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机构投资者及个人投资者情绪:聪明的资金和噪音交易者风险
Maik Schmeling
摘要：通过对一组有关投资者情绪新数据的研究，我们发现机构投资者和个人投资者的情绪分别代表着聪明的投资者和噪声交易者的风险。首先，利用经偏倚调整的长期回归，证明了机构投资者情绪对中期股市回报的预测是正确的，而个人总是弄错方向。其次，VEC模型显示，机构投资者情绪预测均值回归，而个人投资者情绪预测趋势延续。最后，机构投资者在形成预期时会考虑预期的个人情绪，即个人预期情绪越高(低)，机构收益预测越低(高)。个人投资者则忽视了机构投资者情绪所包含的信息。
关键词：投资者情绪；预测回归；噪声交易者；聪明的资金
1引言
本文实证研究了金融经济学中两个问题，即(1)投资者情绪对股票收益有影响吗?(2)金融市场中的个人投资者和机构投资者之间有什么区别?
尽管人们似乎普遍认为，由于机构的规模和复杂性，它们与个体不同(Kaniel, Saar和Titman, 2005)，但这两个投资者群体在哪些方面存在差异，以及这种差异如何影响价格形成和流动性供应等市场过程，存在着相当大的分歧。有几项研究发现，机构是知情的投资者或“聪明的钱”(如Chakravarty, 2001, Jones and Lipson, 2004, Sias, Starks aND Titman, 2004)，个人投资者是非理性的噪音交易者或“哑钱”(Frazzini and Lamont, 2005, Bange, 2000)。然而，伴随这一证据而来的发现是，机构有意地买进和卖出股票(见Nofsinger和Sias, 1999, Sias, 2004)，它们严重依赖动量型策略(Badrinath和Wahal, 2002, Griffin, Harris和Topaloglu, 2003, Temin和Voth, 2004)。此外，“愚蠢”的个人似乎通过为高频机构交易需求提供即时性而获得超额回报(Kaniel, Saar and Titman, 2005, Campbell, Ramadorai and Voulteenaho, 2005)。因此，迄今来自真实交易数据的证据对于这两个投资者群体的作用还没有定论。
投资者的情绪、心情和预期是否对股票回报有影响，这个问题更具争议性，行为派的支持者(如Shiller, 2003)和理性派的批评者(如Fama, 1998)都有支持或反对这一观点的论据。而理论模型已较早地纳入噪声交易者对均衡资产定价的存在(Kyle, 1985, DeLong et al.， 1990)，关于投资者情绪相关性的实证证据没有提供明确的发现(见Brown and Cliff, 2005和Wang, Keswani and Taylor, 2006)。
我们将这两个问题联系起来，研究机构和个人的情绪对股市总体走势是否有影响，以及这两个群体的情绪影响是否存在系统性差异。利用涵盖机构投资者和个人投资者的新数据集，我们发现，首先，市场情绪对全球多个股市以及至多一年的中期市场都很重要。其次，这两个投资者群体之间存在巨大差异。机构投资者情绪平均正确预测股票回报，个人情绪负向预测市场走势的方式，与过度乐观(悲观)噪声交易员使市场价格偏离内在价值的假设是一致的。第三，与这些发现一致，当机构投资者预期个人会变得更加乐观(悲观)时，他们会变得更加悲观(乐观)。
因此，我们的贡献是双重的。我们首先采用了一套新的数据集，涵盖了来自每周调查的真实投资者情绪，其中两次分别针对个人和机构投资者，以及基于全球几个主要股市的中短期预测。该数据集允许我们分析投资者情绪，同时控制其他因素，如市场相对于母国的地理距离、预测范围和投资者的成熟度。这是对该研究领域的新贡献，因为以前的研究必须依靠代理(主要是机构)情绪(e.g. Neal and Wheatley,1998, Bodurtha, Kim and Lee, 1995, or Wang, Keswani and Taylor, 2006)或者专门检查个人投资者对于美国市场的情绪(Kumar and Lee, 2004 or Lee, Jiang and Indro, 2002)。
