理性與非理性:基于信念推理的視角

胡昌生，伍智力，池陽(yáng)春

(武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 武漢430072)

投資者的決策過(guò)程及投資者間的誘導(dǎo)機(jī)制一直是金融理論界與實(shí)務(wù)界的關(guān)注熱點(diǎn)。根據(jù)傳統(tǒng)的理性理論，市場(chǎng)中存在兩類(lèi)投資者:套利者，基于基本面進(jìn)行交易;噪音交易者，基于“動(dòng)物精神”交易。套利者通過(guò)理性交易，熨平了非理性交易導(dǎo)致的價(jià)格波動(dòng)，成為高明投資者的代表。然而，回顧“選美競(jìng)賽”、“空中樓閣”［1］、“看公眾未來(lái)的買(mǎi)賣(mài)行為出價(jià)”［2］、“博傻”等一系列經(jīng)典理論，不難發(fā)現(xiàn)高明的投資決策與基本面沒(méi)有必然的聯(lián)系，基本面交易是被動(dòng)的，真正高明的投資應(yīng)是“先發(fā)制人，智奪群眾，把壞東西讓給別人”［1］，即通過(guò)對(duì)非理性情緒的預(yù)測(cè)乃至誘導(dǎo)獲取超額收益。由此，高明的投資者與非理性投資者之間應(yīng)存在一個(gè)信念推理過(guò)程:非理性投資者以“動(dòng)物精神”(即“非理性情緒”)為特點(diǎn)，會(huì)根據(jù)前期價(jià)格變動(dòng)推斷未來(lái)收益，在信念推理過(guò)程中處于低階;高明的投資者在信念推理過(guò)程中處于高階，會(huì)對(duì)非理性投資者的交易行為進(jìn)行推斷并誘導(dǎo)。從表面上看，高明投資者與非理性投資者的行為具有趨同性，然而實(shí)際上，高明投資者擔(dān)當(dāng)了“動(dòng)物精神”的領(lǐng)頭者、控制者，其行為代表著理性情緒。

投資者情緒作為投資者決策的驅(qū)動(dòng)因素之一，一直受到研究者的重視。已有的研究主要集中于兩個(gè)方面:情緒對(duì)橫截面收益的影響和情緒對(duì)市場(chǎng)總體收益的系統(tǒng)性作用。比如非理性情緒與資產(chǎn)收益之間具有反向預(yù)測(cè)關(guān)系［3－4］，不同特征的股票受投資者情緒影響程度不同［5］，情緒具有聯(lián)動(dòng)性［6］。但鮮有學(xué)者從情緒誘導(dǎo)的路徑對(duì)投資者情緒進(jìn)行闡釋?zhuān)疚臄M從這方面進(jìn)行拓展。考慮到高明的投資者與非理性投資者之間的“誘導(dǎo)性交易”與信念推理過(guò)程往往并不是通過(guò)直接交流完成的，而是要借助一些“媒介”，因此，本文選取了非理性投資者最容易接觸到和進(jìn)行參照的技術(shù)指標(biāo)(KDJ 和MACD)作為“媒介”，進(jìn)一步通過(guò)對(duì)情緒因子與技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行雙向VAR 和Granger 因果檢驗(yàn)，判斷理性情緒是否是技術(shù)分析指標(biāo)的原因，非理性情緒是否是其結(jié)果，即“高明投資者”是否是“畫(huà)圖者”，非理性投資者是否是“看圖者”。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，理性情緒與非理性情緒之間的確存在一個(gè)信念推理的過(guò)程。

相對(duì)于現(xiàn)有的研究，本文的貢獻(xiàn)在于:(1)通過(guò)總量市場(chǎng)信號(hào)對(duì)理性情緒與非理性情緒之間的誘導(dǎo)關(guān)系進(jìn)行了識(shí)別與檢驗(yàn)，為深入理解情緒指數(shù)提供了有益的參考;(2)通過(guò)KDJ 和MACD 這兩個(gè)在實(shí)際中廣泛運(yùn)用的技術(shù)分析指標(biāo)證明了金融市場(chǎng)中存在情緒誘導(dǎo)，并對(duì)情緒誘導(dǎo)的路徑進(jìn)行了一次有益的探索。

