唐也然 龍文 石勇

(1.中國(guó)工商銀行博士后科研工作站，北京 100031；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 100190)

一、引言

股票市場(chǎng)中的動(dòng)量效應(yīng)是指股價(jià)收益率有延續(xù)原來運(yùn)動(dòng)方向的趨勢(shì)，即過去一段時(shí)期內(nèi)收益較高(低)的股票在未來一段時(shí)間內(nèi)仍然會(huì)保持較高(低)收益(Jegadeesh and Titman, 1993)[11]。根據(jù)有效市場(chǎng)假說，股票價(jià)格已經(jīng)充分反映了市場(chǎng)上能夠獲取的所有信息，投資者無法預(yù)測(cè)股票價(jià)格并從中獲取超額收益。而動(dòng)量效應(yīng)的存在卻意味著投資者能夠通過購(gòu)買過去表現(xiàn)好的股票和賣出過去表現(xiàn)不好的股票來建立投資組合，從而獲得明顯高于市場(chǎng)平均水平的收益。因此，作為股市異象之一的動(dòng)量效應(yīng)是對(duì)傳統(tǒng)有效市場(chǎng)模型的嚴(yán)重挑戰(zhàn)，成為行為金融中重要的研究熱點(diǎn)之一。

已有大量研究發(fā)現(xiàn)動(dòng)量效應(yīng)在股票市場(chǎng)中確實(shí)存在，但目前各種市場(chǎng)因素并不能完全解釋這種動(dòng)量效應(yīng)的來源(Moskowitz and Grinblatt, 1999；高秋明等，2014)[14][18]。同時(shí)，研究發(fā)現(xiàn)，作為典型的新興市場(chǎng)的中國(guó)A股市場(chǎng)不存在月度和年度頻率上的動(dòng)量效應(yīng)，只存在周度及以下頻率的短期動(dòng)量效應(yīng)(朱戰(zhàn)宇等，2003)[20]。鑒于中國(guó)股市平均換手率較高，頻繁換倉(cāng)使得個(gè)股的動(dòng)量效應(yīng)不會(huì)有很長(zhǎng)的持續(xù)期，且中國(guó)股民普遍的追漲殺跌的投資方式與投資者的非理性心理存在緊密關(guān)系，本文深入研究投資者微觀行為與動(dòng)量效應(yīng)的關(guān)系，對(duì)理解新興股票市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)的特征和形成機(jī)制有著重要意義。同時(shí)，研究結(jié)論可以指導(dǎo)投資者通過更加精準(zhǔn)的策略來獲得超額收益，從而具有較強(qiáng)的金融實(shí)務(wù)價(jià)值。

但是，投資者的微觀行為和非理性心理往往難以捕捉，這給研究動(dòng)量效應(yīng)與投資者非理性行為增加了困難。在互聯(lián)網(wǎng)普及和大數(shù)據(jù)背景下，投資者能夠自由地參與網(wǎng)絡(luò)討論，股票論壇更是成為了投資者表達(dá)自己對(duì)股票市場(chǎng)未來走勢(shì)的觀點(diǎn)和見解的主要渠道，由此產(chǎn)生的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源為研究投資者的微觀行為提供了可能。目前已有大量文獻(xiàn)研究和發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)信息與股票價(jià)格之間的關(guān)系(Antweiler and Frank, 2004; Das and Chen,2007)[2][9]，但很少有文獻(xiàn)基于互聯(lián)網(wǎng)信息研究投資者非理性行為與動(dòng)量效應(yīng)形成之間的關(guān)系。本文擬在行為金融學(xué)的研究框架下，將情緒偏差理論、有限關(guān)注理論和情緒擴(kuò)散理論納入一個(gè)統(tǒng)一的系統(tǒng)進(jìn)行研究，采用大數(shù)據(jù)分析的方法，通過挖掘互聯(lián)網(wǎng)金融論壇中結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從微觀視角獲取投資者的非理性行為，研究其與動(dòng)量效應(yīng)之間的關(guān)系，從而為此類問題提供新的研究思路和實(shí)證證據(jù)。

具體而言，本文將從投資者的非理性行為角度，在大數(shù)據(jù)背景下研究中國(guó)A股市場(chǎng)的動(dòng)量效應(yīng)成因問題。首先檢驗(yàn)中國(guó)A股市場(chǎng)中是否存在短期的動(dòng)量效應(yīng)；其次從理論角度將動(dòng)量效應(yīng)進(jìn)行分解，考察在分別調(diào)整了規(guī)模、行業(yè)、賬面市值比等市場(chǎng)因素后是否仍然存在動(dòng)量收益；最后，在大數(shù)據(jù)背景下，從情緒、投資者關(guān)注度和投資者情緒傳播強(qiáng)度三個(gè)角度探索投資者的非理性行為對(duì)動(dòng)量效應(yīng)形成的貢獻(xiàn)。

二、文獻(xiàn)回顧及理論分析

在有效市場(chǎng)假說中，股票價(jià)值由未來現(xiàn)金流的折現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)決定，由于投資者對(duì)股票的需求是理性的，所以股票價(jià)格應(yīng)該圍繞其價(jià)值波動(dòng)，股票價(jià)格與價(jià)值之間的偏差應(yīng)該是一個(gè)均值為零的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。但是，有效市場(chǎng)假說在實(shí)際交易中受到了挑戰(zhàn)。Jegadeesh and Titman(1993)[11]發(fā)現(xiàn)通過做多過去一段時(shí)間高收益的贏家組合、做空輸家組合構(gòu)造動(dòng)量策略，可以獲得顯著收益，從而指出美國(guó)股票市場(chǎng)在短期內(nèi)存在動(dòng)量效應(yīng)。這一有悖于傳統(tǒng)金融理論的現(xiàn)象使得動(dòng)量效應(yīng)的產(chǎn)生原因成為了引人關(guān)注的問題。

