王健 陸陽 李國棟 莊新田

(1.東北大學工商管理學院，遼寧 沈陽 110819；2.中國人民銀行臨沂市中心支行，山東 臨沂 276000 )

引言

證券投資基金是現(xiàn)代金融市場中重要的資產(chǎn)管理形式。在我國，截至2018年末，境內(nèi)共有基金管理公司120家，旗下基金共5547只，管理資產(chǎn)規(guī)模約13萬億人民幣1?；鹜顿Y中，投資者與基金經(jīng)理之間通過顯性契約合同和隱性聲譽機制表現(xiàn)為委托代理關(guān)系。與股票、債券等直接投資相比，基金投資中形成的金融委托代理關(guān)系使得基金投資者、基金經(jīng)理與投資標的資產(chǎn)之間存在緊密聯(lián)系。由于證券市場具有信息快速擴散和資金高速流動的特點，導致基金投資中的這種緊密聯(lián)系會對基金交易行為和證券資產(chǎn)價格產(chǎn)生深刻影響。

自Bhattacharya和Pfleiderer(1985)[6]開創(chuàng)性地對基金投資中的委托代理問題研究以來，很多學者對此進行了有益探索。早期的研究主要關(guān)注對基金經(jīng)理的激勵機制設(shè)計(Admati和Pfleiderer, 1996; Ou-Yang, 2003)[1][14]。近年來，隨著以基金為代表的機構(gòu)投資者市場定價能力提升，相關(guān)研究逐漸擴展到資產(chǎn)定價領(lǐng)域，部分學者發(fā)現(xiàn)基金投資中內(nèi)生的委托代理問題是影響資產(chǎn)價格的重要原因(Allen和Gale, 2000; Aghion, 2013)[3][2]。但這些研究認為委托代理雙方的行為仍然為理性，屬理性假設(shè)下的研究范疇(Scherbina和Schlusche, 2014)[16]。事實上，基金投資中的投資者與直接投資中的散戶型投資者一樣，所做的金融決策經(jīng)常受到情緒變化的影響。Frazzini和Lamont(2008)[11]、Ben-Rephael et al.(2011)[5]發(fā)現(xiàn)，基金投資者的申購和贖回行為明顯帶有情緒特征，基金的資金流變動能夠反映投資者情緒。Fisch和Tess(2014)[10]采用實驗方法證明投資者在基金投資過程中所犯的錯誤主要受情緒偏差影響。而對于基金經(jīng)理而言，盡管在理論上因其具有規(guī)模經(jīng)濟和信息優(yōu)勢應(yīng)更接近“理性”，但是現(xiàn)實中，當委托人表現(xiàn)出相對強烈且一致的情緒時，一方面根據(jù)“迎合”理論(catering theory)，基金經(jīng)理為實現(xiàn)自身利益最大化，很可能借助信息優(yōu)勢，選擇迎合并利用投資者的非理性偏好，放棄“理性”的投資策略；另一方面根據(jù)資產(chǎn)被迫拍賣理論，基金經(jīng)理會受到投資者情緒化的流動性壓力影響，從事非自愿交易(陳國進和胥愛歡，2012)[22]?？梢?，基金投資中，情緒很可能在金融委托代理雙方之間產(chǎn)生傳染，在資金流動過程中直接通過基金交易行為作用于資產(chǎn)價格。而現(xiàn)有以完全理性為假設(shè)起點和單方面考慮投資者或基金經(jīng)理情緒偏差的基金投資研究，具有一定片面性，有必要從基金投資中存在情緒傳染的角度進行新的探討。

