作用主要是正向的，這一發(fā)現(xiàn)也進(jìn)一步證實(shí)了投資者情緒的提升可以顯著提高股價(jià)波動(dòng)率的觀點(diǎn)。同時(shí)在影響強(qiáng)度上表現(xiàn)出平緩的增強(qiáng)趨勢(shì)。

圖5則描述了新聞資訊情緒對(duì)上市券商股價(jià)波動(dòng)率的時(shí)變影響。我們從圖中可以看到，在整個(gè)時(shí)期內(nèi)，影響系數(shù)隨時(shí)間不斷變化，且新聞資訊情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)率的影響大多是負(fù)向的，這一結(jié)論從實(shí)證角度完善了相關(guān)研究?jī)?nèi)容。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)在77期到106期和180期到202期之間影響效應(yīng)為正，這也說(shuō)明新聞資訊情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響作用具有明顯的動(dòng)態(tài)時(shí)變特征。

（四）不同時(shí)滯期的脈沖響應(yīng)分析

等時(shí)間間隔脈沖響應(yīng)函數(shù)反映了不同提前期沖擊變量的單位正向沖擊對(duì)被沖擊變量產(chǎn)生的影響。圖6和圖7分別反映了對(duì)于不同的提前期，股價(jià)波動(dòng)率對(duì)投資者評(píng)論情緒（εcomment→volitility）和新聞資訊情緒（εnews→volitility）的脈沖響應(yīng)函數(shù)。本文選取的提前期分別為1期（短期）、3期（中期）和5期（長(zhǎng)期）。從下圖中可以看出，在不同的提前期下，股價(jià)波動(dòng)對(duì)投資者評(píng)論情緒和新聞資訊情緒沖擊的脈沖響應(yīng)在程度上有所差別，并表現(xiàn)出明顯的時(shí)變特征。

1.投資者情緒對(duì)券商股價(jià)波動(dòng)率的影響分析

從圖6的等時(shí)間間隔脈沖響應(yīng)函數(shù)可以看出，股價(jià)波動(dòng)率對(duì)投資者情緒沖擊的短期脈沖響應(yīng)曲線始終為正，且短期影響最為強(qiáng)烈，中期影響較之減弱，而長(zhǎng)期影響趨近為0。股價(jià)波動(dòng)對(duì)投資者情緒沖擊的脈沖響應(yīng)曲線為正，表明投資者情緒的提升會(huì)加大股價(jià)波動(dòng)，基本驗(yàn)證了前面相應(yīng)的研究假設(shè)。

投資者情緒對(duì)上市證券公司股價(jià)波動(dòng)的正向影響主要是從“過(guò)度自信”“羊群效應(yīng)”和“持有更多效應(yīng)”等方面產(chǎn)生作用。當(dāng)投資者情緒提升，市場(chǎng)投資者普遍存在的“過(guò)度自信”和“羊群效應(yīng)”等行為偏差會(huì)隨之增加。當(dāng)投資者情緒高漲，個(gè)人投資者能量快速聚集，極易形成趨同性的羊群效應(yīng)，在股票大漲時(shí)信心大增蜂擁而入，而當(dāng)股市大跌時(shí)，又紛紛恐慌拋售，于是引起股票價(jià)格的劇烈波動(dòng)。同時(shí)，持有更多效應(yīng)說(shuō)明在存在噪音交易者的市場(chǎng)環(huán)境中，噪音交易者在情緒更加高漲時(shí)會(huì)增加對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的持有從而增加市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并提高預(yù)期回報(bào)。根據(jù)Devault等(2019)的研究，當(dāng)積極情緒出現(xiàn)時(shí)，噪音交易者會(huì)轉(zhuǎn)向更具投機(jī)性的股票。由于羊群行為，情緒驅(qū)動(dòng)的噪音交易者一致交易，導(dǎo)致交易量迅速增加，從而造成股價(jià)波動(dòng)率提高。而隨著提前期增加，投資者對(duì)股票的理解更加趨于理性，中長(zhǎng)期股價(jià)波動(dòng)逐漸回歸正常，即表現(xiàn)為股價(jià)波動(dòng)率受投資者評(píng)論情緒沖擊的程度逐漸減小。

2.新聞資訊情緒對(duì)券商股價(jià)波動(dòng)率的影響分析

圖7的等時(shí)間間隔脈沖響應(yīng)函數(shù)表明，新聞資訊情緒的提升對(duì)股價(jià)波動(dòng)率的影響效應(yīng)大多是負(fù)向的，在某些特定時(shí)間段表現(xiàn)為正向效應(yīng)，且影響強(qiáng)度隨時(shí)間變化。同時(shí)從短期（1期）和中期（3期）來(lái)看，脈沖響應(yīng)函數(shù)走勢(shì)基本相似，主要在響應(yīng)程度上有所區(qū)別。其中短期響應(yīng)強(qiáng)度最大，且在某些時(shí)間段響應(yīng)方向?yàn)檎?，中期響?yīng)則程度較小。就長(zhǎng)期（5期）來(lái)說(shuō)，股價(jià)波動(dòng)率對(duì)新聞資訊情緒沖擊的響應(yīng)程度最小，脈沖響應(yīng)函數(shù)走勢(shì)則更為平緩。

