作者簡介：粟樣丹（1990.12-），女，漢族，籍貫湖南邵陽，碩士研究生，武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院金融系，研究方向：貨幣政策與新凱恩斯主義。

摘要：中國股票市場以缺乏經(jīng)驗的個人投資者為主體，投資者情緒在股票交易過程中扮演著重要角色。本文運(yùn)用GARCH模型，以新開戶數(shù)作為我國個體投資者情緒指標(biāo)、以中證500描述小盤股收益，實證分析個體投資者情緒的波動性與小盤股收益關(guān)系。結(jié)果表明我國個體投資者行為短期內(nèi)存在ARCH效應(yīng)和小盤股的短期收益慣性，高的新開戶數(shù)對應(yīng)著高的小盤股收益率，且對股市收益具有“溢出效應(yīng)”；當(dāng)以新開戶數(shù)作為對我國個體投資者情緒指標(biāo)時，其對小盤股具有較大的解釋力度。

關(guān)鍵詞：投資者新開戶數(shù)；小盤股收益；GARCH模型

一、引言

行為金融學(xué)認(rèn)為，投資者情緒是投資者對未來市場帶有系統(tǒng)偏差的預(yù)期，大量非理性投資者犯相關(guān)性的判斷錯誤。因此，投資者情緒可視為投機(jī)傾向，反映為投機(jī)性投資需求，定義為總體樂觀或悲觀，是市場非有效的表現(xiàn)。

中國股票市場具有歷史短、制度不完善、缺乏賣空機(jī)制，同時以缺乏經(jīng)驗的個人投資者為主體，機(jī)構(gòu)投資者比例小。因此我國投資者情緒在股票市場與股票定價中扮演著重要角色。而我國個體投資者情緒及其波動性與小盤股收益研究較少，因此本文嘗試用投資者新開戶數(shù)探索中國股票市場發(fā)展特征。

投資者情緒從短期收益、長期收益兩方面影響股票價格與收益與，但目前短期影響研究相對較多。本文選擇短期收益影響。Fisher&Statman（2000）通過調(diào)查數(shù)據(jù)制定投資者情緒指標(biāo)，表明個體投資者情緒與機(jī)構(gòu)投資者均對市場指數(shù)未來收益產(chǎn)生負(fù)向影響[1]。Brown&Cliff（2004）對情緒與近期收益的系統(tǒng)研究表明間接情緒測度指標(biāo)與其它直接測度指標(biāo)同近期市場收益均相關(guān)，但研究不支持情緒主要影響個人投資者和小盤股[2]。Lemmon&Portniaguina（2006）發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者情緒指數(shù)與小盤股及散戶持股度高的股票強(qiáng)相關(guān)[3]。Kumar（2006）利用個體交易者交易數(shù)據(jù)的研究表明個人投資者股票買賣存在一定的同步性，個體投資者的系統(tǒng)交易可解釋個體投資者持有度較高的股票收益，而持有度高的小盤股、機(jī)構(gòu)持有少、低市值股往往也難以套利[4]。

關(guān)于投資者情緒波動性與股票收益波動性的研究，F(xiàn)rench.etl（1987）最早提出投資者預(yù)期正向影響市場超額收益。Lee.etl（2002）發(fā)現(xiàn)情緒變化與超額收益正相關(guān)，與市場波動負(fù)相關(guān)，投資者悲觀加劇則波動性增加[5]。Beaumont.etl（2005）發(fā)現(xiàn)個體投資者情緒均影響小盤股與大盤股的收益與條件波動性[6]。Verma（2007）發(fā)現(xiàn)個體投資者情緒和機(jī)構(gòu)投資者情緒均顯著地負(fù)向影響股票收益的波動性[7]。

我國投資者情緒與市場收益間的關(guān)系研究起步較晚。關(guān)于個體投資者與股票市場的文獻(xiàn)并不多。

王美今和孫建軍（2004）對中國股市收益與投資者情緒的研究發(fā)現(xiàn)投資者情緒變化顯著地反向修正滬深股市的收益波動[8]。張強(qiáng)和楊淑娥（2007）表明國內(nèi)個體投資者情緒的影響并不顯著，無法得出小盤股主要受個人投資者情緒驅(qū)動的結(jié)論[9]。張崢與劉力（2006）以換手率作為投資者異質(zhì)性信念波動性的度量指標(biāo)，同時滿足投資者異質(zhì)性信念與市場賣空約束條件下，個體投資者情緒驅(qū)動的投機(jī)性交易可能造成股價高估[10]。余佩坤和鐘瑞軍（2009）從股票流動性角度研究個體投資者情緒與市場收益關(guān)系，發(fā)現(xiàn)個體投資者情緒對于大盤指數(shù)變動的影響很小[11]。

