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噪声交易与股市波动

Rahul Verma a, Priti Verma b,

a休斯顿大学商学院，在美国休斯顿州的一条主要街道，邮编77002

b德克萨斯大学商学院，在美国德克萨斯州金斯维尔，邮编78363

收到2005年6月16日; 受理2006年10月31日

可在线2006年12月14日

摘要

我们研究噪声交易与股票收益率波动形成的相互影响的原理 。我们发现投资者情绪对个人和机构投资者在股票收益率（波动率）有明显着的积极（消极）的影响。理性情绪对股票收益的影响比不合理的情绪有更大的积极影响。相反，对非理性（理性）情绪波动有着显着的（不显着的）负面影响。此外，我们发现非理性（理性）牛市和熊市的情绪有不对称（对称）的溢出效应。支持非理性的情绪的证据与投资者的错误是股市波动的一个显着的因素这个观点是一致的。
copy;2006 Elsevier公司保留所有权利

JEL分类：G12；G14

关键词：波动性;投资者情绪

1.简介

噪声交易者模型表明一部分投资者通常没有基于公司的基本面做投资决策，并通过在他们的情绪不可预测的变化来影响股票价格。很多以前的研究提供了一个描述在资产定价上投资者情绪相关性的理论框架。本文最值得注意的是DeLong，Shleifer，Summers和Waldmann（DSSW）（1990）研究。他们创建噪声交易模型去进一步的研究证明投资者情绪和股票市场的回报之间的相互作用，承认个人投资者情绪和机构投资者的情绪的存在。

在这项研究中，噪声交易对股票收益率波动形成的相互影响的原理。具体来说，我们对现存文献作出以下贡献：第一，不同于以往探讨情绪与股票收益率的均值之间的关系的研究，我们考察个人和机构投资者情绪对股票市场波动性的影响；第二，不同于以往对情绪完全非理性的繁荣的研究，我们的重点是理性和噪声（不合理的）投资者情绪的成分，并探讨其对股票收益率的波动性的影响；第三，我们通过看涨和看跌情绪的差异来研究了投资者情绪与股票波动的非对称性。
我们构建一组多元GARCH模型和发现对个人和机构投资者来说，投资者情绪对股票市场收益率（波动性）有着明显的积极（消极）影响。不像以往推测投资者的情绪完全不合理的研究，我们发现机构和个人投资者情绪是由理性和非理性因素共同驱动。我们对比这两类投资者认为理性情绪对股票回报率的积极作用比非理性情绪更大。在波动的情况下，我们发现只有非理性情绪有明显的消极影响。与行为理论相一致的是，我们发现对个人以及机构来说非理性的乐观情绪对股市的影响比非理性的悲观情绪的影响大。然而，在理性的情绪的情况下，我们没有发现这种不对称的影响的存在。

本论文的其余部分组织如下。第二部分介绍了模型。第三部分介绍了数据。在第四部分中，我们提供的估计结果和第五部分结论。

2.模型

噪声交易的影响，由DSSW（1990）建议分成投资者情绪对股票收益和波动性的四种效应。第一个效应是由于看涨或看跌的投资者交易使得价格偏离基本价值。第二个效应是由于噪声交易者对股票的需求的改变而造成市场风险调整。因此，在乐观情绪的情况下，当第一个效应大于第二个效应，平均回报率更高，反之亦然。另一方面，在悲观情绪的情况下，当两个效应成立时，平均回报率总是更低。具体来说，这两种效应由于投资者情绪的变化同时发生而获得噪声交易超额收益的短期效应。

第三个效应由于噪声交易者对风险变化的错误认识而造成股价的波动。当大多数噪声交易者看涨（看跌）高于平均水平时，他们抬高（压低）股票价格。因此，更多的噪声交易者相对理性投资者，股票价格波动更大。第四个效应是由于噪声交易者与情绪变化相联系的平均偏差不为0的事实造成股票价格基本价值的偏差。产生增加了股票的风险不确定性，减少了知情投资者的地位这样的误解。因此，当这个效应是大于第三个效应，回报更高了，反之亦然。具体来说，这两种效应造成噪声交易超额收益与情绪变化对未来股票收益率的波动性形成的长期影响。

布朗和克里夫（2004）认为，个人和机构可能有不同的系统评价。例如，当他们产生情绪时，可能会对信号产生不同的反应。虽然个人和机构都显示明显的情绪，但只有机构有足够的市场力量影响价格。具体来说，一类投资者的情绪冲击的分析没有考虑可能被误认为包括在分析中的另一类投资者情绪的干扰。因此，它是联合个人和机构投资者的情绪的模型，避免重复。

