劉維奇，王 寧

(山西大學(xué)管理學(xué)院，山西太原030006)

一 引言

行為金融理論是傳統(tǒng)金融理論的延伸與突破，它否定了有效市場(chǎng)和理性人的假說，認(rèn)為投資者普遍是有限理性的，并不能完全遵循期望效用最大化和貝葉斯學(xué)習(xí)法則，且其行為決策是不可預(yù)測(cè)的，并且會(huì)使股票價(jià)格偏離其價(jià)值。然而又由于套利的有限性，理性的投資者并不能及時(shí)并且完全地消除這種偏差，因此投資者的非理性行為應(yīng)該是影響股票價(jià)格的系統(tǒng)因子。由此形成了投資者情緒理論并逐漸成為當(dāng)今實(shí)證研究的熱點(diǎn)問題。

目前國內(nèi)外對(duì)投資者情緒的研究主要集中在兩點(diǎn)，一是對(duì)投資者情緒的度量;二是研究投資者情緒與市場(chǎng)收益的關(guān)系。對(duì)投資者情緒的度量是投資者情緒研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)，針對(duì)投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建方法，目前主要有三種:第一種是通過對(duì)投資者發(fā)放問卷調(diào)查等形式來直接獲得投資者對(duì)市場(chǎng)的觀點(diǎn)，稱為直接指標(biāo)，例如，F(xiàn)isher和 Statman(2000)［1］以及Brown和 Cliff(2005)［2］都驗(yàn)證了美國個(gè)人投資者協(xié)會(huì)指數(shù)(AAII)是預(yù)測(cè)S＆P500的未來收益的反向指標(biāo);第二種是通過運(yùn)用金融市場(chǎng)中的交易數(shù)據(jù)(如換手率等)來進(jìn)行分析處理，從而得到對(duì)投資者情緒的客觀反映，稱為間接指標(biāo);第三種是通過將多個(gè)直接或間接指標(biāo)運(yùn)用主成分分析方法來綜合成

一個(gè)指標(biāo)，從而較全面地度量投資者情緒，稱為綜合

指標(biāo)。目前，國外常用的個(gè)體與機(jī)構(gòu)投資者的情緒指標(biāo)主要有美國個(gè)人投資者協(xié)會(huì)指數(shù)、友好指數(shù)、投資者智慧指數(shù)和 Baker和 Wurgler(2006)［3］的綜合指標(biāo)，其中前三個(gè)為直接指標(biāo)。由于中國在研究投資者情緒方面起步較晚，可參考的直接指標(biāo)主要有央視看盤指數(shù)、巨潮投資者信心指數(shù)，目前大多數(shù)研究者主要是采用間接指標(biāo)或者綜合指標(biāo)。

根據(jù)度量對(duì)象的不同，投資者情緒的度量又可分為整體市場(chǎng)情緒和個(gè)股情緒，現(xiàn)有的文獻(xiàn)研究前者的居多，依靠市場(chǎng)上的直接和間接指標(biāo)來進(jìn)行整體市場(chǎng)情緒的度量，從而研究整體市場(chǎng)情緒對(duì)收益的影響，Ben － Rephael等人(2011)［4］利用股票基金的流入流出量來作為整體市場(chǎng)情緒，并發(fā)現(xiàn)情緒與整個(gè)股票市場(chǎng)超額收益正相關(guān)，與未來的收益負(fù)相關(guān)。而個(gè)股情緒的研究目前一般只有根據(jù)個(gè)人交易賬戶和共同基金流兩種方法。個(gè)人交易賬戶由于交易的保密性而難于獲得，因此這種方法的研究相對(duì)較少，具有代表性的是Kumar和Lee(2006)［5］利用個(gè)人交易賬戶的研究發(fā)現(xiàn)了難于估值和套利的股票的收益傾向于共同運(yùn)動(dòng)。Frazzini(2008)［6］利用共同基金流作為個(gè)體投資者情緒對(duì)不同股票的度量，并發(fā)現(xiàn)高情緒預(yù)示著未來的低收益，從而開辟了研究個(gè)股情緒的另一種途徑。

