第３１卷第１６６期 财经理论与实践（双月刊） ＴＨＥ ＴＨＥ０ＲＹ ＡＮＤ ＰＲＡＣＴＩＣＥ ０Ｆ ＦＩＮＡＮＣＥ ＡＮＤ ＥＣ０Ｎ０ＭＩＣＳ Ｖ０Ｉ＿３１ Ｎｏ．１６６ ２０１０年７月 Ｊｕ１． ２０１０ ·证券与投资· 我国投资者情绪与股票收益实证研究 晏艳阳 ，蒋恒波 ，杨 光。 （１．湖南大学金融与统计学院，湖南长沙４１００７９；２．中国人民银行广州分行，广东广州 ５１ｏｏｏｏ） 摘要：根据投资者情绪是股票价格形成重要影响因素这一研究观点，围绕投资者情绪是否构成系统性 风险及其对不同类型股票的差异化影响，运用我国股市交易数据进行的实证研究结果表明，投资者情绪不构 成股市的系统性风险，但对不同市值的股票有着差异化的影响，随着股票的“投机性”增加．投资者情绪对其 影响也增大。此外，投资者情绪会削弱股票收益与其波动的正相关性，且对于“投机性”越高的股票，这一影 响也越大。 关键词：噪声交易；投机性；投资者情绪；股票波动；股票收益 中图分类号：Ｆ８３０．５９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００３—７２１７（２０１０）０４—００２７—０５ 一、引言 风险。在资本资产定价模型当中，单个股票的风险 对有效组合的收益不构成影响，系统性风险起着决 定性的作用。Ｗａｙｎｅ Ｙ．Ｌｅｅ等（２００２）对美国１９７３ ～以Ｓａｍｕｌｅｓｏｎ，Ｆａｍａ等学者所创立并发展的 “有效市场假说”（ＥＭＨ）理论把股票市场中的投资 者看成为理性投资主体，认为资产的价格应该完全 理性地反映其基本价值即为预期股息贴现值之和。 １９９５年的投资者情绪与股票收益之间的关系进 行了实证研究，其结果表明投资者情绪构成了股市 的系统风险并得到了相应的补偿［５］。然而，随后的 一因为即使存在非理性的投资者，套利活动的存在也 将迅速地消除其对股票价格的影响。然而，金融市 场上的金融资产的价格与价值相偏离的众多“异 象”对该理论提出了挑战。随之崛起的行为金融学 些实证研究得出了不同的结论。Ｌｅｍｍｏｎ等 （２００６）发现消费者情绪指数（ＩＣＳ）的变化对小盘股 及个人投资者持股较多的股票收益之间有着密切的 联系 ］。Ｄａｓ和Ｃｈｅｎ（２００７）通过建立个人投资者 理论认为股票的价格不仅取决于其内在因素，同时 也受到参与主体自身行为的影响，即投资者心理因 情绪指数，表明该指数与高科技类股票指数具有很 强的相关性［７］。国内的研究也得出了同样的结论， 素对股票的价格及其变动有着重要的作用。Ｄｅ— ｌｏｎｇ，Ｓｈｌｅｉｆｅｒ，Ｓｕｍｍｅｒ和Ｗａｌｄｍａｎ（１９９０）发表的 张强等（２００７）对我国股市投资者情绪与股票收益之 间的关系进行了检验，认为投资者情绪是影响股票 噪声交易模型（ＤＳＳＷ）首次将投资者情绪引人股票 价格的重要因素，但对不同的市场和组合的影响方 式不同且未形成系统风险［８］。 从上述研究可以得出，投资者情绪是决定股票 价格均衡形成的系统因子，但其对不同类型的股票 影响程度不同，即没有构成系统风险。而资本资产 价格决定模型当中，认为投资者情绪是影响股票均 衡价格的内在因素［１］。随后Ｂａｒｂｅｒｉｓ，Ｓｈｌｅｉｆｅｒ， Ｖｉｓｈｎｙ（１９９８）；Ｄａｎｉｅｌ，Ｈｉｒｓｈｌｅｉ，Ｓｕｂｒａｈｍａｎｙａｍ （１９９８），Ｈｏｎｇ，Ｓｔｅｉｎ（１９９９）所构建的ＢＳＶ模型、 ＤＨＳ模型、ＨＳ模型进一步阐述了投资者情绪对股 票价格作用的内在机理［２ ］。此外，大量的实证研 定价模型当中，非系统性风险对于有效资产组合的 价格与收益不产生影响，联系到我国股市的实际情 况明显存在一个悖论。本文将在此基础上对我国股 市横截面收益特征展开研究，从市值规模的角度将 究也验证了投资者情绪对于股票价格的影响。 