我国投资者情绪变动对股票收益率影响的实证研究——基于CICSI指数.docx

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1、中文摘要我国股票市场上存在的大量投机炒作、盲目跟风的非理性行为使得股票市场波动性增加，研究中国股票市场投资者情绪与股票收益的关系可以进一步认识我国股市运行规律，从而为完善中国股票市场提出有用的建议。本文首先对论文背景及意义进行了介绍说明，在梳理相关文献后开始研究对投资者情绪变动对股票收益的影响。本文用中国股票市场投资者情绪综合指数（CICSI）度量投资者情绪，将投资者情绪变动与股票收益率进行单因子模型回归，并在Fama-French三因子中加入情绪变动因子CICSI，构建多因子模型进行回归，最后将投资者情绪变动与不同行业的股票收益率进行了单因素模型回归。研究发现，中国投资者情绪变动对股票收益率

2、存在显著正向影响，但它并非除市场风险外对股票收益率有显著影响的因子，且投资者情绪变动的影响在不同行业的股票收益率上表现有所不同，最后根据研究结果本文也对市场管理者给出了相关建议。关键词：股票市场；投资者情绪；股票收益率1ABSTRACTThere are lots of speculative and irrational behaviors in Chinas stock market, which increase the volatility of the stock market. Studying the relationship between investor sentiment

3、 and stock returns in Chinas stock market can further understand the operation law of Chinas stock market, and thus provide useful suggestions for improving Chinas stock market.Firstly, this paper introduces the background and significance of the paper, and makes an empirical study on the relationsh

4、ip between investor sentiment change and stock return after combing the relevant literature. In this paper, CICSI is directly selected as the proxy variable of investor sentiment in Chinas stock market. After the stability test of the variables, the single factor model is used to analyze the investo

5、r sentiment change and stock return. Based on Fama-French three factor model, CICSI is added as the factor of sentiment change, and a multi factor model is constructed Regression analysis, finally, the investor sentiment changes and the return of different industries for regression analysis.It is fo

6、und that there is a significant positive correlation between investor sentiment change and stock return in China, but investor sentiment change is not a factor that has a significant impact on stock return except for market risk. At the same time, it is found that the impact of investor sentiment ch

7、ange on different industries is different. Finally, according to the research results, this paper also gives suggestions to market managers.KEY WORDS:Stock market; Investor sentiment; Stock returns1我国投资者情绪变动对股票收益率影响的实证研究基于CICSI指数1.绪论1.1选题背景及意义1.1.1研究背景A） 理论背景噪声交易者的行为是否是股票的价格和收益的影响因素这一争论长期存在于现代金融理论和行

8、为金融理论之间。长期以来，现代金融理论凭借着其坚实的理论基础资本资产定价模型（CAPM）与现代资产组合理论始终被大多数学者所认可。以理性人假说和有效市场假说这两个基点构建而成的现代金融理论体系认为市场交易中除了严格按照期望效用函数来进行决策的理性投资者外还有一部分交易者并不按照效用函数来决定自己的交易行为，他们即噪声交易者。尽管如此，他们并不理性的交易行为所产生的影响将会因为其交易行为的随机性而被抵消，因而最后不会对股票的价格造成影响；即使在某些情况下噪声交易者犯了相同的错误，由此产生的影响也会被市场中的理性套利者所消除12。然而，伴随着金融学的进一步发展，传统的金融学理论已经无法对市场上出现

9、的许多金融异象做出很好的诠释。此时一些学者便开始试图利用社会学、心理学等相关知识将投资者的心理特征与实际行动相结合来对市场中的金融异象进行解释，行为金融学便就此产生。行为金融学的观点认为套利的非完美性与噪声交易者行为的不可预测性决定了噪声交易者会造成的股票价格与价值之间的偏差以及偏差无法被理性套利者所及时修正的情况1，进而，噪声交易者的交易行为影响着股票价格及其收益。行为金融学的观点认为投资者的决策和行为将受到其情绪的影响并对股票价格和收益产生影响13 。本文正是基于行为金融学的这一观点开展我国投资者情绪对股票收益的影响的进一步研究。B）现实背景自上世界九十年代我国沪深交易所成立至今，短短的三

