新型媒介背景下的信息擴(kuò)散方式對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響研究

熊 熊, 樊瑞鑫, 劉 勇, 吳春穎

(1.天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072; 2.中國(guó)社會(huì)計(jì)算研究中心,天津 300072)

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)作為世界上最大的信息結(jié)構(gòu),為投資者提供了多種信息獲取和溝通的工具。自誕生以來(lái),隨著科技的發(fā)展經(jīng)歷多次演化,從Web1.0時(shí)代到Web2.0時(shí)代,從信息發(fā)布到信息交互到即時(shí)通訊,互聯(lián)網(wǎng)一步步將人類的生活聯(lián)系在一起。隨著互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展,網(wǎng)民的數(shù)量也越來(lái)越多,截至2018年12月,我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模為8.29億。①網(wǎng)絡(luò)逐漸成為信息的重要載體和信息傳播的重要渠道。

互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,伴隨著信息傳播媒介的不斷更新。從傳統(tǒng)的報(bào)紙、雜志、電視等媒介發(fā)展到門戶網(wǎng)站,進(jìn)而演變到如今的微信、微博等新型媒介,相比于傳統(tǒng)媒介,新型媒介呈現(xiàn)出信息傳播速度快、傳播范圍廣、信息交互式傳播等特點(diǎn)。在Web2.0時(shí)代,投資者會(huì)選擇微信、微博等新型媒介來(lái)獲取和發(fā)布信息,他們不僅在證券市場(chǎng)上進(jìn)行投資,同時(shí)會(huì)通過(guò)新型媒介將其投資決策的想法和情緒進(jìn)行廣泛傳播。新型媒介從根本上改變了證券市場(chǎng)的信息結(jié)構(gòu),進(jìn)而影響投資者的投資決策,最終對(duì)資產(chǎn)定價(jià)產(chǎn)生影響。

基于新型媒介信息傳播速度快、傳播范圍廣、信息交互式傳播的特點(diǎn),金融機(jī)構(gòu)可以利用新型媒介中傳播的信息數(shù)據(jù)對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行定價(jià)。2009年發(fā)布的百發(fā)100指數(shù)采用百度金融搜索和用戶行為大數(shù)據(jù)編制股票市場(chǎng)指數(shù)。在此基礎(chǔ)上,眾多策略基金成立。其中廣發(fā)百發(fā)大數(shù)據(jù)策略成長(zhǎng)A基金的收益與上證綜合指數(shù)最近6個(gè)月的簡(jiǎn)單線性回歸分析如圖1所示。

圖1 廣發(fā)百發(fā)大數(shù)據(jù)策略成長(zhǎng)A (001734.OF)-簡(jiǎn)單線性回歸分析②

圖1中,廣發(fā)百發(fā)大策略成長(zhǎng)A基金的收益與指數(shù)收益呈現(xiàn)出一定的線性關(guān)系,表明利用百度金融搜索和其他投資者留痕的數(shù)據(jù)行為分析可以獲得有效的信息,從而對(duì)資產(chǎn)定價(jià)產(chǎn)生影響。

本文主要關(guān)注新型媒介信息傳播與資產(chǎn)定價(jià)之間的關(guān)系,致力于探究Web2.0背景下信息新型擴(kuò)散方式對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響。首先,本文對(duì)Web2.0以及新型信息傳播媒介兩個(gè)概念進(jìn)行界定。

