隔夜輿情的情緒強(qiáng)度特征與股票市場(chǎng)開盤收益率研究

李泓閱 劉天際 徐邵軍

摘? ?要：本文對(duì)“股吧”交易時(shí)間段和非交易時(shí)間段發(fā)布的帖子總數(shù)、閱讀量以及評(píng)論數(shù)進(jìn)行文本計(jì)算，得到盤中和隔夜輿情相對(duì)情緒強(qiáng)度和輿情傳播強(qiáng)度指標(biāo)，并以此為研究目標(biāo)，建立門限回歸模型，揭示隔夜輿情相對(duì)情緒強(qiáng)度和股票開盤收益率之間的關(guān)系。實(shí)證結(jié)果表明，隔夜輿情相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)股票開盤收益率存在非線性影響，當(dāng)隔夜輿情相對(duì)情緒強(qiáng)度從絕對(duì)消極向絕對(duì)積極轉(zhuǎn)變時(shí)，其對(duì)開盤收益率的影響會(huì)經(jīng)歷“負(fù)向影響——溫和的負(fù)向影響——惡劣的負(fù)向影響——顯著的正向影響”的過程。此外，本文證明了確切的消極輿情并沒有引發(fā)市場(chǎng)恐慌，但在輿情態(tài)度不明確條件下，容易引發(fā)交易者猜忌而造成開盤收益率崩盤和拋售行為。

關(guān)鍵詞：隔夜輿情;相對(duì)情緒強(qiáng)度;非對(duì)稱影響

中圖分類號(hào)：F830.91? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B? 文章編號(hào)：1674-2265（2022）03-0060-09

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2022.03.008

一、引言與文獻(xiàn)綜述

本質(zhì)上，資本市場(chǎng)是關(guān)于交易信息的集合。在成熟的資本市場(chǎng)上，無論是真實(shí)信息還是噪聲信息，都能夠引起股票價(jià)格的迅速變動(dòng)（游家興等，2019;金秀等，2020）[1，2]。然而，在資本市場(chǎng)發(fā)展尚未成熟、而財(cái)經(jīng)新聞媒體日臻完善的信息化時(shí)代，財(cái)經(jīng)輿情容易放大資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)（張普等，2018）[3]，造成股價(jià)對(duì)輿情反應(yīng)不對(duì)稱的困境（權(quán)小峰等，2015）[4]。最直接的例子是西方資本市場(chǎng)的三大經(jīng)典截面效應(yīng)，在中國資本市場(chǎng)上會(huì)產(chǎn)生不同程度的失效。如：目前的研究對(duì)財(cái)經(jīng)輿情的定價(jià)效率的觀點(diǎn)并未形成統(tǒng)一（王運(yùn)陳等，2020;王宇瓊和龔維進(jìn)，2020）[5，6];究竟是輿論情緒還是新聞傳播強(qiáng)度造成了股價(jià)收益率的波動(dòng)（程蕭瀟，2019）[7]等。這類研究成果不僅需要我們重新審視財(cái)經(jīng)輿情在資產(chǎn)定價(jià)過程中所起的具體作用，更為重要的是，如何在這一信息爆炸、媒體發(fā)聲鏗鏘有力的時(shí)代，利用好市場(chǎng)上的財(cái)經(jīng)輿情，對(duì)資產(chǎn)定價(jià)研究進(jìn)行更有意義的補(bǔ)充。

就財(cái)經(jīng)輿情和資產(chǎn)定價(jià)的研究對(duì)象來看，一個(gè)較為明顯的共同特征是，現(xiàn)有研究均是針對(duì)收盤價(jià)收益率而展開，鮮有文獻(xiàn)討論財(cái)經(jīng)輿情對(duì)開盤價(jià)的影響。若以股票開盤作為時(shí)間分割，市場(chǎng)可以分割為交易時(shí)間（當(dāng)日開盤至當(dāng)日收盤）和非交易時(shí)間（前日收盤至當(dāng)日開盤）①?？紤]到每日股市開盤之前會(huì)有3分鐘的集合競(jìng)價(jià)階段，股票價(jià)格在這段時(shí)間內(nèi)的變化不僅反映了交易者對(duì)當(dāng)日股市行情的整體情緒，還是對(duì)隔夜輿情信息的綜合反映。隨著信息化時(shí)代的到來以及數(shù)字技術(shù)的普及，盤后發(fā)布的財(cái)經(jīng)新聞信息以及在社交平臺(tái)傳播的財(cái)經(jīng)輿情，逐漸成為投資者挖掘股票潛在價(jià)值、試圖實(shí)現(xiàn)提前布局的重要信息來源。因此，一個(gè)有趣的問題是，隔夜信息對(duì)開盤收益率的影響，是否會(huì)顯著異于盤中信息對(duì)收盤收益率的影響？更為重要的是，隔夜輿情信息能否反映現(xiàn)有研究所忽略的內(nèi)在定價(jià)機(jī)制？

