投資者情緒與中國股市均衡價格關(guān)系研究

投資者情緒與中國股市均衡價格關(guān)系研究

一、投資者情緒與市場價格金融風(fēng)險資產(chǎn)價格的偏差可以從多少上消除。這是近年來的熱點(diǎn)之一。在此類研究中,DeLongetal.(1990)提出的噪聲交易者模型(DSSW)具有較大影響力;該模型表明:在有限套利的環(huán)境中,如果投資者情緒相互影響,套利者將無法消除非理性行為導(dǎo)致的錯誤定價,投資者情緒因而會成為影響金融資產(chǎn)均衡價格的系統(tǒng)性風(fēng)險。DSSW模型的意義還在于,它將封閉基金折價現(xiàn)象作為例子運(yùn)用自身理論進(jìn)行剖析,從而引發(fā)了對“噪聲交易者風(fēng)險影響金融資產(chǎn)均衡價格”這一命題的廣泛實證研究。內(nèi)容涉及投資者情緒對收益的影響、投資者情緒對收益波動的影響等諸多方面。Leeetal.(1991)、Swaminatham(1996)與Nealwheatley(1998)認(rèn)為封閉式基金折價可以作為投資者情緒的代理變量。Brown(1999)運(yùn)用美國“個人投資者協(xié)會”(AAII)提供的投資者情緒指數(shù),證實投資者情緒與封閉式基金價格的波動緊密相關(guān)。Simon與Wiggins(1999)考察了短期市場收益預(yù)測中封閉式基金折價代理投資者情緒的作用以及投資者情緒調(diào)查指數(shù)、技術(shù)指標(biāo)的作用。Leeetal.(2002)發(fā)現(xiàn)投資者情緒是影響價格的系統(tǒng)性因子,超額收益與情緒變化同期相關(guān),情緒變化影響收益波動。Brown與Cliff(2004)認(rèn)為情緒的水平值、變化量與市場收益強(qiáng)相關(guān)。從國內(nèi)的研究來看,劉煜輝等(2003)、施東暉與孫培源(2002)、宋軍等(2003)和李心丹等(2002)分別從不同的側(cè)面,揭示我國股票市場上投資者心理與行為的影響作用,為研究投資者情緒與我國股票市場的關(guān)系提供了投資者情緒相互關(guān)聯(lián)的客觀依據(jù)。盡管我國封閉式基金也存在折價現(xiàn)象,但對它的解釋至今仍沒有較一致的觀點(diǎn)(金曉斌等,2002;張俊喜和張華,2002;劉煜輝和熊鵬,2003)。饒育蕾與劉達(dá)鋒(2003)用央視機(jī)構(gòu)看市與中證報機(jī)構(gòu)看市水平值研究投資者情緒水平與未來收益的相關(guān)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計上并不顯著。本文從我國股市的現(xiàn)實情況出發(fā),推導(dǎo)出一個更具一般性的模型,證明投資者接受價格信號時表現(xiàn)出來的情緒,在一定條件下可能形成影響均衡價格的系統(tǒng)性因子;進(jìn)而構(gòu)造投資者情緒指數(shù),建立TGARCH-M(1,1)證實了理論模型的結(jié)論。實證結(jié)果表明滬深兩市不僅具有相同的投資者行為特征和風(fēng)險收益特征,而且均未達(dá)到弱式有效,我國機(jī)構(gòu)投資者是可能的噪聲風(fēng)險源。本文的結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分構(gòu)造理論模型,揭示投資者情緒對股票均衡價格的影響作用及其存在條件;第三部分說明數(shù)據(jù)來源、投資者情緒指數(shù)的構(gòu)造方法及結(jié)果;第四部分設(shè)計實證模型,檢驗投資者情緒與收益及收益波動的關(guān)系并討論其引申含義;第五部分總結(jié)全文。