我国投资者情绪与股票收益实证研究

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投资者情绪概念与理论分析-证券投资论文-经济学论文

投资者情绪概念与理论分析-证券投资论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——在理论研究方面，国内外学者对投资者情绪与股市收益和波动关系作了大量而且有意义的深入研究，他们大多基于投资者的心理与行为层面的分析，例如心理账户理论、噪声交易理论、封闭式基金折价之谜等。

一、投资者情绪的概念目前学术界对于投资者情绪并没有形成一个完全统一的定义，随着研究的不断深入，关于投资者情绪的各种定义层出不穷。

例如，Lee、Shleifer和Thaler（1990）[1]就认为投资者情绪是投资者基于情感而产生的一种判断，这种判断根源于投资者心理或者认知上的某种偏差；国内学者如王美今[2]等也在研究中对投资者情绪做了定义，他们基本上将投资者情绪定义为某种带有偏差的预期，这和国外大多数学者的定义在本质上是一致的。

针对目前学术界对投资者情绪的各种定义，领域内的着名学者Wurgler在JFE 2012年的专题文集前言中就明确指出：在现有的大多数定义中，投资者情绪通常被认为是投资者对于收益和风险的一种非贝叶斯信念，或者是一种非传统的偏好。

但是他同时指出，投资者情绪的边界十分模糊（the boundary is equally fuzzy），随着研究的发展，其定义也将不断发展和完善。

实际上，在不同的研究背景下，投资者情绪的具体含义可能有所不同。

我们在综合了目前学术界对投资者情绪的各种主流定义之后认为，目前学术界对投资者情绪的主流解释，主要体现在两个关键词上：一是期望,即投资者情绪体现的是投资者对未来资产价格运动的某种预期；二是偏离,即投资者情绪是由于过去资产运动而带来的与实际资产价值的偏差。

二、投资者情绪理论（一）心理账户理论心理账户是用以描述人们对经济产出的编码、归类和评价，个体在决策时会受到沉默成本的影响，原因是个体投资者做交易时往往会通过跟踪此项交易的成本与收益，并综合过去的投入与现在的付出来评估目前投资的价值，在评估的过程中就可以看成是个体设立心理账户的过程。

中国股市投资者情绪测量研究：CICSI的构建

作者：易志高[1];茅宁[1]
作者机构： [1]南京大学管理学院,江苏南京市210093
出版物刊名：金融研究
页码： 174-184页
主题词：投资者情绪;指数构建;测量;经济周期
摘要：投资者情绪研究的关键在于情绪的度量。

以往人们主要采用封闭式基金折价等单个指标来度量投资者情绪的变化，然而，这些方法均存在着测量指标过于单一和测量结果不够纯正等问题。

为改进这些问题，本文在封闭式基金折价、IPO数量及上市首日收益、消费者信心指数和新增投资者开户数等6个单项情绪指标的基础上，构建了一个能较好测度中国股票市场投资者情绪的综合指数（CICSI），同时控制了经济基本面因素对情绪的影响。

投资者情绪、股票错误估值与上市公司投资

政策的制定。
权融资渠道对企业投资行为产生影响 ¨ ０＿ ” １。Ｇｉｌｅｈｒｉｓｔ
等建立了股价泡沫、股票发行和公司实际投资的理论模型，证明均衡时，泡沫为正，企业以较高的价格

Ｓｔｅｉｎ指出．投资者情绪是指证券市场上投资者非理性心理导致证券价格高估或低估，并在一定时
能通过两种方式影响公司投资，一种是间接的股权融资渠道，另一种是直接的迎合渠道。股权融资渠道是指投资者过度悲观导致企业股价被严重低估，企业因外部融资成本过高或筹集不到权益资本而被迫放弃良好的投资项目，Ｓｔｅｉｎ通过建立理论模型预测了股权依赖型公司对错误定价更为敏感网。借鉴Ｓｔｅｉｎ的理论分析，通过寻求股权依赖度和错误定价的代理
・
４４・
财政金融
蒋玉梅投资者情绪、股票错误估值与上市公司投资
中图分类号：Ｆ８３０．９１文献标识码：Ａ文章编号：１００３ — ３８９０（２０１４）０ｌ一００４４ — ０７
一
、
引言
映， “ 情绪为零 ” 对应“ 错误定价为零 ” ｌ５ｌ。根据上述定义，研究中常采用股价对股票基本价值的偏离以及偏离程度来测度投资者情绪是否存在和存在程度。但由于股票的基本价值难以准确有效地计量，学者
们主要是寻求一些股票定价错误的代理变量来测度投资者情绪，考察投资者情绪对公司投资行为的

大股东减持、投资者情绪和股价崩盘风险

2020年12月总第35卷第12期Dec,2020VOL.35NO.12社科纵横SOCIAL SCIENCES REVIEW大股东减持8投资者情绪和股价崩盘风险岳世忠祝小溪（甘肃政法大学商学院甘肃兰州730070）【内容摘要】近年来,大股东频繁减持严重影响了资本市场的稳健发展，由此而引发的极端风险特别是股价崩盘风险是当前经济高质量发展的一大阻碍。

研究以2010年一2019年的年交易在30周以上的A股上市公司为样本，实证检验了大股东减持对股价崩盘风险的影响，并在此基础上考虑了投资者情绪的中介效应。

研究发现，大股东减持会增加上市公司的股价崩盘风险，投资者情绪在大股东减持与股价崩盘风险关系中发挥着部分中介效应。

本研究有加股价崩盘风险引投资者别风险发部一步完善减持规定。

【关键词】股价崩盘风险大股东减持投资者情绪行为金风险中图分类号:F830.9文献标识码:A文章编号：1007-9106（2020）12-0043-06—、弓I言自2014年起，中国证监会连续四年岀台关于规范上市公司股东减持的公，分别对大股东减持减持，在中小投资者,市场稳定。

实上有不少大股东采取规避监管规定的手段继续频繁减持，为大股东行为的叫严重影响了资本市场的稳健发展。

此，大股东减持行为为证会的重P，者的广泛关注。

以，基本大股东减持动机、市场反应、影响经济后果側3&展开，中以经济的关研究为主。

根定，定市场上股量稳定，大股东减持市场上量会增多，股价现为走势叫而现实中大股东减持投资者视作利，实量减少，股大量抛售，极度平衡使股价波动进一步增强，直股价现大幅下跌，股价崩盘就此形。

