政策不确定性对投资者情绪的影响分析
2020-03-19王依婷王世文
王依婷，王世文
一、 引言
次贷危机爆发之后，对全球的国家的经济都造成了较大的影响。 为了减弱此次金融危机引起的经济低迷的情形，各国政府也纷纷出台了各种针对性经济政策来刺激市场的发展。 如2008 年提出的“拳头要准、上手要快、工作务实、措施精确”的方针政策来实施积极的财政政策和货币政策；2009年党中央提出的要弘扬“七大战略性新兴产业”的概念；2015年提出的“三去一降一补”政策；2018 年提出的乡村振兴战略等一系列政策的变化，这些政策的不确定性同时也给投资者带来了不确定性的预期。 行为金融学中对投资者情绪的研究也比较深入，如今也是对证券市场的研究中必不可少的一种市场因素。 根据有关解释称投资者情绪是指投资者对将来期望的一种期望的偏离。 目前大多数学者分析的是投资者情绪对股票价格和证券市场的影响，将投资情绪看作是一个解释变量，而仅有少数研究分析了影响投资者情绪的因素。 现实生活中，政策不确定性对经济生活中的作用越来越大，因此本文主要分析政策的不确定性是否以及如何影响投资者的情绪。
二、 文献综述
目前，已有大量学者针对投资者情绪进行研究，主要有Cliff 和Brown(2005)研究市场组合账面价格和规模大小与投资者情绪之间的关系，研究还发现，市值较大的股票比市值较小的股票对投资者情绪更为敏感，对于此问题Weidong Yao(2018)也表明投资者情绪是对股票价格波动产生影响的重要因素。 对于国内学者来说，同时也有黄宏斌(2013)等人运用投资者情绪来研究在长期的市场中投资者情绪高涨和低落与处于上市时期的公司的信用贷款获取之间的关系，通过回归分析的方法，二者研究发现，公司的信用贷款的获取和投资者情绪两者变动的方向是相同的，同时再将信贷的期限进行时间长短的细分之后发现，在长期信贷中，投资者情绪与其变化的反映较为同步，而在短期信贷中，投资者情绪与其变化的方向并没有较敏感的关系。 王一峰、王燕明(2014)运用横截面定价检验和时间序列分析方法，探讨了情绪在资产定价中的作用，认为情绪变化与市场收益和市场风险具有显著的正相关关系。 根据上面的文献我们可以发现在现有的研究中针对投资者情绪来说，主要针对投资者对证券市场股价波动、资产定价、市盈率、股票横截面收益率等影响因素，即投资者情绪被视为一个解释变量，相反，将投资者情绪看作是被解释变量的研究较少。
三、 数据和方法说明
(一)政策不确定性指数
现在的我国不确定性指数有两种，一种是Scott Baker 等人开发的基于《南华时报》的经济政策不确定性指数，另一种是Steven J.Davis 等建立的基于大陆报纸的中国经济政策不确定性和贸易政策不确定性。 该指标的目的是将经济政策的不确定性指标数字化，本文数据来自第一种方法。
(二)方法说明
分位数回归描述解释变量与中位数和分位数性能之间的关系。 Koenker-Roger 和Bassett-Gilbert Jr(1978)首先提出了一种估计回归自变量集与解释变量分位数之间线性关系的建模方法。 对于分位数回归，误差项的限制不是很强。 更详细地描述变量的统计分布。 如果不是正态分布，则分位数回归系数估计的稳健性更为有利。 令该模型为
四、 实证分析
(一)投资者情绪指数的构造
