投资者情绪指标介绍 [page::0][page::1][page::2]

• 采用VIX指数反映市场波动预期，数值高低对应恐慌与乐观情绪状态。

- AAII指数基于投资者问卷统计牛熊情绪，直观展示市场情绪变动。

• Baker-Wurgler情绪指数综合6个相关金融市场指标，经主成分分析构建，为投资者情绪的复合指标。

基金超额收益alpha的统计及情绪因子引入效果 [page::3][page::4]

| 时间区间 | CAPM | F-F 3因子 | Carhart 4因子 | F-F 5因子 |
|---------|------|-----------|--------------|-----------|
| 全样本期 | 12.81% | 7.65% | 10.13% | 0.80% |
| 2000-2002 | 5.74% | 2.30% | 3.63% | 0.40% |
| 2003-2005 | 3.25% | 0.00% | 0.38% | 0.40% |
| 2006-2008 | 1.72% | 2.68% | 2.49% | 1.00% |
| 2009-2011 | 0.77% | 1.15% | 0.57% | 1.79% |
| 2012-2014 | 0.00% | 0.00% | 0.19% | 0.00% |

• 加入Baker-Wurgler情绪因子后，基金实现正alpha概率显著下降，说明情绪因子提升了模型解释力。

- CAPM模型基金正alpha概率下降幅度超过11个百分点，五因子模型变化较小，因其本身因子已含部分情绪信息。

• 极端市场（如2006-2008年次贷危机）情绪因子解释力减弱，受到市场剧烈波动影响。

正alpha基金风格特征与情绪因子回归结果 [page::5]

| 因子 | 截距(Alpha) | RMRF | SMB | HML | MOM | RMW | CMA | BW(情绪) | 调整R平方 |
|-------|----------|------|-----|-----|-----|-----|-----|-----|------|
| Fama-French 3因子 + BW | 0.161 | 0.838 | -0.154 | 0.275 | - | - | - | 0.270 | 0.9533 |
| 统计显著性 | | | | | - | - | - | | - |

• 正alpha基金普遍偏向大市值与价值风格（SMB负暴露，HML正暴露）。

- 投资者情绪因子对基金收益有显著正向影响，说明情绪对基金超额收益贡献突出。

• 五因子模型中盈利和投资因子替代情绪因子部分信息，后者解释力较弱。

投资者情绪因子改进与不同情绪环境下基金表现 [page::6]

| 情绪分位区间 | CAPM | F-F 3因子 | Carhart 4因子 | F-F 5因子 |
|----------|------|----------|-------------|----------|
| Quintile I (最低) | 3.06% | 4.97% | 4.40% | 5.37% |
| Quintile II-IV (中等) | 0.00%-1.72% | 0.00%-1.34% | 0.00%-1.15% | 0.00%-1.79% |
| Quintile V (最高) | 19.12% | 9.18% | 11.85% | 5.17% |

• 极端情绪分位（最低和最高区间）对应基金正alpha概率较高，中间区间概率较低，传统因子无法完全解释。

- 采用情绪分位哑变量代替原始情绪值，模型解释力明显提升，基金正alpha概率进一步下降。

• 改进情绪指标后，正alpha基金截距项显著下滑，表明情绪因子是超额收益的主要来源。

招商定量·琢璞系列 | 投资者情绪能否解释权益基金的超额收益 — 深度分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：招商定量·琢璞系列 | 投资者情绪能否解释权益基金的超额收益

- 作者及团队：招商证券基金评价部，招商定量任瞳团队

• 发布日期：2020年6月19日

- 研究对象及主题：基于美国共同基金数据，探索“投资者情绪”对权益基金超额收益（alpha）的解释力。

• 核心观点：

- 投资者情绪是权益基金获得超额收益的重要因素，特别是在极端市场环境下。
- 引入投资者情绪因子能够显著提升经典资产定价模型（CAPM、Fama-French因子模型等）对基金超额收益alpha的解释能力。
- 不同市场环境下投资者情绪对基金超额收益的影响存在差异，尤其在次贷危机等极端行情，情绪因子的解释效果减弱。

