【正文】 較長(zhǎng)時(shí)期執(zhí)行一組精簡(jiǎn)過(guò)的測(cè)試。C、對(duì)早期數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單查看在計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)庫(kù)建立之前，尤其分類(lèi)中受情緒影響最嚴(yán)重的企業(yè)的可靠的會(huì)計(jì)信息，是不容易獲得的。反之亦然。）總之，回歸基本上確認(rèn)在排序中所提到的模型的意義。最后，當(dāng)我們?yōu)楹?jiǎn)潔起見(jiàn)，省略的結(jié)果，六個(gè)人情緒成分普遍預(yù)測(cè)與預(yù)期符號(hào)的組合回報(bào)。然而，通過(guò)排序特征，這些特征規(guī)模小相關(guān)，如我們幾個(gè)特點(diǎn)，然后平等權(quán)的這些特點(diǎn)組合，一憂(yōu)慮，我們剛剛拿起的規(guī)模效應(yīng)再次排序。此外，我們的組合都是等權(quán)重的。而且，當(dāng)１月和１２月的收益從樣本中去除之后結(jié)果變得更強(qiáng)了。方程（4）和（5）在一定的魯棒性問(wèn)題上提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的框架。然而，對(duì)于ＢＥ／ＭＥ，盡管情緒用方向標(biāo)志預(yù)測(cè)高減中等和中減去低的組合，但是系數(shù)都不很顯著。這用另一種方式顯示了表三U形模型，并表明，它是統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著。我們從不良效應(yīng)中分離出極端增長(zhǎng)機(jī)會(huì)效應(yīng)，通過(guò)依據(jù)紐約證券交易所前三、中四和后三組股票構(gòu)建高、中和低組合。面板D顯示，情緒不能預(yù)測(cè)BE / ME、ＥＦ／Ａ或GS表示的高減去低的簡(jiǎn)單組合。在RD /Ａ組合預(yù)測(cè)和標(biāo)志或數(shù)量不相符。正如我們發(fā)現(xiàn)，各種有形特征不表現(xiàn)出強(qiáng)烈的條件影響。結(jié)果表明，情緒確實(shí)對(duì)這些組合有著顯著的預(yù)測(cè)能力，更高的情緒預(yù)測(cè)相對(duì)較高的紅利支付和較高的盈利。情緒和情緒殘差回歸結(jié)果的相似性表明，宏觀經(jīng)濟(jì)條件扮演次要的角色。表五還表明，情緒和情緒殘差的系數(shù)非常相似。一旦我們控制RMRF、SMB、HML和UMD，情緒系數(shù)就會(huì)減小，但在大多數(shù)情況下預(yù)測(cè)效果的顯著性不依賴(lài)于是否包括這些控制條件。該結(jié)果為我們的初步預(yù)測(cè)提供了規(guī)范的支持。標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤被引入來(lái)糾正引起的偏差，如果自相關(guān)情緒指數(shù)是投資組合的回報(bào)與創(chuàng)新的創(chuàng)新，像斯坦博（1999年）所述的那樣。就像Fama和French（1993）所描述的，SMB是大小ME股票出去HML之后的收益，而HML是為分離高低BE/ME組合差異而設(shè)的。變量RMRF是價(jià)值加權(quán)對(duì)于市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的超額收益。我們運(yùn)用下面類(lèi)型的回歸因變量是多空組合中的月收益，如SMB，從1月到12月的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。因此，對(duì)于這些變量簡(jiǎn)單的“高減去低”分析會(huì)省略截面的重要方面。例如對(duì)于GS變量，這些組合彼此高度負(fù)相關(guān)，表明高和低的GS公司相對(duì)于中等值的公司一起移動(dòng)。在組合預(yù)測(cè)回歸中通過(guò)控制SMB，我們可以探討有條件的可預(yù)見(jiàn)性模型與規(guī)模的獨(dú)立程度。因此，一個(gè)很好的問(wèn)題，這是我們?cè)陔S后的表中所強(qiáng)調(diào)的，從各種排序得出的結(jié)果都是相同的模式的一部分，還是有些不同。表四開(kāi)始繪制各種隨時(shí)間的多空投資組合的回報(bào)。以上我們看到，當(dāng)情緒是高時(shí)，支付紅利的公司平均回報(bào)率比不支付紅利公司的平均回報(bào)率要高些，所以情緒似乎能預(yù)測(cè)依據(jù)股息形成的多空投資組合。這個(gè)結(jié)果在性質(zhì)上和表三是相同的，關(guān)于上市歷史的指標(biāo)得出的結(jié)果較強(qiáng)，其他的較弱。最后，我們還根據(jù)積極和消極情緒殘差進(jìn)行了排序，正面和負(fù)面的定義是相對(duì)于10年期的平均值。此外，為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們省略了按照情緒值排序（非正交化版），這給了類(lèi)似的結(jié)果。不足為奇，調(diào)節(jié)情緒的極端值導(dǎo)致更強(qiáng)的結(jié)果。