自證券投資基金產(chǎn)生以來，有關(guān)基金投資究竟是“愚錢效應(yīng)”(dumb money effect)還是“智錢效應(yīng)”(smart money effect)的爭論一直是該領(lǐng)域爭論的焦點。所謂“愚錢效應(yīng)”，是指投資者的資金流入無法在未來獲得超額回報，表明投資者不具有基金選擇能力。而“智錢效應(yīng)”則恰好與此相反。Gurber(1996)[12]較早對此進行了探討，發(fā)現(xiàn)獲得凈現(xiàn)金流入的基金能夠在未來取得顯著為正的超額收益，因此存在“智錢效應(yīng)”。隨后Zheng(1999)[20]、Sapp和Tiwari(2004)[15]等均證實了這一結(jié)論。然而，F(xiàn)razzini和Lamont(2008)[11]的研究則對此發(fā)起了挑戰(zhàn)，指出基金投資是一種“愚錢效應(yīng)”，投資者對基金的凈投入會減少其財富。尚爾霄和曹學良(2012)[26]、莫泰山和朱啟兵(2013)[25]等也從不同角度證明國內(nèi)的基金投資者不存在“智錢效應(yīng)”。盡管國內(nèi)外學者對這一爭論進行了廣泛討論，但目前相關(guān)研究多為針對不同類型投資者或不同基金選擇能力的考察，并未在“愚錢效應(yīng)”或“智錢效應(yīng)”研究中考慮委托代理雙方非理性的情緒因素，更未涉及情緒傳染。

基于此，本文可能的貢獻在于：第一，區(qū)別于以往研究中對市場整體情緒或投資者情緒的度量，本文著眼于基金投資中基于金融委托代理關(guān)系產(chǎn)生的情緒傳染現(xiàn)象，并采用基金流量數(shù)據(jù)對其進行量化；第二，已有針對基金投資中“愚錢效應(yīng)”或“智錢效應(yīng)”的研究，多從基金流量對基金業(yè)績影響的角度考察，本文則從資金流動過程中反映情緒傳染的角度，探討“基金投資者情緒→基金流量→基金投資組合→基金重倉股價格”的傳導結(jié)果，從新的視角對原來不一致的研究結(jié)論給出合理解釋；第三，通過將基金投資中的情緒傳染具體劃分為樂觀情緒傳染與悲觀情緒傳染，以及在較長的樣本區(qū)間中采用多種度量指標進行細致研究，深入探討了基金投資中“愚錢效應(yīng)”的產(chǎn)生原因，所得結(jié)論可為基金投資者、基金管理公司及證券監(jiān)管部門提供有益參考。

理論分析與研究假設(shè)

傳統(tǒng)金融理論假設(shè)所有投資者都是理性的，忽略了情緒對投資者行為和資產(chǎn)價格的重要影響。行為金融研究指出，情緒代表了投資者對未來帶有偏差的預(yù)期，反映了投資者對市場總體的樂觀或悲觀態(tài)度，并外化為其投資行為選擇，一旦形成合力，會對市場造成強大沖擊(Baker和Wurgler，2007；高雅等，2018)[4][23]。關(guān)于股票投資中情緒對股票收益的影響，已有大量研究證明，投資者情緒與未來的股票收益存在顯著負相關(guān)關(guān)系(De long等，1990；Shleifer和Vishny，1997；Schmeling，2009)[9][18][17]。其主要原因在于，投資者受非理性信念影響對股票的估值會存在錯誤預(yù)期，即便在短期內(nèi)可能與股票價格產(chǎn)生正反饋效應(yīng)，但隨后這種偏差將被修正，價格會向基本價值回歸，導致投資者的回報與其非理性預(yù)期相反，從而產(chǎn)生“愚錢效應(yīng)”?；鹜顿Y中的投資者在信息收集能力和交易經(jīng)驗方面具有與散戶投資者同樣的劣勢，因此其容易受到情緒影響。這種影響會反映在他們申購與贖回投資基金而產(chǎn)生的資金流之中，進而通過資金流動和信息擴散，傳導至基金所持資產(chǎn)，從而形成情緒傳染?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：基金投資中的情緒傳染與未來的重倉股收益呈負相關(guān)關(guān)系，即基金投資中存在因情緒傳染而導致的“愚錢效應(yīng)”。

已有研究發(fā)現(xiàn)，樂觀與悲觀兩種不同的情緒狀態(tài)對股票收益的影響程度并不相同(Verma, 2007；文鳳華等，2014)[17][27]。行為金融研究表明，人們在樂觀的情緒狀態(tài)中傾向于做出積極判斷，此時投資者將提高對股票收益的預(yù)期，表現(xiàn)為市場參與熱情高，行為較為激進。此外，由于普遍的樂觀情緒多出現(xiàn)在市場上升階段，此時會吸引大量更加缺乏投資經(jīng)驗和投資技能的新投資者入市，導致市場中的非理性程度更高；相反，人們在悲觀的情緒狀態(tài)中傾向于做出消極判斷，低估股票收益，表現(xiàn)為市場參與意愿下降，行為普遍謹慎，加上賣空約束等外部因素限制，導致市場中的非理性情緒影響減少，理性邏輯占據(jù)了主導地位(林樹和俞喬，2010)[24]?；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)2：基金投資中，樂觀與悲觀兩種不同類型的情緒傳染對重倉股收益存在非對稱影響，樂觀的情緒傳染要比悲觀的情緒傳染影響更大。

研究設(shè)計

一、樣本和數(shù)據(jù)

本文選取我國開放式基金中主動管理型基金，即股票型基金和偏股型基金作為研究樣本，剔除基金凈資產(chǎn)數(shù)據(jù)缺失的基金數(shù)據(jù)后，樣本基金共計2002只。選取的樣本區(qū)間為2011年第1季度～2017年第4季度，共28個季度，較為全面地包含了近年中國股市的牛熊市狀態(tài)。由于基金季報公布的數(shù)據(jù)只包含前十大重倉股數(shù)據(jù)，并且其在基金的資產(chǎn)組合中占據(jù)了較大比例，足夠代表基金的持股情況。因此，本文的研究對象為基金每季度的前十大重倉股。研究所使用的樣本數(shù)據(jù)來源于萬德(Wind)數(shù)據(jù)庫和銳思(Resset)數(shù)據(jù)庫。因金融行業(yè)會計核算方法具有特殊性，故剔除金融行業(yè)的股票樣本，同時剔除了股票特征數(shù)據(jù)缺失的樣本，并采用Winsorize法對連續(xù)變量采取上下1%截尾處理。最終得到的有效樣本為非平衡面板結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

二、變量選取

1. 重倉股收益

重倉股收益是本文的被解釋變量。參考國外主流文獻的研究方法，選取包括原始業(yè)績指標和風險調(diào)整業(yè)績指標在內(nèi)的多種重倉股收益度量指標，具體包括：

(1)原始收益率(R_raw)：即考慮分紅后再投資的區(qū)間回報率，計算公式為：[(區(qū)間最后交易日收盤價-區(qū)間首個交易日前收盤價)/區(qū)間首個交易日前收盤價]*100%2。

(2)CAPM模型調(diào)整后收益率(R_αCAPM)：采用重倉股過去24個月的月度收益率按式(1)逐月進行滾動回歸，估計相關(guān)參數(shù)，而后按式(2)計算月度超額收益率αitCAPM，進而計算季度超額收益率R_αCAPM。

(3)Fama-French三因子模型調(diào)整后收益率(R_αFF)：采用重倉股過去24個月的月度收益率按式(3)逐月進行滾動回歸，估計相關(guān)參數(shù)，而后按式(4)計算月度調(diào)整后回報率，進而得到季度調(diào)整后收益率R_αFF。

其中，Rft為無風險利率，采用上海銀行間3個月同業(yè)拆放利率折算得到，RMRFt為市場溢價因子，SMBt為市值因子，HMLt為賬面市值比因子。

(4)Carhart四因子模型調(diào)整后回報率(R_αCarhart)：同理，采用重倉股過去24個月的月度回報率按式(5)逐月進行滾動回歸，估計相關(guān)參數(shù)，而后得到季度調(diào)整后收益率R_αCarhart。

其中，MOMt為慣性因子，采用Carhart(1997)[24]的計算方法，即慣性因子=前11個月累積收益最高的30%的股票組合等權(quán)收益率-前11個月累積收益最低的30%的股票組合等權(quán)收益率。