对此，上市公司如何精准有效地防范股价崩盘风险，是文章的出发点。

具体地，本文以2010年一2019年的年交易在30周以上的A股上市公司为分析样本，实证考察大股东减持是否能够增加股价崩盘风险以及投资者情绪在二者之间发挥的中介用。

本研究结论在当前化解金融风险、增金体系韧性等系统略的情境下具有一定的现实意义。

投资者概念关注对股票收益的影响研究——基于百度搜索数据

投资者概念关注对股票收益的影响研究——基于百度搜索数据投资者概念关注对股票收益的影响研究——基于百度搜索数据摘要：投资者概念关注是投资者对特定股票或市场的关注程度和兴趣的一种衡量指标。

本研究利用百度搜索数据作为投资者概念关注的测量指标，探讨了投资者概念关注对股票收益的影响。

研究结果表明，投资者概念关注与股票收益呈现显著正相关关系。

进一步的分析表明，投资者概念关注对股票收益具有持续性的影响，且在市场情绪波动较大时影响更为显著。

这些发现为投资者和市场从业者提供了更为准确的投资决策参考。

关键词：投资者概念关注、股票收益、百度搜索数据、市场情绪引言：在股票市场中，投资者的关注和交易行为对股票价格和收益有重要的影响。

然而，投资者的关注程度和兴趣往往是难以直接测量的，因此需要一种可靠的指标来反映投资者概念关注。

百度搜索数据作为大数据时代的宝贵资源，可以为我们提供衡量投资者概念关注的指标。

本文基于百度搜索数据，探讨了投资者概念关注对股票收益的影响。

一、研究背景和相关文献综述1.1 研究背景投资者对股票的关注程度和兴趣可以直接影响股票的供需关系和价格走势。

在市场情绪较高时，投资者普遍会表现出较高的关注程度和交易活跃度。

因此，衡量投资者概念关注对于研究股票市场行为具有重要意义。

1.2 相关文献综述以往的研究主要使用市场交易数据或问卷调查数据来衡量投资者关注程度和兴趣，而这些数据往往只能反映部分投资者的行为。

与此相比，百度搜索数据具有更大的样本量和更广泛的覆盖面，可以更准确地反映投资者行为。

因此，越来越多的研究开始关注利用百度搜索数据来研究投资者概念关注与股票收益之间的关系。

二、研究方法本研究使用的数据包括百度搜索指数和股票收益数据。

百度搜索指数可以反映投资者对特定股票或市场的搜索量。

股票收益数据包括单只股票的日度收益率和市场收益率。

在控制了其他可能影响股票收益的因素后，我们使用回归模型探讨投资者概念关注对股票收益的影响。

投资者情绪、意见分歧与中国股市IPO之谜

投资者情绪、意见分歧与中国股市IPO之谜俞红海;李心丹;耿子扬【摘要】中国股票市场IPO首日回报高、长期回报低的现象十分突出，传统理性金融理论难以对这两者同时加以解释。

文章基于行为金融理论，从二级市场个体投资者情绪与意见分歧相结合的角度，利用账户交易数据中的投资者IPO首日净买入构建情绪指标对上述现象进行研究，结果表明IPO首日投资者情绪和意见分歧均对IPO首日回报有显著为正的解释力，尤其是当意见分歧严重时，投资者情绪的影响更大，同时首日投资者情绪对IPO长期超额回报有显著为负的影响，但意见分歧却对长期回报没有影响。

