交易者情绪对创业板公司股价波动影响研究

张禹铭 王资燕

摘 要：通过网络爬虫技术，对东方财富股吧创业板50指数成分股股票评论进行爬取，并通过情感分析工具对股票评论进行情感估值，将拟合成的情绪因子加入Fama-French五因子模型，以探究交易者情绪对创业板股票价格的影响。通过研究发现当期交易者情绪与下一期创业板股票收益率相互影响，从而使得创业板股票偏离实际价格;创业板股票交易者不理性投资行为更加严重。因此，应当合理引导当前创业板交易者的投资观念，提高理性思考能力，同时健全公司信息披露制度，促使创业板股票市场蓬勃发展。

关键词：交易者情绪;Fama-French五因子模型;股价波动风险;创业板

中图分类号：F832.48        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2020）36-0068-02

从探究交易者情绪的角度出发，尝试探究交易者情绪对股票价格的影响。通过网络爬虫的方式，获取东方财富股吧创业板50指数成分股2016年3月至2019年3月的股票评论，并通过情感语调赋值的方式拟合当天50支成分股股票的情感平均值作为当天表达创业板交易者的情绪因子。将新的情绪因子加入到Fama-French五因子模型当中拟合成六因子模型探究创业板股票市场交易者情绪对创业板股票收益率的影响。研究发现，创业板市场交易者情绪会对创业板股票收益率产生正向冲击，且当期收益率也会影响交易者情绪，二者相互叠加会使股票价格异常。创业板股票市场市值效应，账面市值比效应也更加明显。通过这些现象本文提出相应建议，帮助交易者规避风险，理性投资，从而使创业板股票市场健康发展。

一、理论分析

现有大多数文献研究均借用其他间接指标衡量投资者情绪大小并只单纯地注重通过实证模型单纯探究情绪与股票价格的联系。国内学者杨潇（2016）研究发现，除封闭基金折价率外，股票换手率，成交量，腾落指数等间接指标能有效的测度中国交易者情绪[1]。俞红海（2015）在探究中国股市IPO溢价之谜时通过个体投资者在IPO当天相对净买入量指标间接刻画交易者的情绪值大小[2]。文凤华、肖金利（2014）通过虚拟变量回归模型、GARCH模型、RV-AR模型探究发现正向情绪对股票收益有明显的增加效应，而负面情绪则对其变动影响并不明显[3]。本文的边际贡献首先在于通过网络爬虫技术并用情感分词的方式刻画交易者情绪。其次将情绪因子加入Fama-French五因子模型当中，并探究交易者情绪与股票价格的关系时，更加侧重于在中国股票市场下交易者情绪的不理性对证券市场产生的风险分析与规避。

二、研究设计

经过前文研究，本文决定采用Fama-French五因子模型的基础上，加入情绪值因子作为衡量交易者情绪的指标，进行回归分析。

其中，IRt：第t期的股票收益率;RP：市场因子，反映市场风险溢价;SMB：市值因子，小市值股票与大市值股票组合平均收益率之差;HML：高账面市值比与低账面市值比平均收益率之差;RMW：盈利能力因子，营运利润率高与营运利润率低的股票组合平均收益率之差;CMA：投资风格因子，投资风格保守与投资风格激进的股票组合收益率之差。对上述因子构造本文采取Fama（2015）[4]中组合构建方式得到因子值。ET表示当期交易者情绪值之和。

本此研究选取创业板股票为研究对象，研究时间区间为2016年3月1日至2019年2月28日，对于五因子的构建为全体创业板股票，其数据来源为国泰安数据库;对于情绪值的構建选取股票评论来源为东方财富股吧。本文运用网络爬虫技术对股票评论进行爬取，数量将近608000条并采取ROST工具作为情感分析工具。

三、实证结果与分析

本文实证探究交易者情绪值对创业板股票价格在时间效应上的影响，模型选用向量自回归VAR模型通过Stata软件进行实证分析。

（一）平稳性检验

首先对该序列进行平稳性检验，检验方法为ADF单位根检验，结果为ir，rp，smb，rmw，cma，et这7个时间序列ADF统计量都小于相应的5%显著性水平的临界值，说明ir，rp，smb，rmw，cma，et是平稳的时间序列。

（二）模型滞后期确定

本文用LR、FPE、AIC、SC、AIC、HQIC、SBIC几个准则来综合选择滞后阶数，综合5个判断指标确定的最佳滞后阶数为1阶。

（三）模型回归分析

接下来对确定滞后阶数的各个变量带入VAR模型当中，经整理得到关系式如下：

Ir=0.6604Ir-1-48.3452Rp-1-923.5986Smb-1+406.2905Hml-1-982.3493Rmw-1-340.7459Cma-1+0.5695Et-1+11.6178

