我国投资者情绪与股票收益实证研究，本文主要内容关键词为：投资者论文,收益论文,情绪论文,实证研究论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F830.59 文献标识码：A 文章编号：1003-7217(2010)04-0027-05
一、引言
以Samuleson，Fama等学者所创立并发展的“有效市场假说”(EMH)理论把股票市场中的投资者看成为理性投资主体，认为资产的价格应该完全理性地反映其基本价值即为预期股息贴现值之和。因为即使存在非理性的投资者，套利活动的存在也将迅速地消除其对股票价格的影响。然而，金融市场上的金融资产的价格与价值相偏离的众多“异象”对该理论提出了挑战。随之崛起的行为金融学理论认为股票的价格不仅取决于其内在因素，同时也受到参与主体自身行为的影响，即投资者心理因素对股票的价格及其变动有着重要的作用。Delong，Shleifer，Summer和Waldman(1990)发表的噪声交易模型(DSSW)首次将投资者情绪引入股票价格决定模型当中，认为投资者情绪是影响股票均衡价格的内在因素[1]。随后Barberis，Shleifer，Vishny(1998)；Daniel，Hirshlei，Subrahmanyam(1998)，Hong，Stein(1999)所构建的BSV模型、DHS模型、HS模型进一步阐述了投资者情绪对股票价格作用的内在机理[2-4]。此外，大量的实证研究也验证了投资者情绪对于股票价格的影响。
在确定投资者情绪是股票均衡价格形成的影响因素之后，研究的重点转向投资者情绪对均衡价格形成的作用形式上，即投资者情绪是否构成系统性风险。在资本资产定价模型当中，单个股票的风险对有效组合的收益不构成影响，系统性风险起着决定性的作用。Wayne Y.Lee等(2002)对美国1973-1995年的投资者情绪与股票收益之间的关系进行了实证研究，其结果表明投资者情绪构成了股市的系统风险并得到了相应的补偿[5]。然而，随后的一些实证研究得出了不同的结论。Lemmon等(2006)发现消费者情绪指数(ICS)的变化对小盘股及个人投资者持股较多的股票收益之间有着密切的联系[6]。Das和Chen(2007)通过建立个人投资者情绪指数，表明该指数与高科技类股票指数具有很强的相关性[7]。国内的研究也得出了同样的结论，张强等(2007)对我国股市投资者情绪与股票收益之间的关系进行了检验，认为投资者情绪是影响股票价格的重要因素，但对不同的市场和组合的影响方式不同且未形成系统风险[8]。
从上述研究可以得出，投资者情绪是决定股票价格均衡形成的系统因子，但其对否同类型的股票影响程度不同，即没有构成系统风险。而资本资产定价模型当中，非系统性风险对于有效资产组合的价格与收益不产生影响，联系到我国股市的实际情况明显存在一个悖论。本文将在此基础上对我国股市横截面收益特征展开研究，从市值规模的角度将股票分为大盘股、大中盘股、中盘股、小盘股来研究投资者情绪对不同类型股票收益的影响，并同时考察投资者情绪对于不同类型股票收益与方差的影响。
二、研究假设的提出
假设1：相对于“大盘蓝筹”股，那些年轻、波动大的小盘股更容易受到投资者情绪对其的影响。
投资者情绪是投资者对股票价格未来变动趋势带有系统偏差的预期，是大量非理性投资者犯同样的判断错误，而且他们的错误又具有相关性的特定现象。因此，投资者情绪的一种可能定义是投机的倾向程度。在该定义下，投机的情绪推动对股票的需求，而投机者会更倾向于购买套利难度高的股票，并因此对股票价格产生截面影响。这里把难于套利的股票定义为具有“投机性”(speculative)的股票。对于“投机性”股票的定义，Baker和Wurgler(2006)认为最主要的因素是对股票基本面价值估计的主观性和困难度[9]。如对于一些年轻、市值小、目前暂无赢利，但极具增长潜力的公司来说，由于其无赢利的历史和高度不确定性的未来，投资者对其估值较为主观且差异较大。