【投资者情绪对我国股票市场的影响实证探析20000字（论文）】

投资者情绪对我国股票市场的影响实证分析摘要相比欧美证券市场成熟的运行机制，我国证券市场仍处于一个未成熟的新兴市场，存在着投资者结构失衡、羊群效应显著、会计信息披露质量不高等现象，这些现象给投资者情绪造成了非理性的偏差，使其发生非理性决策，造成对股价错误的预判，不利于证券市场的健康发展。本文通过获取2016年1月至2020年12月消费者信心指数（CCI）、新增开户数（ACCN）、股票市场换手率（TUR）和舆情指数（TEXT）以及他们各自滞后一期的月度数据，利用主成分分析法提供公因子并构建综合性投资者情绪指标，进而研究该投资者情绪指标与我国股票市场收益率之间的关系。本文实证研究表明，投资者情绪对我国股票市场之间存在一定的相关性，且不同投资者情绪对股票市场收益率的影响不同，高涨的投资者情绪可以带动股票收益率进一步上升，低落的投资者情绪会导致股价进一步下跌，同时实证也表明投资者对各个的行业关注度和敏感度不同，投资者会相应地关注行业情绪敏感度高的行业，而减少对行业情绪敏感度低的行业。关键词：投资者情绪；股票市场；不同情绪；行业情绪溢价目录绪论 1一、国内外研究现状 3（一）关于投资者情绪的定义 3（二）关于投资者情绪的度量指标 31．直接指标 32．间接指标 33．关于投资者情绪的应用研究 4（三）关于投资者情绪与股票市场的关系 41．投资者情绪对股票市场收益率的影响 52．不同投资者情绪下对股票市场收益率的影响 53．投资者情绪对不同行业的影响 5二、理论基础 6（一）投资者情绪理论 6（二）行为金融学理论 61．过度自信 72．羊群效应 73．过度反应和反应不足 84．行业效应 8（三）资产定价模型（CAPM）理论 9三、中国股票市场的影响因素分析 10（一）一般的影响因素 101．市场利率对股市的影响 102．通货膨胀对股市的影响 103．经济政策对股市的影响 11（二）投资者情绪对中国股票市场的影响机理 11四、投资者情绪指标的构建和数据来源 13（一）变量的设计和描述 131．消费者信心指数（CCI） 132．新增开户数（ACCN） 133．股票市场换手率（TUR） 134．舆情指数（TEXT） 14（二）数据来源及统计性描述 15（三）综合性投资者情绪指标的构建 15五、投资者情绪对我国股票市场影响的实证检验 18（一）统计性描述和相关检验 181．统计性描述 182．ADF平稳性检验 183．格兰杰因果检验 19（二）不同情绪状态下投资者情绪对股票收益率的影响 19（三）投资者情绪对行业情绪溢价的实证研究 211．行业情绪溢价回归分析 212．行业特征分析 22六、结论和建议 24（一）结论 24（二）建议 241．微观角度对投资者的建议 242．宏观角度对证券机构的建议 25参考文献 26PAGE23绪论我国证券市场于1990年先后成立了深圳和上海两家证券交易所。1990年上交所的上市股本总额为2.72亿股，在当时全国市场总值为29.43亿元，全年成交金额为8.07亿元；而深交所当时上市股本只有3.57亿股，市场总值为80.76亿元，全年成交金额为36亿元[1]。尽管这些数据看起来很小，但经过三十多年的发展和创新，我国证券市场获得了日新月异的变化，规模与日俱增。截至2020年低，沪深两市的上市公司总数以突破4100余家，总市值超过了84亿元。而根据《全国资本市场竞争力报告》显示，中国资本市场的市场规模长期处于靠前位置，功能指标也在不停提升中。“十三五”规划中对中国资本市场的改革与创新已成功收官，“十四五”规划擘画蓝图，全面实行股票发行注册制能够让更多的企业能够走向市场提高直接融资的比率，加大发展规模；建立常态化退市机制的威力不容小觑，让市场发挥优胜劣汰的功能指日可待，能更加精准有效地让缺乏主营业务的公司“披星戴月”，让市场发挥“无形的手”的功能，使其慢慢走向成熟，“十四五”力求打造一个规范透明、开放有韧性的资本市场，推动其健康发展[2]。我国作为近几年来经济高速发展的经济体，充满了很多投资机会，但相比欧美国家，我国在资本运作方面仍处于不成熟阶段。虽然中国证券市场只有30多年的历史，但近几年不管是从国内居民消费冲击和理财意识的崛起，还是国外贸易体系的壮大，中国证券市场在国际上的地位日益凸显，“十四五”规划也要求中国经济要内循环和外循环协调发展，开启新格局。总的来说，中国证券市场还是具有良好发展态势的。但从A股投资者比率来说，A股散户数量多，市值小，却贡献了80%的交易量，利率却不达机构交易者利率的30%。因此中国股市的特点就是散户通过高频交易买卖股票，这种特点会使得股市存在很多噪音；而美国经历了200年的发展和完善，机构投资者占据了市场的90%，从共同基金的成立、寿险投资者体系的运行以及注册制和退市制度的完善，让我们看到了美股的优越性。很多学者认为我国证券市场仍然处于一个弱有效市场，存在着投机气氛浓郁、信息不对称、中介机构不完善等现象，这一现象为市场噪音交易者提供了有利条件。由于投资者自身文化水平的限制和主观情绪的干扰，一旦获得利好消息就欣喜若狂，利空消息就草木皆兵，“冲动是魔鬼”这句话映照在投资者身上再合适不过了，这就导致了而他们的投资决策都是非理性的，市场上也出现了很多复杂现象，不能被传统金融理论所解释。而在如今的中国证券市场，个人投资者依然是市场上的主力军，且大多数为追涨杀跌的短期操作者。市场投机气氛浓郁，投资者的追涨杀跌心理不仅市场的恐慌心理，“博傻理论”得以蔓延，股价容易偏离其真实价值从而形成泡沫，出现了“杀猪盘”等种种现象，这些都不利于证券市场的健康发展，因此，研究投资者情绪与股票市场收益率之间的关系就显得至关重要了。另外，2020年新冠肺炎疫情的爆发，对中国证券市场造成了重大的影响。我国在应对防疫措施的同时加快复工复产，率先控制住了疫情，恢复了经济正增长。股票市场以及公募基金的全面火爆也印证了中国证券市场发展的良好态势，而随着全球逐渐进入后疫情时代，疫苗接种计划也如火如荼地展开，外围国家的经济复苏也在逐步影响着A股市场。21年开年以来，市场遭受暴捶，20年表现较好的核心成长品种被“杀估值”，给市场和投资者造成了极大的影响，市场恐慌情绪延续，投资者情绪又反作用于市场，造成市场的继续下行。因此，加强对投资者认知偏差的教育和监管，提升投资者证券市场知识，加强投资者价值投资地意识，减少市场短期投机氛围，有利于监管机构加强市场监管，股市良好发展。

