經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者情緒與大豆期貨價(jià)格
——基于SVAR模型的實(shí)證分析

（貴州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴州貴陽 550025）

一、引言

作為農(nóng)業(yè)大國，我國農(nóng)產(chǎn)品的進(jìn)出口量與消費(fèi)量都位居世界前列，而大豆是我國農(nóng)產(chǎn)品中市場活躍程度最高的品種，大豆生產(chǎn)者、經(jīng)營者與消費(fèi)者都期望規(guī)避價(jià)格波動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)，于是大豆期貨市場應(yīng)運(yùn)而生。然而，我國大豆期貨市場并非一個(gè)有效市場，甚至存在一些無法用傳統(tǒng)金融理論解釋的異象，這些異象導(dǎo)致大豆期貨價(jià)格失真，當(dāng)市場出現(xiàn)嚴(yán)重扭曲時(shí)就會導(dǎo)致市場混亂，經(jīng)濟(jì)功能無法有效發(fā)揮，有學(xué)者嘗試從行為金融的角度來解釋大豆期貨市場的異常波動(dòng)。行為金融理論的出現(xiàn)打破了傳統(tǒng)金融理論中“經(jīng)濟(jì)人”假設(shè)，認(rèn)為投資者的決策并非完全理性，而是存在著更多認(rèn)知與行為上的偏差，這些因素往往導(dǎo)致金融市場處于扭曲狀態(tài)，從行為金融角度尤其是投資者情緒變化這一指標(biāo)來分析市場波動(dòng)越來越受到重視。當(dāng)前我國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場中小散戶所占比例較大，而相比機(jī)構(gòu)投資者，中小散戶投資者由于缺乏專業(yè)知識、信息不對稱以及風(fēng)險(xiǎn)感知能力較差等因素，更容易引發(fā)非理性行為而導(dǎo)致市場出現(xiàn)異常波動(dòng)。因此，研究投資者情緒與市場異常波動(dòng)的關(guān)系對完善市場引導(dǎo)機(jī)制、提高市場有效性具有重要的參考價(jià)值。

自金融危機(jī)爆發(fā)以來，全球經(jīng)濟(jì)陷入低迷，各國政府紛紛出臺一系列刺激性政策以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，然而這種頻繁的政府干預(yù)行為會更多地引發(fā)經(jīng)濟(jì)政策不確定性，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)波動(dòng)更為劇烈。就中國而言，為避免宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的加大，政府積極調(diào)整政策、加大宏觀調(diào)控力度以刺激經(jīng)濟(jì)的回暖，但經(jīng)濟(jì)政策不確定性問題因此加大。加之2018年以來中美貿(mào)易摩擦不斷升級，我國適時(shí)的應(yīng)對政策也導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)政策不確定性問題更加凸顯，宏觀不確定性因素的加大引起大豆期貨價(jià)格波動(dòng)更為頻繁。由于大豆期貨市場價(jià)格對現(xiàn)貨市場價(jià)格具有較強(qiáng)的引導(dǎo)作用，大豆期貨市場的波動(dòng)會在一定程度上引起現(xiàn)貨市場的波動(dòng)，所以對大豆期貨市場價(jià)格變動(dòng)的影響因素及規(guī)律進(jìn)行研究，探討經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者情緒與大豆期貨價(jià)格的相互關(guān)系，有利于更好地掌握價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，適當(dāng)引導(dǎo)現(xiàn)貨價(jià)格，對于有效維護(hù)與穩(wěn)定我國農(nóng)產(chǎn)品市場，促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)健康有序發(fā)展具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)綜述

大豆是我國農(nóng)產(chǎn)品市場中活躍度最高的產(chǎn)品，其價(jià)格波動(dòng)對我國農(nóng)產(chǎn)品市場影響較大。另外，由于大豆期貨價(jià)格對大豆現(xiàn)貨價(jià)格具有一定的引導(dǎo)作用，所以對大豆期貨價(jià)格的影響因素進(jìn)行探討，有助于更好地發(fā)揮價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。國內(nèi)針對大豆期貨價(jià)格影響因素的研究較為廣泛，張方杰和袁炳華（2005）認(rèn)為大豆期貨價(jià)格會受到現(xiàn)貨產(chǎn)量、進(jìn)出口量、現(xiàn)貨價(jià)格與政策和市場波動(dòng)等多種因素的綜合影響。[1]于冷（2012）發(fā)現(xiàn)國際因素與豆油、菜籽油等替代產(chǎn)品是影響短期大豆價(jià)格波動(dòng)的主要原因。[2]從眾多學(xué)者的研究看，影響大豆期貨價(jià)格的因素很多，但鮮少有人從經(jīng)濟(jì)政策不確定性與投資者情緒的角度展開研究。