在股票投机性的定义当中，市值规模成为一个重要的因素。Banz(1981)按照市值大小将全部在纽约股票交易所上市的股票进行分组，发现经CAPM调整后的超额收益与市值成反比[10]。Fama和French(1992)的研究也表明，贝塔系数不能解释不同类型股票收益的差异，而公司市值、账面市值比和盈余价格等有着显著的解释力[11]。国内的研究也证实了这一点(宋颂兴等，1995；朱宝宪等，2001[12-13])。市值规模小的股票具有较强的波动性，因而也受到偏好风险类投资者的追捧，这在我国股市也是一个较为常见的现象。有基于此，本文将市值规模作为股票投机性程度划分的标准，并提出本文的第一个研究假设。
假设二：投资者情绪在一定程度上削弱了资产收益与其方差的正相关性，且对“投机性”高的小盘股这一影响更加显著。
CAPM的中心思想是：在股票定价中起作用的是有规律的市场系统性风险，而与市场风险不相关的单个风险在股票的定价中不起作用，具体体现在β值上，可以表达为：
在式(3)中，投资者情绪波动造成的风险与股票预期收益呈正向关系，而与情绪水平负相关。比较式(1)和式(3)可以看出，投资者情绪对于股票收益的作用体现在对β值的影响上，即作用于资产收益与方差的相关性上。Yuan和Yu(2005)对美国股票市场数据对这一现象进行了研究，其结论认为投资者情绪会削弱资产收益与风险之间的正相关关系[14]。Yu和Yuan(2008)的研究进一步说明了两者之间的关系，认为在投资者情绪高涨时期，其削弱作用更为显著[15]。已有研究对投资者情绪对不同类型股票的收益与方差之间的影响尚缺乏相应的研究，既然投资者情绪对于市值规模较小的股票有着更为显著的影响，是否会体现在对其收益与方差的作用上。在上述分析基础上提出本文的第二个研究假设，即投资者情绪会削弱资产收益与其方差的正相关性，对于市值规模小的股票影响更为显著。
三、实证检验
(一)实证方法
根据以上论述，假设1需要测定投资者情绪波动与不同类型股票收益的关系；假设2则要测定投资者情绪对不同类型股票收益与其波动正相关性的影响。要对两个假设进行检验则要求研究数据必须是时间序列和横截面相结合。因此，本文将采用横截面回归方法进行分析，并针对研究假设构建如下回归模型：
对于
的测定，由于股票收益回归方程的残差往往呈现波动的“成群”现象：波动在一些较长的时间内非常小，在其他一些时间内非常大。这说明误差项可能存在条件异方差性。由Robert和Engle(1982)研究发展出来的ARCH模型把误差项的条件方差表示为前期误差项(不考虑其符号)的增函数。Bollerslev于1986年对ARCH模型进行了改进并提出了GARCH模型，把误差项的方差表示为前期误差项(ARCH项)、前期误差项的方差(GARCH项)的增函数，可以说GARCH是广义的ARCH模型，而ARCH是GARCH的一种特定形式。
(二)数据说明
1.股票收益分类。基于前文的论述，“投机性”股票一个重要特征是高波动性，据此可以将股票分为大盘股、大中盘股、中盘股和小盘股四种类型。就投机性而言，大盘股“投机性”最小，而后依次递增，小盘股的“投机性”最大。本文选取了中信标普所提供的A股指数作为股票收益的数据来源。研究期间为2005年3月-2007年3月，与构造投资者情绪指数所能取得的样本期一致。
2.投资者情绪。我国目前对投资者情绪的调查不多，且大部分数据经常缺失，数据不完整，影响了分析效果。本文采用了在《中国证券报》刊登的华鼎“多空”民意调查数据，主要是对大、中、散户的仓位情况以及对后市涨、跌的看法进行调查，以客观数据为中心，通过华鼎自编数据处理程序进行处理，并结合华鼎仓位指数模型与基本面得出。样本期间为2005年3月-2007年3月。
(三)检验结果分析
1.描述性统计分析。对投资者情绪及各类股票收益进行描述统计分析，结果如表1。
