投资者情绪指标体系（精选8篇）
投资者情绪指标体系 篇1
有关投资者非理性行为对资产价格的影响一直是行为金融学研究的热点之一, 也是行为金融学的一个重要理论基础。行为金融学理论认为, 金融投资对市场的认知过程、情绪过程和意志过程均会产生偏差。这些偏差加上金融市场可能的群体偏差或羊群效应, 可能导致投资决策中的决策偏差, 从而出现资产定价的偏差。而资产定价偏差又会产生锚定效应, 反过来影响投资者对资产价值的判断, 进一步产生认知偏差和情绪偏差, 形成一种反馈机制, 从而强化资产定价偏差程度。
国内外现有的研究主要集中于理论上情绪模型的建立、实证研究中情绪的测度与情绪的存在性、情绪对收益及其波动的影响等领域。
目前尚无权威的投资者情绪测度指标, 研究者也是根据研究目的不同, 自行选取或构建指标。尽管在行为金融领域的研究者均先验地认为投资者情绪与证券价格相互关联, 但对这一先验的观点并没有给予直接经验数据验证, 所以也就没有相对成熟模型, 现有研究者采用的模型也是多种多样, 得出结论也异常丰富。
因此, 本文试图通过比较现有研究模型, 找出其中的局限性, 并提出借鉴亨德瑞 (Hendry) 的“从一般到简单”的建模思想, 改进现有建模办法, 希望能以此为以后的研究中提供一定的参考。
一、现有研究对投资者情绪指标选取比较
投资者情绪研究的一个重要问题就是投资者情绪的测量, 目前研究者主要采用两类指标, 一类是直接情绪指标, 一类是间接情绪指标。
1. 直接情绪指标简介
直接情绪指标是发布机构通过调查统计投资者对未来市场多空看法构建的指标, 该类指标通常根据某个机构向不同投资群体发放问卷的调查结果编制而成。比如:投资者智慧指数由被调查的投资专家中看空的比例进行编制, 由Chartcraft投资服务公司制作的指标, 反映中等规模投资者情绪, 它等于看涨百分比与看跌百分比之差。美国个人投资者协会指数由被调查的协会会员中看空的比例而编制的周指标, 反映个人投资者情绪。卖方指标由Merrill Lynch根据华尔街主要分析师给出的资产配置建议数据编制的月度反向指标, 主要反映机构投资者的情绪。央视看盘是中央电视台根据71家机构在每天收盘之后公布自己对第二天市场走向的预期, 有涨、跌、平三个选择, 投票得到数据。
通过对投资者情绪的直接度量而获得的情绪指数, 可直接反映投资者情绪的变化, 但是上述指标数据的调查与取得过程还是面临诸多的问题。
首先, 被调查者可能不愿意或不能够提供所需的信息, 在不影响自己利益的情形下, 会随意做出判断。例如关于态度或动机的问题, 有时候被调查者可能不是十分明确决定的动机 (例如选择某种证券、作出某种决定) 的因子是哪些。因此所提供的信息可能就不准确。
其次, 编制直接投资者情绪指数受问卷设计、调查群体以及处理方法等各种因素的影响, 缺乏客观性。
2. 间接情绪指标简介
间接情绪指标是从市场上的交易数据中挖掘出反映投资者情绪的指标, 该类指标通常是利用交易数据构建某种指标间接反映投资者情绪。
使用间接测度方法主要有:封闭式基金折价率, 利用封闭式基金市价相对单位净值的折价水平, 计算公式为: (单位净值-市场价格) /单位净值。折价率上升, 表明投资者情绪悲观。首次公开发行 (IPO) 当日收益率基于IPO大多发生投资者情绪高涨时期, 因此利用IPO当天的收益率衡量投资者情绪。腾落指数 (ADL) 用股票每天上涨或下跌的家数作为计算与观察对象, 反映股票市场的人气盛衰, 计算公式为:计算期上涨股票家数移动合计数/计算期下跌股票家数移动合计。新高新低指数 (NH/NL) 最近一年股票创新高或新低的家数, 创新高价的股票属强势股, 创新低价的股票属弱势股, 计算公式为:创新高家数-创新低家数。
在间接情绪指标的选取上也面临数据的不可得性, 代表性不明确, 缺乏合理解释等问题。如中国开放式基金净赎回数据不可获得性;而且学术界对封闭式基金折价的解释并没有一致的观点;即使投资者情绪能较好地解释封闭式基金的折价, 也缺乏足够的资料证明封闭式基金的持有人与交易者主要是个人投资者, 因而很难判断折价代表的是哪个投资者群体情绪, 或者是代表整个投资者群体的情绪。
二、现有部分投资者情绪实证模型比较
当前, 有关投资者情绪的实证研究很多, 其模型的构建多通过特定指标选取后进行回归分析得到结论, 只是在模型细节处理上有些差异, 如模型变量的数量与类型、时间序列数据的处理等方面。其结论主要分两种:一种是认为投资者情绪对股票市场短期收益或长期收益有重要影响。另一种则截然相反, 如Chenetal认为封闭式基金折价不能反映个体投资者的情绪变化, 也不能影响到小盘股的价格。赵俊则通过直接检验噪声风险和套利活动对基金折价的影响, 发现投资者情绪和套利成本无法解释封闭式基金折价现象。另外, 张俊生等、刘煜辉和熊鹏、董超和白重恩也发现投资者情绪假说很难解释封闭式基金折价现象。
三、模型建立与指标选取建议
1. 投资者情绪指标选取前瞻
要想更好地理解和把握投资者行为的本质特征、运行规律及其与市场收益和波动的互动性影响, 选择合理可靠的投资者情绪指标是其先决条件。目前投资者情绪指标选取上最大困难是如何保证调查数据的真实性和准确性、消除投资者情绪表现与其最终决策行为的偏差、通过扩大样本容量提高数据的客观性和代表性这些方面。
21世纪互联网技术的创新与发展, 移动互联网、移动终端和数据感应器的出现, 使数据的数量、种类都以超出人们想象的速度在快速增长。
通过移动互联网、移动终端和数据感应器不仅能得到关于用户的消费习惯, 投资的变化, 甚至能收集得到用户的兴趣爱好, 身体健康状况, 个人情绪变化等数据。收集投资者数据, 可通过开发新的移动应用程序, 或是在现有应用程序上添加新的功能, 即可使调查处于不知不觉之中, 消除了被调查者心理的抵触性, 能有效消除投资者情绪表现与其最终决策行为的偏差。
移动互联网用户的快速增长, 为调查提供了多样 (Variety) 和海量 (Volume) 的样本容量, 通过海量数据的整合, 还可以更好地反映投资者情绪的直接指标, 如一个人的血压、心情等, 而不仅仅是对资产看涨看跌比例这一单一抽象且粗糙的指标。借助强大的机器运算能力, 运用神经网络、决策树算法等, 从海量数据中发现隐含的知识和规律, 基于全量、大数据分析的准确性将超越传统数理统计, 为我们选取更多更好的投资者情绪指标成为可能。
2. 模型建立的初探
在对传统建模过程的“数据开采”问题不断质疑与修正中, 亨德瑞 (Hendry) 建立了约化建模理论以及协整建模理论。亨德瑞的约化建模理论, 吸收了向量自回归建模法与协整理论的部分内容, 提出了“从一般到简单”的建模思想, 在现代计量经济建模理论方面有着较大影响。
投资者情绪指标模型建立上可以借鉴这种建模思想, 在模型的设定上, 首先设立一个包括了所有先验经济理论与假设中所包括的全部变量的“一般”的模型, 各种可能的“简单”模型都被“嵌套” (nested) 在这个“一般”的模型之中, 也就避免了过度的“数据开采”问题。然后在模型的估计过程中逐渐剔除不显著的变量, 主要包括各种“约束”检验与设定偏误检验等, 只有当观测数据不支持约束条件时, 才退回到上一级, 检验其他可能的约束, 或者得到一个较“简单”的最终模型。由于初始模型的“一般”性, 所有研究者的“起点”都有是相同的, 因此, 在相同的约化程序下, 最后得到的最终模型也应该是相同的。
国内学者易志高、茅宁、耿休林 (2009) 已做了有益的尝试, 从自上而下的视角, 通过融入能反映国内股票市场投资者情绪变化的指标, 即在封闭式基金折价、市场交易量、IPO数量及上市首日收益、消费者信心指数和新增投资者开户数等6项指标的基础上, 采用主成分分析方法构建了一个适合测度国内股票市场投资者情绪的综合指数, 并控制了相关宏观经济因素对它的影响, 构建模型初步检验了投资者情绪的综合指数的有效性。
小结
互联网技术的创新与发展, 移动互联网、移动终端和数据感应器的出现, 为投资者情绪变化调查提供了多样和海量的样本, 解决了我国对投资者情绪的研究在情绪指数的获取方面的瓶颈, 为构建更为科学、有效的投资者情绪指数提供了技术基础。相信在不久的将来, 更直观、有效的指标即将出现。如何保护投资者隐私, 保证所收集到的数据不被用于非法目的, 将是面临的新的问题。
另外, 如何为投资者情绪刻画的一个统一的框架模式, 更为深入地研究投资者情绪对投资者认知风险和认知收益的影响、投资者情绪对证券价格的影响机理和投资者情绪对投资者投资决策的影响, 还需要对投资者情绪给出一个统一化的数量模型。
投资者情绪指标模型建立上借鉴从一般到简单的建模过程, 同样存在着数据开采问题。然而, 与“从简单到复杂”这一传统建模方法相比, “从一般到简单”的建模过程能够展现模型建立的全过程;同时建模过程的程式化也避免了过度的“数据开采”问题。“从一般到简单”的建模方法, 初始模型就可能包括了所有的相关变量, 没有必要再进行遗漏相关变量的设定偏误检验。“从一般到简单”的建模过程本身就是一项十分艰巨复杂的工作。各约化步骤往往是需要反复进行的, 约化步骤的顺序也需要灵活安排。从实践上看, 由于各种因素的影响, 所建立的最终的简化模型不一定就是最“理想”的模型, 但无疑它将是探索建立完善投资者情绪指标模型的一条理想途径。
摘要：有关投资者非理性行为对资产价格的影响一直是行为金融学研究的热点之一, 也是行为金融学的一个重要理论基础。目前尚无权威的投资者情绪测度指标, 研究者也只是根据研究目的的不同, 自行选取或构建指标。尽管在行为金融领域的研究者均先验地认为投资者情绪与证券价格相互关联, 但对这一先验的观点并没有给予直接经验数据验证, 所以也就没有相对成熟模型, 本文试图通过比较现有研究模型, 找出其中的局限性, 并借鉴亨德瑞 (Hendry) 的“从一般到简单”的建模思想, 提出了改进现有建模的办法。
关键词：行为金融学,投资者情绪,资产价格
参考文献
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投资者情绪指标体系 篇2
截至上周五，上证综指已经是连续第四个月收跌，前期的强势板块接连补跌，有较高相对收益的中小板和创业板也在上周四出现了集体大跌，在这一轮的系统性下跌中已经很难找到能够穿越周期的投资品种，投资者情绪变得十分悲观。比如近期分级基金场内价格的大幅波动非常明显地表明了这一点。前期市场资金一度涌入激进型分级子基金，说明投资者看好市场反弹，然而事与愿违，市场连创新低，激进型分级子基金净值不断下降，个别基金甚至触发向下折算点，导致杠杆股基出现大面积补跌。与此相对应的是优先级子基金走强，反映的是投资者风险偏好的下降。
