孟 勇，常 靜

(山西財(cái)經(jīng)大學(xué) a.統(tǒng)計(jì)學(xué)院；b.財(cái)政金融學(xué)院，山西 太原 030006)

一、引言

傳統(tǒng)金融認(rèn)為投資者是理性的，市場(chǎng)價(jià)格充分反映了所有可獲得信息，即便有“噪音交易者”及短暫的價(jià)格偏差，理性投資者的套利行為也會(huì)使證券價(jià)格回歸價(jià)值。然而，大量實(shí)證研究表明，中國(guó)股票市場(chǎng)存在著一系列的金融異象，傳統(tǒng)的資產(chǎn)定價(jià)模型不能很好地加以解釋。為了研究和解釋股票市場(chǎng)中的這些異象，許多學(xué)者在否定投資者行為是完全理性的傳統(tǒng)金融理論假設(shè)的基礎(chǔ)上，提出了行為金融理論，并從投資者心理角度來(lái)研究投資者行為對(duì)股票市場(chǎng)的影響，試圖對(duì)非理性行為進(jìn)行解釋。

投資者情緒一直是行為金融中的研究熱點(diǎn)。情緒既可以是投資者對(duì)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的偏好，即表現(xiàn)為金融市場(chǎng)的交易數(shù)據(jù)，也可以是投資者在網(wǎng)絡(luò)媒體中發(fā)布的對(duì)市場(chǎng)直接的看法及判斷。本文將主成分法與文本挖掘技術(shù)相結(jié)合，試圖構(gòu)建更加準(zhǔn)確的投資者情緒指標(biāo)，從而探討投資者情緒對(duì)股市規(guī)模效應(yīng)的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)階段研究投資者情緒與股票市場(chǎng)的文獻(xiàn)不計(jì)其數(shù)，同時(shí)也有不少學(xué)者試圖解釋規(guī)模效應(yīng)的成因，現(xiàn)有研究可歸納為以下三方面：

(一)投資者情緒指數(shù)構(gòu)建

Baker等認(rèn)為投資者情緒是投資者基于對(duì)資產(chǎn)未來(lái)現(xiàn)金流和投資風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期而形成的一種信念，但這一信念并不能完全反映當(dāng)前已有的事實(shí)。對(duì)于同一資產(chǎn)，每個(gè)人的預(yù)期心理都會(huì)不同而產(chǎn)生異質(zhì)性主觀(guān)信念，其信念調(diào)整便會(huì)形成所謂的“情緒”[1]。投資者情緒測(cè)度是研究情緒問(wèn)題的一個(gè)基本內(nèi)容，目前情緒度量的方法主要有以下三種：

1.直接指標(biāo)法。國(guó)外主要是投資者智慧指數(shù)(Investor Intelligence)和美國(guó)個(gè)體投資者協(xié)會(huì)指數(shù)(AAII)。中國(guó)現(xiàn)有的調(diào)查數(shù)據(jù)有央視看盤(pán)和好淡指數(shù)等。Brown等用投資者智慧作為情緒代理變量，證明了定價(jià)誤差與情緒成正比[2]；王美今等基于央視看盤(pán)指數(shù)構(gòu)建情緒指標(biāo)，其理論模型表明投資者投資決策中“基于情感的判斷”是影響收益的系統(tǒng)性因子[3]。

2.間接指標(biāo)法。Baker等選取封閉式基金折價(jià)率、股票換手率、IPO上市首日平均收益率、新股發(fā)行數(shù)量、股利溢價(jià)等作為情緒的代理變量，將對(duì)剔除宏觀(guān)因素影響后的第一主成分作為綜合投資者情緒指標(biāo)[1]；池麗旭等基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)方法，首次構(gòu)造出過(guò)濾市場(chǎng)噪聲的投資者情緒指標(biāo)[4]；劉麗文等創(chuàng)新性地使用ETF市場(chǎng)交易量作為其中一個(gè)代理變量，并采用偏最小二乘法(PLS)構(gòu)建投資者情緒[5]。這幾種方法效果都不錯(cuò)，但目前使用較多的仍是主成分法。