二、證券信號的理解DSSW是跨期代際結(jié)構(gòu)模型,假設(shè)理性投資者考慮套利的時間長度是兩期,也就是說套利者關(guān)心的是資產(chǎn)臨時的轉(zhuǎn)售價(interimresaleprices)而非分紅收益。此外,能否為某種既定的證券找到完全相同或近似的替代品是套利能否發(fā)揮作用的關(guān)鍵。Shleifer(2000)指出,當(dāng)資產(chǎn)并非完全替代品時,代際模型的結(jié)構(gòu)就不需要了。我國不存在賣空機(jī)制;證券沒有明顯合適的替代組合,套利者為了獲得較高收益,只能簡單地賣出或減持股票,套利行為缺乏有效性;上市公司很少分紅,投資者買賣股票只是為了獲得買賣差價。基于這些考慮,本文沒有沿用套利的分析視角,而是將噪聲交易者進(jìn)一步細(xì)分成兩大類:受情緒影響的噪聲交易者和其他交易者,1著眼于投資者在接受價格信號時可能產(chǎn)生的心態(tài),設(shè)計一個單期模型,研究情緒型噪聲交易者的交易活動對我國股市的影響。假設(shè)在一個單期競爭性市場上有兩種證券:一種是無風(fēng)險的債券,其單位支付為1;另一種是股票,其價格為θ?θ～Ν(ˉθ?σ2θ);同時假設(shè)市場上有三個投資者:理性投資者,噪聲交易者與其他交易者。2理性投資者與噪聲交易者在期初都會收到關(guān)于股票價格的信號s。s由兩部分組成:股票價格的真實信號與噪聲信號。噪聲信號不能影響理性投資者,但能引起噪聲交易者產(chǎn)生情緒變化。用隨機(jī)變量ε表示噪聲交易者由于情緒變化而產(chǎn)生的對股票的錯誤估價,θ與ε相互獨(dú)立,則噪聲交易者對信號ε的理解是:s=q+e?ε～Ν(ˉε?σ2ε)?ˉε≠0表示噪聲交易者的錯誤估價不能相互抵消。因此,ε-ˉε越大,表明噪聲交易者越樂觀;相反,表明噪聲交易者越悲觀?！ウ?ˉε表示噪聲交易者對股票價格的評價;σ2θ+σ2ε則表示由于噪聲交易者的情緒變化導(dǎo)致股票價格偏離正常狀態(tài)而加大了股票交易的風(fēng)險,σ2ε是噪聲交易者風(fēng)險的一種表現(xiàn)。理性投資者能從信號s中排除噪聲信號的影響,對s的理解仍然是θ～Ν(ˉθ?σ2θ)。為了達(dá)到期末財富期望效用最大化,兩類投資者基于自己對收到的信號的理解選擇債券與股票組合。設(shè)期初財富為w0i(i=r表示理性投資者,i=n表示噪聲交易者),期末財富為w1i,w1i=woi+Xi(θ-θ0),其中θ0表示股票初始的購買價格,Xi表示對股票的需求量(Xi>0表示買入,Xi<0表示賣出)。假定理性投資者與噪聲交易者都具有指數(shù)型的效用函數(shù),即U(w)=-e-aw,其中a>0,是絕對風(fēng)險厭惡系數(shù)。θ的正態(tài)性決定了w1i服從正態(tài)分布,故財富的期望效用可以表示成財富的均方期望效用函數(shù)。因理性投資者對信號的理解不受噪聲的干擾,Er(θ|s)=Er(θ)=ˉθ,故E(U(w1r|s))=-exp{-a[Er(w1r|s)-a2Varr(w1r|s)]}=-exp{-a[w0r+Xr(Er(θ|s)-θ0)]-a22X2rσ2θ}=-exp{-a[w0r+Xr(ˉθ-θ0)]-a22X2rσ2θ}(1)由極值條件知,理性投資者對股票的最優(yōu)需求量:Xr=ˉθ-θ0aσ2θ(2)在給定信號s下,噪聲交易者關(guān)于財富期望效用:E(U(w1n|s))=-exp{-a[En(w1n|s)-a2Varn(w1n|s)]}=-exp{-a[w0n+Xn(En(Ο|s)-θ0)-a2X2nVarn(θ|s)]}(3)由極值條件知,噪聲交易者對股票的最優(yōu)需求量:Xn=En(Ο|s)-θ0aVarn(Ο|s)(4)因En(Ο|s)=ˉθ+σ2θσ2θ+σ2ε(θ+ε-ˉθ-ˉε)?Varn(Ο|s)=σ2θσ2εσ2θ+σ2ε,3故Xn=ˉθ+η(θ+ε-ˉθ-ˉε)-θ0av。