经理人情绪指数构建方法与特点 [page::2][page::3]

• 利用2003-2014年美国上市公司10K、10Q及电话会议纪要文本数据，结合Loughran和McDonald专用词汇表，计算财报和电话会议语气基调指数。

- 两指标加权平均形成综合经理人情绪指数，并进行Z-Score标准化，确保时序平滑度和稳定性。

• 经理人情绪指数与主流投资者情绪指数呈一定相关但信息互补。

经理人情绪对市场及个股收益的预测能力 [page::4][page::5]

| 投资期限(月) | α (%) | α t值 | β (%) | β t值 | R² (%) |
|--------------|-------|-------|-------|-------|--------|
| 1 | 0.76 | 2.39| -1.26 | -3.57 | 9.75 |
| 3 | 2.35 | 2.82| -3.85| -4.11 | 24.92 |
| 6 | 4.59 | 2.67| -6.03| -3.21 | 25.80 |
| 9 | 6.69 | 2.58| -7.73| -2.97* | 27.15 |
| 12 | 8.47 | 2.40 | -8.58| -2.54 | 25.39 |

• 经理人情绪指数显著负向预测不同期限的S&P500超额收益，且预测能力在9个月达到峰值。

- 个股层面，短期情绪与超额收益正相关，12个月以内负相关，表明经理人情绪代表非理性错误定价而非基本面变化。

经理人情绪与投资者情绪指数的互补关系 [page::7][page::8]

• 经理人情绪指数（$S^{MS}$）相比各类投资者情绪指数具备更强收益预测能力。

- 与Huang等人构建的投资者情绪指数（$S^{HJTZ}$）联用时，二元模型预测效果显著提升，表明两者信息互补。

• 经理人情绪指数在样本外预测测试中表现稳健，优于投资者情绪指数。

经理人情绪指数的经济价值及资产配置意义 [page::8][page::9]

| 指标 | CER Gain (无交易成本，%) | Sharpe Ratio | CER Gain (50bps交易成本，%) | Sharpe Ratio |
|-------|-------------------------|--------------|----------------------------|--------------|
| SMS | 7.92 | 0.17 | 7.86 | 0.17 |

• 经理人情绪指数预测模型能为均值方差投资者带来年化确定等价收益提升达7.92%。

- 模型的资产配置可显著提升夏普比率，经济价值突出。

经理人情绪对盈利、投资及股票收益的关联机制 [page::9][page::10][page::11]

• 高经理人情绪时期公司预期盈利过度乐观，未来盈利惊喜为负，反映现金流预期偏差。

- 经理人情绪上涨会导致短期内总投资增长加快，但随时间呈驼峰形，最终投资增速放缓、甚至下降。

• 过度乐观的投资决策滞后于股价调整，有导致公司价值受损的风险。

- 不同公司特征中，经理人情绪对现金流不确定性大、估值主观性强、套利成本高的股票影响最明显。

经理人情绪指数因子在投资组合中的回归预测能力 [page::12]

• 经理人情绪指数对难估值、财务风险高、流动性差等公司股票具有显著的负向收益预测能力。

- 相比投资者情绪指数，经理人情绪具有更明显的横截面效应和预测增量。

• 多空投资组合基于不同分位数构建，均表现出较强的显著性和收益预测能力。

专题报告详尽分析报告

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一、元数据与概览

报告标题：《经理人情绪与股票收益的关系》——“琢璞”系列报告之十二
发布机构：招商证券
报告日期：2020年4月7日
作者：任瞳（研究发展中心执行董事）、高智威（高级分析师）
主题：基于行为金融学视角，通过文本挖掘提取管理层（经理人）情绪指数，分析经理人情绪对股票市场收益率的预测能力与机制。探讨经理人情绪对个股和整体市场收益的影响，及其与投资者情绪指数和经济周期指标的关系。并从资产配置角度评估其经济价值。