在确定投资者情绪是股票均衡价格形成的影响 因素之后，研究的重点转向投资者情绪对均衡价格 形成的作用形式上，即投资者情绪是否构成系统性 股票分为大盘股、大中盘股、中盘股、小盘股来研究 投资者情绪对不同类型股票收益的影响，并同时考 ＊收藕日期：２０１０—０４－－０９ 基金项目： 湖南省软科学重大项目（２００９ＺＫ２００７） 作者简介：晏艳阳（１９６２一），女，湖南益阳人，湖南大学金融与统计学院教授，博士生导师。研究方向；公司金融、金融统计。 财经理论与实践（双月刊） ２０１０年第４期 察投资者情绪对于不同类型股票收益与方差的 影响。 二、研究假设的提出 模型得出了投资者情绪是决定股票价格的系统性因 子，其模型结论如下： ＋ ＋等一 假设１：相对于“大盘蓝筹”股，那些年轻、波动 大的小盘股更容易受到投资者情绪对其的影响。 投资者情绪是投资者对股票价格未来变动趋势 带有系统偏差的预期，是大量非理性投资者犯同样 其中，Ｐ 为ｔ期股票的价格； 为噪声交易者比 例 为投资者对股票价格的非理性预期，即投资者 情绪，ｌＤ ， 分别为其期望与方差；ｒ为无风险利率。 由式（２）可以得出股票的预期收益为： 的判断错误，而且他们的错误又具有相关性的特定 现象。因此，投资者情绪的一种可能定义是投机的 倾向程度。在该定义下，投机的情绪推动对股票的 需求，而投机者会更倾向于购买套利难度高的股票， 并因此对股票价格产生截面影响。这里把难于套利 的股票定义为具有“投机性”（ｓｐｅｃｕｌａｔｉｖｅ）的股票。 对于“投机性”股票的定义，Ｂａｋｅｒ和Ｗｕｒｇｌｅｒ（２００６） 认为最主要的因素是对股票基本面价值估计的主观 性和困难度［ｇ］。如对于一些年轻、市值小、目前暂无 赢利，但极具增长潜力的公司来说，由于其无赢利的 历史和高度不确定性的未来，投资者对其估值较为 主观且差异较大。在股票投机性的定义当中，市值 规模成为一个重要的因素。Ｂａｎｚ（１９８１）按照市值大 小将全部在纽约股票交易所上市的股票进行分组， 发现经ＣＡＰＭ调整后的超额收益与市值成反 比Ｌ１。。。Ｆａｍａ和Ｆｒｅｎｃｈ（１９９２）的研究也表明，贝塔 系数不能解释不同类型股票收益的差异，而公司市 值、账面市值比和盈余价格等有着显著的解释 力［１ 。国内的研究也证实了这一点（宋颂兴等， １９９５；朱宝宪等，２００１［１。 。 ）。市值规模小的股票具 有较强的波动性，因而也受到偏好风险类投资者的 追捧，这在我国股市也是一个较为常见的现象。有 基于此，本文将市值规模作为股票投机性程度划分 的标准，并提出本文的第一个研究假设。 假设二：投资者情绪在一定程度上削弱了资产 收益与其方差的正相关性，且对“投机性”高的小盘 股这一影响更加显著。 ＣＡＰＭ的中心思想是：在股票定价中起作用的 是有规律的市场系统性风险，而与市场风险不相关 的单个风险在股票的定价中不起作用，具体体现在 值上，可以表达为： Ｅ（Ｒ ）＝Ｒｓ＋［Ｅ（ＲＭ）一Ｒ， （１） 从式（１）中可以看出在风险资产的定价中，单支 股票与市场组合的协方差即岛在定价中起到决定 性的作用。ＤＳＳｗ模型在投资者情绪遵循随机游走 的基础上，通过建立一个有代表性的两期跨时迭代 Ｅ（Ｒ）一ｒ＋Ｐ ＋１－－ｐ （１＋ｒ）一 （＋ｒ１轷一） Ｐ （３） 在式（３）中，投资者情绪波动造成的风险与股票 预期收益呈正向关系，而与情绪水平负相关。比较 式（１）和式（３）可以看出，投资者情绪对于股票收益 的作用体现在对』９值的影响上，即作用于资产收益 与方差的相关性上。Ｙｕａｎ和Ｙｕ（２００５）对美国股 票市场数据对这一现象进行了研究，其结论认为投 资者情绪会削弱资产收益与风险之间的正相关关 系［１ 。Ｙｕ和Ｙｕａｎ（２００８）的研究进一步说明了两 者之间的关系，认为在投资者情绪高涨时期，其削弱 作用更为显著［１引。已有研究对投资者情绪对不同 类型股票的收益与方差之间的影响尚缺乏相应的研 究，既然投资者情绪对于市值规模较小的股票有着 更为显著的影响，是否会体现在对其收益与方差的 作用上。在上述分析基础上提出本文的第二个研究 假设，即投资者情绪会削弱资产收益与其方差的正 相关性，对于市值规模小的股票影响更为显著。 