国内外研究现状关于投资者情绪的定义国内外学者对投资者情绪的定义有着不同的看法。外国学者Lee和Shleifer（1991）认为投资者情绪是一种主观判断和客观生存带来的背离[3]。Brown和Cliff（2004）将投资者情绪定义为自己拥有的与实际的具有相关性的一种预期[4]。Shleifer和Vishny（1997）认为投资者情绪是市场交易者真实投资交易经验的总结[5]。而国内的学者王美今和孙建军（2004）认为投资者情绪是投资者对资产未来风险收益的判断，是基于投资总结得到的经验预判[6]。李冬霞（2011）对投资者情绪的定义是投资者对市场行情走势的主观预判[7]。综上所述，学者们对投资者情绪的定义和研究纷纷给出了自己的见解。关于投资者情绪的度量指标本文通过对国内外文献的梳理，将投资者情绪指标分为两大类：直接指标和间接指标。直接指标直接指标也称为显性指标，主要是通过多空调查问卷的方式感知市场情绪，直接得到投资者对市场未来的看法。美国是第一个利用直接指标对投资者情绪进行调查的国家，英国和中国台湾也相继通过调查获取投资者情绪指标。目前国外对投资者情绪直接指标包括：个体投资者协会指数、证券分析指数、消费者信心指数、投资者智能指数等。而国内的研究指标参考国外指数构建的方法以及针对国内实际情况做了适当调整，也编制了若干指数，例如央视看盘指数、好淡指数、上海投资者信心指数等。国外学者Statman和MichaelSolt（1988）根据投资者对当前股市走势的预判，将投资者情绪将投资者情绪分为看涨和看跌两种[8]。国内学者王美今和孙建军（2004）直截了当地使用“央视看盘”指数来衡量[9]。赖琴云（2010）通过选取2005年4月至2009年12月期间的“好淡指数”来对衡量投资者情绪指标进行实证分析[10]。间接指标间接指标又称隐性指标，主要是通过间接获取投资者情绪的具体数据形成的，一方面源自股票市场的交易数据，另一方面源自网络文本信息的数据挖掘。在以股票市场交易数据构造的投资者情绪指数中，相关研究表明可以将股票市场中的代理变量用单一指标和综合性指标来构造投资者情绪指标。单一投资者情绪指标可以单一变量来衡量投资者情绪。Baker和Wurgler（2004）在研究中发现可以用股票市场换手率来衡量投资者情绪[11]。江宵（2012）偏向于用新股发行当月A股市场平均市盈率来衡量投资者情绪[12]。综合性指标在单个变量的基础上加入了多个代理变量，有效解决了用单一变量解释投资者情绪的片面性。目前国内外学者利用主成分分析法来构建。Baker和Wurgler（2006）使用了多个代理变量，例如IPO数量、IPO首发股数、IPO平均首日收益率、封闭式基金折价率等[13]。金秀、邹吉娥（2014）以新增开户数、封闭式基金折价率、消费者信心指数和换手率来构建综合性投资者情绪指标[14]。在对网络舆情文本信息挖掘构建多空投资者情绪指标中，随着信息网络的普遍发展，互联网影响着我们的生活，信息的传递和交流影响投资者的情绪波动和行为决策。近几年对投资者情绪的研究逐渐转移到了社交平台上，如新闻、论坛、股吧等。国内外许多学者通过对股票论坛上在线评论数量的收集、新闻平台发布的信息分类等方式来构建投资者情绪指标。Wysocki（1999）是运用网络舆情文本来衡量投资者情绪的鼻祖，他通过研究雅虎金融3000只股票的在线评论从而构建投资者情绪指标，用以预测第二天市场的量价[15]。易洪波等（2015）构建指标的方法独具创新，通过文本挖掘技术挖掘论坛中的内容，再通过建立多空情绪字典和创立词频统计方法，构建了舆情指标[16]。关于投资者情绪的应用研究目前大量学者从行为金融学角度来研究投资者情绪对市场的影响，主要是针对股票市场的研究。Derrin（2005）发现不仅对消息披露获取具有绝对优势的投资者可以决定IPO价格变动外，噪音交易者也会深刻地影响市场，决定IPO的价格变动[17]。江宵（2012）研究发现投资者情绪能够影响IPO首日超额收益率，并且两者成正相关关系[12]。杨国超、徐浩萍（2013）考虑到债权融资成本问题，他们研究发现投资者情绪越高，债券市场的发行利率越低，融资成本也越低[18]。任洁（2013）在研究债权融资成本时他们发现，投资者情绪与债券融资成本呈反向关系，投资者情绪越高，国有化程度和信用等级高的企业债券的融资成本越低，但其他类债券普遍不适用[19]。张洪（2012）认为在不同投资者情绪下，应该购买与投资者情绪敏感度不同的股票，即投资者情绪高涨的时候应该购买与投资者情绪敏感度高的股票，反之[20]。关于投资者情绪与股票市场的关系近年来，市场经历着日新月异的变化，学术界对股市的研究呈J型增长。在行为金融学理论的框架下，很多学者主要是对股票收益、波动、预测进行研究。投资者情绪对股票市场收益率的影响KenethL.Fisher和MeirStatman（2000）通过研究投资者情绪时发现，投资者情绪和市场未来收益率呈负相关[21]。Brown和Cliff（2005）研究发现投资者情绪不能用来预测股票市场的未来走势，因为通过研究发现投资者情绪只在近期内对股票市场有着联动作用，但在长期股票投资逻辑面前并无效果[22]。Baker和Wurgler（2007）在研究横截面数据时发现，在起初投资者情绪低落时，基于微观分析的企业在随后的走势中股票收益率会上升，而起初投资者情绪高涨的企业在未来的走势中股票收益率会下降[23]。余佩琨、钟瑞军（2009）研究发现个人投资者情绪与股票市场收益率之间的关系时发现，两者不存在双向的格兰杰因果关系，但却可以通过股票市场收益率来推测个人投资者情绪[24]。林炳灿（2013）认为投资者情绪能够再一定程度上预测未来股价的波动[25]。张丹、廖士光（2009）研究发现投资者情绪不管是对股票市场的收益率还是波动率，都具有很强的系统性预测能力[26]。王博（2014）将作为单一因子的投资者情绪指标扩充到三因子组合中，再利用不同的投资者组合来研究投资者情绪对不同组合的影响结果，拓宽应用[27]。不同投资者情绪下对股票市场收益率的影响闫伟、杨春鹏（2011）研究股票市场收益率在不同投资者情绪下的差异。研究表明，不管是牛市还是熊市，投资者情绪均对股票市场有正向影响，且熊市状态下的冲击力大于牛市状态[28]。金秀、邹吉娥（2014）通过构建线性和非线性模型，研究股票市场在牛市和熊市状态下的格兰杰因果关系。研究表明在不同市场状态下，两者非线性因果关系并不一致[29]。谢世清、唐思勋（2021）在研究投资者情绪和宏观经济波动对股票市场收益率的影响时发现，投资者情绪在牛市和熊市状态下存在明显的不对称性，且牛市状态下更易收到投资者情绪的影响[30]。张强、杨淑娥（2009）通过对Delongetc的噪音交易模型进行修正发现决定股票价格的系统性因子中包含投资者情绪这一因子，同时在不同情绪下，对股价的影响呈现非对称性，投资者情绪高涨时的影响大于低落时的影响[31]。投资者情绪对不同行业的影响卢米雪、朱喜安（2014）利用面板数据研究得出投资者情绪对不同行业有着各自的行业差异[32]。李宝仁、寇跃晨等（2015）对22个不同行业进行了行业情绪溢价的研究，研究结果表明投资者情绪对不同行业的敏感程度不同[33]。谢世清、唐思勋（2021）在研究投资者情绪对不同行业的影响作用力时发现，在牛市和熊市状态下，不同行业收到投资者情绪影响力不同，在牛市下，建筑业、科学研究业、技术服务业等更容易受到投资者情绪的影响，熊市下，农林牧渔业、综合等行业更容易受到投资者情绪的影响[30]。