20世紀(jì)90年代初,萬(wàn)維網(wǎng)出現(xiàn),世界進(jìn)入Web1.0時(shí)代,Web是一個(gè)可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)的服務(wù)器技術(shù)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于投資者而言,Web是一種可以使用個(gè)人計(jì)算機(jī)訪問(wèn)的系統(tǒng),它最初是新聞、信息的來(lái)源,用戶訪問(wèn)的工具是搜索引擎。Web1.0發(fā)展后期出現(xiàn)了向門戶、綜合網(wǎng)站發(fā)展的趨勢(shì)。Web1.0時(shí)代的信息傳播媒介主要是信息傳遞方向單一的報(bào)紙、雜志、電視等傳統(tǒng)媒介和靜態(tài)網(wǎng)站。21世紀(jì)初,隨著電子商務(wù)的發(fā)展,在線服務(wù)的商業(yè)模式日益繁榮。世界進(jìn)入Web2.0時(shí)代,blog大量涌現(xiàn),維基百科出現(xiàn),投資者使用網(wǎng)絡(luò)分享經(jīng)驗(yàn)和觀點(diǎn),編寫(xiě)大百科全書(shū)。與Web1.0不同,Web2.0時(shí)期信息傳播不僅僅是官方媒體在靜態(tài)網(wǎng)站上進(jìn)行信息發(fā)布,而是同時(shí)讓投資者參與其中,每個(gè)用戶既是信息接收人, 又是信息發(fā)布者, 轉(zhuǎn)發(fā)信息隨時(shí)隨地一鍵操作, 這催生了信息輻射。[1]相比于Web1.0時(shí)期的傳播媒介,blog、QQ等新型媒介更加注重交互性,以用戶為中心,互聯(lián)網(wǎng)理念由原來(lái)自上而下少數(shù)者主導(dǎo)的體系轉(zhuǎn)變?yōu)樽韵露嫌脩艏w智慧主導(dǎo)的體系。[2]發(fā)展到后來(lái),智能手機(jī)和平板電腦的出現(xiàn)使互聯(lián)網(wǎng)真正做到Anytime、Anywhere 和 Anyway,微博、微信等新型媒介出現(xiàn)?？傊?Web2.0背景下的新型信息傳播媒介相比于傳統(tǒng)報(bào)紙、雜志以及Web1.0時(shí)期的靜態(tài)網(wǎng)站,具有傳播速度快、范圍廣、信息來(lái)源豐富、信息傳播具有動(dòng)態(tài)交互性等特征。

本文從時(shí)間、技術(shù)、社會(huì)三個(gè)方面對(duì)新型媒介進(jìn)行界定。在時(shí)間方面,與Web1.0 相比,出現(xiàn)時(shí)間較晚的Web2.0可以被稱為新型媒介;在技術(shù)方面,新型媒介信息傳播速度更快,應(yīng)用領(lǐng)域更加寬廣,技術(shù)上更加先進(jìn);在社會(huì)方面,新型媒介打造了人與人交互的環(huán)境,例如微信朋友圈,一旦有人使用,就會(huì)吸引更多人使用,從而對(duì)社會(huì)造成新的影響。[3]Web1.0出現(xiàn)在Web2.0之前,從時(shí)間維度來(lái)講,Web1.0似乎更加“傳統(tǒng)”。Web1.0時(shí)代,投資者更多的是從各個(gè)網(wǎng)站上獲取信息,被動(dòng)地接收信息。相比于傳統(tǒng)媒介(報(bào)紙、雜志、電視等),本文將Web1.0時(shí)期的媒介定義為“舊媒介”。相比于傳統(tǒng)媒介和舊媒介,新型媒介具有一些獨(dú)特的傳播特點(diǎn):即時(shí)性、交互性、虛擬性、個(gè)性化和海量共享性。[4]

與過(guò)去信息傳播方式不同,在新型媒介背景下,影響資產(chǎn)價(jià)格的信息通過(guò)傳統(tǒng)媒介或者新型媒介渠道傳遞給投資者,投資者在接收信息之后,可以選擇通過(guò)新型媒介渠道將信息再次轉(zhuǎn)發(fā),也可以經(jīng)過(guò)投資者先驗(yàn)信息處理之后二次發(fā)布。初始信息經(jīng)過(guò)數(shù)量眾多的個(gè)體源分析、整理、打包、發(fā)布,信息交互式傳播,從而對(duì)資產(chǎn)定價(jià)產(chǎn)生影響。在投資者通過(guò)新型媒介進(jìn)行信息獲取、處理、傳播的過(guò)程中,也留下了數(shù)不勝數(shù)的投資“痕跡”,通過(guò)分析這些“痕跡”,可以獲得大量的投資信息。除此之外,Web2.0背景下,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,云平臺(tái)的出現(xiàn),計(jì)算機(jī)的處理能力與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力得到巨大的提升,投資者逐漸掌握處理海量數(shù)據(jù)的能力,新型媒介下的大數(shù)據(jù)思維與方法的運(yùn)用給投資者帶來(lái)了新一輪財(cái)富增長(zhǎng)的機(jī)會(huì)。資產(chǎn)定價(jià)的方式方法是投資者需要關(guān)注的方向,通過(guò)研究新型媒介背景下信息擴(kuò)散的原理,剖析信息對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響方式,從而提取出有效的信息,對(duì)資產(chǎn)定價(jià)理論進(jìn)行擴(kuò)充,提升資本市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)的效率與效果,這是本課題研究的目的。

