投资者情绪与股票收益波动溢出效应_池丽旭

　第18卷第4期　2009年8月

系统管理学报

Journal o f Systems &M anagement

Vol .18No .4　Aug .2009　

文章编号:1005-2542(2009)04-0367-06

投资者情绪与股票收益波动溢出效应

池丽旭,　庄新田

(东北大学工商管理学院,沈阳110004)

【摘要】应用向量GA RCH 模型检验了我国投资者情绪与股票收益波动的关系,并且将情绪分为理性和非理性两类,分别探讨其对股票收益波动的影响。实证结果表明,股权分置改革前,股票收益与投资者情绪间存在双向波动溢出效应,其中,理性情绪与非理性情绪对股票收益的影响相反;改革后,情绪与组合收益间

的波动关系明显减弱。投资者情绪变化与股票收益较强的相关性对于把握市场信息的传递过程以及预测未来股票收益波动具有现实意义。

关键词:投资者情绪;消费者信心指数;波动溢出效应;向量GA RCH 模型中图分类号:F 830.91　　　文献标识码:A

A Study on Spillover Effects between Investor

Sentiment and Stock Returns

CH I Li -xu ,　Z HUAN G X in -tian

(Schoo l of Business Administration ,No rtheastern University ,Sheny ang 110004,China )

【Abstract 】Using the m ultivariate GA RC H models ,this paper investigates the relationship between inves -to r sentiment and stock return volatility .Afte r separating the emo tio n into rational and irratio nal senti -m ent ,the results show that befo re the rev olution ,there w as spillover effect existing be tw een sentiment and stock returns w hile the ratio nal and irrational sentiment had quite different effects o n sto ck return vo l -a tility ;afte r the rev olutio n ,the rela tionship between investor sentiment and stock returns clearly w aned .The strong relationship betw een investor sentim ent and stock returns has practical meaning for comprehen -ding the inform ational transfe r and forecasting the stock return vo latility .

Key words :investo r sentim ent ;consumer confidence index ;spillover effect ;multivariate GARCH 收稿日期:2008-07-17　修订日期:2008-11-24

基金项目:国家自然科学基金资助项目(70871022);高等学校博

士点专项基金资助项目(20060145001)

作者简介:池丽旭(1983-),女,博士生。研究方向为行为金融。

E -mail :chilixu @e1e6cdc1ed630b1c59eeb5ff

近年来,对金融市场表现出来的异象进行解释的主要有分形市场理论和行为金融学理论,前者强调市场流动性和稳定性,认为市场具有长期记忆性;后者则以投资主体为研究对象分析套利的有限性和投资主体的心理存在系统性的偏差,认为价格可以长期偏离基础价值。在此类研究中,De Long 等[1]提出的噪声交易者模型具有较强的代表性,他指出

在有限套利的环境下,投资者情绪会成为影响金融资产均衡价格的系统性风险。Fisher 等[2]发现大、中、小投资者的情绪与未来股票收益负相关。Lee

[3]

发现投资者情绪是影响价格的系统性因子,超额收益与情绪变化同期相关,情绪变化影响收益波动。Rahul 等[4]通过实证检验了个人投资者情绪、机构投资者情绪与股票收益间的波动溢出效应。

从国内的研究来看,王美今等[5]应用央视看盘数据对我国股市收益与投资者情绪的关系进行实证研究,发现投资者情绪是影响均衡价格的系统性因子。张强等[6]应用GA RCH -M (1,1)模型研究了投资者情绪对股票收益的影响,结果表明,机构投资者

是影响股票价格的显著因素,而个人投资者的影响并不显著。刘超等[7]采用“央视看盘”作为投资者情绪代表,分析情绪与上证指数的关系,文中为了减少情绪波动的高频噪声,对情绪指数进行了移动平滑处理,实证结果表明,投资者的日情绪指数与收益负相关,周指数与其正相关。饶育蕾[8]采用“央视看盘”、“中证报机构看市”两种情绪指标与未来收益率建立简单的线性回归模型,结果发现系数不显著,又将极端情绪与收益建立一元线性回归模型,结果显示系数仍不显著。程昆等[9]用好淡指数表示的情绪指标反映股市的熊牛状况,分析了股市收益率、投资者中期情绪和短期情绪指数三者的动态关系。

以上所述文献中情绪指标的构造大都针对整体市场而言,单个股票的情绪构建方法至今还很少,主要有2种方法:①Ro n等[10]提出的基于个人账户的交易量数据的指标;②Andrea等[11]提出的基于资金流量的情绪指标。