核心论点总结：
本报告主要关注经理人情绪指数对美国股市收益率的预测作用，并揭示了经理人情绪具有显著的负向预测能力，即高昂的经理人情绪预示未来股票回报率下降。经理人情绪指数的预测能力优于常见投资者情绪指数，且两者互补。经理人情绪影响公司预期盈利、投资决策，进而影响股价表现，尤其对现金流不确定性大、估值主观性强和套利成本高的公司影响更显著。该指数对市场配置具有实际经济价值。风险提示指出，因数据基于美国市场历史数据，未来市场环境变化可能导致模型失效。[page::0-1]

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二、逐章深度解读

2.1 引言与研究背景

报告结合行为金融学理论指出，市场投机情绪导致价格偏离基本面，但以往研究多关注投资者情绪，管理层作为信息优势主体同样具备情绪偏差，却少有研究。提出构建经理人情绪指数，探讨其对市场及个股收益率的预测能力及经济内涵。

2.2 情绪指数数据与构建方法

• 样本与数据范围：

- 样本为非金融、非公用事业类普通股（剔除SIC 6000-6999及4900-4949），时间跨度2003年1月至2014年12月。
- 使用S&P500指数月度收益，个股收益计算依赖CRSP与Compustat数据。
- 依据SEC 2000年起信息披露规则和SOX法案，保证财报、电话会议纪要信息公开一致，减小样本结构突变影响。

• 构建步骤：

- 文本来源：企业财报（10-K、10-Q）及盈利电话会议纪要。
- 情绪词表：采用Loughran和McDonald（2011）金融业专用情绪词汇表区分积极与消极词汇。
- 指标计算：
- 计算月内每篇研讨纪要和财报的积极词汇数减消极词汇数占总词数比例，取月度日加权平均平滑得到两个指数$St^{CC}$与$St^{FS}$ 。
- 采用4个月加权滚动平均消除季节与跳跃影响。
- 两个指数Z-Score标准化后加权平均得到综合经理人情绪指数$S^{MS} = 0.5S^{CC} + 0.5S^{FS}$。

• 图1解读（经理人情绪与投资者情绪指数时间序列）：

图1展示的经理人情绪指数与投资者情绪指数（BW与HJTZ）同期波动趋势大致一致，反映两者在宏观事件（互联网泡沫、次贷危机）期间情绪极端升降，显示经理人情绪能够客观捕捉市场情绪变化，具有分析合理性和前瞻性价值。

[page::2-3]

2.3 回归预测分析

2.3.1 市场收益率预测（表1解读）

• 模型：

$R{t+h}^m = \alpha + \beta St^{MS} + \varepsilon{t+h}$，
其中$R{t+h}^m$为S&P 500指数从$t$到$t+h$月累计超额收益率，$S_t^{MS}$为经理人情绪指数。

• 结果关键点：

- 经理人情绪指数对未来1至36个月的收益均有显著负向预测能力，$\beta$系数为负，Newey-West调整后$t$值全部高显著水准（-2.5以上）。例如一年期内，情绪每升高一个标准差，预示股市回报下降8.58%。
- $R^2$随预测期限变化呈先升后降趋势，9个月时最高达27.15%。
- 说明经理人情绪能捕捉到市场价格的非理性高估，且错误定价具有持续性，短期难以被套利纠正。
- 指数收益与经理人情绪指数的暴露度随着期限增长而增强，长期投资受经理情绪影响更大。

| 预测期限 | α(%) | t | β(%) | t | R²(%) |
|---------|-----|----|-----|----|-------|
| 1个月 |0.76 |2.39| -1.26|-3.57| 9.75 |
| 9个月 |6.69 |2.58| -7.73|-2.97| 27.15 |
| 12个月 |8.47 |2.40| -8.58|-2.54| 25.39 |
| 36个月 |20.17|1.56| -12.4|-2.50| 16.18 |

[page::4]

