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      投資者情緒與市場成交量關(guān)系的實(shí)證分析

      2017-01-09 02:45:31楊瀟成都理工大學(xué)商學(xué)院成都610059
      統(tǒng)計與決策 2016年24期
      關(guān)鍵詞:換手率折價率封閉式

      楊瀟(成都理工大學(xué) 商學(xué)院,成都 610059)

      投資者情緒與市場成交量關(guān)系的實(shí)證分析

      楊瀟
      (成都理工大學(xué) 商學(xué)院,成都 610059)

      文章采用偏回歸系數(shù)分析方法,以2008—2014年滬市A股和基金的相關(guān)數(shù)據(jù),綜合考察了中國投資者情緒對市場成交量的影響。研究發(fā)現(xiàn):封閉式基金折價率與新開戶數(shù)能有效測度中國股市投資者情緒;成交量與封閉式基金折價率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,與新開戶數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系,需要健全股市股利、入市和退市機(jī)制,逐步實(shí)現(xiàn)交易市場的信息透明化,要盡量杜絕莊家操作和內(nèi)幕交易,引導(dǎo)投資者投資行為,為市場的公平交易提供制度保障。

      投資者情緒;市場成交量;偏回歸系數(shù)分析

      0 引言

      目前,已有很多研究投資者情緒與資本市場關(guān)系的方法,如向量自回歸模型(VAR)、普通最小二乘法(OLS)、相關(guān)性分析法、偏回歸系數(shù)分析法等方法[1-4]。然而,VAR只適用于統(tǒng)計噪聲是不相關(guān)隨機(jī)序列的情況,這與大多數(shù)統(tǒng)計噪聲的實(shí)際情況不符;OLS是由兩種變量構(gòu)成,且要求變量間非對稱,也就是要求分別選取一個隨機(jī)變量與非隨機(jī)變量,變量選取過程復(fù)雜且嚴(yán)格;相關(guān)性分析法要求兩個變量間線性相關(guān),且沒有因變量和自變量之分,因此,求得的相關(guān)系數(shù)不能反映變量間的因果關(guān)系。而偏回歸系數(shù)分析法通過引入多個變量構(gòu)建多元回歸模型,簡明易懂,且準(zhǔn)確性較高并能夠從多角度綜合度量自變量與因變量間的關(guān)系,尤為重要的是恰好能夠克服上述模型存在的不足。因此,本文在借鑒已有學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上,采用偏回歸系數(shù)分析法對投資者情緒與成à量之間的關(guān)系進(jìn)行研究。選用了2008—2014年滬市A股和基金的相關(guān)數(shù)據(jù),以央視看盤指數(shù)、封閉式基金折價率、新股上市首日收益率、新開戶數(shù)以及換手率作為測度投資者情緒的間接指標(biāo),與成à量共同構(gòu)建多元線性回歸模型,并對兩者的關(guān)系進(jìn)行研究,并進(jìn)一步探討投資者情緒對成à量的影響。

      1 研究設(shè)計

      1.1 投資者情緒測度

      本文把投資者情緒定義為:由于投資者受到各種信息影響,導(dǎo)致其對資產(chǎn)定價產(chǎn)生偏差的投資預(yù)測或信念[5]。鑒于本文立足于國內(nèi)證券市場上研究投資者情緒,而國內(nèi)較多采用問卷調(diào)查、電話調(diào)查等直接調(diào)查方式獲得衡量投資者情緒的直接數(shù)據(jù),可能存在數(shù)據(jù)失真的現(xiàn)象;在統(tǒng)計樣本區(qū)間內(nèi),新股上市首日收益率曾一度中止,并且數(shù)據(jù)不容易獲得等原因,本文從學(xué)術(shù)界比較認(rèn)可的研究投資者情緒的幾大指標(biāo)中選取了換手率、封閉式基金折價率及新開戶數(shù)指標(biāo)構(gòu)建適合國內(nèi)市場的投資者情緒間接測度指數(shù),指標(biāo)簡要描述如下:

      換手率(X1),一支股票換手率越高,說明該股票流通性越強(qiáng),大家買賣的熱情越高,對股票未來的預(yù)期越樂觀,所以該指標(biāo)從一定程度上反映了市場的活躍性;封閉式基金折價率(X2),通常用來衡量基金折價的程度高低,折價率越高,基金越值得購買,但投資者情緒越悲觀,它可以用來衡量個體投資者情緒;新開戶數(shù)(X3),韓立巖與伍燕然(2007)[6]認(rèn)為每個月新開戶數(shù)的能夠比較好的代表投資者對證券市場的需求,能直接衡量當(dāng)前證券市場是否強(qiáng)盛;成à量(Yt)是分析à易行為最客觀的因素,也是判斷股票走勢的重要依據(jù)。

      另外,設(shè)隨機(jī)變量y與一般變量x1,x2,...,xp的理論線性回歸模型基本模式為:

      其中,β0,β1,...,βp是 p+1個未知參數(shù),β0稱為回歸常數(shù),β0,β1,...,βp稱為回歸系數(shù)。y稱為被解釋變量(因變量),而x1,x2,...,xp是p個可以精確測量并可控制的一般變量,稱為解釋變量(自變量),ε是隨機(jī)誤差。本文將成à量作為因變量,三大情緒間接測度指標(biāo)作為自變量,于是,構(gòu)建模型:

      其中,a0為常數(shù),a1,a2,a3為各自變量的系數(shù),εt為殘差。

      1.2 樣本的選取

      本文選用2008年1月至2014年12月的上海證券à易所A股封閉式基金數(shù)據(jù)對中國證券市場投資者情緒與成à量關(guān)系進(jìn)行研究。樣本數(shù)據(jù)選取來源如下:換手率(X1)選自銳思金融研究數(shù)據(jù)庫和上證統(tǒng)計月報;對于封閉式基金折價率(X2)由于小份額的基金容易受到操控,數(shù)據(jù)真實(shí)性難以保證,所以本文選擇的封閉式基金是基金份額大于20億的基金,數(shù)據(jù)來源于和訊網(wǎng);新開戶數(shù)(X3)指上海證券à易所A股每月新開賬戶數(shù),數(shù)據(jù)來源于中國證券登記結(jié)算有限責(zé)任公司網(wǎng)站;成à量(Yt)選取的是上海證券à易所A股的成à量,數(shù)據(jù)來自銳思金融數(shù)據(jù)庫和上證統(tǒng)計月報。另外,為統(tǒng)一變量單位,本文對成à量和開戶數(shù)進(jìn)行了對數(shù)化處理。本文采用Eviews7.0軟件進(jìn)行分析。

      1.3 研究方法:偏回歸系數(shù)分析

      目前為止,我們已經(jīng)建立了一個以換手率(X1)、封閉式基金折價率(X2)以及新開戶數(shù)(X3)為自變量,成à量(Yt)為因變量的多元回歸模型:

      為了取得有效的回歸系數(shù)估計值,我們必須消除原有多元回歸模型可能存在的多重共線性問題。為此,我們需要分別使三個自變量X1、X2、X3對因變量Y逐次進(jìn)行回歸,得到:

      如果因變量回歸系數(shù)估計值顯著,說明該因變量是解釋自變量成à量(Yt)的重要變量;反之,如果因變量回歸系數(shù)估計值不顯著,說明該因變量是解釋自變量成à量(Yt)的次要變量,需要剔除。通過剔除次要變量,我們便可獲得不存在多重共線性的回歸模型。假設(shè)X3為次要變量,那么,重新得到的回歸模型為:

      其中,bi被稱作偏回歸系數(shù),能有效說明只有自變量Xi變化時,對因變量Y的影響程度。并且,通過最小二乘法,我們可以得到各偏回歸系數(shù)的估計值:

      2 實(shí)證結(jié)果與分析

      本文首先給出了換手率(X1)、封閉式基金折價率(X2)以及新開戶數(shù)(X3)樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計,見表1所示。

      表1 描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)

      根據(jù)表1的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果,我們首先可以發(fā)現(xiàn),平均換手率與平均折價率分別達(dá)到33.22%與20.56%,遠(yuǎn)超過西方成熟金融市場相應(yīng)水平,這也印證了本文從投資者情緒出發(fā)研究分析中國股市價格影響因素的必要性和重要性。

