姜尚伟， 金 秀

(东北大学 工商管理学院， 辽宁 沈阳 110169)

行为金融学的核心问题是理解投资者行为与资产收益之间的关系，如投资者情绪对截面收益的影响效应[1].然而，传统的截面回归模型和著名因素不能充分解释截面变量.Steven等[2]证明在传统截面回归模型的残差中存在截面空间交互作用.

Bethke等[3]认为，投资者情绪是资产价格波动的特质决定因素，不仅影响本资产的价格波动，而且影响其他具有相似性资产的价格波动.投资者基于安全心理，多关注距离他们较近或与他们具有较密切关系的股票，在空间上有选择地进行交流与互动[4]，使得影响本股票收益的投资者情绪也会影响其他股票的收益，形成空间股票收益联动[5].因此，投资者情绪对股票价格的截面影响效应具有空间交互作用.如果忽视投资者情绪在股票截面空间上的交互影响，将导致低估市场风险、增加其对资产的定价偏差.遗憾的是，在研究投资者情绪对股票价格截面影响问题方面，国内外现有研究都采用传统截面回归模型进行研究[1,3]，忽视了空间交互作用这一重要因素，造成较大定价偏差.为了弥补此方面的研究不足，本文应用空间计量模型，研究投资者情绪对股票价格的截面影响.

构建反映空间交互作用的空间权重矩阵是此项研究需要突破的难点问题.已有文献多基于国家间的地理距离[6]和经济距离[7]构建空间权重矩阵研究国际投资问题.本文也从地理和经济距离两个方面构建空间权重矩阵.独特之处在于，利用企业总部所在省份作为股票的地理特征，利用省会城市之间的地理距离衡量股票间的地理距离；……