儀 峰,劉曉桐,胡安安

(1.山東工商學(xué)院 a.金融學(xué)院;b.經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東 煙臺 264005;2.復(fù)旦大學(xué) 旅游學(xué)系,上海 200433)

一、引言

2015年我國股市經(jīng)歷了暴漲暴跌的行情,上證指數(shù)從2 000多點(diǎn)啟動,在短短不到一年的時(shí)間飆升到5 178點(diǎn)。投資者情緒空前高漲,投資者處于投資狂熱的狀態(tài)。隨后,行情又急轉(zhuǎn)直下,上證指數(shù)從5 178點(diǎn)迅速下跌到2 638點(diǎn)。由于在上漲過程中巨大的融資盤存在,暴跌行情使得加杠桿的投資者損失慘重,甚至仿佛一夜之間財(cái)富化為烏有。股市的劇烈波動,也使得廣大投資者和學(xué)者的矛頭指向融資融券交易機(jī)制,期間投資者的情緒從極度高漲到極度悲觀。傳統(tǒng)金融理論受到挑戰(zhàn),市場是有效的和理性經(jīng)濟(jì)人的假設(shè)在現(xiàn)實(shí)中受到來自理論和實(shí)踐中的質(zhì)疑。

行為金融學(xué)的觀點(diǎn)認(rèn)為,投資者受到來自經(jīng)濟(jì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)政策等因素影響最終都會反應(yīng)在投資者對股市的情緒上。在這樣的背景下,我們有必要考慮投資者情緒、融資融券與股市波動之間存在的關(guān)系。對該問題的研究,不僅有利于促進(jìn)投資者減少非理性投資轉(zhuǎn)而進(jìn)行價(jià)值投資,而且有利于融資融券交易制度在我國股市中更加規(guī)范地發(fā)展,推動我國股市健康平穩(wěn)地發(fā)展,發(fā)揮資本市場應(yīng)有的作用。

行為金融學(xué)作為金融學(xué)的一個(gè)重要領(lǐng)域,近年來對行為金融學(xué)的研究一直是學(xué)術(shù)界的一個(gè)熱點(diǎn)。國內(nèi)外的學(xué)者,絕大多數(shù)僅僅關(guān)注了融資融券交易與股市波動、投資者情緒與股市波動之間的關(guān)系。在以往的文獻(xiàn)中,鮮有將融資融券交易、投資者情緒指標(biāo)與股市波動共同研究的情況。但是,不論是在理論上還是直觀上,投資者情緒與融資融券交易之間存在著一定的影響關(guān)系。

在市場處于不成熟的狀態(tài)時(shí),尤其是在市場信息不對稱和市場透明度較低的狀態(tài)下,投資者通常并不是理性的,極易受到經(jīng)濟(jì)、市場情緒等眾多因素的影響。融資融券對我國股票市場的作用具有雙面性,既增加了市場的流動性,也增加了股票市場的風(fēng)險(xiǎn)。在我國股票市場的交易中,融資融券極端的不平衡性且表現(xiàn)出“強(qiáng)杠桿、弱對沖”的特征。

二、文獻(xiàn)綜述

1.投資者情緒對股市波動的影響

目前,國內(nèi)外關(guān)于投資者情緒對股市波動影響的作用尚不存在統(tǒng)一的結(jié)論,投資者情緒的作用主要分為增加股市波動、降低股市波動和無顯著的影響。

