投资者情绪与股票截面收益翻译
投资者情绪与截面股票收益率
摘要：我们研究投资者情绪如何影响股票的截面收益。我们预测投资者情绪对证券有较大的影响（其价值高度主观且很难套利）。与此预测一致，我们发现如果投资者的情绪代理指标一开始较低，则事后回报率相对较高（尤其对那些小公司股票，新发行股票，高波动性的股票，亏损企业股票，不分红企业的股票，高速成长的股票，困境企业的股票而言）。另一方面，当投资者情绪很高时，这些类别的股票获取相对较低的事后回报。
经典的金融理论并没有对投资者情绪做出解释。相反，这一理论认为，理性的投资者之间进行竞争，并且他们多样化投资以最优化其投资组合，将产生价格等于预期现金流的贴现值这样一个均衡，并且预期截面回报率仅依赖于截面的系统性风险（β值）。即使有些投资者是非理性的，
经典理论认为他们的投资需求被套利者抵消，因此对价格不产生重大影响。
在本文中，我们有证据表明，投资者的情绪可能对股票截面价格有显著的影响。我们先从简单的理论预期开始。因为错误定价是这样的一个结果：即面对套利约束的情况下，大量未知需求冲击所致。当股票交易是以情绪为基础的需求或套利的结果时，我们预测大量的投资者情绪会产生截面效应（即并非简单的所有股票价格同时上升或下降）。
在实践中，有两个截然不同的渠道会产生类似的预测结果。由于股票对投机性需求最为敏感，那些有较高主观价值的股票同时也可能是风险和套利成本最高的股票。具体地说，理论表明两个不同的渠道更容易受投资者情绪变化的影响，这些影响通过具有某些特征（新发行的，小公司的，高波动的，亏损的，不分红的，困境中的，或者高速增长当中的股票）的企业股票来表现。
为了检验经验预测的真实性，并得到投资者情绪更真实意义上的概念，我们从1961年开始到
互联网泡沫时代，总结美国市场这段时间内市场情绪的波动作为开始。这个总结以生动的描述为基础，因此仅仅别看作一个建议性的、投资者情绪波动的事后特征。然而，该总结的基本信息似乎和我们的理论预测是一致的，并认为一个更准确地实证是必要的。
我们的主要经验做法如下。因为情绪驱动的错误定价的截面模式将很难直接被发现，我们考察股票收益的截面预测模式是否依赖于一开始的情绪代理指标。例如，相对于老公司而言，新公司的未来低回报率和事前新公司的股票被高估一致。像往常一样，我们注意到共同的假说问题，我们发现任何可预见性模式实际上反映系统性风险补偿。
第一步是选取投资者情绪代理指标，我们可以用时间序列的条件变量。因为没有完美的或无可争议的投资者情绪代理指标，我们的做法是一定要符合实际。具体来说，我们考虑最近文献中使用的大量情绪代理指标，形成一个复合情绪指数（以主成分分析为基础）。为了减少这些情绪代
理指标和系统性风险相关的可能性，我们也形成一个以情绪代理指标为基础的指数，并且该指数与几个宏观经济条件垂直正交化。该情绪指数明显和历史上的股市泡沫及股灾一致。
然后，我们测试随后的股票截面收益如何不同于开始时期的情绪变化。使用1963年和2001年之间的月度股票收益，我们以几个主要的公司特征为基础形成一个投资组合，该组合中每个成分权重一样。（我们的理论预测以及实证结果证实，大企业受情绪的影响较小，因此价值的比重往往会使相关性模式变得不清晰。）我们发现，当情绪低（低于样本平均），小型股随后的收益特别高，但是当情绪高（高于平均水平），完全没有规模效应。当投资者情绪低时，以后的回报是新公司（新上市）股票高于老公司的股票，高波动性股票比低波动性股票，亏损公司的股票比盈利公司的股票，不分红公司股票比分红公司股票收益高。当情绪很高，这些模式完全相反。虽然以前的数据不像现在这样丰富，在覆盖1935到1961年的样本中这些模式中的一些也是明显的。
排序（sorts）也表明投资者情绪以类似的方式影响快速增长和困境中的企业。注意到股票以这样的指标分类排序（销售增长率，账面市值比，或者外部融资活动）时，快速增长的企业和困境中的企业在排序的两端，而那些更稳定些的企业位于排序的中部位置。我们发现，当投资者情绪低时，在排序两端的企业的股票事后收益明显高于它们没有条件限制时的平均值，而在排序中间的股票则较少受到投资者情绪的影响（对于账面市值比结果在统计上是不显著的）。这个U型排序模式在很大程度上与理论预期是一致的：快速增长和困境中的企业通常有相对主观的价值并且相对难以进行套利活动，所以它们可能更容易受投资者情绪影响。