理论基础投资者情绪理论目前，学术界对于投资者情绪做了大量的深入研究并获得了不同的定义。投资者情绪不是一个具象化的指标，比较抽象，难以度量，它反映了投资者的投资预期和投资意愿，虽然能够被主观感知，但是具体要丈量它的程度，还是要根据投资者的持仓大小、投资心理、财富多少、身份等级等不同要素体现出不同。但毋庸置疑的是，投资者情绪的地位不容小觑，因为在任何环境中，体现在证券市场就是投资者在投资决策时，情绪不可控的原因会影响到投资者的主观判断。力的作用永远都是相互的，不仅投资者情绪股票市场造成影响，股票市场的起起落落又反作用于投资者进一步放大情绪。并且，负面消息对投资者情绪的影响力通常又是大于正面消息对投资者情绪的影响力，这与理查德泰勒的“心理账户”有着异曲同工之妙。“黑天鹅”、“灰犀牛”事件频发后，对于预测和了解市场状况提出了新的要求，除了采用度量市场经济的“硬”指标外，监管层和政策制定者们还急需获得能够反映市场当下或者未来波动的“软”指标，内含情绪因素。在构建投资者情绪指标时，通过问卷调查的方式获取投资者情绪指标太过主观情绪化。因为调查者在设计调查问卷时也夹杂了自己的主观意愿，另外被调查者也容易受到自己情绪的干扰无法客观真实的填答问卷。此外，运用单一投资者情绪指标往往会出现以一概全的现象，没有办法全面体现投资者情绪，具有片面性。并且随着科技技术的发展，互联网的普及，信息的传递影响着投资者的情绪，因此为了能够更加全面度量投资者情绪指标，从网络获得舆情指数衡量投资者情绪也是不可或缺的一部分。文本不仅通过运用构建投资者情绪指数的传统方法获取消费者信心指数、新增开户数、股票市场换手率，还通过在股吧的帖子提取文本构建舆情指数，最后利用spss软件进行主成分分析，获取综合性投资者情绪指数。行为金融学理论传统金融学理论认为人都是理性的经济人，认为投资者所有的决策都是通过数学准确无误地计算出来并实施的，因此所有可以观察到的金融资产价格都是在投资者最理性操作的情况下准确反映的，认为市场是不可预测的。而行为金融学理论认为，金融学从本质上来说从属社会科学，社会科学研究的是一个自然人与另外一个自然人之间的社会运作关系。因为人能够决定证券市场上股票的买卖，所以金融学应该从自然人富有的主观角度出发，而不是遵从数学角度的循规蹈矩来研究市场的规律。传统金融学和行为金融学存在着理论分歧。传统金融人认为投资者都是理性，因此市场不存在套利机会。而行为金融学打破了传统金融学的理论，行为金融学穿插了金融学、心理学、行为学等学科，试图解决证券市场的非理性行为。因为世界上所有的人都不是圣人，每个人都有喜怒哀乐，都会为了自己的利益自私自利，传统金融学理论因此也受到了严峻的挑战，出现很多无法解释的金融现象。行为金融学理论认为证券的定价并非仅仅只根据其内在价值决定，还会受到投资者主观情绪的干扰，这种非理性是系统性的。并且关于择股，A股的定价效率并不是很高，信息不是很有效，再加上投资者的情绪干扰，股价大起大落，这给投机者提供了获取超额收益的机会。行为金融学以心理学和金融学两大角度解释了证券市场的发生理性偏差的原因，主要表现在以下几个方面。过度自信大量心理学文献认为，人对自身的过度自信会导致在对事物的判断中会对事物的准确度上存在高估和低估的判断。有学者将过度自信定义为：相比事物本身的实际权重，投资者将赋予给信息更大的权重，出于投资者自身的过度自信信念。从生物进化角度来说，过度自信可以避免自身进行优胜劣汰的被动；从社会环境上来说，过度自信的人可以比缺乏自信的人获得更多的工资机会、社会机会等；从心理学角度上来说，过度自信会影响着投资决策。传统金融学中“无交易定理”认为，在市场均衡条件下。如果没有出现新消息面的刺激，就不应该存在交易现象。但在实际中，市场每时每刻都会产生巨大交易，是因为投资者的过度自信导致有些人认为价格被低估或者价格被高估了，出现了分歧。虽然过度自信在一定程度下扩大了市场交易量，提高了市场流动性，但过度自信会促使投资者做出高于自身水平的决策，没能及时止损造成损失，因为人永远无法赚到超出自身认知水平以外的钱。中国证券市场的机制不完善，在一个散户为主导地位的市场中，投资者进入市场往往寻求的是以短时间内尽可能获得较高的报酬为目的进行交易，投机心理大于投资心理，从而忽视了市场的风险。而投资者的过度自信效应也使得这种投机心理在被市场炒作时越发猖獗，更相信了自己的认知体系，而低估了风险的存在。羊群效应经济学将“羊群效应”用来形容一个自然人的从众心理，其行为受到其他人的影响后会质疑自己的观点和判断，从而做出与其他人一样的举动，跟从主流趋势，获得系统性收益和风险，因此羊群效应又叫从众效应。但其实羊群效应可以分为理性和非理性。经济理性的羊群效应是指排除人主观情绪，通过客观分析问题，在认定选择从众的效用大于保持独立独行的效用的情况下，采取羊群行为反而会成为上策，获得系统性收益。非理性的羊群效应是指行为人内心毫无主见，随大流盲从他人，从而会陷入困境，市场上的“追涨杀跌”、“杀猪盘”等行为正是非理性羊群行为的体现。所以判断羊群效应属于理性或者非理性的情况，还是要根据投资者自身的条件进行分析。中国证券市场上往往存在着“板块轮动”的现象，它类似于行业轮动，行业轮动是指行业随着经济从繁荣到衰退再到繁荣这种周而复始的周期性变化，在特定时间会存者在特定行业受益的现象，投资者可以根据不同的经济情况选择不同的行业，形成行业轮动的现象，这种现象普遍适用于各个市场，往往是通过短期投资赚取收益。