【作　　者】
刘 澄1（博士生导师），张 羽1，鲍新中2（教授）

【作者单位】
1.北京科技大学东凌经济管理学院，北京100083；2.北京联合大学管理学院，北京100101

【摘　　要】

一、引言
自我国2001年加入WTO以来，不断开放的金融市场和国际趋同的监管制度拉近了国内外资本市场间的距离，国内的企业获得了全球大量优质资金注入，自2005年开始，波澜壮阔的“牛市”让上证指数一路飙升至6124点，让每一个投资者感受到了真切的利益。但随之而来的负面影响却给火热的市场浇上了“一盆冷水”：2007年美国爆发“次贷”危机，投资者的恐慌情绪迅速蔓延至全球，开放不久的中国市场也未能幸免。以个人投资者为主的国内股票市场受到来自全世界投资者恐慌情绪的影响，投资者纷纷卖出手中的股票，导致股指迅速下滑，并在相当长的时间内处于剧烈的波动之中。这次金融危机对中国股票市场的影响表明中国金融市场与世界其他主要金融市场的联系不断加强，也反映出资本市场中投资者情绪可能会传染，从而导致市场中其他投资者偏离微观经济学中的“理性人”假设，做出买入卖出的决定，加剧市场行情的波动。
投资者情绪反映了投资者对市场的投资意愿或者预期。Brown和Cliff（2004）、Baker和Wurgler（2012）在研究投资者情绪时，认为IPO数量、IPO换手率及IPO首日换手率可以作为投资者情绪代理指标。但是针对我国股票市场发展仍然不健全的现状，国内学者们提出了用IPO数量、市场换手率、新增开户数、市场市盈率、消费者信心指数、波动率等指标来计量投资者情绪。
现有关于投资者情绪传染性的研究，主要从两个方面展开。一方面是从微观的研究思路出发，例如杨帆等（2007）、Wai（2013）等的研究；另一方面是从宏观角度研究国家和地区间的投资者情绪传染问题，例如Chang等（2012）发现全球情绪能够传染当地股票市场的投资者，Bathia（2013）也做了相关的研究。
目前，有关中国投资者情绪与国际投资者情绪传染性的研究十分稀少，而有关国际投资者情绪对中国股票市场影响的研究还处于相对空白的阶段。本文通过选取中国市场具有代表性的指标来构建中国投资者情绪指数，并以美国投资者情绪指数为代表，研究国际投资者与中国投资者之间情绪的传染性。通过构建联动效应模型，研究美国投资者情绪对中国股票市场收益的影响，并探究情绪传染在其中发挥的作用。
二、投资者情绪指数的构建及其传染性
1. 数据选取。前文介绍了IPO数量、新增开户数、市场市盈率、市场换手率、消费者信心指数和波动率等在研究中国证券市场投资者情绪时常用的指标，考虑到数据的缺失等问题，本文舍弃波动率数据，选择其他五个指标来构建中国投资者情绪指数。在构建美国投资者情绪指数时则选取了Baker和Wurgler（2012）的经典投资者情绪代理指标。
其中，中国股票市场的市场市盈率、市场换手率来自于锐思数据库，IPO数量、新增开户数和消费者信心指数来自于东方财富Choice金融终端；美国市场上的数据则来自于Wurgler的个人网站。本文选取的样本为月度数据，样本区间是2000年1月 ~ 2015年12月，共计180个样本。
2. 投资者情绪指数的构建。由于选取的各个情绪代理因子可能会存在滞后效应，因此在使用主成分分析方法时会在模型中加入各个情绪代理因子的一阶滞后项，以体现可能存在的“先导—滞后”现象。
（1）中国投资者情绪指数。构建中国投资者情绪指数（SENTchn）时选取IPO数量（NIPO）、市场市盈率（PE）、市场换手率（TURN）、消费者信心指数（CCI）以及新增开户数（XZKHS）五个情绪代理因子及其一阶滞后，IPO数量的一阶滞后用NIPOA表示，其他因子同样处理。
将所选的数据用Eviews进行主成分分析，发现前四个主成分的贡献率分别是37.57%、28.2%、14.44%和6.46%，累计贡献率达到86.68%。因此，本文选取消费者信心指数、IPO数量、市场市盈率、市场换手率四个主成分指标构建中国投资者情绪指数：
SENTchn=[0.37570.8668×PC1+0.2820.8668×PC2+] [0.14440.8668×PC3+0.06460.8668×PC4]
进一步得到中国投资者情绪指数为：
SENTchn=0.059×CCI+0.057×CCIA+0.247×NIPO+0.234×NIPOA+0.083×PE+0.085×PEA+0.184×TURN+0.212×TURNA+0.236×XZKHS+0.235×XZKHSA