目前研究情緒對(duì)市場(chǎng)收益的影響主要集中在情緒與同期收益和后期收益的關(guān)系上。Amihud和Mendelson(1986)［7］首先提出了交易成本在資產(chǎn)定價(jià)中的作用，他們利用買賣價(jià)差度量情緒并發(fā)現(xiàn)了買賣價(jià)差較大的股票有更高的收益。隨后，Compell和Kyle(1993)［8］表明噪音投資者的交易能夠影響股價(jià)。Wayne等人(2002)［9］利用投資者智慧情緒指數(shù)，采用GARCH－M回歸方程來檢驗(yàn)噪音交易者風(fēng)險(xiǎn)對(duì)條件波動(dòng)率的形成和期望收益的影響，他們通過實(shí)證結(jié)果表明情緒是定價(jià)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，超額收益與情緒的變化同期正相關(guān)，而且，情緒的變化與未來超額收益負(fù)相關(guān)。在這方面作出突出貢獻(xiàn)的是Baker和Wurgler(2006)，他們提出，基于情緒的錯(cuò)誤定價(jià)是來源于未知的需求沖擊和套利的有限性，并且利用封閉式基金折價(jià)、市場(chǎng)換手率、新股的發(fā)行量以及新股上市首日收益率等6個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建投資者情緒，結(jié)果表明難于套利的股票收益更易受到投資者情緒變化的影響。Lemmon和 Portniaguina(2006)［10］通過實(shí)證得出情緒對(duì)價(jià)值型股票影響顯著，且兩者之間是負(fù)相關(guān)關(guān)系，而情緒對(duì)成長型股票的影響不顯著。

中國的證券市場(chǎng)還處在起步階段，還不是一個(gè)成熟有效的市場(chǎng)，證券市場(chǎng)還不完善，因此傳統(tǒng)的金融理論并不適合中國證券市場(chǎng)的現(xiàn)狀。同時(shí)，股票市場(chǎng)中的投資者多為中小投資者，他們并沒有形成合理的價(jià)值投資取向，存在嚴(yán)重的投機(jī)性，這也決定了股票市場(chǎng)中存在著很多的非理性行為，因此運(yùn)用投資者情緒來研究股票市場(chǎng)是很有借鑒意義的。通過了解股票市場(chǎng)的運(yùn)行特征，可以合理地引導(dǎo)投資者的投資決策，從而保障證券市場(chǎng)的健康發(fā)展。譚躍、夏芳(2011)［11］認(rèn)為盈余管理和投資者情緒在不同時(shí)期里分別主導(dǎo)著股價(jià)與公司投資的關(guān)系。王美今、孫建軍(2004)［12］通過建立理論模型證實(shí)了市場(chǎng)投資者情緒的變化能夠顯著地影響滬深兩市的收益，說明市場(chǎng)投資者情緒是影響股票價(jià)格的系統(tǒng)因子。張強(qiáng)、楊淑娥(2009)［13］通過改進(jìn)De Long等人(1990)［14］的噪音交易模型，利用市場(chǎng)換手率、封閉式基金折價(jià)和投資者開戶增長率這三個(gè)間接指標(biāo)綜合成一個(gè)市場(chǎng)情緒指標(biāo)，研究市場(chǎng)投資者情緒及波動(dòng)與股票收益間關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)投資者情緒是影響股票價(jià)格的系統(tǒng)因子，股票價(jià)格會(huì)隨著投資者情緒的波動(dòng)而波動(dòng)。蘇衛(wèi)東(2011)［15］利用主成分分析方法將5個(gè)市場(chǎng)指標(biāo)綜合形成了投資者情緒指標(biāo)，并通過實(shí)證得出了它是一個(gè)比較好的投資者情緒代理變量。李謹(jǐn)宏(2011)［16］通過主成分分析構(gòu)建了投資者情緒指數(shù)，利用向量自回歸模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)驗(yàn)證了投資者情緒與股票收益的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果表明投資者情緒對(duì)同期股票收益具有顯著的影響，并能在一定程度上預(yù)測(cè)收益。花貴如、劉志遠(yuǎn)和許騫(2010)［17］研究證實(shí)投資者情緒與企業(yè)過度投資顯著正相關(guān)。

盡管對(duì)投資者情緒的研究已經(jīng)趨于成熟，但是目前的文獻(xiàn)還沒涉及行業(yè)板塊情緒的概念。由于同一行業(yè)板塊同一時(shí)期的股票可能會(huì)表現(xiàn)出聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，因此在研究市場(chǎng)情緒時(shí)加入對(duì)行業(yè)板塊情緒的研究可以更好地反映投資者情緒的作用。同時(shí)，投資者在不同時(shí)期的情緒波動(dòng)也會(huì)影響投資者在當(dāng)期的投資決策。因此，本文通過對(duì) De Long等人(1990)的噪音交易模型的修正，將市場(chǎng)情緒和行業(yè)情緒以及情緒的條件期望波動(dòng)率分別引入到傳統(tǒng)的噪音交易模型中去，進(jìn)而觀察市場(chǎng)情緒和行業(yè)情緒對(duì)行業(yè)超額收益的共同作用，本文主要探討市場(chǎng)情緒與行業(yè)情緒是否會(huì)影響股票收益，它們?cè)诠善笔袌?chǎng)中的作用是否會(huì)有差異。

