楊麓寧
【摘要】文章通過主成分分析法構(gòu)建情緒指數(shù)體系。在通過ADF檢驗后,文章構(gòu)建了VAR模型,具體探究投資者情緒與滬深300指數(shù)收盤價的相互影響關(guān)系,并通過Granger因果檢驗研究其中情緒與價格之間的因果關(guān)系,最后進行脈沖響應(yīng)分析,進一步研究投資者情緒和收盤價之間長期的相互影響效應(yīng)。
【關(guān)鍵詞】投資者情緒;股票價格;脈沖響應(yīng)分析;VAR模型;行為金融
【中圖分類號】F830.59
一、引言
行為金融學(xué)以市場參與主體非理性假設(shè)為基礎(chǔ),在傳統(tǒng)金融學(xué)理論的基礎(chǔ)上納入心理學(xué)、行為科學(xué)等學(xué)科的研究。從行為金融學(xué)角度來看,市場中存在理性投資者和非理性投資者,理性投資者通常根據(jù)基本面信息做出決策,在股價偏離內(nèi)在價值時實施套利;而非理性投資者可能會受到過度自信、羊群效應(yīng)等心理的影響,做出不合理的投資決策,因此,市場競爭并非完全有效。其中,投資者情緒發(fā)揮著重要作用。
我國A股市場具有個人散戶投資者占比高的特點,容易出現(xiàn)集體的非理性行為,在新冠肺炎疫情蔓延的背景下,對于投資者情緒的度量具有重要作用。通過深入分析市場環(huán)境和投資者心理,構(gòu)建切實有效的投資者情緒指標體系,采取對應(yīng)措施,最小化投資者情緒引發(fā)的風(fēng)險,推動經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展。
二、投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建
(一)指標選取
本文選取了五個間接情緒指標,構(gòu)造了復(fù)合指標體系,選取結(jié)果如表1所示。
(二)數(shù)據(jù)來源與處理
研究從RESSET數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫中,選擇了2020年1月21日至2022年2月9日的495個工作日的日度數(shù)據(jù),進行市場情緒的實證研究,探究其與收盤價之間的關(guān)系。
(三)情緒指數(shù)的構(gòu)造—主成分分析法
考慮到投資者情緒與市場收盤價之間存在時滯,故將五個間接指標滯后一期,再進行主成分分析。
經(jīng)過主成分分析,得到Y(jié)1的貢獻率為41.479%,Y2的貢獻率為20.363%,為此構(gòu)建情緒指數(shù):
根據(jù)得到的情緒指數(shù)MICI最終表達,情緒指數(shù)與換手率、成交量和漲跌幅呈正相關(guān)關(guān)系,與歷史市盈率相對盈利增長比率和市盈率呈負相關(guān)關(guān)系??傮w來看,情緒指數(shù)MICI反映了市場的投資者情緒狀況,MICI值越大時,表明投資者情緒越高漲,股市行情上行。
三、情緒指數(shù)市場效果檢驗——基于滬深300指數(shù)
(一)單位根檢驗
為避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象,要求時間序列平穩(wěn),因此需要對價格和情緒指數(shù)做單位根檢驗。為確保檢驗的可信度,本文采取ADF檢驗、PP檢驗以及KPSS檢驗分別對price和MICI進行單位根檢驗。其中ADF檢驗與PP檢驗原假設(shè)為存在單位根,KPSS檢驗原假設(shè)為不存在單位根。結(jié)果如表2所示。
表2結(jié)果顯示,在原始指標變量下,價格price在ADF檢驗和PP檢驗中均無法在10%顯著水平下拒絕原假設(shè),情緒指數(shù)MICI在ADF檢驗中無法拒絕原假設(shè),在PP檢驗中在10%顯著水平下拒絕原假設(shè),兩變量在KPSS檢驗中在1%顯著水平下拒絕原假設(shè),即認為price存在單位根。依據(jù)MICI大部分檢驗的結(jié)果,我們認為MICI不存在單位根。在經(jīng)過一階差分處理后,兩變量在1%顯著水平下拒絕ADF檢驗與PP檢驗原假設(shè),而不拒絕KPSS檢驗原假設(shè)。綜合來看,MICI為平穩(wěn)序列,price為一階單整序列。
