本文是一篇國際金融論文，本文采用中國A股市場2003年至2023年機(jī)構(gòu)持股季度數(shù)據(jù)作為樣本，通過熵值法構(gòu)建了機(jī)構(gòu)投資者情緒擁擠交易綜合指標(biāo)，經(jīng)過OLS線性預(yù)測回歸、Probit回歸、單變量組合分析等方法，實(shí)證研究了機(jī)構(gòu)投資者情緒擁擠交易對未來股票收益及其尾部風(fēng)險的影響。
第一章 引言
1.1 研究背景和意義
在傳統(tǒng)金融理論框架下，市場是有效的，投資者被視為理性經(jīng)濟(jì)人，他們的行為遵守期望效用最大化和貝葉斯學(xué)習(xí)法則，市場中的非理性行為影響能夠被理性投資者的套利行為抵消，這意味著價格變動來源于基本面的變動，卻忽視了市場參與者的非理性對價格的影響。行為金融學(xué)放松了理性經(jīng)濟(jì)人的假設(shè)，人們試圖通過行為金融來解釋金融市場“異象”，如股票溢價之謎、動量效應(yīng)、反轉(zhuǎn)效應(yīng)、過度反應(yīng)、反應(yīng)不足等。由于不確定性的存在，投資者對資產(chǎn)未來現(xiàn)金流與風(fēng)險無法進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測，只能基于各自的信念進(jìn)行決策，而投資者信念可能受情緒影響，從而導(dǎo)致投資者非理性行為。
行為金融學(xué)將投資者因?yàn)橹饔^信念導(dǎo)致其對資產(chǎn)價格產(chǎn)生的預(yù)期偏差稱為投資者情緒。研究表明，投資者情緒對股票價格、股票未來收益及其風(fēng)險有著重要的影響。由于市場上信息的非完整性，不同的投資者對信息的獲取量不同，如機(jī)構(gòu)投資者可獲得的信息一般多于散戶投資者，這會導(dǎo)致投資者信念的不同，從而產(chǎn)生不同的交易需求。投資者的非理性行為可能將股價推離其基本價值，甚至可能增加其尾部風(fēng)險。
中國股市自2018年以來經(jīng)歷了幾次波動周期。由于中美貿(mào)易戰(zhàn)、注冊制改革、新能源賽道崩塌、人民幣貶值等多種事件因素的影響，我國股市多次遭受重創(chuàng)、出現(xiàn)嚴(yán)重的暴跌情況。在政策調(diào)整、國際博弈與市場情緒的裹挾之下，投資者頻繁地追漲殺跌，加劇了股票市場極端風(fēng)險。當(dāng)金融危機(jī)發(fā)生時，投資者往往會遭受到巨額的虧損，這種“黑天鵝”事件雖然發(fā)生概率很小，處于概率分布的左尾部，但是帶來的虧損是巨大的，這就是“尾部風(fēng)險”。

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1.2 研究思路
本文構(gòu)建了一個兩期的情緒擁擠交易模型，將投資者分為知情投資者、情緒驅(qū)動投資者、流動性交易者三類，通過分析不同信息集和信念下三類投資者的需求函數(shù)，推導(dǎo)市場均衡價格，進(jìn)而分析情緒驅(qū)動投資者的擁擠交易對未來股票收益及其尾部風(fēng)個基礎(chǔ)情緒擁擠交易指標(biāo)合成，通過熵值法構(gòu)造機(jī)構(gòu)投資者綜合情緒擁擠交易指標(biāo)，通過線性預(yù)測回歸、Probit分析、單變量組合分析，驗(yàn)證本文所構(gòu)建的理論模型，最后根據(jù)實(shí)證的結(jié)果提出相應(yīng)的政策建議與投資策略建議。 本研究旨在探討情緒擁擠交易與收益及其尾部風(fēng)險之間的關(guān)系，研究框架如下：
第一章，引言。首先，闡述本文的研究背景與意義，整理出研究問題與思路，然后對全文采用的研究方法進(jìn)行總結(jié)概括，接著是文獻(xiàn)綜述，文獻(xiàn)綜述部分主要對投資者情緒相關(guān)研究、擁擠交易與尾部風(fēng)險相關(guān)研究進(jìn)行了總結(jié)與討論。
第二章，文獻(xiàn)綜述。通過對投資者情緒指標(biāo)方法進(jìn)行總結(jié)，梳理投資者情緒與股票收益關(guān)系、投資者擁擠交易行為、尾部風(fēng)險領(lǐng)域的經(jīng)典文獻(xiàn)與前沿成果進(jìn)行梳理和回顧，為后續(xù)的模型構(gòu)建、實(shí)證研究的設(shè)計提供依據(jù)和思路。