3.文本挖掘法。文本挖掘法起步較晚，但發(fā)展較快，目前已受到了廣泛關(guān)注。網(wǎng)絡(luò)發(fā)帖內(nèi)容直觀(guān)地刻畫(huà)了投資者的心理活動(dòng)，反映其對(duì)市場(chǎng)的預(yù)期，可以作為衡量投資者情緒的代理變量。Feuerriegel等以1996—2016年為樣本期，在文本挖掘得到的75 927條監(jiān)管披露臨時(shí)通知文本的基礎(chǔ)上，研究發(fā)現(xiàn)文本模型在短期的效果一般，但是在長(zhǎng)期(24個(gè)月)可以顯著減少股票指數(shù)的預(yù)測(cè)誤差[6]；石善沖等以基于微信文本挖掘的投資者情緒與上證指數(shù)收盤(pán)價(jià)、成交量為研究對(duì)象，實(shí)證結(jié)果表明投資者消極情緒比例能夠穩(wěn)定預(yù)測(cè)收盤(pán)價(jià)，積極情緒和中性情緒的變動(dòng)能夠迅速引發(fā)滯后一天的成交量變動(dòng)[7]。

(二)股票市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)的研究

規(guī)模效應(yīng)是指股票投資收益率隨公司相對(duì)規(guī)模的上升而下降，尤其是市值較小的公司股票投資收益率超過(guò)市場(chǎng)平均水平的現(xiàn)象，又稱(chēng)為“小公司效應(yīng)”，是有悖于有效市場(chǎng)假說(shuō)的一種金融異象。

Banz最早發(fā)現(xiàn)了規(guī)模效應(yīng)，即將NYSE(紐約證券交易所)1936—1977年間的上市公司股票按照公司規(guī)模(總市值)大小劃分為等權(quán)重的5個(gè)投資組合，實(shí)證發(fā)現(xiàn)規(guī)模最小的投資組合的平均收益率明顯高于規(guī)模最大的投資組合的平均收益率，即使進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后這種現(xiàn)象仍然顯著存在[8]；Fama等通過(guò)對(duì)公司規(guī)模這一因素進(jìn)行定量研究，極具創(chuàng)新地研究發(fā)現(xiàn)，公司規(guī)模和賬面市值比雖然能夠解釋美國(guó)股市橫截面的平均收益特征，但是在考慮了規(guī)模因素的同時(shí)，β則顯得毫無(wú)作用了[9]。

從規(guī)模效應(yīng)被發(fā)現(xiàn)以來(lái)，對(duì)它的解釋就一直存在爭(zhēng)議。一部分學(xué)者認(rèn)為小公司的超額收益率是對(duì)其高風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償；也有一種解釋是數(shù)據(jù)挖掘偏差。

Shumway等經(jīng)過(guò)糾正退市偏差(退市股票數(shù)據(jù)缺失引起的偏差)后發(fā)現(xiàn)，納斯達(dá)克市場(chǎng)不存在規(guī)模效應(yīng)，支持第二種解釋[10]；Pandey等證實(shí)了2003年10月至2015年1月印度股票市場(chǎng)中存在規(guī)模效應(yīng)，并進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)、規(guī)模因子、價(jià)值因子以及經(jīng)濟(jì)周期都可以解釋規(guī)模效應(yīng)，而流動(dòng)性因子和動(dòng)量因子則沒(méi)有影響[11]；呼新喬基于有限理性假設(shè)的演化博弈理論，將噪音投資者(散戶(hù))與機(jī)構(gòu)投資者(莊家)作為兩個(gè)不同的參與人進(jìn)行分析，得出了在散戶(hù)資金占股市總資金比重較大的情況下，小公司的股價(jià)會(huì)因?yàn)樾枨笤龃蠖仙?，從而帶?lái)更高收益的結(jié)論[12]；蔣偉等應(yīng)用擴(kuò)展的EGARCH-M模型研究發(fā)現(xiàn)，上海股票市場(chǎng)組合的跨期風(fēng)險(xiǎn)收益權(quán)衡關(guān)系顯著為正，滬港通的開(kāi)通正向加強(qiáng)了這種關(guān)系，提高了投資者的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)需求[13]；蘇坤等在探討CEO特征對(duì)公司研發(fā)投資的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，CEO年齡越大越傾向于保守，從而減少研發(fā)投資；而CEO教育程度、任期及CEO持股均與公司研發(fā)投資成正向關(guān)系；不同性別的CEO在研發(fā)投資上沒(méi)有明顯差異[14]。

(三)基于投資者情緒的規(guī)模效應(yīng)研究

關(guān)于投資者情緒與規(guī)模效應(yīng)的研究主要集中在兩個(gè)方面：一是試圖用投資者心理解釋規(guī)模異象；二是將投資者情緒引入資產(chǎn)定價(jià)模型，分析其對(duì)規(guī)模效應(yīng)的影響。

