王健 陆阳 李国栋 庄新田

(1.东北大学工商管理学院，辽宁 沈阳 110819；2.中国人民银行临沂市中心支行，山东 临沂 276000 )

引言

证券投资基金是现代金融市场中重要的资产管理形式。在我国，截至2018年末，境内共有基金管理公司120家，旗下基金共5547只，管理资产规模约13万亿人民币1。基金投资中，投资者与基金经理之间通过显性契约合同和隐性声誉机制表现为委托代理关系。与股票、债券等直接投资相比，基金投资中形成的金融委托代理关系使得基金投资者、基金经理与投资标的资产之间存在紧密联系。由于证券市场具有信息快速扩散和资金高速流动的特点，导致基金投资中的这种紧密联系会对基金交易行为和证券资产价格产生深刻影响。

自Bhattacharya和Pfleiderer(1985)[6]开创性地对基金投资中的委托代理问题研究以来，很多学者对此进行了有益探索。早期的研究主要关注对基金经理的激励机制设计(Admati和Pfleiderer, 1996; Ou-Yang, 2003)[1][14]。近年来，随着以基金为代表的机构投资者市场定价能力提升，相关研究逐渐扩展到资产定价领域，部分学者发现基金投资中内生的委托代理问题是影响资产价格的重要原因(Allen和Gale, 2000; Aghion, 2013)[3][2]。但这些研究认为委托代理双方的行为仍然为理性，属理性假设下的研究范畴(Scherbina和Schlusche, 2014)[16]。事实上，基金投资中的投资者与直接投资中的散户型投资者一样，所做的金融决策经常受到情绪变化的影响。Frazzini和Lamont(2008)[11]、Ben-Rephael et al.(2011)[5]发现，基金投资者的申购和赎回行为明显带有情绪特征，基金的资金流变动能够反映投资者情绪。Fisch和Tess(2014)[10]采用实验方法证明投资者在基金投资过程中所犯的错误主要受情绪偏差影响。而对于基金经理而言，尽管在理论上因其具有规模经济和信息优势应更接近“理性”，但是现实中，当委托人表现出相对强烈且一致的情绪时，一方面根据“迎合”理论(catering theory)，基金经理为实现自身利益最大化，很可能借助信息优势，选择迎合并利用投资者的非理性偏好，放弃“理性”的投资策略；另一方面根据资产被迫拍卖理论，基金经理会受到投资者情绪化的流动性压力影响，从事非自愿交易(陈国进和胥爱欢，2012)[22]。可见，基金投资中，情绪很可能在金融委托代理双方之间产生传染，在资金流动过程中直接通过基金交易行为作用于资产价格。而现有以完全理性为假设起点和单方面考虑投资者或基金经理情绪偏差的基金投资研究，具有一定片面性，有必要从基金投资中存在情绪传染的角度进行新的探讨。

自证券投资基金产生以来，有关基金投资究竟是“愚钱效应”(dumb money effect)还是“智钱效应”(smart money effect)的争论一直是该领域争论的焦点。所谓“愚钱效应”，是指投资者的资金流入无法在未来获得超额回报，表明投资者不具有基金选择能力。而“智钱效应”则恰好与此相反。Gurber(1996)[12]较早对此进行了探讨，发现获得净现金流入的基金能够在未来取得显著为正的超额收益，因此存在“智钱效应”。随后Zheng(1999)[20]、Sapp和Tiwari(2004)[15]等均证实了这一结论。然而，Frazzini和Lamont(2008)[11]的研究则对此发起了挑战，指出基金投资是一种“愚钱效应”，投资者对基金的净投入会减少其财富。尚尔霄和曹学良(2012)[26]、莫泰山和朱启兵(2013)[25]等也从不同角度证明国内的基金投资者不存在“智钱效应”。尽管国内外学者对这一争论进行了广泛讨论，但目前相关研究多为针对不同类型投资者或不同基金选择能力的考察，并未在“愚钱效应”或“智钱效应”研究中考虑委托代理双方非理性的情绪因素，更未涉及情绪传染。

