投資者情緒對A股市場的影響研究

文鳳華，饒貴添，楊曉光，2，3

(1.長沙理工大學 經濟與管理學院，湖南 長沙 410004；2.中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院管理、決策與信息系統(tǒng)重點實驗室，北京 100080；3.湖南省金融工程與金融管理研究中心，湖南 長沙 410004)

在A股市場中，投資者根據(jù)上市公司的未來盈利或虧損的心理預期，來對投資的股票進行定價，從而確定購買或出售股票的種類和數(shù)量。投資者情緒是反映投資者心理以及對應行為特征的一個重要指標，是行為金融理論研究的重要問題之一。對投資者情緒的研究雖然起步較晚，但近幾年來在國內外的發(fā)展還是非常迅速。

Solt，Statman[1]和Clarke，Statman[2]用看漲指數(shù)度量牛市指數(shù),用看跌指數(shù)度量熊市指數(shù),發(fā)現(xiàn)1964年以來在預期短期股票收益時，中型投資者情緒會持續(xù)，在預期長期股票收益時中型投資者情緒會反轉。Kenneth Fisher Meirstatma[3]利用對投資者的調查數(shù)據(jù)編制投資者情緒指數(shù)，結果發(fā)現(xiàn)，戰(zhàn)略投資者和個體投資者的情緒均與市場指數(shù)的未來收益成負相關關系。Baker[4]和Wurgler[5], Brown和Cliff[6]以及Kumar和 Lee[7]同樣證明了投資者情緒能在面板和總體上預測股票收益，發(fā)現(xiàn)作為投資者情緒代理變量的封閉式基金折價率可以預測小公司股票的未來收益,以及小公司股票組合與大公司股票組合的收益差。MB Mikhail, BR Walther, RH Willis[8]用消費者預期指數(shù)作為情緒的度量，指出證券分析師容易受投資者情緒的影響，而市場會對分析師預測的錯誤做出反映。Alexander Kurov[9]采用Baker和Wurgler在2006年提出的六個變量組成的合成指標：封閉式基金折價率、紐約證交所周轉率，IPOs數(shù)量、IPOs首日收益、股權溢價，指出貨幣政策對投資者情緒有重要影響，貨幣信息對情緒的影響依賴于市場狀況(牛市或熊市)，并且貨幣政策對熊市的活動對股市的影響要比牛市更大。Maik Schmeling[10]用消費者信心指數(shù)作為投資者情緒的度量，得出情緒對股市的影響是羊群行為和過度反應，而且情緒與股市收益是可預測的負相關關系。

王美今和孫建軍[11]用央視看盤指數(shù)度量情緒，對中國股市收益與投資者情緒關系進行的研究，發(fā)現(xiàn)投資者情緒的變化不僅顯著地影響滬深股市收益，而且顯著地反向修正滬深股市的收益波動。張丹，廖士光[12]利用封閉式基金折價率及認購權證隱含波動率間接反映中國證券市場的投資者情緒，發(fā)現(xiàn)投資者情緒變化是影響市場收益的系統(tǒng)性因素，它對未來市場收益與市場收益的波動性均有較強的預測能力。李瀟瀟,楊春鵬[13]研究發(fā)現(xiàn)投資者的認知風險和認知收益都與投資者的情緒有關并且兩者呈現(xiàn)負相關關系,與標準金融理論中風險和收益的正相關關系相反。黃德龍,文鳳華,楊曉光[13]針對中國的股票市場挑選出投資者情緒代理變量，并構建我國股市投資者情緒合成指數(shù)，用換手率、新開戶比例、封閉式基金折價率作為投資者情緒指數(shù)的度量。并得出不同市場的投資者情緒對股市收益有顯著影響。伍燕然、韓立巖[14]提出用A股和封閉式基金開戶數(shù)可以作為投資者情緒指標的度量。

從以上的國內外研究文獻來看，投資者情緒顯著影響股市，其影響程度依據(jù)所選指標和時期的不同而不同。本文用新開戶比例來衡量投資者參與股市的熱衷程度，以此來計量投資者情緒。