10、十年来我国的证券市场得到了快速、丰富的发展，由小到大的市场规模、由单一到多元的投资种类、不断健全的运行机制等无一不是发展的证明。然而，与西方国家经过了几十、上百年发展的成熟资本市场相比，我国的资本市场还处于新兴发展的阶段，存在着许多问题需要解决。我国的证券市场存在着投资者结构不合理的情况，个人投资者所占比例较大，而个人投资者通常不具备充足的投资基金以及专业的投资知识储备，并且个人投资者中“羊群效应”突出，这导致市场上出现了投资者不理性行为倾向显著的状况，股市波动更加明显。以理性人假说和有效市场假说为基础的现代金融理论已无法对我国股票市场作出很好的解释，基于此，本文将站在行为金融学的角度来看待我

11、国股票市场上投资者情绪变动对股票收益的影响。1.1.2选题意义A） 理论意义从投资者情绪的角度看问题使得我们能够站在一个新的角度去看待那些无法被传统金融学理论所很好解释的市场异象，为我们提供了一个新的思考方向与研究方法。研究投资者情绪对股票市场的影响对行为金融理论的发展和完善具有积极意义，也有利于我们进一步了解市场的运行规律、进一步了解和认识金融市场。同时，本文在投资者情绪的度量上直接选取了CICSI指数7作为度量指标，实证结果也是对CICSI指数有效性和准确性的进一步检验。B） 现实意义我国证券市场由于起步较晚、情况特殊，距离成为一个成熟、完善的股票市场还有一段很长的道路要走，而研究我国投资

12、者情绪对股票收益的影响可以帮助我们更深入、全面的认识我国的证券市场，为我国证券市场的发展完善装上加速器。我国投资者情绪对股票收益的影响的研究一方面可以帮助投资者更好的认识自己的行为，帮助他们了解股票市场的运行规律并减少其盲从的非理性行为；另一方面可以使公司根据自身需求利用合适的时机进行投融资活动，提高市场资源配置效率；同时，研究还有利于帮助管理者认识投资者情绪影响的特点以及市场的变化规律，从而制定出更有利于我国股市发展的运行、管理制度，促进我国证券市场向好发展。1.2研究内容本文首先会对前人的相关理论和文献进行回顾和梳理，在此基础上使用CICSI指数的变动值来度量投资者情绪的变动，并利用单因子

13、和Fama-French三因子模型及加入情绪变动因子CICSI后的多因子模型来探究我国投资者情绪变动与股票收益两者之间的关系，同时用单因子模型考察投资者情绪变动对不同行业的影响。本文共分为绪论、文献综述、研究设计、实证检验和总结五个部分。1.3创新及不足1.3.1可能的创新之处本文直接用了CICSI指数来度量投资者情绪，该指数是在考虑经济周期对投资者的影响下选取了封闭式折价基金、交易量等6个单项指标、用主成分分析法构建的一个综合指数。它与之前的指数相比没有测量指标单一、测量结果不纯的问题，有利于提高中国投资者情绪变动对股票收益影响的研究的准确度和有效性。1.3.2存在的不足之处本文的研究层次比

14、较浅显，对问题没有进行更为深入、全面和细致的探究。从度量投资者情绪的角度来说，本文没有将机构投资者与个人投资者之间所存在的差异的影响考虑在内，从对股票收益的影响的角度来说，本文并未研究投资者情绪变动对不同类型股票影响的差别等。2.文献综述2.1投资者情绪的定义传统金融学理论认为由于噪声交易者和理性投资者在市场的博弈中始终处于劣势地位，这种情况将会迫使噪声交易者最终退出市场，因此在股票的价格和收益方面无需考虑噪声交易者的影响。然而，这一结论与现实中出现的金融异象不相符合，人们开始重新看待这一结论，行为金融学也开始从心理学的角度来解释异象。投资者情绪理论是行为金融学中极其重要、必不可少的一部分，它