从表1的结果来看，投资者情绪均值大于0，说明投资者情绪在样本期间整体表现乐观，从而促进了股市的正向收益。大盘股收益和小盘股收益均值分别为0.16961、0.187137。小盘股收益均值大于大盘股收益均值。再看方差，小盘股收益的方差同样大于大盘股收益的方差。风险与收益的对称性在一定程度上可以解释上述统计结果中小盘股收益均值大于大盘股收益均值。但小盘股高出的超额收益是否完全是其高风险所带来的，高波动性是具“投机性”股票的特征，它的这种特性使得厌恶风险的理性投资者难以进行套利。风险与收益的这一正相关性是否受到投资者情绪影响，对这些问题的解答将在回归结果分析中进一步探讨。
2.变量及模型的检验。本文选用的数据和实证检验模型涉及金融时间序列，建模时首先要考虑选取指标时间序列的平稳性。面板数据的单位根检验方法分为两大类：一类为相同根情形下的单位根检验，另一类为不同根情况下的单位根检验。由于所选取数据中各截面序列具有不同的单位根过程(in-dividual unit root process)，因此，这里采用不同根情况下的ADF检验。单位根检验结果如表2。
结果表明：在1％的显著水平下，各类股票收益及其方差、投资者情绪指数在整个样本期间都是平稳序列，可以直接进入下一步实证检验。
接下来进行模型形式设定的检验。通过Eviews5.0软件直接求得三个模型的残差平方和，再利用F统计量的公式得到如下检验结果见表3：
虽然四类股票都有各自的特征，但它们不可避免地会共同受到宏观因素(如货币政策的调整等)的影响。且对于这些宏观因素的影响，不同类型的股票会产生不同的波动，同方差性的古典假设与实际情况不符，应允许模型中存在横截面异方差，因此，这里采用广义最小二乘法(GLS)进行估计。同时，由于研究仅集中于投资者情绪对四类股票的影响，所以，选取固定影响的变系数模型进行分析。
3.回归结果分析。表4为模型的回归结果。
首先看投资者情绪波动对各类型股票的影响：
均大于0，这说明投资者情绪波动显著地正向影响收益。当投资者乐观时，收益增加；当投资者悲观时，收益减少。但影响程度各不相同，对大盘股的影响最小为0.051539；对小盘股影响最大为0.066135。随着股票“投机性”的逐步增强，投资者情绪波动的影响也逐渐增大，从而验证了研究假设1。为方便起见，将上述统计结果用直方图表示出来，如图1。
图1 投资者情绪对股票收益的影响
其次，看投资者情绪对风险与收益的正相关性的影响。从
的统计结果可以看出，均值、方差是呈正相关性，但加入投资者情绪变量的交互项
却是负的，这说明投资者情绪削弱了均值-方差的这一正相关性。同时，对不同类型的股票这一影响也各不相同，股票“投机性”越高，投资者情绪对均值、方差这一正相关性的削弱程度也越大。这与假设2也完全符合。
以上回归结果均通过t检验。因此，可以说投资者情绪不仅是影响股票收益的重要因素，且其对不同类型股票收益的影响各不相同。随着股票“投机性”的逐步增加，理性投资者套利难度逐步增大，投资者情绪的影响也逐渐增加。
四、结论
本文根据投资者情绪是股票价格形成的重要影响因素这一研究观点，围绕投资者情绪是否构成系统性风险、对不同类型股票的差异化影响及作用方式三个方面对我国股市投资者情绪与股票收益进行了扩展研究，并得出了如下结论。
首先，投资者情绪没有形成股票市场的系统性风险。从本文的研究结果来看，投资者情绪对不同市值的股票有着差异化的影响，随着股票市值的下降其影响更为显著。具体而言，投资者情绪对大盘股收益的影响明显低于小盘股。这与投资者投机倾向及股票自身“投机性”的大小有着紧密的联系，同时也较好地解释了当前我国股市中小市值股票波动性较大及存在超额收益的现实情况。
其次，投资者情绪通过削弱股票收益与方差之间的正相关性的方式作用于股票收益与价格形成。对投资者情绪影响资产价格形成的肯定是对有效市场理论及资本资产定价模型的质疑与挑战。从本文所构建的实证模型及分析结果中可以看出，在不构成系统性风险的前提下，投资者情绪通过削弱股票收益与市场风险之间的相关性从而影响股票的预期收益，且随着股票“投机性”性质的增强这一影响更为显著。