一、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

本文的核心假設(shè)是，理性情緒能夠通過(guò)技術(shù)指標(biāo)這一“媒介”實(shí)現(xiàn)對(duì)非理性情緒的誘導(dǎo)。該假設(shè)源于以下幾個(gè)方面:

(一)市場(chǎng)中存在“高明的投資”

關(guān)于“高明投資者”的研究證據(jù)比較薄弱，但Grinblatt 等從IQ 與投資者收益的關(guān)系著手［7］，而Kumar將投資者收益關(guān)于年齡、性別和受教育程度等變量進(jìn)行分析［8］，都證明兩者具有穩(wěn)健的相關(guān)關(guān)系。這些研究從側(cè)面說(shuō)明了市場(chǎng)中一些投資者相對(duì)另一些投資者要“高明”。Hirshleifer 等指出根據(jù)與基本因素?zé)o關(guān)的“噪音”進(jìn)行先期交易的投資者甚至?xí)〉酶哂诶硇酝顿Y者的收益，這種超額收益并不是由于承擔(dān)了額外的風(fēng)險(xiǎn)［9］，即“先發(fā)制人”可能會(huì)更高明，而這種高明投資更偏向情緒，與基本面毫無(wú)關(guān)系。De Long等人提出的反饋交易模型表明，在同時(shí)存在根據(jù)前期價(jià)格變化進(jìn)行正反饋交易的投資者和理性投機(jī)者的市場(chǎng)中，當(dāng)市場(chǎng)存在噪音信息時(shí)，理性投機(jī)者會(huì)推動(dòng)價(jià)格進(jìn)一步偏離基本價(jià)值，加劇市場(chǎng)波動(dòng)，理性投機(jī)者則利用這種偏離獲取額外收益［10］。胡昌生和池陽(yáng)春進(jìn)一步利用情緒的多維性區(qū)分了“高明投資者”與“低劣投資者”［11］。他們認(rèn)為投資者是有限理性的，是“動(dòng)物精神”與“經(jīng)濟(jì)人”的綜合體，而權(quán)重的不同決定了高明投資者與低劣投資者的區(qū)分，基于此他們構(gòu)建了理性情緒指數(shù)與非理性情緒指數(shù)，其中理性情緒代表著高明投資，能更早地預(yù)測(cè)市場(chǎng)收益。

(二)非理性投資者具備規(guī)律性的分析范式

現(xiàn)實(shí)中的金融市場(chǎng)并不是按CCAPM 所預(yù)測(cè)的那樣以完美的線性方式運(yùn)行，而是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)。在這個(gè)系統(tǒng)中，投資者行為相互交織，使得金融市場(chǎng)呈現(xiàn)混沌無(wú)序的特征。但是，金融市場(chǎng)在表現(xiàn)出混沌無(wú)序特征的同時(shí)，也表現(xiàn)出一定的秩序性。Tversky 和Kahneman 發(fā)現(xiàn)人們傾向于過(guò)度使用表征性啟示幫助判斷，導(dǎo)致估計(jì)概率時(shí)忽視了基率。另外，趨勢(shì)性或隨機(jī)游走的模式也是人們對(duì)股票價(jià)格習(xí)慣性的判斷［12］，De Bondt 的實(shí)驗(yàn)研究表明投資者會(huì)根據(jù)過(guò)去的價(jià)格序列進(jìn)行交易，在一定條件下能產(chǎn)生與反饋機(jī)制一致的泡沫，甚至泡沫會(huì)重復(fù)產(chǎn)生［13］。非理性投資者“框架分析”的規(guī)律性成為理性投資者信念推理并誘導(dǎo)的基礎(chǔ)，研究情緒誘導(dǎo)機(jī)制有助于理解金融市場(chǎng)的復(fù)雜性并探尋這種復(fù)雜性背后的規(guī)律。