在一轮市场调整的末期往往会见到强势股的补跌以及市场弥漫的悲观情绪，从这个意义上来看，目前的市场已经具备底部特征。随着上市公司半年报公布完毕，坏消息得到集中释放，基本面的影响力下降，市场自身影响因素的重要性提高。若是产业资本认为目前股价低估，出现更多的增持，将有助于市场情绪转向乐观。但是也不能排除市场情绪由悲观转为过度悲观的可能性，对于投资者而言是风险，同时也可能是机遇。
华泰柏瑞：下半年利率债有望迎新行情
华泰柏瑞稳本增利基金基金经理沈涛表示，随着经济的回落，新增贷款和信用债的需求都会降低，而对利率债的避险需求会提高，在今年上半年信用债已有较大涨幅的基础上，利率债仍有一定的收益率下降空间。考虑到世界经济的低迷，利率债的新一波行情有望在三、四季度到来。
沈涛认为，目前来看，政府稳增长的立场更多的是防止经济短期的大滑坡，而未必是对投资的大刺激，整体经济的增速仍然在一个缓慢回落的轨道之中。7月通胀数据达到年内最低，这对债市也是一个较大的有利因素，缓解了债券投资者中期的忧虑。而6月底至今债券市场出现了一轮比较大的调整，收益率上升幅度较大，使债券收益率重新变得较有吸引力，给未来提供了投资机会。
天弘基金：经济继续艰难探底
天弘基金在本周市场展望中认为，8月PMI走低显示中国经济仍在艰难探底，但分项指标显示供需正在改善；8月CPI受食品价格上涨有望微幅反弹，降准降息预期有望减弱；上市公司上半年盈利下滑，但银行股一支独秀，中国经济依然处于嬗变之中。
从市场层面来看，刚刚结束的上市公司半年报披露显示，2012年上半年A股上市公司在营业总收入同比增加8.57%的情况下，净利润出现了负增长，全部上市公司上半年合计归属母公司净利润1.01万亿元，同比下滑1.55%，创09年中报以来最差水平。整体来看沪市蓝筹板块盈利整体好于深市中小型公司，这也与上半年沪强深弱的格局相对应。
从经济整体格局来看，稳增长政策见效仍需时间来检验，私人部门生产投资复苏较为明显但总量较低，金融板块一支独秀现象的解读最考验市场情绪，究竟是股息率攀高有助市场下跌企稳还是银行蚕食其他行业盈利而使得经济转型较为艰难，都仍需市场给出答案。
博时基金：分化行情还将延续
博时基金投资经理韩茂华认为，经济形势不明朗，未来市场分化会加剧，但符合政策方向的中小盘机会更多一些。可以关注零售、药品收购、二级市场增持等概念板块，尤其是零售板块。
投资者情绪指标体系 篇3
关键词：投资者情绪,主成分分析,上证指数
0 引言
对于投资者情绪, 西方学者主要研究投资者情绪形成的机制与原理、投资者情绪对市场的影响机理等方面以及与股票收益的关系, 在这些研究中都首先需要构建投资者情绪指标。对于投资者情绪指数的构建还没有一个统一的框架, 怎么合理的描述投资者情绪是一个重要的问题。可到目前为止, 还没有一种标准的方法, 怎样合理有效地度量投资者情绪是投资者情绪研究的一个重点。现在学者们反映投资者情绪的方式主要有三种: (1) 直接指标, 这种指标主要是通过直接对投资者进行调查问卷, 以一定的公式计算出投资者情绪指标, 如央视看盘指数、耶鲁CCER投资者情绪指数、好淡指数等; (2) 间接指标, 一般采用市场已经产生的交易数据从侧面来反映投资者情绪, 相对直接指标具有较好的客观性, 如换手率、新股中签率、新股收益率、封闭式基金折价率; (3) 综合指数, 运用一种统计计量方法如主成分分析法对直接指标和间接指标中的几个指标合成一个综合指标, 这种指标相对直接指标和间接指标来说比较全面, 反映的投资者情绪比较合理。
国外学者一般采用封闭式基金折价率、市场换手率、新股发行额、新股上市首日的平均收益率等指标的一个或几个构造投资者情绪的综合指标。国内学者一般也采用与国外类似的方法, 本文对封闭式基金折价率、A股换手率、消费者信心指数和投资者新增开户数四个因素进行主成分分析, 得到一个反映投资者情绪的综合指标。
1 情绪指标综述
我们选取了封闭式基金折价率、投资者新开户数、消费者信心指数、换手率, 用主成分分析方法形成一个综合的投资者情绪指标, 下面分别介绍这四个指标。
1.1 封闭式基金折价率 (CEFD)
封闭式基金折价率的计算公式为:
折 (溢) 价率= (基金价格-单位净值) /单位净值
封闭式基金每周公布基金价格和基金单位净值, 本文的基金价格选择月度末交易日的收盘价, 单位净值选择月度末交易日的单位净值。本文选择了较早上市的25只封闭式基金, 按照封闭式基金的规模计算出加权封闭式基金折价率。
1.2 投资者新增开户数 (OP EN)
新开户数反映的是新增加的投资者对市场的需要, 往往投资者情绪高涨的时候, 开户数也比较多, 投资者情绪低迷的时候, 开户就较少。本文采用的是中登公司披露的A股月度开户数据。
1.3 消费者信心指数 (CCI)
国家统计局中国经济景气监测中心于1997年12月开始建立中国消费者信心调查制度, 并自1998年8月开始每月定期发布消费者信心指数, 消费者信心指数 (CCI) 由预期指数 (CEI) 和满意指数 (CSI) 组成, 是我国比较权威的一个反映消费信心的指数。具体而言, 预期指数反映消费者对家庭经济状况和总体经济走向的预测, 是对将来经济与家庭状况的预期;满意指数反映消费者对当前经济状况和家庭情况的判断, 而信心指数综合描述对当前经济状况的满意程度和对未来经济走势的信心。
1.4 换手率 (TURN)
投资者情绪与市场活跃程度是相互影响的。投资者情绪高涨的时候, 市场一般买卖比较活跃, 成交量和换手率就较高;反之, 市场交易量较高的时候往往也是投资者情绪比较高涨的时候。反映市场活跃程度的指标主要有成交量、成交金额、换手率等指标, 可以用来代表投资者情绪, 本文采用上证指数的月度换手率代表市场情绪。
2 实证研究
主成分分析不把大量原始指标组合成较少的几个综合指标, 可以使分析简化, 这种方法是用线性组合的方法将原始指标组合起来, 得到反映原始指标变动程度最大的综合指标。每个情绪指标都在不同程度上反映了投资者情绪, 可能不同的指标在反映投资者情绪有重复, 另一方面, 各个投资者情绪只能反映情绪的一个角度。因此我们有必要通过主成分分析对初始情绪指标降维, 提取出主成分作为投资者情绪的代理变量。后文我们会对编制的情绪指数进行相关性分析和事件分析, 以证明它确实是好的投资者情绪代理变量。
2.1 数据说明
本文的封闭式基金数据来自和讯基金网, 投资者情绪数据来自统计局, 换手率来自同花顺股票软件, 投资者新增开户数来自中登公司公布的统计年报, 用主成分分析后的成分与股票收益做分析。本文的数据取自2004年1月到2011年6月。
2.2 描述性统计
在解决实际问题的时候, 不同的变量往往具有不同的量纲, 综合起来需要一种统一的计量, 为了消除由于量纲的不同可能带来的一些不合理的影响, 采用变量标准化的方法, 令
2.3 单位根检验
采用时间序列数据建模时, 要求对序列进行平稳性检验。对将被作为解释变量的各个序列做单位根检验, 结果见表3。
单位根检验结果表明, 上述序列均是平稳序列, 可以直接用以建模。
2.4 主成分分析结果
接下来采用这4个变量用主成分分析法构造综合指数。由主成分分析结果确定采用前两个主成分来构成投资者情绪指数, 而且前两个主成分对方差的贡献度已经达到了83.36%, 根据投资者情绪综合指数与各个成分的关系, 我们采用第二主成分作为投资者情绪指数。投资者情绪指数我们记为IS。此时所得到的投资者情绪指数如下:
IS=0.631928CCI+0.087809CEFD+6.759137NEW+0.129105TURN
在所构造的投资者情绪指数中, A股换手率、投资者开户增长率、消费者信心指数指标均对投资者情绪有较大正向影响, 而封闭式基金与对投资者情绪的影响不大。
2.5 投资者情绪指数与上证指数的相关图分析
首先我们来检验得出的投资者情绪指数是否能够代表上证指数, 即投资者情绪的变动与构建的情绪指数的变动是否同步变动。国内的投资者一般以上证指数来观察市场的表现, 因此上证指数可以代表我国的投资者情绪。如果得到的投资者情绪可以作为一个较好的代理指标, 投资者情绪变化的时候上证指数也在变化, 他们的走势也趋向一致。所构造的投资者情绪值与上证指数数值的数量级是不同的, 如果要观察出两者的变化情况是否一致或者是否有滞后影响, 需要对两者都进行标准化处理, 然后采用标准化后的数值作图来观察二者的走势图 (见图1, 其中IS表示投资者情绪指数, RM表示上证指数的对数收益率) 。
由图1可以看出, 本文所构造的投资者情绪指数与上证指数的对数收益率走势趋向一致, 能够反应出市场投资者的情绪, 可以作为投资者情绪的指标。如图所示, 上证指数在2006至2007年间达到最大值, 这段时间的波动也最大, 而投资者情绪指数也是在这段时间达到最大值;另一方面, 在2007年以后投资者情绪指数波动在大部分时候比上证指数对数收益率的波动更剧烈。很明显投资者情绪指数能够较好的代表上证指数, 是比较合理的情绪指标。
3 结论
投资者情绪的定义目前还没有达成一个统一的共识, 同时投资者情绪的衡量也没有一个统一的度量, 而研究投资者情绪首先需要构建一个合理的投资者情绪指数, 这也是以后投资者研究的一个重点。直接指标比较主观, 容易有较大的误差;间接指标比较客观, 但是存在不够全面的问题;综合指标相对较全面合理, 可以作为研究的重点。本文选用封闭式基金折价率、换手率、新开户数和消费者信心指数作为投资者情绪代理变量, 用主成分分析方法形成一个综合情绪指标, 并用这个综合情绪指标与上证指数做相关性分析, 论证了它是一个好的投资者情绪代理变量。
参考文献
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投资者对证券市场投资情绪及测量 篇4
关键词：投资者情绪,资产定价,综合指数
投资者情绪如何影响证券市场?投资者如何借助对这种影响的把握来很好预测市场走向?在相当长的一段时期内, 标准金融学的学者们对投资者情绪左右市场行情这个命题表示了怀疑。根据他们发展的经典学说, 市场是相当“有效率的”, 也就是说, 关于某资产的所有已知信息, 都反映在该资产的价格上。而对于历史上发生的诸如1929年华尔街股市大崩盘、上世纪70年代香港股市暴跌以及2001年美国纳斯达克股市崩盘之类的事件, 都可归咎于信息缺乏自由传播的通道。尽管不排除有个别投资者可能存在非理性的投资行为, 但这些学者们相信, 理性的投资者会很快淘汰非理性的投资者。但近年来涌现出的“行为金融学 (behaviouralfinance) ”学派已日趋成熟, 并对上述经典学说提出质疑。
