投资者情绪与沪深300指数变动的实证分析

1、投资者情绪与沪深300指数变动的实证分析论文摘要：投资者情绪是投资者基于各种消息刺激下所表现出来的心理反响，其产生的行为被认为是证券市场上人气的风向标，对证券市场有着重要的影响。本文通过选取度量中国投资者情绪的耶鲁-CCER中国投资者信心指数;来对沪深300指数变动情况进行研究，分析了三大指数与股指变动、收益率之间的关系。研究说明投资者信心指数与沪深300指数之间存在较强的相关关系，并且通过投资者信心指数与收益率相关系数的比拟，得出我国投资者存在较强的锚定偏差。在对沪深300指数各板块的分析过程中，发现在做空约束机制下，投资者对熊市行情情绪的波动要高于牛市行情。论文关键词：投资者情绪,相关系数

2、,锚定偏差一引言一研究的目的与意义我国证券市场是一个新兴市场，从新中国第一支股票的诞生到即将开始交易的股指期货的实施，才不过二十几年的时间。相较于西方兴旺国家的证券市场，我国证券市场还不是一个真正意义上的有效市场，传统的投资理论和分析方法在运用过程中往往受到局限。兴起于20世纪80年代的行为金融学广泛采用社会学、心理学等学科的研究方法，对证券市场上的各种行为主体的心理、情绪以及行为进行研究，并试图从微观的角度来解释证券市场中的各种异常现象。我国学者开始对行为金融学产生极大兴趣始于2003年，目前该学科的研究尚处于初始阶段，进一步的研究对于揭示我国证券市场特征、投资者行为以及构建我国证券市场微观

3、根底都具有理论和现实意义。二文献回忆外国学者研究的重点大多集中在对投资者情绪计量模型的探讨上。Fish和Statman(2002)发现消费者信心指数可以在很大程度上进行股票市场的预测。LilyQiu和IvoWelch(2004)做的实证分析说明投资者信心指数比封闭式基金折价具有更好的代理价值。Derrien(2004)提出Derrien模型，从而推出了投资者情绪在IPO抑价中的作用。Lee(2002)和Ljungqvist(2007)研究了市场波动性、流动性与投资者情绪之间的关系。国内学者对投资者情绪的研究主要集中在探讨情绪代理指标封闭式基金折价、IPO首日收益率等中是否有投资者情绪的影响，进

4、而测量影响有多大。伍燕然(2007)对封闭式基金折价作为投资者情绪的间接指标进行了研究，得出了封闭式基金折价可以代表我国投资者情绪。饶育蕾，张轮(2005)在著作?行为金融学?中利用央视机构看市的相关数据对中国投资者的行为和股票市场预测能力进行了研究，得出了BSI(看涨、看跌情绪指标)并不能可靠的预测股票市场的结论。也有少局部学者对投资者情绪的测量进行了理论探讨。潘俊，谢竹云(2021)提出了一个投资者情绪综合指数，该指数共有七个自变量，并提出可以运用主成份分析法提取主要指标来对投资者情绪进行度量，但并没有做实证分析。二数据与分析方法一指标和样本选择。本文选取的投资者情绪指标是耶鲁-CCER中

5、国投资者信心指数;，该指数由北京大学中国经济研究中心与行为金融学派代表、耶鲁大学经济学教授罗伯特-希勒博士共同发起。主要包括：信心指数，牛市指数，熊市指数这三大指数体系。其中，牛市指数为看多市场的指数，熊市指数为看空市场的指数，而信心指数那么是反响整个市场未来波动性的指数。当信心指数低于50，就认为市场信心缺乏，指数波动性有加大可能；反之信心指数高于50，就认为市场信心比拟足，市场有企稳上行趋势。该指数调查对象广泛包括券商、基金、银行、保险、专业财经媒体等金融机构与个人，保证了调查数据的客观普遍性。经验证，该指数有一定的预测参考作用。此前国内有学者选取上证综指来代表A股市场为对象研究其与投资者

6、情绪之间的关系，但考虑到我国沪深两市之间存在一定程度的差异，单独选取某一市场的股价指数来代表中国股市的整体运行情况有失偏颇。基于这种考虑，本文选取沪深300指数的收盘价作为研究对象。沪深300指数是在上海和深圳证券市场中选取的规模大、流动性好的股票，样本覆盖了沪深市场六成左右的市值，不易被操纵，具有良好的市场代表性，可以较为全面的反映我国A股市场的运行特征。笔者从谷歌财经中选取了沪深300指数以及10个板块的数据，时间跨度为2021年3月到2021年3月，共得25个样本数据。二分析方法1.数据的标准化法。由于投资者信心指数与沪深300指数的基准值不同，引起了两组数据的数量级上的差异。为了消除数