(三)投資者情緒對(duì)資產(chǎn)價(jià)格有系統(tǒng)性的影響

Ozdenoren 和Yuan 的研究表明，投資者具有很強(qiáng)的協(xié)同動(dòng)機(jī)，Barberis，Shleifer 和Wurgler 發(fā)現(xiàn)非理性投資者的交易會(huì)使不同股票的收益率呈現(xiàn)聯(lián)動(dòng)的特征，投資者之間并非隔離的［6］。Kumar 和Lee 通過(guò)分析個(gè)體投資者的交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)他們常常同時(shí)買(mǎi)賣(mài)股票，股票之間收益存在顯著的聯(lián)動(dòng)性［5］。Kaustia 和Knupfer 研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)周?chē)巳和顿Y業(yè)績(jī)表現(xiàn)良好時(shí)，其他投資者更容易加入市場(chǎng)，反之則不然［14］。非理性情緒的聯(lián)動(dòng)性是情緒對(duì)資產(chǎn)價(jià)格具有系統(tǒng)性影響的前提，也是“高明投資者”通過(guò)信念推理、情緒誘導(dǎo)獲得超額收益的基礎(chǔ)。

綜上，本文的研究假設(shè)如下:

假設(shè)1:理性情緒影響技術(shù)指標(biāo)，而其本身不受技術(shù)指標(biāo)影響。

在接下來(lái)的研究中，將證明理性情緒是未來(lái)收益的良好正向預(yù)測(cè)指標(biāo)，這意味著理性情緒投資者總是能先市場(chǎng)一步，實(shí)現(xiàn)收益。技術(shù)指標(biāo)作為可以影響投資者的重要中介變量，理性情緒投資者會(huì)利用交易、信息等因素實(shí)現(xiàn)對(duì)其影響，相反，他們卻不會(huì)因自己誘導(dǎo)控制的技術(shù)指標(biāo)而改變情緒。

假設(shè)2:非理性情緒受到技術(shù)指標(biāo)影響，而其本身不影響技術(shù)指標(biāo)。

二、實(shí)證研究

(一)理性情緒指數(shù)與非理性情緒指數(shù)構(gòu)建

Baker 和Wurgler 最早將主成分分析法引入復(fù)合投資者情緒指數(shù)的度量中，他們對(duì)封閉式基金折價(jià)率、成交量、IPO 發(fā)行數(shù)量、發(fā)行首日收益率、股利收益率、股票發(fā)行占證券發(fā)行的比例六個(gè)情緒代理變量進(jìn)行主成分分析，構(gòu)造了復(fù)合投資者情緒指數(shù)(BW 指數(shù))［15］。本文在BW 指數(shù)構(gòu)建方法的基礎(chǔ)上參考借鑒胡昌生和池陽(yáng)春［11］的方法獲得了理性情緒指數(shù)(sentra)與非理性情緒指數(shù)(senti)。

本文選取的情緒代理變量包括換手率、封閉式基金折價(jià)率、投資者新增開(kāi)戶數(shù)和消費(fèi)者信心指數(shù)，期間為2003年1月至2011年12月。其中換手率為流通市值加權(quán)的全部A 股換手率，來(lái)源于銳思數(shù)據(jù)庫(kù);消費(fèi)者信心指數(shù)來(lái)自wind 數(shù)據(jù)庫(kù);市場(chǎng)整體的封閉式基金折價(jià)率是根據(jù)銳思數(shù)據(jù)庫(kù)封閉式基金折價(jià)率的日數(shù)據(jù)，按交易天數(shù)平均后，以?xún)糁禐闄?quán)重加權(quán)形成;投資者新增開(kāi)戶數(shù)來(lái)源于wind 數(shù)據(jù)庫(kù)，本文參考胡昌生和池陽(yáng)春［11］的方法以開(kāi)戶數(shù)增速作為投資新增開(kāi)戶數(shù)的代理值，以降低股票市場(chǎng)發(fā)展對(duì)開(kāi)戶數(shù)的影響，即:

opent=t 期新增凈開(kāi)戶數(shù)/t－1 期累計(jì)總開(kāi)戶數(shù)。

分別將選取的四個(gè)情緒代理變量的當(dāng)期值及它們各自的滯后一期值(Lturn、Lcefd、Lopen、Lcci)，共八個(gè)變量進(jìn)行主成分分析，提取特征值大于1 的主成分構(gòu)造一個(gè)綜合變量，進(jìn)而計(jì)算八個(gè)變量與綜合變量之間的相關(guān)系數(shù)，比較每個(gè)代理變量的當(dāng)期值和滯后一期值各自與綜合變量的相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)較大的選作情緒因子。本文選擇當(dāng)期的換手率(turn)、滯后一期的封閉式基金折價(jià)率(Lcefd)、滯后一期的投資者新增開(kāi)戶數(shù)(Lopen)和當(dāng)期的消費(fèi)者信心指數(shù)(cci)作為情緒因子。然后將情緒因子對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量(同比消費(fèi)價(jià)格指數(shù)cpi、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)mic 和工業(yè)增加值增速iavr)進(jìn)行回歸，剔除宏觀經(jīng)濟(jì)周期的影響，對(duì)獲得的殘差值主成分分析，提取特征值大于1 的第一主成分和第二主成分。

通過(guò)歷史情景解讀法(Anecdotal History)研究第一主成分、第二主成分與滬深300 指數(shù)變化趨勢(shì)的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn):第一主成分與市場(chǎng)價(jià)格變化有明顯提前滯后關(guān)系，有比較好的預(yù)測(cè)性;第二主成分變化與滬深指數(shù)變化沒(méi)有顯著的關(guān)系。

表1 第一主成分、第二主成分對(duì)未來(lái)收益的預(yù)測(cè)分析

由于錯(cuò)誤定價(jià)在未來(lái)趨向回復(fù)，導(dǎo)致理性情緒與非理性情緒最大的區(qū)別在于對(duì)未來(lái)資產(chǎn)收益預(yù)測(cè)能力的差異，以往的研究結(jié)論發(fā)現(xiàn)，非理性情緒與未來(lái)有收益存在顯著的反向預(yù)測(cè)關(guān)系，而市場(chǎng)中機(jī)構(gòu)投資者代表的理性情緒與未來(lái)資產(chǎn)收益存在良好的正向預(yù)測(cè)關(guān)系。因此，本文將滬深300 指數(shù)月收益分別對(duì)第一、第二主成分的1 ～12 階滯后變量、宏觀經(jīng)濟(jì)變量mic、cpi、iavr 作回歸分析，考察情緒成分對(duì)股市未來(lái)收益預(yù)測(cè)能力的變化?；貧w方程為:

其中情緒成分系數(shù)結(jié)果如表1 所示。

不難發(fā)現(xiàn)，剔除了宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響后，第一和第二主成分對(duì)滬深300 指數(shù)收益率有顯著的影響。第一主成分(f1)在對(duì)未來(lái)12月內(nèi)的收益均具有正向的預(yù)測(cè)作用，而第二主成分(f2)對(duì)未來(lái)收益的解釋能力僅在前3 個(gè)月是顯著正向，隨后轉(zhuǎn)為不顯著，并在8 個(gè)月后轉(zhuǎn)為顯著負(fù)向，符合Baker and Stein(2004)中對(duì)非理性情緒的描述。綜上所述，第一主成分(f1)在較長(zhǎng)期限內(nèi)仍能保持對(duì)市場(chǎng)價(jià)格正向的預(yù)測(cè)作用，具有典型的理性情緒特征，是“高明的投資”;而第二主成分(f2)的預(yù)測(cè)由正轉(zhuǎn)負(fù)，反映了市場(chǎng)中的非理性情緒，即僅能在短期盈利，長(zhǎng)期會(huì)因?yàn)殄e(cuò)誤定價(jià)糾正而受到損失。

