投资者情绪与指数收益——不同市场条件下的差异分析论文

2024-05-20 10:43:36 来源: 作者:zhoudanni
摘要:投资者情绪对于收益率的影响始终是股市中研究热点之一。相关概念源自Black(1986)[1]的噪声交易,Shiller(2000)[2]是最早基于问卷调查研究投资者信心的学者。Baker等(2004)[3]的研究表明投资者情绪会造成股票被高估。Brown等(2005)[4]的论文探讨了资产价格和投资者情绪之间的关系。Wang等(2005)[5]则关注于检验投资者情绪对收益率的预测作用。国内学术界也有很多相关研究:王美今等(2004)[6]提出超额收益与投资者情绪正相关。
摘要:文章研究了投资者情绪对市场收益率的解释力。基于2011—2020年月度数据,以成交量和投资者信心指数作为投资者情绪指标,检验了其对于指数收益的解释力。结果表明投资者情绪对于股指收益率具有较强解释力。进一步研究根据行情走势将数据分为4个阶段,分别检验不同阶段投资者情绪对于收益率解释力的异同,结论显示成交量和投资者信心指数对于收益率的解释力根据股指处于不同波动阶段而呈现出一定差异。信心指数和成交量作为情绪指标具有一定互补性。此外还检验了投资者信心指数、成交量与收益率之间的内生性,结论表明变量间不存在内生性问题。
关键词:投资者情绪,成交量,投资者信心指数股指收益率
引言
投资者情绪对于收益率的影响始终是股市中研究热点之一。相关概念源自Black(1986)[1]的噪声交易,Shiller(2000)[2]是最早基于问卷调查研究投资者信心的学者。Baker等(2004)[3]的研究表明投资者情绪会造成股票被高估。Brown等(2005)[4]的论文探讨了资产价格和投资者情绪之间的关系。Wang等(2005)[5]则关注于检验投资者情绪对收益率的预测作用。国内学术界也有很多相关研究:王美今等(2004)[6]提出超额收益与投资者情绪正相关。花贵如等(2011)[7]从公司财务视角论证了投资者情绪的影响。陈玮光等(2014)[8]在论文中说明投资者信心指数对于股市波动的减小具有一定效力。庞艳秋等(2020)[9]的研究表明较高的投资者信心有利于维持股市稳定。谢世清等(2021)[10]提出积极的投资者情绪会作用于股票收益率。成交量是常见的投资者情绪指标,张征超等(2018)[11]基于成交量、换手率等指标构建了与市场波动高度相关的投资者情绪指数。黄创霞等(2020)[12]指出成交量与投资者情绪具有双向因果关系。任燕燕等(2017)[13]的研究表明成交量在收益率处于高水平时与之呈正相关。
本文的研究将关注以下三个方面:首先,以成交量和投资者信心指数为变量验证投资者情绪与收益率的关系。其次,检验在不同市场走势下投资者情绪与收益率之间关系的稳定性。最后,检测成交量和投资者信心指数与收益率之间是否存在内生性。
一、数据与实证
本文选择Choice金融数据库2011年12月至2020年6月的共103组月度数据,包含上证指数,深证指数,两市月度成交量和投资者信心指数。股指收益率由月度涨跌直接获得,成交量和投资者信心指数为保持平稳取环比增长率。平稳性检验结果如表1所示。
从表1看到指数月度收益率、沪深成交量环比增长率和投资者信心指数环比增长率的P值全部为0,全部变量平稳性满足建模分析要求。用模型验证收益率MR(monthly returns)与成交量V(volume)及投资者信心指数IC(Investors’Confidence)之间的关系,其中收益率和成交量基于沪市数据,具体方程如下:
MR=α+β1V+β2 IC+μ。回归结果如表2所示。
表2中可见成交量与信心指数的系数均通过了显著性检测,方程的R2为0.472,说明投资者情绪对于股指收益率具有较强的解释能力。本文认为这种关联性可以通过“交易理论模型”来解释:投资者行为与市场活跃程度有较强相关性,收益率、交易量和投资者信心在时间上呈集群性,三者波动常同时出现。
上文模型虽然证明了投资者情绪与收益率之间的密切关系,但是从图1可以看到2011—2020年沪市的走势呈现出多个不同的阶段。
在实践中很多研究注意到了市场环境不同投资者情绪与收益率之间的关系也会随之发生变化。如李思雨(2020)[14]的研究指出在诸如金融危机或股灾等市场剧烈波动时期投资者情绪对市场的影响要显著大于其他时期。樊鹏英等(2021)[15]经过研究发现投资者情绪在熊市中的影响较牛市更为显著。李伊茗(2021)[16]研究发现牛市中投资者情绪对收益率具有正向影响。本文为了更进一步研究在股市不同走势阶段中投资者情绪与收益率的关系是否保持稳定,根据走势将研究区间分为四个阶段。走势较平稳的第一阶段为1—25组数据。指数剧烈波动的26—52组数据为第二阶段,维持比较高波动的54—85组数据为第三阶段,之后相对平稳的数据为第四阶段。针对以上四个阶段分别回归方程,具体结果如表3所示。
由表3可知投资者情绪对收益率整体上保持了解释力,但是在不同阶段信心指数和成交量影响不尽相同,其中在波动最剧烈的第二阶段信心指数的系数未通过显著性检测,同时在波动幅度较大的第三阶段成交量系数也未通过显著性检测。而在其余两个较为平稳的阶段两个变量和收益率之间的关系维持稳定。
