閆 偉，楊春鵬

（華南理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州 510006）

一、引言及相關(guān)文獻(xiàn)

自20世紀(jì)80年代以來(lái)，鑒于行為金融學(xué)對(duì)市場(chǎng)異象較強(qiáng)的解釋力，其得到了越來(lái)越多的支持，并逐漸成為現(xiàn)代金融理論的有效補(bǔ)充；90年代開始，作為行為金融學(xué)一大分支的投資者情緒研究得以發(fā)展，業(yè)已取得了較豐碩的成果。其文獻(xiàn)大多為實(shí)證性研究，涵蓋的內(nèi)容大致有二：其一是投資者情緒的表征；其二是投資者情緒與市場(chǎng)整體或股票組合的收益及風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的研究。對(duì)于投資者情緒的表征，早期研究較多采用直接調(diào)查指標(biāo)；近年來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)逐漸演化為利用金融市場(chǎng)交易變量的間接代理，且由僅采用單個(gè)代理變量發(fā)展至采用多個(gè)代理變量綜合性表征。對(duì)于投資者情緒與股票收益及風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究，大多文獻(xiàn)均考察了其在整體時(shí)間區(qū)間內(nèi)的性質(zhì)，尚缺乏對(duì)細(xì)分區(qū)間或階段的探討。本研究即在構(gòu)建一類投資者情緒指數(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)周期性牛市和熊市進(jìn)行細(xì)分，并研究各階段情緒與股票收益及風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。

早期投資者情緒的間接測(cè)度多為僅采用一個(gè)代理變量，如Brown和Cliff（2004，2005）對(duì)之前的研究做了較全面的綜述，[1-2]而最近的研究方法已經(jīng)發(fā)展到運(yùn)用多個(gè)市場(chǎng)交易代理變量綜合性地描述情緒。國(guó)外研究中，Baker和 Wurgler（2006，2007）、Baker和 Wang等 （2008）、Kurov（2010）、Gao和Yu等（2010）、Yu和 Yuan等 （2011）、McLean和 Zhao（2011）、Stambaugh和 Yu等 （2010）采用封閉式基金折價(jià)率、換手率、IPO數(shù)量、IPO首日收益率、新股發(fā)行占比以及分紅等六個(gè)代理變量來(lái)表征投資者情緒。[3-10]Liao和Huang等（2011）選取了個(gè)股平均收益、個(gè)股平均成交量、標(biāo)普500指數(shù)收益、羅素2000指數(shù)收益、標(biāo)普500指數(shù)成交量、標(biāo)普500指數(shù)期權(quán)認(rèn)沽認(rèn)購(gòu)比、IPO首日收益、IPO發(fā)行量、紐約證券交易所股票換手率、共同基金凈買量等十個(gè)變量來(lái)表征投資者情緒。[11]Finter和Niessen-Ruenzi等（2010）采用德國(guó)GFK消費(fèi)者信心指數(shù)、交易量、基金凈買額、IPO發(fā)行量、IPO首日收益、股票發(fā)行占比、認(rèn)沽認(rèn)購(gòu)比等變量，以主成分分析法構(gòu)造了投資者情緒指數(shù)。[12]Kim和Ha（2010）采用韓國(guó)十個(gè)代理變量（新股發(fā)行占比、相對(duì)強(qiáng)度指數(shù)、貨幣流通指數(shù)、SERI金融強(qiáng)度指數(shù)、IPO首日收益率、股票投資保證金、SERI消費(fèi)者情緒指數(shù)、心理線、墊頭借支、KOSPI股票換手率）來(lái)表征投資者情緒。[13]國(guó)內(nèi)研究中，張強(qiáng)和楊淑娥（2009）采用市場(chǎng)換手率、封閉式基金折價(jià)率和投資者開戶增長(zhǎng)率作為投資者情緒指數(shù)的三個(gè)代理變量；黃德龍、文鳳華和楊曉光（2009）采用市場(chǎng)換手率、封閉式基金折價(jià)率和A股新開戶比率作為投資者情緒的代理變量；蔣玉梅和王明照（2009）采用封閉式基金折價(jià)率、A股新增開戶數(shù)、換手率和消費(fèi)者信心指數(shù)四個(gè)代理變量來(lái)表征投資者情緒；易志高和茅寧（2009）采用封閉式基金折價(jià)、市場(chǎng)交易量、IPO數(shù)量及上市首日收益、新增投資者開戶數(shù)和消費(fèi)者信心指數(shù)六個(gè)代理變量來(lái)刻畫投資者情緒。[14-17]