為了研究動(dòng)量收益的成因，Moskowitz and Grinblatt(1999)[14]將所有股票按滯后一期的流通市值和賬面市值比分別分成5組，并將每只股票的收益減去所在組合的平均收益，得到經(jīng)過規(guī)模和賬面市值比調(diào)整的動(dòng)量策略收益，發(fā)現(xiàn)調(diào)整后的動(dòng)量收益減少，說明股票規(guī)模和賬面市值比是動(dòng)量收益的來源。他們還用類似的方法調(diào)整了行業(yè)因素，發(fā)現(xiàn)行業(yè)因素也是動(dòng)量收益的來源。Chordia and Shivakumar(2002)[7]的研究發(fā)現(xiàn)，在控制了市場(chǎng)收益率、不同債券間的收益差等宏觀因素后，策略的短期動(dòng)量收益消失，說明動(dòng)量收益來源于市場(chǎng)周期。高秋明等(2014)[18]使用1994—2011年中國(guó)A股市場(chǎng)數(shù)據(jù)，研究了動(dòng)量效應(yīng)的形成機(jī)制，發(fā)現(xiàn)估值適中、規(guī)模較大且交易相對(duì)活躍的股票更容易在未來有高收益。

可以看出，目前對(duì)動(dòng)量效應(yīng)成因的實(shí)證研究結(jié)論不完全一致，現(xiàn)有發(fā)現(xiàn)的影響動(dòng)量效應(yīng)的因素并不能完全解釋動(dòng)量收益的來源，并且，研究主要聚焦于市場(chǎng)共同因素或股票本身的特質(zhì)性因素上。但是，動(dòng)量效應(yīng)作為有悖于傳統(tǒng)金融理論的現(xiàn)象，與投資者的心理和非理性行為關(guān)系緊密，在進(jìn)行動(dòng)量效應(yīng)成因研究時(shí)，理應(yīng)將投資者的因素納入分析。下面將分別從投資者的情緒偏差、有限關(guān)注和情緒擴(kuò)散三個(gè)方面梳理理解動(dòng)量效應(yīng)成因的文獻(xiàn)。

基于投資者認(rèn)知偏差和情緒偏差的理論認(rèn)為動(dòng)量效應(yīng)與投資者的心理及行為因素有關(guān)。BSV模型(Barberis et al., 1997)[4]從投資者的認(rèn)知偏差角度，認(rèn)為動(dòng)量效應(yīng)來源于最初反應(yīng)不足之后的糾正。DHS模型(Daniel et al.,1998)[8]則認(rèn)為股價(jià)由市場(chǎng)中的信息知情者決定，但過度自信和有偏的自我歸因使他們夸大對(duì)股價(jià)判斷的準(zhǔn)確性并低估市場(chǎng)的公開信息，從而導(dǎo)致對(duì)個(gè)人信息的過度反應(yīng)和對(duì)公共信息的反應(yīng)不足。DHS模型和BSV模型雖然建立在不同的行為假設(shè)上，但二者的結(jié)論是相似的，都認(rèn)為動(dòng)量效應(yīng)來源于投資者的反應(yīng)不足和過度反應(yīng)。Antoniou and Doukas(2013)[1]將消費(fèi)者信心指數(shù)作為情緒的代理變量，發(fā)現(xiàn)動(dòng)量收益只在情緒高漲時(shí)出現(xiàn)，且情緒指數(shù)對(duì)動(dòng)量收益存在顯著的正向影響，驗(yàn)證了投資者情緒對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的影響。Han and Li(2017)[10]針對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的研究發(fā)現(xiàn)，投資者情緒可以作為月度頻率上的動(dòng)量指標(biāo)。

基于有限關(guān)注理論的研究認(rèn)為，動(dòng)量效應(yīng)與投資者的注意力分配有關(guān)。有限關(guān)注這一概念由Kahneman(1973)[12]提出，由于個(gè)人在面對(duì)海量信息時(shí)無法同時(shí)關(guān)注到所有事物，只可能接受他自己感興趣的信息并從中提取對(duì)自己有價(jià)值的部分來用于指導(dǎo)自己的實(shí)踐，因此投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)，關(guān)注度的變化會(huì)對(duì)投資者的交易行為產(chǎn)生影響。Barber and Odean(2008)[3]使用新聞數(shù)量、交易量和極端收益來反映股票對(duì)投資者的注意力吸引，從而研究投資者關(guān)注和投資者行為之間的關(guān)系，認(rèn)為投資者面臨上千只股票的選擇時(shí)，更傾向于買入在近期能夠引起投資者關(guān)注的股票。Lou(2014)[13]發(fā)現(xiàn)股票價(jià)格與該公司所支付的廣告費(fèi)用顯著相關(guān)，廣告可以被看成是對(duì)投資者注意力的吸引，所以增加廣告費(fèi)用的支出會(huì)引起投資者大量買入該公司股票，從而推動(dòng)股票超額收益的短期上升。岑維等(2014)[17]使用深交所互動(dòng)易平臺(tái)的數(shù)據(jù)度量投資者關(guān)注度，發(fā)現(xiàn)投資者關(guān)注與股票收益正相關(guān)。Benrephael et al.(2017)[5]使用對(duì)特定股票的新聞搜索和新聞閱讀衡量投資者關(guān)注，發(fā)現(xiàn)關(guān)注度指標(biāo)與交易行為高度相關(guān)，且機(jī)構(gòu)投資者的關(guān)注度能夠更快速地對(duì)重大新聞事件做出反應(yīng)，從而引發(fā)市場(chǎng)關(guān)注并促進(jìn)價(jià)格的調(diào)整。

