投资者情绪对股票收益影响的实证研究

尹莉娅

【摘 要】 基于2010年4月至2016年3月的月度数据，首先使用主成分分析方法构建了投资者情绪指数，然后将其作为情绪因子加入到经典的Fama-French三因子模型中，以分析投资者情绪对股票收益的影响。研究结果表明：投资者情绪能够对股票收益产生显著影响，但投资者情绪对股市的解释程度较低，加入情绪因子的三因子模型则能对股票收益进行较好的解释;小盘股、高市盈/净率股和高价股的股价对于投资者情绪的反应更加敏感。为降低投资者风险，减小股市波动，最后根据研究结论提出了相关建议。

【关键词】 投资者情绪; 股票收益; 三因子模型

【中图分类号】 F830.91  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2018）06-0051-06

一、引言

1952年，美国经济学家哈里·马科维茨（Harry M. Markowitz）发表了著名的《投资组合选择》一文，并在文中提出了经典的现代资产组合理论（Modern Portfolio Theory，简称MPT），MPT的提出通常被认为是标准金融理论诞生的标志。后来的学者以此为基础，相继提出了资本资产定价理论（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM），套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory，简称APT），期权定价模型（Black-Scholes-Merton Option Pricing Model），以及由尤金·法玛（Eugene F. Fama）提出的著名的有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，简称EMH），这些理论共同构成了传统金融学中资产定价理论的重要框架。资产定价理论的核心是有效市场假说，按照有效市场假说，市场中的投资者都是理性投资者，且都为风险厌恶型投资者，投资者能够无成本地获取市场中的全部信息，并根据这些信息作出理性反应。然而随着研究的不断深入，诸多市场异象开始出现，使得有效市场假说和投资者理性假设受到越来越多来自现实的挑战，行为金融理论的不断发展又对其形成了来自理论方面的挑战。面对来自市场和理论两方面的挑战，投资者情绪理论开始出现并迅速得到学术界和投资界的认可。

1986年，Fischer Black最早提出噪声交易者假说，Long等以此为基础，发展了DSSW噪声交易模型，在噪声交易模型中，投资者情绪正式成为了股票价格的重要决定因素[ 1 ]。虽然经典金融学的相关理论中，投资者被认定为理性的，投资者情绪并不会对投资者行为产生影响，但从世界各国资本市场的经验来看，投资者通常都非理性，资本市场中普遍存在羊群效应、过度反应等非理性投资行为。那么，作为全球第二大资本市场的中国股市，投资者情绪能对股票价格产生何种影响呢？基于此，本文尝试建立更加适合于中国市场的投资者情绪指标，并就投资者情绪对资本市场的影响进行深入分析。

二、文献综述

投资者情绪的提出最早是为了结合行为金融学理论来对资本市场中的“金融异象”进行更加合理的解释。De Long等基于噪音交易的DSSW模型，最早提出在非理性市場中存在套利空间，因此投资者情绪能够对资产价格产生影响。Barberis等基于DSSW模型进一步创建了BSV模型，BSV模型认为投资者在交易过程中会受到两种影响，分别为能够引起选择性偏差的个人情绪和能够引起过度性偏差的固定思维，由此引起的反应不足和反应过度共同叠加的结果能够对投资者决策和资产价格产生显著影响[ 2 ]。Frankfurter和McGoun则通过分析投资者情绪对市场上各种信息的预期，解释了传统资产定价理论中无法解释的股票溢价异象[ 3 ]。Brown和Cliff将市场收益分为短期收益和长期收益，认为投资者情绪对于短期收益能够产生显著影响，且两者之间相互影响，但是投资者情绪不能对长期收益产生显著影响，对于长期资产的价格也没有预测作用[ 4 ]。Baker和Wurgler首先以六个发达国家的资本市场数据为基础，分别构建了各自的投资者情绪指标，并使用构建的这六个投资者情绪指标合成了全球投资者情绪指数，然后分别研究了全球投资者情绪指数和各个国家的投资者情绪对于其股票市场指数的影响，结果表明各个国家的投资者情绪指标和全球投资者情绪指标都同其对应的股票市场指数呈负相关关系，发达国家间资本的自由流动使得不同国家投资者情绪之间也存在一定的相关性[ 5 ]。Sayim和Rahman则使用发展中国家土耳其资本市场2004—2010年的相关数据构建了投资者情绪指标，发现投资者情绪能够对股市资产价格以及价格的波动产生显著影响，基于此提出应通过加强对投资者情绪的监测，并采取相应的稳定投资者情绪的措施，以预防股市产生巨幅波动[ 6 ]。

