货币政策、投资者情绪与中国股票市场波动性：理论与实证

陈其安，雷小燕，2

(1. 重庆大学经济与工商管理学院，重庆 400044；2. 中南民族大学经济学院，湖北 武汉 430074)

货币政策、投资者情绪与中国股票市场波动性：理论与实证

陈其安1，雷小燕1，2

(1. 重庆大学经济与工商管理学院，重庆 400044；2. 中南民族大学经济学院，湖北 武汉 430074)

股票市场对货币政策的反应一直是政府监管部门、投资者和学术界关注的重要问题。本文首先在假设投资者风险厌恶、且存在乐观和悲观情绪的条件下，以利率为货币政策变量，以投资者效用最大化为决策目标，建立数学模型从理论上研究货币政策和投资者情绪对中国股票市场波动性的影响机理；其次，以2006-2014年期间的中国货币政策数据、投资者情绪数据和股票市场指数收益数据为样本，对理论模型所得结果进行实证检验。理论和实证研究结果表明，中国股票市场价格波动性与投资者情绪正相关，与市场利率负相关；投资者情绪在一定程度上弱化了货币政策对股票市场波动性的调控作用，进而使得股票市场对货币政策的实际反应偏离了货币政策调控目标。论文研究结果基于投资者情绪视角对中国股票市场不符合传统理论的货币政策效应做出了合理解释。

货币政策；投资者情绪；价格波动性；中国股票市场

1 引言

股票市场价格走势及其波动性是众多投资者交易行为的合力结果，而投资者的交易决策行为又将不可避免地受到货币政策和投资者情绪等众多因素的影响。在投资者具有乐观或悲观情绪等非理性心理状态时，股票市场对货币政策的反应也与投资者完全理性条件下的情况存在较大差异。这在中国股票市场表现得尤为突出和显著，致使中国股票市场出现了很多对货币政策反应的非理性现象，诸如调整银行存贷款利率和存款准备金率等在发达国家(地区)资本市场被证明是相当有效的、能够抑制股票市场过热或过冷的货币政策在中国股票市场基本上没有达到预期效果。例如，在中国股票市场处于牛市的2007年1-10月期间，投资者拥有很高的乐观情绪，中国人民银行在此期间的5次存贷款利率上调中，上证指数全部都在上调信息发布后的首个交易日上涨，而且上涨幅度都在1%以上，最大上涨幅度将近4%；而在此期间的8次存款准备金率上调中，上证指数只有一次在上调信息发布后的首个交易日下跌，其余七次都是上涨。这些有别于传统理性金融市场理论的异常现象不仅是对有效市场假说的严峻挑战，而且加大了政府监管部门调控股票市场的难度，降低了政府利用货币政策手段调节证券市场的能力和有效性。因此，系统深入地研究货币政策、投资者情绪与中国股票市场波动性之间的关系对于提高政府对股票市场的调控和监管效率、进而保障中国股票市场健康、稳定、持续发展具有非常重要的理论和现实意义。

从迄今为止的相关研究文献来看，关于货币政策、投资者情绪与股票市场波动性的研究成果主要包括如下三个方面：

(1)在货币政策与股票市场关系方面的研究。20世纪70年代对货币政策的研究，一般都以货币供应量为货币政策衡量指标，采取简单图表或回归分析方法进行研究。20世纪80年代以后，随着金融市场不断创新，利率逐渐取代货币供应量成为货币政策中介目标，在实证分析中也更多地采用了VAR、GARCH、GMM等较为复杂的计量经济学模型。Kuttner[1]将货币政策区分为预期变化与非预期变化，采用联邦期货数据测算利率的非预期变化部分，进而估算利率非预期变化对股票市场的影响。Bernanke和Kuttner[2]研究认为，预期内的货币政策变化对股票价格无明显影响，预期外的货币政策变化将对证券投资收益产生极大影响，联邦基金利率每下降25个基点将导致股价指数上涨1%，而且这种影响与投资者对货币政策变动存在过度反应有关。He[3]实证研究美国20世纪60年代、70年代、沃尔克与格林斯潘四个时期的货币政策对股票市场的影响后发现，股票价格对货币政策的反应并不稳定，会随着不同时期货币政策目标的变化而变化。Chen[4]构建Markov状态转换模型研究货币政策对股票收益的非对称影响后发现，货币政策在股票市场处于熊市时将对股票市场回报率产生更大的影响。Basistha和Kurov[5]研究不同经济周期中股票市场对货币政策的反应后，得到了与传统货币政策传导渠道相一致的结论，即在经济处于衰退或市场处于信贷紧缩的情况下，货币政策会引起股票收益更加激烈的反应。Challe和Giannitsarou[6]认为，股票价格与货币政策存在负相关关系，联邦基金利率提高将通过股利、实际利率和超额回报等三种渠道推动股票价格下降。Gospodinov和Jamali[7]利用VAR模型考察股票市场对货币政策变化的动态反应后发现，货币政策对股票市场收益和波动性存在显著的冲击效应。王培辉[8]探讨了货币冲击对股票价格波动的非对称影响，得到了货币-股票价格的非对称影响关系明显依赖于经济状态的结论。陈其安和张媛等[9]利用GARCH模型对宏观经济环境、政府调控政策与中国股票市场波动性的关系进行实证研究后发现，利率政策在现实经济环境中未能发挥作用，货币供应量政策因其直接影响股票市场资金供给而产生了明显的影响，从而证明了中国股票市场具有资金拉动型和弱市场有效性特征。王少林和林建浩等[10]运用FAVAR-BL模型研究发现，我国货币政策与股票市场之间存在非对称的互动关系，货币政策变动对股票市场具有较强的同期影响、但持续时间较短，股票市场变动对货币政策具有较弱的同期影响、但持续时间较长。

