投资者情绪与我国股市收益波动性互动研究

发布时间：2020-11-15 11:07

　　 金融是现代经济发展的重要动力,而股市作为直接融资载体在金融市场中发挥流砥柱的作用。股票市场平稳运行不仅有利于保障投资者权益,更是国家经济高质量发展的重要依托。自我国股市建立以来,历经二十余年迅速发展已取得了瞩目成就。但由于发展时间尚短、市场参与者不成熟、监管机制不完善等因素,股市暴涨暴跌现象频发,2008年和2015年我国股市更是出现了数次极端波动,市场连续出现短期内“千股涨停”与“千股跌停”,给上市公司和投资者造成了巨大损失,也严重损害了股票市场融资机制和实体经济发展。传统金融理论认为投资者是“理性人”,当市场发生波动价格偏离价值时会立即纠正这种偏误,而上世纪七十年代末以来,金融市场出现了许多有悖传统金融理论的异象。对此,行为金融学从心理学和社会学视角出发,研究了投资者在参与市场过程中的心理特征和决策行为,并形成了较为完整的理论体系。本文从行为金融理论角度出发,研究我国股市的波动异象,分析了投资者在参与股票市场时情绪的表现特征以及与我国股市收益及波动的影响关系及机制。在梳理前人研究成果的基础上,对投资者情绪与股市收益及波动之间的关系开展理论分析,运用主成分分析法构建了我国投资者情绪综合指数,利用向量自回归模型对投资者情绪与股市收益及波动之间的因果关系、影响机制以及动态效应进行实证研究。研究表明:第一,投资者情绪变化与股市收益有双向格兰杰因果关系,投资者情绪是股市波动的格兰杰原因、但股市波动不是投资者情绪变化的格兰杰原因。第二,投资者情绪在短期内对股市收益有正向影响,之后这种影响会快速转变为负向,而股市收益在短期内对投资者情绪有正向扩大作用,之后影响逐渐消退。第三,投资者情绪在短期内对股市的波动有较为明显的推动作用,这种作用持续一段时间后迅速消退;股市波动没有明显对投资者情绪造成影响。针对研究结论,最后分别从投资者本身和监管机构角度出发,给出了相关改进提升建议,对我国股市健康发展具有一定借鉴意义。
【学位单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F832.51
【部分图文】：

图 1-1 文章研究框架1.4 文章创新点本文在以往学者的研究基础上，从理论和实证两方面较为全面地对投资者情绪以及对股市收益波动的影响进行了研究，主要有两点创新：一是在构建我国投资者情绪综合指标过程中选择投资者情绪代理指标时，剔除了以往学者研究中经常使用的月度 IPO 数量以及 IPO 首日收益率这两个指标，因其在目前我国的 IPO 制度及现状下并不能合理有效反映市场投资者情绪。加入了融资余额占比和市场整体市盈率两个指标，融资余额代表的是投资者使用杠杆意愿，代表了投资者的风险偏好，因此认为其能较好度量投资者情绪，而市场整体市盈率则是因为市盈率指标在我国投资者群体中使用频率极高，能较好反映当前市场参与者情绪高低。二是将股市的收益变动和股市波动区分开来与投资者情绪进行分析。在以往学者的研究中，大多数仅着眼于情绪与收益关系，将收益的变动与价格波动一并而论，而

图 3-1 投资者情绪与市场波动反馈效应.3.2 有限套利效应传统金融学的套利理论认为，市场中存在着大量理性交易者，当资产定价出现偏时，理性交易者会立即买入或卖出证券纠正这种偏差，从而平抑短期内资产价格偏价值的波动，并且这种套利是无风险的。行为金融理论认为经典金融学的无风险套在现实市场中是不能严格成立的，其中不但风险不可控、同时套利对于市场出现的差纠正性也相对有限，即并不能无风险套利而是有限套利，其原因有以下几点：一是套利过程受标的品种的限制，在市场上进行套利时，由于很难找到完美对冲利的匹配标的，套利结果往往不能达到预期，同时又增大了风险敞口，因而存在很程度的局限性。二是行为金融认为市场上存在噪声交易者，个体噪声交易的决策偏误容易在惯性进行延续，使得决策偏误持续偏离资产内在价值，当并且由于“羊群效应”噪声交者容易形成一致性预期，在此情况下市场总体风险扩大，因而套利者在市场上进行

图 5-2 VAR（4）模型脉冲响应图5-2 中左图为投资者情绪比变化受到沪深 300指数收益变化一单位标准冲击后的脉冲响应，由左图可以看出，投资者情绪受到指数收益变化冲击后，在第一、二期有一个逐渐放大的正向反应，但在第二期后开始下降，到第三期为负，随后时期内震荡趋向于零，过程中波动幅度逐渐减小。右图为沪深 300 股指收益率受到投资者情绪变化一单位标准冲击的脉冲响应，可以看出，受到情绪变化冲击后指数收益率的反映在第一期反应强烈，从第二期后开始下降到第三期为负，之后随着时间推移逐渐由负收敛于零。接下来我们对投资者情绪和股市收益变动的方差进行分解分析：608000Percent DNISIR variance due to DNISIR6080100Percent DNISIR variance due to R300Variance Decomposition
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本文编号：2884689