然后，我们考虑回归的方法，使用Fama-French因素模型分析以企业规模和账面市值比分类的股票的联动效应。我们使用情绪指数来预测从高到低排序（以对情绪敏感性形式）的投资组合的收益。毫不奇怪的是，鉴于我们的投资组合权重相等以及我们所考查的几个特征与规模相关，包含SMB作为一个控制性趋势降低了
预测的准确性，尽管仍有一些预测能力。
然后，我们再转向另一种经典的解释，他们只是反映了补偿系统性风险的一种复杂模式。无论是以理性的市场风险溢价这种时间变量还是以风险的截面模式（beta loadings）这种时间变量，这都说明了可预测的证据。进一步的检验对这些假设提出了疑问。我们直接测试第二种可能性，发现在可预测性模式与以市场回报或者消费增长的贝塔模式之间并无关系。如果风险不随时间变化，那么第一个可能性不仅要求以风险溢价的时间变量，也要求标志的变化。简而言之，它要求在一半的样本期间内（当情绪相对低时），对老公司，较少波动的公司，盈利的公司，以及分红的公司有一个风险溢价（相对于新的、高波动性的、亏损的以及不分红的公司）。这是有悖常理的。结论的其他方面也表明系统性风险并不是一个完全的解释。
在最近研究的基础上，得出的结论挑战股票价格的截面收益这样一个经典的观点。首先，该结
论补充了早期文献研究，即证明了投资者情绪有助于解释股票的时间序列收益(Kothari and Shanken (1997), Neal and Wheatley (1998), Shiller (1981, 2000), Baker and Wurgler (2000)). Campbell and Cochrane (2000), Wachter (2000), Lettau and Ludvigson (2001), and Menzly, Santos, and Veronesi (2004)，研究了有条件的系统性风险的影响；这里我们以投资者情绪为条件。Daniel and Titman (1997)检验了截面预期收益为特征基础的模型。我们把他们的说明延伸到条件特征为基础的模型。Shleifer (2000)研究早期关于投资者情绪和有限套利的文献，在这是两个关键因素。Barberis and Shleifer (2003), Barberis, Shleifer, and Wurgler (2005), and Peng and Xiong (2004)讨论交易范围，Fama and French (1993)讨论类似规模股票和账面市场比之间的联动效应；对有类似特征股票的未认识到的需求冲击归于我们的研究。最后我们扩展并统一了投资者情绪、IPOs以及小企业股票收益之间的关系(Lee, Shleifer, and Thaler (1991), Swaminathan (1996), Neal and Wheatley (1998))。
第一节讨论了理论预期。第二节提供了最近一个投机性事件的定性历史。第三节介绍了我们的经验假设和数据。第四节提出了主要的实证检验。第五节得出结论。
I. Theoretical Effects of Sentiment on the
Cross-Section
一个错误定价是一个未认识到的需求冲击和一个有限套利的结果。因此可以通过两种不同的渠道使投资者情绪来影响股票的截面收益，下面作详细定义。第一个渠道，情绪性的需求冲击改变截面收益，而套利限制不变。第二个渠道，套利的难度随股票不同而变化但是投资者情绪是一般通用的。下面我们依次讨论这些。
A. Cross-Sectional Variation in Sentiment
投资者情绪的一个可能定义是投机的倾向。根据这一定义，情绪驱动投机性投资的相对需求，并因此导致股票收益的截面效应，即使套利的力量在股票之间是一样的。
是什么使得一些股票在投机的倾向中更易大幅波动？我们认为最主要的因素是其估值的主