(2)在投资者情绪与股票市场关系方面的研究。自从行为金融理论产生以来，投资者情绪与股票市场波动性的研究就一直是学术界关注的热点问题，研究成果也较为丰富。De Long和Shleifer等[11]通过建立两类投资者的财富效用函数，推导出了著名的DSSW资产定价模型。De Bondt[12]通过对美国个体投资者协会(AAII)的125个成员进行调查后发现，个体投资者的情绪与股票市场总体表现(道琼斯指数)具有显著的相关关系。Lee和Jiang等[13]利用投资者智力情绪指数实证研究发现，投资者在股票市场的超额收益与投资者情绪正相关，投资者情绪乐观时会导致股市波动性下降并提高未来股市的超额收益，反之亦然。Hirshleifer和Teoh[14]认为，情绪和感情会影响投资者对风险忍受的程度，乐观情绪与股市泡沫存在正相关关系，而悲观情绪会使投资者损失规避的程度增加。Brown和Cliff[15]发现，投资者情绪变化与同期股票收益之间存在强相关性，但并不能预测未来股票收益。Baker 和Wurgler[16-17]将封闭式基金折价、纽交所周转率、IPO数量、IPO首日平均收益、总发行的股权数量和股权溢价等6个指标进行加权得到BW情绪指数，并在此基础上对投资者非理性情绪与股票市场横截面收益之间的关系进行实证研究后发现，情绪对不易估值和套利的股票(高波动性股票)影响更大。Fisher和Statman[18]、Schmeling[19]实证研究发现，投资者情绪与股票市场未来收益之间呈现负相关关系。王美今和孙建军[20]以央视看盘数据为样本、利用EGARCH模型研究发现，机构投资者情绪变化将对中国沪深两市收益产生显著影响。陈鹏程和周孝华等[21]对机构投资者私人信息、散户投资者情绪与IPO首日回报率之间的关系进行研究后发现，散户投资者情绪与IPO首日回报率正相关。陆静和周媛[22]采用证券投资基金损失率构建投资者情绪指数，以AH股交叉上市股票为样本进行实证研究后，得到了投资者情绪将对中国AH股交叉上市股票价格产生显著影响的结论。陈其安和陈亮等[23]采用“好淡指数”构造投资者短期和中期情绪指标，以投资者情绪指数、上证综合指数周收益率和相关个股数据为样本，对投资者情绪与中国股票市场收益、波动性之间的关系进行了实证研究。陈其安和朱敏等[24]建立了基于投资者情绪的投资组合模型，并在此基础上进行理论和实证研究后发现，当投资者情绪处于过度乐观和相对理性状态时，投资组合预期超额收益与风险正相关；当投资者情绪处于悲观状态时，投资组合预期超额收益与风险负相关。张宗新和王海亮[25]实证研究发现，投资者情绪对市场收益率和波动率存在显著的正面冲击。王春[26]以开放式股票型基金资金净流入为投资者情绪代理变量,运用GARCH-M模型对投资者情绪与股票市场收益和波动之间的关系进行实证研究后发现，投资者情绪与股票市场收益之间存在正向反馈效应；在考虑投资者情绪的条件下，大(小)市值股票组合的条件波动性与收益之间呈现出正(负)相关关系。高大良和刘志峰等[27]以平均相关性为市场波动度量指标对股市波动、预期收益与投资者情绪之间的关系进行研究后发现，在低情绪期，平均相关性与预期收益之间的关系不显著；在高情绪期，平均相关性与预期收益之间呈现出显著的负相关关系。巴曙松[28]指出，融资融券将对投资者情绪起到助长的净效应，并对市场波动性具有加剧效应。

