对证券市场投资者情绪的实证研究

投资者情绪是行为金融理论的一个重要内容,根据行为金融理论,人的情绪会影响其投资者决策,进而会影响证券市场的股票收益。本文在国内外已有研究的基础上,对证券市场投资者情绪进行实证研究,构建出了一个包含六个基本成分指标的投资者情绪综合指数来对投资者情绪的测量。     

我国投资者情绪对股票收益影响——基于面板数据的研究

基于基金的资金流量构造投资者情绪指标,应用面板数据模型对我国投资者情绪与股票收益之间的关系展开研究,结果表明情绪对股票收益具有显著影响,其中乐观情绪的影响高于悲观情绪,而极端情绪在我国市场中具有独特的预测能力。利用行为金融学理论建立合理的情绪指标,可以作为预测市场未来波动的可靠指针,为我国证券投资者及监管者提供决策参考依据。     

投资者情绪指标与股票市场——基于扩展卡尔曼滤波方法的研究

基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,首次构造出过滤市场噪声的投资者情绪指标,并在此基础上应用向量自回归模型分析我国投资者情绪指标与股票收益、股本规模等因素的经验关系,实证结果表明:(1)扩展卡尔曼滤波方法可以获得一个更加清晰反映投资者情绪的状态变量;(2)情绪的变化量比情绪指标本身具有更强的市场收益预测能力;(3)大规模公司股票的收益对投资者情绪的影响程度高于小规模公司股票,而投资者情绪对小规模公司股票的影响显著高于大规模公司的股票,并且情绪波动能够预测小规模股票的短期收益惯性和跨期收益反转的特征,证明情绪波动是影响资产定价的重要主观因素。     

基于BW模型的A股市场投资者情绪测度研究

投资者情绪因其内在复杂性和动态变化性,使得准确测度尤为困难。本文通过对情绪测度理论方法进行系统分析,结合中国证券市场具体情境,基于BW模型选取市场换手率等6个情绪指标,利用主成分分析法构建以月度为单位的中国证券市场投资者情绪指数。对于部分情绪指标计算公式进行调整和完善以及通过与宏观数据进行正交回归剔除指标中非情绪因素。最后通过与上证综指进行Eyeball分析,发现所构建情绪指数可以准确测度投资者的普遍情绪,从而验证了情绪指数的有效性。     

中国股市投资者情绪测度指标的优选研究

股市投资者情绪单项测度指标众多、良莠不齐，Baker和Wurgler基于主成分分析构建综合投资者情绪测度指数的方法虽被广泛采用，但其所用指标在选用时具有主观随意性，故需对这些指标进行优选。可构建一套开放式的指标优选方法系统即倒金字塔滤网模型，首先对海选到的指标进行初选，剔除数据不可得不连续的指标，再通过相关性分析剔除无关项、通过聚类分析剔除高度相关项，然后通过主成分分析确定情绪测度维度和指标个数，最终用变异系数法优选出各维度内的最显著指标。然后，用优选后的指标基于主成分分析构建综合情绪测度指数。实证分析发现，不同时段应优选出不同的指标来测度投资者情绪，倒金字塔滤网模型适用于任何时段的指标优选，用优选后的指标构建的优化综合投资者情绪指数OISI比用未经优选的指标构建的CICSI指数可更好地解释中国股市投资者情绪。     

投资者情绪对股票市场收益和波动的影响-基于开放式股票型基金资金净流入的实证研究

投资者情绪立足于投资者非理性的角度,能够对股票市场的大幅波动作出较好的解释。当前国内以开放式股票型基金角度分析投资者情绪的研究尚为空白。本文以开放式股票型基金资金净流入作为投资者情绪的度量指标,运用GARCH-M模型研究了投资者情绪对股票市场收益和波动的影响。研究结果表明：投资者情绪与股票市场收益之间存在正向反馈作用;且在以股票市值为分类的组合中,发现大市值股票组合受投资者情绪影响的股票市场指数条件波动越大,股票组合收益越大;小市值股票组合受投资者情绪影响的股票市场指数条件波动越大,则股票组合收益反而越小。     