观性。例如，考虑一个新上市公司，亏损企业以及快速成长型企业股票。缺乏盈利的历史以及看似不受限制的增长机会使天真的投资者（没有经验）进行一个更广泛的估值（从很低到很高），这也与他们的情绪相符。在泡沫期间，当投机倾向较高时，这也使得投资银行家进一步高估股票价值。相比之下，具有长期盈利历史、实物资产以及稳定分红企业的价值，其主观性较低，因此它的股票较少受投机性波动的影响。
虽然上述渠道表明投机性倾向的变量如何影响截面收益，它并不说明有情绪的投资者如何实际选择股票。我们建议，投资者应该选择那些有突出特征的股票，并且这些特征和投资者情绪相符合。也就是说，有较低投机倾向的投资者也可能需要有盈利且分红公司的股票，这并非因为盈利和分红就和企业一些看不到的对投资者而言安全的性质相关，确切的说是因为盈利和分红这些重要特征足以定义对投资者的安全性。同样，非盈利、新企业、以及不分红这些企业特征意味着投机性的股票。偶然的观察表明，这样一个投资过程更确切的说是典型投资者挑选股票的过
程，而非Markowitz (1959)所描述的选股票过程中投资者只看股票的统计特征。
B. Cross-Sectional Variation in Arbitrage
我们可能通常定义投资者情绪为关于股票的乐观主义或悲观主义。然而，如果在一系列股票中套利的力量相对较弱，没有区别的投资者情绪仍影响着截面收益。
相对于投资者情绪渠道中的截面变量，这个渠道更好理解。理论和经验研究都表明，对于那些新上市企业、小企业、亏损企业、快速成长企业以及困境中企业的股票，套利更具有风险性。首先，它们的高独特的风险使相对价值套利更有风险性(Wurgler and Zhuravskaya (2002))。而且，这样的股票交易起来成本更高(Amihud and Mendelsohn (1986))，并且短期内卖出可能成本很高，甚至不能卖出(D’Avolio (2002), Geczy, Musto, and Reed (2002), Jones and Lamont (2002), Duffie, Garleanu, andPedersen (2002), Lamont and Thaler (2003), Mitchell, Pulvino, and Stafford (2002))。最终，它们的低流动性对
套利者而言是一种很大的风险(Brunnermeier and Pedersen (2005))。
事实上，这个讨论的关键之处在于：很难套利的股票同时也是很难估值的股票。尽管为了说明的目的我们已经分别列出了两种渠道，但它们很可能有重叠效应。这使得很难用经验区分它们，然而，这仅仅加强了我们关于截面收益最易受情绪影响的预期。的确，这两个渠道能相互印证。例如，投资者能使他们相信这样一个事实：对截面收益的一个更宽泛的估值形成了一个噪音交易者风险，这又进一步阻止了短期套利者(De Long et al. (1990), Shleifer and Vishny (1997))。
II. An Anecdotal History of Investor Sentiment, 1961–2002
这里我们简要地说明下1961年到2002年间最出名的美国股市泡沫（该时期我们主要的数据）。读者可能想急于知道结果而跳过该部分，但基于三个原因这部分是很有用的。首先，尽管对投资者情绪的影响有很大的兴趣，但学术文献并没有
包含哪怕是最基本的事后特征（对最近大多数投机事件）。第二，这些投机性事件使我们对后面将要说明的投资者情绪定量代理指标的准确度有一个初步的判断。第三，讨论使我们对最初事件理论预期的合理性产生了怀疑。
我们简要回顾投资者情绪研究的历史。Kindleberger (2001)从美国过去几个世纪以来的股市泡沫和股灾中得到成果，而Brown (1991), Dreman (1979), Graham (1973), Malkiel (1990, 1999), Shiller (2000), and Siegel (1998)把更多注意力放到最近美国股市的事件当中。我们对以上都作以简单描述，但仅强调看似重复部分。
我们从1961年开始，这一年Graham (1973), Malkiel (1990) and Brown (1991)认为有这样一个特征：投资者对小企业、新上市企业、高速增长企业的股票有很高的需求；Dreman (1979, p.