15、将情绪理解为一种不被传统定价因子所吸收的、对资产定价产生影响的系统因子。行为金融学认为投资者情绪是投资者在对未来资产变化所做的一种模糊估计14，这种估计或者说预期就是投资者在自身情况的影响下对未来资产价值的一种综合评估。而“自身情况”则包含了投资者本人所受教育的情况、社会阅历、了解的投资知识、投资经历、财富水平、社会地位和背景，掌握的信息，性格和偏好等因素。正是因为这些因素的差异，才会有不同的人即使是对同一种资产也持不同态度的情况的出现，这些各不相同的态度、各异的心理和认知偏差就是“情绪”。简单说来，情绪会使投资者相对于完全的理性投资人出现偏离、会对人们的决策行为产生影响。对于投资者情绪的定义

16、，不同的学者有不同的看法，并不存在一个唯一确定的解释，Lee等（1991）认为投资者情绪是投资者无法通过基本面进行分析的股票预期收益的那部分15，饶育蕾（2003）认为投资者情绪是对未来资产价格的预期与现实情况之间存在的偏差2，Brown和Cliff（2005）则认为投资者情绪是市场中投资者所抱有的一种总体性的或乐观或悲观态度的反映16。综合上述学者观点及本文的研究内容，在此将投资者情绪理解为会使投资者对未来市场变化做出偏离理性判断的、并对股票收益产生影响的预期。2.2投资者情绪的度量投资者情绪并非一个能够被直观表现、可以被直接度量的客观指标，对于它的测度始终没有一个确定的方法和唯一的标准。然

17、而，作为进行投资者情绪研究的基础，它的度量又至关重要，基于上述情况，研究者们通常采用如下三种指标对它进行测量：直接指标、间接指标、综合指标。2.2.1直接指标直接指标是用问卷、采访等方法直接获得的投资者对市场走势的预期，这样得获得方法决定了它无法全面反映投资者情绪，具有一定的事前性和主观性。常见的直接指标主要有如下几种：1） 央视看盘指数。该指数由“央视看盘”节目对证券公司对市场的态度分析得出，王美今与孙建军（2004）则认为该指数对沪深两市的均衡收益有显著影响3。2） 好淡指数。该指数由股市动态分析杂志对投资者访问观测得出，程昆与刘仁和（2005）发现该指数的中期指数对股票收益率波动的影响比

18、短期指数强 4。3） 消费者信息指数。该指数由国家统计局对城市消费者进行问卷调查得到，薛斐（2005）发现该指标能较好地测度投资者情绪5。2.2.2间接指标为了克服直接指标的缺点，增强其客观性和实时性，客观指标从市场上公开交易的数据入手来测度投资者情绪。常见的客观指标如下：1） 新增投资者开户数。该指标反映投资者对股票市场参与和热情程度，韩立岩与伍燕然（2007）用该指标度量投资者情绪并对国内不完全理性、投资者情绪与封闭式基金之谜三大现象做出了解释6。2） 腾落指数（ADL）。该指标通过股票市场每日上涨和下跌数量的差值对股市走向进行分析，Brown与Cliff（2004）在研究中发现该指标能够

19、对正交化后的小市值股票进行预测17。除了上述指标之外，IPO首日收益率、共同基金净买入、VIX（波动率指标）等通常也被用来描述投资者情绪。2.2.3综合指标上述两种指标都是从某一个角度或方面来对投资者情绪进行测量，这种单一的描述并不能完整、全面地表现出投资者情绪，存在着一定的局限性。为了克服直接指标和间接指标存在的缺陷，找到能够更加准确和全方位地度量投资者情绪的指标，人们开始从多个角度选取多个单一情绪指标并采用计量方法对指标进行整合处理，这样得出的综合指标能更全面的表现投资者情绪。Baker和Wurgler（2006）提出的BW指数是综合指标中最为典型的代表，该指数选取了封闭式基金折价、IPO

20、首日收益、交易量等6个指标，在控制了宏观经济因素影响后利用主成分分析法构造而成。本文选取的CICSI指数也是综合指标的一种，它是由易志高与茅宁（2009）在BW指数的基础上根据我国国情进行优化改变而构造得出，对于更贴合中国市场的情况。2.3投资者情绪与股票收益关系的研究20世纪90年代起，金融学界开始把投资者情绪当做一个专门的研究对象，首次将投资者情绪作为决定股票价格的系统因子来研究的是Delong等(1990)提出的噪声交易模型(DSSW)，模型认为在有限套利的市场中，投资者情绪是影响股票均衡价格的内在因素18。Daniel等 ( 1998)19、 Hong和 Stein( 1999)20

