余 蕊

(四川建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理系，四川 德陽(yáng) 618000 )

1 引言

投資者在自身?yè)碛行畔⒉怀浞值那闆r下，采取跟隨或模仿其他投資者進(jìn)行投資決策的非理性行為稱為羊群效應(yīng)。劉祥東[1]研究表明，股市羊群效應(yīng)嚴(yán)重破壞資本市場(chǎng)信息效率，加劇資本市場(chǎng)證券價(jià)格的波動(dòng)，是形成市場(chǎng)泡沫、金融危機(jī)的重要行為機(jī)制。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和社交媒體的興起,人們?cè)诰€搜索或發(fā)布的主動(dòng)行為，能夠直接反映個(gè)人對(duì)股票的看法，因此可以提供衡量投資者情緒的渠道?，F(xiàn)有研究表明，我國(guó)股票市場(chǎng)存在顯著的羊群效應(yīng)，投資者情緒會(huì)驅(qū)動(dòng)羊群效應(yīng)出現(xiàn)。但是，從投資者情緒強(qiáng)度及投資者樂(lè)觀和悲觀情緒角度分析羊群效應(yīng)的研究較少。文章在前人研究基礎(chǔ)之上，對(duì)投資者在網(wǎng)絡(luò)論壇中的發(fā)帖行為和發(fā)帖內(nèi)容進(jìn)行分析，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)論壇投資者情緒強(qiáng)度指標(biāo)，分析投資者情緒強(qiáng)度對(duì)股市羊群效應(yīng)的重要影響。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

文章研究的場(chǎng)內(nèi)交易市場(chǎng)數(shù)據(jù)包括衡量整體市場(chǎng)的新綜指指數(shù)收益率和上證、深圳交易市場(chǎng)所有A股的個(gè)股收益率，綜合市場(chǎng)指數(shù)和個(gè)股交易數(shù)據(jù)來(lái)源銳思(RESSET)數(shù)據(jù)庫(kù)?？疾靾?chǎng)外股票論壇數(shù)據(jù)時(shí)以東方財(cái)富網(wǎng)股票論壇下的上證指數(shù)把股票論壇討論社區(qū)為研究對(duì)象，研究的樣本區(qū)間為2010年1月6日至2016年4月1日，共計(jì)1514個(gè)交易日數(shù)據(jù)，研究樣本的主題帖達(dá)2080222條。

2.2 變量定義

2.2.1 市場(chǎng)分散度

個(gè)股收益率分散度是描述股市羊群效應(yīng)的常用指標(biāo)。個(gè)股收益率分散度計(jì)算方式參考Chang等[11]采用的截面收益絕對(duì)偏差(cross- sectional absolute deviation，CSAD) 計(jì)算，文章采用式(1)測(cè)度市場(chǎng)分散度，進(jìn)而分析股市羊群效應(yīng)。

(1)

其中，CSADt為t期的市場(chǎng)分散度，Ri,t為股票i在t期的收益率，Rm,t為t期的市場(chǎng)收益率，Nt為t期的交易股票數(shù)。市場(chǎng)分散度越小，表明股市同漲共跌現(xiàn)象越嚴(yán)重，投資者之間的趨同交易更明顯，股市羊群效應(yīng)嚴(yán)重。

2.2.2 投資者情緒強(qiáng)度測(cè)度

行為金融理論認(rèn)為，過(guò)度樂(lè)觀和過(guò)度悲觀都是投資者非理性行為的一種表現(xiàn)，人們?cè)谙麡O的情緒下會(huì)對(duì)悲觀評(píng)價(jià)產(chǎn)生一致性，在積極的情緒下會(huì)對(duì)樂(lè)觀評(píng)價(jià)產(chǎn)生一致，情緒左右著人們的決策行為。因此，文章認(rèn)為，投資者情緒可以用來(lái)度量投資者的非理性行為。