第一種觀點(diǎn)是投資者情緒會加劇股市的波動,不利于股市的穩(wěn)定。

Verma將投資者的情緒劃分為理性投資者情緒和非理性投資者情緒,通過研究證明了理性投資者情緒和非理性投資者情緒對股市的波動性有不同的、非均衡的影響。投資者理性情緒對波動性的正反向的影響是顯著的,與此相反,投資者的非理性情緒對波動率的影響是顯著的[1]。Jianfeng Yu通過研究市場情緒影響均值和方差的作用,發(fā)現(xiàn)高漲和低落時(shí)期的市場超額收益是不同的,低落期呈正相關(guān)而高漲期關(guān)系不明顯[2]。張宗新、王海亮引入主觀信念變量,并通過情緒、主觀信念和市場波動的機(jī)理進(jìn)行了實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)情緒對市場波動性正向影響十分顯著[3]。安江麗、張立超僅使用新增開戶數(shù)變量代理投資者情緒來比較個(gè)人投資者和機(jī)構(gòu)投資者的關(guān)聯(lián)和影響股市的作用。發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者的情緒對個(gè)人投資者的情緒有單向的影響,并顯著影響市場的超額收益[4]。

第二種觀點(diǎn)是投資者情緒會減弱股市的波動,有利于促進(jìn)股市的穩(wěn)定。

Bernstein、Pradhuman使用華爾街戰(zhàn)略家市場情緒變量代理情緒變化,通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),該情緒變量指標(biāo)與標(biāo)普500市場指數(shù)存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,說明對市場的波動具有顯著的抑制作用[5]。Sayim 和Rahman對土耳其證券市場進(jìn)行了實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)投資者的情緒變化對股票收益以及波動性具有顯著的影響,并提出了相應(yīng)的監(jiān)管意見,建議監(jiān)管層應(yīng)盡量保持投資者情緒的穩(wěn)定,以便減小股票市場的波動性和減弱市場存在的不確定性[6]。晏艷陽、蔣恒波等研究了投資者情緒不同類型的股票不同的影響,實(shí)證結(jié)果表明投資者情緒對減弱股票市場的波動性具有顯著的影響,且隨著“投機(jī)性”的增加作用愈加明顯[7]。

第三種觀點(diǎn)是投資者情緒對股市波動無顯著的影響。

與以上兩種觀點(diǎn)不同,也有很多學(xué)者研究表明投資者情緒與股票市場的波動并不存在明顯的影響。Taylor研究投資者情緒和市場的波動性之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)市場中的投資者情緒是由市場的收益和市場波動性引起的,而投資者情緒并不對后者產(chǎn)生顯著的影響[8]。部分國內(nèi)學(xué)者也得出相似的結(jié)論,胡昌生、池陽春通過實(shí)證分析研究了投資者情緒對不同估值的股票市場時(shí)期的波動性,發(fā)現(xiàn)不同估值的市場階段影響存在著差異,市場處于高估階段時(shí)投資者的理性情緒和市場處于低估階段時(shí)投資者的非理性情緒對股票市場的波動性影響都不顯著[9]。

2.融資融券對股票市場波動性的影響

自融資融券交易制度推出后,對其研究一直作為學(xué)術(shù)界的焦點(diǎn),得到了學(xué)者的廣泛關(guān)注。關(guān)于該制度的實(shí)施對股票市場的影響究竟如何?至今學(xué)術(shù)界沒有得到一致的結(jié)論。我國引入融資融券制度,希望能夠完善我國證券市場的雙向交易機(jī)制,從而減弱證券市場的波動性,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定市場的作用。但是由于融資融券自身所具有的“強(qiáng)杠桿”效應(yīng),可能會導(dǎo)致投資者過度的投機(jī)行為,進(jìn)行杠桿交易,一旦市場朝著預(yù)期相反的方向運(yùn)行,投資者面臨的風(fēng)險(xiǎn)是巨大的。國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于融資融券交易制度對股市波動影響的結(jié)論并不統(tǒng)一,主要分為三個(gè)方面。

第一種觀點(diǎn)是融資融券交易平抑了股市波動,有利于股市的穩(wěn)定。

Sharif等以我國證券市場中個(gè)股為研究對象,研究發(fā)現(xiàn)被選為融資融券標(biāo)的股的股票波動率顯著地下降了,說明融資融券交易能夠顯著降低被選為融資融券標(biāo)的股股票的波動[10]。陳海強(qiáng)、范云菲借鑒其他學(xué)者的研究方法——面板數(shù)據(jù)政策效應(yīng)評估方法研究了融資融券交易制度對我國股市波動率的影響,發(fā)現(xiàn)融資交易和融券交易有非對稱性的影響,兩者的凈效應(yīng)表現(xiàn)是減弱的作用[11]。