21、则又更进一步地利用投资者心理认知偏差的相关知识解释了投资者情绪的形成以及其对股票价格产生影响的内在作用机制。随后，大量的实证研究也证明了投资者情绪对于股票收益的影响。Wayne Y .Lee 等(2002)运用了GARCH模型，以美国20世纪70-90年代的数据为样本来研究两者之间的关系,研究发现它们存在正相关关系，且投资者情绪是股市的系统风险因子 21。国内王美今和孙建军（2004）通过对二者间关系的研究发现投资者情绪的变化会显著影响股票收益，且会对收益波动进行反向修正。张强和杨淑娥（2007）研究发现机构投资者情绪会显著影响股票收益但对不同市场组合的影响各不相同且并未形成系统风险 8。在杨

22、阳等（2010）的研究中，他们将股市分为牛、熊市两种情况分别研究，并得出结论投资者情绪对股票收益无显著影响，但股票收益对投资者情绪有显著影响 9。王一茸等（2011）研究发现投资者情绪对股票收益存在显著影响，且熊市的效果比牛市更加明显 10。文凤华和肖金利（2014）则在将投资者情绪分为正负不同两类情绪后将其与股票价格间的关系进行研究，研究发现投资者情绪波动与股票收益波动之间存在显著相关关系，且正面情绪对提高股票收益有积极作用，而负面情绪的作用不明显11。Demetrios等（2016）发现投资者者情绪对不同规模的投资组合影响不同，其中投资者情绪对中盘股的影响更明显22。通过对上述的文献进行梳

23、理可以看出，由于投资者情绪是一个较为复杂的变量，学者们对于投资者情绪的度量并未采用一个统一的标准，因而得出的结论也都有所差异。不过我们仍能够发现绝大多数的研究结果都表明投资者情绪与股票收益之间存在显著正相关关系，并且在这一基础上，学界对于投资者情绪的研究开始向更细化方向发展，例如研究投资者情绪对不同行业、规模股票收益的影响，在不同市态下对股市收益的影响等。3.研究设计3.1研究假设我国股票市场目前还存在着诸多问题，其中最突出的一个问题就是投资者结构不合理。个人投资者与机构投资者相比又处于天然的劣势，他们不具备专业的投资知识、风险承担能力弱、信息获取渠道少，这些都使得他们会做出许多不理性行为。而

24、在我国证券市场中，个人投资者的比例要大于机构投资者，这种不合理的投资者结构又会加剧盲目投机行为的影响，使得“羊群效应”更加突出，加剧市场的不稳定，此时传统金融理论的研究就已不再适应我国目前的状况，行为金融学领域对投资者情绪的研究则更贴合我国实际。投资者情绪是投资者对资产价格变化的一种预期，这种预期常使人做出非理性决策。投资者情绪高涨时，他们往往更乐意于投入更多的资金以获得更多的收益，这也会增加股票市场的流动性、加大股市的交易量，同时，投资者情绪高涨时也会加剧利好消息的影响，使得股票价格升高；反之，当投资者情绪下降时，人们通常会减少资金的投入以期减小损失，市场的交易量变小，股票价格下降，如此一来

25、投资者情绪的波动自然就会对股票收益率产生影响。由于各个行业都有其各自的特点，哪怕针对同一条消息也会产生不同的反应，而不同的行业之间对消息的敏感程度也不同，受投资者情绪的影响程度也会有所差异。基于此，本文提出如下假设：H1：投资者情绪变动与同期股票收益率之间存在正相关关系，且投资者情绪是除Fama-French三因子外独立对股票收益产生显著影响的因子。H2：投资者情绪变动对不同行业股票收益率的影响不同。 3.2变量定义及数据来源3.2.1变量选择及数据来源（1） 投资者情绪变动本文用中国股票市场投资者情绪综合指数（CICSI）度量投资者情绪。该指数在改进BW指数的基础上，加入了更能描述中国股票市