(3)在货币政策、投资者情绪与股票市场关系方面的研究。Lutz[29]将货币政策区分为常规性货币政策与非常规性货币政策两种类型，并在此基础上实证研究发现，无论是常规货币政策还是非常规货币政策，都会对投资者情绪产生极大影响。Kurov[30]实证分析不同市场条件下货币政策对投资者情绪影响的差异性后发现，熊市中对投资者情绪变化更敏感的股票受货币政策的影响更大。Li[31]利用MS-VAR模型研究发现，投资者情绪与货币政策对证券价格的影响不仅在不同市场条件下具有不对称性，而且相比货币政策，投资者情绪对证券价格波动的冲击更大、持续时间更长。张前程[32]实证考察货币政策对投资者情绪与企业投资行为关系的影响后发现，货币政策宽松度提高能够强化投资者情绪对企业投资规模的影响。

综合上述分析可以看到，现有国内外相关研究文献主要集中在对货币政策与股票市场之间的关系、投资者情绪与股票市场之间的关系以及货币政策与投资者情绪之间的关系进行分别研究，虽然有少量文献涉及到货币政策和投资者情绪对股票市场价格的影响，但也仅仅局限于利用数据样本和计量经济学模型进行实证检验，既没有从理论上揭示货币政策和投资者情绪对股票市场波动性的联合影响机理，也没有从实证上检验投资者情绪在股票市场对货币政策反应中的作用，更没有基于投资者情绪角度对中国股票市场存在的大量对货币政策反应的非理性现象做出合理解释。基于此，本文将在现有相关研究成果基础上，在假设投资者风险厌恶、且存在乐观和悲观情绪的条件下，以利率为货币政策变量，以投资者效用最大化为决策目标，建立数学模型从理论上研究货币政策和投资者情绪对中国股票市场波动性的联合影响机理，并以中国货币政策数据、投资者情绪数据和股票市场指数收益数据为样本对理论模型结果进行实证检验。

2 理论模型构建和分析

2.1 假设条件和过程描述

从理论上说，机构投资者与个人投资者应该具有不同的投资行为方式和特征，但据2008-2016年《上海证券交易所统计年鉴》显示，中国股票市场自然人投资者交易额占比高达80%以上，而机构投资者交易额平均占比不到13%；拥有一定资金实力和专业知识优势的机构投资者在交易额方面处于劣势地位，他们不仅不能改变中国股票市场个人投资者的交易行为，反而可能在众多个人投资者交易行为影响下表现出与个人投资者类似的非理性行为特征，进而使中国股票市场机构投资者和个人投资者的交易行为方式趋于一致。针对中国股票市场投资者的这一特殊情况，为了便于建模和描述，本文忽略个人投资者和机构投资者的不同特征，做如下合理假设：

(1)虽然世界各国目前广泛使用的一般性货币政策工具包括存款准备金率、再贴现率和公开市场业务等几种类型，但是无论使用哪种货币政策工具，都会引起社会货币供给量的增减，进而导致货币价格(即利率)的变化。因此，本文在研究过程中，将货币政策变量设定为利率。

(3)资本市场上有众多同质投资者，每个投资者都是市场上的价格接受者，其股票需求量相对于整个市场来说非常小，不会对整个股票市场价格产生决定性的影响，但所有投资者的交易决策行为将推动股票市场价格波动。

(5)在期初t时，股票市场提供的股票供给总量为Q，其是一个外生变量，这不同于Diamond等[33]和Hellwing[34]中的假设。在Diamond等[33]和Hellwing[34]根据西方发达国家和地区股票市场的实际情况，将股票供给总量假设为一个带有噪音的随机变量，但这不符合中国股票市场的实际情况。因为中国股票市场对股票IPO上市、增发上市和配股实行的都是比较严格的核准制，而且中国股票市场的股票退市机制也不完善，所以中国股票市场上的股票供给量应该处于一个相对稳定的水平，而不会象实行上市注册制和退出机制比较完善的西方发达国家和地区股票市场那样，股票供给量是一个与市场供求密切相关的随机变量。

(6)在期初t时，投资者手中持有的无风险资产和股票(股票组合)的初始数量分别为FA0和RA0，其根据自己手中持有的资产数量和所掌握的股票未来市场价值信息、按照预期效用最大化原则进行股票交易决策。假设投资者根据上述决策原则将其持有的无风险资产和股票数量分别变换为FAt和RAt，然后将该资产组合一直持有到期末t+1。此时，投资者在期初t和期末t+1时所拥有的财富总价值Wt和Wt+1可分别表示为：

(1)

其中，Pt为股票在期初t时的市场价格。

(7)投资者是风险厌恶的，其风险厌恶程度不随其情绪变化而变化。不失一般性，假设投资者的绝对风险厌恶系数为ρ(ρ>0)。

2.2 模型推导和构建

借鉴Holmstrom和Milgrom[35]的效用度量方法，可以将情绪投资者的效用水平表示为：

(2)