对投资者情绪的研究一直是行为金融和资本市场研究的热点。西方学者对此已有不少的研究成果, 他们的研究主要集中于投资者情绪的影响因素、测量方式以及投资者情绪对市场收益的影响等方面, 一些学者还通过构建投资者情绪指数来对情绪的市场预测能力进行研究。国内对投资者情绪理论的研究目前还处于消化和吸收西方理论阶段, 尤其是投资者情绪与证券市场关系的内在机理等基础性研究, 以及国内市场背景下如何有效测量方面仍显不足。本文在回顾国内外已有研究的基础上, 对投资者情绪的内涵、投资者情绪对证券市场的影响机理以及测量方式进行了全面探讨, 试图为投资者情绪理论和实证方面的进一步研究提供借鉴。
一、投资者情绪对证券市场的影响
情绪的作用往往被认为是内在的, 而股票收益的可预测性正反映了由情绪所导致的错误定价的存在。投资者被分成两种类型:不受情绪干扰的理性套利者和易受外部情绪影响的非理性噪声交易者。两类投资者在市场上相互竞争、相互博弈。但是在实践中套利者的行为总受到限制, 这种限制自于较高的交易成本、交易风险和卖空行为等方面。对于由情绪引发错误定价并导致对市场收益的影响, 研究者则利用市场数据进行了大量的实证检验。如Swanminathan (1996) 实证研究发现, 投资者情绪不仅能够影响股票的当前价格, 而且能够影响股票的未来收益。近年来, Brown和Cliff (2004) 对情绪与市场短期收益的关系进行了研究, 发现调查得到的情绪与其他常用投资者情绪指标和短期市场收益都是显著相关的。
二、投资者情绪的测量
投资者情绪因内在的复杂性和动态变化性, 使得对其测量显得尤为困难。目前国内外对投资者情绪的测量大都是寻找单个替代变量来直接或间接衡量。如Lee (1991) 等人认为, 封闭式基金折价率变化源自情绪的波动, 可全面解释折价之谜, 因此可以选择封闭式基金折价率来间接测量投资者情绪。消费者信心指数却不能作为预测S&P500的反向指标。Lily Qiu和Ivo Welch (2004) 的实证说明消费者信心指数比封闭式基金折价在衡量投资者情绪方面更好。它可以解释小市值股票的超额收益、IPO有关行为等, 而封闭式基金折价率或许是错误的衡量投资者情绪指标。国内学者也采取了一些能够获取数据的替代变量对我国的投资者情绪进行了测量, 如采用华鼎“多空”民意调查、《股市动态分析》好淡指数、“央视看盘”BSI指数以及封闭式基金折价率等, 但测量的结果并不理想, 不能很好反映投资者情绪的真实状况。
本文认为, 单个替代变量的测量可能只包含部分情绪因素或受其它非情绪因素的干扰较强, 因而无法准确衡量投资者情绪的高低。对投资者情绪的全面测量不妨借鉴Baker和Wurgler (2006) 的研究, 通过建立投资者情绪综合指数的方式来进行。
三、结论及展望
长期以来, 标准金融学派将研究建立在一个“稳态”的、无套利的、理性人组成的市场假设之上, 而将投资者心理因素对市场的作用完全排除在外, 从而很难解释证券市场常见的剧烈波动现象。安德瑞·史莱佛对此曾指出, 当我们在思考是什么引起市场价格背离基本价值时, 答案其实很简单, 那就是人类自身的行为。因为心理学家的研究已表明:人类决策过程会包含情绪特征 (traits) , 这会引致我们考虑问题时偏离纯粹理性的方式。这些特征存在于我们每个人的身上, 它会引起市场出现可预见性的情感波动现象。本文通过对投资者情绪的研究, 认为投资者情绪是决定证券价格和市场运行的一项极为重要的因素, 是一个影响市场收益的系统性因子, 投资者情绪对资产价格的影响程度与资产的风险水平极为相关, 高风险、难估价的资产价格往往受情绪的影响较高;在对难以度量的投资者情绪进行测量时, 可以通过构造包含七个基本成分指标的投资者情绪综合指数来反映。
由于投资者情绪是投资者内在心理活动的反映, 具有非稳定、突发性和传染性等特征, 因此很难准确的把握和测量。而本文的研究仅仅是作了些理论上的探讨, 投资者情绪对证券市场的影响作用, 以及所建立的投资者情绪综合指数能否可靠预测市场走势, 还需要利用国内证券市场的数据进行进一步验证。
总之, 加强对投资者情绪的研究, 不仅有助于我们理解证券市场上投资者的行为, 有助于揭示投资者对资产价格预测的偏差以及利用这些偏差获取超额收益的可能, 而且还有利于市场监管层把握投资者情绪特征, 为实施市场调控提供理论借鉴。
参考文献
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投资者情绪对股票市场的影响 篇5
关键词：投资者,股票新开户数,股指周收益,情绪波动,投资模型
1 股市中投资者情绪的作用
影响股价的最直接因素是心理。投资者信心是基本面、资金面、政策导向、制度变革、投资理念、投资者情绪等一系列因素综合作用的结果。由于证券市场具有特殊的衍生性和虚拟性,证券价格在相当程度上依赖于投资者的信心。因此,投资者情绪在市场实践中发挥着很大的作用。
股票是一种虚拟资本。从盲目轻信到怀疑,只有一念之间。在资金推动行情中,投资者的心理基本左右了市场的走势。这种情况即使在一群聪明、稳重的人当中,羊群效应、从众情绪仍然发挥作用。
投资者情绪导致的心理作用在国内更是到了登峰造极的地步。在国内,中国老股民会对“4.19”这个数字“印象深刻”。原因是因为这个数字在某种程度上俨然成了大跌的代名词。投资者情绪在投资者投资过程中发挥着重要的影响作用,它甚至左右了投资者的决策,而投资者的决策又会左右市场的波动,进而使投资者情绪在市场实践中发挥着很大的作用。
2 如何量化投资者情绪指标
我们虽然知道投资者情绪的重要作用,但其最大的缺陷是难以计量。研究者一般会把投资者情绪指数通过直接或者间接的方式得到。
2.1 投资者情绪直接指数分析
直接询问投资者对于股市多空的看法,一般有三个选择,看多、看平或者看空。这种调查带有一定的缺陷,首先样本代表性不足,一般都是对机构投资者的调查,事实上也难以对众多散户进行调查。而机构因为知识水平高,资金量大,在投资过程中谨慎,投资过程几乎不会受到情绪影响,可认为投资理性。在投资过程中非理性的是散户投资者。另外,问卷选项离散,无法再细分投资者的情绪,如两个人都看多,但他们看多的程度或不同,而这类调查问卷中无法体现。再有,调查问卷不一定能正确表明一个人的真实情绪,毕竟不是每个人都是心口如一的。
2.2 投资者情绪间接指数分析
投资者情绪的间接指数是通过统计分析市场上与投资者情绪有关的交易数据进行构造而得到的。这类指数有整体市场表现指数、交易类型指数、衍生品交易指数、股票市场上特定产品的指数等。
其中,整体市场表现指数的代表是腾落指数,这个指数是根据每天上涨和下跌的股票的数量进行构造的,意在揭示市场的人气。另外还有根据腾落指数结合成交量得到的ARMS指数,它是一个比值,分子是上涨家数与上涨成交量的比,分母是下跌家数与下跌成交量的比。但是Brown和Cliff(2004)发现腾落指数对大市值股票起不了作用,同样是Brown和Cliff(2005)证明ARMS指数在时间范围为(6~36个月)内,对大盘股或小盘股均无法有效预测未来收益率。在交易类型指数中,Brown和Cliff(2004)发现用以上指数对大盘股与小盘股均无法预测其收益率。在衍生品交易指数中,Brown和Cliff(2004)]发现除了认沽认购比率能有效对大盘股收益率进行预测外,其余指数均无法预测收益率。在股票市场上特定产品的指数中最为出名的就是封闭式基金折价率,很多学者都在实证分析中运用到这个指数,折价率上升则意味着看空情绪上升。但是Brown和Cliff(2005)发现封闭式基金折价率不能预测股市收益率。而且并不清楚封闭式基金折价是否可以真正衡量市场情绪,因为这也许只能反映对封闭式基金的情绪。
3 运用数据分析投资者情绪对A股市场的影响
上述的投资者情绪指标均无法正确预测股票收益率。以A股为例,因为我国的金融市场相对于美国等市场还十分年轻,因此使用投资者新开户数占持股人数的比例作为投资者情绪的代理变量,若此比例上升说明有一大批新户抢着进来股市赚取利润,说明股市人气很足,若此比例下降则说明股市人气下降。统计网站是以周开户数进行统计的,所以为了研究投资者情绪对A股市场的影响,在A股市场中分别选取两个有代表性的股指分别是上证指数和创业板指并选取它们的周收益率作为数据,通过通达信软件得到2012年12月31日~2015年4月10日,共118个星期的数据。
用R软件对数据进行分析,新开户比例很小所以采取十倍放大,记十倍放大的开户比例为X,上证指数的周收益率为Y1,创业板指周收益为Y2。
由图1和图2可以看出,点得到的线基本与X轴垂直,即出现一对多的现象,不符合函数的定义。X对Y1以及X对Y2进行多项式拟合,拟合的结果总是无法有效预测其收益率,拟合的正确程度很低。Stephen M.Stigler说过“:警惕过多的检验,你对数据越苛求,数据会越多地向你供认,但在威逼下得到的供词,在科学询查的法庭上是不允许的。”对数据进行分析的时候不能总是带着自己预测的结果去进行分析,并让数据得到的结果尽可能地向自己的预测靠拢,甚至剔除部分不利的数据,让结果尽可能地服从自己的预测。这样做没必要,因为得到的结果并不科学。新选取的情绪指标无法建立适合的预测模型进行对股指有效预测。只能建立数学模型,把投资者情绪变成模型参数带到模型中去,得出投资者情绪是如何影响股票市场。
4 建模分析投资者情绪影响股市的原因
4.1 模型建立
建立带有投资者情绪波动的投资模型。
值得一提的是,在此模型中,允许机构投资者和散户投资者持有的股票数为负数,意义就是允许做空,更符合现金股票市场允许投资者融券的事实。
4.2 模型结论
(11)式右边的第二项表明了散户投资者因为情绪波动出现的错误预期的变动对于股票价格波动的影响。股票价格的变动会随着散户投资者的情绪的变化而变化。在其他因素不变的情况下。当散户投资者对股票有着超高情绪看涨,看多的预期超越散户投资者的平均看多情绪,则会使得股票的价格上升。也就是说散户高昂的投资情绪有助于推高股价。但在其他条件不变的情况下,当散户投资者对股票的预期看空超过散户预期的平均值时,会使得股价下降,即散户低落的投资情绪会使得股价下降。