有學(xué)者認(rèn)為投機(jī)心理是導(dǎo)致規(guī)模效應(yīng)產(chǎn)生的一個(gè)原因。章曉霞等比較了中美股市規(guī)模效應(yīng)的異同，得出市場(chǎng)操縱和投機(jī)風(fēng)氣盛行是中國(guó)股市小公司異象的原因[15]；張強(qiáng)等通過(guò)比較不同規(guī)模的股票組合在規(guī)模效應(yīng)消失前后換手率的變化，證實(shí)了過(guò)度投機(jī)是規(guī)模效應(yīng)產(chǎn)生的原因，而小市值股票的超額收益是對(duì)因過(guò)度投機(jī)產(chǎn)生的噪音交易風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償[16]。

Baker等在研究投資者情緒對(duì)股市橫截面收益的影響中發(fā)現(xiàn)，低情緒期存在規(guī)模效應(yīng)，而且情緒對(duì)小規(guī)模公司影響更加顯著[1]。孟衛(wèi)東等采用主成分分析法分別構(gòu)造了AH股市場(chǎng)綜合情緒指數(shù)，運(yùn)用條件貝塔參數(shù)隨著投資者情緒和公司特征變化的兩階段條件資產(chǎn)定價(jià)模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明加入投資者情緒的條件定價(jià)模型后，AH股定價(jià)的規(guī)模效應(yīng)變得不顯著，而A股定價(jià)的價(jià)值效應(yīng)顯著下降，進(jìn)而得出投資者情緒可以幫助定價(jià)模型捕捉股票定價(jià)異象的結(jié)論[17]。

本文在文本挖掘技術(shù)與主成分法相結(jié)合的基礎(chǔ)上構(gòu)建投資者情緒指數(shù)，提高了情緒指數(shù)構(gòu)建的可靠性與準(zhǔn)確性。相較于以前文獻(xiàn)多是從公司特征方面來(lái)解釋規(guī)模效應(yīng)，本文試圖從市場(chǎng)角度探討投資者情緒對(duì)規(guī)模效應(yīng)的影響，既是大環(huán)境下的研究熱點(diǎn)，也豐富了投資者情緒與股市異象的研究?jī)?nèi)容。

三、文本情緒成分的構(gòu)建

在當(dāng)今社會(huì)，投資者廣泛存在于各行各業(yè)，其中不乏噪聲交易者與市場(chǎng)引導(dǎo)者，而了解其對(duì)金融市場(chǎng)的看法及預(yù)期對(duì)于研究金融市場(chǎng)至關(guān)重要。媒體文本作為發(fā)布者情緒的載體，直接或間接地反映著投資者的決策心理，對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)的情感分析可以有效地研究投資者做出投資決策的過(guò)程。互聯(lián)網(wǎng)媒體所發(fā)布的內(nèi)容對(duì)研究投資者心理和行為大有裨益。

本節(jié)將新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站的博客文本作為文本來(lái)源，采用基于詞典的情感分析法，通過(guò)計(jì)算情感得分構(gòu)建文本情緒指標(biāo)。

(一)選取文本來(lái)源

互聯(lián)網(wǎng)的文本內(nèi)容雜亂且類(lèi)型繁多，在這眾多金融文本中要選出最適合且方便研究的文本來(lái)源，表1列出了幾大財(cái)經(jīng)網(wǎng)站文本信息的特點(diǎn)。

表1 網(wǎng)站文本內(nèi)容及格式比較表

綜合比較幾個(gè)財(cái)經(jīng)網(wǎng)站的頁(yè)面布局及所發(fā)布文章的內(nèi)容、特點(diǎn)，本文將新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站確定為文本來(lái)源。

(二)采集股票評(píng)論文本

選取新浪財(cái)經(jīng)股票版塊下大盤(pán)評(píng)述專(zhuān)欄里的2010年1月—2017年8月發(fā)布的所有文章作為要抓取的金融文本。R軟件的rvest包與XML包可以幫助解析網(wǎng)頁(yè)源代碼，找到評(píng)論內(nèi)容所在的路徑，從而提取所需的文本信息。該版塊共爬取的文本數(shù)約11萬(wàn)條，編寫(xiě)程序時(shí)將每日所有網(wǎng)絡(luò)評(píng)論(約有40條)放入同一個(gè)txt文件，文件以日期命名。

