基于PLS法的投资者情绪与股票收益率研究

王爽

[摘 要]文章借鉴易志高和茅宁（2009）的文章，选取封闭式基金折价（DCEF）、IPO发行量（IPON）、上市首日收益（IPOR）、股票交易量（TURN）、新增投资者开户数（NIA）、消费者信心指数（CCI）六个指标，通过偏最小二乘法（PLS）这一方法构建投资者情绪指数。通过构建出的投资者情绪指数来分析投资者情绪指数与不同行业股票收益率之间的关系。文章设立了一个对照组，将股票市场中的行业分为波动性较大的行业和波动性较小的行业进行对比分析，从而得出以下的结论：投资者情绪对股票市场收益率的影响是有限的，波动较小的行业受情绪的影响比波动大的行业受情绪的影响大。

[关键词]投资者情绪;偏最小二乘法（PLS）;股票行业;股票收益率

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.26.036

1 引言

随着社会的发展和各类研究的不断深入，一些经济研究者发现了“封闭式基金折价之谜”“IPO贴现之谜”等现象。这些现象无法用已有的经济理论进行解释和分析，同时这些现象的出现也在一定程度上表明金融市场并不是完全有效的，市场上的投资者们也未必保持完全的理性，他们的投资决策可能会受到很多因素的影响。以股票市场为例，在股票市场中，股票价格的波动并不仅是由市场和企业因素导致的。投资者的心理和行为也会对股票价格产生一定的影响。实际上，在现实生活中，投资者并不是完全理性的，很多投资者并不具有专业的投资知识，有一部分投资者往往是根据一些行业新闻、一些所谓的投资高手的分析来尽心购买股票，有的人甚至是跟风购买。本文主要研究的就是投资者情绪与股票收益率之间的关系。

2 投资者情绪指数构建

本文借鉴易志高和茅宁（2009）的文章，选取封闭式基金折价（DCEF）、IPO发行量（IPON）、上市首日收益（IPOR）、股票交易量（TURN）、新增投资者开户数（NIA）、消费者信心指数（CCI）这六个指标。

封闭式基金折价（DCEF）：这是一个客观指标。在解释封闭式基金折价之前，首先来解释一下什么是封闭式基金。从字面其实就可以看出，封闭式，这是只闭合的。封闭式基金就是指在存续期内不能赎回，并且基金的发行额度和期限在基金设立之时就已经确定了的一种基金。因此，封闭式基金折价就是指上述基金在市场中进行交易时，交易价格低于基金的实际价值。

IPO发行量（IPON）：这是一个客观指标。本文中的IPO发行量的数据是指每月的IPO的数量。

IPO首日收益（IPOR）：这是一个客观指标。IPO第一天的收益率可以看出投资者对于这只股票的知情程度，这只股票是否被大众所熟知，投資者对这只股票的预期是积极的还是消极的。

股票交易量（TURN）：这是一个客观指标。是指股票买卖双方就一个双方都认可的价格所成功交易的股票的数量。如果投资者对某只股票有着积极的预期，这只股票的交易量就会一定程度上上升。如果投资者对于某只股票有着消极的预期，那么这只股票的交易量就会在一定程度上下降。

新增投资者开户数（NIA）：这是一个客观指标。每天新增加的开户的数量其实代表了每天又新增了参与进股票市场的人数。这个数据在一定程度上可以反映出人们在股票市场上的参与度。

投资者信心指数（CCI）：这是一个主观指标，也是本文中构建情绪指数的唯一主观指标，是指投资者对于股票的信心的大小。这在一定程度上可以反映投资者对于股票价格等信息感知的程度，进而可以在一定程度上说明投资者对于未来股票市场趋势的预期。

利用偏最小二乘法来构建投资者情绪指数。选取了从2008年1月到2017年12月总共120个月度样本数，用来构建投资者情绪指数的数据均来自国泰安数据库。

每个情绪代理变量对投资者情绪的反应可能是需要一定时间的，并不是所有的变量都可以使用当期的数据，因此在建立投资者情绪指数时，不仅需要分析当期的情绪代理变量，还需要它们滞后一期的数据。接下来，分析了当前一期和滞后一期的情绪代理变量相关性。选择使用相关系数较高变量来构建的投资者情绪指数。本文选择的6个情绪代理变量滞后一期。将这12个变量利用Matlab进行相关性分析，从而得到表1的数据。

在表1中，展现的是各变量的相关系数。在表格中的12个指标里，可以看出以下的6个变量相关程度较高。这6个变量分别是 TURNt（当期的股票交易量）、IPORt（当期的上市首日收益率）、NIAt（当期的新增投资者开户数）、DCEFt（当期的封闭基金折价）、CCIt（当期的消费者情绪指数）、IPONt-1（滞后一期的IPO发行量）。可以看出，只有IPO发行量（IPON）是滞后一期的数据，其他的数据都是采用当期的数据。在一定程度上可以说明，IPO发行量对于投资者的影响有一定的时间差。接下来计算各个变量的相关系数。

通过表2数据，得出以下关于投资者情绪指数的表达式：

CIS=1.3320DCEF-1.4110TURN+1.1399IPON-1.0533IPOR-1.1165NIA+1.6908CCI

3 案例分析

本文所使用的各行业的股票收益率的数据均来自锐斯数据库，分别选择了金融服务业、房地产行业、采矿业、酒水行业、计算机行业、医药行业。从2017年4月至2020年3月一共36组数据。

由于股票市场内行业众多，因此为了使得到的结果更加的明显，选择了一些有代表性的行业，并把它们分成了两组。表3中，前3行是第一组，后3行是第二组。第一组是三个一直都比较稳定的行业，可以看出金融服务业（JR），房地产行业（FDC），以及采矿业（CK）的月收益率的方差相比另一组是比较小的，最大值与最小值之间的差值也是比较小的。另一组是近年来波动比较大的三个行业，如计算机行业（JSJ）、酒水行业（JS）、医药行业（YY），这几个行业收益率的方差相比金融服务业、房地产行业、采矿业来说是比较大的。