我们测试噪声交易与投资者情绪的变化的影响，分2个步骤。首先，我们研究的个人和机构投资者情绪的条件波动的形成相对影响，正如DSSW（1990）建议的。其次，我们研究对股票波动有影响的情绪是否由合理的风险因素，或噪音驱动。正如Brown ，Cliff（2006）和Shleifer，Summers（1990）建议的。根据如Brown ， Cliff (2004, 2006) 和 Lee等人（2002）认为股票市场收益率和投资者情绪可以作为一个系统的研究，我们选择了纳尔逊（1991）的EGARCH模型。具体来说，我们采用被Koutmos ， Booth (1995) 和Koutmos (1998)拓展的纳尔逊EGARCH模型，这样我们还可以探讨看涨和看跌情绪对股票波动性的非对称影响。

向量自回归（VAR）模型（Sims，1980）在对不受限制的简化方程的一组统一的因变量作为解释变量的估计时均值方程很适合。该模型也适用于分析我们的假设关系，因为它不对系统的结构进行限制，可以被看作是一个类似于真实经济性的未知模型的正确规范的简化形式。

平均方程如下：

在上述模型，Rit是对市场指数的超额收益(i=1), 个人投资者的观点（i= 2）和机构投资者的观点（i = 3）。εi,t是残差，beta;i,0 和beta;i,j是估计参数。具体来说，参数beta;i,j表示情绪和回报的均值溢出效应的程度。一个beta;i,j有效系数意味着变量J领先变量I，或者说，现在的J可以用来预测未来的I.

模型的条件方差，我们使用以下双变量EGARCH模型（koutmos和Booth，1995；koutmos，1998）：

Zj,tminus;1被定义成εj,tminus;1/sigma;j,tminus;1在时间为t-1时的标准化残差，E|Zj,tminus;1|是Zj,tminus;1的预期值。参数alpha;i,j造成市场上变量j变为变量i时的波动性收益。例如，一个明显alpha;1,2就意味着个人投资者情绪波动会显著地影响回报率波动性。消极创新到积极创新的条件波动的非对称性效应是通过|minus;1 delta;j|/(1 delta;j|)测量得到的。delta;j负值会导致比值更大，表明这种消极的创新将比积极的创新对条件波动的影响更大。一个积极（消极）的alpha;i,j加上一个消极（积极）的delta;j意味着变量j的消极（积极）创新比变量积极（消极）创新对变量i有更大影响。这意味着波动溢出机制是不对称的。

跟着Bollerslev（1990），当估计多变量EGARCH模型，我们假设时间不变的相关矩阵。我们的方法是采用多变量EGARCH模型相似，如koutmos和Booth（1995）、koutmos(1998)以及（2001）。在这标准下，差等于标准偏差的产品（(sigma;i,j,t = rho;i,jsigma;i,tsigma;j,t 对 i取值, j = 1,2,3; i 不等于j）。这种情况减少参数的数目和使假设更容易处理。

下一步，将投资者情绪分为噪声（非理性）和基础（理性），由于情绪可能重新造成投资者的偏见，如过度乐观或悲观的成分。过分乐观（悲观）可能会推动价格高于（低于）内在价值。因为情绪部分包含的风险因素的基础上的理性预期（Brown和Cliff，2004；Hirshleifer，2001；Shleifer，Summers，1990），股票收益率和波动被内在价值的根本和噪声成分的情绪影响是很有可能的。当一个投资者看涨或看跌，他们的行为可能是对今后一个时期的期望的合理的估计或不合理的热情或两者的结合。因此，重要的是要控制这种信息的情绪可能包含合理的因素。

因此，我们模型的基本面和噪声的理性和非理性的影响，分别讨论个人和机构投资者的情绪：

在lambda;i0是不变的，lambda;ij是被估计的参数，和xi;it是随机误差项。具体来说，sentt1t和sentt 2t分别代表在时间t时个人和机构投资者的情绪。Fundjt代表的是基于风险因素已被证明在条件资产定价的文献进行冗余信息的理性预期基础设置。公式（4）的拟合值代表个人和机构投资者情绪的理性成分（即 Sentcirc; t1t 和Sentcirc; t2t）。另一方面，残差可以代表个人和机构投资者情绪的非理性成分（即xi;1t 和xi;2t）。

接下来，我们研究股票收益率的均值和条件方差受影响投资者情绪引起的噪声交易或基本交易影响程度。我们设计投资者情绪由理性和噪声组成的5个变量的VAR-EGARCH模型如下：

在上述模型中，Rit是市场指数的超额收益(i=1), 理性的个人投资者情绪（i = 2），非理性的个人投资者情绪（i = 3），理性的机构投资者情绪（i = 4），和非理性的机构投资者情绪（i= 5）。εi,t是残差，beta;i,0和beta;i,j是估计参数。具体来说，参数beta;i,j代表情绪和回报的均值溢出效应程度。参数alpha;i,j代表市场之间的波动溢出，即从变量j转变成变量i. 一个显著的积极alpha;i,j加上消极delta;j意味着波动溢出机制是不对称的。

