投资者情绪ppt课件

ByDenysGlushkov(2007),Sentimentbeta,1,Content,2,Themainpurpose,Testtwohypotheses:Firsthypothesispostulatesthatsentimentaffectsstocksofsomefirmsmorethanothersduetodifferencesinfirmcharacteristics.Secondhypothesispredictsthatstockswhicharemoresensitivetoshiftsininvestorsentimentaremorelikelytobeheldbyindividualinvestors.,3,Conclusion,Firsthypothesis：Moresentiment-sensitivestocksaresmaller,younger,withgreatershort-salesconstraints,higheridiosyncraticvolatilityandlowerdividendyieldsStocksthataremoreexposedtosentimentchangesdeliverlowerfuturereturnsinconsistentwiththeideathatnoisetraderriskispriced.,4,Conclusion,Accountingforsizeandvolatility,highsentimentbetastockshavemoreofananalystfollowing,greaterinstitutionalownership,ahigherlikelihoodofS&P500membership,higherturnoverandlowerbook-to-marketratiosSecondhypothesis：Analysisrevealsthatinstitutionsstayedawayfromsentiment-sensitivestocksinthe1980s,butheldmoreofthesestockssincetheearly1990s,5,Methodology,Regression：FamaandFrench(1993)Sort(unconditionalandconditional)Bayesian-Steinestimation：Vasicek(1973),6,Theframework,7,Keypointineachchapter,8,理论性总结,理论与实证研究检验了投资者情绪的作用及其对金融市场和机构的影响，表明情绪交易者所扮演的角色不应该被忽视。当代研究探索了他们的行为动机、交易模式以及对市场的影响，但是大多数证据仍然存在争议，有关投资者情绪来源和情绪对于资产定价的重要性的争论依然在发展中。,9,本文研究目的（2-3）,目的一，本文假设公司特性对于投资者情绪是如何影响股票收益，起到重要的作用。通过作者构建的HV-DA（指代因为公司特性不同，而更易受到投资者情绪改变的股票，）来检验这一假设。及文献综述与其相关结论目的二，易于受投资者情绪影响的股票更可能被个人投资者持有，因为他们的个人判断比机构投资者更易受行为偏差的影响。及文献综述与相关结论,10,研究思路（4-8）,本文的研究思路一，利用主成份分析方法，建立投资者情绪的测量方法本文的研究思路二，利用情绪指数，本文发展并验证了投资者情绪的个股测量，这就是情绪beta，定义为收益对情绪的敏感性。研究思路二的相关结论，首先，测量是否情绪敏感性股票会赚取更高的收益，结果表明投资者情绪较高的股票表现劣于投资者情绪较低的股票,11,其次，本文分无条件和条件beta以及其他一些控制特征来观测HV-DA所预设的公司特征上的假设条件剔除规模和波动率的影响得出的一些结论（情绪beta高的股票有更多分析师跟踪，更有可能入选S&P成分股以及被机构投资者持有,12,相关结论（9-10）,HV-DA假设一相关论据HV-DA假设二相关论据,13,研究意义（与前人的不同之处）（11-14）,本文研究的意义，不是第一个分析情绪在金融市场中的作用，但是仅有少数研究完全理解的以下问题：什么类型的股票对于情绪变化更敏感，机构投资者交易是如何与情绪相关的，BW(2006)的研究发现，当情绪低落时，小盘股、波动性大、无盈利、不分红、高速成长、面临退市的股票在未来能赚取更高的收益，当情绪高涨时则相反。本文与他们的研究不同之处有：,14,除了提供情绪代理变量有效性的定性分析之外，还检验了情绪测度是否能很好的刻画投资者悲观或乐观的情绪，这些情绪与基本面正交；情绪敞口是否被定价；延伸了证券特征集，包括分析师报导、卖空限制、标普成分股等，同时检验了情绪与机构持股之间的关系。,15,结论对比，本文关于规模的研究结论与BW是一致的，其他条件不变，小盘股对情绪更敏感。