中国证券市场的投资者情绪研究

从行为金融学角度,以2004年1月～2008年6月中国证券市场基金和股票的交易数据为研究样本,采用面板数据模型和动态组合分析方法系统考察中国投资者情绪与股票收益率、股票的市场关注程度、公司规模之间的联系.通过建立基于资金流量的投资者情绪指标,详细探讨投资者情绪对不同股票收益率变化的敏感性,揭示投资者情绪的形成原因、影响因素及其变化趋势.研究结果表明,股票收益率的波动随着投资者情绪的提高而增强;市场关注度越高的股票,投资者赋予的情绪越低;投资者对股票的情绪波动随着公司规模的增加而减弱.实证检验的结果验证了投资者情绪在中国股票市场中的重要作用,因此关于证券市场投资者情绪运行模式的研究对于中国资本市场泡沫的预警、监管机构制定政策都具有现实意义.     

基于股评的投资者情绪对股票市场的影响北大核心CSCDCSSCI

探讨投资者情绪对我国股票市场的影响.为刻画投资者情绪,基于东方财富网股吧帖文与朴素贝叶斯方法,提出融合股评看涨看跌预期和投资者关注程度的投资者情绪度量指标.进一步,利用Granger因果检验、瞬时Granger因果检验、跨期回归分析等方法,探讨了投资者情绪对我国股票收益率、交易量和波动性是否具有预测能力及影响.实证结果揭示:虽然投资者情绪对股票市场收益率、交易量和波动性均无预测能力,但投资者情绪对股票收益率和交易量有当期影响;开盘前非交易时段的股评情绪对开盘价具有预测力,开盘后交易时段的股评情绪对收盘价和日交易量具有更显著的影响.此外,股票收益率是投资者情绪的Granger原因,即投资者情绪的形成依赖于前期市场收益率.这些实证结果为深入理解参与股吧评论的交易者的行为以及行为对市场产生的影响提供了证据.     

基于股评的投资者情绪对股票市场的影响

探讨投资者情绪对我国股票市场的影响.为刻画投资者情绪,基于东方财富网股吧帖文与朴素贝叶斯方法,提出融合股评看涨看跌预期和投资者关注程度的投资者情绪度量指标.进一步,利用Granger因果检验、瞬时Granger因果检验、跨期回归分析等方法,探讨了投资者情绪对我国股票收益率、交易量和波动性是否具有预测能力及影响.实证结果揭示:虽然投资者情绪对股票市场收益率、交易量和波动性均无预测能力,但投资者情绪对股票收益率和交易量有当期影响;开盘前非交易时段的股评情绪对开盘价具有预测力,开盘后交易时段的股评情绪对收盘价和日交易量具有更显著的影响.此外,股票收益率是投资者情绪的Granger原因,即投资者情绪的形成依赖于前期市场收益率.这些实证结果为深入理解参与股吧评论的交易者的行为以及行为对市场产生的影响提供了证据.     

投资者情绪、意见分歧与中国股市IPO 之谜

中国股票市场IPO 首日回报高、长期回报低的现象十分突出,传统理性金融理论难以对这两者同时加以解释．文章基于行为金融理论,从二级市场个体投资者情绪与意见分歧相结合的角度,利用账户交易数据中的投资者IPO 首日净买入构建情绪指标对上述现象进行研究,结果表明IPO 首日投资者情绪和意见分歧均对IPO 首日回报有显著为正的解释力,尤其是当意见分歧严重时,投资者情绪的影响更大,同时首日投资者情绪对IPO 长期超额回报有显著为负的影响,但意见分歧却对长期回报没有影响．文章的研究从二级市场个体投资者非理性偏好角度揭示了中国股市“IPO 之谜”产生的根源     

共同基金的动态流动性偏好——基于预期市场波动和投资者情绪

本文发现预期市场波动和投资者情绪有助于解释基金动态流动性偏好,可能被基金经理作为动态流动性管理的混合信号指标。使用2006-2018年中国市场的共同基金样本实证检验发现,在未来市场不确定性升高时,噪声交易者风险能够显著影响共同基金的赎回压力,具体表现为,在市场波动时期,前期积极的投资者情绪将进一步加重基金的资金外流。基于此,基金经理可能根据预期市场波动和本期投资者情绪这两个信号指标来动态调整流动性偏好。实证检验显示,共同基金的流动性偏好与市场预期波动及当期投资者情绪正相关,共同基金采取以预期市场波动和投资者情绪为混合信号的动态流动性偏好有助于改善基金业绩。     

