【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 封閉式折價(jià)基金，NYSE股票換手率，IPO首日數(shù)量和回報(bào)率，新股發(fā)行數(shù)量，股利溢價(jià)。投資者情緒代理指標(biāo)在1962到2001年間衡量。我們先分別引入各個(gè)代理指標(biāo)，再討論它們?nèi)绾涡纬删C合的情緒指數(shù)。封閉式折價(jià)基金，CEFD，是封閉式股票型基金的凈資產(chǎn)價(jià)值和它們的市場(chǎng)價(jià)格之間的平均差異。以前的研究認(rèn)為，CEFD和投資者情緒反向相關(guān)。Zweig (1973)用它預(yù)測(cè)道瓊斯股指的復(fù)蘇，Lee et al. (1991)認(rèn)為投資者情緒在CEFD各樣特征之后。NYSE股票換手率以報(bào)告的股票數(shù)量除以紐交所平均上市股票數(shù)量計(jì)算得出。Baker and Stein (2004)認(rèn)為換手率或者說流動(dòng)性，能夠視為一個(gè)情緒指數(shù)：在一個(gè)有短線限制的市場(chǎng)，僅僅當(dāng)非理性的投資者樂觀時(shí)，他們的參與才可能增加流動(dòng)性；因此，高流動(dòng)性是過高估值的表現(xiàn)。能夠支持這一觀點(diǎn)的是，Jones (2001)發(fā)現(xiàn)高換手率預(yù)示著低市場(chǎng)回報(bào)。作為一個(gè)有偏見的結(jié)果，我們定義TURN原始換手率的自然對(duì)數(shù)。IPO市場(chǎng)常常被視為對(duì)投資者情緒敏感的，投資者熱情表現(xiàn)為IPO首日較高的收益率，低的IPO首日收益率常常解釋為市場(chǎng)時(shí)機(jī)的表現(xiàn)(Stigler (1964), Ritter (1991))。我們用IPOs，NIPO，和平均首日收益率RIPO的數(shù)量作為指標(biāo)。發(fā)行的權(quán)益份額對(duì)總權(quán)益和負(fù)債份額的比率是另一個(gè)反映投資者情緒的融資活動(dòng)指標(biāo)。Baker and Wurgler (2000)發(fā)現(xiàn)高價(jià)值的股權(quán)份額預(yù)示著低市場(chǎng)回報(bào)。權(quán)益份額被定義為發(fā)行的總權(quán)益除以總權(quán)益加發(fā)行的長(zhǎng)期總負(fù)債。我們的最后一個(gè)情緒指標(biāo)是紅利溢價(jià)（股利溢價(jià)），PDND，支付紅利和不支付紅利企業(yè)的平均市值賬面比差異的對(duì)數(shù)。Baker and Wurgler (2004)使用這個(gè)變量指代投資者對(duì)分紅企業(yè)股票的相對(duì)需求。鑒于分紅的企業(yè)通常是大的、盈利性的同時(shí)具有較少增長(zhǎng)機(jī)會(huì)的企業(yè)(Fama and French (2001))，紅利溢價(jià)可能指代投資者對(duì)具有這類特征企業(yè)股票的相對(duì)需求。每個(gè)情緒代理指標(biāo)都可能同時(shí)包括情緒成分以及獨(dú)特的非情緒相關(guān)成分。形成情緒指數(shù)的另一個(gè)問題是決定變量的相對(duì)時(shí)機(jī)，也即是，一些變量可能早于其它變量反映情緒的既定變化。例如，Ibbotson and Jaffe (1975), Lowry and Schwert (2002), and Benveniste et al. (2003)研究發(fā)現(xiàn)IPO數(shù)量的變化滯后于IPO首日收益率的變化。也許情緒變化后于高的首日收益，致使增加的IPO數(shù)量有個(gè)滯后。