天氣對中國股票市場的影響

李占風(fēng)，段滿福，李 丹

(1.中南財經(jīng)政法大學(xué) a.統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院，b.金融學(xué)院，湖北 武漢 430073； 2.中國科學(xué)院大學(xué) 數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院，北京 100190)

一、引言及文獻(xiàn)綜述

傳統(tǒng)金融理論常認(rèn)為投資者是完全理性的，不考慮情緒和心理等非理性因素。而諸多研究表明，投資者情緒和心理等非理性因素會對投資者的決策和投資行為產(chǎn)生重大影響。一方面，人的心情與決策和判斷存在比較穩(wěn)定的關(guān)系——好的心情通常伴隨著對未來更積極樂觀的評價，對風(fēng)險的承擔(dān)能力也會增加，有時甚至?xí)雎砸恍┎缓玫男畔⒌挠绊?；而不好的心情則伴隨著對未來更消極謹(jǐn)慎的評價，對風(fēng)險的承擔(dān)能力降低，通常會盡力回避諸如投資等風(fēng)險行為[1]；另一方面，心情的波動通常會使得最終的決策不是最有效的，因為心情的波動會導(dǎo)致人們在決策的過程中把情感納入進(jìn)來，從而傾向于做出最滿意而非最有效的決策[2]。假設(shè)投資者是完全理性的，不僅與理性和感性相結(jié)合的人性不符，而且無法解釋證券市場上處置效應(yīng)、羊群效應(yīng)和長期反轉(zhuǎn)效應(yīng)等諸多“異?，F(xiàn)象”。

然而，影響投資者情緒和心理的因素非常多，包括認(rèn)知、環(huán)境、色彩、音樂、飲食和突發(fā)事件等，比如深藍(lán)色和黑色容易讓人情緒低落，而綠色則容易讓人內(nèi)心平靜；飲食中長期缺乏維生素B容易讓人暴躁和易怒等。此外，天氣對人的情緒和心理的影響也是相對穩(wěn)定和明顯的：晴空萬里、微風(fēng)和煦的日子里，人們通常表現(xiàn)得更加活躍和興奮；而在陰雨綿綿、烏云滿布的日子里，人們則通常情緒低落和煩躁。除了這種直觀的感受，天氣對人的情緒和心理的影響已經(jīng)得到了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的驗證：天氣對人的情緒的影響跟人體丘腦上后方的松果腺體對光信號的反應(yīng)有關(guān)。當(dāng)天氣晴朗的時候，由于光照充足，松果腺體會受到很大抑制，從而導(dǎo)致甲狀腺素和腎上腺素等具有激發(fā)振奮功能的激素的濃度上升，人的情緒也就表現(xiàn)得比較活躍和興奮；當(dāng)天氣陰沉的時候，由于光照不足，松果腺體的數(shù)量會明顯增多，從而導(dǎo)致甲狀腺素和腎上腺素的濃度降低，人的情緒也就表現(xiàn)得消極和低落[3]。那么，天氣狀況是否會通過影響投資者的情緒和心理進(jìn)而影響股市呢？相對于股市的難以預(yù)測甚至是無法預(yù)測，天氣的預(yù)測精度已經(jīng)非常之高[4]，研究天氣與股市之間的關(guān)系，有利于通過天氣去做一些量化策略，提高收益，降低風(fēng)險。對于主觀交易的交易者來說，也有利于提高自身在交易中的理性，最終提高整個市場的有效性。