(三)建立情緒詞典

在完成文本文件的抓取過(guò)程后，要對(duì)文本進(jìn)行清洗去噪、分詞，建立情感詞典。文本清洗去噪過(guò)程中，筆者采用R軟件tm包去除語(yǔ)料庫(kù)中不必要的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，如數(shù)字及英文字母及停用詞(如的、了、和、且、或等)。在前人研究的基礎(chǔ)上，將大連理工、臺(tái)灣大學(xué)及知網(wǎng)情感詞典擴(kuò)充到R軟件中，確保軟件可以識(shí)別這類(lèi)情感詞；利用Rwordseg包對(duì)清洗后的文本進(jìn)行分詞，其核心思想是先識(shí)別出詞庫(kù)內(nèi)有所記載的詞語(yǔ)，剩下的字會(huì)被盡可能地兩兩作為一個(gè)單詞，分詞結(jié)果存儲(chǔ)在txt文件里；人工刪除無(wú)意義或者中性的詞語(yǔ)，篩選出帶有金融情感的詞語(yǔ)，該詞語(yǔ)要能夠充分反映投資者對(duì)市場(chǎng)是充滿(mǎn)信心還是失望；再將這些情感詞分類(lèi)，建立積極(市場(chǎng)看多)、消極(市場(chǎng)看空)金融情緒詞典。

(四)構(gòu)建文本情緒成分

在此過(guò)程中，具體任務(wù)是統(tǒng)計(jì)原始文檔中積極、消極情緒單詞出現(xiàn)的頻數(shù)，積極頻數(shù)與消極頻數(shù)之差占總和的比例就是情緒得分，該得分是股票投資者所表達(dá)的所有積極、消極情感的體現(xiàn)，這也就是筆者所構(gòu)建的文本情緒指標(biāo)。文本情緒成分與上證綜指收益率的相關(guān)度達(dá)到0.75。

四、投資者情緒指標(biāo)的構(gòu)建(一)變量選取

Baker等選用封閉式基金折價(jià)率、IPO首日發(fā)行數(shù)量、收益、市場(chǎng)交易量、股利收益、股票發(fā)行占證券發(fā)行的比例6個(gè)指標(biāo)，在剔除宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素的影響之后采用主成分法構(gòu)建綜合情緒指數(shù)[1]，這一指數(shù)被稱(chēng)為BW指數(shù)，是一種經(jīng)典的測(cè)度投資者情緒指數(shù)的方法。本文借鑒BW指數(shù)的研究方法和思路，結(jié)合文本挖掘技術(shù)，選取市場(chǎng)成交量(VOL)、交易額(AMOUNT)、換手率(TURN)、IPO首日發(fā)行數(shù)量(IPON)、封閉式基金折價(jià)率(DCEF)、消費(fèi)者信心指數(shù)(CCI)、中國(guó)投資者信心指數(shù)(ICI)、網(wǎng)絡(luò)文本情緒(TM)8個(gè)變量作為投資者情緒的代理指標(biāo)，并將宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(MBCI)、工業(yè)增加值(IAV)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、工業(yè)品出廠(chǎng)價(jià)格指數(shù)(PPI)作為經(jīng)濟(jì)基本面的代理變量，構(gòu)建綜合投資者情緒指數(shù)。本文選取2010年1月至2017年8月的月度數(shù)據(jù)作為研究樣本，數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)。

1.成交量(VOL)。交易量在反映股票市場(chǎng)交易規(guī)模的同時(shí)，還能反映投資者的參與程度，當(dāng)投資者情緒高漲時(shí)，其股票投資的積極性也會(huì)很高，市場(chǎng)交易量上升。成交量是投資者情緒的正項(xiàng)指標(biāo)，采用上證綜指的月成交量代表股市的成交量。

2.交易額(AMOUNT)。市場(chǎng)成交額在某種程度上能夠反映出投資者的估價(jià)水平和參與程度，進(jìn)而可以看出對(duì)市場(chǎng)的看好程度。通常而言，投資者對(duì)市場(chǎng)越樂(lè)觀(guān)，參與交易的意愿就較高；相比于消極的情緒，高漲情緒下的投資者更樂(lè)意于高價(jià)成交，而投資者情緒越積極，市場(chǎng)成交額越大。采用上證綜指的月成交額代表交易額。

