基于輿情分析的投資者情緒指標(biāo)對(duì)科技業(yè)股票收益率的影響

姚江濤

摘? ?要：隨著金融市場化高度發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)逐漸成為了投資者們發(fā)表個(gè)人觀點(diǎn)的重要媒介。貨幣政策的頒布會(huì)影響投資者情緒，這些情緒會(huì)直觀反映在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上?；诖耍仁褂肞ython爬蟲技術(shù)和輿情分析方法獲取投資者情緒數(shù)據(jù)，再從A股科技業(yè)選取59支樣本股，以2018年1月至2020年9月的周度數(shù)據(jù)研究投資者情緒、貨幣政策與科技業(yè)股票收益率之間的相互關(guān)系。通過實(shí)證分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后得出結(jié)論：投資者情緒在貨幣政策和科技業(yè)股票收益率之間起調(diào)節(jié)作用。最后提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：投資者情緒;多元線性回歸;輿情分析;Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲

中圖分類號(hào)：C93? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? 文章編號(hào)：1673-291X（2022）08-0120-04

引言

股票市場是宏觀經(jīng)濟(jì)的晴雨表，宏觀經(jīng)濟(jì)政策的變動(dòng)對(duì)股票價(jià)格有顯著影響，而貨幣政策作為國家調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)的重要手段之一，通過調(diào)整貨幣供應(yīng)量、利率、匯率等中介指標(biāo)能夠在一定程度上影響我國股票市場。除了貨幣政策能夠影響股價(jià)外，投資者情緒亦不容忽視，投資者情緒積極時(shí)，對(duì)股價(jià)會(huì)產(chǎn)生正面的影響，反之亦然。尤其是中國股市的市場主體以散戶為主，羊群效應(yīng)是一個(gè)較為常見的現(xiàn)象。A股中的科技業(yè)公司和創(chuàng)業(yè)板以及科創(chuàng)版的上市公司的區(qū)別在于其通過了更為嚴(yán)苛的審核機(jī)制，因此理論上A股上市的科技業(yè)公司的整體質(zhì)量要優(yōu)于創(chuàng)業(yè)板和科創(chuàng)板中的科技業(yè)公司。不過高市盈率以及股價(jià)波動(dòng)大的現(xiàn)象仍然存在，因此很有可能這種非理性的波動(dòng)與投資者情緒存在相關(guān)性。在貨幣政策推出后，投資者往往會(huì)對(duì)未來股市走向有一個(gè)預(yù)期，也就是貨幣政策同樣會(huì)影響到投資者情緒。金融市場伴隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛運(yùn)用和自身的信息化高度發(fā)展，已經(jīng)步入互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的時(shí)代，因此股票網(wǎng)絡(luò)金融論壇成為了投資者，尤其是散戶投資者發(fā)表言論表達(dá)對(duì)股市情緒的重要途徑。因此，本文使用爬蟲技術(shù)從百度新聞上對(duì)上證綜指的資訊進(jìn)行輿情評(píng)分，構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)，并從行為金融學(xué)的角度，考察貨幣政策通過投資者情緒的傳導(dǎo)對(duì)股市波動(dòng)產(chǎn)生的影響。本研究在上市的A股科技業(yè)股票中，在剔除了ST股票以及上市不足5年的公司股票后，選擇了59支樣本股票，采取2018年1月至2020年9月的周度數(shù)據(jù)，共8 378個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)。以投資者情緒和貨幣政策為解釋變量，股票收益率為被解釋變量，進(jìn)一步探討三者之間的關(guān)系和相互作用機(jī)制。

一、文獻(xiàn)綜述與研究假說

國內(nèi)外許多文獻(xiàn)論述了貨幣政策對(duì)股市的影響，以及投資者情緒對(duì)股市的影響，但將三者綜合起來進(jìn)行研究的文獻(xiàn)較少。Kurov發(fā)現(xiàn)，在牛市和熊市狀態(tài)下的貨幣政策對(duì)市場情緒存在有差異影響。利率的變化會(huì)通過資產(chǎn)組合效應(yīng)影響股票其他替代資產(chǎn)的收益率，從而改變原有資產(chǎn)組合的結(jié)構(gòu)。王少林等研究發(fā)現(xiàn)利率與股票收益率負(fù)相關(guān)。譬如，貨幣的利率下降，理性投資者基于效用最大化原則會(huì)對(duì)各項(xiàng)資產(chǎn)進(jìn)行重組，為滿足新的資產(chǎn)均衡，股票需求量會(huì)增加，由此導(dǎo)致股價(jià)上升。由此提出理論假設(shè)H1。

