我国证券市场投资者情绪测度

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 我国证券市场投资者情绪测度 摘要：本文选取 20052015 年 关于消费者信心指数等五个指标的月度 数据进行主成分分析，同时剔除了宏观 经济变量因素的影响，在信息量损失最 小的情况下，完成了变量的降维，得出 投资者情绪综合指标。研究结果表明， 新建的投资者情绪指数对沪深 300 指数 走势具有一定的预测性，投资者情绪乐 观、高涨时，投资者消费和投资倾向于 增加；投资者情绪消极则导致购买意愿 和风险承担意愿的减少。 中国论文网 /7/view-12849590.htm Abstract： This article selects monthly data of five indicators about consumer confidence index from 2005 to -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 2015 to carry out the principal component analysis. At the same time， it eliminates the impact caused by the macroeconomic variables. In the case of the minimum amount of information loss， the dimension of the variable is completed， and the comprehensive index of investor sentiment is obtained. The research results show that the new investor sentiment index can predict Shanghai and Shenzhen 300 index movement. When the investor sentiment is optimistic， high， investor consumption and investment tends to increase. And the negative investor sentiment leads to a reduction for purchase intention and the willingness to take risks. 关键词：投资者情绪；主成分分 析；情绪指标 Key words： investor sentiment；principal component analysis；sentiment indicators 中图分类号：F832.5 文献标识 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 码：A 文章编号：1006-4311（2017） 01-0056-03 0 引言 投资者情绪是由群体互动产生， 投资者对投资预期或意愿的集中反映 （付萱，2015） 。由于情绪传递等社会 互动机制，会促使投资者做出非理性投 资，进而导致金融资产价格偏离理性预 期，对金融市场的稳定发展带来负面影 响。投资者情绪的度量是研究投资者情 绪对资本市场影响的出发点，合理有效 的度量投资者情绪，对于全面理解金融 市场参与者的行为特征，制定合理的政 策措施，引导投资者做出合理的投资决 策具有重要意义。本文将选取适合测度 我国证券市场投资者情绪的五个情绪代 理变量，构建投资者情绪测度的综合指 数，并初步检验其有效性。 1 投资者情绪测度指标类型 目前用来度量投资者情绪的指标 主要有直接指标和间接指标。直接指标 一般是通过对投资者进行问卷调查结果 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 就可以获得指标，如美国密歇根大学调 查研究中心编制的消费者信心指标 （The University of Michigan Consumer Confidence Index，UMCCI）以及美国 会议委员会发布的美国消费者信心指标 （Conference Board Consumer Confidence Index，CBCCI） 。采用调查 问卷的方式收集到的信息不是全部来自 于证券市场的投资者，但每一问卷填写 人均是消费者。因此，这种方式可以在 一定程度上反映社会情绪状况。 间接指标是在金融市场中获取的 与投资者情绪相关的交易数据，如换手 率等，根据变量选取量，可分为单一和 复合指标，而任何单一情绪指标都不能 成为影响投资者情绪的唯一参考因素， 所以为克服单一指标对投资者情绪变化 刻画的片面性，学者们开始使用复合指 标，其中，学术界公认得较好的复合指 标构建方法是 Baker 和 Wurgler（2006）使用的通过主成分分 析法（Principal Component -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 Analysis，PCA） （Dorsaf ，2016） ，选取 复合指标的第一主成分作为投资者情绪 的代理变量。 2 投资者情绪测度综合指标的构 建 本文借鉴 BW 法，通过引入五个 情绪代理变量，采用主成分分析法 （PCA） ，将五个情绪代理变量进行降 维处理，在损失较少数据信息的基础上， 提取出其中相同的受到情绪影响的部分， 构建投资者情绪测度综合指标（SENT） 。 2.1 情绪代理变量的选取 本文选 用以下五个变量来构建投资者情绪指标。 消费者信心指标（Consumer Confidence Index，CCI）国内很多文献 中提到消费者信心指数对投资者心理变 化的刻画能力较强（李宝仁等，2015） ， 本文选用中国国家统计局发布的月度数 据作为替代指标。封闭式基金折价率 （Discount Rate of Close-end Funds，DCEF ）是传统情绪替代指标 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 （卢米雪等，2014） ，本文采用月度封 闭式基金折价率加权平均值。