个体投资者收益测度研究综述

2023-03-04 20:12陈泽宇
合作经济与科技 2023年24期
关键词:投资收益测度收益

□文/陈泽宇

(南京大学 江苏·南京)

[提要] 作为股票市场的主要参与者,个体投资者的投资收益情况可以综合反映股票市场的运行状况。本文对国外股票市场个体投资者收益测度的主要文献予以梳理,分析个体投资者收益测度的主要方法。通过对在个体投资者收益测度中使用的问卷调查法、抽样统计法、基于市场交易数据的直接计量法以及基于非市场数据的间接计量法等进行详尽综述,还对该问题的未来研究方向予以展望。

作为股票市场研究的焦点,探究个体投资者收益如何测度至关重要。由于国内这方面的专门文献严重不足,本文为此对国外个体投资者收益测度文献予以梳理并发现:国外对个体投资者收益测度的方法大致经历了问卷调查法、抽样调查法、使用市场数据的直接计量法以及基于非市场数据的间接计量法四个阶段的演化。这种收益测度方法的发展源于研究者对个体投资者认知的深入,对投资者的理论假定逐步从抽象的理性人假设转变为现实的有限理性人假设。相关文献也更加关注个体投资者之间的异质性,并把个体投资者既视为市场流动的推动者又视为市场噪音的鼓动者。国外的类似文献,对于研究国内个体投资者的股票收益情况颇有参考价值。

一、个体投资者收益测度四种方法

(一)基于问卷调查的测度

1、基于单一指标的问卷调查。在早期问卷调查中,对个体投资者收益的测度多是基于单一指标进行的。纽约证券交易所最早开始关注投资者收益并予以观测,1952 年布鲁金斯学会代表纽约证券交易所对全美的个体投资者进行摸底问卷调查,结果显示650 万美国个体投资者的股票收益要差于同期其他投资收益。该问卷调查的核心是针对股票在投资者资产中的投资占比,而没有涉及投资者购买股票所花费的金额,因此对投资者收益的测度指标只有绝对收益水平而没有投资收益率。这份问卷调查还有诸多不足,但至少说明利用问卷调查方法对投资者收益展开测度是可行的。此后,随着网络等通讯技术的进步,对个体投资者收益的问卷调查有了更强的搜集能力。利用对10 家基金公司个体投资者所开展的每日交易结束后邮件式问卷调查,询问当日参与交易者的投资收益情况,同时利用对其被托管资产的数额测度其当天的相对收益率。这项研究初步构建起规范的个体投资者收益测度问卷调查,通过对个体投资者每日收益率、投资金额以及相应个体投资者背景的分析,为后续研究提供了一个模板。在原有10 家基金个体投资者的基础上扩大问卷调查范围,构建起接受机构投资者意见的个体投资者和依靠自身独立判断的个体投资者两个不同维度的问卷,据此观察个体投资者在对外界信息差异化影响下的投资行为和收益情况。该调查结果发现,在对信息的判断上,机构投资者的专业化建议对个体投资者收益并没有表现出显著提高效应。针对不同投资者之间展开的问卷调查发现,个体投资者的收益状况在一定条件下甚至要优于机构投资者,机构投资者并没有体现出其应有的专业性。

2、基于多种指标的问卷调查。美国个体投资者协会(AAII)根据相关问卷调查数据,设计出基于投资者家庭资产状况和投资理念等多种指标的问卷调查,通过对个体投资者投资时间、资产组合、家庭收入状况和投资者学历、性格等多样化指标的考察从而综合测度投资收益。多指标问卷调查强化了人们对个体投资者行为方式和收益之间相关关系的认识。对美国1991~2004 年股权基金个体投资者展开的问卷调查发现,随着投资时间的增加,有更丰富投资经验的个体投资者相较于投资时间较短的个体投资者,在面对市场噪音影响时的投资收益更好,所受到的锚定效应更小,也更容易在合适的价位买卖股票,两者之间的年投资回报率相差1.56%。发现不同收入阶层对投资收益的看法具有异质性,收入更高的个体投资者在面对投资时会更加合理地判断投资收益,投资方式偏于合理,而收入较低的个体投资者在面对投资时期望获得更高的绝对收益,投资方式更加激进。