由于中国资本市场成立较晚，因此学术界关于投资者情绪的研究起步也较晚，但相关的研究成果已经十分丰富，投资者情绪指标的选择也较为多样。王美今和孙建军选择中央电视台财经频道的看盘指数作为投资者情绪指标分析了投资者情绪和股市收益之间的关系，他们的结果表明投资者情绪能够对沪深两市的收益以及价格波动产生显著影响[ 7 ]。程昆和刘仁和则选择了好淡指数作为投资者情绪指标，并将其分为长期情绪和短期情绪，进一步使用VAR模型分析了投资者长期情绪、短期情绪同股市收益之间的相互关系，结果表明投资者长期情绪能够对股市收益产生显著影响，股市收益能够对投资者短期情绪产生显著影响[ 8 ]。晏艳阳等使用《中国证券报》的华鼎多空数据作为投资者情绪指标，分析了投资者情绪对于不同规模上市公司股票价格的影响，结果表明股票价格和其波动之间存在显著的正相关关系，但是投资者情绪的存在减弱了这种关系[ 9 ]。

以上研究都是使用调查数据作为投资者情绪指标，这种投资者情绪主要来自投资者的个人判断，主观性较强。也有学者使用市场中的客观数据作为投资者情绪指标来分析投资者情绪对于资产价格的影响。池丽旭和庄新田使用股票型基金所持有重仓股的资金流作为投资者情绪，分析了投资者情绪和股市收益间的关系，研究结果表明投资者情绪能够对股市收益产生显著正向影响，乐观的投资者情绪对于股票价格具有一定的预测能力，悲观的投资者情绪并不能预测股票价格[ 10 ]。鲁训法和黎建强则使用新增开户数作为投资者情绪，采用GARCH模型和VAR方法分析了投资者情绪对于上证指数的影响，结果表明异质信息不能对投资者情绪产生显著影响，上证指数能够对投资者情绪产生显著影响，但投资者情绪并非上证指数的格兰杰原因[ 11 ]。

部分学者认为使用单一指标难以对资本市场进行全面的描述，因此基于因子分析方法使用多个指标构建复合投资者情绪，并分析了投资者情绪和资产价格间的相互关系。马强和张钟元使用市场换手率、新增开户数、市场成交量和市场市盈率等指标，基于因子分析方法构建投资者情绪指标，分析了投资者情绪、银证转账和股市资产价格三者之间在长期和短期内的相互关系，研究结果表明不同时期内三者之间的相互关系存在一定差异，认为这是由于中国资本市场成立时间较短，有效性较低所造成的[ 12 ]。鹿坪和冷军使用封闭式基金折价率、换手率、IPO筹资金额、IPO首日收益率、消费者信心指数和新增开户数构建了复合投资者情绪指标，并基于财务视角，分析了投资者情绪和公司盈余管理行为之间的相互關系，研究结果表明投资者情绪能够对公司盈余管理行为产生显著影响[ 13 ]。

虽然学术界对于投资者情绪和资产价格间的关系进行了大量的研究，但对于投资者情绪的选择问题并没有统一的标准，对于不同投资者情绪间的孰优孰劣问题也存在一定的争议。尽管普遍认为复合投资者情绪指标比单一投资者情绪指标的客观性更强，包含的数据也更加全面，但大多存在理论研究同实际数据不一致的情况，如IPO首日溢价率指标，在中国资本市场，即使投资者不看好后市，或者处于熊市阶段，通常新股首日上市也会以涨停收盘，且此后多日仍连续涨停。此外，中国资本市场中基本已不再发行新的封闭式基金，已有的封闭式基金也大都转为开放式基金或者清盘，因此封闭式基金的折价率作为投资者情绪指标的意义已经不大。基于此，本文在构建复合投资者情绪时，根据中国资本市场的实际情况来选择更加合理和具有现实意义的指标，以使得结果更具说服力和合理性。