第二種觀點(diǎn)是融資融券交易加劇的股票市場的波動,不利于股市的穩(wěn)定。

Bernardo、Welch研究發(fā)現(xiàn)在股票受到負(fù)面消息影響導(dǎo)致股票價(jià)格下跌,當(dāng)股票市場允許進(jìn)行融券賣空交易時(shí),此時(shí)負(fù)面消息會引發(fā)市場中投資者的恐慌情緒,而使得股票持有者大量拋售持有的股票;而當(dāng)股票市場禁止進(jìn)行融券賣空交易時(shí),市場中將面臨較小的拋售壓力而減弱這種壓力,有利于減小股票市場的波動性和增強(qiáng)市場的穩(wěn)定性。從以上的結(jié)果來看,融券賣空交易機(jī)制加劇了股票價(jià)格的波動性[12]。巴曙松也說明了融資融券交易對股票市場波動性的影響,他認(rèn)為短期內(nèi)融資融券的實(shí)施可能會使得股票市場波動性顯著的加大,但是長期來看融資融券交易對整個(gè)證券市場的作用是積極的[13]。Boehmer、Jones、Zhang對2008年金融危機(jī)期間實(shí)施的約束賣空交易的效果進(jìn)行了研究,結(jié)果表明實(shí)施賣空限制不僅不能降低股票市場的劇烈波動,而且降低了股票市場的有效性[14]。

第三種觀點(diǎn)是融資融券交易對股市波動無顯著影響。

與以上兩種研究結(jié)論不相同的是,部分國內(nèi)外的學(xué)者的研究對以上兩種研究結(jié)論均持否定的態(tài)度,他們認(rèn)為融資融券交易的引入對股票市場的波動并沒有顯著的影響,即他們認(rèn)為融資融券交易與股票市場波動無關(guān)。Saffi、Sigurdsson研究了2005年至2008年間來自全球26個(gè)國家證券市場上的12 600只股票價(jià)格和波動受到賣空限制的影響,研究發(fā)現(xiàn)賣空限制與股票價(jià)格波動甚至極端負(fù)值出現(xiàn)是沒有聯(lián)系的,表明融資買空交易對股票市場的波動性并沒有顯著的影響[15]。鄭曉亞基于融資融券交易制度引入前后對我國市場收益以及波動之間的影響,運(yùn)用GRACH和EGARCH模型進(jìn)行了實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)融資融券交易制度的引入并不能顯著影響我國股票市場的長期波動性[16]。

綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于融資融券交易、投資者情緒對股票市場波動之間的關(guān)系,并未得出統(tǒng)一的結(jié)論。

三、投資者情緒指標(biāo)

本文采用兩種不同的分析方法構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)。為了檢驗(yàn)偏最小二乘法和主成分分析法構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)實(shí)際效果的差異,采用相同的代理變量數(shù)據(jù)。由于不同代理變量的原始數(shù)據(jù)之間的數(shù)量級存在明顯的差異,本文對各代理變量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

主成分分析法的主要目的是對代理變量降維,從較多的變量降為相對較少的幾個(gè)主要成分,減少變量的個(gè)數(shù)并且盡量避免遺漏較多的有效信息。

從表1的分析結(jié)果來看,第1至第4主成份累計(jì)的方差貢獻(xiàn)率為85.698%,根據(jù)主成分分析法累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85%的基本原則,本文選取前四個(gè)初始特征值。通過矩陣的計(jì)算得出綜合評價(jià)函數(shù),投資者情緒指標(biāo)記為spca。