基于此，本文可能的贡献在于：第一，区别于以往研究中对市场整体情绪或投资者情绪的度量，本文着眼于基金投资中基于金融委托代理关系产生的情绪传染现象，并采用基金流量数据对其进行量化；第二，已有针对基金投资中“愚钱效应”或“智钱效应”的研究，多从基金流量对基金业绩影响的角度考察，本文则从资金流动过程中反映情绪传染的角度，探讨“基金投资者情绪→基金流量→基金投资组合→基金重仓股价格”的传导结果，从新的视角对原来不一致的研究结论给出合理解释；第三，通过将基金投资中的情绪传染具体划分为乐观情绪传染与悲观情绪传染，以及在较长的样本区间中采用多种度量指标进行细致研究，深入探讨了基金投资中“愚钱效应”的产生原因，所得结论可为基金投资者、基金管理公司及证券监管部门提供有益参考。

理论分析与研究假设

传统金融理论假设所有投资者都是理性的，忽略了情绪对投资者行为和资产价格的重要影响。行为金融研究指出，情绪代表了投资者对未来带有偏差的预期，反映了投资者对市场总体的乐观或悲观态度，并外化为其投资行为选择，一旦形成合力，会对市场造成强大冲击(Baker和Wurgler，2007；高雅等，2018)[4][23]。关于股票投资中情绪对股票收益的影响，已有大量研究证明，投资者情绪与未来的股票收益存在显著负相关关系(De long等，1990；Shleifer和Vishny，1997；Schmeling，2009)[9][18][17]。其主要原因在于，投资者受非理性信念影响对股票的估值会存在错误预期，即便在短期内可能与股票价格产生正反馈效应，但随后这种偏差将被修正，价格会向基本价值回归，导致投资者的回报与其非理性预期相反，从而产生“愚钱效应”。基金投资中的投资者在信息收集能力和交易经验方面具有与散户投资者同样的劣势，因此其容易受到情绪影响。这种影响会反映在他们申购与赎回投资基金而产生的资金流之中，进而通过资金流动和信息扩散，传导至基金所持资产，从而形成情绪传染。基于上述分析，本文提出如下假设：

假设1：基金投资中的情绪传染与未来的重仓股收益呈负相关关系，即基金投资中存在因情绪传染而导致的“愚钱效应”。

已有研究发现，乐观与悲观两种不同的情绪状态对股票收益的影响程度并不相同(Verma, 2007；文凤华等，2014)[17][27]。行为金融研究表明，人们在乐观的情绪状态中倾向于做出积极判断，此时投资者将提高对股票收益的预期，表现为市场参与热情高，行为较为激进。此外，由于普遍的乐观情绪多出现在市场上升阶段，此时会吸引大量更加缺乏投资经验和投资技能的新投资者入市，导致市场中的非理性程度更高；相反，人们在悲观的情绪状态中倾向于做出消极判断，低估股票收益，表现为市场参与意愿下降，行为普遍谨慎，加上卖空约束等外部因素限制，导致市场中的非理性情绪影响减少，理性逻辑占据了主导地位(林树和俞乔，2010)[24]。基于上述分析，本文提出如下假设：

假设2：基金投资中，乐观与悲观两种不同类型的情绪传染对重仓股收益存在非对称影响，乐观的情绪传染要比悲观的情绪传染影响更大。

研究设计

一、样本和数据

本文选取我国开放式基金中主动管理型基金，即股票型基金和偏股型基金作为研究样本，剔除基金净资产数据缺失的基金数据后，样本基金共计2002只。选取的样本区间为2011年第1季度～2017年第4季度，共28个季度，较为全面地包含了近年中国股市的牛熊市状态。由于基金季报公布的数据只包含前十大重仓股数据，并且其在基金的资产组合中占据了较大比例，足够代表基金的持股情况。因此，本文的研究对象为基金每季度的前十大重仓股。研究所使用的样本数据来源于万德(Wind)数据库和锐思(Resset)数据库。因金融行业会计核算方法具有特殊性，故剔除金融行业的股票样本，同时剔除了股票特征数据缺失的样本，并采用Winsorize法对连续变量采取上下1%截尾处理。最终得到的有效样本为非平衡面板结构数据。