目前關(guān)于財(cái)經(jīng)輿情對(duì)股票收益率的影響，主要觀點(diǎn)是異質(zhì)性交易者對(duì)財(cái)經(jīng)輿情的判斷和消化能力不同（雷倩華等，2012;Folkinshteyn等，2015）[8，9]。異質(zhì)性交易群體依據(jù)各自收集到的輿情信息形成對(duì)股票價(jià)格趨勢(shì)的主觀判斷，不同主觀信念的博弈形成了動(dòng)量效應(yīng)或反轉(zhuǎn)效應(yīng)，具體取決于雙方力量的大小（張普等，2018）[3]。這樣的研究看似重視了財(cái)經(jīng)輿情的作用，但實(shí)質(zhì)上仍然把風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)定價(jià)問題歸結(jié)為市場(chǎng)不同力量的博弈均衡。此外，很重要的一點(diǎn)是，“互聯(lián)網(wǎng)的記憶”被忽視了。眾所周知，社會(huì)大眾對(duì)于輿論事件的記憶存在時(shí)效性（吳世文和楊國斌，2018;金占勇等，2019）[10，11]，社會(huì)受眾根據(jù)媒體報(bào)道和財(cái)經(jīng)輿情會(huì)形成一定的主觀情緒和判斷，并反應(yīng)在隔天的投資決策上，進(jìn)而影響風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)定價(jià)。但是情緒是稍縱即逝的，甚至一個(gè)事件所產(chǎn)生的社會(huì)影響并沒有被資本市場(chǎng)完全消化，另一個(gè)事件接踵而至。因此，如何充分利用隔夜輿情信息，是研究隔夜輿情對(duì)開盤收益率影響問題的關(guān)鍵。

此外，如何有效地獲取財(cái)經(jīng)輿情信息，并將之量化是目前實(shí)證研究所面臨的困難之一。近年來，隨著行為金融學(xué)的興起以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的學(xué)者通過挖掘媒體報(bào)道和財(cái)經(jīng)輿情中的信息來研究交易者情緒對(duì)股票的定價(jià)功能（張永杰等，2011;高錫榮和張紅超，2016;何賢杰等，2018）[12-14]。其中Dyck等（2004）[15]通過度量媒體語氣，研究媒體報(bào)道的情緒色彩對(duì)投資者交易信念和資產(chǎn)定價(jià)的影響，被認(rèn)為是這一領(lǐng)域研究的開端。此后，Antweiler和Frank（2004）[16]、Das和Chen（2007）[17]采用文本分析的方法對(duì)論壇帖子進(jìn)行語義理解和語義挖掘，并作為投資者情緒的代理指標(biāo)來研究風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)定價(jià)問題;Larkin和Ryan（2008）[18]利用語言專家識(shí)別的方式定義媒體報(bào)道的正面、負(fù)面情緒，并以此為基礎(chǔ)研究不同態(tài)度的媒體報(bào)道對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)定價(jià)的影響;Carretta等（2011）[19]以意大利金融報(bào)刊作為媒體語氣樣本的來源，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法研究媒體態(tài)度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)定價(jià)的影響。中國學(xué)者在這方面的研究起步較晚，但也取得了一定的研究成果。具體包括游家興和吳靜（2012）[20]在“沉默的螺旋”理論基礎(chǔ)上，證明了媒體情緒與資產(chǎn)定價(jià)之間的關(guān)系;程琬蕓和林杰（2013）[21]以新浪微博為情緒樣本來源構(gòu)建漲跌情緒指數(shù)，驗(yàn)證了社交媒體與證券市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。

上述文獻(xiàn)就輿情和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)定價(jià)之間的關(guān)系研究進(jìn)行了較好的技術(shù)手段的嘗試，根據(jù)現(xiàn)有研究的做法，若能進(jìn)一步解決以下問題，無疑能更加直觀地反映隔夜財(cái)經(jīng)輿情對(duì)開盤收益率的影響。

其一，對(duì)財(cái)經(jīng)輿情情緒或者態(tài)度的定義。從現(xiàn)有的研究來看，國外的研究較為豐富，其中十分重要的一點(diǎn)在于，國外財(cái)經(jīng)輿情或媒體報(bào)道的措辭較中文表達(dá)更加直接，情感和態(tài)度的傳遞也更加明確（劉義軍和周升揚(yáng)，2020）[22]。而漢語的表達(dá)方式則更加復(fù)雜，完全相同的語句或詞語，通過與不同標(biāo)點(diǎn)符號(hào)組合，傳達(dá)的情感和心理傾向也可能完全相反。尤其是在較為官方的媒體或社交平臺(tái)上發(fā)布的信息，會(huì)盡可能地避免使用帶有情感色彩的詞語，甚至“閃爍其詞、答非所問”，客觀敘事的“官方回答”較為常見，語言表述方式更加中庸和謙遜（王宗炎，2008;撒忠清和馮敬玉，2012）[23，24]。這就致使按照西方語義規(guī)則挖掘中國媒體輿情信息時(shí)會(huì)出現(xiàn)語義定義偏誤甚至失效的可能。