而板块轮动往往会受到市场媒体热点追踪、地缘效应等影响，与经济周期并没有太大的关系，仅仅是因为投资者的投资情绪抱团形成的跟踪，这也是羊群效应的一大体现。在羊群效应下，投资者的决策会出现跟热点、跟庄、跟游资的现象，不能做出理性判断，往往在市场信息消化将要结束时进入市场，成为被割韭菜的对象，这也让一些别有用心的投机者成功获利离场，影响了证券市场的秩序。过度反应和反应不足过度反应是指人们针对某种场景受到某种刺激，做出了超出往常行为的反映，反映在股票市场上投资者对股票的判断超出常理，小题材变大题材，对热点信息过于乐观或过于悲观，这种反应就会立刻在股价的过度上涨和过度下跌里获得体现。然后在时间的修正下，投资者对收集的信息会做出合理评价，股价也因此得到修复。过度反应的例子也有挺多，例如投资者无法意识到极端收益回归到平均收益的“输家——赢家”效应，被低估股票去除利空因素后产生的“井喷现象”，“市盈率异常”等。反应不足是指市场上的某些信息无人问津，投资者过于偏向保守，低估了信息的价值，使原本属于重大利好或利空的信息，在信息公布时没有得到市场的回应，或者市场反应微弱，股价变动幅度很小。“魅力股”和“价值股”就是投资者反应不足的一种体现。“魅力股”是指根据过去业绩推测未来表现依旧良好的股票，“价值股”是指过去业绩推测未来表现状况依旧糟糕的股票，因此相对应的在利空和利好消息出现时，投资者的惯性思维使信息反应不足，股票变动没有获得及时改变。行业效应在证券市场中，不同的行业有各自的特性，投资者对行业的关注度和敏感度也不同。投资者对行业的青睐不同导致投资者对不同行业的信息表现不同的反映。在相关信息推出后，投资者会争相买入相关行业的股票，对于朝阳行业，投资者往往会体现出更多的偏爱。例如在新冠肺炎疫情期间，热炒医药行业；疫情过后国民经济得到恢复，最先体现在国民的需求旺盛，刺激了消费板块；“十四五”开局之年做好碳达峰、碳中和工作，因此这两个板块获得了市场的热捧。资产定价模型（CAPM）理论资本资产定价模型（CAPM）研究风险资产和其预期收益率的关系，经典的资产定价模型的假设条件主要有以下几点:投资者都是根据资产期望收益率和标准差来衡量组合的风险收益。投资者都是对风险持有谨慎态度，能尽可能的规避风险，在既定收益下规模风险，在既定风险上追求最大收益。每一种资产都是可以被无限分割的。投资者均可以用无风险收益率借贷资金。不存在税收因素，交易无成本。所有投资者的投资期限都是相同的，且不存在通货膨胀。投资者对预期收益率、标准差、协方差都具有一致的预期。所有投资者都可以立即获得公开信息。在这些严格的假定下，资产定价模型公式为：其中，表示第i只股票的期望收益率；表示无风险利率；表示第i只股票的系统性风险；表示市场的期望收益率；表示股票的风险溢价。资产定价模型（CAPM）认为单一资产的收益由两方面组成，即无风险利率和风险溢价。CAPM模型不仅能对资产进行有效定价，还有利于资产分类，优化配置。中国股票市场的影响因素分析一般的影响因素对中国股市的影响，主要有市场利率、通货膨胀、经济政策、汇率变动、经济周期、政治因素等。市场利率对股市的影响巴菲特认为金融因素的改变能对股票市场和股票价格产生立竿见影的作用效果。巴菲特的经典语录“别人都喜欢看花花公子，而我喜欢看财务报表”也可以说明他是一名崇尚价值投资的投资者。其中，利率水平的变化又是最为敏感的影响因子，因为利率水平的变化可以影响到企业未来现金流的折现。一般来说，股价与利率呈反向变动，即股票价格随着利率下降而上升，上升而下降。或者另辟蹊径换一种说法，当利率上升时，公司的借贷成本增加，公司难以获得资金用以增加生产规模，规模的缩减会影响公司的未来利润；同时，利率上升直接导致股价折现率的上升；并且利率上升也增加了投资者对储蓄和债券的需求，减少股票的需求，最终导致股票价格下降；反之。因此，利率被投资者奉为圭臬，成为他们买卖股票的重要依据。所以，每当政府宣布降息降准时，银行的存款准备金率下降，可贷资金量变大，市场流动性得到释放，同时存贷款利率也下降，有更多的资金流入其他市场，这时便是投资者买进股票的重要时机；而当政府宣布加息时，存款准备金率和存贷款利率上升，资金回流入银行，市场流动性下降，投资者的手头资金紧缩。2021年春节后由于十年期美债收益率的上升间接影响中国国债收益率也有所上升，导致企业未来的现金流折现金额下降，同时年前涨势良好的股票也因为前期估值太高从而大跌，股市一改无休止的上涨，这就是利率与股价之间的关系体现。通货膨胀对股市的影响通货膨胀对股市具有两面性，根据程度大小可以划分为轻微的通货膨胀和恶性的通货膨胀。轻微的通货膨胀可以刺激股市和经济发展，一般控制在3%以内。而恶性的通货膨胀会扼制股市的发展和抑制经济的增长。通货膨胀的产生是由于超发货币的，而且通常要受到占国际地位货币发行量的影响，可以说是牵一发而动全身。在股票市场上，货币供应量与股票价格是成正比的，只要不是恶性的通货膨胀，股票价格会随着货币供应量的上升而上涨。因为当一家公司资金量充沛时，公司的运作会更加的畅通，公司的规模也会越来越大，未来现金流也会越来越多，那么股票价格也会随之上升。但当整个市场处于恶性通货膨胀的情况下，货币制度就会崩溃，经济陷入崩盘，公司生产再多的货物也是徒劳的。经济政策对股市的影响从国家宏观角度来看，财政政策和货币政策是实现经济稳健运行的两架航母。财政政策主要是通过税收政策、补贴政策和国债来影响股市的资金供求。如果国家出台减税免税政策，可以居民就可以获得更多的税后收入用于支配，并且随着通货膨胀的因素，居民的理财意识会更强，也会有更多的资金流入股票和基金。如果国家对重点行业和新兴行业进行财政补贴，那么也会提高这些行业的市场规模和提升行业的竞争力从而影响股价。如果政府增加国债的发行量并提高国债收益率，那么会挤压市场的资金供应量，从而影响股价。货币政策主要是通过再贴现率、法定存款准备金率和公开市场业务来影响股市的资金供求。利率高低直接影响了资金供求，存款准备金率降低会扩容市场货币量，市场展开逆回购操作也会向市场注入一笔资金，因此，货币政策也会影响股市的资金供求。另外，政府相关产业政策以及职能部门的行政干预和监管政策也会直接影响证券市场。投资者情绪对中国股票市场的影响机理情绪主要分理性和感性。理性是客观的，隐藏的，高深的，表现在股票市场上就是投资者的情绪不为股价的上涨、下跌或震荡所动，而是深入研究股价背后的逻辑，根据公司的经营状况和内在价值发现并试图掌握股价运行的规律，从而在股票投资上获得合理收益，理性投资者赚取上市场上绝大部分的投机收益。