上述文獻(xiàn)在構(gòu)造各自情緒指數(shù)的基礎(chǔ)上，通過選取不同的時(shí)間區(qū)間、利用不同的分析模型，研究了情緒與收益間的交互式關(guān)系。然而，上述文獻(xiàn)只探討了整個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)投資者情緒平均意義上的表現(xiàn)，而未探討不同市場(chǎng)態(tài)勢(shì)或周期階段條件下的情形。楊陽(yáng)和萬(wàn)迪昉（2010）研究了牛市、熊市兩類時(shí)期情緒對(duì)上證綜指收益的影響，得到了不同時(shí)期情緒效應(yīng)的有益結(jié)論，是對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究結(jié)論的一大進(jìn)步。然而，他們的分析未對(duì)牛市和熊市作進(jìn)一步的細(xì)分，且未對(duì)不同風(fēng)格股票的輪動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行研究。因此，本文基于這一理念，在采用六個(gè)代理變量構(gòu)建一類新的投資者情緒指數(shù)的基礎(chǔ)上，研究多種市場(chǎng)周期階段細(xì)分情況下不同風(fēng)格股票收益與風(fēng)險(xiǎn)的輪動(dòng)效應(yīng)，以期得到更為豐富的有益結(jié)論，并據(jù)此給出實(shí)際投資策略建議。本文的主要貢獻(xiàn)如下：(1)首次將牛市和熊市更為細(xì)分，以研究情緒與指數(shù)收益及風(fēng)險(xiǎn)在牛市不同階段和熊市不同階段的關(guān)系；(2)在情緒與指數(shù)收益及風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的研究中采用了多類股票風(fēng)格指數(shù)，考察了各風(fēng)格股票在不同細(xì)分時(shí)期的表現(xiàn)。

二、實(shí)證設(shè)計(jì)

（一）變量定義及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.投資者情緒指數(shù)

綜合以往研究文獻(xiàn)，并結(jié)合中國(guó)數(shù)據(jù)特征，本文擬選取的表征當(dāng)期情緒的代理變量有：兩市新增股票開戶數(shù)、兩市新增基金開戶數(shù)、上證成交量、深證成交量、上證基金指數(shù)、深證基金指數(shù)。以上代理變量均來(lái)源于銳思金融數(shù)據(jù)庫(kù)，為時(shí)間區(qū)間2004.1.30-2009.7.31內(nèi)的周數(shù)據(jù)。

在對(duì)投資者情緒代理變量的選取這一問題上，國(guó)內(nèi)外學(xué)者還未形成共識(shí)。國(guó)外文獻(xiàn)和部分國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)通常采用的是IPO數(shù)量及IPO首日收益率，然而本文并未采用這一系列的代理變量。這是因?yàn)閲?guó)內(nèi)股市數(shù)次中斷新股發(fā)行，造成數(shù)據(jù)的分段缺失，從而使得該變量并不能很好地刻畫市場(chǎng)情緒。另外，國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)通常還采用封閉式基金折價(jià)率作為反映市場(chǎng)整體情緒水平的代理變量，但本文采用上證基金指數(shù)及深證基金指數(shù)代替了封閉式基金折價(jià)率這一代理變量。這是因?yàn)檫@兩個(gè)指數(shù)更能夠綜合性地反映基金市場(chǎng)的更多信息。

對(duì)以上六個(gè)代理變量實(shí)行標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化方法是各變量減去其均值后再除以其標(biāo)準(zhǔn)差。以主成分方法所得到的第一主成分作為情緒指數(shù)St，則情緒指數(shù)和各代理變量的函數(shù)關(guān)系為：

此時(shí)，第一主成分貢獻(xiàn)度69.65%，意味著情緒指數(shù)能夠表征上述六個(gè)最終代理變量69.65%的信息。情緒最小值為-2.1617，最大值為5.6790。該時(shí)間區(qū)間內(nèi)的投資者情緒見圖1所示。