• 研究贡献：本报告总结并尝试本地化应用Qiang Bu 2020年发表于《Journal of Behavioral Finance》上的研究，对投资者情绪如何影响基金超额收益进行了系统梳理和实证分析。[page::0] [page::3]

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二、逐节深度解读

1. 研究框架

报告主要基于两大研究内容：

• 以Baker-Wurgler情绪指标作为投资者情绪的代理变量，加入CAPM及Fama-French三因子模型，对基金收益回归，检验情绪因子对基金alpha的解释能力。

- 对投资者情绪因子进行改进，将其按情绪高低划分时间区间，设置为哑变量，使用情绪指数的分位数替代原始数值，提高模型在极端市场情绪环境下的解释力。[page::0]

2. 投资者情绪的度量

报告详细介绍了三种常见的投资者情绪指标：

（1）VIX指数（芝加哥期权交易所波动率指数）

• 计算基于S&P 500期权价格的隐含波动率加权平均，反映市场对未来30天波动性的预期。

- 大幅上涨通常预示着市场恐慌，2008年次贷危机和2020年新冠疫情期间该指数均创出80以上历史高点；低于15则代表极端乐观，可能出现非理性繁荣。

• VIX与S&P 500指数收益呈负相关，且具有均值回复特性，常被视作反向指标。[page::1]

（2）AAII指数（美国个人投资者协会投资者情绪调查）

• 通过针对协会会员季度问卷调查形成，包含牛市、熊市、中性三种情绪子指数，按照投资者对未来市场的预期进行量化，数据形式为各种情绪比例。

- 更直观反映个体投资者对市场的看法，常通过牛熊利差指标衡量情绪变化趋势。[page::2]

（3）Baker-Wurgler情绪指数

• 由6个财务市场中代表性情绪指标合成，包括封闭式基金折溢价率、股票周转率、新股数量及首日收益率、发行股本占比、股息溢价等。

- 运用主成分分析剔除指标间的共同信息，通过标准化和宏观周期调整提升指标代表性。

• 指数计算公式具体体现各成分的权重，反映市场整体投资者情绪走向。

- 报告提供了1965年至2018年该指数的历史走势，展现情绪的波动周期。[page::2] [page::3]

3. 投资者情绪对基金超额收益alpha的影响

（1）权益基金实现超额收益概率统计

• 以CAPM、Fama-French三因子、Carhart四因子及Fama-French五因子模型对2000至2014年美国主动权益基金回归，衡量alpha>0（获得超额收益）的基金比例。

- CAPM模型下正alpha概率最高（12.81%），五因子模型最低（0.80%），说明五因子能够更充分解释基金收益，剩余alpha减少。

• 绝大多数模型显示正alpha的基金比例随时间下降，特别明显于CAPM，反映市场效率提升，超额收益机会减少。

- 五因子模型在2009-2011年出现跃升的正alpha概率，显著高于同期水平，暗示不同市场状况下模型表现差异。[page::3] [page::4]

（2）引入投资者情绪因子改进模型

• 将Baker-Wurgler情绪指数加入四模型回归，构建“情绪调整模型”。

- 结果显示整体样本期间正alpha基金概率大幅下降，如CAPM模型由12.81%下降至1.34%，表明情绪因子解释了不少alpha。

• 五因子模型改进效果最弱，推测是因其新加入的盈利和投资因子已部分涵盖情绪信息。

- 2006-2008年（次贷危机期间），改进模型反而导致正alpha概率上升，反映在极端行情中情绪指数失真，未能及时反映真实投资者情绪，或模型失灵。[page::4]

（3）正alpha基金特征和回归分析

• 在改进的三因子模型下，正alpha基金的市值因子SMB为负（倾向大盘），账面市值比HML及情绪因子正相关，显示价值风格和投资者情绪提升有助获得正alpha。

- 在五因子模型中，盈利因子RMW和情绪因子解释力不显著，投资因子CMA出现替代作用，反映部分情绪信息包含在投资因子中。[page::5]