然而，也有许多不同的结论，1）公司的分红政策与增长潜能对相对情绪敏感性的解释了比规模的解释力度更强。2）给定波动率与规模，成长性股票与面临退市股票相比，对情绪更敏感。与BW不同研究结论无盈利的股票更容易受情绪影响不同，本文研究发现无盈利股票与盈利股票有相似的情绪敏感性。（1989-2003，盈利股票有更高的情绪敏感性）,16,本文在前有文献基础之上，探索了市场总体情绪与个股情绪，总体情绪（BW(2005)andBrownandCliff(2005)）大多选择基于时间序列的代理变量，例如封闭式基金折价率、新发行的股票以及调查问卷，这些刻画了不可观测的情绪因子变异的不同层面；个股情绪（KumarandLee(2006),Barberetal.(2003),Kanieletal.,(2006)andmutualfundflows(Brownetal.(2003),FrazziniandLamont(2006)买卖委比。本文第一次建立了联系市场总体情绪与个股情绪的桥梁，利用综合情绪测度来发展了一种有意义的个股情绪测度，情绪beta,17,论文框架介绍（15）,本文框架，第一部分主要讨论了一些理论预测，情绪的定义以及情绪可能影响资产价格的途径。第二部分描述了数据、情绪指数的构建方法以及情绪beta的估计。第三部分包括实证结果以及解释。第四部分稳定性检验与测量有效性，最后一部分结论。,18,Keypointineachchapter,19,设定假设的原因（1-3）,HV-DA假设，因为公司特征不同，相比其他因素，是更容易受到非理性投资者情绪影响的原因。某些特性加在一起会造成运用传统股票估值模型的困难，结果投资者更依靠个人判断，这可能导致行为偏差。例如短期盈利记录或无分红历史的刚上市的成长性公司。心理学和行为金融学研究表明对于难以理解的信息，人们通常反映不一样。这会导致估值困难的股票更容易对情绪波动更敏感。,20,设定假设的原因（1-3）,小盘股可能对情绪更敏感，因为它们更难卖空（JonesandLamont(2002),DAvolio(2002)）；当情绪交易者把股价压低到基本面价值以下时，做逆向交易，对甚至是对最聪明的交易者都是危险的，除非他有足够的耐心与足够多的钱。知道难估值的股票对情绪变化更敏感，市场老手将不愿意在这些错误定价股票上套利，这使得难估值的股票变得难套利。总的来说，给定卖空限制与套利者面对的风险，情绪投资者对小市值、新上市以及波动性大的股票有很大的影响，这使得这些股票更容易收到情绪波动的影响。与HV-DA相对的是标准金融的观点，不论公司特征，情绪对股票估值和收益都没有系统性的影响。,21,具体化投资者情绪以及情绪交易者,本文具体化了投资者情绪、情绪交易者以及情绪影响股价的可能途径。一般来说，情绪被理解为，相对于均值的总的市场范围内投资者的预期。牛市投资者预期收益率会高于平均。本文认为情绪反映了与基本面正交的投资者对股票市场未来前景预期的波动。情绪交易者通过DSSW(1990),投资者对风险资产的需求受情绪因子的影响。,22,情绪影响股价可能途径,情绪更有可能通过折现率影响资产价格，(SubrahmanyamandTitman,2001)情绪通过折现率影响资产价格的观点有最近的理论研究做支持，BarberisandHuang(2001)引入“损失厌恶”，建立模型预测高收益股票（受正反馈交易者相对需求的驱动）跟随着风险厌恶度的下降，因为投资者感到他们在“用私房钱赌博”(BenartziandThaler,1995)，这导致了股票价格上升后股票折现率的下降；折现率途径是与“单只股票账户”现象是一致的，单只股票先前交易的结果会影响投资者的风险厌恶，因此由先前情绪敏感性股票交易表现引起的风险厌恶度的改变，同样会影响股票市场期望收益率。,23,Keypointineachchapter,24,数据来源（1）,数据来源：CRSPMonthlyStocksCombinedFile/13Ffiling/CDA/SpectrumdatabaseI/B/E/SDetailHistoryFile,25,情绪测度（2-7）,主要介绍了八个指标（相关性分析与解释P47）1）InvestorsIntelligenceIndex(Siegel,1992)/InvestorsIntelligenceSentimentIndexSurvey(“bull-bearspread”)_SENT2)红利溢价（BakerandWurgler(2004)andBulanetal.(2004)）_DIVPREM,26,情绪测度（2-7）,3）封闭式基金折价率（CFED）Bodurthaetal.,1995).Leeetal.(1991).GemmilandThomas(2002)_CFED4）保证金水平_MARGIN、保证金水平的变动5）专家卖空与市场总卖空之比_SPECIAL6）共同基金资金净申购Warther(1995)_FUNDFLOW7）IPO数量_IPON8）IPO首日涨幅BakerandWurgler(2000)andDorn(2003)_IPORETS,27,情绪指数构建（8-13）,28,情绪贝塔估计（14-21）,情绪贝塔的概念与ShefrinandStatman(1994)的行为资产定价模型相似。