上证投资者情绪综合指数SSMISI的构建

定义为噪音交易者1（noise traders） 。Black（1986）认为非理性的投资者根据市场中 的噪声信息进行交易，会给他们在金融市场上交易带来一定的优势。 传统金融学理论认为，经典资本资产定价模型中可以忽略这类噪音交易者的存 在， 因此在市场上所得到的资产价格应与投资者完全理性假定下的这种经典资产定价 模型相同。究其原因，Friedman（1953）和 Fama（1965）指出这些非理性投资者与 理性投资者进行对手交易的时候，市场价格会逐渐收敛于资产的内在价值。而在这一 过程中， 那些对于资产价格做出非理性估计并对资产价格产生了实际影响的噪音投资 者会遭受损失。 所以， Friedman 与 Fama 认为噪音交易者并不能对价格产生较大影响， 即使可以在短期内影响价格，在长期中也不能使价格持续偏离其内在价值。 2.1.2 投资者情绪理论的产生 如果由于某种原因，理性投资者无法消除市场中存在的套利机会，那么投资者情 绪对于股票价格产生影响将变得更为可能。Miller（1977）认为当一个市场存在大量 的具备完全信息的投资者时，资产价格不可能会被低估，然而当这些信息完全的投资 者卖空头寸的能力受到限制时，这样一个市场中个别资产的价格是可能被高估的。随 后，De Long et.al（DSSW，1990）创造性的将市场中的投资者分为两类，一类是理 性套利者，另一类是非理性受外生情绪影响的交易者。其认为噪音交易者自身行为所 带来的风险，为他们的长期生存提供了条件，尤其在套利者受到短期界（ short horizons）约束情况下。在有限套利环境中，如果投资者情绪相互传染影响，套利者 将无法消除非理性行为导致的错误定价， 投资者情绪因而会成为影响金融资产均衡价 格的系统性风险。Shleifer 和 Vishny（1997）的研究进一步认为理性投资者想要通过 套利策略消除这些投资者对于市场价格偏离其基本价格的影响是需要成本的。 2.1.3 投资者情绪的理论模型 在指出投资者情绪的存在性之后，行为金融学继续对投资情绪展开理论研究，获 得了较大收获， 比较有代表性的模型如， Daniel， Hirshleifer 和 Subrahmanyam(1997) 将 市场对信息的反应不足与反应过度的现象归因于个体投资者的过度自信 （overconfidence）与自归功偏差（biased self-attribution） ，并基于此建立了个体投资 者情绪模型。Griffin 和 Tversky（1992）认为在投资者预期的形成过程中，人们通常 高估证据的性质（比如事件的大小） ，而低估其统计意义上的权重。进而，Barberis，
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噪音交易者，即无法获得内部信息(inside information)，非理性地把噪音当作有用信息并根据这些信息进行交易 的投资者。
Shleifer 和 Vishny （1998）根据上述未来预期形成的特点，建立了个体投资者情绪 模型。Baker 和 Wurgler（2007）将投资者情绪作为外生变量考察其实证效应，发现 对于难以估价的股票，其中的套利行为相对困难。他们从宏观经济的角度建立了投资 者情绪指数，得出投资者情绪的波动对于整个股票市场有重要影响的结论。 2.1.4 国内的相关研究 DSSW 模型将封闭基金折价现象作为例子运用理论进行分析， 建立了由噪声交易 者所产生的风险与金融资产价格之间关系的理论基础。 国内学者对于这一命题运用中 国股票市场数据进行了广泛的实证研究， 内容涉及投资者情绪对收益的影响。 王美今， 孙建军（2004）通过对沪深两市数据的分析发现，沪深两市投资者情绪变化不仅能显 著的影响收益，而且显著反向修正收益波动，并通过风险奖励影响收益。饶育蕾，刘 达锋（2003）用央视机构看市建投资者情绪水平，并检验其与未来收益的相关关系， 得到的结论在统计上并不显著。魏益华，孙军（2008）对中国的股指期货市场和美国 股指期货市场进行了比较分析。这些研究分别从不同的侧面，揭示我国股票市场上投 资者情绪与行为的影响作用， 为研究投资者情绪与我国股票市场的关系提供了投资者 情绪相互关联的客观依据。 2.2 投资者情绪的度量 韩泽县和任有泉（2005）按照性质和获取方式的不同可将投资者情绪分为三类， 即： 显性投资者情绪： 直接调查得到的投资者对市场的判断和分析； 隐性投资者情绪： 间接影响投资者对市场估价和预期的经济变量；情绪代理变量：影响投资者对市场估 价和预期的非经济变量。下面对投资者情绪度量文献的梳理则按照此框架进行。 