基于投资者情绪视角的中美股票市场联动效应分析

谢俊

（山西大学，太原030006）

引言

股票市场受到政治、经济、投资者心态等诸多因素的影响，是一个复杂多变的系统。传统金融学基本上是基于假设“市场的有效性”和“投资者完全理性”两个基本假设进行研究的，近些年随着非理性经济理论的发展，大量学者认为投资者的决策会受到其他投资者的影响，其决策行为并非完全理性的结论。投资者情绪注重对投资者的决策行为和决策心理的研究，是投资者对未来预期的系统性的偏差，集中反映了市场参与者的投资意愿。

基于投资者情绪的股市联动性，文凤华等（2015）研究发现，美国市场投资者情绪是中国市场投资者情绪的格兰杰原因，反之不成立。随着经济全球化和区域经济一体化的快速发展，中国股市与美国股市之间的联系逐步加深。

一、研究方案

本文借鉴了Baker和wuglur（2006）所使用的方法，选取代理变量通过主成分分析法分别构造了中国、美国的投资者情绪指标，采用了基于VAR模型的格兰杰因果关系检验研究中国与美国股市直接的联动效应。

国内外学者研究投资者情绪指标的构建方面一般采用两种方法：一种是通过直接的调查投资者获取的投资者情绪指标这种方法被称为显性指标法；另一种是通过获取股市的历史数据进行处理之后得到的间接反映投资者情绪的指标称为隐性指标法。

本文基于投资者情绪的中国与美国的投资者情绪进行研究，所以中、美两国投资者情绪代理变量的选择上与理论应该一致的。中国市场的原始数据来源于Wind经济金融数据库。美国市场的原始数据来源于Wurgler的个人网站，本文所使用的数据均为月度数据，样本区间为2003年1月至2015年12月，共计156个样本。

本文将中国投资者情绪作为中国股票市场的研究对象，考察的时段为2003年1月至2015年12月，共156个样本区间。中国投资者情绪用sentchn表示，美国投资者情绪用sentusa表示。

二、实证分析

1.平稳性检验。因为GARCH模型要求在平稳序列的前提下才能用于时间序列的研究，否则会出现伪回归的情况，所以我们在运用GARCH模型之前先进行平稳性检验。本文通过使用ADF单位根检验的方法来进行平稳性检验结果显示，4个变量的ADF值都小于1%的临界值，表明在1%的条件下变量都是平稳的，即变量通过了单位根检验，可以用所选数据进行DCC-GARCH模型的构建。

2.格兰杰因果检验。依据建立的VAR模型，进行格兰杰因果关系检验。结果表明，中国市场投资者情绪和上证指数收益率互为格兰杰原因，美国市场投资者情绪和上证指数收益率也是互为格兰杰原因，中国市场投资者情绪与道琼斯指数收益率也是互为格兰杰原因，这与大多数的研究相符合。中国市场投资者情绪不是美国市场收益率的格兰杰原因，美国市场投资者情绪是中国市场投资者情绪的格兰杰原因，对中、美股市的联动性研究进行了补充。根据格兰杰因果检验得出中美两国投资者情绪之间存在格兰杰因果关系，表明两国投资者情绪联动性存在。但是，美国投资者情绪对中国投资者情绪单方面的格兰杰原因又说明两者联系并不是非常紧密。

3.单变量GARGH估计。本文采用GARCH（1，1）模型对中美两国的投资者情绪波动性进行重新拟合。其中，α为ARCH（1）参数估计值，β为GARGH（1）的参数估计值。α项表示的是当期信息对滞后一期的波动影响程度，值越高表示新的信息对下一期波动的影响越敏感。中国投资者情绪的α值为0.1035，大于美国的0.0478，表明受到新的消息冲击时，中、美投资者情绪都会受到波动，但是中国投资者情绪更加敏感。

4.DCC模型检验。整个DCC（1，1）模型的参数分别为0.0249和0.8280，α+β值为0.8259，α+β＜1可以认为二者之间基本存在着动态可不的条件相关系数，也就是波动溢出效应。我们可以得到中国投资者情绪对美国投资者情绪之间具有一定的反馈关系，一个变量的变动会对另一个产生或多或少的影响。

中美两国投资者情绪互动关系的实证结果表明，中美两国投资者情绪的变动会对彼此产生一定的影响，但是与此同时我们也需要认识到的是，二者间的动态相关系数最小值为－0.09，最大也仅仅达到0.30，平均值为0.0582。从数值上看并不是理想的，也就是二者之间的相关程度并不是很强。

结语

本文借助格兰杰因果检验和DCC－GARGH模型对中美两国股市间的动态相关性进行了详细讨论，得出如下结论：

总体上，中、美两市场的联动性虽然存在，但还不是很强，其原因有可能是中国股票市场的运行机制不够健全，现有股票发行机制经过了从审核制到核准制的改革后仍然受行政干预较多，难以形成合理有效的套利机制，限制了市场价格功能的充分发挥，难以保障股票市场运行的有效性。鉴于中美两国股票市场之间的联动性不强，投资者可以在两个市场进行分散投资，规避风险。

参考文献：

[1] 易志高，茅宁.中国股市投资者情绪测量研究：CICSI的构建[J].金融研究，2009，(11)：173－174.

[2] 文凤华，等.金融危机背景下中美投资者情绪的传染性分析[J].系统工程理论与实践，2015，(3)：624－629.