(3)

在上述假设条件下，投资者在期初t时的股票交易决策可表示为如下的最优化问题：

(4.1)

s.t.Pt·RAt+FAt=Pt·RA0+FA0

(4.2)

(4.3)

其中，(4.2)式为投资资金约束，等式右边表示投资者在期初t时的可用资金数量；(4.3)式为投资者在期末t+1时的期末财富总价值。下面，求解上述随机最优化问题。

(5)

其中，Es(·)和Vars(·)分别表示考虑投资者情绪条件下的期望值和方差，E(·)和Var(·)分别表示实际的期望值和方差。根据投影定理[36]和2.1节中的假设条件，有:

由此可以得到，

另一方面，在市场处于均衡状态时，股票市场供需应该平衡，即RAt=Q，因此有:

(6)

2.3 模型经济意义分析

由(6)式可以得到，股票市场预期价格波动程度为：

Var(Pt)=

(7)

将Var(Pt)分别对投资者情绪k和利率r求一阶偏导数，可得：

由此可以得到如下结论：

股票市场价格波动性与投资者情绪正相关，与市场利率负相关；投资者情绪将在一定程度上弱化货币政策对股票市场价格波动性的调控作用，进而使得股票市场对货币政策的实际反应偏离货币政策调控目标。

上述结论表明，在货币政策不变的条件下，股票市场价格波动性将随着投资者情绪的提高而增加；在投资者情绪不变的情况下，股票市场价格波动性将随着利率的提高而降低；投资者情绪与货币政策对股票市场价格波动性的作用是相互抵消的，货币政策对股票市场的调控效果将受到投资者情绪的负面影响。该研究结果揭示了货币政策和投资者情绪影响股票市场价格波动性的综合效应以及投资者情绪对股票市场货币政策调控效果的影响机理，不仅具有理论上的合理性，而且还能够比较恰当地解释中国股票市场出现的有关货币政策调控的异常现象。事实上，股票市场波动性一方面与利率呈负相关关系，另一方面又与投资者情绪呈正相关关系，其实际波动性变化是货币政策和投资者情绪的合力结果。当股票市场长时间持续剧烈上涨时，中央银行一般都会采取提高银行存款准备金率和再贴现率、开展公开市场业务回笼过量货币等紧缩货币政策来降低市场货币供给量和提高市场利率，抑制股票市场价格进一步上涨；同时，股票市场价格上涨又必然会加剧投资者的乐观情绪，使投资者产生买入更多股票的欲望，进而推动股票市场价格进一步上涨；股票市场价格是继续上涨、进一步偏离基本价值还是掉头下降、回归基本价值，取决于投资者乐观情绪和货币政策对股票市场影响的综合效果。如果投资者乐观情绪对股票市场价格上涨的正效应强于货币政策调控产生的负效应，那么货币政策调控股票市场的政策效果将被掩盖，即使能在短时间内减缓股票市场价格上涨趋势，也不能在长时间内遏制股票市场价格的进一步上涨和波动性的进一步增大。如果投资者乐观情绪对股票市场上涨的正效应弱于货币调控政策产生的负效应，那么货币政策对股票市场产生的调控效果将被显示出来，股票市场价格将回调，其波动性将下降。例如，在中国股票市场处于大牛市行情的2007年1-10月期间，中国人民银行为抑制股票市场价格过快上涨而5次上调银行存贷款利率，上证指数全部都在银行存贷款利率上调信息公布后的首个交易日上涨；在此期间的8次银行存款准备金率上调中，上证指数只有一次在存款准备金率上调信息公布后的首个交易日下跌，其余七次都是上涨；频繁上调银行存贷款利率和存款准备金率没有能够阻止中国股票市场在2007年1-10月期间的总体上涨趋势，上证指数在此期间从2715.72暴涨到6124.04点，上涨幅度高达125.5%。中国股票市场在2007年1-10月期间对货币调控政策的现实反应就是投资者乐观情绪对股票市场上涨产生的正效应强于货币调控政策产生的负效应的结果。反过来，当股票市场长时间持续剧烈下跌时，可能会加剧投资者的悲观情绪，使投资者产生远离股票市场的强烈欲望，但根据Kahneman和Tversky提出的前景理论(Prospect theory)[37]，人们大多具有损失规避心理偏好，不愿意以低于购买价格的价格出售股票，而坚持认为只要持有股票的时间足够长，股票价格就一定会回升；投资者在悲观情绪和损失规避心理偏好的双重作用下，一般不会大量卖出手中持有的股票，而会暂时离开股票市场等待观望；投资者的悲观情绪和损失厌恶心理偏好越高，其持股远离股票市场、暂时不参与股票市场交易的欲望就越强烈。中央银行在这种情况下采取宽松货币政策增加市场货币供给量和降低市场利率，就可能遏制股票市场价格进一步下跌；但投资者在不断加剧的悲观情绪作用下，也不会在短时间内入市购买股票，致使股票市场长时间处于低位盘整状态，进而在事实上缩小股票市场价格波动性。中国股票市场在20多年发展历程中频繁出现的长时间低位震荡现象在一定程度上证明了该结论的合理性和正确性。