國外研究天氣對股票市場影響的文獻(xiàn)非常多，而且時間較早，時間跨度較長，選取的天氣變量的相關(guān)度量指標(biāo)主要包括日照、溫度、濕度、降水、風(fēng)速、氣壓、云層覆蓋率和極端天氣等。Saunders最早實證研究了紐約的天氣對紐交所主要股票指數(shù)收益的影響，發(fā)現(xiàn)紐約股票交易所的股票收益與曼哈頓地區(qū)的云層覆蓋比率呈負(fù)相關(guān)，即當(dāng)?shù)卦茖釉蕉?，股票收益率越低[5]。此后，Hirshleifer和Shumway利用1982—1997年間26個國家(地區(qū))股票交易所的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步驗證了云層覆蓋率與股票收益之間的負(fù)向關(guān)系[6]。但這種關(guān)系并非存在于所有股市，1986年6月到2002年10月新西蘭威靈頓的云層對新西蘭證券交易所股票指數(shù)按市值加權(quán)的收益率不存在顯著影響[7]。此外，Cao和Wei重點研究了溫度對股票市場的影響，采用1962—2001年間臺灣、日本等8個國家或地區(qū)的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)溫度對股指收益存在顯著的負(fù)向影響，且該影響主要取決于由溫度引發(fā)的冷漠和侵略兩種情緒的平衡，低溫環(huán)境易導(dǎo)致侵略情緒，進(jìn)而提高風(fēng)險偏好，導(dǎo)致股指收益提高，反之亦然[8]。Chang等發(fā)現(xiàn)天氣會顯著影響股市收益，還影響投資者的交易行為，如云層覆蓋率對股價波動率和市場深度均具有負(fù)向作用。隨后的研究主要分成對天氣影響股市渠道和機(jī)制的研究與數(shù)據(jù)創(chuàng)新兩大方向[9]。例如，Anna等通過多價格表法發(fā)現(xiàn)日照和好的天氣能夠提高投資者的風(fēng)險承擔(dān)能力，并通過心理測驗進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)投資者情緒是天氣影響投資者風(fēng)險容忍度的渠道[10]。Smith和Zurhellen在Saunders的基礎(chǔ)上使用考慮股利的收益率數(shù)據(jù)，并采用全新的天氣數(shù)據(jù)集——美國國家海洋和大氣管理局氣象數(shù)據(jù)中心1948—2013年的數(shù)據(jù)，手工計算出紐約每個交易日早上6點到下午4點之間的平均云量數(shù)據(jù)，并且通過減去每周的平均云量進(jìn)行了季節(jié)調(diào)整，最終證實了美國股市在晴天比陰天的收益率更高，而且發(fā)現(xiàn)日照對股市的影響在小市值股票上會更顯著[11]。

相對于國外大量的相關(guān)文獻(xiàn)，國內(nèi)關(guān)于天氣對股票市場影響的相關(guān)研究則屈指可數(shù)。有學(xué)者運(yùn)用GARCH回歸證明了某些天氣變量確實能影響投資者情緒，進(jìn)而影響上證綜指的收益率。陸靜發(fā)現(xiàn)僅溫度和極端天氣對上交所票收益率存在顯著影響，但是多個天氣指標(biāo)對市場換手率和波動率等交易行為存在顯著影響，因此認(rèn)為投資者情緒影響投資決策不等價于投資者情緒影響資產(chǎn)定價[12]。近年來，也有研究表明空氣污染對中國股市收益存在負(fù)向影響，且小市值股票和“彩票類”股票的收益更容易受到霧霾的影響[13]；并且較高的空氣質(zhì)量會使市場傾向于獲得更高的收益率、更低的波動率和換手率[14]。