在他们的模型里，资产价格由行为贝塔决定，贝塔相对于正切均值方差有效证券组合，不是值市场组合，因为非理性交易者影响证券价格。情绪贝塔不能用ShefrinandStatman的方式解释，因为不是证券组合收益率。,29,情绪贝塔估计（14-21）,(1)theexcessreturnonthemarket(Rm-Rf),(2)theperformanceofsmallstocksrelativetobigstocks(SMB,SmallMinusBig),and(3)theperformanceofvaluestocksrelativetogrowthstocks(HML,HighMinusLow)(4)PastorandStambaugh(2003)流动性因子,30,情绪贝塔估计（14-21）,另一个方法是“收缩”一般估计到合理值，这一过程通常被称为“Bayes-Stein”调整。收缩估计是一般最小二乘估计和收缩目标的加权平均。收缩beta通常称为贝叶斯估计量（Chanetal.s(1992)）利用了此方法Df,31,Keypointineachchapter,32,情绪贝塔与未来收益（1-4）,主要结论：DSSW(1990)模型意义上的噪声交易风险没有被定价投资者持有具有情绪敞口低的股票比高情绪敞口的股票更好,33,情绪贝塔与公司特性：无条件排序（5-6）,相对排序与回归相比优点：无需参数结构；没有许多混杂因子，这些混杂因子可能促使情绪贝塔的横截面差异从无条件分析得出的结论是：小公司的股票对投资者情绪的变化更敏感。其他公司的特征：盈利性、换手率、分析师跟踪、机构持股、红利率与上市年限应该谨慎对待，因为它们可能被情绪驱动。,34,情绪贝塔与公司特性：条件排序（7-15),基于波动率的条件排序，结论：波动率不是驱动情绪贝塔的主要因素（减少情绪贝塔极值离差10%，计算错误，应为30%）；规模的影响是显著的（SMB印证）基于波动率和市值排序，结论：情绪敏感性股票一般是上市年限短、低分红率、高的卖空限制股票；更可能具有高的波动率与换手率。,35,情绪贝塔与公司特性：条件排序（7-15),B/M：T值为-6.11，最为显著；HML：低情绪贝塔对于高的HML贝塔，明星（成长性）股票投资者情绪变化更大与FrazziniandLamont(2006)：低B/E股票通常具有较高的投资者情绪一致；ElsewarapuandReinganum(2004)：基于股票指数的超额收益与36个月以前的成长型股票收益负相关，而价值型股票、总市场收益、成长性股票没有任何预测力-一致；BakerandWurgler(2006)：成长型股票与价值型股票在未来投资者情绪特别高或低时，其收益的明显区别-不一致,36,情绪贝塔与公司特性：条件排序（7-15),Div-yield：情绪敏感性越高的股票分红率越低；销售增长率与情绪敏感性高度正相关；与BakerandWurgler(2006)不一致的是，考虑市值，没有证据表明盈利少股票更易受情绪变化影响，更可能的是1989-2003期间，投资者情绪高的股票盈利性好；考虑到市值与波动率，财务杠杆、过去6个月的收益、外部融资活动以及PIN没有显著的不同；,37,情绪贝塔与公司特性：条件排序（7-15),投资者分歧与情绪贝塔：情绪敏感性高的股票有更高的分歧；与HV-DA相反的一些证据，标普500与机构持股随着情绪贝塔增加而递减主要受股票市值递减的影响；考虑到市值与过去的波动率，情绪高的股票有更多的分析师跟踪，两个解释（依赖于因果关系）；,38,机构投资者分析（16-23）,比较机构与散户的重要性分析框架Bennett(2003),39,机构投资者分析（16-23）,特别之处，根据ThomasFinancial把机构投资者分为5类，银行信托部门、保险公司、共同基金、独立投资顾问及其他机构投资者研究结论（表9）,40,Keypointineachchapter,41,稳健性检验的原因（1-3）,股票波动率、市值以及情绪贝塔的估计误差可能会导致结果的发生自变量排序需要解决的两个问题：确保情绪贝塔不是隐藏在某些公司特征中，解决方法是基于市值以及波动率的条件排序；平均数可能不是真实均值的最佳估计，解决方法用中位数代替以及WINSORIZE/div898/software/dataplot/refman2/auxillar/winsor.htm，结论是一致的情绪贝塔估计中的统计噪声可能影响结果，引入随机因子,42,情绪指数的有效性检验（4-11）,情绪与历史佚事的一致性；分析情绪指数与收益基差持续的影响，与BW（2006）相比较；小盘/零售股基差与投资者情绪指数；情绪指数与市场总的月度收益；排除IPO首日收益对结果的影响,43,验证情绪贝塔测度（12-19）,情绪贝塔的几点优势