其中η=σ2θσ2θ+σ2ε?v=σ2θσ2εσ2θ+σ2ε。(5)令其他投資者對股票的需求量為X(X>0表示買入,X<0表示賣出),在期內(nèi)不存在新股發(fā)行與配股,則市場出清的條件為:Xr+Xn+X=0(6)將(2)與(5)代入(6)得:θ0=2σε2θˉ+σθ2θ+σθ2ε-σθ2εˉ+aXσθ2σε2σθ2+2σε2(7)采用DSSW模型將期內(nèi)價格θ的分布等同于θ0的方法,化簡(7)式:θ0=θˉ+σθ2(ε-εˉ)2σε2+aXσθ22(8)上式表明,股票的均衡價格,首先取決于自身的分布,σθ2越大,均衡價格偏離其基本價值越遠(yuǎn)。噪聲交易者對股票均衡價格的影響由第二項“價格壓力效應(yīng)”(PricePressureEffect)4表現(xiàn)出來。由?θ0/?(ε-εˉ)>0知,在其它條件不變的情況下,噪聲交易者樂觀程度與均衡價格同向變化。出現(xiàn)這一同向變化的原因在于?Xn/?(ε-εˉ)>0,即樂觀情緒導(dǎo)致噪聲交易者增加對股票的需求量,這一需求量的變化推動均衡價格上升;反之,悲觀情緒推動均衡價格下降。式中的σε2顯示因情緒引致的噪聲交易者風(fēng)險反向修正均衡價格,也就是說,買入這種定價有偏差的資產(chǎn)所帶來的收益被額外承擔(dān)的價格風(fēng)險抵消。盡管潛在的“價格壓力效應(yīng)”存在,但其對均衡價格的影響(即“價格壓力效應(yīng)”能否顯現(xiàn))并不確定。原因在于均衡價格的形成還受到其他交易者需求量X的影響。?θ0/?X>0表明即使噪聲交易者樂觀,但由于其它噪聲交易者需求量的減少也可能導(dǎo)致均衡價格的不變或下降。進(jìn)一步分析理性投資者和噪聲交易者的需求關(guān)系可以說明這一問題。將式(5)寫成:Xn=θˉ-θ0av+η(θ+ε-θˉ-ε)av將η與v代入,化簡后得:Xn=θˉ-θ0aσθ2(1+σθ2σε2)+(θ-θˉ)+(ε-εˉ)aσε2=Xr(1+σθ2σε2)+(θ-θˉ+(ε-εˉ)aσε2(9)從式(9)看出,當(dāng)信號中股票市場價格不小于其基本價值,即θ≥θˉ,噪聲交易者充滿樂觀情緒時(ε>εˉ),噪聲交易者的需求量超過理性投資者;反之,市場低迷、噪聲交易者一片悲觀時,噪聲交易者的需求量可能小于理性投資者。而且,作為理性投資者,只有當(dāng)它確信交易能獲取資本利得時交易才可能發(fā)生;換言之,理性投資者識別了噪聲交易者的錯誤估值后,交易很可能無法進(jìn)行,但由于有足夠多的其他噪聲交易者的存在,使得市場可能出清。我國股市的個體投資者中,跟風(fēng)從眾、盲目信賴專家的現(xiàn)象很普遍,5因而該模型更適合于描述我國噪聲交易者情緒的變化對股票市場的影響,本文將在下面兩個部分對(8)式進(jìn)行實證檢驗。綜上所述,我們認(rèn)為該模型與模型DSSW模型相比,有以下兩個主要不同點(diǎn):第一,放棄了套利的條件,在更一般的背景下討論問題;第二,將噪聲交易者進(jìn)一步細(xì)分成受情緒影響的噪聲交易者和其他交易者,后者的需求是外生的,或由于流動性要求,或出于盲目跟風(fēng);他們與前者的區(qū)別是不會衡量最終的財富水平。