總的來說，無論是采用單個國家或地區(qū)的數(shù)據(jù)，還是采用多個國家或地區(qū)的面板數(shù)據(jù)；無論是采用短時間區(qū)間，還是采用長時間區(qū)間；無論是采用以往文獻(xiàn)中的數(shù)據(jù)的計算方法，還是使用全新的數(shù)據(jù)，國外文獻(xiàn)都證明了天氣對股票市場的影響是存在而且顯著的，但是這種影響的結(jié)果并不完全一致，可能是因為不同國家或地區(qū)的投資者素質(zhì)、當(dāng)?shù)氐臍夂颦h(huán)境、交易所的制度和規(guī)則等等各個方面存在差異。而國內(nèi)的相關(guān)研究相對較少，各個天氣指標(biāo)對滬深交易所股票的影響究竟怎樣，對不同市值、不同β系數(shù)的股票的影響是否存在差異，對機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者的影響是否相同等問題還沒有相關(guān)的研究去驗證。鑒于此，本文收集國內(nèi)天氣指標(biāo)數(shù)據(jù)，選取各類上證指數(shù)的換手率、波動率、收益率作為被解釋變量，相關(guān)天氣指標(biāo)作為解釋變量，設(shè)置季節(jié)性調(diào)整、日歷效應(yīng)為控制變量，進(jìn)行多元線性回歸，分別對上海天氣對上證A股指數(shù)、不同風(fēng)險股票、機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者、不同市態(tài)股市的影響進(jìn)行檢驗，并考慮交易所所在地以外的其他城市的天氣，進(jìn)一步檢驗中國股票市場的天氣效應(yīng)是否依然存在。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)天氣對中國股市的影響

自Saunders于1993年最早研究天氣與股票市場之間的關(guān)系以來，越來越多的實證研究都驗證了天氣對股票市場的顯著影響，并發(fā)現(xiàn)天氣不僅影響股市收益，還會通過影響投資者情緒，來影響投資者的價值評估與交易行為。目前，美國、歐洲、日本、韓國和臺灣等國家或地區(qū)的天氣效應(yīng)已經(jīng)逐漸得到驗證，那么天氣指標(biāo)是否對中國股票的收益率、波動率和換手率有影響呢？

本文以上海天氣對上證A股指數(shù)的影響為例，提出假設(shè)1：上海天氣對上證A股指數(shù)有影響。

(二)天氣對不同β系數(shù)的投資組合的影響差異

股票市場中不同的股票，其風(fēng)險是不同的。在股票市場中，β系數(shù)常用來評估股票的系統(tǒng)性風(fēng)險，β系數(shù)的絕對值越大，表明單個股票或者股票組合相對于大盤的波動幅度越大，通常意味著該股票或者股票組合的風(fēng)險越大。投資者風(fēng)險偏好越高，則越可能青睞高β系數(shù)的股票或者提高β系數(shù)高的股票在投資組合中的比重。由于天氣可能通過影響投資者的情緒，進(jìn)而影響投資者的風(fēng)險偏好。

基于此，本文提出假設(shè)2：天氣對β系數(shù)不同的投資組合有著不同的影響。

(三)天氣對機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者的影響差異

由于信息優(yōu)勢、專業(yè)背景、資金規(guī)模等的差異，股票市場的投資者通常被分為機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者，兩者的理性程度與投資情緒、選股規(guī)模偏好存在顯著差異。機(jī)構(gòu)投資者可以在中期正確地對市場收益進(jìn)行預(yù)測，而個人投資者的預(yù)測通常是錯誤的；個人投資者常常只注重歷史業(yè)績而忽略風(fēng)險，而機(jī)構(gòu)投資者看重剔除風(fēng)險因素的超額收益；投資于新興市場的美國基金會更偏好規(guī)模大的股票。

因此，本文提出假設(shè)3：天氣對機(jī)構(gòu)投資者與個人投資者有著不同的影響，且影響程度與股票市值有關(guān)。

(四)天氣在股票市場不同市態(tài)下的影響差異

在不同市態(tài)背景下，投資者的心理和行為會有不同的特點。在牛市中，股市賺錢效應(yīng)明顯，投資者整體情緒偏向樂觀，更偏好風(fēng)險；而在熊市中，股市賺錢效應(yīng)較弱，投資者整體情緒偏向悲觀，變得更厭惡風(fēng)險。美國股市的波動持久性在熊市中更高；而中國股市的波動持久性、“新高效應(yīng)”在牛市中更高；牛市信息具有顯著的收益正沖擊效應(yīng)，而在熊市中則正相反[15]；投資者更關(guān)注牛市中當(dāng)期股價的正向壓力，但是在隨后的價格反轉(zhuǎn)中則更關(guān)注熊市[16]。盡管已有文獻(xiàn)證明中國股票市場的天氣效應(yīng)不會對股票市場的收益率產(chǎn)生顯著影響[12，14]，但是基于牛、熊市周期的分樣本回歸可能存在顯著的影響。