(5)夏普比率(R_sr)：經(jīng)收益標準差調(diào)整后的超額收益，超額收益為股票月度收益與上海銀行間3個月同業(yè)拆放利率等價的月利率之差。

2.情緒傳染

反映“基金投資者情緒→基金流量→基金投資組合→基金重倉股價格”傳導過程的情緒傳染變量是本文的解釋變量。由于投資者在心理層面的樂觀或悲觀情緒常外化表現(xiàn)為其所投資資金流的異常變動，因此，借鑒Frazzini與Lamont(2008)[11]提出的基于基金流量計算情緒傳染的方法，首先計算基金實際持有某一股票的數(shù)量占該股票所有發(fā)行在外的數(shù)量的百分比，減去在“資金按照每只基金的資產(chǎn)價值比例分配到各只基金”的虛擬條件下基金持有的百分比。簡而言之，虛擬流量即代表了理性狀態(tài)，用基金持有重倉股的實際流量與虛擬流量相減得到每支重倉股賦有情緒的流量，以此度量基金投資過程中的情緒傳染大小，并依據(jù)其正負區(qū)分樂觀與悲觀情緒傳染。具體計算方法如下：

第一步，篩選出基金i及其重倉股n的相關(guān)數(shù)據(jù)。包括：基金i的名稱、代碼、基金資產(chǎn)凈值、區(qū)間漲跌幅度，股票n的名稱、代碼、總流通市值及其在基金i的投資組合中占比。

第二步，根據(jù)式(6)計算基金i在t期末的實際基金流量Fit：

其中，Nit為基金凈值，Rit為基金收益率。

第三步，根據(jù)式(7)計算基金i的虛擬基金流量F^it：

其中，NAit-1為t-1期末所有基金的資產(chǎn)凈值總和，F(xiàn)tA為t期末所有基金的實際基金流量總和。

第四步，根據(jù)式(8)計算虛擬條件下基金i的資產(chǎn)凈值N^it：

第五步，利用第二步至第四步的結(jié)果計算基金層面的情緒傳染大小Zit：

其中，N^tA為所有基金在t期末的虛擬資產(chǎn)凈值總和。Zit＞0表示t期末基金i的實際流量大于理性狀態(tài)下的虛擬流量，反之亦反。

第六步，計算基于基金流量的重倉股票n的情緒傳染大小Snt：

其中，wint為重倉股n在基金i中t期末的投資組合占比，Mnt為重倉股n在t期末的總流通市值。Snt＞0表示基金投資過程中的樂觀情緒傳染，即t期末基金i持有重倉股n的實際流量大于理性狀態(tài)下的虛擬流量；反之，Snt＜0表示基金投資過程中的悲觀情緒傳染；Snt=0則表示不存在情緒傳染的理性狀態(tài)。

3.控制變量

股票價格不僅受到資金流產(chǎn)生的壓力影響，還會受到公司特征、市場環(huán)境等因素影響，參考許年行(2013)[28]、包鋒(2015)[21]等，選取以下控制變量：換手率(Tur)、成交量(Vol)、普通股總市值(TMV)、市盈率(PE)、市凈率(PB)以及市場收益率(Rm)。具體變量定義及計算如表1所示。

三、模型設(shè)計

本文采用面板模型進行回歸分析，在固定效應(yīng)模型與隨機效應(yīng)模型中，通過Hausman檢驗，選擇固定效應(yīng)模型。為檢驗假設(shè)1，即基金投資中的情緒傳染對基金重倉股未來收益的影響，同時考慮到股票收益可能存在均值反轉(zhuǎn)效應(yīng)，因此在回歸分析時，除了控制前述控制變量外，同樣控制了重倉股在過去一年的業(yè)績表現(xiàn)，這里采用重倉股的原始回報率度量?；貧w模型如下：

表1 變量定義及計算方法

其中，α0為常數(shù)項，β1-β8為回歸系數(shù)，λn隨重倉股個體變化，代表個體固定效應(yīng)，μn,t為隨機誤差項，其他變量見表1所示。

為檢驗假設(shè)2，即基金投資中情緒傳染對重倉股未來收益的非對稱影響，將情緒傳染進一步區(qū)分為樂觀情緒傳染和悲觀情緒傳染，構(gòu)造MaxS和MinS變量，其中：MaxS=max(0,S)，MinS=min(0,S)。借鑒Huang等(2011)[13]，構(gòu)建回歸模型(12)：