如果散户投资者的情绪由好转为坏,股价会下降而理性的机构投资者在没有足够风险补偿的情况下是不会买入或增持股票的。这时由(11)式右边的最后一项表明,在这种情况下散户投资者的情绪波动使得股价再往下跌,而且在其他条件不变的情况下,随着散户的风险规避系数增大,散户的比例提高且散户对于价格错误预期的方差变大的时候,股价会再下跌。而股价下跌又会使得散户情绪转为更坏,于是循环,股价一跌再跌,直到跌到一定地步,只有当理性的机构投资者认为有足够的风险补偿的时候,机构持有股票,这时股价会使散户情绪由坏变好,于是股价掉头上涨。这也在一定程度上解释了散户追涨杀跌的现象。
5 结语
心理分析在股票市场上极为重要,散户情绪波动影响股票价格,散户高昂的投资情绪有助于推高股价,散户低落的投资情绪会使股价下降。
因此笔者认为应当把股票当做投资品,而不是投机品,股票投资,就是买入股票后不是通过其价格波动作为盈利模式,而是以派息分红作为获利途径,也就是长期持股,当所有人都理性的时候股票价格趋于其基本价值。所以,长期投资于基本价值高、高分红的上市公司,不通过其价格波动作为盈利模式,而是以上市公司派息分红作为获利途径,只有这种方法才能长期获利。
参考文献
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融资融券、股票指数与投资者情绪 篇6
融资交易是证券公司向投资者收取一定的保证金,并出借一定数量的资金给投资者用于股票交易的行为,是一种利用杠杆资金进行股市投资的行为。融资余额指投资者每日融资买入股票的金额与归还借款金额间差额的累计金额。融券交易是证券公司将自营股票以及客户投资账户中的股票借给投资者,融券投资者借到股票后先卖出,然后在规定时间内返还证券公司相同种类和数量的证券并支付利息的行为。融券余额指投资者每日融券卖出金额与买进用于还券的金额间差额的累计金额。投资者看好后市,预期未来一段时间股市可能上涨,会选择融资买入股票;投资者不看好后市,预期未来一段时间股市可能下跌,投资者会选择融券卖出股票。
按照行为金融学的观点,投资者对股市的预期具有一定的毕马龙效应:当多数投资者预期股市要上涨时,会使用融资或其他方式加大对股市的投入,从而买进股票,买进股票的行为会促使股市价格的上涨;当多数投资者预期股市要下跌时,会使用融券或其他方式卖出股票,卖出股票的行为又会加速股市的下跌,因此融资融券余额的变动具有价格发现功能。
综上,研究融资融券与股票指数的关系具有重要的理论和现实意义。融资买股是利用杠杆资金投资股市,2015年上半年的A股牛市和2015年下半年的股灾都与杠杆资金有关。本文以中国股市的融资融券余额为研究对象,尝试从投资者情绪的角度来分析股灾前后融资融券余额和股票指数之间的相互关系。
二、文献综述
投资者情绪是指投资者对市场未来走势预期的系统性偏差,它反映了市场参与者的投资意愿和预期。国内外学者关于投资者情绪与股票指数关系的研究很多,本文将借鉴前人的思路,尝试从投资者情绪的角度来解释融资融券和股票指数之间的关系。
投资者情绪成为国外学术界研究的热点最早始于De Long等人(1990)提出的DSSW模型,该模型假设市场有两类投资者,一类是信息来源广,掌握更多信息的理性投资者,另一类是信息来源少,缺乏信息的噪音投资者,其中理性投资者能够客观地分析市场,其交易行为也不容易受情绪影响,而噪音投资者会过于乐观或悲观地预期市场价格,两类投资者在市场中相互竞争,De Long认为噪音投资者的行为能够影响市场中的资产价格。Stein(1996)最早明确了投资者情绪的定义,他认为投资者情绪导致了投资者对市场的非理性预期,而证券价格被高估或低估正是由于投资者的非理性预期,这种错误的预期导致了系统性偏差,因此投资者情绪间接导致了系统性偏差。随后,Barberis等人(1998)用计量模型实证分析了投资者对市场的反应过度和反应不足,量化了投资者情绪。
Lee等人(1999)用投资者情绪解释了“封闭基金折价之谜”,认为小市值公司的股票主要集中在资金量较少的散户手中,因此散户的情绪和小市值股票收益存在一定的相关性。Fisher和Statman(2000)在此基础上发现投资者情绪与未来资产收益负相关。Qiu和Welch(2004)以问卷调查的形式研究了投资者情绪,他们肯定了投资者情绪能够影响市场资产价格的观点,同时也认为投资者情绪指数的构建对于研究金融市场有着重要的意义。Brown和Cliff(2004)通过研究发现,市场中的资产价格会对投资者情绪产生影响,但是投资者情绪对市场价格影响不大。他们还发现,市场短期收益与投资者情绪间存在显著正相关关系,但与投资者中长期情绪负相关。Keswani和Taylor(2005)也同意这个观点,他们认为投资者情绪是由股票指数和资产价格波动引起的,但是投资者情绪不会影响到资产价格。
Lemmon和Portniaguina(2006)使用时间序列模型分析了价格偏差与投资者情绪之间的关系,他们认为价格偏差与投资者情绪之间存在负相关关系。Baker和Wurgler(2006)认为,投资者情绪对于市场中资产价格的影响存在横截面差异,成立时间较短、市值较小、盈利状况欠佳的公司的股票价格对投资者情绪会更加敏感。Verma和Soydemir(2009)则从投资者情绪中分离出了理性部分和非理性部分,他们认为投资者情绪会对市场中的资产价格产生影响,投资者情绪中的非理性部分会导致资产价格下跌,而理性部分对市场价格并没有显著影响。Lux(2011)从理论和实证两方面证明了通过投资者情绪可以预测市场资产价格。
我国资本市场成立时间较短,国内学者对投资者情绪与股票指数之间关系的研究起步也较晚。王美金和孙建军(2004)认为,投资者情绪不仅会对股票价格指数产生显著影响,还会反向影响市场中的收益波动。陈彦斌(2005)研究发现,投资者情绪对于市场中股票价格波动的影响大于债券,他还认为市场中的跨期替代弹性、主观贴现因子和风险规避系数都可以影响到股票价格。程昆和刘仁和(2005)把好淡指数作为投资者情绪指标,经研究发现股票指数对投资者中长期情绪指数没有显著影响,但是投资者中长期情绪指数能够显著影响到市场中的资产价格,中长期情绪指数对资产价格的影响大于短期情绪指数。伍燕然和韩立岩(2007)实证分析了投资者情绪与不同时期资产价格的关系,他们认为投资者情绪能够反向影响长期资产价格,正向影响短期资产价格。朱伟骅和张宗新(2008)通过研究发现,股票指数和投资者情绪对投资者的投资决策有显著影响,投资者情绪对市场中的资产价格有显著影响。
张丹和廖士光(2009)不但认为投资者情绪对于市场中的资产价格存在显著影响,还认为投资者情绪对于资产价格有较强的预测作用。余佩琨和钟瑞军(2009)通过研究得出了相反的结论,他们认为通过股票指数可以预测投资者的情绪,但是通过投资者情绪无法预测股票指数。杨阳和万迪昉(2010)也认为我国投资者情绪对于资产价格的影响不显著,但是资产价格对于投资者情绪的影响显著。林树和俞乔(2010)模拟了市场交易,他们通过排除其他因素发现投资者情绪对于市场中资产价格的影响显著。梁丽珍(2010)研究了市场基本面和投资者情绪的关系,认为市场基本面信息能够影响到投资者的情绪,但是这种影响只在短期内显著,中长期并不显著。乔智和耿志民(2013)使用财经股吧的信息分析了投资者情绪,他们认为股吧信息对投资者情绪有显著影响,还认为投资者情绪和股票指数之间存在正相关关系。高大良等人(2015)通过研究发现,投资者高涨的情绪会削弱市场中风险和收益之间的关系。
综上所述,国内外学者基于投资者情绪的角度,研究了不同因素与股票指数之间的关系,得出的结论也不尽相同,但他们普遍认为投资者情绪与股票指数之间存在一定的相关性。本文将借鉴前人的思路,从投资者情绪的角度来分析融资融券与股票价格指数之间的关系。
三、理论分析与模型设计
(一)理论分析
根据毕马龙效应可知,融资融券和股票指数存在以下相互作用机制:首先,融资融券余额的变动表示投资者对市场预期的变动。融资余额增加,表示市场趋向买方,买方的力量占主导,会推动股市价格上涨;反之,融资余额减少,市场趋向卖方,卖方的力量推动股市价格下跌。融券余额增加,表示看空的投资者主导市场,市场趋向卖方,卖方的力量会推动股市价格下跌;反之,融券余额减少,市场趋向买方,股市价格上涨。股市价格的波动正是多空双方资金博弈的结果,在此机制下,股市价格会和融资余额同向变动,和融券余额反向变动。其次,股票指数也会影响到融资融券余额。如果认为市场价格过高的投资者主导了市场,那么融资余额就会减少,融券余额则会增加,市场下跌的可能性增大;如果认为市场价格过低的投资者主导了市场,融资余额就会增加,融券余额则会减少,市场上涨的可能性增大。
投资者情绪假说是由Lee、Shleifor和Thaler(1991)在DSSW模型的基础上提出,该假说认为,投资者情绪会同时影响到投资者对市场的预期和股票指数。按照投资者情绪假说,投资者情绪会对融资融券余额和股票指数同时产生显著影响。本文使用以下模型检验投资者情绪、融资融券和股票指数之间的关系:
其中:GZ表示股票指数;TZZQX表示市场上的投资者情绪;RZ表示融资余额;RQ表示融券余额;解释变量的系数bk,ck,dk(k=1,2,…)表示当期和滞后期的解释变量对于股票指数的影响程度;et为模型回归的残差,表示不能被模型解释的随机波动。模型中最优滞后阶数k的选择依据AIC准则、SC准则以及LR检验来确定。
(二)变量选择
1. 融资余额和融券余额。
按照证券交易所的计算方法,本日融资余额为前日融资余额与本日净买入额之和,其中本日净买入额为本日融资买入额与本日融资偿还额之差;本日融券余额等于本日融券余量与所融券价格的乘积,其中本日融券余量为本日融券卖出数量与本日融券偿还数量之差再加上前日融券余量。
2. 股票指数。
由于融资融券标的股票大都是沪深300个股,本文用反映沪深两市综合运行情况的沪深300指数周数据表示股票市场价格指数。
3. 投资者情绪测度指标。
目前学术界主要有两类投资者情绪指标,一类是单一指标,也称为直接情绪指标。这类指标一般都是机构通过调查投资者对未来市场的多空预期,并把结果进行统计编制而成的指标,比如股市信心指数、好淡指数等,这类指标表示投资者对市场的主观预期。还有学者用其他能够反映投资者对市场预期的客观信息作为投资者情绪指标,比如鹿坪等人(2015)分别用个人投资者和机构投资者的新增开户数作为个人和机构的投资者情绪指标,相比前一类指标,这类指标客观性较强。另一类指标是复合指标,也称为间接情绪指标。这类指标首先挖掘市场上能够反映投资者情绪的信息,然后把这些信息进行汇总处理并进行计算,最终得出一个综合指标。复合指标所包含的信息量更大,通常也都是由市场数据计算得到,因此指标的客观性强于单一指标。