二、变量选取

1. 重仓股收益

重仓股收益是本文的被解释变量。参考国外主流文献的研究方法，选取包括原始业绩指标和风险调整业绩指标在内的多种重仓股收益度量指标，具体包括：

(1)原始收益率(R_raw)：即考虑分红后再投资的区间回报率，计算公式为：[(区间最后交易日收盘价-区间首个交易日前收盘价)/区间首个交易日前收盘价]*100%2。

(2)CAPM模型调整后收益率(R_αCAPM)：采用重仓股过去24个月的月度收益率按式(1)逐月进行滚动回归，估计相关参数，而后按式(2)计算月度超额收益率αitCAPM，进而计算季度超额收益率R_αCAPM。

(3)Fama-French三因子模型调整后收益率(R_αFF)：采用重仓股过去24个月的月度收益率按式(3)逐月进行滚动回归，估计相关参数，而后按式(4)计算月度调整后回报率，进而得到季度调整后收益率R_αFF。

其中，Rft为无风险利率，采用上海银行间3个月同业拆放利率折算得到，RMRFt为市场溢价因子，SMBt为市值因子，HMLt为账面市值比因子。

(4)Carhart四因子模型调整后回报率(R_αCarhart)：同理，采用重仓股过去24个月的月度回报率按式(5)逐月进行滚动回归，估计相关参数，而后得到季度调整后收益率R_αCarhart。

其中，MOMt为惯性因子，采用Carhart(1997)[24]的计算方法，即惯性因子=前11个月累积收益最高的30%的股票组合等权收益率-前11个月累积收益最低的30%的股票组合等权收益率。

(5)夏普比率(R_sr)：经收益标准差调整后的超额收益，超额收益为股票月度收益与上海银行间3个月同业拆放利率等价的月利率之差。

2.情绪传染

反映“基金投资者情绪→基金流量→基金投资组合→基金重仓股价格”传导过程的情绪传染变量是本文的解释变量。由于投资者在心理层面的乐观或悲观情绪常外化表现为其所投资资金流的异常变动，因此，借鉴Frazzini与Lamont(2008)[11]提出的基于基金流量计算情绪传染的方法，首先计算基金实际持有某一股票的数量占该股票所有发行在外的数量的百分比，减去在“资金按照每只基金的资产价值比例分配到各只基金”的虚拟条件下基金持有的百分比。简而言之，虚拟流量即代表了理性状态，用基金持有重仓股的实际流量与虚拟流量相减得到每支重仓股赋有情绪的流量，以此度量基金投资过程中的情绪传染大小，并依据其正负区分乐观与悲观情绪传染。具体计算方法如下：

第一步，筛选出基金i及其重仓股n的相关数据。包括：基金i的名称、代码、基金资产净值、区间涨跌幅度，股票n的名称、代码、总流通市值及其在基金i的投资组合中占比。

第二步，根据式(6)计算基金i在t期末的实际基金流量Fit：

其中，Nit为基金净值，Rit为基金收益率。

第三步，根据式(7)计算基金i的虚拟基金流量F^it：

其中，NAit-1为t-1期末所有基金的资产净值总和，FtA为t期末所有基金的实际基金流量总和。

第四步，根据式(8)计算虚拟条件下基金i的资产净值N^it：

第五步，利用第二步至第四步的结果计算基金层面的情绪传染大小Zit：

其中，N^tA为所有基金在t期末的虚拟资产净值总和。Zit＞0表示t期末基金i的实际流量大于理性状态下的虚拟流量，反之亦反。

第六步，计算基于基金流量的重仓股票n的情绪传染大小Snt：

其中，wint为重仓股n在基金i中t期末的投资组合占比，Mnt为重仓股n在t期末的总流通市值。Snt＞0表示基金投资过程中的乐观情绪传染，即t期末基金i持有重仓股n的实际流量大于理性状态下的虚拟流量；反之，Snt＜0表示基金投资过程中的悲观情绪传染；Snt=0则表示不存在情绪传染的理性状态。