經(jīng)濟(jì)政策的出臺對于一國宏觀經(jīng)濟(jì)與金融市場的穩(wěn)定尤為重要，但經(jīng)濟(jì)政策的頻繁變化往往也會帶來不確定因素的增加，對市場造成難以預(yù)期的影響。關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性，研究的焦點(diǎn)集中在經(jīng)濟(jì)政策不確定性對宏觀經(jīng)濟(jì)、股票市場與企業(yè)投資的影響方面。對于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊，國外學(xué)者 Baker(2013)[3]、Bonn＆ Pfeifer(2014)[4]等的研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)面影響。而國內(nèi)尚未形成一致的結(jié)論，田磊（2017）指出經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊并非造成中國宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的主要原因。[5]張兵兵等（2018）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性正成為影響中國宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的重要因素，且具有持續(xù)的時(shí)變特征。[6]劉鏡秀等（2015）也認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性會加大宏觀經(jīng)濟(jì)的不穩(wěn)定性。[7]多數(shù)學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性會造成股市波動(dòng)，且影響具有長期性。李力（2018）指出經(jīng)濟(jì)政策不確定性會明顯加大股市波動(dòng)，擴(kuò)大市場悲觀情緒。[8]雷立坤等（2018）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性能很好地解釋我國股市波動(dòng)的長期原因。[9]而關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)投資的影響，研究結(jié)論較為一致，李鳳羽（2015）[10]、陳國進(jìn)（2016）[11]等人的研究均證明經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加會降低企業(yè)投資規(guī)模。

投資者情緒是導(dǎo)致資產(chǎn)定價(jià)偏差與市場非理性反應(yīng)的重要影響因素。目前有關(guān)投資者情緒的研究主要集中于對證券市場的影響，國外學(xué)者如Shleifer&Vishny(1997)[12]、Schmeling(2009)[13]等的研究均認(rèn)為投資者情緒與股票價(jià)格顯著負(fù)相關(guān)。而國內(nèi)關(guān)于投資者情緒對股市的研究結(jié)論與國外有所不同。劉超等（2006）發(fā)現(xiàn)投資者情緒與我國證券市場活躍程度具有趨于一致的運(yùn)行特征，且二者之間具有較強(qiáng)相關(guān)性。[14]林建雄（2014）認(rèn)為當(dāng)投資者情緒趨于樂觀時(shí)，市場收益率會提高，反之市場收益率會降低。[15]周方召和賈少卿（2019）研究投資者情緒在經(jīng)濟(jì)政策不確定性與市場波動(dòng)之間的作用，認(rèn)為在股市整體上行期間，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對市場波動(dòng)無顯著直接影響，但存在投資者情緒的間接效應(yīng)；而在市場整體下行時(shí)期，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對市場波動(dòng)存在顯著負(fù)向影響，同時(shí)存在部分投資者情緒中介效應(yīng)。[16]針對期貨市場，鄭振龍和林璟（2015）發(fā)現(xiàn)投資者情緒是導(dǎo)致我國期貨市場上存在顯著定價(jià)偏差的重要影響因素。[17]石澤楠和董玲（2018）指出市場情緒與大豆期貨價(jià)格互為正向影響。[18]周亮（2018）采用持倉量、成交量與期現(xiàn)價(jià)差等指標(biāo)對期貨市場投資者情緒進(jìn)行衡量，發(fā)現(xiàn)持倉量對期貨價(jià)格為正向影響，對成交量為負(fù)向影響，而期現(xiàn)價(jià)差對其影響不顯著。[19]

通過對相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究大多關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者情緒與市場或資產(chǎn)價(jià)格兩兩之間關(guān)系，即主要是針對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與市場或資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)、投資者情緒對市場或資產(chǎn)價(jià)格的影響，將三者聯(lián)系起來展開研究的文獻(xiàn)較少，且相關(guān)學(xué)者的關(guān)注大多是針對股票市場，立足于期貨市場的更是少有。因此，筆者以我國農(nóng)產(chǎn)品交易中最活躍的大豆期貨市場為研究對象，通過建立實(shí)證分析模型探討經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者情緒與大豆期貨價(jià)格的相互關(guān)系，探究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對其產(chǎn)生的影響以及投資者情緒在其中發(fā)揮的作用，以期對相關(guān)研究做進(jìn)一步拓展，探尋影響我國大豆期貨市場價(jià)格波動(dòng)的重要因素。