为使结果更加客观准确,本文使用复合指标。以往的研究多采用封闭式基金折价率作为构建投资者情绪的一个指标,笔者认为,自2002年9月以来,我国基金市场已停止发行新的封闭式基金,随着已发行的封闭式基金的逐渐清盘,目前市场上还在运作的封闭式基金已经很少,跟整个市场规模相比,封闭式基金的规模也非常小。另外,按照林振兴(2011)和乔智(2013)的观点,网络财经媒体披露的信息可以影响投资者情绪,但是现在我国各大财经网站、财经股吧或微博等新媒体里已经很少能看到有关封闭式基金的运作情况及其对股市影响的信息及讨论,因此本文并没有选择封闭式基金的折价率作为投资者情绪的构建指标。
考虑数据的可获得性和本文数据的周期,最终选择市场换手率(HSL)、新增股民开户数(KHS)、市场成交量(CJL)和市场市盈率(SYL)四个指标来计算投资者情绪指标。
(三)数据处理
本文样本使用周数据,选取的时间区间为2015年1月5日至2015年11月27日,这期间包括了一个完整的牛市和牛市之后的大熊市,能够更加准确地反映投资者情绪、股票指数以及融资融券余额之间的关系。本文所有数据均来自东方财富网和国泰安数据库,其中数据处理使用Excel软件完成,主成分分析使用SPSS软件完成,模型回归使用Eviews软件完成。
四、实证分析
(一)投资者情绪指标构建
由于构造投资者情绪的变量对于投资者情绪的反映可能存在时滞,因此需要先确定各指标的提前或滞后关系。首先,选取四个指标当期以及滞后一期共8个变量,对这8个变量进行主成分分析。在严格保证累计方差解释率达到85%的前提下,为使结果能够保留更多的信息,本文采用前4个主成分加权平均,其中第1至第4主成分的累计方差解释率为92.574%,经计算得到一个临时投资者情绪指标。然后用以上8个变量与计算得到的投资者情绪指标进行相关性分析,结果如表1所示:
由表1可知,投资者情绪与变量当期的HSLt和SYLt、滞后一期的KHSt-1和CJLt-1的相关性较高,因此选用这四个变量构建投资者情绪指标。再次使用主成分分析,最终得到投资者情绪指标的加权平均表达式为:
(二)平稳性检验
非平稳的时间序列会产生伪回归,因此在建模前需要先对数据进行单位根检验,为使结果更加准确,本文分别使用ADF检验和PP检验两种方法检验相关变量的平稳性。按照赵进文(2009)的观点,当两种检验结果不一致时,以PP检验结果为准。检验结果如表2所示:
注:以上结果为单位根检验的t值;***表示结果通过1%水平上的显著性检验。
由表2可知,各变量的原序列在10%的水平上都不显著,说明各变量原序列数据不平稳。各变量的一阶差分序列在1%的显著性水平上通过了平稳性检验,说明各变量的一阶差分序列都是平稳序列,可以进一步进行协整检验。
(三)协整检验
在进行协整检验前,需要利用AIC和SC准则并配合LR检验来判断模型的滞后阶数。经检验,模型的最优滞后阶数为2。本文使用Johansen方法做协整检验,结果如表3所示:
由Johansen检验结果可知,特征根的趋势值在5%的统计水平上存在3个协整关系,特征根的最大值在5%的统计水平上存在2个协整关系。因此,模型存在协整关系,各变量之间存在长期均衡,可以进一步分析各变量间的关系。
(四)股票指数、融资融券及投资者情绪之间关系的实证分析结果
考虑2015年股灾的发生可能会对投资者预期产生影响,从而影响到融资融券,笔者以股灾发生之日2015年6月12日为界,用全样本数据和股灾前后的数据分别对前文模型进行回归,得到以下结果:
上述表达式中的括号内为t值;*、**、***分别表示结果通过10%、5%、1%统计水平上的显著性检验。
由以上结果可知,在股灾前后投资者情绪都可以正向影响股票指数,其中当期投资者情绪对股票指数影响最大,三个系数均通过了1%统计水平上的显著性检验;滞后1期投资者情绪对股票指数影响较小,全样本及股灾前滞后1期的投资者情绪系数通过了5%统计水平上的显著性检验,股灾后滞后1期的投资者情绪系数通过了10%统计水平上的显著性检验;滞后2期的投资者情绪对股票指数几乎没有影响,全样本及股灾前后2期的投资者情绪系数只通过了10%统计水平上的显著性检验,股灾后滞后2期的投资者情绪对股票指数的影响不显著。上述结果表明,投资者情绪对于沪深300指数具有一定的预测作用。
各模型的回归结果中,融资余额的系数都为正,融资对股票指数产生正向影响,在股灾前对股票指数影响显著,股灾前当期和滞后1期的融资余额系数均在1%的统计水平上显著,滞后2期的融资余额系数在5%的统计水平上显著;股灾后融资余额对股票指数影响显著,当期和全部滞后期的融资余额系数都在1%的统计水平上显著;全样本数据中,当期和滞后1期的融资余额系数均在5%的统计水平上显著,滞后2期的融资余额系数不显著。股灾前,股票价格快速上涨,市场极度亢奋,投资者把一切能够利用的资金都投入到股票市场,因此融资余额也快速增加,对股票指数影响显著;股灾发生后,股票指数快速下跌,市场处于极度恐慌中,融资的杠杆效应使亏损放大,为防止爆仓,投资者不计成本地卖出股票,因此融资对股票指数的影响程度非常大。
全样本和股灾前,当期的融券余额系数为负,并且在10%的统计水平上显著,滞后1期和滞后2期的融券余额对股票指数的影响不显著。股灾后,当期融券余额系数为负且在5%的统计水平上显著,滞后1期的融券余额系数为负且在10%的统计水平上显著,滞后2期的融券余额对股票指数影响不显著。股灾前,股市价格持续上涨,投资者不敢轻易看空,即使融券,发现市场没有按照预期下跌,也会在持有较短时间后选择平仓还券;股灾后,股指加速下跌,投资者预期股市后市下跌,融券余额增加,融券对于股票指数的影响显著,但是融券是双向交易,融券时借券卖出,在平仓时买券偿还,买券平仓的过程会促使股票指数上涨,因此滞后期的融券余额系数为正。融资也是双向交易,需要卖出股票来偿还借入的资金,但由以上回归结果可以看出,当期和滞后期的融资余额系数都为正,因此可以认为投资者融资买入股票持有时间较长,但是融券卖出股票持有时间相对较短,融资对股票指数影响较大,而融券对股票指数影响较小。
(五)投资者情绪、融资融券与股票指数的格兰杰因果关系检验
为进一步分析投资者情绪、融资融券和股票指数间的相互影响,下文用股灾前后的投资者情绪、融资融券与股票指数分别作格兰杰因果关系检验,以从统计学的角度来分析两个平稳时间序列的因果关系。两个变量X和Y进行回归,如果加入滞后项后,X对Y预测的显著性提高,就认为X是Y的格兰杰原因。股灾前后各变量的格兰杰检验结果如表4和表5所示:
由表4和表5可以看出,股灾前后,投资者情绪与股票价格指数之间存在双向格兰杰因果关系。股灾前,投资者情绪是股票指数的格兰杰原因,在5%的统计水平上显著,股票指数也是投资者情绪的格兰杰原因,在1%的统计水平上显著;股灾后,投资者情绪与股票指数互为格兰杰原因,并且都在5%的统计水平上显著。
股灾前后,融资余额与股票指数之间存在双向格兰杰因果关系,融资余额与股票指数互为格兰杰原因,并且都在1%的统计水平上显著。股灾前,融券余额与股票指数双向都不是彼此的格兰杰原因;股灾后,融券余额不是股票指数的格兰杰原因,但是股票指数是融券余额的格兰杰原因,在1%的统计水平上显著,这与前文的结论一致,融资对股票指数影响较大,而融券对股票指数影响较小。
(六)稳健性分析
为使结果更加准确、结论更具普遍性,本文从股票指数指标方面进行稳健性检验。分别使用上证指数和深证指数替换前文的沪深300指数,重新进行以上分析。回归结果显示,当使用上证指数和深证指数作为股票市场指数时,检验结果与前文结论基本一致,说明前文分析结果对不同的股票指数仍具有稳健性。
五、结论与启示
本文首先使用市场换手率、新增股民开户数、市场成交量和市场市盈率四个客观指标构建复合的投资者情绪指标,然后用当期及滞后期的投资者情绪分析了2015年股灾前后融资融券与股票指数之间的关系,最后使用格兰杰因果关系检验分析了股灾前后投资者情绪、融资融券与股票指数之间的因果关系,得到以下结论:
1.股灾前后、当期及滞后期的投资者情绪能够对股票指数产生显著的影响,投资者情绪对股票指数具有一定的预测作用。
2.股灾前后,融资对股票指数影响显著,融券对股票指数影响不显著。相对于融资规模,融券的规模较小,在样本区间内,日融资余额平均水平在1万亿元左右,最高时超过2万亿元,而日融券规模最高时也刚过100亿元,因此融资对股票指数的影响较大,而融券对股票指数影响甚微。
3.股灾前后,投资者情绪与股票指数双向互为格兰杰因果关系,融资与股票指数双向互为格兰杰因果关系。融券在股灾前与股指互相不存在格兰杰因果关系,在股灾发生后,融券不是股票指数的格兰杰原因,股票指数是融券的格兰杰原因。
“成也萧何,败也萧何”,2015年我国股市的牛市正是杠杆资金推动的杠杆牛,2015年下半年的股灾也是股市去杠杆的后果。股票市场存在多种杠杆资金,本文所研究的只是相对来说较为安全的融资资金,但是已对股票市场产生巨大影响。对于投资者而言,风险永远要放在第一位,使用高杠杆虽然能在股市上涨时取得较高收益,但是股市下跌时的风险,尤其是前所未有的整个市场的流动性风险是所有投资者的不可承受之痛。对于监管层而言,应更多地注重日常的制度框架建设,注重风险控制体系的建设以及法律制度的建设,应该意识到健康的股市应该是一个稳定的、健康的慢牛走势,专注于刺激推动股市只会使牛市来得猛烈、走得彻底。
摘要：本文使用主成分分析法,用市场换手率、新增股民开户数、市场成交量和市场市盈率构建了投资者情绪指标,然后基于投资者情绪的角度分析了2015年股灾前后融资融券与股票指数之间的关系,最后进行了稳健性分析。主要研究结论如下:投资者情绪对股指有一定的预测作用;股灾前后,融资都对股票指数产生显著影响,融券都对股票指数影响不显著;融资与股票指数双向互为格兰杰因果关系;股灾后,股票指数是融券的格兰杰原因。
投资者情绪指标体系 篇7
投资者情绪是否会影响资产价格和实体经济,一直是传统金融与行为金融关注的重点。现有研究发现,证券市场投资者高涨或低迷的情绪会导致股票价格偏离基础价值。尽管股票错误估值会导致不同市场个体间财富的转移,但其对公司实际投资不足、投资过度以及宏观经济层面上的资本配置效率的影响更为重要[1]。特别是自美国次贷危机引发的全球金融危机爆发以来,越来越多的学者观察到资本市场存在投资者非理性行为,并且研究发现这种非理性行为对实体经济的发展造成了显著影响。
