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新疆城乡收入分配状况实证分析

 论文栏目:中国经济    更新时间:2018-03-23 13:57   

 [提要] 本文从投资者情绪的测度和实证检验两个层面系统梳理情绪实证研究的演进过程。在投资者情绪测度方面,基于纵向角度从情绪直接调查指数逐渐深入到用多个代理变量来综合表征情绪;在投资者情绪实证检验方面,基于横向角度梳理投资者情绪影响资产价格的三个效应和三个维度。最后,结合投资者情绪的研究进展,指出未来主要研究方向。 
  关键词:投资者情绪;复合情绪指數;情绪交互效应 
  基金项目:教育部人文社科项目:“股票市场的情绪加速器效应研究”(编号:16YJC790048) 
  中图分类号:F832.5 文献标识码:A 
  收录日期:2018年1月29日

一、引言


  20世纪70年代后期以来,西方学者发现证券市场中不断涌现许多无法用传统金融资产定价理论来解释的“异常现象”。这些金融市场异象对传统金融理论形成了强有力的挑战,越来越多的学者开始对传统金融理论中的有效市场假说产生了疑问。在这种情形下,一些学者开始放松传统金融理论中“投资者理性”假设,而以“投资者有限理性”为假设来研究资产定价问题,并逐渐发展为金融学的一个重要分支——行为金融学。根据投资者有限理性的表现形式,行为资产定价理论大致分为基于噪音、心理偏差和投资者情绪的资产定价理论。虽然基于噪音交易的模型和认知偏差的模型能够解释部分市场异常现象,但是对二者进行实证检验的一个重要问题是噪音和偏差如何辨识、如何测度至今仍未能找到有效的解决办法。基于投资情绪的资产定价理论研究可以克服以上两类理论模型研究的不足,投资者情绪能够被定量地测度,从而可以对理论模型进行相应的实证检验(Baker和Wurgler,2006)。 
  另一方面,心理行为学以及神经医学等领域的实验提供了直接的证据,表明投资者情绪在不确定性条件下影响人们的投资决策行为,从而影响金融资产的价格。一些金融实验的结果表明投资者在情绪高涨时将会做出乐观的判断与决策,从而提高金融资产的认知价格;投资者在情绪低落时会做出悲观的判断与决策,降低金融资产的认知价格(Statman等,2008;Kempf等,2014)。由于投资者情绪易于辨识和测度,目前对基于投资者情绪的实证研究正在蓬勃发展。正如Baker和Wurgler(2007)指出,现在的问题已不再是投资者情绪是否影响股票价格,而是如何测量投资者情绪和量化它的效果。