因此，本文提出假設(shè)4：天氣對不同市態(tài)下的股市有不同的影響。

(五)天氣與股票交易的地域性問題

目前大部分研究都延續(xù)了Saunders的做法，即采用交易所所在地的天氣數(shù)據(jù)作為整個市場天氣的代理變量。盡管交易所所在地的證券交易量通常是所有地區(qū)交易量最高的，而且遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，采用交易所所在地的天氣有一定的合理性。但任何交易所的訂單均來自于全國各個地區(qū)，甚至來自于全球各個地區(qū)，因此訂單提交者的情緒更可能受到他自身所在地天氣的影響，不可能完全受交易所所在地天氣影響。因此，如果考慮交易所以外地區(qū)天氣對投資者的影響，股票市場的天氣效應(yīng)是否依然存在，有待進(jìn)一步檢驗。

據(jù)此，本文提出假設(shè)5：即使考慮交易所所在地以外的其他城市的天氣，中國股票市場的天氣效應(yīng)依然存在。

三、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源和樣本選擇

本文通過Python爬蟲技術(shù)抓取全球第一家在線天氣服務(wù)提供商Weather Underground網(wǎng)站中的天氣數(shù)據(jù)，包括國內(nèi)各城市的溫度、濕度、海平面氣壓、能見度、風(fēng)速等。各城市營業(yè)部成交金額數(shù)據(jù)來自于上交所官網(wǎng)公布的《上交所市場統(tǒng)計年鑒》(2005年至2015年)和深交所官網(wǎng)公布的《深交所市場統(tǒng)計年鑒》(2013年至2015年)。股票數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，部分來源于銳思金融研究數(shù)據(jù)庫。為了盡可能使得時間區(qū)間較長，且橫跨牛熊市，本文的時間區(qū)間選擇為2005年1月1日至2015年12月31日。并選擇了代表整個股票市場運(yùn)行狀況的上證A股指數(shù)、代表不同β系數(shù)股票組合的上證380高β指數(shù)和上證380低β指數(shù)、代表不同市值規(guī)模股票組合的上證超級大盤指數(shù)、上證中盤指數(shù)和上證小盤指數(shù)。

(二)變量說明

1.被解釋變量。本文主要研究中國股票市場的天氣效應(yīng)，即天氣對中國股票市場的影響。最能代表股票市場的交易行為的變量有：收益率、波動率和換手率。

收益率(RET)是指每日股票市場指數(shù)的漲跌百分比，本文采取對數(shù)收益率的形式，計算公式見式(1)。這是所有投資者最為關(guān)注的部分，正是它吸引來了股市的投資者。

RET=lnindext-lnindext-1

(1)

波動率(VOL)是標(biāo)的資產(chǎn)投資回報率的變化程度的度量，其計算公式如下式(2)。其中，indexh和indexl和分別為每日股票市場指數(shù)的最高值和最低值。這一指標(biāo)反映了投資者的意見分歧程度，波動率越大表明投資者的意見分歧程度越高。

(2)

換手率(TUR)是反映市場交易活躍程度最重要的技術(shù)指標(biāo)之一，指在一定時間內(nèi)市場中股票轉(zhuǎn)手買賣的頻率，具體某一段時期內(nèi)的成交量占流通總股數(shù)的百分比。換手率高一般意味著股票流通性越強(qiáng)，但也往往表現(xiàn)出較強(qiáng)的投機(jī)性，導(dǎo)致股價起伏較大，風(fēng)險也相對增加。