二 理論模型

本文在De Long等人(1990)的噪音交易模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行變形整理。假設(shè)在一個(gè)兩期市場(chǎng)模型中，市場(chǎng)上存在著兩種證券，支付相同的固定紅利r，一種是安全資產(chǎn)s，具有完全的供給彈性，其價(jià)格為1;另一種是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)u，供給并非是完全彈性的，其在t期的價(jià)格為Pt，如果每單位資產(chǎn)的價(jià)格等于未來紅利的凈現(xiàn)值，那么由于兩種證券每期支付的固定紅利均為r，因此兩種證券能夠彼此完全替代并在每一期都以相同的價(jià)格1出售。但是當(dāng)市場(chǎng)上存在噪音交易者時(shí)，由于對(duì)資產(chǎn)u的錯(cuò)誤估計(jì)，其價(jià)格將不再等于1。

本文假定市場(chǎng)上并沒有完全理性的交易者，這一點(diǎn)與現(xiàn)實(shí)生活中的情況相近。假設(shè)市場(chǎng)上有兩類投資者，一類是只關(guān)注于某一個(gè)行業(yè)，對(duì)此行業(yè)比較了解，但是對(duì)其他行業(yè)和整體市場(chǎng)的了解并不是很詳盡，因此這類投資者會(huì)盡量選擇此行業(yè)內(nèi)的股票進(jìn)行交易，這類行業(yè)投資者用α表示;另一類投資者選擇整個(gè)市場(chǎng)內(nèi)的股票進(jìn)行交易，這一類的市場(chǎng)投資者用β表示。這兩類投資者均為噪音交易者，他們對(duì)資產(chǎn)u的錯(cuò)誤定價(jià)為隨機(jī)變量，分別為～，這里假設(shè)方差相同(此假設(shè)并不會(huì)影響后面的結(jié)果)。

設(shè)交易資產(chǎn)u的行業(yè)投資者的比例為μ，交易資產(chǎn)u的市場(chǎng)投資者的比例為1－μ，資產(chǎn)u的價(jià)格由行業(yè)投資者和市場(chǎng)投資者共同決定。兩類投資者均在t期選擇投資組合以使t+1期的效用最大。其效用函數(shù)為U=－e－(2γ)w，其中γ為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)，w為t+1期所擁有的財(cái)富。在收益為正態(tài)分布的前提下，持有一單位風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的最大預(yù)期效用等價(jià)于最大化ˉw－γσ2w，其中ˉw為預(yù)期t+1期的財(cái)富，σ2w為當(dāng)期財(cái)富w的方差。

行業(yè)投資者α的預(yù)期效用函數(shù)為:

由式8，資產(chǎn)收益與市場(chǎng)情緒的變化正相關(guān)，同時(shí)也與t+1期的市場(chǎng)情緒水平正相關(guān)，與t期的情緒水平負(fù)相關(guān)。由于在市場(chǎng)上專門投資一個(gè)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)很大，行業(yè)投資者的比例很小，大多數(shù)投資者為市場(chǎng)投資者，因此1－μ要遠(yuǎn)大于μ，即市場(chǎng)投資者對(duì)收益的影響要比行業(yè)投資者的影響顯著，從而本文提出3個(gè)假設(shè):

H1:股票收益與同期市場(chǎng)情緒變化正相關(guān);

H2:股票收益與同期市場(chǎng)情緒水平正相關(guān)，且與滯后一期情緒水平負(fù)相關(guān);

H3:市場(chǎng)情緒對(duì)股票收益的影響要比行業(yè)情緒的影響顯著。

由于市場(chǎng)情緒是針對(duì)于整個(gè)股票市場(chǎng)，對(duì)某一個(gè)行業(yè)的預(yù)測(cè)能力較不敏感，而行業(yè)情緒是針對(duì)行業(yè)內(nèi)股票所產(chǎn)生的，因此行業(yè)情緒所產(chǎn)生的預(yù)測(cè)效果要好于市場(chǎng)情緒，從而提出假設(shè)4:

H4:行業(yè)情緒的預(yù)測(cè)能力優(yōu)于市場(chǎng)情緒的預(yù)測(cè)能力。

三 情緒指標(biāo)的構(gòu)建

本文將構(gòu)建的市場(chǎng)情緒指標(biāo)和行業(yè)情緒指標(biāo)結(jié)合起來研究其對(duì)股票市場(chǎng)的影響。市場(chǎng)情緒指標(biāo)是選取封閉式基金折價(jià)、市場(chǎng)換手率、消費(fèi)者信心指數(shù)和月新增開戶數(shù)4個(gè)指標(biāo)，利用主成分分析得到一個(gè)綜合指標(biāo)，而對(duì)行業(yè)情緒指標(biāo)的度量類似于Frazzini(2008)對(duì)個(gè)股的度量，將每個(gè)行業(yè)看作一個(gè)單位，利用中國開放式基金對(duì)行業(yè)股票的持有量來得出行業(yè)的情緒，為了消除行業(yè)情緒中的市場(chǎng)情緒因素，將二者正交化，得到行業(yè)的特質(zhì)情緒。進(jìn)而利用市場(chǎng)情緒和行業(yè)特質(zhì)情緒來研究與市場(chǎng)收益和行業(yè)間收益的關(guān)系。