當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為人們提供了各類免費(fèi)開放式社區(qū)交流平臺(tái)，提高了人們信息交流的手段和效率。投資者在股票論壇的發(fā)帖通常有簡(jiǎn)短的語(yǔ)句構(gòu)成，在這些簡(jiǎn)短的語(yǔ)句中通常包含投資者對(duì)市場(chǎng)看多、看空、謾罵、高興等反應(yīng)投資者多空情緒的關(guān)鍵詞，對(duì)這些關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)可以作為投資者情緒的一種直觀度量。文章認(rèn)為，在網(wǎng)絡(luò)論壇發(fā)帖中，如果當(dāng)日發(fā)帖量一定，在發(fā)帖內(nèi)容中包含投資者多空情緒關(guān)鍵詞數(shù)量越大，則認(rèn)為當(dāng)日投資者情緒強(qiáng)度越大，反之越小。

(2)

(3)

式(2)為多方投資者情緒強(qiáng)度(Longt)，式(3)為空方投資者情緒強(qiáng)度(Shortt)。文章構(gòu)建的投資者情緒強(qiáng)度可以對(duì)投資者非理性程度進(jìn)行直觀度量。

2.2.3 模型設(shè)定

市場(chǎng)分散度由指數(shù)收益率和股票收益率計(jì)算所得，因此與典型的金融時(shí)間序列相符，存在一定的ARCH效應(yīng)，故在分析時(shí)引入GARCH模型進(jìn)行討論。文章參照國(guó)內(nèi)外有關(guān)學(xué)者選用的模型，用GARCH(1,1)進(jìn)行實(shí)證分析。此外，由于投資者對(duì)市場(chǎng)表現(xiàn)和信息存在一定的即時(shí)效應(yīng)和延遲效應(yīng)，故在建模時(shí)需考慮投資者情緒對(duì)市場(chǎng)分散度的同期影響關(guān)系和先行——滯后的影響關(guān)系。

考慮到多、空投資者情緒強(qiáng)度對(duì)股市羊群效應(yīng)的即時(shí)影響關(guān)系，建立如下模型：

模型一：多方情緒對(duì)股市羊群效應(yīng)同期影響關(guān)系：

(4)

模型二：空方情緒對(duì)股市羊群效應(yīng)同期影響關(guān)系：

(5)

考慮到多、空投資者情緒強(qiáng)度對(duì)股市羊群效應(yīng)的延遲影響關(guān)系，建立如下模型：

模型三：多方情緒對(duì)股市羊群效應(yīng)的先行——滯后的影響關(guān)系：

(6)

模型四：空方情緒對(duì)股市羊群效應(yīng)先行——滯后的影響關(guān)系：

(7)

在模型一至模型四中包含兩部分，模型的上半部分為均值方程，模型的下半部分為方差方程，在均值方程中文章添加了同期(longt，shortt)和滯后期(longt-1，shortt-1)的多空投資者情緒強(qiáng)度，同時(shí)還考慮到市場(chǎng)收益率(Rm,t)和市場(chǎng)收益率平方指數(shù)(exp(Rm,t2))對(duì)市場(chǎng)分散度存在非對(duì)稱和非線性影響。上述模型中，S為虛擬變量，市場(chǎng)收益率Rm,t<0時(shí)，S=1；當(dāng)Rm,t>=0時(shí)，S=0。LNSTQt為t期時(shí)市場(chǎng)股票數(shù)Nt的對(duì)數(shù)，exp(Rm,t2)為t期市場(chǎng)收益平方指數(shù)。

3 實(shí)證分析

3.1 變量的基本描述統(tǒng)計(jì)

表1 給出了綜合市場(chǎng)收益率，市場(chǎng)分散度，多方投資者情緒強(qiáng)度，空方投資者情緒強(qiáng)度的基本特征的描述統(tǒng)計(jì)，從表中可以看出，市場(chǎng)分散度的最小值為0.0094，說(shuō)明股市有極端的同漲齊跌現(xiàn)象發(fā)生。多方情緒強(qiáng)度的最大值為0.8852，空方情緒強(qiáng)度最大值為0.5829，進(jìn)一步說(shuō)明，在缺乏賣空交易的制度環(huán)境中，投資者的情緒表達(dá)更傾向于表達(dá)樂(lè)觀情緒。

表1 變量基本描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 市場(chǎng)分散度GARCH(1,1)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