（二）研究假設(shè)

從已有研究可以看出，無論是從宏觀經(jīng)濟(jì)層面，還是從微觀企業(yè)角度，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高都會產(chǎn)生負(fù)面影響。少量針對期貨市場的研究也得出同樣結(jié)論，田清淞（2018）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高會對大豆期貨價(jià)格產(chǎn)生負(fù)向沖擊。[20]由于經(jīng)濟(jì)政策不確定的復(fù)雜性會影響期貨市場的供求關(guān)系，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性加大時(shí)，說明經(jīng)濟(jì)形勢越復(fù)雜，期貨投資者難以捕捉到有效信息做出理性判斷，導(dǎo)致其投資行為變得更加謹(jǐn)慎，對大豆期貨合約需求的降低促使大豆期貨價(jià)格下降?；诖耍P者提出假說1：

H1：經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大豆期貨價(jià)格呈負(fù)效應(yīng)

雖然投資者在自身知識水平、對風(fēng)險(xiǎn)的感知能力與承受能力、對市場信息的判斷等方面存在差異，產(chǎn)生不同的投資者情緒導(dǎo)致其在市場中的投資行為也有所不同，但投資者往往容易受到他人影響，非理性投資者更是如此，即情緒具有“傳染性”，當(dāng)投資者情緒高漲時(shí)往往預(yù)示著投資者們紛紛看好市場，而低落的投資者情緒表示投資者對市場持悲觀態(tài)度。針對大豆期貨市場，投資者情緒趨于高漲時(shí)，會有更多投資者參與大豆期貨的交易，對大豆期貨需求的增加便會推動(dòng)大豆期貨價(jià)格上漲；消極的投資者情緒則會使投資者退出市場，故對大豆期貨合約需求的減少導(dǎo)致期貨價(jià)格下降?；诖耍P者提出假說2：

H2：投資者情緒與大豆期貨價(jià)格呈正相關(guān)關(guān)系

已有研究表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與投資者情緒之間存在顯著的負(fù)效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)政策的變化帶來不確定性因素的增加，投資者無法預(yù)測政策走向，阻礙了投資者投資決策的理性判斷，從而投資者對經(jīng)濟(jì)政策變化做出的反應(yīng)會引發(fā)不同的投資者行為，即投資者情緒在經(jīng)濟(jì)政策不確定性與市場之間發(fā)揮的中介效應(yīng)也會導(dǎo)致市場波動(dòng)。因此，筆者猜想經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大豆期貨價(jià)格波動(dòng)的影響也有一部分是通過投資者情緒中介效應(yīng)實(shí)現(xiàn)的。基于以上分析，筆者提出假說3：

H3：經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大豆期貨價(jià)格的影響存在投資者情緒中介效應(yīng)

三、指標(biāo)選取與模型構(gòu)建

（一）經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)

選取 Scott Baker、Steven J Davis＆ Wang等基于香港《南華早報(bào)》構(gòu)造的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)衡量經(jīng)濟(jì)政策不確定性。數(shù)據(jù)來源于經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)官網(wǎng)（https://www.policyuncertainty.com），選取區(qū)間為2010年1月—2019年12月，共計(jì)120個(gè)月度數(shù)據(jù)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)走勢如圖1所示。

圖1 2010—2019年中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性走勢圖

從圖1看出，樣本范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策不確定性第一次出現(xiàn)較明顯的波動(dòng)在2012年前后；第二次出現(xiàn)較大波動(dòng)是在2015年及之后，加之近兩年來中美貿(mào)易摩擦升級，政策不確定性處于上升趨勢。

（二）大豆期貨市場投資者情緒指數(shù)構(gòu)建

1.源指標(biāo)選取

目前，對投資者情緒的測度并沒有形成統(tǒng)一的指標(biāo)體系，多數(shù)學(xué)者運(yùn)用主成分分析方法將多個(gè)單一指標(biāo)提取出一個(gè)指數(shù)來衡量投資者情緒，國外學(xué)者Baker&Wurgler(2007)將封閉式基金折價(jià)、IPO數(shù)量及上市首日收益、股利收益、股票或證券發(fā)行比例、交易量 6個(gè)單一指標(biāo)進(jìn)行主成分分析構(gòu)建BW指數(shù)來衡量投資者情緒；[21]而國內(nèi)易志高等（2009）在BW指數(shù)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，運(yùn)用封閉式基金折價(jià)、消費(fèi)者信心指數(shù)、新增投資者開戶數(shù)、市場交易量、IPO數(shù)量及上市首日收益共6個(gè)單一情緒代理變量，在控制了經(jīng)濟(jì)基本面因素的影響后，運(yùn)用主成分分析法，構(gòu)建了一個(gè)能較好測度中國股市投資者情緒的綜合指數(shù)。[22]