其二，在研究過程中發(fā)現(xiàn)，雖然積極的輿情和消極的輿情，均能引發(fā)再次分享行為，然而負(fù)面信息傳播效能往往高于正面信息傳播效能。一般而言，情緒激烈程度越高，再次分享的意愿也越強(qiáng)烈（徐翔，2017;張志安和聶鑫，2018）[25，26]，對(duì)信息受眾造成的影響也越大（毛太田等，2019）[27]。并且，往往帶有情感宣泄和煽動(dòng)性的輿情，傳播效能更強(qiáng)（祝興平和張微，2019）[28]。由于互聯(lián)網(wǎng)突破了物理距離和時(shí)間限制，使得消極的隔夜輿情更容易引發(fā)公眾參與。學(xué)者在利用新聞報(bào)道中正負(fù)面詞匯占比作為媒體情緒代理指標(biāo)的研究中，發(fā)現(xiàn)了媒體報(bào)道態(tài)度的差異性會(huì)形成不同方向不同強(qiáng)度的“意見氣候”，從而形成“不對(duì)稱螺旋”。Dyck和Zingales（2003）[29]、Gaa等（2008）[30]證明了媒體的負(fù)向報(bào)道會(huì)造成股價(jià)更大程度的波動(dòng)，Seok等（2019）[31]發(fā)現(xiàn)投資者情緒對(duì)利空消息的敏感性要強(qiáng)于對(duì)利好消息的敏感性。然而，此類結(jié)論在利用中國數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)卻得到了相反的結(jié)果（俞慶進(jìn)和張兵，2012;趙欣月，2018;汪昌云和武佳薇，2015）[32-34]。如何有效判斷不同輿情情緒對(duì)資產(chǎn)收益率的影響，尚未有文獻(xiàn)給出一致性解釋，這也是本文試圖解決的問題之一。

歸納現(xiàn)有研究可發(fā)現(xiàn)，隔夜輿情信息影響開盤收益率的機(jī)制在于，盤后的信息并非以客觀的財(cái)經(jīng)新聞為主，往往是市場(chǎng)交易者對(duì)匯總和加工的相關(guān)媒體信息進(jìn)行主觀理解甚至臆斷，并將最原始的財(cái)經(jīng)新聞?dòng)脦в心撤N程度主觀情緒的方式發(fā)布或傳播到相應(yīng)社交平臺(tái)上（如股吧、東方財(cái)富網(wǎng)論壇等）。同時(shí)，由于企業(yè)工作時(shí)間的關(guān)系，對(duì)這類盤后財(cái)經(jīng)輿情往往不能做出迅速的澄清或辟謠，使得這種包含“噪聲”的“二手”輿情信息在非交易時(shí)間段造成市場(chǎng)情緒以及股民信心的波動(dòng)，干擾投資者對(duì)財(cái)經(jīng)輿情信息準(zhǔn)確性的判斷，進(jìn)而造成隔夜的資產(chǎn)定價(jià)偏差，使股票價(jià)值偏離其內(nèi)在價(jià)值。同時(shí)，負(fù)面信息與正面信息的傳播速度、在市場(chǎng)交易者群體中引起的恐慌程度存在差異，進(jìn)而導(dǎo)致負(fù)面信息和正面信息在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)定價(jià)過程中產(chǎn)生了非對(duì)稱的影響。

鑒于此，本文利用上市公司的日頻實(shí)際交易數(shù)據(jù)，采用文本挖掘和支持向量回歸模型的方式抓取股吧中不同股票的盤中和盤后閱讀、評(píng)論信息，按照盤中輿情和隔夜輿情的劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)市場(chǎng)輿情構(gòu)建面板回歸模型和門限模型，對(duì)隔夜輿情與股票開盤收益率之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：第一，本文采取文本分析的方式，對(duì)隔夜文本信息進(jìn)行歸納和匯總，在更高頻的時(shí)間維度上驗(yàn)證隔夜輿情的情緒和傳播強(qiáng)度對(duì)開盤收益率的具體影響。第二，本文采用截面門限回歸的方式，分析了不同強(qiáng)度輿情信號(hào)和開盤收益率之間可能存在的非對(duì)稱影響，對(duì)于理解隔夜情緒過度恐慌或過度高亢而引發(fā)的崩盤風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了新的思考，為規(guī)避金融市場(chǎng)恐慌拋售、降低市場(chǎng)波動(dòng)提供了新的視角。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)選取及其描述性統(tǒng)計(jì)

1. 指標(biāo)設(shè)定及數(shù)據(jù)選取。如前文所述，本文的被解釋變量為股票開盤收益率（orit）。該指標(biāo)的具體表達(dá)方式為orit=openPit/closePit-1-1，即隔夜開盤價(jià)相對(duì)于昨日收盤價(jià)的股票收益表現(xiàn)，該指標(biāo)主要反映市場(chǎng)交易者在隔夜情緒影響下，次日交易者入場(chǎng)意愿的強(qiáng)弱。同時(shí)，考慮到模型穩(wěn)健性，本文同樣選取股票開盤價(jià)和A股指數(shù)比值（rAit）作為開盤收益率的替代變量，該指標(biāo)的一個(gè)巨大的優(yōu)點(diǎn)在于，能夠排除市場(chǎng)行情對(duì)個(gè)股的影響。

本文的核心解釋變量為隔夜市場(chǎng)情緒。該指標(biāo)的選取基于股吧論壇中網(wǎng)民發(fā)布的帖子數(shù)量、股票討論帖的閱讀數(shù)量和評(píng)論數(shù)量。與現(xiàn)有文獻(xiàn)采用微博評(píng)論和轉(zhuǎn)載數(shù)量不同，本文采取股吧發(fā)帖和評(píng)論數(shù)據(jù)的原因在于：一是股吧作為專門討論股票信息的非正式媒體社交平臺(tái)，其目標(biāo)用戶的定位專一;二是較新浪微博不同的是，股吧發(fā)帖內(nèi)容受到行業(yè)監(jiān)管和審核的限制較少，更能充分反映輿情所蘊(yùn)含的情感強(qiáng)度。因此，本文采用支持向量回歸模型（Sermpinis，2017）[35]對(duì)股吧發(fā)帖進(jìn)行輿情情緒判斷，以期在保證數(shù)據(jù)樣本充足的同時(shí)提高對(duì)輿情情緒判斷的準(zhǔn)確性。