3.数据

我们选用1998年10月到2004年4月的月度数据。我们的个人投资者情绪指标的选择是基于Brown 和 Cliff (2004), Fisher 和Statman（2000）和DeBondt (1993)，使用美国个人投资者协会的数据。我们的机构投资者情绪指数指标的选择是Brown and Cliff (2004, 2006), Lee 等人 (2002), Clarke 和Statman (1998), 使用投资者情报调查数据。

我们采用美国道琼斯工业平均指数和标准普尔500指数作为市场整体表现。从数据流得到连续复利回报作为两个指标。我们参考变量的基本面带有的非冗余信息的资产定价方面的文献：经济增长，短期利率，经济风险溢价，未来经济预期变量，业务状况，股息收益率，市场投资组合的超额收益，溢价投资小型股相对大盘股（SMB），溢价高账面/市场的股票投资相对于低账面/市场股票(HML)，动量因子（UMD），和货币波动率。在经济增长，业务状况的数据从数据库中获取；短期利率，经济风险溢价，未来的经济变量，货币波动从圣路易斯联邦储备银行获得；股息收益率和市场组合的超额收益率从CRSP；SMB，HML和来自达特茅斯学校商学院的肯尼斯法国数据库的UMD。表1报告了上述变量的描述性统计。Sntt1和Sntt2平均分别约为11%和9%。这表明个人和机构投资者都看好在大多数样本期间。有趣的是，个人投资者比机构投资者更看好。

表1描述性统计

道琼斯工业平均指数和标准普尔500指数平均收益分别约为1.02%和0.95%。这表明大市值股票比整体市场提供的回报要小。两者的情绪有较高的标准偏差比股票市场指数，这表明投资者的情绪在样本期间处于高度波动。

4．检验结果

与我们为道琼斯工业平均指数和标准普尔500构建的多变量EGARCH模型（1）-（3）一致。表2（模式1）得出为市场指标估计的均值和方差方程的系数。有大量多方面的证据表明个人和机构投资者情绪与股票收益的领先滞后关系。市场指标的明显的积极系数beta;1,2, 和 beta;1,3和个人和机构投资者情绪决定在美国市场的股票价格上扮演了一个重要的角色的观点一致。

明显的消极系数为alpha;1,2和alpha;1,3表明波动溢出是由个人和机构投资者情绪对股市波动造成的。这种反向关系与以往的随时间变化的风险价格减低的研究一致（Glosten 等人, 1993; De Santis 和 Gerard, 1997)。具体来说，看涨（看跌）机构投资者情绪变化可能造成在波动上的明显向上（向下）修正（Lee 等人, 2002)。同时，机构投资者情绪的影响（alpha;1,3）比个人投资者情绪较高（alpha;1,2）。这是Brown 和 Cliff （2004）认为个人和机构可能有不同的系统错误如在他们的情绪导致反应不同而造成对股票价格的不同影响。也许，虽然个人和机构显示明显的情绪，但只有机构有足够的市场力量影响这种波动。

我们调查通过对系数alpha;i,j 和 delta;j检查来表明个人和机构投资者情绪对股票市场的不对称影响的可能性。明显消极的alpha;1,2 和alpha;13再加上明显积极的delta;2 和delta;3说明波动溢出机制在两种情况下都是不对称的。具体来说，看涨投资者情绪比看跌投资者情绪对股市波动的影响更大。这发现与DHS模型以及其他认为这种情绪对股票价格的影响是不对称的解释相一致(Brown 和 Cliff, 2006; Gervais 和Odean, 2001;Wang, 2001; Hong 等人2000)。

我们也发现明显的参数beta;2,1和alpha;2,1，表明股票市场收益率和投资者情绪可以作为一个系统和暗示个人投资者情绪的形成对股票市场的积极作用。这发现表明，个人投资者情绪加大差值偏差的程度，市场的兴起后多方增加和市场下跌后增加空头（DeBondt，1993），从而使个体产生“正反馈效应”。 这个确定股票回报预测未来的情绪的证据也和从众性存在相一致(Brown and Cliff, 2004) 。然而，在机构投资者情绪的情况下，我们没有发现这种表明个人，而不是机构，更可能是积极的反馈交易者的关系的存在。此外，一个显著的alpha;2,1加上显著积极delta;1表明个人投资者情绪对股票市场的非对称效应的存在。股票市场的改革可能在经济增长时期对看涨情绪的影响比在衰退期间对看跌情绪的影响更大。

最后，我们发现在DJIA中显著的alpha;2,3和在DJIA中不显著alpha;3,2的表明从机构到个人投资者情绪有积极的波动溢出而不是相反的。这个发现和Nofsinger 与 Sias (1999)

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