投资者情绪与市场异象的关系检验 [page::0][page::1]

• 投资者情绪被认为是预测股票异常回报的重要因子，特别对于小盘股、高波动股等估值难度较高的股票异象表现更强。

- 研究基于Stambaugh, Yu和Yuan（2012）提出的投资者情绪预测异象三个核心假设展开验证。

异象多空收益表现及情绪影响分析 [page::2][page::3]

| 异象名称 | 多头收益(t-stat) | 空头收益(t-stat) | 多空组合收益(t-stat) |
|--------------|-----------------|-----------------|---------------------|
| Failure probability | 0.94 | -0.01 | 0.95 |
| Ohlson’s O (distress) | 0.51 | -0.19 | 0.70 |
| Net stock issues | 0.70 | 0.07 | 0.63 |
| Momentum | 1.11 | 0.71 | 1.56 |
| Gross profitability | 0.62 | 0.20 | 0.42 |
| Combination | 0.77 | -0.01 | 0.76 |

• 高、低投资者情绪环境下，空头组合收益表现出显著差异，而多头端差异不显著。

- 三大核心假设回归结果显示情绪指数对空头收益负相关，支持高情绪环境下存在空头收益机会。

伪回归可能性模拟检验与统计显著性 [page::4][page::5]

| 模拟样本数量 | 仅1个异象通过显著性检验 | 同时所有11个异象通过显著性检验 |
|--------------|--------------------------|----------------------------------|
| 长空组合 | 22 | 28,500 |
| 空头组合 | 39 | 105,000 |
| 多头组合 | 1.2 | 143 |

• 模拟随机一阶自回归序列替代投资者情绪指数，2亿次模拟中无任何序列能够同时满足所有三个假设的显著性和方向性要求。

- 伪回归产生概率极低，进一步证明投资者情绪的实证预测力非偶然，具有稳定统计学意义。

结论：投资者情绪非伪回归，异象解释力强 [page::5]

• 投资者情绪因子对市场异象的解释难以被随机误差或过拟合替代。

- 该因子尤其在高做空成本环境下展现显著空头收益，情绪反馈机制为市场异象形成的重要基础。

报告分析：《投资者情绪对于异象的解释是否源于伪回归？》

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1. 元数据与概览

报告标题： 投资者情绪对于异象的解释是否源于伪回归？
作者： 吴先兴
发布机构： 天风证券研究所
发布日期： 2019年9月25日
主题： 本文聚焦于投资者情绪是否真正解释了市场中的“异象”现象，还是仅仅因为统计上的伪回归（Spurious Regression）效应造成的表面相关性，试图通过大规模模拟实证检验投资者情绪预测异常收益的稳健性与合理性。

核心论点与目的：
报告基于国外权威文献（Stambaugh, Yu和Yuan, 2012）和相关研究，针对投资者情绪是否真的能够有效预测股票市场中的异常收益现象（即市场异象）提出验证。其中，报告核心判断是投资者情绪对解释市场异象的作用并非伪回归的产物，而是真实反映了情绪对错误定价影响的实证支撑。文章采用2亿次随机序列模拟方法严格检验，发现随机变量难以复制投资者情绪因子对多种异象的预测能力，强化了投资者情绪在预测异常收益中的理论地位，同时也佐证了其因做空成本高昂而带来的显著空头收益特征[page::0--5]。

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2. 逐节深度解读

2.1 简介（第0页）

关键论点：
报告开篇指出在回归分析中，尤其是涉及高度自相关时间序列的因子时，伪回归风险较高，即某些看似能预测资产回报的变量可能仅是无关随机变量的表面现象。投资者情绪作为预测因子，虽有广泛文献支持其预测效果，但也面临被怀疑为伪回归的风险。报告回顾了历史文献如Keynes（1936）以来对情绪影响价格偏离的理论基础，及后续如Baker和Wurgler（2006）、Stambaugh等（2012）在实证上的研究贡献。