文章的研究从二级市场个体投资者非理性偏好角度揭示了中国股市“IPO之谜”产生的根源。

%The phenomena of high initial IPO returns and poor long-term returns are popular in China ’ s stock market , and the traditional rational financial theory is unable to explain such phenomena at the same time .In this paper , based on the behavioral financial theory , from the perspective of investor sentiment and disagree-ment, we construct a buy-sell imbalance(BSI) index, using initial IPO from the investors’ trading data, to represent investor sentiment to study these IPO phenomena in China .We find that investors ’ sentiment and disagreement both have significant positive impacts on the initial returns , and when the disagreement is big , the impact of sentiment is more serious .Meanwhile , sentiment has significant positive impact on the long-term abnormal return, but disagreement has no such impact .This paper provides explanations to the IPO puzzle in China ’ s stock market from the perspective of individual investors ’ irrational biases .【期刊名称】《管理科学学报》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】12页(P78-89)【关键词】IPO之谜;投资者情绪;意见分歧;投资者交易【作者】俞红海;李心丹;耿子扬【作者单位】南京大学工程管理学院，南京210093;南京大学工程管理学院，南京210093;上海浦东发展银行，上海200002【正文语种】中文【中图分类】F832.5IPO即股票首次公开发行，是当前金融学研究的热点问题，其中的核心是IPO上市首日投资回报很高，而同时IPO股票长期投资回报却很低.这一现象在全世界范围内长期存在，被学术界称为“IPO之谜(IPO puzzle)”[1-2].部分学者从投资者理性与信息不对称角度对IPO首日高回报现象进行了解释[3-5].然而相对于美国市场1993年～2008年期间24%的IPO首日平均回报*Liu X, Ritter J. Local underwriter oligopolies and IPO underpricing[J]. Journal of Financial Economics, 2011, (102): 579.，中国市场2005年到2011年，IPO首日平均回报高达66.88%，其中宏达高科在2007年8月3日上市首日回报达到538%，这么高的首日回报似乎很难从投资者理性角度进行解释.与此同时，上述这些理论并不能同时解释为什么IPO长期回报低的问题(Ljungqvist等[2]).而IPO长期投资回报差的现象在中国市场同样存在并且更加突出，例如华锐风电在2011年1月上市初期市值达800多亿，而不到一年时间则缩水为400亿，且这种现象不是个例，而是中国股票市场普遍存在的问题*张育军在中国证券投资基金国际论坛的发言，2012年12月2日..究竟是什么因素造成了中国股市上述IPO现象？应该如何来揭开中国股市IPO之谜？目前国内学者主要从政策管制(田利辉等[6])、承销商声誉(郭宏等[7])、风险投资参与(陈工孟等[8])等理性角度探讨了中国IPO首日高回报问题，同时也有部分学者从投资者非理性尤其是投资者情绪角度进行了初步探讨(刘煜辉等[9]、韩立岩等[10]).然而这些研究普遍忽视了中国市场IPO股票长期走势低迷的问题，同时目前从非理性角度的探讨较为初步，方法上存在值得商榷之处.本文将IPO首日高回报和长期低回报作为完整的IPO现象进行系统研究.考虑到中国市场属于新兴资本市场，投资者结构中个体投资者占有非常重要甚至主要的地位，而个体投资者非理性行为十分突出，此外由于制度不完善，在2010年之前中国市场缺乏有效的做空机制，机构投资者无法通过套利来消除个体投资者偏差对股价的影响.因此，选择从二级市场个体投资者非理性偏差视角研究中国股市IPO之谜.在研究过程中，本文借鉴Kuma和Lee[11]及Kaniel等[12]提出的方法，基于个体投资者IPO首日相对净买入量构建投资者情绪指标，同时结合投资者意见分歧研究中国股市IPO现象.研究结果发现，中国股市存在“IPO之谜”，即IPO首日存在超高投资回报，而长期超额回报显著为负，并且这两者之间存在显著为负的相关关系；进一步从投资者非理性角度对这一现象进行研究，结果表明IPO首日投资者情绪及意见分歧均对IPO首日回报有显著为正的解释力，即投资者情绪越高、意见分歧越严重，则首日投资回报越高，尤其是当意见分歧严重时，IPO首日投资者情绪对IPO首日回报的影响更大，即二者叠加效应明显；与此同时，投资者情绪对IPO长期超额回报的影响显著为负，即投资者情绪越高，未来长期超额回报越低、股价回调现象越突出，表明长期来看投资者情绪对IPO股票的影响逐步消失、股价逐步回归理性；但是和理论预期不同的是，投资者意见分歧对IPO长期超额回报并没有出现显著为负的影响，表明投资者对IPO股票的意见分歧产生的影响长期存在，并未随着信息的逐步揭示而消失.相比已有研究，本文的主要贡献在于：第1，基于账户交易数据，从投资者交易角度更加精确和直接地刻画了中国股票市场投资者情绪，尤其是刻画出了投资者情绪在不同股票上的截面差异，有利于更加深刻揭示投资者情绪对股票定价的影响；第2，基于二级市场个体投资者非理性偏好视角，从投资者情绪与意见分歧相结合的角度，对中国股市IPO之谜提供了系统的理论解释，同时也为相关理论提供了中国市场证据.1.1 文献回顾与述评自20世纪60年代以来、尤其是90年代以来，IPO问题在世界范围内得到了广泛研究，国内外学者主要是围绕IPO首日高回报及长期低回报这两个现象(Ritter和Welch[1])，其中早期主要基于投资者理性与信息不对称进行探讨，近年来也有部分学者从投资者非理性角度进行了研究，下面分别从这两方面对现有文献进行述评.1.1.1 信息不对称与IPO抑价关于IPO首日高回报问题，现有研究主要基于投资者理性视角，从一级市场投资者和股票发行人之间的信息不对称，以及不同投资者之间的信息不对称入手进行研究，指出这一高回报来自IPO发行价格的“抑价”，其中Beatty等[3]研究指出首日抑价是为了对申购投资者予以补偿，以弥补非知情者由于逆向选择所承担的损失.Benveniste等[4]从IPO过程中的询价机制出发，指出在信息不对称情况下，承销商为诱导机构投资者参与IPO过程并提供私人信息，将通过IPO折价方式予以激励，Chemmenur等[13]进一步研究了询价制度安排中机构投资者激励机制与IPO抑价问题.Carter等[5]则从投资银行声誉角度对IPO抑价问题进行研究，指出在IPO过程中，承销商具有发行人与投资者两方面的信息优势，因而在IPO定价过程中有举足轻重的作用，研究发现承销商声誉越好，IPO抑价率越小.