圖1 2004.1.30-2009.7.31時(shí)間區(qū)間內(nèi)的投資者情緒

2.指數(shù)收益率

本文采用的各類指數(shù)除了上證綜指收益率RH和深證成指收益率RS外，還選取了五類股票風(fēng)格指數(shù)收益率。它們分別是：（1）按照股票市值規(guī)模，分為大市值指數(shù)收益率RDSZ和小市值指數(shù)收益率RXSZ；（2）按照股票市凈率，分為高市凈率指數(shù)收益率RGSJL和低市凈率指數(shù)收益率RDSJL；（3）按照股票價(jià)格，分為高價(jià)股指數(shù)收益率RGJ和低價(jià)股指數(shù)收益率RDJ；（4）按照公司業(yè)績(jī)，分為虧損股指數(shù)收益率RKS和績(jī)優(yōu)股指數(shù)收益率RJY；（5）按照公司前景，分為價(jià)值股指數(shù)收益率RJZ和成長(zhǎng)股指數(shù)收益率RCZ。其中，第一類風(fēng)格指數(shù)為天相投資顧問公司編制，第二至四類風(fēng)格指數(shù)為申銀萬(wàn)國(guó)證券公司編制，第五類風(fēng)格指數(shù)為中信證券公司編制。所有指數(shù)數(shù)據(jù)均來(lái)源于銳思金融數(shù)據(jù)庫(kù)，為時(shí)間區(qū)間2004.1.30-2009.7.31的周數(shù)據(jù)。

3.階段劃分

對(duì)于不同市場(chǎng)階段的劃分，主要是依據(jù)滬市與深市綜合指數(shù)階段運(yùn)行的最高點(diǎn)、最低點(diǎn)所出現(xiàn)的日期，即本文采取事后主觀劃分法。如其中一個(gè)牛市轉(zhuǎn)換至熊市的時(shí)點(diǎn)為2007.10.12，滬深兩市指數(shù)在該時(shí)點(diǎn)運(yùn)行至最高后開始回落。最終主觀性細(xì)分的市場(chǎng)階段如下：

牛市初期：2005.7.22-2006.8.11及2008.11.7-2009.2.27；牛市中期：2006.8.18-2007.7.6及2009.3.6-2009.5.22；牛市末期：2007.7.13-2007.10.12及2009.5.27-2009.7.31。熊市初期：2007.10.19-2008.2.1；熊市中期：2008.2.5-2008.9.19；熊市末期：2004.1.30-2005.7.15及2008.9.26-2008.10.31。牛市時(shí)期為牛市初期、中期、末期的并集；熊市時(shí)期為熊市初期、中期、末期的并集。

（二）實(shí)證方法

在回歸分析時(shí)要求所使用的時(shí)序數(shù)據(jù)必須平穩(wěn)，否則可能產(chǎn)生偽回歸問題。因此，在建?；貧w分析前應(yīng)首先對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文采用帶截距項(xiàng)依SIC確定滯后項(xiàng)的ADF方法對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，繼而再確定分析模型。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 各時(shí)序數(shù)據(jù)的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

另外，對(duì)情緒增量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示其ADF值為-19.5990，P值為0.0000，表明無(wú)論是各指數(shù)收益率還是情緒增量序列均是平穩(wěn)的。因此，相應(yīng)的OLS線形回歸模型為：

其中，Rt即為如上各類指數(shù)收益率。

OLS線形回歸分析對(duì)殘差要求其獨(dú)立同分布，因此，應(yīng)對(duì)回歸的殘差是否存在條件異方差做LM檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 線形回歸模型的LM檢驗(yàn)結(jié)果

以上檢驗(yàn)結(jié)果顯示，線形回歸殘差存在顯著的ARCH效應(yīng)，因此需引入條件異方差模型。針對(duì)本文的研究?jī)?nèi)容，即投資者情緒變化與指數(shù)收益率在不同市場(chǎng)階段的關(guān)系，擬采用階數(shù)均為1的TARCH(q,p,r)模型進(jìn)行分析。模型估計(jì)方程為：

其中，Rt為指數(shù)收益率，ΔSt為情緒變化。α0和β0分別為均值方程與方差方程估計(jì)的截距項(xiàng)，μt為均值方程估計(jì)殘差。β2·μ2t-1·Dt-1項(xiàng)為非對(duì)稱效應(yīng)項(xiàng)，或TARCH項(xiàng)；Dt-1為一虛擬變量，當(dāng)μt-1＜0時(shí)，Dt-1=1，否則Dt-1=0。好消息和壞消息對(duì)條件方差有不同的影響。好消息有一個(gè)β1倍的沖擊，而壞消息有一個(gè)β1+β2倍的沖擊，因此體現(xiàn)了對(duì)收益波動(dòng)沖擊的非對(duì)稱性。β3為條件方差的自回歸系數(shù)，當(dāng)β3＞0時(shí)表明條件方差有一期動(dòng)量效應(yīng)，β3＜0表明有一期反轉(zhuǎn)效應(yīng)，且意味著條件方差有一期擴(kuò)增效應(yīng)，意味著有一期縮減效應(yīng)。

