投資者情緒對中國不同行業(yè)股票收益率的影響

趙慶國 曲曉宇

【摘 要】 投資者的情緒通過影響其交易行為而影響股票市場價(jià)格走勢。基于市場綜合收益的分析掩蓋了各個(gè)行業(yè)反應(yīng)的敏感性，而進(jìn)行行業(yè)分析將提供更清晰的見解。根據(jù)行業(yè)所處的狀況進(jìn)行投資決策及政策的制定，有利于發(fā)現(xiàn)行業(yè)商機(jī)，提高生產(chǎn)經(jīng)營效率和降低決策風(fēng)險(xiǎn)。文章首先運(yùn)用主成分分析法對投資者情緒指數(shù)進(jìn)行構(gòu)建，其次利用2010年至2020年間的月度數(shù)據(jù)，使用GED-EGARCH（1，1）-M模型，研究投資者情緒對中國不同行業(yè)股票收益率的影響。結(jié)果表明：中國大部分行業(yè)的股票收益率對投資者情緒有較強(qiáng)的敏感性，投資者情緒易受市場整體波動(dòng)情況影響，進(jìn)而影響股票市場價(jià)格走勢。

【關(guān)鍵詞】 投資者情緒; 行業(yè); 股票收益率; GED-EGARCH（1，1）-M模型

【中圖分類號】 F830.9? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2022）14-0054-07

一、引言

頻繁發(fā)生的“黑天鵝”“灰犀?！钡仁录?，對理解和預(yù)測市場狀況提出了新要求。市場參與者除了需要采用衡量市場和經(jīng)濟(jì)通用的“硬性”指標(biāo)外，還迫切需要情感上的“軟性”指標(biāo)來反映當(dāng)前和未來的市場波動(dòng)。隨著近幾十年行為金融學(xué)的發(fā)展以及被學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界廣泛接受，投資者情緒已被視為國際金融市場上的一種重要現(xiàn)象。

投資者情緒是投資者對資產(chǎn)未來收益和風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期。投資者信息獲取和處理過程的決策行為不可避免地受到心理偏差的影響，有時(shí)會(huì)對消息做出反應(yīng)不足或過度反應(yīng)。樂觀或悲觀投資者的看法可以推動(dòng)資產(chǎn)價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于或低于傳統(tǒng)估值模型預(yù)測的基本價(jià)值。從理論角度來看，套利的限制和噪聲交易者的變化會(huì)使股票定價(jià)偏離基本面發(fā)生波動(dòng)，從而導(dǎo)致股票收益率波動(dòng)，即股票利潤的增長歸因于投資者的樂觀情緒，而隨后收益的變化則與投資者情緒波動(dòng)有關(guān)。

傳統(tǒng)或新古典金融學(xué)的許多理論都是建立在市場效率假設(shè)基礎(chǔ)上的，然而，對于各種投資決策中的人或投資者情感方面問題的研究卻不足。相較于市場總體綜合收益的研究，基于行業(yè)層面的研究可以為企業(yè)的投資經(jīng)營及有關(guān)機(jī)構(gòu)政策的制定提供參考。

二、文獻(xiàn)綜述

投資者情緒能夠反映投資者是否理性以及資產(chǎn)價(jià)格是否準(zhǔn)確地反映市場信息，被認(rèn)為是導(dǎo)致股票市場系統(tǒng)性偏差的原因之一。如何對投資者情緒進(jìn)行指標(biāo)構(gòu)建，以及投資者情緒與股票收益率之間有著怎樣的關(guān)系成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。

（一）投資者情緒對股票收益率的影響研究

關(guān)于投資者情緒對股票收益率影響的研究結(jié)論主要有以下兩種：一種認(rèn)為投資者情緒能夠顯著地影響股票收益率。如：Rehman等[ 1 ]介紹了股票市場中的噪聲交易者通過對套利過程施加限制，導(dǎo)致股票收益偏離其基本面;王美今和孫建軍[ 2 ]利用TGARCH-M（1，1）模型，得出滬深兩市的收益受投資者情緒的影響;何誠穎等[ 3 ]提出，投資者情緒對股價(jià)收益率的波動(dòng)影響在短期及長期內(nèi)都是存在的;杜劍等[ 4 ]發(fā)現(xiàn)，投資者情緒和股票風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)朝著同一方向運(yùn)動(dòng)的顯著趨勢。另一種則對此持懷疑的態(tài)度。如：Li等[ 5 ]采用封閉式基金折價(jià)作為投資者情緒代理變量，發(fā)現(xiàn)小盤股的價(jià)格不受其影響;尹莉婭[ 6 ]認(rèn)為，投資者情緒缺乏對股票收益率變化的分析及預(yù)測能力。