再次地，低EF/A企業(yè)和高BE / ME公司包括不良企業(yè)，高EF/ A和低BE / ME的企業(yè)包括高速增長(zhǎng)的企業(yè)，而中間分組的企業(yè)往往是最“穩(wěn)定”的企業(yè)。換句話(huà)說(shuō)，GS為極端值的公司相比于中間值的公司，似乎風(fēng)險(xiǎn)較高。高GS公司包括告訴增長(zhǎng)的公司，低GS的公司往往是銷(xiāo)售萎縮的虧損企業(yè)，中等GS公司是穩(wěn)定的，增長(zhǎng)緩慢的企業(yè)。U型曲線(xiàn)反應(yīng)了什么呢？它反映了增長(zhǎng)和衰退變量的多維本質(zhì)。圖2中HJ面板中的實(shí)線(xiàn)顯示了這些“皺眉”。對(duì)于第五個(gè)分組，％?？紤]GS變量。更進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，控制了這些無(wú)條件影響后，有條件的模型就出現(xiàn)了。對(duì)于高BE / ME、低EF / A、低GS分組的股票未來(lái)的回報(bào)一般較高。剩余的變量—賬面市值比、外部融資、銷(xiāo)售增長(zhǎng)—也顯示了有趣的模型。（這種模式只在PPE / A為正的公司非常明顯。接下來(lái)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。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。當(dāng)情緒是正值時(shí)，％，％。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。下一行檢測(cè)盈利能力和分紅。例如，C組，表明隨風(fēng)險(xiǎn)的無(wú)條件月平均收益（虛線(xiàn)）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(xiàn)）的差異。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)。寬泛地說(shuō)，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)。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，%。這個(gè)結(jié)果是很有趣的，因?yàn)樯鲜袝r(shí)間長(zhǎng)短沒(méi)有無(wú)條件效應(yīng)。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。例如，當(dāng)情緒為悲觀時(shí)，%。上市時(shí)間的條件橫截面效應(yīng)是非常引人注目的。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。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(guò)來(lái)，經(jīng)歷過(guò)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)。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。這些行顯示，班茨（1981）的規(guī)模效應(yīng)僅在低情緒期間出現(xiàn)。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。要考慮的問(wèn)題是，沒(méi)有均勻分布在任何給定月份的企業(yè)組。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。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)。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。最主要的約束是可用性和19622001期間連續(xù)的衡量。這和歷史事件的說(shuō)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)。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。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。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。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。事實(shí)上，表二說(shuō)明正交化的指標(biāo)比原始的指標(biāo)（非正交）彼此更相關(guān)。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)。具體地說(shuō)，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。我們想找到IPO數(shù)量高的真正原因。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(lái)衡量情緒是不合適的。情緒指數(shù)有幾個(gè)性質(zhì)。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)。