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    投資者情緒與中國(guó)股票市場(chǎng)收益關(guān)系研究

    2015-12-02 04:27:06
    山東紡織經(jīng)濟(jì) 2015年9期
    關(guān)鍵詞:格蘭杰代理收益

    (中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 湖北武漢 430073)

    一、引言

    情緒改變影響投資決策,導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)。研究中國(guó)股市收益與投資者情緒之間關(guān)系有利于風(fēng)險(xiǎn)管理、提高監(jiān)管效率。本文構(gòu)建投資者情緒指標(biāo),然后研究投資者情緒與整個(gè)市場(chǎng)收益之間的關(guān)系。

    二、投資者情緒指標(biāo)構(gòu)造

    本文提出以下的程序來提煉投資者情緒。

    第一步:選定情緒代理變量的范圍并收集數(shù)據(jù)。

    第二步:原始代理變量與資產(chǎn)表現(xiàn)的相關(guān)性分析剔除不合適的代理變量當(dāng)期值或前期值。

    第三步:入選各代理變量相關(guān)性分析剔除性質(zhì)較差的變量。

    第四步:構(gòu)建投資者情緒指數(shù)。

    本文選?。簻挟?dāng)期新增股票開戶數(shù)NS(t),滬市當(dāng)期新增基金開戶數(shù)NF(t),滬市當(dāng)期股票成交額TV(t),當(dāng)期上證基金指數(shù)PF(t)以及前期上證綜合指數(shù)PS(t-1)作為代理指標(biāo)。同時(shí)把這5個(gè)指標(biāo)提前一期的變量(分別為NS(t-1),NF(t-1),TV(t-1),PF(t-1),PS(t-2))也加入模型。以上數(shù)據(jù)均采用月數(shù)據(jù),時(shí)間區(qū)間為2004年2月到2013年1月。

    我們將各個(gè)原始變量與當(dāng)期上證綜指進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果如表2-1所示:

    表2-1 當(dāng)期上證綜指與各個(gè)原始變量相關(guān)系數(shù)

    根據(jù)表2-1所有的相關(guān)系數(shù)均為正,剔除相關(guān)性較小的NF(t)和NF(t-1)。

    將留下來的8個(gè)代理變量進(jìn)行兩兩間的相關(guān)性分析。結(jié)果如表2-2所示:

    類似的,兩個(gè)變量相關(guān)性過大時(shí),我們剔除與資產(chǎn)表現(xiàn)相關(guān)性較小的變量。最終,我們剔除了NS(t-1),TV(t-1),PF(t-1), PS(t-2),保留 NS(t-1),TV(t), PF(t), PS(t-1)作為代理變量。

    表2-2 各個(gè)代理變量間的相關(guān)系數(shù)

    將留下來的代理變量使用spss18.0進(jìn)行主成分分析,以提取合成最后的情緒指標(biāo)。結(jié)果如表2-3:

    表2-3 相關(guān)矩陣

    表2-4 解釋的總方差

    表2-5 成分矩陣

    由表可以看出,各個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系還是比較顯著的,提取主成分因子是合適的。最后我們用IS來表示合成的投資者情緒指數(shù),可以得到關(guān)于IS的最終表達(dá)式:

    IS=0.865NS(t-1)+0.880 TV(t)+ 0.889 PF(t)+0.930PS(t-1)

    圖2-1 投資者情緒指數(shù)與上證綜指走勢(shì)圖

    我們將得到的投資者情緒指數(shù)與上證綜指的走勢(shì)進(jìn)行比較。走勢(shì)基本是一致的,且投資者情緒領(lǐng)先于上證綜指的走勢(shì)。

    三、投資者情緒與市場(chǎng)收益率的實(shí)證研究

    接下來考察投資者情緒與市場(chǎng)收益之間的關(guān)系。使用考慮現(xiàn)金紅利再投資回報(bào)率作為市場(chǎng)收益、一年期中央銀行票據(jù)的票面利率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益。

    我們首先對(duì)變量做平穩(wěn)性檢驗(yàn), Return、D(IS)、RMRF、SMB、HML、IS在5%的置信水平下通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

    接下來進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。首先,我們建立模型1、模型2進(jìn)行回歸分析。

