【投資者情緒對股票收益率影響的實證探析綜述4300字】

投資者情緒對股票收益率影響的實證分析綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u23049投資者情緒對股票收益率影響的實證分析綜述 179881.1數(shù)據(jù)來源及變量選取 175961.1.1數(shù)據(jù)來源 1209411.2.2變量選取 167831.2研究模型與研究方法 2302361.3平穩(wěn)性檢驗 3213411.3.1ADF檢驗簡介 3306561.3.2時間序列的ADF檢驗 3288811.4向量自回歸模型 4171171.5Granger因果關(guān)系檢驗 613265.1.1Granger因果關(guān)系檢驗簡介 611005.1.2Granger因果關(guān)系檢驗關(guān)系分析 798411.6脈沖響應與方差分解 8195741.6.1平穩(wěn)時期的脈沖響應與方差分解 8133651.6.2高漲時期的脈沖響應與方差分解 111.1數(shù)據(jù)來源及變量選取1.1.1數(shù)據(jù)來源本文數(shù)據(jù)來源來自于東方財富網(wǎng)。數(shù)據(jù)樣本頻率及數(shù)據(jù)期間：本文選用了江南高纖一年的股票交易每日的交易數(shù)據(jù)。綜上所述，本文選定以日作為頻率進行數(shù)據(jù)研究，采取的數(shù)據(jù)為2019年6月3號至2020年6月3號，時間跨度為1年，共246個樣本。本文主要擬使用Eviews進行數(shù)據(jù)處理和計量分析。1.2.2變量選取 本文基于江南高纖上市公司股票的指標進行分析。選取構(gòu)建投資者情緒指標的代理變量是江南高纖換手率指標(TURN)、成交量(VOL)、小單量(SmallVOL)、市凈率(PBR)、市盈率（PER）。換手率（TURN）表示在一段時間內(nèi)投資者股票轉(zhuǎn)手的頻率。當投資者情緒高漲時，換手率越高。當投資者情緒低落時，換手率就會越低。換手率在一定程度上反映了金融市場的流動性。換手率的公式如下:Turnover=i=1n成交量(VOL)指的是股票每日進行交易的成交額。在平穩(wěn)時期，成交量小，投資者情緒低迷，股價一直處于平穩(wěn)波動時期。在情緒高漲時期，股價波動劇烈，當股票出現(xiàn)正向收益時，成交量逐步放大，推動股票產(chǎn)生高額收益。當股價出現(xiàn)負向收益時，成交量也逐步放大，導致股票產(chǎn)生巨幅損失。小單量(SmallVOL)表示的是股票買賣單次數(shù)量小于100手，代表著中小企業(yè)投資者的投資意愿和情緒。在情緒平穩(wěn)時期，中小投資者投資意愿低，股票處于小幅波動階段。在情緒高漲時，股價上升階段，利潤的趨勢使得中小投資者意愿強，小單量增加。市盈率（PER）等于股票價格除以每股收益。市盈率越高，則表明投資者情緒高漲，投資者對于未來預期持樂觀態(tài)度；相反來說，如果市盈率較低，說明投資者情緒低落，投資者對未來持有悲觀態(tài)度。市凈率（PBR）指的是每股股價與每股凈資產(chǎn)的比率。市凈率越高，則表明投資者情緒高漲，對未來市場的走勢預期持樂觀態(tài)度；相反來說，如果市凈率較低，說明投資者情緒低落，對未來市場走勢預期持悲觀態(tài)度。1.2研究模型與研究方法本文從個股方面進行分析投資者情緒對短期股票收益率的影響。本文的研究對象是江南高纖股票的投資者情緒賀短期收益率。在本文分析過程中，將江南高纖的投資者情緒作為解釋變量，被解釋變量指標為江南高纖的股票收益率，進而分析投資者情緒對江南高纖股票短期股票收益率的影響。本文采用向量自回歸模型，構(gòu)建在樣本期間江南高纖投資者情緒對股票收益率的影響：Y=C其中，Y為股票收益率，本文選取的是江南高纖公司每日的股票收益率；EPU為衡量投資者情緒的綜合指數(shù)，δ是隨機誤差項。本文將一整年的數(shù)據(jù)分為兩個時期，分別對兩個時期進行數(shù)據(jù)處理，將股票收益率與投資者情緒綜合指數(shù)進行回歸，根據(jù)實證結(jié)果確定投資者情緒對短期股票收益率的影響。由于Y和EPU都是時間序列，因此，分別對兩個時期：平穩(wěn)時期和高漲時期進行VAR實證分析。在進行回歸分析前，首先用ADF單位根檢驗兩組數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。利用EVIEWS軟件進行實證分析，對兩個時期分別進行脈沖響應和方差分解，進而分析投資者情緒指數(shù)與江南高纖股票每日收益率之間的關(guān)系。1.3平穩(wěn)性檢驗1.3.1ADF檢驗簡介本文采用ADF進行時間序列檢驗，檢測數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。ADF單位根檢驗模型有以下三種：（1）無常數(shù)項、無趨勢的AR（P）過程：Xt=θXt（2）有常數(shù)項、無趨勢的AR（P）過程：Xt=α+θXt（3）有常數(shù)項且具有趨勢的AR（P）過程：Xt=α+γt+θXt?在進行ADF單位根檢驗時，首先要確定兩個時期數(shù)據(jù)的滯后階數(shù)，并根據(jù)AIC和SC確定最佳的滯后階數(shù)。1.3.2時間序列的ADF檢驗將平穩(wěn)時期和高漲時期的數(shù)據(jù)分別進行ADF單位根檢驗。檢驗結(jié)果如表5-1所示：表5-1EPU與日收益率Y的ADF檢驗時期變量ADF檢驗值Prob置信度值平穩(wěn)時期EPU-4.7633760.00011%-3.4730965%-2.88021110%-2.576805日收益-13.671010.00001%-2.5800655%-1.9429110%-1.615334高漲時期EPU-2.9662710.04211%-3.5064845%-2.89471610%-2.584529日收益-5.8959740.00001%-2.5912045%-1.94448710%-1.614367本文將江南高纖股票時期分為兩個時期：平穩(wěn)時期和高漲時期。通過以上ADF檢驗方法的檢驗，可以得出以下結(jié)論：投資者的情緒指數(shù)和股票收益率都拒絕原假設(shè)，并且并沒有出現(xiàn)單位根。因此，可以認為在平穩(wěn)時期和高漲時期投資者的情緒與江南高纖日收益率都是平穩(wěn)的。1.4向量自回歸模型為探究江南高纖投資者情緒對股票收益率的影響，分別對平穩(wěn)時期和高漲時期進行向量自回歸模型進行實證分析，在進行實證分析之前首先要確定VAR模型的最優(yōu)階數(shù)。如表5-2、5-3。

