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    行為金融學(xué)視閾下證券市場非理性波動研究

    2018-01-13 01:26:11孫德華
    關(guān)鍵詞:金融學(xué)證券市場波動

    孫德華

    一、引言

    投資者作為證券市場的行為主體,其所能獲得的相關(guān)市場信息必然影響其投資決策行為,最終這些信息必然綜合反映到股價(jià)波動上。因此,投資者行為影響證券市場的有效性。

    理論界對投資者行為的研究已有很長歷史,傳統(tǒng)金融理論[1]34至今仍是現(xiàn)代投資行為分析的主流。然而證券市場中存在著大量的噪音交易者和金融異象[2]43,這些都與傳統(tǒng)金融學(xué)理論相悖,并且傳統(tǒng)金融理論沒有考慮情緒、壓力等因素對投資者行為的影響。

    行為金融學(xué)融合了各種與人性有關(guān)的社會科學(xué),綜合運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)等多種方法[3]179-180,并在認(rèn)定投資者行為存在非理性因素基礎(chǔ)上形成了前景理論,行為組合理論等。本文試圖通過實(shí)證研究,詳細(xì)探究我國投資者情緒與證券市場非理性波動的相關(guān)性,這對全面準(zhǔn)確認(rèn)識我國證券市場波動特征、加強(qiáng)市場有效監(jiān)管、維護(hù)市場穩(wěn)定具有重要理論和現(xiàn)實(shí)意義。

    二、模型建立與變量數(shù)據(jù)說明

    首先以行為金融理論為基礎(chǔ),通過使用主分量分析法,對各個(gè)變量提取公共因子構(gòu)建綜合投資者情緒指數(shù)[4]129-130[5]3,進(jìn)而考察投資者情緒與股票市場價(jià)格的關(guān)系。

    由于本文所用變量含有很多市場因素,數(shù)據(jù)跨度非常大,且各變量的度量方式不同,因此對各變量需利用公式:

    進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

    其中:Xi∧代表標(biāo)準(zhǔn)化后的變量數(shù)值,Xi為實(shí)際變量值,u為均值,σ代表標(biāo)準(zhǔn)差。

    我們采用的模型構(gòu)建方法是主分量方法。該方法是用較少數(shù)目的新變量重新表示原模型中較多數(shù)目變量的方法。本文使用SPSS22.0[6]11-13對原始變量進(jìn)行主分量分析,構(gòu)建投資者情緒指數(shù)。在這里,還需要將初始因子載荷陣轉(zhuǎn)換成特征向量矩陣,并使用模型來確定變量前的系數(shù)。

    其中:A代表特征向量矩陣,B代表初始因子載荷陣,λ代表原始數(shù)據(jù)矩陣的特征根。

    為了保證數(shù)據(jù)的可得性、有效性和可行性,我們以2011年4月至2016年6月的月度數(shù)據(jù)為研究周期,以換手率(TUR)、消費(fèi)者信心指數(shù)(CCI)和新增投資者數(shù)目(ACCN)作為衡量投資者情緒的三個(gè)變量,以滬深300指數(shù)作為代表股市波動的樣本數(shù)據(jù)。

    (一)滬深300指數(shù)

    滬深300指數(shù)選取了滬深兩市具有代表性的股票300只,代表滬深兩市近60%的市值,能反映市場的整體運(yùn)行情況,因此,可以選取滬深300指數(shù)作為本文的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,數(shù)據(jù)來源于同花順(2011—2016)。

    (二)換手率

    市場換手率能夠有效衡量市場的流動性、活躍度及投資者參與股市的熱度。換手率高,表明市場交投活躍,投資者參與度高,反之亦然。數(shù)據(jù)來源于百度文庫(2011—2016)。

    (三)消費(fèi)者信心指數(shù)

    消費(fèi)者信心指數(shù)即消費(fèi)者對經(jīng)濟(jì)環(huán)境的信心程度。消費(fèi)者信心指數(shù)越低,表明消費(fèi)者對未來的經(jīng)濟(jì)形勢越悲觀;消費(fèi)者信心指數(shù)越高,表明消費(fèi)者對未來經(jīng)濟(jì)形勢預(yù)期越好,其數(shù)據(jù)來源于同花順(2011—2016)。