本文在借鉴中外相关研究基础上,对我国投资者情绪与股票收益、收益波动间的关系进行探讨。

1　研究设计

1.1　情绪指标构造

投资者情绪是反映投资者心理的重要因素,它是反映投资者投资意愿或预期的市场人气指标,根据情绪指数来源可以分为直接指数和间接指数[12]。直接指数包括国外广泛使用的美国个人投资者协会指数、友好指数以及国内使用的央视看盘指数、好淡指数等。间接指数包括封闭式基金折价率,消费者信心指数等[13]。国内学者的相关研究大多采用央视看盘数据作为反映投资者情绪的指标,但至今尚没有数据库对该类数据进行统计。在《股市动态分析》杂志中公布的好淡指数在本研究的样本期内也出现非连续现象,因此,本文拟采用间接情绪指标反映投资者情绪。

国内对于封闭式基金折价率是否能作为投资者情绪代理变量的观点并不一致。薛斐[14]通过实证检验发现消费者信心指数比封闭式基金折价更适合作为投资者情绪的代理变量。消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标,是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受,预测经济走势和消费趋向的一个先行指标,因此,本文利用消费者信心指数构造投资者情绪指标。

1.2　数据来源及变量定义

本研究中,样本区间取自2004-01～2007-11,消费者信心指数及股票收益数据来自万德数据库。应用上证指数与深证成份指数作为描述市场整体表现的变量,并且在样本期初统计流通市值最大与最小的10%作为大公司与小公司组合以便研究公司组合收益与投资者情绪之间的互动关系。另外,统计了样本期间可能影响投资者对股票价格估计的其他因素,包括经济增长、固定资产投资、财政政策、进出口、工业企业效率、工业增加值、利率水平、存贷款、居民消费价格指数、商品零售价格指数、社会消费品零售总额、货币供应量、油价等。

2　实证模型

从研究方法上看,GA RCH类模型对于刻画金融市场波动的时变特征及波动冲击的持久性非常有效,所以GA RC H模型在实证研究中得到了广泛的应用,但是由于多元GARCH模型的参数估计较为复杂,现有统计软件无法实现,所以目前相关文献较多使用单变量GA RCH模型。该类研究大多针对每个变量建立GA RCH模型后,利用得到的各自残差项的平方分别加到其他变量的方差方程中,或利用残差平方序列作因果关系检验,以此来研究彼此间的波动溢出关系,但是该方法不得不将变量分割开考虑各自的条件波动性,损失了彼此间的相关性中所包含的有效信息,而多元GARCH模型则充分利用了残差向量的方差,有效弥补了单变量模型的不足。

首先,考虑一个N×1维向量随机序列[15]:

Y t=M t+εt(1)式中:M t表示均值向量;{εt}表示一个N×1维随机序列,并且有εt I t-1～N(0,H t),I t-1是t-1时的信息集,H t是N×N维正定矩阵,并且关于I t-1是可测的。定义h t=Vech(H t),这里Vech称为向量半算子,它表示把矩阵H t的下三角阵按列依次堆积

而成的

N(N+1)

2

×1维向量。Bollerslev提出的向

量GARCH(p,q)模型中,Vech(H t)可表示为: Vech(H t)=W+∑

q

i=1

A i Vech(εt-iεT t-i)+

∑q

j=1

B j Vech(H t-j)(2)　　向量GA R

C H模型可以研究多个变量之间的波动溢出效应,模型中,参数矩阵A i、B j中的对角线元素反映了方差、协方差序列自身的相关关系,而非对角线元素反映了不同变量的方差、协方差序列之间的相互影响。模型(2)中给出的向量GARCH模

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型具有较好的经济意义,但是由于该模型参数较多,

因而也制约了其使用。而Engle 等提出的BEKK -GA RCH 模型具有相对较少的模型参数,方便实证研究。具体方法为在向量GA RC H 模型中,令

A i =

∑K

k =1

(

A ik A )T

,　B j =∑

K

k =1

( B jk B jk )T

其中: A ik 、 B jk 为N 维方阵, 表示矩阵的Kronecher 积。则与向量GARCH (p ,q )模型相对应的BEKK

模型为:

Vech (H t )=W +∑

q

i =1∑K

k =1

(

A ik A ik )T

Vech (εt -i εT

t -i )+∑p

j =1∑K

k =1

(

B jk B jk )T

Vech (H t -j )(3)