在以往的文獻(xiàn)中,構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)主要采用主成分分析法,鮮有使用偏最小二乘法。偏最小二乘法最早是由 Wold提出的,Kelly與Pruitt各自將改進(jìn)后的偏最小二乘法應(yīng)用于提取信息。

經(jīng)過偏最小二乘法整理得到T*1階投資者情緒指數(shù)向量sentt:

sentt=XJNX'JTSer(Ser'JTXJNX'JTSer)'Ser'JTSer.其中,X即xt=(x1,t,…，XN，t)T,表示在時(shí)間(T,t=1,…,T)上各投資者情緒代理變量及

表1 主成分分析法累積方差貢獻(xiàn)率

四、實(shí)證分析

1.宏觀經(jīng)濟(jì)變量的選擇

本文參考巴曙松和朱虹[17]、易志高和茅寧[18]的研究中宏觀經(jīng)濟(jì)代理變量的選擇,以規(guī)模以上工業(yè)生產(chǎn)增加值同比增速(iav)、消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(cpi)、工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(ppi)和宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(mbci)為宏觀經(jīng)濟(jì)變動控制變量的代理變量?？紤]到多重共線性的問題,本文首先對宏觀經(jīng)濟(jì)控制變量的代理變量進(jìn)行初步的回歸分析,將其余影響不顯著的代理變量剔除。選取宏觀經(jīng)濟(jì)控制變量的回歸方程如下:volt=c+volt-1+sentt+iavt+cpit+mbcit+εt.其中,sentt為偏最小二乘構(gòu)造的投資者情緒;volt為滬深300指數(shù)的波動率,用其代表股票市場的整體波動率;volt-1為滬深300指數(shù)滯后一期的波動率。

在表2的檢驗(yàn)結(jié)果中,模型1將三個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)代理變量同時(shí)納入模型,只有規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增速(iav)在1%的顯著水平下顯著。

2.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了避免出現(xiàn)回歸方程偽回歸等問題,通常要保證時(shí)間序列的平穩(wěn)性,為此首先對各變量進(jìn)行單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)。總體上來說,本文中使用的各變量均滿足時(shí)間序列回歸平穩(wěn)性的前提,單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表3所示。

3.融資融券與投資者情緒

通常來說,金融經(jīng)濟(jì)學(xué)上的時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在明顯的趨勢性效應(yīng)和集聚性效應(yīng),即變量的滯后期數(shù)據(jù)顯著影響當(dāng)期值的效應(yīng),因此本文考慮將解釋變量的滯后一期的時(shí)間序列數(shù)據(jù)加入到檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?。這樣處理的另一個(gè)重要的目的是,消除模型帶來的有關(guān)內(nèi)生性問題。那么,究竟融資融券與投資者情緒之間到底存在何種關(guān)系?為了直觀理解,本文首先對樣本區(qū)間內(nèi)融資融券和投資者情緒變量進(jìn)行初步的回歸模型分析,模型如下:

sentt=c1+c2sentt-1+c3rzrqt+εt,

(1)

rzrqt=c1+c2rzrqt-1+c3sentt+εt.

(2)

如果在模型(1)中,融資融券變量的系數(shù)是顯著的,說明融資融券交易顯著影響投資者情緒。同理,如果在模型(2)中,投資者情緒變量的系數(shù)值在檢驗(yàn)時(shí)是明顯顯著的,說明投資者情緒變化顯著影響融資融券的變動。為了進(jìn)一步驗(yàn)證偏最小二乘法和主成分分析法對投資者情緒變量的擬合程度,我們將以上模型(1)和模型(2)中的投資者情緒變量sentt(偏最小二乘法構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo))使用spcat(主成分分析法構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo))進(jìn)行替換,記為模型(3)和模型(4),結(jié)果參見表4。