目前中國文獻(xiàn)集中于投資者情緒水平值與同期股市收益強(qiáng)相關(guān)的研究，少見對投資者情緒波動性研究；研究投資者情緒主要是針對主板股票市場中，缺乏對風(fēng)險更大、信息更加不對稱小盤股實證分析。

因此，本文截取wind數(shù)據(jù)庫2005年6月-2014年1月滬深新增A股投資者周新開戶數(shù)和月新開戶數(shù)以及中證500指數(shù)周收益率進(jìn)行實證。余下結(jié)構(gòu)為：第2部分?jǐn)?shù)據(jù)、模型與實證方法介紹；第3部分新開戶數(shù)度量的個體投資者情緒波動性檢驗及其對小盤股收益的影響；第4部分實證結(jié)論。

二、數(shù)據(jù)描述、變量定義以及模型設(shè)計

（一）模型的設(shè)計與變量的定義：新開戶數(shù)

股市新開戶數(shù)衡量了潛在投資者參與股票交易的意愿與熱情。潛在投資者總體樂觀時，投機(jī)性需求高漲，驅(qū)動潛在投資者積極開戶入市；潛在投資者情緒處于悲觀時，投機(jī)性需求下降，抑制潛在投資者的投機(jī)沖動，新開戶數(shù)增長下降。因此新開戶數(shù)的增長可作為投資者情緒的代理指標(biāo)，度量了個體投資者投機(jī)性需求的變化。針對新開戶數(shù)代理指標(biāo)的實證研究國內(nèi)外均較少，盡管伍燕然與韓立巖（2007）涉及過但并未展開說明[12]。

本文選取新開戶數(shù)分為短期（周新開戶數(shù)）與中期（月新開戶數(shù)）。新開戶數(shù)對數(shù)化處理以消除劇烈波動與部分噪音，記為新開戶數(shù)水平序列。觀察短期和中期圖形及特征。對比圖一與圖二，發(fā)現(xiàn)短期指數(shù)序列比中期指數(shù)時間序列波動更加頻繁與激烈。

（二）代表小盤股的數(shù)據(jù)：中證500指數(shù)描述小盤股收益及波動

中證500指數(shù)或中證小盤500指數(shù)，扣除了滬深300指數(shù)的樣本股及最近一年日均市值排名前300名的股票，以最近一年（新股以上市時間）的日均成交金額自高到低對余下股票排名，舍棄20%的末尾股票，排名前500名的股票成為樣本股。因此，中證500指數(shù)綜合反映滬深證券市場內(nèi)小市值公司的整體狀況，對于描述小盤股收益及走勢比較有說服力。

將小盤股時間序列數(shù)據(jù)對數(shù)化，并將小盤股的市場收益率定義為股指對數(shù)的一階差分：

其中，為中證500指數(shù)周收盤價。根據(jù)泰勒展開，若中證500指數(shù)非劇烈波動，上式近似股票價格指數(shù)變化率，反映股市整體收益情況。出于簡易要求，不考慮樣本數(shù)據(jù)中的相關(guān)日歷效應(yīng)。圖三則說明了中證500指數(shù)收益率度量的小盤股收益序列平穩(wěn)，圍繞零收益上下波動，波動區(qū)間為2%。

（三）實證理論模型：GARCH模型

采用GARCH模型實證分析新開戶數(shù)條件波動性對小盤股收益影響，必須以新開戶數(shù)度量的個體投資者情緒存在ARCH效應(yīng)為前提，即GARCH模型需要滿足命題1與命題2。

命題1：生成過程服從ARMA（m，n）具有ARCH效應(yīng)

即新開戶數(shù)水平序列的均值需滿足自移動平均過程，且絕對殘差形成的序列并非純粹白噪聲，滿足條件異方差。所有歷史信息集已知的條件下，的條件分布滿足正態(tài)分布，擁有時變條件方差。