    (四)新增投資者數(shù)目

    新增開戶投資者的開戶意愿在一定程度上反應(yīng)投資者對市場的信心,因此可將新增開戶數(shù)的變動視為投資者對股市的預(yù)期反應(yīng)。數(shù)據(jù)來源于中國證券登記結(jié)算有限公司(2011—2016)。

    標(biāo)準(zhǔn)化后的相關(guān)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

    表1 相關(guān)變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

    三、檢驗(yàn)結(jié)果及分析

    在進(jìn)行主分量分析前,首先要對變量間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn),只有具備相關(guān)性才可以進(jìn)行下面的分析,相關(guān)性研究結(jié)果見表2。

    表2 變量間相關(guān)系數(shù)矩陣

    從表2中我們能夠看出,各個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)較大,且變量的顯著性取值均趨近于0??梢奀CI、ACCN和TUR之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性,由此我們應(yīng)該進(jìn)行因子分析。

    但是,因子分析還有另一指標(biāo)為KMO。一般KMO>0.9時(shí),做因子分析的效果最好,0.5≤KMO≤0.6時(shí)勉強(qiáng)適合,如果KMO<0.5,則不適合進(jìn)行因子分析。KMO值詳見表3。

    表3 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

    從表3中我們得知,本文中的KMO取值為0.595,接近0.6,Bartlett球形得出的Sig值為0.000,因此,可以進(jìn)行因子分析。分析結(jié)果見表4。

    表4顯示,我們能夠提取出兩個(gè)變量λ1和λ2來代替原來的三個(gè)變量,且解釋程度高達(dá)95.934,由此我們選取前2個(gè)λ1和λ2作為主成分,并將初始因子載荷陣轉(zhuǎn)換成特征向量矩陣,最終我們以加權(quán)平均方法得到投資者情緒指數(shù)表達(dá)式,見式(3)。

    表4 主成分提取分析表

    由此可見,消費(fèi)者信心指數(shù)、換手率和新增投資者數(shù)目都能夠?qū)ν顿Y者情緒產(chǎn)生正向影響。

    這里將投資者情緒指數(shù)(ET)和標(biāo)準(zhǔn)化后的滬深300指數(shù)(HS300)運(yùn)用SPSS22.0進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果詳見表5。

    表5 投資者情緒指數(shù)與滬深300指數(shù)相關(guān)性矩陣

    如表5所示,由主成分分析法得到的復(fù)合投資者情緒指數(shù)能夠較好反應(yīng)股票市場整體走勢,兩者相關(guān)系數(shù)為0.862,相關(guān)程度高,且通過顯著性檢驗(yàn),這表明我們建立的復(fù)合投資者情緒指數(shù)模型能較好反映投資者情緒變化。

    由于我們要求所選取的數(shù)據(jù)必須具有平穩(wěn)性,因此,我們使用Stata12.0對各變量的值進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。首先對對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示,P均大于0.05,都不滿足平穩(wěn)性,因此要對變量進(jìn)行一階差分。差分后再進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),P均為0.0000,通過平穩(wěn)性檢驗(yàn),因此,接下來的數(shù)據(jù)分析我們所采用的就是一階差分后的數(shù)據(jù)。

    下面對VAR模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),如圖1。

    圖1 VAR模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    由圖1可知,所有根均落在單位圓內(nèi),所以VAR模型也是平穩(wěn)的。

    接下來對VAR模型的滯后階數(shù)進(jìn)行確定,并且以AIC對應(yīng)的階數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)過數(shù)據(jù)分析我們得到:滯后階數(shù)為1。

    表6 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

    在5%的顯著性水平下,通過顯著性檢驗(yàn),說明投資者情緒和滬深300指數(shù)互為格蘭杰因果關(guān)系[7]161-163[8]233-235,即滬深 300 指數(shù)可以解釋、預(yù)測投資者情緒指數(shù),投資者情緒指數(shù)也可以來反映和預(yù)測滬深300指數(shù),參見表6。