类似地，目前国内学者普遍认为中国股市IPO存在发行“抑价”问题，并主要从信息不对称角度进行了解释，其中：郭宏等[7]研究了承销商声誉对抑价的影响；潘越等[14]则进一步研究了承销商利用分析师报告对IPO股票进行托市的行为；蒋顺才等[15]则从发行与定价机制变迁角度研究了IPO抑价问题；此外，陈工孟等[8]、冯科等[16]研究了风险投资对IPO抑价的影响.纵观上述研究，可以看到目前国内外学者主要还是围绕信息不对称理论展开，认为IPO首日高回报是源于IPO发行价格相对股票内在价值的折价，并从逆向选择、承销商声誉及IPO定价制度安排等角度进行了解释.但正如Ljungqvist等[2]所指出的，尽管这些理性视角的研究在一定程度上解释了IPO首日高回报问题，然而并不能同时解释IPO长期走势低迷的现象，因此需要从新的理论视角进行研究.1.1.2 投资者非理性与IPO溢价从20世纪90年代开始，部分学者对IPO发行抑价提出了质疑，其中Purnanandam等[17]基于样本配对方法，指出IPO首日高回报主要来自二级市场“溢价”，而非一级市场“抑价”，即IPO首日收盘价超过了股票内在价值，并从行为金融学角度提供了一定的解释.Derrien[18]以及Ljungqvist等[2]基于投资者过度乐观及卖空约束，通过理论模型方法研究了投资者情绪对IPO首日高回报及长期低回报的影响，指出投资者情绪会导致IPO首日过高定价，并使得IPO 股票长期走势低迷，为这一领域的研究提供了新的理论框架.Dorn[19]利用德国市场特殊投资者数据构建情绪指标，对上述理论进行了一定的验证，然而该研究样本区间相对较短(仅为1年)，样本量也仅有91个，研究结论的可靠性和稳健性受到一定的质疑，另外德国市场并不能很好地满足做空约束条件.国内市场上，邹高峰等[20-21]基于随机边界方法，发现尽管中国市场IPO首日高回报一定程度上受一级市场抑价影响，但主要源于二级市场溢价.韩立岩等[10]从投资者情绪角度对中国市场IPO异象提供了一定的解释，但该文采用市场总体数据构建投资者情绪指标，且该指标的构建过于简单，本文认为无法很好地刻画投资者情绪.此外，黄俊和陈信元[22]研究了媒体报道对IPO抑价的影响，发现媒体报道显著提高了首发抑价，但长期来看媒体报道越多、未来股价下跌越明显，然而该文没有进一步从投资者非理性角度挖掘这一现象背后的根源.纵观上述研究，现有文献从投资者非理性角度对IPO异象提供了新的理论解释，并在实证上得到一定的验证，然而相比之下实证研究相对较少，证据并不是十分充分，同时普遍缺乏对IPO长期回报的研究，因此有必要进一步基于投资者非理性视角对这一问题进行深入研究.此外，在研究投资者非理性对IPO异象的影响时，一个基本前提是市场缺乏做空机制，理性的机构投资者无法通过套利来消除非理性投资者的影响，但英美等发达国家市场普遍存在做空机制，因此实证研究无法完全和理论分析相一致.而中国市场在2010年之前存在严格的做空约束，这为验证和发展相关理论提供了很好的研究机会.1.2 理论分析与研究假说的提出本文从二级市场个体投资者非理性行为角度来探讨中国市场IPO之谜.个体投资者非理性行为究竟是如何影响IPO市场现象的？当前关于个体投资者非理性的研究主要分两方面，一是整体上的投资者情绪或者说投资者一致性偏差[23]对股票定价的影响，二是非理性投资者内部的意见分歧或观点不一致性[24]引起的投机性交易对股票定价的影响.De Long等[25]首次提出投资者情绪(investor sentiment)理论，指出非理性投资者会受市场情绪的影响，从而对股票价值的判断产生系统性偏差，在缺乏做空机制的情况下，这一系统性的错误信念会导致股票定价偏差.Barber等[26]采用交易数据对这一理论进行了验证，发现非理性的个体投资者交易行为确实具有系统性特征.基于这一理论，Ljungqvist等[2]从发行人角度出发，通过理论建模的方式将投资者情绪影响IPO定价的机制加以刻画，研究发现当存在情绪投资者和受到卖空约束的情况下，IPO首日投资回报会出现异常高的现象，同时IPO股票长期投资回报为负.Derrien[18]则基于承销商角度，从理论上研究了IPO定价及其后续价格变化问题，类似地也发现投资者情绪会导致IPO首日高回报以及长期低回报的现象. 与此同时，自Miller[27]以来，国外学者对投资者意见分歧进行了广泛研究，其中Harrison和Kreps[28]首次通过理论建模的方式，指出当存在投资者意见分歧及卖空约束时，乐观投资者将主导市场，导致股票定价过高.在此基础上，Sheinkman和Xiong[29]明确提出了“再售期权理论(resale option theory)”，指出存在投资者意见分歧的情况下，非理性投资者买入股票并非是为了追求其内在价值，而仅是为了将来有一天能够以更高的价格将股票出售给具有不同信念的投资者，即追求投机性收益.Baker和Wurgler[23]首次在理论上同时考虑了投资者情绪与意见分歧问题，指出在缺乏做空机制情况下，投资者情绪将对股票价格产生系统性影响，尤其是当股票难以估价(投资者意见分歧严重)、投机性特征突出时这一影响尤为明显.类似地Cen等[30]也同时考虑了投资者情绪以及意见分歧对股票未来收益的影响，指出这两者同时对收益可预测性产生影响.首次公开发行的IPO股票为研究投资者非理性交易行为提供了理想的研究对象.由于股票上市前信息不对称程度严重，投资者尤其是个人投资者对新股缺乏足够的关注，在这种情况下个体投资者往往基于非理性因素进行投资，而当理性投资者投资行为受卖空约束时，非理性投资者这一投资行为将进一步影响资产定价与资源配置[19].中国股票市场作为新兴资本市场，个体投资者占有主要地位，其行为的非理性特征十分突出.与此同时，在2010年前，中国股票市场缺乏做空机制，即使机构投资者看到IPO首日价格偏离现象，也无法通过套利交易来消除价格偏差，所以非理性投资者行为对IPO定价具有决定性影响.此外，中国股票市场IPO首日不设涨跌幅限制、波动幅度大，而其余交易日有上下10%的涨跌幅限制，从而使得IPO股票成为个体投资者重要投机对象.因此，总体来说中国股票市场为研究投资者情绪与意见分歧对IPO投资回报的影响提供了很好的自然实验.和Cen等[30]类似，本文认为非理性的个体投资者对中国股市IPO股票的价值判断同时受情绪和意见分歧的影响，具体如下其中，代表投资者i对股票j在t时刻的价值判断；F表示股票内在价值；表示受投资者情绪影响而产生的偏差，当投资者整体表现出乐观时；表示投资者意见分歧，越大代表投资者意见分歧程度越严重；ηi代表不同投资者意见分歧程度的差异.根据Cen等[30]的理论模型，当非理性的二级市场个体投资者受这两种偏差影响时，在存在做空约束的情况下，最终股票价格取决于投资者情绪和意见分歧，其中投资者情绪越高、意见分歧程度越严重，则价格高估现象越突出，未来价格回调越多*详细的理论推导参见Cen L, Lu H, Yang L. Investor sentiment, disagreement and return predictability of ownership breadth[J]. Management Science, 2013, (59): 1076-1091..特别地，在投资者对某一股票的意见分歧大、该股票估值难度高的情况下，投资者情绪对该股票价格的影响则越大[23].基于上述理论分析，提出本文的研究假说：假设1 投资者情绪对IPO投资回报具有重要影响力，投资者情绪越高，则IPO首日投资回报越高、长期投资回报越低；假设2 投资者意见分歧对IPO投资回报具有重要影响力，投资者意见分歧越严重，则IPO首日回报越高、长期投资回报越低；假设3 当投资者对IPO股票的意见分歧严重时，投资者情绪对IPO投资回报的影响更突出.2.1 样本选择与数据来源2005年1月1日中国市场实行IPO询价机制以来，IPO制度相对稳定，同时加上2005年之后上市的股票不存在股权分置的问题，因此选择2005年后样本进行研究，样本区间从2005年到2011年.