更一般地說，包含企業(yè)反應(yīng)的（S and NIPO）代理指標(biāo)通常滯后于直接以投資者需求或投資者行為為基礎(chǔ)的代理指標(biāo)(RIPO,PDND,TURN, and CEFD)。我們形成一個(gè)綜合性情緒指數(shù)，既包括以上六個(gè)代理指標(biāo)的一般成分，也包括這樣一個(gè)情況：一些變量要用較長(zhǎng)時(shí)間來反映同一情緒。我們先估計(jì)六個(gè)代理指標(biāo)變量的主要部分及其滯后部分。然后計(jì)算第一階段指數(shù)與每個(gè)代理指標(biāo)當(dāng)前及滯后值之間的相關(guān)性。最后我們定義情緒作為六個(gè)變量相關(guān)矩陣的第一主成分——每個(gè)變量都代表指標(biāo)的超前或滯后，這又和一階段的指數(shù)有很高的相關(guān)性——重新調(diào)整系數(shù)以使指數(shù)具有單位方差。這個(gè)過程產(chǎn)生了一個(gè)簡(jiǎn)化的指數(shù)：SENTIMENTt= ?+?1++ ?1 + ? （2）其中每一個(gè)指數(shù)成分都被標(biāo)準(zhǔn)化。第一主成分解釋了49%的樣本方差，所以我們得出結(jié)論，一個(gè)因素可以解釋大部分的變動(dòng)。，表明在剔除其它六期時(shí)幾乎沒有信息損失。情緒指數(shù)有幾個(gè)性質(zhì)。首先，每個(gè)個(gè)體代理指標(biāo)都有預(yù)期；第二，除了CEFD之外，所有的指標(biāo)變量都有時(shí)間預(yù)期，價(jià)格及投資者行為變動(dòng)導(dǎo)致企業(yè)股票數(shù)量變動(dòng)；第三，指數(shù)去除了一些極端的觀察期（紅利溢價(jià)和IPO首日收益率1999年達(dá)到史無前例水平，所以在全樣本中這些代理指標(biāo)為個(gè)體預(yù)測(cè)）。由于主成分分析不能區(qū)分一般的情緒成分和一般的商業(yè)周期成分，基于這樣的理由有人可能認(rèn)為方程2來衡量情緒是不合適的。例如，即使投資者是理性的，IPOs的數(shù)量隨商業(yè)周期而不同。我們想找到IPO數(shù)量高的真正原因。因此，構(gòu)建第二個(gè)指數(shù)，該指數(shù)明確去除來自代理指標(biāo)的商業(yè)周期的波動(dòng)（先于主成分分析）。具體地說，我們用工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的增長(zhǎng)、耐用消費(fèi)品增長(zhǎng)、非耐用消費(fèi)品及服務(wù)的增長(zhǎng)、國(guó)家經(jīng)濟(jì)研究局衰退的虛擬變量對(duì)六個(gè)原始指標(biāo)做回歸分析。這個(gè)回歸分析的殘差用符號(hào)⊥表示，可以更清楚地說明投資者情緒指標(biāo)。我們用跟上面一樣的程序形成一個(gè)正交化的指標(biāo)指數(shù)。指數(shù)的結(jié)果是：SENTIMENTt⊥=⊥+⊥+⊥+⊥+⊥,⊥（3）表二總結(jié)了情緒衡量的相關(guān)性，圖一與它們對(duì)應(yīng)。事實(shí)上，表二說明正交化的指標(biāo)比原始的指標(biāo)（非正交）彼此更相關(guān)。如果原始變量由一般的宏觀經(jīng)濟(jì)條件（不能從正交化中剔除）而非一般投資者情緒所驅(qū)動(dòng)，那么我們的預(yù)期可能相反。在任一情況下，證明在兩種指標(biāo)下我們結(jié)果的穩(wěn)健性便是我們主要的分析。更重要的是，圖1說明了投資者情緒的衡量大概和情緒波動(dòng)的事件線性相關(guān)。大多數(shù)指標(biāo)指出了樣本初期（1961年股災(zāi)之后的增長(zhǎng)）的低情緒。具體地說，封閉式折讓基金和紅利溢價(jià)是高的，而換手率和權(quán)益發(fā)行相關(guān)的變量是低的。到1970年代中期情緒然后變小，由多數(shù)指標(biāo)衡量的情緒是低的。