投资者情绪对股票市场的影响研究述评

董 孝 伍

(山西师范大学 经济与管理学院，山西 临汾 041001)

有效市场假说认为资产的内在价值决定资产价格，理性投资者会对错误定价进行修正，投资者情绪不会对股票市场造成显著影响。但随着行为金融学的发展，越来越多的研究认为，噪音交易者会受到市场环境和自身情绪的影响，导致市场定价发生偏误，因此股票价格会受到投资者情绪的影响。目前，投资者情绪对股票市场的影响的研究成果很丰富，但不同的研究方法、研究指标体系和研究视角导致研究结论千差万别。因此，本文从投资者情绪对股票收益率影响、波动率影响以及收益—波动关系影响三个层面，针对国内外关于投资者情绪影响股票市场的研究成果进行梳理，从投资者类型、投资时期、投资者情绪指标选择以及非对称作用等视角对投资者情绪影响股票市场的研究结论进行归纳总结，以期丰富投资者情绪研究方法论、研究视角和研究内容，为投资者行为监管提供决策依据。

一、投资者情绪对股票收益率的影响

行为金融学认为，正是噪音交易者的存在导致股票收益率受到投资者个体的影响，而投资者情绪是投资者行为的主导因素。目前，有关投资者情绪对股票收益率的影响研究主要包括以下几个方面。

(一)不同类型的投资者情绪对股票收益率的影响。投资者常被分为个人投资者和机构投资者，两类投资者在投资金额、投资经验、投资机会等方面均有所不同，因此其对股票收益率的影响可能存在差异。刘维奇等、安江丽等、曹仙叶等和吴悠悠将投资者情绪分为个人投资者情绪和机构投资者情绪，研究了其对股票收益率的影响。刘维奇等运用滚动回归方法、安江丽使用修正的噪音交易模型得出相同的结论：同期的个人投资者情绪、滞后的机构投资者情绪与股票收益(超额收益)之间存在显著为正的关系。[1]曹仙叶等使用固定效应模型发现，机构投资者相对于个人投资者来说更加理性。[2]吴悠悠发现，个人投资者的理性情绪与市场收益之间不存在显著关系，而非理性情绪与市场收益呈现显著负相关，机构投资者的理性情绪与市场收益存在负相关，而非理性情绪与市场收益为显著正相关。[3]Chen et al、Hudso et al、Sayim et al以及Aissia对本地情绪或投资者情绪的跨国影响进行研究。Chen等运用面板门槛模型发现，全球乐观情绪会导致行业收益被高估，而悲观情绪则相反，而本地乐观情绪可以提高基础材料、电信和公用事业行业的收益率。[4]Hudso等认为美国的投资者情绪对解释英国股票收益率具有重要意义。[5]Sayim等运用向量自回归模型发现，美国投资者情绪对伊斯坦布尔证券市场的股票收益存在显著的溢出效应，且机构投资者情绪的影响大于个人投资者情绪、非理性情绪的影响大于理性情绪。[6]

(二)不同时期的投资者情绪对股票收益率的影响。特定的经济环境会影响投资者的情绪状态，因此不同时期的投资者情绪对股票收益率可能会产生不同的影响。Stambaugh、Chung、Ni et al、Hudson et al、Kadilli et al以及Berger对不同时期的投资者情绪进行研究。Stambaugh发现在短期高情绪期间，许多股票可能会出现价格过高的情况，但是从战略的长期来看，情绪对利润没有显著影响。[7]Chung研究了经济扩张和衰退状态的不对称性，认为只有在经济扩张时，投资者情绪才能对企业特征和异象构成的投资组合收益具有预测能力，而在经济衰退状态下，情绪的预测能力微不足道。[8]Ni等运用面板分位数模型研究发现，投资者情绪的影响在短期和长期是复杂的，投资者情绪对短期内收益较高的股票的影响更为显著，而对长期收益较低的股票则显著为负。[9]Hudso等认为在金融市场的“动荡”和“平静”时期，投资者指标是否有助于预测英国股票收益率是不同的。[5]Kadilli等研究发现在正常时期，投资者情绪对未来收益的影响显著为负，但在危机时期则显著为正。[10]Berger研究发现短期内的情绪上升对随后的收益有正面影响，而随着泡沫情节的持续存在，情绪与随后收益之间的正相关关系变得缓和。[11]