本文樣本期為2003年1月至2011年6月，共八年半的數(shù)據(jù)。封閉式基金折價(jià)、個(gè)股市值、消費(fèi)者信心指數(shù)、開放式基金代碼、基金凈值、基金收益和基金持有行業(yè)股比例來自于國泰安數(shù)據(jù)庫，市場(chǎng)換手率、行業(yè)月收益率、月無風(fēng)險(xiǎn)利率、市場(chǎng)月超額收益、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)和國內(nèi)生產(chǎn)總值來自于銳思數(shù)據(jù)庫，新增開戶數(shù)來自于中國證券登記結(jié)算公司統(tǒng)計(jì)月報(bào)。

(一)市場(chǎng)情緒指標(biāo)的構(gòu)建

選取封閉式基金折價(jià)、市場(chǎng)換手率、消費(fèi)者信心指數(shù)和月新增開戶數(shù)4個(gè)指標(biāo)，利用主成分分析法綜合成一個(gè)市場(chǎng)情緒指標(biāo)。

1．封閉式基金折價(jià)(CEFD)

由于封閉式基金在美國市場(chǎng)主要被個(gè)體投資者所持有，Lee，Shlerfer和 Thaler(1991)［18］得出封閉式基金折價(jià)率的波動(dòng)可以作為投資者情緒變動(dòng)的替代變量。同時(shí)，他們發(fā)現(xiàn)封閉式基金折價(jià)的變化在小盤股中與收益表現(xiàn)出很強(qiáng)的同期相關(guān)性。Neal和Wheatley(1998)［19］同樣發(fā)現(xiàn)封閉式基金折價(jià)能預(yù)測(cè)小規(guī)模公司的收益。

在中國，封閉式基金折價(jià)能否作為較好的投資者情緒指標(biāo)一直存在著爭(zhēng)議，伍燕然、韓立巖(2007)［20］利用其他一些能反映投資者情緒的指標(biāo)間接地證明了封閉式基金折價(jià)可以作為情緒的替代變量指標(biāo)，并論證了情緒對(duì)市場(chǎng)長期和短期收益的影響。本文也發(fā)現(xiàn)了封閉式基金折價(jià)與其他的情緒指標(biāo)的相關(guān)性很大，因此應(yīng)該能夠較好地反映投資者情緒。

本文的封閉式基金折價(jià)為每月最后一個(gè)交易日所有上市的封閉式基金的加權(quán)平均折價(jià)率。其中正值表示溢價(jià)，負(fù)值表示折價(jià)。

2．市場(chǎng)換手率(TURN)

當(dāng)市場(chǎng)情緒上漲時(shí)，投資者更樂意進(jìn)行更多的交易。市場(chǎng)換手率可以很好地反映投資者參與股票市場(chǎng)的熱情程度。Baker和 Stein(2004)［21］指出當(dāng)賣空成本較大時(shí)，情緒投資者更有可能在他們樂觀時(shí)才進(jìn)行交易，這時(shí)交易量就上升了。中外研究者均一致認(rèn)為市場(chǎng)換手率是投資者情緒的較好的替代變量。

3．消費(fèi)者信心指數(shù)(CCI)

Charoenrook(2002)發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者信心指數(shù)的改變能很好地預(yù)測(cè)美國市場(chǎng)的整體收益。Qiu和Welch(2004)也發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者信心指數(shù)的度量與投資者情緒相關(guān)。此外，中國的消費(fèi)者信心指數(shù)由國家統(tǒng)計(jì)局編制，能夠在一定程度上反映中國投資者的情緒。

4．新增開戶數(shù)(KH)

對(duì)于相對(duì)比較成熟的歐美股票市場(chǎng)，新增開戶數(shù)可能不能很好地反映投資者情緒，因此國外研究很少采用新增開戶數(shù)作為投資者情緒的替代變量。但是中國的股票市場(chǎng)相對(duì)落后，投資者的非理性程度較高。韓立巖(2007)認(rèn)為交易所月度新增開戶數(shù)能夠很好地反映投資者情緒。因此，新增開戶數(shù)應(yīng)該能夠很好地反映投資者投資股市的意愿。

5．構(gòu)建市場(chǎng)投資者情緒指標(biāo)