换手率 （Turnover Rate，TURN）的高低直接 代表着市场交易的活跃度（王学超等， 2015） ，这里使用各月沪深两市流通市 值加权市场平均日换手率。新增开户 数（New Accounts，NEW）在我国证券 市场上代表着市场外投资者对于基金和 股票市场的参与程度和兴趣度（刘维奇 等，2014）本文选用沪深两市月度新增 开户数。市盈率（Price Earnings Ratio，PE）作为衡量个股及大盘重要 的指标，一直作为投资者进行投资决策 重要参考。另外，Baker 和 Wurgler（2006）发现投资者情绪也会 受到宏观经济因素变化影响，而这种不 基于投资者心理因素影响的理性情绪不 在本文的考查范围之内，所以需将其剔 除，将以上这五个代理变量对宏观变量 进行回归，再将得到的残差序列用于后 文分析使用。本文将选取生产者出厂价 格指标（Producer Price Index，PPI） 、 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 居民消费物价指标（Consumer Price Index， CPI） 、宏观经济景气指标 （Macroeconomic Business Index， MCBI） 、广义货币发行量 M2 这四个指标作为宏观基本面的代理变量。 2.2 数据来源 生产者出厂价格 指标、居民消费物价指标来自国家统计 局数据库、宏观经济景气指标和消费者 信心指标来自于搜数网 （http：/） 。封闭式基 金折价率来源于国泰安数据库。换手率 和新增开户数数据来源于锐思数据库。 数据样本期为 2005 年 1 月-2015 年 12 月，共计 132 个月。除去不连贯的数据， 得到样本共计 125 个。 2.3 主成分分析结果 考虑到相关 情绪指标有存在滞后性的可能，所以将 每组指标数据和其相应的滞后一期数据 进行标准化处理后与沪深 300 指数进行 Pearson 相关性检验，检验结果如表 1。 从表 1 中可以看出滞后因子 NEWt- 1、TURNt-1、DCEFt-1、PEt-1 均比原 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 数据同沪深 300 指数的相关性更高，而 CCI 无论原数据还是滞后一期数据均与 沪深 300 指数没有明显的相关性，故本 文选用 NEWt-1、TURNt-1、DCEFt-1 和 PEt-1 这四组数据进行后续分析，首 先用这四项分别与 CPI、PPI 、MCBI、M2 这四个宏观经济 指标进行回归，剔除宏观经济对其的影 响，得到标准化后的残差序列结果如表 2。然后进行 KMO 和 Bartlett 检验，输 出的 KMO 值和 Bartlett 检验结果如表 3。 由表 3 可知，数据的 KMO 值大 于 0.5，可以做因子分析，又 Bartlett 的 球形检验显示结果显著，因此说明变量 间具有相关性，因子分析有效。经 spss22.0 处理后，得到各因子的累计贡 献率的结果显示，的特征值都远远大于 其余两个指标，且二者累计贡献率已达 77.8%，可以较为充分的满足因子个数 对累积贡献率的要求。在成份矩阵结果 中发现，因子 1 在 TURN 和 PE 上的载 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 荷都比较大，因子 2 则 NEW 和 DCEF 上的载荷比较大。通过以上因子载荷矩 阵，我们可以计算出主成分的系数矩阵。 两个主成分的计算公式如下： Fac1=0.486/TURNr+0.881/NEWr- 0.418/DCEFr+0.919/PEr Fac2=0.705/TURNr+0.088/NEWr+0.7 57/DCEFr+0.056/PEr 基于以上结果，对四个主成分按 其特征值加权平均，得到投资者情绪测 度综合指标 SENT： SENT=0.653FAC1+0.347FAC2 3 投资者情绪测度综合指标与证 券市场综合指数的相关性分析 由于沪深 300 指数样本涵盖了沪 深市场一半以上的市值，所以本文选用 它代表证券市场综合指数，通过对投资 者情绪综合指数 SENT 和沪深 300 指数 进行相关分析发现，它们之间的 pearson 相关系数为 0.426，在 1%显著 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 水平下通过了双侧检验。由此可见，投 资者情绪对于沪深 300 指标具有不可忽 视的影响，为进一步研究这二者之间的 关系，我们将沪深 300 指数和本文所构 建的投资者情绪指标 SENT 进行标准化 后做成趋势图如图 1 所示。 如图 1 可知，二者之间的拟合程 度较高，当投资者情绪乐观积极时，如 2005 年 1 月-2006 年 9 月，投资者情绪 指标大于沪深 300Z，此时市场中的投 资者的情绪较为乐观，股指收益也有明 显增长趋势，并且在 2007 年 1 月达到 阶段性高点。投资者情绪悲观时，如图 中 2007 年 5 月-2008 年 5 月，投资者情 绪指标持续低于沪深 300Z，此时市场 中的投资者的情绪较为悲观，股指收益 也应声而降。与此同时，我们还可以发 现投资者情绪指标在一定程度上领先沪 深 300 指数，可以简单地理解为投资者 情绪指标正向影响股票市场收益，在投 资者情绪积极时，其带动整个股票市场 向更高点冲击形成牛市，反之，投资者 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 情绪消极时会带动股指回落形成熊市。 综上，投资者情绪对沪深 300 指数具有 不可忽视的影响。 4 结论与启示 由于我国证券时间成立时间较短， 又加之我国股民投机倾向比较大，所以 在构建投资者情绪时国内外学者选取的 指标就会有差异性，本文结合近年来国 内学者关于投资者情绪度量直接指标、 单一间接指标在指标选取上进行筛选， 综合近十年来各替代指标的月度数据， 基于主成分分析法对投资者情绪的综合 指标进行构造，结果发现所得到的综合 情绪指标与沪深 300 指数的相关系数为 0.426，再结合两者的趋势图，发现两者 拟合程度较高，两者相互影响，在一定 程度内，可以根据其中一个变量的发展 趋势预测另一变量的变化