H1：貨幣政策顯著影響科技業(yè)股票收益率，表現(xiàn)在無風(fēng)險(xiǎn)利率越高，股票收益率越低。

Verma等通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，市場收益率、紅利率以及通貨膨脹率對(duì)投資者情緒都有顯著影響，其中各個(gè)因素對(duì)機(jī)構(gòu)投資者情緒的影響要顯著大于個(gè)人投資者。陳其安和雷小燕不僅從理論模型推導(dǎo)結(jié)果證明中國股票市場價(jià)格波動(dòng)性與投資者情緒正相關(guān)，與市場利率負(fù)相關(guān)，還通過GARCH模型驗(yàn)證了貨幣政策（此處以利率為代表）對(duì)股票市場流動(dòng)性的調(diào)控效果在一定程度上會(huì)受到投資者情緒的影響而減弱。投資者除了關(guān)注個(gè)股的變化外，貨幣政策的變化也是其重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。如果利率降低，投資者會(huì)預(yù)期股價(jià)上升，因此情緒高漲。新聞資訊激增，投資者會(huì)更加活躍地發(fā)表看好股市上升的評(píng)論，輿情評(píng)分隨之升高。由此提出理論假設(shè)H2。

H2：貨幣政策顯著影響投資者情緒，表現(xiàn)在無風(fēng)險(xiǎn)利率越低，市場換手率越高。

Renault、Sun、Salur等研究證實(shí)，網(wǎng)絡(luò)輿情與股市收益率之間的關(guān)系顯著，并且對(duì)股市的發(fā)展存在隱患。Brown和Cliff通過調(diào)查網(wǎng)絡(luò)輿情與近期股市之間的收益關(guān)系，發(fā)現(xiàn)間接的情緒指數(shù)與直接測量指數(shù)都對(duì)同期市場回報(bào)率密切相關(guān)。貨幣政策對(duì)股市的傳導(dǎo)過程中會(huì)影響投資者的預(yù)期和情緒，從而改變投資交易行為，進(jìn)而對(duì)股市產(chǎn)生影響。投資者情緒是投資者的心理活動(dòng)。貨幣政策會(huì)影響投資者的預(yù)期，而同時(shí)外界的政策、環(huán)境等因素都會(huì)使得投資者情緒發(fā)生變化，部分投資者會(huì)產(chǎn)生非理性情緒，使得貨幣政策對(duì)股市的傳導(dǎo)效果產(chǎn)生影響。由此提出假設(shè)H3。

H3：投資者情緒在貨幣政策和科技業(yè)股票收益率之間起調(diào)節(jié)作用。

二、代理指標(biāo)選取與研究設(shè)計(jì)

（一）投資者情緒代理指標(biāo)

朱義師通過實(shí)證研究證明，科技熱點(diǎn)對(duì)股票市場相關(guān)概念股的股票價(jià)格有顯著的正面影響。因此，本文在選取投資者情緒代理指標(biāo)時(shí)著重考慮網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)股票收益率的影響。當(dāng)下越來越多的企業(yè)、機(jī)構(gòu)和個(gè)人通過互聯(lián)網(wǎng)獲取金融信息，網(wǎng)民會(huì)通過互聯(lián)網(wǎng)接收所需要的數(shù)據(jù)資源，同時(shí)可以利用網(wǎng)絡(luò)媒體平臺(tái)，如論壇、貼吧、微信等暢所欲言表達(dá)自己的看法，讓其他網(wǎng)絡(luò)用戶看到自己發(fā)布的評(píng)論內(nèi)容，因此，網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)股市的影響是不容忽視的。本文將輿情評(píng)分（Qx）作為投資者情緒的代理指標(biāo)。首先，用Python爬蟲軟件爬取百度新聞資訊頁面中有關(guān)上證綜指在2015—2020年的所有新聞。然后，搭建輿情評(píng)分系統(tǒng)，設(shè)定評(píng)分方式，根據(jù)新聞標(biāo)題中是否出現(xiàn)特定的負(fù)面詞來給新聞打分，輿情評(píng)分（Qx）越高表示投資者情緒越積極，輿情評(píng)分（Qx）越低表示投資者情緒越消極。最后，將評(píng)分匯總導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫，匯總成Excel表格，再對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行處理，選取實(shí)證研究過程之中需要的相應(yīng)日期所對(duì)應(yīng)的輿情評(píng)分。