论据与假设：

• 投资者情绪被认为能有效预测小盘股、次新股等难以估值的股票表现。

- 高情绪指数对应过高估值，更难以低估值的空头利用。

• 伪回归风险源于资产回报的时变预期收益和数据挖掘带来的随机相关性。

概念解析：

• 伪回归（Spurious Regression）：统计现象，两个时间序列变量均具有趋势或高相关性，即使无经济因果关系，回归结果也可能显示显著相关。

- 数据挖掘（Data Mining）：通过搜寻大量变量或模型组合，提高发现偶然相关性的风险。

• 投资者情绪指投资者普遍的乐观或悲观心理状态，通常通过特定指数量化。

总结：
作者准备说明，虽然情绪变量有面临伪回归风险，但其对多个异象的预测一致性不可轻易否定，尤其结合高昂空头成本对空头收益的影响[page::0]。

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2.2 实证设置与研究样本（第1页）

实证框架：
基于Stambaugh、Yu、Yuan（2012）模型，利用回归：

$$ R{i,t} = a + b S{t-1} + c MKTt + d SMBt + e HMLt + ut $$

其中，

• $R{i,t}$表示第$i$个异常策略多空组合的$t$月超额回报，

- $S{t-1}$为滞后一期投资者情绪指数，

• $MKT$、$SMB$、$HML$分别为Fama-French三因子模型因子回报。

研究对象：

• 选取11个典型市场异常因子（异象），如失败概率、财务困境、动量、利润、资产增长率等，涵盖了各类资产定价研究中的关键异象。

- 时段覆盖1965至2008年大部分时间，保证数据能充分反映历史行情特征。

核心假设：

• 投资者情绪与多空强弱的回报正相关（假设一），

- 投资者情绪与未来空头回报负相关（假设二），

• 投资者情绪与多头回报无关系（假设三）。

此处建立了实证检验的基础框架和被检验假设，为后续模拟分析提供了明确的参照标准[page::1]。

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2.3 异象表现的基本统计与异象收益（第2页）

图表内容描述（图1）
图1分析了11种异象多空组合的相关性及其超额收益表现：

• 相关矩阵展示各异象收益的相互关系，多为空间上具有一定正相关，说明不同异象在某种程度上反映了相近的风险或误定价因素。

- 均值收益显示多头收益普遍为正，短空端表现则有较大波动；多空组合的均值差异大多显著，表明这些异象在统计上是实质有效的收益来源。

• t值统计显著，尤其多空组合 t 值普遍较大，确认收益的统计显著性。

解读数据与趋势：

• 异象组合绝大多数在长短头的收益上表现稳定且显著，支持这些因子是解释市场异常收益的有效变量。

- 风格因子剔除后依旧保持显著性，排除了因风格因素造成的伪象。

这为后续情绪因子与异象回报关系的探讨奠定坚实实证基础[page::2]。

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2.4 投资者情绪对异象多空收益的影响（第3页）

图2内容及分析：
图2分别基于高情绪期和低情绪期样本，展示11个异象组合在多头端、空头端及多空差的回报数据及t值。关键发现是：

• 多头端回报在高低情绪间变化不大，表现不显著；

- 空头端回报在高低情绪期有显著差异，尤其在高情绪期对应更低的空头收益；

• 多空组合端显示在高情绪期异象组合表现更强的多空差收益。

这一结果提供实证证据表明，投资者情绪主要影响空头端收益，支持情绪驱动的市场过度定价在空头端体现更为明显。

图3回归结果表明：

• 在回归方程中指标$b$（情绪因子系数）对空头端多数异象表现为显著负值，而对多头端影响不明显，体现了情绪对空头压力和收益的主导作用。

总体推断：
投资者情绪通过加剧短期内过高估值，使得空头组合收益被削弱，进一步体现市场错价及行为金融的理论预期[page::3]。

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2.5 模拟检验与伪回归问题（第4页）

模拟方法：
使用2亿次随机生成序列（作为伪情绪变量X）替代原始投资者情绪序列，重新执行回归分析，检验随机序列是否也能表现出类似投资者情绪的预测效果。

表1（图4）关键数据解读：

• 单一假设下，达到多数异象显著性的随机序列非常罕见，随着要求收紧，符合全部11个异象显著的概率极低（大约每28500个样本中出现1个）。

- 至于支持多头、空头等多个条件联合满足的概率进一步下降，达到约十万分之一甚至更低。

• 结合三个基本假设，模拟中未发现任何随机序列同时满足所有标准，显示真实投资者情绪的稳健预测能力远超随机运气。

推理与结论：
伪回归通过纯粹随机相关产生假象的可能微乎其微，数据支持投资者情绪因素真实且有效地解释了异象的横截面收益变动[page::4]。

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2.6 模拟方向性检验（第5页）

图5方向性分析：
放松统计显著要求，仅考察模拟序列预测系数符号与理论预期是否一致。经过测试：

• 单独假设下，约每21至25个随机序列会出现和情绪因子方向一致的情况。

- 联合假设的方向性匹配概率降至每43个样本一个。

解读：
即使在较宽松的条件下，纯随机序列匹配投资者情绪方向和显著性的可能性极低，印证其预测的方向性逻辑并非偶然[page::5]。

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2.7 结论（第5页）

综合以上实证与模拟，投资者情绪因子对股票横截面收益的解释力冲破了随机噪音的局限，经大量模拟验证未发现任何变量可复制其预测效果，证实情绪在解释市场异象时的非伪回归本质。这一结论对行为金融学理论模型起到了理论坚定和量化支持的作用[page::5]。

