摘 要：本文选择封闭式基金折价率、IPO规模、IPO首日收益率、新增投资者开户数、换手率月度数据作为情绪代理指标，然后通过主成分分析构建投资者情绪综合指标。通过GARCH模型对投资者情绪变化和和不同规模股市收益率的关系进行实证，研究发现1、投资者情绪变化对大盘股收益影响并不显著，投资者情绪波动不会对大盘股波动产生显著影响。2、投资者情绪变化对中小盘股收益影响显著，投资者情绪波动对中小盘股的波动有显著影响。3、从中小盘股均值方程中情绪变化的系数来看，小盘股的系数大于中盘股，这说明情绪投资者更倾向于投机小盘股股票。

　　关键词：投资者情绪；主成分分析；股市规模；GARCH模型
　　一、引言
　　传统金融理论以有效市场、投资者理性为理论基础来分析金融市场，但越来越多的市场异常现象给新古典金融理论带来了极大的挑战。行为金融学从心里学、社会学等角度来解释了金融市场中的异象。而投资者情绪作为行为金融学里研究的重要部分对于解释金融市场作用显著。
　　自上世纪90年代初我国建立股票市场以来，我国资本市场经历了一个飞速发展的过程。中国股票市场做为一个新兴的市场，投资者的非理性程度比国外成熟的股票市场更高。因此，投资者情绪对中国股票市场的影响有可能更为突出。另外，在中国经济快速发展的大背景下，经济转型以及经济结构调整等问题的出现也给股市发展带来了一定程度的不确定性。在这样的背景下开展投资者情绪方面的研究具有十分重要的理论和现实意义。

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　　二、相关研究述评
　　关于投资者情绪的概念，目前在学术界还没有明确一致的界定。Lee、Shleifer和Thaler（1990）[1]认为投资者情绪是投资者基于心理情感而产生的一种对市场判断，这种判断的根源在于投资者心理因素的非理性导致的认知上的某种偏差。Mehra和Sah（2002）[2]认为投资者情绪反应的是投资者对未来股价波动的主观性偏好，尤其反映在风险偏好上。Baker和Wurgler（2006）[3]认为投资者情绪是投资者基于对资产未来现金流和投资风险的预期而形成的一种信念。
　　对于投资者情绪与股票市场的关系，目前相关的实证研究结论主要有如下两类：一类认为两者关系显著。Brown和Cliff[4]（2005）通过调查问卷的方法计算得到了投资者情绪指标，实证表明，在1-3年的未来时间段内，投资者情绪与股市预期收益之间仍然呈现出显著的负相关关系。伍燕然和韩立岩[7]（2007）的研究结论发现，投资者情绪会对股市的当期收益和未来收益同时产生影响。张强，杨淑娥，杨红[11]（2007）应用GARCH-M（1，1）模型检验了中国股市投资者情绪对股票收益的影响，结果发现：机构投资者情绪是影响股票价格的重要因素，而个人投资者情绪的影响并不显著，也不存在小盘股主要受个人投资者情绪影响的现象。另一类认为投资者情绪和股市未来收益不存在显著的相关关系。例如，国外学者Solt和Statman[5]（1988）的研究发现投资者情绪和股票市场未来一期的收益之间并不存在明显的相关关系。Clarke和Statman[6]（1998）采用看涨情绪指数作为投资者情绪的代理指标，研究了牛市和熊市状态下投资者情绪对未来收益的影响，结果都发现投资者情绪对未来股票价格变化并不存在显著的预测能力。文凤华，肖金利等（2014）采用虚拟变量回归模型、GARCH模型及RV-AR模型考查投资者情绪特征对股票价格行为的非对称影响表明，正面情绪和情绪的向上变动都对股票收益有显著的正向影响，而负面情绪和情绪向下变动对其影响并不明显[8]。
　　由此可见，相关文献主要是在研究投资者情绪对股市总体收益率的影响，而研究不同市值的关系较少。所以本文将股市按照市值规模将以区分进行分析具有实际价值。
　　三、我国情绪综合指数的构建
　　（一）代理指标的选取及数据来源
　　本文借鉴相关文献以及考虑到我国数据的可得性选取了新增投资者开户数（ACCOU），市场换手率（TURN），消费者信心指数（CCI），IPO规模（IPON），封闭式基金溢价率（CEFD）五个代理变量从2006年到2016年的数据，通过主成分分析构建我国投资者情绪综合指标。因为上述代理指标中通常包括理性因素成分，为了得到纯粹的非理性情绪，需要剔除理性因素的影响。在这里选择宏观经济预警指数（pi），居民消费价格指数（cpi），工业品价格指数度（ppi）作为宏观经济运行情况的代理变量，数据来源于色诺芬数据库。
　　（二）投资者情绪综合指标的构建