3.換手率(TURN)。換手率指在一定時(shí)間內(nèi)市場(chǎng)中股票轉(zhuǎn)手買(mǎi)賣(mài)的比率，反映了股票流通性強(qiáng)弱和投資者的投機(jī)性需求。一般而言，投資者情緒越高，投機(jī)性需求驅(qū)動(dòng)投資者去追逐看起來(lái)容易快速獲利的股票，因而市場(chǎng)交易越活躍，股票換手越頻繁；反之，投資者情緒低迷時(shí)投資者的投機(jī)性需求大大降低，其交易行為會(huì)趨于保守，換手率偏低。采用滬深300指數(shù)換手率的加權(quán)平均，計(jì)算公式為：

(1)

其中n為t月最后一個(gè)收盤(pán)日滬深300指數(shù)所包含的公司數(shù)量，hslit為公司i在t月最后一個(gè)收盤(pán)日的換手率，weightit為t月最后一個(gè)收盤(pán)日公司i在滬深300指數(shù)中的權(quán)重。

4.IPO首日發(fā)行量(IPON)。在股票市場(chǎng)中常常存在“熱市”與“冷市”的現(xiàn)象，IPO收益是市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇的結(jié)果，即IPO時(shí)機(jī)選擇問(wèn)題。當(dāng)月新股發(fā)行數(shù)多或交易量大時(shí)，表明投資者對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)預(yù)期表現(xiàn)持樂(lè)觀(guān)態(tài)度，就會(huì)選擇積極參與股市交易，投資者情緒高漲。因此，上市首日發(fā)行數(shù)量能較好反映投資者的熱情程度，且為情緒的正向指標(biāo)。以發(fā)行日公告為準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)每月IPO數(shù)量。

5.封閉式基金折價(jià)率(DCEF)。封閉式基金折價(jià)率用來(lái)衡量封閉式基金價(jià)格相對(duì)資產(chǎn)凈值的負(fù)向偏離程度。折價(jià)率下降，意味著投資者看好上市公司盈利前景進(jìn)而積極評(píng)估資產(chǎn)價(jià)格，投資者情緒趨于樂(lè)觀(guān)；反之，表示投資者看淡上市公司盈利前景進(jìn)而保守評(píng)估資產(chǎn)價(jià)格，情緒趨于悲觀(guān)。封閉式基金折價(jià)率反映了投資者對(duì)上市公司盈利前景的預(yù)期，且與情緒負(fù)相關(guān)。采用全部WIND封閉式基金折價(jià)率加權(quán)平均的月度值，計(jì)算公式為：

(2)

其中n為t月公開(kāi)發(fā)行的封閉式基金數(shù)量，Closeit為基金i在t月最后一個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)，NAVit為基金i在t月最后一個(gè)交易日的單位凈值，Nit為基金i在t月最后一個(gè)交易日的份額；DCEFt大于0時(shí)為溢價(jià)，小于0時(shí)為折價(jià)。

6.消費(fèi)者信心指數(shù)(CCI)。中國(guó)消費(fèi)者信心指數(shù)由經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)中經(jīng)產(chǎn)業(yè)景氣指數(shù)研究中心和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣監(jiān)測(cè)中心共同編制發(fā)布，每月發(fā)布一次。消費(fèi)者信心指數(shù)能夠綜合反映市場(chǎng)對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)狀況的滿(mǎn)意程度和對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的預(yù)期和信心。本文認(rèn)為消費(fèi)信心指數(shù)與投資者的投資情緒有正向關(guān)系，該指標(biāo)反映了投資者對(duì)市場(chǎng)的樂(lè)觀(guān)程度。

7.中國(guó)投資者信心指數(shù)(ICI)。根據(jù)應(yīng)用心理學(xué)理論，一個(gè)人的信心是其情緒長(zhǎng)期變化的具體表現(xiàn)。如果一個(gè)人長(zhǎng)期積極樂(lè)觀(guān)，那么其信心會(huì)增加；反之，如果一個(gè)人長(zhǎng)期消極悲觀(guān)，其信心就會(huì)減弱?！耙?CCER中國(guó)投資者信心指數(shù)”項(xiàng)目由行為金融學(xué)派代表、耶魯大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授羅伯特-希勒博士發(fā)起，并領(lǐng)導(dǎo)投資者信心指數(shù)的研究編制工作，每月發(fā)布一次。本文對(duì)個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者的投資信心分別進(jìn)行量化，綜合得出中國(guó)投資者信心指數(shù)，該指數(shù)與中國(guó)的股票市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)狀況呈正相關(guān)性，具有一定的預(yù)測(cè)作用。