（二）貨幣政策代理指標(biāo)

目前我國利率機(jī)制體系還不夠完善，我國主要是從實(shí)證研究方面，依據(jù)現(xiàn)有的利率和股市數(shù)據(jù)來進(jìn)行研究得出相關(guān)結(jié)論。例如，王少林和林建浩通過 FAVAL-BL模型分析得出利率與股票價(jià)格負(fù)相關(guān)的結(jié)果，且得出伴隨著利率每增加100個(gè)基點(diǎn)，股票指數(shù)將下降約8%。謝喬昕通過實(shí)證研究表明公開市場業(yè)務(wù)只在短期內(nèi)對(duì)股價(jià)影響顯著，從長期來看，市場利率對(duì)股價(jià)的影響比貨幣供應(yīng)量對(duì)股市的影響更顯著。因此，本文選取上海同業(yè)拆借利率（RFret）作為貨幣政策的代理指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于上海市同業(yè)拆借利率官網(wǎng)。gzslib202204012213

（三）控制變量選取

公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)通常被認(rèn)為會(huì)影響公司股價(jià)的收益率。通過查閱文獻(xiàn)，本文選擇營業(yè)利潤率、凈資產(chǎn)收益率、每股營業(yè)利潤、每股凈資產(chǎn)、每股營業(yè)收入、每股經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量凈額這些公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)以及財(cái)務(wù)比率作為控制變量（Control）。數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫。

（四）模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)提出的 H1、H2 和 H3 三個(gè)假設(shè)的正確性， 構(gòu)建如下的多元回歸模型：

模型1：Wkrett=α1+α2*RFrett+αi* Controlt，i+ε（1）

模型2：Qxt=β1+β2*RFrett+βi* Controlt，i+Φ（2）

模型3：Wkrett=γ1+γ2*RFrett+γ3*Qxt+γ4*Qxt*RFrett+γi* Controlt，i+φ（3）

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文以A股上市公司中所有科技業(yè)股票為例，剔除數(shù)據(jù)不完整的公司和ST、ST*類特殊處理的上市公司，最終得到59個(gè)樣本企業(yè);以2018—2020 年的周度數(shù)據(jù)為樣本。樣本企業(yè)股票的收益率、營業(yè)利潤率、凈資產(chǎn)收益率、每股營業(yè)利潤、每股凈資產(chǎn)、每股營業(yè)收入和每股經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量凈額數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫和銳思數(shù)據(jù)庫，最終形成8 378個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

從描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，投資者情緒的代理指標(biāo)網(wǎng)絡(luò)輿情評(píng)分最大值和最小指相差甚大，輿情評(píng)分最小值僅為-15，最大值達(dá)到60，并且輿情評(píng)分的方差是所有變量中最大的，高達(dá)12.31。所以可以推測，投資者情緒在兩年間波動(dòng)較大，這也與現(xiàn)實(shí)相吻合。貨幣政策的影響也時(shí)常波動(dòng)，表現(xiàn)在七日的無風(fēng)險(xiǎn)利率波動(dòng)較大，這也可能是股票的收益率不斷波動(dòng)的原因之一。