在將具體的財(cái)經(jīng)輿情信息轉(zhuǎn)化為衡量情緒的量化指標(biāo)過程中，設(shè)定樂觀情緒的取值為1，悲觀情緒的取值為-1，中性情緒的取值為0。為捕捉文本信息和情緒量化指標(biāo)之間的復(fù)雜、非線性關(guān)系，首先，隨機(jī)提取少量股吧的發(fā)帖、評(píng)論等文本信息（這部分人工標(biāo)記的文本信息為訓(xùn)練集），進(jìn)行人工標(biāo)記。樂觀的文本標(biāo)記1，悲觀的文本標(biāo)記-1，中性的文本標(biāo)記為0。

其次，將訓(xùn)練集中的文本信息拆解為相應(yīng)的詞匯，因此，每條被人工取值的文本信息就對(duì)應(yīng)著被拆解的詞匯。假設(shè)某條股吧發(fā)帖被判定為悲觀（取值為

-1），該條發(fā)帖能夠被拆解為n個(gè)詞匯。再通過向量化的方式將這n個(gè)詞匯轉(zhuǎn)化為輸入向量{x1，x2，...，xn}，則機(jī)器學(xué)習(xí)的決策過程可表示為

[Sentiment=f（a1x1，a2x2，…，anxn）]

其中[f?]為映射關(guān)系;{a1，a2，[…]，an}為待決參數(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的過程就是通過優(yōu)化迭代的方式獲取一組最優(yōu)參數(shù)取值，從而使得對(duì)整個(gè)訓(xùn)練集的判斷誤差最小，即[f（a1x1，a2x2，…，anxn）=-1]）。本文在計(jì)算過程中設(shè)定機(jī)器學(xué)習(xí)在訓(xùn)練集的分類正確率為99.5%。

最后，將訓(xùn)練集之外的未分類新聞向量輸入，在最優(yōu)參數(shù)指導(dǎo)下，這些財(cái)經(jīng)輿情的類別指標(biāo)可正確被訓(xùn)練集分類。具體的計(jì)算流程見圖1。

根據(jù)上述計(jì)算規(guī)則，本文針對(duì)不同的交易時(shí)間段，將所有的帖子出現(xiàn)的時(shí)間分為交易時(shí)間段②和非交易時(shí)間段③，得到如下的原始指標(biāo)：交易時(shí)間段的帖子總量（intotalit）、交易時(shí)間段的積極帖子總量（ingoodit）、交易時(shí)間段的消極帖子總量（inbadit）、交易時(shí)間段的中性帖子總量（inmidit）、交易時(shí)間段的閱讀量（inreadit）、交易時(shí)間段的評(píng)論量（incomit），以及非交易時(shí)間段的帖子總量（outtotalit）、非交易時(shí)間段的積極帖子總量（outgoodit）、非交易時(shí)間段的消極帖子總量（outbadit）、非交易時(shí)間段的中性帖子總量（outmidit）、非交易時(shí)間段的閱讀量（outreadit）和非交易時(shí)間段的評(píng)論量（outcomit）。

由于本文的研究目標(biāo)在于檢驗(yàn)隔夜財(cái)經(jīng)輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)于開盤收益率的影響，即證明不同財(cái)經(jīng)輿情的傳播強(qiáng)度以及不同的情緒信息量對(duì)開盤收益率的影響不同。財(cái)經(jīng)輿情的傳播強(qiáng)度特征在數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)為帖子引起的閱讀量和評(píng)論量不同，因此，在得到初步帖子數(shù)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，定義交易時(shí)間段內(nèi)的輿情傳播強(qiáng)度instrongit=inreadit/intotalit、非交易時(shí)間段內(nèi)的輿情傳播強(qiáng)度outstrongit=outreadit/outtotalit。針對(duì)財(cái)經(jīng)輿情的相對(duì)情感強(qiáng)度的識(shí)別，定義交易時(shí)間段的輿情相對(duì)情緒強(qiáng)度為intuneit=（ingoodit-inbadit）/（ingoodit+inbadit）、非交易時(shí)間段的輿情相對(duì)情緒強(qiáng)度為outtuneit=（outgoodit-outbadit）/（outgoodit+outbadit）。此外，不同情感特征的帖子對(duì)開盤收益率的影響是否一致，以及積極帖子和消極帖子之間的作用是否會(huì)在一定程度上抵銷是本文需要驗(yàn)證的另一重要問題，在得到輿情情緒強(qiáng)度后，本文進(jìn)一步將輿情情緒強(qiáng)度與交易者的評(píng)論相結(jié)合，得到交易者在盤中和盤后的情緒表現(xiàn)指標(biāo)：inemoit=incommentit[×]intuneit、outemoit=outcommentit[×]outtuneit。按照上述方式對(duì)不同時(shí)間段的財(cái)經(jīng)輿情進(jìn)行情緒強(qiáng)度的換算，可知輿情情緒強(qiáng)度取值范圍為[-1，1]，即當(dāng)市場(chǎng)情緒絕對(duì)悲觀時(shí)，intuneit和outtuneit的取值為-1;反之，當(dāng)市場(chǎng)情緒絕對(duì)樂觀時(shí)，intuneit和outtuneit的取值為1。

