论文投稿_医学论文投稿_核心期刊,职称论文投稿发表_论文部落

　　摘要：本文以行为金融学基本研究方法为基础，结合国外对天气与股票收益率之间关系的研究，对我国股票市场与天气之间的关系进行实证研究。实证分析通过采用最小一乘线性回归（LAD）方法建模，同时通过协整检验与异方差检验证明不存在伪回归问题，实证表明我国沪市收益率的变化的确会受到天气变化的影响。
　　关键词：行为金融；天气；股票；LAD
　　对股票市场的研究可谓由来已久，各种因素，各种模型层出不穷。但是，从行为金融学的视角，对股票市场与投资者心理之间关系的研究则寥寥无几。行为金融这一方兴未艾的学科，正在金融研究领域扮演着一个越来越重要的地位。
　　在国外，对天气与股市收益率之间关系的研究，早在10年前就已出现。通过对这些文献的研读，我们发现天气确实对股市的波动造成了不同程度的影响。不同的论文虽研究模型，研究视角不同，但是都认可这一基本逻辑--天气的变化可以通过影响人的情绪，进而影响人的决策，最后导致股市的波动。
　　本文同样遵循上述逻辑，从实证出发，检验在中国，不测的风云是否真的会带来股市的变动。
　　一、引论
　　1.相关研究简介
　　关于天气和股市收益率之间关系的研究，早在2002年就已经出现。如Michael，D.与B.M.Lucey（2002）根据对爱尔兰股票市场和由天气、生物规律而引起的情绪变化的关系的研究，得出了天气、生物规律会通过影响人的情绪进而影响股票市场的结论。Hirshleifer，D.与T.Shumway（2003）检验了从1982年至1997年国际上26个证券交易所其所在地天气是否为晴天（sunny）和股票市场收益的关系，结论为阳光和股市日收益率高度相关。
　　2.天气与股票收益率的关系
　　天气对股票收益率的影响分两步进行：首先，天气的变化会带来人的情绪的变化；然后，由于情绪的变化造成了决策的偏误，从而对投资收益造成影响，即带来了股票收益率的变化。
　　（1）天气与情绪
　　基于天气与人体自然生物规律的变量可以在传统资本定价模型中被描述成非经济变量。然而，从哲学的视角分析，天气与生物规律并非中性变量。这些变量的变化被证明对人类情绪有重大影响。例如，Howarth与Hoffman（1984）发现湿度、温度与日照时间对情绪有巨大影响高水平的湿度会带来注意力下降与疲惫增加，气温升高会降低焦虑与怀疑情绪。Hirshleifer与Shumway（2003）研究发现人们在阳光普照时会表现的比较积极，他们可能会更倾向于购买股票。特别的是，他们可能会错误地归咎于他们的好心情而做出积极的经济前景预期。这表明，阳光与股票收益率呈正相关。此外，预测明天将是一个晴朗的天气会直接造成正股价反应。更确切的说，是天气本身造成股价的上涨。
　　（2）情绪与决策
　　心理学家Damasio（1994）的研究显示情绪在决策上起至关重要的作用。人们在坏情绪缠绕时倾向于做出非最优的决策。通常地，数据统计结果显示诱发人产生积极情绪的因素通常使人做出比中性情绪时更为乐观的决策，而诱发人产生消极情绪的因素通常会使人做出更为悲观的决策。情绪可以作为信息的假设成立的一个关键因素是情绪倾向于暗示决策，甚至当情绪产生的原因和决策制定的过程无关。Mehra与Sah（2000）通过分析发现小的情绪的波动会带来资本价格的显著波动。Schwarz与Clore（1983）发现甚至是不相关的暂时性情绪状态在决策制定时也会对长期风险收益的权衡带来影响。Loewenstein（2000）发现在不同时期的感受会造成制定的决策往往促进与通过权衡长期花费和不同行为的收益的决策背道而驰。
　　因此，我们可以通过以上论述得出结论：人们在天气变化时下会产生情绪的变化，进而在估值上表现得更为乐观或悲观，带来在股票交易决策上的过度反应与反应不足，从而引发股票收益率的变化。
　　3.本文的基本研究方法
　　由以上分析，本文分别从两个数据库选取数据：一是上证指数的数据，选取区间为2012年1月1日至2012年12月31日，从信达证券交易软件中下载，仅采用一年数据的原因如下：2012年初，证监会开始对证券市场进行整改，使得股市制度结构等更具市场活力，即与以前股市有内在差别；2012年上证指数波动较小；采用的LAD分析模型可以很好的克服数据量较小这一问题。二是天气数据，本文选取了我国华北、东北、华南、华东、中原、西南、西北地区代表地：北京、沈阳、深圳、上海、长沙、重庆、兰州的2012年的天气数据，包括日平均温度、日平均湿度。原因为：七大地区基本上将我国气候分成七大部分，即各个区域的气候基本相同，可以仅从其中选取代表地即可；从上海证券交易所（http：//www.sse.com.cn）上查询的交易所会员规模按地区分布2012年12月的数据中，我们发现，上述七个城市在上交所A股有形+无形席位与B股席位之和约占总席位数的67%，对股市的影响性较大，即即使上述七个城市对本地区气候的代表性不强，通过对这七个城市的天气进行分析亦可以获得相对准确的结论。
　　文章如下部分安排如下：第二部分，对数据的说明；第三部分，模型构建，同时通过检验发现模型是（1，1）阶协整的且无异方差性，因此不存在"伪回归"问题；第四部分，结论。
　　二、数据的处理
　　1.股价指数的处理
　　本文研究所采用的数据是2012年上海证券交易所所有交易日，共243天的交易数据。通过比较分析相关论文的处理方法，与本文需要，即反应指数的变化，本文处理方式为：首先依据每日开盘价与收盘价计算当日收益率，然后取一阶差分，即对数形式来表示收益率的变化。
　　2.天气数据的处理
　　由于我国对天气数据有严格封锁，所以无法从官方取得数据。本文数据来源为http：//www.wunderground.com，该网站数据来源于BestForecast？系统搜集到的世界各地22000多个私人气象站的数据，数据准确性较高。通过相关资料，我们发现人体最适温度、适度湿度分别为：27*0.618、45%，因此，对天气数据处理方式为：对湿度的处理数据方式为：
　　同时，本别对处理后的天气数据取对数，保持与收益率的形式一致。