7、量级的影响，可采用对数据进行标准化处理。标准化处理的公式为：其中为一组数据的均值，为该组数据的标准差，n为样本规模。标准化后数据的范围在-1到+1之间，从而更加直观的看出数据的变动情况，并且保存了各变量取值差异的信息，从而保证了标准化后的数据与原数据的差异可比性。2.相关系数法。相关系数是用来说明两个变量之间相关关系密切程度的统计分析指标，并且也可以用来表示一个变量对另一个变量变动的敏感程度。相关系数用r表示，r值的范围在-1和+1之间，计算公式为：其中表示X、Y的协方差，r0为正相关，r0为负相关，r0表示不相关。3.Granger因果关系检验。为了防止伪回归现象，Granger(1969)

8、提出了因果关系的概念，欲检验Yt是否是Xt的Granger原因，要对以下模型进行估计：Granger检验主要看现在的X能够在多大程度上被过去的Y解释，参加Y的滞后项是否能使解释程度提高。如果Y在X的预测中有帮助，或者X与Y的相关系数在统计上显著时，我们就说X是由YGranger引起的;。一投资者情绪与股价变动的关系1.Granger因果关系检验在Granger因果检验中，要求时间序列为平稳。所以，我们将首先采用单位根检验方法ADF检验AugmentedDickey-Fullertest来判断各数据时间序列的平稳性。表1ADF单位根检验的结果 变量 t统计量 伴随概率 检验结果 P -1.70

9、0.417 接受H0，不稳定 X -1.46 0.535 接受H0，不稳定 N -3.10 0.040 拒绝H0，平稳 DP -4.43 0.002 拒绝H0，平稳 DX -5.41 0.000 拒绝H0，平稳 DN 24.70 0.000 拒绝H0，平稳 从表1可以看出，单位根检验在5的置信水平下，股指、熊市指数是非平稳的，牛市指数是平稳的。通过一阶差分后，均是平稳的。再根据Schwartz信息准那么，确定滞后阶数为2阶。因此，以下我们将利用其一阶差分序列进行Granger因果检验，结果如表2所示。表2Granger因果检验的结果 原假设H0 F统计量 伴随概率 检验结果 DX不是DP的Gr

10、anger原因 1.88583 0.1821 接受H0 DP不是DX的Granger原因 7.00947 0.006 拒绝H0 DN不是DP的Granger原因 0.93079 0.4134 接受H0 DP不是DN的Granger原因 6.89307 0.0064 拒绝H0 从表2可以看出，市场上悲观情绪不是导致股指变动的Granger原因，但股指变动却是导致了悲观情绪的产生。同样，牛市情绪也不是股指变动的Granger原因，但股指变动是导致了牛市情绪产生的Granger原因。这说明大盘指数的变动是导致我国投资者情绪发生波动的原因，投资者对未来大盘走势的判断是基于大盘指数变动的。也在一定程度上

11、说明了我国股票市场并没有建立以市场为主导的机制。2.投资者情绪与沪深300指数之间的关系。信心指数与沪深300指数之间的变化趋势是一致的，即说明二者存在正相关关系。从图1可以看出，在股市下跌行情中，投资者信心也出于下降状态，且其下降幅度要大于股指下跌幅度。而在股市上升行情中，信心指数也随之上升，且其上升幅度也大于股指上升幅度，呈现出大起大落的状态。表达了投资者情绪的不稳定性和非理性。此外，结合表3，在综合比拟了牛市指数、熊市指数与沪深300指数的关系后，还得出如下结论。第一，沪深300指数与牛市指数呈正相关关系，与熊市指数呈负相关关系，与熊市指数的相关系数要大于其与牛市指数的相关系数。第二，与

12、上面的结论一致，牛市指数、熊市指数的波动幅度均要大于沪深300指数。图1信心指数与沪深300指数变动折线图表3投资者情绪与沪深300指数极其收益率的相关性 相关性 沪深300指数 收益率 信心指数 0.36 0.03 牛市指数 0.52 -0.18 熊市指数 -0.59 0.09 3.我国股市锚定偏差的验证。人们在对事物的判断过程中，最初获得的信息往往会产生锚定效应AnchoringEffect，从而影响其对事情的正确估计。证券市场上，投资者最容易产生锚定偏差的地方是在投资者首先接受的股价的变动。在新闻媒体的宣传报道中，更多的侧重于对大盘、板块和行业综合股指的变动或个股股价的变动，这实际上就给