筆者同樣遵循BW指數(shù)構(gòu)建方法，構(gòu)建能有效測度大豆期貨市場投資者情緒的綜合指標(biāo)?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，嘗試構(gòu)造一個(gè)與大豆期貨市場更貼近的投資者情緒指標(biāo)，選取大連商品交易所豆一期貨的成交量、持倉量、換手率、新增注冊倉單及消費(fèi)者信心指數(shù)等5個(gè)指標(biāo)，其中大豆期貨選取在大連商品交易所進(jìn)行交易的豆一指數(shù)連續(xù)期貨合約，其成交量、持倉量與新增注冊倉單的數(shù)據(jù)均來源于布瑞克農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫，換手率是成交量與持倉量的比值；消費(fèi)者信心指數(shù)來源于東方財(cái)富網(wǎng)。各情緒代理指標(biāo)符號及定義如表1所示。

表1 變量符號及定義

成交量是指當(dāng)前期貨合約成交的數(shù)量，能夠反映出當(dāng)前市場的流動(dòng)性，還能在一定程度上反映投資者的參與程度。成交量增大時(shí)，會有更多資金流入市場，投資者的參與度也高，說明投資者情緒高漲；反之若成交量越小，則意味著當(dāng)前投資者情緒處于低迷狀態(tài)。因此，將其作為構(gòu)建投資者情緒指數(shù)的代理指標(biāo)之一。

持倉量在期貨市場中是指買入或者賣出的頭寸在未實(shí)施平倉操作前合約數(shù)量的總和。持倉量的大小反映了大豆期貨市場的交易規(guī)模，通過持倉量的變化可以看出交易者對期貨合約的興趣程度，若持倉量增加說明多空雙方都在開倉，意味著投資者對該合約的興趣在增加，相反持倉量減少則說明投資者對合約的興趣在減弱。因此，通過持倉量的變動(dòng)能夠間接反映出投資者情緒的變化情況。

換手率是反映市場流通程度的指標(biāo)之一。本文所指的換手率是大豆期貨的成交量與持倉量的比值，換手率大小表現(xiàn)出大豆期貨市場交投活躍程度的高低，較高的換手率說明投資者積極進(jìn)入市場，對市場持樂觀態(tài)度，從而表現(xiàn)出高漲的投資者情緒；而當(dāng)換手率較低時(shí)，意味著投資者對市場持悲觀態(tài)度，此時(shí)投資者情緒也表現(xiàn)為低迷。因此，換手率能夠作為間接衡量投資者情緒的指標(biāo)。

新增注冊倉單是期貨市場特有的一個(gè)指標(biāo)。注冊倉單是指當(dāng)現(xiàn)貨商把符合標(biāo)準(zhǔn)的貨物交到交易所的交割倉庫，交割庫檢驗(yàn)合格后貨物持有人可以拿著標(biāo)準(zhǔn)倉單到交易所辦理注冊手續(xù)，完成注冊后即成為注冊倉單。與股市中的新增開戶數(shù)類似，新增注冊倉單能夠反映出投資者參與投資的意愿和態(tài)度，新增注冊倉單的增加表明有更多投資者愿意參與到期貨市場中進(jìn)行投資交易，即投資者對市場十分樂觀，從而表現(xiàn)出高漲的投資者情緒；而新增注冊倉單減少說明市場目前不被投資者看好，從而投資者情緒也較為消極。因此，新增注冊倉單能夠作為間接衡量期貨市場投資者情緒的指標(biāo)。

消費(fèi)者信心指數(shù)是消費(fèi)者對當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢評價(jià)與在綜合考慮當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢、目前收入水平與未來收入預(yù)期和消費(fèi)時(shí)心理狀態(tài)表達(dá)的主觀感受，是對消費(fèi)者對當(dāng)前信心強(qiáng)弱的綜合反映與量化，能夠非常直觀地體現(xiàn)大部分消費(fèi)者對當(dāng)前經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的滿意程度，指標(biāo)值越大說明當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢越樂觀。已有不少研究表明，消費(fèi)者信心指數(shù)與投資者情緒存在很大相關(guān)性，可以有效衡量投資者情緒，筆者也將其作為衡量投資者情緒的一個(gè)間接指標(biāo)。