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

表3 基于情緒傳染的基金投資“愚錢效應(yīng)”檢驗

實證結(jié)果與分析

一、描述性統(tǒng)計

表2報告了各研究變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。首先，情緒傳染變量的均值為0.872，標準差為7.39，反映出基金投資中存在明顯的情緒傳染效應(yīng)，且投資者的情緒存在較大波動。其次，不同定價模型下的風險調(diào)整業(yè)績差異較小，風險調(diào)整后的重倉股收益波動較小。再者，不同重倉股的流動性特征以及公司特征等均表現(xiàn)出一定差異。

二、回歸結(jié)果及分析

1.情緒傳染與重倉股收益

表3是對模型(11)的檢驗結(jié)果。情緒傳染變量與下一期的基金重倉股收益存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，即基金投資中的情緒傳染越嚴重，重倉股收益越低。反映出由情緒偏差所引發(fā)的基金投資者非理性的資金流動，會對基金重倉股產(chǎn)生顯著的價格沖擊。這與Frazzini和Lamont(2008)[11]的結(jié)論相一致，他們發(fā)現(xiàn)投資者傾向于購買持有高估值股票的基金，基金經(jīng)理傾向于將新增加的資金投資于目前持有的高估值股票，而非購買新的股票，導致獲得較高流量的基金業(yè)績和重倉股收益反而變差。這一結(jié)論從情緒傳染的角度證明了基金投資中存在的“愚錢效應(yīng)”，假設(shè)1得到驗證。

2.情緒傳染的非對稱影響

表4是對模型(12)的檢驗結(jié)果。投資者的樂觀情緒傳染與重倉股收益呈顯著負相關(guān)，而悲觀情緒傳染對重倉股收益的影響并不顯著3。這與目前國內(nèi)外學者針對直接投資中，投資者的不同情緒狀態(tài)對股票價格非對稱影響的研究結(jié)論一致。Verma(2007)[19]、林樹和俞喬(2010)[24]、文鳳華等(2014)[27]均發(fā)現(xiàn)，投資者的樂觀情緒要比悲觀情緒對股票價格產(chǎn)生更大的影響。其原因可解釋為，在市場情緒高漲時期，賺錢效應(yīng)不斷吸引新資金和新投資者入市，市場中的非理性情緒更易傳染和擴散，而且這些新進入的投資者往往更加缺乏經(jīng)驗和專業(yè)知識，迫于投資者的資金壓力，證券價格普遍在短期被推高后出現(xiàn)反轉(zhuǎn)回落甚至泡沫破裂，表現(xiàn)為顯著的“愚錢效應(yīng)”；相反，在市場情緒低落時期，市場處于下跌或低迷狀態(tài)，受處置效應(yīng)影響，投資者普遍采取觀望策略，且受賣空限制等外部因素約束，投資者的市場參與程度降低，因此悲觀情緒傳染對重倉股收益的影響較小，假設(shè)2得到驗證。

表4 基于情緒傳染非對稱性的基金投資“愚錢效應(yīng)”檢驗

穩(wěn)健性檢驗

盡管模型(11)和(12)采用被解釋變量提前一期的設(shè)定，已在一定程度上克服了內(nèi)生性對研究結(jié)論的干擾，但出于穩(wěn)健性考慮，本文還從以下五個方面進行了穩(wěn)健性檢驗4。

1.更長的預(yù)測窗口

前文考察了預(yù)測窗口為1個季度時，情緒傳染對重倉股收益的預(yù)測能力。這里將情緒傳染的預(yù)測窗口擴大到未來半年，模型設(shè)定見式(13)和(14)。這樣不但可以檢驗情緒傳染對重倉股收益的持續(xù)性影響，而且能夠克服由于情緒傳染與重倉股收益互為因果所導致的內(nèi)生性問題，檢驗結(jié)果與表3和表4的回歸結(jié)果基本一致。

2.調(diào)整情緒傳染度量指標

前文中情緒傳染變量是基于短期(3個月)基金流量計算的，這里分別采用基于半年和一年基金流量計算的情緒傳染指標(S_6m和S_12m)，對模型(11)和(12)進行檢驗，結(jié)果與表3的回歸結(jié)果基本一致。