三、投资者情绪指标设计

（一）指标选取

现有研究中，通常使用的投资者情绪指标有两类：单一指标和复合指标。单一指标是指选择某一项指标作为投资者情绪展开分析，这个指标可以是投资者信心指数、央视看盘指数、好淡指数等主观指标，也可以是新增开户数、基金资金流量、投资者IPO首日净买入等客观指标。复合指标则是首先选取多个单一指标，这些单一指标既可以是主观指标，也可以是客观指标，然后使用分子分析、数据包络分析、熵值分析等方法将这些客观指标合成一个指标，即为复合投资者情绪指标。根据已有研究成果，单一投资者情绪通常具有一定的时效性，在特定时期内，某单一投资者情绪指标会对资产价格产生显著影响，但在其他时期，复合投资者情绪指标则能够对资产价格产生显著影响。复合指标是由多个单一指标构成，因包含的信息量更大、实效性更强，因此本文最终选择复合投资者情绪指标。不同学者对于构建复合投资者情绪使用的指标不尽相同，常用的投资者情绪构建指标中，本文认为封闭式基金的折价率和IPO首日收益在中国资本市场中的代表性较差，原因如前文所述，因此本文不再选取这两个指标，最终的投资者情绪构建指标选择如下。

新成立基金数目（fund）：在中国资本市场，由于卖空交易仍存在诸多限制，因此新成立基金数目多，说明机构投资者看好后市，认为股市未来上涨的概率更高;新增基金数目较少，则说明机构投资者看淡后市，认为股市未来下跌的概率较高。因此本文使用新成立的基金数量作为投资者情绪构建指标。

市场换手率（turn）：Baker和Wurgler（2004）的研究验证了能够反映市场流动性的换手率作为投资者情绪时，可以较好地解释股市收益，因此本文选取市场的月度换手率作为投资者情绪构建指标。

市场市盈率（pe）：市盈率由股价同年度每股盈余之比得出，常被用来评估股价的估值水平是否合理。资本市场整体的市盈率在一定程度上能够反映出投资者的情绪，若整体市盈率过高，说明投资者投资情绪高昂，若整体市盈率偏低，则投资者兴趣不足。因此本文选取市场的整体月度市盈率作为构建投资者情绪的指标。

融资融券余额（sec）：融资融券交易是各个证券交易所中常见的一种交易类型，2010年以来，中国资本市场也逐渐开始了融资和融券交易，且交易标的不断扩大，由于融资和融券交易分别为做多和做空，巴曙松和朱虹认为融资融券交易状况可以影响到投资者对于后市的预期，进而影响资产价格，因此本文选取融资融券余额作为投资者情绪构建指标[ 14 ]。

成交量（vol）：资本市场的成交量是投资活跃度的具体表现，成交量低迷时，通常资本市场不会有大的行情，成交量持续放大时，通常会伴随着股市的上涨和投资者的活跃。因此本文选取沪深两市的总成交量作为投资者情绪构建指标。

本文以月为周期，选取2010年4月至2016年3月作为样本区间，这期间包括一个大牛市和牛市之后的熊市，具有一定的代表性，构建投资者情绪的各变量均进行标准化处理，本文数据来自东方财富网、Wind数据库和国泰安数据库。

（二）投资者情绪计算

以上各个指标对于资产价格的影响可能存在一定的时滞，当期变量发生变化后，下一期资产价格才会受其影响而变动，因此需要首先确定各个指标同情绪之间的时间延滞关系。具体方法如下：首先各个指标分别选取以上5个指标的当期变量及滞后一期变量，从而得到10个变量;其次对包含当期和滞后期数据的10个变量进行主成分分析，在此过程中须严格保证累计方差解释率达到85%，经计算，结果中第一至第四主成分的累计方差解释率为86.367%，满足因子分析的要求，因此选取前4个主成分加权计算，并得到一个临时投资者情绪指标;最后使用带有当期及滞后一期的10个变量同计算得到的临时投资者情绪进行相关性分析，将每个指标的当期变量及滞后期变量同临时投资者情绪的相关系数进行对比，选择其中较高的作为每个指标的最终变量。临时投资者情绪同各变量间的相关性分析结果如表1所示。

由表1可知，前文计算得到的临时投资者情绪与当期新成立基金数目fund、市场换手率turn、市盈率pe和融资融券余额sec及滞后一期的成交量vol-间存在更高的相关性，因此选用当期的新成立基金数目、市场换手率、市盈率和融资融券余额以及滞后一期的成交量作为最终构建投资者情绪的指标。