(二)協(xié)整檢驗
單位根檢驗顯示MICI為平穩(wěn)序列,price為一階單整序列,可能存在協(xié)整關(guān)系。為提高檢驗的精度,需要進一步進行協(xié)整分析。常見的協(xié)整檢驗有Johansen協(xié)整檢驗和E-G兩步法,本研究采用Johansen協(xié)整檢驗方法中的跡統(tǒng)計量檢驗法和最大特征值檢驗法。表3給出股票價格price與投資者情緒指數(shù)MICI是否與其他任一變量存在協(xié)整關(guān)系,由結(jié)果可知,在5%的置信水平下,跡統(tǒng)計量和最大特征值的P值均小于0.05,拒絕協(xié)整關(guān)系為0個的原假設(shè),說明投資者情緒和股票價格之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,可以構(gòu)建VAR模型進行進一步的分析。
(三)VAR檢驗
對各個時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗,初步檢驗發(fā)現(xiàn),滬深300收盤價和市盈率存在單位根,為非平穩(wěn)時間序列,故對其進行一階差分,差分后通過檢驗。在進行VAR分析前,判定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為6階。
由此可得出VAR模型的回歸方程:
對上述VAR 模型進行檢驗,表4報告了實證結(jié)果。
當(dāng)情緒指數(shù)MICI為因變量,收盤價為自變量時,在滯后的前三階,收盤價對投資者情緒存在正向影響,在1%的水平下顯著,說明短期內(nèi)股票走勢向好對于投資者情緒的高漲具有一定推動作用。股市利好能夠提升投資者信心,吸引更多投資者進入市場,進一步推動股市的繁榮,再次激發(fā)投資者的樂觀情緒。而從滯后四階開始,收盤價對投資者情緒出現(xiàn)了反向作用,說明股價對于投資情緒的提振作用不具有長期性。對于MICI的滯后項,正負系數(shù)交替出現(xiàn),且都較為顯著,說明在選取期限內(nèi),投資者情緒波動大,市場上的各種變動都會導(dǎo)致其情緒的起伏。這也與疫情期間,投資者更容易因為金融異象產(chǎn)生悲觀情緒的現(xiàn)狀相符。
當(dāng)dprice為因變量,MICI為自變量時,隨著滯后階數(shù)的增加,系數(shù)由正轉(zhuǎn)負,說明投資者情緒對于股票價格的提高有一定推動作用,但影響具有波動性。對于dprice的滯后項,滯后一階和二階的系數(shù)為正,說明在短期內(nèi)股市價格對自身具有正向的影響;滯后三至五階的系數(shù)為負,說明這種正向影響逐漸得到修正,使股票回歸其基礎(chǔ)價值;但影響都不顯著,表明歷史價格對當(dāng)前階段的收盤價的解釋效力不強。
(四)Granger因果檢驗
格蘭杰因果檢驗?zāi)軌蚍治鲎兞恐g的因果關(guān)系,依據(jù)構(gòu)建的情緒指數(shù)MICI,進行MICI和滬深300指數(shù)收盤價dprice之間的檢驗,結(jié)果如表5所示。
選定上文的最優(yōu)滯后階數(shù)6時,在1%的顯著性水平下拒絕了滬深300收盤價不是投資者情緒變化的Granger原因的零假設(shè),即價格的變化會導(dǎo)致投資者情緒的變化。當(dāng)股市處于上行態(tài)勢,投資者通常會形成看漲的判斷,情緒趨向于樂觀。同時,投資者情緒變化也是股票價格變化的原因,上述結(jié)論與前人的多數(shù)結(jié)論相似。
(五)脈沖響應(yīng)分析
為了進一步分析收盤價和投資者情緒之間長期的相互影響效應(yīng),還需要進行脈沖響應(yīng)分析。
1.VAR模型平穩(wěn)性檢驗
滬深300指數(shù)收盤價(dprice)與投資情緒(MICI)的VAR模型特征方程的特征根都在單位圓內(nèi),說明VAR模型是穩(wěn)定的。
2.脈沖響應(yīng)分析