(二)基于抽样调查的测度。随着愈加复杂多样的计量经济学和统计学被逐步引入到股票市场研究,基于股票市场小样本数据对个体投资者整体收益进行测度的方法被提出。

1、基于市场指标抽样调查。严格的信息披露规则要求上市公司的财务信息对所有个体投资者都是公开且真实的,投资者可以据此做出投资判断。将企业财务信息代入投资收益模型中发现,股票价格和投资者收益具有相关性,证明了使用市场指标对个体投资者收益测度的可行性。使用瑞银(UBS)抽样调查结果和投资者持股量的变化,发现个体投资者持股数量变化和股票收益情况呈现负相关。即当投资者发生亏损时倾向于买入股票,而在获得收益时倾向于卖出股票。该抽样调查可以验证利用投资者持股数量预测个体投资者收益。对美国个体投资者的收益情况进行了估计,发现在1998~2002 年之间的美国个体投资者收益呈现偏态分布,并表现为正偏态,说明当时美国个体投资者的整体收益是亏损的。对美国盖洛普投资者调查、格雷厄姆-哈维首席财务官调查、美国个体投资者调查、投资者情报投资通讯调查、罗伯特希勒投资者调查和密歇根大学调查研究中心个体投资者交易信息等六个数据源进行抽样调查,通过时间序列分析的方法,发现个体投资者收益与其本身期望高度负相关,表现出明显的过度自信特点。发现个体投资者期望容易受到新信息的影响,在交易过程中被新消息影响,改变投资策略。

2、基于复合型指标的抽样调查。由于基于市场指标抽样调查受制于上市公司财务报表质量的影响,因此基于复合型指标的抽样调查逐渐被使用。一项针对个体投资者教育水平、家庭资产状况和从事工作对投资收益影响的抽样调查显示,由于个体投资者素养、经济条件和从事行业的不同,投资经验丰富的投资者在进行投资时有更低的换手率和更低的处置效应。通过对抽样调查结果的实证分析发现,当股票价格高于参考点价格时,个体投资者主观判断投资是盈利的;当股票价格低于参考点价格时,个体投资者主观判断投资是亏损的。这项研究表明,投资者对待盈利有着异质性的认知和判断,而不是经济理性人假设下的始终追求预期效用最大化。通过构建全面的个体投资者特质信息和交易习惯指标来对投资收益进行测度,一定程度上解释了相同市场条件下个体投资者出现投资收益差异的原因。该研究发现,在市场中能够获得正收益的通常是投资期限较长的成熟个体投资者,而非受教育水平更高或投资金额更大的个体投资者。利用瑞典股票交易所的抽样调查数据,通过组建投资回报和预期结合的评价体系,从而对瑞典股票市场中个体投资者收益状况进行测度。研究发现,瑞典股票市场中的个体投资者收益呈现非标准正态分布,投资亏损者数量大于投资获利者数量。该研究结果表明,即使是在瑞典这样较为完善的股票市场,个体投资者获得股票投资收益的情况依然不容乐观。

(三)基于市场交易数据的直接计量。在市场交易数据的使用方面,一个分支是使用上市公司股票买卖仓位的变化对投资者收益进行测度。通过对个体投资者在信息公告前后持有仓位变化和公告后股票收益进行分析,发现当投资者因利好消息而建仓,因利空消息而减仓时,个体投资者收益变动是随着持有仓位的变化而变化的。对土耳其最大的经纪公司数据进行挖掘,从2008~2010 年期间6 万余个体投资者账户所进行的300 万次交易进行实证分析发现,由于受教育程度、年龄以及从事行业等因素的不同,个体投资者进行股票交易的频次有显著区别,从而不同的投资者有着不同的投资收益。研究还证实投资者交易频次与投资者收益有着负相关关系,即随着换手率增加,其投资收益将降低。这也说明使用换手率可以对个体投资者收益进行直接测度。另一个分支是使用市场收益率因子进行测度。使用市场上公开披露信息如股息收益率、道琼斯工业平均指数市盈率、期限结构斜率、Baa 和Aaa 级债券的收益率差、短期收益率、超额市场收益率和消费财富比等收益指标对个体投资者收益分别进行测度,并将这七个收益指标加权运算,通过构建合理权重测度综合的投资者收益。研究交易所交易基金(ETF)信息在个体投资者收益测度中的作用,分析个体投资者不同策略下的收益。

对数据进行挖掘之外,随着相关历史交易数据的公开,使用历史市场交易数据对个体投资者收益进行测度也被纳入相关研究。收集了1991~1996 年8 万个投资者的开户信息,通过对个体投资者所持账户资金变动的系统记录,并与当时股票市场的平均收益情况进行比较,发现其中66,465 名个体投资者的收益率仅为11.4%,所有个体投资者的平均收益率为16.4%,而当期市场收益率为17.9%,说明个体投资者在股票市场中甚至无法达到市场平均收益,多数个体投资者在市场无法获取超额收益。使用密歇根大学和盖洛普1998~2007 年的相关资产数据对持有股票的个体投资者所获收益进行统计。结果发现,在大多数资产中,股票投资带来的收益比重较低,而基金和信托的投资收益更多,但是相关资产配置数据却反映出投资者依然会将股票作为重要资产予以配置。这表明许多个体投资者投资过程中虽然知晓各项资产的收益率,但依然会选择股票这样的相对低收益资产配置于自身的投资组合中。至于原因,相关研究并没有深入研究,但有一种理论假设认为个体投资者存在的路径依赖或者框架效应影响着资产组合配置决策。将诺基亚所有持股人中的自然人持股者划分出来,对其在诺基亚的投资收益进行分析,发现获得正收益的通常是诺基亚股票的长期持有者,而持股时间较短的投资者获得正收益的比例偏小,其中更有一部分从买入到卖出的综合收益是负值。这说明对于个体投资者而言,更多的交易操作可能带来更多的交易成本和更低的投资收益。

