1引言
1.1研究背景
产生于20世纪50年代的现代资本市场理论是对传统金融理论的一次革命，使得金融学分析从定性研究向定量研究转变。现代资本市场理论以理性人假设和有效市场假说为前提假设，涵盖大量成型的分析范式与理论基础。如资产组合理论、资本资产定价模型、套利定价模型、期权定价模型等，框架体系已十分完备。然而，在现实情况中，资本市场的运行通常并不满足上述前提假设，人们发现建立在传统的现代资本市场理论的结论往往难以起到指导作用。资本市场存在大量与理论不相符的异象，许多问题也未能得到公认的答案或解释。学术界从不同角度提出了新的假设，期望能够更加精准并且真实地解释各种资本市场现象。其中，行为金融学近年来迅速发展并取得了一定的研究成果，其思路是把行为科学等心理学的内容融入到金融学研究。Kyle (1985)⑴最早提出噪音交易者的概念，Black (1986) [2]在此基础上将噪音交易者定义为无法获得内部信息，非理性地把噪音当作信息进行交易的一类投资者。从此，不断有学者就噪音交易方面的理论幵展研究，发展出了相对完善的理论基础。在噪音交易研究的基础上，作为行为金融学理论中重要分支的投资者情绪研究幵始发展并取得了一定成果。投资者情绪源于噪音交易者产生的认知偏误，是指投资者对资产持有的看涨或看跌信念。许多研究表明投资者的决策行为受到投资者情绪的影响，特别是当情绪具有很大的社会性时，人们的行为就会通过社会互动机制的作用一致化，致使大家都犯同样的错误，发生资本市场定价偏误现象。
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1.2研究目的与研究意义
1.2.1研究目的
本文期望从噪音及投资者情绪的角度研究股价预测问题，但由于股价的形成是复杂的，本文最终选定对股价可预测性进行研究，从噪音及投资者情绪角度给出股价可预测性相关解释。本文所选序列为上证指数序列，在此基础上提出两个核心研究目的，即研究噪音及投资者情绪：
(1)是否以及多大程度上影响股价可预测性
(2)是否以及如何提供额外的股价可预测性
在核心研究目的的要求下，本文还需要进行一些其它的准备性研究，以支持核心目的的实现，包括量噪音及投资者情绪、对股票价格进行预测并度量其可预测性。
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2理论基础与文献综述
2.1理论基础
针对有效市场理论所描述的内容与具体的现实情况存在诸多出入的情况，Kyle (1985)等将噪音这一概念从物理学科引入到了金融研究领域。噪音最早被定义为信息的对立概念，即信息实质上反映了资产以及政策的真实有效信息，而噪音中则包含了非正确信息或根本不包含信息。因此，掌握信息的理性交易者可以有效地运用其由于信息不对称的优势获取超额收益，而噪音交易者的价格预期和交易行为具有随机性，是流动性的主要来源，并掩盖掌握信息且理性决策的理性交易者为获取其额外收益所进行的交易策略。噪音交易理论认为，市场一部分人按照所获得的信息采用理性的策略进行投资，即理性交易者；另一部分人则将噪音看作是真实的信息，同时采用相应的投资策略进行交易，并且也期望能够获得收益，即噪音交易者，而此类投资者所对于所采取的投资策略的选择过程可能是理性的也可能是非理性的。资本市场的噪音的来源可能很多，许多交易者对特定交易行为有其固定偏好，另外交易者在投资行为中偏向于采取某一类特定的非理性行为，从而使得市场噪音增加。通常情况下，噪音成分的提高能够导致市场的整体流动性增强。如果市场上都是理性交易者，则价格在极短的波动后就会迅速回归至与其基础价格相应的水平上，于是理性交易者便很难找到对手交易者，市场难以保持连续交易状态。证券的实际均衡价格由包信息成分和噪音成分两部分组成，噪音交易者数量越多，证券价格中的噪音成分就越大。
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2.2文献综述
Black (1986)首先提出噪音的概念，指出市场中的投资者往往会依据错误或无效的非真实信息来选择其投资策略，即这类交易者根据噪音而非信息进行交易。自此之后许多学者开始对噪音的产生机制进行研究。在市场上进行交易的各类投资者的投资决策都会受到自身心理因素的影响。Simon (1986) [3]指出单一的投资者很难完全掌握全部的新信息，即使掌握了全部信息也很难确定谁的定价是理性有效的。另外，Seharfstem和Stein (1990) [4]指出机构投资者的代理人会非理性地跟从其他经理人选择的投资组合，以免别人认为其投资水平低下。Dow和Gorton (1997) [5]发现经理人进行的交易并不总是以实现最大化盈利为目的，且并不总是最优决策。Mei、Wu和Zhou (2004) [6]将投资者分为三类：偏好于持有表现不佳的股票并伺机卖出的偏差投资者、套利者、能够釆取一定行为影响均衡价格的操纵者。