    脈沖響應(yīng)是衡量模型中的內(nèi)生變量如何對一個(gè)變量的沖擊做出響應(yīng),它能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動態(tài)反應(yīng)過程和交互作用。

    圖2告訴我們,給Det一個(gè)增加的正交沖擊將引起對Dhs300的一個(gè)短暫的持續(xù)增加直到第四期,隨后這種沖擊響應(yīng)逐漸減弱并于第四期時(shí)收斂于0。因此,我們可以得出結(jié)論:中國的投資者情緒對股票價(jià)格具有長期影響,并能在一定程度上預(yù)測出股票價(jià)格變動。當(dāng)投資者對未來經(jīng)濟(jì)形勢看好時(shí),投資者會增加消費(fèi)需求,股票價(jià)格隨之上升;同時(shí),當(dāng)投資者對經(jīng)濟(jì)看好時(shí),也會增加對股票投資,股票價(jià)格也會上升。

    圖3滬深300指數(shù)對投資者情緒的脈沖效應(yīng)

    圖3 告訴我們,給Dhs300一個(gè)增加的正交沖擊將引起對Det的一個(gè)短暫的持續(xù)增加直到第二、三期,即當(dāng)給滬深300指數(shù)一單位的沖擊后,投資者情緒在開始有一個(gè)正向反應(yīng),但持續(xù)期較短,隨后下降并于第二期開始收斂于0。這表明當(dāng)股票價(jià)格上升時(shí),投資者普遍變得樂觀,投資者情緒也隨之高漲。隨后,當(dāng)情緒膨脹到一定程度后,盲目樂觀的情緒充斥整個(gè)市場,投資者開始意識到股市積累了大量泡沫,隨后采取自保措施,出現(xiàn)負(fù)向影響。當(dāng)股市達(dá)到均衡狀態(tài)時(shí),投資者情緒也最終平穩(wěn)。

    四、結(jié)論

    我們在簡要對比傳統(tǒng)金融學(xué)和行為金融學(xué)基礎(chǔ)上,利用行為金融學(xué)對我國證券市場投資行為和情緒進(jìn)行分析。

    (一)結(jié)論

    1.傳統(tǒng)金融學(xué)忽略了對投資者心理和行為等因素的考慮,這就使得該理論不能很好反映市場現(xiàn)實(shí),對許多“金融異象”無法做出合理解釋,很多情況下無法對投資者做出正確的決策引導(dǎo)。

    2.行為金融學(xué)作為創(chuàng)新領(lǐng)域,結(jié)合了金融學(xué)、心理學(xué)等社會科學(xué),以人的非理性為基礎(chǔ),對“金融異象”能夠作出科學(xué)合理的解釋。

    3.我國證券市場上大量中小投資者參與其中,盲目自信、羊群效應(yīng)、跟風(fēng)操作是這一群體的典型特征,這就為大機(jī)構(gòu)投資者操縱市場提供了現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。

