投資者情緒對股票收益影響探討

沈銀芳 鄭爽 施妍宇

摘 要：基于滬深300指數，利用異質自回歸（HAR）和主成分分析模型，構建投資者情緒指數和異質自回歸收益情緒模型，實證顯示投資者情緒和我國股票市場均具有長記憶性，且投資者情緒對我國股票市場收益率具有顯著影響。

關鍵詞：滬深300；投資者情緒；HAR；代理變量指標；收益率

中圖分類號：F23 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.16723198.2019.31.052

0 引言

近年來投資者情緒對股票收益率的影響一直是研究的熱點問題之一。國內外許多研究表明投資者情緒對資產定價、股票收益的重要影響不可忽視。Baker和Wurgler（2006）以美國股票市場為研究對象，得到投資者情緒對股票收益的非對稱性影響。劉金娥和莫舒婷（2018）、李曉萌和張宗強（2018）分別分析了投資者情緒與股市收益率的非對稱、動態(tài)相關結構。張強（2016）討論了投資者情緒對項目融資型定向增發(fā)公告效應的影響。

滬深300指數的市值覆蓋率高，與其他現有市場指數相關性高，可以反映中國金融市場的整體走勢，綜合評價滬深兩市的投資業(yè)績。宋澤芳和李元（2012）構造了情緒指數和反映股票收益對情緒變化敏感性的指標，研究了情緒與股票特征之間的關系，發(fā)現綜合情緒指數與滬深300指數的相關性很高，走勢基本保持一致。高斌（2015）以滬深300市場為例，考察股指期貨情緒和標的股票情緒對股指期貨價格的影響。因此本文基于滬深300股票市場，分析投資者情緒對收益率序列的影響，具有一定的理論現實意義。

異質性市場模型由Muller等人提出，該模型建立的理論前提是認為市場中存在著不同類型的異質交易者。 Crosi（2009）考慮已實現波動性中不同期不同因素的影響，構建了已實現波動的異質自回歸實現波動率（HAR-RV）模型，實證表明HAR-RV模型成功地實現了波動率的長記憶性、厚尾性和良好的預測效果。本文借鑒Baker和Wurgler（2006）給出的情緒指數構建方法（簡稱BW法），利用主成分分析構建情緒指數，并利用HAR模型，構建異質自回歸收益情緒模型，旨在探究投資者情緒和股票市場的長記憶性及情緒指數對中國股票市場的影響性。

1 HAR-收益情緒模型

為了考慮金融市場長期價格的變化即長記憶性，將收益率序列的日效應，周效應，月效應作為模型中的解釋變量，所選取的天數對應為1天，5天，22天。該模型反映了市場收益受到短線，中線，長線投資者不同交易風格的影響。

2 實證分析

2.1 情緒指數的構建

本文選取2002年1月7日到2019年3月28日的滬深300指數日收盤價為研究對象，交易量、換手率、市盈率和漲跌幅作為投資者情緒代理變量，以工業(yè)增加值增長率和消費增長率代表宏觀經濟形勢，數據分別來自于Wind資訊金融終端和同花順軟件。通過對收盤價取自然對數差分得到收益率序列RPt，由R語言得到所有分析結果。

沿用BW方法，先對代理變量交易量、換手率、市盈率和漲跌幅及其滯后一期值共8個變量進行主成分分析，得到初始情緒指數，計算相關系數，根據絕對值較大者從中選取6個變量作為正式情緒代理變量。接著將上述6個正式情緒代理變量與宏觀變量工業(yè)增加值增長率和消費增長率進行回歸正交。然后再對此6個殘差序列建立主成分分析模型，最后得到投資者情緒序列，如圖2。

2.2 情緒指數的描述性統(tǒng)計分析

滬深300指數收益率序列和上節(jié)所得情緒指數的描述性統(tǒng)計量為如表1。

從表1可知，收益的平均值高于投資者情緒，且其最小值小于投資者情緒，而最大值又大于投資者情緒。收益率和投資者情緒序列的偏度分別為一負一正，說明前者左偏，后者右偏。兩者的峰度均大于3，說明了分布均存在“尖峰厚尾”，且由J-B統(tǒng)計量的值，可以看出非正態(tài)。

2.3 長記憶性分析

在處理數據時，我們分析了滬深300收益率和投資者情緒的長記憶性。一般，長記憶性的d越靠近0.5，記憶性越強，表示過去時刻的收益對現在收益的影響更為顯著。從表2可以看出：收益率和投資者情緒均具有長記憶性。

2.4 HAR收益情緒模型

考慮收益與收益前一期，收益5日平均，收益22日平均之間的關系，估計得到如下HAR-收益模型：

RPt=-0.01868+0.01917RPt-1+1.05184RPt-5，t-1-0.05419RPt-22，t-1+εt1（3）

進一步地，在上述回歸模型中，加入投資者情緒前一期，投資者情緒5日平均，投資者情緒22日平均，得到如下HAR-收益-情緒模型：

分析上述模型（3）和（4）的擬合情況，可得：

由上可得，加了投資者情緒之后，模型殘差的MAE和MSE均變小，可以反映出投資者情緒對于股票收益的影響非常顯著，有助于提高收益率序列的擬合精度。

3 結論

本文利用BW方法構建了滬深300股票市場的綜合投資者情緒，通過描述性分析和長記憶性檢驗，分析我國股票市場的統(tǒng)計特征。利用HAR模型，將投資者情緒對股票收益的影響進行了建模分析，發(fā)現投資者情緒對股票收益具有顯著影響。其中，收益的前一期，5日平均對股票收益的影響最為顯著。

參考文獻

[1]Baker M，Wurgler J.Investor sentiment and the cross-section of stock returns[J].The Journal of Finance，2006，61（4）：16451680.

[2]Crosi，F.A Simple Approximate Long-Memory Modelof Realized Volatility[J].Journal of Financial Econometrics，2009，7（2）：174196.

[3]張強.投資者情緒對項目融資型定向增發(fā)公告效應影響[J].現代商貿工業(yè)，2016，（10）.

[4]劉金娥，莫舒婷.投資者情緒與股市收益率的非對稱相關性分析[J].廈門理工學院學報，2018，（8）.

[5]李曉萌，張宗強.基于時變ARMA-EGARCH-Copula模型的投資者情緒與股市收益動態(tài)相關結構分析[J].青島大學學報（自然科學版），2018，（5）.

[6]宋澤芳，李元.投資者情緒與股票特征關系[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2012，32（1）：2733.