由于篇幅的限制,模型(2)和模型(4)的結(jié)果,此處不再展示。

以上結(jié)果表明,兩個(gè)變量之間存在著相互影響的關(guān)系。

表2 宏觀經(jīng)濟(jì)變量的選擇

注:括號內(nèi)的數(shù)值代表的是t統(tǒng)計(jì)量,①②③分別代表的顯著水平是10%、5%和1%,下同。

表3 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

表4 融資融券交易對投資者情緒的影響

4.格蘭杰因果關(guān)系

根據(jù)AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則和LR準(zhǔn)則對模型的最優(yōu)的滯后階數(shù)進(jìn)行判定,經(jīng)過模型的判定,最優(yōu)的滯后階數(shù)為1(參見表5)。在判定最優(yōu)滯后階數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行Johansen Cointegration Test協(xié)整檢驗(yàn),檢驗(yàn)的結(jié)果如表6所示。

表5 AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則和LR準(zhǔn)則檢驗(yàn)結(jié)果

表6 Johansen Cointegration Test協(xié)整檢驗(yàn)

注:*表示在0.05水平上拒絕假設(shè)。

由以上檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,在5%的統(tǒng)計(jì)顯著水平下存在4個(gè)協(xié)整關(guān)系,因此各變量之間被證明存在長期的協(xié)整關(guān)系。

為了進(jìn)一步明確融資融券交易、融資交易、融券交易與投資者情緒指標(biāo)之間的因果關(guān)系,下文對其進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果如表7所示。

由表7可以看出,融資融券交易、融資交易和融券交易是投資者情緒指標(biāo)變量的格蘭杰原因,投資者情緒指標(biāo)變量也是融資融券交易、融資交易和融券交易的格蘭杰原因。與前文的檢驗(yàn)結(jié)果相同,融資融券交易和投資者情緒指標(biāo)變量之間存在著相互影響的關(guān)系。

5.對股市波動的影響

上文已經(jīng)證實(shí)融資融券交易與投資者情緒指標(biāo)的影響關(guān)系,下文分別選取偏最小二乘法和主成分分析法構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)sent和spca對股市的波動進(jìn)行實(shí)證分析(見表8和表9)。

表7 Granger因果檢驗(yàn)

我們首先研究投資者情緒變量和融資融券交易分別對股市波動的影響,然后在投資者情緒變量對股市波動影響的模型中引入融資融券交易變量,觀察兩者之間相關(guān)系數(shù)的變化,如果對于對應(yīng)的系數(shù)之間變化比較顯著,則說明投資者情緒在融資融券交易推出后對股票市場的整體波動有顯著的差異。

分析表8可以看到,基于偏最小二乘(PLS)法構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)與股市整體波動之間的回歸模型中,在以上模型中因變量為市場整體波動率(滬深300指數(shù)波動率),自變量除了滯后一期的股市整體波動率僅引入投資者情緒變量指標(biāo)。在模型1中,發(fā)現(xiàn)投資者情緒指標(biāo)對股市整體波動率在10%的顯著水平下具有顯著的影響。投資者情緒指標(biāo)變量對股市的整體波動率具有顯著的負(fù)相關(guān)的影響關(guān)系,當(dāng)投資者情緒指標(biāo)變量每變動一個(gè)單位,股市的整體波動率降低0.627。該結(jié)果在10%的顯著水平下有明顯的影響,說明投資者情緒指標(biāo)變量自身對股市的整體波動率具有一定的影響作用,這也與現(xiàn)實(shí)中我們的感觀是一致的。

表8 投資者情緒、融資融券對股市波動的影響(sent)