而感性是主观的，表面的，浅显的，表现在股票市场上就是上涨乐观，下跌悲观，震荡急躁，典型的追涨杀跌。感性投资者基本上将自己的亏损贡献给了市场上绝大部分的投机收益。市场是一个零和市场，股票市场也是一个零和博弈市场，由于投资者对市场未来的预期不一致，有些人看多，有些人看空，从而情绪的产生对市场认知也不一样。当投资者情绪乐观的时候，投资者往往会过度反应，追涨杀跌，市场需求上升，股价上升，从而导致估值上升，形成泡沫，那么市场上的理性投资者就会反其道而行之，逆向操作获得收益，将股价回归股票内在价值，但此时往往还有非理性交易者为了追求收益高位接盘，最终深陷其中。另外，我国机构持股一直处于低位，这给噪音交易者提供了投机的空间。因为相对散户来说，机构交易者往往追求价值投资，投资时间长，换手率低，盈利也相对可观。截至2019年12月31日，我国境内机构投资者持有A股的流通市值仅为11.6%，相比美国机构投资者持股市值43%，德国19%，日本29%，我国投资者结构失衡，中小投资者占比较大。而近年来有越来越多的年轻投资者加入到证券市场中，这些投资者往往由于经验不够丰富，投资行为极易收到情绪的干扰，根据《2019年度全国股票市场投资者状况调查》显示，有15.3%的投资者是属于新进入市场的水平，有48.6%的投资者对投资产品有着基本的了解，占到了一半的比例，而对产品较为熟悉的投资者的比例达到36.1%，这说明由于投资者自身的眼界学学识不同，很多投资者都是较晚才进入市场，缺少专业的投资知识，抱着跃跃欲试、初生牛犊不怕虎的心态进入市场，通过网上荐股、微信群的推送、投资顾问的辅导进行投资，没有属于自己的一套投资体系，往往会在大雾中迷失方向，或许还会成为韭菜，被杀猪盘。另外高管的减持、公司内部和机构投资者能够提前获取内幕消息等未披露信息的行为很容易给投资者带来不公正的市场环境，造成这些投资者人心惶惶，所作所为容易被市场节奏干扰，使股票价格完全偏离其内在价值。所以对投资者情绪的影响研究，一方面可以给投资者自身投资决策提供依据，另一方面给监管层提供了一些市场因素，使之更好的把握市场情绪，了解市场状况，制定合理的法律法规，创新手段，有利于促进股市的健康发展。投资者情绪指标的构建和数据来源变量的设计和描述目前学术界主要通过直接指标、间接指标或文本挖掘的舆情指标单一化的构造投资者情绪指标。我国由于起步较晚，中国证券市场仍处于弱有效市场，证券市场的大多交易行为多为投机行为，投资者很容易受到情绪的影响，随着互联网的发展，人们通过网络渠道获取消息，交流彼此的看法。因此，本文除了选取消费者信心指数、新增开户数、股票市场换手率、舆情指数这四个传统变量外，还选取了东方财富网股吧抓取的文本进行量化分析，更加宽泛了用来表述投资者的情绪指标，并以这4个变量以及它们各自滞后一期的变量为基础，利用主成分分析法构建复合型投资者情绪指标。消费者信心指数（CCI）消费者信心指数是就消费者对当前经济发展、家庭收入、物价水平、消费意愿等满意程度的度量，来反映消费者对当下现状以及对未来预期的一项前瞻性指标。消费者信心指数包含了消费者满意指数和消费者预期指数两大部分，不仅表示了消费者对当前消费情况的满意度，还预期了消费者对未来的满意程度。消费者信息指数的数据由调查问卷的方式得到一些紧密围绕着经济发展的二级指标，例如家庭收入、就业情况、物价水平、消费或购买意愿等方面，经过计算后得到的指数一般都在0-200之间，其中100为中值，大于100为乐观，小于100为悲观。消费作为经济的一部分，对整体经济有一定的推动作用。新增开户数（ACCN）新增开户数是指相对于上月新增的账户数量。市场作为一个传感器，场内投资者的投资热情可以传递到场外投资者的开户热情。当场内投资者的投资者情绪处于井喷状态，对股市保持积极乐观的态度，情绪会外溢，因此会影响到场外投资者加入市场，开户数的数目就会增加。新增开户数在一定程度上可以用来衡量投资者情绪。一般来说，投资者情绪与新增开户数呈正相关关系，但或许并不能立刻反映到新增开户数数目上。本文通过沪深AB股的新增开户数总量作为指标。股票市场换手率（TUR）换手率也称周转率，反映一定时间内股票转手买卖的频率，是股票市场一段时间内成交金额与流通市值的比值。换手率能够很好地体现市场的流动性，体现投资者的情绪高涨或者低落情况。本文的股票市场换手率为沪深股市的流通市值加权市场月换手率，公式为：其中，为股票市场换手率，为沪深股市的成交额，为股市流通市值的总和。舆情指数（TEXT）舆情指标是一个量化文本的过程，对带有感情色彩句子的分析。本文通过选取基于语义规则的文本倾向性分析方法分析金融舆情文本。通过设定语义规则，对文本中具有相关特征的句子按照规则进行计算并累计加总，以平均值作为该句子的情感强度，最终获得整个文本的情感强度，公式为：==表示句子中第个个性词语在词库中的情感类别单元，表示第个个性词语在情感类别单元中的强度得分，表示句子中包含的个性词语的个数，表示第句情感句子的情感强度，代表整个文本的情感强度加总。图SEQ图\*ARABIC1舆情指标构建思路本文通过爬虫技术抓取发帖内容，主要包括帖子的标题、时间以及内容。运用爬虫技术和基于双向构建的中文处理模型对初始文本数据初步进行处理，再运用分词软件进行分词和词性的标注，过滤频繁使用的词汇，得到最终的关键属性集合。本文通过构建一个包括特征、程度、否定副词、正面词和负面词的语义库，通过之前设定的语义规则，得出整个文本的情感值。本文通过量化每日的文本内容，对词语出现的频率以及词语的词性进行分析，得到每日的舆情指数。舆情指数的构建如图1所示。数据来源及统计性描述本文的数据区间为2016年1月至2020年12月。其中，舆情指数来自于东方财富网的文本抓取，通过考察每日主题帖的标题和内容，合并日数据形成月数据。在现实生活中，以日和周为周期的消费者投资情绪与股票市场的相关性强。同时，由于宏观经济因素会影响到代理变量的数据，所以我们在构建综合性投资者情绪时，剔除了宏观经济变量的影响。本文为了数据的可得性、一致性、真实性，我们选取以月为研究周期，与国家统计宏观经济变量数据的周期一致。表SEQ表\*ARABIC1各变量的统计性描述个案数最大值最小值平均值标准差TUR604.37641.51032.6364670.6446346ACCN60242.6374.24131.116240.57907CCI60130.799.8118.7088.8955TEXT60153-307-11.9388.653从表1可以得出，统计分析的有效个数是61个，其中舆情指数的取值范围是[-307，153]，消费者信心指数的取值范围是[99.8，130.7]。