市场操纵者的投资策略在短期会给其自身来高出其它交易者的收益、同时为市场提供更高的流动性、使得价格趋势得以在短期或者中期延续，而在长期会导致市场高度波动。Kurov (2008) [7]指出通常情况下机构投资者能够比个人投资者掌握更多的信息，并且场外交易者能够比场内交易者为市场引入更多的噪音。同时，噪音交易者保持生存的可能性及其对股票市场产生的作用也逐渐被学者重视。与有效市场理论之相反，噪音交易理论认为噪音交易者的存在会导致套利有限性而使得理性交易者的套利行为不可行，从而保证噪音交易者的存在。De Long等（1990)[8]建立了 DSSW模型，推导出噪音交易者能够获得正向收益，且其收益还有可能高于与其并存的理性交易者。随后，DeLong等（1991) 建立了噪音交易者不影响价格的模型，并进一步提出如果能够满足噪音交易者对资产价格预期的偏误水平较低且理性交易者对风险厌恶这两个条件时噪音交易者可以保持生存以至在整个市场中占有较大比重。Kogan等（2006) 指出了噪音交易者旳生存空间，即当噪音交易者保持适当水平的乐观且理性交易者厌恶风险时噪音交易者能够一直存在于市场中，当理性交易者极度厌恶风险时大部分套利者将会逐渐退出，这时市场中的投资者就主要是噪音交易者。
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3噪音及投资者情绪的度量........ 22
3.1噪音的度量 ........22
3.1.1噪音的度量方法及其改进........ 22
3.1.2噪音序列的实证 ........24
3.2投资者情绪的度量........ 27
3.2.1基于构建变量调整的BW情绪改进........ 27
3.2.2投资者情绪序列的实证........ 29
4股价预测及股价可预测性的度量........ 32
4.1基于模糊时间序列的股价预测........ 32
4.2基于BP神经网络的股价预测........ 34
4.2.1 BP神经网络的构建........34
4.2.2基于BP神经网络的股价预测实证........ 36
4.3基于模糊时间序列-BP神经网络组合方法的股价预测........ 37
4.4股价可预测性的度量........ 39
5基于噪音及投资者情绪的股价可预测性实证........43
5.1噪音及投资者情绪与股价可预测性相关性检验........ 43
5.2噪音及投资者情绪是否提供额外可预测性实证........ 51
5基于噪音及投资者情绪的股价可预测性实证
5.1噪音及投资者情绪与股价可预测性相关性检验
本部分将以噪音及投资者情绪为自变量，以股价可预测性指数为因变量进行线性回归，即假设噪音及投资者情绪分别独立地对股价可预测性产生线性影响。这样假设的原因有两点，其一是通过散点图很难发现音及投资者情绪和股价可预测性存在明显的非线性相关关系，具体见图5-1、5-2；其二是使用线性函数可以直观地就噪音及投资者情绪对股价可预测性产生的影响的方向做出判断，不用寻找函数的拐点，如果线性关系存在，对本文的结论是一个非常直接的支持。本文将回归分析分为三组共九个回归，因变量包括使用模糊时间序列、BP神经网络、组合方法得到的可预测性指数PIfts、PIBP.NN、PIHFM；自变量包括噪音单变量、投资者情绪单变量、噪音及投资者情绪双变量。
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结论
本文通过一系列实证就噪音及投资者情绪的变动是否影响股价可预测性、噪音及投资者情绪是否提供了额外的可预测性这两个核心研究问题进行研究。本文在生成噪音及投资者序列后，通过使用不同的预测方法就本文的核心研究问题进行实证研究。实证结果表明，噪音及投资者情绪在o.io的显著性水平下影响股价可预测性，噪音和情绪的增大不会使股价可预测性的波动程度加剧；另外，噪音及投资者情绪可以提供额外的可预测性帮助股价预测。下面按照本文的论证过程进行结论总结与详细阐述。本文借鉴使用市场有效性来衡量噪音的方法度量噪音。使用Wild Bootstrap方差比方法结合滑动样本窗得到P值序列后，使用1-P值构造噪音。通过所构建的噪音序列可以看出中国股市噪音波动明显，并且股市整体有效。构建完噪音序列后，本文构建了投资者情绪指数。本文分析了BW情绪中各个变量是否可用于中国股市研究，最终认为含有IP0信息的变量由于在本文观测期内中国股市存在长时间暂停IP0的情况而不能使用，其它变量可以使用，特别是封闭式基金折价率。本文使用主成分分析提取封闭式基金折价率、日均流通市值加权换手率、日均投资者新开户数、日均成交量的第一主成分构造了中国股市的情绪指数，发现其趋势和波动和上证指数可以在一定程度上吻合。#p#分页标题#e#
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参考文献（略）
