余 函 孫 媛 長(zhǎng)江師范學(xué)院
股票市場(chǎng)是金融市場(chǎng)的重要組成部分,股票市場(chǎng)價(jià)格變化能夠在一定程度上反映、預(yù)測(cè)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的走勢(shì),具備極高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。我國(guó)的金融市場(chǎng)發(fā)展時(shí)間較短,市場(chǎng)非理性投資者數(shù)量眾多,容易受到情緒的影響,導(dǎo)致股市波動(dòng)劇烈。
各研究中常見的是將投資者情緒分成兩種:樂觀情緒和悲觀情緒。本文依據(jù)投資主體對(duì)市場(chǎng)的控制力不同將投資者分成機(jī)構(gòu)投資者與散戶。對(duì)于散戶投資者主要考察其樂觀情緒對(duì)股票市場(chǎng)表現(xiàn)的影響,對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者主要分析其情緒值與股票市場(chǎng)的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。
1.源數(shù)據(jù)采集
(1)爬蟲技術(shù)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從東方財(cái)富網(wǎng)股吧爬取相關(guān)數(shù)據(jù),爬取的每一條評(píng)論包含的評(píng)論內(nèi)容、作者、時(shí)間等都清晰完整,這構(gòu)成了散戶投資者樂觀情緒構(gòu)建的基礎(chǔ)。
(2)情感傾向分析技術(shù)
爬取的股評(píng)信息將采用百度AI開放平臺(tái)的情感傾向分析功能進(jìn)行分析。它能基于深度學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù),自動(dòng)判斷主觀性中文文本的情感極性類別,且附有相應(yīng)的置信度。情感極性分為積極(2)、消極(1)、中性(0)。
2.投資者樂觀情緒值構(gòu)建
本文通過抓取東方財(cái)富網(wǎng)股評(píng)近50 000條,再利用情感傾向分析技術(shù)判斷投資者情緒,對(duì)投資者者情緒進(jìn)行構(gòu)建:
POSt表示第t支股票的樂觀值,POS值越大,表示投資者情緒越高漲即越樂觀。表示第t支股票中第i條樂觀評(píng)論。
1.原始指標(biāo)選取
本文參考余攀、李曉芳等人的指標(biāo)選取方法,以全面性、連續(xù)性、可獲得性為原則,選取成交量、滬深300市盈率、換手率、消費(fèi)者信心指數(shù)、新成立基金數(shù)、新增投資者開戶數(shù)6個(gè)指標(biāo)作為原始指標(biāo)。這些指標(biāo)涵蓋了主觀與客觀、個(gè)體與市場(chǎng)這連個(gè)層面的信息。本文選取這些指標(biāo)2018—2019年的月度數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)。
2.投資者情緒值構(gòu)建
目前,機(jī)構(gòu)投資者情緒指數(shù)的發(fā)展越來越完善,主成分分析法被廣泛應(yīng)用,它能通過降維構(gòu)建綜合指標(biāo)。
(1)主成分可行性分析
利用SPSS.17軟件,對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。首先,對(duì)選取2018—2019年6個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO and Bartlett's 檢驗(yàn),結(jié)果為0.634,可以進(jìn)行下一步的因子分析。
(2)主成分累計(jì)方差貢獻(xiàn)
主成分分析法是通過確定各因子的貢獻(xiàn)值,篩選主要貢獻(xiàn)指標(biāo)來構(gòu)造綜合指標(biāo)的方法。本文的數(shù)據(jù)指標(biāo)因子貢獻(xiàn)如下表所示:
表1 各成分特征值和總方差貢獻(xiàn)表
分析結(jié)果顯示,成分1和成分2的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率超過72%,為數(shù)據(jù)的主要影響因素。從第三個(gè)因素開始特征值小于1,方差貢獻(xiàn)率逐步累計(jì)為100%。
圖1 因子碎石圖
碎石圖也與上表的分析結(jié)果一致,第1和第2個(gè)因子為主要影響因子,后續(xù)的因子成分的影響力很小,以致可以忽略。
最終,提取出第1個(gè)和第2個(gè)因子成分作為公共因子。
(3)投資者情緒指標(biāo)分析與構(gòu)建
表2 旋轉(zhuǎn)成分矩陣
觀察因子載荷矩陣可知,共同因子F1的高負(fù)荷指數(shù)為新增投資者數(shù)量、換手率、新成立基金數(shù)、成交量;共同因子F2的高負(fù)荷指數(shù)為滬深300市盈率、消費(fèi)者信心指數(shù)。將公共因子保留供后續(xù)使用。