一、投資者情緒的測度與樣本

證券價格是多空雙方博弈的結果，而情緒指數(shù)正是對投資者看多和看空情緒的量度，反映了投資者對未來價格走勢的預期。情緒指數(shù)通常有兩種編制方式：一是通過市場數(shù)據(jù)計算得到，比如有換手率、封閉式基金折價率、認購權證溢價率、A股新開戶比率和總開戶比率。另一種是通過調查投資者對后市的預期計算得到的。如國外編制的多空指數(shù)和Shiller涉及的信心指數(shù)以及泡沫指數(shù)等，我國的如中央電視臺的“央視看盤”數(shù)據(jù)以及耶魯-CCER中國股市投資者信心指數(shù)等。

本文利用A股新開戶比例作為投資者情緒的度量，其中

新開A股新開戶比例

每日新開戶數(shù)體現(xiàn)了投資者交易的活躍的程度，當投資者情緒高漲或樂觀的時候，高投機性需求促使新股民踴躍加入股市，使得開戶數(shù)激增；當投資者情緒低落或者悲觀的時候，市場呈現(xiàn)觀望的趨勢，使得投機性需求降低，從而抑制了新投資者的投機沖動，最終推遲入市或者改變投資方向。因此每日新開戶數(shù)反映了投資者投機性需求的強弱。而新銷A股賬戶數(shù)表示的是投資者退市的一個熱衷程度。新開A股賬戶與新銷A股賬戶之差為每日凈增A股賬戶，故新開A股賬戶比例從一定程度上反映了投資者參與股市的意愿，可以作為投資者情緒的度量指標。并用新開A股賬戶比例作為每日的投資者情緒指標的度量，為了讀寫方便，以下簡稱開戶比例。

自2008年1月11日起，中國證券登記結算有限公司就不再提供每日新增A股賬戶數(shù)、每日新銷A股賬戶數(shù)、每日日末A股賬戶總數(shù)，改之提供每周新增A股賬戶數(shù)、每周期末A股賬戶總數(shù)，所以本文同時用周數(shù)據(jù)來度量投資者情緒。

A股市場中的收益用上證A指、深證A指、滬深300指數(shù)這三個指數(shù)的收益率來度量，日數(shù)據(jù)有603個觀測值，其樣本區(qū)間為：2005年6月20日～2008年1月11日。周數(shù)據(jù)有250個觀測值，其樣本區(qū)間是2005年6月20日～2010年7月23日，其中開戶比例數(shù)據(jù)來源于中國證券登記結算有限公司網站，上證A指，深證A指、滬深300指數(shù)的收益率來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，文章用Eviews6.0做的實證。

二、主要數(shù)學模型及計量方法

本文建立一個四元向量自回歸模型(VAR模型)，以此來分析開戶比例波動D_ khbl對股市收益率波動(上證A指收益率波動D_ shanga，深證A指收益率波動D_ shena，滬深300指數(shù)收益率波動D_ hushen)的動態(tài)影響。

其中：開戶比例波動D_khblt=khblt-khblt-1，反映了開戶比例t期與上一期的波動差距；收益率St=(St-St-1)/St-1×100，St、St-1分別表示第t期和第t-1期的收盤指數(shù)，上證A指收益率波動D_shangat= shangat-shangat-1，反映了上證A指收益率t期與上一期的波動差距；深證A指收益率波動D_shenat=shenat-shenat-1，反映了深證A指收益率t期與上一期的波動差距；滬深300指數(shù)收益率波動D_hushent=hushent-hushent-1，反映了滬深300指數(shù)收益率t期與上一期的波動差距。

VAR(p)模型的數(shù)學表達式是

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bxt+εt;t=1，2，…，T

(1)

yt是k維內生變量向量，xt是d維外生變量向量，p是滯后階數(shù)，T是樣本個數(shù)。假設yt為一平穩(wěn)隨機過程，則(1)式能表示成一個無窮向量移動平均過程