根据数据进行回归，可以得到如图1所示的走势图。
（2）美国投资者情绪指数。构建美国投资者情绪指数时采用Baker等的方法，选取了价值加权股利溢价（PDND）、IPO首日收益（RIPO）、IPO发行量（NIPO）、封闭基金折价率（CEFD）及新股发行占比（S）及各个代理情绪因子的一阶滞后变量PDNDA、RIPOA、NIPOA、CEFDA和SA。
将所选数据用Eviews进行主成分分析，得到前四个主成分的贡献率分别是44.09%、28.3%、7.85%和7.05%，累计贡献率达到87.29%。因此，本文选取前四个主成分封闭基金折价率、IPO发行量、价值加权股利溢价、IPO首日收益来构建美国投资者情绪指数：
SENTusa=[0.44090.8729×PC1+0.2830.8729×PC2+][0.07850.8729×PC3+0.07050.8729×PC4]
进一步得到美国投资者情绪指数为：
SENTusa=0.32×CEFD+0.317×CEFDA+0.115×NIPO+0.081×NIPOA-0.077×PDND-0.058×PDNDA+0.152×RIPO+0.141×RIPOA+0.226×S+0.222×SA
根据数据进行回归，可以得到如下走势图：

ENTC），其结果如下：
SENTCt=0.7071SENTchn，t+0.322SENTusa，t
另外，由于得到了共同情绪指标，本文利用市场情绪指标和共同情绪指标分离出国别情绪指标（Local），即每个市场投资者只受到本国宏观或者微观因素影响的投资者情绪。本文利用市场情绪作为因变量、共同情绪作为解释变量进行回归。
3. 投资者情绪传染性分析。通过分析可以看出，在股权分置改革之前，中国证券市场处于相对封闭的阶段，情绪指数波动性很小；而同期美国投资者情绪指数则呈现出明显的波动，这一时期美国投资者情绪对中国证券市场几乎没有影响，这也符合对中国股权分置改革的各类研究所得出的结论。因此，在研究投资者情绪传染性时，本文选取了股权分置改革之后（2006年9月 ~ 2015年12月）的数据进行分析，探讨中美两国投资者情绪的相互作用。
对投资者情绪传染性的研究多使用各种研究疾病传播原理的传播模型，本文在判断投资者情绪传染方向时则选用了格兰杰因果关系检验，即：美国市场上投资者情绪变化传染导致中国市场投资者情绪产生变化还是中国市场投资者情绪变化传染导致美国市场投资者情绪变化，该过程主要是针对以下两个方程进行回归：
方程1：Yt=α0+[i=1nαiYt-i+i=1nβiXt-i]
方程2：Xt=α0+[i=1nαiXt-i+i=1nβiYt-i]
原假设为：H0：β0=β1=β2=…=βn=0。
首先对方程1的结果的显著性进行检验，如果拒绝原假设，那么就能得出X是引起Y变动的格兰杰原因，同理也可以通过方程2检验Y是否是引起X变动的格兰杰原因。
通过数据分析可以看出，在10%的显著性水平上，美国投资者情绪是引起中国投资者情绪波动的格兰杰原因，但中国投资者情绪不是引起美国投资者情绪波动的格兰杰原因。这是因为在金融全球化与一体化的背景下，中国金融市场开放程度的加深和中美间贸易的繁荣，使得两国金融市场关联性也相应增加，所以一旦美国市场投资者情绪受到某事件的影响，就会影响中国投资者的投资信心，从而改变投资者对原有信息的判断和对风险的容忍程度。
三、投资者情绪与中国股票市场收益的实证分析
1. 基于情绪传染的股市联动性模型构建。很多研究投资者情绪的学者认为，投资者情绪对股价形成和证券收益具有重要影响，当投资者情绪高涨的时候，市场趋于乐观从而股票价格高涨，推高了下一期的市场收益，如果投资者情绪较低，则股价下跌，市场收益下降。因此，本文使用包含投资者情绪的联动效应模型来研究一个市场的投资者情绪是否对另一个市场的收益具有影响，如果存在影响则认为两个市场之间存在联动效应。本文建立以下研究模型：
Rchn，t=α+β1SENTchn，t+β2SENTusa，t-1+
β3Rusa，t-1+β4IPchn，t+β5RFRchn，t+μchn，t （1）