第三章，構(gòu)建情緒擁擠交易模型。參考前人的理論模型構(gòu)建方法，構(gòu)建一個情緒擁擠交易理論模型，該模型解釋情緒驅(qū)動投資者擁擠交易對收益及其尾部風(fēng)險的影響，本章主要介紹模型基本假設(shè)、模型構(gòu)建和市場均衡分析的過程。
第四章，情緒擁擠交易與收益及其尾部風(fēng)險的實(shí)證研究。本章主要通過對中國A股市場上機(jī)構(gòu)投資者持股及其交易的實(shí)證研究，驗(yàn)證情緒擁擠交易模型的有效性，探討機(jī)構(gòu)投資者的情緒擁擠交易對未來股票收益及其尾部風(fēng)險的影響。首先介紹了樣本與數(shù)據(jù)來源，然后介紹了機(jī)構(gòu)投資者情緒擁擠交易指標(biāo)的構(gòu)建方法，接著進(jìn)行實(shí)證。通過情緒擁擠交易與未來股票收益以及尾部風(fēng)險代理指標(biāo)的線性回歸分析、Probit模型、單變量組合分析等方法，考察本文所構(gòu)建的情緒擁擠交易指標(biāo)是否具有預(yù)測能力。
第五章，穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為了確保實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本章進(jìn)行異質(zhì)性分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)，異質(zhì)性分析對基金、券商這兩類重要的機(jī)構(gòu)投資者的子樣本展開，穩(wěn)健性檢驗(yàn)更換了情緒擁擠交易綜合指標(biāo)的構(gòu)建方法和情緒指標(biāo)的計算方法。
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第二章 文獻(xiàn)綜述
2.1 投資者情緒相關(guān)研究
2.1.1 投資者情緒與資產(chǎn)定價相關(guān)研究
投資者情緒是來自行為金融學(xué)的概念。凱恩斯最早提出了“動物精神”（Animal Spirits）這一概念（Keynes，1936），用以描述人們在進(jìn)行決策時非理性因素的影響。投資者在市場中進(jìn)行投資決策時，其情緒、信心等心理因素會使得投資者做出非理性交易行為，進(jìn)而影響市場走勢，例如投資者對信息的過度反應(yīng)、羊群效應(yīng)等。行為金融學(xué)將投資者在形成預(yù)期時的心理偏差和認(rèn)知偏誤稱為投資者情緒（Barberis等，1998）。
我們的一般直覺是機(jī)構(gòu)投資者更具備理性投資者的特征，但是實(shí)際上不僅個人投資者情緒存在，機(jī)構(gòu)投資者情緒也存在（Shleifer和Vishny，1997，Brown和Cliff，2004），在某些時候，機(jī)構(gòu)投資者其實(shí)也是標(biāo)準(zhǔn)的噪聲交易者，也可能犯各種認(rèn)知偏差錯誤。
有關(guān)投資者情緒的較早的理論是噪聲交易者理論，國外的噪聲交易相關(guān)研究發(fā)展較早。噪聲交易者這一概念最早由Kyle（1985）提出，Black（1986）對噪音“Noise”進(jìn)行了全面的闡述，認(rèn)為股票價格既反映了來自信息交易者的信息，也反映了來自噪聲交易者的噪音。而由于信息成本的存在，價格無法完全反映信息，完全信息有效市場在現(xiàn)實(shí)中不存在（Grossman和Stiglitz，1980）。繼Black（1986）之后，De Long等（1990）提出的噪聲交易者模型（DSSW模型）表明：在有限套利的限制下，投資者情緒相互影響，那么非理性行為導(dǎo)致的錯誤定價將無法被消除，從而影響金融資產(chǎn)均衡價格。這些有關(guān)噪聲交易理論的研究表明，噪聲信號一般代表著非理性投資者的情緒，并且能夠影響股價，使之偏離基本價值，非理性投資者對噪聲信號的一致行動可能導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險（Brown，1999），增加市場的波動性或不確定性，導(dǎo)致股價的風(fēng)險收益關(guān)系表現(xiàn)出非線性或不穩(wěn)定性。