(2)

其中，Φ為系數(shù)矩陣，B為常數(shù)矩陣。系數(shù)矩陣ΦS的第i第j列元素表示的是，令其他誤差項在任何時期都不變的條件下，當?shù)趈個變量對應的誤差項εit在t期受到一個單位的沖擊后，對第i個內生變量在t+s期造成的影響，也就是VAR系統(tǒng)中變量i對變量j的s期脈沖響應。方差分解提供了另一種描述系統(tǒng)動態(tài)變化的方法。脈沖效應函數(shù)是追蹤系統(tǒng)對一個內生變量的沖擊效果，顯示任意一個變量的擾動如何通過模型影響所有其他變量，最終反饋到自身的過程；而方差分解是將系統(tǒng)的預測均方差分解成系統(tǒng)中各變量沖擊所作的貢獻。

三、樣本的統(tǒng)計特征分析

下面對開戶比例、上證A指收益率、深證A指收益率、滬深300指數(shù)收益率進行描述性統(tǒng)計。其中日收益率用當天的收盤指數(shù)來計算，而周收益率用每周最后一個交易日的收盤指數(shù)來計算，從表1中可以看出，收益率的指標在1%的顯著性水平下都是平穩(wěn)的，但是開戶比例的原序列不平穩(wěn)，經過一階差分后平穩(wěn)。從表1中發(fā)現(xiàn)，日數(shù)據(jù)的三個指數(shù)的收益率的均值在0.3%左右，周數(shù)據(jù)的三個指數(shù)收益率的均值均高于相應的日數(shù)據(jù)的均值，說明A股指數(shù)的收益率日收益要小于周收益率，周數(shù)據(jù)的三個指數(shù)的標準差均大于相應的日數(shù)據(jù)，說明日數(shù)據(jù)要比周數(shù)據(jù)穩(wěn)定。從下面兩個表格中可以看出，開戶比例的原序列不平穩(wěn)，但三個指數(shù)的收益率均是平穩(wěn)的，經過平穩(wěn)性檢驗，一階差分ADF統(tǒng)計量是平穩(wěn)的，即D_khbl、D_hushen、D_shanga、D_shena是平穩(wěn)的。

表1 樣本指標的描述性統(tǒng)計量(日數(shù)據(jù))

為了考察開戶比例波動和股市收益率波動是否滿足脈沖響應函數(shù)的穩(wěn)定性條件，分別對日數(shù)據(jù)和周數(shù)據(jù)進行了穩(wěn)定性檢驗，經過檢驗得知：D_khbl、 D_hushen、D_shanga、D_shena穩(wěn)定性檢驗的模全部小于1，即在單位圓內，日數(shù)據(jù)和周數(shù)據(jù)都是穩(wěn)定的，符合脈沖響應函數(shù)的穩(wěn)定性條件。

四、實證結果

(一)向量自回歸(VAR)模型分析

1.向量自回歸(VAR)模型滯后階數(shù)的確定

由于D_khbl、D_hushen、D_shanga、D_shena是平穩(wěn)的，因此可以對這四種數(shù)據(jù)建立向量自回歸模型，來反映開戶比例波動與股市收益率波動之間的動態(tài)影響關系。為確定VAR模型的滯后階數(shù)，這里使用SC準則，通過檢驗確定最優(yōu)滯后階數(shù)為：日數(shù)據(jù)的為3，周數(shù)據(jù)的為2。

2.脈沖響應函數(shù)曲線和預測方差分解圖

由于VAR模型是一種非理論性的模型，它無需對變量做任何先驗性約束，因此在分析VAR模型時，往往不分析一個變量的變化對另一個變量的影響如何，而是分析當一個誤差項發(fā)生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響。這種分析方法稱為脈沖效應函數(shù)。在前面建立的VAR(3)模型和VAR(2)模型的基礎上，下面通過使用脈沖響應函數(shù)來描述VAR模型中的因果變量是如何對系統(tǒng)沖擊進行動態(tài)響應的。