（二）投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建方法研究

投資者情緒指數(shù)指的是使用不同的構(gòu)建方法衡量數(shù)據(jù)信息所反映的投資者情緒。投資者情緒指數(shù)的選取主要有單一指標(biāo)法及復(fù)合指標(biāo)法。單一指標(biāo)一般是復(fù)合指標(biāo)的基礎(chǔ)構(gòu)成成分，指標(biāo)的選取比較靈活，主要包括直接的市場調(diào)查數(shù)據(jù)以及間接的市場變量，但復(fù)合指標(biāo)更具有理論上的優(yōu)勢。

較著名且權(quán)威的投資者情緒復(fù)合指標(biāo)即Bake & Wurgler于2006年提出的BW指數(shù)。Bake & Wurgler通過選取6個(gè)變量，使用主成分分析法，構(gòu)造了反映投資者情緒的BW指數(shù)，證明了投資者情緒能夠?qū)善钡氖找孢M(jìn)行預(yù)測。易志高和茅寧[ 7 ]、馬勇等[ 8 ]、李響等[ 9 ]、李媛和吳菲菲[ 10 ]以及胡昌生等[ 11 ]分別以改進(jìn)的BW指數(shù)構(gòu)建方法為基礎(chǔ)，選取消費(fèi)者信心指數(shù)等指標(biāo)構(gòu)建一個(gè)綜合指數(shù)，以此來更好地衡量中國股市的投資者情緒。主成分分析法可以剔除噪音對投資者情緒的影響，克服了噪音需滿足在離散狀態(tài)上是沒有關(guān)系的，且服從高斯分布這一約束，更能夠貼合實(shí)際情況，并具有說服力。

（三）文獻(xiàn)述評

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看：第一，大多數(shù)研究使用的是綜合股票市場指數(shù)，忽略了一個(gè)事實(shí)，即股票指數(shù)的反應(yīng)可能因行業(yè)而異。第二，對投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建方法中，Bake &

Wurgler所使用的主成分分析法是較為主流的一種方法。該方法剔除了影響投資者情緒的噪音，使實(shí)證結(jié)果更可靠。第三，在構(gòu)建影響股票收益率的模型中，GARCH族模型被得到廣泛應(yīng)用。其中GED-EGARCH（1，1）-M模型作為分析金融數(shù)據(jù)較合適的方法，能夠避免對模型中系數(shù)非負(fù)要求的約束，而且考慮到股票收益杠桿效應(yīng)的存在及其誤差項(xiàng)往往是非正態(tài)分布的特征，更適用于研究股票收益的影響因素。

綜上，本文選用主成分分析法構(gòu)建投資者情緒指數(shù)，并利用GED-EGARCH（1，1）-M模型探究投資者情緒對行業(yè)股票收益率造成的影響。

三、投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建

（一）投資者情緒代理變量的選取

為了符合中國股票市場的實(shí)際情形，參考易志高和茅寧[ 7 ]、馬勇等[ 8 ]學(xué)者的研究，選擇自由流通股換手率（Rturn）、封閉式基金平均折價(jià)率（Rdisfund）、消費(fèi)者信心指數(shù)（Rconfind）和新增投資者開戶數(shù)（Rnewopen）作為情緒代理變量構(gòu)建投資者情緒指數(shù)。

（二）投資者情緒指數(shù)模型的構(gòu)建

遵循Baker & Wurgler的做法，引入宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)工業(yè)增加值增長速度（iavr）、同比消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（cpi）以及宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)（mci）對投資者情緒變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。上述三個(gè)指標(biāo)分別從消費(fèi)者、經(jīng)營者以及生產(chǎn)者的角度對投資者情緒造成影響，因此，本文將這三個(gè)指標(biāo)對投資者情緒造成的影響從代理變量中剔除。

在進(jìn)行主成分分析之前，需要明確上述正交化情緒代理指標(biāo)的領(lǐng)先滯后關(guān)系，即確定進(jìn)行主成分分析時(shí)需要參與降維的是代理變量的當(dāng)期值（分別記為Rturn、Rdisfund、Rnewopen、Rconfind）亦或滯后值（分別記為L.Rturn、L.Rdisfund、L.Rnewopen、L.Rconfind）。對上述8個(gè)代理指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，構(gòu)建綜合指數(shù)COMP。