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2.2 擁擠交易與尾部風(fēng)險相關(guān)研究
擁擠（Crowding）是指套利者在進(jìn)行無基本面錨定的交易策略時，因無法實(shí)時掌握市場中同行參與者的數(shù)量及行為，導(dǎo)致交易行為趨同并引發(fā)價格過度偏離基本面的現(xiàn)象（Stein，2009）。擁擠交易（Crowded Trades）指的是投資者因共同的投資理念或者對某一倉位背后的邏輯深信不疑，越來越多資金朝同一方向流動的現(xiàn)象（周麗云，2017；Brown等，2022），擁擠交易通常使得資產(chǎn)價格偏離資產(chǎn)價值，通過投資者持有資產(chǎn)或采用某種策略來衡量擁擠程度。
對于投資者擁擠程度的指標(biāo)的構(gòu)建方法，已有的相關(guān)文獻(xiàn)大多基于投資者數(shù)量、持倉價值、交易量等指標(biāo)來量化投資者擁擠程度（劉京軍和蘇楚林，2016；田正磊等，2019；Brown等，2022；Barroso等，2022；Artiga Gonzalez等，2024）。如Brown等（2022）提出days-ADV（持倉占平均日交易量比例）指標(biāo)，從對沖基金的持倉規(guī)模和標(biāo)的股票的流動性兩個維度衡量擁擠程度。又如Barroso等（2022）基于機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量、持有資產(chǎn)、交易資產(chǎn)維度構(gòu)造了因子層面、個股層面的擁擠度指標(biāo)。
尾部風(fēng)險是投資者所面臨的發(fā)生極端損失的可能性，通常與高波動率、負(fù)偏態(tài)相聯(lián)系（范國斌和黃文光，2012），也是極端風(fēng)險。尾部風(fēng)險通常關(guān)注極端情況下的特征、影響因素等，通常更關(guān)注市場大幅下跌的情況，即左尾風(fēng)險（田正磊等，2019）。尾部風(fēng)險及其補(bǔ)償對股票風(fēng)險溢價和方差風(fēng)險溢價具有重要影響，尾部風(fēng)險的補(bǔ)償占據(jù)了平均股權(quán)風(fēng)險溢價和方差風(fēng)險溢價的很大一部分（Bollerslev和Todorov，2011）。尾部風(fēng)險通常采用波動率、偏度、極值理論（Extreme Value Theory，EVT）來指標(biāo)。
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第三章 情緒擁擠交易模型 .......................... 18
3.1 模型設(shè)定 .............................................. 18
3.1.1 資產(chǎn)與時間設(shè)定 ............................. 18
3.1.2 投資者類型 ............................... 19
第四章 情緒擁擠交易與股票收益的實(shí)證研究 ........................ 27
4.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)預(yù)處理 ................................... 27
4.2 情緒擁擠交易變量構(gòu)建 ............................ 28
第五章 異質(zhì)性分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn) ....................... 53
5.1 異質(zhì)性分析 .................................... 53
5.1.1 情緒擁擠交易與股票收益的異質(zhì)性分析 ................ 53
5.1.2 情緒擁擠交易與股票收益尾部風(fēng)險的異質(zhì)性分析 ......................... 55