投资者情绪、意见分歧与中国股市IPO之谜

中国股票市场IPO首日回报高、长期回报低的现象十分突出,传统理性金融理论难以对这两者同时加以解释.文章基于行为金融理论,从二级市场个体投资者情绪与意见分歧相结合的角度,利用账户交易数据中的投资者IPO首日净买入构建情绪指标对上述现象进行研究,结果表明IPO首日投资者情绪和意见分歧均对IPO首日回报有显著为正的解释力,尤其是当意见分歧严重时,投资者情绪的影响更大,同时首日投资者情绪对IPO长期超额回报有显著为负的影响,但意见分歧却对长期回报没有影响.文章的研究从二级市场个体投资者非理性偏好角度揭示了中国股市"IPO之谜"产生的根源.     

基于技术分析指标的投资者情绪指数有效性研究

 投资者情绪对资产定价有广泛而持久的影响,综合情绪指数是当前使用最为广泛的情绪度量方式,但其偏宏观和总体,反映市场所有投资者的综合情绪,很难在行业和地域等层面,特别是个股层面进一步细分,且受部分代理变量可观测频率的限制, 综合情绪指数多为年度或月度指数,进一步提高该指数的频率比较困难。        为克服综合情绪指数的不足,基于行为金融和股票分析技术,以人类行为模式重复可预测为假设的思想,使用股票技术分析指标作为代理变量,构建能够同时适用于市场和个股、能以较高频率度量投资者情绪的情绪指数。基于股票价格和成交量变化反映投资者决策过程、投资者决策过程直接反映投资者情绪这一逻辑,沿用综合情绪指数的构建方法,使用换手率、相对强弱指标、乖离率、人气指标和成交量比率5个技术指标,通过主成分分析法构建技术情绪指数,并以1999年至2015年为样本期,通过多元回归对技术情绪指数在市场和个股层面的有效性进行验证。        研究结果表明,市场层面的技术情绪指数与综合情绪指数存在显著相关性,说明二者存在显著的相关性和近似性,间接验证了技术情绪指数在市场层面的有效性。市场和(或)个股技术情绪指数差异对交叉上市公司的股票价差现象有较好的解释能力,这一解释能力满足有效的情绪指数应具备的特征要求。在横截面上和时间序列上个股技术情绪指数均与个股收益率显著负相关,买入个股技术情绪指数值最高组、卖出最低组的零投资组合策略能获得显著的超额收益。同时,流通市值越高、上市时间越短、账面市值比越低、盈利能力越强、营业收入增长率越高的公司对投资者情绪的敏感程度越高,验证了技术情绪指数度量个股情绪的有效性。        研究结果验证了使用技术分析指标度量投资者情绪的可行性,为将股票技术分析实践与投资者情绪学术研究关联在一起做出一定贡献;提供了一个在市场和个股层面都适用的投资者情绪度量方法,为将投资者情绪应用于个股层面资产定价和公司财务等领域研究提供了有益启发;技术情绪指数在时间上的可拓展性也为未来探索以更高频率度量投资者情绪提供了可参考思路。     

个人投资者情绪能预测市场收益率吗

本文首次研究了中国资本市场上个人投资者情绪(包括散户投资者情绪和大户投资者情绪)与市场收益之间的关系.结果显示,市场收益有助于个人投资者情绪指数的预测,个人投资者情绪却无助于市场收益的预测.这是因为,个人投资者情绪对股票流动性有正面影响,但是股票流动性和收益率之间的关系并不明朗,导致个人投资者情绪不能预测市场收益率.中国股市控制权仍然掌握在机构投资者手里,而且机构投资者比个人投资者更有信息优势,投资行为更理性.本文从股票流动性这个新的角度来解释投资者情绪与市场收益之间的关系,实证结果有助于理解机构投资者的情绪比个人投资者的情绪更不易受股市大盘影响的观点.     