Brown和Cliff(2005)指出，利用主成分分析的方法可以很好地從多個(gè)變量中提取出所不能直接觀察到的投資者心理狀態(tài)的測(cè)度。

本文采用Baker和Wurgler(2006)的方法來構(gòu)建市場(chǎng)投資者情緒指標(biāo)，值得說明的一點(diǎn)是，由于中國股改期間限制發(fā)行新股，IPO存在數(shù)據(jù)缺失問題，本文并沒有選取Baker和Wurgler(2006)指標(biāo)中的IPO的數(shù)量和IPO首日收益率這兩個(gè)變量。

市場(chǎng)情緒指標(biāo)S的各主成分變量系數(shù)的確定采用2個(gè)主成分的系數(shù)加權(quán)平均，其中2個(gè)主成分的特征值均大于1，且累積方差貢獻(xiàn)率超過了80%。最終表達(dá)式如下:

根據(jù)市場(chǎng)情緒指數(shù)的表達(dá)式，可以發(fā)現(xiàn)以下兩點(diǎn):一是市場(chǎng)情緒與四個(gè)指標(biāo)均正相關(guān)，值得注意的是封閉式基金折價(jià)率，由于負(fù)值表示折價(jià)發(fā)行，因此折價(jià)率越大時(shí)，市場(chǎng)情緒越低;二是封閉式基金折價(jià)和換手率提前反映市場(chǎng)投資者情緒。

圖1列示了市場(chǎng)情緒指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化后的綜合市場(chǎng)收益率的時(shí)間序列圖，由圖可以看出，2006年之前市場(chǎng)情緒相對(duì)比較平穩(wěn)，2006年初情緒開始不斷上漲，且在2007年9月左右達(dá)到高點(diǎn)，隨后伴隨著次貸危機(jī)的爆發(fā)，情緒開始不斷下跌，到2009年初才有了反彈的趨勢(shì)，但是下半年以“7．29”暴跌為標(biāo)志，又開始了另一輪的下跌，隨后一直震蕩。市場(chǎng)情緒的這一走勢(shì)跟股票市場(chǎng)收益率相契合，也證明了本文所構(gòu)建的市場(chǎng)情緒指標(biāo)能夠很好地反映市場(chǎng)。

(二)行業(yè)情緒指標(biāo)的構(gòu)建

目前還沒有文獻(xiàn)詳細(xì)闡述行業(yè)情緒指標(biāo)這一概念，本文對(duì)行業(yè)情緒指標(biāo)的構(gòu)建采用Frazzini(2008)構(gòu)建個(gè)體股票情緒的思路，F(xiàn)razzini(2008)提到共同基金流量之所以會(huì)與股票收益相關(guān)，一種解釋是共同基金的流入量推動(dòng)了股票價(jià)格的上升。Corval和Stafford(2007)［22］發(fā)現(xiàn)基金經(jīng)理會(huì)根據(jù)流入量與流出量的不同而改變基金的持股比例。因此，共同基金的資金流量是可以用來反映投資者情緒的。池麗旭、莊新田(2011)［23］通過開放式基金的真實(shí)和虛擬資金流量構(gòu)建了投資者情緒指標(biāo)，利用面板數(shù)據(jù)模型研究了中國投資者情緒與股票收益的關(guān)系，實(shí)證表明投資者情緒對(duì)股票收益具有顯著的影響，其中樂觀情緒對(duì)股票收益的影響要高于悲觀情緒，并且極端的高低情緒在中國市場(chǎng)中具有獨(dú)特的預(yù)測(cè)能力。

不同的行業(yè)的經(jīng)濟(jì)實(shí)體都有著其自身的運(yùn)作模式和運(yùn)行規(guī)律。不同的行業(yè)在股票市場(chǎng)中也會(huì)表現(xiàn)出不同的經(jīng)濟(jì)和周期特征，同一行業(yè)的股票會(huì)因?yàn)檎呋蛘呓?jīng)濟(jì)因素而表現(xiàn)出一定的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。因此，對(duì)于行業(yè)的研究可以幫助投資者更好地理解市場(chǎng)，解釋行業(yè)未來的發(fā)展方向，為機(jī)構(gòu)和個(gè)人提供投資決策幫助。

本文采用證監(jiān)會(huì)的行業(yè)門類分類標(biāo)準(zhǔn)，共分為13個(gè)行業(yè)，名稱與行業(yè)代碼見表1。

本文利用中國證券市場(chǎng)中開放式基金流量來衡量行業(yè)情緒。具體方法為:開放式基金實(shí)際持有某一行業(yè)股票的資產(chǎn)額占該行業(yè)所有發(fā)行在外的股票的資產(chǎn)總值的百分比，減去在假設(shè)資金按照每只基金的資產(chǎn)凈值成比例分配到各只基金的虛擬條件下基金持有的百分比。用真實(shí)與虛擬的差值來表示由于投資者的主觀情緒導(dǎo)致的開放式基金中持有行業(yè)股票比例的偏差。