在模型2、模型3和模型4中分別引入融資融券交易變量、融資交易變量和融券交易變量。對比模型1和模型2的回歸結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn)投資者情緒指標(biāo)變量的系數(shù)從-0.627變?yōu)?0.858,系數(shù)絕對值的變化比例為36.84%,說明在引入融資融券指標(biāo)后投資者情緒指標(biāo)變量對股市整體的波動率有了更大的影響;而且投資者情緒指標(biāo)變量的顯著性由10%變化為1%,顯著性明顯提高。對比模型1和模型3的回歸結(jié)果,發(fā)現(xiàn)投資者情緒指標(biāo)變量的系數(shù)從-0.627變?yōu)?0.864,系數(shù)絕對值的變化比例為37.80%,說明在引入融資交易變量指標(biāo)后投資者情緒指標(biāo)變量對股市整體的波動率有了比融資融券交易變量整體具有更大的影響;而且投資者情緒指標(biāo)變量的顯著性由10%變化為1%,顯著性明顯更大的提高。對比模型1和模型4的回歸結(jié)果,發(fā)現(xiàn)投資者情緒指標(biāo)變量的系數(shù)從-0.627變?yōu)?0.614,系數(shù)絕對值的變化比例較小,說明在引入融券交易變量指標(biāo)后投資者情緒指標(biāo)變量對股市整體的波動率并沒有顯著的影響;而且投資者情緒指標(biāo)變量的顯著性依然是10%,并沒有改變。

再觀察模型2、模型3和模型4中融資融券交易、融資交易和融券交易(rzrq/rz/rq)三個(gè)變量的系數(shù),發(fā)現(xiàn)融資融券交易和融資交易變量與股市的整體波動率在1%的水平下是顯著負(fù)相關(guān)的。融券交易變量對股市的整體波動率的影響是負(fù)相關(guān),在10%的水平下依然不顯著,而且系數(shù)的絕對值也相較于融資融券交易和融資交易變量大幅度降低。

表9 投資者情緒、融資融券對股市波動的影響(spca)

在模型5、模型6和模型7中剔除掉投資者情緒指標(biāo)變量,分別引入融資融券交易、融資交易和融券交易(rzrq/rz/rq)三個(gè)變量。對比模型2和模型5的回歸結(jié)果,發(fā)現(xiàn)在沒有投資者情緒指標(biāo)變量的模型5中,融資融券變量與股市的整體波動率在5%的水平下是顯著負(fù)相關(guān)的,系數(shù)的從-0.801變化為-0.605,絕對值降低的比例為33.28%,在另一個(gè)角度說明投資者情緒指標(biāo)變量對融資融券交易變量有顯著的影響,且兩者共同作用于股市的整體波動率。對比模型3和模型6的回歸結(jié)果,發(fā)現(xiàn)在沒有投資者情緒指標(biāo)變量的模型6中,融資交易變量與股市的整體波動率在5%的水平下是顯著負(fù)相關(guān)的,系數(shù)的從-0.818變化為-0.614,絕對值降低的比例為33.22%,說明投資者情緒指標(biāo)變量對融資交易變量有顯著的影響,且兩者共同作用于股市的整體波動率。對比模型4和模型7的回歸結(jié)果,發(fā)現(xiàn)在沒有投資者情緒指標(biāo)變量的模型7中,融券交易變量與股市的整體波動率在10%的水平下依然是不顯著負(fù)相關(guān)的。進(jìn)一步說明融券交易變量在我國股票市場上并沒有發(fā)揮應(yīng)有的作用。

實(shí)證結(jié)果顯示,由主成分分析法構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)變量對股市波動并沒有顯著的影響,融資融券交易對股市波動的影響也變?nèi)?。由于篇幅限?此處不再贅述。

本文對兩種不同方法構(gòu)建的投資者情緒指標(biāo)變量對股市整體波動的影響進(jìn)行了比較。研究發(fā)現(xiàn),主成分分析法構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)變量明顯差于偏最小二乘法構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)變量對股市波動的影響。實(shí)證結(jié)果表明基于偏最小二乘法構(gòu)建的投資者情緒指標(biāo)更具有代表性。

6.脈沖響應(yīng)分析

由脈沖響應(yīng)分析結(jié)果(見表10)可知,市場整體波動受到來自自身的沖擊后,當(dāng)期即做出較大的正向調(diào)整,隨后開始逐漸收斂,并逐步回到其初始狀態(tài)。從長期來看,市場整體波動受到來自自身的沖擊后并沒有表現(xiàn)出一定的慣性,而是逐步回到初始穩(wěn)定狀態(tài)。