為了盡量獲取更多信息，參照Baker & Wurgler及易志高[ 7 ]等學(xué)者的研究，本文所選擇的主成分應(yīng)當(dāng)為實(shí)際累計(jì)方差解釋度不低于90%，結(jié)果顯示，前4個(gè)主成分的累計(jì)方差解釋度已達(dá)94%，由此基于前4個(gè)主成分構(gòu)建COMP。具體的COMP表達(dá)式如下：

接下來計(jì)算上述情緒代理指標(biāo)的當(dāng)期值與滯后值同COMP之間的相關(guān)性。遵循選取當(dāng)期值與滯后值同COMP的相關(guān)程度高的作為主成分進(jìn)行分析的方法，應(yīng)該選擇L.Rturn、L.Rnewopen、Rdisfund和Rconfind進(jìn)行最終的主成分分析。

主成分分析結(jié)果顯示，第一主成分的方差解釋度為55%，包含了大部分的信息，參照Baker & Wurgler的做法，選取第一主成分作為最終的投資者情緒指數(shù)（Sentit）。最終求得投資者情緒指數(shù)模型如下：

四、GED-EGARCH（1，1）-M模型的構(gòu)建

GED-EGARCH（1，1）-M模型克服了金融時(shí)間序列服從正態(tài)分布假設(shè)的約束，在方程中加入了非對稱項(xiàng)，以此來判別正負(fù)沖擊金融時(shí)間序列的影響有什么不同，從而更有效地反映波動(dòng)的杠桿效應(yīng)。因此，GED-EGARCH（1，1）-M模型是研究投資者情緒與股票收益率間關(guān)系較好的一種方法。

（一）變量的選取

本文的目的是通過構(gòu)建GED-EGARCH（1，1）-M模型來研究投資者情緒給中國各行業(yè)股票收益率帶來的影響。基于此，本模型中選取申萬行業(yè)一級指數(shù)對數(shù)值的一階差分作為行業(yè)股票的收益率，剔除數(shù)據(jù)不完全的行業(yè)，最終確定投資者情緒為解釋變量，被解釋變量為行業(yè)股票收益率。

考慮到股票收益率受宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響已經(jīng)成為公認(rèn)的事實(shí)，并根據(jù)周開國等[ 12 ]、何迪和周勇[ 13 ]及孟慶斌等[ 14 ]的研究，中國各行業(yè)的股票收益率在不同程度上會(huì)受到市場綜合收益率、石油價(jià)格變化率等宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響，因此，為了保證本文設(shè)定模型的正確性，將市場綜合收益率、石油價(jià)格變化率、匯率變化率、利率期限結(jié)構(gòu)、通貨膨脹率、貨幣供給增長率、經(jīng)濟(jì)增長率作為控制變量，重點(diǎn)研究投資者情緒的變化與行業(yè)股票收益率之間的關(guān)系。本文以2010年1月至2020年12月的月度數(shù)據(jù)為樣本，中國行業(yè)股票價(jià)格指數(shù)及市場綜合收益指數(shù)來源于申萬指數(shù)官網(wǎng)，石油價(jià)格變化率及匯率變化率來源于英為財(cái)情網(wǎng)站，其他數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局。

（二）GED-EGARCH（1，1）-M模型的構(gòu)建

考慮到金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的杠桿效應(yīng)及波動(dòng)的聚集性，本文采用GED-EGARCH（1，1）-M模型來探討投資者情緒與不同行業(yè)股票收益率之間的關(guān)系。具體模型如下：

模型（3）為行業(yè)股票收益率波動(dòng)方程。其中：Ri，t為第i個(gè)行業(yè)在t時(shí)期的股票收益率，RMi，t為t時(shí)期市場綜合收益率，UCi，t為t時(shí)期的匯率變化率，WTIi，t為t時(shí)期的石油價(jià)格變化率，M2i，t為t時(shí)期的貨幣供給增長率，REi，t為t時(shí)期的經(jīng)濟(jì)增長率，IRi，t為t時(shí)期的利率期限結(jié)構(gòu)，IFi，t為t時(shí)期的通貨膨脹率，Sentii，t為t時(shí)期的投資者情緒指數(shù)，σi，t為第i個(gè)行業(yè)的股票收益率在t時(shí)期的條件標(biāo)準(zhǔn)差，？滋i，t為第i個(gè)行業(yè)的股票收益率在t時(shí)期的誤差項(xiàng)。模型（4）中的vi，t是白噪音序列，模型（5）為股票收益率方差方程，對模型取對數(shù)可以避免對系數(shù)非負(fù)約束的違背，通過誤差項(xiàng)的滯后一期與條件標(biāo)準(zhǔn)差滯后一期的比值來測度杠桿效應(yīng)。