13、投资者设定了一个锚，投资者也会随之关注股指或股价的变动而忽略了自己收益的变动情况，而后者实际上才是投资者最为关心的。对收益率采用复利法计算，公式为：，为第t期的收益率，为第t期的股价，为t前一期的股价。运用计量软件分别算出三大指数与沪深300指数、收益率的相关系数，见表3。由表3可知沪深300指数与三大指数之间均呈现出较强的关系，其中沪深300指数与熊市指数之间的相关系数高达0.59，并呈现反向变动关系。比拟沪深300指数收益率与三大指数的相关系数可以看出，收益率与投资者情绪之间关系不明显，并且得出了收益率与牛市指数呈现反向变动关系，与熊市指数存在正向变动关系的结论。比拟两组相关系数，我们可以

14、得出三大指数与沪深300指数的相关系数均远大于其与收益率之间的相关系数。这说明我国投资者很大程度上存在认知偏差中的锚定偏差，即对股票指数的关注远大于对股票收益率的关注，从而导致预期的非理性化。二沪深300指数各板块一级行业对投资者情绪敏感性分析继续深入探讨投资者情绪与沪深300指数各板块的关系，以揭示在不同行情时期，投资者情绪的变动对各板块的影响程度。表4和表5分别为熊市指数与牛市指数对沪深300指数十大板块的相关性程度。由于金融地产板块的特殊性，在分析时不予考虑。从整体上看，表4的各相关系数值均比表5的要大，说明悲观情绪对各行业的影响要大于乐观情绪对其影响。造成这种状况是因为我国股市为单边市

15、场，缺乏相应的做空机制，投资者在股市下跌时不能获利，由此产生的悲观情绪对整个市场影响甚大。因此，我国应该适时推出具有做空机制的金融工具来健全完善我国的资本市场。从表4和表5中可以看出，医药卫生板块受到投资者情绪影响最大。这主要与医药卫生板块的特点有关。从行业特征来看，医药行业开展的可持续性强，在行业生命周期上并无严格的成熟期，被称为永远的朝阳产业;。此外医药行业的需求弹性较小，与其他行业的可替代性较小。加之医药行业市场准入标准较高，市场结构整体呈现垄断竞争特点，故其变动更易受到投资者情绪波动的影响。此外，受投资者情绪影响较小的主要为电信业务、信息技术和原材料，此类行业特点主要为大规模的固定资产

16、投资，漂浮本钱较大，收益的获取需要时间较长，一般很少受到投资者情绪的短期影响。表4熊市指数与各板块指数的相关系数表 医药卫生 可选消费 主要消费 公共事业 能源 -0.810 -0.729 -0.557 -0.545 -0.536 工业 电信业务 金融地产 信息技术 原材料 -0.519 -0.511 -0.483 -0.476 -0.425 表5牛市指数与各板块指数的相关系数表 医药卫生 金融地产 可选消费 能源 工业 0.569 0.527 0.519 0.493 0.485 主要消费 公共事业 原材料 电信业务 信息技术 0.485 0.478 0.473 0.446 0.393 四结论

17、及建议通过上述实证分析，可以认为耶鲁-CCER中国投资者信心指数;能够对中国投资者情绪进行较为全面的刻画，能够很好的描述中国证券市场运行的根本面貌。因此该指数可以成为投资者判断市场行情、形成合理预期的有效工具之一。同时对于证券监管部门来说，也应对该指数予以重视以关注市场风向并采取相应的措施。证券公司在实际操作中对投资者情绪变化应该给予更多的关注，可以通过各种方式的调查获得投资者情绪的相关数据，研究分析判断投资者情绪的变化情况，对正确认识证券市场行情和风险有着重要的作用。同时，我国证券市场应该加大改革力度，逐渐培育做空机制，创新做空机制的金融工具，改变我国证券市场长期为单边市场的面貌。此举也能促使我国证券市场走向成熟。分析说明，投资者情绪具有非理性的特征，容易产生锚定偏差。证券机构应该有义务对投资者进行这方面的入市教育，这对于稳定股市，防止股市过度