投资者情绪指标构建及对股市收益的影响①

辽宁科技大学工商管理学院 田路

1 投资者情绪的定义

投资者情绪是指投资者在投资时获得的主观意识。投资者情绪本身很难量化，不同投资者因其本身而存在差异。这些差异包括投资概念、投资类型、投资习惯和投资知识。这将造成不同类型的投资者之间存在不同预期的差异。

2 相关理论研究

从历年来对投资者情绪的文献研究来看，董孝伍(2018)通过研究投资者情绪与股票波动之间的关系来梳理现有的研究结论[2]。张德容(2019)选择换手率、新成立基金数目等六个单一指标通过格兰杰检验发现，股价的变化是投资者情绪变化的格兰杰原因[5]。本文在国内外研究的基础上，构建了投资者综合指数的新指标。衡量投资者情绪对于进一步研究投资者的非理性投资心理和不精确的金融市场投资行为具有重要意义。

3 研究设计

3.1 样本选择

本文选取2016年1月—2017年12月，共计24个月度的股票市场数据作为研究的数据。该市场选自中国沪深交易所的A股市场。数据来源于凤凰财经。

3.2 相关变量与模型

本文以我国沪深A股市场月度收益率为被解释变量Y，运用主成分分析法对沪深股票市场的各项指标进行归类，以归类形成的沪深股票市场成交量X1、交易量X2、市盈率X3、以及月度振幅X4指标[1,3,4]分别作为解释变量X1、X2、X3、X4，并建立多元线性回归方程(1)：

各变量的定义如表1所示。

表1 所有变量汇总表

4 实证分析

4.1 投资者情绪指标构建

本文借鉴贺刚(2019)、张德容(2019)[1,3,4]等人的研究方法，使用主成分分析法构建综合情绪指标的多变量方法。本文选取了4个代理变量：交易量、市盈率、成交量、月度振幅。

表2 KMO和Bartlett检验结果

通过表2可以看出，KMO值为0.629，Bartlett球形检验的近似卡方统计值为21.903，自由度为6，显著性水平为0.0004。因此，本文选取的以上指标能够进行主成分分析，且其结果显著。

表3 成分矩阵a

从表3可以看出，第一主成分对交易量的荷载数为0.897，对市盈率的荷载数为0.771，对成交额的荷载数为-0.278，对月度振幅的荷载数为-0.721。

表4 总方差解释

从表4可以看出，对于前两个主成分的特征值是大于1的，并且提取前两个主成分的累计方差贡献率是75.6%，超过70%。因此，前两个主成分基本上可以反映所有指标的信息，并可以取代原有的4个指标。

表5 两个主成分线性组合中各指标的系数

由成分得分系数矩阵可知，如表5所示：

表6 综合得分模型系数

由此得到综合得分模型为(如表6所示)：

通过主成分分析，最终得到的指标权重即成交量X1权重为0.306514、交易量X2权重为0.289119、市盈率X3权重为0.400342、月度振幅X4权重为1，通过权重得分可知，成交量、交易量等4个指标对投资者情绪有显著影响。

4.2 投资者情绪指标对股市收益实证研究

图1 散点图

由散点图1可知，成交量X1、交易量X2、市盈率X3、以及月度振幅X4与股票收益Y存在着线性相关，可进行多元线性回归分析。

图2 多元回归方程

通过多元线性回归模型图2可以得出，得出可决系数R方=0.786273，即变量X1，X2，X3，X4和Y的相关程度高，说明股票月度收益Y有79%以上受到成交量X1等变量的影响。Prob=0.000004，说明回归整体有显著性。实证结果表明，投资者情绪对A股市场股票有显著性影响。

5 结语

本文构建了一个更全面的投资者情绪指标，包括成交量、交易量、市盈率以及月度振幅四个指标，以更好地反映投资者情绪的波动。对于股票市场管理部门，应建立起监管的平台，实时监督，便于更好指导投资者进行理性投资，从而避免投资者的极端情绪，促进中国股市安稳的发展。