(二)描述性統(tǒng)計(jì)

引入文本情緒(TM)作為投資者情緒指標(biāo)的第8個(gè)代理變量，對(duì)這8個(gè)變量做描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可以看出，由于量綱不同，各變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差差異較大，此時(shí)不宜直接使用標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)比較離散程度，而變異系數(shù)能反映各變量的離散程度；消費(fèi)者信心指數(shù)(CCI)、投資者信心指數(shù)(ICI)變異系數(shù)的絕對(duì)值均大于5，說(shuō)明CCI和ICI的離散程度較大，波動(dòng)幅度較大；IPO首日發(fā)行量(IPON)和網(wǎng)絡(luò)文本情緒(TM)變異系數(shù)的絕對(duì)值均小于0.5；IPON和TM分布較密集，波動(dòng)范圍小。

表2 投資者情緒代理變量描述性統(tǒng)計(jì)分析表

注：變異系數(shù)=標(biāo)準(zhǔn)差/均值，成交量的單位為億手，成交額單位為百萬(wàn)元，IPO首日發(fā)行量單位為億。

通過(guò)觀(guān)察發(fā)現(xiàn)8個(gè)變量的偏度值都不為0，分布都不是對(duì)稱(chēng)的，其中網(wǎng)絡(luò)文本情緒(TM)和封閉式基金折價(jià)率(DCEF)的偏度為負(fù)值，分布呈左偏，其余變量偏度為正值，呈右偏態(tài)；通常情況下樣本峰度是和正態(tài)分布的峰度相比較而言的，正態(tài)分布的峰度為3，若樣本峰度大于3表明樣本分布在均值處的概率較大，呈尖峰態(tài)，比正態(tài)分布陡峭；消費(fèi)者信心指數(shù)(CCI)、投資者信心指數(shù)(ICI)和網(wǎng)絡(luò)文本情緒(TM)的峰度小于3，分布情況較為平緩；其余5個(gè)變量的峰度均大于3，分布情況較正態(tài)分布陡峭。

(三)控制宏觀(guān)因素影響

原始情緒代理變量可能會(huì)受宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素系統(tǒng)性的影響，不能完全反映投資者情緒的變化，故對(duì)情緒代理變量剔除宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)成分后才可用于構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)。采用多元線(xiàn)性回歸模型來(lái)剔除宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)影響，將8個(gè)情緒代理原指標(biāo)VOLt、AMOUNTt、TURNt、IPONt、DCEFt、CCIt、ICIt、TMt分別與4個(gè)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量工業(yè)增加值(IAVt)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPIt)、工業(yè)品出廠(chǎng)價(jià)格指數(shù)(PPIt)和宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(MBCIt)進(jìn)行回歸，將回歸得到的8個(gè)殘差序列作為新的情緒代理指標(biāo)，此時(shí)的代理變量已剔除宏觀(guān)因素的影響，可以作為反映投資者情緒的直接變量。

(四)主成分檢驗(yàn)

為了消除原始數(shù)據(jù)數(shù)量級(jí)和量綱的差異帶來(lái)的影響，需要對(duì)殘差序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。在進(jìn)行主成分分析之前，需要對(duì)變量進(jìn)行相關(guān)性分析，以判定是否符合做主成分分析的條件。主成分分析的兩種重要檢驗(yàn)是KMO檢驗(yàn)和Bartlett’s球形檢驗(yàn)。KMO值反映了原始變量的相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的大小，KMO值越接近1，表示其相關(guān)性越大；若KMO值大于0.5，則認(rèn)為可以進(jìn)行主成分分析。Bartlett’s球形檢驗(yàn)一般用于檢驗(yàn)相關(guān)矩陣是否是單位陣，即各變量是否獨(dú)立，Bartlett’s球度統(tǒng)計(jì)量越大越好，其伴隨概率小于0.05時(shí)，說(shuō)明適合做主成分分析，將標(biāo)準(zhǔn)后的殘差進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett’s 球形檢驗(yàn)，結(jié)果顯示KMO值為0.68，Bartlett’s球形檢驗(yàn)的伴隨概率遠(yuǎn)小于0.05，適合做主成分分析。

(五)主成分法構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的8個(gè)殘差序列進(jìn)行主成分分析，結(jié)果顯示前3個(gè)主成分的特征值均大于1，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到74%，可以解釋大部分信息(見(jiàn)表3)。