表3 成分得分系數(shù)矩陣
上表為各個(gè)因子的成分得分矩陣,有系數(shù)我們可得公共因子F1、F2的得分如下:
根據(jù)前文提取的2個(gè)公共因子,得到各因子權(quán)重如下:
綜上,可以得出綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)F的公式如下:
我們?cè)賹⒏鱾€(gè)公共因子的方程帶入綜合指標(biāo)體系可得最終方程為:
至此,指標(biāo)構(gòu)建完成。F即為構(gòu)建的代表機(jī)構(gòu)投資者情緒(SENT)的復(fù)合指標(biāo)。
不同類型的投資者對(duì)市場(chǎng)的影響從理論上來說存在差別,由于數(shù)據(jù)可得性,本文只從投資者樂觀情緒角度來分析投資者情緒與股票市場(chǎng)表現(xiàn)的關(guān)系。
1.散戶投資者樂觀情緒與收益率的相關(guān)性分析
投資者樂觀情緒(OPTI),會(huì)增加投資者參與市場(chǎng)交易的積極性,提高市場(chǎng)容量和市場(chǎng)流動(dòng)性,與股票市場(chǎng)表現(xiàn)存在關(guān)聯(lián)。本文選取了20支交易活躍的股票,并以其收益率指標(biāo)作為股票市場(chǎng)表現(xiàn)的代表性指標(biāo),來分析散戶投資者樂觀情緒與股票價(jià)格變化的關(guān)系。
(1)收益率指標(biāo)(PRO)
本文收益率由月收盤價(jià)對(duì)數(shù)相減在取均值而來,以減少數(shù)據(jù)的波動(dòng),避免數(shù)據(jù)不平穩(wěn)。即:
PRO=AVER(ln收盤價(jià)-ln前收盤價(jià))
(2)相關(guān)性檢驗(yàn)
表4 相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果
從結(jié)果顯示:投資者樂觀情緒與股票收益率的相關(guān)系數(shù)約為0.88,表明兩個(gè)指標(biāo)之間呈現(xiàn)很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。說明投資者樂觀情緒越明顯,股票市場(chǎng)收益率越大;投資者樂觀情緒能夠促進(jìn)股票價(jià)格上漲。
2.投資者樂觀情緒與股票收益率的格蘭杰因果檢驗(yàn)
經(jīng)過上述分析,可以看出投資者樂觀情緒(OPTI)與股票收益率(PRO)之間存在正相關(guān)關(guān)系,為進(jìn)一步研究二者之間的相互關(guān)系,下面將進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)(Eviews7.0)。
(1)平穩(wěn)性檢驗(yàn)
表5 ADF檢驗(yàn)結(jié)果
ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示:在顯著性水平為10%下,收益率PRO序列ADF值為-2.884965<臨界值-2.655194,投資者樂觀情緒OPTI序列ADF值為-3.782408<臨界值-2.655194,因此拒絕原假設(shè),兩組序列都是平穩(wěn)序列。
(2)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)
將股票池中20支股票的投資者樂觀值與市場(chǎng)收益率進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),得到18個(gè)觀測(cè)值,結(jié)果如下:
表6 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果
投資者樂觀情緒指標(biāo)(OPTI)的P值小于0.1,即在10%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),意味著顯著性水平為10%情況下,散戶投資者樂觀情緒值是股票市場(chǎng)收益率變動(dòng)的格蘭杰原因。收益率(PRO)P值為0.6130,即在10%顯著性水平下不能拒絕收益率不是散戶投資者情緒樂觀情緒變動(dòng)的格蘭杰原因的原假設(shè)。
因此,在中國(guó)股市中散戶投資者樂觀情緒是收益率變動(dòng)的格蘭杰原因,即投資者樂觀情緒的上漲會(huì)引起股價(jià)的上升,這說明股價(jià)對(duì)投資者情緒敏感;投資者情緒對(duì)市場(chǎng)收益率變動(dòng)不敏感,也就是收益率的波動(dòng)幅度需要較大時(shí)才能引起投資者樂觀情緒的高漲。
機(jī)構(gòu)投資者資金雄厚,專業(yè)性強(qiáng),因此投資行為通常較為理性。通過構(gòu)建出的代表機(jī)構(gòu)投資者情緒(SENT)的復(fù)合指標(biāo),研究其與股票市場(chǎng)的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。滬深300指數(shù)所組的股票池非常全面,可以反映金融市場(chǎng)的運(yùn)行情況,并能用來作為評(píng)估投資者業(yè)績(jī)的尺度,因此本文選取滬深300指數(shù)2018—2019年的月收盤價(jià)作為股票價(jià)格變化的代表。