表5-2平穩(wěn)時期VAR模型的滯后階數(shù)LagLogLLRFPEAICSCHQ0660.5757NA4.40e-07-8.960213-8.919527-8.9436821730.5541137.10061.79e-07-9.857879-9.735820*-9.8082852737.983714.353741.71e-07-9.904540-9.701109-9.821884*3742.40048.4128151.70e-07-9.910209-9.625406-9.7944914741.19121.2398061.73e-07-9.893757-9.527582-9.7449765748.98577.0211451.74e-07-9.890962-9.443414-9.7091186752.02321.5377221.76e-07-9.877866-9.348946-9.6629607760.795315.75401*1.65e-07*-9.942793*-9.332501-9.6948248762.10342.3136601.71e-07-9.906169-9.214504-9.625138用AIC和SC準則，得到在平穩(wěn)時期，VAR模型最優(yōu)的滯后階數(shù)為7階。表5-3高漲時期VAR模型的滯后階數(shù)LagLogLLRFPEAICSCHQ052.52867NA0.001000-1.232407-1.173706-1.2088391116.8528123.94160.000230-2.703727-2.527626-2.6330252128.889222.604890.000189*-2.899736*-2.606234*-2.781899*3130.11762.2470530.000202-2.832136-2.421233-2.6671644133.06871.2544860.000207-2.806554-2.278250-2.5944485139.950911.91790*0.000194-2.876851-2.231146-2.6176106141.50192.6103130.000206-2.817121-2.054014-2.5107457142.98592.4249220.000220-2.755752-1.875245-2.4022428147.70037.4741070.000217-2.773178-1.775270-2.372533用AIC和SC準則，得到在高漲時期，VAR模型最優(yōu)的滯后階數(shù)為2階。圖5-1平穩(wěn)時期VAR模型穩(wěn)定性檢驗圖5-2高漲時期VAR模型穩(wěn)定性檢驗從上述兩個時期VAR模型穩(wěn)定性檢驗可以看出，結(jié)果如圖5-1、5-2，兩個時期的所有特征值均在單位圓內(nèi)，則可以得出平穩(wěn)時期和高漲時期構(gòu)建的模型都是穩(wěn)定的。1.5Granger因果關(guān)系檢驗5.1.1Granger因果關(guān)系檢驗簡介通過格蘭杰因果檢驗，可以得出投資者情緒與股票收益率之間是否存在著因果關(guān)系。格蘭杰因果檢驗的數(shù)學模型為：Yt=模型參差平方和：RSS通過X和Y之間的回歸分析，可以得到無限制條件模型：Yt=i=1所得模型參差平方和：RSS構(gòu)造F檢驗的統(tǒng)計量：F=(RSSR5.1.2Granger因果關(guān)系檢驗關(guān)系分析將平穩(wěn)時期和高漲時期投資者情緒指數(shù)與股市日收益率進行格蘭杰因果檢驗的結(jié)果如表5-4、5-5所示：表5-4平穩(wěn)時期格蘭杰因果檢驗因變量ExcludedChi-sqdfProb.EPUY