相关数据来源于Wind数据库，表1提供了IPO首日基本情况统计分析.从表1可以看到，总体来说，IPO实行询价制度以来，每年新IPO公司数量逐步上升，IPO首日回报率总体来说非常高，平均达66.88%，特别是在2007年，IPO首日平均回报高达193.07%，而相比之下IPO首日的市场平均回报仅为-0.22%.与此同时，IPO首日换手率也非常高，平均高达71.02%，即IPO首日可流通股票中有超过2/3的股票被售出.这其中最关心的问题是，为什么IPO首日回报率如此高？下面将从投资者情绪与意见分歧相结合的角度加以系统研究.与此同时，为了对投资者情绪进行精确和直接度量，借鉴Kumar和Lee[11]与Kaniel等[12]提出的方法，采用某全国性大型券商投资者交易数据，该交易数据样本区间为2007-01-01～2009-09-30，涉及到180万个投资者的交易.经样本配对后，期间总共有232家公司进行IPO.在后面的实证研究部分，由于数据可得性限制，主要基于该样本进行研究.2.2 研究方法由于投资者情绪无法直接观测，如何对投资者情绪进行度量是这方面研究的难点.现有文献主要基于Baker和Wurgler[31]提出的方法，采用市场总体数据通过主成分分析法构建情绪指标.然而由于市场总体数据包含的噪声较多，且样本采集频率较低，无法对投资者情绪进行精确刻画，另外该方法无法对投资者在不同股票上的情绪截面差异进行刻画.为克服上述问题，本文借鉴Kumar和Lee[11]与Kaniel等[12]提出的方法，基于投资者交易数据，用个体投资者IPO首日净买入比例来代表投资者情绪，具体公式为其中, VBj表示第j个个体投资者在IPO首日买入量；VSj表示第j个个体投资者在IPO首日卖出量.BSI指标用来代表投资者情绪的合理性在于个体投资者往往被认为是非理性的噪声交易者，这些投资者并不是基于自身对基本面信息的分析和挖掘来进行投资，而是基于某些引起关注的事件进行投资，并且在这个过程中相互影响，其交易行为具有系统相关性，从而形成系统性投资偏差[11].Barber等[26]进一步基于个人投资者交易数据进行研究，发现个体投资者交易行为整体上是“系统性噪声(systematic noise)”，即个体投资者交易高度相关并且这种关系具有持续性，此外他们还论证了这种系统性交易相关性是来自于投资者心理偏差，而不是基本面因素的变化.因此，认为用个体投资者群体对某一股票总的相对净买入量BSI来表示投资者情绪具有较强的合理性.为了验证选取该指标的合理性，采用Logistic方法，对IPO首日个体投资者买入交易的影响因素进行简要分析，结果见表2.从表2可以看到，投资者IPO首日的买入行为受投资者年龄、性别、投资经验以及所处地区影响，且均在1%水平显著，表明随着投资者年龄增大、投资经验的增加以及当地处发达地区时，投资者在IPO 首日买入的概率减小，与此同时，相对于女性投资者，男性投资者更可能在IPO首日买入股票.从这些分析可以看到，IPO首日买入的投资者更容易受非理性因素影响，从而也证明了选择IPO首日个体投资者净买入作为投资者情绪指标具有较强的合理性.此外，对于投资者意见分歧，借鉴Diether等[32]与Baker和Wurgler[23]的研究，采取间接方式加以衡量，即通过分析师预测的差异性来间接刻画投资者的意见分歧程度.具体来说，用分析师预测上限和下限的平均值代表该分析师对IPO新股的看法，然后用分析师群体预测值的标准差/均值来代表投资者意见分歧进行研究. 表3是对投资者情绪和意见分歧的描述性统计，从表3可以看到，投资者情绪和意见分歧这两个变量均存在较大的差异性，其中投资者情绪最小为-0.862 2，最大为0.979 0，而意见分歧的最小值和最大值分别为0.052 4和0.460 9.值得注意的是，投资者情绪和意见分歧之间的相关系数仅为-0.056 9且并不显著，即这两个描述投资者非理性偏好的指标具有很大的独立性，刻画了个体投资者非理性的不同方面.3.1 IPO回报的分组分析首先对IPO上市首日以及长期投资回报进行简要分析，其中长期回报包括原始回报和超额回报.超额回报的计算，以相应的市场指数回报为基准进行调整，其中沪市股票用上证综指进行调整，深市股票用深证成指进行调整*也用CAPM和Fama-French 3因素模型进行调整计算超额回报，结果类似..从表4可以看到，在2007～2009样本研究区间，IPO首日高回报现象十分突出，均值和中位数分别达150.32%和115.58%，远超过纽约股票市场14%左右的首日平均回报.与此同时，IPO长期价格回调现象也十分明显，无论原始回报还是市场调整超额回报均显著为负.另外，IPO股票长期投资回报与IPO首日回报之间存在显著为负的关系，IPO首日投资回报越高，长期投资回报(包括原始回报和市场调整超额回报)越低，即从长期来看IPO股票存在价格回调现象.然而与IPO首日超过100%的涨幅相比，长期来看IPO股票价格的回调幅度相对较小.与此同时，进一步考虑投资者情绪和意见分歧的影响，对IPO投资回报进行分组分析，结果如表5.A组按照投资者情绪进行5等分，从1～5代表投资者情绪逐步增大，可以看到，总体来说，随着投资者情绪的增大，IPO首日投资回报增加，其中第5组和第1组的首日回报差异为82.87%且在1%水平下显著.与此同时，从长期来看，随着投资者情绪的增大，未来股票超额回报下降，除180日超额回报外，其余第5组和第1组长期超额回报的差值显著为负.上述结论初步论证了研究假设1.类似地，在B组中按照投资者意见分歧将股票进行5等分，可以看到随着投资者意见分歧的增大，IPO首日投资回报逐步增加，第5组和第1组的首日回报差值高达119.90%且在1%水平下显著，从而部分地论证了研究假设2.但从长期来看，投资者意见分歧对IPO回报的影响却不显著，这和理论预期并不一致.下面在控制公司基本面因素基础上，进一步分析投资者情绪和意见分歧对IPO投资回报的影响.3.2 投资者情绪、意见分歧与IPO首日回报进一步控制公司基本面因素，来研究个体投资者非理性偏差对IPO首日投资回报的影响.从表6可以看到，投资者情绪和意见分歧对IPO首日回报的影响均显著为正，并且当意见分歧越严重时，投资者情绪对IPO首日回报的影响更大*交叉项的不显著主要是因为多重共线性.，从而较好地论证了本文的研究假设1～3.为了尽可能控制多重共线性因素的影响，进一步对投资者意见分歧进行5等分，从1到5表示意见分歧程度逐步增大，分别研究不同意见分歧下投资者情绪对IPO首日回报的影响.可以看到总体来说随着意见分歧程度的增大，投资者情绪对IPO首日回报的影响增大，尤其是5等分组内 5一组中投资者情绪的影响最大，从而进一步论证了研究假设3.3.3 投资者情绪、意见分歧与IPO长期回报进一步分析投资者情绪、意见分歧对IPO股票长期投资回报的影响，其中因变量是经市场指数调整后的超额回报，结果如表7.从表7可以看到，无论是90日、120日还是180日，投资者情绪对IPO长期投资回报的影响均显著为负，从而进一步验证了本文提出的研究假设1，表明长期来看随着IPO股票信息的逐步揭示，IPO首日投资者情绪对股票定价的影响逐步消失、股价逐步回归理性.但同时也看到，投资者意见分歧对长期投资超额回报的影响和理论预期不一致，即和本文研究假设2不一致，其中的原因很有可能是在IPO首日投资者意见分歧越严重、股票估值难度越大的股票，长期来说其投机性始终较强，从而使得股票价格中包含更高的再售期权价值，因而没有出现预期的价格回调现象，即说明投资者意见分歧产生的影响长期存在、并未随时间而消失，这也是表4中长期价格回调幅度相对首日涨幅较小的原因.。

