基于投資者情緒的中日股市聯(lián)動(dòng)性研究

◇章小莉

10.13999/j.cnki.scyj.2016.02.010

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基于投資者情緒的中日股市聯(lián)動(dòng)性研究

◇章小莉

10.13999/j.cnki.scyj.2016.02.010

摘要：本文選擇2001年1月至2015年10月的月度數(shù)據(jù)作為樣本，選取消費(fèi)者信心指數(shù)（CCI）、市盈率（PE）、成交量（VOL）和換手率（TURN）等四個(gè)指標(biāo)作為投資者情緒的代理變量，分別構(gòu)建中國、日本的投資者情緒，采用基于VAR模型的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，從投資者情緒的角度研究中日股市的聯(lián)動(dòng)性。結(jié)果表明：中國市場的投資者情緒和收益率互為格蘭杰原因，日本市場收益率是日本市場投資者情緒的格蘭杰原因，中國市場投資者情緒是日本市場收益率的格蘭杰原因，中國市場收益率是日本市場的投資者情緒和收益率的格蘭杰原因。

關(guān)鍵詞：聯(lián)動(dòng)性；投資者情緒；Granger因果關(guān)系

一、引言

金融市場受到經(jīng)濟(jì)、政治、投資者心理等諸多因素的影響，是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。傳統(tǒng)金融學(xué)假設(shè)“市場的有效性”和“投資者完全理性”，隨著非線性理論的發(fā)展，大量研究表明投資者并非完全理性，其投資者決策會(huì)受到其他投資者的影響。行為金融學(xué)結(jié)合金融學(xué)、行為學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科的知識(shí)和方法，揭示金融市場的非理性行為。行為金融學(xué)有兩大理論，即有限套利理論和投資者情緒理論。投資者情緒注重對(duì)人的心理和行為的分析，是投資者對(duì)未來預(yù)期的系統(tǒng)性的偏差，反映了市場參與者的投資意愿。De Long等（1990）提出噪聲交易者模型，噪聲交易者非理性地將市場中的“噪音”當(dāng)成影響資產(chǎn)價(jià)格的投資信念，這種非理性信念就是“投資者情緒”。

金融市場中不同的子市場存在價(jià)格或者波動(dòng)的相關(guān)關(guān)系，隨著金融全球化的加快發(fā)展，子市場之間的聯(lián)動(dòng)性不斷增強(qiáng)。對(duì)股票市場聯(lián)動(dòng)性的研究，主要有以下兩類觀點(diǎn)：經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)假說和市場傳染假說。市場傳染假說以市場投資者行為或市場整體行為作為研究重點(diǎn)，在信息不對(duì)稱的前提下，由于市場參與者的非完全理性，市場上容易出現(xiàn)羊群效應(yīng)、趨同效應(yīng)等行為特征。股票市場的價(jià)格很大程度上受到投資者行為的影響，從而產(chǎn)生基于投資者預(yù)期的市場聯(lián)動(dòng)性，一國或者區(qū)域的股票市場受到?jīng)_擊，將會(huì)引起其他國家或者區(qū)域的投資者心理預(yù)期產(chǎn)生變化，從而增強(qiáng)市場的聯(lián)動(dòng)性。Lee等（1991）最早使用行為金融模型對(duì)股市聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行解釋，隨著個(gè)體投資者風(fēng)險(xiǎn)回避或者情緒的改變，投資者制訂決策的“習(xí)慣性”會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化，從而導(dǎo)致股市整體的聯(lián)動(dòng)性。Barberis等（2005）提出股價(jià)聯(lián)動(dòng)性的類別分析，將基于行為金融的股市聯(lián)動(dòng)性劃分為基于分類的聯(lián)動(dòng)性、基于偏好的聯(lián)動(dòng)性和基于信息驅(qū)動(dòng)的聯(lián)動(dòng)性等。

基于投資者情緒的股市聯(lián)動(dòng)性，Baker等（2012）構(gòu)建全球六個(gè)主要股票市場的投資者情緒，發(fā)現(xiàn)全球情緒能夠傳染本土股票市場；Hudson等（2013）分別在美國市場和英國市場構(gòu)建投資者情緒，發(fā)現(xiàn)美國市場投資者情緒能夠影響英國股票市場價(jià)格，但是英國市場投資者情緒對(duì)本國股票市場沒有影響；文鳳華等（2015）研究發(fā)現(xiàn)，美國市場投資者情緒是中國市場投資者情緒的格蘭杰原因，反之不成立。

隨著經(jīng)濟(jì)全球化和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的快速發(fā)展，中國股市與日本股市之間的聯(lián)系逐步加深。尤其是近年來，我國一直在深化金融體制改革，做到與國際資本市場接軌，特別是QDII 和QFII的實(shí)施，使得我國資本市場與全球金融市場的聯(lián)系更加緊密。隨著中、日經(jīng)濟(jì)貿(mào)易交流的持續(xù)加深，兩國之間股票市場的聯(lián)動(dòng)性也在加強(qiáng)。本文基于投資者情緒的角度研究中日股市的聯(lián)動(dòng)性，不僅有利于投資者進(jìn)行有效的投資組合，而且可以為政府制訂金融政策提供支持，為國內(nèi)投資者進(jìn)行國際投資、防范金融風(fēng)險(xiǎn)等提供重要參考。