作为一个新兴加转轨的市场,中国证券市场投资者情绪波动幅度大,导致上市公司的股价严重偏离其基础价值[2]。因此,在我国“非有效市场”的现实背景下,立足于行为公司金融这一前沿领域,探索投资者情绪对上市公司实际投资行为产生的影响机制及其经济后果,是对宏观问题的一个微观考察,有助于搭建一条从微观行为基础通往宏观经济结果的途径。此外,对该问题的研究有助于从新的角度引导相关货币政策、财税政策及证券市场监管政策的制定[3]。
Stein指出,投资者情绪是指证券市场上投资者非理性心理导致证券价格高估或低估,并在一定时间内朝同一个方向偏离其均衡价值的现象[4]。Shefrin认为,情绪是投资者的总体错误在股票价格上的反映,“情绪为零”对应“错误定价为零”[5]。根据上述定义,研究中常采用股价对股票基本价值的偏离以及偏离程度来测度投资者情绪是否存在和存在程度。但由于股票的基本价值难以准确有效地计量,学者们主要是寻求一些股票定价错误的代理变量来测度投资者情绪,考察投资者情绪对公司投资行为的影响。如Panageas,Gilchrist et al.,Polk与Sapienza,Chirinko与Schaller[6,7,8,9]的研究均证实股票错误定价影响了公司投资。
在市场择时与迎合的框架下,投资者情绪有可能通过两种方式影响公司投资,一种是间接的股权融资渠道,另一种是直接的迎合渠道。股权融资渠道是指投资者过度悲观导致企业股价被严重低估,企业因外部融资成本过高或筹集不到权益资本而被迫放弃良好的投资项目,Stein通过建立理论模型预测了股权依赖型公司对错误定价更为敏感[4]。借鉴Stein的理论分析,通过寻求股权依赖度和错误定价的代理变量,Baker、Stein和Wurgler,Chang等通过经验研究证实了Stein的这一预测,证实了投资者情绪通过股权融资渠道对企业投资行为产生影响[10,11]。Gilchrist等建立了股价泡沫、股票发行和公司实际投资的理论模型,证明均衡时,泡沫为正,企业以较高的价格发行新股,降低其资本成本并导致过度投资,其实证结果支持该理论,证实了股权融资渠道假设[7]。
即使企业不必通过股票市场进行权益融资,而是可以依赖内源融资或是债务融资而为投资筹集资金,投资者情绪也可能会通过直接的迎合渠道影响企业投资行为。Polk和Sapienza通过理论建模阐述了投资者情绪通过迎合渠道影响企业投资[8],他们的实证检验结果支持了这一理论假说。Dong、Hirshleifer和Teoh验证了投资者情绪与公司有形投资和无形投资间的关系以及不同换手率和不同规模公司所受影响的横截面差异[12]。
国内学者对于企业投资和投资者情绪间的关系进行了相关检验[13,14,15,16,17,18,19,20,21],目前在国内研究中,学者们普遍是寻求一些股票错误定价的间接变量如流动性指标、半年期的动量指标等来代理投资者情绪,这容易导致投资者情绪包含了过多的噪音,而直接测度股票错误估值的变量则是一种较纯净的代理方式[12]。因此,本文的贡献在于通过剩余收益估值(RIVM)模型来直接测度股票的错误定价程度,检验在中国股市投资者情绪与企业投资间的关系及其作用渠道。此外,考虑到公司异质性,本文还进一步探讨不同特征的公司其实际投资对投资者情绪的敏感度差异。
二、理论分析与研究假设
借鉴Polk与Sapienza对股票价格偏离基础价值从而直接影响到公司投资行为的数理模型分析[8],从中引申出我们检验的假设。假设不要求公司发行权益为其投资进行融资,在期初公司的资本价格为c,生产资本为K,K是连续的;公司在t时的市场价值为Vmkt(K)=(1+αt)V(K),其中V(K)为公司的真实价值,αt为公司错误定价的程度;公司的误估值取决于 α 和投资项目的真实质量被完全发现的可能性,且这一发现过程服从参数为p的泊松分布,故αt=αe-pt。
假设股东可能是具有短期视野的,每个股东j在某一时点t+μ 具有流动性需求,该需求服从参数为qj∈[0,+∞)的泊松分布。若qj很小,则意味着股东在初始投资很多年后才卖掉股票,属于长期持有型,而短期投资者的qj则相对较大。定义股东j在期初即时间0 的期望效用为:
公司真实价值揭露前和揭露后股票价格的加权平均为股东的期望回报,由公式(1)可知,在股价反映公司真实价值之前变现股票的可能性决定了期望回报数值。q越大,投资者短视程度越高,则非理性价格的权重越大;p越大,投资项目的周期越短,则信息对称下的股票价格所赋权重越高。因此,假如管理者的目标是追求股东财富最大化,则应满足:
当错误估价为零(a=0)时,最优投资水平K*满足V′(K*)=c。当投资者情绪乐观,公司股票价格高于其基础价值时(α 高),则公司投资水平会超过最优投资K*,因为虽然属于价值破坏型投资,即投资成本高于投资的边际收益,但是对于投资项目的高估所带来的收益足以补偿导致的损失,即对于项目的暂时高估的收益高于后来公司价格被修正时市场对其的惩罚。所以,当预期误定价的持续时间变长(p变小)时,过度投资的动机会增强;预期股东平均持有期变长(q变大)时,过度投资动机会下降。若管理者预计投资者短视且高估状态会持续时则会增加投资。反之,若投资者情绪悲观,股票价格低于基础价值(α 为负)则会投资不足,此时投资水平会随着预期误定价的持续时间变长、平均持股周期变短而下降。基于以上分析,本文提出以下假设:
假设1:公司投资水平与投资者情绪呈正相关关系。
以上分析还表明,短视投机的投资者进行的频繁交易可能会影响管理者的价值取向,管理者可能会采取短期行为,进行投资决策时存在明显的迎合倾向。衡量短视程度的一个常用指标是换手率,当投资者短视,股票换手率较高时,公司的实际投资会更多地体现迎合机制[8，17]。
另外,对于流通股比例较低的上市公司而言,由于其长期持股力量并不缺乏,相对而言不会存在严重的股东短视问题,由此推测高流通股比例的公司比低流通股比例的公司投资具有更高的情绪敏感度。而且流通股占比越大,股票市场估值对经理人员的影响越大,使其进行投资决策时存在明显的迎合市场情绪的倾向。另外随着流通股占比的上升,股票增发决策越发容易受到市场状况的影响,股权融资渠道的作用也愈加明显[20]。因此,结合已有的经验证据,本文提出以下假设:
假设2:相对于换手率低的公司,高换手率公司具有较高的投资-情绪敏感度。
假设3:相对于低流通A股比例的公司,流通A股比例高的公司具有更高的投资—情绪敏感度。
最后,相对于大公司而言,小规模公司的透明度和流动性较低,中小投资者的持股比例较高,且当市场估值偏低时所面临的恶意并购和退市压力较大[12],因此小公司的投资支出对投资者情绪的敏感度较高。且流通市值越小的公司就越容易被操纵,庄家往往和上市公司管理层配合,在牛市阶段主动投资于热点产业以迎合投资者高涨的市场情绪,在熊市阶段则为实现较高的账面利润和股利水平而采取紧缩的资本政策[19]。据此,本文提出以下假设:
假设4:相对于高流通市值公司而言,低流通市值公司的投资-情绪敏感度相对较高。
三、研究设计
(一)变量定义与模型构建
1. 个股投资者情绪的测度。由于股票的基本价值与市场价值之比(V/P)在控制了风险因素后仍能较好地预测股票的未来收益,可用来衡量股票错误定价,因此V/P可用来测度投资者情绪[12]。本文选择以V/P即每只股票在当年的基本价值(V)与股票在每年最后一个交易日的价格(P)的比值来衡量股票错误估值程度,基于个股层面测度投资者情绪。V/P的值越低(高),则说明股票价格被高(低)估的程度越大,投资者情绪高涨(低迷),乐观(悲观)程度越高。
Feltham和Ohlson所提出的剩余收益估值模型将股票基础价值与所有者权益和未来收益联系起来,从而确立了账面价值和股票基本价值间的直接联系[22]。该模型是估计股票基本价值的一种常用方法,运用该方法计算V/P可过滤公司成长性的影响,从而将理性因素的影响效应从误估值影响中剔除,避免了在过去实证检验中误估值效应混杂着成长性预期因素的影响,是一种较纯净的测度误估值的方式[8，12]。
剩余收益估值模型的具体定义式如下式所示:
其中,B(t)为t时刻每股权益的账面价值,Et[·]表示基于t时刻所有信息的期望值,re(t)表示权益资本成本,ROE(t+i)为t+i期的权益收益率。
剩余收益估值模型涉及到对净资产和剩余收益的无限期预测,这在实际应用中无法实现,因此,在具体计算基本价值时,需对模型进行必要的改进。由于当预测期限大于3 年时,内在价值的估计结果对预测期的选择并不敏感,因此本文只选择对未来3 年每股收益的预测作为盈余预测,以求实用性和精确性的兼备[23]。这样,本文最终用于估计基本价值的剩余收益估值模型可表示为:
(4)式各变量的含义和具体计算方法如下:
fROE(t+1)为t+i期的净资产收益率的预测值,国外许多研究大都采用分析师的盈利预测代替对未来收益的估计,也有学者使用已实现的收益代替对未来收益的估计。因我国早期的分析师预测数据难以获得,因此对预测收益率和每股净资产的取值方法为:有实际数据的年份采用公司第t+i期每股盈余的实际值替代公司第t+i期EPS的预测值,没有实际数据的年份则采用已达成共识的投资机构的盈余预测[23]。因我国上市公司分红水平普遍较低,计算未来每股净资产时忽略现金股利的影响[24]。
由于现有的资本成本(re)估计方法还无法得到令人满意的个股资本成本估计值,且使用估计的基本价值进行截面数据分析时,不同资本成本的选择对分析结果影响不大,故本文未根据每个公司对应的未来现金流量风险来确定其资本成本,而是参照刘熀松和杨善林的方法选用固定的资本成本,取re=5%[24,25]。
2. 其他变量的定义与模型建立。(1)上市公司投资水平。公司投资(I/A)等于现金流量表中“购建固定资产、无形资产和其他资产的现金”一项的金额,同时除以期初(即上一年年末)总资产的账面价值,以消除规模影响。(2)影响企业投资的因素是多方面的,参照已有的文献[8，12],控制其他因素对公司投资水平的影响,具体包括:托宾Q,引入托宾Q来控制公司的投资机会,其计算方法为,托宾Q值=公司市场价格/公司重置成本=(年末流通市值+非流通股份占净资产的金额+长期负债合计+短期负债合计)/年末总资产。经营活动净现金流,考虑到企业可支配的现金流是投资支出的重要影响因素,企业投资对净财富或内部现金流具有较高的敏感性,以当期经营活动净现金流(CF/A)作为现金流的代理变量以控制其影响。净股票发行,由于股权融资渠道具有一定的作用,即投资者情绪驱动的股票错误定价通过影响公司发行股票进而影响公司投资,在此引进净股票发行变量(Eqiss)作为控制变量,其计算方法为:净股票发行=(吸收权益性投资所收到的现金-减少注册资本所支付的现金)/期初账面资产总额[20]。另外,还以资产负债比率(Lev)和规模(Size)来控制公司财务杠杆及规模对于公司投资支出的影响。为检验结果的稳定性,在基本模型1 的基础上分步加入变量进行回归,故最终设计的回归模型1、模型2 和模型3 分别如公式(5)、公式(6)和公式(7)所示:
(二)数据来源
样本数据来源于在深沪两市上市的一般上市公司A股在2000—2009 年所公布的年报,但剔除年报中净资产为负、ST与PT类、IPO上市不足6 个月以及月度交易数据不全的公司。本文选用的是非平衡面板数据,即并不要求每家公司在整个研究周期内都拥有完整的数据。除净股票发行与托宾Q所需的数据来自ccer数据库外,其余数据均来自wind资讯。
四、实证结果与分析
为了检验假设1,将回归模型中所有变量经过标准化后用全样本进行回归检验。其估计结果如表1 所示。
注:方程均通过1%的显著性水平下整体性检验;[]内为t统计量;* 代表显著性水平为10%,** 代表显著性水平为5%,*** 代表显著性水平1%。
由表1 可以看出,较模型1 的估计结果而言,模型2 中V/P的系数有所下降,可见投资对V/P的敏感度虽有所降低,但幅度不大,这表明即使考虑了净股票发行这一股权融资渠道后,迎合渠道仍然独立地发挥了其影响作用。在模型1、模型2 和模型3中,V/P的系数均显著为正,这说明公司投资与V/P呈显著正相关关系,即公司投资水平与投资者情绪显著负相关(因为V/P的值越低,说明股票价格被高估的程度越大,投资者情绪就越高涨),表现出了公司投资对于投资者情绪的“反迎合机制”,假设1 被拒绝。
该实证结果与国外市场的研究结论相反,而与Li和刘红忠对中国A股市场研究的结论一致,这与我国特有的制度环境和市场环境有关,笔者认为可以从以下三个方面进行解释。
首先,在我国股票市场上,价格操纵现象较严重,庄家建仓造势的工具之一就是在建仓前或建仓时与上市公司秘密达成某种“协议”,这种协议除了利润分割外,还有炮制重大题材,或重组、或高比例送股、或募股资金转向热点产业,一旦股价到达一定高位后,庄家便开始出货。因为上市公司在这一段时间集中进行了大量投资,所以之后的投资支出将明显缩水[15]。
其次,投资者短视能够促使管理者也采取短视行为,通过增减投资来主动迎合投资者情绪的假设,其成立的隐性前提是管理者薪酬对股价敏感。而我国政府控制的上市公司数量众多,其经理货币薪酬与股价关联性较弱而与财务业绩相关,且受到政府管制[26]。因此,上市公司高管受到的市场约束和压力相对较小,从而弱化了其迎合动机。而国外证券市场较成熟,市场化程度较高,上市公司管理人员的薪酬和二级市场股票价格关系密切,甚至面临因股票表现不佳而被解雇的风险,因此其迎合动机表现得更强。
最后,在本文所研究的样本期内,V/P的均值为0.29,中位数为0.368,而在Dong的研究中,V/P的均值为0.733,中位数为0.672[12],说明在新兴的证券市场中,投资者非理性表现得更为明显,股价被高估的程度更大,投资者对股票价格的估计表现得更为乐观。由于在投资者普遍悲观的情况下,企业投资水平与投资者情绪呈正相关关系,而当投资者对股价乐观时,公司投资则与投资者情绪负相关[14]。这也是导致公司投资与投资者情绪负相关现象的可能原因。
以上是基于V/P的系数估计结果从迎合渠道进行的分析,下面考察股权融资渠道的影响。虽然Polk和Sapienza指出权益发行在公司投资所用的资本中所占比例较低,错误估值通过股权融资渠道的影响较小,但总的来说,错误估值假说认为过度高估会增加股本发行和投资。如果股权融资渠道发挥作用,则净股票发行应与企业投资呈正相关关系。表1 中,净股票发行的回归系数均在1%的水平上显著,这表明投资者情绪通过股权融资渠道影响了公司投资行为。
从影响力度来看,估计结果表明净股票发行的回归系数低于V/P的系数,这说明投资者情绪通过股权融资渠道对投资产生的影响作用明显弱于通过迎合渠道所产生的影响。产生该现象的原因为我国上市公司无法利用最佳发行窗口进行市场择时,在发行股票、项目投资方面面临严格的行政审批约束[27];另外,上市公司股权融资偏好明显,由于股权融资成本约束缺失,公司往往为融资而融资,甚至采用先取得资金再找项目的策略[19]。以上原因使得股票融资和实际投资间的相关性下降,从而股权融资渠道对投资的影响作用较小。
在模型1 至3 中,托宾Q的回归系数始终显著为正,这与传统的新古典综合理论的结论一致,表明托宾Q在一定程度上代表了公司价值和投资机会,传导了市场关于投资机会的信息。
投资与现金流始终呈现显著的正相关关系,说明存在着投资—现金流敏感度;投资与企业的财务杠杆呈现显著的负相关关系,说明债务杠杆会限制未来的投资增长,对投资具有负效应。
以流通A股比例、流通A股市值和换手率的中位数为界,将全部样本分为两个子样本,再利用模型3 分别进行回归以检验假设2 至假设4,考察公司投资对投资者情绪变化的敏感程度的横截面差异,估计结果如表2 所示。
注:方程均通过1%的显著性水平下整体性检验;[]内为t统计量;* 代表显著性水平为10%,** 代表显著性水平为5%,*** 代表显著性水平1%。
通过公司特征变量的组间比较可见,低流通A股比例的公司V/P的系数仅为0.13%且并不显著,高流通A股比例公司的V/P的系数上升为0.74%,且在10%的水平上显著。从直接的迎合渠道上来看,高流通A股比例的公司投资支出与误估值程度二者的正相关关系更为显著,其投资对投资者情绪的敏感性程度更高,与预期一致。另外,净股票发行的回归系数在低流通A股比例子样本中为0.02%,在高流通A股比例子样本中上升为0.09%且在1%的显著性水平上通过检验,表明随着流通A股占比升高,股票发行决策受投资者情绪的影响越明显,股权融资渠道的作用也愈发突出。说明无论是直接的迎合渠道还是间接的股权融资渠道,相对于低流通A股比例的公司而言,高流通A股比例的公司均具有较高的投资—情绪敏感度,假设3 成立。
类似的,较低换手率公司组的估计结果而言,V/P的回归系数和净股票发行的系数在高换手率公司组均明显上升,而且由不显著变得显著,说明无论是在迎合渠道还是股权融资渠道上,高换手率公司的投资—情绪敏感度均相对较高。该估计结果表明假设2 成立。
高股票换手率的公司的迎合倾向较强,现有研究的解释是建立在经理追求投资者短期收益最大化的基础上。但高股票换手率不仅反映了投资者的短视,也可能是庄家做市造成的[28],因此该结果也与假说4 相互印证,进一步说明由于市场操纵的存在而导致了高换手率股票具有更高的投资—情绪敏感度。
就低流通A股市值的公司而言,V/P、净股票发行的回归系数均显著为正;而高流通A股市值的公司,V/P、净股票发行的系数均明显变小且未通过显著性检验。这说明无论是在迎合渠道上还是股权融资渠道上,投资者情绪对于小规模公司的投资支出影响更大,即小规模公司的投资—情绪敏感度更高,因此假设4 成立。
以上结果表明上市公司投资支出对投资者情绪变化的敏感程度存在着横截面差异,由于股东短视程度及公司透明度的不同,高流通A股比例、高换手率以及低流通市值的公司具有较高的投资—情绪敏感度。
在结果的稳健性检验方面,由于在各个子样本的回归结果中V/P的系数均高于净股票发行的系数,这印证了利用全样本回归所得出的投资者情绪影响公司投资行为的主要渠道是迎合机制而非股权融资渠道,说明该结论是稳健的。此外,流动性指标可被用来作为投资者情绪的代理变量[18，29],本文以换手率替代V/P作为投资者情绪的代理变量,对本文假设重新加以检验,实证结果与前文一致,表明原结论是稳健可靠的。
五、结论与启示
本文检验了股票市场投资者情绪与公司投资之间的关系以剖析投资者情绪如何通过证券市场传导到上市公司从而影响其实际投资行为,同时比较了投资者情绪通过间接融资渠道与直接迎合渠道的影响力度及主导方式。实证研究表明,投资者情绪主要通过直接的迎合渠道而非间接的股权融资渠道影响上市公司的投资支出。而且在迎合渠道上,由于我国证券市场在市场操纵、投资者过度乐观及上市公司管理人员薪酬制度等方面特有的制度背景和市场环境,并未呈现国外研究中投资者情绪与上市公司投资水平的正相关关系的结果,相反,二者呈现出负相关关系,即表现出了公司投资对于投资者情绪的“反迎合机制”。另外,投资者情绪具有横截面影响,对于股东短视严重,换手率和A股持股比例高的公司以及对信息不透明且容易操纵的小规模公司而言,其投资—情绪的敏感度相对较高。
本文的实证结果支持了行为金融中投资者情绪引致的股票错误估值会对公司实际投资产生影响这一命题,因此,投资者情绪通过公司实际投资行为传导到实体经济,从而对实体经济的发展及资源配置效率产生的影响是未来值得深化研究的一个方向。另外,深化该问题的研究对于我们理解经济增长、金融市场和经济波动具有启示意义,央行在制定货币政策时应考虑到这一点,例如货币政策对于可能存在的股市泡沫反应的适当性、资产价格在政策制定方面的角色等,从而促使相关管理部门制定宏观审慎的政策,以避免过度繁荣或萧条。
摘要：以剩余收益估值模型衡量股票错误估值程度,基于公司层面测度投资者情绪,利用非平衡面板数据模型检验投资投资者情绪如何通过证券市场传导到上市公司从而影响其实际投资行为。实证研究发现,投资者情绪主要通过直接的迎合渠道而非间接的股权融资渠道影响上市公司投资行为,且公司投资在迎合渠道上表现出对投资者情绪的“反迎合机制”,此外不同特征的公司其投资对投资者情绪的敏感度存在横截面差异。
投资者情绪指标体系 篇8
关键词：投资者非理性情绪,投资水平,投资效率
一、引言
关于股票价格和实体经济相关性方面, 传统理论一直认为股票的价格是能反映出实体经济的状况的, 但是众多的实证研究发现这两者并不存在一定的相关性, 股票的价格经常偏离其理论上的经济价值。在这个基础上, 行为金融理论对传统金融理论提出了挑战, 行为金融理论认为在市场上套利是有限的, 而投资者并非是完全理性的, 常常受到心理因素等影响, 做出非理性的选择, 从而使股票的价格偏离其基本的价值。因此, 自然就提出了这么一个问题, 投资者非理性情绪所导致的股票市场的错误定价是否会影响到上市公司的财务行为?