二、投资者情绪测度研究


  为了实证检验投资者情绪对资产价格的影响需要对投资者情绪进行具体的测度,目前对于投资者情绪的测算大致有如下三类:情绪直接指标、情绪间接指标和情绪其他特殊指标。 
  (一)情绪直接指标。情绪直接指标是指通过对投资者的直接调查、询问其对未来一定时期市场发展的看法,一般归类为看涨、看跌和看平三种态度,通过一定的数学计算(如比率等)表示出投资者的乐观情绪或悲观情绪。根据被调查者在金融市场中所处地位的不同性质,情绪的直接指标又可以分为仅调查机构投资者的机构投资者情绪指标、仅调查个人投资者的个人投资者情绪指标,以及不区分被调查者属性的市场整体情绪指标。 
  国外常用的投资者情绪直接调查指标有针对机构投资者的投资者智能指数(Investor Intelligent),有针对个人投资者情绪调查的美国个人投资者协会指数(American Assosiation Individual Investor,AAII),还有针对市场整体情绪的调查指标,即密歇根消费者信心指数(ICS)。国内常用的投资者情绪直接调查指标有针对机构投资者的央视看盘机构投资者调查指数,有针对个人投资者的央视看盘个人投资者调查指数,还有针对市场整体情绪的调查指标,即中国消费者信心指数。 
  然而,投资者对未来市场的认知会随着市场的发展而变化,在面临判断与选择时,针对投资者情绪的直接调查数据本身极有可能是有偏误的。与此相比,金融市场中的交易变量已经包含了投资者的各类行为与心理偏差,运用这些变量表征情绪或许更为准确。 
  (二)情绪间接指标。情绪间接指标是指运用一定的数学手段,以相关金融市场中一个或多个代理变量测算投资者的情绪。按照采用交易变量的个数,情绪间接指标可以分为单一性指标以及综合性指标。依据采用代理变量的个数分为两个阶段:第一个阶段主要是运用单一代理变量来表征情绪,以Brown和Cliff(2004,2005)对各代理变量的综述为结束标志;第二个阶段主要是运用多个代理变量来综合地表征情绪,以Baker和Wurgler(2006,2007)提出的著名的BW情绪指标为代表。 
  此外,情绪其他特殊指标,包括天气状况、空气温度、日照长短、月运周期等非金融市场交易变量。目前,国内外的众多学者倾向于以多个代理变量综合表征情绪。然而,该方面的研究主要还存在如何科学选取代理变量的问题,由于受限于数据的可得性等原因,不同的学者在构建情绪指标时选取的代理变量亦有不同,对于如何更为规范性地选取情绪代理变量学术界尚缺乏科学的判断及统一的认识。

三、投资者情绪影响效应研究


  目前,在实证研究方面国内外学者主要从三个效应和三个维度论证投资者情绪对股票价格的影响作用。三个效应是指总体效应、横截面效应和个体效应,三个维度是指时间维度、空间维度和投资者维度。 
  (一)投资者情绪对资产价格影响的三个效应 
  1、总体效应(Aggregate Effects),是指情绪对于整个股票市场所产生的系统性影响。这里的情绪指的是市场情绪,因为市场情绪是依据整体市场的数据构建,这样市场情绪才对整体市场产生影响。Brown和Cliff(2004,2005)在对投资者情绪与短期股票收益率之间的互动关系进行研究时发现,情绪和近期市场收益都是相关的,股票市场近期历史收益率和投资者情绪水平本身是情绪的重要解释变量,但情绪对市场短期未来收益不存在预测能力。类似的研究还有Yang和Yan(2011)、Chan(2014)、Yang和Gao(2014)、王美今和孙建军(2004)、张强和杨淑娥(2009)、谢军和杨春鹏(2015)等。
 2、横截面效应(Cross-section Effects),是指情绪对不同类别股票的差异性影响。对这方面的研究有两类:一种是基于市场情绪的研究,一种是基于组合情绪的研究。已有的大部分研究都把焦点放在市场情绪的横截面效应当中,这方面的研究包括Baker和Wurgler(2006),Glushkov(2006),Hong、Kim和Kang(2011),等等。基于組合情绪的研究以Kumar和Lee(2006)为代表,他们使用市场交易数据构建了个股的买卖不均衡指标(BSI),并构建了组合BSI,然后研究不同类别的股票收益与该类别的组合情绪的联动性。未来一个研究方向是构建组合情绪,以此更好地研究横截面效应。 
  3、个体效应(Individual Stock Effects),是指情绪对单一股票收益的个体影响。在实际投资中,个人投资者由于资金短缺的问题,很少购买具有某种横截面特征的股票组合或者市场指数,投资者所持有投资组合的分散程度大大低于经典理论的建议(Blume、Crockett和Friend,1974)。因此,投资者更关注的是情绪是否影响个股收益。研究情绪的个体效应,需要依据个股数据构建个股情绪。目前研究主要使用单一情绪代理变量构建个股情绪指标,这方面的研究包括Frazzini等(2008)、Burghardt(2008)、池丽旭和庄新田(2011)等。综合个股情绪的研究以Liao等(2011)为代表,他们研究了个股情绪与基金羊群现象之间的关系。单一个股情绪指标只能从某个侧面反映投资者情绪的变化,不同的度量指标可能仅反映了投资者情绪的某一方面。因此未来一个研究方向是构建综合个股情绪,以此更全面地研究个体效应。 
  (二)投资者情绪对资产价格影响的三个维度 
  1、时间维度。包括两个研究方面,一是以不同频率考察情绪对于股票收益的差异性影响;二是以不同时间区间考察情绪对于股票收益的不同影响。一些学者研究了不同频率情绪对股票收益的影响。例如,王美今和孙建军(2004)、Kling和Gao(2008)采用日度频率数据,Kumar和Lee(2006)、Schmeling (2009)、张强和杨淑娥(2009)、蒋玉梅和王明照(2010)采用月度交易数据,Baker,Wurgler和Yuan(2012)甚至使用期限更长的年度数据。上述研究局限于单一频率,没有涉及到不同频率情绪的期限结构,而且还缺乏对高频情绪的研究。 
  另外,部分学者以不同时间区间考察情绪对于收益的不同影响,一般分为牛熊市或者情绪高涨低落区间。例如,Burghardt(2008)用欧洲权证交易所的交易数据构造散户投资者情绪指数,发现低情绪股票的组合较高情绪投资组合具有显著的超额收益。这方面的研究还包括Kurov(2010),Gao、Yu和Yuan(2010),Yu和Yuan(2010)。 
  2、空间维度,针对不同空间的市场分析情绪的不同影响。Schmeling(2009)论证了18个工业化国家的个人投资者情绪是否影响了股票预期收益。发现市场诚信程度越低、文化上“羊群行为”倾向越高的国家,情绪对于股票收益的影响也越高。Baker、Wurgler和Yuan(2012)构建了美、英、日、德、法、加六个主要股票市场的投资者情绪指数,且将其分解成一个全球指数和六个本土指数,发现全球情绪与本土情绪均是时序收益的反向指示器,同时也是横截面收益的反向预测器。 
  3、投资者维度,是指对投资者进行分类,进而研究不同类别投资者情绪对股票收益的差异性影响。例如,Kenneth和Meir(2000)把投资者划分为小投资者、中型投资者和大投资者,发现三类投资者情绪均与小盘股收益负相关。Schmeling(2007)以直接调查数据度量了个人投资者情绪与机构投资者情绪,发现机构投资者情绪能正确预测市场趋势,而个人投资者情绪反向预测了股票收益。类似的研究还有张强和杨淑娥(2007)、Kling和Lei(2008)等。