为进一步减小市场系统性风险对于投资者情绪的干扰，使用能够表示宏观经济形势的GDP增速、CPI、宏观经济景气指数、消费者价格指数和工业品出厂价格指数分别同以上指标进行回归，利用其残差项作为构建投资者情绪的最终使用指标[ 15 ]。最后将剔除系统性风险的各投资者情绪指标再一次使用主成分分析，把各个主成分同变量的负载乘以相应主成分的加权平均值，得到考虑宏观经济周期的投资者情绪指数，也就是本文构建的投资者情绪，其结果如下：

sent=0.403×fund+0.239×turn+0.083×pe+0.101×

sec+0.324×vol-

由上式计算得到最终的投资者情绪（图1），使用皮尔森检验将其同沪深300指数进行相关性分析，结果显示，两者的相关系数为0.723，并且通过了1%统计水平下的显著性检验，因此本文构建的投资者情绪指标具备一定的合理性。

由图1可以看出，本文构建的投资者情绪指数同沪深300指数之间存在高度相关性，投资者情绪高涨时，沪深300指数上涨，投资者情绪低迷时，沪深300指数下跌。但仅从图形难以看出二者之间的相互关系，下文将进一步使用格兰杰因果关系检验分析二者之间的相互关系。

四、实证分析

（一）格兰杰因果关系检验

格兰杰因果关系检验可以从统计学的角度来分析两个时间序列间的因果关系，因此本文使用格兰杰因果关系检验来对投资者情绪和股市指数间的相互关系进行检验。沪深300指数样本选自沪深两个市场，覆盖了大部分流通市值。成份股为市场中代表性好，流动性高的股票。沪深300的走勢是沪深两个市场的“晴雨表”，因此选取沪深300指数作为股市指数。经单位根检验得到投资者情绪指数和沪深300指数的原序列为非平稳序列，但一阶差分序列是平稳序列，因此可以进行格兰杰因果关系检验，结果如表2所示。

由表2可知，投资者情绪是沪深300指数的格兰杰原因，沪深300指数也是投资者情绪的格兰杰原因。由此可知，投资者情绪的变动可以影响到沪深300指数，沪深300指数的波动也可以影响到投资者情绪。

（二）投资者情绪对股票收益的影响

由前文分析可知，投资者情绪是股市收益的格兰杰原因。投资者对不同风格的股票收益预期通常存在差异，在投资过程中会根据股票风格的不同进行不同的仓位配置，基于此，以下将从横截面的层面，分析投资者情绪对于不同风格投资组合收益的影响及其差异，并使用申万大盘指数、申万小盘指数、申万高市盈率或市净率指数、申万低市盈率或市净率指数、申万低价股指数、申万高价股指数等申银万国市场风格系列指数来对股票进行分类，并使用Fama-French三因子模型以及加入投资者情绪改进的Fama-French三因子模型来分析投资者情绪对于股市收益的影响。

仍以月为周期，选取2010年4月至2016年3月作为样本区间，其中申万风格系列指数数据来自Wind数据库，Fama-French三因子模型的各因子数据来自国泰安数据库。经验证，样本数据的一阶差分数据均为平稳序列，可进一步分析。以下以沪深300指数收益作为市场收益，使用以上申万风格系列指数收益作为不同风格的股票收益进行实证分析。

1.投资者情绪对市场收益的影响

首先使用投资者情绪、三因子模型和加入投资者情绪的三因子模型分别解释沪深300收益，得到结果如表3。其中，sent为前文计算得到的投资者情绪因子，mrt为三因子模型的市场因子，smb为三因子模型的规模因子，hml为三因子模型的价值因子。

由实证检验结果表3可知，使用投资者情绪单独解释股市收益时，投资者情绪的系数显著为正，投资者情绪能对股市收益产生显著影响，这说明本文所构建的投资者情绪的有效性。但模型的拟合优度较低，只有0.237，说明单独使用投资者情绪对于股市收益的解释能力不足。使用三因子模型解释股市收益时，结果的拟合优度达到0.681，三因子模型能够对股市收益进行较好的解释，三个因子的系数均通过了显著性检验，规模因子系数显著为负，这是因为计算规模因子时使用小规模股票的收益减去大规模股票的收益，而沪深300指数的成分股多为大盘股，所以规模因子系数显著为负。同理，价值因子的计算是由高价值股票减低价值股票，沪深300指数成分股大多为利润稳定的蓝筹股，因此价值因子的系数显著为正。将投资者情绪加入到三因子模型后，在各个系数的符号和显著性均没有发生明显变化的情况下，模型的解释能力进一步提高，拟合优度达到0.929，带有情绪因子的三因子模型能够对股市收益进行较好的解释，这进一步说明了本文所构建的情绪因子和改进的三因子模型的有效性。