三、實(shí)證結(jié)果分析及投資策略

對(duì)牛市和熊市的回歸結(jié)果分別見表3-4。其中，表3為牛市時(shí)期情緒變化與指數(shù)收益率、風(fēng)險(xiǎn)分析的TARCH(1,1,1)回歸結(jié)果，表4為熊市時(shí)期的回歸結(jié)果。

表3 牛市時(shí)期情緒變化與指數(shù)收益率的關(guān)系

由表3結(jié)果可看出：牛市時(shí)期均值方程系數(shù)的回歸結(jié)果α0、α1全部在1%的置信水平下顯著為正，情緒變化與各指數(shù)收益率關(guān)系表明情緒高漲時(shí)收益增加、情緒低落時(shí)收益減少，兩市指數(shù)及不同風(fēng)格股票回歸系數(shù)間的截面關(guān)系表明深市、小市值、低市凈率、績(jī)優(yōu)、價(jià)值類股票受情緒變化影響更敏感，其經(jīng)濟(jì)含義意味著牛市時(shí)期投資者應(yīng)該加大此類股票的投資比重，方能獲取超額收益；TARCH項(xiàng)系數(shù)除高價(jià)股與績(jī)優(yōu)股指數(shù)外，均表現(xiàn)出較高的顯著性，且數(shù)值為負(fù)，表明牛市時(shí)期壞消息的沖擊效應(yīng)較小，各類股票收益波動(dòng)表現(xiàn)出較強(qiáng)的非對(duì)稱性；且這種非對(duì)稱性對(duì)于深市、小市值、低市凈率、價(jià)值類股票更為強(qiáng)烈；各類指數(shù)方差方程中的系數(shù)β3均在1%的置信水平下顯著為正，且其值均小于1，表明條件方差有明顯的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期縮減效應(yīng)，且這種縮減效應(yīng)對(duì)于深市、小市值、低市凈率、高價(jià)、績(jī)優(yōu)、價(jià)值類股票更為明顯。

表4結(jié)果表明：熊市時(shí)期均值方程系數(shù)的回歸結(jié)果α0大多顯著為負(fù)，α1全部在1%的置信水平下顯著為正，即各指數(shù)收益與情緒變化同向變動(dòng)，其數(shù)值大小截面關(guān)系表明深市、小市值、低市凈率、高價(jià)、績(jī)優(yōu)、價(jià)值類股票受情緒變化影響更敏感，意味著熊市時(shí)期投資者應(yīng)該優(yōu)先賣出此類股票，以避免過度虧損；TARCH項(xiàng)系數(shù)表明除低價(jià)股好壞消息對(duì)收益波動(dòng)沖擊表現(xiàn)出顯著的非對(duì)稱性外，其他類股票在熊市時(shí)期并無(wú)非對(duì)稱性；除低價(jià)股指數(shù)外，各類指數(shù)方差方程中的系數(shù)均在1%的置信水平下顯著為正，且深市、高價(jià)、績(jī)優(yōu)類股票指數(shù)的β3值均大于1，表明條件方差有顯著的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期增擴(kuò)效應(yīng)，其他類股票指數(shù)的β3值小于1，表明條件方差有明顯的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期縮減效應(yīng)，且這種縮減效應(yīng)對(duì)于小市值、低市凈率類股票更為強(qiáng)烈。

表4 熊市時(shí)期情緒變化與指數(shù)收益率的關(guān)系

綜合表3、表4結(jié)果可看出，各類指數(shù)收益率對(duì)情緒變化的回歸系數(shù)在熊市時(shí)期要遠(yuǎn)大于牛市時(shí)期，這證明了情緒變化在不同市態(tài)下對(duì)股票收益影響的非對(duì)稱性；熊市時(shí)期情緒變化對(duì)股票收益的沖擊比牛市時(shí)期更為強(qiáng)烈，表明了“慢漲快跌”這一金融市場(chǎng)普遍現(xiàn)象；好壞消息對(duì)大多指數(shù)收益波動(dòng)的非對(duì)稱性，在牛市時(shí)期比熊市時(shí)期更為明顯。