2.2.1 显性投资者情绪的度量 Cohen，Zinbarg 和 Zeikel（1987）用 BSI（Bearish Sentiment Index）来反映投资 者情绪2，通过对 1965-1986 年间的 BSI 与 DJIA（道琼斯工业指数）进行相关性分析， 发现熊市指数（Bearish Sentiment Index）大于 55%，表明市场的投资者更多的持有悲 观态度， 与此同时也意味着股票市场将可能扭转熊市局面； 而当该指数小于 15%时候， 则显示市场中更多的投资持有乐观态度，但此时也是市场即将转向熊市的开始，概括 的说， 理论上得出 BSI 指数的变动与市场的变动呈反向相关关系。 在此之后， Michael 和 Statman （1988） 同样运用 BSI 指数考察 1963 年 1 月至 1985 年 9 月的 BSI 与 DJIA
1.引言
传统金融理论认为投资者是完全理性的，市场是有效的。然而 20 世纪 70 年代以 来，金融市场不断出现异象，而传统金融理论却又不能很好的对此做出解释。学界开 始寻找新的视角来解释这些异象，其中一个较有说服力的新兴学科是结合了心理学、 认知科学和金融学所产生的行为金融学。行为金融学认为市场是非有效的，不遵循所 谓“最大化原则”进行投资，个体投资行为会受自身投资情绪影响等等。在上世纪 80 年代以前，行为金融学的研究内容更多地集中于对市场非有效性及伴随产生的若 干异象进行探讨。而在上世纪 80 年代后期，行为金融学中的投资者情绪理论开始受 到重视，如果以 DSSW 模型（1990）的出现作为起点，在此之后围绕资本市场内部 存在噪声交易和投资情绪的研究大量出现。 另一方面， 如果考虑现实的资本市场境况， Robert Shiller 在《非理性繁荣》一书中把 2000 年美国当时的股市描述为“一场非理 性的、自我驱动的、自我膨胀的泡沫” ，一个月后美国股市下滑 2000 多点这一事实也 印证了其观点。因此无论从理论或实践角度，投资者情绪对自身的投资行为和对整个 资本市场的影响均显出了重要作用， 由此也体现了对投资者情绪进行研究的必要性和 重要性。
2. 文献综述
综述部分的结构安排：首先阐述投资者情绪理论及其发展，之后再对投资者情绪 度量的相关研究文献进行梳理。 2.1 投资者情绪理论及其发展 2.1.1 传统金融学的解释 投资者的情绪是否会对资产市场价格偏离其基础价值这个问题长期吸引着大量 学者的关注。Keynes（1936）提出“在现代金融市场中，有些因素会影响精明的投资 人长期准确的预测市场价格的走势。想要长期准确的预测市场价格走势的投资者，显 然比那些仅尝试比普通大众更准确的猜测普通大众的行为的投资者要冒更大的风 险。 ” 实际上，市场中存在大量个体投资者，他们要么是持有个股（Lewellen，Lease 和 Schlarbaum，1974)，选择通过自己收集数据信息来投资一两只股票，或购买某些 专业报刊杂志所推荐的某只股票；要么购买共同基金（Jensen，1968） ，而这些并不 符合经典金融经济学中对理性投资者的定义。 Kyle(1985)和 Black(1986)将这类交易者
2熊市指数和牛市指数均根据投资者对未来股价走势的判断为依据，通过对投资者的调查数据分别计算出看涨指 数和看跌指数，看涨指数=看涨投资者的比例（ / 看涨投资者比例+看跌投资者比例） ，看跌指数的计算原理类似。
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进行分析，得出 BSI 指数对预测股票市场未来价格变化的作用不显著。然而“尽管未 发现 BSI 在预测市场起伏方面的显著作用， 但许多学者仍然选用这一指标来刻画投资 者情绪和投资波动” ，Michael 与 Statman（1988）认为这一现象产生的原因是由于投 资者的认知误差造成的， 认知误差来源于两个层面， 一是认识随机性分布 （patterns and randomness， Gilovich， Vallone 和 Tversky， 1985） ， 二是个体存在有效性幻觉 （Einhorn 和 Hogarth，1978） 。 另一方面，Cliff（2005）未选用 BSI 来研究美国投资者情绪指数，而是参考了美 国个体投资者协会对投资者情绪进行调查所获得的三类情绪指标 （AAIII） ， 分别为涨、 跌、 平绝对数指标， 进而通过看涨看跌投资者数量百分比的差得到了投资者情绪指标。 另一个常用的显性投资者情绪指标是 Solt 和 Statman （1998） 在研究中使用的 “友 好指数”情绪指标。 “友好指数”的构造和获得方法很多，其是一类通过主要媒体网 络、专业投资公司等机构，由每周或一定时期内的主观买卖意见得分来判断投资者的 情绪变化程度，国内的“央视看盘” ，以中国证券报、证券时报等中出现的机构观点 为基础构造的投资者情绪指数等即为此类“友好指数” 。对显性投资者情绪指数的研 究，国内较有代表性的文献如王美今和孙建军（2004）认为投资者情绪是影响其收益 的系统因子，其通过三种情绪调查指数：即买/卖方指标、投资者情报指数和美国个 人投资者协会指数（American association of individual investors）进行概括与归纳进而 得出了投资者情绪指数。 2.2.2 隐性投资者情绪的度量 IPO 数据常作为刻画投资者情绪的隐性指标， 而 IPO 抑价现象则从一定意义上反 映了投资者的情绪。IPO 抑价是指股票一级市场的发行价低于二级市场上市价的现 象。行为金融学认为，股票价格除了在发行之初往往增加外，长期内，股票价格会慢 慢下降。Ritter 和 Welch 2002 的研究进一步发现了投资者在短期内情绪高涨，而在长 期情绪逐渐衰退， 以此来解释股价先涨后跌的现象。 Loughran， Ritter 和 Rydqvist (1994) 也指出，发行人会针对投资者情绪特点，选择在市场火热，投资者情绪高涨的时候发 行股票， 即在投资者情绪高涨时会有较多 IPO 出现。 Ljungqvist， Nanda 和 Singh(2002) 针对不完全信息下的理性人模型， 解释了长期 IPO 股价下跌异象， 通过模型刻画了即 将上市的公司存在面临非理性（一般为过于乐观）投资者以及在卖空受限的市场环境 时的最优行为选择。此外 Baker 和 Stein（2003）提出，市场中如果理性套利者的卖
Abstract: The investor sentiment is an important factor in investing activities and can impact the investor’s behavior. Therefore, the measurement of investor’s sentiment is the key issue for actual research. A lot of pioneer’s works use the single indicator to measure the investor’s sentiment; however, the results show that these measurements are not enough investor’s information infused. In this paper, we build a composite index using subjective indicators, objective indicators and proxy indicators including meteorology data to measure the Shanghai stock market investor sentiment. The lead-lag relationship is considered seriously. Finally, we obtain the SSMISI index by means of factor analysis and examined the internal relationship between investor ’s sentiment and the stock returns. Key Words: Investor Sentiment, Behavioral Finance, Factor Analysis JEL Classification: D03, G14, C58, C51
上证投资者情绪综合指数 SSMISI 的构建
北京工商大学 刘寅、陈相因、胡蓓
摘要：投资者作为资本市场的主体，其投资情绪的变化往往会对自身投资结果及整个 交易市场产生重要影响， 而如何客观合理的度量投资者情绪则成为实际研究中的重点 和难点。 考虑到以往使用单个指标作为投资者情绪代理变量容易导致的代理有偏和信 息不足等问题， 本文抛弃单指标度量方法而选用多维度指标来构建投资者情绪的综合 指数。综合指数中不仅考虑了显性投资情绪变量、隐性投资情绪变量，还首次考虑了 气象因素等代理变量在构建综合情绪指数中的重要作用， 并在考察变量领先滞后关系 的基础上，利用因子分析方法构建了第一只上证投资者情绪综合指数 SSMISI。随后 考察了投资情绪指数与股票收益间的内在作用机制， 检验了所构建投资者情绪指数的 可靠性和实用性。 关键词：投资者情绪 行为金融学 因子分析