2.3.2 个股收益率预测（表2解读）

• 控制变量：公司规模、账面市值比、股票换手率、Fama-French Alpha、机构持股比例、纳斯达克虚拟变量、行业虚拟变量。

- 短期效果：事件发布后4天内经理人情绪与股票超额收益正相关（$\beta=0.004$，极高t值20.38），说明乐观情绪短期促进股价上涨。

• 长期效果：随着持有期延长（1-12个月），$\beta$逐渐显著负向，从-0.002至-0.012，表明经理人过度乐观导致未来收益走低。

- 结论：经理人情绪反映的是投资过度带来的错误定价，而非真实基本面改善，验证了其负向预测作用。

| Horizon | SMS β | t-stat |
|---------|--------|--------|
| [0,3]天| 0.004 | 20.38 |
| 1月 | -0.002 | -8.16 |
| 12月 | -0.012 | -7.60 |

[page::4-5]

2.3.3 与其他经理人情绪指数对比（表3解读）

• 使用加权回归优化得到的指数$S^{RC}$权重（电话会议0.37，财报0.63）优于简单平均，且预测能力最高（R方10.3%），优于市值加权指数及单独积极、消极词汇指数。

- 负面词汇主导的情绪指数预测能力强过正面词汇，因管理层通常避免显露负面词汇，负面词汇反映更真实情绪。

• 经济衰退期预测效果优于扩张期，因经济下行时管理层情绪对市场影响更为敏感。

- 高情绪时期模型预测能力显著优于低情绪期（12.9% vs 6.93% R方），符合理论对套利及卖空限制导致的定价错误的解释。

[page::5-6]

2.3.4 与经济指标比较（表4解读）

• 单变量回归中，除股票收益率波动SVAR、净股本扩张NTIS、短期国债收益率TBL和长期国债收益率LTY外，其他15个经济变量对市场超额收益预测能力有限，R方最高5.72%。

- 引入经理人情绪指数后，二元模型R方显著提高，如SVAR二元模型R方达14.2%。

• PCA构建的综合经济因子对市场收益无显著预测能力。

- 结论：经理人情绪预测能力独立于宏观经济变量，提供额外有效信息。

[page::6]

2.3.5 与投资者情绪指数对比（表5、6解读）

• 经理人情绪指数与主流投资者情绪指数（BW、HJTZ、FEARS等）相关性一般，最高不超过0.53，最低甚至负相关，说明经理人与投资者情绪具有不同侧面。

- 单变量回归，经理人情绪指数$S^{MS}$预测市场收益表现优于各投资者情绪指数。

• 在控制投资者情绪后，经理人情绪依旧显著，且二元回归模型R方大幅提升（最高达16.7%），显示两者预测能力几乎互补。

- 特别是经理人情绪与HJTZ指数的相关系数仅0.1，表明两种情绪来源相对独立且信息融合增强预测力。

[page::7-8]

2.4 经济价值分析

2.4.1 样本外预测检验（表7）

• 样本内参数基于2003–2006年，2007–2014年为样本外预测区间。

- 经理人情绪指数样本外预测$R^2$为8.38%，显著优于历史平均模型（MSFE统计2.55，显著性优于1%），优于投资者情绪指数。

• 预测能力在经济衰退期显著集中，验证了情绪指数在市场压力期的有效性。

2.4.2 资产配置经济价值（表8）

• 资产配置模型依据均值-方差框架计算CER收益增加额及夏普比率。

- 经理人情绪指数$S^{MS}$带来年化7.92%的额外等价收益（扣除交易成本后7.86%），夏普比率0.17，显著优于同期市场-0.02。

• 说明利用经理人情绪指数构建的策略能有效提升投资组合绩效，具有实用价值。

[page::8-9]