除去上述核心變量之外，本文選取常規(guī)的財(cái)務(wù)指標(biāo)以及股票基本面信息作為本文的控制變量，具體包括：股票波動(dòng)率（volit）、日換手率（changeit）、市場(chǎng)交易量（volumeit）、流通股數(shù)量（amountit）、市值（valueit）。需要指明的是，如前文所述，本文的一個(gè)邊際貢獻(xiàn)在于，在高頻維度上實(shí)現(xiàn)隔夜輿情對(duì)開盤收益率的預(yù)測(cè)問題，因此，盡管反映盈利水平和成長能力的因素（諸如資產(chǎn)收益率、每股分紅、留存收益）對(duì)股票收益存在一定影響，但這類因素更多地用于股票長期收益率的預(yù)測(cè)，且這類指標(biāo)往往是月度、季度和年度數(shù)據(jù)，缺乏日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)?；谏鲜鰞牲c(diǎn)考慮，本文并不將這類指標(biāo)納入模型分析框架。詳細(xì)的指標(biāo)含義及處理過程如表1所示。

考慮到中國股市走勢(shì)特征，以及財(cái)經(jīng)輿情行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，出于數(shù)據(jù)覆蓋范圍完整性考慮，本文選取的樣本時(shí)間范圍為2015年1月5日—2020年12月22日所有A股上市企業(yè)的市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)④。其中開盤價(jià)（openPit）、收盤價(jià)（closePit）、股票波動(dòng)率（volit）、日換手率（changeit）、市場(chǎng)交易量（volumeit）、流通股數(shù)量（amountit）、市值（valueit）等基本面數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，核心解釋變量為作者采用機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分析法，對(duì)股吧論壇股票的發(fā)帖量、閱讀量、評(píng)論量計(jì)算匯總所得。

在驗(yàn)證隔夜輿情對(duì)開盤收益率影響的實(shí)證過程中，本文剔除了存在指標(biāo)缺失的樣本，以及所有不包含情緒的樣本（即排除intotalit=inmidit以及outtotalit=outmidit的樣本）。這類樣本被認(rèn)為不能有效反應(yīng)財(cái)經(jīng)輿情對(duì)市場(chǎng)交易者的影響。以上篩選出的樣本數(shù)量共計(jì)1463010個(gè)。

2. 描述性統(tǒng)計(jì)。先對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算的關(guān)于盤中輿情和盤末輿情的情緒強(qiáng)度特征進(jìn)行核密度檢驗(yàn)。通過圖2可以看出，整體而言，無論是交易時(shí)間段還是非交易時(shí)間段，市場(chǎng)交易者在貼吧發(fā)帖、評(píng)論所傳達(dá)的財(cái)經(jīng)輿情情緒均較為悲觀，無論是盤中輿情還是盤末輿情，核密度曲線均向負(fù)值傾斜;此外，通過對(duì)比盤中輿情情緒強(qiáng)度和盤末輿情情緒強(qiáng)度發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)參與者在交易時(shí)間段的悲觀程度要強(qiáng)于非交易時(shí)間段的悲觀程度，相應(yīng)地，市場(chǎng)參與者在交易時(shí)間段的樂觀程度要弱于在非交易時(shí)間段的樂觀程度。換言之，未經(jīng)證實(shí)的財(cái)經(jīng)輿情信息經(jīng)過市場(chǎng)發(fā)酵后，容易提高市場(chǎng)交易者的非理性樂觀程度，而被市場(chǎng)逐漸證實(shí)的財(cái)經(jīng)輿情信息，往往會(huì)加重交易者的悲觀情緒。

本文同時(shí)對(duì)開盤收益率以及相應(yīng)的隔夜輿情指標(biāo)進(jìn)行數(shù)值統(tǒng)計(jì)（見表2）。從表2可以看出：就開盤收益率來看，開盤收益率普遍不高，平均處于虧損狀態(tài)，且開盤收益率的最大值的絕對(duì)值要顯著低于最小值的絕對(duì)值。對(duì)于投資者而言，意味著集合競(jìng)價(jià)階段強(qiáng)勢(shì)進(jìn)場(chǎng)可能會(huì)遭遇損失。就帖子總量以及積極、消極、中性帖子數(shù)量來看，盤中發(fā)布的輿情數(shù)量要高于隔夜發(fā)布的輿情數(shù)量（ingood、inmid、inbad的均值都高于outgood、outmid、outbad），初步表明，在交易時(shí)間段散布的輿情會(huì)比在非交易時(shí)間段散布輿情達(dá)到更好的信息傳播效果。但是同時(shí)需要注意的是，觀察消極帖子總量的最大值發(fā)現(xiàn)，隔夜消極輿情的最大值大于盤中消極輿情的最大值，且顯著高于積極輿情。這也從側(cè)面印證了消極情緒的傳播效能要強(qiáng)于積極情緒的傳播效能。從股吧輿情閱讀和評(píng)論數(shù)量來看，在絕對(duì)數(shù)上，同樣表現(xiàn)出隔夜輿情的閱讀和評(píng)論數(shù)要低于盤中輿情的閱讀和評(píng)論數(shù)這樣的規(guī)律。