考慮到實(shí)際上金融數(shù)據(jù)通常是服從t分布或者廣義誤差分布（GED），結(jié)合本文的研究方法，假設(shè)？滋i，t服從廣義誤差分布，用最大似然估計(jì)法對以下函數(shù)進(jìn)行估計(jì)：

其中，？祝（.）為伽馬函數(shù)，ui，t為均值即模型（3）中的誤差項(xiàng)，r為GED的參數(shù)。

五、投資者情緒對中國行業(yè)股票收益率影響的實(shí)證研究

（一）數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性及相關(guān)性檢驗(yàn)

為了避免出現(xiàn)偽回歸的情況，在運(yùn)用GED-EGARCH（1，1）-M模型研究投資者情緒對各行業(yè)股票收益率有何影響之前，應(yīng)該判斷選取的序列數(shù)據(jù)是否是平穩(wěn)的。參考已有文獻(xiàn)的研究，本文選擇ADF檢驗(yàn)作為數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的檢驗(yàn)方法，發(fā)現(xiàn)17個(gè)行業(yè)的股票收益率ADF的t值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于各顯著水平下的臨界值，且相應(yīng)的P值均為0，這表明樣本數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

在數(shù)據(jù)通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對收益率序列數(shù)據(jù)做自相關(guān)檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，在置信區(qū)間內(nèi)，數(shù)據(jù)的AC和PAC值趨于0，通過了自相關(guān)性檢驗(yàn)，可以用來建立GED-EGARCH（1，1）-M模型。

（二）投資者情緒對中國行業(yè)股票收益率影響的實(shí)證結(jié)果分析

本文運(yùn)用了最大似然法，分別對17個(gè)行業(yè)估計(jì)由式（2）—（4）組成的模型。從表1—表3列出的主要參數(shù)估計(jì)值中發(fā)現(xiàn)，餐飲旅游行業(yè)、電子元器件行業(yè)及家用電器行業(yè)的ARCH-LM檢驗(yàn)F值對應(yīng)的P值小于0.5，即這3個(gè)行業(yè)的模型中存在ARCH效應(yīng)，模型需要改進(jìn)。經(jīng)過對模型進(jìn)行調(diào)整發(fā)現(xiàn)，餐飲旅游行業(yè)及電子元器件行業(yè)適用于模型：

此時(shí)餐飲旅游行業(yè)、電子元器件行業(yè)及家用電器行業(yè)的ARCH-LM檢驗(yàn)F值對應(yīng)的P值（見表4）分別為0.5112、0.7570及0.9720，均大于0.5，模型中不存在ARCH效應(yīng)，且改進(jìn)后的模型與改進(jìn)前的相比具有更強(qiáng)的解釋性，即模型的建立是合理的。

從行業(yè)股票收益率的方差方程來看，在對餐飲旅游行業(yè)、電子元器件行業(yè)、家用電器行業(yè)的模型改進(jìn)前，ri，1和ri，3都體現(xiàn)了顯著性，而改進(jìn)后的模型中該顯著性消失，說明改進(jìn)后的模型消除了之前存在的條件異方差性，其余14個(gè)各行業(yè)則不存在條件異方差。此外，采掘行業(yè)、化工行業(yè)及家用電器行業(yè)顯著為負(fù)，說明這3個(gè)行業(yè)存在明顯的杠桿效應(yīng)，利空消息會(huì)對采掘行業(yè)、化工行業(yè)及家用電器行業(yè)的股票收益帶來較大波動(dòng)。

從模型廣義誤差分布的參數(shù)r的估計(jì)值來看，除了鋼鐵行業(yè)和家用電器行業(yè)的r值大于2外，其余15個(gè)行業(yè)的r值都小于2，符合金融數(shù)據(jù)的一般特征。除了食品飲料行業(yè)等3個(gè)行業(yè)的R2低于0.5外，其余的都在0.5以上，其中10個(gè)行業(yè)的R2超過0.6，說明本文的模型已經(jīng)解釋了中國行業(yè)股票收益率的大部分變化。從模型的DW值來看，都在2附近上下波動(dòng)，說明模型在統(tǒng)計(jì)上是充分的。

