投资者情绪与股票价格变动的关联性研究

余 函 孙 媛 长江师范学院

一、引言

股票市场是金融市场的重要组成部分，股票市场价格变化能够在一定程度上反映、预测整个国民经济的走势，具备极高的经济价值和社会价值。我国的金融市场发展时间较短，市场非理性投资者数量众多，容易受到情绪的影响，导致股市波动剧烈。

各研究中常见的是将投资者情绪分成两种：乐观情绪和悲观情绪。本文依据投资主体对市场的控制力不同将投资者分成机构投资者与散户。对于散户投资者主要考察其乐观情绪对股票市场表现的影响，对于机构投资者主要分析其情绪值与股票市场的长期均衡关系。

二、指标构建

(一)散户投资者情绪指标的构建

1.源数据采集

(1)爬虫技术通过网络爬虫技术从东方财富网股吧爬取相关数据，爬取的每一条评论包含的评论内容、作者、时间等都清晰完整，这构成了散户投资者乐观情绪构建的基础。

(2)情感倾向分析技术

爬取的股评信息将采用百度AI开放平台的情感倾向分析功能进行分析。它能基于深度学习算法和大数据，自动判断主观性中文文本的情感极性类别，且附有相应的置信度。情感极性分为积极(2)、消极(1)、中性(0)。

2.投资者乐观情绪值构建

本文通过抓取东方财富网股评近50 000条，再利用情感倾向分析技术判断投资者情绪，对投资者者情绪进行构建：

POSt表示第t支股票的乐观值，POS值越大，表示投资者情绪越高涨即越乐观。表示第t支股票中第i条乐观评论。

(二)机构投资者情绪指标构建

1.原始指标选取

本文参考余攀、李晓芳等人的指标选取方法，以全面性、连续性、可获得性为原则，选取成交量、沪深300市盈率、换手率、消费者信心指数、新成立基金数、新增投资者开户数6个指标作为原始指标。这些指标涵盖了主观与客观、个体与市场这连个层面的信息。本文选取这些指标2018—2019年的月度数据作为原始数据。

2.投资者情绪值构建

目前，机构投资者情绪指数的发展越来越完善，主成分分析法被广泛应用，它能通过降维构建综合指标。

(1)主成分可行性分析

利用SPSS.17软件，对选取的指标进行数据分析和处理。首先，对选取2018—2019年6个指标数据进行KMO and Bartlett's 检验，结果为0.634，可以进行下一步的因子分析。

(2)主成分累计方差贡献

主成分分析法是通过确定各因子的贡献值，筛选主要贡献指标来构造综合指标的方法。本文的数据指标因子贡献如下表所示：

表1 各成分特征值和总方差贡献表

分析结果显示，成分1和成分2的累计方差贡献率超过72%，为数据的主要影响因素。从第三个因素开始特征值小于1，方差贡献率逐步累计为100%。

图1 因子碎石图

碎石图也与上表的分析结果一致，第1和第2个因子为主要影响因子，后续的因子成分的影响力很小，以致可以忽略。

最终，提取出第1个和第2个因子成分作为公共因子。

(3)投资者情绪指标分析与构建

表2 旋转成分矩阵

观察因子载荷矩阵可知，共同因子F1的高负荷指数为新增投资者数量、换手率、新成立基金数、成交量；共同因子F2的高负荷指数为沪深300市盈率、消费者信心指数。将公共因子保留供后续使用。

表3 成分得分系数矩阵

上表为各个因子的成分得分矩阵，有系数我们可得公共因子F1、F2的得分如下：

根据前文提取的2个公共因子，得到各因子权重如下：

综上，可以得出综合评价指标F的公式如下：

我们再将各个公共因子的方程带入综合指标体系可得最终方程为：

至此，指标构建完成。F即为构建的代表机构投资者情绪(SENT)的复合指标。

三、投资者情绪与股票市场表现的实证分析

不同类型的投资者对市场的影响从理论上来说存在差别，由于数据可得性，本文只从投资者乐观情绪角度来分析投资者情绪与股票市场表现的关系。

(一)散户投资者情绪与股票市场表现的实证分析

1.散户投资者乐观情绪与收益率的相关性分析

投资者乐观情绪(OPTI)，会增加投资者参与市场交易的积极性，提高市场容量和市场流动性，与股票市场表现存在关联。本文选取了20支交易活跃的股票，并以其收益率指标作为股票市场表现的代表性指标，来分析散户投资者乐观情绪与股票价格变化的关系。

(1)收益率指标(PRO)

本文收益率由月收盘价对数相减在取均值而来，以减少数据的波动，避免数据不平稳。即：

PRO=AVER(ln收盘价-ln前收盘价)