三、數(shù)據(jù)來源與投資者情緒指數(shù)的結(jié)構(gòu)(一)來自于管理的企業(yè)如果投資者情緒,即投資者投資決策中“基于情感的判斷”在市場上廣泛存在,則其效應(yīng)不可避免地會由滬深兩市表現(xiàn)出來,所以本文選取上綜指與深成指日收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。樣本期自2001年4月23日至2003年10月31日,這與構(gòu)造投資者情緒指數(shù)所能取得樣本期一致。復(fù)權(quán)的收益率日線數(shù)據(jù)由南方基金提供。(二)投資者情緒的測量對(8)式進(jìn)行實證檢驗的先決步驟是構(gòu)造投資者情緒指數(shù)。從國外同類研究來看,常用的投資者情緒指數(shù)代理變量有開放式基金凈贖回、情緒調(diào)查指數(shù)與封閉式基金加權(quán)折價率,運(yùn)用得比較頻繁和成功的是后兩個。情緒調(diào)查指數(shù)一般可以分為三種:一是“賣方指標(biāo)”(thesell-sideindicator),用華爾街主要分析師給出的資產(chǎn)配置建議數(shù)據(jù)編制,是一個由MerrillLynch公司制作的月度反向指標(biāo),反映機(jī)構(gòu)投資者情緒;二是“投資者智慧”(investorsintelligence)指數(shù),基于被調(diào)查的投資專家中看熊的比例而編制,是一個由Chartcraft投資服務(wù)公司制作的周指標(biāo),反映中等規(guī)模投資者情緒;三是“美國個人投資者協(xié)會”(AmericanAssociationofIndividualInvestors)指數(shù),基于被調(diào)查的協(xié)會會員中看熊的比例而編制,是一個反映個體證券投資者情緒的周指標(biāo)。在國外封閉式基金加權(quán)折價率也往往作為投資者情緒指數(shù)的代理變量,其內(nèi)在邏輯是,投資者情緒能較好地解釋封閉式基金存在的四個謎團(tuán)。如美國,封閉式基金主要由個體證券投資者持有并交易,故一般認(rèn)為可用加權(quán)折價率代表個體證券投資者情緒。我國至今對封閉式基金折價的解釋仍沒有較一致的觀點(diǎn),所以本文未采用封閉式基金加權(quán)折價率作為投資者情緒的代理變量。我國現(xiàn)有的另一種能代表投資者情緒的指數(shù)是中國證券分析師指數(shù)。6本文也未采用該指數(shù),原因有二:一是該指數(shù)從2001年7月開始編制至今,我國股市一直處于熊市,用它不能反映由牛到熊的過程;二是其構(gòu)造方法上并不適合本文的研究(其值在-1000到+1000之間變化)?；谏鲜鲈?本文借鑒“投資者智慧”及“美國個人投資者協(xié)會”指數(shù)的編制方法,利用下式來計算投資者情緒指數(shù),數(shù)據(jù)來源是“央視看盤”。7SΙt=BULLStBULLSt+BEARSt(10)其中:SIt表示t時期投資者情緒指數(shù);BULLSt表示t時期看漲人數(shù);BEARSt表示t時期看跌人數(shù)。圖1給出了投資者日情緒指數(shù)和上綜指與深成指日收盤價。從圖1可以看到,投資者情緒和上綜指與深成指日收盤價在區(qū)間A、B、C、D和E的走勢表現(xiàn)得較為一致,相比之下,深成指與投資者情緒走勢擬合得更好。令ΔSIt=SIt-SIt-1表示t期投資者情緒的變化,則ΔSIt>0表示投資者在t期變得樂觀或更樂觀;ΔSIt<0表示投資者在t期變得悲觀或更悲觀。