(三)投资者情绪对股票收益率的非对称性影响。积极情绪和消极情绪是两种投资者情绪普遍存在的状态，不同的情绪状态是否带有相同的影响深度也是学者们关心的问题。Zhang et al、张强等、池丽旭等、董孝伍等、文凤华等以及曹仙叶等对投资者情绪的非对称性影响进行研究。Zhang等、张强等运用GARCH—M模型发现，投资者情绪对股票价格产生显著正向影响，但投资者情绪正向变化的影响强于负向变化，存在不对称性。[12][13]池丽旭等发现，相较于悲观情绪来说，乐观情绪对股票回报的影响要更高，存在不对称性。[14]董孝伍等认为高涨的情绪与市场收益高度相关，而低落的情绪与市场收益的相关性则不显著。[15]文凤华等对以上的文献进行了综合，研究发现：积极情绪以及情绪上涨对股票收益有显著正向影响，而消级情绪以及情绪下降的影响并不显著。[16]曹仙叶等则认为个人投资者的积极情绪对异常收益率的影响大于消极情绪，机构投资者则相反。[2]

(四)新型投资者情绪指标框架下的股票收益率影响分析。近些年来，越来越多的学者运用网络数据构建新型的投资者情绪的代理指标进行研究，结果也随着所用网络数据的不同而不同。Shan et al运用自然实验(中国汶川地震)发现，地方偏差和投资者情绪对股票收益有显著正向影响。[17]Kim et al运用雅虎财务留言板上的数据发现，投资者情绪受到先前股价的正向影响，但没有发现投资者情绪能预测未来股票收益的证据。[18]Danbolt et al运用17个国际市场上的Facebook日常情绪数据发现：情绪潜意识地影响投资者对潜在风险的感知，投资者情绪与投标人的异常收益显著正相关。[19]Guo et al收集了雪球网站上的用户评论数据，认为投资者情绪并不总是领先于股票价格，只有当股票被投资者高度关注时，投资者情绪才可以预测股票价格。[20]Zhang et al运用省级电视收视率数据，发现投资者情绪与股票收益显著正相关，且能够预测股票收益。[21]You et al运用Twitter日常幸福感，发现情绪并不是股票收益的格兰杰原因。只有幸福感处于高水平或低水平时，幸福感与股票收益才有因果关系，而当市场处于熊市和正常阶段时，投资者情绪对股市表现没有影响。[22]杨晓兰等运用投资者在东方财富网股吧发帖时所体现的情绪，发现投资者情绪为正时，本地关注和股票收益率之间存在显著为正的关系，反之则显著为负。[23]张信东等、王夫乐等都运用微博数据构建投资者情绪指标进行研究，都发现其显著正向影响股票市场收益率，前者进一步发现非交易日微博情绪与股票收益率之间的关系强于交易日，后者进一步发现微博情绪波动与股市收益负相关，极高涨的情绪与股市收益具有显著的正向关系，而极低落的情绪与股市收益无关。[24][25]石勇等运用不同的社交媒体指标，构建了四种不同的投资者情绪指标，发现代表个人投资者情绪的社交媒体指标对股市的影响大于代表机构投资者情绪的社交媒体指标。[26]