2.投資者情緒指數(shù)構(gòu)建

由于所選源指標(biāo)包含有宏觀因素或者說理性預(yù)期因素的影響，為得到一個(gè)更貼合投資者主觀情緒的指標(biāo)，必須剔除宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響。因此，選取3個(gè)具有代表性的宏觀經(jīng)濟(jì)因素代理變量：宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)（MBCI)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）與工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)，將所選5個(gè)源指標(biāo)分別與3個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)因素的代理變量進(jìn)行回歸分析，提取出各殘差序列，然后再進(jìn)行主成分分析，從而構(gòu)建剔除宏觀經(jīng)濟(jì)因素的投資者情緒指數(shù)ISI。

提取回歸后的5個(gè)殘差序列，分別是：成交量殘差（CNr）、持倉量殘差（OIr）、換手率殘差（CRr）、新增注冊倉單殘差 （TRNr）與消費(fèi)者信心指數(shù)殘差（CCIr），對其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明均在99%的顯著性水平下表現(xiàn)為平穩(wěn)。此時(shí)的殘差序列就是剔除了宏觀經(jīng)濟(jì)因素的情緒代理變量，對其進(jìn)行主成分分析以構(gòu)建ISI指數(shù)。在選取主成分時(shí)，根據(jù)主成分特征值畫出平行分析圖如圖2所示。

圖2 主成分分析平行分析圖

表2 各指標(biāo)在主成分中所占權(quán)重

圖3 2010—2019年大豆期貨市場投資者情緒指數(shù)走勢圖

表3 投資者情緒與各代理指標(biāo)相關(guān)關(guān)系

根據(jù)主成分的選取標(biāo)準(zhǔn)最終選取第1與第2主成分用以構(gòu)建貼近大豆期貨市場的投資者情緒指數(shù)。各變量在主成分中所占權(quán)重如表2所示。

根據(jù)各變量在主成分中所占權(quán)重列出2個(gè)主成分表達(dá)式如下：

大熊代表的生物才是自然界真正的主人。這種認(rèn)知是隨著人類品嘗過現(xiàn)代工業(yè)文明帶來的副作用的苦澀果實(shí)之后才被人類重視并逐漸接受的。?？思{筆下大熊和山姆這兩個(gè)代表了自然和諧的形象在文中的時(shí)代是注定要被現(xiàn)代工業(yè)文明所消亡的。在《熊》中，?？思{極具預(yù)見性地警告了讀者：森林的消亡與大自然的損害必將帶來人類無法挽救的惡果，人類終將自食惡果?！缎堋窂?qiáng)烈批判了盲目自大而無節(jié)制的人類文明其毀滅性和邪惡性的一面，并為后世的文學(xué)藝術(shù)創(chuàng)作提供了新鮮而深刻的話題—人類在與自然的互動(dòng)中所處的關(guān)系是從屬關(guān)系、人類必須要遵循自然規(guī)律與大自然和諧相處。

RC1=0.4802CNr+0.2234OIr+0.4446CRr+0.1852 TRNr-0.0207CCIr

RC2=-0.0528CNr-0.3078OIr+0.1946CRr+0.4616 TRNr+0.5159CCIr

然后根據(jù)主成分所占解釋比率 （第1主成分為65%，第2主成分為35%）對其進(jìn)行加權(quán)平均，最終得到投資者情緒ISI的最終表達(dá)式如下：

ISI=0.2937CNr+0.0375OIr+0.3571CRr+0.2819 TRNr+0.1671CCIr

投資者情緒的走勢如圖3所示。

基于主成分分析法構(gòu)造的投資者情緒指數(shù)ISI與各情緒代理指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系如表3所示。

根據(jù)表 3 可以看出，CNr、CRr、TRNr與 ISI的相關(guān)程度最高，相關(guān)系數(shù)分別為0.637、0.797與0.659；投資者信心指數(shù)CCIr與ISI的相關(guān)程度相對較弱，二者的相關(guān)系數(shù)為0.405；OIr與ISI的相關(guān)程度最弱，相關(guān)系數(shù)僅有0.056。從ISI的表達(dá)式與相關(guān)系數(shù)的符號可以看出各代理指標(biāo)的系數(shù)均為正，說明成交量、持倉量、換手率，今日注冊倉單與投資者信心指數(shù)均為投資者情緒綜合指數(shù)的正向指標(biāo)，而且各代理指標(biāo)與投資者情緒指數(shù)的相關(guān)關(guān)系符合一定的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義：成交量、換手率與新增注冊倉單反映了投資者在大豆期貨市場上的活躍度和參與意愿，成交量與換手率越大，說明投資者越活躍，而新增注冊倉單的越大說明投資者的市場參與意愿越強(qiáng)烈，三者的增加都會表現(xiàn)出高漲的投資者情緒；消費(fèi)信心指數(shù)反映的是社會公眾對市場未來的預(yù)期，指標(biāo)值越大說明公眾對市場未來看好，從而投資者情緒也表現(xiàn)為高漲；持倉量表現(xiàn)的是交易者對市場的興趣程度，持倉量越大，說明投資者對期貨合約越感興趣，從而擴(kuò)大投資規(guī)模，投資者情緒也表現(xiàn)為高漲。