70)证实了他们的描述。例如，Malkiel写道：投资者追求新上市股票的狂热。股市的繁荣到1962年开始急剧降温。股市的急剧下降引起了股市抛售的浪潮，泡沫破裂。高速增长企业的股票首当其冲下跌，比一般市场跌幅更大(p. 54–57)。
下一个股市泡沫期发生在1967到1968年。Brown 描述道，“scores of franchisers、计算机制造商以及家用汽车制造商看起来都承诺一夜暴富。。。。。而产品质量被人忽视”。Malkiel and Dreman也注意到这样的模式，投资者只关心所谓的工业巨人的盈利和增长潜力，而忽视了它们也是有问题的企业。根据纽约时代周刊，1960年代末期的投机市场许多经纪人这样告诉投资者，即企业是否分红并不重要，只要它的股票保持增长。但是1968年后，当资本损失变得可能时，投资者开始重视分红。总结1968年到1971年8月股市的表现，Graham (1973)写道：我们的比较结果毫无疑问地反映了这样的趋势，即在牛市中较低质量这样的小问题相对被放大，相对于随之发生的股市崩溃中的大问题这不仅仅遭到更严重的下降，也耽搁了它们的全面恢复——在很多情况下是不明确的。
作为1970年代早期的熊市，投资者情绪在一个低水平。然而，一些大的、稳定的、持续盈利的企业的股票享受了较高的估值。Brown (1991),
Malkiel (1990), and Siegel (1998)强调了这个事件。Siegel写道：所有的股票都被证明有增长纪录，在分红上持续增长。。。。有较高的资本收益(p. 106)。注意到这个投机性事件是以上描述（包括下面描述）的反映。即是，和较高投资者情绪期相联系的股市泡沫集中在小企业、新上市企业、亏损企业股票上，而在有相反特征的企业（老的、大的、持续盈利和分红）股票泡沫似乎是发生在低投资者情绪期。
1970年代后期到1980年代中期通常被描述为高投资者情绪期，这也许和里根时代的乐观主义相关。该时期见证了一系列投机时间，Dreman描述了1977到1978一个赌博性泡沫。Ritter (1984)研究了1980年代的发行市场，发现自然资源企业IPO的回报高于那些大的、成熟的、盈利企业发行股票。1983年，Malkiel (p. 74–75)写道，“1983上半年高技术企业新上市的热潮几乎是1963年投机事件的复现。。。。。泡沫似乎在1983年下半年破裂。。。。大量小企业倒闭破产，新股市场几乎是一个灾难”。Brown证实了这种说法。1980年代中期，Malkiel写道“就像1960
年代的电子技术，1980年代的生物技术变得热捧。。。。。新上市的生物技术公司股票大幅上升。。。。有正的销售并且事实上利润在萎缩”(p. 77–79)。但是1987到1988年，“市场情绪已经发生改变，从接受令人兴奋的股市到渴望接近那些支付红利的低多样化的股票。” (p. 79)
1990年代后期科技型公司股票的泡沫众所周知。不管怎么说，在2000年股市泡沫开始破裂前投资者情绪已非常高。Cochrane (2003) and Ofek and Richardson (2002)提出了关于股市泡沫的事后观点，而Asness et al. (2000) and Chan, Karceski, and Lakonishok (2000)一直认为，即使1990年代末期股灾之前高增长公司股票的估值也很难归因于盈利增长的理性预期。Malkiel得出类似于1960、1970、1980年代投机事件的结论，Shiller (2000)得出类似于1920年代末期股市大萧条结论。就像早期投机性事件发生在高投资者情绪期一样，对红利股息的需求似乎是低的（只需要股票涨价）(New York Times, 1/6/1998)。Ljungqvist and Wilhelm (2003)发现1999到2000年IPOs的80%有负的每股收益并且1999年
平均IPO的年限是4年。而仅仅股市泡沫出现之前这个平均年限是9年，而2001到2002该平均年限是12年(Ritter (2003))。
以上这些事件都说明了投资者情绪对截面收益影响的一般模式。例如，快速增长企业的股票似乎易于产生泡沫（以及随后的股灾），同时这对投机者和乐观主义者也更有吸引力，但同时很难套利。成长股票（漂亮五十成员）的泡沫有显著预期，但是这些股市中的事件说明，泡沫发生在投资者情绪相对较低的时期，所以这可能和截面收益预测一致：投资者情绪的增加导致了一些股票相对价格上涨，而这些股票是最容易主观估值且很难套利的。我们现在转向对这个预测进行实证研究。
III.Empirical Approach and Data