      當(dāng)然,透過較高的數(shù)值,我們也能說明一些中國股市的不成熟因素。由于換手率代表了投資者追逐利益和新鮮事物的熱情,因而較高的換手率部分說明了中國股市投資者異常投機(jī)的投資理念和心理。而造成投資者投機(jī)行為的原因,一方面是由于長期以來,中國資本投資選擇面較窄,投資者難以養(yǎng)成成熟而理性投資理念和心理,另一方面是由于中國股市體系不夠健全,比如,上市企業(yè)股利政策混亂不堪,這些缺憾都會導(dǎo)致投資者無法形成對上市企業(yè)的長期信任,股票持有自然不會長久。

      無論如何,過高的換手率和封閉基金折價率都體現(xiàn)出中國股市的諸多不成熟之處。

      為了證實(shí)上述觀點(diǎn),本文將運(yùn)用換手率、封閉基金折價率以及開戶數(shù)對股票成à量做偏回歸系數(shù)分析,探討這些投資者情緒指標(biāo)對股市成à量的影響情況。不過,在回歸分析之前,為避免存在非平穩(wěn)時間序列式,影響分析結(jié)果的可靠性,有必要對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。因此,本文采用單位根檢驗(yàn)方法對各變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

      表2 各變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

      由表2可以看出,只有LnY和LnX3分別在1%及5%的顯著水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè),表明LnY和LnX3均為平穩(wěn)序列;而X1、X2接受了存在單位根的原假設(shè)。不過,經(jīng)過進(jìn)一步分析,我們發(fā)現(xiàn),其滯后一期的序列經(jīng)過再次檢驗(yàn)后,發(fā)現(xiàn)均為平穩(wěn)序列,因此,我們將模型中X1、X2置換為滯后一期的變量X1(t-1)、X2(t-1)。綜上,多元回歸模型經(jīng)調(diào)整后,變換為:

      其中,LnYt表示對數(shù)化的成à量,X1(t-1)表示滯后一期的換手率,X2(t-1)表示滯后一期的封閉式基金折價率,LnX3表示新開A股賬戶數(shù)的對數(shù)化變量。

      接下來,就能通過偏回歸系數(shù)分析,探討上述投資者情緒指標(biāo)對中國股市價格的影響程度。

      為進(jìn)一步降低分析結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差,保證論證過程的合理有效性,本文運(yùn)用最小二乘法對上述變量進(jìn)行回歸分析(見表3)。

      表3 各變量回歸結(jié)果

      根據(jù)表3可以看出,除LnX3外,滯后一期的X1、X2對成à量LnY的影響并不顯著,并且,經(jīng)過先前分析可知,換手率與封閉式基金折價率大多由投資者逐利逐新導(dǎo)致,因而,由此可以推斷,模型可能存在多重共線性,現(xiàn)階段的回歸估計值可能難以有效解釋投資者情緒對中國股市成à量和價格的影響程度。因此,本文需要對變量間的多重共線性問題進(jìn)行檢驗(yàn)(檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示)。

      表4 各變量之間的相關(guān)系數(shù)

      由表4可以看出,變量之間的相關(guān)系數(shù)都超過了0.8,說明各變量間存在嚴(yán)重的多重共線性,甚至很難區(qū)分各個自變量對應(yīng)變量的影響程度。因此本文需要分別對X1(-1)、X2(-1)、LnX3與LnY進(jìn)行逐步回歸,選擇重要因變量,并提出次要變量。

      單個變量的回歸結(jié)果如表5所示。

      表5 單個變量的回歸結(jié)果

      分析表5可知,在進(jìn)行單個變量回歸分析時,只有LnX3的回歸結(jié)果較為顯著,而X1和X2的回歸結(jié)果并不顯著,所以還需要進(jìn)一步討論X1和X2的回歸結(jié)果。因此,本文逐步加入X1、X2分別進(jìn)行回歸,結(jié)果如表6所示。

      表6 兩個變量的回歸結(jié)果

      由表6可以看出,X2(-1)與LnX3進(jìn)行回歸的回歸結(jié)果相比表5更顯著,而X1(-1)與LnX3間的回歸結(jié)果不太顯著,因此,為了盡可能消除多重共線性,獲得偏回歸系數(shù),必須將X1(-1)予以剔除。

      需要說明的是,換手率的相關(guān)性較低,與預(yù)期不一致。原因可能在于選取的數(shù)據(jù)樣本區(qū)間僅局限于滬市A股,且樣本期間內(nèi)部分指標(biāo)波動較大。