其次，我们通过直接将Brown and Cliff(2005)的一种新的实证建模方法扩展到两个投资者群体的案例，对研究做出了贡献。早期使用情绪数据的研究关注的是第一或第二时刻的短期可预测性(Lee, Jiang and Indro, 2002, Wang, Keswani and Taylor, 2006)。继Brown and Cliff(2005)之后，我们研究了情绪对股票市场的长期影响，因为过度乐观或悲观情绪(即情绪)的形成很可能是一个持续的过程，其对股票价格的影响在短期内难以察觉。而Brown and Cliff限制他们的分析个人,我们共同分析个人和机构对股票价格的影响和补充他们的方法进一步分析,指出本文的主要结果:个人情绪存在噪声交易者风险，代理机构似乎是聪明的资金。
本文的其余部分展开如下:下一节从早期的研究中得出可检验的假设，第三节描述数据集，第四、五、六节给出实证结果，第七节得出结论。
2假设和早期文献
与投资者情绪研究相关的一个基本问题是，情绪是否包含资产定价的独特信息。事实上，有大量证据表明，投资者情绪、心情或投资者对某些话题的意识，会影响某些时刻的股票回报。这包括Gervais和Kaniel(2001)记录的大量溢价、索引的添加和删除(如Chen, Noronha和Singal, 2004)或Antweiler和Frank(2003)调查的互联网聊天室中的谣言和谈话。
在理论层面，Barberis, Shleifer and Vishny(1998)的模型为由于投资者情绪的变化而导致的系统性的股票收益过低和过度反应提供了空间。Neal和Wheatley(1998)以及Baker和Wurgler(2006)使用多个投资者情绪代理指标发现，情绪代理指标严重影响股票回报的横截面，例如，它们影响按波动性和股息支付等特征排序的不同股票组的规模效应或相对前景。这些结果似乎延伸到了实际经济活动领域。Polk和Sapienza(2004)甚至发现情绪对实体经济有影响，当情绪高涨时，情绪会影响经理人发行新股的决定。Ang, Bekaert和Wei(2006)发现，在预测美国通货膨胀时，投资者预期的调查指标要优于所有传统的预测方法，这突出了投资者调查中包含的信息。因此，我们预计，以真正的投资者调查衡量，这种情绪对中期至长期股市回报很重要，就像Brown and Cliff(2005)研究的情况一样。
由于金融经济学家通常以不同的方式看待个人和机构因为它们的相对规模和成熟性不同,许多研究人员发现,两组常常采取相反的头寸交易(例如Kaniel, Saar and Titman, 2005年,Griffin, Harris and Topaloglu, 2005)我们希望个人情绪与机构投资者情绪有不同的影响。
关于个人和机构之间的本质区别,我们观察到Brown and Cliff(2005)找到强有力的证据证明，过度乐观的假设认为,噪声交易者获得关于一系列的过于乐观(悲观)好(坏)新闻倾向于推动资产价格高于(低于)内在价值(see also Barberis, Shleifer and Vishny, 1998)。由于许多研究人员将个人视为噪音交易者(Kaniel, Saar和Titman, 2005)，这意味着个人情绪预测的回报是负的，即更高的个人情绪意味着更低的预期回报，因为资产价格最终会回到他们的公平价值。因此，我们的第一个假设是，个人投资者的情绪会对长期回报产生负面影响。作为这一假设的副产品，我们还预计情绪会对回报产生同时积极的影响，即更高的个人情绪会推高价格。
来自交易数据的证据表明，机构是知情的投资者(如Chakravarty, 2001)，尽管正如引言中所指出的，也有证据表明机构的非理性行为，如羊群效应。然而，为了金融市场的运作，必须至少有一些市场参与者收集和解释基本信息，以计算公平的资产价格。此外，最近的研究表明，基本风险因素对收益的影响是依赖于国家的，因此需要由投资者来解释(见Bacchetta and van Wincoop, 2004, Boyd，Jagannathan, 2005或Conrad, Cornell and Landsman, 2002)。由于这是一项艰巨的任务，我们期望各机构因其规模和精通程度而履行这一职能。因此，我们预期机构情绪与股票预期收益正相关，即机构情绪能够正确预测较长期的市场收益。这构成了我们的第二个假设。
最后，考虑到金融市场存在噪声交易者风险，DeLong等(1990)表明均衡资产价格反映了相应的风险溢价。我们显然无法直接证实这一点，但预计机构投资者会考虑到这种噪声交易员的风险。因此，我们测试那些期望个人拥有更高的乐观(悲观)情绪的机构是否会变得更悲观(乐观)，因为他们注意到噪音交易者推动价格高于(低于)内在价值。因此，我们的第三个假设是，机构交易员在形成预期时考虑了个人投资者的情绪。