表3 前三個(gè)主成分載荷矩陣表

以特征值為權(quán)重，采用3個(gè)主成分的加權(quán)平均構(gòu)建綜合情緒指標(biāo)，最終結(jié)果如下：

Sentt=0.213AMOUNTt+0.229VOLt+

0.251CCIt+0.217TURNt+

0.203IPONt+0.117DCEFt+

0.294ICIt+0.243TMt

(3)

五、投資者情緒與規(guī)模效應(yīng)(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2010年10月至2017年8月為樣本期，將全部A股市場(chǎng)中數(shù)據(jù)不全的股票，被特殊處理(ST)和特別轉(zhuǎn)讓(PT)的股票剔除后剩余的1 605只股票作為研究樣本。

根據(jù)個(gè)股收盤(pán)價(jià)的月度數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算股票在第t月的收益率：

(4)

其中Pi,t指股票i在t月最后一個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)，Pi,t-1指股票i在t-1月最后一個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)。

組合平均收益率是按流通市值加權(quán)的平均收益率，計(jì)算公式為：

(5)

(二)規(guī)模效應(yīng)存在檢驗(yàn)

采用組合分析法檢驗(yàn)中國(guó)股市是否存在規(guī)模效應(yīng)。每隔一個(gè)月對(duì)所有樣本股進(jìn)行流通市值排序，從而得到2010年1月至2017年8月共92次市值規(guī)模的排序。每次排序后，將其按照規(guī)模大小平均分為5分，使得第一組的公司規(guī)模最小，而且每組中樣本股數(shù)量占總樣本股數(shù)量的20%。對(duì)于每一個(gè)投資組合，計(jì)算其按市值加權(quán)的平均收益率。通過(guò)對(duì)組合收益率進(jìn)行比較，判斷“規(guī)模效應(yīng)”程度(見(jiàn)表4)。

表4 規(guī)模效應(yīng)實(shí)證結(jié)果表

從表4可以看出，規(guī)模最小的組合平均收益率為2.53%，而組合5的平均收益率為-0.3%。面板回歸結(jié)果顯示t統(tǒng)計(jì)量為-7.27，中國(guó)股票市場(chǎng)存在顯著的規(guī)模效應(yīng)，即小公司股票具有較高的收益率，大公司股票有較低的收益率。

(三)當(dāng)期情緒對(duì)規(guī)模效應(yīng)的影響

首先，按照流通市值大小，將當(dāng)月全部股票分為10等份，其中組合1規(guī)模最小，每組約包含160只股票，計(jì)算各個(gè)組合的加權(quán)平均收益率；其次，將當(dāng)期情緒分為樂(lè)觀(guān)、中性、悲觀(guān)3種狀態(tài)，其中樂(lè)觀(guān)期有30個(gè)月，中性和悲觀(guān)都各有31個(gè)月；再次，計(jì)算不同情緒狀態(tài)下所有組合的平均收益率，比如在樂(lè)觀(guān)狀態(tài)下，小盤(pán)股1有30個(gè)不同的組合收益率，對(duì)這30個(gè)數(shù)值進(jìn)行加權(quán)平均，即可得到當(dāng)期情緒為樂(lè)觀(guān)狀態(tài)下的小盤(pán)股1的收益率。據(jù)此，研究投資者情緒對(duì)規(guī)模效應(yīng)的影響(見(jiàn)表5)。

表5 當(dāng)期情緒對(duì)規(guī)模效應(yīng)影響表

注：市值規(guī)模從小到大排序均分為10等份，將其分別編號(hào)1～10，其中編號(hào)1組合的規(guī)模最小。

從表5可以看出，在當(dāng)期情緒為樂(lè)觀(guān)和中性狀態(tài)下，規(guī)模效應(yīng)在1%水平下顯著；當(dāng)期情緒悲觀(guān)時(shí)，規(guī)模效應(yīng)在10%水平下顯著；在投資者情緒從悲觀(guān)逐漸轉(zhuǎn)為樂(lè)觀(guān)的漸進(jìn)過(guò)程中，t統(tǒng)計(jì)量的值不斷增大，規(guī)模效應(yīng)顯著性增強(qiáng)。