1970年代后期到1980年代中期，投資者情緒有個(gè)一般性的上漲，并且根據(jù)綜合情緒指數(shù)，情緒沒有低于1980年代平均水平太多。在1999年底，接近互聯(lián)網(wǎng)泡沫高峰期，大多數(shù)指標(biāo)衡量的情緒是高的。總之，在1968–1970, 1972, 1979–1987, 1994, 1996–1997, and 1999–2001年間，投資者情緒SENTIMENTt⊥是正的。這和歷史事件的說明是一致的，也證明了這些指標(biāo)衡量了有意識(shí)的波動(dòng)。也有其它變量可能包含在情緒指數(shù)中。最主要的約束是可用性和19622001期間連續(xù)的衡量。我們已經(jīng)考慮內(nèi)在的交易作為情緒的一個(gè)衡量。不幸的是，一個(gè)連續(xù)序列對(duì)整個(gè)樣本期間似乎并不可用。我們平均月度序列以得到一個(gè)年度序列。在20年的重疊期，內(nèi)部的交易和原始及正交化情緒指數(shù)有一個(gè)明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，如預(yù)期那樣也和六個(gè)潛在的成分相關(guān)。四、實(shí)證檢驗(yàn)A、排序表三用一種簡(jiǎn)單、非參數(shù)的方式尋找條件特征效應(yīng)。我們根據(jù)月初的特征值和年底的情緒殘差水平把那些每個(gè)月的匯報(bào)觀察值進(jìn)行分組。要保持隨著時(shí)間的推移這些分組的意義相似，我們采用了紐約證券交易所上市的公司。要考慮的問題是，沒有均勻分布在任何給定月份的企業(yè)組。我們把每個(gè)組的收益賦予相同的比重，然后計(jì)算其平均值。特別是，我們從分組中的條件差異產(chǎn)生的橫截面效果中確定時(shí)間序列的變化。表三的第一行顯示的是由ME測(cè)度地規(guī)模效應(yīng)，以情緒為條件。這些行顯示，班茨（1981）的規(guī)模效應(yīng)僅在低情緒期間出現(xiàn)。具體來說，表三顯示，當(dāng)情緒殘差為負(fù)時(shí)，%。當(dāng)對(duì)CEFD進(jìn)行調(diào)節(jié)之后，相似的模型就出現(xiàn)了。規(guī)模效應(yīng)和封閉式基金的折價(jià)之間的聯(lián)系并不像斯瓦米納坦（1996年）描述的那樣。這種模式與一些知名的結(jié)果是一致的。即，規(guī)模效應(yīng)本質(zhì)上是一月份效應(yīng)（凱姆（1983），布魯姆和斯坦博（1983）），一月效應(yīng)，反過來，經(jīng)歷過一段低回報(bào)期之后會(huì)變得更強(qiáng)（Reinganum（1983）），這在情緒傾向于較低時(shí)也會(huì)出現(xiàn)。順便說一句，請(qǐng)注意，整個(gè)表的前兩行的平均回報(bào)，說明當(dāng)情緒低時(shí)，其后的回報(bào)在大部分橫截面上往往要高一些。這跟前面的結(jié)果是一致的，即，股權(quán)比例和換手率能夠預(yù)測(cè)市場(chǎng)收益。更一般的是，它支持我們情緒具有廣泛的影響的假設(shè)，因此在橫截面內(nèi)存在著豐富的模型是不足為奇的。上市時(shí)間的條件橫截面效應(yīng)是非常引人注目的。在一般情況下，在情緒殘差為正值時(shí)，投資者似乎需要新上市的股票，當(dāng)情緒是負(fù)值時(shí)，他們更喜歡喜歡上市時(shí)間比較長(zhǎng)的股票。例如，當(dāng)情緒為悲觀時(shí)，%。%。當(dāng)情緒是正值時(shí)，效果是集中在上市時(shí)間最短的股票上，即最近首發(fā)的股票。總體來說，它對(duì)收益的條件差異幾乎有種單調(diào)的效果。這個(gè)結(jié)果是很有趣的，因?yàn)樯鲜袝r(shí)間長(zhǎng)短沒有無條件效應(yīng)。表三的下一行顯示，收益波動(dòng)的橫截面效應(yīng)是以用假設(shè)的方式以情緒為條件的。