　　因为不同代理指标量纲和数值水平的差异，在进行分析前先将各变量进行标准化处理。同时考虑到不同指标对投资者情绪的反映可能存在着时间上的“提前”与“滞后”关系，本文使用5个即期指标和5个滞后一期指标进行主成分分析，构造出一个包含10个变量的投资者情绪指标，将初步得到的综合指标与原代理指标进行相关性分析，选择相关程度高的5个变量作为构造最终投资者情绪综合指数的源指标。同时剔除宏观经济的影响后的到投资者情绪指标时间序列表达式为：ISIr=0.5710ACCOUr_1+0.5408TURNr_1+0.4445CCIr_1+0.4584IPONr+0.5048IOPRr_1，其中被解释变量分别为代理指标剔除宏观经济指标后的值。
　　四、投资者情绪与股市关系实证
　　（一）变量选取
　　1、投资者情绪变化
　　上面已通过主成分分析法构建的投资者情绪指标ISIr，许多文献在衡量投资者情绪变化时一般直接将情绪指标进行一阶差分，即将本期（t期）的投资者情绪减去上一期（t-1）的投资者情绪。这样的处理方法其实是不合理的。投资者情绪变化指的是某一期内期初到期末的变化，即期末值减期初值。但是投资者情绪指标衡量的是某一个时间段的总体水平，并不是某一时点上的值。所以直接差分的到的值并不是本期（t期）的投资者情绪变化。要得到t期投资者情绪变化可以先假设投资者情绪在每一期内的变化是线性的。将投资者变化记为DIt。所以投资者情绪t期变化可以表示为DIt=（DIt-DIt-1）/2+（DIt+1-DIt）/2=（DIt+1-DIt-1）/2 　　2、不同规模股票市场收益
　　本文选取了中证指数有限公司编制的大，中，小盘指数，分别为中证100指数，中证200指数，中证500指数。对应的收益为其对数收益率分别用RD，RZ，RX表示。上面的数据来自于wind资讯。
　　（二）实证分析
　　1、模型确定
　　用Bollerslev（1986）提出的GARCH模型来研究投资者情绪波动对股票市场收益波动的影响，建立模型如下：
　　2、实证结果
　　通过Eviews统计软件，得到大中小盘股的在上述模型中均值方程的实证结果如下：
　　从上面的实证结果可以看出，1、投资者情绪变化对大盘股收益影响并不显著。2、投资者情绪变化对中小盘股收益影响显著。3、从中小盘股均值方程中情绪变化的系数来看，小盘股的系数大于中盘股，这说明情绪投资者更倾向于投机小盘股股票。
　　通过ARCHLM检验发现对于大盘股模型中的残差序列不存在ARCH效应。而中小盘股存在ARCH效应且方差方程中投资者情绪变化值得系数显著不为0，从而说明情绪的波动会影响中小盘股收益的波动。
　　五、结束语
　　对投资者情绪和我国股市关系的研究具有重要的现实意义，有利于人们更好地理解市场运行及波动的规律，为投资者行为决策和市场监管提供强有力的支持。投资者可以据此制定有效的投资策略，也可以结合计算机程序进行量化投资；监管者可以据此及时对市场进行监督，采取对应的措施，促进股市健康运行。（作者单位：西北大学经济管理学院）
　　参考文献：
　　[1] Lee CMC，Shleifer A，Richard H T.Investor sentiment and the closed-end fund puzzle[J].Journal of Finance，1990，46（1）：75-109.
　　[2] Mehra R，Sah Mood R.Projection bias and equity market volatility.Journal of Economic Dynamics and Control，2002，26：869-887.
　　[3] Baker，Malcolm，Jeffrey Wurgler，2006，Investor Sentiment and The Cross-Section of the Stock Return，Journal of Finance 61：1645-1680.
　　[4] Brown GW，Cliff M.Investor sentiment and asset valuation.Journal of Empirical Finance，2004，11（1）：1-27.
　　[5] Solt M E，Statman M.How useful is the sentiment index[J].Financial Analysts Journal，1988：45-55.
　　[6] 伍燕然，韩立岩.不完全理性、投资者情绪与封闭式基金之谜[J].经济研究，2007（3）：117-129
　　[7] 张强，杨淑娥，杨红.中国股市投资者情绪与股票收益的实证研究[J].系统工程，2007（7）：13-17.
　　[8] 文凤华，肖金丽，黄创霞等.投资者情绪特征对股票价格行为的影响研究[J]管理科学学报，2014，（3）60-69.