(2)相关性检验

表4 相关性检验结果

从结果显示：投资者乐观情绪与股票收益率的相关系数约为0.88，表明两个指标之间呈现很强的正相关关系。说明投资者乐观情绪越明显，股票市场收益率越大；投资者乐观情绪能够促进股票价格上涨。

2.投资者乐观情绪与股票收益率的格兰杰因果检验

经过上述分析，可以看出投资者乐观情绪（OPTI）与股票收益率（PRO）之间存在正相关关系，为进一步研究二者之间的相互关系，下面将进行格兰杰因果检验（Eviews7.0）。

(1)平稳性检验

表5 ADF检验结果

ADF检验结果显示：在显著性水平为10%下，收益率PRO序列ADF值为-2.884965<临界值-2.655194，投资者乐观情绪OPTI序列ADF值为-3.782408<临界值-2.655194，因此拒绝原假设，两组序列都是平稳序列。

(2)格兰杰因果关系检验

将股票池中20支股票的投资者乐观值与市场收益率进行格兰杰因果检验，得到18个观测值，结果如下：

表6 格兰杰因果检验结果

投资者乐观情绪指标(OPTI)的P值小于0.1，即在10%的显著性水平下拒绝原假设，意味着显著性水平为10%情况下，散户投资者乐观情绪值是股票市场收益率变动的格兰杰原因。收益率(PRO)P值为0.6130，即在10%显著性水平下不能拒绝收益率不是散户投资者情绪乐观情绪变动的格兰杰原因的原假设。

因此，在中国股市中散户投资者乐观情绪是收益率变动的格兰杰原因，即投资者乐观情绪的上涨会引起股价的上升，这说明股价对投资者情绪敏感；投资者情绪对市场收益率变动不敏感，也就是收益率的波动幅度需要较大时才能引起投资者乐观情绪的高涨。

(二)机构投资者与股票市场表现的实证分析

机构投资者资金雄厚，专业性强，因此投资行为通常较为理性。通过构建出的代表机构投资者情绪(SENT)的复合指标，研究其与股票市场的长期均衡关系。沪深300指数所组的股票池非常全面，可以反映金融市场的运行情况，并能用来作为评估投资者业绩的尺度，因此本文选取沪深300指数2018—2019年的月收盘价作为股票价格变化的代表。

1.平稳性检验

首先对投资者情绪(SENT)和沪深300收盘价(CLOSE)进行平稳性检验，运用EVIEWS 7.0软件进行数据处理和指标分析。首先，对投资者情绪(SENT)和沪深300收盘价(CLOSE)两个指标进行ADF检验，结果如下表所示：

表7所示，SENT的ADF单位根检验值为-3.213 388，P值为0.032，表明SENT指标数据为非平稳序列。但其一阶差分DSENT序列通过ADF检验为平稳序列。CLOSE的单位根检验显示其为非平稳序列。而DCLOSE序列为平稳序列。所以SENT与CLOSE为一阶单整I(1)，符合协整检验的一阶要求。

表7 ADF检验结果

2.投资者情绪与股票市场的长期均衡分析

本文采用EG两步法，分析SENT序列与CLOSE序列之间是否存在长期均衡关系。在前面的分析中，已经分析了SENT与CLOSE之间服从一阶单整I(1),下面进行回归和ADF检验。

(1)最小二乘法回归

表8 OLS回归

两个变量的回归方程如下：

方程的T值为3.863 977，P值为0.062 1，因此在显著性水平为10%时系数显著。回归后得到残差序列E。

(2)残差序列ADF检验

由表9可知，残差序列在1%的显著性水平下通过了ADF检验，为平稳时间序列，表明机构投资者情绪(SENT)与沪深300收盘价(CLOSE)之间存在长期稳定的均衡关系，机构投资者情绪对股票市场表现有明显的影响。

表9 残差检验

四、结论与建议

第一，投资者情绪与股票市场表现存在显著关联。散户投资者和机构投资者情绪均会对股票市场表现产生影响。第二，散户投资者乐观情绪与收益率呈正相关，表明其对股票市场存在正面的影响，散户投资者的亢奋情绪可以促进股价上涨。第三，机构投资者情绪与股票市场收益率存在长期均衡关系，说明两者之间在长期存在共同的随机性趋势，机构投资者情绪对市场有一定影响。

为减弱投资者情绪对股票市场波动的影响，降低市场整体风险，促进我国股票市场健康平稳发展，应当利用大数据进行全面监管，实时的监控网站上的不良言论，强化网络实名制。同时，加强投资者教育，积极引导，使之树立起理性的投资观念，减少市场的非理性波动。进一步优化市场投资者结构，增强市场理性，同时有利于主管部门监督。■