（三）大豆期貨價(jià)格

由于大豆期貨分為豆一期貨與豆二期貨，且豆一期貨的交易量遠(yuǎn)大于豆二期貨，所以豆一期貨具有更好的代表性。基于此，選取大連商品交易所豆一指數(shù)連續(xù)合約的收盤價(jià)作為大豆期貨價(jià)格的代理變量。

（四）SVAR模型構(gòu)建

結(jié)構(gòu)向量自回歸（SVAR）模型能夠捕捉模型系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)變量之間即時(shí)的結(jié)構(gòu)性關(guān)系，而僅建立VAR模型，這種關(guān)系結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)性會被轉(zhuǎn)移或者隱藏到隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差—協(xié)方差矩陣中。SVAR模型作為VAR模型的擴(kuò)展與延伸，在模型中加入了結(jié)構(gòu)性沖擊約束以識別變量之間的當(dāng)期關(guān)系，能夠在一定程度上彌補(bǔ)VAR模型在變量間關(guān)系識別上的不足。

SVAR模型的設(shè)定首先從簡化的VAR模型出發(fā)：

Yt=C1Yt-1+C2Yt-2+C3Yt-3+ut

其中，Yt是包含了3個(gè)內(nèi)生變量的列向量，ut是簡化式的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，可以存在同期相關(guān)。由于SVAR模型的核心在于正交化沖擊的效應(yīng)，希望SVAR的擾動(dòng)項(xiàng)正交。假設(shè)Aut=Bεt其中的結(jié)構(gòu)擾動(dòng)項(xiàng)εt假設(shè)為正交；矩陣A就體現(xiàn)了個(gè)內(nèi)生變量的當(dāng)期互動(dòng)關(guān)系，且可逆；而矩陣B反映個(gè)內(nèi)生變量對當(dāng)期沖擊的反映系數(shù)。對Aut=Bεt兩邊同時(shí)左乘A-1,既得ut=A-1Bεt。為了使得模型能夠被識別，就需要對A與B矩陣進(jìn)行約束。因此，根據(jù)分析的需要，對A、B矩陣就設(shè)定如下約束條件：

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

由于大多數(shù)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列均不平穩(wěn)，所以采用原始時(shí)間序列構(gòu)建回歸模型就會出現(xiàn)“偽回歸”。在進(jìn)行SVAR模型的構(gòu)建之前首先要對各時(shí)間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，筆者采用ADF單位根檢驗(yàn)法對各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出各變量的原始序列均不平穩(wěn)，而進(jìn)行一階差分后各變量ADF檢驗(yàn)的P值均小于0.05，說明一階差分后的變量序列在95%的顯著性水平下均表現(xiàn)為平穩(wěn)。因此，三個(gè)變量均服從一階單整，可以進(jìn)一步對三者進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表4 變量序列單位根檢驗(yàn)

表5 變量協(xié)整檢驗(yàn)

r=0表示 “三個(gè)變量之間不存在協(xié)整關(guān)系”，從表中數(shù)據(jù)可以看出r=0的統(tǒng)計(jì)值大于1%水平下的統(tǒng)計(jì)值（140.22>25.75），拒絕“r=0”的原假設(shè)，認(rèn)為在99%的置信區(qū)間下三個(gè)變量之間至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。同理，根據(jù)表中數(shù)據(jù)也拒絕“r<=2”的原假設(shè)，可以得出結(jié)論：三個(gè)變量之間協(xié)整，存在長期均衡穩(wěn)定的關(guān)系，可以構(gòu)建模型。

（二）模型估計(jì)

