國際投資者情緒的信息溢出機(jī)制

　　摘要:研究國際投資者情緒在全球股票市場上的溢出效應(yīng),對于投資者更好地理解資本市場的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及有效規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)具有重要的理論和實(shí)踐意義。利用Diebold信息溢出模型對投資者情緒的全球信息溢出機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn),研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):全球股市投資者情緒的聯(lián)動(dòng)性較高,歐美股票市場是全球情緒傳染的主要對外溢出來源;投資者情緒的傳染具有顯著的非對稱性,高漲情緒的信息溢出效應(yīng)要明顯高于低迷情緒的信息溢出效應(yīng);中國A股除了在2007年和2015年兩次牛市后期表現(xiàn)出較明顯的凈對外溢出,其他時(shí)間均表現(xiàn)出明顯的接受溢出狀態(tài),說明中國A股的對外影響力還不能與其規(guī)模相匹配。因此,應(yīng)在建立有效的金融防火墻的基礎(chǔ)上,加大A股的開放程度、引入更多的國際投資者,逐步擴(kuò)大A股在全球的影響力。

　　關(guān)鍵詞:投資者情緒;信息溢出;行為金融;搜索指數(shù)

　　一、引言

　　行為金融學(xué)認(rèn)為,情緒和認(rèn)知偏差使得投資者無法做到理性預(yù)期,從而導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格偏離內(nèi)在價(jià)值和市場非有效。目前對投資者情緒的研究大多集中在股票市場,主要包括通過選擇合適的源指標(biāo)構(gòu)造投資者情緒指數(shù)并分析其對股票橫截面收益率的影響[1-5]以及通過投資者情緒指數(shù)去解釋和分析各種金融市場異象[6-9]。也有一些學(xué)者研究了投資者情緒對其他資本市場的影響,如Han[10]和Nayak[11]分別研究了投資者情緒對標(biāo)普500指數(shù)期權(quán)市場和企業(yè)債券利差的影響;Wang[12]構(gòu)造了期貨市場投資者情緒指數(shù)并研究了其對期貨橫截面收益率的影響。

　　金融論文范例：金融投資風(fēng)險(xiǎn)分析及控制措施探討

　　構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)常用的方法包括單一指標(biāo)法和復(fù)合指標(biāo)法,由于復(fù)合指標(biāo)能夠綜合更多的來源且有利于進(jìn)行降噪分析,因此得到了廣泛的應(yīng)用,最具代表性的就是Baker和Wurgler[1]根據(jù)封閉式基金折溢價(jià)、換手率、IPO數(shù)據(jù)等6個(gè)源指標(biāo)復(fù)合出的BW情緒指數(shù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,越來越多的學(xué)者采用微博[13]、社交媒體[14-15]、搜索引擎[3][16]等網(wǎng)絡(luò)媒體數(shù)據(jù)來對投資者情緒進(jìn)行衡量,以更迅速地捕捉到投資者情緒的變化。

　　雖然投資者情緒的研究文獻(xiàn)已經(jīng)較多,但是不同資本市場下投資者情緒的相互傳染機(jī)制還未被完全闡明,這主要是因?yàn)椴煌�市場下投資者情緒的構(gòu)造方式會(huì)有所不同。如常見的BW情緒指數(shù),其采用的IPO首日收益率在我國存在不適用情況,是由于我國股票上市的注冊制一直沒有得到正式實(shí)施,IPO受到政策的強(qiáng)烈影響,無法準(zhǔn)確反映投資者情緒的變動(dòng)。因此,選擇一致性的投資者情緒測度指標(biāo)是研究跨市場投資者情緒傳染或信息溢出的關(guān)鍵所在。

　　得益于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,采用網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)構(gòu)造情緒指標(biāo)為本文的研究提供了關(guān)鍵技術(shù)。因此,本文擬采用網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)構(gòu)造不同國家或地區(qū)股票市場的投資者情緒指標(biāo),并利用Diebold信息溢出模型研究投資者情緒在國際市場間的傳染和擴(kuò)散機(jī)制。相對于已有的文獻(xiàn),本文的創(chuàng)新之處主要表現(xiàn)在以下兩方面:一方面,利用網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)構(gòu)造了不同市場的投資者情緒指標(biāo),使得跨市場的投資者情緒具有了一致來源和相互可比性,為研究投資者情緒的跨市場信息溢出機(jī)制提供了技術(shù)支撐;另一方面,采用Diebold信息溢出指數(shù)模型系統(tǒng)地分析了投資者情緒在全球及亞洲區(qū)域市場的溢出機(jī)制,并通過將投資者情緒細(xì)分為高漲情緒和低迷情緒,對情緒溢出的非對稱性進(jìn)行了檢驗(yàn)和分析。

