system: [SYSTEM]

user: 5. 投资者情绪对股票市场收益影响的实证分析 5.1. 投资者情绪与股票收益的实证分析 5.1.1. 平稳性检验 单位根检验是平稳性检验最常用的方法，用于检验变量序列中是否存在单位根，以测试序列的平稳性。本文选择用A股综合市场月收益(MRAC)指标代表股票市场收益，并进行后续投资者情绪指数ISI 4 对股票市场收益的影响的研究。因此，对投资者情绪指标ISI 4 和股票市场收益指标MRAC两个变量进行平稳性检验，主要采用ADF单位根检验，结果如表5所示。 Table 5 Results of ADF tes 模型类型 t值 0.01临界值 0.05临界值 0.1临界值 Prob. 结果 ISI 4 MRAC 无截距项和趋势项 无截距项和趋势项 −3.990844 −9.283706 −4.036983 −4.036983 −3.448021 −3.448021 −3.149135 −3.149135 0.0115 0.0000 平稳 平稳 表5. ADF检验结果 从表5数据可以看出，投资者情绪指数ISI 4 序列与股票市场收益MRAC序列均通过了平稳性检验。 5.1.2. 向量自回归模型 1) 构建VAR模型 为了探讨投资者情绪对股市收益的影响，考虑到前一期股价对后一期的影响以及投资者情绪的滞后效应，参考张德容和余攀(2018) [ 14 ]，采用自向量回归模型(vector autoregressive model， VAR)来研究投资者情绪与股票价格之间的关系，即构建ISI 4 与MRAC的向量自回归模型。要建立VAR模型就需要先确定VAR模型的滞后阶数，其信息见表6。 Table 6 Lag order of VAR mode 滞后阶数 LogL LR FRE AIC SC HQ 0 1 2 3 4 5 −135.7628 −24.71129 −17.57991 −10.19158 −4.476501 −2.528827 NA 216.1538 13.62603 13.85312 10.51167* 3.512769 0.040127 0.005932 0.00561 0.005282 0.005125* 0.005319 2.460049 0.548416 0.492498 0.431993 0.401366* 0.438015 2.508594 0.694050* 0.735222 0.771805 0.838268 0.972006 2.479745 0.607504 0.590979 0.569865* 0.578631 0.654672 表6. VAR模型的滞后阶数 注： * 表示在10%显著性水平下显著。 基于赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)，并结合表6数据，确定滞后阶数P为4。依据回归结果，得到的VAR模型为： MRAC = 0.051 + 0.002   ISI 4 ( t − 1 ) + 0.004   ISI 4 ( t − 2 ) + 0.007   ISI 4 ( t − 3 ) − 0.012   ISI 4 ( t − 4 )     + 0.170   MRAC ( t − 1 ) − 0.093   MRAC ( t − 2 ) − 0.128   MRAC ( t − 3 ) − 0.063   MRAC ( t − 4 ) (7) 上述模型(7)的R 2 = 0.0898，可以说投资者情绪对股票市场收益没有明显的影响效果。图3显示了VAR模型的稳定性判断结果，所有的特征值都被包含在单位圆内，这表明本文构建的VAR模型是稳定的。 图3. VAR模型稳定性判断结果 2) 格兰杰因果检验 为了进一步探究投资者情绪与股票市场收益之间的相互影响关系，对ISI 4 和MRAC进行了格兰杰因果检验。表7为格兰杰因果检验结果。 Table 7 Granger causality test result 因变量 Excluded Chi-sq df Prob MRAC MRAC ISI 4 ALL 4.835702 4.835702 4 4 0.3046 0.3046 表7. 格兰杰因果检验结果 可以从表7中看出，ISI 4 不是MRAC的格兰杰原因，即在显著水平为0.01时，投资者情绪指数ISI 4 的变化不会引起股票市场收益指标MRAC的变化。 3) 方差分解 下文将对MRAC进行方差分解以检验投资者情绪对其的影响程度。方差分解结果如表8所示。 Table 8 Variance decomposition results of MRA 滞后期 S.E. ISI 4 MRAC 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.065688 0.066629 0.066886 0.068114 0.068358 0.068622 0.068647 0.068677 0.068685 0.068724 0.133167 0.139859 0.537642 2.600292 3.279688 3.893218 3.898474 3.981805 3.990472 4.089257 99.86683 99.86014 99.46236 97.39971 96.72031 96.10678 96.10153 96.01820 96.00953 95.91074 表8. MRAC的方差分解结果 表8的MRAC方差分解结果表明，ISI 4 对MRAC几乎没有影响效果，MRAC几乎只受自身因素的影响。