基于情緒傳播和擴(kuò)散的研究則從整個(gè)股票市場(chǎng)出發(fā)，認(rèn)為群體性的非理性行為會(huì)引發(fā)資產(chǎn)價(jià)格偏離，從而產(chǎn)生動(dòng)量效應(yīng)。從社會(huì)心理學(xué)和傳播學(xué)角度來說，情緒的產(chǎn)生是對(duì)外界事物的反應(yīng)，而趨同心理和群體壓力意味著面對(duì)不確定的信息，人們傾向于認(rèn)同多數(shù)人的觀點(diǎn)，以獲得心理安全。尤其是在中國(guó)等新興市場(chǎng)中，投資者的投資理念尚不完全成熟，更容易在面對(duì)與股票有關(guān)的海量信息時(shí)缺乏獨(dú)立的理性判斷，從而導(dǎo)致個(gè)人希望與群體中的多數(shù)意見保持一致，在此過程中也就更容易受到其他投資者觀點(diǎn)的影響。Bon(1897)[6]在其《烏合之眾：大眾心理研究》中所提的“群體感染”，即是指群體受到某種暗示或因從眾效應(yīng)，使某一觀點(diǎn)或意識(shí)形態(tài)在群體中自發(fā)傳播并占據(jù)主導(dǎo)地位的過程。這種從眾心理與經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的羊群理論有關(guān)，羊群理論認(rèn)為投資者存在效仿傾向，周圍投資者產(chǎn)生的群體壓力會(huì)影響和支配其他投資者，從而出現(xiàn)所謂的羊群效應(yīng)。Shleifer(2000)[16]的研究指出，非理性交易者的跟風(fēng)是資產(chǎn)價(jià)格持續(xù)偏離的重要原因。楊曉蘭等(2016)[19]基于新浪財(cái)經(jīng)博客構(gòu)建社會(huì)互動(dòng)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)該指標(biāo)對(duì)上證綜合指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的收益率都存在顯著正向影響。可見，由于投資者的從眾心理和羊群行為的存在，少數(shù)投資者的非理性將導(dǎo)致整個(gè)市場(chǎng)的過度反應(yīng)或反應(yīng)不足，通過情緒的傳播和擴(kuò)散所形成的單向市場(chǎng)合力，對(duì)市場(chǎng)短期動(dòng)量效應(yīng)起到推波助瀾的作用。

綜上所述，基于情緒偏差理論、有限關(guān)注理論和情緒擴(kuò)散理論的研究，分別是從投資者情緒、投資者關(guān)注度和信息傳播三個(gè)角度對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的成因進(jìn)行分析。這三者之間既有差異，又存在著內(nèi)在的聯(lián)系。雖然行為金融的研究已從理論角度對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的成因有了廣泛的討論，但大多是從某一特定角度展開研究，系統(tǒng)地實(shí)證檢驗(yàn)投資者非理性行為對(duì)動(dòng)量構(gòu)成的文獻(xiàn)較少。造成這一局面的部分原因是從微觀角度獲取投資者行為的數(shù)據(jù)比較困難。

本文的貢獻(xiàn)在于，在行為金融學(xué)的研究框架下，將情緒偏差理論、有限關(guān)注理論和情緒擴(kuò)散理論納入一個(gè)統(tǒng)一的系統(tǒng)進(jìn)行研究；在大數(shù)據(jù)背景下，通過挖掘金融論壇的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，研究投資者微觀的非理性行為與動(dòng)量效應(yīng)之間的關(guān)系，檢驗(yàn)投資者情緒、投資者關(guān)注度和情緒傳播度是否是動(dòng)量效應(yīng)形成的重要因素。研究一方面試圖發(fā)掘出互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)指標(biāo)區(qū)別于傳統(tǒng)指標(biāo)的獨(dú)特價(jià)值，另一方面也為行為金融理論補(bǔ)充實(shí)證檢驗(yàn)依據(jù)。

三、模型與方法

(一)動(dòng)量效應(yīng)的公式分解

傳統(tǒng)資產(chǎn)定價(jià)模型中的多因子模型認(rèn)為可以將股票收益分解為以下幾部分的線性組合：

其中ri,t為第i支股票在t時(shí)間的收益，rf為無風(fēng)險(xiǎn)收益率，Rk,t為t時(shí)間的k種風(fēng)險(xiǎn)敞口，比如Fama-French三因子模型分別包括的市值因子、市場(chǎng)組合收益和賬面市值比因子，也包括三因子無法解釋的其他風(fēng)險(xiǎn)敞口，如行業(yè)因素等等。εi,t代表與公司個(gè)體有關(guān)的其他因素。