(五)不同研究视角和方法下的投资者情绪影响股票收益率的新发现。在投资者情绪预测股票收益方面，Dergiades在非线性框架内采用扩展数据集得出，情绪对股票收益有着显著的预测能力，且这种预测能力主要与股票收益的条件方差有关。[27]Xu et al运用偏最小二乘法发现，投资者情绪变化能显著正向预测中国A股市场的未来股票收益，且这种影响对于小规模投资组合来说更显著。[28]Yang et al和姚尧之等对混频投资者情绪进行研究。Yang运用主成分分析和MIDAS模型发现：混合投资者情绪对股票收益的总体效应和个体效应都是显著的，且混合投资者情绪比低频投资者情绪更重要；[29]而姚尧之认为投资者情绪对当期收益率的影响显著为正。[30]Frijns et al将股票收益分解为基本部分和非基本部分，发现股票市场相关性的增加是由非基本部分驱动的，且股票收益协同关系主要由投资者情绪驱动。[31]Yang et al研究发现，个体股票拥挤交易和个人股票投资者情绪对超额收益有显著正向影响，且超额回报随着个人股票买方发起的拥挤交易而增加，而随个体股票卖方发起的拥挤交易而减少。[32]Zhu et al认为在理论框架下，投资者情绪可以通过预期收益增长和要求收益率影响股票价格，且情绪的增长与预期收益增长正相关，但在乐观时期情绪效应比较弱。[33]Liston研究得出，个人和机构投资者情绪都是sin股票的收益定价因素，且在控制了投资者情绪后，以前研究中发现的sin股票的异常收益消失。[34]蒋玉梅等将总体效应和截面效应分开进行研究，发现就总体效应而言，投资者情绪与短期市场收益正相关而与长期市场收益负相关；就截面效应而言，不同特征的股票对于投资者情绪的敏感性存在差异。[35]王宜峰等、王春等发现，投资者情绪变化对同期市场收益有显著正向影响。[36]易志高等发现，投资者情绪对股票价格的过度联动有重要影响，且这种作用在投资者情绪高涨期间尤为明显。[37]郑振龙等对我国期货市场进行研究发现，投资者情绪对期货市场的定价偏差有持续性的显著为正的影响，该影响在投资者情绪高涨时更为显著。[38]陆静等对中国AH股交叉上市公司进行研究，认为投资者情绪对A股和H股市场的股票价格都存在显著正向影响，且投资者情绪对A股市场的影响时间更长。[39]

二、投资者情绪对股票波动率的影响

股市的过度波动不利于资本市场的平稳运行，波动提高了承受系统风险所需的补偿，从而增加了资本成本，降低了经济产出。然而，投资者存在认知偏差，且金融市场不会完全有效，因此他们的行为容易受到噪音的影响，造成股价波动。目前，众多学者针对投资者情绪影响股票波动率进行了深入研究，主要包括以下几个方面。

(一)不同类型的投资者情绪对股票波动率的影响。张宗新等通过构建数理模型并运用脉冲响应函数进行验证，发现投资者情绪对波动率存在显著为正的作用，且个人投资者情绪的作用大于机构投资者作用。[40]Sayim et al运用向量自回归模型得出，美国机构投资者情绪对伊斯坦布尔证券市场的股票波动性的影响大于个人投资者情绪。[6]Wang发现，与个体投资者一样，机构投资者也是情绪交易者，都会影响股票波动。[41]Bahloul et al发现，生产商、商户、处理商或用户情绪的变化与大多数期货市场的价格波动正相关，并倾向于破坏这些市场的稳定性，而货币机构管理者情绪的变化倾向于通过降低市场波动来稳定期货市场。[42]胡昌生等将情绪分为理性情绪和非理性情绪进行研究发现，前者的影响相对微弱，而后者对波动性具有显著正向影响。[43]Fu et al通过构建投资者情绪影响均值—方差权衡的理论模型，推导出情绪调整后的Markowitz有效边界，认为与情绪相关的噪音交易活动的加剧会推动感知价格远离基本面并增加市场波动。理性投资者会忽视投资者情绪的影响，最终可能会选择次优的投资组合。[44]

(二)不同时期的投资者情绪对股票波动率的影响。Kumari et al采用10个与市场相关的情绪指数来构建适用于新兴股票市场的情绪指数对印度新兴市场进行研究，发现过去的投资者情绪对波动性有正向影响。[45]Yu et al研究认为股市的预期超额收益与低情绪期间市场的条件方差正相关，但与高情绪期间的方差无关。[46]李合龙等运用集成经验模态分解方法对我国投资者情绪和股指价格波动的关联性进行分析，研究表明：从短期来看两者存在显著正向关系，从中期来看投资者情绪的波动领先于股指价格波动，从长期来看不同市场的关联性不同。[47]胡昌生等对市场不同的估值阶段进行研究，发现市场处于高估值期时非理性情绪对市场波动性有显著影响，而理性情绪的影响不显著；低估值期则正好相反。[43]