四、試驗結(jié)果(一)高頻金融時間序列模型由理論模型知,噪聲交易者獲得信號后,其情緒變化通過兩個途徑影響收益:一是引致對股票價格的錯誤估值,二是引致噪聲交易者風(fēng)險修正收益。這一作用過程的內(nèi)在邏輯可以用圖2表示:我們采用“從特殊到一般”的方法建立實證模型。高頻金融時間序列分布通常具有波動率集群(volatilityclustering)特性,GARCH類模型一般能揭示這種波動特性。建模時首先考察上綜指和深成指日收益率數(shù)據(jù)中是否平穩(wěn),是否存在序列依賴(Serialdependence)和“日歷效應(yīng)”(CalendarEffect)。然后,在均值方程與方差方程中引入情緒指數(shù)變量,由診斷檢驗確定最終的模型。若數(shù)據(jù)支持GARCH類模型,且均值方程和方差方程中情緒變化的影響顯著、方向正確(結(jié)合(8)式和(11)式,應(yīng)有:αi,1≠0;βi,5<0且αi,2>0),則可以認(rèn)為情緒變化是影響收益和收益波動的一個系統(tǒng)性因素,理論模型的結(jié)論從而得到實證支持。(二)投資者情緒變化對收益的影響第一,樣本期內(nèi)滬深兩市ADF檢驗的τ統(tǒng)計量分別為-10.93747和-10.81436,均在1%的顯著性水平上拒絕單位根,顯示收益率平穩(wěn);第二,我們在均值方程中加入AR(m),并設(shè)置了反映“日歷效應(yīng)”(CalendarEffect)的虛擬變量:根據(jù)樣本容量滬深兩市取AR(25),Box-PierceQ統(tǒng)計量分別為25.536和20.320,表明兩市收益率均為白噪聲過程,不存在線性的序列依賴;虛擬變量顯示兩市均不存在“日歷效應(yīng)”;9第三,上綜指ARCH效應(yīng)檢驗的LM統(tǒng)計量為4.019714,深成指為15.53782,在5%的水平上均顯著,表明本文對GARCH類模型的選擇是正確的。本文最終確定了如下的TGARCH-M(1,1)模型:{Ri,t=αi,0+αi,1hi,t+αi,2ΔSΙi,t+εi,thi,t=βi,0+βi,1εi,t-12+βi,3εi,t-12Di,t-1+βi,4hi,t-1+βi,5ΔSΙtεi,t|Ιi,t-1～Ν(0,hi,t)(11)其中,i=0代表上綜指;i=1代表深成指。αi,1表示風(fēng)險和收益之間的關(guān)系,若αi,1>0并顯著,表示風(fēng)險獎勵;若αi,1<0并顯著,表示風(fēng)險懲罰。Di,t-1是表示“杠桿效應(yīng)”的虛擬變量,當(dāng)εi,t-1<0時,Di,t-1=1,當(dāng)εi,t-1≥0時,Di,t-1=0;若βi,3>0且顯著,則利空消息對收益波動的沖擊要大于同等程度利好消息;若βi,3<0且顯著,則反之。αi,2、βi,5分別表示投資者情緒變化對收益和收益波動的影響。βi,5>0并顯著,表示投資者情緒變化同向修正收益波動;βi,5<0,則表示反向修正收益波動。表1列出了滬深兩市模型(11)的最大似然估計結(jié)果。從表1看出,均值方程中,投資者情緒顯著地影響收益。當(dāng)投資者樂觀(或更樂觀)時,收益顯著增加;當(dāng)投資者悲觀(或更悲觀)時,收益顯著減少,這也印證了一個說法——市場樂觀時都能賺錢,市場悲觀時都會賠錢。方差方程中,滬深兩市均表現(xiàn)出投資者情緒變化對收益波動有顯著的反向修正作用,但滬市中這一影響作用滯后兩期。它們表明投資者情緒的急劇變化能造成更劇烈的收益波動。從估計結(jié)果還看出,滬深兩市均存在顯著的風(fēng)險獎勵。