投资者关注频率对股票交易活动的影响——基于SSM-APPs用户行为数据的研究

摘要

以有效市场假说为基础的经典金融学理论认为信息应当及时、准确地在股价中反映。这意味着所有公开可得的信息都能够被理性的投资者充分关注和处理，进而作为投资决策中的一种信号输入，产生无偏的投资行为并最终确定均衡的资产定价；同时，信息活动是资本市场最基本的活动，其支撑着市场的有效运行。然而，行为金融学的有关研究基于认知心理学理论指出，个体的注意力是一种稀缺的认知资源。由于信息成本和个体关注能力的局限，投资者只能选择性地获取并处理有限的资产信息，进而导致投资决策和行为产生偏差。因此，从行为金融视角研究投资者的选择性关注行为，及其对交易活动的影响，有助于从学术上理解投资者真实的信息获取决策和交易决策，进而从市场微观结构的角度为理解交易直接导致的一系列市场异象提供新的思路和视角。　　当前，移动互联网技术的发展普及掀起了全民上网的热潮，并将信息传播的范围和效率发挥到人类社会有史以来的极致。与此同时，证券服务类移动应用软件（Security Service MobileApplications，SSM-APPs）整合了资本市场的信息供给和需求，为个人投资者提供了低成本、全天候和高效率的移动信息服务，并且已经成为投资者跟踪市场动态、获取公司新闻以及管理投资的重要工具之一。然而，这些先进的信息通信技术（Information and Communication Technologies，ICTs）反而加剧了海量的信息供给和投资者有限的信息关注和处理能力之间的矛盾。中国不仅拥有全球最大的移动互联网用户规模，而且A股市场中个人投资者的比例也远高于其他国家或地区的资本市场。因此移动互联网技术对中国A股市场中个人投资者的信息获取模式和交易活动的影响不能被忽视。为此，本文基于个人投资者对SSM-APPs的使用，研究了市场层面的投资者关注频率指标的构建，以及该指标所反映的投资者选择性信息获取行为的鸵鸟效应，并深入考察了投资者关注频率对市场整体交易活动的影响。具体而言，本文的研究内容包括：　　第一，基于易观大数据公司的易观千帆（Easy View Thousand Sails，EVTS）数据库中2016年1月1日至2018年12月31日期间，中国内地市场上307个SSM-APPs的163,814个用户行为日观测数据，分析了投资者对SSM-APPs的使用存在的星期效应、月度效应和时间趋势等特征，并进一步利用活跃用户规模加权的方法从SSM-APPs的启动次数和在线时长两个角度构建了市场层面的投资者关注频率，同时剔除了上述日历效应和时间趋势的影响，为后续的实证分析提供指标基础和技术前提。本文对投资者关注频率指标的建立不仅刻画了投资者对智能移动设备的使用行为，而且首次从频率维度对投资者获取金融信息花费的平均时间和精力进行了有效度量。　　第二，考察了投资者关注频率体现的投资者对金融信息选择性关注的鸵鸟效应，发现市场坏的信息会显著降低以SSM-APPs的用户启动次数和在线时长度量的投资者关注频率。当前期市场收益为负，或者前期市场收益的波动较高时，投资者会减少通过SSM-APPs获取金融信息的行为，以刻意避免额外的坏市场信息带来的消极心理效用。本文的发现验证了投资者选择性关注的信息效用假说和鸵鸟效应，即坏的市场信息会给投资者带来消极效用，导致他们非理性地降低对后续金融信息的获取，就像鸵鸟遇到危险时把头埋在沙子里一样。　　第三，研究了投资者关注频率对市场整体层面股票交易活动的驱动影响。本文发现，一方面，投资者关注频率与市场整体的交易量在短期和长期趋势上都存在类似的波动性特征；另一方面，本文构建的两个投资者关注频率指标对市场交易量及换手率都表现出了明显的驱动效应，即投资者关注频率会显著促进市场交易活跃度的提升。本文还考察了投资者关注频率对个人投资者净买入交易的影响，研究发现，投资者关注频率会显著增加个人投资者的净买入交易。这意味着投资者的选择性关注在时间上的局限同样会导致交易行为的偏差，促使他们在获取更多市场信息或者资产组合信息的情况下，净买入更多的股票。　　最后，本文进一步考察了投资者关注频率指标在不同的市场行情下对市场整体交易活动驱动的非对称性效应，以充分揭示投资者信息获取频率导致的投资行为偏差。本文发现，相比于高收益、牛市周期和高情绪的好市场行情阶段，投资者关注频率对交易量的边际驱动影响在低收益、熊市周期和低情绪为代表的坏市场行情阶段更强。然而，以百度搜索量指标度量的投资者关注度对市场整体交易活动的边际驱动效应在坏的市场行情下更弱，或者没有明显差异，说明数量维度和频率维度度量的投资者关注度存在本质的区别。本文的研究进一步支持了信息的享乐效用假说和鸵鸟效应假说，表明在好的市场行情下，单位投资者关注频率会带来更多的愉悦感，进而降低其对交易决策和行为的边际驱动影响。换句话说，在好的市场行情下，投资者通过SSM-APPs获取信息的享乐动机高于交易动机。