2.主要解釋變量。為避免了多重共線性，本文在對天氣變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗后，剔除溫度、露點溫度和氣壓這三個與季節(jié)性絮亂(SAD)高度相關(guān)的天氣變量，選取濕度(HUM)、能見度(VIS)、風(fēng)速(WSP)和云層覆蓋率(COV)作為天氣的度量指標(biāo)。

濕度(HUM)過高會使注意力下降、疲憊增加，從而影響投資者的情緒波動。

能見度(VIS)指觀察者離物體多遠(yuǎn)時仍然可以清楚看見該物體。當(dāng)?shù)湍芤姸鹊年庼蔡鞖獬霈F(xiàn)時，由于光線不足，很容易使人的心情憂郁和情緒低落。

風(fēng)速(WSP)可以影響人體的代謝速度，對體溫和情緒產(chǎn)生作用，并且風(fēng)速對股市收益具有明顯的負(fù)面作用，風(fēng)速越高，股票市場收益率越低，反之亦然。

云層覆蓋率(COV)對于市場收益率具有負(fù)面影響。人們在云層稀少、陽光明媚的時候會變得更加樂觀，更可能投資股票。

3.控制變量選取。季節(jié)性情緒紊亂(Seasonal Affective Disorder,SAD)是指由于地球圍繞太陽公轉(zhuǎn)帶來的日照時間長短變化，引起人體日光攝取量的增減，從而導(dǎo)致體內(nèi)荷爾蒙分泌變化，生理機(jī)能紊亂或失調(diào)。日照時間逐漸變短將會引起投資者更為消沉，減少交易活動，反之則會增加交易活動。因此，本文參照 Kamstra 等[17]的方法計算情緒紊亂指標(biāo)(SAD)，并加入模型中作為控制變量。

同時，本文還考慮了中國股票市場存在的“日歷效應(yīng)”。日歷效應(yīng)可分為周效應(yīng)(Week)和月效應(yīng)(Month)，周效應(yīng)表示指標(biāo)在周內(nèi)各日表現(xiàn)出不同的特征；月效應(yīng)表示指標(biāo)在不同月份具有不同的特征。

綜上，本文確定加入回歸模型中的所有變量名稱及其含義如下表。

表1 變量名稱及其含義表

(三)模型設(shè)定

為了實證考察股票交易與天氣變量之間的關(guān)系，本文借鑒參考已有文獻(xiàn)，建立了三個多變量回歸模型，見下式(3)～(5)。

(3)

(4)

(5)

四、實證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計

表2為本文各個變量的描述性統(tǒng)計表。2005年1月1日至2015年12月31日共有2 671個交易日，由于不同股票市場指數(shù)發(fā)布的時間不同，因此在2005年1月1日至2015年12月31日之間不同股票指數(shù)的觀測值的個數(shù)會有差異。

在天氣變量中，濕度與能見度最大值的標(biāo)準(zhǔn)差比平均值的標(biāo)準(zhǔn)差小，說明對于濕度和能見度而言，極值變量的波動小于均值變量的波動。但是對于風(fēng)速而言，則正好相反，其極值的波動大于均值變量的波動。接下來根據(jù)前文構(gòu)建的式(3)～(5)三個多元回歸模型，針對5個不同的假設(shè)依次進(jìn)行分析。

(二)上海天氣對上證A股指數(shù)的影響

下表3中，回歸方程(1)～(3)采用最大值衡量濕度、能見度和風(fēng)速；回歸方程(4)～(6)則采用平均值。

表2 描述性統(tǒng)計表

從回歸方程(1)～(3)的結(jié)果可以看出，在控制了日歷效應(yīng)和季節(jié)性絮亂之后，各個天氣變量對股價指數(shù)收益率沒有顯著影響，即投資者的情緒波動不會導(dǎo)致資產(chǎn)定價的失衡；最大濕度對上證A股指數(shù)的波動率產(chǎn)生顯著的正向影響；最大濕度和最大能見度對上證A指數(shù)的換手率均產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。而在以往眾多文獻(xiàn)中認(rèn)為對股票市場有顯著影響的云層覆蓋率，在本文的實證結(jié)果中，對股指收益率、波動率和換手率的影響在統(tǒng)計學(xué)意義上均不顯著。