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3. 图表深度解读

图1：异象相关性与超额收益表现

• 该表格详细列示11个经典异象在多空组合收益的平均值及相关系数，显示这些策略间存在一定的相关性，在收益和统计显著性上基本满足有效投资策略的特征。

- 多空组合长短收益差异明显，多空差组合t值稳定，体现了市场存在显著的异常收益可被量化捕捉[page::2]。

图2：不同情绪水平下异象多空收益表现

• 分别呈现高情绪期和低情绪期下，多头和空头组合的平均收益及对应t值。

- 明显看到多头收益在不同情绪水平下较为稳定，空头收益受情绪影响显著：高情绪导致空头端收益被压制甚至表现负收益。

• 这是情绪导致过度乐观估值，空头面临较高成本和风险的实证体现[page::3]。

图3：投资者情绪因子对异象收益的回归系数及t统计量

• 投资者情绪对空头回报的回归系数大多为负且显著，显示情绪高涨时空头回报减少。

- 对多头回报的影响不显著，确认情绪的主要影响渠道为空头收益端。

图4：模拟随机序列显著性检验统计表

• 统计模拟中出现支持一个或多个异象显著性的随机序列数目，清晰展示随着异象数量要求提高，随机序列能满足的情况呈指数级下降。

- 反映投资者情绪非随机变量的显著性和稳定性[page::4]。

图5：模拟随机序列方向性稀缺程度

• 仅考查预测符号符合理论方向的概率，也极低，进一步强化了情绪因子的有效性和非偶然性质[page::5]。

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4. 关键方法与理论解析

• 伪回归的风险识别：高度自相关变量回归时，面临虚假相关的统计陷阱，需要通过大量模拟和多条件检验避开。

- 投资者情绪指标：基于Baker和Wurgler（2006）构建情绪指数，量化市场投资者总体风险偏好与乐观程度。

• 多因子回归模型：结合Fama-French三因子体系控制市场、规模、价值因素影响，确保情绪效应的独立性。

- 大规模蒙特卡洛模拟：通过2亿次随机模拟生成序列检验伪回归概率和方向匹配，极具严谨性和统计学权威。

• 三大核心假设联合检验：包含情绪与多空收益的正相关，情绪与空头收益负相关，以及无关多头收益的有效区分。

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5. 风险因素评估

报告主要关注统计学层面的风险，即伪回归可能性。通过极大规模的实证模拟，报告揭示伪回归机率极低，间接给出了该风险的概率评估及缓解。对模型可能存在的样本偏差、经济环境变化未充分讨论，但此方向超出报告重点。

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6. 批判性视角

• 本报告基于SYY2012模型和对应假设框架，较为严谨，但对情绪指数构建方法和样本稳定性依赖较重。

- 模拟过程重点在统计显著性，对模型经济解释的深化欠缺。

• 假设长期稳定的投资者情绪与异象关系，现实可能受周期变化和市场结构影响。

- 伪回归检验虽具力证力，但不排除其他未考虑的潜在影响因素。

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7. 结论性综合

该报告系统分析了投资者情绪是否真能解释市场中的异常收益现象。研究首先描述了伪回归带来的统计学挑战，对投资者情绪因子预测效力的持续性和一致性提出质疑。通过借鉴Stambaugh等（2012）对11个关键市场异象的实证分析，并以严密的多因子回归模型控制已知风险因子，报告量化了情绪对多空策略收益的影响。图表清晰显示情绪因子在高低情绪样本间对空头收益影响显著（如图2、图3所示），支持行为金融中投资者情绪干扰市场定价的重要机制。

通过2亿次随机序列模拟检验，报告坚实地论证了投资者情绪因子回归结果不是伪回归的偶然产物（图4、图5），随机变量几乎难以复制其统计显著性和方向性，强化了情绪因子对异象收益的独特解释力。整体上，报告确认了投资者情绪在市场异象形成中的关键作用，且其解释力具有统计学上的稀缺性和实证稳定性，使得行为金融视角在解释股票横截面收益中不可或缺。

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参考与溯源：本文论断重心及部分引用数据源自原报告页码和引用文献，如Stambaugh、Yu和Yuan（2012）及Baker和Wurgler（2006）[page::0--5]。

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（完）

报告