然而，通過對(duì)指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)的處理可以發(fā)現(xiàn)，隔夜輿情的傳播效能要顯著高于盤中輿情的傳播效能（outstrong均值大于instrong均值），換言之，隔夜輿情所蘊(yùn)含的信息含量要顯著高于盤中輿情的信息含量;此外，隔夜輿情與盤中輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度普遍是偏負(fù)向的（outtune和intune的均值分別為-0.339和-0.314），即消極輿情無論在盤中還是在隔夜時(shí)間段均占較大比重，市場(chǎng)信息普遍消極;而這種消極信息同樣會(huì)引起交易者情緒的恐慌（inemo和outemo的均值分別為-19.121和-15.165）。

上述時(shí)間里，以及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以初步判定，隔夜輿情與開盤收益率之間可能存在正向關(guān)系，需進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)。

（二）模型設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)隔夜輿情是否對(duì)開盤收益率存在顯著影響，本文建立以下固定效應(yīng)面板模型：

[orit=β0+β1×outtuneit+i=1NαiXit+λi+εit]

上式中，orit為開盤收益率，outtuneit為隔夜輿情情緒強(qiáng)度，為本文的核心解釋變量，Xit為本文的控制變量，具體包括：交易時(shí)間段內(nèi)的輿情傳播強(qiáng)度（instrongit）、非交易時(shí)間段內(nèi)的輿情傳播強(qiáng)度（outstrongit）、交易時(shí)間段的輿情情緒的相對(duì)強(qiáng)度（intuneit）、交易者隔夜情緒（outemoit）、交易者盤中情緒（inemoit）、股票波動(dòng)率（volit）、日換手率（changeit）、市場(chǎng)交易量（volumeit）、流通股數(shù)量（amountit）和市值（valueit）。

同時(shí)，在具體實(shí)證過程中，為排除序列相關(guān)性、內(nèi)生性等問題以及使各個(gè)變量在量剛上保持相對(duì)一致，對(duì)下述數(shù)據(jù)做進(jìn)一步處理：首先，由于企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的量綱較大，因此，對(duì)市場(chǎng)交易量、流通股數(shù)量以及市值做取對(duì)數(shù)處理;其次，對(duì)帖子總量、帖子閱讀數(shù)量、帖子評(píng)論數(shù)量除以100;最后，由于當(dāng)天開盤收益率并不受當(dāng)天交易時(shí)間段的輿情與當(dāng)天市場(chǎng)交易的基本面數(shù)據(jù)的影響，而可能受到前一日交易時(shí)間段的輿情以及前一日基本面數(shù)據(jù)影響，因此，對(duì)交易時(shí)間段內(nèi)的輿情傳播強(qiáng)度（instrongit）、交易時(shí)間段的輿情情緒的相對(duì)強(qiáng)度（intuneit）以及交易者盤中情緒（inemoit）以及相應(yīng)的基本面數(shù)據(jù)取一階滯后，表明上個(gè)交易時(shí)間段的市場(chǎng)輿情和已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的基本面信息對(duì)隔天開盤收益率可能存在的影響。

此外，針對(duì)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析可以發(fā)現(xiàn)，隔夜輿情情緒的相對(duì)強(qiáng)度對(duì)開盤收益率可能存在非對(duì)稱影響。為驗(yàn)證這樣的猜想，本文在固定效應(yīng)面板模型基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采取門限回歸模型對(duì)二者之間可能存在的非線性關(guān)系做驗(yàn)證，建立如下計(jì)量模型：

[orit=β0+β'1×Iouttuneit≤γ+β'2×Iouttuneit>γ+i=1NαiXit+λi+εit]

（2）式中的變量與（1）式中的變量所表達(dá)的經(jīng)濟(jì)意義相同，在此不做贅述。唯一的區(qū)別在于[γ]。該數(shù)值表達(dá)的含義是，當(dāng)隔夜輿情情緒的相對(duì)強(qiáng)度超過特定門限值（[γ]）時(shí)，隔夜輿情情緒的相對(duì)強(qiáng)度對(duì)開盤收益率影響的程度會(huì)由[β'1]變?yōu)閇β'2]。

三、實(shí)證分析

（一）固定效應(yīng)面板回歸結(jié)果

表3匯報(bào)了2015年1月5日—2020年12月22日所有A股數(shù)據(jù)（剔除相應(yīng)樣本）的開盤收益率回歸結(jié)果。為了控制模型穩(wěn)健性，本文采取普通最小二乘方法，逐漸控制個(gè)體、時(shí)間效應(yīng)的固定效應(yīng)模型⑤和替換核心被解釋變量的方式來甄別隔夜輿情效應(yīng)是否對(duì)開盤收益率存在顯著影響。同時(shí)采用系統(tǒng)GMM的方式，以核心解釋變量的滯后一期作為工具變量，來排除可能存在的內(nèi)生性問題⑥，計(jì)量結(jié)果發(fā)現(xiàn)隔夜輿情的情緒相對(duì)強(qiáng)度對(duì)開盤收益率均存在顯著的正向影響，且模型的顯著性并未隨實(shí)證方法的改變產(chǎn)生動(dòng)搖（結(jié)果均在1%置信水平下顯著），表明模型結(jié)果穩(wěn)健且可信。