二、文獻(xiàn)回顧

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于媒體、信息傳播與資產(chǎn)定價(jià)的研究主要集中于信息傳播媒體對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響、信息傳播方式對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響兩個(gè)方面。

(一)信息傳播媒體對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響

Dyck等研究了媒體報(bào)道對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響,發(fā)現(xiàn)股票價(jià)格對(duì)媒體強(qiáng)調(diào)的盈利類型的信息最具反應(yīng)性;對(duì)于分析師較少的公司以及媒體更可信的公司,這種效應(yīng)更強(qiáng);可供選擇的公司信息來(lái)源越少,對(duì)信息的需求就越大,報(bào)紙的聲譽(yù)就越差。[5]

Bushee等考察商業(yè)報(bào)刊在資本市場(chǎng)中是否扮演著信息中介的角色,研究了在公司財(cái)報(bào)發(fā)布期間媒體對(duì)公司信息環(huán)境的影響,發(fā)現(xiàn)媒體報(bào)道的增加降低了信息不對(duì)稱的程度,并促進(jìn)了小型和大型交易。[6]同樣以商業(yè)報(bào)刊作為研究對(duì)象,Drake等主要研究商業(yè)報(bào)刊在會(huì)計(jì)信息定價(jià)中的作用,發(fā)現(xiàn)媒體對(duì)年度盈利報(bào)告的報(bào)道減輕了對(duì)現(xiàn)金流錯(cuò)誤定價(jià)的影響,商業(yè)報(bào)刊在促進(jìn)市場(chǎng)有效地將會(huì)計(jì)信息納入股價(jià)方面發(fā)揮了重要作用。[7]

張維等通過(guò)建立多期的、意識(shí)偏見(jiàn)和構(gòu)飾偏見(jiàn)并存的投資者具有學(xué)習(xí)行為的計(jì)算與實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠?lái)研究媒體偏見(jiàn)對(duì)投資者決策和資產(chǎn)價(jià)格的影響,發(fā)現(xiàn)媒體偏見(jiàn)和媒體競(jìng)爭(zhēng)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格都具有較大的影響,隨著媒體競(jìng)爭(zhēng)和媒體偏見(jiàn)程度增加,投資者對(duì)資產(chǎn)價(jià)格預(yù)期的波動(dòng)逐漸減小。[8]

Rogers等利用內(nèi)幕交易文件公開(kāi)的過(guò)程來(lái)調(diào)查媒體報(bào)道是否影響證券市場(chǎng),研究發(fā)現(xiàn)在內(nèi)幕交易消息發(fā)布后的幾分鐘內(nèi),媒體傳播對(duì)價(jià)格和交易量的反應(yīng)方式產(chǎn)生了明顯的影響。[9]

胡國(guó)強(qiáng)等采用企業(yè)被媒體報(bào)道次數(shù)來(lái)研究媒體關(guān)注如何通過(guò)資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)影響企業(yè)投資者行為,結(jié)果顯示媒體關(guān)注在資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)影響中同時(shí)具有信息功能與情緒功能,但兩種功能的作用機(jī)制不同，其中媒體的信息功能主要通過(guò)緩解公司股票低估來(lái)實(shí)現(xiàn),媒體的情緒功能主要通過(guò)加劇股票高估來(lái)實(shí)現(xiàn)。[10]