29.129377

0.0001EPUAll

29.129377

0.0001YEPU

16.979257

0.0175YAll

16.979257

0.0175表5-5高漲時期格蘭杰因果檢驗因變量ExcludedChi-sqdfProb.EPUY

37.162722

0.0000EPUAll

37.162722

0.0000YEPU

7.2028512

0.0273YAll

7.2028512

0.0273（1）平穩(wěn)時期：在給定5%的顯著性水平下，p值=0.0001，EPU是Y的格蘭杰因果原因通過了5%的顯著性水平檢驗。在給定5%的顯著性水平下，p值=0.0175，Y是EPU的格蘭杰因果原因通過了5%的顯著性水平檢驗。（2）高漲時期：在給定5%的顯著性水平下，p值=0.0000，EPU是Y的格蘭杰因果原因通過了5%的顯著性水平檢驗。在給定5%的顯著性水平下，p值=0.0273，Y是EPU的格蘭杰因果原因通過了5%的顯著性水平檢驗。因此，不管是在平穩(wěn)時期還是在高漲時期，變量EPU對Y有預測能力，同樣地，變量Y對EPU也有預測能力。可以得知，江南高纖的投資者情緒綜合指標與股票收益率之間存在著相互影響的關(guān)系。1.6脈沖響應與方差分解由上一小節(jié)得知，EPU與Y之間存在著相互影響的關(guān)系，這一小節(jié)對分別對EPU和Y作脈沖響應與方差分解，來解釋兩者之間的影響程度。圖5-3、5-4分別為平穩(wěn)時期與高漲時期EPU、Y單位標準差沖擊引起變量EPU與Y的變化的脈沖響應函數(shù)。表5-6、5-7分別為平穩(wěn)時期EPU和Y的方差分解。表5-8、5-9分別為平穩(wěn)時期EPU和Y的方差分解。1.6.1平穩(wěn)時期的脈沖響應與方差分解在平穩(wěn)時期，EPU給予自身一單位標準差沖擊沖擊時，整體的影響為正，第1期達到最大，然后在第14期逐漸減弱到0。EPU給予Y一單位標準差沖擊時，在前三期對于Y有一個正向的影響，且在第1期影響最大，隨后在第4期負向影響最大，整體影響為負向，最后在第10期逐漸趨近于0。而Y給予EPU一單位標準差沖擊時，整體影響為正向，在第6期對EPU達到了最大的正向影響。隨后逐漸減弱，在12期影響效果趨近于0。Y給予自身沖擊時，第1期達到最大，隨后轉(zhuǎn)入微弱的負面影響，在第10期逐漸趨近于0。圖5-3平穩(wěn)時期脈沖響應函數(shù)

表5-6EPU的方差分解結(jié)果PeriodS.E.EPUY10.000298100.00000.00000020.00037193.778236.22177430.00041293.351716.64829440.00043991.693068.30693950.00044690.665879.33412760.00045986.1389013.8611070.00046982.7462617.2537480.00048480.2982719.7017390.00049278.6729121.32709100.00049878.3497121.65029110.00050078.3525921.64741120.00050178.3952221.60478130.00050178.2993021.70070140.00050278.2194421.78056表5-7Y的方差分解結(jié)果PeriodS.E.EPUY11.32506912.4808087.5192021.34386312.3636587.6363531.34564112.4167587.5832541.38878817.6900582.3099551.39006717.6828282.3171861.40931618.0806581.9193571.41368117.9723482.0276681.41877718.1114481.8885691.42926217.8510482.14896101.43169518.0413681.95864111.43739818.6645481.33546121.43930218.6222181.37779131.44146118.6490381.35097141.44186518.6620281.33798由表5-6可以看出，EPU在1期自身影響因素達到最大，最后逐漸減弱，在第9期達到穩(wěn)定，與此同時，Y對EPU影響逐漸加強，在第9期達到穩(wěn)定。此時，EPU對自身影響的貢獻率為78.35%，Y對EPU影響的貢獻率為21.65%。而表5.7可以看出，EPU對Y影響的貢獻率為18.66%，受到Y(jié)自身影響因素的貢獻率為81.35%。1.6.2高漲時期的脈沖響應與方差分解在高漲時期，給予EPU自身一單位的標準差沖擊，整體影響為正向，第一期影響達到最大，逐漸趨近于0。EPU給予Y一單位標準差沖擊，整體影響為負向。第4期負向影響達到最大，隨后在第12期趨近于0。Y給予EPU一單位標準差沖擊，整體影響為正向，在第4期達到最大，最后逐漸減弱趨近于0。對自身沖擊，也是第1期達到最大，整體影響為正，最后逐漸趨近于0。圖5-4高漲時期脈沖響應函數(shù)

表5-8EPU的方差分解結(jié)果PeriodS.E.EPUY10.003457100.00000.00000020.00419080.8740419.1259630.00489472.1289527.8710540.00541562.2449137.7550950.00575056.7433343.2566760.00595753.1619346.8380770.00606351.3454548.6545580.00611350.5334649.4665490.00613250.2972649.70274100.00613950.3028849.69712110.00614350.3644749.63553120.00614750.4029949.59701130.00615150.4034049.59660140.00615550.3791149.62089表5-9Y的方差分解結(jié)果PeriodS.E.EPUY14.8372040.59089999.4091025.0777381.50429198.4957131.2887972.55424797.4457541.3483604.31918691.6808151.3901675.78936294.2106461.4366866.85713493.1428771.4820547.44556292.5544481.5220017.69875092.3012591.551441