论文投资者情绪指数的经验模态分解:基于增发窗口期的实证是关于对不知道怎么写模态论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文模态论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
摘 要：投资者情绪是资产定价的重要影响因素.针对以往研究不能较好分离投资者情绪不同成分的局限,引入经验模态分解方法,以实现对投资者情绪的分解.以2013年实施增发的上市公司为样本的实证研究结果表明,经验模态分解方法能够有效地分离出投资者情绪的高频和低频部分.其中,低频部分反映了投资者对股市的长期预期,而高频部分反映了窗口期投资者对增发的情绪变化.同时,增发前投资者会对增发事件产生过度反应,而在增发事件完成之后,投资者的过度反应情绪会逐渐调整,并且该调整过程具有非线性特征.
关键词： 投资者情绪；经验模态分解；股票增发；行为资产定价
中图分类号：F830.9文献标识码：A文章编号：1003-7217（2015）04-0057-05
一、引言
所谓情绪,是由人们对事物或消息的主观判断而形成的一种反应.投资者通过对市场信息的全面感知,进而形成的对于市场的总体判断即为投资者情绪.作为反映投资者心理和行为的重要因素,投资者情绪既是经济参与主体对投资对象未来预期的系统性偏差,又是投资者对未来经济的一种或乐观或悲观的判断.
近年来,金融市场上存在的一系列无法用基于投资者理性的传统金融理论解释的“异象”（Anomalies）催生了学者们对行为金融问题的高度关注,其中围绕投资者情绪的研究更是成为近期的热点.在对投资者情绪及其相关问题的研究中,无论是自下而上地探讨投资者情绪的决定因素和模式,还是自上而下地考察投资者情绪对股票收益和资产定价等方面的作用,都离不开对投资者情绪指数的构建与分析.因此,情绪的度量是对投资者情绪的研究以及行为资产定价中非常基础和重要的一个环节.
然而,目前大多数关于投资者情绪的文献都是以市场整体的投资者情绪为对象,对单个资产的投资者情绪的研究还不多见,且对特定金融事件的投资者情绪的考察则更为鲜少.鉴此,本文以单个资产的投资者情绪的构建为研究对象,并以增发事件为例,分析投资者对单个资产相关的金融事件的情绪反应,从而为金融风险管理以及行为资产定价研究提供较为重要的理论和实践依据.
二、文献综述
证券是市场中投资者多空双方通过博弈所确定的,而市场的情绪指数可以用来度量投资者对股市看多或看空的态度,反映了他们的预期,是重要的影响因素.在研究与投资者情绪相关的问题前,必要且首要的就是对投资者情绪进行测量.国际上,学者们（Baker和Wurgler,2006；Glushkov,2006；Baker等,2012）[1-3]大多选用封闭式基金折价率、换手率、月度IPO数量、月度IPO首日收益、股利溢价和股票发行比率等单一指标或组合指标来衡量投资者情绪.国内学者在构建投资者情绪指数时往往会在国外相关文献的基础上,有选择地加入中国特有的表示情绪的指标,如新增投资者开户数或比率等,并采用主成份分析方法构建测度国内证券市场投资者情绪综合指数,且剔除相关宏观经济因素,如居民消费指数、工业增加值和宏观经济景气指数等对它的影响.张强和杨淑娥（2009）,刘雷等（2013）,易志高等（2011）,池丽旭等（2012）,商田和黄华继（2013）就分别采用类似的数个指标构建情绪指数对股票收益及其预测进行研究,获得了比较好的解释效果[4-8].不过,以往对投资者情绪的研究大多从整个市场出发对证券市场的投资者情绪作整体评价,对单一证券资产进行投资者情绪评价的文献较少,而在行为资产定价过程中,单一证券资产的投资者情绪正是证券确定的基本因素之一.因此,从单一证券角度来构建投资者情绪指数是进行行为资产定价的重要基础,需要给予特别关注.
同理,在增发折价水平的影响因素中,投资者情绪是十分关键的一个.Baker和Wurgler（2006）的研究表明,投资者情绪与股价高估程度呈正相关关系,当投资者情绪较高时,股票被高估的可能性更大,且市场对高估的股价会逐渐调整,从而导致其预期收益率降低[1].刘力等（2010）认为,投资者情绪对公开增发事件的公告效应有显著影响,投资者情绪越低迷,其公告效应为负的可能性越低[9].马晓逵等（2012）分析了市场状况、投资者情绪与增发宣告效应的关系,其实证研究结果表明,在牛市,投资者情绪会使得增发宣告效应为正,即会提高增发股票的收益率,而在熊市,投资者情绪则会降低增发股票的累计超额收益率[10].徐枫和王洪川（2012）认为,异质信念和投资者情绪在对定向增发折价的影响上具有显著的替代关系[11].王培等（2014）以A股市场2006年至2010年来实施公开增发的上市公司为样本,利用变系数模型,实证研究了在不同投资者情绪下,公开增发市场反应的差异性[12].总之,以上研究大多将投资者情绪仅作为一个影响增发股份的影响因子,而没有将其纳入到定价模型中.将投资者情绪引入到行为资产定价模型中,需要厘清由增发所引起的投资者情绪变化,也就是需要将投资者对增发事件以及增发相关信息所引起的情绪波动从总的投资者情绪中分离出来,而解决这一问题是对增发股份进行行为资产定价或进行增发定价效率分析的基础.
在对时间序列进行分解的各种方法中,经验模态分解将时间序列在不同尺度上的信息进行分解,因而对非平稳和非线性数据具有较好的适用性.李成刚等（2012）,[13]李祥飞等（2014）[14]分别运用EMD方法对股票市场的波动信息进行分解,并取得了较好的预测效果.相关研究表明,经验模态分解方法从数据自身出发,通过分析本征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）,将收益率等时间序列数据进行分解,将数据放在不同周期下进行分析,因而可以更好地发现时间序列变化规律,是时间序列分析的一种较好的新方法.
为了克服已有研究的局限,本文在对单支股票进行投资者情绪度量的基础上,引入经验模态分解方法,将投资者情绪分解成高频和低频部分,从而厘清增发窗口期由增发所引致的投资者情绪,为增发股份的行为资产定价做好准备.本文余下内容安排为：第三部分构建基于经验模态分解的投资者情绪指数,实现对投资者情绪的分解；第四部分分析增发窗口期投资者情绪的变化规律；最后部分为结论和政策建议.
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参考文献：
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