    4.情緒和非理性行為都能對證券市場波動和有效性產(chǎn)生直接和持續(xù)的影響,且這種影響是不對稱的。

    5.就我國證券市場的各種指數(shù)而言,由于上證指數(shù)存續(xù)歷史最長,我們不妨建立上證指數(shù)的波動軌道如圖4。

    圖4 1990.12—2017.08上證指數(shù)波動軌道

    (二)建議

    1.關(guān)于投資者的投資策略

    對中小投資者而言,情緒管控肯定是投資成功的重要因素,投資者必須從根本上確立正確的投資觀,全面準(zhǔn)確認(rèn)識市場風(fēng)險(xiǎn),結(jié)合中國市場實(shí)際,加強(qiáng)策略研究,基于個(gè)體的認(rèn)知偏差和非理性特征,端正心態(tài),在投資過程中進(jìn)行有效情緒控制,才能正確決策,有效抵御市場非理性波動所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。從投資策略來講,反向投資策略不失為一種好的選擇,具體而言,參考如上圖4,我們認(rèn)為,以上證綜合指數(shù)為例,當(dāng)市場高漲、指數(shù)波動接近上軌尤其是突破上軌,此時(shí)市場風(fēng)險(xiǎn)快速高度累積,投資者應(yīng)該提高風(fēng)險(xiǎn)意識擇機(jī)做空;當(dāng)市場低迷,指數(shù)下跌接近下軌尤其是突破下軌,市場悲觀甚至恐慌情緒蔓延,投資者應(yīng)該堅(jiān)定信心擇機(jī)做多。

    2.監(jiān)管層面的監(jiān)管策略

    投資者情緒在一定程度上能夠與證券市場價(jià)格波動形成相互影響、相互強(qiáng)化,而證券市場的健康發(fā)展又依賴于市場的穩(wěn)定性,因此,從市場監(jiān)管角度而言,重視市場心理情緒變化,采取適時(shí)、適度有效的監(jiān)管措施,維護(hù)市場穩(wěn)定尤為重要。結(jié)合中國證券市場的實(shí)際,加強(qiáng)中小投資者合法權(quán)益保護(hù),有效打擊市場操縱行為應(yīng)成為監(jiān)管的重中之重,因?yàn)橹行⊥顿Y者易跟風(fēng),而大機(jī)構(gòu)投資者出于追逐超額利潤考量,時(shí)??桃庹T導(dǎo)市場情緒趨于非理性,所以,當(dāng)市場出現(xiàn)異常波動、市場情緒過激時(shí),監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)及時(shí)果斷采取有力措施,以平滑這種異常波動給市場帶來的損害,使市場回歸理性,道理其實(shí)很簡單,就是每一輪市場瘋狂、投機(jī)盛宴之后,市場總要付出沉重代價(jià),利益受損的往往是廣大中小投資者。以2015年春夏之交股市崩盤為例,這方面的教訓(xùn)極為深刻。具體到市場干預(yù)的時(shí)間和空間選擇,參考圖4,我們認(rèn)為,以上證綜合指數(shù)為例,每當(dāng)指數(shù)出現(xiàn)非理性繁榮,特別是當(dāng)指數(shù)波動接近上軌尤其是突破上軌,此時(shí)市場風(fēng)險(xiǎn)快速、高度累積,作為監(jiān)管層應(yīng)當(dāng)著力打擊操縱市場、操縱股價(jià)的違法違規(guī)行為,向市場發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)警示,決不能順應(yīng)甚至縱容市場的投機(jī)樂觀氛圍,不管這種氛圍是由何種勢力所營造,也無論什么人披著何種理論外衣論證牛市上漲如何有理;在做空機(jī)制條件下,反之亦然,就是當(dāng)指數(shù)下跌接近或者突破下軌,市場悲觀甚至恐慌情緒蔓延,此時(shí)市場做空風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)大于做多風(fēng)險(xiǎn),監(jiān)管重點(diǎn)應(yīng)著力轉(zhuǎn)向加大查處惡意做空操縱市場的力度。

    [1]李心丹.行為金融學(xué)——理論及中國的證據(jù)[M].上海:上海三聯(lián)書店,2004.

    [2]易陽平.行為金融論[M].上海:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2005.

    [3]李心丹.行為金融理論:研究體系及展望[J].金融研究,2005,(1).

    [4]李瑾宏.投資者情緒與股票市場收益的實(shí)證研究[J].財(cái)會通訊,2011,(15).

    [5]黃德龍,文鳳華,楊曉光.投資者情緒指數(shù)及中國股市的實(shí)證[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué),2009,(1).

    [6]馮國生,呂振通,胡博.SPSS統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2011.

    [7]張成思.金融計(jì)量學(xué)——時(shí)間序列分析視角[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2016.

    [8]H Shefrin.Does investors expect higher returns from safer stocks than from riskier stocks[J].Journal of Psychology and Financial Markets,2001,(4).

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