第２６卷第１期 长沙理工大学学报（社会科学版） Ｖｏ１．２６ Ｎｏ．１ ２ ０ １ １年１月 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＨＡＮＧＳＨＡ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ（ＳＯＣＩＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥ） Ｊａｎ．２ ０ １ １ 投资者情绪对Ａ股市场的影响研究 文凤华 。，饶贵添 ， 杨晓光 ’。 （１．长沙理工大学经济与管理学院，湖南长沙４１０００４；２．中国科学院数学与系统科学研究院管理、决策 与信息系统重点实验室，北京 １０Ｏ０８０；３．湖南省金融工程与金融管理研究中心，湖南长沙４１０００４） ［摘要］根据开户比例以及股市收益率的日数据和周数据，通过格兰杰因果关系来研究投资者情绪与股市是否存在因 果关系，并建立向量自回归模型来考察投资者情绪变动与沪市和深市之问的影响关系。结果表明：不管是短期内还 是长期内，投资者情绪短期内对深市的影响要大于沪市，在长期内投资者情绪对股市的影响要大于短期对股市影响， 并且开户比例波动是沪深３００指数收益率波动、上证Ａ指收益率波动、深证Ａ指收益率波动的Ｇｒａｎｇｅｒ原因，但是反 过来要依据期限不同而定。 ［关键词］投资者情绪；股市收益；向量自回归 ［中图分类号－］Ｆ８３０ ［文献标识码］Ａ ［文章编号］ｌ６７２—９３４Ｘ（２０１１）０１一ＯＯ１６一Ｏ６ Ａｎ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ Ｉｎｖｅｓｔｏｒｓ’Ｍｏｏｄ ｕｐｏｎ ａ Ｃｅｒｔａｉｎ Ｓｔｏｃｋ Ｍａｒｋｅｔ ＷＥＮ Ｆｅｎｇ—ｈｕａ ，ＲＡＯ Ｇｕｉ—ｔｉａｎ ．ＹＡＮＧ Ｘｉａｏ－ｇｕａｎｇ ’。 （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｃｈａｎｇｓｈａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ， Ｈｕｎａｎ ４１０００４，Ｃｈｉｎａ；２．Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ａｃａｄｅｍｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８０，Ｃｈｉｎａ；３．Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｈｕｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｃｈａｎｇｓｈａ，Ｈｕｎａｎ ４１０００４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｅｏｐｌｅ ｗｈｏ ｈａｖｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ａｎ ａｃｃｏｕｎｔ ａｎｄ ｄａｔａ ｏｆ ｄａｉｌｙ ｒａｔｅ ｏｆ ｒｅｔｕｒｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｄａｔａ ｏｆ ｗｅｅｋｌｙ ｒａｔｅ ｏｆ ｒｅｔｕｒｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ，ｂｙ ｔｈｅ ｍｅａｎｓ ｏｆ Ｇｒａｎｇｅｒ Ｃａｕｓａｌｉｔｙ，ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｐｒｏｂｅｓ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｉｓｓｕｅ ｗｈｅｔｈｅｒ ｏｒ ｎｏｔ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔｓ ａ ｃａｕｓｅ ａｎｄ ｅｆｆｅｃｔ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｍｏｏｄ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｏｒｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ。ａｎｄ ｓｅｅｋｓ ｔｏ ｅｓｔａｂｌｉｓｈ ｔｈｅ ｖｅｃｔｏｒ ａｕ． ｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｍｏｏｄ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｏｒｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｓｈａｎｇｈａｉ ａｎｄ Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔｓ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｒｅｇａｒｄｌｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍ ｏｒ Ｉｏｎｇ ｔｅｒｍ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ．ｔｈｅ ｍｏｏｄ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｏｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍ ｅｘｅｒｔｓ ｂｉｇｇｅｒ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｉｎ Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ｔｈａｎ ｉｎ Ｓｈａｎｇｈａｉ，ｗｈｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｌｏｎｇ ｔｅｒｍ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ｉｎｖｅｓｔｏｒｓ’ｍｏｏｄ ｅｘｅｒｔｓ ｂｉｇｇｅｒ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｕｐｏｎ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ ｔｈａｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍ，ａｎｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓ ｈｏｌｄｉｎｇ ｔｈｅ ａｃｃｏｕｎｔｓ ｉｓ ｔｈｅ Ｇｒａｎｇｅｒ ｔｅａ ｓｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｉｓｅ ａｎｄ ｆａｌｌ ｏｆ ｔｈｅ ｒａｔｅ ｏｆ ｒｅｔｕｒｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｈａｎｇｈａｉ ａｎｄ Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ３００ ｉｎｄｅｘ，ｔｈｅ ｓｕｒｇｉｎｇ ｏｆ Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｓｔｏｃｋ Ｅｘｃｈａｎｇｅ Ａ Ｉｎ— ｄｅｘ，ａｎｄ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ Ｓｈｅｎｚｈｅｎ Ｓｔｏｃｋ Ｅｘｃｈａｎｇｅ Ａ Ｉｎｄｅｘ，ｂｕｔ ｔｈｅ ｒｅｖｅｒｓｅ ｍｕｓｔ ｂｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔＯ ｔｈｅ ｔｉｍｅ ｌｉｍｉｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｍｏｏｄ ｏｆ ｉｎｖｅｓｔｏｒｓ；ｉｎｃｏｍｅ ｏｆ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ；ｖｅｃｔｏｒ ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ 在Ａ股市场中，投资者根据上市公司的未来盈 利或亏损的心理预期，来对投资的股票进行定价，从 而确定购买或出售股票的种类和数量。投资者情绪 标，是行为金融理论研究的重要问题之一。对投资 者情绪的研究虽然起步较晚，但近几年来在国内外 的发展还是非常迅速。 Ｓｏｌｔ，Ｓｔａｔｍａｎ 和Ｃｌａｒｋｅ，Ｓｔａｔｍａｎ［ 用看涨指 是反映投资者心理以及对应行为特征的一个重要指 收稿日期：２Ｏ１Ｏ一１１—３Ｏ 基金项目：国家自然科学基金（７Ｏ９７１Ｏ１３）；国家９７３计划（ＮＯ．２０１０ＣＢ７３１４０５）；湖南省杰出青年基金（ｏ９ＪＪｌ０１０）；湖南省 教育厅创新平台项目（０９Ｋ０６４）。 作者简介：文风华（１９７２一），男，湖南益阳人，长沙理工大学经济与管理学院教授，主要从事金融工程与行为金融研究１６ 。 ２０１１年第１期 文凤华，等：投资者情绪对Ａ股市场的影响研究 数度量牛市指数，用看跌指数度量熊市指数，发现 １９６４年以来在预期短期股票收益时，中型投资者情 绪会持续，在预期长期股票收益时中型投资者情绪 会反转。Ｋｅｎｎｅｔｈ Ｆｉｓｈｅｒ Ｍｅｉｒｓｔａｔｍａ［３ 利用对投资 者的调查数据编制投资者情绪指数，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。Ｂａｋｅｒ［４］和ＷｕｒｇｌｅｒＩｓ］，Ｂｒｏｗｎ 和Ｃｌｉｆｆ－６ 以及Ｋｕｍａｒ和ＬｅｅＬ７ 同样证明了投资者 情绪能在面板和总体上预测股票收益，发现作为投 资者情绪代理变量的封闭式基金折价率可以预测小 公司股票的未来收益，以及小公司股票组合与大公 司股票组合的收益差。ＭＢ．Ｍｉｋｈａｉｌ，ＢＲ Ｗａｌｔｈｅｒ， ＲＨ ｗｉｌｌｉｓ［８］用消费者预期指数作为情绪的度量，指 出证券分析师容易受投资者情绪的影响，而市场会 对分析师预测的错误做出反映。Ａｌｅｘａｎｄｅｒ Ｋｕ— ｒｏｙ＿ｇ 采用Ｂａｋｅｒ和Ｗｕｒｇｌｅｒ在２００６年提出的六个 变量组成的合成指标：封闭式基金折价率、纽约证交 所周转率，ＩＰＯｓ数量、ＩＰＯｓ首日收益、股权溢价，指 出货币政策对投资者情绪有重要影响，货币信息对 情绪的影响依赖于市场状况（牛市或熊市），并且货 币政策对熊市的活动对股市的影响要比牛市更大。 Ｍａｉｋ Ｓｃｈｍｅｌｉｎｇ［１叩用消费者信心指数作为投资者 情绪的度量，得出情绪对股市的影响是羊群行为和 过度反应，而且情绪与股市收益是可预测的负相关 关系。 王美今和孙建军［１嵋用央视看盘指数度量情绪， 对中国股市收益与投资者情绪关系进行的研究，发 现投资者情绪的变化不仅显著地影响沪深股市收 益，而且显著地反向修正沪深股市的收益波动。张 丹，廖士光［１ 利用封闭式基金折价率及认购权证隐 含波动率间接反映中国证券市场的投资者情绪，发 现投资者情绪变化是影响市场收益的系统性因素， 它对未来市场收益与市场收益的波动性均有较强的 预测能力。李潇潇，杨春鹏［１ 研究发现投资者的认 知风险和认知收益都与投资者的情绪有关并且两者 呈现负相关关系，与标准金融理论中风险和收益的 正相关关系相反。黄德龙，文凤华，杨晓光［１叼针对 中国的股票市场挑选出投资者情绪代理变量，并构 建我国股市投资者情绪合成指数，用换手率、新开户 比例、封闭式基金折价率作为投资者情绪指数的度 量。并得出不同市场的投资者情绪对股市收益有显 著影响。伍燕然、韩立岩［１ 提出用Ａ股和封闭式基 金开户数可以作为投资者情绪指标的度量。 