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投资者情绪状态对股票收益的影响作者：宋金牛姜颖来源：《经济研究导刊》2019年第11期摘要：从行为金融视角出发，选取封闭式基金等6个情绪代理指标，通过主成分分析法并剔除宏观经济因素的影响构建了投资者情绪指数，运用多因素模型划分了不同投资者情绪状态，对投资者情绪指数与股票收益进行回归分析。
结果表明，投资者情绪与股票收益之间是正相关关系，在加入三因子控制变量以后，二者之间的拟合度变高;同时还发现，投资者处于情绪高涨期相较于情绪低迷期对股票收益的影响更大。
关键词：投资者情绪;主成分分析;股票收益中图分类号：F830.91 ; ; ;文献标识码：A ; ; ;文章编号：1673-291X（2019）11-0128-03引言传统金融学理论基于理性人假设和有效市场假说构建了一套现代金融理论体系，这对金融资产定价和金融市场运行机制具有很好的解释作用。
但是，随着金融学的深入发展，传统金融学理论已经无法深入解释金融市场异象和诠释现实人的经济行为，这时候“行为金融学”应运而生。
在传统金融理论背景下以心理学为基础并辅以社会学、生物学以及系统动力学等理论的行为金融学，将投资者的实际行为和心理特征结合在一起，较好地解释了传统金融理论无法解释的“未解之谜”。
行为金融学的有关研究可以追溯到19世纪，当时学者Gustave已经开始研究投资市场行为，随后“空中阁楼理论”认为投资者投资决策行为受到了行为主体的心理因素影响。
Lee、Shleifer 和 Thaler（1991）[1]发现，在封闭式基金交易中，投资者情绪对投资者预期产生影响，进而对基金价格产生影响。
Barberis（1998）[2]等指出，投资者情绪会影响金融资产价格。
Cornelli（2006）[3]发现，在新股发行市场上，投资者情绪对股价的影响表现的比较明显。
Stambuage et al（2012）[4]发现，市场上越来越多的市场异象出现，这其中一部分原因与投资者情绪有关。
第36卷第3期财经研究V o l .36N o .32010年3月Journal of Finance and Eco no mics M ar .2010 投资者情绪对资本市场稳定性的实证研究＊———来自截面效应的分析刘莉亚,丁剑平,陈振瑜,相恒宁(上海财经大学金融学院,上海200433) 摘 要:文章借鉴心理学家在赛马赌博中发现的规律,对股票市场的截面效应进行了理论推测。
同时,通过构建一个新的投资者情绪指标,采用非参数统计和回归模型实证检验了情绪指标的变动对特征组合收益率的影响并给出解释,并通过考虑系统风险的情绪变化与其他情绪代理变量验证了实证结果的稳健性。
关键词:投资者情绪;截面效应;非理性投资 中图分类号:F 830.91 文献标识码:A 文章编号:1001-9952(2010)03-0133-11收稿日期:2010-11-20基金项目:国家社会科学基金重大项目(08&ZD036)作者简介:刘莉亚(1976-),女,山西长治人,上海财经大学金融学院副教授;丁剑平(1957-),男,浙江杭州人,上海财经大学金融学院教授,博士生导师;陈振瑜(1984-),男,上海人,上海财经大学金融学院硕士生;相恒宁(1986-),男,江苏南京人,上海财经大学金融学院硕士生。
一、引 言 2008年以来,美国次贷危机引发的全球性的金融危机席卷全球。
此次危机变化之快,来势之猛,影响之大,引起了人们的广泛关注与深刻反思。
在这次全球金融危机中,各国的金融体系均受到不同程度的影响,其中资本市场特别是股票市场受到的冲击尤为明显。
在分析其原因和影响时,投资者情绪的变化这一指标越来越受到重视。
为了考察投资者情绪的影响,首要的问题是寻找能够反映情绪的变量。
用于衡量投资者情绪的方式有两种:(1)对投资者进行问卷调查,又称直接法。
Bro w n 和C liff (2004)介绍了美国个人投资者协会的问卷调查和投资者智慧公司的市场短信调查。
截面因子和时序因子
截面因子（Cross-sectional Factor）和时序因子（Time-series Factor）在金融经济学和投资组合管理中是两个重要的概念，它们分别用来解释资产回报在不同维度上的变化规律：
截面因子：
截面因子主要用于描述和解释不同资产在同一时间点上收益率差异的原因。
在多因子模型中（如Fama-French三因子模型），截面因子是用来捕捉市场中不同证券间收益率横截面分布的系统性特征。