特別是，當(dāng)情緒低時(shí)高風(fēng)險(xiǎn)的公司股票似乎不受歡迎了，%。但是，就像上市時(shí)間一樣，當(dāng)情緒比較低的時(shí)候，風(fēng)險(xiǎn)的橫斷面效果完全逆轉(zhuǎn)。寬泛地說，情緒高時(shí)，當(dāng)情緒高時(shí)，“高風(fēng)險(xiǎn)”的股票賺取較低的回報(bào)。當(dāng)情緒低時(shí)，他們賺取更高的回報(bào)。一個(gè)自然的解釋是高度波動(dòng)的股票，像新上市的股票一樣，比較難以估值和相對(duì)難以套利，使他們特別容易隨情緒波動(dòng)。圖2用圖形的方式顯示了表三的結(jié)果。例如，C組，表明隨風(fēng)險(xiǎn)的無條件月平均收益（虛線）這基本是平的；每月平均回報(bào)在高情緒期間的每月平均回報(bào)（實(shí)柱體），隨著風(fēng)險(xiǎn)而降低；在情緒低時(shí)的每月平均回報(bào)（空柱體），這是隨風(fēng)險(xiǎn)增加；有條件的回報(bào)（實(shí)線）的差異。實(shí)線總結(jié)了在兩種制度下西格瑪和未來收益的關(guān)系的差異，并清楚地表明，高風(fēng)險(xiǎn)股票的未來回報(bào)對(duì)情緒更敏感。下一行檢測(cè)盈利能力和分紅。對(duì)于普通投資者，也許是最突出的比較就是盈利的和非盈利（0）公司和支付紅利的和不支付紅利的（D = 0時(shí)）公司。這些對(duì)比在最右邊一欄，在這里，我們對(duì)平均了盈利（支付股利）的公司的收益，并和非盈利（不支付紅利）的公司做了比較。這些特點(diǎn)，再次顯示了有趣的條件標(biāo)志翻轉(zhuǎn)模式。當(dāng)情緒是正值時(shí)，％，％。然而，當(dāng)它是負(fù)值時(shí)，％，％。左邊的欄目顯示這些模式大多是受非盈利和不支付股利公司的條件方差影響，雖然也有一些股利支付和盈利水平的差異。再次，這跟相對(duì)比較難以估值和套利因而更易受情緒波動(dòng)影響的非盈利、不支付股利公司一致。接下來的兩行關(guān)注資產(chǎn)的有形性特征的概念下，有形資產(chǎn)較少的公司估值可能會(huì)更加困難。這里的模式并沒有那么強(qiáng)，但顯示出，有更多無形資產(chǎn)的公司（用PPE/A表示）更容易受情緒波動(dòng)影響。（這種模式只在PPE / A為正的公司非常明顯。）在RD/A中最清晰的模式是適度的無條件效應(yīng)，高RD/A的公司賺取了更高的回報(bào)。剩余的變量—賬面市值比、外部融資、銷售增長(zhǎng)—也顯示了有趣的模型。最簡(jiǎn)單的，跨行的運(yùn)行，人們可以看到，他們每個(gè)變量都有一些無條件的解釋力。對(duì)于高BE / ME、低EF / A、低GS分組的股票未來的回報(bào)一般較高。EF/A結(jié)果是對(duì)Loughran 和 Ritter(1995)、 Spiess 和Aff leckGraves (1995, 1999)所做研究的回顧，而GS的結(jié)果已在Lakonishok Shleifer和 Vishny (1994)的研究成果中出現(xiàn)過。更進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，控制了這些無條件影響后，有條件的模型就出現(xiàn)了。具體來說，在有條件差異中有一個(gè)U形模型?？紤]GS變量。％。對(duì)于第五個(gè)分組，％。但對(duì)于第十分組，差異又變大了，％。U形模式也出現(xiàn)在對(duì)于BE / ME和EF / A的條件差異行。圖2中HJ面板中的實(shí)線顯示了這些“皺眉”。這個(gè)圖形解釋了，為了看到條件的影響，為什么必須控制在這些變量的強(qiáng)烈無條件的影響， 因此，在所有這三個(gè)增長(zhǎng)和不好的變量中，極端價(jià)值的公司對(duì)情緒的反