从以上的国内外研究文献来看，投资者情绪显 著影响股市，其影响程度依据所选指标和时期的不 同而不同。本文用新开户比例来衡量投资者参与股 市的热衷程度，以此来计量投资者情绪。 一、投资者情绪的测度与样本 证券价格是多空双方博弈的结果，而情绪指数 正是对投资者看多和看空情绪的量度，反映了投资 者对未来价格走势的预期。情绪指数通常有两种编 制方式：一是通过市场数据计算得到，比如有换手 率、封闭式基金折价率、认购权证溢价率、Ａ股新开 户比率和总开户比率。另一种是通过调查投资者对 后市的预期计算得到的。如国外编制的多空指数和 Ｓｈｉｌｌｅｒ涉及的信心指数以及泡沫指数等，我国的如 中央电视台的“央视看盘”数据以及耶鲁一ＣＣＥＲ中 国股市投资者信心指数等。 本文利用Ａ股新开户比例作为投资者情绪的 度量，其中 新开Ａ股新开户比例 新开Ａ股账户一新销Ａ股账户 日末Ａ股账户数 每日新开户数体现了投资者交易的活跃的程 度，当投资者情绪高涨或乐观的时候，高投机性需求 促使新股民踊跃加入股市，使得开户数激增；当投资 者情绪低落或者悲观的时候，市场呈现观望的趋势， 使得投机性需求降低，从而抑制了新投资者的投机 冲动，最终推迟人市或者改变投资方向。因此每日 新开户数反映了投资者投机性需求的强弱。而新销 Ａ股账户数表示的是投资者退市的一个热衷程度。 新开Ａ股账户与新销Ａ股账户之差为每日净增Ａ 股账户，故新开Ａ股账户比例从一定程度上反映了 投资者参与股市的意愿，可以作为投资者情绪的度 量指标。并用新开Ａ股账户比例作为每日的投资 者情绪指标的度量，为了读写方便，以下简称开户 比例。 自２００８年１月１１日起，中国证券登记结算有 限公司就不再提供每日新增Ａ股账户数、每日新销 Ａ股账户数、每日日末Ａ股账户总数，改之提供每 周新增Ａ股账户数、每周期末Ａ股账户总数，所以 本文同时用周数据来度量投资者情绪。 Ａ股市场中的收益用上证Ａ指、深证Ａ指、沪 深３００指数这三个指数的收益率来度量，日数据有 ６０３个观测值，其样本区间为：２００５年６月２０日～ ２００８年１月１１日。周数据有２５０个观测值，其样 ］７ 长沙理工大学学报（社会科学版） 第２６卷 本区间是２００５年６月２０ Ｆｔ￣２０１０年７月２３ Ｅｔ，其 中开户比例数据来源于中国证券登记结算有限公司 网站，上证Ａ指，深证Ａ指、沪深３００指数的收益率 来源于国泰安数据库，文章用Ｅｖｉｅｗｓ６．０做的实证。 收益率、沪深３００指数收益率进行描述性统计。其 中日收益率用当天的收盘指数来计算，而周收益率 用每周最后一个交易日的收盘指数来计算，从表１ 中可以看出，收益率的指标在１ 的显著性水平下 二、主要数学模型及计量方法 本文建立一个四元向量自回归模型（ＶＡＲ模 型），以此来分析开户比例波动Ｄ—ｋｈｂｌ对股市收益 率波动（上证Ａ指收益率波动Ｄ—ｓｈａｎｇａ，深证Ａ 指收益率波动Ｄ＿ｓｈｅｎａ，沪深３００指数收益率波动 Ｄ—ｈｕｓｈｅｎ）的动态影响。 其中：开户比例波动Ｄｌ＿ｋｈｂｌ ＝ｋｈｂｌ 一ｋｈｂｌ ， 反映了开户比例ｔ期与上一期的波动差距；收益率 Ｓ 一（Ｓ 一Ｓ １）／ｓ ×１００，Ｓ 、Ｓ 分别表示第ｔ期 和第ｔ一１期的收盘指数，上证Ａ指收益率波动Ｄ— ｓｈａｎｇａ 一ｓｈａｎｇａ ～ｓｈａｎｇａ ，反映了上证Ａ指收 益率ｔ期与上一期的波动差距；深证Ａ指收益率波 动Ｄ－ｓｈｅｎａ 一ｓｈｅｎａ 一ｓｈｅｒｌａ 一１，反映了深证Ａ指 收益率ｔ期与上一期的波动差距；沪深３００指数收 益率波动Ｄ—ｈｕｓｈｅｎ 一ｈｕｓｈｅｎ 一ｈｕｓｈｅｎ 一ｌ，反映了 沪深３００指数收益率ｔ期与上一期的波动差距。 ＶＡＲ（ｐ）模型的数学表达式是 Ｙ ＝ＡｌＹ ｌ＋…＋Ａ ｐ＋Ｂｘ ＋￡ ；ｔ一１，２， …，Ｔ （１） Ｙ 是愚维内生变量向量，２Ｃ 是ｄ维外生变量向 量，Ｐ是滞后阶数，Ｔ是样本个数。假设 为一平稳 随机过程，则（１）式能表示成一个无穷向量移动平 均过程 Ｙ ＝Ｂ＋∑ ｅ卜 （２） Ｓ＝０ 其中， 为系数矩阵，Ｂ为常数矩阵。