外匯市場投資者情緒對有效匯率的影響研究

高曉惠 李凡

摘 ?要：由行為金融學(xué)可知，投資者的情緒必然會對金融市場的價格產(chǎn)生影響。外匯市場作為金融市場的重要組成部分，在資源配置、宏觀調(diào)控等方面起著重要作用。但在投資者情緒的影響研究中，中國學(xué)者鮮少將其考慮到外匯市場匯率的定價之中，而且在構(gòu)建投資者情緒指數(shù)的過程中指標(biāo)的選取、降維的處理等都產(chǎn)生了較大的誤差。為了提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，利用文本挖掘技術(shù)構(gòu)建投資者情緒指數(shù)，將其與中國外匯市場的名義有效匯率做分析，建立Logistic回歸模型得到投資者情緒指數(shù)對有效匯率的短期預(yù)測具有反向作用。

關(guān)鍵詞：投資者情緒;有效匯率;文本挖掘;Logistic回歸

一、引言

經(jīng)濟(jì)學(xué)理論顯示，央行在外匯市場上通過投放基礎(chǔ)貨幣而購買外匯時，人民幣匯率應(yīng)具有貶值趨勢，反之，人民幣匯率應(yīng)該表現(xiàn)為升值態(tài)勢。但在實(shí)際中，市場參與者在認(rèn)知偏差、投資行為的模仿學(xué)習(xí)等條件下所作出的行為決策和所形成的預(yù)期都會影響匯率的波動，數(shù)字媒體的發(fā)展使投資者情緒在匯率形成機(jī)制中發(fā)揮的作用逐漸加強(qiáng)。因此，通過對投資者情緒對匯率的研究，不僅可以把握和認(rèn)識人民幣匯率的波動和趨勢，還可以根據(jù)合理的預(yù)測便于央行實(shí)施相應(yīng)的決策。

二、文獻(xiàn)綜述

學(xué)術(shù)界對于投資者情緒對有效匯率的影響研究很少，但僅有的研究都肯定了投資者情緒對匯率的影響。French（2017）使用泰國證券交易所的四個投資者群體對投資者行為進(jìn)行研究，使用VAR框架，利用投資者行為準(zhǔn)確預(yù)測出第二天市場的方向[1]。司登奎（2018）等人基于開放經(jīng)濟(jì)框架構(gòu)建了包含央行外匯干預(yù)投資者情緒與匯率變動的內(nèi)生動態(tài)系統(tǒng)，認(rèn)為央行外匯干預(yù)投資者情緒與匯率變動之間存在非線性的內(nèi)生聯(lián)動效應(yīng)[2]。

對于投資者情緒指數(shù)的研究，大多數(shù)學(xué)者集中在股票市場上。中西方學(xué)者在Baker、Wurgler（2007）構(gòu)建投資者情緒指數(shù)的基礎(chǔ)上，對指標(biāo)的選擇和構(gòu)建指數(shù)的方法進(jìn)行了改進(jìn)[3]。隨著文本挖掘技術(shù)的興起，孟雪井（2016）、申浩男（2018）等人，利用文本挖掘技術(shù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法和計量模型建立投資者情緒指數(shù)，對股票價格進(jìn)行了預(yù)測[4-5]。

本文基于文本挖掘技術(shù)，通過分詞、數(shù)據(jù)清理、詞性標(biāo)注等步驟減小獲得指標(biāo)的誤差，構(gòu)建投資者情緒指數(shù)，利用Logistic回歸分析研究了中國外匯市場上投資者情緒對有效匯率的影響。

三、投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

1.網(wǎng)絡(luò)爬蟲

本文選取東方財富網(wǎng)站外匯吧的帖子和評論作為語料文本來源，研究時間范圍定為2014年1月-2019年1月。根據(jù)網(wǎng)址特征和網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)，利用Python3.7編寫程序，得到時間范圍內(nèi)每天的文本，共爬取1749條文本，在對無關(guān)文本內(nèi)容進(jìn)行剔除后，共得到1578個文本文件。將相同月數(shù)的文本進(jìn)行合并，得到61個月的語料文本。

2.分詞

利用R3.5.2軟件中jiebaR包強(qiáng)大的分詞功能，對61個月的文本進(jìn)行分詞，并對分詞結(jié)果進(jìn)行人工詞性標(biāo)注、數(shù)據(jù)清洗以及詞典匹配。

從分詞結(jié)果中挑選出表達(dá)積極和消極情緒的詞匯，并進(jìn)行詞性標(biāo)注。為了減小由于個人主觀判斷帶來的誤差，由四人同時進(jìn)行標(biāo)注詞性工作，最后將多數(shù)人都選中的詞匯進(jìn)行匯總，得到初始情緒詞典。篩除不符合詞法的詞語后，進(jìn)行詞典匹配，構(gòu)建新的分詞詞庫。利用新詞庫再次進(jìn)行分詞，得到新的分詞結(jié)果。部分情緒詞典展示如表一所示。

