校准投资者情绪下的外部传染效应、资产定价与系统性风险溢出研究

Empirical researches show that investor sentiment based on principal component analysis method is lack of a powerful explanation for the changes of asset price, which may lead to biased estimates of empirical results. This project will construct an investor sentiment that can strongly explain the changes of asset price, and reveal the external contagion effect of investor sentiment and its impact on asset pricing and the stability of financial market and systemic risk spillovers. The main research contents are as follows:. (1) A correlation measurement model based on Markov-switching GRG-copula is constructed to investigate the contagion effect between external uncertainty and investor sentiment in Chinese stock market; (2) A multi-factor conditional asset pricing model is built by considering the risk factor of investor sentiment, and stepwise regression method is employed to analyze the impact of the risk factor of investor sentiment on asset pricing; (3) A dynamic asset pricing model based on investor sentiment will be constructed, and the related theory of differential dynamic system will be used to investigate a threshold range of investor sentiment that ensures the stability of financial market; (4) A time-varying copula-CoVaR model is constructed to measure the impact of extreme emotional changes on systemic risk spillovers in financial markets by using a variety of ΔCoVaR..Through the above-mentioned investigations, we further improve the behavioral asset pricing and risk measurement theory based on investor sentiment, and provide valuable guidance for investment decisions and financial regulation in Chinese financial market.

实证研究表明基于主成分分析的情绪指数缺乏对资产价格变动的有力解释,可能导致在此基础上的实证结果出现有偏估计。本项目拟构建能够有力解释资产价格变动的情绪指数,揭示投资者情绪的外部传染效应及其对资产定价、金融市场稳定性及系统性风险溢出的影响。具体研究内容如下:.①构建基于Markov状态转换的GRG-copula相关性测度模型，研究外部不确定性与中国股市投资者情绪之间的传染效应;②构建考虑投资者情绪的多因子条件资产定价模型，利用逐步回归分析投资者情绪风险因子对资产定价的影响;③构建基于情绪的动态资产定价模型,利用微分动力系统稳定性的相关理论研究确保市场稳定运行的情绪阈值区间;④构建基于时变copula-CoVaR模型,利用多种ΔCoVaR测度情绪极端变动对金融市场系统性风险溢出的影响。.通过上述研究,进一步完善基于投资者情绪的行为资产定价和风险度量理论,为金融市场投资和监管提供有价值的指引。

为了研究投资者情绪在风险传染、资产定价、系统性风险溢出等方面的作用，本项目开展了如下研究：.（1）构建了一个基于Markov转换的 GRG Copula相关性测度模型，该模型引入两类动态加权的Gumbel Copula函数，并加入Markov状态转换机制。实证结果表明，在Markov的主要状态下，不同经济不确定性指标与股市投资者情绪间的相关性不同；在非极端条件和极端条件下，股市与经济不确定性之间相关性也有所差异。在与股市投资者情绪指数有负依赖结构的经济不确定性指标中，其负相关的强度在非极端条件和极端条件下也不同。.（2）构建了一个基于投资者情绪的Fama-French五因素资产定价模型。实证结果显示：在股改之后Fama-French五因素模型适合于中国股票市场的资产定价；与主成分方法构建的投资者情绪相比，偏最小二乘法构建的投资者情绪能够更好地解释股票资产价格的变化；考虑投资者情绪和公司特征作为条件信息的资产定价模型都获得了比非条件资产定价模型更好的定价效果。.（3）构建了一个基于投资者情绪的动态资产定价模型。利用非线性动力学相关理论分析该模型的动力学行为，结果表明：投资者情绪是影响金融系统稳定性的重要因素，若其取值在稳定区间，则能够在一定程度上驱动股票价格向基础价值的回归，股票价格最终趋向稳定；若投资者情绪值越过稳定区域，则股票价格将会产生剧烈波动，将可能导致金融市场产生大的金融泡沫甚至是金融危机。.（4）构建了一个基于Markov转换的混合Clayton copula的相关性和风险测度模型，通过四类Clayton copula的混合，该模型能够有效测度正、负相关结构，以及市场间的风险溢出。实证结果显示：中国股市投资者情绪指数与连豆、豆粕等8种期货价格指数之间存在Markov转换的两种相关结构状态，在主要状态下呈现弱时变正相关关系；中国股市投资者情绪对所选8种农产品期货价格指数有显著的正向风险溢出效应，并且这些风险溢出效应具有显著的非对称性。.这些研究将进一步完善基于投资者情绪的行为资产定价和风险度量理论，为金融市场投资和监管提供有价值的指引。