BEKK 模型的优点在于它容易满足矩阵H t 的

正定性,并且相对与向量GA RCH 模型,它具有相对较少的模型参数,便于实证研究中应用。本文为检验情绪对股票组合收益与投资者情绪之间的波动性溢出效应,采用BEKK 形式的多变量GA RCH 模型。均值方程如下:

R S ,t =μ

1+γ11R S ,t -1+γ12R I ,t -1+εS ,t (4)

R I ,t =μ2+γ21R S ,t -1+γ22R I ,t -1+ε1,t

(5)

εi ,t ～N (0,σ2

i ,t )　i =S ,I

式中:R S 代表组合收益,包括上证指数收益、深圳

成份指数收益、大公司组合收益、小公司组合收益;R I 代表消费者信心指数。根据A IC 准则,滞后阶数取1。

方差方程的形式为:

H t =C C ′+A εt -1ε′t -1A ′+B H t -1B ′(6)

式中:C 为下三角常数矩阵;A 代表A RC H 项的系数矩阵;B 代表GARCH 项的系数矩阵;H t 为2×2维对称矩阵,表示条件残差在t 时刻的方差矩阵,所以方差方程可以整理为:h 11,t h 12,t h 21,t h 22,t =C 110C 21C 22C 110C 21C 22′

+

　α11α12α21α22ε1,t -1ε2,t -1ε1,t -1ε2,t -1′α11α12α21α22+

β11β12β21

β22

h 11,t -1h 12,t -1h 21,t -1

h 22,t -1

β11β12β21

β22

′

(7)

式中:h 11表示组合收益的条件方差;h 22表示投资者

情绪的条件方差;h 12表示组合收益与投资者情绪间的条件协方差。

一般认为市场中的投资者总是处于理性与非理性之间的某种中间行为状态,当投资者处于理性状态时,投资者估计的股价水平与有效市场的均衡水平相一致,当投资者估计的股价水平与均衡水平不

一致时称为非理性,而投资市场的走势和股票的价

格往往正是由于人的非理性决策而产生重大偏离[16]。因此,本文借鉴文献[4]中的方法,根据以下模型分离出投资者情绪的理性与非理性成分,进而分别探讨其对股票收益波动的影响,

R I =λ0+λi

∑I

i =1

fund i ,t +R I ″

(8)

式中:R I 代表t 时刻投资者的情绪;R I ″是随机误差项;fund i ,t 表示t 时刻被公认的能够影响投资者对股票价格理性预期的因素,这些因素能够解释投资者

情绪的理性变化。将情绪变量中能够被理性预期解释的部分R I ′(R I 的估计值R

I )作为投资者的理性情绪,而不能被解释的部分R I ″作为非理性情绪。

3　实证检验与结果分析

3.1　波动溢出效应的检验

表1列示了样本数据的平稳性检验结果。

表1　平稳性检验

mean std .dev skew ness kurtosis

ADF Test S tatistic

R sh 0.0292090.0909420.4631863.720658-3.77236＊＊＊R sz 0.0366450.0958950.2136513.053763-3.34597＊＊R b 0.0215990.1014130.7772163.639547-3.59693＊＊＊R s 0.0276190.1181270.8827883.295761-4.14437＊

＊＊R I 94.473331.740089-0.46292.926924-1.6644

d R I

0.0295450.761754-1.398955.779849-4.1041＊

＊＊

注:“＊”表示显著性水平为10%,“＊＊”表示显著性水平为5%,“＊

＊＊”表示显著性水平为1%。R sh 表示上证收益;R sz 代表深证收益;R b 代表大公司组合收益;R s 代表小公司组合收益;R I 代表投资者情绪;d R I 代表投资者情绪一阶差分后的结果

由收益率的峰度和偏度结果可以得到,收益率分布呈现出尖峰厚尾的特征。另外,结果显示除消费者信心指数外,各个变量均通过单位根检验,显示序列是平稳的,而作为消费者情绪变量的消费者信心指数存在单位根,对其进行一阶差分后的结果在1%水平拒绝单位根。因此,可以采用ARCH 族模型建模分析。

以深圳成份指数与投资者情绪间的波动关系为例,说明本文主要研究方法。根据模型(4)～(6),估计结果见表2、3。

表2　均值方程估计结果

μ1

R sz ,t -1R I ,t -1R sz ,t 0.0259750.380525-0.100922369

　第4期

池丽旭,等:投资者情绪与股票收益波动溢出效应

表3　方差方程估计结果

矩阵元素

C A B

1,10.07900.37290.2605

1,200.0003-0.0003

2,10.00130.00000.0000

2,20.00640.37360.2604

对于投资者的情绪和组合收益的波动主要来自两方面:①自身前一时期的波动、对方前期的波动以及两者前期的协方差;②自身与对方前期绝对残差ε21,t-1,ε22,t-1,以及ε1,t-1ε2,t-1项,因此,对于投资者情绪与组合收益而言,若来自对方波动的影响不显著,则其波动只取决于自身前期的影响。