A.Empirical Approach
理论预期和历史事件都说明投资者情绪可能引起系统性的错误定价模式。由于错误定价很难直接发现，然而，我们的方式是寻找纠正系
统性错误定价的模式。例如，这样一个模式，新上市企业、亏损企业和高成长企业股票的回报平均来说是低的，而开始期投资者情绪是高的，这说明了对增长期股市泡沫的纠正。
具体地说，为了认识在截面预测模式中投资者情绪的变化，我们需要控制两个基本的效应，即是：投资者情绪对所有股票的一般影响；和各种不同类型企业特征（跨各个时期）对股票的一般影响。因此，我们用以下的预测方程来分析问题：
E t?1[R it]=a+a1T t?1+b1′X it?1+b2′T t?1X it?1
（1）
参数i指代企业，t表示时间，X是特征向量，T 是情绪代理指标（代表情绪）。系数a1表示投资者情绪的一般效应，向量b1表示企业特征的一般效应。我们最为关注的是向量b2。无效就是b2等于0，或者更确切地说，任何非零效应都是对系统性风险的理性补偿。b2是非零的并且反映出在投资者情绪驱动错误定价中的截面收益模式。我们称方程1为条件特征模型，因为它对Daniel and Titman (1997)的特征模型增加了条件界定。
B. Characteristics and Returns
企业这一层面的数据来源于合并的CRSP-Compustat数据库。样本包括所有的从1962到2001年的普通股。
表1是对统计的总结。子表A说明了各种回报率。接下来我们定义动量MOM。由于在之前发生的投机事件中动量并没有作为一个重要特征被提及，理论上也没有说明动量和估值或套利困难之间的直接联系，我们使用动量仅仅是作为一个控制性变量，并以此来理解我们的结果对错误定价模式的独立性。
其余的图表总结了我们所考虑的企业和证券特征。之前部分的讨论直接指出了几个变量。作为回顾，我们对表1增加了几个特征变量，这些特征对投资者而言是重要的。总之，我们定义的企业特征包括：规模、时间长短、盈利性、分红与否、实物资产以及增长机会（或者陷入困境）。
规模和上市时间长短特征包括市场股权ME，从t年6月份开始，以CRSP中股票价格来衡量。
ME从t年7月份到t+1年6月份。企业上市时间长短Age以企业首次出现在CRSP数据库开始算起，直到最近月份。Sigma是过去12个月收益率的标准偏差。如果至少有9个回报率可用来估计它，Sigma可以和从t年7月份到t+1年6月份月回报率匹配。尽管历史上的事件并没有认识到股票波动本身可以作为一个重要特征，以前的文献认为对于估值和套利的困难它可能是个好指标。
盈利性特征包括权益回报率，E+/BE，对盈利性企业它是正的，对亏损企业它是0。利润（E）是非经常性项目收入加损益表中递延所得税减优先股息，如果利润是正的；账面股权价值（BE）是股东权益加资产负债表递延所得税。虚拟变量盈利E> 0表示企业盈利，0表示亏损。
股息特征包括权益股息率，D/BE，它表示事前的每股分红。红利支付D > 0表示有正的每股收益。
实物资产可能代表着估值的困难。实物资产特征由不动产、厂房和设备对总资产比率来表示，即PPE/A，以及研发支出对总资产的比率来表示，即RD/A。我们关注研发支出变量的时间范围。
个人和机构投资者情绪与股票收益 【摘要】：本文从行为金融的大背景下展开研究,以投资者情绪作为切入点。通过区分个人和机构投资者情绪,以2005-2011年上海A股市场以及上市公司为研究对象,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深入至个股层面。在Delong(1990)提出的DSSW模型以及前人研究成果的基础上,结合我国股票市场的实际情况,提出了考虑两种情绪相互影响的理论模型。利用个人和机构投资者新增开户数分别构建相应的情绪指标,采用分布滞后模型(PDLs)研究了个人和机构投资者情绪之间相互影响的机制。随后分别从市场和个股影响两个方面研究个人和机构投资者情绪与股票收益之间的关系。在市场影响方面,应用经White修正的OLS回归分析方法来研究不同投资主体的情绪对股票市场收益产生的影响。并在此过程中考虑了中国金融危机背景下股票市场单边下跌行情的影响。在个股影响方面,采用滚动回归方法量化个股收益对投资者情绪变化的敏感度,从投资者关注度这一独特视角出发,选取一系列反应投资者关注度的指标构造投资组合,以此来比较对不同投资主体情绪变化敏感性存在差异的股票组合之间是否存在显著的特征差异。研究结果表明：个人和机构投资者情绪的相互影响是不对称的。机构对个人投资者情绪的影响大于个人对机构投资者情绪的影响,机构投资者情绪可以预测个人投资者情绪；同期的个人投