管理层权力与企业价值：基于产品市场竞争的视角

以2005－2011年上海证券交易所A股市场为研究对象,将个人和机构投资者情绪的影响进行对比研究以明确两种情绪在市场中扮演的角色。以往的相关研究大多关注两者的相互影响或其中一种对市场的影响,本文将两者同时考虑,并利用滚动回归方法从量化股票收益对投资者情绪变化的敏感度这一新视角深入到个股层面。研究表明:机构投资者情绪可以帮助预测个人投资者情绪,反之不成立;另外,机构投资者在市场上表现得更为理性,他们的情绪能够预测后市,而个人投资者情绪不具有预测性;进一步研究后发现,投资者关注度越高的股票,其收益对投资者情绪变化的敏感度越高,这种现象无论是在对个人还是对机构投资者情绪变化的敏感度上均表现出一致性。     

投资者情绪与IPOs之谜——抑价或者溢价

本文的主要贡献在于运用不完全理性投资者的情绪譹全面解释国内市场IPOs之谜,并且论证投资者情绪是资产定价的重要因素。首先论证国内理性解释的前提不成立;其次全面解释IPOs之谜的三大现象;进而利用其他反映情绪的指标间接证明新股首日收益是情绪指标;最后,证实情绪和市场收益之间存在双向反馈关系,以及情绪对市场收益的跨期反向影响(长期收益反转)和短期市场收益与情绪的相互正向影响(短期收益惯性),从而论证了投资者情绪是资产定价的重要因素。而一旦证实情绪可解释市场短期收益惯性、长期收益反转的现象,逻辑上就可以解释行为金融学中著名的"过度波动之谜"和"股权溢价之谜",因此本文的贡献将不限于解释IPOs之谜的范畴。     

AH股溢价合理吗——市场情绪、个股投机性与AH股溢价

欧美资本市场普遍存在外资股溢价现象,与此相反,我国则长期存在A H股溢价现象。本文从A H股溢价是否合理这一新的视角出发,分析并检验投资者行为对A H股溢价的影响。结果发现:(1)A H股相对市场情绪以及在A H股市场情绪接近时,A股绝对市场情绪均与A H股溢价显著正相关;(2)个股的投机性与A H股溢价显著正相关;(3)个股的投机性越强,市场情绪与A H股溢价的正相关关系越强。并且,上述研究结果不受新会计准则变更、融资融券制度、样本选择、变量定义和估计方法等因素的影响。这些结果说明,投资者行为是A H股溢价的重要影响因素,A H股溢价可能还存在很大程度的不合理成分。上述结果对监管层、投资者和研究者均有一定启示。     

基于投资者情绪的投资组合模型研究

本文在假设投资者风险厌恶、且其风险厌恶程度受其情绪影响的条件下,以投资者效用最大化为决策目标,建立基于投资者情绪的投资组合模型从理论上研究投资者情绪对投资组合结构及其收益-风险关系的影响。研究结果表明,当投资者过度乐观时,其将通过银行借贷融资等方式购买超额风险资产;当投资者情绪处于相对理性状态时,其将合理分配无风险资产和风险资产的投资比例;当投资者情绪处于悲观状态时,其将卖空风险资产。当投资者情绪处于过度乐观和相对理性状态时,投资组合预期超额收益与风险正相关;当投资者情绪处于悲观状态时,投资组合预期超额收益与风险负相关。论文研究结果修正了前人的相关研究结论,是对传统投资组合理论的深化和发展。     

关于投资者分类与投资者情绪的新思考

本文回顾了投资者情绪假说的理论和检验方法,论证了事前将投资者划分为理性投资者与非理性投资者或个人投资者与机构投资者这种分类的不合理性,从动态的角度描述一般投资者的理性与非理性的变化特征,在此基础上形成对市场投资者情绪的动态描述。     

语调、情绪及市场影响: 基于金融情绪词典

金融文本的语调与情绪含有上市公司管理层以及个体投资者表达的情感信息，并对股票市场产生影响． 通过词典重组和深度学习算法构建了适用于正式文本与非正式文本的金融领域中文情绪词典，并基于词典构建了上市公司的年报语调和社交媒体情绪指标． 构建的年报语调指标和社交媒体情绪指标能有效地预测上市公司股票的收益率、成交量、波动率和非预期盈余等市场因素，并优于基于其他广泛使用情绪词典构建的指标． 此外，年报语调指标和社交媒体情绪指标对上市公司的股价崩盘风险具有显著的预测作用． 为文本大数据在金融市场的应用提供了分析工具，也为大数据时代的金融市场预测和监管等活动提供了决策支持．