（4）投资者情绪因子的改进

• 鉴于极端市场中情绪因子解释力减弱，作者基于情绪水平将样本期划分为五分位区间（Quintile I-V），分别代表从低到高的市场情绪。

- 对情绪因子改用哑变量处理（取分位数排名1至5），提升模型对情绪波动的捕捉。

• 结果显示，在极端情绪时（最低Quintile I和最高Quintile V）权益基金更容易获得正alpha，中间情绪区间则难以超越市场。

- 加入改进情绪因子后，大部分区间基金实现超额收益概率降低至不足1%，支持情绪是超额收益的主要来源。

• 改进模型中正alpha基金截距alpha明显下降，如三因子模型从0.161降至0.067，强化情绪因子对于解释基金alpha贡献的说服力。[page::5] [page::6]

4. 结论与思考

• 传统资产定价模型难以完全解释主动权益基金的超额收益，投资者情绪变动是重要影响因素。

- 将Baker-Wurgler情绪指数纳入模型显著提升了对基金超额收益的解释力。

• 极端市场（情绪最高和最低两个极端区间）中基金更易战胜市场，基金经理的投资能力和应对操作尤为关键。

- 报告强调，虽然基于美国市场数据，但研究方法具备本地化验证的参考价值，未来应用需结合具体市场环境和数据指标进行修正。

• 提出投资分析应更全面，除了行业配置和个股选择，也需关注投资者情绪对基金表现的潜在影响。[page::6] [page::7]

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三、图表深度解读

图2：VIX指数走势 (1990年-2020年)

• 描述：展示从1990年至2020年间VIX指数（恐慌指数）与标普500指数的历史走势及相关性。

- 解读：
- VIX呈现明显均值回复特性，恐慌事件时急速飙升，如2008年金融危机及2020年疫情，指数突破80。
- 标普500指数与VIX指数走势呈负相关，市场下跌时VIX上升，反映投资者避险情绪。

• 关联文本：支持作者关于VIX作为投资者情绪反向指标的论断，为后续对情绪因子引入模型提供理论基础。[page::1]

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图3：AAII系列指数走势 (2000年-2020年)

• 描述：反映美国个人投资者协会情绪指标包括Bullish（看多）、Neutral（中性）、Bearish（看空）三种情绪的占比随时间变化走势。

- 解读：
- 三类情绪在市场不同阶段轮动明显，牛熊利差变动提供了投资者整体预期情绪的趋势判断。
- 直观展现了市场情绪的起伏，为投资者情绪解析提供更具代表性的微观基础。

• 关联文本：说明投资者情绪从多维度监测工具的复杂性和多样性。[page::2]

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图4：Baker-Wurgler情绪指数走势 (1965年-2018年)

• 描述：展示基于多项市场指标合成计算的Baker-Wurgler情绪指数长期波动，单位为标准差。

- 解读：
- 指数呈明显周期波动，反映投资者情绪随经济周期及市场事件涨跌。
- 用于实证分析时，可捕捉不同阶段市场情绪对基金业绩的差异性影响。

• 关联文本：核心情绪变量，为实证模型提供基础代表变量，后续支持投资者情绪因子解释基金超额收益的实际观察。[page::3]

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表1-表7 各模型下基金实现正alpha概率比较和回归结果

• 表1、表2：不同模型中基金获取正alpha的概率，加入情绪因子后普遍下降，显示情绪因子有效剥离基金alpha中非经理能力部分。

- 图6、图9：不同时间和情绪区间划分下，基金正alpha概率波动，极端情绪时期概率较高，验证情绪因子的市场效应。

• 表4、表5、图8、图10：基金正alpha样本中，各因子暴露水平及回归统计，情绪因子显著性增强，截距项大幅降低，说明情绪变量解释了原先误归因于经理能力的业绩。

这些表格和数据的联合分析，整体支持文章中心论点：投资者情绪是权益基金超额收益的关键不可忽视的因子之一。[page::3-6]