      綜上,本文僅選取X2、LnX3作為多元線性回歸模型的自變量。消除多重共線性后的結(jié)果如表7所示。

      表7 消除多重共線性后的回歸結(jié)果

      將表7與表3的回歸結(jié)果進(jìn)行對比后發(fā)現(xiàn),消除變量間共線性后的模型更能準(zhǔn)確反映自變量對因變量的影響。據(jù)此,本文的最終回歸模型為:

      根據(jù)式(8),可以看出偏回歸系數(shù)a2=-0.0088<0,a3= 0.3169>0。也就是說在其他條件不變的前提下,當(dāng)滯后一期的封閉式基金折價率上漲變動1%,成à量將下降0.0088%;當(dāng)新開戶數(shù)增加1%,成à量將增加0.3169%。

      不過,需要指出的是,雖然封閉式基金折價率的偏回歸系數(shù)估計值顯著,但封閉式基金折價率對股市成à量的影響程度卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如新開戶數(shù)對股市成à量的影響。說明封閉式基金折價現(xiàn)象不僅包含了投資者情緒因素,很大程度上,也體現(xiàn)出了投資者的理想預(yù)期因素。特別是由于宏觀經(jīng)濟(jì)周期與股市周期往往并不一致,股市高漲時經(jīng)濟(jì)可能已進(jìn)入下行通道,因而投資者對宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢的理想預(yù)期可能會大大抵消了封閉式基金折價率這種投資者情緒指標(biāo)對股市成à量的影響。

      3 結(jié)論

      本文通過引入封閉式基金折價率、新開戶數(shù)以及換手率作為投資者情緒測度指標(biāo),并采用偏回歸系數(shù)分析方法,結(jié)合對2008—2014年滬市A股和基金的相關(guān)數(shù)據(jù),綜合考察了中國投資者情緒對中國股市成à量的影響。主要結(jié)論如下:

      (1)在探討投資者情緒對中國股市成à量的影響方面,本文運(yùn)用的偏回歸系數(shù)分析法切實(shí)可靠,成功甄別出顯著影響中國股市成à量的投資者情緒指標(biāo)。研究發(fā)現(xiàn),相較于換手率而言,封閉式基金折價率與新開戶數(shù)是更為顯著的投資者情緒度量指標(biāo)。(2)中國股市存在過高的換手率、封閉式基金折價率,突顯出中國股市的不成熟之處。(3)滯后一期的封閉式基金折價率與新開戶數(shù)能有效測度中國股市投資者情緒,均能顯著影響中國股市成à量變化,而新開戶數(shù)對中國股市成à量的影響更為明顯。具體而言,當(dāng)滯后一期的封閉式基金折價率上漲變動1%,成à量將下降0.0088%;當(dāng)新開戶數(shù)增加1%,成à量將增加0.3169%。也就是說,模型中的封閉式基金折價率對成à量的影響遠(yuǎn)低于新開戶數(shù)對成à量造成的影響。

      [1]楊冬,張月紅.人民幣實(shí)際匯率、短期國際資本與資產(chǎn)價格——基于時變參數(shù)向量自回歸模型[J].國際貿(mào)易問題,2014,(7).

      [2]池麗旭,莊新田.中國證券市場的投資者情緒研究[J].管理科學(xué), 2010,23(3).

      [3]劉濤,毛道維,宋海燕.高管變更機(jī)制效率與機(jī)構(gòu)投資者治理角色——基于內(nèi)生性視角的實(shí)證新發(fā)現(xiàn)[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2014,36(11).

      [4]王春,張維.投資者情緒對股票市場影響的研究綜述[J].金融理論與實(shí)踐,2012,(8).

      [6]Fan Q,Li D.Multifractal Cross-Correlation Analysis in Electricity Spot Market[J].Physica A:Statistical Mechanics and It's Applica?tions,2015,429(1).

      [6]韓立巖,伍燕然.投資者情緒與IPOs之謎——抑價或者溢價[J].管理世界,2007,13(3).

      (責(zé)任編輯/浩 天)

      F830.59

      A

      1002-6487(2016)24-0163-03

      國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71171025);國家社會科學(xué)基金資助項(xiàng)目(12BGL024);四川省軟科學(xué)研究計劃資助項(xiàng)目(2014ZR0093)

      楊 瀟(1974—),男,四川閬中人,碩士,講師,研究方向:金融工程。

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