對(duì)于股票i，其期望收益μi為：

由于動(dòng)量收益是指過去一段時(shí)期內(nèi)收益較高(低)的股票在未來一段時(shí)間內(nèi)仍然會(huì)保持較高(低)收益，根據(jù)Jegadeesh and Titman(1993)[11]，Moskowitz and Grinblatt(1999)[14]，假設(shè)各因素之間互不相關(guān)，股票的動(dòng)量收益可以分解為如下形式：

其中是t時(shí)刻所有股票的平均收益。則對(duì)于所有N只股票來說，動(dòng)量策略M的平均收益RM,t為：

(二)動(dòng)量策略的構(gòu)建和動(dòng)量收益的調(diào)整方法

首先使用Jegadeesh and Titman(1993)[11]的方法構(gòu)建投資策略，并考察策略的收益及其顯著性，從而研究動(dòng)量效應(yīng)是否存在。然后采用Moskowitz and Grinblatt(1999)[14]的方法，通過去掉相同特征分組中股票的平均收益研究動(dòng)量效應(yīng)的成因，即研究公式(4)第二項(xiàng)中哪些共同因素會(huì)對(duì)動(dòng)量收益產(chǎn)生重要影響。具體方法如下：

1.構(gòu)建動(dòng)量投資策略

設(shè)定觀察期和持有期分別為J和K，在策略形成階段，將所有樣本股按照過去J期的累計(jì)收益分為10組。確定前10%的贏家組合和最后10%的輸家組合。在持有階段，做多贏家組合的股票、做空輸家組合的股票，并將這一投資策略持有K期。動(dòng)量策略s在持有K期內(nèi)的平均收益rs的計(jì)算公式為：

其中，W和L分別代表通過J期形成期的累計(jì)收益排序后得到的贏家組合和輸家組合的股票集合。

2.確定股票所屬風(fēng)格

將股票按要研究的各因素指標(biāo)的滯后一期大小進(jìn)行排序，然后把所有股票分為5組，從而確定t期期初每只股票在因素θ中的所屬風(fēng)格分組，并計(jì)算因素θ中第g組(g∈[1, 5])股票的平均收益。

3.計(jì)算經(jīng)過各因素調(diào)整后的動(dòng)量收益

將步驟1中的動(dòng)量策略里股票的原始收益減去步驟2中該股票所對(duì)應(yīng)的特征分組的平均收益，就可以計(jì)算出經(jīng)過因素θ調(diào)整后的動(dòng)量策略收益：

如果動(dòng)量收益主要來源于某種共同因素，則經(jīng)過調(diào)整后的收益將大大減小，并且顯著性會(huì)降低。

(三)投資者非理性行為的測(cè)度

行為金融學(xué)認(rèn)為，動(dòng)量效應(yīng)來自于投資者的非理性行為，跟投資者的情緒偏差、注意力分配和羊群行為有關(guān)。投資者的這種非理性行為可以用信息接收、信息轉(zhuǎn)化和信息傳播三個(gè)步驟進(jìn)行解釋。如圖1所示，投資者由于對(duì)某只股票關(guān)注度較高，所以瀏覽了與該股票有關(guān)的信息，這會(huì)影響他對(duì)該只股票的預(yù)期，然后，他通過在互聯(lián)網(wǎng)上表達(dá)自己的觀點(diǎn)，成為了情緒的傳播者。通過投資者之間這樣信息接收、信息轉(zhuǎn)化和信息傳播的循環(huán)，投資者的心理偏差成為了群體性的非理性行為。

圖1 投資者關(guān)注度、投資者情緒和情緒傳播的關(guān)系

本文針對(duì)大規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)股票論壇數(shù)據(jù)，從股票論壇的發(fā)帖中挖掘投資者的非理性行為，并研究其對(duì)動(dòng)量效應(yīng)形成的影響。在眾多的股票論壇中，東方財(cái)富網(wǎng)股吧具有相當(dāng)大的訪問量和影響力。東方財(cái)富網(wǎng)于2004年上線，其旗下的股票論壇在2011年的訪問量和發(fā)帖量即達(dá)到了一定規(guī)模。在東方財(cái)富股吧中，滬深兩市主板、創(chuàng)業(yè)板的上市股票都有相對(duì)應(yīng)的討論區(qū)，投資者為了了解相關(guān)股票的信息以及與其他投資者交換意見，就會(huì)進(jìn)入其所關(guān)心的個(gè)股股吧中。根據(jù)發(fā)帖的內(nèi)容，可以判斷出發(fā)帖人對(duì)股票未來走勢(shì)的情感傾向，而股票論壇中的發(fā)帖量和帖子的閱讀量等信息可以作為衡量投資者關(guān)注度和信息傳播度的指標(biāo)。基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)視角，本文從投資者關(guān)注度、投資者情緒和情緒傳播度三個(gè)角度，定義如下可能導(dǎo)致動(dòng)量效應(yīng)的指標(biāo)：

1.投資者情緒

由于投資者的發(fā)帖信息中包含著其對(duì)未來股票走勢(shì)的觀點(diǎn)，因此可以使用股票論壇上的發(fā)帖信息來度量投資者情緒。使用Shi et al.(2018)[15]的文本挖掘方法對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的信息進(jìn)行情感分析，具體過程如圖2所示。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、文本特征表示及特征抽取，將股票論壇上的回帖數(shù)據(jù)由文本轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠快速處理的向量，然后使用有監(jiān)督的SVM分類器，將2000條人工準(zhǔn)確分類的帶標(biāo)簽文本作為訓(xùn)練集，從中挖掘出能夠有效區(qū)分投資者情緒的規(guī)則來進(jìn)行文本的自動(dòng)分類。最后將計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別出的個(gè)人投資者的情感傾向合成為投資者情緒指數(shù)Mt，其編制公示如下：