3 实证分析

为进一步考察上述理论模型的合理性，本文以2006年10月-2014年9月期间的中国货币政策、投资者情绪和上证综合指数数据为样本，实证检验货币政策和投资者情绪对中国股票市场波动性的影响。

3.1 变量设计与数据来源

(1)股票市场收益变量。由于上海证券市场开市早、市值高，且对各种信息冲击的反应较为敏感，所以本文选取上证综合指数对数收益率度量我国股票市场收益，记第t周的上证综合指数周收盘价为SPt，则其周对数收益率可表示为srt=[ln(SPt)-ln(SPt-1)]*100。

(3)货币政策变量。中国人民银行主要采用银行存款准备金率、一年期存贷款基准利率和公开市场业务等三种货币政策工具调节社会货币供应量，这三种货币政策工具的使用都将引起市场利率的变化。银行间同业拆借市场是我国利率市场化程度最高、对货币政策反映最迅速和最真实的市场，同业拆借利率能迅速反应货币供给量变化和货币政策效果；基于此，本文选取上海银行间同业拆借利率SHIBOR为我国货币政策的一个代理变量。同时，由于中国人民银行近年来开展公开市场业务的频次越来越多，公开市场业务在货币政策中所占的比重越来越高，其对货币供应量和市场利率的影响越来越大；基于此，本文将公开市场业务货币净投放量NCI也作为货币政策变量引入到实证分析框架中。

(4)样本期间与数据来源。本文采取周数据，受上海同业拆借利率的形成时间以及好淡指数的公布时间限制，样本期间为2006年10月-2014年9月，共计407个样本。上证综合指数收盘价和货币政策数据来源于wind经济数据库，好淡指数来源于《股市动态分析》杂志。

3.2 描述性统计和检验

(1)上证综指对数收益率的描述性统计

从图1可以看到，上证综指周对数收益率波动存在有明显的集群现象，其在2006年10月-2009年3月期间波动性比较大，在2010年10月-2014年9月期间则相对较小。

图1 上证综指周对数收益率走势图

从图2可以看到，上证综指周对数收益率的均值为0.000675，标准差为0.036954，偏度值为-0.0458，说明收益率分布左偏；峰度值为4.8128，远高于正态分布的峰度值3，说明收益率序列具有尖峰厚尾特征；Jarque-Bera统计量为55.74，P值为0.0000，说明该对数收益率序列拒绝服从正态分布假设。

图2 上证综指对数收益率的柱状统计图

(2)各变量序列的平稳性检验

从表1可以看到，各变量均为0阶平稳变量。

表1 各变量的0阶平稳性检验结果

3.3 实证模型设定

基于上述统计检验结果可知，上证综指周对数收益率波动具有集群现象并拒绝正态分布假设，说明其具有条件异方差性，因此，本文建立如下GARCH模型进行实证检验：

(8.1)

(8.2)

(8.3)

(1)均值方程设定

从上证综指对数收益率的自相关与偏相关分布图(图3)可以看到，序列的自相关与偏相关系数在第3阶与第8阶均不在两倍的估计标准差之内，且Q-统计量的对应P值均小于0.05，说明上证综指对数收益率序列sr在5%的显著性水平上存在有自相关，应建立ARMA(3，3)或ARMA(8，8)模型。

图3 上证综指对数收益率的自相关与偏相关图

由于ARMA(8,8)模型中多项系数不显著，将不显著的AR与MA项去除，建立ARMA(5，5)模型。对上述三个模型进行比较，以拟合优度与AIC准则为比较标准选取最合适的实证模型。结果如表2所示：

表2 ARMA(3，3)、ARMA(5，5)和ARMA(8，8)模型的比较结果

从表2可以看出，ARMA(3,3)模型系数显著性较好，且拟合系数R-squared较高，AIC值较低，说明利用ARMA(3,3)模型进行实证分析是最优选择。即前述GARCH模型中的均值方程(8.1)可以具体表示如下：

srt=η1srt-1+η2srt-2+η3srt-3+εt+γ1εt-1+γ2εt-2+γ3εt-3

(9)