　　二、文獻(xiàn)綜述

　　對投資者情緒研究最早的定義來自于DeLong等人[17]。他們指出股票市場除了理性預(yù)期交易者之外,還存在大量的噪聲交易(NoiseTrading),這些噪聲交易正是投資者情緒所導(dǎo)致的。Brown和Cliff[1]、Baker和Wurgler[2]的觀點(diǎn)更被廣為接受,他們認(rèn)為投資者情緒就是投資者對風(fēng)險(xiǎn)和投機(jī)的承擔(dān)傾向,因此相對于正常的市場收益,風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)使得情緒交易者能夠獲得一定的超額收益。

　　在對投資者情緒的衡量上,按源指標(biāo)來源可以分為直接指標(biāo)和間接指標(biāo)兩種方式。直接指標(biāo)指直接問詢消費(fèi)者對市場看法以及買賣意愿的方式來測度投資者的情緒,包括但不限于美國AAII投資者情緒指數(shù)[18-20]、US投資者智能指數(shù)[21]、消費(fèi)者信心指數(shù)[22]、央視看市數(shù)據(jù)以及華鼎多空民意調(diào)查結(jié)果[23-24]等;間接指標(biāo)則包括基金資金凈流入[25]、換手率[26-27]、新增投資者開戶數(shù)[28]等能間接反映投資者情緒的指標(biāo)。具體的構(gòu)造方式包括單一指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)兩種。

　　相對于單一指標(biāo),復(fù)合指標(biāo)包含的信息量更大,同時(shí)能夠降低噪聲,因此,其在實(shí)證研究中得到了廣泛的應(yīng)用。最普遍認(rèn)可的便是Baker和Wurgler[2]構(gòu)造的BW情緒指數(shù),他們采用主成分分析法對交易量、封閉式基金折價(jià)率、股利收益、IPO首日收益率及IPO數(shù)量、股票發(fā)行/證券發(fā)行比率6個(gè)源指標(biāo)進(jìn)行降噪提純。國內(nèi)很多學(xué)者在BW指數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)造了中國的投資者情緒指標(biāo),如易志高和茅寧[29]、張宗新和王海亮[30]、李合龍和馮春娥[31]、文鳳華等[32]、高大良等[33]。

　　三、研究設(shè)計(jì)

　　1.投資者情緒指數(shù)的投建

　　(1)描述性統(tǒng)計(jì)分析目前最常用的投資者情緒指標(biāo)是由Baker和Wurgler[2]提出的,他們采用主成分分析法從多個(gè)反映投資者信念的客觀指標(biāo)中提取出共同情緒成分。雖然胡昌生和池陽春[46]對BW方法提出了質(zhì)疑,他們認(rèn)為第二主成分才能更準(zhǔn)確地反映出投資者的非理性情緒,但是這并不影響B(tài)W情緒在全世界范圍內(nèi)得到廣泛的應(yīng)用。

　　李竹薇等[47]、Qadan和Nama[39]等學(xué)者均是采用BW指標(biāo)作為投資者情緒的代理變量并進(jìn)而研究其對金融市場的影響,國內(nèi)學(xué)者如池麗旭等[25]也是借鑒BW方法,利用中國市場數(shù)據(jù)構(gòu)造適用我國股市的投資者情緒指標(biāo)。如果要對不同股票市場投資者情緒指標(biāo)進(jìn)行比較,就需要選擇相同的源指標(biāo)。考慮到網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)數(shù)據(jù)來源渠道的同一性,因此,本文將借鑒Da等[3]、Dimpfl和Kleiman[16]、孟雪井等[43]學(xué)者的研究方法,采用谷歌搜索指數(shù)來構(gòu)造不同股市投資者情緒指標(biāo)。

　　如對于中國A股,采用“ShanghaiCompositeIndex”“ShenzhenComponentIndex”“ChineseStock”等關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索;德國股票指數(shù)采用“DAX”“DAX30”“GermanyStock”等關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索。并將這些關(guān)鍵詞的谷歌搜索指數(shù)加總后取平均值,得到各股票市場的投資者情緒。由于谷歌指數(shù)只提供了2004年之后的數(shù)據(jù),因此,本文選取的樣本區(qū)間為2004年1月至2019年6月。本文選擇了美國三大股指(道瓊斯、標(biāo)普和納斯達(dá)克)、歐洲三大股指(英國富時(shí)、德國DAX30指數(shù)和法國CAC40指數(shù))、澳大利亞AXJO指數(shù)、日本Nikkei225指數(shù)、韓國KOSPI指數(shù)、中國香港恒生指數(shù)以及中國A股指數(shù)(包括上證指數(shù)和深成指數(shù))。本文利用谷歌搜索指數(shù)所構(gòu)造的中國A股投資者情緒代表的是境外投資者對中國股市的關(guān)注程度,所用谷歌搜索指數(shù)來自于境外訪學(xué)同事。