同時，時變條件方差的方差要求，參數(shù)非負(fù)性約束為。因此同時滿足以上要求的條件方差的ARMA模型稱為ARCH模型。

命題2：條件方差滿足（1）

即條件方差方程中具有自回歸項，滿足GARCH模型條件。

GARCH模型反映了殘差序列的條件方差同時依賴于歷史條件方差和歷史絕對殘差，正好描述了歷史波動性與所有信息集，因此常用以描述混合數(shù)據(jù)（同時具備平衡性與波動性）的生成過程，也是本文實證的理論模型。

本文首先檢驗的ARCH效應(yīng)，繼而實證個體投資情緒波動與股指收益的關(guān)系。

因此，（1）式作為本文檢驗新開戶數(shù)水平序列及其波動性對小盤股收益影響（方向與程度）的模型：

時刻t下，表示中證500指數(shù)周收益率，是新開戶數(shù)水平序列，度量新開戶數(shù)水平序列的波動程度。所以（1）式回歸系數(shù)的顯著性和符號體現(xiàn)了個體投資者情緒及其波動性對小盤股收益率的影響程度與影響方向。

三、模型的實證檢驗及結(jié)果分析

為避免模型估計的偽回歸，首先平穩(wěn)性檢驗中證500指數(shù)周收益率與新開戶數(shù)水平序列。本文采用ADF檢驗方法對各序列進(jìn)行單位根檢驗。Iw新開戶數(shù)短期水平序列與Im新開開戶數(shù)中期水平序列均拒絕存在單位根的原假設(shè)，均滿足平穩(wěn)過程。小盤股收益率序列R也是平穩(wěn)序列。

進(jìn)一步，建立新開戶數(shù)的ARMA模型。通過自動確定系數(shù)操作確定短期新開戶數(shù)序列模型為ARMA（3，0），中期新開戶數(shù)序列模型為ARMA（1，2）。繼而對序列的殘差進(jìn)行ARCH檢驗，如表2所示。Im不存在條件方差而Iw新開戶數(shù)指數(shù)存在顯著的ARCH效應(yīng)。因此，舍棄Im，選擇Iw檢驗個體投資者情緒及其波動性對小盤股短期收益率的影響。經(jīng)R確定，Iw可用ARMA（0，0）-GARCH（1，1）模型描述新開戶數(shù)短期水平值變動過程的動態(tài)性質(zhì)。

Iw系數(shù)估計結(jié)果表明新開戶數(shù)與小盤股收益率短期內(nèi)呈正相關(guān)性，即新開戶數(shù)增加，代表個體投資者暫時強(qiáng)烈的投機(jī)傾向，驅(qū)動小盤股短期收益率走高，使得小盤股具有短期收益慣性。此外，系數(shù)比較顯著為正，表明個體投資者情緒波動對小盤股收益影響顯著，意味著短期新開戶數(shù)水平序列的波動性對小盤股收益溢出效應(yīng)顯著。

四、結(jié)論

實證表明我國個體投資者行為短期內(nèi)存在ARCH效應(yīng)，即波動集聚聯(lián)動效應(yīng)，說明個體投資者具有強(qiáng)烈的投機(jī)傾向以及股票市場短期收益慣性，且對股市收益具有“溢出效應(yīng)”；以周新開戶數(shù)作為對我國個體投資者情緒指標(biāo)時，其對小盤股具有一定的解釋力度。

這可由小盤股特征解釋。小盤股具有市場關(guān)注度低、噪音信息多、公開信息少、市值低、易操作、個體投資者為主的特征。所以小盤股市場中，信息嚴(yán)重不對稱，個體投資者情緒容易影響其價值。具體表現(xiàn)為：個體投資者情緒樂觀時，投機(jī)性需求高漲，為獲得短期價差，投機(jī)資金轉(zhuǎn)向小盤股，而小盤股低市值使得股票價格易拉升、彈性大，個體投資者既可從小盤股中獲得溢價又進(jìn)一步推動股票價格的上揚(yáng)；個體投資者情緒悲觀時，投機(jī)性需求銳減，市場呈觀望氛圍，資金撤離或轉(zhuǎn)向穩(wěn)健的主板市場，小盤股價格進(jìn)一步下降。

實證結(jié)果與部分國內(nèi)關(guān)于投資者情緒（個體投資者或者機(jī)構(gòu)投資者）與股票收益關(guān)系具有一致性，但是與張強(qiáng)、Brown&Cliff（2004）研究結(jié)果矛盾?？赡苡捎诒疚脑谕顿Y者情緒指標(biāo)選擇上是比較單一的新開戶數(shù)的增長率并沒有使用主成分的分析方法。（作者單位：武漢大學(xué)）

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