比如，市值因子（Size）、账面市值比因子（Book-to-Market Ratio，简称B/M因子）等，可以解释为何在某一时点上，小盘股相比于大盘股会有不同的平均收益率，或者价值型股票相较于成长型股票有不同的表现。
时序因子：
时序因子则关注单个资产或一组资产在不同时间点上的收益率变化，通常用来分析资产收益率的时间序列特性，以及这些特性如何受到宏观经济因素、市场情绪、周期性变化等因素的影响。
例如，动量因子（Momentum）就是一个时序因子，因为它反映了资产过去一段时间内的价格变动对未来短期内价格走势的影响。
在实际应用中，研究人员可能会采用横截面回归分析来发现并估
计截面因子，而时间序列分析则用于考察时序因子的效果。
投资者可以通过识别和利用这些因子来进行有效的资产配置和风险管理。
同时，现代投资理论中也有结合横截面和时序信息的因子模型，旨在更好地理解和预测资产收益。
会计之友2020年第13期一、引言现代金融理论认为，市场上的参与者并不是完全理性的，他们会受到市场上“噪音”的影响，表现出投资者情绪的波动，对市场做出有偏估计，从而对公司股票收益产生影响。
从我国金融市场的特征来看，个人投资者所占比例较大，而且由于金融市场发展不够完善和投资者专业性不强等，我国投资者表现出更为强烈的投资者情绪，使得我国上市公司的股票收益波动表现得更加明显。
目前大量学者对投资者情绪与股票收益之间的关系进行了研究，并指出公司层面特征（如投资行为、融资行为、会计信息质量等）对两者的关系具有调节作用。
近年来，越来越多的上市公司开始使用衍生金融工具进行风险管理，衍生品的使用情况作为公司套利风险的重要组成部分，受到了投资者的广泛关注。
尤其是中信泰富、深南电等公司衍生金融工具巨亏丑闻披露后，投资者对使用衍生金融工具的上市公司抱有更加谨慎的投资态度，因此衍生金融工具的使用可能会抑制高涨的投资者情绪对股票收益的提升作用。
本文以2008—2017年A 股上市公司使用衍生金融工具的情况出发，通过实证研究检验投资者情绪对我国上市公司个股股票收益所发挥的作用，深入探索投资者情绪对股票收益的影响路径。
本文的贡献主要在于：其一，实证检验了投资者情绪的高低与股票收益的关系，并使用衍生金融工具作为调节变量，讨论在企业的不同投资行为下，投资者情绪对个股股票收益的影响是否存在差异；其二，进一步分析了投资者情绪的变动对个股股票收益的影响；其三，研究结论有利于监管部门根据投资者情绪提前预测市场动向，及时提醒投资者潜在风险，从而降低投资者损失，维护金融市场的稳定运行。
另外也有利于对公司使用衍生品进行警示，抑制投机动机。
二、文献综述、理论分析及研究假设（一）文献综述传统金融理论把人看作是“理性经济人”，认为市场参与者能够充分获得市场上的有效信息，并以效用最大化为目标，对市场做出正确的判断，从而对市场上的金融资产做出无偏估计。
继Fischer 提出“噪音”的存在之后，De Long et al.[1]进一步提出了噪声交易者模型（DSSW ）。
在金融领域中，"technical sentiment"（技术情绪）是一个非常重要的术语。
它指的是投资者对股票或其他金融资产价格走势的技术分析和市场情绪的综合评估。
这一概念不仅是金融领域的专业术语，也是投资者们在进行交易决策时必须要考虑的重要因素。
技术情绪包含了技术分析中的很多重要指标和图表，例如移动平均线、相对强弱指标（RSI）、MACD等。
这些技术指标可以帮助投资者分析股票价格的历史走势，找到可能的买入或卖出点，并作出相应的投资决策。
除了技术指标外，技术情绪也包括了投资者对市场的情绪和预期，以及市场的供需关系等因素。
在进行技术情绪分析时，投资者需要综合考虑技术指标的信号和市场的实际情况。
如果某只股票的价格出现了向上突破移动平均线的信号，但市场整体处于熊市，投资者就需要谨慎对待这一信号。
相反，如果市场处于牛市，那么这一信号可能会更加可靠。
技术情绪的分析可以帮助投资者更好地理解市场的走势，并作出更准确的交易决策。
然而，技术情绪分析也存在着一定的局限性。
技术指标往往是基于历史数据计算出来的，而市场的走势往往是受多种因素影响的，包括基本面因素、宏观经济因素、政策因素等。
投资者在进行技术情绪分析时，也需要结合其他因素进行综合判断。
个人观点和理解方面，我认为技术情绪分析对于短线交易和短期投机有着重要作用，可以帮助投资者捕捉短期价格波动的机会。
但对于长期投资来说，基本面分析和价值投资的方法更为重要，因为长期来看，股票价格往往会受到公司盈利能力、行业发展前景等基本面因素的影响。
投资者在进行技术情绪分析时，需要根据自己的投资目标和投资期限来综合考虑各种因素。