構(gòu)建VAR與SVAR模型之前首先要確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則（AIC）作為參考，選取的最優(yōu)滯后期數(shù)為5期，以此估計(jì)VAR(5)與SVAR(5)模型。在估計(jì)VAR模型之后，還需對模型穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，如果模型不穩(wěn)定，則基于模型得出的包括脈沖響應(yīng)函數(shù)在內(nèi)的很多結(jié)果都是無效的。筆者構(gòu)建的VAR模型穩(wěn)定性結(jié)果如表6所示。

表6 VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

根據(jù)表中數(shù)據(jù)可知，VAR(5)的特征根均落在單位圓內(nèi)，說明模型具有較好的穩(wěn)定性，進(jìn)而能夠保證下一步估計(jì)的有效性。根據(jù)實(shí)際情況，在建立好VAR模型的基礎(chǔ)上估計(jì)A-型SVAR模型，得到矩陣估計(jì)結(jié)果如下。

（三）脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)說明的是在對一個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時(shí)，對所有內(nèi)生變量產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響，能夠比較清楚地刻畫出各內(nèi)生變量間的動(dòng)態(tài)影響效應(yīng)。筆者主要研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者情緒與大豆期貨價(jià)格的關(guān)系，進(jìn)一步分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大豆期貨價(jià)格的影響是否存在投資者情緒中介效應(yīng)。因此，以下的脈沖響應(yīng)分析主要包括經(jīng)濟(jì)政策不確定性直接對大豆期貨價(jià)格的影響（大豆期貨價(jià)格對經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊的響應(yīng)），通過投資者情緒中介效應(yīng)對大豆期貨價(jià)格的影響（投資者情緒對經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊的響應(yīng)、大豆期貨價(jià)格對投資者情緒沖擊的響應(yīng)）。

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與大豆期貨價(jià)格

如圖4所示，在本期給經(jīng)濟(jì)政策不確定性一個(gè)正向沖擊以后，大豆期貨價(jià)格會出現(xiàn)一個(gè)短暫的正向效應(yīng)，此后迅速表現(xiàn)為一個(gè)較長階段的負(fù)向效應(yīng)，在第2期負(fù)向效應(yīng)達(dá)到最大。從第3期開始，正向效應(yīng)繼續(xù)出現(xiàn)直至在第5期影響效應(yīng)變?yōu)?，此后大豆期貨價(jià)格對經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊的效應(yīng)一直在幾乎接近0值的區(qū)間內(nèi)正負(fù)交替出現(xiàn)。這是由于我國期貨市場散戶居多，由于信息不對稱，無法對經(jīng)濟(jì)政策的變化立即作出反應(yīng)，從經(jīng)濟(jì)政策發(fā)生變化到投資者作出反應(yīng)之間在時(shí)間上存在時(shí)滯，雖然經(jīng)濟(jì)政策已經(jīng)發(fā)生變化，但短時(shí)間內(nèi)投資者還會保持之前的投資狀態(tài)，大豆期貨價(jià)格首先會表現(xiàn)為一個(gè)短暫的正向效應(yīng)，在投資者對經(jīng)濟(jì)政策的變化作出反應(yīng)之后，就會由正向效應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)較長階段的負(fù)向效應(yīng)。因此，從短期看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會導(dǎo)致大豆期貨價(jià)格的降低，從而筆者提出的H1得以驗(yàn)證。

圖4 大豆期貨價(jià)格對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的脈沖響應(yīng)

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與投資者情緒

如圖5所示，從投資者情緒對經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊的脈沖響應(yīng)圖可以看出，在本期給經(jīng)濟(jì)政策不確定性一個(gè)正向沖擊，投資者情緒首先表現(xiàn)為一個(gè)較長時(shí)間的負(fù)向效應(yīng)，并且這種負(fù)向效應(yīng)在本期就達(dá)到最大值。然后在第2期以后表現(xiàn)為正向效應(yīng)，在第3期達(dá)到正向效應(yīng)的最大值后，又逐漸減弱進(jìn)一步表現(xiàn)為負(fù)向效應(yīng)，此后正負(fù)向效應(yīng)不斷往復(fù)，影響效應(yīng)也隨時(shí)間推移持續(xù)減弱。說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，對投資者情緒的抑制作用越強(qiáng)，且當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性對當(dāng)期投資者情緒的影響效果是最大的，隨時(shí)間推移其作用效果會逐漸減弱。

圖5 投資者情緒對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的脈沖響應(yīng)