    表3-1 模型1、模型2回歸結(jié)果

    從表3-1可看出,模型1中投資者情緒對(duì)整個(gè)市場(chǎng)收益的回歸的系數(shù)為0.014,p值<0.01,表明投資者情緒與市場(chǎng)收益之間存在著正相關(guān)關(guān)系。在加入了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子后的影響效果有所減小,但二者之間的正相關(guān)關(guān)系仍是顯著的。同時(shí),SMB、HML對(duì)市場(chǎng)收益的影響并不顯著。

    下面,我們使用向量自回歸模型(VAR模型)來研究投資者情緒與市場(chǎng)收益之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。首先,利用定階準(zhǔn)則選擇最優(yōu)滯后期為4。

    然后我們進(jìn)行投資者情緒與整體市場(chǎng)收益之間關(guān)系的VAR模型驗(yàn)證,實(shí)證結(jié)果如下:

    表3-2 投資者情緒與市場(chǎng)收益的VAR模型實(shí)證結(jié)果

    注:不帶括號(hào)的數(shù)字為對(duì)應(yīng)的方程式右側(cè)變量的回歸系數(shù)的估計(jì)值,系數(shù)下面圓括號(hào)中的數(shù)字表示系數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差,再下面方括號(hào)中國(guó)的數(shù)字表示回歸系數(shù)估計(jì)的t統(tǒng)計(jì)量的值。

    為了弄清楚投資者情緒與市場(chǎng)收益之間的因果關(guān)系,需要對(duì)兩者進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見表3-3:

    表3-3 投資者情緒與市場(chǎng)收益的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

    從上面的實(shí)證檢驗(yàn)中,我們可以看出:

    ①滯后1期、2期的投資者情緒對(duì)市場(chǎng)收益存在顯著的影響,且為正。同時(shí),通過格蘭杰因果檢驗(yàn),我們拒絕了兩個(gè)原假設(shè),這表明投資者情緒與市場(chǎng)收益互為彼此的格蘭杰原因。

    ②滯后1期的市場(chǎng)收益對(duì)當(dāng)期的投資者情緒有顯著的正相關(guān)關(guān)系,而滯后2、3、4期的市場(chǎng)收益對(duì)當(dāng)期投資者情緒沒有什么影響。同時(shí),格蘭杰檢驗(yàn)的結(jié)果告訴我們市場(chǎng)收益是投資者情緒的格蘭杰原因。

    ③滯后1期、2期、3期的投資者情緒對(duì)當(dāng)期的投資者情緒有顯著的影響,且均為正向影響。

    四、結(jié)論

    本文通過主成分分析法和向量自回歸(VAR)方法分析了投資者情緒和股票市場(chǎng)收益率的關(guān)系?;窘Y(jié)論如下:

    (1)情緒指數(shù)與市場(chǎng) Beta 的時(shí)間序列變量并不具有很好的一致性,情緒是除市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)外對(duì)股票收益有顯著獨(dú)立作用的因子。投資者對(duì)股票收益的預(yù)期看法將會(huì)體現(xiàn)在下一期的股票交易中,從而導(dǎo)致投資者情緒對(duì)市場(chǎng)的影響存在一定的滯后效應(yīng)。投資者情緒對(duì)市場(chǎng)收益的影響有時(shí)間上的限制,情緒易受到外界的干擾,對(duì)股票收益的影響時(shí)間不會(huì)持續(xù)太久。

    (2)當(dāng)市場(chǎng)前期收益為正時(shí),判斷能力不足,經(jīng)驗(yàn)不夠的一些散戶會(huì)對(duì)市場(chǎng)行情做多,導(dǎo)致投資者情緒高漲,從而使綜合情緒指標(biāo)增加。當(dāng)市場(chǎng)收益為負(fù)時(shí),同樣的道理,會(huì)對(duì)他們的情緒有所打擊。

    [1]陳彥斌.情緒波動(dòng)和資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2005;(3):36-45.

    [2]黃德龍,文鳳華,楊曉光.投資者情緒指數(shù)及中國(guó)股市的實(shí)證[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué),2009;29(1):1-13.

    [3] Bhattacharya N,Garrett T. Why people choose negative expected return assets-an empirical examination of a utility theoretic explanation [J]. Applied Economics, 2008; 40(1):27-34.

    [4] Barber M, Odean T, Zhu N. Systematic noise [J].Journal of Financial Markets, 2009;12(4): 547-569.

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