技术情绪是金融领域中一个重要且复杂的概念，需要投资者具备一定的专业知识和分析能力。
只有在深入理解技术情绪的基本原理和方法的基础上，才能够更好地运用技术情绪分析来指导自己的投资决策，从而取得更好的投资收益。
以上是对"technical sentiment"（技术情绪）这一金融术语的深入探讨和个人观点的共享。
投资学中的投资者情绪与市场效率投资者情绪是投资学中一个重要的研究领域，它涉及到投资者的信念、情感和行为，对市场效率和资产定价等方面产生重要影响。
本文将从理论角度探讨投资者情绪的概念和影响，并分析其与市场效率的关系。
一、投资者情绪的概念投资者情绪是指投资者对市场和资产的情感反应和预期表现。
投资者情绪包含了投资者的信心、恐惧、贪婪等心理因素，这些情绪会影响投资者的决策和行为。
例如，当市场情绪乐观时，投资者容易高估资产的价值，盲目追涨杀跌；而当市场情绪悲观时，投资者往往低估资产的价值，过度悲观地抛售资产。
二、投资者情绪对市场效率的影响1. 投资者情绪与资产定价投资者情绪的波动会导致资产价格的非理性波动，这与有效市场假说相违背。
例如，当市场情绪乐观时，投资者倾向于高估股票等资产的价值，导致市场上出现泡沫；当市场情绪悲观时，投资者往往低估资产的价值，造成市场的低估。
因此，投资者情绪可以导致资产价格出现明显的非理性波动。
2. 投资者情绪与市场波动投资者情绪的波动会对市场产生一定的影响，特别是在短期市场波动剧烈的情况下。
研究表明，当市场情绪偏向乐观时，投资者更愿意投资高风险的资产，导致市场波动加剧；而当市场情绪偏向悲观时，投资者更趋向于冲销资产，进一步加剧市场的波动。
三、投资者情绪的研究方法为了研究投资者情绪与市场效率之间的关系，学者们开发了一系列的情绪指标和研究方法。
其中比较常用的情绪指标包括股票市场的波动率指数、投资者情绪调查指数、消息面情绪指标等。
这些指标可以用来测量和跟踪市场情绪的变化，并与市场效率进行相关性分析。
四、应对投资者情绪的策略1. 理性投资决策投资者应该保持冷静理性的投资决策，在市场情绪波动较大时，更加注重基本面分析和风险管理，避免盲目跟风或恐慌抛售。
2. 多元化投资组合投资者可以通过多元化投资组合的方式来降低投资风险，分散市场情绪对资产组合的影响。
通过配置不同类型和不同规模的资产，可以减少对特定投资者情绪的过度依赖。
上市动机、投资者情绪与首次公开募股市场收益李宁【摘要】文章以发行人筹资收益最大化为假设,对市场热季周期下发行人、承销商与投资人三者之间的博弈过程以及投资者情绪对首次公开募股(IPO)市场定价的影响机制进行研究.研究结果表明,发行人最优发行数量小于市场需求数量、承销商定价低于市场需求价格的目的在于确保发行成功和获取日后收益；投资者高亢的投资情绪可以对IPO市场短期收益正偏和长期收益负偏成为普遍现象进行解释.【期刊名称】《中国流通经济》【年(卷),期】2011(025)012【总页数】6页(P79-84)【关键词】投资情绪;IPO定价;收益率;上市动机;长期绩效弱势性【作者】李宁【作者单位】中国人民大学财政金融学院,北京市100872【正文语种】中文【中图分类】F830.91一、相关文献伊博森等[1]和里特[2]发现，首次公开募股（Initial Public Offerings，以下简称IPO）的发行市场收益存在分布不均匀的现象，呈现出热季和冷季交替的周期性变化。
随后，洛克伦等[3]的进一步研究证实，IPO市场发行数量存在显著的发行群聚现象。
对此现象，早期研究从信号理论[4]、[5]、[6]加以解释，认为当市场热季周期出现时，会有较多的高质量企业选择上市融资，企业更能获得贴近其内在价值的发行价格，更能被有效定价。
然而，这一解释被后来的事实所推翻：[7]上市企业的长期收益显示出明显的负绩效，驳斥了热季市场定价更为有效的结论。
2000 年左右的一些研究 [8]、[9]、[10]认为，当一个新行业出现时，通过领先企业的上市，使得该领域的产品和价值为公众所接受，随之该行业中更多的企业出现了跟随上市行为，最终导致了发行群聚现象。
2000年左右的互联网泡沫似乎可以验证这一理论，但市场的热季周期并非仅仅出现在新行业出现的阶段，显然这一理论缺乏普遍性。
另有一些学者从企业管理层出发进行研究，[11]认为企业是因为想要摆脱原有的股东、提升未来的收购价格而选择上市，或者是为了避免大股东的监督而选择上市。
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))。