從回歸結(jié)果可以看出，鑒于各行業(yè)的特征不同，投資者情緒對各行業(yè)股票收益率的影響程度也不同。其中有9個(gè)行業(yè)顯著地受到投資者情緒的影響，按照受影響程度的強(qiáng)弱，依次為交通運(yùn)輸行業(yè)、紡織服裝行業(yè)、公用事業(yè)行業(yè)、農(nóng)林牧漁行業(yè)、家用電器行業(yè)、鋼鐵行業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)、采掘行業(yè)和商品貿(mào)易行業(yè)。而投資者情緒對其他行業(yè)的影響不夠顯著，因?yàn)檫@些行業(yè)股票收益率的影響因素眾多，投資者情緒的影響只占了一小部分，正向影響的效果不夠明顯。交通運(yùn)輸?shù)?個(gè)行業(yè)的發(fā)展與國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展緊密相關(guān)，投資者對這些行業(yè)發(fā)展的關(guān)注度較高，投資者情緒的上漲在導(dǎo)致這些行業(yè)的股票收益率變化方面起到了顯著的推動(dòng)作用。這個(gè)結(jié)果與龍文等[ 15 ]、凌士勤和蘇樂[ 16 ]、池麗旭等[ 17 ]的研究結(jié)果一致，表明投資者情緒對資產(chǎn)的定價(jià)具有重要的解釋力。值得注意的是，這種影響是暫時(shí)的，若投資者對行業(yè)發(fā)展持過于樂觀的態(tài)度時(shí)，會(huì)使行業(yè)出現(xiàn)非理性的繁榮。

深入分析投資者情緒？茁i，8值的大小，有利于分析行業(yè)股票收益率對投資者情緒反應(yīng)的敏感程度。投資者情緒溢價(jià)？茁i，8越小，該行業(yè)的股票收益率對投資者情緒的反應(yīng)越遲鈍，反之則越敏感。參考黃德龍等[ 18 ]、蔡志剛和賴明明[ 19 ]、韓立巖和伍燕然[ 20 ]的研究，本文以得出的投資者情緒溢價(jià)值的特征和大小為基礎(chǔ)，分別以0.00004和0.00001為分界點(diǎn)，將投資者情緒溢價(jià)？茁i，8劃分為高、中、低三個(gè)層次。從表5可以看出，交通運(yùn)輸行業(yè)等8個(gè)行業(yè)的股票收益率對投資者情緒的變化敏感度高，說明這些行業(yè)是投資者關(guān)注的焦點(diǎn)。比如房地產(chǎn)市場中存在明顯的投機(jī)行為，通過購房來賺取價(jià)差的利益驅(qū)動(dòng)使得投資者重點(diǎn)關(guān)注該行業(yè)，并對相關(guān)信息做出過度反應(yīng)。醫(yī)藥生物行業(yè)等6個(gè)行業(yè)股票收益率對投資者情緒變化的敏感性要低于8個(gè)高情緒敏感度的行業(yè)，投資者對它們的關(guān)注度相對低一些，即投資者情緒的影響范圍和影響強(qiáng)度相對有限。例如輕工制造行業(yè)，中國制造的前期發(fā)展主要依賴于較低的人力成本，缺乏技術(shù)核心，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)水平較低，且國內(nèi)市場對該行業(yè)產(chǎn)品的需求較穩(wěn)定，總體發(fā)展較緩慢，投資者更傾向花費(fèi)更多精力去關(guān)注其他行業(yè)，因此對投資者情緒傳遞的信息反應(yīng)較遲鈍。

餐飲旅游行業(yè)、食品飲料行業(yè)以及綜合行業(yè)這3個(gè)行業(yè)屬于股票收益率對投資者情緒的變化敏感程度低的行業(yè)。這些行業(yè)主要是基礎(chǔ)性行業(yè)。由于行業(yè)的基礎(chǔ)性，其發(fā)展是較緩慢和穩(wěn)定的，一般不會(huì)出現(xiàn)急速下滑狀況，也較難找到新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，投資者對這些行業(yè)的關(guān)注度也較低。

六、結(jié)論

本文首先運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建投資者情緒指數(shù)，其次通過GED-EGARCH（1，1）-M模型研究申萬一級行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)下的17個(gè)行業(yè)的股票指數(shù)收益率與投資者情緒之間的關(guān)系，研究結(jié)論如下：