圖2 構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)的流程

這里，定義MtBUY為t時(shí)段內(nèi)經(jīng)過兩步情感分類得到的看漲回帖數(shù)，MtSELL為t時(shí)段內(nèi)看跌的回帖數(shù)。

2.投資者關(guān)注度

一般來說，投資者閱讀某只股票論壇上的帖子是出于他對(duì)該股票的關(guān)注，因此，用股票論壇中帖子的閱讀量來度量投資者對(duì)該股票的關(guān)注程度。

3.情緒傳播度

情緒傳播度表示投資者觀點(diǎn)擴(kuò)散的程度，反映了某種情緒的影響力。使用回帖量表示情緒傳播度，一是因?yàn)榛靥砥渌藢?duì)發(fā)帖者的一種反饋，得到的反饋越多，說明發(fā)帖人的觀點(diǎn)引起的反響越熱烈，可能造成的影響越大；二是因?yàn)楣善闭搲幕靥麑a(chǎn)生“頂帖”的效果，即被人回復(fù)的帖子會(huì)排在前面，從而使其他投資者看到帖子并做出反應(yīng)的可能性變高。本文還使用了主題帖的發(fā)帖量作為情緒傳播度的表示，得到了與回帖量指標(biāo)幾乎一樣的結(jié)果，因此下面的實(shí)證部分都以回帖量來表征情緒傳播度。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)指標(biāo)及數(shù)據(jù)說明

實(shí)證部分選擇的樣本是中證800指數(shù)成份股。中證800指數(shù)由滬深300和中證500兩種指數(shù)的成份股一起構(gòu)成，包括了滬深兩市大中小盤的800只股票，其市值約占到全市場(chǎng)的四分之三，具有很強(qiáng)的代表性。

用于實(shí)證檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)主要分為兩類，一是分析投資者非理性因素時(shí)使用的源于互聯(lián)網(wǎng)股票論壇的數(shù)據(jù)，二是分析市場(chǎng)因素時(shí)使用的公開的股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)。其中，用于分析投資者非理性行為的數(shù)據(jù)來源于東方財(cái)富股票論壇上的投資者發(fā)帖、回帖和瀏覽信息，這部分涉及到的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化文本的處理，已經(jīng)在前文做了詳細(xì)介紹。A股市場(chǎng)的公開數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，不同于以往的此類研究中多數(shù)使用的周度或月度數(shù)據(jù)，本文將使用日度頻率的數(shù)據(jù)，其原因在于A股市場(chǎng)上動(dòng)量效應(yīng)是否存在仍尚有爭(zhēng)議，不少文獻(xiàn)指出A股市場(chǎng)中不存在月度頻率上的動(dòng)量效應(yīng)，而只存在周度頻率上的短期動(dòng)量效應(yīng)(朱戰(zhàn)宇等，2003)[20]。同時(shí)，研究將結(jié)合投資者在互聯(lián)網(wǎng)中的非理性行為，而這些行為數(shù)據(jù)往往每天都會(huì)發(fā)生迅速變化，故選用日度數(shù)據(jù)作為研究樣本能夠更好地捕捉投資者的非理性行為。并且將時(shí)間窗口設(shè)為1～20天，也已經(jīng)包含了將近3周的時(shí)間。

表1 主要影響因素的定義及數(shù)據(jù)來源

因此，實(shí)證部分使用中證800指數(shù)成份股的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和公開市場(chǎng)數(shù)據(jù)，時(shí)間范圍為2011年1月1日至2016年12月30日。對(duì)于實(shí)證研究中檢驗(yàn)的主要影響因素，其定義及數(shù)據(jù)來源如表1所示。

(二)動(dòng)量效應(yīng)的檢驗(yàn)

首先考察在2011—2016年日度數(shù)據(jù)上動(dòng)量策略的投資收益來檢驗(yàn)動(dòng)量利潤(rùn)是否存在。采用前文所述方法構(gòu)建投資策略，設(shè)定觀察期和持有期的總期數(shù)分別為J和K。在觀察期內(nèi)，通過考察過去J期的累計(jì)收益，將股票池中收益排前10%的股票作為贏家組合，后10%的股票作為輸家組合。構(gòu)建一個(gè)做多贏家組合和做空輸家組合的投資策略，并持有K期，計(jì)算該投資組合在持有K期內(nèi)的平均收益。選取的形成期(J)和持有期(K)均為1、2、3、4、5、10、15、20，交叉構(gòu)成了64個(gè)動(dòng)量策略。圖3展示了這些動(dòng)量策略的平均收益和顯著性，由于采用滾動(dòng)窗口得到的收益序列可能存在異方差和序列相關(guān)性，展示的t值均由Newey-West方法調(diào)整后得到。