從回歸方程(4)～(6)的結(jié)果可以看出，當(dāng)采用天氣變量的平均值代替最大值后，原本顯著的濕度變量變得不顯著，而能見度變量不僅顯著性降低(P值變大)，而且回歸系數(shù)的絕對值也降低。因此，每個交易日的平均天氣狀況對股票市場投資者的影響要小于當(dāng)天天氣狀況的最大值。下面采用最大值對假設(shè)2至4進(jìn)行檢驗。

(三)天氣對不同β系數(shù)的投資組合的影響

表4中，回歸方程(1)和(2)采用上證380高β指數(shù)的數(shù)據(jù)，表示高β系數(shù)的投資組合，回歸方程(3)和(4)采用上證380低β指數(shù)的數(shù)據(jù)，表示低β系數(shù)的投資組合。由于各個數(shù)據(jù)庫沒有對應(yīng)的該指數(shù)的換手率數(shù)據(jù)，故被解釋變量僅包含了收益率(RET)和波動率(VOL)。

表3 上海天氣對上證A的影響表

注：* 、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。下同。

表4 不同β的投資組合的回歸結(jié)果表

對比高β投資組合和低β投資組合的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，最大濕度顯著影響高β組合和低β組合的波動率，最大能見度對高β組合的股指收益有顯著的負(fù)向影響但所有天氣變量對低β組合的收益率均沒有顯著影響?？梢?，天氣對高β系數(shù)的投資組合的影響比低β系數(shù)的股票的投資組合的影響更大，從而驗證了假設(shè)2。

(四)天氣對機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者的影響

以往的文獻(xiàn)對機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者的區(qū)分常用的方式有三種：其一，采用上交所公布的Topview的持倉數(shù)據(jù)，但Topview的數(shù)據(jù)僅有2007年6月1日至2009年1月1日共19個月的數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間太短，結(jié)果的穩(wěn)健性待考究；其二，采用中證統(tǒng)計月報中披露的個人和機(jī)構(gòu)投資者的新增開戶數(shù)來度量，但該數(shù)據(jù)為月度數(shù)據(jù)；其三，通過按機(jī)構(gòu)投資者持股比例大小不同進(jìn)行分組來分別刻畫機(jī)構(gòu)投資者與個人投資者的行為，機(jī)構(gòu)投資者持有比例高的投資組合更多地反映出機(jī)構(gòu)投資者的行為，而機(jī)構(gòu)投資者持有比例低的投資組合的市場特征會更多地反映個人投資者的行為。本文選擇第三種方法來度量機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者。

值得注意的是⊕和⊙算子不僅完成了交叉操作，還在一定程度上實現(xiàn)了變異操作，因此必須進(jìn)行約束性條件的檢驗，確保有效性.

為了在同一市值規(guī)模上比較機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者的不同影響，本文首先將投資組合按總市值分為大小兩個組別；再按機(jī)構(gòu)投資者持股比例將每個組別再分為高低兩組；將各組股票的流通市值作為權(quán)重，計算各組合的收益率、波動率和換手率。得到回歸結(jié)果見表5與表6，其中，(1)～(3)表示個人投資者組合，(4)～(6)表示機(jī)構(gòu)投資者組合。

表5 低市值水平下，機(jī)構(gòu)投資者組合和個人投資者組合的回歸結(jié)果表

表6 高市值水平下，機(jī)構(gòu)投資者組合和個人投資者組合的回歸結(jié)果表

可見，在低市值的水平下，天氣變量對個人投資者的影響要大于機(jī)構(gòu)投資者，表明機(jī)構(gòu)投資者的投資素養(yǎng)和心理素質(zhì)比個人投資者確實更強(qiáng)；而在高市值水平下，濕度和能見度對機(jī)構(gòu)投資組合的波動率和收益率有顯著的負(fù)面影響，天氣效應(yīng)對機(jī)構(gòu)投資者的影響大于個人投資者，這可能因為A股市場的個人投資者的資金規(guī)模非常小，其投資決策和投資行為難以對大市值股票產(chǎn)生影響，而且國內(nèi)長期以來小市值投資策略的收益顯著高于大市值，個人投資者更青睞小市值股票，進(jìn)一步降低了個人投資者對大市值股票的影響。因此，驗證了假設(shè)3。