四、结论


  目前,在市场情绪指数度量方面,国内外学者倾向于以多个情绪代理变量综合表征市场情绪,特别国内学者主要是在改进Baker和Wurgler(2006)情绪指数构建方式的基础上,融入能反映中国股票市场投资者情绪变化的代理变量。在个股情绪指数测度方面,选取多个个股交易的代理变量来构建复合个股情绪指数成为未来的一个研究方向。虽然一些学者针对不同效应或者不同维度分析了投资者情绪对股票收益的影响作用,但是同时结合不同效应和不同维度从面板数据角度分析投资者情绪对股票收益的交互效应,论证不同频率个股情绪的期限结构效应以及混频个股情绪对高频收益的影响等方面的研究还较少涉及,成为将来的一个重要研究方向。

主要参考文献:


  [1]Baker,M.,Wurgler,J.Investor sentiment and the cross-section of stock returns[J].Journal of Finance,2006.61.4. 
  [2]Kempf,A.,Merkle,C.,Niessen,A.Low risk and high return-affective attitudes and stock market expectations[J].European Financial Management,2014.20.5. 
  [3]易志高,茅宁.中国股市投资者情绪测量研究:CICSI的构建[J].金融研究,2009.11. 
  [4]李进芳.带信息的情绪资产定价研究[J].系统工程理论与实践,2016.5. 
  [5]李元,宋泽芳.投资者情绪效应的度量方法述评[J].广州大学学报,2017.4.

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