1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)
首先對(duì)投資者情緒(SENT)和滬深300收盤價(jià)(CLOSE)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),運(yùn)用EVIEWS 7.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和指標(biāo)分析。首先,對(duì)投資者情緒(SENT)和滬深300收盤價(jià)(CLOSE)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行ADF檢驗(yàn),結(jié)果如下表所示:
表7所示,SENT的ADF單位根檢驗(yàn)值為-3.213 388,P值為0.032,表明SENT指標(biāo)數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)序列。但其一階差分DSENT序列通過ADF檢驗(yàn)為平穩(wěn)序列。CLOSE的單位根檢驗(yàn)顯示其為非平穩(wěn)序列。而DCLOSE序列為平穩(wěn)序列。所以SENT與CLOSE為一階單整I(1),符合協(xié)整檢驗(yàn)的一階要求。
表7 ADF檢驗(yàn)結(jié)果
2.投資者情緒與股票市場(chǎng)的長(zhǎng)期均衡分析
本文采用EG兩步法,分析SENT序列與CLOSE序列之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。在前面的分析中,已經(jīng)分析了SENT與CLOSE之間服從一階單整I(1),下面進(jìn)行回歸和ADF檢驗(yàn)。
(1)最小二乘法回歸
表8 OLS回歸
兩個(gè)變量的回歸方程如下:
方程的T值為3.863 977,P值為0.062 1,因此在顯著性水平為10%時(shí)系數(shù)顯著。回歸后得到殘差序列E。
(2)殘差序列ADF檢驗(yàn)
由表9可知,殘差序列在1%的顯著性水平下通過了ADF檢驗(yàn),為平穩(wěn)時(shí)間序列,表明機(jī)構(gòu)投資者情緒(SENT)與滬深300收盤價(jià)(CLOSE)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,機(jī)構(gòu)投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)表現(xiàn)有明顯的影響。
表9 殘差檢驗(yàn)
第一,投資者情緒與股票市場(chǎng)表現(xiàn)存在顯著關(guān)聯(lián)。散戶投資者和機(jī)構(gòu)投資者情緒均會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)表現(xiàn)產(chǎn)生影響。第二,散戶投資者樂觀情緒與收益率呈正相關(guān),表明其對(duì)股票市場(chǎng)存在正面的影響,散戶投資者的亢奮情緒可以促進(jìn)股價(jià)上漲。第三,機(jī)構(gòu)投資者情緒與股票市場(chǎng)收益率存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,說明兩者之間在長(zhǎng)期存在共同的隨機(jī)性趨勢(shì),機(jī)構(gòu)投資者情緒對(duì)市場(chǎng)有一定影響。
為減弱投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)的影響,降低市場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn),促進(jìn)我國(guó)股票市場(chǎng)健康平穩(wěn)發(fā)展,應(yīng)當(dāng)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行全面監(jiān)管,實(shí)時(shí)的監(jiān)控網(wǎng)站上的不良言論,強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)實(shí)名制。同時(shí),加強(qiáng)投資者教育,積極引導(dǎo),使之樹立起理性的投資觀念,減少市場(chǎng)的非理性波動(dòng)。進(jìn)一步優(yōu)化市場(chǎng)投資者結(jié)構(gòu),增強(qiáng)市場(chǎng)理性,同時(shí)有利于主管部門監(jiān)督?!?/p>
現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息2021年17期