我国机构投资对股票市场波动影响研究基于投资者情绪视角.doc
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我国机构投资对股票市场波动影响研究
———基于投资者情绪视角
2015年是中国资本市场成立第25周年，但近一年多来我国股市走势跌宕起伏，备受世界关注。
其中上证综合指数自2014年11月以略高于2400
点的水平大涨，并于2015年6月逼近5200点，半年涨幅高达116%，之后在短短1个月内一路暴跌
67%，于2015年7月初跌向3500点①。
暴跌期间，政府为稳定市场采取了一系列措施，包括4次降息，
3次降准以及组建“国家队”增强市场流动性等。
理
论上证券投资基金等机构投资者的投资行为更为理性，在成熟的股票市场中，对市场波动能起到稳定作用，国内多数研究也表明理性投资对稳定股市也存在一定的作用，但近期股市的暴涨暴跌，其稳定作用
， ［1］
似乎不明显存在一定的非理性因素。
对于中国资本市场而言，不同于国外市场，发展还不够成熟。
因此本文将从投资者情绪视角研究作为我国主要机构投资者的基金对市场波动能否起到稳定作用以及作用程度，并试图从行为金融学角度进行分析，这对解释我国股市波动现象以及对广大投资者与监管部
门都具有重要意义。
（一）研究方法
目前，证券投资基金对股市影响的研究多集中于基金持股对股市波动的作用，时间节点也一般集中于开放式基金入市前后几年，数据较为陈旧，也无法对近期股市暴涨暴跌异常现象进行解释，而且现有研究多是集中于股票市场整体样本，并没有根据投资者情绪进行不同阶段划分，研究角度也很少从行为金融学角度出发。
本文以基金指数作为机构投资者情绪，从机构投资者情绪视角研究基金投资行为对股市波动影响的作用，并以机构投资者情绪划
分不同阶段进行实证分析。
九牛配资分析股票市场的波动性主要体现在未来价格偏离期望值的可能性，价格变动的可能性越大，股市波动性越大。
股票的波动性代表了其未来价格的不确定
， ［2］
性而这种不确定性一般用方差或标准差来衡量（Markowitz，1952）。
AＲCH族模型能很好地衡量股市的波动性，其中GAＲCH模型应用最广泛。
1.GAＲCH（1，1）模型
均值方程:
Ｒ
=
x+
μt
μt
～（0，2）
T
σt
方差方程:
σ2t=α0+α1μ2t－1+β1σ2t－1
其中，Ｒt是当期上证综合指数日收益率，μt为
误差项并服从以0为期望值，σ2t为条件方差的正态分布。
用均值方程的残差平方的一阶滞后量来度量从前期得到的波动性信息:
μ2t－1（AＲCH项）;σ2t－1是
上一期的预测方差，也即GAＲCH项。
AＲCH项系数α1反映了外部冲击对上证指数收益率波动的影响，当α1＞0时，越大外部冲击对收益率影响就越大，GAＲCH项系数β1反应了股价波动记忆性，股价越大波动记忆性越强，即过去收益率的波动与其无限长期收益率波动的大小都有关系。
GAＲCH方程中α1+β1接近于1，表明条件方差函数具有单位根和单整性，表明市场具有相当高的持续性，换言之，当股票收益率一旦受到冲击而出现异常波动，则短
［3］
期内难以消除 。
2.EGAＲCH（1，1）模型
GAＲCH模型的一个主要约束是它强迫对正的
和负的冲击做出对称的反应。
为更好地刻画股市正负面信息产生的不同杠杆作用，本文采用非对称
GAＲCH模型，即EGAＲCH（1，1）模型进行进一步
研究。
均值方程:
Ｒ
=
x'+
μt
μt
～（0，2）
t
σt
方差方程:
lnσ2t
=α0+α1
|μt－1|
+β1
μt－1
+
σt－1
σt－1
γlnσ2t－1
等式左边是条件方差的对数。
|γ|是度量波动持续性指标，|γ|趋向于1，表明市场具有相当高的持续性。
只要β1≠0，冲击的影响就存在着非对称性，就有杠杆效应。
β1＜0，收益率波动受负外部冲击影响大于受正外部冲击的影响;β1＞0，收益率受正外部冲击影响大于负外部冲击影响。
给定σ2t－1的
值，μt－1减少1个单位（利空消息）会使条件方差的对数值改变（α1－β1）个单位;μt－1增加1个单位（利好消息）会使条件方差的对数值改变（α1+β1）个单位。
（二）数据来源
基金指数能全面反映中国开放式基金市场的整体绩效表现，并在很大程度上反映出投资者情绪变化，因此本文以基金指数代表投资者情绪，并根据基金指数高低走势将投资者情绪划分为上升期与下降
期。
其中图1显示了2003年1月2日—2015年5
月29日的中证开放式基金指数走势。
图1 2003年1月2日—2015年5月29日中证基金走势
从图1可以看出，这期间中证基金指数共出现
年12月与2014年7月—2015年5月涨幅明显偏
了间隔时间较长且相对明显的2次波峰与2次波
高，因此将这2个高峰期投资者情绪上升阶段划分