26、场投资者情绪变化的指标，使得指数更符合国内市场的实际情况。投资者情绪变动的值由相邻两月之间投资者情绪指数的差额表示：CICSIt=CICSIt-CICSIt-1数据选取时段为2010年1月至2016年12月，来自国泰安数据库。（2） 市场收益率本文选择上证综指月收益率作为市场收益率Rszt,计算方法为：本月收益率=（本月收盘价-上月收盘价）/上月收盘价（3） 行业收益率行业月收益率Rit由通信达给出的行业分类数据得出，计算方法为：本月收益率=（本月收盘价-上月收盘价）/上月收盘价数据选取时间段均为2010年1月至2016年12月，数据均来源于通信达。3.2.2变量的描述性统计表3-1变量描述统

27、计结果变量N最小值最大值和均值标准差CICSI84-10.0113.056.320.07523813.4236057Rsz84-0.77280.203434-0.029291-0.0003490.0704767MRT84-0.2379170.1880420.2077730.00247350.0713872SMB84-0.2249840.2138191.3369490.01591610.0543681HML84-0.1550840.163819-0.200454-0.0023860.03887174.实证检验4.1平稳性检验为避免伪回归，先对各变量进行ADF检验。由表4-1可知，投资者情绪变动的

28、ADF值为-9.307682，上证综指月收益率的ADF值为-7.595218，市场因子的ADF值为-7.722637，规模因子的ADF值为-8.517304，价值因子的ADF值为-9.307294，其P值均为0，显然都通过了平稳性检验，可进行下一步回归分析。表4-1变量ADF检验结果变量变量名称ADF值1%level5%level10%levelp值是否平稳CICSI投资者情绪指数变动-9.307682-3.512290-2.897223-2.5858610.0000平稳Rsz上证综指月收益率-7.595218-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳MRT市场因子

29、-7.722637-3.511262-2.896779-25856260.0000平稳SMB规模因子-8.517304-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳HML价值因子-9.317294-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳4.2单因子模型检验现建立单因子模型如下： （模型4-1） 其中，为上证综指月收益率，为一年期存款利率折算的市场无风险利率，为投资者情绪指数变动，回归结果见表4-2。表4-2单因子模型回归结果变量回归系数T统计量P值R2C-0.000913-0.1266280.89950.132566CICSI0.00749

30、53.5400150.0007从表4-2中可以看出，投资者情绪变动的P值仅为0.0007，说明其影响十分显著，回归系数为正，表明投资者情绪变动对股票收益率存在显著的正向影响。这也与实际情况相符，当投资者情绪有大幅变动的时候往往会出现过度反应，导致换手率增加从而影响到市场收益率。这一点与假设一的前半部分相吻合。4.3Fama-French三因子模型检验模型4-2是Fama-French三因子模型，模型4-3是加入投资者情绪变动因子后的多因子模型。 （模型4-2） （模型4-3）其中，为市场溢酬因子，为账面市值比因子，市值因子，C为常数项，为残差，回归结果如下表。表4-3三因子模型回归结果变量回归

31、系数T统计量P值R2C-0.002359-3.2259510.00180.992836MRT0.990966103.42100.0000SMB-0.016923-0.7178160.4750HML0.0718552.2059530.0303表4-4多因子模型回归结果变量回归系数T统计量P值R2C-0.002374-3.2157680.00190.992841CICSI5.13E-050.2399290.8110MRT0.99001094.924120.0000SMB-0.015913-0.6606870.5107HML0.0731282.2030770.0305通过对比表4-3与表4-4可知，

32、在考虑了市场风险后投资者情绪变动虽对市场收益率仍有正向影响，但影响的程度大幅度减弱，投资者情绪变动的P值变为0.811，它与市场收益率间不再有显著的正相关关系。这表明投资者情绪变动并非除市场风险外对股票收益率起独立影响作用的因子，这一结果与假设一的后半部分相悖。4.4投资者情绪变动对不同行业收益率的影响由于不同的行业之间不仅对不同类型的消息反应不同，对一类型的消息的反映也存在差别，自然对与投资者情绪变动的影响也会有所差异，为了研究投资者情绪变动对不同行业股票收益率的影响，本文按照通信达中的行业分类选取了传媒娱乐、房地产、环境保护、建材、建筑、食品饮料、通用机械、银行、有色金属、钢铁这10个行业