VAR模型的原理表明,當(dāng)變量受到?jīng)_擊后,除對當(dāng)期變量產(chǎn)生影響外,還會產(chǎn)生滯后效應(yīng)。因此有必要對這種滯后效應(yīng)進行分析,需要考慮脈沖響應(yīng)函數(shù)。脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠反映對某變量施加沖擊之后對其他變量的動態(tài)影響,描述沖擊后的變化趨勢。圖1分別給出MICI和dprice受到?jīng)_擊之后,另一變量的脈沖響應(yīng),其中橫坐標為滯后階數(shù),縱坐標為脈沖影響。
其中,圖1中上圖描述了投資者情緒MICI受到?jīng)_擊之后,收盤價dprice的響應(yīng)。觀察可知,對投資情緒施加正向股市收益的沖擊之后,股票價格會發(fā)生正向變化,在第二期之后回落至零點以下,產(chǎn)生負向變化,在第四期逐漸回升,趨于平穩(wěn)。這說明投資者的非理性因素顯著,且存在頻繁的短期交易行為,當(dāng)投資者情緒因受到正向沖擊而高漲后,股票價格出現(xiàn)上升,但之后投機行為逐漸消除價格中的非理性因素,收盤價逐漸回歸價值。
圖1中下圖描述了收盤價dprice受到?jīng)_擊之后,投資者情緒MICI的變化趨勢。當(dāng)對收盤價施加正向的沖擊之后,投資者情緒樂觀,一直位于零點以上,并在滯后四階之后趨于平穩(wěn)。這表明,投資者情緒與股票價格同向變化,且股價的沖擊對投資者情緒的正向影響具有一定的持續(xù)性。
(六)方差分解分析
圖2為方差分解分析結(jié)果,其中縱軸表示貢獻率(單位:%),橫軸表示期數(shù)。在投資者情緒演進的過程中,前兩期由于自身沖擊作用使其貢獻率達到100%,之后受市場波動、經(jīng)濟環(huán)境演變等因素影響,自身沖擊緩慢下降,也體現(xiàn)了區(qū)間內(nèi)投資者情緒波動大的特征。若不考慮投資者情緒的自身影響,股票價格變動對投資者情緒的貢獻率從0%持續(xù)上升至60%,說明股價對投資者情緒的解釋力不斷增強。此外,投資者情緒對股價變動的貢獻度較穩(wěn)定,維持在20%左右。股票價格自身作用的貢獻度維持在80%左右且有所上升,說明股票價格的自身沖擊作用較穩(wěn)定。
四、研究結(jié)論
本文的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):股票走勢向好對于投資者情緒的高漲具有一定推動作用;新冠肺炎疫情暴發(fā)的兩年來,投資者情緒波動大,市場上的各種變動都會導(dǎo)致情緒的起伏,更容易受到金融異象的影響;在短期內(nèi),股市價格會對自身產(chǎn)生顯著的正向影響,但會隨著時間的推移逐步回歸其基礎(chǔ)價值,通過歷史價格難以較為準確地預(yù)測當(dāng)前及未來價格。
上述實證結(jié)果可以為新冠肺炎疫情下我國股票市場的發(fā)展和完善提供參考。在我國股票市場發(fā)展歷史較短、投資者情緒波動大的背景下,可以從以下方面入手,推動市場的穩(wěn)健發(fā)展:一是規(guī)范金融市場的信息發(fā)布,為投資者提供具有全面性、準確性和客觀性的信息,同時提高投資者的專業(yè)知識水平和風(fēng)險防范意識,避免情緒過分波動;二是完善股票波動率檢測機制,采取適當(dāng)干預(yù)措施,保證醫(yī)藥等重點行業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。
主要參考文獻:
[1]吳慧慧,遲駿.投資者情緒、風(fēng)險承擔(dān)與股票收益[J].金融發(fā)展研究,2022(1):37-47.
[2]王東嶺,劉永濤.機會主義盈余管理、投資者情緒與股價崩盤風(fēng)險[J].當(dāng)代金融研究,2022,5(1):20-37.
[3]祝小全,陳卓.隱性杠桿約束、流動性風(fēng)險和投資者情緒[J].金融研究,2021(10):171-189.
[4]汪昌云,武佳薇.媒體語氣、投資者情緒與IPO定價[J].金融研究,2015(9):174-189.
[5]楊墨竹.ETF資金流、市場收益與投資者情緒:來自A股市場的經(jīng)驗證據(jù)[J].金融研究,2013(4):156-169.
[6]姜富偉,孟令超,唐國豪.媒體文本情緒與股票回報預(yù)測[J].經(jīng)濟學(xué)(季刊),2021,21(4):1323-1344.