3.情緒傳染非對稱影響的均值檢驗

為了進一步排除樂觀與悲觀情緒傳染樣本規(guī)模差異可能造成的干擾，這里分別針對樂觀與悲觀情緒傳染對重倉股收益的影響進行分組均值檢驗。具體操作如下：以樂觀情緒傳染為例，首先，每季度末將樂觀情緒傳染指標(MaxS)排序，并按照33和66分位數(shù)將樣本分為3組(Low，Middle和High)；然后，計算各組每季度的重倉股收益均值，以及對沖組合(Low-High)的均值；繼而，對各組重倉股收益均值進行時間序列的均值檢驗。悲觀情緒傳染亦采用相同的檢驗方法，檢驗結(jié)果與表4的回歸結(jié)果基本一致。

4.控制宏觀經(jīng)濟因素的影響

前文的控制變量主要是基于公司特征的微觀因素，除此之外，重倉股價格還會受到宏觀經(jīng)濟因素的影響。這里選擇GDP增長率(ΔGDP)、消費增長率(ΔC)以及CPI增長率(ΔCPI)作為模型的控制變量進行檢驗，結(jié)果與表3和表4的回歸結(jié)果基本一致。

5.劃分不同市場狀態(tài)的分樣本檢驗

部分研究表明，投資者情緒會受到市場狀態(tài)、經(jīng)濟繁榮與衰退的影響(閆偉和楊春鵬，2011)[29]。因此，借鑒Cooper等(2004)[8]，將市場狀態(tài)定義為股市在過去一段時間內(nèi)的平均漲跌狀況，并據(jù)此將樣本期劃分為牛市與熊市，進一步驗證市場狀態(tài)是否會影響投資者情緒與重倉股收益之間的關(guān)系。結(jié)果與表3和表4的回歸結(jié)果基本一致。

結(jié)論與啟示

本文選取2011～2017年的中國開放式基金作為研究樣本，構(gòu)建基于基金流量的情緒傳染指標，考察“基金投資者情緒→基金流量→基金投資組合→基金重倉股價格”投資過程中的情緒傳染與“愚錢效應(yīng)”。研究發(fā)現(xiàn)：(1)基金投資中的情緒傳染與未來的重倉股收益呈顯著負相關(guān)關(guān)系，即基金投資中存在因情緒傳染而引發(fā)的“愚錢效應(yīng)”；(2)基金投資中，樂觀與悲觀兩種不同類型的情緒傳染對重倉股收益產(chǎn)生非對稱影響，樂觀的情緒傳染要比悲觀的情緒傳染影響更大。一系列穩(wěn)健檢驗均支持上述結(jié)論。

由此得到如下啟示：第一，基金投資者的非理性情緒偏差值得引起重視，特別是在市場繁榮、人氣高漲時，投資者自身應(yīng)有意識加強理性思考，培養(yǎng)價值投資理念，減少“追漲殺跌”的頻繁操作，樹立風險防范意識；第二，基金公司需進一步加強治理，提高其信息披露的透明度，降低與投資者之間的信息不對稱，特別是在極端市場環(huán)境中，應(yīng)做到提前預(yù)測和防范投資者非理性的資金流變動產(chǎn)生的不利影響，充分發(fā)揮市場穩(wěn)定器的作用；第三，監(jiān)管部門應(yīng)密切關(guān)注基金市場中的情緒傳染現(xiàn)象，合理引導投資者行為，同時加強對基金公司交易行為的監(jiān)控，規(guī)范分析師、媒體等言論，減少市場中的噪聲信息，優(yōu)化市場投資環(huán)境。

注釋

1. 資料來源：中國證券投資基金業(yè)協(xié)會網(wǎng)站(http://www.amac.org.cn/)。

2. 股票行情數(shù)據(jù)系后復權(quán)行情，若區(qū)間內(nèi)包含上市首日，則計算時剔除上市首日漲跌幅。

3. 其中，MaxS觀測值為9970，占比44.12%，MinS觀測值為12630，占比55.88%。

4. 限于篇幅，沒有匯報穩(wěn)健性檢驗結(jié)果，留存?zhèn)渌鳌?/p>