资者情绪与股票市场收益呈现显著的正相关关系,而机构投资者则是上一期的情绪与市场收益表现出显著的正相关关系,同期对收益的影响作用不明显。另外,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。对投资者情绪变化敏感度高的股票倾向于是股票价格高、交易金额比较极端以及换手率高、异常交易量高、小市值、高市净率、低账面市值比、高营业收入增长率、高机构投资者持股比例以及低股权集中度、动量效应高、每股收益为正的股票。【关键词】：个人投资者情绪机构投资者情绪滚动回归投资者关注度敏感度 【学位授予单位】：山西大学 【学位级别】：硕士 【学位授予年份】：2013 【分类号】：F832.51 【目录】：中文摘要8-9ABSTRACT9-11第一章绪论11-161.1研究背景111.2研究内容和意义11-121.3个人和机构投资者对比分析12-141.3.1个人和机构投资者概况12-131.3.2个人和机构投资者行为特征分析13-141.4研究框架及结构安排14-16第二章文献综述16-222.1投资者情绪的度量研究16-182.1.1从指标获取方式来度量
投资者情绪与截面股票收益率 摘要：我们研究投资者情绪如何影响股票的截面收益。我们预测投资者情绪对证券有较大的影响（其价值高度主观且很难套利）。与此预测一致，我们发现如果投资者的情绪代理指标一开始较低，则事后回报率相对较高（尤其对那些小公司股票，新发行股票，高波动性的股票，亏损企业股票，不分红企业的股票，高速成长的股票，困境企业的股票而言）。另一方面，当投资者情绪很高时，这些类别的股票获取相对较低的事后回报。 经典的金融理论并没有对投资者情绪做出解释。相反，这一理论认为，理性的投资者之间进行竞争，并且他们多样化投资以最优化其投资组合，将产生价格等于预期现金流的贴现值这样一个均衡，并且预期截面回报率仅依赖于截面的系统性风险（β值）。即使有些投资者是非理性的，经典理论认为他们的投资需求被套利者抵消，因此对价格不产生重大影响。 在本文中，我们有证据表明，投资者的情绪可能对股票截面价格有显著的影响。我们先从简单的理论预期开始。因为错误定价是这样的一个结果：即面对套利约束的情况下，大量未知需求冲击所致。当股票交易是以情绪为基础的需求或套利的结果时，我们预测大量的投资者情绪会产生截面效应（即并非简单的所有股票价格同时上升或下降）。 在实践中，有两个截然不同的渠道会产生类似的预测结果。由于股票对投机性需求最为敏感，那些有较高主观价值的股票同时也可能是风险和套利成本最高的股票。具体地说，理论表明两个不同的渠道更容易受投资者情绪变化的影响，这些影响通过具有某些特征（新发行的，小公司的，高波动的，亏损的，不分红的，困境中的，或者高速增长当中的股票）的企业股票来表现。 为了检验经验预测的真实性，并得到投资者情绪更真实意义上的概念，我们从1961年开始到互联网泡沫时代，总结美国市场这段时间内市场情绪的波动作为开始。这个总结以生动的描述为基础，因此仅仅别看作一个建议性的、投资者情绪波动的事后特征。然而，该总结的基本信息似乎和我们的理论预测是一致的，并认为一个更准确地实证是必要的。 我们的主要经验做法如下。因为情绪驱动的错误定价的截面模式将很难直接被发现，我们考察股票收益的截面预测模式是否依赖于一开始的情绪代理指标。例如，相对于老公司而言，新公司的未来低回报率和事前新公司的股票被高估一致。像往常一样，我们注意到共同的假说问题，我们发现任何可预见性模式实际上反映系统性风险补偿。 第一步是选取投资者情绪代理指标，我们可以用时间序列的条件变量。因为没有完美的或无可争议的投资者情绪代理指标，我们的做法是一定要符合实际。具体来说，我们考虑最近文献中使用的大量情绪代理指标，形成一个复合情绪指数（以主成分分析为基础）。为了减少这些情绪代理指标和系统性风险相关的可能性，我们也形成一个以情绪代理指标为基础的指数，并且该指数与几个宏观经济条件垂直正交化。该情绪指数明显和历史上的股市泡沫及股灾一致。 然后，我们测试随后的股票截面收益如何不同于开始时期的情绪变化。使用1963年和
