投资者对负面新闻报道反应投资者情绪视角的实证研究

财政金融FinanceResearch16管理现代化DOI:10.3969/j.issn.1003-1154.2016.04.005投资者对负面新闻报道反应:投资者情绪视角的实证研究□章宁沈文标(中央财经大学信息学院,北京100081)[摘要]针对三种不同的投资者情绪,分别采用事件研究分析法,将负面新闻报道对股票超额收益率的影响进行了检验。发现负面新闻在市场乐观状态下未能对股票收益产生显著影响;悲观情绪蔓延的市场失去价值发现功能,异常回报率持续下跌;稳定情绪市场负面影响持续1~2天,随后出现收益率回升的价值修复迹象。结论检验了投资者情绪对负面新闻事件反映情况,为金融市场政策制定者提供具有借鉴性的实证结果。[关键词]新闻报道;事件分析法;投资者情绪[中图分类号]F830.91[文献标识码]A[文章编号]1003-1154(2016)04-0016-04[基金项目]国家社会科学基金重点项目(13AXW010);中央财经大学重点学科建设项目。一、文献综述股票市场在很大程度上受到网络新闻媒体报道的影响。诸多相关领域的研究认为,股票市场投资者的投资情绪受到网络舆情的影响,特别是网络新闻媒体对上市公司相关信息的传播报道,对投资人具有较大影响。本文主要通过探索不同股市行情下,新闻媒体对上市公司负面新闻的报道与上市公司的股票异常收益率之间的关系,以期验证两者之间的相关性显著程度,并获得其随着时间推进的影响程度演变情况。本文的研究成果可供股票市场投资者做出投资决策,同时也为上市公司的市值管理提供了一定的理论依据和决策启发。现有的相关研究主要基于对新闻文本内容的语义分析,进而提取多种指标性因素考察与股票市场的关联。Tetlock等[1]认为,报道中负面用词对上市公司股票收益率存在显著影响;Garcia[2]使用新闻报道中正向情感和负向情感用词的比例构建了“新闻情绪”指标,发现该指标在经济衰退期对股票回报产生了较之上市公司基本面信息更大的影响;Dyck和Zingales[3]研究认为,新闻媒体报道的盈余公告会带来更大幅度的股价波动。国内的研究,如赵丽丽等[4]使用机器学习技术,先将财经新闻内容量化成影响因子,再通过多元回归方法分析,发现新闻对股价波动存在显著影响。史青春和徐露莹[5]使用事件分析法,认为负面新闻舆情对股票收益率有显著影响,且事后的“盈余管理”方式的“临时报告”对股价波动起到了不显著的缓解作用。同时,张栋凯和齐佳音[6]使用VAR分析,认为负面事件的微博新闻导致了对股价的负面冲击,且冲击程度随事件热度减小而减轻。现有的研究虽然探讨并验证了新闻报道,但较少比较不同投资者情绪状态下新闻媒体对股价收益率的影响。而投资者情绪在很大程度上取决于当时的市场行情。Mullainathan[7,8]等发现,在市场前景好的时候,金融企业的广告倾向于宣传其财富创造的能力,而在市场低谷期则倾向于强调产品的保值和稳健性。究其原因,市场不同的行情影响着报道撰写者对未来情势的判断,从而通过影响报道主观倾向而影响投资者情绪,进一步导致资产价值判断的不同。Tetlock[9]就认为新闻内容对投资者情绪存在显著影响,从而进一步影响股票市场。纵观相关领域的文献,多数都证实了新闻报道对股票波动的影响,但未能考虑到投资者对新闻报道由于情绪的不同而导致不同的反应。本文通过不同市场行情获得投资者情绪的状态,并将之加入到研究新闻报道对股票异常收益率影响的实证中。不同的情FinanceResearch财政金融2016年第4期17绪状态下,投资者对新闻报道的反应是不一样的,情绪变量在相关的研究过程中具有重要且现实的意义。二、数据说明与模型构建(一)数据来源本文所用的相关新闻报道主要来源于和讯舆情研究板块收集整理,并辅之以其他网站数据作为补充。本文对相关新闻报道进行了整理和归纳,筛选出上市公司负面新闻作为本文的数据来源,选取的时间窗口为2015年3月到2015年11月,总共获取的新闻样本数量为4566条,涉及到1522家上市公司。