從圖7可以看出新聞資訊情緒對(duì)券商股價(jià)波動(dòng)的影響具有明顯的時(shí)變性，這與先前的研究假設(shè)基本一致。本文計(jì)算新聞資訊情緒指數(shù)所使用的文本信息來(lái)自于東方財(cái)富資訊，主要包括以公司業(yè)績(jī)、股利分配和融資消息為主的公司個(gè)股新聞資訊及證券行業(yè)政策與研究員解讀。從情緒指數(shù)值來(lái)看，新聞資訊大多是積極的，這些新聞內(nèi)容能夠?qū)ν顿Y者預(yù)測(cè)公司未來(lái)現(xiàn)金流產(chǎn)生方向性影響。也就是說(shuō)，積極的新聞資訊可以告知市場(chǎng)比先前預(yù)期的更高水平的現(xiàn)金流并減少市場(chǎng)的不確定性，從而使得投資者更加趨于理性，降低投資者情緒所帶來(lái)的股價(jià)異常波動(dòng)。而在某些特定時(shí)期，新聞資訊情緒的提升反而加大了“過(guò)度自信”和“羊群效應(yīng)”等投資者情緒和行為的偏差，引發(fā)了股價(jià)波動(dòng)的上升。這可能是因?yàn)樵诶眠@些資訊時(shí)，投資者會(huì)意識(shí)到其傾向于美化公司過(guò)往業(yè)績(jī)和未來(lái)前景，從而更加傾向于相信自己的理解和判斷并忽略所披露的信息，進(jìn)而放大了“過(guò)度自信”帶來(lái)的股價(jià)波動(dòng)。另外，當(dāng)新聞媒體充當(dāng)投機(jī)性?xún)r(jià)格變動(dòng)的宣傳者時(shí)，新聞情緒的渲染會(huì)導(dǎo)致投資者的過(guò)度反應(yīng)，更容易引發(fā)“羊群效應(yīng)”并造成股價(jià)波動(dòng)上升。對(duì)于中長(zhǎng)期而言，新聞資訊情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)率的影響很小，這是因?yàn)橥顿Y者過(guò)度的非理性情緒對(duì)股票收益造成的影響在中長(zhǎng)期會(huì)逐步得到修正。

（五）不同時(shí)間點(diǎn)的脈沖響應(yīng)分析

這里依據(jù)投資者情緒指數(shù)值分別選取了研究期內(nèi)3個(gè)最高點(diǎn)對(duì)應(yīng)的不同時(shí)期進(jìn)行不同時(shí)間點(diǎn)的脈沖響應(yīng)對(duì)比分析，分別是t=42（2018年10月22日-26日）、t=59（2019年2月25日-3月1日）、t=128（2020年7月6日-10日）。在t=42時(shí)，國(guó)內(nèi)正經(jīng)歷股市危機(jī)和貿(mào)易摩擦，面對(duì)全球經(jīng)濟(jì)放緩、金融市場(chǎng)動(dòng)蕩的局面，投資者避險(xiǎn)情緒增強(qiáng)。此時(shí)國(guó)內(nèi)出臺(tái)的一系列貨幣金融政策，包括進(jìn)一步降準(zhǔn)降息、支持銀行理財(cái)子公司和保險(xiǎn)資金加大股市投資以及支持民營(yíng)企業(yè)債券融資等措施大力利好券商股，券商投資者情緒指數(shù)處于這一時(shí)期的最高點(diǎn)；在t=59時(shí)，受中美貿(mào)易磋商取得積極進(jìn)展、美聯(lián)儲(chǔ)暗示結(jié)束縮表和證監(jiān)會(huì)發(fā)布《關(guān)于在上海證券交易所設(shè)立科創(chuàng)板并試點(diǎn)注冊(cè)制的實(shí)施意見(jiàn)》等利好事件的影響，券商板塊上市公司業(yè)績(jī)表現(xiàn)突出，金融行業(yè)投資者關(guān)注度自2019年1月股市上漲以來(lái)顯著提升，券商投資者情緒指數(shù)在近期達(dá)到過(guò)去一年的峰值；在t=128時(shí)，國(guó)內(nèi)繼續(xù)實(shí)施寬信用政策和支持企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，伴隨資本市場(chǎng)改革加速以及利好政策密集出臺(tái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)自疫情爆發(fā)后逐步復(fù)蘇，投資穩(wěn)步回升。上證綜指大幅上漲帶動(dòng)股市回暖，券商指數(shù)持續(xù)走高，對(duì)應(yīng)的投資者情緒指數(shù)達(dá)到研究期內(nèi)最高值。同時(shí)，對(duì)應(yīng)以上三個(gè)時(shí)點(diǎn)的股價(jià)波動(dòng)率也均處于研究期的最高值。