当上期创业板指数收益率（Ir-1），上期账面市值比因子（Hml-1），上期情绪因子（Et-1）增加1单位时，创业板指数收益率分别增加0.6604，406.2905，0.5695个单位;创业板市场超额收益率（Rp-1），上期市值因子（Smb-1），上期盈利能力因子（Rmw-1），上期投资风格因子（Cma-1）分别增加1单位时，创业板指数收益率分别减少48.3452，923.5986，982.3493，340.7459个单位。

（四）脉冲响应函数

脉冲响应函数含义为施加变量一个单位标准差的冲击对其他变量的动态影响，因此是一种相对短期的变量之间动态变化。分析结果为创业板指数收益率Ir对投资者情绪Et有正向冲击作用，在第10期减至最小，说明交易者对股票产生情绪会随着时间的推移逐渐减小。交易者正向情绪高涨将会提高创业板指数收益率，但这种影响在1期后逐渐减弱，在第5期减至最小。这个时间间隔较短，往往只有一期。交易者舆情会对创业板股票价格产生助涨助跌作用，当股票价格发生大幅波动时，交易者舆情会促使交易者产生激进化情绪，在股票处于下跌趋势时，会加重下期股票价格下跌，从而使股票暴露于风险之下。因此，实证结果表明舆情风险往往导致股票价格风险。

大市值组股票通常其股票收益率较低，这种短期冲击在一期达到峰值并逐渐减小，在五期降低至0。相反，具有较高账面市值比的公司，其股票往往存在较高收益率，这也印证了Fama研究中所说的市值效应与账面市值比效应。创业板交易者的风险偏好表现为风险寻求倾向。交易者往往更喜欢投资于小市值公司股票，或寻求交易超跌反弹类型股票。这样的交易具有较高风险。若忽略上市公司本身发展情况，交易者仅依靠题材炒作等投机理念取得收益本身具有较大偶然性。股票的下跌幅度在舆情风险的促进下会加大股票下跌的力度，交易者也会承受更高的风险与期望损失。

四、结论与启示

（一）结论

本次研究通过加入舆情因子的Fama-French六因子模型，进行时间序列分析。研究发现：一是创业板股价受交易者情绪影响。交易者情绪对创业板股票收益率产生正向影响，保持同向变化。交易者情绪对未来一期创业板股价产生的影响最大。若股票市场出现极端情况，当期收益率大幅下降引起交易者情绪极度低落，网络上大量出现交易者看空的极端言论，则创业板股票交易者舆情风险可能会导致股票价格进一步异常大幅波动，市场风险上升，这可能会造成风险外溢至其他金融市场或实体经济，从而产生系统性金融风险的隐忧。二是在本文所研究的创业板数据时间区间，我国创业板50指数股票交易者偏向交易于小市值、高账面市值比、投资风格相对保守的公司。而与传统FF模型结论相悖的是在情绪因子的影响下，我国创业板投资者更倾向于投资超额收益率较低、盈利能力不高的公司股票。主要原因是在2016年3月至2019年2月这段时期内创业板指数横盘走低，在市场表现不佳的时刻投资者会产生较高的风险倾向，投资高风险股票以获取“翻盘”收益。

（二）启示

目前，我国创业板正在试点注册制改革。为了规避交易者情绪对创业板公司股价产生大幅波动诱导证券市场风险，本文提出以下几点建议。第一，投资者情绪的异常波动会产生舆情风险，故交易者应当理性客观地评价股票的当前状态，同时也应尽量不受舆情的影响。中国股市股民大多没有经历过规范的金融投资学习，故极端的言论往往会影响不冷静投资者做出不理智的交易行为，使股价大幅波动，加剧市场风险。所以，在注册制的市场环境下，主流媒體可引导交易者学会管理交易情绪、提高投资专业化能力;交易者也应避免在网络上进行极端评论，避免受到网络舆情的影响。第二，创业板50指数标的股票价格容易受投资者情绪影响，故应严格市场规则和市场监管，保持上市公司与交易者信息相对称。创业板公司应确保所披露信息真实有效，具有时效性，杜绝各种形式财务风险加大交易者舆情风险。第三，由于交易者情绪会放大模型中的各因子的效应，故需防范和化解交易者情绪异常冲击型市场风险。相对于主板市场，创业板股票涨跌幅相对较大，较容易出现股价大幅波动，甚至引致市场风险。所以，通过大数据分析，证券市场监管机构可以构建交易者情绪指标体系，以防范和化解交易者情绪异常时导致的市场异常大幅下跌，促使创业板市场健康蓬勃发展。

参考文献：

[1]  杨潇.投资者情绪与市场成交量关系的实证分析[J].统计与决策，2016，（24）：163-166.

[2]  俞红海，李心丹，耿子扬.投资者情绪、意见分歧与中国股市IPO之谜[J].管理科学学报，2015，（3）：78-89.

[3]  文凤华，肖金利，黄创霞，陈晓红，杨晓光.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.

[4]  Fama E.F.，K.R.French. A Five-factor Asset Pricing Model[J].Journal of Financial Economics， 2015，（1）：1-22.