三、实证检验 （一）实证方法 根据以上论述，假设１需要测定投资者情绪波 动与不同类型股票收益的关系；假设２则要测定投 资者情绪对不同类型股票收益与其波动正相关性的 影响。要对两个假设进行检验则要求研究数据必须 是时间序列和横截面相结合。因此，本文将采用横 截面回归方法进行分析，并针对研究假设构建如下 回归模型： Ｒ ＝＝＝ｆｏ＋，１ｆＡｓｅｎｔｉｍｅｎｔｆ＋（ｇｏｆ＋ ｇ１ Ａｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ） ；＋已 （４） 其中Ｒ 为第 个时段第ｉ类股票的收益， Ａｓｅｎｔｉｍｅｎｔ为投资者情绪变化，ａｒ：为第ｔ个时段第ｉ 类股票的方差。 一１，２，３，４，分别表示大盘股、大中 盘股、中盘股、小盘股。若＾＞０，则表明投资者情 绪变动与收益正相关；若厂１ ≠厂１ｚ≠…≠，１ 表明投 ２０１０年第４期（总第１６６期） 晏艳阳。蒋恒波等：我国投资者情绪与股票收益实证研究 资者情绪变动对不同类型股票影响不同；而ｇ ｄｏ 则说明投资者情绪变动削弱资产风险与收益的正相 关关系；ｇ ≠ｇ 。≠…≠ｇ 表明投资者情绪变动对 不同类型股票这一削弱程度各不相同。 对于 。的测定，由于股票收益回归方程的残差 往往呈现波动的“成群”现象：波动在一些较长的时 间内非常小，在其他一些时间内非常大。这说明误 差项可能存在条件异方差性。由Ｒｏｂｅｒｔ和Ｅｎｇｌｅ （１９８２）研究发展出来的ＡＲＣＨ模型把误差项的条 件方差表示为前期误差项（不考虑其符号）的增函 数。Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ于１９８６年对ＡＲＣＨ模型进行了改 进并提出了ＧＡＲＣＨ模型，把误差项的方差表示为 前期误差项（ＡＲＣＨ项）、前期误差项的方差 （ＧＡＲＣＨ项）的增函数，可以说ＧＡＲＣＨ是广义的 ＡＲＣＨ模型，而ＡＲＣＨ是ＧＡＲＣＨ的一种特定形 式。因此，这里对ｄ 的测定采用ＧＡＲＣＨ（１，１） 模型： ２一面＋口靠１＋ Ｈ２ （５） 其中， 一 为上一期的预测方差（ＧＡＲＣＨ项）， 靠 为上一期的残差平方（ＡＲＣＨ项）。 （二）数据说明 １．股票收益分类。基于前文的论述，“投机性” 股票一个重要特征是高波动性，据此可以将股票分 为大盘股、大中盘股、中盘股和小盘股四种类型。就 投机性而言，大盘股“投机性”最小，而后依次递增， 小盘股的“投机性”最大。本文选取了中信标普所提 供的Ａ股指数作为股票收益的数据来源。研究期 间为２００５年３月～２００７年３月，与构造投资者情 绪指数所能取得的样本期一致。 ２．投资者情绪。我国目前对投资者情绪的调查 不多，且大部分数据经常缺失，数据不完整，影响了 分析效果。本文采用了在《中国证券报》刊登的华鼎 “多空”调查数据，主要是对大、中、散户的仓位 情况以及对后市涨、跌的看法进行调查，以客观数据 为中心，通过华鼎自编数据处理程序进行处理，并结 合华鼎仓位指数模型与基本面得出。样本期间为 ２００５年３月￣２００７年３月。 （三）检验结果分析 １．描述性统计分析。对投资者情绪及各类股票 收益进行描述统计分析，结果如表１。 从表１的结果来看，投资者情绪均值大于０，说 明投资者情绪在样本期间整体表现乐观，从而促进 了股市的正向收益。大盘股收益和小盘股收益均值 分别为０．１６９６１、０．１８７１３７。小盘股收益均值大于 大盘股收益均值。再看方差，小盘股收益的方差同 样大于大盘股收益的方差。风险与收益的对称性在 一定程度上可以解释上述统计结果中小盘股收益均 值大于大盘股收益均值。但小盘股高出的超额收益 是否完全是其高风险所带来的，高波动性是具“投机 性”股票的特征，它的这种特性使得厌恶风险的理性 投资者难以进行套利。风险与收益的这一正相关性 是否受到投资者情绪影响，对这些问题的解答将在 回归结果分析中进一步探讨。 表１各变量描述性统计分析结果 ２．变量及模型的检验。本文选用的数据和实证 检验模型涉及金融时间序列，建模时首先要考虑选 取指标时间序列的平稳性。