投资者情绪、羊群行为与市场波动--基于科创板市场的TVP-VAR模型实证研究

投资者情绪、羊群行为与市场波动——基于科创板市场的TVP-VAR模型实证研究杨文祺王燕(山东大学经济研究院，济南250100)〔摘要〕本文选取科创板市场日频时间序列数据，基于非参数HS模型等方法构造了市场投资者情绪、羊群行为和市场波动的综合指标，在TVP-VAR模型下分析了投资者情绪与羊群行为在不同滞后期和市场发展阶段时对市场波动的影响以及市场波动对前者的反馈。

研究发现，投资者情绪对市场波动的影响不存在时变效应，并随时间消减；而羊群行为对市场波动的影响存在时变效应，并随时间累加；投资者情绪与市场波动间的动态关系并不会因市场发展阶段而发生显著差异，但羊群行为与市场波动间的动态关系则在市场发展的前期、中期和后期呈现出明显的异质性。

〔关键词〕科创板市场投资者情绪羊群行为市场波动TVP-VAR模型时变效应DOI：10.3969/j.iss n.1004-910X.2021.03.009〔中图分类号〕F832.5；F830.91〔文献标识码〕A引言在“落实金融服务实体经济”和“深化金融改革”的政策背景下，我国在2018年11月5日正式提出设立科创板。

2019年7月22日，首批25家公司在科创板挂牌上市。

相较于其他股票板块，科创板作为一次全新的市场机制运作尝试，其目的是重点支持具有高新技术产业和战略性新兴产业属性的高科技企业。

通过设置更加多元包容的上市条件，科创板允许符合定位、但尚未盈利的高科技企业募股上市，为这些企业提供科技风险资本，使其在科技创新和研发的过程中较少地受到企业估值和公司业绩的限制。

但正是由于科创板的准入门槛较低，使得市场上各类企业的发展阶段与盈利水平存在明显差异，这显著增加了价格的波动和收益的不确定性。

根据相关数据，自科创板开市交易以来,其平均日频涨跌幅与平均日频波动率都显著高于上证A股市场，其中，平均日频涨跌幅为上证A股市场的3.55倍，平均日频波动率为上证A股市场的110.19倍①。

由于市场价格的极端波动通常容易引发系统性风险(Ghysels等，2005)[1],因此探究资产价格波动的影响因素对收稿日期：2020-10-25作者简介：杨文祺，山东大学经济研究院博士研究生。

异质信念和投资者情绪与我国创业板IPO抑价

二、分析与结论
供融资平台，但是有的企业已经经营了ｌ多年，相０对于经营时间短的企业，它们的经营风险相对较低，因此，ＡＥＰ抑价正相关。Ｇ与ＩＯＬＧ：发行与上市时间间隔。间隔期越长，投Ａ
资者所承担的风险越大，同时ＩＯ申购成本也越Ｐ
者 ‘ 殷不败 ”的先验乐观隋绪越强烈，因此大量新
的投资者以庞大的资金量积极参与申购。ＵＰ０Ｎ２：上市前一个月内（０２个交易日）所有
１ＵＰＩＯ价率。ＩＯ价程度常用ＩＯ的．Ｎ：抑ＰＰ抑Ｐ超额收益率来衡量，即
ＲＥＯ：净资产收益率。公司未来资产盈利能力越强，对二级市场投资者的吸引力越大，因此ＩＯＰ抑价应越高。
ＳＺＩＥ：ＩＯ发行规模。宋逢明和梁鸿昀Ｐ（０１、ＣｉＰｄｅ２０２０）ｈ和ａｇｔ０５）等认为，大的发行ｔ（
［ＡＥＩｏＮＬＧ＋ｌＥｅ３Ｇ＋，（Ａ）１ｌ＋，并在此基础上设计９３Ｌ３ＦＥ
．００Ｏ．９５ｌ
．５７８
．９１５
．４５３．０９６
１３０．２
５１４．３
１８．４３１Ｏ４．２
ＡＧＥ
一ｏ２．ｏ
．００７
一２５．８
．７７６
．９８９
１１３．１
・
５・２
ＩＯＰ抑价负相关。
日首次公开发行并已在深圳创业板上市的普通股，

股票市场投资者情绪影响效应国外研究综述

为情绪代理变量分析情绪是否与封闭式
基金的波动性相关联。Ｆｓｅ＆ｔｍｎｉｒｓｔａｈａ
（００利用对投资者的调查数据编制投２０）资者情绪指数，结果发现，战略投资者和个体投资者的情绪均与市场指数的未
来收益成负相关关系。Ｗａｎ等（０）ｙｅ２２的０研究证实了投资者情绪变化是一种系统风险并得到了补偿。
下，非理性的投资者会犯同样的错误。
Ｂａｋ１８）ｌ（９６将不拥有内部信息却非ｃ理性地把噪音当作有用信息进行交易的
人称为 “ 噪音交易者 ”并引入股票市场，噪音交易者的存在提高了股票市场的流动性，同时也降低了市场的有效
动性及其市场预测能力的研究
型，简称为ＤＳ模型，指出在有限套ＳＷ利的市场中，投资者情绪是影响股票均
衡价格的系统因子。
Ｂｒｅｉ，ｓｌｉｒｎｉｎ（９８ａｂｒｓｈｅｅａｄＶｓｙ１９）ｆｈ
Ｉ投资者情绪对于股票收益的影响．研究。在投资者情绪对于股票收益的纵
源在于，投资者在依据公开信息预测未
来的现金流时，会犯一系列的系统性错
信念，这种信念对资产价格形成将产
生显著的系统性影响，致使资产价格
误。由此，他们尝试建立了一个关于信
可能长期偏离资产的基本价值，这对于现代金融理论的有效市场假说下的

中国上市公司分红的动因研究

中国上市公司分红的动因研究目录一、内容概述 (1)二、文献综述 (2)1. 国外文献综述 (3)2. 国内文献综述 (5)三、中国上市公司分红现状分析 (6)1. 分红概况及变化趋势 (7)2. 分红政策的特点与差异 (8)3. 上市公司分红存在的问题 (10)四、上市公司分红的动因研究 (11)1. 外部动因 (12)1.1 资本市场压力与需求影响分析 (13)1.2 市场环境的外部因素探讨 (15)2. 内部动因分析 (16)2.1 企业经营状况及盈利能力分析 (18)2.2 公司治理结构的影响研究 (19)2.3 管理层的决策动机分析 (20)五、上市公司分红政策的影响及效应分析 (21)一、内容概述引言：简要介绍上市公司分红的重要性，以及其在资本市场中的作用。