俞慶進(jìn)等利用百度指數(shù)代表投資者關(guān)注度,實(shí)證檢驗(yàn)百度指數(shù)與創(chuàng)業(yè)板股票市場(chǎng)的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn)百度指數(shù)與市場(chǎng)指標(biāo)具有顯著相關(guān)性,投資者的有限關(guān)注對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生影響。[11]類似的,趙龍凱等研究了百度搜索量與股票收益率關(guān)系,通過(guò)研究搜索量與規(guī)模、換手率、賬面市值比交叉分組后的股票平均收益率,發(fā)現(xiàn)關(guān)注度與同期股票收益率有正相關(guān)關(guān)系,高關(guān)注度組股票的平均收益率顯著大于低關(guān)注度組股票,同時(shí)關(guān)注度并不能完全被另外三個(gè)變量解釋。[12]

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者也在研究Web2.0背景下的新型信息傳播媒介對(duì)于資產(chǎn)定價(jià)的影響。金雪軍等收集東方財(cái)富網(wǎng)股吧發(fā)帖數(shù)據(jù),采用文本挖掘的方法,研究中小投資者在股票論壇的討論是否會(huì)對(duì)股票的收益率與成交量產(chǎn)生影響。[13]喬智等采用新浪股吧上證指數(shù)吧數(shù)據(jù)、東方財(cái)富股吧上證指數(shù)吧數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,通過(guò)股吧發(fā)貼量構(gòu)建個(gè)人投資者情緒代理指標(biāo),研究個(gè)人投資者情緒與股市收益之間的關(guān)系。[14]熊熊等采用東方財(cái)富股吧發(fā)貼數(shù)據(jù)研究股吧發(fā)貼量、評(píng)論量等特征變量與股票市場(chǎng)成交量、收益率等特征變量之間的關(guān)系。[15]石善沖等通過(guò)對(duì)微信文本進(jìn)行語(yǔ)義分析構(gòu)建投資者的情緒指標(biāo),研究投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)的影響,研究發(fā)現(xiàn)基于微信文本挖掘的投資者情緒對(duì)股票的成交量、收盤價(jià)、收益率等有重要影響。[16]同樣的,鄧屹人以微信平臺(tái)為研究對(duì)象,研究微信公眾號(hào)信息傳播對(duì)大盤指數(shù)的影響。[17]

(二)信息傳播方式對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響

Banerjee提出了一個(gè)順序決策模型,在這個(gè)模型中,每個(gè)決策者在做出自己的決策時(shí)都會(huì)查看以前的決策者所做的決策,研究結(jié)果表明,優(yōu)化個(gè)體選擇的決策規(guī)則具有羊群行為特征。[18]Welch簡(jiǎn)化了信息擴(kuò)散方式,假設(shè)研究個(gè)體逐一獲得信息并進(jìn)行決策,形成了一種相對(duì)簡(jiǎn)單的“直線型”信息擴(kuò)散方式,并且也發(fā)現(xiàn)這樣的信息擴(kuò)散方式會(huì)引起投資者的羊群效應(yīng),從而對(duì)資產(chǎn)定價(jià)造成影響。[19]

Lux通過(guò)建立金融市場(chǎng)信息擴(kuò)散的蟻群模型研究信息擴(kuò)散方式對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響,在這個(gè)模型中,信息會(huì)在股市上傳播,資產(chǎn)高估或低估是由于投機(jī)者對(duì)均衡的微小偏差作出放大反應(yīng)。[20]

應(yīng)尚軍等在股票市場(chǎng)仿真模型基礎(chǔ)之上,將復(fù)雜的股票市場(chǎng)行為分為分形結(jié)構(gòu)特征變量和穩(wěn)定性變量?jī)蓚€(gè)方面,研究信息規(guī)則擴(kuò)散方式下對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響,結(jié)果表明二者存在一定的相關(guān)性。[21]

Hoffmann等研究了環(huán)狀傳播網(wǎng)絡(luò)的特征,并與無(wú)標(biāo)度信息傳播網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)信息傳播結(jié)構(gòu)的差異,將導(dǎo)致收益率結(jié)構(gòu)發(fā)生不同的變化。[22]

Hein等研究了不同通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)人工股票市場(chǎng)仿真結(jié)果的影響,發(fā)現(xiàn)交易者在網(wǎng)絡(luò)中的空間位置和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)影響價(jià)格構(gòu)建過(guò)程的結(jié)果,同時(shí)還發(fā)現(xiàn)信息傳播無(wú)規(guī)律性程度越高,股市波動(dòng)性也越高。[23]

