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    投資者異質(zhì)信念與股票流動(dòng)性研究
    ——基于股票網(wǎng)絡(luò)社區(qū)數(shù)據(jù)挖掘的證據(jù)

    2021-03-03 10:00:40劉開(kāi)友
    上海商業(yè) 2021年2期
    關(guān)鍵詞:異質(zhì)流動(dòng)性信念

    劉開(kāi)友

    一、引言

    互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展及延伸,加速了信息的流通與匯聚,促使數(shù)據(jù)資源體量指數(shù)式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出海量、多樣、時(shí)效、低價(jià)值密度等一系列特征,大數(shù)據(jù)成為高科技時(shí)代最重要的產(chǎn)物。面對(duì)信息化建設(shè)的第三次浪潮,習(xí)近平總書(shū)記曾指出:“大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展的新階段”,并在福建省福州市舉辦的首屆數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)上強(qiáng)調(diào)“加快數(shù)字中國(guó)建設(shè),就是要適應(yīng)我國(guó)發(fā)展新的歷史方位,全面貫徹新發(fā)展理念,以信息化培育新動(dòng)能,用新動(dòng)能推動(dòng)新發(fā)展,以新發(fā)展創(chuàng)造新輝煌”。數(shù)據(jù)的深度挖掘和融合應(yīng)用蘊(yùn)藏著巨大的價(jià)值,不僅能推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,加快數(shù)字中國(guó)的建設(shè),同時(shí)其與資本市場(chǎng)的結(jié)合也可以在新常態(tài)下提升政府金融監(jiān)管能力,準(zhǔn)確掌握風(fēng)險(xiǎn)底數(shù),防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)。

    投資者異質(zhì)信念與股票流動(dòng)性之間呈現(xiàn)什么關(guān)系?目前的研究大部分支持異質(zhì)信念程度與股票流動(dòng)性存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,即異質(zhì)信念程度越高,股票流動(dòng)性會(huì)越低。但是目前的研究存在以下的不足:一是投資者異質(zhì)信念多采用市場(chǎng)運(yùn)行指標(biāo)等間接指標(biāo),難以區(qū)分是異質(zhì)信念還是其它因素影響了市場(chǎng)運(yùn)行指標(biāo),少有文獻(xiàn)直接衡量異質(zhì)信念程度。二是大多數(shù)文獻(xiàn)都是用實(shí)證的方式考察投資者異質(zhì)信念與股票流動(dòng)性的關(guān)系,缺乏理論的深入探討。本文的可能創(chuàng)新之處在于:一是利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)獲得股票網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)帖內(nèi)容,并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和情感分析,構(gòu)建了直接的投資者異質(zhì)信念衡量指標(biāo),擺脫了以往文獻(xiàn)只能使用間接衡量的指標(biāo)的局限性。二是基于盧卡斯純交換模型和世代交疊模型,分析了兩期交易過(guò)程中投資者異質(zhì)信念與股票流動(dòng)性的關(guān)系。結(jié)果表明,投資者異質(zhì)信念會(huì)影響股票流動(dòng)性,異質(zhì)信念程度越大的個(gè)股,其流動(dòng)性水平越低,異質(zhì)信念程度與股票流動(dòng)性之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    二、數(shù)據(jù)說(shuō)明與研究設(shè)計(jì)

    (一)樣本選取

    本文選取了A股中最具有代表性的藍(lán)籌股上證50指數(shù)成份股。上證50 指數(shù)是根據(jù)科學(xué)客觀的方法,挑選上海證券市場(chǎng)規(guī)模大、流動(dòng)性好的最具代表性的50 只股票組成樣本股,以便綜合反映上海證券市場(chǎng)最具市場(chǎng)影響力的一批龍頭企業(yè)的整體狀況。由于其成分股體量普遍較大,在各自的行業(yè)都是龍頭企業(yè),可以在一定層面上反映經(jīng)濟(jì)中大部分行業(yè)的境況。選取的時(shí)間段為 2015 年1月~2019年12月,觀測(cè)值為日度數(shù)據(jù),股票行情數(shù)據(jù)均來(lái)自于銳思金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)。