33、的股票月收益率来研究。4.4.1不同行业月收益率的描述性统计表4-5为描述性统计结果，由表可知环境保护行业的平均月收益率最高，传媒娱乐行业次之，而有色金属行业则相对较低，最低的是钢铁行业，可以看出，不同行业之间的收益率存在比较明显的差异。表4-5不同行业月收益率描述统计结果行业N最小值最大值和均值标准差传媒娱乐84-0.3193170.34865650.9055260.01078010.1047828房地产84-0.2523280.22062910.55185280.00656970.0907931环境保护84-0.2578010.22231540.97997720.01166640.0911

34、727建材84-0.2647970.20908520.51115460.00608520.0928916建筑84-0.2456010.45916470.80755890.00961380.1064762食品饮料84-0.2601810.19381590.68234610.00812320.0769763通用机械84-0.3294170.20612250.67519860.00803810.098975银行84-0.1361770.27535670.16238860.00193320.0622678有色金属84-0.2643130.28402540.01737380.00020680099899

35、6钢铁84-0.2269220.2060986-0.244528-0.0029110.0819714.4.2不同行业月收益率的回归分析首先我们对传媒娱乐、房地产、环境保护等10个行业行业的月收益率进行了ADF检验，结果如表4-6所示，各行业的月收益率的P值均为0，都通过了ADF检验，可以进行下一步回归分析。表4-6不同行业月收益率平稳性检验结果变量变量名ADF值1%level5%level10%levelp值是否平稳Rcmyl传媒娱乐行业月收益率-10.15118-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳Rfdc房地产行业月收益率-8.611981-3.511262

36、-2.896779-2.5856260.0000平稳Rhjbh环境保护行业月收益率-8.663469-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳Rjc建材行业月收益率-8.328618-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳Rjz建筑行业月收益率-7.531758-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳Rspyl食品饮料行业月收益率-8.270183-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳Rtyjx通用机械行业月收益率-8.162977-3.511262-2.896779-2.5

37、856260.0000平稳Ryh银行行业月收益率-8.389060-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳Rysjs有色金属行业月收益率-8.512361-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳Rgt钢铁行业月收益率-7.387976-3.511262-2.896779-2.5856260.0000平稳为研究投资者情绪变动的影响在不同行业的表现，我们采用单因子模型进行回归，模型如下： （模型4-4）其中，为不同行业的月收益率，回归结果如表4-7。表4-7不同行业单因素模型回归结果行业变量C回归系数变量CICSI回归系数变量CICSI的

38、T统计量变量CICSI的P值R2传媒娱乐0.0104240.0047291.4161590.16050.023874房地产0.0059890.0077142.7531810.00730.084617环境保护0.0110180.0086153.0959770.00270.104658建材0.0054790.0080562.8157250.00610.088163建筑0.0086930.0122433.8779030.00020.154971食品饮料0.0076790.0059082.4659020.01580.069035通用机械0.0074020.0084502.7676400.00700.0

39、85432银行0.0015850.0046312.3843160.01940.064834有色金属-0.0004470.0086962.8269340.00590.088803钢铁-0.0034830.0076023.0320010.00330.100808由表可知，投资者情绪变动与不同行业月收益率的回归系数都为正，但影响的显著程度和大小都存在较大差别，其中投资者情绪变动对房地产、环境保护、建材、建筑、通用机械、有色金属和钢铁行业的回归系数都达到了在1%的置信水平下显著，银行和食品饮料行业则在5%的置信水平下显著，而传媒娱乐行业则不显著；在回归系数的大小上最大的是建筑行业，达到了0.01224

40、3，最小的为银行行业系数为0.004631，两者相差了近2倍。回归的结果表明，投资者情绪的变动对于绝大多数行业的收益率存在显著的正向影响，且对于不同的行业来说投资者情绪变动的影响程度不同，这与假设二相符。4.5小结分析这一章节通过对单因子模型的回归验证了投资者情绪变动对市场收益率存在显著的正向影响，并在Fama-French三因子模型的基础上加入了投资者情绪变动因子构建了多因子模型进行回归分析，并发现投资者情绪变动并不是在考虑市场风险下能够对股票收益率起独立影响作用的因子。同时，本节用单因子模型对投资者情绪变动与不同行业的股票收益率进行回归，结果表明投资者情绪变动对不同行业股票收益率影响不同，