(二)技術(shù)指標(biāo)構(gòu)建

本文采用的技術(shù)指標(biāo)是非理性投資者最容易接觸到和進(jìn)行參照的KDJ 和MACD 指標(biāo)。

KDJ 指標(biāo)也稱(chēng)隨機(jī)指標(biāo)，作為一項(xiàng)動(dòng)量指標(biāo)，通過(guò)選定周期內(nèi)股票或指數(shù)最高價(jià)位、最低價(jià)位及收盤(pán)價(jià)計(jì)算支撐位與阻力位水平，從而反映價(jià)格走勢(shì)的強(qiáng)弱和超買(mǎi)超賣(mài)現(xiàn)象。本文選擇KDJ(9，3，3)作為KDJ 指標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)源于大智慧。

MACD(moving average convergonce and divergence)是移動(dòng)平均線的一種變形，通過(guò)運(yùn)用快速與慢速移動(dòng)平均線聚合與分離的征兆功能，加以雙重平滑運(yùn)算，來(lái)分析、研究市場(chǎng)的走勢(shì)，從而決定買(mǎi)、賣(mài)時(shí)機(jī)。

技術(shù)指標(biāo)所發(fā)出的具體買(mǎi)賣(mài)信息需要對(duì)指標(biāo)中的值進(jìn)行綜合考慮，如MACD 指標(biāo)中的DIFF、BAR，KDJ 指標(biāo)中的K、D、J 值。為了簡(jiǎn)化分析，本文選取其中對(duì)買(mǎi)賣(mài)信號(hào)影響最大的J 值和MACD 值。這里不打算對(duì)技術(shù)指標(biāo)如何計(jì)算、如何根據(jù)技術(shù)分析指標(biāo)進(jìn)行買(mǎi)賣(mài)給予詳細(xì)的敘述。

(三)雙變量分析

表2 ～表5 是非理性情緒與技術(shù)指標(biāo)(包括J 指標(biāo)與MACD 指標(biāo))雙變量分析的結(jié)果。其中表2 與表3 給出的是理性情緒與J 指標(biāo)的結(jié)果，可以看到，理性情緒對(duì)J 指標(biāo)有顯著的影響，Wald 檢驗(yàn)也說(shuō)明理性情緒是J 指標(biāo)的Granger 原因。反之則不然，J 指標(biāo)對(duì)理性情緒沒(méi)有顯著的影響。

表2 理性情緒sentra 與J 指標(biāo)雙變量VAR 結(jié)果

表3 理性情緒sentra 與J 指標(biāo)雙變量Granger Causality Wald 檢驗(yàn)

表4 與表5 給出了理性情緒與MACD 的雙變量分析結(jié)果。結(jié)果與J 指標(biāo)的分析一致，不同的是理性情緒對(duì)MACD 的影響更顯著。因此，高明的投資者在市場(chǎng)中是“畫(huà)圖者”，其本身卻不會(huì)受技術(shù)分析圖形影響。

表4 理性情緒sentra 與MACD 指標(biāo)雙變量VAR 結(jié)果

表5 理性情緒sentra 與MACD 指標(biāo)雙變量Granger Causality Wald 檢驗(yàn)

表6 ～表9 是非理性情緒與技術(shù)指標(biāo)(包括J 指標(biāo)與MACD 指標(biāo))雙變量分析的結(jié)果，其中表6 與表7給出的是非理性情緒與J 指標(biāo)的結(jié)果，可以看到，非理性情緒對(duì)J 指標(biāo)沒(méi)有顯著的影響，Wald 檢驗(yàn)也說(shuō)明J 指標(biāo)顯著影響非理性情緒。表8 與表9 給出了理性情緒與MACD 的雙變量分析結(jié)果，同樣表明非理性情緒受到技術(shù)指標(biāo)顯著的影響，而其本身不影響技術(shù)指標(biāo)。因此，市場(chǎng)中“低劣的投資”僅僅只是“看圖者”，受到“高明投資者”的誘導(dǎo)。

表6 非理性情緒senti 與J 指標(biāo)雙變量VAR 結(jié)果

表7 非理性情緒senti 與J 指標(biāo)雙變量Granger Causality Wald 檢驗(yàn)

表8 非理性情緒senti 與MACD 指標(biāo)雙變量VAR 結(jié)果

表9 非理性情緒senti 與MACD 指標(biāo)雙變量Granger Causality Wald 檢驗(yàn)