具體而言，第一，隔夜輿情相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)開盤收益率均存在顯著的正向影響，即在非交易時(shí)間段，積極的輿情信息占市場(chǎng)信息的比重越大，則第二日開盤收益率會(huì)越高;第二，從前期交易時(shí)間段的輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度來看（L.intune），其對(duì)開盤收益率的正向影響存在顯著的記憶性，即前一個(gè)交易日盤中發(fā)布的正向輿情信息能夠?qū)Ω羧臻_盤收益率產(chǎn)生持續(xù)的正向影響;第三，并不存在足夠證據(jù)表明市場(chǎng)輿情的傳播效能對(duì)開盤收益率存在顯著影響。換言之，在媒體信息十分發(fā)達(dá)的數(shù)字時(shí)代，股吧發(fā)布的市場(chǎng)輿情能夠被交易者識(shí)別和認(rèn)知，輿情傳播的快慢已經(jīng)不再是影響開盤信息的主要因素;最后，交易者的盤中和隔夜情緒均對(duì)開盤收益率存在顯著的正向影響，即交易者在當(dāng)天交易時(shí)間段針對(duì)股吧輿情作出的情緒反映，以及交易者在收盤后對(duì)股吧輿情作出的情緒反應(yīng)，均對(duì)隔日開盤收益率存在著顯著的正向影響。

（二）門限回歸結(jié)果

為進(jìn)一步驗(yàn)證隔夜輿情情緒的相對(duì)強(qiáng)度可能對(duì)開盤收益率存在非線性影響，本文進(jìn)一步利用截面門限模型對(duì)上述猜想進(jìn)行驗(yàn)證。具體的門限識(shí)別結(jié)果和門限回歸結(jié)果分別如表4和表5所示。

門限識(shí)別結(jié)果表明，隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)開盤收益率存在三重門限。即當(dāng)隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度的取值分別落入（-1，0.043]、（0.043，0.111]、（0.111，0.125]、（0.125，1]區(qū)間時(shí)，其對(duì)開盤收益率存在顯著的不同影響。具體結(jié)果如表5所示。當(dāng)隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度逐漸從低門限區(qū)間向高門限區(qū)間過渡時(shí)，隔夜輿情的相對(duì)情緒對(duì)開盤收益率的影響會(huì)逐漸變大，從負(fù)向影響逐漸向正向影響過渡。具體而言，當(dāng)隔夜輿情充斥著消極信息且相對(duì)情緒強(qiáng)度較強(qiáng)時(shí)（具體條件為outtuneit∈（-1，0.043]），隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)開盤收益率存在負(fù)向影響;當(dāng)隔夜輿情以積極情緒為主，但相對(duì)情緒強(qiáng)度并不明顯時(shí)（具體條件為outtuneit∈（0.043，0.111]以及outtuneit∈（0.111，0.125]，隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)開盤收益率的負(fù)向影響會(huì)進(jìn)一步惡化;當(dāng)隔夜輿情以積極情緒為主，且輿情的正向情緒強(qiáng)度開始走強(qiáng)時(shí)（具體條件為[outtuneit∈（0.125，1]]），隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)開盤收益率開始產(chǎn)生顯著的正向影響。換言之，當(dāng)隔夜輿情主要以負(fù)面信息為主時(shí)（隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度小于0.043），隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)開盤收益率存在顯著的負(fù)向影響;而當(dāng)隔夜輿情的正向情緒在整體市場(chǎng)輿情中并不占據(jù)絕對(duì)的主導(dǎo)地位時(shí)（隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度在0.043與0.125之間），此時(shí)市場(chǎng)的正向輿情并不會(huì)引起大眾的積極反應(yīng)，反而會(huì)惡化開盤收益率;當(dāng)隔夜輿情主要以正面信息為主，且積極的隔夜輿情信息在整體輿情信息中占據(jù)主導(dǎo)地位時(shí)（隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度大于0.125），隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)開盤收益率存在顯著的正向影響。

對(duì)上述結(jié)果可以用圖3進(jìn)行直觀地總結(jié)：即隨著隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度逐漸增加，對(duì)隔天開盤收益率的影響會(huì)從負(fù)向影響到正向影響逐漸變化，且這種變化趨勢(shì)并不是平滑連續(xù)的，而是存在明顯的間斷點(diǎn)。

四、結(jié)論

本文以隔夜輿情與股票開盤收益率之間關(guān)系為研究對(duì)象，通過固定效應(yīng)面板模型和門限模型，甄別了隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)股票開盤收益率的非線性影響關(guān)系，并精確找到了二者之間關(guān)系發(fā)生系統(tǒng)性改變時(shí)，隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度的具體取值。具體研究結(jié)論歸納如下：

第一，就市場(chǎng)情緒而言，交易者在交易時(shí)間段的悲觀程度要強(qiáng)于在非交易時(shí)間段的悲觀程度，相應(yīng)地，交易者在非交易時(shí)間段的樂觀程度要強(qiáng)于在交易時(shí)間段的樂觀程度。即盤中逐漸被市場(chǎng)證實(shí)的悲觀輿情信息所引起的交易者恐慌要高于盤末未被證實(shí)的悲觀輿情信息所引起的恐慌;而盤末未被證實(shí)的樂觀輿情信息引起的交易者過度樂觀程度要顯著強(qiáng)于盤中被證實(shí)的樂觀輿情信息。表明盤末信息對(duì)開盤收益率的積極作用更大，而盤中信息對(duì)市場(chǎng)當(dāng)日收益率的消極作用更大。