投资者情绪表现为市场的一般群众和市场上的投资者对市场总体进展的悲观或者乐观的一种判断。 Wurgler 和Baker(2006)，把投资者情绪视作为投资者所产生的投机动机，二人对于投资者情绪的见解得到了大多数学者们的认同。 Wurgler 和Baker(2006)从各种不同的投资者情绪的多种变量中通过主成分的方法来塑造投资者情绪的指数，这些用来构造投资者情绪指数的众多变量中主要有价格和每股收益之比、首次公开发行(IPO)首日收益率、发行股数、新股在证券发行中的比例等。 本文同样采用了二位学者方法构建SENTI，由于本文主要研究的是中国市场，因此为了展现一个符合中国股票市场特点的投资者情绪，本文并没有完全采用二者的有关变量的选择，在此主要修改了几个方面。 第一，由于中国的债券市场在长期并不是非常的发达，所以在关于证券市场上发行证券中的新股所占的比例的这个指标并没有被采纳。 第二，我国上市公司在股利政策的公开方面的透明度不足，因此，在市盈率的变量选择中不使用该方法。第三，基金折价率不选择构建投资者情绪指数，因为分析发现，基金折现率与理论预期和其他几个投资者情绪变量的变化不一致。 第四，在原有指标中，增加了新投资者开户数量的变量选择。 第五，本文在对投资者情绪指标进行构建的时候，采用了新股首次公开发行(IPO)的指标，但不同于二者的是，本文采用1996 年1 月到2019 年8 月期间新股首次公开发行(IPO)的金额并非是数量，主要是因为中国的IPO 制度使得市场的数据性质不是很浓厚。 因此本文在对投资者情绪指标进行构造的指标为：新股首次公开发行中A 股的首日回报率(RIPO)和金额(AIPO)、上交所A 股换手率(TURN)、证券市场上新增开户数(NIA)。 公式(2)是运用主成分法所得到投资者情绪指数与四个变量之间的关系。
图1 给出了本文所构造的投资者情绪指数(SENTI)和市场指数之间的关系，可以看出本文所构造的投资者情绪指数和市场指数的走向大体一致，并且有两个高涨期。
图1 投资者情绪指数和市场指数趋势
(二)投资者情绪指数的影响因素分析
1. 分位数回归分析
本文对SENTI、EPU、M2 同比增长率、CHIBOR 和通货膨胀率进行了分位数回归分析。 其中EPU 对SENTI 在不同分位数的影响如图2 所示。 其中横轴代表分位数，纵轴代表的是EPU 在不同分位数下的回归系数。 可以看出，EPU 无论在哪个分位数上都会对SENTI 造成显著的影响，并且EPU 和SENTI 呈负相关，并且对投资者情绪越高涨的时候影响越大，也就是说经济政策不确定性的增加，会增加投资者情绪的敏感性，并且投资者情绪越高涨时，经济政策不确定性的增加对投资者情绪变动的敏感性影响越大，使投资者情绪从积极转变成消极。
图2 不同分位数下分位数回归
2. 脉冲响应分析
通过滞后阶数的检验发现，投资者情绪和经济政策的不确定性指数在滞后5 阶的时候效果最好，也就是说表现为AIC 最小，因此采用5 阶滞后进行分析。 如图3 所示描述的是投资者情绪指数和经济政策不确定性指数在滞后5 阶条件下的经济政策不确定性指数与投资者情绪指数之间的脉冲图，其中横轴代表周期数，纵轴代表冲量响应函数的大小，红色的虚线代表两倍位置标准差的偏差带(±2S.E)。 从图3中我们可以发现当经济政策不确定性增加时，给投资者情绪带来负方向的一个冲击，也就是说，降低了投资者情绪，并且随着时期的增长，这种冲击逐渐降低，在第6 期的时候也就是第六个月，这种影响逐渐趋于零。
图3 EPU 对SENTI 的脉冲响应分析
五、 结论
目前对于投资者情绪的构建学术界并没有明确的统一，本文选取的四个变量所构造的投资者情绪指数相比于其他方法更好的同步于市场指数。 从本文分析发现，经济政策的不确定性会影响投资者的情绪，同时随着经济政策不确定性的增加，会使得投资者情绪产生反方向的作用，增加投资者对风险的敏感性和厌恶程度，从而使得投资者情绪更容易出现焦虑、烦躁。 因此我们应当重视经济政策制定出台对于投资者情绪的影响，同时注重保持经济政策的持续性，从而减轻政策出台对市场稳定的冲击，尽可能地减少投资者情绪的过度反应。