面板数据的单位根检验 方法分为两大类：一类为相同根情形下的单位根检 验，另一类为不同根情况下的单位根检验。由于所 选取数据中各截面序列具有不同的单位根过程（ｉｎ— ｄｉｖｉｄｕａｌ ｕｎｉｔ ｒｏｏｔ ｐｒｏｃｅｓｓ），因此，这里采用不同根 情况下的ＡＤＦ检验。单位根检验结果如表２。 表２单位根检验 结果表明：在１ 的显著水平下，各类股票收益 及其方差、投资者情绪指数在整个样本期间都是平 稳序列，可以直接进入下一步实证检验。 接下来进行模型形式设定的检验。通过 Ｅｖｉｅｗｓ５．０软件直接求得三个模型的残差平方和， 再利用Ｆ统计量的公式得到如下检验结果见表３： 表３ Ｆ统计量检验结果 在置信水平０．１下，临介值Ｆ （９，１８７２）一 １．６３４，临介值Ｆ２（１２，１８７２）一１．５４９。表３中Ｆ２＞ １．５４９，所以拒绝Ｈ２；又由于Ｆ。＞１．６３４，所以也拒 财经理论与实践（双月刊） ２０１０年第４期 绝Ｈ 。因此模型将采用变系数的形式，同时也初步 验证了投资者情绪变动对不同类型股票影响不同。 虽然四类股票都有各自的特征，但它们不可避 是负的，这说明投资者情绪削弱了均值一方差的这一 正相关性。同时，对不同类型的股票这一影响也各 不相同，股票“投机性”越高，投资者情绪对均值、方 差这一正相关性的削弱程度也越大。这与假设２也 免地会共同受到宏观因素（如货币的调整等） 的影响。且对于这些宏观因素的影响，不同类型的 股票会产生不同的波动，同方差性的古典假设与实 完全符合。 以上回归结果均通过ｔ检验。因此，可以说投 际情况不符，应允许模型中存在横截面异方差，因 此，这里采用广义最小二乘法（ＧＬＳ）进行估计。同 ． 资者情绪不仅是影响股票收益的重要因素，且其对 ３ —一 ６ ２ ．不同类型股票收益的影响各不相同。随着股票“投 ５ ． ２． ３ —一 ５ ． ２． ２—一 ４ ． ２ ．２一 时，由于研究仅集中于投资者情绪对四类股票的影 Ｏ Ｏ ８ ０ ７ ４响，所以，选取固定影响的变系数模型进行分析。 ３ １６ ４９ ４３．回归结果分析。表４为模型的回归结果。 表４回归结果 变量 相关系数 ｔ一值 显著性 Ａｓｅｎｔｉｍｅｎｔ（ｆ１１） ０．０５１５３９ （ｇｏ１） ０．０４２８８０ Ａｓｅｎｔｉｍｅｎｔｏ￣（ｇｌ１） —０．００７６８８ Ａｓｅｎｔｉｍｅｎｔ（＿厂】２） ０．０５５８３９ （ｇ０２） ０．０４６９２３ Ａｓｅｎｔｉｍｅｎｔｏ￣（ｇｚ２） —０．００９０６５ Ａｓｅｎｔｉｍｅｎｔ（＿厂】３） Ｏ．Ｏ６１７３５ （ｇｏ３） ０．０４９６８２ Ａｓｅｎｔｉｍｅｎｔｏ￣（ｇ１３） —０．００９４００ Ａｓｅｎｔｉｍｅｎｔ（＾４） Ｏ．０６６１３５ （ｇｏ４） ０．０５４４６１ Ａｓｅｎｔｉｍｅｎｔｏ￣（ｇｌ４） ０．０１０Ｉ３８ 首先看投资者情绪波动对各类型股票的影响： －厂ｌ 均大于０，这说明投资者情绪波动显著地正向影 响收益。当投资者乐观时，收益增加；当投资者悲观 时，收益减少。但影响程度各不相同，对大盘股的影 响最小为０．０５１５３９；对小盘股影响最大为 ０．０６６１３５。随着股票“投机性”的逐步增强，投资者 情绪波动的影响也逐渐增大，从而验证了研究假设 １。为方便起见，将上述统计结果用直方图表示出 来，如图１。 大盘股 大中盘股 中盘股 小盘股 图１投资者情绪对股票收益的影响 其次，看投资者情绪对风险与收益的正相关性 的影响。从ｇ 的统计结果可以看出，均值、方差是 呈正相关性，但加人投资者情绪变量的交互项ｇ 却 ．机性”的逐步增加，理性投资者套利难度逐步增大，９ Ｏ ．１ １ ．７ ３ ． ６ ５ ３ ２ ７ ８ ５ ４ ５ ３ ３ ３ ３ ２ １ ２ ４ ７ ０ ９ ７ ６ ４ １ Ｏ ５ ９ 投资者情绪的影响也逐渐增加。 ４ ８ ６ ３ １ ６ ８ ３ ８ １ ９ ４ １ ２ ０ ７ ６ １ ２ ８ ６ 四、结 论 本文根据投资者情绪是股票价格形成的重要影 响因素这一研究观点，围绕投资者情绪是否构成系 统性风险、对不同类型股票的差异化影响及作用方 式三个方面对我国股市投资者情绪与股票收益进行 了扩展研究，并得出了如下结论。 