    (二)投資者意見(jiàn)的獲取和預(yù)處理

    本文選取東方財(cái)富吧中個(gè)股論壇中的實(shí)時(shí)評(píng)論、交流貼作為原始數(shù)據(jù)來(lái)源。首先,通過(guò)python中的第三方網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求庫(kù)requests_ html編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)腳本,爬取樣本中每只股票股吧中在2015年1月1日到2019年12月6日這段時(shí)間內(nèi)發(fā)布的帖子,共獲得3944576 條文本信息。

    (四)投資者意見(jiàn)分歧的分析與量化

    為了分析每條發(fā)帖中隱含的看漲看跌情緒,本文對(duì)所有文本進(jìn)行情感極性分析?,F(xiàn)有的情感極性分析手段主要分為兩種:情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)。情感詞典法存在兩個(gè)明顯的不足:一是無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別否定詞、程度副詞等詞匯對(duì)于整個(gè)句子的情感影響;二是段落的得分是其所有句子得分的平均值,這一方法并不符合實(shí)際情況,一般而言首尾的句子對(duì)整個(gè)段落的情感影響權(quán)重最大。機(jī)器學(xué)習(xí)法有效的彌補(bǔ)了以上缺陷,它首先對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練得到常用詞匯的特征向量。這樣就可以通過(guò)對(duì)句中的詞匯向量進(jìn)行運(yùn)算的方式來(lái)估計(jì)一個(gè)句子的情感極性。

    (五)變量構(gòu)建

    1.投資者信念異質(zhì)性

    本文參考 Antweiler and Frank的思路,將每條看漲和看空的網(wǎng)貼數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),構(gòu)建投資者信念異質(zhì)性的代理變量。具體度量方式如下:

    其中post表示第t天看多的帖子數(shù),negt表示第t天看空的帖子數(shù)。totalt表示第t天該股票貼吧中所發(fā)的帖子總數(shù),disagreet表示個(gè)股的投資者信念異質(zhì)性。

    2.個(gè)股流動(dòng)性水平

    本文借鑒張崢等 (2014)選取Amihud這一指標(biāo)來(lái)衡量股票流動(dòng)性水平,具體公式如下:

    其中 |rt|表示個(gè)股在第t天的收益率絕對(duì)值。Volt表示個(gè)股在第t天的成交金額,Illiqtt表示股票在第t天的非流動(dòng)性。

    3.控制變量

    本文采用公認(rèn)的與可觀測(cè)的代理指標(biāo),包括賬面市值比 (BM) 、公司規(guī)模 (Size) 引入模型,同時(shí)為了解決內(nèi)生性問(wèn)題和遺漏變量問(wèn)題,加入市場(chǎng)收益率 (Rmatt) 、市場(chǎng)非流動(dòng)性指標(biāo) (Illiqmktt) 作為控制變量。

    三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

    (一)計(jì)量模型設(shè)計(jì)

    基于上文中命題1的推導(dǎo),并參考孟慶斌、劉燕的做法,構(gòu)建模型來(lái)實(shí)證檢驗(yàn)投資者異質(zhì)信念對(duì)股票流動(dòng)性的影響,模型(18)為雙向固定效應(yīng)模型,既考慮了個(gè)體固定效應(yīng),又考慮了時(shí)間固定效應(yīng):與我們的假設(shè)一致。另外可以看到滯后一期的投資者信念異質(zhì)性對(duì)個(gè)股的非流動(dòng)性影響系數(shù)更大為0.0630,大于當(dāng)期的影響系數(shù)0.0011。