Ozsoylev等關(guān)注稀疏且具有冪律度分布的網(wǎng)絡(luò),提出了一個(gè)大型信息網(wǎng)絡(luò)理性預(yù)期均衡模型,對(duì)網(wǎng)絡(luò)屬性與資產(chǎn)定價(jià)之間的關(guān)系進(jìn)行深入分析。研究發(fā)現(xiàn),在金融市場(chǎng)中,信息通過(guò)交易員的信息網(wǎng)絡(luò)逐漸擴(kuò)散到資產(chǎn)價(jià)格中;信息沖擊的逐漸擴(kuò)散,最初只被一小部分交易人群觀察到,隨著時(shí)間的推移,可能導(dǎo)致與公共新聞無(wú)關(guān)的價(jià)格大幅波動(dòng)。[24]

張永杰等采用關(guān)于個(gè)股網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源信息內(nèi)容含量的數(shù)據(jù),研究開(kāi)源信息對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響,利用基于搜索引擎的文本語(yǔ)義挖掘算法,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源信息模型,研究發(fā)現(xiàn),開(kāi)源信息內(nèi)容指標(biāo)對(duì)異常收益率的解釋力隨個(gè)股不同而表現(xiàn)出較大差異。[25]

馮緒研究了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中,信息擴(kuò)散對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響,通過(guò)計(jì)算實(shí)驗(yàn)建模的方式,發(fā)現(xiàn)個(gè)體間的交互式信息傳播與信息傳播中的變異將會(huì)影響非知情者的信息甄別能力,從而影響到資產(chǎn)定價(jià)。[26]

(三)文獻(xiàn)評(píng)述

總體來(lái)看,現(xiàn)有研究主要集中在媒介對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響以及信息傳播方式對(duì)金融市場(chǎng)、投資者行為的影響。在Web2.0背景下,已有學(xué)者對(duì)新媒介信息傳播與資產(chǎn)定價(jià)的關(guān)系進(jìn)行研究。關(guān)于新型媒介,現(xiàn)有研究主要集中在股吧論壇,對(duì)于微信平臺(tái)的研究尚不充分。2017年騰訊公司推出的微信指數(shù)是一個(gè)新的集合用戶在微信上搜索、瀏覽、點(diǎn)贊等行為數(shù)據(jù),呈現(xiàn)關(guān)鍵詞熱度的指數(shù),蘊(yùn)含豐富的資產(chǎn)定價(jià)意義的信息內(nèi)容。因此,本文試圖利用微信指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)研究新型信息傳播媒介(微信)對(duì)中國(guó)股票資產(chǎn)定價(jià)的影響。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)微信指數(shù)指標(biāo)體系的構(gòu)建

近三年,在典型社交應(yīng)用軟件使用率上,微信朋友圈的使用率最高。③微信指數(shù)是微信官方提供的基于微信大數(shù)據(jù)分析的移動(dòng)端指數(shù),是將投資者在微信搜索的文章、公眾號(hào)的文章及朋友圈公開(kāi)轉(zhuǎn)發(fā)的文章的閱讀、轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)化。具體方法為:在微信移動(dòng)端微信指數(shù)小程序內(nèi)搜索關(guān)鍵詞即可得到該關(guān)鍵詞7日、30日和90日的熱度。

根據(jù)微信官方說(shuō)明,微信指數(shù)顯示的熱度情況來(lái)源于用戶對(duì)微信搜索、公眾號(hào)文章以及朋友圈公開(kāi)轉(zhuǎn)發(fā)文章形成的綜合分析。微信指數(shù)構(gòu)建時(shí)參考WCI微信傳播指數(shù)構(gòu)建方式,WCI構(gòu)架方式如下。

建立如下指標(biāo):R為總閱讀數(shù);R/N為平均閱讀數(shù);Rmax為最高閱讀數(shù);Z為總點(diǎn)贊數(shù);Z/N為平均點(diǎn)贊數(shù);Zmax為最高點(diǎn)贊數(shù);Z/R為平均點(diǎn)贊率。

WCI指標(biāo)體系如圖2所示。

圖2 WCI指標(biāo)體系

其中各個(gè)指標(biāo)權(quán)重如表1所示。

表1 WCI指數(shù)權(quán)重 %

根據(jù)以上指標(biāo),構(gòu)建WCI指數(shù)的計(jì)算公式④:

以上是WCI指標(biāo)體系的構(gòu)建方式,參考其構(gòu)建的微信指數(shù)包括用戶對(duì)微信搜索、公眾號(hào)文章以及朋友圈公開(kāi)轉(zhuǎn)發(fā)文章的閱讀、轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù),與先前學(xué)者構(gòu)建的百度搜索引擎搜索量指標(biāo)相比,微信指數(shù)指標(biāo)體系包含信息更加完善,符合Web2.0時(shí)代信息傳播交互性、動(dòng)態(tài)性等特征。

(二)模型

國(guó)內(nèi)已有學(xué)者通過(guò)構(gòu)建信息傳播模型,研究信息傳播方式對(duì)股票市場(chǎng)、投資者行為的影響。張永杰等采用關(guān)于個(gè)股網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源信息內(nèi)容含量的數(shù)據(jù),利用基于搜索引擎的文本語(yǔ)義挖掘算法,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源信息模型,研究開(kāi)源信息對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響。[25]本文基于網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源信息模型,構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散模型,進(jìn)一步探索新型媒介背景下信息擴(kuò)散方式對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響。

1.利用微信指數(shù)替代百度搜索引擎。本文采用反映投資者閱讀、點(diǎn)贊等情況的微信指數(shù)替代網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源信息模型的百度搜索量指數(shù),來(lái)衡量Web2.0背景下個(gè)股網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源信息內(nèi)容含量。

2.使用資產(chǎn)日收益率的絕對(duì)值(AR)替代超額收益率絕對(duì)值(AER)。本文與網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源信息模型的研究重心不同,研究新型信息傳播媒介對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響,將資產(chǎn)日收益率的絕對(duì)值(AR)作為資產(chǎn)定價(jià)的結(jié)果。

3.無(wú)需考慮日期對(duì)關(guān)鍵詞檢索結(jié)果的影響。網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源信息模型中,百度關(guān)鍵字的搜索,需要加入日期才能獲取某一天股票的網(wǎng)頁(yè)發(fā)布數(shù)量。微信指數(shù)發(fā)布的是具體某一天關(guān)鍵詞的熱度,無(wú)需考慮日期對(duì)于關(guān)鍵詞檢索結(jié)果的影響。

基于以上改進(jìn),本文建立了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散模型,如下所示:

其中:AR為股票日收益率的絕對(duì)值;WCI為微信指數(shù);vol為股票成交量。由于微信指數(shù)無(wú)法表達(dá)投資者的情緒,數(shù)值上無(wú)法分辨指數(shù)值蘊(yùn)含的信息屬于悲觀或者樂(lè)觀情緒,因此本文將收益率進(jìn)行絕對(duì)化,從而研究信息對(duì)資產(chǎn)定價(jià)影響程度。

(三)數(shù)據(jù)

本文選取深圳證券交易所中小板按代碼從小到大排序前100支股票中的79支。關(guān)于樣本數(shù)據(jù)選擇有如下幾點(diǎn)說(shuō)明:

1.之所以選擇中小板市場(chǎng)股票,主要是由于主板市場(chǎng)上公司營(yíng)業(yè)范圍較廣,使用微信搜索的結(jié)果包含更多的噪音,例如搜索工商銀行,搜索出的文章大多數(shù)是關(guān)于銀行信用卡等。之所以不選擇創(chuàng)業(yè)板股票,是因?yàn)?014年5月16日之前,創(chuàng)業(yè)板重點(diǎn)扶持國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),上市必須屬于規(guī)定的行業(yè),行業(yè)集中程度較高,樣本可代表性較差。

2.之所以選擇前100只股票中的79支,是考慮到數(shù)據(jù)充足性以及前100只股票行業(yè)分布分散,具有比較好的代表性。前100只樣本股票,剔除因停牌、或微信指數(shù)數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致無(wú)法獲取有效信息的21支股票后,剩下79只股票。行業(yè)分布情況如表2所示。