41、验证了所提假设。5. 总结与建议5.1总结从之前的文献回顾中可以看出不同的学者在研究投资者情绪时采用的度量方式各不相同，由此得出的结果也有所有差异。本文将CICSI指数作为投资者情绪的代理变量并进一步计算出投资者情绪的变动值CICSI，选取了2010年1月至2016年12月上证综指月收益率作为股票收益率，分别用单因子模型和Fama-French三因子模型对两者之间的关系做了回归分析，且研究了投资者情绪变动对不同行业股票收益率的影响。主要得出如下结论：（1） 投资者情绪变动与股票收益之间存在显著的正相关关系，但投资者情绪变动不是除Fama-French三因子外对股市收益有独立影响作用的系统性风险

42、因子。（2） 投资者情绪变动的影响在不同行业的股票收益率上表现存在差异。5.2建议经过上面的实证可以发现，我国投资者情绪变动对股票收益存在显著的正向影响，这也是我国证券市场发展还不完善的体现。与国外成熟的股票市场相比，我国股票市场还有诸多可以改进的地方，结合本文的研究结果，我们提出如下建议：（1） 合理化投资者结构我国证券市场中个人投资者占比过大，而个人投资者往往由于其缺乏相关的知识储备、抗风险能力差、获取信息不全等因素成为市场中的非理性交易者，而非理性交易者盲从行为的增多又会加剧证券市场的不稳定性，这种情况极不利于我国证券市场的健康发展；相比而言，机构投资者拥有大量专业的知识储备、科学的投资

43、技术、资金实力雄厚、获取信息渠道广，因此，要构建一个健康理性的证券投资市场，就必须优化投资者结构，减少市场上非理性行为所带来的波动。（2） 提高投资者素质要想营造一个科学理性的投资环境，除了优化投资者结构之外，提高投资这素质也必不可少。在大方向上使机构投资者带领个人投资者做出理性决策，具体到小方向上就应该提高每一个投资者的素质。这包含了投资理念、投资心理、证券市场基础知识、法律法规等的学习，可以通过互联网、线下传单等方式加强对相关知识的普及。（3） 健全市场监管制度健全市场监管体制对发展证券市场的重要性不容小觑，是否拥有完善的监管体制是我国证券市场能否持续稳定发展的条件。个人投资者不理性行为的

44、出现很多时候是因为其获取的信息不全面甚至有偏差，此时若公司披露的信息不及时、不完整甚至弄虚作假，则会使个人投资者作出不理性行为的可能增加，从而使证券市场的不稳定性增加。因此，市场监管者应该加强对上市公司信息披露方面的监管，建立健全完善的公开透明的信息披露制度，同时对弄虚作假的行为进行严格惩处。此外，市场管理者也应注意对市场上所出现信息的筛查和管控。近来，各种互联网新平台快速发展，信息传播速度随之加快，这同时意味着投资者之间的情绪感染加快，这种快速的情绪感染很容易引起大面积的情绪高涨或者情绪恐慌，出现千股齐涨或齐跌的现象、加剧股市的波动。正因如此，管理者对于市场上出现的信息一定要认真筛查和管控，

45、对于那些可能会引起市场动荡的极端言论和不实信息更要谨慎对待，管理者要净化市场上的信息空间，引导投资者减少非理性决策，营造一个健康理性的投资环境。参考文献1安德瑞.史莱佛著,赵英军译.并非有效的市场行为金融学导论M.北京: 中国人民大学出版社,2003.2饶育蕾,杨琦.我国封闭式折价交易的行为金融学实证分析J.中南大学学报,2003,9(3):346-350.3王美今,孙建军.中国股市收益、收益波动与投资者情绪J. 经济研究,2004, 10:75-83. 4程昆,刘仁和.投资者情绪与股市的互动研究J.上海经济研究所,2005(11):86-93.5薛斐.我国投资者情绪指数选择的实证研究J.世界经济情况,2005(14):14-17.6韩立岩,伍燕然.不完全理性、投资者情绪与封闭式基金之谜J.经济研究,2003(3).7易志高,茅宁.中国股市投资者情绪测量研究:CICSI的构建J.金融研究,2009(11):174-184.8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杨阳,万迪防.不同市态下投资者情