3数据与描述性统计
我们使用基于每周调查的数据，称为情绪指数。这些数据由“感知行为指数”收集，并可通过互联网向经常参加调查的人提供。除其他外，还可以通过彭博(Bloomberg)、汤姆森金融(Thomson Financial)、Ecowin或路透社(Reuters)获得。调查区分了机构投资者和个人投资者的答案。虽然每一个希望加入调查的人,只要能够上网就能够加入,但仍有区分机构投资者的机制：只有注册电子邮件地址的机构投资者投资公司(如银行、经纪公司、资产管理公司)被允许以“机构投资者”类别投票。调查参与并不是强制性的，但频繁参与可让使用者查阅情绪指数的实时变动以及由调查营办商进行的特别分析，所以鼓励他们定期参与。
参与者将被匿名询问他们认为欧洲、美国和日本几个主要股市短期(一个月)和中期(六个月)的走势如何。他们可以选择三个答案，分别是“向上”、“不变”和“向下”。我们对DAX指数30 (DAX)、EuroStoxx50 (ESX)、Nikkei225 (NK)、标准普尔500指数(SP)和纳斯达克100指数(ND)的中观答案进行了调查。
调查覆盖了2001年2月23日至2005年2月11日的199个样本，因为有一些周由于是法定假期所以没有统计。2001年2月刚开始调查时得到的回复是52份，到了2005年2月达到了561份。平均的回复数量是281份，标准差为125。机构投资者占25%。此外，区分几个主要的股票市场和不同的预测范围特别有吸引力。缺点是在2001年调查开始时，受访者人数相对较少。在这个时候，操纵指数是可能的。然而，随着每周有500多名受访者参与调查，这一操纵变得越来越不现实。
为了使我们的数据具有可操作性，我们首先需要一个合理的措施来汇总调查结果。一种常见的方法是使用所谓的“牛熊传播”(Brown and Cliff, 2004)，它是由正面答案减去负面答案的数量除以调查参与者的总数来计算的。因此，我们将五个股票指数的牛市-熊市价差Si t定义为
（1）
其中i表示机构投资者(i=I)或个人投资者(或私人投资者(i=P))。上标m表示各自的股票市场，即m=DAX、ESX、ND、SP或NK。#POSt (#NEGt)简单地表示第t周的积极(消极)投票者的数量。最后，#OBSt表示第t周的调查参与者总数，由积极、消极和中立投票者组成。
作为下面分析的一个基本组成部分，我们还对每个股票指数使用日收益。使用的这些变量的描述性统计如表1所示。从表1-a中可以看出，股票收益表现出一种典型的行为:它们不是自相关的，而是异方差的迹象。表1-b和表1-c分别表示机构投资者和私人投资者的情绪。简而言之，每个级数的均值和中值都是正的，而最大值和最小值也远离它们的自然界限-1和 1。因此，样本中没有真正极端的总体期望。此外，从Ljung-Box(1987)检验的低检验统计量可以看出，所有的情绪序列都具有高度的持久性，Ljung-Box检验明确拒绝了无自相关的null。本系列的这种持久性行为将在下面的分析中得到特别关注。有趣的是，经自相关调整后，大多数情绪系列似乎都能很好地用正态分布来描述，正如贾克-贝拉测试(Jarque-Bera test)在每个面板的最后两行所示。
图1绘制了整个样本中所有5个市场的股票市场指数(右轴和粗体黑线)、个人(左轴和细黑线)和机构情绪(左轴和细灰色线)的演变。可以看出，这两个情绪指数有时正相关，有时负相关，没有明显的趋势。只有对日经225指数而言，个人情绪和机构情绪之间似乎存在明显的正相关。事实上，对于欧洲和美国的四个市场，个人和机构情绪的相关系数基本为零，而日本市场的相关系数为0.77。这首次证明，除了日经指数，机构投资者和个人投资者对未来市场走势的看法不同。
最后，有人可能会担心，图1中所示的情绪指数不仅如上面所示的Ljung Box检验所示非常持久，甚至可能是单位根非平稳的。从理论上讲，有一个很强的先验条件，即情绪指数在长期内是平稳的，因为它们受构造的限制在正负1之间。然而，在我们这样的有限样本中，级数很可能是非平稳的。这就产生了一个问题，因为众所周知，在有限的样本中，时间序列是具有单位根还是非常持久的问题是无法回答的(参见Hamilton, 1994, p. 444-447或Cochrane, 1991)。我们在表2中为所有10个情绪指数提供了几个单位根检验
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