系数矩阵 的第ｉ第 列元素表示的是，令其他误差项在任 何时期都不变的条件下，当第 个变量对应的误差 项ｅ 在ｔ期受到一个单位的冲击后，对第 个内生变 量在ｔ十５期造成的影响，也就是ＶＡＲ系统中变量ｉ 对变量 的Ｓ期脉冲响应。方差分解提供了另一种 描述系统动态变化的方法。脉冲效应函数是追踪系 统对一个内生变量的冲击效果，显示任意一个变量 的扰动如何通过模型影响所有其他变量，最终反馈 到自身的过程；而方差分解是将系统的预测均方差 分解成系统中各变量冲击所作的贡献。 三、样本的统计特征分析 下面对开户比例、上证Ａ指收益率、深证Ａ指 １８ 都是平稳的，但是开户比例的原序列不平稳，经过一 阶差分后平稳。从表１中发现，日数据的三个指数 的收益率的均值在０．３％左右，周数据的三个指数 收益率的均值均高于相应的Ｅｔ数据的均值，说明Ａ 股指数的收益率日收益要小于周收益率，周数据的 三个指数的标准差均大于相应的日数据，说明日数 据要比周数据稳定。从下面两个表格中可以看出， 开户比例的原序列不平稳，但三个指数的收益率均 是平稳的，经过平稳性检验，一阶差分ＡＤＦ统计量 是平稳的，即Ｄ—ｋｈｂｌ、Ｄ—ｈｕｓｈｅｎ、Ｄ—ｓｈａｎｇａ、Ｄ—ｓｈｅ— ｎａ是平稳的。 表１样本指标的描述性统计量（日数据） 指标均值标准差统ＡＤＦ计量 日数据描述性统计 开户比例（‰） ７．３９４８ ９．５３８３ —１．６８５４—１１．１７８２５＊ 上证Ａ指（ ）０．２９１６ １．７２４２—２４．７０８０＊一１５．８７０１０＊ 深证Ａ指（ ）０．３２４７ １．８３８５—２３．２８７８＊一１４．５３０８５＊ 沪深３００（ ）０．３３５８ １．７８７７—２４．４７３６＊一１５．４６１２５＊ 周数据描述性统计 开户比例（‰） ２９．２３２３ ３５．７６７０ ～２．８５５８ —２３．６０５８６＊ 上证Ａ指（ ） ０．４４１８ ４．４１５４ —１４．７３２１＊一１０．３２２９０＊ 深证Ａ指（ ） ０．６８３０ ５．０２００ —１４．５６１６＊一１Ｏ．９６９１５＊ 沪深３００（％） ０．５７８０ ４．８０２５ —１４．８５３１＊一１５．０２８５６＊ 注：＊表不在１ 的置信水平Ｆ显署。 为了考察开户比例波动和股市收益率波动是否 满足脉冲响应函数的稳定性条件，分别对日数据和 周数据进行了稳定性检验，经过检验得知：Ｄ—ｋｈｂｌ、 Ｄ＿ｈｕｓｈｅｎ、Ｄ—ｓｈａｎｇａ、Ｄ—ｓｈｅｒｌ￣ｔ稳定性检验的模全 部小于１，即在单位圆内，Ｅｔ数据和周数据都是稳定 的，符合脉冲响应函数的稳定性条件。 四、实证结果 （一）向量自回归（ＶＡＲ）模型分析 １．向量自回归（ＶＡＲ）模型滞后阶数的确定 由于Ｄ—ｋｈｂｌ、Ｄ—ｈｕｓｈｅｎ、Ｄｓｈａｎｇａ、Ｄｓｈｅｎａ ——是平稳的，因此可以对这四种数据建立向量自回归 模型，来反映开户比例波动与股市收益率波动之间 的动态影响关系。为确定ＶＡＲ模型的滞后阶数， ２０１１年第１期 文凤华，等：投资者情绪对Ａ股市场的影响研究 这里使用ＳＣ准则，通过检验确定最优滞后阶数为： ２．８５ ，从而得知，对整体的Ａ股指数收益率的的 日数据的为３，周数据的为２。 冲击要小于深市单独的Ａ股指数，但大于上证Ａ股 ２．脉冲响应函数曲线和预测方差分解图 指数，因此对深市的影响要大于沪市，且与沪深３００ 由于ＶＡＲ模型是一种非理论性的模型，它无 指数是跨沪深两市的指数这一事实吻合。 需对变量做任何先验性约束，因此在分析ＶＡＲ模 型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的 影响如何，而是分析当一个误差项发生变化，或者说 模型受到某种冲击时对系统的动态影响。这种分析 蛊 方法称为脉冲效应函数。在前面建立的ＶＡＲ（３）模 相 量 型和ＶＡＲ（２）模型的基础上，下面通过使用脉冲响 应函数来描述ＶＡＲ模型中的因果变量是如何对系 统冲击进行动态响应的。 （１）日数据的开户比例变化与股市收益率变化 图２ Ｄ１．ｋｈｂｌ冲击引起的Ｄｌ－ｓｈａｎｇａ的脉冲响应 之间的脉冲响应和影响效应分析 图１～３模拟的分别是日数据的沪深３００指数、 上证Ａ指和深证Ａ指的脉冲响应函数曲线。 