這表明兩個市場的正向風(fēng)險溢酬,高風(fēng)險意味著高收益,高收益伴隨著高風(fēng)險;而且,投資者情緒的變化所造成的收益波動將通過這一機(jī)制進(jìn)一步影響收益,β^i,5<0和α^i,1>0顯示其作用是反向修正,印證了模型(8)的結(jié)論。模型(11)的估計結(jié)果還表明滬深兩市的“杠桿效應(yīng)”均很明顯,這與成熟的資本市場反應(yīng)方式相同(例如,Engle和Ng,1993),也與洪永淼、成思危等(2003)對我國股市的研究結(jié)果相同,但與劉金全和崔暢(2002)的研究結(jié)果不一樣。我們認(rèn)為出現(xiàn)這一結(jié)果的原因在于樣本期的差異,劉文樣本期內(nèi),10我國股票市場具有相當(dāng)程度的政府主導(dǎo)或者政府影響特征,投資者對市場利空消息反應(yīng)謹(jǐn)慎,對政府進(jìn)行干預(yù)或者“政策救市”的預(yù)期十分穩(wěn)固,導(dǎo)致利空消息產(chǎn)生較小的波動。綜上所述,滬深兩市投資者情緒變化不僅能顯著地影響收益,而且顯著反向修正收益波動,并通過風(fēng)險獎勵影響收益。這一結(jié)論表明了滬深兩市具有較為相同的投資者行為和風(fēng)險收益特征,投資者情緒是一個影響收益的系統(tǒng)性因子。(三)機(jī)構(gòu)投資者的風(fēng)險與市場1.機(jī)構(gòu)投資者是不是噪聲交易者風(fēng)險源?本文構(gòu)造的指數(shù)反映了機(jī)構(gòu)投資者情緒,它對滬深兩市均有顯著影響作用,這一結(jié)果說明什么問題?心理學(xué)家的研究表明,很多心理偏誤實際上誰都會犯,它們不僅僅出現(xiàn)在普通人身上,養(yǎng)老基金(PensionFund)、共同基金(MutualFund)的經(jīng)理人甚至諾貝爾獎獲得者也會產(chǎn)生同樣的偏誤。Brown和Cliff(1999)曾發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者也會受到情緒左右,從而否定了情緒主要存在于個體證券投資者、僅影響小公司股票收益的傳統(tǒng)看法。Shleifer與Vishny(1997)指出:機(jī)構(gòu)投資者也是普通人,影響個人投資者的偏見同樣會影響他們。他們受委托代人理財,需要現(xiàn)實業(yè)績,……。在某些時候,他們其實也是標(biāo)準(zhǔn)的噪聲交易者。也就是說,由于種種原因,機(jī)構(gòu)投資者也可能犯各種認(rèn)知偏差錯誤。我國培育和發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者的制度尚不完善,機(jī)構(gòu)投資者的非理性行為還較為嚴(yán)重。施東暉(2001)發(fā)現(xiàn),相對于個體投資者而言理性程度較高、有較大影響力、在信息收集、處理與傳遞等方面具有優(yōu)勢的基金業(yè)中“羊群行為”普遍存在。王崗(2003)以基金為例說明了中國機(jī)構(gòu)投資者存在“正反饋交易者”行為。本文的實證結(jié)果綜合反映了機(jī)構(gòu)投資者信念、情緒和反應(yīng)的影響作用,表明他們是可能的噪聲交易者風(fēng)險源。另一方面,中國個體投資者整體素質(zhì)并不高,有跟風(fēng)以及做從羊的傾向,其情緒容易受機(jī)構(gòu)投資者影響,兩類投資者情緒的迭加導(dǎo)致噪聲在市場上的廣泛傳播與放大。2.市場是有效的嗎?本文的理論模型和實證結(jié)果均表明,噪聲交易者的情緒能影響均衡資產(chǎn)價格,這