(1)日數(shù)據(jù)的開戶比例變化與股市收益率變化之間的脈沖響應和影響效應分析

圖1～3模擬的分別是日數(shù)據(jù)的滬深300指數(shù)、上證A指和深證A指的脈沖響應函數(shù)曲線。

在下圖中，圖1代表的是滬深兩市的整體情況，給開戶比例變動出現(xiàn)一個百分點的正向沖擊后，在第二期出現(xiàn)最大的一個反向沖擊，達到0.302個百分點，而后反向沖擊慢慢變小，到第4期接近于0，然后再轉變?yōu)檎驔_擊，到第五期達到最大，第五期后趨于穩(wěn)定。圖2，3表示的是單個市場(滬市和深市)的脈沖響應，圖2，3開戶比例的變化率對其影響相似，都在第二期達到負的影響最大，即開戶比例變化1%，給上證A指和深證A指的變化帶來負面沖擊為0.266%和0.314%，在第五期達到最大，且都為正向沖擊，達到0.133%和0.164%，在第六期之后趨于穩(wěn)定。分別對圖2，3的同期進行比較，開戶比例波動給深市的影響要大于滬市。

圖1 D_khbl沖擊引起的D_hushen的脈沖響應

從表1中可知，在上面三個脈沖響應函數(shù)曲線圖中，到第六期開戶比例變化的貢獻趨于穩(wěn)定，從表1中可以了解到，開戶比例波動對這三個股指收益率的變化率的沖擊效應分別為：2.60%、2.11%、2.85%，從而得知，對整體的A股指數(shù)收益率的的沖擊要小于深市單獨的A股指數(shù)，但大于上證A股指數(shù)，因此對深市的影響要大于滬市，且與滬深300指數(shù)是跨滬深兩市的指數(shù)這一事實吻合。

圖2 D_khbl沖擊引起的D_shanga的脈沖響應

圖3 D_khbl沖擊引起D_shena的脈沖響應

表1 日數(shù)據(jù)的預測方差分解圖(%)

(2)周數(shù)據(jù)的開戶比例變化與股市收益率變化之間的脈沖響應和影響效應分析

下圖表示的是圖4、5和6模擬的分別是周數(shù)據(jù)的滬深300指數(shù)、上證A指和深證A指的脈沖響應函數(shù)曲線。

圖4代表的是兩市的整體情況，給開戶比例變動出現(xiàn)一個百分點的正向沖擊后，與日數(shù)據(jù)類似的是，在第二期出現(xiàn)最大的一個反向沖擊，達到0.845個百分點，而后反向沖擊變小到0，到第三期為正向的沖擊，迅速的達到0.559個百分點，然后趨于穩(wěn)定，圖5和6表示的是滬市和深市的脈沖響應，圖5和圖6開戶比例的變化率對其影響相似，都在第二期同時達到負的影響最大，即開戶比例變化1%，給上證A指和深證A指的變化帶來的負面沖擊為0.810%和0.904%，在第三期迅速的變?yōu)檎驔_擊，達到0.383%和0.611%，在第三期之后趨于穩(wěn)定。

圖4 D_khbl沖擊引起的D_hushen的脈沖響應

圖5 D_khbl沖擊引起的D_shanga的脈沖響應

圖6 D_khbl沖擊引起D_shena的脈沖響應

在下面三個脈沖響應函數(shù)曲線圖中，到第六期開戶比例變化的貢獻趨于穩(wěn)定，從表2中可以了解到，開戶比例變化對這三個股指收益率的變化率的沖擊效應分別為：2.432%、2.388%、2.623%，從而得知，對整體的A股指數(shù)收益率的的沖擊要小于深市單獨的A股指數(shù)，但大于上證A股指數(shù)，因此對深市的影響要大于滬市，也與滬深300指數(shù)是跨滬深兩市的指數(shù)這一情況吻合。與前面的日數(shù)據(jù)得出的結論類似。