表1 證監(jiān)會(huì)行業(yè)門類分類

由于開放式基金的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)只有在季報(bào)中才能有披露，因此將時(shí)間間隔確定為一個(gè)季度。樣本期為2003年1月至2011年6月，刪除在樣本期內(nèi)新發(fā)行的以及交易日不足的基金，最后選取了17只開放式基金。

具體的計(jì)算步驟如下:

假設(shè)資金是按每只基金的凈資產(chǎn)成比例分配，其中，t和t－1均為季度時(shí)間變量，^Fi t為虛擬情況下基金i從時(shí)期t－1到t期的資金流量，TNAi t－1為t－1期基金i的凈資產(chǎn)，TNAA t－1為t－1期所有17只開放式基金的凈資產(chǎn)總額，F(xiàn)A t為從t－1期到t期所有基金流量的總額。

其中，t和t－1均為季度時(shí)間變量為虛擬情況下t期的基金i的凈資產(chǎn)，為基金i在t－1期到t期的收益率，為虛擬情況下t－1期基金i的凈資產(chǎn)為t期基金i的虛擬資金流量。4．計(jì)算行業(yè)情緒指標(biāo)

其中，SHx，t為t期行業(yè)x的情緒指標(biāo)，ωix表示基金i對(duì)行業(yè)x的持有比例，Mx為行業(yè)x的流通市值，為t期基金i的實(shí)際凈資產(chǎn)，為虛擬情況下t期的基金i的凈資產(chǎn)。

由于得到的行業(yè)情緒為季度數(shù)據(jù)，要研究市場(chǎng)情緒與行業(yè)情緒的共同影響，就必須將行業(yè)情緒的頻率轉(zhuǎn)化為月度。在研究情緒與行業(yè)超額收益的同期關(guān)系時(shí)，采用本季度的行業(yè)情緒作為季度內(nèi)3個(gè)月的情緒指標(biāo)與超額收益做回歸，而研究后期關(guān)系時(shí)，利用前一季度的行業(yè)情緒與當(dāng)月的超額收益做回歸。對(duì)行業(yè)情緒的再處理將在下一部分介紹。

四 實(shí)證研究

由于本部分涉及的情緒變量比較多，在這里先給出所需變量的構(gòu)建方法，本文擬采用普通最小二乘(OLS)方法來研究市場(chǎng)情緒與超額收益的關(guān)系，其中將第三部分得到的市場(chǎng)情緒定義為市場(chǎng)情緒水平(St)，其一階差分 ΔSt=St－St－1為市場(chǎng)情緒變化。兩者皆進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

然后對(duì)行業(yè)情緒的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。為了觀察行業(yè)情緒自身的特點(diǎn)，將行業(yè)情緒水平SHx，t與市場(chǎng)情緒水平St正交化以后的殘差作為行業(yè)的特質(zhì)情緒指標(biāo)，

即為行業(yè)x的行業(yè)情緒水平指標(biāo)Sx，t。本文所有回歸方程中的變量均通過了平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

首先，表2列示了13個(gè)行業(yè)的描述性統(tǒng)計(jì)，通過對(duì)表2的觀察，行業(yè)的月超額收益表現(xiàn)出了差異化，平均月收益最高的行業(yè)是B采掘業(yè)，其均值為1.8%，最低的行業(yè)為D電力煤氣，其均值為0.6%;偏度與峰度系數(shù)的特征表明收益分布近似正態(tài)，滿足本文的假設(shè)。

表2 行業(yè)收益描述性統(tǒng)計(jì)

(一)市場(chǎng)情緒變化與行業(yè)超額收益的關(guān)系

研究市場(chǎng)情緒變化對(duì)行業(yè)超額收益的同期影響，采用OLS回歸方法進(jìn)行分析，其回歸方程為:

其中Rx，t為t期行業(yè)x的超額收益，ΔSt為t期的市場(chǎng)情緒變化。

表3列示了式14的13個(gè)行業(yè)市場(chǎng)情緒變化的系數(shù)估計(jì)值、顯著性水平以及回歸方程的R2，由于截距項(xiàng)系數(shù)不顯著，這里并未列出。市場(chǎng)情緒變化與同期行業(yè)超額收益均顯著正相關(guān)，當(dāng)期市場(chǎng)情緒越樂觀，投資者對(duì)股票的需求量越大，超額收益也就越高。市場(chǎng)情緒每增加一個(gè)單位，行業(yè)月超額收益增加2%－4%。其中情緒變化對(duì)行業(yè)J房地產(chǎn)的影響最大，為0.038 0，對(duì)行業(yè)G信息技術(shù)影響最小，為0.018 5。表3證實(shí)了假設(shè)1，即股票收益與同期市場(chǎng)情緒變化正相關(guān)。