首先，投资者情绪没有形成股票市场的系统性 风险。从本文的研究结果来看，投资者情绪对不同 市值的股票有着差异化的影响，随着股票市值的下 降其影响更为显著。具体而言，投资者情绪对大盘 股收益的影响明显低于小盘股。这与投资者投机倾 向及股票自身“投机性”的大小有着紧密的联系，同 时也较好地解释了当前我国股市中小市值股票波动 性较大及存在超额收益的现实情况。 其次，投资者情绪通过削弱股票收益与方差之 间的正相关性的方式作用于股票收益与价格形成。 对投资者情绪影响资产价格形成的肯定是对有效市 场理论及资本资产定价模型的质疑与挑战。从本文 所构建的实证模型及分析结果中可以看出，在不构 成系统性风险的前提下，投资者情绪通过削弱股票 收益与市场风险之间的相关性从而影响股票的预期 收益，且随着股票“投机性 陛质的增强这一影响更 为显著。 参考文献： ［１］Ｂ·ＤｅＬｏｎｇ，Ａ．Ｓｈｌｅｉｆｅｒ，Ｌ．Ｓｕｍｍｅｒｓ，Ｒ．Ｗａｌｄｍａｎｎ．Ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ａｎｄ ｄｅｓｔａｂｉｌｉｚｉｎｇ ｒａｔｉｏｎａｌ ｓｐｅｃｕ— ｌａｔｉｏｎ［Ｊ３．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ，１９９０，（４５）：３７９—３９６． ［２］Ｎｉｃｈｏｌａｓ Ｂａｒｂｅｒｉｓ，Ａｎｄｒｅｉ Ｓｈｌｅｉｆｅｒ，ａｎｄ Ｒｏｂｅｒｔ Ｖｉｓｈｎｙ．Ａ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ， １９９８，４９，（３）：３０７—３４３． ［３］Ｄａｎｉｅｌ，Ｋ．，Ｈｉｒｓｈｌｅｉｆｅｒ，Ｄ．，＆Ｓｕｂｒａｈｍａｎｙａｍ，Ａ．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｍａｒｋｅｔ ｕｎｄｅ￣ａｎｄ ｏｖｅｒｒｅａｃｔｉｏｎｓ［Ｊ］． ４６４３７７ ２０１０年第４期（总第１６６期） 晏艳阳。蒋恒波等：我国投资者情绪与股票收益实证研究 ３１ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ，１９９８，５３，（６）：１８３９—１８８５． ｓｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｔｏｃｋ ｒｅｔｕｒｎｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ，２００６，６１（６）： １６４５—１６８Ｏ． ［４３ Ｈａｒｒｉｓｏｎ Ｈｏｎｇ ａｎｄ Ｊｅｒｅｍｙ Ｃ．Ｓｔｅｉｎ．Ａ ｕｎｉｆｉｅｄ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｕｎｄｅｒ— ｒｅａｃｔｉｏｎ，ｍｏｍｅｎｔｕｍ ｔｒａｄｉｎｇ，ａｎｄ ｏｖｅｒｒｅａｃｔｉｏｎ ｉｎ ａｓｓｅｔ ｍａｒｋｅｔｓ ［１０］Ｂａｎｚ Ｒ Ｗ．Ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒｅｔｕｒｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｍａｒｋｅｔ ｖａｌ— ［刀．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ，１９９９，５４（６）：２１４３－－２１８４． Ｈｅ ｏｆ ｃｏｍｍｏｎ ｓｔｏｃｋｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９８１， ９（１）：３—１８． ［５］Ｗａｙｎｅ Ｙ．Ｌｅｅ，Ｃｈｒｉｓｔｉｎｅ ｘ．