表2 周數(shù)據(jù)的預測方差分解圖(%)

(3)上述兩種脈沖響應和影響效應分析的同期比較

對(1)和(2)進行比較，可以得出：日數(shù)據(jù)的脈沖響應在第五期或第六期達到穩(wěn)定，而周數(shù)據(jù)的脈沖響應曲線在第三期就已經趨于穩(wěn)定，而且兩者對股市收益的沖擊效應日數(shù)據(jù)比周數(shù)據(jù)的沖擊力度要慢而小，說明從長期來看，投資者情緒對股市的影響要大于短期內投資者情緒對股市的影響。

(二)格蘭杰因果關系分析

為了判斷開戶比例波動、股市收益率波動之間的因果關系，本文利用Granger因果檢驗來判定。下面分別對日數(shù)據(jù)和周數(shù)據(jù)的開戶比例波動與股市收益率波動進行格蘭杰因果分析，詳見表3。

從表3中得知, 從日數(shù)據(jù)來看，即短期內，開戶比例與三大指數(shù)的收益率的關系均為:

(1)開戶比例波動與滬深300指數(shù)收益率波動存在雙向的格蘭杰因果關系，互為因果；

(2)開戶比例波動與上證A指收益率波動也存在雙向的格蘭杰因果關系，互為因果；

(3)開戶比例波動與深證A指收益率波動也存在雙向的格蘭杰因果關系，互為因果。

從周數(shù)據(jù)來看，即長期內，開戶比例與三大指數(shù)的收益率的關系為:

(1)開戶比例波動是滬深300指數(shù)收益率波動的格蘭杰原因，但是滬深300指數(shù)收益率波動不是開戶比例波動的格蘭杰原因；

(2)開戶比例波動是上證A指收益率波動的格蘭杰原因，但上證A指收益率波動不是開戶比例波動的格蘭杰原因；

(3)開戶比例波動與深證A指收益率波動是雙向的格蘭杰因果關系，即互為因果關系。

表3 Granger因果關系分析

五、結束語

本文運用向量自回歸模型和脈沖響應函數(shù)考察了投資者情緒對A股市場收益的影響關系，并用格蘭杰因果檢驗分析兩者的關系，研究結果如下：

(1)新增A股開戶比例波動反映了A股市場投資者交易的活躍程度，可以作為投資者情緒指標的度量；

(2)從長期來看，投資者情緒對股市的影響的沖擊力度要快而大，即投資者情緒對股市的影響在長期內要大于短期對股市的影響，這與程昆、劉仁和(2005)提出的投資者中期情緒指數(shù)對股市的收益率波動的影響要遠強于投資者短期情緒指數(shù)的影響有些類似；

(3)不管在短期內，還是在長期內，開戶比例波動對深市的沖擊比對滬市的影響更大，由于在深市上市的企業(yè)多為中小型企業(yè)。因此，短期內投資者情緒在一定程度上對中小企業(yè)上市公司的股票影響更大，與Baker和Wurgler(2006)中成長股票和小企業(yè)股票對信息的反應更敏感一致；

(4)在短期內，開戶比例波動與上證A指收益率波動、深證A指收益率波動和滬深300指數(shù)收益率波動都存在雙向的格蘭杰因果關系。在長期內，開戶比例波動是三個股市收益率波動的格蘭杰原因，并且開戶比例波動與深證A指收益率波動存在雙向的格蘭杰因果關系，但是滬深300指數(shù)波動和上證A指收益率波動都不是開戶比例波動的格蘭杰原因。

以上分析表明，開戶比例作為投資者情緒的一個度量，對股市收益率產生了非常顯著的影響，這對于我國證券市場具有重要的參考意義。需要指出的是，開戶比例作為投資者情緒的量度之一，必定有它的局限性，如：開戶比例只表明了參與股市的熱衷程度，但對后市的心理預期等心理指標未加考慮，如何綜合考慮投資者心理及其對應的行為特征來反映情緒，這是文章下一步研究的問題。

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