二、研究方案

本文借鑒Baker M等（2006）的方法，采用主成分分析分別構(gòu)造中國、日本的投資者情緒，采用基于VAR模型的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)研究中日股市的聯(lián)動(dòng)性。

1.數(shù)據(jù)和指標(biāo)選取

基于投資者情緒對(duì)中日股市聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行研究，兩個(gè)市場所選取的情緒代理變量應(yīng)該是一致的。考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選取消費(fèi)者信心指數(shù)（CCI）、市盈率（PE）、成交量（VOL）和換手率（TURN）等四個(gè)指標(biāo)作為代理變量。以上證綜合指數(shù)代表中國股市，日經(jīng)225指數(shù)代表日本股市，取對(duì)數(shù)后差分的方法將收盤價(jià)轉(zhuǎn)變?yōu)槭找媛?，得到中國股市的收盤價(jià)（CP）、收益率（CR）和日本股市的收盤價(jià)（JP）、收益率（JR）。本文選擇2001 年1月至2015年10月的月度數(shù)據(jù)作樣本，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

消費(fèi)者信心指數(shù)（Consumer Confidence Index）衡量消費(fèi)者信心的強(qiáng)弱，由消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)、消費(fèi)者滿意指數(shù)和消費(fèi)者信息指數(shù)構(gòu)成，反映并且量化消費(fèi)者對(duì)經(jīng)濟(jì)前景、收入水平、收入預(yù)期以及消費(fèi)心理狀態(tài)的主觀感受，是投資者情緒的一個(gè)經(jīng)濟(jì)指數(shù)替代指標(biāo)。市盈率屬于市場整體類指標(biāo)，表示股票價(jià)格與每股收益的比例，市盈率越高表示投資者情緒越高漲，市盈率越低表示投資者情緒越低落。成交量和換手率都是反映市場交易活躍度的直接指標(biāo)，一個(gè)是絕對(duì)數(shù)量，一個(gè)是相對(duì)比例，當(dāng)投資者情緒變得高漲時(shí)，成交量或換手率就會(huì)放大，反之則縮小。

表1　股票價(jià)格與各個(gè)情緒代理指標(biāo)的相關(guān)性

表1給出中、日兩市場股票價(jià)格與各個(gè)情緒代理指標(biāo)的相關(guān)性，中國市場上各個(gè)情緒代理指標(biāo)都與股票價(jià)格正相關(guān)，日本市場上除了市盈率與股票價(jià)格呈負(fù)向關(guān)系，其余的都與股票價(jià)格正相關(guān)，這與De Long等（1990）噪聲交易模型預(yù)期的結(jié)果一致。

2.投資者情緒

主成分分析（Principal Components Analysis）是由霍特林于1933年首次提出來的，通過投影的方法，在損失較少數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)有代表意義的綜合指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維。因此在分析過程中，既減少了變量的個(gè)數(shù)，又不損失主要的信息?；舅枷胧强紤]合成變量方差的大小及其對(duì)原始變量方差貢獻(xiàn)的大小，而對(duì)于原始隨機(jī)變量，其協(xié)方差矩陣或相關(guān)矩陣正是對(duì)各變量離散程度和相關(guān)程度的度量。

對(duì)選取的投資者情緒代理指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，分別構(gòu)造中國投資者情緒（CSENT）、日本投資者情緒（JSENT）。以日本投資者情緒為例，構(gòu)造過程如下。

第一步，根據(jù)KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果，KMO=0.672>0.5，Bartlett球形度檢驗(yàn)值為417.139（sig=0.000），相關(guān)矩陣不是單位陣，適合進(jìn)行主成分分析。

第二步，提取公因子，建立變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，并計(jì)算出特征值和貢獻(xiàn)率。前兩個(gè)因子的特征值大于1，分別為2.496 和1.003，對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率分別為62.388%和25.072%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為87.460%。再結(jié)合碎石圖，選擇前兩個(gè)因子具有合理性，記為F1和F2。

第三步，根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣寫出因子得分函數(shù)，以各因子的方差貢獻(xiàn)率占累計(jì)方差貢獻(xiàn)率的比例為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)，最終構(gòu)建F=（62.388*F1+25.072*F2）/87.461，即為JSENT。

