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市场异象(Market anomalies)是指有效市场假说和现有定价模型所不能解释的资产价格变动现象,其存在既反映了市场无效,又反映了现有资产定价模型的不足(Schwert,2003)。新古典金融学理论认为股票价格反映了基本面,价格总在合理区间波动。事实上,众多实证研究表明股价并非一直在合理区间波动,一些指标或事件与股票未来收益存在显著相关性。由于新古典金融学理论在解释市场异象方面的局限性,众多学者试图结合心理学、社会学和实验经济学等学科,从行为金融学的角度展开对市场异象的研究,其中投资者情绪则是行为金融学中解释市场异象的一个核心概念。投资者情绪理论主要认为大量投资者在投资时会犯同样的错误且错误彼此间具有相关性。众多国外文献也进一步支持了投资者情绪作为一个系统性的非理性因素在一定程度上会使得资产价格偏离其真实价值这一事实。国内学者从投资者情绪角度解释A股市场异象的时间起点较晚,相关文献数量较少,且大多数学者都使用主流方法——主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)来度量A股市场的投资者情绪。投资者情绪的度量精度会影响其对股票收益的预测能力。Huang etal.(2015)用丰富严谨的实证研究证明了偏最小二乘法(Partial Least Square,PLS)能剔除从各个单代理变量中提取出的与预测股票收益不相关的共同噪音信息,从而克服了主成分分析法的缺点。因此,本文使用偏最小二乘法构建投资者情绪指标,并按照以下步骤展开了研究:一是利用偏最小二乘法构建A股市场的校准投资者情绪指标SPLS,并将该指标与用主成分分析法构建的投资者情绪指标ScIcSI进行比较,以验证SPLS指标预测未来股票收益的优越性。二是根据现有文献和数据可获得性选择10个指标构建A股市场异象多头与空头投资组合策略并验证所选市场异象在A股市场中显著且独立存在。三是研究使用改进后的投资者情绪指标与代表资产被错误定价的多头和空头投资组合未来一期超额收益、经Fama-French三因子控制后收益之间的关系。本文的研究意义在于在提高投资者情绪度量精度的基础上,从投资者情绪的角度同时研究多个市场异象,并得到如下实证发现:(1)投资者情绪能较好的解释本文所选的A股市场中显著存在的9个市场异象;(2)投资者情绪与被错误定价的股票未来一期收益之间呈显著正相关,并且在控制了市场风险(MKT)、公司规模(SMB)和财务压力(HML)等定价因子后,投资者情绪对股票未来收益的解释能力整体上依然显著;(3)随着投资者情绪高涨,被高估的股票高估现象更严重,而被低估的股票价格有回升迹象。