谷，本文选择单程时间长度超过12个月的行情（除
为情绪高涨期。
具体阶段划分见表1。
2014年7月—2015年5月指数有明显大幅上升趋
考虑到本文研究证券投资基金对我国A股市
势），以保证收益波动异化现象的代表性。
第一只
场波动影响，因此选取ＲESSET数据库1998年1月
开放式基金于2001年9月正式成立，开放式基金于
1日—2015年5月31日（交易日）上海证券交易所
2001年底逐渐进入市场，因此将1998—2001年视
的上证A股每日收盘指数数据。
由于本文利用股
为开放式基金入市之前阶段。
由图1可见，开放式
票价格指数收益率波动来衡量股票市场波动，因此
基金指数从2006年1月开始呈明显上升态势，因此
利用公式Ｒt=lnPt－lnPt－1求出样本期间每个交易
将2002年1月—2005年12月这一区间划分为开放
日的股票价格指数收益率。
其中Ｒt为上证A股价
式基金入市后的发展初期，并在2006年1月—2007
格指数收益率，Pt为上证A股t时间收盘指数。
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北京工业大学学报（社会科学版）
2017年
表1基金发展阶段划分
开放式基金
时间/年-月-日
开放式基金
时间/年-月-日
入市前
入市初期
1998-01-01—2001-12-31
2002-01-01—2005-12-31
投资者情绪上升期
高涨期2006-01-01—2007-12-31
投资者情绪下降期
2008-01-01—2008-12-31
高涨期2009-01-01—2010-11-30
2010-12-01—2014-06-30
2014-07-01—2015-05-31
由表2可见，均值方程中的α0均大于0，表明无
二、基于GAＲCH（1，1）模型的影响程度分析
论在何阶段，股市条件方差与收益正相关，说明风险利用GAＲCH模型对所选样本数据进行实验，与收益正相关。
得出结果（见表2）。
表2
不同阶段下基金对上海股市波动影响的GAＲCH（1，1）模型结果
时期
α0
α1
β1
α1+β1
样本全期
3.
98
×10
－6＊＊（7.648）
0.
088
＊＊（16.241）
0.899
＊＊（154.269）
0.987
开放式基金入市前
8.
89
×10
－6＊＊（5.118）
0.
177
＊＊（8.772）
0.796
＊＊（39.727）
0.974
开放式基金入市初期
9.
40
×10
－6＊＊（2.770）
0.
112
＊＊（6.248）
0.842
＊＊（25.906）
0.954
3.
51
×10
－6*
（1.742）
0.
070
＊＊（4.283）
0.925
＊＊（58.342）
0.995
投资者情绪上升期
1.
10×10
－5*
（1.
807）
0.
049
＊＊（2.613）
0.911
＊＊（24.683）
0.960
3.
57
×10
－6*
（1.
944）
0.
125
＊＊（2.905）
0.873
＊＊（24.147）
0.998
投资者情绪下降期
7.
55
×10
－5＊＊（5.
721）
－0.
065
＊＊（－4.059）
0.980
＊＊（107.070）
0.916
4.
77
×10
－6（1.415）
0.
018
*（1.874）
0.943
＊＊（28.268）
0.961
＊＊*
注:
括号中的数字为双尾检验的t值，
、、分别表示在5%、10%的水平上显著。
（一）开放式基金入市前后影响程度分析
开放式基金入市初期能在一定程度上发挥稳定股市波动的作用。
总体看，全样本期的α1为0.088，
β1为0.899，α1+β1为0.987，表明在1998—2015年，上海股市持续性波动，稳定性较差，波动冲击的影响衰减比较缓慢。
当开放式基金进入市场后的
2002—2005年发展初期，较入市前的α1由0.177下降到0.112，β1由0.796上升到0.842，α1+β1由
0.974减小到0.954，表明开放式基金入市后，股票市场的AＲCH效应跟第一阶段相比趋于平稳，股市波动性记忆特征增强，噪声影响因素逐渐降低［4］，
上海股市波动的持续性下降，稳定性有所增强，开放式基金对股市的稳定发挥的正向积极作用效应减弱，市场较开放式基金入市前趋于稳定。
（二）基于投资者情绪视角的影响程度分析
1.投资者情绪上升时期影响程度分析投资者情绪上升期股市波动较基金入市初期以
及投资者情绪下降期而言较大。
在基金处于大规模迅速发展且投资者情绪高涨时期，GAＲCH过程结果
中α1数值在3个阶段分别为0.070、0.049及
0.125，均大于投资者情绪下降期
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