事实上, 近几年来, 关于投资者非理性情绪影响公司财务行为的研究已经成为国内外研究的热点问题, 众多研究者研究了投资者非理性情绪对上市公司股票发行、债券发行、固定资产投资、兼并收购等财务行为的影响, 但是研究并没有得出统一的结论。我国资本市场刚刚起步, 投资者没有西方发达市场那么成熟理性, 常常会受到自身心理的影响作出错误的投资决策。而上市公司或利用股票市场的错误定价, 迎合投资者的情绪做一些并不正确的投资;或受到股票价格的影响, 融资受到限制而不能进行最有效率的投资, 从而使企业的投资效率大打折扣, 严重阻碍了我国资本市场的健康发展。因此, 关于投资者非理性情绪如何影响公司投融资决策的问题已经成为我国资本市场亟待解决的问题。
本文试着从投资者非理性情绪是否影响上市公司投资决策以及投资效率这一角度来研究这个问题。本文所要研究的问题包括: (1) 公司的投资水平是否真的受到投资者非理性情绪的影响? (2) 如果公司的投资水平受到了该情绪的影响, 那么公司的经营效率是否也会同时受到影响?
二、文献综述
对于投资者非理性情绪如何影响上市公司投资决策, 行为公司金融主要从两个不同的角度做出了解释。第一是Stein (1996) 提出的股权融资渠道理论, 该理论认为由于投资者情绪产生的股票错误定价限制了公司的股权融资渠道从而影响公司的投资决策;第二是Polk和Sapienza (2004) 提出的迎合渠道理论, 该理论认为上市公司管理者会关注股票价格所带来的治理压力, 会迎合投资者非理性情绪产生进行非有效率的投资。围绕这两种理论, 众多国内外学者进行了研究, 得到了一些成果。
在股权融资渠道方面, Stein (1996) 在市场非有效的前提下, 建立了管理者理性投资者非理性的资本预算模型, 他定义现金持有量低、偿还债务能力差而只能依赖外部股权融资来进行投资的企业为股权依赖企业 (Equity-dependent firm) , 他的研究表明, 即使管理者目光长远, 股权依赖企业的投资决策也会受到投资者情绪的影响, 当股票价格高于基本价值时, 股权依赖企业会发行股票并进行投资;而当股票价值低于基本价值时, 股权依赖企业则会放弃投资项目, 企业的股票价格的异常变动和新增投资水平存在显著的正向关系。Baker等人 (2003) 的运用Kaplan和Zingales (1997) 提出的股权依赖指标 (KZ指标) 对Stein (2003) 的股权融资渠道理论进行了实证检验, 同时他们还发现KZ指数排名越前 (股权融资约束最大) 的企业对股票价格的敏感度越大, 排名前五分之一的企业对股票价格的敏感度是后五分之一企业的三倍。此后, Goyal和Yamada (2004) 、MacLean和Zhao (2009) 等分别采用不同投资者情绪代理变量实证检验对股权融资渠道的存在性。
在迎合渠道研究方面, Polk和Sapienza (2004) 在剔除了股权融资现金流的影响之后, 实证检验出投资者非理性情绪与企业投资水平的正相关性, 他们认为这是因为公司管理者考虑到, 如果拒绝投资者认为可以盈利的项目, 会导致投资者缩短持股周期, 从而产生公司治理压力, 因此, 关注股票短期价格的经理人会投资者的非理性情绪扩大或紧缩投资量。Polk和Sapienza (2009) 对该理论做了更为细致的研究。他们认为不同企业对投资者情绪的迎合倾向是不同的, 红利增长不确定和股票流动性较强的企业会有更强的迎合倾向, 并且基于这种迎合倾向所进行的投资往往是无效率的。
在国内研究方面, 刘红忠和张芳 (2004) 、刘端和陈收 (2006) 、吴世农 (2008) 、朱迪新 (2011) 、周振东 (2011) 等人分别通过设置不同的代理变量实证检验了投资者非理性情绪影响上市公司投资的股权融资渠道或者迎合渠道。但是, 对投资者非理性情绪是否影响公司的投资效率的研究相对较少。
三、样本选择与变量选择
(一) 数据来源
本文中的上市公司财务数据均来源于wind数据库。本文选取的样本数据为2002-2010年, 经过变量计算之后, 最后的样本数据选择期为2004-2010年。样本的剔除标准为: (1) 剔除金融类上市公司、ST公司、创业板公司, 因为金融类公司资产负债结构比较特殊; (2) 剔除账面杠杆大于1或者小于0的公司, 因为前者表示该公司资不抵债, 后者则意味着数据异常; (3) 剔除了公司刚上市那年的数据, 因为公司刚上市第一年财务数据变化较大。最后对样本进行了缩尾处理, 对样本分布前1%和后99%的数据进行了处理, 得到了样本观察值3302个。
(二) 变量选择
1、投资水平
本文衡量企业投资水平的指标有两个: (1) 资本投资水平=现金流量表中“购置固定资产、无形资产、其他长期资产支付的现金”/上期末总资产, (2) 固定资产投资水平=当期固定资产变动/上期末总资产
2、投资者非理性情绪
本文参考Polk和Sapienza (2004) 的定义, 定义可操控性应计项目DACCR作为投资者情绪的衡量指标, 从应计项目ACCR中分离出正常应计项目, 也就是非主观操控性应计项目NORMALACCR, 即可得可主观操控的应计项目DACCR。应计项目, 其中为非现金流动资产的变动, 即总流动资产变动-现金及其等价物变动, 为流动负债变动-流动负债中的短期负债变动-应付所得税的变动, DEP为折旧和摊销。非主观操控性应计变量NORMALACCR的选择参考了Chan (2007) 和朱迪新 (2011) 的方法, 采用过去三年应计项目ACCR总和与主营业务收入总和的比值和当期的主营业务收入来衡量, 即, 所以,
3、公司净财富水平
本文以公司的内部现金流量CF, 即公司的净利润加折旧摊销, 作为衡量上市公司净财富水平的指标。
4、投资机会
本文使用托宾Q来衡量投资机会, 即权益的市场价值Et和负债价值Dt之和除以总资产的账面价值At, 但是考虑到我国上市公司非流通股较多, 参照刘红忠 (2004) 和吴世农 (2008) 的方法, 本文以流通股价值 (流通股数量qt乘以年末股价Pt) 加上非流通股价值 (非流通股数量NONqt乘以每股净资产AOEt) 来计算Et。即:
5、投资效率
本文使用ROA (净利润/总资产) 作为衡量投资效率的指标, 考虑到投资主要对未来三年的利润产生比较大的影响, 本文采用的ROA是t+1、t+2、t+3年的平均值。
四、模型设计和实证研究
(一) 投资者非理性情绪对投资水平的影响
根据大量的研究文献建立模型:
其中是可操控性应计项目, 是投资者非理性情绪的代理变量, 是滞后一期的托宾Q, 控制投资机会对投资的影响, 是当期的现金流, 控制现金流对投资的影响, 分别为年度虚拟变量和行业虚拟变量, 分别控制投资的年度效应与行业效应。
模型的回归结果如下:
注:***, **和*分别表示在1%, 5%和10%水平上显著, 括号中为t值
从实证结果可以看出, 代表投资者情绪的变量SENT均具有显著性, 无论企业的投资支出还是固定资产支出都与投资者的非理性情绪显著正相关, 企业在投资者情绪高涨, 股票价格被高估时会增加投资, 而在投资者情绪低落, 股票价格被低估时会减少投资。代表投资机会的Q呈现显著性, 在出现投资机会的时候企业还是会增加投资的, 股票市场的前瞻性的到了一定的体现。代表公司融资约束的CF也呈现显著性, 企业的现金流越是充裕, 投资水平也就越高, 这一点与已有的企业融资约束理论还是相一致的。
(二) 投资者非理性情绪对企业投资效率的影响
本文选择ROA作为衡量公司投资效率的指标, 根据已有的研究文献搭建模型:
其中是可操控性应计项目, 是投资者非理性情绪的代理变量, 是公司当期的投资水平, 分别为年度虚拟变量和行业虚拟变量, 分别控制投资的年度效应与行业效应。
注:***, **和*分别表示在1%, 5%和10%水平上显著, 括号中为t值
从实证结果可以看出, 代表投资者情绪的变量SENT均具有显著性, 投资者理性情绪与企业的投资效率是负相关的, 也就是说, 投资者非理性情绪的上升会导致企业过多的投资, 从而使投资效率下降。
五、结论与建议
本文利用2001-2010年我国上市公司的财务数据对投资者非理性情绪是否影响企业投资水平及投资效率进行了实证检验, 发现我国上市公司的投资水平和投资效率均受投资者非理性情绪影响。投资者非理性情绪导致股票市场的定价过高 (低) , 导致企业投资水平的过度增加 (减小) , 从而使投资效率下降。
我国资本市场刚刚开始起步, 投资者非理性程度比较高, 上市公司盈余操控程度也较高, 使股票错误定价严重, 从而进一步助长了我国上市公司的的恶性融资以及过度投资, 严重阻碍了我国资本市场的发展。基于本文的研究结果, 笔者建议监管者应该加强对上市公司盈余操控的监控力度, 并引导投资者的理性投资, 从而使我国资本市场健康发展。
参考文献
[1]Baker, M., J.Stein, and J.Wurgler.When does the Market Matter?Stock Prices and the Investment of Equity-dependent Firms[J].Quarterly Journal of Economics, 2003, 118, (3) :969-1005.
[2]Polk, C.and P.Sapienza.The Real Effect of Investor Sentiment[Z].NBER, Working Paper No.10563, 2004.
[3]Polk, C.and P.Sapienza.The Stock Market and Corporate Investment:A Test of Catering Theory[J].Review of Financial Studies, 2009, 22, (1) :187-217.
[4]刘端, 陈收.中国市场管理者短视、投资者情绪与公司投资行为扭曲研究[J].北京:中国管理科学, 2006, (12)