(四)基于非市场数据的间接计量。伴随着对投资者的理论假定逐步从抽象的理性人假设转变为现实的有限理性人假设,使用情绪指标、实验室仿真和其他量化指标等非市场数据对个体投资者收益进行间接测度文献开始涌现。非市场指标更加符合投资者的实际情况,对现实的市场可能有更好的解释能力。而且如果将市场交易数据与非市场数据相结合,可以全面勾勒个体投资者在市场中的收益分布及状态位置。

1、投资者情绪指标数据。基于心理学变量对投资者收益进行测度,最早开始于对美国几家最大基金公司个体投资者所进行的心理调查,此项心理调查发现个体投资者的情绪可以有效地反映出当日收益变动情况,同时情绪的变化趋势还会影响投资者在第二日的投资行为。即通过分析市场中个体投资者的情绪变化,判断个体投资者在当日市场买卖中是否获利。若当日市场交易结束以后投资者情绪是乐观的,说明投资者在当日的交易中可能是获利的;反之,若在当日交易结束以后投资者情绪是悲观的,则说明投资者在当日的交易中很可能是亏损的。考虑到投资者情绪指标获得手段相对多样,如投资者智能指数、美国个人投资者协会指数、友好指数、“央视看盘”BSI 指数、好淡指数、整体市场表现指数、密西根大学信心指数(UMCCI)和会议委员会信心指数(CBCCI)等获取手段,因此便于从不同视角对市场中个体投资者的收益情况进行间接测度。收集了185 万个体投资者的交易记录,通过对投资者BSI 的分析,发现在投资者获得收益时会具有更高的BSI 值,而在持续亏损时,会有更低的BSI 值。投资者情绪作为一个新的非市场数据指标,其发展时间还相对较短,但由于对个体投资者的测度相对有效且更符合市场现实特征,因此很快被纳入到相关研究中。使用BW 指数,构建了由低价股、新股、高波动股、低股息股、无股息股、极端增长股和困境型股票等六个变量作为指标的测度模型,构建了投资者情绪综合指标,该指标对投资者情绪和投资者收益有很强的解释力。Huang(2015)使用偏最小二乘法(PLS)构建新的投资者情绪指数,通过调整指数的权重提高投资者情绪对投资者收益的解释能力。

2、实验室仿真数据。基于微观博弈论和实验经济学可以用来分析个体投资者收益分布的非均衡性特征。相关研究发现,构建一个抽象的实验室环境,可以在一定程度上对市场中个体投资者收益进行还原和测度。发现当信任达到一定的水平,提高信任水平会导致更多成本,人们为此愿意降低一定的信任水平;然而信任水平的降低会使得市场出现某种程度的不公平现象。Butler(2009)认为股票市场中个体投资者收益会受到侵害,原因之一可能是因为维持市场公平会耗费更多的市场资源,增加了市场进入成本,因此投资者更愿意接受一定的收益损失而降低市场进入成本。使用市场信任水平差异程度对个体投资者收益进行实验,实验发现信任水平和投资收益之间呈现倒“U”型关系。投资收益在开始阶段会随着信任程度的提高而增加。当信任水平达到一定程度后,为了维持更高的信任水平,所花费的成本将会降低投资收益。

3、特殊的量化数据。其他一些特殊的量化数据也可以用来间接度量个体投资者收益。使用GDP 和市场之间的相互影响从而对投资者收益进行测度,发现美国市场的投资者收益和GDP 呈现正相关,且当GDP 增长时会提高市场中投资者整体的收益状况。该研究认为,GDP的增加会对个体投资者产生一定的预期作用,从而增加个体投资者的投机性,在短期内增加投资收益。对美国两党的执政周期进行分析,发现当民主党执政时个体投资者的超额收益率高于共和党执政时期,价值加权的投资组合超额回报率为9%,等权重的投资组合超额收益率为16%。发现气候、政治选举等指标对短期投资者收益会产生影响,利用这些指标可以提高短期投资收益,验证市场中活跃交易者和不活跃交易者的投资收益差距。使用个人资产流动性作为量化指标进行研究,利用收入、消费和财富构建三维模型进行测度。

二、研究展望

可以预期的是,未来将有更新颖、更强大、更前沿的数据、技术和新理论应用于个体投资者的收益测度。例如,使用大数据、金融科技、机器学习和人工智能等信息技术在数据挖掘和信息处理方面的优势,对个体投资者收益进行更全面的分析。又如,引入高维、高频、隐变量、分位数回归、非线性面板数据等前沿计量方法对个体投资者收益进行精准测度。也可以将个体投资者收益测度纳入行为金融学和家庭金融学等交叉理论中,使用更完整的家庭资产数据以及资产配置理论对个体投资者投资收益进行度量。

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