例如,对于组合收益R sz,t的波动h11,t,当α21= 0,β21=0时,

h11,t=C211+β211h11,t-1+α211ε21,t-1(9)此时,深圳成分指数收益的波动仅受自身前期的波动h11,t-1和前期绝对残差ε21,t-1的影响,即不存在投资者情绪向收益的波动溢出。本文假设α21=0,β21=0,得到的最大似然估计值小于原估计值,说明投资者情绪对深圳成份指数收益的波动存在溢出效应。再令α12=0,β12=0,重新得到的似然值与原最大似然估计值相等,证明深圳成份指数波动对投资者情绪不存在溢出效应。

3.2　分阶段研究

2005-04-29,中国证监会发布《关于上市公司股权分置改革试点有关问题的通知》,宣布启动股权分置改革试点工作。股权分置改革是我国资本市场基本制度的一项重要变革,它对我国股票市场产生的重要影响不可忽视,所以将样本期间划分为2个阶段,2004-01～2005-04为改革前阶段;2005-05～2007-11为改革后阶段。根据模型(4)-(6),回归结果见表4。

表4　股改前后投资者情绪与组合收益波动关系

R sh R sz R b R s R′I+-+-++-

R″I+＊＊＊

注:R′I表示股改前投资者情绪,R″I表示股改后投资者情绪;“+”代表组合收益对投资者情绪波动存在溢出效应,“-”代表投资者情绪对组合收益存在溢出效应,“+-”代表组合收益与投资者情绪间存在双向的波动性溢出效应

从表4的结果得到的结论及原因分析如下:

(1)股权分置改革前,除大公司收益R b,投资者情绪R′I与组合收益间存在双向的波动性溢出效应。但是投资者情绪与股票收益的波动性互为对方波动提供的预测能力是不对称的,回归的系数显示出股票收益的冲击不仅为自身以后的波动提供重要的信息,而且还能够影响到投资者情绪的波动幅度。消费者信心指数可以反映广大散户对当前经济形势评价和对经济前景的预期以及消费者心理状态的主观感受,而一国的股市是反映该国经济情况的晴雨表,所以股市收益的波动势必引起投资者情绪的波动。本文的实证结果也论证了这一点,而投资者情绪对组合收益波动的预测能力稍弱一些,即一般情况下,市场率先获得新信息,再向广大投资者传递。但该结论只能说明在该时期市场获得信息的速度更快,并不能说明股票价格反映出市场的全部信息,即不能说明市场是有效的。

(2)大公司收益R b的波动将对投资者的情绪波动具有单方向的波动溢出效应,原因是投资者大多更加关注大盘股的收益变化情况,因此,大公司的信息对情绪的影响较大。但股权分置改革前,同股不同权的情况严重,尤其对于大公司,其决策权掌握在少数大股东手里,所以投资者的情绪,尤其是散户的情绪无法影响大公司的收益波动。

(3)股权分置改革后整体来看,投资者情绪R″I 与组合收益间的波动关系明显减弱。说明投资者情绪与股票收益在股改后相对独立。由于波动与市场获得的信

表5　影响情绪因素回归结果

C oefficient Std.E rror t-S tatistic Prob.

R e xp-0.0009840.022374-0.0439700.9653

R dep-32.0415412.77855-2.5074480.0185

R loa　24.7019822.307591.1073350.2779 dR ret-0.8661750.354507-2.4433230.0214

d R ex c-0.0074810.043162-0.1733330.8637

R ind-0.2427370.117038-2.0740030.0477

R inv　0.0845850.0489631.7275300.0955

R cur　0.0451480.0619710.7285330.4726

R imp-0.0405910.022494-1.8045260.0823

R con　160.6737132.57011.2119910.2360

R pri-184.0670135.8999-1.3544320.1868

R e ff-0.1550900.386762-0.4009970.6916 C　2.2220961.8550831.1978420.2414注:R e xp代表出口额,R dep代表存款,R lo a代表贷款,d R ret代表零售总额的一阶差分结果,d R ex c代表外汇储备的一阶差分后结果,R ind 工业增加值,R inv代表固定资产投资,R c ur代表货币供应,R imp代表进口,R c on代表居民消费价格,R pri代表零售价,R e ff代表企业效率