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/fb3895899.html, 投资者情绪与股票收益的关系研究 作者：刘英杰 来源：《大经贸·创业圈》2019年第01期 一、投资者情绪的研究现状 在行为金融理论的框架下，投资者情绪会对股市产生系统性的影响，因此股票市场与投资者情绪之间的关系是显著的。这方面的研究主要集中在投资者情绪是否具备股票收益率的预测能力上。在投资者情绪对市场收益是否存在影响的问题上出现了分歧，一种观点认为，投资者情绪对市场收益率存在影响;另一种观点认为，投资者情绪不会对市场收益率产生影响。Lee et al（1991）通过对封闭基金折价率进行加权平均构建投资者情绪指数，在对投资者情绪指数与NYSE上市公司股票组合收益率的加权平均进行回归分析发现，投资者情绪指数与股票组合收益率关系显著。进一步研究发现，投资者情绪指数与规模较大公司股票收益表现出负相关性，与较小公司的股票收益存在正相关性，且相关系数较大。Neal et al （1998）利用从1933到1993年的封闭基金折价率的数据构建投资者情绪指数，对投资者情绪与收益率之间的关系进 行研究。研究发现，情绪指数与小公司股票收益表现出正相关性，与规模较大公司的股票收益不存在相关性，这正好符合Lee et al（1998）的解释。规模较小公司股票多数被个人投资者持有，机构投资者通常持有大公司股票，所以封閉基金折价率对小公司股票未来收益具有一定的预测能力，不具有预测大公司股票未来收益的能力。Baker et al （2006利用封闭基金折价率、换手率、IPO发行数量、IPO首日收益率、新股发行占比及分红六个指标的年度数据采用主成分分析方法构建投资者情绪综合指数，通过对投资者情绪指数与股票收益率之间关系。研究表明，投资者情绪与股票收益之间关系显著，特别小盘股，高投机股、新股受投资者情绪影响更加敏感;当投资者情绪低落时，股票价值会被低估，投资者情绪高涨时，股票价值又被高估。Fisher et al （2000）对投资者情绪与S&500指数收益率之间关系进行实证研究。首先，利用华尔街战略家关于S&500指数走势预期的调查数据构建投资者情绪指数，接下来的研究表明，投资者情绪对S&500指数收益率具有很好的预测能力，两者间具有明显的负相关性，进一步统计发现，情绪每上升1%， S&500指数收益率在同期下降0.24%。Fisher et al （ 2000）同时对美国个人情绪指标BSI与S&500指数收益率之间关系进行研究，研究发现情绪指数同样具有一定的预测收益率的能力，两者表现出明显的负相关关系，情绪每上升1%，收益率下降0.1%，情绪可作为收益率的方向指示器。Brown et al （2004）对以前的投资者情绪研究做了回顾总结，Brown认为，由于机构投资者和不知情投资者同在一个市场内进行投资，在检验投资者情绪对市场收益是否产生影响时，应同时考虑机构投资者和不知情投资者的情绪。基于上述观点Brown et al （2005进行全面系统研究，研究证实，机构投资者情绪和不知情投资者情绪都构成收益率波动的因素，但机构投资者情绪影响的程度更大。其他研究，如Schmeling （2007）以及Verma et al （2007）同时将噪声交易者与机构投资者的情绪引入到市场收益率 及波动率的研究之中，得到情绪会对收益率产生影响的结论。De Long et al. （1990）提出了投资者情绪影响市场波动率的理论，而波动率反过来又间接影响市场收益率，然而仅有几篇文献对此进行了检验。Lee （2002实证检验了De Long et al. （1990）的理论，发现不知情投资者 确实影响市场收益率，该理论也获得了（Verma et al ， 2008）的支持。相继Brown Cliff
第31卷 第166期2010年7月 财经理论与实践(双月刊) T H E T H EOR Y AND PRACTICE OF FINANCE AND ECONOMICS Vol.31 No.166 J ul1 2010 ?证券与投资? 我国投资者情绪与股票收益实证研究 晏艳阳1,蒋恒波1,杨 光2 (1.湖南大学金融与统计学院,湖南长沙 410079;2.中国人民银行广州分行,广东广州 510000)3 摘 要:根据投资者情绪是股票价格形成重要影响因素这一研究观点,围绕投资者情绪是否构成系统性风险及其对不同类型股票的差异化影响,运用我国股市交易数据进行的实证研究结果表明,投资者情绪不构成股市的系统性风险,但对不同市值的股票有着差异化的影响,随着股票的“投机性”增加,投资者情绪对其影响也增大。此外,投资者情绪会削弱股票收益与其波动的正相关性,且对于“投机性”越高的股票,这一影响也越大。 关键词:噪声交易;投机性;投资者情绪;股票波动;股票收益 中图分类号:F830.59 文献标识码: A 文章编号:1003-7217(2010)04-0027-05 一、引言 以Samuleson,Fama等学者所创立并发展的“有效市场假说”(EM H)理论把股票市场中的投资者看成为理性投资主体,认为资产的价格应该完全理性地反映其基本价值即为预期股息贴现值之和。