表3 行業(yè)超額收益對(duì)市場(chǎng)情緒變化的OLS回歸結(jié)果

(二)市場(chǎng)情緒水平與行業(yè)超額收益的關(guān)系

本文先來研究同期市場(chǎng)情緒水平與行業(yè)超額收益的關(guān)系，其回歸方程為:

表4列示了式15的13個(gè)行業(yè)市場(chǎng)情緒水平的系數(shù)估計(jì)值、顯著性水平以及回歸方程的R2，由于截距項(xiàng)系數(shù)不顯著，這里并未列出。市場(chǎng)情緒水平與同期行業(yè)超額收益表現(xiàn)出強(qiáng)烈的正相關(guān)，且系數(shù)相差不大，說明市場(chǎng)情緒水平對(duì)同期各行業(yè)的影響基本一致，也說明了市場(chǎng)情緒對(duì)每個(gè)行業(yè)普遍存在著無差異的影響。

然后在式15中加入滯后一期的市場(chǎng)情緒水平來驗(yàn)證不同期的市場(chǎng)情緒水平對(duì)行業(yè)超額收益的影響:

表5列示了回歸結(jié)果，由于截距項(xiàng)普遍不顯著，在這里并未列出。在加入了滯后一期的市場(chǎng)情緒水平以后，R2得到了明顯的提高。當(dāng)期市場(chǎng)情緒水的系數(shù)均顯著為正，而滯后一期的市場(chǎng)情緒水平的系數(shù)均為負(fù)，且只有3個(gè)系數(shù)不顯著。從而證實(shí)了假設(shè)2，即股票收益與同期市場(chǎng)情緒水平正相關(guān)，而與滯后一期的情緒水平負(fù)相關(guān)。同時(shí)當(dāng)期市場(chǎng)情緒水平的系數(shù)均大于滯后一期的市場(chǎng)情緒水平的系數(shù)，說明了在中國的股票市場(chǎng)中存在著一期價(jià)格修正，而且是過度修正。

表4 行業(yè)超額收益對(duì)市場(chǎng)情緒水平的OLS回歸結(jié)果

表5 行業(yè)超額收益對(duì)不同期市場(chǎng)情緒水平的OLS回歸結(jié)果

(三)市場(chǎng)情緒和行業(yè)情緒對(duì)行業(yè)超額收益的共同影響

在式15中加入行業(yè)情緒水平來研究市場(chǎng)情緒與行業(yè)情緒對(duì)行業(yè)超額收益的共同影響。其回歸方程為:其中，Rx，t為行業(yè)x在t期的超額收益，St為t期市場(chǎng)情緒水平，Sx，t為行業(yè)x在t期的行業(yè)情緒水平?；貧w方程中的C(1)和C(2)為重要的待估參數(shù)，其中C(1)反映市場(chǎng)情緒對(duì)同期行業(yè)超額收益的影響，而C(2)反映行業(yè)情緒對(duì)同期行業(yè)超額收益的影響。

表6列示了回歸系數(shù)的估計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，通過引入行業(yè)情緒變量，所有回歸的R2均得到了提高，說明行業(yè)情緒是影響行業(yè)超額收益的因素。市場(chǎng)情緒水平的系數(shù)均顯著為正，而行業(yè)情緒水平的系數(shù)有5個(gè)為負(fù)，且只在特定的行業(yè)顯著，說明行業(yè)情緒對(duì)行業(yè)超額收益存在著特質(zhì)性的影響。這證實(shí)了假設(shè)3，即市場(chǎng)情緒對(duì)股票收益的影響要比行業(yè)情緒的影響顯著。

表6 行業(yè)超額收益對(duì)市場(chǎng)情緒水平和行業(yè)情緒水平的OLS回歸結(jié)果

(四)市場(chǎng)情緒與行業(yè)情緒對(duì)個(gè)股超額收益的影響

采用上海和深圳證券交易所的所有股票，樣本期為2003年1月至2011年6月，剔除掉數(shù)據(jù)缺失的股票，最后篩選出的股票包括上海證券交易所的414只和深圳證券交易所的227只，共641只股票。然后根據(jù)證監(jiān)會(huì)行業(yè)門類分類標(biāo)準(zhǔn)，觀察每個(gè)行業(yè)中的股票數(shù)量。表7給出了每個(gè)行業(yè)分別在上海、深圳以及綜合市場(chǎng)的股票數(shù)。其中由于行業(yè)C中上市公司數(shù)比較多，在這里所占的比重也相對(duì)較大，其次分別為行業(yè)H批發(fā)零售、J房地產(chǎn)和G信息技術(shù)，而股票數(shù)所占比重較小的行業(yè)有I金融保險(xiǎn)、L傳播與文化和E建筑業(yè)。

本文利用市場(chǎng)情緒以及所處行業(yè)的行業(yè)情緒來研究對(duì)個(gè)股超額收益的預(yù)測(cè)能力，利用OLS回歸方法做回歸，觀察情緒的顯著性。其回歸方程為:

其中，Ri，t為股票i在t期的超額收益，St－1為t－1 期的市場(chǎng)情緒水平，Sx，t－1為t－1期股票i所處行業(yè)x的行業(yè)情緒水平。

表7 行業(yè)股票數(shù)

表8列示了情緒水平對(duì)后期個(gè)股超額收益影響的系數(shù)顯著性，從兩市的系數(shù)顯著性來看，情緒水平的預(yù)測(cè)能力有限，但是行業(yè)情緒水平的預(yù)測(cè)能力要優(yōu)于市場(chǎng)情緒水平，且在A、E、G行業(yè)的預(yù)測(cè)效果突出。

綜上，同期的市場(chǎng)情緒對(duì)兩市的個(gè)股超額收益普遍存在著正向的影響，且對(duì)深圳股票市場(chǎng)的個(gè)股影響較大;同期的行業(yè)情緒只對(duì)特定行業(yè)的個(gè)股存在著影響，且相關(guān)性有正有負(fù);行業(yè)情緒對(duì)個(gè)股超額收益的預(yù)測(cè)能力要優(yōu)于市場(chǎng)情緒。從而證實(shí)了假設(shè)4，即行業(yè)情緒的預(yù)測(cè)能力優(yōu)于市場(chǎng)情緒的預(yù)測(cè)能力。本文同樣利用情緒變化來研究情緒對(duì)個(gè)股超額收益的影響，還選擇時(shí)間序列觀測(cè)值大于50的股票進(jìn)行上述研究，結(jié)論完全一致。

五 結(jié)論

對(duì)于投資者情緒的研究越來越受到國內(nèi)外學(xué)者的重視，特別是在中國證券市場(chǎng)機(jī)制還相對(duì)不夠完善的條件下，投資者情緒在股票市場(chǎng)中的影響就顯得尤為突出。本文在De Long等人(1990)的噪音交易模型基礎(chǔ)上，將股票市場(chǎng)上的投資者分為市場(chǎng)投資者和行業(yè)投資者，研究兩種投資者的情緒對(duì)行業(yè)超額收益的共同影響，從不同的側(cè)面反映了投資者情緒在股票市場(chǎng)中的作用，其中市場(chǎng)情緒對(duì)當(dāng)期股票收益影響顯著，而行業(yè)情緒對(duì)后期股票收益影響顯著，將兩種投資者情緒結(jié)合起來研究可以更好地揭示投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)的影響。同時(shí)，本文引入了情緒的條件期望波動(dòng)率，檢驗(yàn)了其對(duì)股票收益存在著顯著的影響，這主要是因?yàn)橥顿Y者情緒的前期波動(dòng)會(huì)影響到當(dāng)期他所做出的投資決策。

表8 情緒水平與后期個(gè)股超額收益的系數(shù)顯著性

本文利用構(gòu)建的市場(chǎng)投資者情緒和行業(yè)投資者情緒來檢驗(yàn)對(duì)股票市場(chǎng)中行業(yè)超額收益和個(gè)股超額收益的影響。主要結(jié)論如下:

第一，利用主成分分析構(gòu)建出了市場(chǎng)情緒，并發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)情緒水平與市場(chǎng)情緒變化與行業(yè)超額收益顯著正相關(guān)，且對(duì)每個(gè)行業(yè)超額收益的影響相差不大。

第二，本文提出了行業(yè)情緒的概念，并利用構(gòu)建的行業(yè)情緒與市場(chǎng)情緒共同來研究對(duì)行業(yè)超額收益的影響，發(fā)現(xiàn)行業(yè)情緒對(duì)行業(yè)超額收益的影響顯示出了特質(zhì)性的差異。

第三，中國股票市場(chǎng)中，市場(chǎng)情緒在下一個(gè)月存在著價(jià)格修正的過程，而且是過度修正。

第四，利用市場(chǎng)和行業(yè)的情緒水平來研究情緒對(duì)個(gè)股超額收益的預(yù)測(cè)能力，發(fā)現(xiàn)行業(yè)情緒的預(yù)測(cè)能力要優(yōu)于市場(chǎng)情緒。

綜上所述，本文認(rèn)為:第一，政府監(jiān)管部門應(yīng)該合理引導(dǎo)投資者進(jìn)行價(jià)值投資，使更多的資金流向業(yè)績優(yōu)良的藍(lán)籌股，這樣可以避免很多的風(fēng)險(xiǎn);第二，投資者情緒在股票市場(chǎng)中是不可避免的，但是可以利用其對(duì)投資決策產(chǎn)生促進(jìn)作用;第三，投資者應(yīng)該意識(shí)到自身的非理性成分，同時(shí)應(yīng)該關(guān)注投資者的情緒波動(dòng)。

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