第五章 異質(zhì)性分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)
5.1 異質(zhì)性分析
5.1.1 情緒擁擠交易與股票收益的異質(zhì)性分析
本節(jié)將基于基金子樣本和券商子樣本構(gòu)建的情緒擁擠交易指標(biāo)分別作為解釋變量，研究不同類型投資者的情緒擁擠交易對未來股票收益的影響。
預(yù)測回歸結(jié)果如表5-1所示，結(jié)果表明，基于基金子樣本的情緒擁擠交易綜合指標(biāo)_qFSentiCROWD與下一季度情緒收益為顯著正相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)為0.291（t=3.292），在1%顯著性水平上顯著，而基于券商子樣本的情緒擁擠交易綜合指標(biāo)_qS SentiCROWD則與下一季度收益無顯著相關(guān)關(guān)系?；诨鹱訕颖竞突谌套訕颖镜那榫w擁擠交易綜合指標(biāo)_qFSentiCROWD和_qS SentiCROWD與超前兩季度的情緒收益均無顯著相關(guān)關(guān)系。
回歸結(jié)果表明，子樣本情緒擁擠交易對未來情緒收益的預(yù)測能力呈現(xiàn)異質(zhì)性特征。對于基金子樣本，此類機(jī)構(gòu)投資者的情緒擁擠交易僅在短期內(nèi)對未來情緒收益具有正向預(yù)測能力，中長期內(nèi)無顯著預(yù)測能力；對于券商子樣本，此類機(jī)構(gòu)投資者的情緒擁擠交易對未來股票收益無顯著預(yù)測能力。

國際金融論文參考

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第六章 結(jié)論與展望
6.1 主要結(jié)論
本文通過構(gòu)建情緒擁擠交易模型與實(shí)證分析，系統(tǒng)探討了機(jī)構(gòu)投資者情緒擁擠交易對股票收益及其尾部風(fēng)險的影響機(jī)制。本文首先將情緒驅(qū)動投資者引入模型，構(gòu)建了一個包含知情投資者、情緒驅(qū)動投資者、流動性交易者的情緒擁擠交易模型，模型推導(dǎo)得出：當(dāng)情緒信息呈現(xiàn)樂觀偏向時，情緒驅(qū)動投資者僅僅基于情緒信息決定自身的交易需求而不考慮股票基本面信息時，情緒驅(qū)動投資者的擁擠交易會增大情緒收益尾部風(fēng)險。
接著，本文采用中國A股市場2003年至2023年機(jī)構(gòu)持股季度數(shù)據(jù)作為樣本，通過熵值法構(gòu)建了機(jī)構(gòu)投資者情緒擁擠交易綜合指標(biāo)，經(jīng)過OLS線性預(yù)測回歸、Probit回歸、單變量組合分析等方法，實(shí)證研究了機(jī)構(gòu)投資者情緒擁擠交易對未來股票收益及其尾部風(fēng)險的影響。
實(shí)證分析主要結(jié)論如下：
1. 機(jī)構(gòu)投資者擁擠交易行為對情緒收益呈現(xiàn)顯著的非對稱預(yù)測能力。機(jī)構(gòu)投資者擁擠交易與下一季度情緒收益正相關(guān)，而與超前兩季度情緒收益負(fù)相關(guān)，表明情緒擁擠交易短期內(nèi)推高資產(chǎn)價格，但隨著股價回歸基本面，情緒收益反轉(zhuǎn)。
2. 機(jī)構(gòu)投資者情緒擁擠交易對未來情緒收益尾部風(fēng)險具有可預(yù)測性。將在險價值VaR 和預(yù)期損失ES作為情緒收益尾部風(fēng)險的代理變量進(jìn)行線性預(yù)測回歸，結(jié)果表明情緒擁擠交易對下一季度情緒收益尾部風(fēng)險具有正向預(yù)測作用。Probit模型回歸結(jié)果表明，情緒擁擠交易增加能使情緒收益位于總體分布中左尾的概率增加。單變量組合分析結(jié)果表明，高情緒擁擠交易組比低情緒擁擠交易組具有更明顯的負(fù)偏度、更大的波動性，這與尾部風(fēng)險的特征吻合。進(jìn)一步驗(yàn)證了情緒擁擠交易模型：當(dāng)情緒驅(qū)動投資者根據(jù)情緒信號進(jìn)行交易時，若不考慮基本面信息進(jìn)行調(diào)節(jié)或調(diào)節(jié)不足，則情緒擁擠交易的增加會增大股票收益尾部風(fēng)險。
參考文獻(xiàn)（略）