本文认为投资者情绪和指数收益率之间的密切联系只有当市场表现平稳、走势符合预期时才能够维系,这种情况下相关变量才具有较为稳定的解释力。但是当市场剧烈波动时,投资者对于市场的误判将变得严重,其情绪不可避免地脱离市场行情变得过分悲观或乐观。例如张兵(2007)[17]的研究中也曾提出类似观点,他认为猛涨会催生投资者非理性涌入市场造成泡沫,而泡沫必然破灭。不过从本文的实证中可以看到当其中一个投资者情绪指标失效时,另一个依然保持效果,这表明依靠单一的情绪指标来预测或解释收益率存在不足,但是合理选择多个情绪指标使其能够相互弥补,则可以对研究和预测提供很大的帮助。
二、稳健性和内生性
(一)稳健性
稳健性检测将用深圳股市收益率和成交量数据重复上文模型,以此检测变量之间关系是否稳定,具体结果如表4所示。
回归结果中主要参数系数与前文保持一致,说明变量之间关系保持稳定。此外,从图2可见深市走势类似沪市,因此将深市数据也按同样方法分为四个阶段,分别检验不同阶段下变量之间的关系。
从表5中可以看到回归结果同上文中结论保持一致,整体上投资者情绪对收益率保持解释力,而第二阶段的信心指数和第三阶段的成交量没有通过显著性检测。
(二)内生性检测
本文选取的变量中可能存在互为因果关系,例如股市收益率高涨引起投资者乐观情绪,入市情绪高涨导致成交量大涨,反之亦然。因此需要采用工具变量法检测信心指数、成交量与指数收益率之间是否存在内生性。这里选择分别检验信心指数和成交量对于沪指收益率的内生性,以恒指波幅指数VHSI作为投资者情绪外生工具变量。VHSI是恒生指数期货和期权衍生品相关指数,在交易中作为对冲恒指波动风险的工具。以深市成交量作为沪市成交量外生工具变量。检验方法基于豪斯曼检测利用工具变量对怀疑内生的自变量X进行回归,式中μIV表示对工具变量回归所得残差,具体方程如下:
X=β0+β1×IV+μIV。
将残差μIV加入原方程:
Y=β0+β1×X+β2×μIV+μ。
检查μIV系数的显著程度,若系数显著则认为原方程存在内生性,将相关变量代入上述方程,检测结果如表6所示。
经过两阶段最小二乘回归发现:两个工具变量的第一阶段的回归均通过了系数显著性检测,残差在第二阶段回归中对于沪市指数收益率均无法通过系数显著性检测,说明成交量和投资者信心指数对于收益率而言不存在内生性问题。
三、结论
首先,投资者情绪对于股指收益率具有较高的解释力。其次,通过进一步分析发现在不同的股指走势阶段中,投资者情绪变量与收益之间的关系并非一成不变。本文引入的两个变量投资者信心指数和成交量作为投资者情绪指标,很好地起到了相互补充的作用。最后,通过稳健性和内生性检测表明本文中的实证结论具有普适性,并且所选择变量合适,互相不存在内生性影响。
参考文献:
[1]BLACK F.Noise[J].The Journal of Finance,1986,41(3):529-543.
[2]SHILLER R J.Measuring bubble expectations and investor confidence[J].Journal of Psychology&Financial Markets,2000,1(1):49-60.
[3]BAKER M,Stein J C.Market liquidity as a sentiment indicator[J].Journal of Financial Markets,200 4,7(3):2 71-299.
[4]BROWN G W,CLIFF M T.Investor sentiment and asset valuation[J].Journal of Business,2005,78(2):405-440.
[5]WANG Yaw-huei,KESWANI A,TAYLOR S J.The relationships between sentiment,returns and volatility[J].International Journal of Forecasting,2005,22(1):109-123.
[6]王美今,孙建军.中国股市收益、收益波动与投资者情绪[J].经济研究,2004(10):75-83.
[7]花贵如,刘志远,许骞.投资者情绪、管理者乐观主义与企业投资行为[J].金融研究,2011(9):178-191.
[8]陈玮光,赖明勇,范红岗,等.投资者信心指数发布对股市的影响一个信息传递理论分析框架[J].系统工程,2014,32(10):17-23.
[9]庞艳秋,王健姝.我国上市公司投资者信心指数构建研究[J].商业会计,2020(14):42-46
[10]谢世清,唐思勋.投资者情绪与宏观经济波动对股票市场收益率的影响[J].宏观经济研究,2021(2):99-107.
[11]张征超,刘宇宸妃.我国股票市场投资者情绪指数构建及有效性检验[J].商业经济研究,2018(7):156-158.
[12]黄创霞,温石刚,杨鑫,等.个体投资者情绪与股票价格行为的互动关系研究[J].中国管理科学,20 20(3):191-200.
[13]任燕燕,李劭珉.中国股市收益率与成交量动态关系的研究基于工具变量的分位数回归(IVQR)模型[J],中国管理科学,2017(8):11-18.
[14]李思雨.不确定性、投资者情绪与股票市场波动的动态关系研究[J].江苏商论,2020(10):84-88.
[15]樊鹏英,杨音,张正平,等.个股投资者情绪与股票收益率的关系基于股评信息视角的研究[J].数学的实践与认识,2021,51(16):305-320.
[16]李伊茗.投资者情绪及其对股票收益率的影响研究[J].投资与创业,2021,32(7):12-15.
[17]张兵.A股市场“泡沫”:内涵,衡量,形成机理及防范对策[J].经济学动态,2007(8):43-46.
