贺 刚，朱淑珍，顾海峰

（1.上海立信会计金融学院 金融学院，上海201209；2.东华大学 旭日工商管理学院，上海 200051）

0 引言

投资者情绪的测量问题一直是行为金融学研究的重点和难点之一，之前的研究多是从理论上来论证投资者情绪对证券价格的影响，而尚未形成统一的指标利用现实数据来测量投资者情绪。投资者情绪代理指标通常分为单一指标和综合情绪指标，根据现有文献来看，综合情绪指标的构建已成为情绪指标构建的主流。在此方面较为著名的是 Baker和 Wurgler（2006）[1]创建的 B-W 方法。现在学术界在投资者情绪复合指标的构建问题上大多遵照他们的这一方法[2-5]。

近几年一些学者也试图用其他方法来提取原始情绪指标当中的共同成分。Huang等（2014）[6]应用偏最小二乘法（PLS）构建了投资者情绪指数，消除多个情绪代理常见的噪声分量。基于此，本文也将采用偏最小二乘法来重构投资者情绪综合测度指数。同时,相比于偏最小二乘法，LASSO法对于数据的要求更低，应用程度更广，LASSO法主要是通过构造惩罚函数来最大程度地避免模型的过度拟合。本文尝试通过LASSO回归法来构造情绪综合测度指数，并与基于偏最小二乘法构造的指数进行对比分析。

1 指数的构建方法

1.1 偏最小二乘法

偏最小二乘法能够在小样本的情况下实现多变量对多变量的回归建模，后经Kelly和Pruitt（2015）[7]改进后可用来解决变量信息的提取问题。与主成分分析法不同的是，偏最小二乘法所提取的成分既能很好地解释预测变量中的信息，又能很好地概括响应变量，并排除系统中的噪声干扰。……