圖3 動(dòng)量策略收益情況的熱圖

從圖3可以看出，當(dāng)形成期和持有期之和小于6天時(shí)，動(dòng)量策略的收益率顯著為正；另外，形成期(或持有期)為1時(shí)，持有期(或形成期)在10、15天時(shí)動(dòng)量效應(yīng)也較為顯著，但此時(shí)動(dòng)量收益非常小。由此可以看出，中國(guó)股市目前存在的動(dòng)量效應(yīng)較短，大約在1周左右，一周及以上的時(shí)間均沒有明顯的動(dòng)量效應(yīng)，這與之前有關(guān)中國(guó)股市動(dòng)量效應(yīng)的研究結(jié)論較為一致。隨著形成期(J)和持有期(K)的增大，動(dòng)量效應(yīng)逐漸消失，而反轉(zhuǎn)效應(yīng)會(huì)有增強(qiáng)的趨勢(shì)，但總體反轉(zhuǎn)收益都不大。

此外，在考察的時(shí)間范圍內(nèi)，持倉(cāng)的股票在不斷變化，這說明動(dòng)量收益并不是來源于某一些特定股票的高收益，即公式(4)中股票收益率的截面方差并不是動(dòng)量效應(yīng)形成的主要因素。通常地，越是考察長(zhǎng)周期的動(dòng)量收益，此項(xiàng)才能貢獻(xiàn)越多的收益，而本文考察的是短期日度數(shù)據(jù)，幾乎不會(huì)由此項(xiàng)來貢獻(xiàn)收益。中國(guó)股市不存在周度以上的動(dòng)量效應(yīng)而僅僅有一周以內(nèi)超短期的動(dòng)量效應(yīng)，原因主要在于中國(guó)股市投資者追逐短期回報(bào)，頻繁換倉(cāng)使得個(gè)股的動(dòng)量效應(yīng)不會(huì)有很長(zhǎng)的持續(xù)期，這點(diǎn)從中國(guó)股市的平均換手率較高上也可以看出。因此，在追逐短期收益的過程中，投資者必然忽略股票的長(zhǎng)期價(jià)值，更傾向于追蹤熱點(diǎn)，投資者非理性行為可能是解釋動(dòng)量效應(yīng)的一個(gè)較為重要的因素。后文的實(shí)證結(jié)果將會(huì)驗(yàn)證這一觀點(diǎn)。

(三)動(dòng)量效應(yīng)成因的市場(chǎng)因素

首先檢驗(yàn)市場(chǎng)共同因素對(duì)動(dòng)量收益的影響。參考之前有關(guān)動(dòng)量成因研究的文獻(xiàn)，選擇公司規(guī)模、賬面市值比作為市場(chǎng)的整體因素，另一個(gè)重要的影響因素是行業(yè)(Moskowitz and Grinblatt, 1999)[14]。

從圖3可以看出，A股市場(chǎng)中動(dòng)量效應(yīng)主要集中在一周的超短期范圍內(nèi)，一周以上的動(dòng)量策略幾乎不存在較高的顯著收益，因此，選取圖3(a)中未經(jīng)任何調(diào)整的動(dòng)量策略中收益率前10的策略，分別是(J,K)=(1,1)，(2,1)，(1,2)，(3,1)，(4,1)，(1,3)，(1,4)，(2,2)，(3,2)，(2,3)，按照前文所述方法，即動(dòng)量策略中股票的原始收益減去該股票所對(duì)應(yīng)的特征分組的平均收益，計(jì)算這10個(gè)策略經(jīng)過這三個(gè)市場(chǎng)共同因素調(diào)整后的動(dòng)量策略收益率，以此來檢驗(yàn)市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)中國(guó)股市動(dòng)量效應(yīng)的解釋力，得到的結(jié)果如表2所示。

由表2可以看出，選取的動(dòng)量效應(yīng)最大的10個(gè)策略，其形成期和持有期之和不超過6，這也證明了中國(guó)股市的動(dòng)量效應(yīng)集中在1周左右。同時(shí)，經(jīng)過規(guī)模、賬面市值比和行業(yè)因素調(diào)整后，動(dòng)量策略的收益和顯著性水平(t值)都有所降低，這說明動(dòng)量效應(yīng)的部分來源是市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素，并且在這三個(gè)市場(chǎng)共同因素中，行業(yè)因素的解釋力最強(qiáng)，這與Moskowitz and Grinblatt(1999)[14]的觀點(diǎn)一致。而規(guī)模因素在短期動(dòng)量效應(yīng)的解釋力上不如賬面市值比。

另一方面，經(jīng)過規(guī)模、賬面市值比和行業(yè)因素調(diào)整后的動(dòng)量策略仍然具有顯著收益。以表2中第2列形成期2天、持有期1天的動(dòng)量策略為例，未經(jīng)過調(diào)整的動(dòng)量收益為0.31%，調(diào)整后為0.19%，說明市場(chǎng)共同因素可以調(diào)整約38.7%的動(dòng)量收益。這表明，部分動(dòng)量效應(yīng)可由市場(chǎng)共同因素解釋，但仍存在不能完全由市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)解釋的部分。高秋明等(2014)[18]的研究指出，A股的市場(chǎng)因素可以解釋約50%的動(dòng)量收益，一方面與本文得到的結(jié)果一致，即，市場(chǎng)共同因素不能完全解釋動(dòng)量的來源；另一方面，其市場(chǎng)因素對(duì)動(dòng)量收益的解釋力度比本文的結(jié)果更高，原因是其選取的研究樣本為1994—2011年，時(shí)間上更早。由于中國(guó)股市的這種短期動(dòng)量的來源主要在于投資者對(duì)熱點(diǎn)的追蹤，而隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，熱點(diǎn)的傳播更快、影響力更大，在一定程度上將會(huì)加劇非理性行為對(duì)動(dòng)量的影響。所以，以下將投資者非理性行為作為一個(gè)重要因素，檢驗(yàn)其對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的解釋力。