但由于数据的取值范围和度量方式不同，本文对数据进行了标准化处理。综合性投资者情绪指标的构建本文通过运用spss软件对原始变量进行标准化处理后，利用主成分分析法构建综合性投资者情绪指数。因子分析以相关性为基础，统计量是根据个变量间的简单相关系数和偏相关系数的大小判断个变量间的相关性。一般认为，当的数值大于0.9时表示非常适合因子分析，效果最好；数值大于0.7，表示可以接受；数值小于0.5代表不适合做因子分析。本文的取值为0.734,球星检验得出的统计量，结果说明以上变量可以做因子分析。从表2可以得出，股票市场换手率（TUR）、新增开户数（ACCN）、消费者信心指数（CCI）和舆情指数（TEXT）的相关性和显著性很强，可以作为因子分析的基础。从表2可以得出，股票市场换手率（TUR）、新增开户数（ACCN）、消费者信心指数（CCI）和舆情指数（TEXT）的相关性和显著性很强，可以作为因子分析的基础。表SEQ表\*ARABIC2相关性矩阵TURACCNCCITEXT相

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性TUR10.400**-0.277*-0.148ACCN0.400**1-0.479**-0.153CCI-0.277*-0.479**10.658**TEXT-0.148-0.1530.658**1显

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性TUR00.0020.0320.259ACCN0.00200.0000.244CCI0.0320.00000.000TEXT0.2590.2440.0000**在0.01级别（双尾），相关性显著。*在0.05级别（双尾），相关性显著。有学者曾指出用于表示投资者情绪指标的各个代理变量可能存在着滞后效果。因此，本文将以上4个变量以及它们各自的滞后一期变量在标准化处理后进行了第一次主成分分析。获得综合性投资者情绪指标。一般认为，累计贡献度达到85%时，主成分较好的保留了解释力度。本文根据解释的力度和合理性确定了2个主成分，累计贡献度为65.058%，并得到加权平均综合性投资者情绪指数，公式为： 将和8个变量进行相关性分析，根据下表所示、、、与与相关性更高，因此选取这些因子作为最终的情绪变量表SEQ表\*ARABIC3相关性TURACCNCCITEXTTUR_1ACCN_1CCI_1TEXT_1Sent1-0.372**-0.575**0.930*0.727**-0.513**-0.582**0.925**0.671****在0.01级别（双尾），相关性显著。*在0.05级别（双尾），相关性显著。本文通过选取宏观经济景气指数（MBCI）、工业品出厂价格指数(PPI)和消费者价格指数(CPI)作为宏观经济代理变量，分别将其标准化处理，与、、和变量回归得到残差，对回归残差进行主成分分析，残差记为和、、和。本文选取了1个主成分，分析结果表明，提取3个因子的累计贡献度为54.268%，最终得到加权平均综合性投资者情绪指数，公式为：投资者情绪对我国股票市场影响的实证检验统计性描述和相关检验统计性描述本文将综合性投资者情绪指数与标准化后的上证综合指数月收益率做了比较比较，如表4所示：表SEQ表\*ARABIC4统计性描述Sent2ZMRSent2皮尔逊相关性10.211显著性（双尾）0.105ZMR皮尔逊相关性0.2111显著性（双尾）0.105从表4我们可以得知，综合性投资者情绪与上证综合指数收益率具有一定的相关性。ADF平稳性检验本文选取的投资者情绪初始变量和上证综合指数月收益率都是时间序列，为了避免出现伪回归现象，需要检验序列中是否存在单位根，若存在则说明时间序列不平稳。因此要对变量进行平稳性检验。本文通过对两个变量的单位根检验来验证模型是否平稳。表SEQ表\*ARABIC5ADF平稳性检验ADF根检验T统计量P值1%5%10%是否平稳ZMR-8.9250500.0000-2.604746-1.946447-1.613238是Sent2-3.6770380.0318-4.121303-3.487845-3.172314是1%、%5、%10表示不同显著水平下拒绝原假设的统计值

若T统计量同时小于1%、5%、10%则说明能够很好地拒绝原假设从表5可以得出，序列的T统计量为-8.925050，值接近0，在1%的置信水平下显著平稳；的统计量为-3.677038，在1%的执行水平下显著平稳。格兰杰因果检验通过梳理文献可知，学术界对投资者情绪与股票收益率之间的关系一直存在着争议，为进一步研究两者的关系，有必要对其进行格兰杰（Granger）因果检验。格兰杰因果检验的前提是要求序列具有平稳性。在之前的平稳性检验中，投资者情绪和股票市场收益率已经通过了平稳性检验，因此已出具基础。表SEQ表\*ARABIC6格兰杰因果关系假设滞后阶数F统计量P值Sent2不是ZMR的格兰杰原因112.869700.0958ZMR不是Sent2的格兰杰原因1.968230.1662Sent2不是ZMR的格兰杰原因222.399780.1005ZMR不是Sent2的格兰杰原因1.859000.1658由表6的格兰杰因果关系检验得到，根据格兰杰检验结果可知，无论是滞后一期还是滞后二期，在10%的显著水平下，是的单向格兰杰原因，不是的格兰杰原因。在证券市场中，投资者情绪与股票市场收益率之间的关系是紧密相连的。当投资者情绪高涨的时候，大量的资金流入证券市场，投资者将增加对股票的需求，体现在牛市中是买入即涨的状态，这又会诱发一批人买入，导致股价进一步上涨，收益率上升，股价的上升又会反作用于投资者对股市未来保持更加乐观的态度，又再一次推动股价的上升。在经济不景气的时候，投资者情绪悲观状态下会使得他们减少手中的持仓量，减少股票的购买量和频率，导致股价下跌，收益率下跌，股价的下跌又会反作用于投资者对股市未来保持更加悲观的态度，又再一次促使股价的下跌。中国的证券市场是一个不成熟的新兴市场，投资者机构不合理和市场制度不完善使得股票市场行情的走势受到投资者情绪的干扰，尤其是散户和投机者。所以一般来说，投资者情绪与股票市场收益率之间相辅相成，存在双向的格兰杰因果关系，但本文实证结果与理论存在一定的偏差。