    其中下標(biāo)i代表個(gè)體,小標(biāo)t表示時(shí)間期數(shù),Illiqi,t為第i種股票在t時(shí)刻的非流動(dòng)性比率;disagreei,t為股票i在t日的投資者異質(zhì)信念程度;Illiqi,t-1為滯后一期的非流動(dòng)性比率,以代表股票流動(dòng)性的存在的滯后效應(yīng);disagreei,t-1表示滯后一期的投資者異質(zhì)信念程度;BMi,t為賬面市值,Sizei,t為市值規(guī)模;Rtmkt用上證50指數(shù)來(lái)核算的市場(chǎng)指數(shù)的日度收益率;Illiqtmkt為A股市場(chǎng)總體的非流動(dòng)性比率,由上證50指數(shù)日度收益率絕對(duì)值除以市場(chǎng)整體日度交易額得到,其值越高則表明市場(chǎng)流動(dòng)性越弱;引入個(gè)體固定效應(yīng)μi控制不隨時(shí)間變化且不可觀測(cè)的企業(yè)固有特征; vi表示時(shí)間效應(yīng); εt表示其他影響因素。考慮到變量的非正態(tài)性,利用變系數(shù)回歸方法,逐次加入控制變量進(jìn)行估計(jì)。

    (二)投資者信念異質(zhì)性對(duì)股票流動(dòng)性的影響

    根據(jù)(18)式,用stata面板數(shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性回歸,得到結(jié)果如表1所示。

    表1 投資者信念異質(zhì)性對(duì)股票流動(dòng)性的影響回歸結(jié)果

    由表1可知,投資者信念異質(zhì)性對(duì)于個(gè)股非流動(dòng)性有顯著的正向影響,即對(duì)個(gè)股流動(dòng)性會(huì)有顯著抑制作用。

    四、結(jié)論與啟示

    本文的實(shí)證研究結(jié)果表明:股票市場(chǎng)中,股票流動(dòng)性是由存在異質(zhì)信念的眾多投資者共同提供,投資者異質(zhì)信念與股票非流動(dòng)性顯著正相關(guān),即與股票流動(dòng)性水平呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)。意味著投資者異質(zhì)信念程度越大,股票流動(dòng)性水平將下降。

    從本文的研究中可以得到關(guān)于股票市場(chǎng)運(yùn)行、監(jiān)管的如下政策啟示:一是要降低信息不對(duì)稱(chēng)程度,提高證券監(jiān)管部門(mén)運(yùn)行以及政策實(shí)施等信息透明度。證券監(jiān)管部門(mén)應(yīng)該積極完善上市公司的信息披露機(jī)制,在提高信息披露的完整性、及時(shí)性的同時(shí),更要加大對(duì)上市公司發(fā)布虛假信息行為、違規(guī)操作的懲罰力度,從源頭上保證信息的準(zhǔn)確性、真實(shí)性,降低噪聲信息對(duì)投資者的不利影響,減少認(rèn)知偏差和非理性行為。二是加強(qiáng)理性投資主體的教育和塑造。在中國(guó)股票市場(chǎng)中,個(gè)體投資者是市場(chǎng)的主體,其在交易量和投資市值都遠(yuǎn)大于機(jī)構(gòu)投資者,個(gè)體投資者的非理性行為會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)乃至整個(gè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行造成重大沖擊。因此,必須提升投資者金融素養(yǎng),提高投資者信息搜集和解讀的能力,減少異質(zhì)信念等非理性波動(dòng)對(duì)股票市場(chǎng)穩(wěn)定的沖擊,引導(dǎo)投資者形成價(jià)值投資理念。三是引導(dǎo)更多的機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)入市場(chǎng)。成熟的資本市場(chǎng)是以機(jī)構(gòu)投資者為主體的,機(jī)構(gòu)投資者擁有信息搜集和解讀的優(yōu)勢(shì),并且能夠指引個(gè)體投資者,減少非理性因素對(duì)市場(chǎng)穩(wěn)定的干擾。

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