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。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。更一般地說(shuō)，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)。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。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。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。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。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)。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))。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)。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。以前的研究認(rèn)為，CEFD和投資者情緒反向相關(guān)。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)。我們因此形成一個(gè)綜合情緒指數(shù)，它建立在一般變量基礎(chǔ)之上，包含六個(gè)潛在的情緒代理指標(biāo)：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)。C. Investor Sentiment以前的文獻(xiàn)表明很多投資者情緒指標(biāo)是作為時(shí)間序列條件變量。類(lèi)似的，銷(xiāo)售增長(zhǎng)和外部融資至少有兩個(gè)性質(zhì)：低價(jià)值（負(fù)的）可能表示困境，高價(jià)值可能反映增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。下面將變得清晰，為了理解增長(zhǎng)和困境企業(yè)股票如何與投資者情緒互動(dòng)，我們必須抓住增長(zhǎng)和困境企業(yè)變量的多維性質(zhì)。外部融資，EF/A，是資產(chǎn)的變化減去留存收益的變化再除以總資產(chǎn)。即使最近數(shù)年只有不到一半的樣本報(bào)告有正的研發(fā)支出。我們關(guān)注研發(fā)支出變量的時(shí)間范圍。實(shí)物資產(chǎn)可能代表著估值的困難。股息特征包括權(quán)益股息率，D/BE，它表示事前的每股分紅。利潤(rùn)（E）是非經(jīng)常性項(xiàng)目收入加損益表中遞延所得稅減優(yōu)先股息，如果利潤(rùn)是正的；賬面股權(quán)價(jià)值（BE）是股東權(quán)益加資產(chǎn)負(fù)債表遞延所得稅。盡管歷史上的事件并沒(méi)有認(rèn)識(shí)到股票波動(dòng)本身可以作為一個(gè)重要特征，以前的文獻(xiàn)認(rèn)為對(duì)于估值和套利的困難它可能是個(gè)好指標(biāo)。Sigma是過(guò)去12個(gè)月收益率的標(biāo)準(zhǔn)偏差。ME從t年7月份到t+1年6月份。總之，我們定義的企業(yè)特征包括：規(guī)模、時(shí)間長(zhǎng)短、盈利性、分紅與否、實(shí)物資產(chǎn)以及增長(zhǎng)機(jī)會(huì)（或者陷入困境）。之前部分的討論直接指出了幾個(gè)變量。由于在之前發(fā)生的投機(jī)事件中動(dòng)量并沒(méi)有作為一個(gè)重要特征被提及，理論上也沒(méi)有說(shuō)明動(dòng)量和估值或套利困難之間的直接聯(lián)系，我們使用動(dòng)量?jī)H僅是作為一個(gè)控制性變量，并以此來(lái)理解我們的結(jié)果對(duì)錯(cuò)誤定價(jià)模式的獨(dú)立性。子表A說(shuō)明了各種回報(bào)率。樣本包括所有的從1962到2001年的普通股。我們稱(chēng)方程1為條件特征模型，因?yàn)樗鼘?duì)Daniel and Titman (1997)的特征模型增加了條件界定。無(wú)效就是b2等于0，或者更確切地說(shuō)，任何非零效應(yīng)都是對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的理性補(bǔ)償。系數(shù)a1表示投資者情緒的一般效應(yīng)，向量b1表示企業(yè)特征的一般效應(yīng)。Xit1+b239。具體地說(shuō)，為了認(rèn)識(shí)在截面預(yù)測(cè)模式中投資者情緒的變化，我們需要控制兩個(gè)基本的效應(yīng)，即是：投資者情緒對(duì)所有股票的一般影響；和各種不同類(lèi)型企業(yè)特征（跨各個(gè)時(shí)期）對(duì)股票的一般影響。由于錯(cuò)誤定價(jià)很難直接發(fā)現(xiàn)，然而，我們的方式是尋找糾正系統(tǒng)性錯(cuò)誤定價(jià)的模式。我們現(xiàn)在