不同情绪状态下投资者情绪对股票收益率的影响行为金融学认为投资者在情绪乐观的状态下容易高估股票的收益率而低估风险，多倾向于做出积极的决策，这种市场操作往往比较激进，购买股票意愿强，甚至会出现追涨的行为，增加了股票的需求，推高了股票的价格，特别是在整个市场情绪高涨时期，会有资金不断地涌入市场，新入市的投资者往往受到非理性情绪的干扰，投资者情绪会更加高涨。反之，在情绪低落的状态下容易高估股票的风险而低估股票的收益率，多倾向于做出悲观的决策，购买意愿弱，降低了股票的需求，使得股市比较清淡，投资者的消极情绪又将导致情绪进一步低落。本文选择线性回归模型来研究投资者情绪与股票市场收益率之间的关系，线性回归模型为：(1)(2)本文设置了不存在滞后因子和存在滞后一期因子的模型。表SEQ表\*ARABIC7模型检验系数R2AICSC(1)0.0442.872.94(2)0.272.642.74结果显示，没有滞后因子的模型为0.044，为2.87，为2.94，存在滞后一期模型为0.27，为2.64，为2.74，相比没有滞后一期的模型来说，滞后一期模型的更大，和更小，秉着和最小原则和模型拟合度越高原则，说明滞后一期的模型表达效果更好，并且通过加入虚拟变量，将，虚拟变量设为1；若，虚拟变量设为0，最终将模型设定为:(3)(4)表SEQ表\*ARABIC8线性模型系数Cαα1ββ1R2F(3)0.552(4.419)-0.547(-4.187)0.27193210.45793(4)1.099(4.146)-0.901(-3.330)-0.366(-1.516)0.178（0.722)0.3018675.837281从模型(3)可以得到，模型的值为10.45793，说明拟合效果很好，和在1%的显著水平下显著，说明滞后一期的投资者情绪对股票市场收益率有显著的影响。小于0说明，滞后一期的投资者情绪对股票市场收益率有反向的影响，推动股价走低。通过加入虚拟变量对模型(3)进行了完善，得到模型(4)的值为5.837281，说明模型的拟合效果挺好，并且从0.271932增加到0.301867，解释力度得到加强。和在1%的时候均显著，显著性有所下降，不显著，并且为正值表明当前投资者情绪对股票市场收益率有正向作用，为负说明当期积极情绪状态会使得股票市场收益率上升。为负说明滞后一期的投资者情绪对股票市场有反向影响，为正说明说明滞后一期的积极情绪状态对股票市场收益率有反向影响，但两者效果不显著。投资者情绪对行业情绪溢价的实证研究资本资产定价模型（CAPM）可以预期收益率与风险资产的关系，即股票收益率是由无风险收益率和风险溢价决定的。投资者情绪能在一定程度上解释不同行业投资组合收益率。不同的行业有不同的行业情绪溢价，投资者情绪高涨，投资者会高估行业未来收益率；情绪低落，会低估行业未来的收益率。因此，本文将CAPM模型引申到投资者行业情绪溢价的模型中，公式如下：(5)为行业的月收益率指标，为月度市场无风险利率，为综合性投资者情绪，为行业情绪溢价指标。行业情绪溢价回归分析本文选取了根据中国证券会分类的18个行业的样本数据，运用上述模型进行回归分析，如下表所示，由于量纲不同，因此我们对各行业月收益率均进行了标准化处理。行业情绪溢价的正负号表明该行业收益率与投资者情绪的正负相关关系。表SEQ表\*ARABIC9行业情绪溢价敏感表行业行业投资者情绪溢价

敏

感

程

度金融业0.7519采矿业0.6247批发和零售业0.6196交通运输、仓储和邮政业0.5814建筑业0.5253电力、热力、燃气及水生产和供应业0.4263房地产业0.3785教育0.1563信息传输、软件和信息技术服务业0.0628住宿和餐饮业0.0387农、林、牧、渔业-0.0158水利、环境和公共设施管理业-0.0657制造业-0.1962租赁和商务服务业-0.2335卫生和社会工作-0.2786文化、体育和娱乐业-0.3339居民服务、修理和其他服务业-0.4563科学研究和技术服务业-0.5182当行业情绪溢价绝对值<0.1时，行业情绪敏感度低；

当0.1<行业情绪溢价绝对值<0.5时，行业情绪较为敏感；当0.5<=行业情绪溢价绝对值时，行业情绪高度敏感。一般来说，值越大，说明该行业的股价与投资者情绪间的相关性越强，反应越敏感；值越小，该行业的股价与投资者情绪间的相关性越弱，反应越迟钝。为了进一步探索不同行业股价与投资者情绪的敏感程度，我们将将划分为三个层次，分别以0.1和0.5为分别点。当绝对值<0.1时，行业情绪敏感度低；当0.1<绝对值<0.5时，行业情绪较为敏感；当>0.5绝对值时，行业情绪高度敏感。划分结果如表9所示。行业特征分析行业情绪敏感度高的行业。该行业主要有金融业、采矿业、批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业、建筑业和科学研究和技术服务业，这些行业都是收到市场投资者广泛跟踪的行业，表现在这些行业有些是属于顺周期板块的，随着经济周期的变动而变动，有些则是体现在政府工作报告实施的工作内容中，投资者的对这些行业的关注度比较高，一旦市场上产生利好或利空的消息，就会引发投资者的过度关注，投资者会立刻做出买卖，引发股价的波动。以采矿业为例，采矿业包括对固体、液体、气体等自然矿物的开采，对人类的生活有着至关重要的地位，主要是解决人们吃饱穿暖的基本生存问题，是经济社会发展的发动机。并且如果经济想要进一步增加生产力，工具是不可避免的，而采矿业的这些能源金属等原材料可以给工具的生产提供基础设施，所以采矿业也是间接地影响着人们的生活水平。例如能源开采类中的煤、原油、天然气等，原油仍是当今农业、制造业、采矿业等不可替代的燃料动力之一，在未来相当长的一段时间内，原油依旧会成为国内甚至是国际上比较重要的战略资源之一。而中国的石油主要依赖进口，天然气也主要依靠外国的供应，所以由于受到外国的牵制，这些能源类的原料价格一旦发生变化，会立刻反映到证券市场，并且随着投资者情绪的进一步放大，采矿业板块的股价更加剧烈的波动。在此次2020年新冠疫情的影响下，货币和财政政策双宽松，加快了行业复苏的步伐，全球通胀预期抬升，有色、煤炭、钢铁等顺周期板块应势大涨，同时根据中采PMI分项显示，产成品、原材料等库存整体处于较低位置，供求不足，需求上升，进一步导致有色的上涨。行业情绪较为敏感的行业。该行业主要有房地产业、电力、热力、燃气及水生产和供应业、教育、制造业、租赁和商务服务业、卫生和社会工作、文化、体育和娱乐业、居民服务、修理和其他服务业。可以看到这8个行业没有之前6个行业投资者情绪强劲，股票的整体涨幅比较一般，投资者情绪要相对弱一点。