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息速度直接相关,市场与情绪波动的相互独立也可以反映出股改后投资者情绪与股票市场吸收信息的速度相近。

3.3　影响投资者情绪因素检验

从表5可见,R dep、d R r et、R ind、R inv、R imp等变量回归结果通过显著性检验,这些与投资者情绪相关的变量能够解释投资者情绪的理性变化,将其作为影响投资者对股票价格理性预期的fund i,t代入式(8)中,分离出投资者的理性情绪R′I和非理性情绪R″I。

3.4　投资者理性和非理性情绪与股票收益关系的

检验

投资者情绪分为理性及非理性,分别讨论这2种情绪对组合收益波动影响,并且将样本期间再次划分为股权分置改革前后2个阶段,对比分析改革对投资者情绪与组合收益波动关系的影响。将变量代入模型(4)～(6),得到结果如表6所示。

表6　股改前(后)理性情绪与非理性情绪对组合收益波动的影响R sh R sz R b R s R I+-(+)+-(＊)+(＊)+-(＊) R′I＊(+-)+-(＊)+-(＊)＊(＊)

R″I+-(+-)＊(＊)＊(＊)＊(-)

注:R I代表投资者整体情绪,R′I代表分离出的理性情绪,R″I代表非理性情绪;“+”代表组合收益对投资者情绪波动存在溢出效应,“-”代表投资者情绪对组合收益存在溢出效应,“+-”代表组合收益与投资者情绪间存在双向的波动性溢出效应;＊代表结果不显著;()内为股改后结果

从表6的结果可以得到以下结论:

(1)股权分置改革前,R′I分别与R sz、R b间均存在双向溢出效应,说明R′I与股票收益之间存在着信息的传递关系,而R″I则不然。在现实市场中,噪声交易者的过度自信、损失厌恶等非理性情绪的存在可能导致股票价格走势的长期偏离。

(2)股权分置改革后,投资者情绪与股票收益间的波动关系比改革前明显减弱,投资者情绪的变化不再对风险资产价格的波动产生影响,同样价格波动对两种情绪的冲击也不显著。这说明,在该样本期内噪音交易者数量减少,投资者趋于理性,其估计的股价水平也与有效市场的均衡水平接近一致。

(3)股权分置改革前后的结果均显示出R s与大盘股相比,受理性与非理性2种情绪波动影响的规律不同。分析其原因在于中小企业的股本小,股价波动比大盘股激烈,所以会引起公司特有波动率的增长。因此与大公司及其他重要指数相比,小公司收益受情绪的影响有较大差异。4　结　语

股权分置改革是我国证券市场制度的一大创举,具有划时代的意义。本文通过实证检验了股权分置改革前后投资者情绪与股票收益波动之间的关系。波动溢出效应可以使我们更深刻了解信息传递的过程。

股权分置改革之前,股票收益与投资者的情绪间存在着一定程度的冲击反应,股票收益的增加将预期投资者的乐观情绪,而当股票收益降低时,情绪也将随之变得悲观。这意味着股票收益的波动能够预期投资者情绪的变化,投资者是正反馈交易者。在该时期,投资者的情绪由理性和非理性因素共同驱使,两种情绪对股票收益的影响是相反的。股权分置改革后2年内情绪与收益间的波动溢出效应不明显,股票的收益受投资者情绪波动的影响减弱,说明我国股票市场向理性,完善又迈进了一步。

我国证券市场的散户较多,投资者情绪化的表现也较明显,这势必对股票价格的波动造成影响,因此,无论是政策制定者、机构投资者还是中小散户,都要重视市场分析中心理因素的影响和作用,加强对投资者行为的研究,真正起到促进市场稳定繁荣的作用。

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下期发表论文摘要预报

基于扩展Petri网的建筑产品设计过程工作流模型

王要武,　成飞飞

(哈尔滨工业大学,哈尔滨150001)

摘　要:针对建筑产品设计过程工作流的动态性和不确定性的管理与控制,提出基于扩展Petri网的建筑产品设计

过程工作流模型,并以一般商用办公楼的建筑产品设备设计过程为例构建模型,应用CP N T o ols仿真软件进行仿

真分析和过程优化。结果表明,本文提出的工作流模型对建筑产品设计过程管理和优化具有明显效果。

372系　统　管　理　学　报第18卷　　　　

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