这些负面新闻报道时间均以上市公司负面新闻首次见诸于网络媒体的时间为准。根据本文的模型需要,如果负面新闻报道的时间窗口内出现股票停牌、上市时间短等现象,无法获取所考察时间窗长度内交易价格的,将之剔除,剩余1077个上市公司负面新闻报道事件作为本文的模型参考对象。股票交易价格数据来源于Wind数据库,均以当日的收盘价格为准。考虑到所选取的上市公司来源于沪深两市,本文选取沪深300指数作为市场指数。(二)模型构建1.CAPM与估计时间窗口在企业的股票没有受到负面新闻的影响情况下,股票应该获得一个正常的收益率。根据资产定价理论,股票的收益率可以被拆分为无风险收益率和风险收益率。以股票每日的收益率作为被解释变量,市场指数收益率为解释变量进行最小二乘回归,所估计的两个系数便分别为无风险收益率和风险收益率,该模型也被成为CAPM。模型的行书如下:Ri,t=αi+βiRm,t+εi,t(1)其中,Ri,t表示股票i在第t日的收益率,αi为股票i的无风险收益率,βi则是股票i和市场波动之间的关联性,Rm,t是市场指数收益率。从公式中可以看到,αi即为特定股票i在市场中所带来的无风险收益率,而βiRm,t即为股票i由于承受了市场波动的风险,所获得的补偿收益率。根据CAPM理论,收益率的计算方法为:Ri,t=Pi,tPi,t-1-1(2)Rm,t=IndextIndext-1-1(3)这里Pi,t为股票i在第t日的收盘价,Indext是沪深300指数在第t日的指数点位。将事件首次报道日记为T0,则本文将CAPM法下的股票收益率评估窗口选定为T0的前4个交易日到T0的前5个交易日,分别记为T0-40和T0-5。考虑到CAPM在不同的股票中的适用性,并且排除相关股票在评估窗口中发生其他干扰事件对股价收益率的影响,本文只选择在评估窗口期间使用CAPM拟合所获得参数显著的股票和事件,经过回归以及参数的T检验,最终选取746个事件作为最后时间窗口的检验数据。2.事件窗口检验通过评估窗口获得的^αi和^βi,可以结合实践窗口中的市场指数可以获得股票i在事件窗口中的预期回报率^Ri,m。^Ri,t=^αi+^βiRm,t(4)由于负面报道的出现,其异常回报率应该是实际的回报率(AR)和预期回报率的差值:ARi,t=Ri,t-^Ri,t(5)考虑到时间窗口期内会发生其他的有可能显著影响股票收益率的事件,本文将所有股票进行加总平均得到平均异常收益率(AAR)来弱化潜在的其他影响:AARt=1n∑ni=1ARi,t(6)其中公式中n为股票样本的数量。由于本文所选取的期间跨越了牛市、股灾和股市恢复期三个阶段,除了考察每日的平均异常收益率,还需要对累计的异常收益率进行检验,进一步判断异常收益率在不同的故事行情下的表现。累计收益率的计算方法为:CAARt1,t2=∑t2t=t1AARt(7)3.显著性检验H0(零假设):AARt=0或CAARt1,t2=0,某事件的发生对个股收益率无显著影响;H1(备择假设):AARt≠0或CAARt1,t2≠0,某事件的发生对个股收益率产生显著影响。分别对AARt和CAARt1,t2构造T统计量检验其显著性,构造方法如下所示:TCAARt=CARtS(CARt)·n(8)TAARt=ARtS(ARt)·n(9)根据T值计算,判断其是否拒绝原假设,从而得出结论。三、实证结果及分析根据Mullainathan等[8]的描述,市场环境好的状态下投资者情绪普遍乐观,而市场持续下跌时则表现情绪悲观。本文将时间段拆分成单边上涨、单边下跌和震荡行情三个阶段来分别情绪乐观、悲观和稳定,财政金融FinanceResearch18管理现代化并分别对上市公司负面新闻报道的影响做检验。对应的事件分别是2015年3月1日~2015年6月12日,2015年6月15日~2015年8月26日和2015年8月27日~2015年11月30日。