圖8展示了不同時(shí)間點(diǎn)股價(jià)波動(dòng)率對(duì)投資者情緒沖擊的時(shí)變脈沖響應(yīng)。從影響方向上看，股價(jià)波動(dòng)率對(duì)投資者情緒沖擊的響應(yīng)方向均始終表現(xiàn)為正向，且不同時(shí)間點(diǎn)的響應(yīng)形態(tài)較為相似，均是在當(dāng)期即產(chǎn)生正向影響，說(shuō)明影響不存在時(shí)滯，隨后響應(yīng)程度持續(xù)增強(qiáng)，在達(dá)到峰值后經(jīng)歷了兩階段的下降過(guò)程，第一階段的下降速度較慢，經(jīng)歷時(shí)間也較短，后一階段下降速度明顯加快，直至第15期趨近于0。并且投資者情緒在處于極端值時(shí)，即在初次疫情后的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇期（t=128），脈沖響應(yīng)在第一階段的下降速度更快，說(shuō)明情緒的高低可能會(huì)影響投資者決策反應(yīng)的速度。同時(shí)從影響程度上可以看出，這一時(shí)期的影響程度也最深，說(shuō)明投資者基于對(duì)未來(lái)的樂(lè)觀預(yù)期表現(xiàn)出了更強(qiáng)的“持有更多效應(yīng)”。

圖9展示了不同時(shí)間點(diǎn)股價(jià)波動(dòng)率對(duì)新聞資訊情緒沖擊的時(shí)變脈沖響應(yīng)?？梢钥闯鲆陨喜煌瑫r(shí)間點(diǎn)新聞情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)率的影響均為負(fù)向，但在程度上有所區(qū)別。從響應(yīng)形態(tài)來(lái)看，都是先立即產(chǎn)生一個(gè)負(fù)向沖擊，然后反應(yīng)程度逐步減弱，在第15期之前趨近于0。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，以上時(shí)期的負(fù)向反應(yīng)最大值均出現(xiàn)在當(dāng)期，且在t=42時(shí)新聞資訊情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響程度最深。從影響的時(shí)間長(zhǎng)度上看，不同時(shí)間點(diǎn)的表現(xiàn)幾乎相同。因此，新聞資訊情緒的提升可以降低上市證券公司的股價(jià)波動(dòng)，但在影響程度上表現(xiàn)出各自的細(xì)節(jié)差異。

五、結(jié)論與政策建議

本文使用時(shí)變參數(shù)向量自回歸模型，采用周度數(shù)據(jù)，探究了新聞資訊、投資者情緒對(duì)我國(guó)上市證券公司股價(jià)波動(dòng)的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn):（1）由于投資者有限理性和持有更多效應(yīng)，投資者情緒對(duì)上市證券公司股價(jià)波動(dòng)主要表現(xiàn)為中短期正向影響。（2）新聞資訊情緒可以通過(guò)影響投資者情緒和決策行為引起股價(jià)波動(dòng)，由于個(gè)股新聞資訊傳達(dá)了對(duì)應(yīng)上市證券公司的未來(lái)現(xiàn)金流及風(fēng)險(xiǎn)等信息，降低了投資者對(duì)未來(lái)收益的不確定性，從而對(duì)股價(jià)波動(dòng)主要表現(xiàn)為短期負(fù)向影響。（3）新聞資訊情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響是時(shí)變的，當(dāng)新聞媒體充當(dāng)投機(jī)性?xún)r(jià)格變動(dòng)的主要宣傳者，或新聞資訊的質(zhì)量下降時(shí)，新聞情緒可能放大投資者心理和行為偏差并對(duì)股價(jià)波動(dòng)產(chǎn)生短期正向影響。

上市證券公司作為專(zhuān)門(mén)從事有價(jià)證券買(mǎi)賣(mài)的大型企業(yè)，其股價(jià)的異常波動(dòng)在很大程度上不利于金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。本文基于上述結(jié)論，對(duì)上市證券公司提出以下建議：首先，需要構(gòu)建一套能夠切實(shí)反映證券公司實(shí)際情況并準(zhǔn)確描述投資者情緒發(fā)展?fàn)顟B(tài)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，同時(shí)在投資者情緒發(fā)生異常波動(dòng)的早期階段需要更加關(guān)注其程度的變化。其次，應(yīng)在準(zhǔn)確性和時(shí)效性等方面加強(qiáng)對(duì)從業(yè)人員發(fā)布研究報(bào)告等業(yè)務(wù)的規(guī)范要求，證券研究員或分析師要盡量做到客觀審慎、實(shí)事求是地為投資者提供投資建議或咨詢(xún)服務(wù)，修正投資者情緒帶來(lái)的心理偏差。當(dāng)投資者情緒出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，可以適當(dāng)發(fā)揮對(duì)個(gè)人投資者的情緒引導(dǎo)作用，穩(wěn)定和擺正投資者情緒，避免造成股價(jià)的劇烈波動(dòng)。最后，應(yīng)當(dāng)完善和優(yōu)化投資者溝通平臺(tái)建設(shè)，獲取更加全面的投資者評(píng)論信息，提高處理投資者意見(jiàn)和問(wèn)題的效率，同時(shí)監(jiān)管部門(mén)可以通過(guò)這類(lèi)平臺(tái)獲取“投資者情緒因子”，并據(jù)以決策是否需要干預(yù)金融市場(chǎng)的波動(dòng)。