(2)GARCH检验

从ARMA(3,3)的残差图(图4)可以看到， ARMA(3,3)模型可能存在自回归条件异方差。

图4 ARMA(3,3)的残差图

ARCH的LM检验结果如表3所示，同样说明了残差为ARCH过程。

表3 ARCH-LM检验结果

(3)实证模型设定

由于经过GARCH检验后，均值方程(9)中的srt-1、srt-2、εt-1、εt-2项系数均不具有显著性，因此将实证模型设定为ARMA(3,3)、ARCH(1)模型(记为模型1)：

srt=η1srt-3+εt+γ1εt-3

为了进一步研究投资者情绪对中国股票市场货币政策效应的影响，本文引入投资者情绪的虚拟变量ISDt，即:

进而可将上述模型1变为如下模型2：

srt=η1srt-3+εt+γ1εt-3

3.4 实证结果分析

利用EVIEWS8.0软件，可以得到表4所示的实证结果。

表4 货币政策、投资者情绪与中国股票市场波动性的实证结果

注：括号里为P值，***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平；ARCH-LM表示F统计量值。

从表4的实证结果可以看到，中国股票市场波动性与上海银行间同业拆借利率SHIBOR显著负相关，与公开市场业务货币净投放量NCI和投资者情绪显著正相关，中国股票市场在投资者处于乐观情绪下的波动性显著高于投资者处于理性和悲观情绪下的波动性。该实证结果不仅进一步证明了本文理论模型得到的有关货币政策、投资者情绪与股票市场波动性关系的相关结论的正确性和合理性，而且也能对中国股票市场“货币政策失效”现象做出比较合理的解释。事实上，上海银行间同业拆借利率和公开市场业务货币净投放量都能够比较准确地对中国货币政策进行度量。在中国股票市场处于急剧上涨的牛市行情时，上海银行间同业拆借利率上升和公开市场业务货币净投放量减少都能够在理论上遏制股票市场价格上涨趋势，但不断加剧的投资者乐观情绪对股票市场价格上涨的推动效应将抵消和掩盖紧缩货币政策对股票市场价格上涨的抑制效应，进而导致股票市场价格节节攀升和波动性不断增大，致使货币政策对股票市场的调控效果不明显、甚至失效。在中国股票市场处于急剧下跌的熊市行情时，投资者悲观情绪虽然会提高，但其在损失规避心理偏好作用下，不会大量出售手中持有的股票，而会持股观望，等待上涨解套机会；上海银行间同业拆借利率下降和公开市场业务货币净投放量增加都能够提高股票市场资金供给量，进而抑制股票市场价格进一步下跌和降低股票市场波动性，但是投资者在不断加剧的悲观情绪作用下，也不会在短时间内入市购买股票，致使股票市场长时间处于低位盘整状态，这种状态可能使人们产生宽松货币政策对股票市场并未发挥作用的幻觉。可见，无论在牛市行情还是熊市行情中，中国股票市场都有可能因投资者情绪的加剧而产生“货币政策失效”现象。

4 结语

本文首先在假设投资者风险厌恶、且存在乐观和悲观情绪的条件下，借鉴Holmstrom和Milgrom[35]的效用度量方法，以利率为货币政策变量，以投资者效用最大化为决策目标，建立数学模型从理论上研究货币政策和投资者情绪对中国股票市场波动性的影响机理。理论研究结果表明，股票市场价格波动性与投资者情绪正相关，与市场利率负相关；投资者情绪在一定程度上弱化了货币政策对股票市场波动性的调控作用，进而使得股票市场对货币政策的实际反应偏离了货币政策调控目标。其次，以短期好淡指数为投资者情绪的度量指标，以上海同业拆借市场利率与公开市场上货币净投放量为货币政策的度量指标，以2006年10月-2014年9月期间的中国股票市场周数据为样本，建立ARCH模型对理论模型结果进行了实证检验。实证检验结果表明，投资者情绪将对中国股票市场波动性产生显著的正向影响，上海同业拆借利率将对中国股票市场波动性产生显著的负向影响，公开市场操作的资金净投放量增加将显著加剧中国股票市场的波动性；实证研究结果进一步证明了理论模型的正确性。

本文将投资者情绪引入到股票市场对货币政策反应的分析框架中，从理论和实证两个方面研究了在投资者具有乐观或悲观情绪等非理性心理状态下，股票市场对货币政策的反应特征。论文理论和实证研究成果基于投资者情绪视角对中国股票市场不符合传统金融市场理论的货币政策效应做出了合理解释，在一定程度上基于中国股票市场实践补充和丰富了行为金融理论体系。其对中国证券市场具有如下几方面的政策含义：(1)中央银行在制定货币政策调控宏观经济和证券市场、实现金融稳定和经济增长双重目标时，必须考虑到投资者情绪对货币政策调控市场效果的影响。密切关注市场情绪的转换、构建科学的投资者情绪评价指数、建立良好的情绪反馈机制，有助于提高货币政策工具的调控效率、更好地实现货币政策目标。(2)应重视市场参与者的金融知识教育，提高全社会的金融素养，培育理性的市场主体，将有助于避免非理性投资者“追涨杀跌”导致的与经济发展相背离的暴涨暴跌现象频繁出现，减小证券市场波动性降低市场风险，使我国证券市场的投融资功能真正发挥出来。

