“学海拾珠”系列之二百六十二：投资者情绪能否预测时间序列动量？

敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告 投资者情绪能否预测时间序列动量？ ——“学海拾珠”系列之二百六十二 [Table_RptDate] 报告日期：2026-1-16 [Table_Author] 分析师：吴正宇 执业证书号：S0010522090001 邮箱：wuzy@hazq.com 分析师：严佳炜 执业证书号：S0010520070001 邮箱：yanjw@hazq.com [Table_CompanyReport] 相关报告 1. 《虚假信息可被容忍吗？解析其对波动的影响与边界——学海拾珠系列之二百六十一》 2. 《基于组合波动率与峰度的资产配置模型——“学海拾珠”系列之二百六十》 3. 《基于马氏距离 K-Means 聚类的价值-成长股分类——“学海拾珠”系列之二百五十九》 4. 《重新审视回撤规则：实证反思与框架重构——“学海拾珠”系列之二百五十八》 5. 《所有日子并不平等：通过加权历史收益理解动量效应——“学海拾珠”系列之二百五十七》 6. 《重审股票投资组合中的持股数量——“学海拾珠”系列之二百五十六》 主要观点： [Table_Summary] 本篇是学海拾珠系列第二百六十二篇。本文深入探讨了投资者情绪对A 股市场回报的预测能力，通过构建主成分分析（PCA）情绪指数，并应用偏差校正的预测回归方法，揭示了情绪在短期呈现动量效应、长期转为反向预测的独特规律。研究结合时间序列和横截面分析，证实了情绪对市场回报的显著影响，尤其是在个人投资者主导、卖空受限的市场环境中，为行为金融理论提供了重要的实证支持。 ⚫ A 股市场情绪预测的背景 A 股市场中个人投资者占比较高，且存在严格的卖空限制，为检验情绪效应提供了“样本外”证据。本文基于 1997 年至 2013 年月度数据，构建 PCA 情绪指数（包含换手率、新开投资者账户数和市盈率），以解决传统情绪代理变量的噪音问题。研究核心问题是情绪是否以及如何预测市场回报，挑战了发达市场中情绪作为反向预测因子的主流观点。 ⚫ 高级预测回归与偏差校正技术 研究采用单因子和多因子预测回归模型，并应用多种偏差校正方法（如 mARM、uARM）以克服小样本偏差和变量持久性问题。实证设计包括短期（月度）和长期（多期）预测分析，以及横截面规模组合检验。例如，多期预测回归显示，情绪系数 t 统计量在短期（1-8 个月）为正，长期（9-60 个月）转负，验证了方法论在捕捉动态模式中的有效性。样本外测试和资产配置策略进一步强化了结果的稳健性。 ⚫ 情绪从短期动量到长期反向的预测转变 PCA 情绪指数在短期呈现显著动量效应：偏差校正后斜率系数达1.50%（月度），即情绪升高 1 个标准差预示下月回报上升 1.50%，R²为2.95%。长期中，情绪转为反向预测因子，尤其在 3-4 年后显著负相关。横截面上，小盘股情绪敏感性更强，规模溢价在情绪高涨时扩大；全球情绪（以美国情绪指数代理）在长期产生负面溢出。 核心内容摘选自 Han X , Li Y 于 2017 年在 Journal of Empirical Finance 上发表的文章《Can investor sentiment be a momentum time-series predictor? Evidence from China》。 ⚫ 风险提示 文献结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。 [Table_StockNameRptType] 金融工程 专题报告 [Table_CommonRptType] 金融工程 敬请参阅末页重要声明及评级说明 2 / 29 证券研究报告 正文目录 1 引言 ...................................................................................................................................................................................................... 4 2 文献综述 .............................................................................................................................................................................................. 6 2.1 相关文献 ........................................................................................................................................................................................ 6 2.2 动量假设 ........................................................................................................................................................................................ 7 3 数据与实证设计 ................................................................................................................................................................................. 8 3.1 样本期与市场回报代理变量 ...................................................................................................................................................... 8 3.2 投资者情绪指数 ............................................................................................................................................