將牛市進(jìn)一步細(xì)分為牛市初期、中期、末期，同時(shí)將熊市進(jìn)一步細(xì)分為熊市初期、中期、末期后，對(duì)每一階段的TARCH(1,1,1)分析結(jié)果見表5-7。在此為簡(jiǎn)化起見，只列出關(guān)鍵參數(shù)α0、α1、β2、β3的分析結(jié)果。其中，表5為牛市初期與中期情緒變化與指數(shù)收益率、風(fēng)險(xiǎn)分析的TARCH(1,1,1)回歸結(jié)果，表6為牛市末期與熊市初期的回歸結(jié)果，表7為熊市中期與末期的結(jié)果。

由表5結(jié)果可看出：對(duì)于牛市初期，其均值方程系數(shù)的回歸結(jié)果α0、α1全部在1%的置信水平下顯著為正，兩市指數(shù)及不同風(fēng)格股票回歸系數(shù)間的截面關(guān)系表明深市、小市值、低市凈率、低價(jià)、績(jī)優(yōu)、成長(zhǎng)類股票受情緒變化影響更敏感，說明牛市初期投資者應(yīng)優(yōu)先考慮購(gòu)入此類股票以獲取更大收益；TARCH項(xiàng)系數(shù)除深市、大市值與低價(jià)股指數(shù)外，均顯著為負(fù)，表明牛市初期壞消息的沖擊效應(yīng)較小，各類股票收益波動(dòng)表現(xiàn)出較強(qiáng)的非對(duì)稱性，且這種非對(duì)稱性對(duì)于低市凈率、績(jī)優(yōu)、成長(zhǎng)類股票更為強(qiáng)烈；除低價(jià)類指數(shù)外，各方差方程中的系數(shù)均在1%的置信水平下顯著為正且其值均大于1，說明各類股票條件方差有明顯的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期增擴(kuò)效應(yīng)。對(duì)于牛市中期，α0、α1全部在1%的置信水平下顯著為正，α1的截面關(guān)系表明滬市、小市值、低市凈率、低價(jià)、虧損、價(jià)值類股票受情緒變化影響更敏感，說明牛市中期投資者應(yīng)加大此類股票的投資權(quán)重；非對(duì)稱項(xiàng)系數(shù)除小市值、低市凈率、低價(jià)及價(jià)值類指數(shù)外，均顯著為負(fù)，說明牛市中期壞消息的沖擊效應(yīng)較小，各類股票收益波動(dòng)表現(xiàn)出較強(qiáng)的非對(duì)稱性；各方差方程中的系數(shù)β3均顯著為正，且大市值、虧損類股票面值大于1，說明這類股票在牛市中期條件方差有明顯的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期增擴(kuò)效應(yīng)，而其他類股票指數(shù)的β3值小于1，表明這類股票在牛市中期條件方差有明顯的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期縮減效應(yīng)。

表5 牛市初期、牛市中期情緒變化與指數(shù)收益率的關(guān)系

表6 牛市末期、熊市初期情緒變化與指數(shù)收益率的關(guān)系

續(xù)表6

表6結(jié)果表明：對(duì)于牛市末期，均值方程系數(shù)的回歸結(jié)果α0全部顯著為正，α1也大多顯著為正；非對(duì)稱項(xiàng)β2系數(shù)均不顯著，表明牛市末期好壞消息對(duì)各類股票收益波動(dòng)沖擊并未表現(xiàn)出明顯的非對(duì)稱性；各類股票方差方程中的系數(shù)β3大多不顯著，低價(jià)股條件方差有動(dòng)量及增擴(kuò)效應(yīng)，虧損股有動(dòng)量及縮減效應(yīng)，成長(zhǎng)股有反轉(zhuǎn)縮減效應(yīng)。對(duì)于熊市初期，α1全部在1%的置信水平下顯著為正，其數(shù)值大小表明深市、大市值、高市凈率、高價(jià)、績(jī)優(yōu)、成長(zhǎng)類股票受情緒變化影響更敏感，說明熊市初期投資者應(yīng)優(yōu)先降低此類股票的配置比重；TARCH項(xiàng)系數(shù)β2不顯著，表明熊市初期好壞消息對(duì)各類股票收益波動(dòng)沖擊并無(wú)明顯的非對(duì)稱性；各方差方程中的系數(shù)β3大多不顯著，高市凈率類股票系數(shù)β3值為正且大于1，說明這類股票在熊市初期條件方差有明顯的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期增擴(kuò)效應(yīng)，而高價(jià)類股票系數(shù)值為正但小于1，表明這類股票在牛市中期條件方差有明顯的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期縮減效應(yīng)。