其中：SENTchn，t表示当期中国股票市场投资者情绪，本部分数据和构建投资者情绪指数时的数据类型和时间跨度一致，并且使用月度数据；SENTusa，t-1表示滞后一期的美国投资者情绪，考虑到来自美国市场的投资者情绪的影响存在传染性，因此没有选择当期指标而是选择滞后一期的指标；Rusa，t-1表示滞后一期的美国股票市场收益率，在实际研究中由于美国标准普尔500指数所包含的成分股代表性强，在实证研究中使用得较多，因此本文选择美国标准普尔500指数的月度收益率；IPchn，t表示经济周期指标，本文使用工业产值增长率来代表；RFRchn，t表示无风险利率。其中，经济周期指标和无风险利率是控制变量，以消除宏观经济变动的影响，更好地考察投资者情绪对中国股票市场收益的影响程度。模型中，β1、β2的检验结果将会给出投资者情绪对中国市场收益影响是否显著的结果，如果通过检验，则表示中国投资者情绪和美国投资者情绪对中国股票市场收益会产生影响，不同的检验结果则会表示影响的程度；β3则用来衡量中美股票市场的联动效应，其检验结果可以衡量联动性的显著程度。除此之外，三个系数检验的结果还可以用于探究中美市场联动性的产生原因，若β1、β2和β3同时通过检验，则表明中美市场存在联动性且投资者情绪的传染是产生联动性的原因之一。
国际上一些共同因素比如经济危机或者油价变动等也对股市变动存在影响，上述模型中使用的两国市场情绪指标不能完整地衡量出美国市场投资者情绪对中国证券市场收益的影响，因此，本文把这种共同情绪指标和两国的国别情绪指标分离出来进行回归。
Rchn，t=α+β1SENTLchn，t+β2SENTCt+
β3SENTLusa，t-1+β4Rusa，t-1+β5IPchn，t+β6RFRchn，t+μchn，t （2）
新的模型在原模型的基础上加入了共同情绪指标（SENTC），主要考察了共同情绪指标和中美两国的国别情绪指标对中国股票市场收益的影响。其中可以通过观察β4的显著程度，验证中美市场的联动性。β4显著则有联动性，反之，则不存在联动性。同时从共同情绪和国别情绪的角度验证投资者情绪是否为产生联动性的原因，使用β1、β2、β3表示，如果显著则表示情绪传染引起了中美市场的联动性，反之则说明情绪传染并未引起中美市场的联动性。
上述变量中，收益变量包括中国股票市场收益率和美国股票市场收益率。中国股票市场收益率选取了等权的月度市场收益率和流通市值加权的月度市场收益率；美国股票市场的收益率选取了标准普尔500指数的月收益率。为尽可能减少其他共同因素的影响，模型中引入了控制变量，包括反映经济周期变动的工业产品增长率和影响市场收益的无风险利率。上述数据中，中国股票市场收益率来自于瑞思数据库，美国股票市场收益率、工业产品增长率和无风险利率来自于东方财富Choice数据终端。
2. 数据平稳性检验。为避免在使用模型进行实证分析时出现伪回归的问题，得出没有实际意义的结果，本文首先使用单位根检验方法对数据进行平稳性检验，以确保符合模型使用的条件。在这里，使用ADF的单位根检验并使用施瓦兹准则进行滞后阶数的判断。
检验结果表明，中国市场月度收益率、美国市场月度收益率、中国市场投资者情绪、美国市场投资者情绪、工业产品增长率和无风险利率都是平稳的，其中中国市场月度收益率、美国市场月度收益率和工业产品增长率的数据都通过了1%置信度的检验，美国投资者情绪通过了5%置信度的检验，中国投资者情绪和无风险利率通过了10%置信度的检验。该结果表明不存在伪回归问题，因此实证检验部分使用原始数据进行回归。
3. 基于联动性模型的美国投资者情绪影响实证检验。本部分实证检验首先通过联动性模型的回归结果。研究投资者情绪对中国股票市场收益的影响，同时对造成中美股市联动性的原因进行分析；之后，通过不同时期数据的回归结果，探究投资者情绪在样本区间的影响趋势变动情况，对未来可能发展的方向进行估计。
（1）投资者情绪对中国股票市场收益的影响。实证检验中的回归结果如表1和表2所示。
由回归结果可以得到以下结论：
首先，在模型中美国市场收益率指标的系数为正，且在10%的置信度内通过检验，而在公式中美国市场收益率的系数为负，且在10%的置信度内通过检验，表明中美市场之间存在一定的联动效应，但是在公式中的回归系数为负，在模型中的回归系数为正，且四个系数中只有前两个通过检验，说明了中美两个市场之间存在的联动效应较弱。张兵、范致镇等（2010）通过协整检验和GARCH模型发现中美两国市场的走势相对独立，联动效应较弱，和本文的结论接近。