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四、估值分析

报告本质上是一篇行为金融实证研究报告，未涉及具体企业估值或传统估值模型的运用（如DCF、市盈率等），而是运用资产定价模型及统计回归分析投资者情绪因子对基金业绩的解释力，因此无直接估值分析部分。[page::全文]

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五、风险因素评估

报告主要提及的风险或者局限性包括：

• 模型适用性差异：经典因子模型中理性投资者假设在极端市场中不成立，影响模型的稳定性和解释能力。

- 情绪指标失真风险：Baker-Wurgler情绪指数在极端行情（如次贷危机）中的失真，未能及时反映情绪快速变化。

• 国内市场适用性不确定：研究基于美国基金数据，结论在中国等其他市场的成立性需进一步验证，且情绪指标的本地化构建也面临挑战。

- 数据和方法局限性：如情绪因子哑变量设计存在简化风险，未来改进空间。

报告未详细给出风险缓解策略，但强调了对情绪指数的改进尝试，并鼓励结合本地市场特点进行重新验证和模型优化。[page::0] [page::4] [page::7]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告运用的Baker-Wurgler情绪指数虽为广泛认可的方法，但其构成指标主要依赖美国市场特有数据，跨市场通用性存在疑问，尤其对于中国市场，微观投资者行为和市场结构有显著不同。

- 极端市场环境（如2008年后期）情绪变量失真或对超额收益解释不足，反映模型对“突发行情”适应性弱，需警惕对极端时点数据的过度简化。

• 情绪因子与部分Fama-French五因子中的盈利及投资因子覆盖内容有重叠，可能引起多重共线性，需要进一步分离变量效应。

- 研究主要强调了情绪的解释力，但未直接剖析情绪波动对基金经理行为（比如换手率、投资风格转变）的具体机制，未来研究可加强这一环节。

• 结论部分虽强调了情绪对于业绩表现的重要性，但因受限于回归模型和指标的统计性质，对因果关系的推断仍应保持谨慎。[page::4] [page::5] [page::7]

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七、结论性综合

本报告以Qiang Bu 2020年发表于《Journal of Behavioral Finance》的一项实证研究为蓝本，结合退出面向中国A股的实施建议，深入探讨了投资者情绪对权益基金超额收益（alpha）的作用机制和解释力。

• 关键发现：

- 传统理性假设资产定价模型未能充分诠释权益基金的超额收益，尤其是在情绪极端波动时期。
- 投资者情绪度量指标（主要是Baker-Wurgler情绪指数）加入模型后，基金正alpha的概率显著下降，表明部分alpha实际上源于市场情绪驱动。
- 通过对时间区间和情绪水平的分位数划分，将情绪因子设为哑变量进一步提升模型对极端市场的适用性和解释能力。
- 极端市场环境中（情绪最低和最高两个五分位段），基金更易战胜市场，验证情绪在牛市和熊市极端阶段的放大作用，基金经理的主动管理能力在此情境下尤显重要。

• 图表补充说明：

- VIX指数与AAII、Baker-Wurgler情绪指数分别从隐含波动率、个人投资者预期、市场综合情绪三个维度呈现投资者情绪，构建了多层次的情绪度量框架。
- 各种经典资产定价模型结合情绪因子后的回归结果及概率比较，直观展示情绪在剥离基金alpha中不可忽视的作用。

• 最终定位：作者认为投资者情绪不仅是解释权益基金超额收益的重要因素，也是投资者和基金经理必须密切关注的市场“风格”之一。相关实证研究方法对于中国市场虽需要本地化调整，但具备重要启示意义。

本报告立足严谨实证，结合行为金融理论，系统呈现了投资者情绪如何影响基金业绩及模型构建的创新点，为基金业绩评价和主动管理策略提供了深刻的理论和实操指导。[page::0-7]

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附言

以上分析严格依据报告内容展开，涵盖了所有主要章节、分析内容、及文中核心图表和表格，深入解读了情绪指标构造、模型设计、实证结果、及其投资学意义，体现了行为金融与量化研究交叉应用的典范。分析语言严谨规范，避免非报告内容的主观臆测，确保对原文的全面覆盖及准确溯源。

报告