(五)不同市態(tài)下天氣對股票市場影響的差異

對于不同市態(tài)的劃分，即如何將股市劃分為牛市和熊市，國內(nèi)外相關(guān)研究眾多，但并無一致的意見，本文采用目前界定較明晰的Pagan與Sossounov的非參數(shù)方法[18]。首先根據(jù)式(6)和(7)初步判斷股價的波峰與波谷，如果時刻t對應(yīng)一個波峰，則表示是在3個月的時間窗口中的最大股價；如果時刻t對應(yīng)一個波谷，則表示是在3個月的時間窗口中的最低股價。

(6)

(7)

為了避免連續(xù)波峰或者連續(xù)波谷的出現(xiàn)，去除連續(xù)波峰中的價格較低者和連續(xù)波谷中的價格較高者。此外，為了囊括較短時期內(nèi)大幅度漲跌對應(yīng)的牛熊市，也為了排除虛假牛熊市，對牛熊市進(jìn)行進(jìn)一步處理：如果牛市和熊市的單程時常不超過4個月，則股價逆轉(zhuǎn)前后的漲跌幅必須大于20%，否則剔除該波峰或者波谷；剔除持續(xù)時間小于6個月的牛、熊市周期。據(jù)此劃分的牛熊市情況見下表7。

表7 牛熊市劃分情況表

由于本文的全樣本區(qū)間為2005年1月1日至2015年12月31日，而2005年1月1日至2005年6月6日的熊市區(qū)間屬于始于2004年4月7日的熊市周期；此外，2015年12月23日至2015年12月31日的熊市區(qū)間屬于結(jié)束于2016年1月27日的熊市周期。為了保持牛熊市周期的完整性，本部分實證剔除2005年1月1日至2005年6月6日、2015年12月23日至2015年12月31日的樣本，只保留13個交替的牛熊市完整周期。實證結(jié)果見下表8?；貧w(1)～(3)為牛市周期樣本，回歸(4)～(6)為熊市周期樣本。

從回歸方程(1)和(4)可以發(fā)現(xiàn)，最大濕度對牛熊市股指收益率的回歸系數(shù)均顯著，且在牛市中為正值，在熊市中為負(fù)值，兩者絕對值大小幾乎相等，說明牛市中，最大濕度越大，股票市場傾向于更高的收益率；而在熊市中，最大濕度越大，股票市場傾向于更低的收益率。正是因為天氣變量在牛熊市周期對股市收益的影響方向相反、大小近似相等，使得國內(nèi)以往的實證研究結(jié)果認(rèn)為，天氣變量對股市收益的影響不明顯[12，14]，投資者情緒僅影響投資者決策行為而對資產(chǎn)定價沒有影響[12]。

表8 基于牛熊市分樣本的天氣對上證A股的影響表

對比回歸方程(2)和(5)發(fā)現(xiàn)，在牛市中，各個天氣變量對股票市場波動率的影響均不顯著；而在熊市中，最大濕度和最大能見度對股票市場波動率的影響顯著，并且各主要天氣變量對股市波動率的回歸系數(shù)的絕對值也更大。說明牛市中天氣對股市的波動性沒有顯著影響，但在熊市中天氣則會顯著影響股市的波動性。根據(jù)回歸方程(3)和(6)也可以發(fā)現(xiàn)，最大濕度、最大能見度對股票市場換手率的影響在5%的顯著性水平下顯著，而且熊市中天氣變量的回歸系數(shù)的顯著性更高。可能是因為熊市中賺錢效應(yīng)較低，投資者情緒偏向悲觀和消極，更容易受到外界因素(如天氣)的影響，而做出更多的非理性交易，最終導(dǎo)致股市的波動率和換手率較牛市中更高。

