РОЗБІЖНОСТІ В НАСТРОЯХ ІНВЕСТОРІВ І ПОКАЗНИКИ ФОНДОВОГО РИНКУ: ДОКАЗИ З КИТАЮ
Article Sidebar
Надіслано: 09-11-2024
Опубліковано: 30-04-2025
©, Авторські права належать авторам.
Ця стаття опублікована відповідно до стандартів відкритого доступу та розповсюджується за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), яка дозволяє необмежене використання, розповсюдження та відтворення змісту на будь-якому носії, за умови зазначення оригінального автора та джерела.
Main Article Content
Анотація
У цьому дослідженні для проведення оцінювання використано базовий показник – індекс CSI 300, за допомогою якого емпірично вивчено вплив різниці в настроях роздрібних інвесторів та інституційних інвесторів на надлишкову прибутковість акцій на основі індикатора дисбалансу купівлі та продажу (BSI). Результати еталонної регресії показують, що відмінності в настроях інвесторів мають статистично значущий негативний вплив на надлишкову прибутковість акцій. Актуальність цих висновків підтверджена використанням серії тестів на надійність, таких як вибір інших зразків, різні часові проміжки, включення контрольних змінних на рівні фірми. Проведений у дослідженні аналіз свідчить про те, що настрої інституційних інвесторів відіграють домінуючу роль у впливі на надлишкову прибутковість акцій і що негативний вплив різниці в настроях на надлишкову прибутковість акцій є більшим у середовищах із більшою інформаційною прозорістю. Крім того, аналіз гетерогенності показує, що негативний вплив відмінностей у настроях є більш значним у невеликих фірмах, державних компаніях і фірмах із високим рівнем залучення аналітиків. Ці висновки мають і теоретичну, і практичну цінність і є основою для рекомендації для інвесторів і політиків щодо того, як відмінності в настроях упливають на надлишкову прибутковість акцій.
Article Details
Посилання
Abideen, Z. U., Ahmed, Z., Qiu, H., & Zhao, Y. (2023). Do behavioral biases affect investors’ investment decision making? Evidence from the Pakistani equity market. Risks, 11(6), 109. https://doi.org/10.3390/risks11060109 DOI: https://doi.org/10.3390/risks11060109
Agarwal, V., Taffler, R. J., & Wang, C. (2024). Investor emotions and market bubbles. Review of Quantitative Finance and Accounting, 1-31. https://doi.org/10.1007/s11156-024-01309-w DOI: https://doi.org/10.1007/s11156-024-01309-w
Baker, M., & Wurgler, J. (2006). Investor sentiment and the cross-section of stock returns. The Journal of Finance, 61(4), 1645-1680. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.00885.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.00885.x
Barber, B. M., & Odean, T. (2001). Boys will be boys: Gender, overconfidence, and common stock investment. The Quarterly Journal of Economics, 116(1), 261-292. https://doi.org/10.1162/003355301556400 DOI: https://doi.org/10.1162/003355301556400
Barberis, N., & Huang, M. (2008). Stocks as lotteries: The implications of probability weighting for security prices. The American Economic Review, 98(5), 2066-2100. https://doi.org/10.1257/aer.98.5.2066 DOI: https://doi.org/10.1257/aer.98.5.2066
Boehmer, E., & Kelley, E. K. (2009). Institutional investors and the informational efficiency of prices. The Review of Financial Studies, 22(9), 3563-3594. https://doi.org/10.1093/rfs/hhp028 DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/hhp028
Bohl, M. T., & Brzeszczyński, J. (2006). Do institutional investors destabilize stock prices? Evidence from an emerging market. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 16(4), 370-383. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2005.05.005
Brown, G. W., & Cliff, M. T. (2004). Investor sentiment and the near-term stock market. Journal of Empirical Finance, 11(1), 1-27. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2002.12.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2002.12.001
Buss, A., & Breugem, M. (2018). Institutional Investors and Information Acquisition: Implications for Asset Prices and Informational Efficiency (No. 12900). CEPR Discussion Papers. https://doi.org/10.2139/ssrn.2908236 DOI: https://doi.org/10.3386/w23561
Campbell, J. Y., Ramadorai, T., & Vuolteenaho, T. O. (2005). Caught on tape: institutional order flow and stock returns. NBER, 11439. https://doi.org/10.3386/w11439 DOI: https://doi.org/10.3386/w11439
Daniel, K., Hirshleifer, D., & Subrahmanyam, A. (1998). Investor psychology and security market under- and overreactions. The Journal of Finance, 53(6), 1839-1885. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00077 DOI: https://doi.org/10.1111/0022-1082.00077
De Long, J. B., Shleifer, A., Summers, L. H., & Waldmann, R. J. (1990). Noise trader risk in financial markets. Journal of Political Economy, 98(4), 703-738. https://doi.org/10.1086/261703 DOI: https://doi.org/10.1086/261703