表2 市場(chǎng)共同因素調(diào)整后的動(dòng)量策略收益

表3 非理性因素和市場(chǎng)因素調(diào)整后的動(dòng)量策略收益

(四)動(dòng)量效應(yīng)成因的投資者非理性因素

行為金融理論認(rèn)為，投資者的微觀行為因素是產(chǎn)生短期動(dòng)量效應(yīng)的重要原因之一。本節(jié)將從投資者情緒、投資者關(guān)注度、情緒傳播度三個(gè)角度檢驗(yàn)非理性行為的影響。

在前述調(diào)整市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素的基礎(chǔ)上，即經(jīng)過規(guī)模、賬面市值比和行業(yè)因素調(diào)整后，進(jìn)一步對(duì)非理性因素中的三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，來驗(yàn)證個(gè)人投資者的非理性因素是否能夠解釋市場(chǎng)共同因素所不能解釋的部分，結(jié)果見表3。

比較表3及表2前6行的結(jié)果可以看出，在調(diào)整了市場(chǎng)共同因素的基礎(chǔ)上，使用投資者非理性因素的3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整后，動(dòng)量策略的收益和反映顯著性水平的t值都進(jìn)一步降低，說明投資者情緒、投資者關(guān)注度和情緒傳播度都可以解釋市場(chǎng)共同因素所不能解釋的部分，其中投資者情緒的解釋力度最大。在經(jīng)過情緒因素調(diào)整后，形成期4天、持有期1天，形成期2天、持有期2天，形成期3天、持有期2天，以及形成期2天、持有期3天的動(dòng)量策略已經(jīng)沒有顯著收益了。仍然以形成期2天、持有期1天的動(dòng)量策略為例，經(jīng)過市場(chǎng)因素和投資者情緒因素調(diào)整后的動(dòng)量收益為0.10%，調(diào)整了67.7%的動(dòng)量收益，說明在市場(chǎng)共同因素調(diào)整了38.7%的動(dòng)量收益的基礎(chǔ)上，投資者情緒因素還可以額外解釋30%左右的動(dòng)量收益。這一結(jié)果表明，中國(guó)股市的短期動(dòng)量效應(yīng)有相當(dāng)一大部分來源于個(gè)人投資者的盲目跟風(fēng)。對(duì)于大多數(shù)投資者看好的股票，其他投資者會(huì)盲目的跟從當(dāng)前的趨勢(shì)，而高的關(guān)注度和情緒傳播度為這種樂觀情緒的蔓延提供了土壤。

為了進(jìn)一步研究投資者情緒、投資者關(guān)注度和情緒傳播度三個(gè)因素整體對(duì)動(dòng)量收益產(chǎn)生的影響，依然采用前文所述方法來調(diào)整動(dòng)量收益。不同的是，在第2步中確定股票的所屬風(fēng)格時(shí)，不再將股票按單因素指標(biāo)進(jìn)行劃分，而是把投資者情緒、投資者關(guān)注和情緒傳播度三個(gè)指標(biāo)綜合起來，交叉匹配形成8個(gè)風(fēng)格組合，再確定t期期初每只股票在投資者非理性因素下的所屬風(fēng)格分組，并計(jì)算各組股票的平均收益。經(jīng)過市場(chǎng)因素和投資者非理性因素調(diào)整后的結(jié)果展示在表3最后2行中。還是以形成期2天、持有期1天的動(dòng)量策略為例，通過所有市場(chǎng)共同因素和投資者非理性因素調(diào)整后的動(dòng)量收益為0.08%，說明可以解釋約74.2%的動(dòng)量效應(yīng)。也就是說，在調(diào)整了由市場(chǎng)共同因素引起的動(dòng)量效應(yīng)后，投資者非理性因素還能解釋額外約35%的動(dòng)量效應(yīng)。這個(gè)結(jié)果驗(yàn)證了圖1中關(guān)于投資者關(guān)注度、投資者情緒和情緒傳播之間關(guān)系的分析，即投資者的關(guān)注和情緒的傳播促成了投資者情緒的形成，最終成為了影響動(dòng)量收益的因素。

(五)基于投資者非理性行為的進(jìn)一步驗(yàn)證

為進(jìn)一步驗(yàn)證上述投資者非理性行為對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的解釋力度，引入一個(gè)隨機(jī)因素，即將每一天中相應(yīng)的投資者非理性指標(biāo)在各個(gè)股票之間打亂，驗(yàn)證打亂后的隨機(jī)因素是否還能夠?qū)?dòng)量效應(yīng)進(jìn)行解釋。舉例來說，將A股票在2015年3月1日的投資者情緒與這一天B股票的投資者情緒值交換，在2015年3月2日將A股票的投資者情緒與同一天的C股票的投資者情緒交換，等等。采用打亂的方式得到隨機(jī)因素，一是因?yàn)檫@樣打亂后得到的隨機(jī)投資者情緒，不再是各股票實(shí)際的投資者情緒，從而可以作為參照指標(biāo)，對(duì)比它與真實(shí)的投資者情緒因素得到的結(jié)果之間的差異，從而驗(yàn)證動(dòng)量收益的減少確實(shí)來源于這些非理性因素；二是因?yàn)樵谠O(shè)置隨機(jī)因素的時(shí)候，考慮到隨機(jī)數(shù)的選擇需要有一定的范圍，使用打亂的方式將這個(gè)隨機(jī)數(shù)的范圍限定在和真實(shí)值差別不大的區(qū)間內(nèi)，會(huì)更具有對(duì)比性。