F1=-0.009*CCI+0.383*VOL+0.376*TURN-0.336*PE

F2=0.996*CCI+0.009*VOL+0.055*TURN+0.046*PE

JSENT=F=0.279*CCI+0.276*VOL+0.284*TURN-0.227*PE

同JSENT，可得CSENT=0.314*CCI+0.044*VOL+0.340*TURN+ 0.304*PE

表2給出了中、日兩市場投資者情緒與各自的代理變量之間的相關(guān)性，在中國市場上，除了成交量是負(fù)相關(guān)并且不顯著外，其余均是顯著正相關(guān)；在日本市場上，除了市盈率是顯著負(fù)相關(guān)外，其余均是顯著正相關(guān)。表3給出了中、日兩市場投資者情緒序列的描述性統(tǒng)計(jì)分析，中國市場的投資者情緒CSENT存在單位根，序列不平穩(wěn)，因此取一階差分得到DSENT，且DSENT不存在單位根，后文的研究均使用DSENT作為中國市場的投資者情緒。日本市場的投資者情緒JSENT滿足平穩(wěn)性要求，直接用于分析。

表2　投資者情緒指標(biāo)值與變量之間的相關(guān)性

表3　投資者情緒序列的描述性統(tǒng)計(jì)分析

三、實(shí)證結(jié)果和結(jié)論

1. ADF檢驗(yàn)

ADF檢驗(yàn)是檢驗(yàn)序列中是否存在單位根，如果不存在單位根則序列是平穩(wěn)的，如果存在單位根則序列是不平穩(wěn)的。當(dāng)序列不平穩(wěn)時(shí)進(jìn)行回歸分析，就可能存在偽回歸。檢驗(yàn)單位根的方法有很多，如ADF檢驗(yàn)、DFGLS檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、KPSS檢驗(yàn)、ERS檢驗(yàn)和NP檢驗(yàn)等，其中ADF檢驗(yàn)的方法是比較常用的。

上文已經(jīng)給出了中、日兩市場投資者情緒的單位根檢驗(yàn)，在此只需對(duì)中、日兩市場的收益率進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)即可。鑒于篇幅，此處不給出具體的表格，結(jié)果表明中、日兩市場的收益率均在1%的顯著性水平下滿足平穩(wěn)性要求。

2. Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)實(shí)質(zhì)上是對(duì)一個(gè)變量的滯后變量是否可以引入到其他變量的方程中進(jìn)行檢驗(yàn)，如果可以，即一個(gè)變量受到其他變量的滯后影響，則稱具有Granger因果關(guān)系，主要針對(duì)以下兩個(gè)方程進(jìn)行回歸：

原假設(shè)為：H0：β0=β1=β2=…=βn= 0

首先對(duì)第一個(gè)方程的估計(jì)值的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，如果拒絕原假設(shè)，那么X是引起Y變動(dòng)的格蘭杰原因，同理可以檢驗(yàn)Y是否是引起X變動(dòng)的格蘭杰原因。

此部分主要是對(duì)中、日兩市場的收益率、投資者情緒，即CR、DSENT、JR、JSENT兩兩建立二元VAR模型，基于投資者情緒研究中日股市的聯(lián)動(dòng)性。本文對(duì)二元VAR模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，不需要模型的預(yù)測，因此模型具體表達(dá)式就不再羅列。依據(jù)建立的VAR模型，使用AIC、SC、HQ等信息準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)，然后進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4。結(jié)果表明，中國市場的投資者情緒和收益率互為格蘭杰原因，日本市場收益率是日本市場投資者情緒的格蘭杰原因，這與大多數(shù)的研究相符合。中國市場投資者情緒是日本市場收益率的格蘭杰原因，中國市場收益率是日本市場的投資者情緒和收益率的格蘭杰原因，對(duì)中日股市的聯(lián)動(dòng)性研究進(jìn)行了補(bǔ)充。

表4　中、日股票市場Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

總體上，中、日兩市場的聯(lián)動(dòng)性不是很強(qiáng)，這也跟很多學(xué)者的研究結(jié)論一致，其原因可能是中國股票市場機(jī)制不健全，現(xiàn)有股票發(fā)行機(jī)制受行政干預(yù)較多，難以形成有效的套利機(jī)制，限制了市場價(jià)格發(fā)行功能的充分發(fā)揮，降低了市場運(yùn)行的有效性。鑒于兩市的聯(lián)動(dòng)性不強(qiáng)，投資者可以在兩個(gè)市場進(jìn)行分散投資，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]De Long JB，Shleifer A，Summers LH，Waldmann RJ. Noise trader risk in financial markets [J]. Journal of Political Economy，1990（98）.

[2]Baker M，Wurgler J. Investor sentiment and the cross-section of stock returns[J]. Journal of Finance，2006（04）.

[3]Lee C，Shleifer A，Thaler R. Investor sentiment and the closed-end fund puzzle[J]. Journal of Finance，1991（46）.

[4]Barberis，Shleifer，Wurgler. Comovement[J]. Journal of Financial Economics，2005（02）.

[5]Baker M，Wurgler J，Yuan Y. Global，local，and contagious investor sentiment [J]. Journal of Financial Economics，2012（104）.

[6]Hudson Y，Green C J. Born in the USA？Contagious investor sentiment and UK equity returns[R]. Working Paper，2013.

[7]文鳳華，楊鑫，龔旭等.金融危機(jī)背景下中美投資者情緒的傳染性分析[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2015（35）.

（作者單位：華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院）