2.5 经济联结机制探讨

2.5.1 经理人情绪与盈利惊喜（表9）

• 管理层高情绪时期，经常伴随当前高总盈利，但随后的盈利呈现负向惊喜，呈现均值回归趋势。

- 情绪高涨导致对未来盈利的过度乐观预期，进而股价高估，后续盈利低于预期导致股价回落及收益率下降。

• 在控制投资者情绪后，经理人情绪的负预测盈利惊喜效果依旧显著，而投资者情绪无类似关系。

- 经理人情绪对股票收益率的预测能力部分源于未来盈利预测误差。

2.5.2 经理人情绪与总投资增长（表10）

• 经理人情绪每提升一个标准差，企业同期总投资增长显著提高7.79%，短期投资增长与经理人情绪呈驼峰形态：

- 短期（3个季度）强正相关，显示高情绪伴随过度投资。
- 一年后该相关性逐渐减弱并反转，显示投资调整和价值破坏的滞后性，投资在股价调整后有延迟的减少。

• 投资者情绪对此预测能力较弱，突出经理人情绪在投资决策中的影响力。

2.5.3 横截面预测及特征分组分析（图2及表11）

• 图2展示15种不同公司特征分组中，经理人情绪指数对收益的负向预测能力分布，情绪指数的负相关预测效果在高投机、高风险、高财务不确定性、低股息及小市值股票中更为突出。

- 经理人情绪对现金流难以预测、估值主观、套利成本高（如高杠杆、高财务危机评分、高波动、高Beta、低ROE、上市时间短、小盘股）的影响明显更强。

• 表11进一步回归确认，经理人情绪在控制投资者情绪后，仍对这些高风险、高套利成本股票的收益预测效果显著，而投资者情绪大多未能提供额外预测力，但在部分套利成本极高股票上，投资者情绪也有增益。

- 说明经理人情绪是这些类型股票价值错误定价的关键驱动因素。


[page::10-12]

2.6 文章主要结论

综上，文章得出核心结论：

• 经理人情绪能显著负向预测未来股票收益，情绪高涨预示未来股价回报率下降。

- 经理人情绪指数的预测能力强于常见经济变量和投资者情绪指数，且两种情绪指数互为补充。

• 经理人情绪驱动的预测能力来源于管理层对未来现金流和盈利的过度乐观预期以及由此引发的过度投资行为，进而产生价值破坏。

- 情绪指数对不同类型公司影响差异显著，尤其对现金流不确定大、估值主观性强、上市时间短及套利成本高的股票效果明显。

[page::12]