因为即使存在非理性的投资者,套利活动的存在也将迅速地消除其对股票价格的影响。然而,金融市场上的金融资产的价格与价值相偏离的众多“异象”对该理论提出了挑战。随之崛起的行为金融学理论认为股票的价格不仅取决于其内在因素,同时也受到参与主体自身行为的影响,即投资者心理因素对股票的价格及其变动有着重要的作用。De2 long,Shleifer,Summer和Waldman(1990)发表的噪声交易模型(DSSW)首次将投资者情绪引入股票价格决定模型当中,认为投资者情绪是影响股票均衡价格的内在因素[1]。随后Barberis,Shleifer, Vishny(1998);Daniel,Hirshlei,Subrahmanyam (1998),Hong,Stein(1999)所构建的BSV模型、D HS模型、HS模型进一步阐述了投资者情绪对股票价格作用的内在机理[2-4]。此外,大量的实证研究也验证了投资者情绪对于股票价格的影响。 在确定投资者情绪是股票均衡价格形成的影响因素之后,研究的重点转向投资者情绪对均衡价格形成的作用形式上,即投资者情绪是否构成系统性风险。在资本资产定价模型当中,单个股票的风险对有效组合的收益不构成影响,系统性风险起着决定性的作用。Wayne Y.Lee等(2002)对美国1973～1995年的投资者情绪与股票收益之间的关系进行了实证研究,其结果表明投资者情绪构成了股市的系统风险并得到了相应的补偿[5]。然而,随后的一些实证研究得出了不同的结论。Lemmon等(2006)发现消费者情绪指数(ICS)的变化对小盘股及个人投资者持股较多的股票收益之间有着密切的联系[6]。Das和Chen(2007)通过建立个人投资者情绪指数,表明该指数与高科技类股票指数具有很强的相关性[7]。国内的研究也得出了同样的结论,张强等(2007)对我国股市投资者情绪与股票收益之间的关系进行了检验,认为投资者情绪是影响股票价格的重要因素,但对不同的市场和组合的影响方式不同且未形成系统风险[8]。 从上述研究可以得出,投资者情绪是决定股票价格均衡形成的系统因子,但其对不同类型的股票影响程度不同,即没有构成系统风险。而资本资产定价模型当中,非系统性风险对于有效资产组合的价格与收益不产生影响,联系到我国股市的实际情况明显存在一个悖论。本文将在此基础上对我国股市横截面收益特征展开研究,从市值规模的角度将股票分为大盘股、大中盘股、中盘股、小盘股来研究投资者情绪对不同类型股票收益的影响,并同时考 3收稿日期: 2010-04-09 基金项目: 湖南省软科学重大项目(2009ZK2007) 作者简介: 晏艳阳(1962-),女,湖南益阳人,湖南大学金融与统计学院教授,博士生导师。研究方向:公司金融、金融统计。
投资者情绪与股票截面收益翻译
投资者情绪与截面股票收益率 摘要：我们研究投资者情绪如何影响股票的截面收益。我们预测投资者情绪对证券有较大的影响（其价值高度主观且很难套利）。与此预测一致，我们发现如果投资者的情绪代理指标一开始较低，则事后回报率相对较高（尤其对那些小公司股票，新发行股票，高波动性的股票，亏损企业股票，不分红企业的股票，高速成长的股票，困境企业的股票而言）。另一方面，当投资者情绪很高时，这些类别的股票获取相对较低的事后回报。 经典的金融理论并没有对投资者情绪做出解释。相反，这一理论认为，理性的投资者之间进行竞争，并且他们多样化投资以最优化其投资组合，将产生价格等于预期现金流的贴现值这样一个均衡，并且预期截面回报率仅依赖于截面的系统性风险（β值）。即使有些投资者是非理性的，
经典理论认为他们的投资需求被套利者抵消，因此对价格不产生重大影响。 在本文中，我们有证据表明，投资者的情绪可能对股票截面价格有显著的影响。我们先从简单的理论预期开始。因为错误定价是这样的一个结果：即面对套利约束的情况下，大量未知需求冲击所致。当股票交易是以情绪为基础的需求或套利的结果时，我们预测大量的投资者情绪会产生截面效应（即并非简单的所有股票价格同时上升或下降）。 在实践中，有两个截然不同的渠道会产生类似的预测结果。由于股票对投机性需求最为敏感，那些有较高主观价值的股票同时也可能是风险和套利成本最高的股票。具体地说，理论表明两个不同的渠道更容易受投资者情绪变化的影响，这些影响通过具有某些特征（新发行的，小公司的，高波动的，亏损的，不分红的，困境中的，或者高速增长当中的股票）的企业股票来表现。 为了检验经验预测的真实性，并得到投资者情绪更真实意义上的概念，我们从1961年开始到