表10 與表11 給出了囊括理性情緒、非理性情緒與技術(shù)分析指標(biāo)的多變量Granger 因果檢驗(yàn)的結(jié)果。從中我們?cè)诙嘧兞織l件下再次確認(rèn)了“高明的投資者”是市場(chǎng)中的“畫(huà)圖者”，“低劣的投資者”是市場(chǎng)中的“看圖者”。

表10 sentra、senti 與J 指標(biāo)多變量Granger Causality Wald 檢驗(yàn)

表11 sentra、senti 與MACD 指標(biāo)雙變量Granger Causality Wald 檢驗(yàn)

三、總結(jié)

基于以上結(jié)果可以看到，理性情緒與非理性情緒之間確實(shí)存在一個(gè)信念推理的過(guò)程，“高明的投資者”會(huì)通過(guò)技術(shù)指標(biāo)這一“媒介”對(duì)“低劣的投資者”進(jìn)行誘導(dǎo)，從而搶占先機(jī)。作為市場(chǎng)中“高明的投資者”，理性投資者會(huì)意識(shí)到自己的交易行為本身會(huì)影響技術(shù)分析的“圖形”，從而能夠形成對(duì)非理性投資者的“誘導(dǎo)”。顯然，作為對(duì)非理性投資者進(jìn)行誘導(dǎo)的“媒介”，必須要具有普及性與廣泛性，本文僅使用了KDJ 和MACD 這兩個(gè)最常用的技術(shù)指標(biāo)，除了技術(shù)分析指標(biāo)以外，市場(chǎng)中還存在其他的誘導(dǎo)“媒介”，特別是媒體信息?，F(xiàn)有的研究也表明，市場(chǎng)中媒體所傳播出來(lái)的信息會(huì)影響投資者的交易行為，使得資產(chǎn)價(jià)格偏離其基本價(jià)值［16］。因此，在進(jìn)一步的研究中，我們可以搜集數(shù)據(jù)構(gòu)建媒體情緒指標(biāo)，通過(guò)檢驗(yàn)理性情緒、非理性情緒和媒體情緒指標(biāo)三者之間的關(guān)系，考察媒體信息在“情緒誘導(dǎo)”的過(guò)程中是否發(fā)揮了“媒介”的作用。對(duì)誘導(dǎo)“媒介”進(jìn)行更廣泛的挖掘也將為信念推理的有效性提供有益的補(bǔ)充。

本文的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。存在情緒誘導(dǎo)的金融市場(chǎng)中，資產(chǎn)價(jià)格容易偏離“基本價(jià)值”，導(dǎo)致市場(chǎng)的價(jià)格信號(hào)扭曲，資源配置功能受損。眾多投資者，特別是中小投資者，通常會(huì)遭受巨大損失。相對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家成熟市場(chǎng)而言，中國(guó)作為發(fā)展中的新興市場(chǎng)，歷史較短、制度不盡完善、投資者受教育程度低、市場(chǎng)投機(jī)性等特征明顯，而這放大了情緒誘導(dǎo)的不利影響［17］。因此理解市場(chǎng)中的情緒誘導(dǎo)機(jī)制有助于政府提高金融市場(chǎng)監(jiān)管水平、保護(hù)投資者利益，促進(jìn)金融市場(chǎng)發(fā)揮配置資源的決定性作用。對(duì)于政府而言，一方面可以通過(guò)定期發(fā)布情緒指數(shù)、情緒風(fēng)險(xiǎn)警示等方式加強(qiáng)市場(chǎng)情緒監(jiān)管，另一方面也可以通過(guò)輿論、互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)管等途徑強(qiáng)化對(duì)情緒的引導(dǎo)。對(duì)于中小投資者而言，情緒誘導(dǎo)機(jī)制的研究有利于其認(rèn)識(shí)到非理性情緒對(duì)自身收益所帶來(lái)的負(fù)面影響，增強(qiáng)甄別信息的能力，進(jìn)而學(xué)會(huì)控制情緒，抵制市場(chǎng)中“噪音”的影響。

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