Debata, B., Dash, S. R., & Mahakud, J. (2018). Investor sentiment and emerging stock market liquidity. Finance Research Letters, 26(9), 15-31. https://doi.org/10.1016/j.frl.2017.11.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2017.11.006
Ding, W., Mazouz, K., & Wang, Q. (2019). Investor sentiment and the cross-section of stock returns: new theory and evidence. Review of Quantitative Finance and Accounting, 53, 493-525. https://doi.org/10.1007/s11156-018-0756-z DOI: https://doi.org/10.1007/s11156-018-0756-z
Fama, E. F., & French, K. R. (2015). A five-factor asset pricing model. Journal of Financial Economics, 116, 1-22. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.10.010 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.10.010
Fung, S., Obaid, K., & Tsai, S. C. (2024). Information acquisition and processing skills of institutions and retail investors around information shocks. Journal of Empirical Finance, 77, 101495. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2024.101495 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2024.101495
Hong, H., & Stein, J. C. (1999). A unified theory of underreaction, momentum trading, and overreaction in asset markets. The Journal of Finance, 54(6), 2143-2184. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00184 DOI: https://doi.org/10.1111/0022-1082.00184
Jin, L., & Myers, S. C. (2006). R² around the world: New theory and new tests. Journal of Financial Economics, 79(2), 257-292. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2004.11.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2004.11.003
Karlsson, N., Loewenstein, G., & Seppi, D. (2009). The ostrich effect: Selective attention to information. Journal of Risk and Uncertainty, 38(2), 95-115. https://doi.org/10.1007/s11166-009-9060-6 DOI: https://doi.org/10.1007/s11166-009-9060-6
Kumar, A., & Lee, C. M. C. (2006). Retail investor sentiment and return comovement. Journal of Finance, 61, 2451-2486. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.01063.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.01063.x
Lakonishok, J., Shleifer, A., & Vishny, R. W. (1992). The impact of institutional trading on stock prices. The Journal of Financial Economics, 32(1), 23-43. https://doi.org/10.1016/0304-405X(92)90023-Q DOI: https://doi.org/10.1016/0304-405X(92)90023-Q
Li, S., Hoque, H., & Liu, J. (2023). Investor sentiment and firm capital structure. Journal of Corporate Finance, 80, 102426. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2023.102426 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2023.102426
Pan, W. F. (2020). Does investor sentiment drive stock market bubbles? Beware of excessive optimism! Journal of Behavioral Finance, 21(1), 27-41. https://doi.org/10.1080/15427560.2019.1587764 DOI: https://doi.org/10.1080/15427560.2019.1587764
Seok, S., Cho, H., & Ryu, D. (2024) Dual effects of investor sentiment and uncertainty in financial markets. The Quarterly Review of Economics and Finance, 95, 300-315. https://doi.org/10.1016/j.qref.2024.04.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.qref.2024.04.006
Shiller, R. J. (2000). Measuring bubble expectations and investor confidence. Journal of Psychology and Financial Markets, 1(1), 49-60. https://doi.org/10.1207/S15327760JPFM0101_05 DOI: https://doi.org/10.1207/S15327760JPFM0101_05
Sunstein, C. R. (2002). The law of group polarization. Journal of Political Philosophy, 10(2), 175-195. https://doi.org/10.1111/1467-9760.00148 DOI: https://doi.org/10.1111/1467-9760.00148
Wang, H., Wang, X., Bu, F., Wang, G., & Pan, Y. (2018). How the asymmetric information creates bubbles in stock market? Open Journal of Social Sciences, 6(8), 202-215. https://doi.org/10.4236/jss.2018.68016 DOI: https://doi.org/10.4236/jss.2018.68016
Wang, J., & Chen, Z. (2024). SPCM: A Machine Learning Approach for Sentiment-Based Stock Recommendation System. IEEE Access, 12, 14116-14129. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3357114 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3357114
Ye, L., & Tan, Y. M. (2021). Noise trader risk-evidence from China’s stock market. Capital Markets Review, 29(1), 59-72. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2005.05.005 DOI: https://doi.org/10.1016/j.intfin.2005.05.005
Zhang, W., Gong, X., Wang, C., & Ye, X. (2021). Predicting stock market volatility based on textual sentiment: A nonlinear analysis. Journal of Forecasting, 40(8), 1479-1500. https://doi.org/10.1002/for.2777 DOI: https://doi.org/10.1002/for.2777
Zhang, Y., Zhang, Y., Shen, D., & Zhang, W. (2017). Investor sentiment and stock returns: Evidence from provincial TV audience rating in China. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 466, 288-294. https://doi.org/10.1016/j.physa.2016.09.043 DOI: https://doi.org/10.1016/j.physa.2016.09.043