当然，本文的研究工作仅仅是笔者关于货币政策、投资者情绪与中国股票市场波动性研究的一项阶段性研究成果，还有很多相关问题有待于进一步研究。例如，基于投资者结构视角研究投资者情绪对股票市场货币政策效应的影响，利用中国和美国股票市场的相关数据样本对中美两国股票市场的货币政策效应进行比较研究，等等，笔者将在后续研究中重点关注这些问题。

[1] Kuttner K N. Monetary policy surprises and interest rates: Evidence from the fed funds futures market[J]. Journal of Monetary Economics,2001,47(3):523-544.

[2] Bernanke B S,Kuttner K N. What explains the stock market’s reaction to federal reserve policy?[J]. The Journal of Finance,2005,60(3):1221-1257.

[3] He L T. Variations in effects of monetary policy on stock market returns in the past four decades[J]. Review of Financial Economics,2006,15(4):331-349.

[4] Chen S S. Does monetary policy have asymmetric effects on stock returns?[J]. Journal of Money Credit & Banking,2007,39(2):667-688.

[5] Basistha A,Kurov A. Macroeconomic cycles and the stock market’s reaction to monetary policy[J]. Journal of Banking & Finance,2008,32(12):2606-2616.

[6] Challe E,Giannitsarou C. Stock prices and monetary policy shocks: A general equilibrium approach[J]. Journal of Economic Dynamics & Control,2011,40(1):46-66.

[7] Gospodinov N,Jamali I. The response of stock market volatility to futures-based measures of monetary policy shocks[J]. International Review of Economics & Finance,2015,37(5):42-54.

[8] 王培辉. 货币冲击与资产价格波动:基于中国股市的实证分析[J]. 金融研究,2010,(7):59-70.

[9] 陈其安,张媛,刘星. 宏观经济环境、政府调控政策与股票市场波动性——来自中国股票市场的经验证据[J]. 经济学家,2010,(2):90-98.

[10] 王少林,林建浩,杨燊荣. 中国货币政策与股票市场互动关系测算—基于FAVAR-BL方法的分析[J].国际金融研究,2015,(5): 15-25.

[11] De Long J B,Shleifer A,Summers L H,et al. Noise Trade Risk in Financial Markets[J]. Journal of Political Economy,1990,98(4):703-38.

[12] De Bondt W P M. Betting on trends: Intuitive forecasts of financial risk and return[J]. International Journal of Forecasting,1993,9(3):355-371.

[13] Lee W Y,Jiang C X,Indro D C. Stock market volatility,excess returns,and the role of investor sentiment[J]. Journal of Banking & Finance,2002,26(12):2277-2299.

[14] Hirshleifer D,Teoh S H. Limited attention,information disclosure,and financial reporting[J]. Journal of Accounting and Economics,2003,36(1-3):337-386.

[15] Brown G W,Cliff M T. Investor sentiment and the near-term stock market[J]. Journal of Empirical Finance,2004,11(1):1-27.

[16] Baker M,Wurgler J. Investor sentiment and the cross-section of stock returns[J]. Journal of Finance,2006,61(4):1645-1680.

[17] Baker M,Wurgler J. Investor sentiment in the stock market[J]. Journal of Economic Perspectives,2007,21(2):129-151.

[18] Fisher K L,Statman M. Market timing in regressions and reality[J]. Journal of Financial Research,2006,29(3):293-304.

[19] Schmeling M. Investor sentiment and stock returns: some international evidence[J]. Journal of Empirical Finance,2009,16(3):394-408.

[20] 王美今,孙建军. 中国股市收益、收益波动与投资者情绪[J]. 经济研究,2004 ,(10):75-82.

[21] 陈鹏程,周孝华. 机构投资者私人信息、散户投资者情绪与IPO首日回报率[J]. 中国管理科学,2016,24(4):37-44.

[22] 陆静,周媛. 投资者情绪对股价的影响——基于AH股交叉上市股票的实证分析[J]. 中国管理科学,2015,23(11):21-28.

[23] 陈其安,陈亮,赖琴云. 噪音交易、投资者情绪与中国股票市场收益风险[M]. 北京：中国财政经济出版社.

[24] 陈其安,朱敏,赖琴云. 基于投资者情绪的投资组合模型研究[J].中国管理科学,2012,23(3):47-56.

[25] 张宗新,王海亮. 投资者情绪、主观信念调整与市场波动[J]. 金融研究,2013,(4):142-155.

[26] 王春. 投资者情绪对股票市场收益和波动的影响—基于开放式股票型基金资金净流入的实证研究[J]. 中国管理科学,2014,22(9):49-56.