表2為各模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果，從表中可以看出，當(dāng)分析多空情緒強(qiáng)度對(duì)市場(chǎng)分散度同期影響時(shí)，模型一多方情緒強(qiáng)度在5%顯著水平下顯著，且符號(hào)為負(fù)；模型二空方情緒強(qiáng)度在10%水平下沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明同期投資者多方情緒強(qiáng)度對(duì)市場(chǎng)分散度有負(fù)向影響，多方情緒強(qiáng)度越大，市場(chǎng)分散度越小，股市羊群效應(yīng)增大。意味著投資者樂(lè)觀情緒表達(dá)反映了即時(shí)好的市場(chǎng)行情，樂(lè)觀情緒表達(dá)越強(qiáng)烈投資者對(duì)總體市場(chǎng)的分歧越小。在模型一和模型二中，變量(1-S)Rm,t、S×Rm,t在0.1水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)且符號(hào)為負(fù)，說(shuō)明指數(shù)的上漲行情與下跌行情對(duì)市場(chǎng)分散度都有減弱作用，都會(huì)對(duì)股市羊群效應(yīng)產(chǎn)生影響；變量exp(Rm,t2)在0.01水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)且符號(hào)為正，說(shuō)明收益率對(duì)市場(chǎng)分散度存在非線性影響關(guān)系，收益率波動(dòng)越大，市場(chǎng)分散度越大，股市羊群效應(yīng)不顯著。

表2 CSAD的GARCH模型極大似然估計(jì)結(jié)果

表2中從多、空投資者情緒強(qiáng)度對(duì)市場(chǎng)分散度的先行——滯后關(guān)系影響來(lái)看，模型三滯后一期的多方投資者情緒強(qiáng)度在10%的顯著水平下沒(méi)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，模型四滯后一期的空方投資者情緒強(qiáng)度在1%的顯著水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且符號(hào)為負(fù)，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)論壇多方投資者情緒強(qiáng)度對(duì)未來(lái)市場(chǎng)分散度沒(méi)有顯著影響，而網(wǎng)絡(luò)論壇空方投資者情緒強(qiáng)度對(duì)未來(lái)市場(chǎng)分散度有負(fù)向影響，說(shuō)明前期空方投資者情緒強(qiáng)度越大，未來(lái)市場(chǎng)分散度越小，股市羊群效應(yīng)增大。意味著投資者悲觀情緒表達(dá)會(huì)使得投資者對(duì)未來(lái)市場(chǎng)看法一致，從而會(huì)引發(fā)股市羊群效應(yīng)。在模型三和模型四中，變量(1-S)Rm,t、S×Rm,t、exp(Rm,t2)在0.1水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)且符號(hào)與模型一、模型二相同，說(shuō)明指數(shù)收益率及收益率波動(dòng)對(duì)市場(chǎng)分散度存在影響。

4 結(jié)論

文章對(duì)基于網(wǎng)絡(luò)論壇的投資者發(fā)帖行為與發(fā)帖內(nèi)容進(jìn)行分析，構(gòu)建投資者情緒強(qiáng)度指標(biāo)，探討投資者情緒強(qiáng)度對(duì)股市羊群效應(yīng)的差異化影響。文章所得的研究結(jié)論如下：①在測(cè)度股市羊群效應(yīng)的分析中，僅考慮收益率的非對(duì)稱和非線性對(duì)市場(chǎng)分散度影響是不夠的，因?yàn)橥顿Y者的樂(lè)觀和悲觀情緒也會(huì)對(duì)股市的羊群效應(yīng)產(chǎn)生影響。②投資者的樂(lè)觀情緒表達(dá)越強(qiáng)烈，同期股市羊群效應(yīng)就會(huì)越顯著；投資者的悲觀情緒表達(dá)越強(qiáng)烈，未來(lái)一期的股市羊群效應(yīng)就會(huì)越顯著，即樂(lè)觀情緒的股市羊群效應(yīng)表現(xiàn)為即時(shí)性，而悲觀情緒的股市羊群效應(yīng)表現(xiàn)為時(shí)滯性，投資者的悲觀情緒是驅(qū)動(dòng)股市羊群效應(yīng)的重要因素。