　　四、實(shí)證檢驗(yàn)

　　1.全球投資者情緒的靜態(tài)溢出(1)總情緒指數(shù)的信息溢出采用Diebold信息溢出指數(shù)模型研究投資者情緒的溢出機(jī)制,首先分析全球投資者情緒的靜態(tài)溢出效應(yīng)。根據(jù)單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)所有的情緒指數(shù)均是一階單整,協(xié)整檢驗(yàn)顯示情緒指數(shù)之間存在著顯著的協(xié)整關(guān)系(具體結(jié)果略),因此,采用VAR模型和廣義方差分解模型對樣本區(qū)間內(nèi)情緒指數(shù)間的溢出機(jī)制進(jìn)行分析,VAR模型的滯后階數(shù)根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定為3階。廣義方差分解得到的關(guān)聯(lián)性表如表5所示。從表5倒數(shù)第二行對外溢出值(To)可以看到,道瓊斯、標(biāo)普、法國股市和中國香港恒生指數(shù)投資者情緒對外溢出值較大,而澳大利亞和中國A股情緒的對外溢出值最小;從最后一列接受溢出值(From)可以看到,道瓊斯、標(biāo)普、日本和恒生指數(shù)較大,澳大利亞股市和中國A股最小。

　　總體看來,情緒對外溢出越大的市場,其接受溢出值也較大;而對外溢出較小的市場,其接受溢出也較小。澳大利亞主要是由于其位于大洋洲,與其他市場地理位置相隔較遠(yuǎn),因此較難受到其他市場投資者情緒的傳染,中國A股則是由于其開放性不夠,因此受其他市場影響相對較小。而道瓊斯、標(biāo)普、日本股市和中國香港股市均是全球化開放程度較高的市場,因此其投資者情緒容易向外傳染,也容易受到外部情緒的影響。從最后一行凈溢出值(Net)可以看到,美國股市(包括道瓊斯、標(biāo)普和納斯達(dá)克)總體處于對外部市場產(chǎn)生信息溢出的位置,歐洲股市(包括英國、德國和法國)和亞洲股市(日本、韓國、中國香港和中國A股)則處于從外部市場接受溢出的位置。全球市場投資者情緒的總溢出值為52.02(該值最小為0,最大為100),說明全球市場間情緒的相互影響較強(qiáng)。

　　五、結(jié)論與建議

　　采用2004年1月至2019年6月的谷歌搜索指數(shù)來分別表示全球各股票市場的投資者情緒,利用Diebold信息溢出模型研究了投資者情緒在全球的擴(kuò)散機(jī)制,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):第一,全球股市投資者情緒的聯(lián)動(dòng)性較高,其信息總溢出值達(dá)到了52.02;第二,歐美股票市場是全球情緒傳染的主要對外溢出來源,而亞洲股市無論是在靜態(tài)窗口還是在動(dòng)態(tài)窗口,均處于接受溢出的位置。

　　第三,投資者情緒的傳染具有顯著的非對稱性,表現(xiàn)為高漲情緒的信息溢出效應(yīng)要顯著高于低迷情緒的信息溢出效應(yīng),無論是在靜態(tài)窗口還是動(dòng)態(tài)窗口,無論是在全球市場還是在亞洲區(qū)域市場,非對稱性都顯著存在;第四,在全球市場中,中國A股除了在2007年和2015年兩次牛市后期表現(xiàn)出較明顯的凈對外溢出,其他時(shí)間均表現(xiàn)出明顯的接受溢出狀態(tài),說明由于開放程度不夠,中國A股的對外影響力還完全不能與其規(guī)模體量相匹配;第五,通過對亞洲區(qū)域市場的研究發(fā)現(xiàn),亞洲股市投資者情緒的整體聯(lián)動(dòng)性要低于全球市場,其信息總溢出值僅為25.36,僅相當(dāng)于全球市場信息總溢出值的一半;第六,中國香港恒生指數(shù)市場是亞洲市場最主要的對外溢出來源,中國A股和韓國股市則是主要的接受溢出對象。

　　作者：周亮

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