表2 前100只股票行業(yè)分布

3.樣本時(shí)間區(qū)間為2017年7月10日—2017年9月29日,一共包含60個(gè)交易日。微信指數(shù)發(fā)布最長(zhǎng)的時(shí)間為三個(gè)月,剔除節(jié)假日后共60個(gè)交易日。

根據(jù)模型,獲取三組數(shù)據(jù),分別是股票在該區(qū)間的日收益率的絕對(duì)值A(chǔ)R、股票日成交金額vol以及微信指數(shù)。其中股票的日收益率及股票日成交金額均來(lái)自于Wind資訊,微信指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源于手機(jī)微信客戶端。

四、數(shù)據(jù)分析與實(shí)證結(jié)果

(一)模型回歸顯著性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)構(gòu)建的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型以及收集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析?；貧w結(jié)果如表3所示。

表3 模型顯著性統(tǒng)計(jì)

模型1回歸結(jié)果顯示,5%顯著性水平下97.5%、1%顯著性水平下96.2%的股票的成交量(vol)與股票收益率的絕對(duì)值(AR)顯著相關(guān),與Wang以及趙春光等的結(jié)論一致,成交量中包含著股票收益率的信息。[27-28]對(duì)于模型2,5%顯著性水平下20.3%、1%顯著性水平下13.9%的股票的微信指數(shù)與收益率絕對(duì)值顯著相關(guān),結(jié)果表明微信指數(shù)中包含部分影響股票收益率的信息。模型3回歸結(jié)果顯示,5%顯著性水平下12.7%、1%顯著性水平下5.1%的股票的成交量和微信指數(shù)與股票收益率的絕對(duì)值顯著相關(guān)。此外,在5%顯著性水平下只有2支股票其收益率和成交量及微信指數(shù)不存在顯著相關(guān)關(guān)系,在1%顯著性水平下只有3支股票不存在顯著關(guān)系,結(jié)果表明成交量及微信指數(shù)是影響股票收益率的關(guān)鍵因素。

在模型3的回歸結(jié)果中,僅微信指數(shù)顯著的股票個(gè)數(shù)為0,表明微信指數(shù)并不能包含全部影響股票收益率的信息。這可能是因?yàn)橛脩粜畔?lái)源豐富,微信只是投資者眾多信息來(lái)源中的一種,因此微信指數(shù)并不能完全反映投資者對(duì)于股票的全部關(guān)注度。

(二)個(gè)股分析

為了更加客觀、準(zhǔn)確地考察股票收益率與股票成交量、微信指數(shù)的關(guān)系,本文選取三只股票為代表進(jìn)行進(jìn)一步分析。第一只股票選取寧波華翔,該股票代表上述回歸結(jié)果中微信指數(shù)和成交量均顯著的股票(第Ⅰ類)。第二只股票選取天康生物,代表上述回歸結(jié)果中成交量顯著而微信指數(shù)不顯著的股票(第Ⅱ類)。第三只股票選取黑貓股份,它代表了成交量與微信指數(shù)均不顯著的股票(第Ⅲ類)。對(duì)選取的三只股票進(jìn)行模型1、模型2、模型3回歸分析,回歸結(jié)果如表4所示。

在表4中,寧波華翔在用模型3估計(jì)時(shí)的擬合優(yōu)度高于模型1和模型2。這說(shuō)明對(duì)于第Ⅰ類股票,成交量和微信指數(shù)共同解釋收益率效果更好。天康生物和黑貓股份這兩只股票,使用模型3估計(jì)的擬合優(yōu)度低于模型1,單獨(dú)使用模型2回歸的擬合優(yōu)度為負(fù)值,這說(shuō)明微信指數(shù)指標(biāo)無(wú)法單獨(dú)解釋第Ⅱ類和第Ⅲ類股票的收益率。

表4 三只個(gè)股的實(shí)驗(yàn)結(jié)果⑤

在第Ⅱ類股票中,1%顯著性水平下有24支、5%顯著性水平下有22支股票的微信指數(shù)與成交量顯著相關(guān),但與股票的絕對(duì)收益率不顯著。我們選取其中具有代表性的景興紙業(yè)進(jìn)行分析。景興紙業(yè)微信指數(shù)與成交量、股票收益率關(guān)系如圖3所示。