3.控制变量

股票价格不仅受到资金流产生的压力影响，还会受到公司特征、市场环境等因素影响，参考许年行(2013)[28]、包锋(2015)[21]等，选取以下控制变量：换手率(Tur)、成交量(Vol)、普通股总市值(TMV)、市盈率(PE)、市净率(PB)以及市场收益率(Rm)。具体变量定义及计算如表1所示。

三、模型设计

本文采用面板模型进行回归分析，在固定效应模型与随机效应模型中，通过Hausman检验，选择固定效应模型。为检验假设1，即基金投资中的情绪传染对基金重仓股未来收益的影响，同时考虑到股票收益可能存在均值反转效应，因此在回归分析时，除了控制前述控制变量外，同样控制了重仓股在过去一年的业绩表现，这里采用重仓股的原始回报率度量。回归模型如下：

表1 变量定义及计算方法

其中，α0为常数项，β1-β8为回归系数，λn随重仓股个体变化，代表个体固定效应，μn,t为随机误差项，其他变量见表1所示。

为检验假设2，即基金投资中情绪传染对重仓股未来收益的非对称影响，将情绪传染进一步区分为乐观情绪传染和悲观情绪传染，构造MaxS和MinS变量，其中：MaxS=max(0,S)，MinS=min(0,S)。借鉴Huang等(2011)[13]，构建回归模型(12)：

表2 主要变量描述性统计

表3 基于情绪传染的基金投资“愚钱效应”检验

实证结果与分析

一、描述性统计

表2报告了各研究变量的描述性统计结果。首先，情绪传染变量的均值为0.872，标准差为7.39，反映出基金投资中存在明显的情绪传染效应，且投资者的情绪存在较大波动。其次，不同定价模型下的风险调整业绩差异较小，风险调整后的重仓股收益波动较小。再者，不同重仓股的流动性特征以及公司特征等均表现出一定差异。

二、回归结果及分析

1.情绪传染与重仓股收益

表3是对模型(11)的检验结果。情绪传染变量与下一期的基金重仓股收益存在显著的负相关关系，即基金投资中的情绪传染越严重，重仓股收益越低。反映出由情绪偏差所引发的基金投资者非理性的资金流动，会对基金重仓股产生显著的价格冲击。这与Frazzini和Lamont(2008)[11]的结论相一致，他们发现投资者倾向于购买持有高估值股票的基金，基金经理倾向于将新增加的资金投资于目前持有的高估值股票，而非购买新的股票，导致获得较高流量的基金业绩和重仓股收益反而变差。这一结论从情绪传染的角度证明了基金投资中存在的“愚钱效应”，假设1得到验证。

2.情绪传染的非对称影响

表4是对模型(12)的检验结果。投资者的乐观情绪传染与重仓股收益呈显著负相关，而悲观情绪传染对重仓股收益的影响并不显著3。这与目前国内外学者针对直接投资中，投资者的不同情绪状态对股票价格非对称影响的研究结论一致。Verma(2007)[19]、林树和俞乔(2010)[24]、文凤华等(2014)[27]均发现，投资者的乐观情绪要比悲观情绪对股票价格产生更大的影响。其原因可解释为，在市场情绪高涨时期，赚钱效应不断吸引新资金和新投资者入市，市场中的非理性情绪更易传染和扩散，而且这些新进入的投资者往往更加缺乏经验和专业知识，迫于投资者的资金压力，证券价格普遍在短期被推高后出现反转回落甚至泡沫破裂，表现为显著的“愚钱效应”；相反，在市场情绪低落时期，市场处于下跌或低迷状态，受处置效应影响，投资者普遍采取观望策略，且受卖空限制等外部因素约束，投资者的市场参与程度降低，因此悲观情绪传染对重仓股收益的影响较小，假设2得到验证。