(一)乐观情绪状态下的检验结果表1AAR检验结果窗口日期AAR值T值P值显著性水平T0-30.00532.43277970.9922接受H假设T0-20.00090.2120070.5839接受H假设T0-10.00793.72619210.9999接受H假设T0.00582.69339180.9963接受H假设T0+10.00512.27215010.9881接受H假设T0+20.00572.13746990.9833接受H假设T0+3-0.0019-0.52539420.2998接受H假设T0+40.00301.51405080.9345接受H假设T0+50.00381.53023110.9365接受H假设T0+60.00954.71011261.0000接受H假设从上表的检验中可以看到,在牛市的情况下,负面的新闻事件对上市公司的股票回报没有造成显著的负面效应,这与之前学者的文献所描述的情形相悖。这中间的差异主要是由于股票行情阶段的选择不同所导致的。在牛市的股票市场环境下,投资者的情绪,特别是散户投资者的情绪容易被推高,从而使得股票市场上存在大量的乐观投资者,并表现出强烈的风险偏好,这些投资者一方面对于上市公司所面临的实实在在的危机选择性忽视,过于乐观地估计公司未来成长性而高估股票的价值;另一方面由于牛市效应,社会资金被大量集中到股票市场中,加之融资融券等杠杆机制,造成市场存量资金猛增,股票价格出现由于资金量充裕而导致的泡沫,这两方面的原因均造成新闻媒体报道的上市公司负面信息被市场选择性地“忽略”,以至于公司股价的持续上涨。图1乐观情绪状态下的AAR和CAAR从上图的趋势中可以发现,总体的股价平均回报变动趋势和过往的文献相符,然而其事件发生所导致的下降趋势却并不明显。在事件报道当日T0,股票几个出现了小幅下滑,这个趋势一致持续到T0+3日,此后价格开始上升,总体的股价收益率只有在T0+3日出现了小幅下降,其余事件一直拥有正的收益率,这一点也可以从累计平均收益率的不断上升中可以得到体现。(二)股灾行情下的检验结果表2股灾行情阶段的AAR检验结果窗口日期AAR值T值P值显著性水平T0-30.00712.62850.9951接受H假设T0-20.00491.58500.9420接受H假设T0-10.00050.13730.5545接受H假设T-0.0010-0.26200.3969接受H假设T0+1-0.0082-2.14260.017210%T0+2-0.0113-2.60690.00525%T0+3-0.0168-4.02630.00015%T0+4-0.0164-3.75910.00015%T0+5-0.0176-3.37740.00055%T0+6-0.0273-4.85320.00005%在股灾行情下,负面新闻的影响会非常显著。从表2中的结果可以看到,在事件发生的前3天,均不能拒绝原假设,即新闻媒体报道尚未传出的情况下收益率没有收到任何影响,然而到事件报道的当天T0,收益率还是变为负值,但是影响并不显著。在随后的时间中,股票收益率受到了非常显著的负面影响,一直持续到窗口末期,说明在股灾行情中,上市公司的负面新闻会导致投资者悲观情绪加剧,而导致对该股票的持续抛售,使得其股价回报随着时间的推移持续下跌。在该行情状态下,股票回报的走势和学者们的研究文献中所发现的规律有所不同,在负面新闻报道之后,股票价格会持续下跌并维持较长的时间,而并不会出现,如文献中所描绘的,股价回报率在短时间内反弹的现象。图2悲观情绪状态下的AAR和CAAR图2的结果表明,在股灾行情下,负面新闻的报道会导致对应上市公司的股票收益率出现大幅度的下降,且其下降的趋势在事件窗口内未能得到改变,甚至下跌的幅度有加剧的趋势。负面新闻报道将原先处于正收益率的股票直接拖到0轴以下,同时累计的平均收益率的下跌趋势也十分明显。(三)震荡行情下的检验结果在正常的股票市场行情下,上市公司负面新闻对股票收益率的影响符合学者文献中的经验准则,即在负面新闻报道出现的当天,股票收益率出现显著的下降,这一状况持