阐述本文旨在探究中国上市公司分红的动因及其背后的因素。

背景分析：回顾国内外关于上市公司分红的研究现状，包括现有的研究成果和争议点。

分析中国上市公司分红政策的历史演变和当前趋势。

分红动因的理论基础：介绍与上市公司分红相关的理论基础，如股东财富最大化理论、信号传递理论等。

探讨这些理论在解释中国上市公司分红行为中的应用。

分红动因的实证分析：通过收集和分析中国上市公司的相关数据，运用实证研究方法，探究上市公司分红的动因。

分析公司规模、盈利能力、现金流状况等因素对分红决策的影响。

公司治理与分红政策：探讨公司治理结构对上市公司分红决策的影响。

分析董事会、管理层和股东之间的权力平衡及激励机制对分红政策制定的作用。

外部因素与分红行为：分析宏观经济环境、政策法规、市场条件等外部因素对上市公司分红行为的影响。

探讨这些因素如何通过影响公司的经营状况和财务状况来影响分红决策。

总结研究的主要结论，阐述中国上市公司分红的动因及其背后的因素。

提出相关政策建议，为上市公司制定合理的分红政策提供参考。

二、文献综述随着中国经济的快速发展，上市公司的数量和规模不断扩大，分红作为一种重要的回报机制，对于公司的可持续发展和投资者的收益具有重要意义。

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・证券与投资・

我国投资者情绪与股票收益实证研究

晏艳阳1,蒋恒波1,杨　光2(1.湖南大学金融与统计学院,湖南长沙　410079;2.中国人民银行广州分行,广东广州　510000)3

摘　要:根据投资者情绪是股票价格形成重要影响因素这一研究观点,围绕投资者情绪是否构成系统性风险及其对不同类型股票的差异化影响,运用我国股市交易数据进行的实证研究结果表明,投资者情绪不构成股市的系统性风险,但对不同市值的股票有着差异化的影响,随着股票的“投机性”增加,投资者情绪对其影响也增大。此外,投资者情绪会削弱股票收益与其波动的正相关性,且对于“投机性”越高的股票,这一影响也越大。关键词:噪声交易;投机性;投资者情绪;股票波动;股票收益中图分类号:F830.59 文献标识码:　A 文章编号:1003-7217(2010)04-0027-05

一、引言以Samuleson,Fama等学者所创立并发展的“有效市场假说”(EMH)理论把股票市场中的投资者看成为理性投资主体,认为资产的价格应该完全理性地反映其基本价值即为预期股息贴现值之和。因为即使存在非理性的投资者,套利活动的存在也将迅速地消除其对股票价格的影响。然而,金融市场上的金融资产的价格与价值相偏离的众多“异象”对该理论提出了挑战。随之崛起的行为金融学理论认为股票的价格不仅取决于其内在因素,同时也受到参与主体自身行为的影响,即投资者心理因素对股票的价格及其变动有着重要的作用。De2long,Shleifer,Summer和Waldman(1990)发表的噪声交易模型(DSSW)首次将投资者情绪引入股票价格决定模型当中,认为投资者情绪是影响股票均衡价格的内在因素[1]。随后Barberis,Shleifer,Vishny(1998);Daniel,Hirshlei,Subrahmanyam(1998),Hong,Stein(1999)所构建的BSV模型、DHS模型、HS模型进一步阐述了投资者情绪对股票价格作用的内在机理[2-4]。此外,大量的实证研究也验证了投资者情绪对于股票价格的影响。在确定投资者情绪是股票均衡价格形成的影响因素之后,研究的重点转向投资者情绪对均衡价格形成的作用形式上,即投资者情绪是否构成系统性风险。在资本资产定价模型当中,单个股票的风险对有效组合的收益不构成影响,系统性风险起着决定性的作用。WayneY.Lee等(2002)对美国1973

～1995年的投资者情绪与股票收益之间的关系进行了实证研究,其结果表明投资者情绪构成了股市的系统风险并得到了相应的补偿[5]。然而,随后的一些实证研究得出了不同的结论。Lemmon等(2006)发现消费者情绪指数(ICS)的变化对小盘股

及个人投资者持股较多的股票收益之间有着密切的联系[6]。Das和Chen(2007)通过建立个人投资者情绪指数,表明该指数与高科技类股票指数具有很强的相关性[7]。国内的研究也得出了同样的结论,

张强等(2007)对我国股市投资者情绪与股票收益之间的关系进行了检验,认为投资者情绪是影响股票价格的重要因素,但对不同的市场和组合的影响方式不同且未形成系统风险[8]。从上述研究可以得出,投资者情绪是决定股票价格均衡形成的系统因子,但其对不同类型的股票影响程度不同,即没有构成系统风险。而资本资产定价模型当中,非系统性风险对于有效资产组合的价格与收益不产生影响,联系到我国股市的实际情况明显存在一个悖论。本文将在此基础上对我国股市横截面收益特征展开研究,从市值规模的角度将股票分为大盘股、大中盘股、中盘股、小盘股来研究投资者情绪对不同类型股票收益的影响,并同时考