3.投資者情緒與大豆期貨價(jià)格

如圖6所示，從大豆期貨價(jià)格對投資者情緒的沖擊產(chǎn)生的脈沖響應(yīng)圖可以看出，在本期給投資者情緒一個(gè)正的沖擊以后，大豆期貨價(jià)格出現(xiàn)正向效應(yīng)，但這種效應(yīng)逐漸減弱并逐漸轉(zhuǎn)為負(fù)向效應(yīng)直至在第2期達(dá)到負(fù)效應(yīng)的最大值，此后的第3期與第4期其響應(yīng)幾乎為0，但在第4期以后，正向效應(yīng)與負(fù)向效應(yīng)又開始交替出現(xiàn)并隨時(shí)間的推移逐漸減弱。這是因?yàn)橥顿Y者情緒主要反映的是投資者對市場的態(tài)度，當(dāng)投資者當(dāng)前看好市場或者是預(yù)期市場向好時(shí)，投資者情緒就會表現(xiàn)的較為高漲，投資需求的增加就會推動(dòng)大豆期貨合約價(jià)格的上漲。因此，高漲的投資者情緒會導(dǎo)致大豆期貨價(jià)格的上升，并且這種影響效果也是在當(dāng)期最為明顯，筆者提出的H2得以驗(yàn)證。

圖6 大豆期貨價(jià)格對投資者情緒的脈沖響應(yīng)

結(jié)合經(jīng)濟(jì)政策不確定性與投資者情緒、投資者情緒與大豆期貨價(jià)格的脈沖響應(yīng)分析與經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大豆期貨價(jià)格的脈沖響應(yīng)進(jìn)行比較可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過投資者情緒間接影響大豆期貨價(jià)格比其直接作用于大豆期貨價(jià)格的影響程度更大，影響時(shí)間也更長，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大豆期貨價(jià)格的沖擊確實(shí)存在投資者情緒中介效應(yīng)，筆者提出的H3得以驗(yàn)證。

五、結(jié)論與政策建議

基于2010年1月—2019年12月的相關(guān)月度數(shù)據(jù)，對投資者情緒代理變量剔除宏觀經(jīng)濟(jì)因素后構(gòu)建與大豆期貨市場緊密相關(guān)的投資者情緒指數(shù)ISI，通過對經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）、投資者情緒綜合指數(shù)（ISI）與大豆期貨價(jià)格（price）之間建立SVAR模型與脈沖響應(yīng)函數(shù)，分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性如何、投資者情緒與大豆期貨價(jià)格的關(guān)系、經(jīng)濟(jì)政策對大豆期貨價(jià)格的影響是否存在投資者情緒中介效應(yīng)。研究結(jié)果表明：（1）經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加會導(dǎo)致大豆期貨價(jià)格下降，由于時(shí)滯的存在，在價(jià)格下降之前會有一個(gè)短暫的正向效應(yīng)；（2）高漲的投資者情緒會帶動(dòng)大豆期貨價(jià)格上漲，且影響效果也在當(dāng)期達(dá)到最大；（3）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大豆期貨價(jià)格的影響存在投資者情緒中介效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)政策不確定性首先對投資者情緒產(chǎn)生負(fù)向影響，而后再由投資者情緒作用于大豆期貨價(jià)格，且這種間接影響比經(jīng)濟(jì)政策不確定性直接作用于大豆期貨價(jià)格的影響大，作用時(shí)間也更長。

由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大豆期貨價(jià)格波動(dòng)無論是直接影響還是通過投資者情緒中介效應(yīng)的間接影響，都存在顯著的負(fù)向效應(yīng)，所以政府維持一個(gè)穩(wěn)定且高效的政策環(huán)境顯得尤為重要。政府在制定經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，不僅要考慮到經(jīng)濟(jì)政策在施行過程中直接造成的市場波動(dòng)，而且更應(yīng)該考慮投資者情緒在其中的傳導(dǎo)作用。由于我國期貨市場大多為個(gè)人投資者，存在著信息不對稱，對經(jīng)濟(jì)政策的變化反應(yīng)滯后，所以商品交易所應(yīng)建立信息共享機(jī)制，讓投資者盡可能全面了解經(jīng)濟(jì)政策及市場動(dòng)向的變化，以減少由于信息缺乏導(dǎo)致非理性決策或是決策失誤，也可以有效阻止投機(jī)者利用不確定性來操縱市場；此外，還應(yīng)該培養(yǎng)更多機(jī)構(gòu)投資者以減少由于情緒極易在散戶中“傳染”引發(fā)“羊群效應(yīng)”而帶來的市場動(dòng)蕩，并加強(qiáng)對中小個(gè)人投資者的培訓(xùn)，提升散戶的投資專業(yè)度，穩(wěn)定投資者情緒，最終形成一個(gè)健康有序的市場。