目录

1 绪 论

1.1.1 理论背景

1.1.2 现实背景

1.2 研究目标

1.3 研究意义

1.4 研究内容

1.5 可能的创新与不足

2 文献综述

2.1.1 “关注”的概念界定

2.1.2 “关注”的内涵特征

2.2 投资者关注的理论研究

2.2.1 关注的内生性模型

2.2.2 信息的享乐效用模型

2.2.3 关注的外生性模型

2.3.1 投资者关注的度量

2.3.2 关注驱动交易的实证证据

2.4 本章小结

3 投资者关注频率指标的构建

3.1 ICT的发展和资本市场的信息活动

3.1.1 传统的ICT对资本市场的影响

3.1.2 互联网时代资本市场的信息活动

3.1.3 移动互联网时代的新变化

3.2 SSM-APPs的用户行为

3.2.1 易观千帆（EVTS）数据库

3.2.2 SSM-APPs的用户行为数据

3.2.3 SSM-APPs用户行为的时间趋势特征

3.2.4 SSM-APPs用户行为的日历效应特征

3.3.1 SSM-APPs的使用和信息获取

3.3.2 样本观测值的筛选

3.3.3 投资者关注频率的度量

3.3.4 投资者关注频率的特征

3.4 本章小结

4 投资者关注频率的鸵鸟效应

4.1 研究假设

4.2.1 样本的选取

4.2.2 市场信息的定义及度量

4.2.3 描述性统计及相关性分析

4.3.1 实证模型的设定

4.3.2 实证结果

4.4 稳健性检验

4.4.1 向量自回归（VAR）模型

4.4.2 面板回归

4.4.3 市场信息的其他度量

4.4.4 基于非交易的SSM-APPs度量的投资者关注频率

4.5 本章小结

5 投资者关注频率对交易的驱动影响

5.1 研究假设

5.2.1 样本的选取

5.2.2 主要变量的度量

5.2.3 描述性统计和相关性分析

5.3 投资者关注频率对交易活动的影响

5.3.1 投资者关注频率和市场交易的变化趋势

5.3.2 实证模型的设定

5.3.3 投资者关注频率对交易的驱动

5.4 稳健性检验

5.4.1 基于异常值的检验

5.4.2 投资者关注频率对市场交易的增量效应

5.4.3 基于非交易的SSM-APPs度量的投资者关注频率

5.4.4 非交易日的投资者关注频率

5.4.5 工具变量（IV）估计

5.5 投资者关注频率对个人投资者净买入交易的影响

5.6 本章小结

6 不同市场行情下投资者关注频率对交易驱动的非对称性

6.1 研究假设

6.2.1 样本的选取

6.2.2 变量的度量

6.2.3 变量的描述性统计

6.3.1 实证模型设计

6.3.2 实证结果

6.4 稳健性检验

6.4.1 基于百度搜索量度量的投资者关注度的检验

6.4.2 市场交易的其他度量

6.4.3 好的市场行情的其他度量

6.4.4 投资者关注频率的其他度量

6.5 本章小结

7 结论与展望

7.1 主要研究结论

7.2 未来研究展望

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录

B. 作者在攻读学位期间参与的课题项目

C. 学位论文数据集

致谢