Ｊｉａｎｇ，Ｄａｎｉｅｌ Ｃ．Ｉｎｄｒｏ．Ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ，ｅｘｃｅｓｓ ｒｅｔｕｒｎｓ，ａｎｄ ｔｈｅ ｒｏｌｅ ｏｆ ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉ— ［１１］Ｆａｍａ Ｅ Ｆ，Ｆｒｅｎｃｈ Ｋ Ｒ．Ｔｈｅ ｃｒｏｓｓ—ｓｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｅｘｐｅｃｔｅｄ ｓｔｏｃｋ ｒｅ— ｔｕｒｎｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ，１９９２，４７（２）：４２７—４６５． ｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂａｎｋｉｎｇ ａｎｄ Ｆｉｎａｎｃｅ．２００２，２６，（６）：２２７７— ２２９９． ［１２］宋颂兴，金伟根．上海股票市场有效性实证研究［Ｊ］．经济学家， １９９５，（４）：１０７—１１３． ［６］Ｍ Ｌｅｍｍｏｎ，Ｅ Ｐｏｒｔｎｉａｇｕｉｎａ．Ｃｏｎｓｕｍｅｒ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ａｎｄ ａｓｓｅｔ ｐｒｉｃｅｓ；Ｓｏｍｅ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｅｖｉｄｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｓｔｕｄ— ｉｅｓ．２００６，１９（４）：１４９９—１５２９． ［１３］朱宝宪，何治国．值和账面市值比与股票收益关系的实证研究 ［Ｊ］．金融研究，２００２，（４）：７１—７９． ［１４３ Ｙｕａｎ，Ｙｕ．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｐｒｅｄｉｃｔｓ ｓｔｏｃｋ ｒｅｔｕｒｎｓ，ｗｏｒｋｉｎｇ ｐａｐｅｒ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｎｎｓｙｌｖａｎｉａ，２００５． ［７］Ｄａｓ，ｓ．Ｒ．＆Ｃｈｅｎ，Ｍ．Ｙ．Ｙａｈｏｏ！ｆｏｒ ａｍａｚｏｎ：ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｅｘ— ｔｒａｃｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｓｍａｌｌ ｔａｌｋ ｏｎ ｔｈｅ ｗｅｂ［Ｊ］．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２００７，５３（９）：１３７５—１３８８． ［１５３ Ｊｉａｎｆｅｎｇ Ｙｕ ａｎｄ Ｙｕ Ｙｕａｎ．Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｅａｎ—ｖａ— ｒｉａｎｃｅ ｒｅｌａｔｉｏｎ．ｗｏｒｋｉｎｇ ｐａｐｅｒ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｎｎｓｙｌｖａｎｉａ， ２００８． ［８３张强，杨淑娥，杨红．中国股市投资者情绪与股票收益的实证研 究［Ｊ］．系统工程，２００７，（７）：１３—１７． ［９］Ｂａｋｅｒ，Ｍ．ａｎｄ Ｊ．Ｗｕｒｇｌｅｒ，Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｎｄ ｔｈｅ ＣＲＯＳＳ— Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｎｖｅｓｔｏｒ Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ａｎｄ Ｓｔｏｃｋ Ｒｅｔｕｒｎｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ＹＡＮ Ｙａｎ—ｙａｎｇ ，ＪＩＡＮＧ Ｈｅｎｇ ｏ ，ＹＡＮＧ Ｇｕａｎｇ。 （１．Ｆｉｎａｎｃｅａｎｄ Ｓｔａｓｔｉｃ ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ ＨｕＮａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ４１００７９，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｆｉｎａｎｃｅ ａｎｄ Ｓｔａｓｔｉｃ ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ ＨｕＮａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ４１００７９，Ｃｈｉｎａ； ３．Ｐｅｏｐｌｇｓ Ｂａｎｋ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ Ｂｒａｎｃｈ ５１００００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆａｃｔｏｒ ｏｎ ｔｈｅ ｆｏｒｍｉｎｇ ｏｆ ｓｔｏｃｋ＇ｓ ｐｒｉｃｅ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａ— ｐｅｒ，ａｎ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｓｔｕｄｙ ｉｓ ｍａｄｅ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｉｆ ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｇｉｖｅ ｒｉｓｅ ｔｏ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｒｉｓｋ ｉｎ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｙｐｅｓ ｓｔｏｃｋｓ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｉｓ ｎｏｔ ａ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｒｉｓｋ．ａｎｄ ｔｈｅ”ｓｐｅｃｕｌａｔｉｖｅ”ｓｔｏｃｋｓ ａｒｅ ｍｏｒｅ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｔｏ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ． Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ ｗｉｌｌ ｗｅａｋｅｎ ｔｈｅ ｒｉｓｋ ｒｅｔｕｒｎ ｔｒａｄｅｏｆｆ．Ｔｈｅ ｍｏｒｅ”ｓｐｅｃｕｌａｔｉｖｅ”ｔｈｅ ｓｔｏｃｋｓ ａｒｅ。ｔｈｅ ｍｏｒｅ ｗｅａｋｅｎ ｔｈｅ ｍｅａｎ—ｖａｒｉａｎｃｅ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｂｙ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｎｏｉｓｅ Ｔｒａｄｉｎｇ；Ｓｐｅｃｕｌａｔｉｖｅ；Ｉｎｖｅｓｔｏｒ Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ；Ｓｔｏｃｋ Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ；Ｓｔｏｃｋ Ｒｅｔｕｒｎｓ