其次，本文使用了滞后一期的美国投资者情绪和中国投资者情绪指标来检验情绪传染和市场联动的关系，即情绪传染是否是市场产生联动性的原因，在模型中滞后一期的投资者情绪系数表明市场之间的情绪传染是造成中美股票市场出现联动性的主要原因。美国投资者情绪的回归系数都为负且都在10%的置信度内显著，说明美国投资者情绪对中国股票市场收益具有明显的影响，即美国市场投资者情绪的变动造成了中国股票市场收益的变动，两国市场出现联动性的一个重要原因是两国市场间存在的情绪传染，两国股票市场上发生的一些事件也验证了本文的结论，2007年的美国股市“黑色星期一”的爆发，造成了第二天中国股市的暴跌，美国股市的变动已经成为中国股市变动的外围影响因素之一。
为剔除国际市场一些影响两国股票市场波动的共同因素，本文使用了美国国别情绪进行分析，结果显示美国国别情绪指标的系数全为负且显著，由于在这个指标里过滤了两国受到的国际共同情绪影响因素，因此这进一步验证了情绪传染是中美市场之间存在联动性的主要因素，同时通过系数大小可以发现美国国内市场情绪是造成两国市场产生联动效应的主要因素。
最后，引入共同情绪指标。共同情绪指标的回归结果表明，中国股票市场收益受到共同情绪的显著影响。从中国市场情绪指标和中国国别情绪指标的回归结果来看，中国投资者情绪变动对中国股票市场的股价形成和收益变动具有显著的影响。但是，经济周期指标的回归系数不显著，说明了中国股市受经济周期的影响较弱。
（2）投资者情绪的影响趋势。2005年是中国证券市场改革的元年，中国股票市场的股权分置改革使股票指数从2000点快速上涨到6000多点；另外证券市场的一些正式制度也开始逐步建立起来，进一步完善了证券市场体制。本文以2006年9月为界将股票市场分为股权分置改革前和股权分置改革后两个阶段分析中国股票市场在不同阶段与美国股票市场的联动效应及投资者情绪在其中的作用。
由实证结果可见：股权分置改革是中国和美国证券市场联动性的一个“分水岭”，在股权分置改革前，中美两国股票市场走势相对独立，不存在联动性；但是在股权分置改革以后，两者之间存在比较强的联动性。加入情绪指标后研究发现，中美市场之间存在联动性是由于投资者情绪传染所致，而美国投资者情绪是产生情绪传染的主要因素。因此，可以发现中美两国市场的联动性呈现一个从联动性较弱到联动性较强的变化过程，该现象的出现主要是由股权分置改革造成的，同时研究还发现情绪传染是造成两国股票市场产生联动效应的主要原因。
四、结论
本文针对构建的中国证券市场的投资者情绪指数和美国市场的投资者情绪指数，对两者的传染性时进行了研究。同时，通过构造股市联动效应模型探索了投资者情绪对中国股票市场收益的影响，得到以下结论：
首先，美国股票市场的投资者情绪是中国股票市场投资者情绪的格兰杰原因，但反方向关系并不成立，即美国投资者情绪的波动会引起中国投资者情绪的波动，但不会产生反向影响。
其次，中美两国股票市场存在较弱的联动性，且通过对股权分置改革前后的数据进行回归分析，发现股权分置改革是两个市场产生联系的开始，在股权分置改革之后，美国市场对中国市场的影响程度越来越大。
再次，美国投资者情绪对中国股票市场的影响从股权分置改革后开始显著，来自美国的投资者情绪波动将会影响中国股票市场的整体收益，中美投资者情绪的传染是导致这一影响的原因。
最后，中国的投资者情绪一直对中国股票市场的收益影响明显，未受股权分置改革的影响，经济周期的变动对中国股票市场整体收益的影响也并不显著。

主要参考文献：
Brown G. W.， Cliff M. T.．Investor sentiment and the near-term stock market［J］．Journal of
Empirical Finance，2004（1）．
Baker M.， Wurgler J.， Yuan Y.．Global， local， and contagious investor sentiment［J］．Journal of
Financial Economics，2012（2）．
杨帆，徐世英．股市投资复杂性的元胞自动机模拟［J］．科技导报，2007（18）．
Wai Mun Fong. Risk preferences， investor
sentiment and lottery stocks: a stochastic dominance approach［J］．Journal of Behavioral Finance，2013（1）．

（3）共同情绪指数和国别情绪指数。Baker和Wuglar建立了世界情绪指标，本文使用主成分分析法将中国市场投资者情绪指标和美国市场投资者情绪指标构造成两国市场的投资者共同情绪指标