从方差分解的结果可以看出，投资者情绪对股票市场收益没有显著性影响，股票市场收益基本上只受自身因素影响，投资者情绪对其影响甚小。 5.2. 稳健性检验 为了验证上述研究结果并不是偶然出现的，必须进行相关的稳健性检验。将用沪深300指数月收益(MRSS)替代上文中的A股综合市场月收益(MRAC)作为新的股市收益指标，并与投资者情绪指数ISI 4 进行分析和验证，以检验实证分析分析的稳健性。相应的序列平稳性检验和滞后阶数检验如表9、表10所示。 Table 9 MRSS ADF test result 模型类型 t值 0.01临界值 0.05临界值 0.1临界值 Prob. 结果 MRSS 无截距项和趋势项 −9.729373 −4.036983 −3.448021 −3.149135 0.0000 平稳 表9. MRSS的ADF检验结果 从表9可以得到，MRSS为平稳序列。同时，依据表10的滞后阶数结果，将ISI 4 与MRSS构建的VAR模型滞后阶数确定为4。 Table 1 0 Lag order of new VAR mode 滞后阶数 LogL LR FPE AIC SC HQ 0 1 2 3 4 5 −139.4968 −28.84551 −21.97986 −14.63165 −9.977317 −8.462105 NA 215.3749 13.11829 13.77791 8.560639* 2.732794 0.042894 0.006387 0.006069 0.005718 0.005654* 0.005913 2.526729 0.622241 0.571069 0.511279 0.499595* 0.543966 2.575274 0.767875* 0.813792 0.851092 0.936497 1.077957 2.546425 0.68133 0.669549 0.649152* 0.67686 0.760623 表10. 新VAR模型的滞后阶数 注：*表示在10%的显著性水平下显著。 最终获得VAR模型如下： MRSS = 0.031 − 0.001   ISI 4 ( t − 1 ) + 0.004   ISI 4 ( t − 2 ) + 0.006   ISI 4 ( t − 3 ) − 0.010   ISI 4 ( t − 4 )     + 0.127   MRSS ( t − 1 ) − 0.053   MRSS ( t − 2 ) − 0.044   MRSS ( t − 3 ) − 0.029   MRSS ( t − 4 ) (8) 模型(8)拟合度为R 2 = 0.0498，因此投资者情绪对股票市场收益没有明显影响效果，研究结果与之前相同。 表11显示了格兰杰因果检验结果。在显著水平为0.01时，投资者情绪指数ISI 4 的变化不会引起股票市场收益指标MRSS的波动，即投资者情绪不是股票市场收益的格兰杰原因。 Table 1 1 Granger causality test results of ISI4 and MRS 因变量 Excluded Chi-sq df Prob MRSS MRSS ISI 4 ALL 3.089420 3.089420 3 3 0.5430 0.5430 表11. ISI 4 与MRSS的格兰杰因果检验结果 对MRSS股市收益指标进行方差分解，得到的分析结果如表12所示。结合上述MRAC的实证分析结果来看，投资者情绪与股票市场收益之间的关系并未发生改变。 Table 1 2 Variance decomposition results of MRS 滞后期 S.E. ISI 4 MRAC 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.069777 0.070487 0.070612 0.070631 0.070648 0.070649 0.070651 0.070651 0.070651 0.070651 0.010058 0.399898 0.430074 0.456076 0.467146 0.468039 0.469249 0.469262 0.469474 0.469473 99.98994 99.6001 99.56993 99.54392 99.53285 99.53196 99.53075 99.53074 99.53053 99.53053 表12. MRSS的方差分解结果 5.3. 结果分析 综合上述稳健性检验的分析结果，投资者情绪对股票市场收益的影响等分析结果与之前相同，即投资者情绪对股票市场收益没有显著性影响，投资者情绪的变动不能引起股票市场收益的波动，即投资者情绪不是股票市场收益的格兰杰原因。 实证分析所显示的结果与预期存在一定差距，可能是我国股市发展已经趋于成熟，投资者情绪对其影响已经微乎其微；也可能是数据量过少或数据频率不当的问题。这说明投资者情绪能引起股票价格变动的观点还需要进一步实证。