表7 熊市中期、熊市末期情緒變化與指數(shù)收益率的關(guān)系

續(xù)表7

由表7結(jié)果可看出：對(duì)于熊市中期，均值方程回歸系數(shù)α1全部在1%的置信水平下顯著為正，其數(shù)值大小表明在熊市中期深市、小市值、低市凈率、高價(jià)、績(jī)優(yōu)、價(jià)值類股票受情緒變化影響更敏感，說明熊市中期投資者應(yīng)優(yōu)先考慮售出此類股票以避免過度虧損；TARCH項(xiàng)系數(shù)β2均不顯著，表明熊市中期好壞消息對(duì)各類股票收益波動(dòng)的沖擊沒有非對(duì)稱性；方差方程中的系數(shù)β3顯著，說明滬市股票條件方差在熊市中期有顯著的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期縮減效應(yīng)，大市值、高價(jià)、低價(jià)、績(jī)優(yōu)、價(jià)值類股票有顯著的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期增擴(kuò)效應(yīng)。對(duì)于熊市末期，α1全部在1%的置信水平下顯著為正，其數(shù)值大小表明深市、小市值、高市凈率、高價(jià)、績(jī)優(yōu)、價(jià)值類股票受情緒變化影響更敏感，說明熊市末期投資者應(yīng)優(yōu)先考慮降低此類股票的投資比重；非對(duì)稱項(xiàng)系數(shù)β2均不顯著，說明熊市末期好壞消息對(duì)各類股票收益波動(dòng)的沖擊并沒有非對(duì)稱性；僅滬市方差方程中的系數(shù)β3顯著為正且其值小于1，表明滬市股票在熊市末期條件方差有明顯的一期動(dòng)量效應(yīng)及一期縮減效應(yīng)。

綜合表5-6結(jié)果可看出：對(duì)牛市的不同階段，投資者情緒變化對(duì)各類股票收益率的沖擊大小不同，在牛市初期沖擊最大，中期次之，末期最小。因此，投資者的持股資金比例應(yīng)隨著牛市不同階段的演化有所變化，牛市初期應(yīng)持有更多股票，牛市末期應(yīng)持有更多現(xiàn)金。綜合表6-7結(jié)果可看出：對(duì)熊市的不同階段，情緒變化對(duì)股票收益率的沖擊大小也不同，在熊市末期最大，初期次之，中期最小。因此，投資者為保資金安全，熊市初期、末期均應(yīng)持有較大比例的現(xiàn)金。

綜上可看出，投資者情緒變化對(duì)各類股票收益的影響以及股票風(fēng)險(xiǎn)不僅在牛市與熊市有不同的特征，而且在牛市各階段以及熊市各階段也有不同性質(zhì)。

四、結(jié)語(yǔ)

以往對(duì)于投資者情緒與股市收益及風(fēng)險(xiǎn)的分析更多的是研究市場(chǎng)的整個(gè)時(shí)間區(qū)間，而未將該區(qū)間按照市態(tài)階段進(jìn)行細(xì)分，以研究情緒在每一階段對(duì)收益及風(fēng)險(xiǎn)的不同影響。本文將時(shí)間區(qū)間進(jìn)行了多種方式的細(xì)分，不僅考察了投資者情緒在市場(chǎng)周期性牛市、熊市對(duì)上證綜指、深證成指及五類股票風(fēng)格指數(shù)收益間的影響及其風(fēng)險(xiǎn)特征，而且還探討了其在周期性牛市和熊市初期、中期及末期時(shí)的性質(zhì)。研究結(jié)果表明，情緒變化對(duì)上述股指收益有顯著影響，是一重要的系統(tǒng)性因素。在市場(chǎng)不同階段，各類型的股票收益受情緒影響不同，股票收益也表現(xiàn)出風(fēng)格輪動(dòng)效應(yīng)，因此，投資者在不同階段對(duì)各類股票的投資權(quán)重也有所差異，其風(fēng)險(xiǎn)特征在不同階段也有不同表現(xiàn)。

未來(lái)研究一方面可考察其他風(fēng)格股票的收益、風(fēng)險(xiǎn)在市場(chǎng)不同階段的特征，另一方面也可考察其他市態(tài)周期細(xì)分方式下（如股改前后、或周期性底部、中部及頂部等）的影響效應(yīng)。

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