圖3 2017年7月10日—2017年9月29日交易日期間景興紙業(yè)微信指數(shù)與成交量、股票收益率關(guān)系

在圖3中,景興紙業(yè)微信指數(shù)與成交量擬合效果較好,與收益率擬合效果較差。其原因在于投資者利用微信獲取的信息進(jìn)行股票交易,因此微信指數(shù)對(duì)成交量產(chǎn)生顯著影響,但是對(duì)于股票收益率的影響并不會(huì)在股票成交當(dāng)天反映出來(lái),存在滯后性。

通過(guò)以上分析發(fā)現(xiàn),微信指數(shù)在一定程度上可以反映股票收益率的變化。說(shuō)明投資者可以從微信上獲取股票相關(guān)信息,投資者的閱讀、點(diǎn)贊等行為會(huì)影響股價(jià)變動(dòng)。雖然在典型的社交應(yīng)用中,微信朋友圈的使用率最高,但研究結(jié)果顯示,微信指數(shù)并不能反映股票收益率包含的全部信息,換句話說(shuō),投資者對(duì)股票信息的獲取并不完全來(lái)自微信。此外,研究發(fā)現(xiàn),微信指數(shù)包含了成交量的信息,而部分信息并不反映在成交當(dāng)天的股票收益率上。

五、結(jié)論與展望

(一)結(jié)論

本文采用總閱讀數(shù)、平均閱讀數(shù)、最高閱讀數(shù)、總點(diǎn)贊數(shù)、平均點(diǎn)贊數(shù)、最高點(diǎn)贊數(shù)、平均點(diǎn)贊率等數(shù)據(jù)構(gòu)建微信指數(shù)指標(biāo)體系,以網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源信息模型為基礎(chǔ)建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散模型,研究Web2.0背景下新型信息傳播媒介對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響。研究結(jié)果表明,Web2.0背景下,新型媒介信息擴(kuò)散方式(投資者閱讀、點(diǎn)贊等行為)確實(shí)會(huì)影響資產(chǎn)定價(jià)。微信指數(shù)指標(biāo)對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響隨著個(gè)股的不同有著不同的解釋力。雖然微信指數(shù)在一定程度上可以反映股票收益率的變化,但總體來(lái)說(shuō),微信指數(shù)對(duì)收益率的影響較小,微信指數(shù)并不能包含影響股票收益率的全部信息。同時(shí),相比于網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源模型,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散模型對(duì)于成交量中額外信息的發(fā)現(xiàn)能力更強(qiáng)。

(二)展望

本文選取深交所中小板79只股票作為研究樣本,未來(lái)研究可以將樣本擴(kuò)充到整個(gè)A股市場(chǎng),結(jié)果可能更有說(shuō)服性,更有意義。本文選取微信這一新型媒介進(jìn)行研究,生活中新型媒介種類繁多,未來(lái)的研究可以著眼于微博、QQ等新型媒介,建立新、舊媒介綜合指標(biāo)體系,從總體上研究信息傳播媒介對(duì)于資產(chǎn)定價(jià)的影響。

注釋:

① 數(shù)據(jù)來(lái)源:CNNIC中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告。

② 數(shù)據(jù)來(lái)源:Wind資訊。圖1中橫坐標(biāo)為上證綜合指數(shù)收益(%),縱坐標(biāo)為廣發(fā)百發(fā)大數(shù)據(jù)策略成長(zhǎng)A基金收益(%)。

③ 2016、2017、2018年微信朋友圈使用率分別是是83.4%、87.3%和83.4%。數(shù)據(jù)來(lái)源:CNNIC中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告。

④ 數(shù)據(jù)來(lái)源:清博微信傳播指數(shù)WCI(V11.0)。http://www.gsdata.cn/site/usage。

⑤ 表4中P代表模型回歸結(jié)果中用于判定假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果的一個(gè)參數(shù),P值是當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)所得到的樣本觀察結(jié)果或更極端結(jié)果出現(xiàn)的概率。根據(jù)P值大小可以判斷回歸結(jié)果是否顯著,當(dāng)P小于顯著性水平(5%或1%)時(shí),說(shuō)明回歸結(jié)果顯著,當(dāng)P大于顯著性水平時(shí),則說(shuō)明回歸結(jié)果并不顯著。