四、實(shí)證分析

所謂有效匯率，是指由貿(mào)易權(quán)重確定的外幣的加權(quán)平均價格，分為名義有效匯率和實(shí)際有效匯率。一國的名義有效匯率等于其貨幣與所有貿(mào)易伙伴國貨幣雙邊名義匯率的加權(quán)平均數(shù)，如果剔除通貨膨脹對各國貨幣購買力的影響，即為實(shí)際有效匯率。經(jīng)對原始文本預(yù)料的分析，發(fā)現(xiàn)通貨膨脹是投資者考慮的因素，所以使用Wind數(shù)據(jù)庫提供的的名義有效匯率作為研究對象，時間范圍為2014年1月-2019年1月。

由于影響有效匯率的因素有很多，如果只憑借投資者情緒指數(shù)研究對有效匯率的影響，會導(dǎo)致回歸方程中隨機(jī)誤差項(xiàng)中包含部分關(guān)鍵變量，即關(guān)鍵變量沒有完全從隨機(jī)誤差項(xiàng)中分離出來，使得回歸結(jié)果出現(xiàn)嚴(yán)重偏離。為了避免量化后的數(shù)據(jù)帶來的預(yù)測誤差，需要從定性的角度對有效匯率的變化進(jìn)行分析。本文將有效匯率和投資者情緒指數(shù)進(jìn)行Logistic回歸，得到當(dāng)有效匯率的變化趨勢發(fā)生改變時投資者情緒變化的百分比。

從定性的角度分析有效匯率，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。將2014年1月-2019年1月的名義有效匯率處理成二分類變量，即若 ，則記 ，反之，若 ，則記 。其中， 表示第t個時間段的名義有效匯率值，為數(shù)值型變量， 為處理成二分類變量后第t個時間段的名義有效匯率值，取值為1或0。

當(dāng)二分類變量已被解釋變量的角色出現(xiàn)在回歸分析中時，由于不滿足一般線性回歸模型對被解釋變量的取值要求，且違背回歸模型的前提假設(shè)，因此，無法直接接著回歸模型進(jìn)行研究。通常采用的方法是Logistic回歸分析，選用（0，1）型Sigmoid函數(shù)，公式（2）所示。

由表可知，在5%的顯著水平下，不可以認(rèn)為投資者情緒指數(shù)對即期有效匯率的影響有顯著差異，說明投資者情緒對即期有效匯率沒有產(chǎn)生顯著影響;對于滯后一期和滯后二期的有效匯率，投資者情緒指數(shù)的系數(shù)p值均小于0.05，而從滯后三期開始，投資者情緒對有效匯率的影響不顯著。所以，可以認(rèn)為投資者情緒對有效匯率產(chǎn)生顯著影響，且影響發(fā)生在滯后的兩期內(nèi)。

對于滯后一期的有效匯率，投資者情緒指數(shù) 每增加一個單位所帶來的優(yōu)勢是原來的exp（-14.021）倍，表明投資者的積極情緒上漲，不但不會促進(jìn)有效匯率上升，反而會使有效匯率下降。對于滯后二期的有效匯率，投資者情緒指數(shù) 每增加一個單位所帶來的優(yōu)勢是原來的exp（-14.838）倍，比滯后一期相比，有效匯率下降的幅度更大。

五、結(jié)論

基于文本挖掘技術(shù)構(gòu)建投資者情緒指數(shù)，通過Logistic回歸發(fā)現(xiàn)中國外匯市場投資者情緒對有效匯率的變化具有短期反向影響，因此，央行需要將外匯市場的投資者情緒作為影響調(diào)控決策的重要因素之一。

參考文獻(xiàn)

[1] ?French，Jordan.Asset pricing with investor sentiment：On the use of investor group behavior to forecast ASEAN markets[J].Researchin International Business and Finance Elsevier，2017，vol.42（c）：124-148.

[2] ?司登奎，李小林，江春.央行外匯干預(yù)、投資者情緒與匯率變動[J].統(tǒng)計研究，2018，35（11）：58-70.

[3] ?Malcolm Baker，Jeffrey Wurgler.Investor Sentiment in the Stock Market Journal of Economic Perspectives[J]. American Economic Association，2007vol.21（2）：129-152.

[4] ?孟雪井，孟祥蘭，胡楊洋.基于文本挖掘和百度指數(shù)的投資者情緒指數(shù)研究[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2016（01）：144-153.

[5] ?申浩男. 投資者情緒對股票市場的影響研究[D].山西財經(jīng)大學(xué)，2018.