在下图中，图１代表的是沪深两市的整体情况，４ ３ ２ １ Ｏ ｌ ２ ３ ４ ５ ｎ ｎ ｎ ｍ ｍ ｍ 霉 给开户比例变动出现一个百分点的正向冲击后，在 相 量 第二期出现最大的一个反向冲击，达到０．３０２个百 分点，而后反向冲击慢慢变小，到第４期接近于０， 然后再转变为正向冲击，到第五期达到最大，第五期 后趋于稳定。图２，３表示的是单个市场（沪市和深 图３ Ｄ＿ｋｈｂｌ冲击引起Ｄｌ－ｓｈｅｎａ的脉冲响应 市）的脉冲响应，图２，３开户比例的变化率对其影响 相似，都在第二期达到负的影响最大，即开户比例变 表１ 日数据的预测方差分解图（％） 化１ ，给上证Ａ指和深证Ａ指的变化带来负面冲 击为０．２６６ 和０．３１４ ，在第五期达到最大，且都 为正向冲击，达到０．１３３ 和０．１６４ ，在第六期之 后趋于稳定。分别对图２，３的同期进行比较，开户 比例波动给深市的影响要大于沪市。 留 相 量 （２）周数据的开户比例变化与股市收益率变化 之间的脉冲响应和影响效应分析 冲击发生后的时间间隔 下图表示的是图４、５和６模拟的分别是周数据 的沪深３００指数、上证Ａ指和深证Ａ指的脉冲响应 图１ Ｄ＿ｋｈｂｌ冲击引起的Ｄ＿ｈｕｓｈｅｎ的脉冲响应 函数曲线。 从表１中可知，在上面三个脉冲响应函数曲线 图４代表的是两市的整体情况，给开户比例变 图中，到第六期开户比例变化的贡献趋于稳定，从表 动出现一个百分点的正向冲击后，与日数据类似的 １中可以了解到，开户比例波动对这三个股指收益 是，在第二期出现最大的一个反向冲击，达到０．８４５ 率的变化率的冲击效应分别为：２．６Ｏ％、２．１１ ９，６、 个百分点，而后反向冲击变小到０，到第三期为正向 】９ 长沙理工大学学报（社会科学版） 第２６卷 的冲击，迅速的达到０．５５９个百分点，然后趋于稳定， 图５和６表示的是沪市和深市的脉冲响应，图５和图 ６开户比例的变化率对其影响相似，都在第二期同 时达到负的影响最大，即开户比例变化１ ，给上证 Ａ指和深证Ａ指的变化带来的负面冲击为０．８１０ ９／６ 和０．９０４ ９／６，在第三期迅速的变为正向冲击，达到 ０．３８３ 和０．６１１ ９，６，在第三期之后趋于稳定。 譬 量 冲击发生后的时间间隔 图４ ｋｈｂｌ冲击引起的Ｄ—ｈｕｓｈｅｎ的脉冲响应 蛊 ｛ｌ言 量 冲击发生后的时间间隔 图５ Ｄ＿ｋｈｂｌ冲击引起的Ｄ—ｓｈａｎｇａ的脉冲响应 越 窖 相 受 图６ Ｄ＿ｋｈｂｌ冲击引起Ｄ ｓｈｅｎａ的脉冲响应 在下面三个脉冲响应函数曲线图中，到第六期 开户比例变化的贡献趋于稳定，从表２中可以了解 到，开户比例变化对这三个股指收益率的变化率的 冲击效应分别为：２．４３２ 、２．３８８ 、２．６２３％，从而 得知，对整体的Ａ股指数收益率的的冲击要小于深 市单独的Ａ股指数，但大于上证Ａ股指数，因此对 深市的影响要大于沪市，也与沪深３００指数是跨沪 深两市的指数这一情况吻合。与前面的日数据得出 ２Ｏ 的结论类似。 表２周数据的预测方差分解图（％） Ｐｅｒｉｏｄ Ｄ－ｈｕｓｈｅｎ Ｄ＿ｓｈａｎｇａ Ｄ．ｓｈｅｎａ ０．０８２２３５ ０．０７９７００ ０．０３６６１７ １．７４８０９２ １。９１２９３７ １．８１６１６１ Ｚ．４１６９７７ ２．２６４６１１ ２．５７３２９４ ２．３６３９０５ ２．２７７００３ ２．５２６１６６ ２．４１８４９０ ２．３７３７７７ ２．６０２３１１ ２．４２１１８０ ２．３７０９５４ ２．６０９９８４ ２．４２６２２２ ２．３８２７９０ ２．６１６１７５ ２．４３１５２９ ２．３８７５７７ ２．６２２８７４ ２．４３１Ｉ２６ ２．３８７ｌ２９ ２．６２２５５８ ２．４３１７７８ ２．３８７９６７ ２．６２３２７５ （３）上述两种脉冲响应和影响效应分析的同期 比较 对（１）和（２）进行比较，可以得出：日数据的脉冲 响应在第五期或第六期达到稳定，而周数据的脉冲 响应曲线在第三期就已经趋于稳定，而且两者对殷 市收益的冲击效应日数据比周数据的冲击力度要慢 而小，说明从长期来看，投资者情绪对股市的影响要 大于短期内投资者情绪对股市的影响。 （二）格兰杰因果关系分析 为了判断开户比例波动、股市收益率波动之间 的因果关系，本文利用Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验来判定。 下面分别对Ｅｌ数据和周数据的开户比例波动与股市 收益率波动进行格兰杰因果分析，详见表３。 从表３中得知，从日数据来看，即短期内，开户 比例与三大指数的收益率的关系均为： （１）开户比例波动与沪深３００指数收益率波动 存在双向的格兰杰因果关系，互为因果； （２）开户比例波动与上证Ａ指收益率波动也存 在双向的格兰杰因果关系，互为因果； （３）开户比例波动与深证Ａ指收益率波动也存 在双向的格兰杰因果关系，互为因果。 从周数据来看，即长期内，开户比例与三大指数 的收益率的关系为： （１）开户比例波动是沪深３００指数收益率波动 的格兰杰原因，但是沪深３００指数收益率波动不是 开户比例波动的格兰杰原因； （２）开户比例波动是上证Ａ指收益率波动的格 兰杰原因，但上证Ａ指收益率波动不是开户比例波 动的格兰杰原因； （３）开户比例波动与深证Ａ指收益率波动是双 向的格兰杰因果关系，即互为因果关系。 ２０１１年第１期 文风华，等：投资者情绪对Ａ股市场的影响研究 表３ Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系分析 注：＊表示Ｆ统计量响应的Ｐ值小于ｌＯ 的显著性水平时，拒绝原假设。 五、结束语 度，但对后市的心理预期等心理指标未加考虑，如何 综合考虑投资者心理及其对应的行为特征来反映情 本文运用向量自回归模型和脉冲响应函数考察 绪，这是文章下一步研究的问题。 了投资者情绪对Ａ股市场收益的影响关系，并用格 兰杰因果检验分析两者的关系，研究结果如下： ［参考文献］ （１）新增Ａ股开户比例波动反映了Ａ股市场投 Ｅ１３ Ｓｏｌｔ，Ｍｉｃｈａｅｌ Ｅ．，Ｍｅｉｒ Ｓｔａｔｍａｎ．Ｈｏｗ Ｕｓｅｆｕｌ Ｉｓ ｔｈｅ Ｓｅｎｔｍｅｎｔ 资者交易的活跃程度，可以作为投资者情绪指标的 Ｉｎｄｅｘ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ａｎａｌｙｓｔｓ ｌｏｕｒｎｆｌＩ，１９８８。４４（５）：４５—５５． 度量； ［２１ Ｃｌａｒｋｅ Ｇ，Ｓｔａｔｍａｎ Ｍ．Ｂｕｌｌｉｓｈ Ｏｒ ＢｅａｒｉｓｈＥＪ］．Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ａｎａ— ｌｙｓｔｓ Ｊｏｕｒｎａｌ，１９９８，５４（６）：６３—７２． （２）从长期来看，投资者情绪对股市的影响的冲 ［３３ Ｆｉｓｈｅｒ Ｌ，Ｓｔａｔｍａｎ Ｍ．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｎｄ ｓｔｏｃｋ ｒｅｔｕｒｎｓ［Ｊ］． 击力度要快而大，即投资者情绪对股市的影响在长 Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ａｎａｌｙｓｔｓ Ｊｏｕｒｎａｌ，２０００，３：１６—２３． 期内要大于短期对股市的影响，这与程昆、刘仁和 ［４３ Ｂａｋｅｒ，Ｍ．，Ｊ．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｒｏｓｓ－ｓｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｔｏｃｋ （２００５）提出的投资者中期情绪指数对股市的收益率 ｒｅｔｕｒｎｓＥＪ１．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ ２００６，６１：１６４５—１６８０． 波动的影响要远强于投资者短期情绪指数的影响有 ［５３ Ｂａｋｅｒ，Ｍ．，Ｗｕｒｇｌｅｒ．．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ ［Ｊ３．