股市的整體市場波動受到來自投資者情緒指標(biāo)變量的沖擊后,當(dāng)期并沒有做出調(diào)整,而是在第二期做出負(fù)向的調(diào)整,隨后便逐漸向初始狀態(tài)收斂,調(diào)整幅度逐漸減弱,第6期后處于穩(wěn)定,基本上回到初始狀態(tài)。從長期來看,投資者情緒指標(biāo)變量對股票市場波動具有負(fù)向影響。

融資交易對股市波動具有正向沖擊,在第3期處于達(dá)到最大值,隨后逐漸逐漸向初始狀態(tài)收斂,但是融資交易沖擊影響的期數(shù)明顯長于投資者情緒和融券交易。股市波動受融券交易的脈沖沖擊后,做出負(fù)向調(diào)整,在第2期達(dá)到最大值,很快就回到了初始狀態(tài),說明融券交易對股市波動的影響相對較弱,與前文結(jié)論相同。

7.方差分解

VAR模型中方差分解的中心思想是分析和明確系統(tǒng)內(nèi)生變量的結(jié)構(gòu)沖擊的影響水平,或者貢獻(xiàn)程度。即對于同一個(gè)被解釋變量,不同解釋變量對被解釋變量變化的解釋程度,在實(shí)際研究中可以更好的說明解釋變量的重要程度。

從表10可以看出,對于市場整體波動率hs,絕大部分的方差被其自身解釋掉了,隨著期數(shù)的增加,這種解釋力度呈現(xiàn)出逐漸減弱的趨勢。融資交易變量對整體市場波動的影響相對較小,而投資者情緒指標(biāo)變量和融券交易變量對整體市場波動率的影響十分微弱。

可以看出,影響整體市場波動的最重要的因素是其自身,滯后10期的方差解釋率達(dá)到91.28%。融資交易變量對整體市場波動的解釋程度相對較低,但隨著期數(shù)的增加,這種解釋的能力也有小幅度地加強(qiáng),在第10期時(shí)達(dá)到6.70%,對其解釋能力依然較差。投資者情緒指標(biāo)變量、融券交易變量對整體市場波動率變量的解釋程度更弱,在第10期時(shí)兩者對整體市場波動率變量的解釋程度分別達(dá)到1.02%和0.99%。原因可能為我國引入融資融券交易的時(shí)間較短,且融資融券的規(guī)模相差也十分懸殊。這說明融券交易變量對整體市場波動率確實(shí)存在影響,但影響的程度較弱。

五、結(jié)論

我國證券市場發(fā)展時(shí)間較短,相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制等仍然不成熟,目前我國證券市場上投資者仍以中小散戶為主,諸多因素導(dǎo)致我國證券市場不理性的情況頻繁發(fā)生。

表10 脈沖響應(yīng)分析結(jié)果

表11 方差分解結(jié)果分析

本文對比了偏最小二乘法和主成分分析法兩種方法構(gòu)建的投資者情緒與融資融券交易對股票市場的波動性的解釋能力。實(shí)證分析得出的結(jié)論是:(1)投資者情緒和融資融券交易之間具有相互影響的關(guān)系。(2)投資者情緒對股票市場的波動具有顯著的負(fù)相關(guān)影響,即投資者情緒對股票市場的波動具有顯著的抑制作用。(3)融資融券交易對股票市場的波動具有顯著的負(fù)相關(guān)影響,即投融資融券交易對股票市場的波動具有顯著的抑制作用,但融券交易對股票市場的波動的抑制作用是并不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。(4)基于偏最小二乘法構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)對股市波動的影響顯著優(yōu)于主成分分析法。