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三、图表深度解读

图1 经理人情绪指数与投资者情绪指数时间序列对比图

• 反映2003—2014年期间经理人情绪$S^{MS}$、投资者情绪（BW和HJTZ两种方法）随时间的波动变动状况。

- 经理人情绪指数在次贷危机期间峰值明显，显示其对重大经济事件反应敏感。

• 与投资者情绪指数呈同步波动趋势，验证经理人情绪指数作为市场情绪反映变量的合理性。

表1 经理人情绪与市场总收益关系

• 详细展示不同预测期（1至36个月）内经理人情绪对S&P 500超额收益的预测回归结果。

- $\beta$均为负值，且对市场收益有显著解释能力（$R^2$最大约27%）。

• 确认经理人情绪为领先负向因子，高情绪下后续股市表现通常较差。

表2 公司经理人情绪与个股收益关系

• 揭示经理人情绪对个股短期（4天）为正向影响，长期（3个月以上）逐步展现显著的负向预测能力。

- 控制了公司规模、账面市值比、换手率等因子，增加结论稳健性。

表3 各种经理人情绪指标和经济周期的预测对比

• 突出最优加权组合（$S^{RC}$）的预测表现优于其他指标。

- 显示经济周期不同阶段经理人情绪预测能力差异，衰退期更佳。

• 也展现不同情绪指数加权方式对预测能力的具体影响。

表4 经理人情绪指数与经济指标的预测对比

• 显示经理人情绪对市场收益率的预测能力显著优于宏观经济变量和经济因子。

- 多因子回归表明情绪指数信息是独立且补充的。

表5 情绪指数相关性矩阵

• 直观展现经理人情绪和多种投资者情绪指数相关程度，有利于理解两类指数信息重叠与独有特征。

表6 经理人情绪与投资者情绪的联合回归预测结果

• 经理人情绪指数$S^{MS}$在控制投资者情绪指数后仍有高显著预测能力，模型解释力显著提升。

表7 样本外预测能力测试

• 经理人情绪指数$S^{MS}$展现强样本外预测能力，胜过历史均值基准及投资者情绪指数，增加模型实用信心。

表8 资产配置经济价值展示

• 显示利用经理人情绪指数构建策略在收益和风险调整后表现远超市场，表明其经济应用价值。

表9 盈利惊喜与总盈利预测关系

• 经理人情绪与未来盈利惊喜负相关，揭示情绪对盈利预期偏差的作用机制。

表10 经理人情绪与企业投资增长关系

• 经理人情绪正向影响短期投资增长，长期出现反转，支持情绪驱动的过度投资假说。

图2 不同公司特征下经理人情绪对收益的预测能力

• 说明在高风险、高不确定性和高套利成本股票，经理人情绪负相关预测更明显。

表11 不同投资组合经理人情绪预测能力分析

• 验证经理人情绪对难以估值和套利成本高股票收益的强预测作用，并区别于投资者情绪。

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四、估值分析

本报告未涉及具体公司估值计算或目标价分析，更多聚焦于行为金融视角情绪指数的构建与预测功能。

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五、风险因素评估

• 报告明确指出模型基于美国市场历史数据，存在市场环境变化导致模型失效的风险。

- 经理人情绪指数及其预测能力依赖特定监管环境（如公平披露、SOX法案），市场结构剧变可能影响指标有效性。

• 情绪指数虽强，但包含潜在噪音，需要谨慎解读和结合基本面判断。

- 关于投资建议，提醒投资者注意风险，避免机械依赖情绪指标导致过度乐观或悲观。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告精选美国成熟市场数据，推论适用其他市场（如A股）需谨慎验证，文化与市场结构差异可能造成情绪作用差异。

- 虽强调经理人情绪优于投资者情绪，但两者相关性仍显著，可能存在共因和交织影响，简单区分或许略显理想化。

• 经理人情绪指数基于文本词汇计数，虽创新，定量指标本身可能捕捉不到更微妙的情绪变化及语境，存在模型误差可能。

- 论证中暗示经理人情绪驱动投资过度，然而调节投资调整滞后性的解释较为理论化，缺乏直接实证支持。

• 报告保持理性客观，未夸大情绪指数投资可操作性，适度强调模型局限和风险提示。

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七、结论性综合

本专题报告通过系统梳理文献《Manager Sentiment and Stock Returns》，构建并运用经理人情绪指数，深入分析其对美国股市整体及个股收益率的预测作用及经济机制。创新采用文本挖掘方法，结合监管背景规避样本结构变异，构成较为稳健的经理人情绪度量体系。实证发现经理人情绪指数具备高度显著且持续的负向收益预测能力，能够捕捉因管理层过度乐观而产生的未来盈利预测偏差和投资过度行为，最终导致股票回报率下降。其预测能力不仅优于传统投资者情绪指标和宏观经济变量，且两类情绪信息互补，极大丰富了行为金融学对投资者与管理层情绪市场影响的理解。

从资产配置角度，经理人情绪指数推荐策略带来显著超额收益和风险调整回报，展现了实用价值。情绪影响在不同类型公司间存在差异，在现金流不确定、估值主观及套利成本高的公司表现尤为显著。文中图表与系列回归分析详细展示了模型的预测效果、交叉验证及经济含义，使结论具有扎实的实证支撑。

该报告为投资者和研究人员提供了新视角，警示经理人高情绪时期的潜在风险，提示投资者审慎对待公司业绩前景和估值，管理层亦应结合基本面理智决策，防止价值破坏。未来研究应进一步扩展市场与文化环境的适用性验证，完善情绪指标构建和动态投资策略开发。总体来看，经理人情绪作为市场情绪驱动力具有重要意义，为行为金融与量化投资实践提供了坚实依据。[page::0-13]

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重要溯源提示

以上分析所有结论均遵循报告原文内容，每条引用加注对应原始页码标识，确保内容可跟踪溯源。

报告