当市场出现一些利好或利空消息的时候，投资者情绪影响的程度和持续性相对而言有限。就拿制造业为例，制造业是体现一个国家发展水平的硬实力，是区分发展中国家和发达国家的标志，需要加强和发展制造业等实体经济，打造具有全球水准的制造业体系。目前我国制造业只要面临着创新能力不强、质量效率不高、环境承压等特点，归咎其原因主要是因为行业报酬失衡、体制不完善、质量技术不健全、缺乏公平竞争等现象。尽管近年来中国制造业正面临着突飞猛进的进步，但前期由于人力成本低、缺乏核心技术等因素远远落后于国际水平，因此投资者对其关注度不是很高，因此对信息的反馈比较迟钝。行业情绪敏感度低的行业。主要有信息传输、软件和信息技术服务业、住宿和餐饮业、农、林、牧、渔业、水利、环境和公共设施管理业这4个行业。这些行业主要是提供基础服务的行业，往往发展缓慢且稳定，较为基础，当市场出现利好或利空的消息时，不会出现立马上涨或下跌现象，投资者对这些行业的关注度比较低。以农林牧渔业为研究对象，这些行业主要是提供基础的物质需求，是生活的必需品，而生活必需品存在着弹性小，供求的变化并不会很大程度上导致价格的变动。并且近年来随着第一产业机械化工作的蓬勃发展，大大减少了人力成本，因此国家对基本物资的政策较为稳定，投资者情绪对第一产业的情绪业较为稳定。

结论和建议结论本文不仅选取了衡量投资者情绪的常用指标，例如股票市场换手率、消费者信心指数、新增开户数，并创新性的加入了舆情指标，并将其各自的滞后一期指标利用主成分分析法构建了综合性投资者情绪指标，并证明了与上证指数的走势存在一定的正相关性。本文通过对与进行检验证明两者都不存在单位根，并且通过格兰杰因果分析得出，无论是滞后一期还是滞后两期，是的单向格兰杰原因。这也证实了中国证券市场是一个未成熟的新兴市场，非理性行为导致投资者情绪与股票市场收益率之间存在着一定的关系。本文通过研究不同投资者情绪下对股票市场收益率的影响，建立了具有虚拟变量的回归模型。研究结果表明，无论是在当前还是滞后一期，积极的投资者情绪对股票市场有正向的推动作用，消极的投资者情绪对股票市场有反向抑制股价上升的作用。本文通过引入资本定价模型获取行业情绪溢价来探究投资者对不同行业的投资决策，研究结果表明，由于行业本身的特质使得投资者对行业的关注度不尽相同。其中，对于行业情绪溢价为正的行业，反映了当投资者情绪高涨时，这些行业的股价会上涨。而对于行业情绪溢价为负的行业，反映了当投资者情绪低落时，这些行业的股价会下跌。本文将行业情绪溢价值分为三个层次，分别是行业情绪高度敏感，行业情绪较为敏感和行业情绪敏感度低三个类别。行业情绪溢价值高，说明该行业对投资者越敏感，当投资者情绪走强时，投资者会优先考虑买入这些行业的股票，因为这些行业的情绪波动大，投资者对他们的关注度也高，适合于积极配置的投资者，而保守类的投资者应该规避风险。建议目前我国证券市场机制的不完善、投资环境和投资情绪的不定性造成了我国证券市场暴涨暴跌的一个重要原因。因此本文根据研究结果针对投资者情绪对股票市场的影响从微观和宏观两个角度提供了一些意见。微观角度对投资者的建议实证结果表明，投资者情绪与股票市场收益率存在一定的相关性，所以投资者可以通过观察投资者情绪的走势来预判股票市场后期的走势。另外，在积极的投资者情绪下会进一步使得股票市场收益率上升，所以投资者可以根据投资者情绪指标的数值找准进入市场的时机，杜绝盲目跟从的理念，获得本身利益最大化。投资者还可以根据行业情绪溢价获得行业收益率与投资者情绪之间的相关性来确定投资的行业，其中金融业、采矿业、批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业、建筑业和科学研究和技术服务业是属于敏感程度高的行业，受到投资者的广泛关注。当投资者情绪走高的时候，投资者可以考虑买入这些行业的股票，同时如果是积极的投资者可以考虑持有这些行业的股票，而相对保守的投资者则应该尽可能规避这些行业股票。我国证券市场相对国外市场起步较晚，市场不成熟。目前市场上的投资者还主要是以散户为主，对行业的研究能力较弱，对投资决策的把握不准，整体实力有限，受主观情绪影响较大。而投资者情绪与股票市场收益率之间存在着单向格兰杰因果检验，投资者在进行投资决策的时候，根据投资者情绪指标的走势把握好对股市未来走势的判断，决定是否入场。宏观角度对证券机构的建议监管机构应该加大对投资者情绪的关注，合理采用合适方式疏导投资者，利于稳定市场。监管机构可以通过完善市场信息的披露制度，惩治市场违规行为来降低投资者获取信息的成本，减少不对称信息和虚假信息对投资者决策带来的干扰，使投资者做出理性操作。监管机构可以加大对投资者情绪的指导，建立一个更加稳定健康的投资环境。可以通过加大投资者对市场的认知，提高投资者的风险投资意识，同时可以完善法律法规，强化风险控制，提高证券市场的监管效率，促进市场的平稳运行。监管机构可以加快养老金、共同基金等机构投资者入市，扩大机构投资者比重，加快“去散户化”进程，有利于降低市场换手率，增强市场的稳定性。因为随着近些年来的交易机制逐渐复杂，量化交易、机器学习等计算机算法的发展势如破竹，机构投资者在技术支持、信息获取等方面占据了很大的优势，更不利于散户在市场里孤军奋战。“去散户化”并不是对散户的驱赶，而是让散户融入到广大投资者群体内，让专业的投资经理做专业的事情，形成散户与机构双赢的局面，这样，我国证券市场才能更加理性，更具长期投资价值。

参考文献凤凰网财经财经.贺强.未来十年，中国证券市场规模可能超过美国纽交所[EB/OL]./s?id=1685233690325392610&wfr=spider&for=pc，2020,12,05张志伟.“十四五”一定是资本市场高质量发展的五年[N].证券报,2021-03-05(A03).LeeC.,ShleiferA.andR.Thaler.Investorsentimentandtheclosed-endfundpuzzle[J].JournalofFinance,1991,46:75-109.BrownGW.andM.T.Cliff.Investorsentimentandthenear-termstockmarket[J].JournalofEmpiricalFinance,2004,11:1-27．ShleiferA.J.andR.W.Vishny.Thelimitsofarbitrage[J].JournalofFinance,1997