通過(guò)縱向比較同一情緒狀態(tài)下不同市值規(guī)模組合的收益率可以看出，樂(lè)觀(guān)狀態(tài)下組合收益率明顯高于其他2種狀態(tài)。處于同一時(shí)期內(nèi)，投資者情緒與股票收益有正向關(guān)系。情緒越熱烈，買(mǎi)入意愿就越高，反映在股價(jià)上就是上漲得越快。情緒指標(biāo)可以反映投資者的投資意愿，也進(jìn)一步驗(yàn)證了本文所構(gòu)建的情緒指標(biāo)的有效性。

(四)市值規(guī)模對(duì)情緒變動(dòng)的敏感度

為了進(jìn)一步分析投資者情緒對(duì)規(guī)模效應(yīng)的影響，對(duì)表5的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。表5中，第2列與第3列的數(shù)值的差值顯示了不同規(guī)模股票組合從樂(lè)觀(guān)到中性情緒變動(dòng)的反應(yīng)程度；第3列和第4列的差值是股票組合對(duì)中性到悲觀(guān)的反應(yīng)敏感度。

表6 市值規(guī)模對(duì)情緒變動(dòng)的敏感度表

注：市值規(guī)模從小到大排序均分為10等份，將其分別編號(hào)1～10，其中編號(hào)1組合的規(guī)模最小。

從表6可以看出，當(dāng)情緒在不同狀態(tài)間變動(dòng)時(shí)，小盤(pán)股組合收益的變動(dòng)幅度較大；相比于大盤(pán)股，中小盤(pán)股受情緒的影響比較劇烈，對(duì)情緒變化更為敏銳；相比于規(guī)模較大的公司，小公司股票交易量少，流動(dòng)性差，此類(lèi)股票的投資風(fēng)險(xiǎn)較大。該股票相關(guān)的市場(chǎng)信息量少，投資者容易捕風(fēng)捉影，對(duì)噪音信息反應(yīng)敏捷。

由于小盤(pán)股更易受到情緒的影響，當(dāng)投資者情緒上升時(shí)小盤(pán)股與大盤(pán)股的收益率同時(shí)上揚(yáng)，但是小盤(pán)股的增加量更多，因而SMB(小盤(pán)股與大盤(pán)股收益差值)被拉高，規(guī)模效應(yīng)顯著；反之，當(dāng)投資者情緒降低時(shí)不同規(guī)模股票收益率均下降，但是小盤(pán)股下降的程度比較大，使得SMB減小，規(guī)模效應(yīng)顯著性減弱，即投資者情緒越高，規(guī)模效應(yīng)越顯著。

六、總結(jié)與建議

大量實(shí)證表明中國(guó)存在金融異象，諸多學(xué)者試圖用投資者情緒對(duì)其進(jìn)行解釋。本文將BW方法與文本挖掘技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建新的投資者情緒指數(shù)，并研究投資者情緒對(duì)股市規(guī)模效應(yīng)的影響，實(shí)證結(jié)果表明：在樣本期內(nèi)中國(guó)股市存在顯著的規(guī)模效應(yīng)，而且當(dāng)期情緒越高漲，其規(guī)模效應(yīng)越顯著，這主要是由于小盤(pán)股易受到情緒影響所引起的。

為避免投資者情緒波動(dòng)過(guò)大對(duì)中國(guó)股市的穩(wěn)定運(yùn)行造成不利影響，可采取以下措施：對(duì)于投資者而言，個(gè)人投資者和機(jī)構(gòu)投資者在參考網(wǎng)絡(luò)評(píng)論進(jìn)行投資時(shí)，應(yīng)該了解情緒會(huì)對(duì)自身以及管理者投資策略的影響，由此改進(jìn)自己的投資方式；對(duì)于網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管者而言，加強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)論壇的監(jiān)管和控制，防止不法分子操縱輿論影響投資者，尤其是情緒的轉(zhuǎn)變可能引起的市場(chǎng)泡沫及非理性繁榮；對(duì)于政府而言，加強(qiáng)對(duì)中小投資者的理性投資指導(dǎo)，以減少投資者非理性行為對(duì)市場(chǎng)的沖擊，進(jìn)一步完善證券市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)制；中國(guó)證監(jiān)會(huì)等相關(guān)部門(mén)可以對(duì)個(gè)體投資者適當(dāng)?shù)卦O(shè)定準(zhǔn)入門(mén)檻，如融資融券的比例、投資經(jīng)驗(yàn)、財(cái)富基礎(chǔ)等等，從而限制部分投資者的過(guò)分投機(jī)行為，以營(yíng)造良好的市場(chǎng)交易氛圍和投資環(huán)境。