第二，隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度對(duì)股票開盤收益率存在顯著的“隔夜效應(yīng)”。隔夜輿情相對(duì)情緒強(qiáng)度的提高對(duì)開盤收益率的提高存在顯著的正向影響，這種影響并非隨機(jī)，而是持續(xù)穩(wěn)定存在的。

第三，就門限回歸結(jié)果來看，當(dāng)隔夜輿情的相對(duì)情緒強(qiáng)度從“絕對(duì)的消極輿情”逐漸向“絕對(duì)的積極輿情”轉(zhuǎn)變時(shí)，其對(duì)開盤收益率的影響會(huì)經(jīng)歷“負(fù)向影響——溫和的負(fù)向影響——惡劣的負(fù)向影響——顯著的正向影響”的過程。

第四，就計(jì)算得出的隔夜輿情相對(duì)情緒強(qiáng)度的門限值來看，盡管消極的隔夜輿情會(huì)造成股票開盤收益率降低（[outtuneit∈（-1，0.111]]時(shí)其系數(shù)分別顯著為-0.278、-0.184），但當(dāng)隔夜輿情并未傳達(dá)強(qiáng)烈的情緒信息時(shí)（[outtuneit∈（0.111，0.125]]時(shí)其系數(shù)顯著為-0.74），反倒容易引起交易者的猜測(cè)和恐慌，使得股票面臨著開盤崩盤的風(fēng)險(xiǎn)。即隔夜市場(chǎng)輿情高漲時(shí)，正面的輿情信息容易進(jìn)一步推高股票開盤收益率;而隔夜市場(chǎng)輿情消極時(shí)，負(fù)面的輿情并沒有引起交易者恐慌拋售行為;但在輿情態(tài)度不明確條件下，容易引發(fā)交易者猜忌而造成開盤收益率崩盤和拋售行為。

本文計(jì)算結(jié)果對(duì)于新聞媒體的啟示在于：一方面，媒體要充分發(fā)揮傳播客觀信息的作用，在消除依靠內(nèi)幕信息獲得超額收益的同時(shí)，也要做到及時(shí)、客觀地發(fā)布消極信息，警醒市場(chǎng)交易者避免過度投機(jī);另一方面，監(jiān)管部門應(yīng)加強(qiáng)對(duì)新聞報(bào)道的監(jiān)管，防止新聞媒體在發(fā)布信息過程中用詞模糊和閃爍其詞，以免引發(fā)投資者猜忌進(jìn)而造成市場(chǎng)恐慌踩踏。

注：

1非交易時(shí)間包括周五收盤至周一開盤以及節(jié)假日等。

②交易時(shí)間段包括正常交易日（節(jié)假日除外）周一至周五9：00—15：00此段時(shí)間。

③非交易時(shí)間段包括周五15：00—24：00、周六全天、周日全天以及周一的0：00—9：00此段時(shí)間。

④法定節(jié)假日不存在相應(yīng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，但交易者仍然會(huì)在股吧針對(duì)企業(yè)的市場(chǎng)信息進(jìn)行討論，因此，將法定節(jié)假日內(nèi)股吧產(chǎn)生的數(shù)據(jù)作為法定節(jié)假日后第一個(gè)工作日的隔夜輿情數(shù)據(jù)。

⑤在進(jìn)行相應(yīng)的Hausman檢驗(yàn)過程中，檢驗(yàn)結(jié)果Prob>chi2 =0.0000，結(jié)果強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，因此，選用固定效應(yīng)模型。

⑥相應(yīng)的hausman檢驗(yàn)結(jié)果為：outtune（p>chi=0.9037）;L.outtune（p>chi=0.8973）。

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Research on Sentiment Intensity Characteristics of Overnight Public Opinion and Stock Market Opening Returns

Li Hongyue1/Liu Tianji1/Xu Shaojun2

（1. Jilin University of Finance and Economics，Changchun? ?130117，Jilin，China;

2. Center for Quantitative Economics，Jilin University，Changchun? ?130012，Jilin，China）

Abstract：In this paper，we calculate the total number of posts，readings and comments posted in "stock bars" during trading hours and non-trading hours to obtain the relative sentiment intensity and opinion dissemination intensity indicators for intraday and overnight public opinion，and set up a threshold regression model to reveal the relationship between the relative sentiment intensity of overnight public opinion and stock opening returns. The empirical results show that there is a non-linear effect of the relative sentiment intensity of overnight public opinion on stock opening returns. When the relative sentiment intensity of overnight public opinion changes from absolute negative to absolute positive，its effect on opening returns goes through a process of "negative effect--mild negative effect--bad negative effect--significant positive effect". In addition，this paper demonstrates that the exact negative public opinion did not trigger market panic，but under the condition of unclear public opinion attitude，it tends to trigger traders' suspicion and cause opening yield collapse and selling behavior.

Key Words：overnight public opinion，relative sentiment intensity，asymmetric effect