3收稿日期:　2010-04-09

财经理论与实践(双月刊)2010年第4期察投资者情绪对于不同类型股票收益与方差的影响。二、研究假设的提出假设1:相对于“大盘蓝筹”股,那些年轻、波动大的小盘股更容易受到投资者情绪对其的影响。投资者情绪是投资者对股票价格未来变动趋势带有系统偏差的预期,是大量非理性投资者犯同样的判断错误,而且他们的错误又具有相关性的特定现象。因此,投资者情绪的一种可能定义是投机的倾向程度。在该定义下,投机的情绪推动对股票的需求,而投机者会更倾向于购买套利难度高的股票,并因此对股票价格产生截面影响。这里把难于套利的股票定义为具有“投机性”(speculative)的股票。对于“投机性”股票的定义,Baker和Wurgler(2006)认为最主要的因素是对股票基本面价值估计的主观性和困难度[9]。如对于一些年轻、市值小、目前暂无赢利,但极具增长潜力的公司来说,由于其无赢利的历史和高度不确定性的未来,投资者对其估值较为主观且差异较大。在股票投机性的定义当中,市值规模成为一个重要的因素。Banz(1981)按照市值大小将全部在纽约股票交易所上市的股票进行分组,发现经CAPM调整后的超额收益与市值成反比[10]。Fama和French(1992)的研究也表明,贝塔系数不能解释不同类型股票收益的差异,而公司市值、账面市值比和盈余价格等有着显著的解释力[11]。国内的研究也证实了这一点(宋颂兴等,1995;朱宝宪等,2001[12-13])。市值规模小的股票具有较强的波动性,因而也受到偏好风险类投资者的追捧,这在我国股市也是一个较为常见的现象。有基于此,本文将市值规模作为股票投机性程度划分的标准,并提出本文的第一个研究假设。假设二:投资者情绪在一定程度上削弱了资产收益与其方差的正相关性,且对“投机性”高的小盘股这一影响更加显著。CAPM的中心思想是:在股票定价中起作用的是有规律的市场系统性风险,而与市场风险不相关的单个风险在股票的定价中不起作用,具体体现在β值上,可以表达为:E(Ri)=Rf+E(RM)-Rfβi(1)从式(1)中可以看出在风险资产的定价中,单支股票与市场组合的协方差即βi在定价中起到决定性的作用。DSSW模型在投资者情绪遵循随机游走的基础上,通过建立一个有代表性的两期跨时迭代模型得出了投资者情绪是决定股票价格的系统性因子,其模型结论如下:

pt=1+μ(ρt-ρ3)1+r+μρ3r-(2γ)μ2σ2ρr(1+r)2(2)

其中,pt为t期股票的价格;μ为噪声交易者比例;

t为投资者对股票价格的非理性预期,即投资者

情绪,ρ3,σ2ρ分别为其期望与方差;r为无风险利率。由式(2)可以得出股票的预期收益为:

E(R)=r+pt+1-pt(1+r)=

(2r)μ2σ2ρ

(1+r)2-μρt(3)

在式(3)中,投资者情绪波动造成的风险与股票预期收益呈正向关系,而与情绪水平负相关。比较式(1)和式(3)可以看出,投资者情绪对于股票收益的作用体现在对β值的影响上,即作用于资产收益与方差的相关性上。Yuan和Yu(2005)对美国股票市场数据对这一现象进行了研究,其结论认为投资者情绪会削弱资产收益与风险之间的正相关关系[14]。Yu和Yuan(2008)的研究进一步说明了两者之间的关系,认为在投资者情绪高涨时期,其削弱作用更为显著[15]。已有研究对投资者情绪对不同类型股票的收益与方差之间的影响尚缺乏相应的研究,既然投资者情绪对于市值规模较小的股票有着更为显著的影响,是否会体现在对其收益与方差的作用上。在上述分析基础上提出本文的第二个研究假设,即投资者情绪会削弱资产收益与其方差的正相关性,对于市值规模小的股票影响更为显著。

三、实证检验(一)实证方法根据以上论述,假设1需要测定投资者情绪波动与不同类型股票收益的关系;假设2则要测定投资者情绪对不同类型股票收益与其波动正相关性的影响。要对两个假设进行检验则要求研究数据必须是时间序列和横截面相结合。因此,本文将采用横截面回归方法进行分析,并针对研究假设构建如下回归模型:

Rit=f0+f1iΔsentimentt+(g0i

g1iΔsentiment

t)σ2it+ξit(4)

其中Rit为第t个时段第i类股票的收益,

Δsentiment为投资者情绪变化,σ2

it为第t个时段第

类股票的方差。i=1,2,3,4,分别表示大盘股、大中盘股、中盘股、小盘股。若fit>0,则表明投资者情绪变动与收益正相关;若f11≠f12≠…≠f1n表明投

2010年第4期(总第166期)晏艳阳,蒋恒波等:我国投资者情绪与股票收益实证研究资者情绪变动对不同类型股票影响不同;而g1i<0则说明投资者情绪变动削弱资产风险与收益的正相关关系;g11≠g12≠…≠g1n表明投资者情绪变动对不同类型股票这一削弱程度各不相同。对于σ2的测定,由于股票收益回归方程的残差往往呈现波动的“成群”现象:波动在一些较长的时间内非常小,在其他一些时间内非常大。这说明误差项可能存在条件异方差性。由Robert和Engle(1982)研究发展出来的ARCH模型把误差项的条件方差表示为前期误差项(不考虑其符号)的增函数。Bollerslev于1986年对ARCH模型进行了改进并提出了GARCH模型,把误差项的方差表示为前期误差项(ARCH项)、前期误差项的方差(GARCH项)的增函数,可以说GARCH是广义的ARCH模型,而ARCH是GARCH的一种特定形式。因此,这里对σ2t的测定采用GARCH(1,1)模型:σ2t=󰂂+aξ2t-1+βσ2t-1(5)其中,σ2t-1为上一期的预测方差(GARCH项),ξ2t-1为上一期的残差平方(ARCH项)。(二)数据说明1.股票收益分类。基于前文的论述,“投机性”股票一个重要特征是高波动性,据此可以将股票分为大盘股、大中盘股、中盘股和小盘股四种类型。就投机性而言,大盘股“投机性”最小,而后依次递增,小盘股的“投机性”最大。本文选取了中信标普所提供的A股指数作为股票收益的数据来源。研究期间为2005年3月～2007年3月,与构造投资者情绪指数所能取得的样本期一致。2.投资者情绪。我国目前对投资者情绪的调查不多,且大部分数据经常缺失,数据不完整,影响了分析效果。本文采用了在《中国证券报》刊登的华鼎“多空”民意调查数据,主要是对大、中、散户的仓位情况以及对后市涨、跌的看法进行调查,以客观数据为中心,通过华鼎自编数据处理程序进行处理,并结合华鼎仓位指数模型与基本面得出。样本期间为2005年3月～2007年3月。(三)检验结果分析1.描述性统计分析。对投资者情绪及各类股票收益进行描述统计分析,结果如表1。从表1的结果来看,投资者情绪均值大于0,说明投资者情绪在样本期间整体表现乐观,从而促进了股市的正向收益。大盘股收益和小盘股收益均值分别为0.16961、0.187137。小盘股收益均值大于大盘股收益均值。再看方差,小盘股收益的方差同样大于大盘股收益的方差。风险与收益的对称性在一定程度上可以解释上述统计结果中小盘股收益均值大于大盘股收益均值。但小盘股高出的超额收益是否完全是其高风险所带来的,高波动性是具“投机性”股票的特征,它的这种特性使得厌恶风险的理性投资者难以进行套利。风险与收益的这一正相关性是否受到投资者情绪影响,对这些问题的解答将在回归结果分析中进一步探讨。