表4 隨機(jī)因素調(diào)整后的動(dòng)量策略收益

圖4 市場(chǎng)共同因素和非理性因素對(duì)動(dòng)量策略收益的影響

使用上述方法獲得隨機(jī)情緒、隨機(jī)關(guān)注度和隨機(jī)傳播度，然后分別使用這三個(gè)隨機(jī)因素對(duì)動(dòng)量效應(yīng)進(jìn)行調(diào)整，結(jié)果如表4所示。

將表4與表2的最后兩行進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，表4中三種隨機(jī)因素下的結(jié)果與表2中僅經(jīng)過市場(chǎng)因素調(diào)整后的結(jié)果幾乎一樣，可見無序的隨機(jī)因素并不會(huì)比市場(chǎng)因素更多地解釋動(dòng)量效應(yīng)。這也進(jìn)一步印證了本文的結(jié)論，即投資者的非理性因素，包括情緒因素、投資者關(guān)注度和情緒傳播度確實(shí)都是動(dòng)量效應(yīng)的形成因素。

為了進(jìn)一步說明投資者非理性行為對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的解釋力，對(duì)各因素調(diào)整前后收益率之間差值的絕對(duì)值進(jìn)行計(jì)算。該指標(biāo)衡量了經(jīng)過相應(yīng)的因素調(diào)整后，動(dòng)量效應(yīng)的減少程度，進(jìn)而反映了該因素對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的解釋力度。將前文所選的10個(gè)策略按照未經(jīng)任何調(diào)整時(shí)的收益率從小到大排列，作為橫坐標(biāo)，縱坐標(biāo)為上述方法計(jì)算出的調(diào)整前后收益率絕對(duì)值的差值，得到的結(jié)果如圖4所示。

由于圖4中橫坐標(biāo)由左到右按動(dòng)量策略的平均收益從大到小排列，可看出，該橫坐標(biāo)反映出持有期和形成期之和的大小與動(dòng)量策略的收益基本成反比。值得注意的是，圖4中最底部的4條折線幾乎重合，它們是僅使用市場(chǎng)因素調(diào)整的動(dòng)量收益，以及分別使用市場(chǎng)因素與投資者情緒、投資者關(guān)注和情緒傳播度的隨機(jī)因素調(diào)整的動(dòng)量收益。對(duì)比表4和表2的最后兩行也可以看出，使用隨機(jī)因素并不能對(duì)動(dòng)量收益進(jìn)行額外的調(diào)整，而使用含有投資者非理性因素的指標(biāo)比僅使用市場(chǎng)共同因素和使用隨機(jī)指標(biāo)時(shí)對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的調(diào)整要顯著得多，這說明投資者的非理性因素可以解釋短期動(dòng)量效應(yīng)中除了市場(chǎng)因素之外的部分。其中，投資者情緒能夠解釋的部分最多，其次為投資者關(guān)注度，然后是投資者情緒傳播?？傮w來說，形成短期的動(dòng)量效應(yīng)的部分原因是投資者“群體行為”而造成的一種過度反應(yīng)。

五、結(jié)論

本文利用A股市場(chǎng)2011年1月1日至2016年12月30日的日度數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了動(dòng)量效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)中國(guó)股市不存在顯著的周度頻率上的動(dòng)量效應(yīng)，在形成期為1～3天、持有期1～2天時(shí)存在較為穩(wěn)定的短期動(dòng)量收益。

本文進(jìn)一步基于市場(chǎng)共同風(fēng)險(xiǎn)因素以及來源于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的投資者非理性因素兩方面考察了動(dòng)量效應(yīng)。結(jié)果顯示，在傳統(tǒng)有效市場(chǎng)的理論框架下，市值規(guī)模、賬面市值比和行業(yè)因素僅能解釋約30%的動(dòng)量效應(yīng)；通過考察基于行為金融的投資者非理性因素，發(fā)現(xiàn)投資者情緒、投資者關(guān)注度和情緒傳播度都是動(dòng)量效應(yīng)形成的重要因素，其中，投資者情緒對(duì)動(dòng)量收益的解釋力度最大。一個(gè)可能的影響機(jī)制是，投資者的關(guān)注和情緒的傳播促成了投資者情緒的形成，最終作為投資者的一種非理性因素對(duì)動(dòng)量策略的收益產(chǎn)生影響。實(shí)證結(jié)果表明，在調(diào)整了市場(chǎng)共同因素影響的基礎(chǔ)上，投資者非理性因素還能解釋額外35%左右的動(dòng)量效應(yīng)。

由于動(dòng)量效應(yīng)在金融實(shí)務(wù)上的廣泛應(yīng)用，本研究的結(jié)論對(duì)很多動(dòng)量類型策略的構(gòu)建有較大幫助。然而，在綜合考慮了傳統(tǒng)資產(chǎn)定價(jià)理論和行為金融理論的因素后，中國(guó)股市短期內(nèi)的動(dòng)量策略仍有顯著收益，說明還有其他重要的非理性因素未被考慮，需要在未來進(jìn)一步研究。