為了進(jìn)一步穩(wěn)定我國股票市場,減緩股市的波動,促進(jìn)融資融券交易健康發(fā)展,針對前文的研究,本文提出以下幾點(diǎn)建議:第一,監(jiān)管層應(yīng)積極引導(dǎo)投資者樹立價(jià)值投資的理念,扭轉(zhuǎn)融資融券長期存在的“強(qiáng)杠桿,弱風(fēng)險(xiǎn)對沖”的局面,使融資融券交易真正發(fā)揮規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和增強(qiáng)股票市場流動性的作用;第二,進(jìn)一步提升融資融券交易標(biāo)的比例,降低投資者參與融資融券交易的門檻,增加投資者融資融券交易的參與度,有效釋放非理性的投資者情緒,達(dá)到平穩(wěn)股市的作用;第三,加強(qiáng)上市公司信息披露的監(jiān)管,嚴(yán)查違規(guī)行為,增強(qiáng)證券市場的透明度,創(chuàng)新證券交易制度和工具,使投資者情緒快速有效地釋放,促進(jìn)股市平穩(wěn)、健康、有序地發(fā)展。

[ 參 考 文 獻(xiàn) ]

[1]Verma R P.Noise Trading and Stock Market Volatility[J]. Journal of Multinational Financial Management,2007,17: 231-243.

[2]Jianfeng Yu,Yu Yuan. Investor Sentiment and the Mean-Variance Relation[J].Journal of Financial Economics,2011,100(1):367-381.

[3]張宗新,王海亮.資者情緒、主觀信念調(diào)整與市場波動[J].金融研究,2013,(4):142-155.

[4]安江麗,張立超. 資者情緒與股票收益:基于個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者情緒的對比研究[J].金融發(fā)展研究,2016,(8):19-24.

[5]Berstein Malcolm,Jeffrey Wurgler. Investor Sentiment and the Cross-Section of Stock Market[J]. Merrill Lynch Quantitative Viewpoint,1994,(20):1-4.

[6]Sayim M,Rahman H. The Relationship between Individual Investor Sentiment,Stock Return and Volatility[J]. International Journal of Emerging Market,2015,10(3):504-520.

[7]晏艷陽,蔣恒波,楊光.我國投資者情緒與股票收益實(shí)證研究[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2010,31(4):27-31.

[8]Y H Wang,A Keswani,S J Taylor. The Relationship between Sentiment,Returns and Volatility[J]. International Journal of Forcasting,2006,(1):109-123.

[9]胡昌生,池陽春. 投資者情緒、資產(chǎn)估值與股票市場波動[J].金融研究,2013,(10):181-193.

[10]Sharif S,Anderson H D,Marchall B R. Against the Tide:Tlic Commencement of Short Selling and Margin Trading in Mainland China[J]. Accounting and Finance,2014,54:1319-1355.

[11]陳海強(qiáng),范云菲.融資融券交易制度對中國股市波動率的影響:基于面板數(shù)據(jù)政策評估方法的分析[J].金融研究,2015,(6):159-172.

[12]Bernardo A E,Welch I.Liquidity and Financial Market Runs[J]. The Quarterly Journal of Economics,2004,119(1):135-158.

[13]巴曙松.融資融券:激活市場的創(chuàng)新舉措[J].金融博覽,2006,(9):16-17.

[14]Boehmer E,Jones C M,Zhang X. Shackling Short Sellers:The 2008 Shorting Ban[J]. Review of Financial Studies,2013,26(6):1363-1400.

[15]Saffi. Price Efficiency and Short Selling[J]. The Society for Financial Studies, 2010,(12): 13-46.

[16]鄭曉亞,閆慧,劉飛.融資融券業(yè)務(wù)與我國股票市場長期波動性[J].經(jīng)濟(jì)與管理評論,2015,(2):87-93.

[17]巴曙松,朱虹.融資融券、投資者情緒與市場波動[J].國際金融研究,2016,352(8):82-96.

[18]易志高,茅寧.國股市投資者情緒測量研究:CICSI 的構(gòu)建[J].金融研究,2009,(11):174-184.