表4 基于情绪传染非对称性的基金投资“愚钱效应”检验

稳健性检验

尽管模型(11)和(12)采用被解释变量提前一期的设定，已在一定程度上克服了内生性对研究结论的干扰，但出于稳健性考虑，本文还从以下五个方面进行了稳健性检验4。

1.更长的预测窗口

前文考察了预测窗口为1个季度时，情绪传染对重仓股收益的预测能力。这里将情绪传染的预测窗口扩大到未来半年，模型设定见式(13)和(14)。这样不但可以检验情绪传染对重仓股收益的持续性影响，而且能够克服由于情绪传染与重仓股收益互为因果所导致的内生性问题，检验结果与表3和表4的回归结果基本一致。

2.调整情绪传染度量指标

前文中情绪传染变量是基于短期(3个月)基金流量计算的，这里分别采用基于半年和一年基金流量计算的情绪传染指标(S_6m和S_12m)，对模型(11)和(12)进行检验，结果与表3的回归结果基本一致。

3.情绪传染非对称影响的均值检验

为了进一步排除乐观与悲观情绪传染样本规模差异可能造成的干扰，这里分别针对乐观与悲观情绪传染对重仓股收益的影响进行分组均值检验。具体操作如下：以乐观情绪传染为例，首先，每季度末将乐观情绪传染指标(MaxS)排序，并按照33和66分位数将样本分为3组(Low，Middle和High)；然后，计算各组每季度的重仓股收益均值，以及对冲组合(Low-High)的均值；继而，对各组重仓股收益均值进行时间序列的均值检验。悲观情绪传染亦采用相同的检验方法，检验结果与表4的回归结果基本一致。

4.控制宏观经济因素的影响

前文的控制变量主要是基于公司特征的微观因素，除此之外，重仓股价格还会受到宏观经济因素的影响。这里选择GDP增长率(ΔGDP)、消费增长率(ΔC)以及CPI增长率(ΔCPI)作为模型的控制变量进行检验，结果与表3和表4的回归结果基本一致。

5.划分不同市场状态的分样本检验

部分研究表明，投资者情绪会受到市场状态、经济繁荣与衰退的影响(闫伟和杨春鹏，2011)[29]。因此，借鉴Cooper等(2004)[8]，将市场状态定义为股市在过去一段时间内的平均涨跌状况，并据此将样本期划分为牛市与熊市，进一步验证市场状态是否会影响投资者情绪与重仓股收益之间的关系。结果与表3和表4的回归结果基本一致。

结论与启示

本文选取2011～2017年的中国开放式基金作为研究样本，构建基于基金流量的情绪传染指标，考察“基金投资者情绪→基金流量→基金投资组合→基金重仓股价格”投资过程中的情绪传染与“愚钱效应”。研究发现：(1)基金投资中的情绪传染与未来的重仓股收益呈显著负相关关系，即基金投资中存在因情绪传染而引发的“愚钱效应”；(2)基金投资中，乐观与悲观两种不同类型的情绪传染对重仓股收益产生非对称影响，乐观的情绪传染要比悲观的情绪传染影响更大。一系列稳健检验均支持上述结论。

由此得到如下启示：第一，基金投资者的非理性情绪偏差值得引起重视，特别是在市场繁荣、人气高涨时，投资者自身应有意识加强理性思考，培养价值投资理念，减少“追涨杀跌”的频繁操作，树立风险防范意识；第二，基金公司需进一步加强治理，提高其信息披露的透明度，降低与投资者之间的信息不对称，特别是在极端市场环境中，应做到提前预测和防范投资者非理性的资金流变动产生的不利影响，充分发挥市场稳定器的作用；第三，监管部门应密切关注基金市场中的情绪传染现象，合理引导投资者行为，同时加强对基金公司交易行为的监控，规范分析师、媒体等言论，减少市场中的噪声信息，优化市场投资环境。

注释

1. 资料来源：中国证券投资基金业协会网站(http://www.amac.org.cn/)。

2. 股票行情数据系后复权行情，若区间内包含上市首日，则计算时剔除上市首日涨跌幅。

3. 其中，MaxS观测值为9970，占比44.12%，MinS观测值为12630，占比55.88%。

4. 限于篇幅，没有汇报稳健性检验结果，留存备索。