(三)不同研究视角和方法下的投资者情绪影响股票波动率的新发现。Lee et al发现，情绪的变化与市场波动呈负相关，当投资者情绪变得更悲观(积极)时，波动性会增加(减少)。[48]何平等、王宜峰等以及陈其安等发现，投资者情绪对股票波动性有显著正向影响。[49]伍燕然等发现，投资者情绪对分析师盈利预测偏差产生显著正向影响。[50]Liston运用GARCH模型研究发现，投资者情绪对sin股票的条件波动性具有显著影响。[34]黄虹等运用VAR模型研究发现，我国股市中投资者情绪与股指之间存在着双向的Granger因果关系，投资者情绪对股指波动产生影响，而后者又进一步影响前者，循环往复。[51]Maitra et al运用小波方法研究发现，印度市场中的情绪与波动之间存在弱的条件相关性，且小规模股票更容易受到市场情绪的影响。[52]巴曙松等发现，投资者情绪对A股市场的冲击程度最大，而对香港中概股市场及海外(非港)中概股市场的影响相对较小。[53]王春等对投资者情绪对波动性的非对称性进行研究发现，悲观时投资者情绪对市场波动性的影响强于情绪乐观时。[36]Shen et al从Twitter中提取每日幸福感，用作在线情绪的动态代理指标，发现日常幸福感越高，股票收益的偏度越高。[54]

三、投资者情绪对股票收益—波动率关系的影响

Yu et al发现，在低情绪时期，收益与同期波动率之间的负相关性要强于高情绪时期。[46]熊伟等运用有向无环图技术研究发现，投资者情绪和股票特质波动率对股票收益率的边际影响呈显著正相关关系。[55]姚尧之等采用GARCH-MIDAS模型，发现投资者情绪的波动与收益率波动之间显著正相关，且这种关系是长期存在的。[30]王美今等研究认为，投资者情绪变化显著反向修正收益波动，并通过风险奖励影响收益。[56]池丽旭等对股权分置改革前后投资者情绪对股票收益波动的影响进行了研究，认为股权分置改革前投资者情绪与股票收益之间存在着双向波动溢出效应，股权分置改革之后关系则不显著。[57]晏艳阳等研究认为，投资者情绪可以在一定程度上削弱资产收益和方差的正相关关系，且相较于大盘蓝筹股，小盘股受到的影响更为显著。[58]高大良等研究发现，平均相关性比股市波动更能预测股市预期收益。[59]陈其安等发现，当投资者情绪处于乐观和理性状态时，预期超额收益与风险正相关，当投资者情绪处于悲观状态时则相反。[60]宋泽芳等运用GARCH效应的门限模型研究得出，市场情绪低迷时，均值—方差关系负相关，而投资者情绪复苏期或高涨时则相反，且这种关系还会持续到下期。[61]上董孝伍等则认为情绪高涨期，股票市场收益显著正向影响方差，而在情绪低迷期，流通市值加权收益显著负向影响方差。[62]

四、研究展望

第一，综合运用网络数据构建更为精确的投资者情绪指标体系。近些年来，越来越多的学者开始运用网络新型数据构建新的投资者情绪指标，如Facebook、Twitter、微博、雪球网等，但是不同的指标体系的结论差异过大，如何综合运用这些指标来构建一个更为精确的投资者情绪指标至关重要。

第二，投资者情绪在资产定价方面的应用。目前，多数学者关注于投资者情绪对股票市场的各种影响，也有部分学者将其与资产定价模型进行结合，但是研究成果略少。因此，如何将投资者情绪融入到动态资产定价模型中，进而分析金融资产价格的动态演化过程，这将会给我们分析各种金融异象提供一个新的思路。

第三，理论研究方法的创新。目前来说，大多数文献运用GARCH模型、VAR模型等计量经济模型对投资者情绪的影响进行实证分析检验，但却忽视了理论模型的推导。将投资者情绪引入经济和金融建模中，基于经济学原理和金融学理论，推导和分析投资者情绪的作用机理，将为投资者情绪的实证分析检验提供理论支持。