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ，２００７，２１：１２９—１５１． 些类似； ［６３ Ｂｒｏｗｎ，Ｇ．Ｗ．，Ｃｌｉｆｆ，Ｍ．Ｔ．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｎｄ ａｓｓｅｔ ｖａｌｕａ— （３）不管在短期内，还是在长期内，开户比例波 ｔｉｏｎＥＪ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ ２００５。７８：４０５—４４０． 动对深市的冲击比对沪市的影响更大，由于在深市 ［７］Ｋｕｍａｒ，Ａ．Ｌｅｅ，Ｃ．Ｍ．Ｃ．Ｒｅｔａｉｌ ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｎｄ ｒｅｔｕｒｎ 上市的企业多为中小型企业。因此，短期内投资者 ｃｏｍｏｖｅｍｅｎｔｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ ２００６，６１：２４５１－－２４８６． 情绪在一定程度上对中小企业上市公司的股票影响 ［８］ＭＢ Ｍｉｋｈａｉｌ，ＢＲ Ｗａｌｔｈｅｒ，ＲＨ Ｗｉｌｌｉｓ．Ｄｏｅｓ Ｉｎｖｅｓｔｏｒ Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ 更大，与Ｂａｋｅｒ和Ｗｕｒｇｌｅｒ（２００６）中成长股票和小 Ａｆｆｅｃｔ Ｓｅｌｌ—Ｓｉｄｅ Ａｎａｌｙｓｔｓ’Ｆｏｒｅｃａｓｔ Ａｃｃｕｒａｃｙ［ｗｌ ｗｏｒｋｉｎｇ ｐａ— ｐｅｒ．２００９． 企业股票对信息的反应更敏感一致； ［９］Ａｌｅｘａｎｄｅｒ Ｋｕｒｏｖ，２０１０．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋ ｍａｒ— （４）在短期内，开户比例波动与上证Ａ指收益 ｋｅｔ’Ｓ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｔｏ＇ｍｏｎｅｔａｒｙ ｐｏｌｉｃｙ．［Ｊ］Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂａｎｋｉｎｇ＆Ｆｉ— 率波动、深证Ａ指收益率波动和沪深３００指数收益 ｎａｎｃｅ ２０１０，３４：１３９—１４９． 率波动都存在双向的格兰杰因果关系。在长期内， ［１０３ Ｍａｉｋ Ｓｅｈｍｅｌｉｎｇ．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｎｄ ｓｔｏｃｋ ｒｅｔｕｒｎｓ．Ｓｏｍｅ 开户比例波动是三个股市收益率波动的格兰杰原 ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｅｖｉｄｅｎｃｅ［Ｄ］．Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ Ｐａｐｅｒ Ｎｏ．４０７，２００８， １１． 因，并且开户比例波动与深证Ａ指收益率波动存在 ［１１３王美今，孙建军．中国股市收益、收益波动与投资者情绪［Ｊ］．经 双向的格兰杰因果关系，但是沪深３００指数波动和 济研究，２００４（１Ｏ）． 上证Ａ指收益率波动都不是开户比例波动的格兰 ［１２］张丹，廖士光．中国证券市场投资者情绪研究［Ｊ］．证券市场导 杰原因。 报，２００９，１０． 以上分析表明，开户比例作为投资者情绪的一 ［１３１黄德龙，文风华，杨晓光．投资者情绪指数及中国股市的实证 个度量，对股市收益率产生了非常显著的影响，这对 ［刀．系统科学与数学，２００９（１）． ［１４］伍燕然，韩立岩．不完全理性、投资者情绪与封闭式基金之谜 于我国证券市场具有重要的参考意义。需要指出的 ［Ｊ１．经济研究，２００７（３）． 是，开户比例作为投资者情绪的量度之一，必定有它 的局限性，如：开户比例只表明了参与股市的热衷程 ［责任编辑谢明子］ ２１