綜上，天氣對股票市場的影響在牛熊市中差異明顯，天氣在牛、熊市中均會對股票市場的收益率產(chǎn)生顯著影響，在熊市中對波動率和換手率的影響較牛市中更為顯著，投資者情緒不僅影響投資者的決策行為，而且會影響投資者對投資標(biāo)的的價值判斷。因而，驗證了假設(shè)4。

(六)全國天氣對股市的影響

通過整理2005年至2015年上海證券交易所市場統(tǒng)計年鑒，獲取全國所有證券公司營業(yè)部A股成交金額的數(shù)據(jù)，并計算全國各城市2005年至2015年A股成交額占全國總成交額比重的平均值，前20名城市的成交額占比見表9。

表9 2005-2015年各城市營業(yè)部成交額占全國的比重表

可以看出，上海的成交金額占全國總成交額比重的平均值高達(dá)17.2%，遙遙領(lǐng)先，而從第20名后的城市的成交金額占比低于1%。因此，前20個城市代表了全國最主要的投資者的A股交易。另外，由于Weather Underground在這20個城市中的第9至第20名的12個城市中有5個城市沒有天氣數(shù)據(jù)或者沒有橫跨2005—2015年的數(shù)據(jù)，由于這5個城市的成交金額占全國的比重均低于2%，累積占比小于8%，因此本文剔除這5個城市，采用15個城市的成交金額占比作為權(quán)重，對這15城的天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均，得到代表全國天氣的天氣指標(biāo)。按城市調(diào)整的天氣對上證A的影響結(jié)果見下表10。

表10 按城市調(diào)整的天氣對上證A的影響表

從表10的回歸結(jié)果可以看出，按城市進(jìn)行調(diào)整的天氣變量對股票市場的影響依然是顯著的，且比僅用上海天氣更顯著。此外，與上海天氣變量的影響不同，按城市調(diào)整的天氣變量，平均值比最大值要更能反應(yīng)股票市場的天氣效應(yīng)。因此，驗證了假設(shè)5。

五、結(jié)語

本文以2005—2015年Weather Underground網(wǎng)站中的天氣數(shù)據(jù)，實證分析了天氣對國內(nèi)A股市場收益率、波動率和換手率的影響，發(fā)現(xiàn)天氣確實對國內(nèi)A股市場存在影響，它通過影響投資者情緒進(jìn)而影響投資者的短期風(fēng)險偏好，對高β投資組合的影響大于對低β投資組合的影響；在低市值的水平下，天氣對個人投資者的影響要大于機(jī)構(gòu)投資者，而在高市值水平下，正相反。

與以往研究類似，本文認(rèn)為濕度、能見度和風(fēng)速對股票市場的波動率和收益率有顯著影響。但與以往研究認(rèn)為天氣對股市收益率不存在顯著影響不同，本文基于牛、熊市的分樣本回歸，得到天氣對牛、熊市的收益率存在方向相反、大小近似相等的顯著影響。

本文考慮交易所所在地以外城市的天氣，發(fā)現(xiàn)全國天氣對A股市場的影響比上海天氣的影響更強(qiáng)烈，進(jìn)一步說明天氣確實對國內(nèi)A股市場存在影響。

誠然，本文回歸模型的R2均不高，天氣并非中國股市的決定性因素，如果加入宏觀經(jīng)濟(jì)等主要因素，模型擬合效果勢必提高。但本文所闡釋的天氣對投資者情緒、行為的各種影響，有助于投資者進(jìn)一步了解自身投資偏好，從而削弱天氣對投資情緒的影響，降低投資決策的失誤率。同時，本文也為投資者將天氣效應(yīng)加入量化投資策略提供了一定的理論支撐。