1.作為國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性行業(yè)，交通運(yùn)輸行業(yè)等9個(gè)行業(yè)會(huì)不同程度地受投資者情緒的影響，投資者情緒的上漲顯著推動(dòng)了這些行業(yè)股票收益率的變化。但這種影響是暫時(shí)的，在羊群效應(yīng)的作用下，這些行業(yè)的股票收益率逐漸出現(xiàn)向下反轉(zhuǎn)的趨勢，最終使其恢復(fù)到正常水平。

2.本文以0.00004和0.00001為分界點(diǎn)劃分行業(yè)股票收益率對投資者情緒的變化敏感度，其中有交通運(yùn)輸行業(yè)等8個(gè)敏感度高的行業(yè)，餐飲旅游行業(yè)等3個(gè)敏感度低的行業(yè)。研究結(jié)果顯示，我國絕大部分行業(yè)的股票收益率對投資者情緒有較強(qiáng)的敏感性，股票市場價(jià)格隨著投資者情緒的變化而變化。

【參考文獻(xiàn)】

[1] REHMAN M U，SENSOY A，ERASLAN D V，et al.Sensitivity of US equity returns to economic policy uncertainty and investor sentiments[J].North American Journal of Economics and Finance，2021，57：1-20.

[2] 王美今，孫建軍.中國股市收益、收益波動(dòng)與投資者情緒[J].經(jīng)濟(jì)研究，2004（10）：75-83.

[3] 何誠穎，陳銳，薛冰，等.投資者情緒、有限套利與股價(jià)異象[J].經(jīng)濟(jì)研究，2021，56（1）：58-73.

[4] 杜劍，楚琦，楊楊.投資者情緒、衍生金融工具與股票收益[J].會(huì)計(jì)之友，2020（13）：8-14.

[5] LI D，SHAIBAN M S，HASANOV A S.The power of investor sentiment in explaining bank stock performance：Listed conventional vs.Islamic banks[J].Pacific-Basin Finance Journal，2021，66：101509.

[6] 尹莉婭.投資者情緒對股票收益影響的實(shí)證研究：基于Fama-french三因子模型[J].會(huì)計(jì)之友，2018（6）：51-56.

[7] 易志高，茅寧.中國股市投資者情緒測量研究：CICSI的構(gòu)建[J].金融研究，2009（11）：174-184.

[8] 馬勇，楊雯葳，姜伊晴.投資者情緒如何影響公司股價(jià)？[J].金融論壇，2020，25（5）：57-67.

[9] 李響，田路，王謙，等.投資者情緒對股票投資收益的影響研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2020，50（18）：258-268.

[10] 李媛，吳菲菲.投資者情緒、特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)與A+H股票價(jià)格差異研究[J].金融監(jiān)管研究，2020（12）：50-63.

[11] 胡昌生，陳聰，池陽春.一冷一熱總關(guān)“情”：情緒beta與股票市場動(dòng)態(tài)風(fēng)格轉(zhuǎn)換[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2020，35（6）：71-79.

[12] 周開國，邢子煜，彭詩淵.中國股市行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制[J].金融研究，2020（12）：151-168.

[13] 何迪，周勇.基于狀態(tài)空間模型的宏觀經(jīng)濟(jì)因素對股市流動(dòng)性的建模分析[J].中國管理科學(xué)，2019，27（5）：42-49.

[14] 孟慶斌，張永冀，汪昌云.中國股市是宏觀經(jīng)濟(jì)的晴雨表嗎？——基于馬氏域變模型的研究[J].中國管理科學(xué)，2020，28（2）：13-24.

[15] 龍文，毛元豐，管利靜，等.財(cái)經(jīng)新聞的話題會(huì)影響股票收益率嗎？——基于行業(yè)板塊的研究[J].管理評論，2019，31（5）：18-27.

[16] 凌士勤，蘇樂.投資者情緒與股票收益的實(shí)證研究：基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的方法[J].時(shí)代金融，2017（17）：192.

[17] 池麗旭，張廣勝，莊新田，等.投資者情緒指標(biāo)與股票市場：基于擴(kuò)展卡爾曼濾波方法的研究[J].管理工程學(xué)報(bào)，2012，26（3）：122-128，165.

[18] 黃德龍，文鳳華，楊曉光.投資者情緒指數(shù)及中國股市的實(shí)證[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)，2009，29（1）：1-13.

[19] 蔡志剛，賴明明.中國股市投資者情緒指數(shù)構(gòu)建與有效性檢驗(yàn)[J].金融發(fā)展研究，2016（7）：24-30.

[20] 韓立巖，伍燕然.投資者情緒與IPOs之謎：抑價(jià)或者溢價(jià)[J].管理世界，2007（3）：51-61.