（三）實(shí)證結(jié)果

從表1的回歸結(jié)果可以看出，模型（1）中無風(fēng)險(xiǎn)利率的回歸系數(shù)為-38.03，并且無風(fēng)險(xiǎn)利率在99%的置信水平下顯著與科技業(yè)股票收益率負(fù)相關(guān)，也就是說，無風(fēng)險(xiǎn)利率越高，股票收益率越低。假設(shè)1得到了實(shí)證支持。模型（2）中無風(fēng)險(xiǎn)利率的回歸系數(shù)為-8 744.88，并且無風(fēng)險(xiǎn)利率在99%的置信水平下顯著與股票市場換手率負(fù)相關(guān)，即無風(fēng)險(xiǎn)利率越低，網(wǎng)絡(luò)輿情評(píng)分越高。假設(shè)2得到了實(shí)證支持。模型（3）中無風(fēng)險(xiǎn)利率的回歸系數(shù)為-47.3，網(wǎng)絡(luò)輿情評(píng)分的回歸系數(shù)為0.000 702，輿情評(píng)分和無風(fēng)險(xiǎn)利率的交互項(xiàng)系數(shù)為0.729，并且都在99%的置信水平下顯著。由此可知，投資者情緒在兩者之間發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用，即貨幣政策通過影響投資者情緒間接對(duì)科技業(yè)股票收益率產(chǎn)生影響。假設(shè)3得以證實(shí)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文穩(wěn)健性檢驗(yàn)的做法是將樣本數(shù)據(jù)量縮小到7 100條，重新帶入實(shí)證檢驗(yàn)。從回歸結(jié)果來看，模型（1）和（2）的無風(fēng)險(xiǎn)利率回歸系數(shù)仍然在99%的置信水平下顯著為負(fù)數(shù)，假設(shè)1和假設(shè)2的實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健。模型（3）中，無風(fēng)險(xiǎn)利率、網(wǎng)絡(luò)輿情評(píng)分以及兩者的交互項(xiàng)的回歸系數(shù)都在99%的置信水平下顯著，并且無風(fēng)險(xiǎn)利率系數(shù)為負(fù)，輿情評(píng)分系數(shù)為正，無風(fēng)險(xiǎn)利率與輿情評(píng)分的交互項(xiàng)為正，所以假設(shè)3的實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健?？偟膩碚f，投資者情緒在貨幣政策和股票收益率之間起到一定的調(diào)節(jié)作用。

四、結(jié)論與建議

本文利用Python爬蟲軟件，爬取百度新聞資訊頁面中有關(guān)上證綜指的新聞，搭建輿情評(píng)分系統(tǒng)給新聞打分。最后將評(píng)分匯總處理，得到網(wǎng)絡(luò)輿情評(píng)分作為投資者情緒的代理指標(biāo)。選擇上海市同業(yè)拆借利率作為貨幣政策的代理指標(biāo)，通過實(shí)證分析得出結(jié)論：貨幣政策能夠顯著影響科技業(yè)股票的收益率與投資者情緒，同時(shí)投資者情緒也能顯著影響股票收益率。最后，投資者情緒在貨幣政策影響傳導(dǎo)至股票收益率的過程中起到一定調(diào)節(jié)作用。我國股市目前仍處在沒有完全成熟的階段，投資者尤其是散戶投資者決策行為的主觀心理較強(qiáng)。由于我國目前缺乏一定的網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)管機(jī)制，從而導(dǎo)致許多不真實(shí)的言論信息在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上過度傳播。為了能夠在這樣的背景下更好把握市場運(yùn)行規(guī)律，基于本文的研究結(jié)果，建議監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以通過技術(shù)手段量化投資者情緒指標(biāo)，并且根據(jù)指數(shù)的數(shù)值大小把握市場動(dòng)態(tài)，跟蹤監(jiān)測市場參與者的整體情緒變化狀況，降低由于非理性決策行為導(dǎo)致的市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，不僅為我國優(yōu)化市場穩(wěn)定機(jī)制和加強(qiáng)股市管理方面提供一條新思路，更是對(duì)我國在新環(huán)境下的宏觀審慎監(jiān)管具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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Impact of Investor Sentiment Index Based on Public Opinion Analysis on the Stock Return

Rate of Technology Industry

YAO Jiang-tao

（Suzhou University Of Science and Technology， Suzhou 215009， China）

Abstract： In the modern era of highly developed financial marketization， online social platforms have gradually become an important medium for investors to express their personal opinions. The promulgation of monetary policy will affect investor sentiment， and these sentiments are most intuitively reflected on online platforms. First use Python crawler technology and public opinion analysis methods to obtain investor sentiment data， and then select 59 sample stocks from the A-share technology industry， and uses weekly data from January 2018 to 2020 to study the correlation between investor sentiment， monetary policy and stock returns in the technology industry. Through empirical analysis and robustness test， it is concluded that investor sentiment plays a moderating role between monetary policy and stock returns in the technology industry. Finally， relevant suggestions are made.

Key words： investor sentiment; multiple linear regression; public opinion analysis; Python web crawler