2.投资者情绪对不同风格投资组合收益的影响

以申银万国系列指数的成分股作为投资组合，基于前文加入投资者情绪的三因子模型，来分析投资者情绪对于不同风格投资组合的影响。分别使用申万小盘指数与申万大盘指数的收益率之差作为被解释变量来分析投资者情绪对于不同市值投资组合收益的影响，使用申万低市盈率或市净率指数与申万高市盈率或市净率指数的收益率之差作为被解释变量分析投资者情绪对于不同市盈/净率投资组合收益的影响，使用申万低价股指数与申万高价股指数收益率之差作为被解释变量分析投资者情绪对于不同股价投资组合收益的影响，实证结果如表4所示。

由表4可知，在市值风格模型中，情绪因子的系数显著为正，说明小盘股收益对于投资者情绪的反应更加敏感，这是因为相对于大盘股而言，小市值股票的流通市值更小，更容易受到交易的冲击，投资者情绪有所波动，投资者产生交易行为时，其价格的反应更加敏感。规模因子的计算为小盘股收益减大盘股收益，所以规模因子系数显著为正。价值因子的系数显著为负，说明小盘股的价值低于大盘股，也就是说，小盘股的账面市值比更低。

市盈/净率风格模型中，情绪因子的系数为负，且在10%的统计水平下显著。投资者情绪乐观时，低市盈/净率投资组合与高市盈/净率投资组合的收益更为接近;低市盈/净率的上市公司通常为传统行业公司，收益较为稳定，高市盈/净率的上市公司则多为成长性较高的新兴产业，投资者对其未来的利润预期有所差异。当投资者情绪高昂时，新兴产业股票更容易被投资者看好，通常涨幅也更高，这反映了中国资本市场中盛行炒作题材概念的现象。规模因子的系数没有通过显著性检验，这是因为规模同市盈/净率之间并无较大的关联，价值因子系数显著为正，这是由于股市中，低市盈/净率的股票通常价值更高。

股价风格模型中，情绪因子的系数为负，且在10%的统计水平下显著，说明高价股对于投资者情绪的反应更加敏感。这是因为中国资本市场中，高价股多为题材概念股，这类股票更易受到投资者情绪的影响，股价波动更为剧烈。规模因子和价值因子的系数均不显著，这是因为规模及账面市值比同股价之间相关性较低。

五、结论及建议

本文基于2010年4月至2016年3月的月度数据，使用主成分分析方法，选取新成立基金数、市场换手率、市场市盈率、融资融券余额和市场成交量等指标构建了投资者情绪指标，所构建的投资者情绪指标同股市指数之间存在较高的相关性，且和股票收益之间互为格兰杰原因。在此基础上，使用所构建的投资者情绪作为情绪因子，并将其加入到经典的Fama-French三因子模型中，来分析投资者情绪对股票收益的影响。结果表明：首先，投资者情绪能够对股票收益产生显著影响，但单独使用投资者情绪时，对股市的解释程度较低，加入情绪因子的三因子模型则能够对股票收益进行较好的解释;其次，投資者情绪对于不同风格投资组合影响的研究结果表明，小盘股、高市盈/净率股和高价股的股价波动对于投资者情绪的反应更加敏感。

针对以上研究结论，为进一步降低股市波动，减小投资者风险，本文提出如下政策建议：一方面，监管机构可通过建立资本市场情绪波动监测机制，适时采取相应措施来平抑股市波动，降低市场风险，预防由于资本市场的巨幅波动给金融市场乃至实体经济带来冲击;另一方面，合理引导投资者进行长线价值投资，短线的题材概念炒作显然不利于股市的稳定，可通过加强投资教育，并采取适当的鼓励措施引导投资者树立长线价值投资理念，减少非理性的“追涨杀跌”行为，最终达到减小投资者风险，平抑股市波动的目的。

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