[27] 高大良,刘志峰,杨晓光. 投资者情绪、平均相关性与股市收益[J]. 中国管理科学,2015,23(2):10-20.

[28] 巴曙松,朱虹. 融资融券、投资者情绪与市场波动[J]. 国际金融研究,2016,(8):82-96.

[29] Lutz C. The impact of conventional and unconventional monetary policy on investor sentiment[J]. Journal of Banking & Finance,2015,61:89-105.

[30] Kurov A. Investor sentiment and the stock market’s reaction to monetary policy[J]. Journal of Banking & Finance,2010,34(1):139-149.

[31] Li Jinfang. The asymmetric effects of investor sentiment and monetary policy on stock prices[J]. Applied Economics,2015,47(24):2514-2522.

[32] 张前程,杨德才. 货币政策、投资者情绪与企业投资行为[J]. 中央财经大学学报,2015,(12):57-68.

[33] Diamond D W,Verrechia R E. Information aggregation in a noisy rational expectations economy[J]. Journal of Financial Economics,1981,9(3):221-235.

[34] Hellwig M F. On the aggregation of information in competitive markets [J]. Journal of Economic Theory,1980,22(3):477-498.

[35] Holmstrom B,Milgrom P. Aggregation and linearity in the provision of intertemporal incentitives [J]. Econometrica,1987,55(2):303-328.

[36] Gervais S,Odean T. Learning to be overconfident[J]. The Review of Financial Studies,2001,14(1):1-27.

[37] Kahneman D,Tversky A. Prospect theory: An analysis of decision under risk[J]. Econometrica,1979,47(2),263-291.

Monetary Policy, Investor Sentiment and Volatility of Chinese Stock Market: Theory and Evidence

CHENQi-an1,LEIXiao-yan1,2

(1. School of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400044, China；2. School of Economics, South-Central University For Nationalities, Wuhan 430074, China)

The reaction of the stock market to monetary policy has always been an important issue for government regulatory departments, investors and academics. When investors have irrational psychological preferences such as optimistic or pessimistic mood, the effect of monetary policy on the stock market should be different from that when investors are completely rational. Therefore, systematically and deeply researching the relationship among monetary policy, investor sentiment and volatility of stock market is of great academic and practical significance. It will contribute to improving the government’s regulatory efficiency on the stock market and ensuring Chinese stock market to healthily and stably development. First, referring to the utility measuration method of Holmstrom and Milgrom (1987), using interest rate as monetary policy variable, and taking the utility maximization as the investors’ decision objection, the mathematical model is constructed to theoretically research the effect mechanism of monetary policies and investment sentiment on the volatility of stock market under the hypothesis conditions that investors are risk averse and have optimistic or pessimistic emotion. The results of theoretical model show that the volatility of stock market is positively related to investor sentiment and negatively related to interest rates. In addition, investor sentiment would weaken the regulatory function of monetary policies on the volatility of stock market to a certain extent, and make the actual reaction of stock market to monetary policies deviate from the regulation target of monetary policies. Then, the short-term Haodan index surveyed byStockMarketTrendAnalysisWeeklyis used to construct investor sentiment indicator. Taking the SHIBOR (Shanghai Interbank Offered Rate) and the net currency issuance of Chinese open market as monetary policy indicators, the ARCH model is setting up to empirically test the results of above-mentioned theoretical model based on the weekly data of Chinese stock market from October 2006 to September 2014. The empirical results show that the SHIBORs would have significantly negative effects on the volatility of Chinese stock market, and the investor sentiment and the net currency issuance of Chinese open market would have significantly positive effects on the volatility of Chinese stock market. The volatility of Chinese stock market when investors are optimistic would be significantly greater than that when investors are rational and pessimistic. The reasonality and correctness of the above-mentioned theoretical model are further proved by these empirical results. In this paper, the investor sentiment is introduced to a new analysis framework to disclose the effect mechanism of monetary policies on stock market, and clarify the reaction behavior characteristics of stock market to monetary policies under the condition that investors are irrational such as optimistic or pessimistic. The theoretical and empirical results of this paper provide reasonable explanations to the monetary policy effects of Chinese stock market which are not accord with the traditional financial market theory based on the perspective of investor sentiment, and supplement and enrich the system of behavioral finance theory based on the operating practices of Chinese stock market to a certain extent.

monetary policy; investor sentiment; price volatility; chinese stock market

1003-207(2017)11-0001-11

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.11.001

F830

A

2016-07-30；

2017-03-24

重庆市社会科学规划重点项目(2016ZDGL12);国家自然科学基金面上项目(71673034)

陈其安(1968-)，男(汉族)，重庆綦江人，重庆大学经济与工商管理学院教授,博士,博士生导师,研究方向：金融市场、企业理论和行为经济学,E-mail:chenqi_an33@163.com