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摘 要：为探究投资者情绪、经济政策不确定性和股票市场波动三者间的相互关系，本文以2005-2018年间的月度数据为样本，对投资者情绪、经济政策不确定性和市场波动的关系进行实证。实证结果显示：投资者情绪和经济政策不确定性会显著促进内地、香港以及美国的股票市场波动;经济政策不确定性在投资者情绪对股票市场波动过程有显著的正向调节作用，即确定的经济政策会削弱投资者情绪对市场波动的正向影响，而不确定的经济政策则会加大投资者情绪对市场波动的正向影响。
关键词：投资者情绪;经济政策不确定性;市场波动;调节作用
DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2019.11.001
中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2019）11-0003-06
目前，国内外学术界在投资者情绪对市场波动的研究较多，大部分學者都认为投资者情绪会显著加大市场波动，但也有少部分学者认为投资者情绪与市场波动为负向影响和无影响。在经济政策不确定性与市场波动方面，学者们主要关注的是政府政策（如货币政策和财政政策）对企业决策的影响及经济政策对股票收益、现金持有水平、投资等的影响，而在经济政策不确定与股票市场波动的关系之间鲜有研究，将经济政策不确定性作为调节变量研究投资者情绪和股票市场波动间关系尚属空白。基于以上分析，本文以投资者情绪、经济政策不确定性与股票市场波动间的三者关系作为研究对象，试图回答如下三个问题：投资者情绪与股票市场波动的关系是什么;经济政策不确定性与股票市场波动的关系是什么;经济政策不确定性对于投资者情绪与股票市场波动的影响，是强化作用还是弱化作用。
一、理论分析与研究假设
关于投资者情绪对股票市场波动的关系尚无定论。巴曙松和朱虹（2016）以数学建模的形式，得出投资者情绪会对股票市场波动有显著正向影响;安江丽和张立超（2016）则以过度投资的视角，认为当投资者情绪高涨时，企业很可能会迎合投资者情绪，将资金投向净现值较低甚至为负的项目，从而造成过度投资，并引起股市波动。也有学者发现投资者情绪与股票市场波动存在显著负相关，此外，也有学者认为投资者情绪与股票市场波动不存在任何关系。本文基于投资者非理性的认知视角，认为当市场出现信息噪音时，投资者更多的是表现为非理性分析，进而导致市场出现强烈的波动，即投资者情绪会显著促进股票市场波动，拟提出假设1。
H1：在控制其他变量不变的情况下，投资者情绪与股票市场波动显著正相关。
唐利民等（1999）研究发现中国政策因素是引起中国股市波动的主要因素，占总影响的65%，而市场因素和信息因素分别排第二和第三，占总影响的23%和12%。王明涛等（2012）同样发现政策因素是影响中国股市波动的主要因素，相比熊市更容易在牛市中对股市波动产生影响，且更容易引起股票市场向下波动。现有的研究更多是偏向宏观政策对股市波动的影响，而对具体的经济政策不确定性是否会影响市场波动未有研究。本文认为当经济政策存在不确定性时，出于谨慎考虑，为加强抗风险能力，企业的经营和投资环境将受到较大冲击，企业会降低投资水平并减少雇佣行为，增加现金储备，而减少现金红利的发放，进一步向外界传递了企业有可能经营不善的信息，最终导致股价出现下跌因而拟提出假设2。
H2：在控制其他变量不变的情况下，经济政策不确定性与股票市场波动显著正相关。
现有的研究较多认为投资者情绪将引起股票市场的波动，而经济政策不确定性是否会强化或弱化两者间的关系，也尚未有学者做过探索。本文认为经济政策不确定性会加强两者间的正向关系，这主要是因为经济政策越是不确定，投机型机构投资者会加大投资规模，而谨慎型个人投资者会减少投资规模，两者结合将使得整个市场的波动加大，反之亦然。基于上述分析，拟提出假设3。
H3：经济政策不确定性在投资者情绪影响股票市场波动过程中发挥正向调节作用。
二、数据选取与研究设计
（一）数据选取
本文所研究样本数据是2005年2月-2018年2月期间的月数据，共157个观测值，其中，经济政策不确定性数据来源于经济政策不确定性指数网站，消费者信心指数来源于国家统计局，新增投资者开户数来源于中国证券登记结算有限公司，其余数据均来源于国泰安数据库和锐思数据库。为降低异常值对数据实证的影响，本文所有连续变量数据两端的1%均作了温莎缩尾技术处理。
（二）变量设计
1.投资者情绪。本文采用的是非单一指标，如股票转换率采用易志高和茅宁等（2009）的做法，将影响投资者情绪的主观和客观因素同时纳入投资者情绪综合指标的构建框架中，以全面准确地反映我国股市的投资者情绪变化，即将封闭式基金折价率（DCEF）、国内A股市场平均转手率（TR）、新增投资者开户数（NIA）、消费者信心指数（CCI）以及沪深交易量（VOT）五个变量（标准化后）作为构成投资者情绪的因子，对其进行主成分分析，将方差解释力度累计大于85%的主成分进行加权平均，加权系数以特征值计量。
2.经济政策不确定性。借鉴彭俞超等（2018）的做法，经济政策不确定性数据是以斯坦福大学和芝加哥大学联合发布的指数数据作为变量值。该指数是以香港《南华早报》作为分析对象，选取该早报中出现不确定性等关键词的文章作为分子，以其早报当月刊发文章总数作为分母，进而计算相应经济政策不确定性指数数据，并选取美国经济政策不确定性指数和全球经济政策不确定性指数作稳健性检验。
3.股票市场波动。借鉴张宗新和王海亮（2013）的做法，选取上海证券综合指数波动率作为内地市场波动的衡量标准。为分析国内投资者情绪和经济政策不确定性是否会对证券市场整体波动产生辐射影响，进一步引入香港恒生指数波动率和美国标普500指数波动率作为香港市场波动和美国市场波动的衡量指标。具体的市场波动率计算公式如下： σ=和 σm=×σ （1）
其中，σ为指数日收益率标准差，σm为月收益率标准差，T为每月指数交易天数，r为第i天指数日收益率和为指数日收益率均值。
为避免过多的控制变量会对回归结果产生多重共线性影响，本文仅选取M2货币增长率、居民物价指数和生产价格指数作为控制变量。投资者情绪、经济政策不确定性以及市场波动相关具体变量解释见表1。
（三）模型设计
1.为检验投资者情绪和经济政策不确定性是否会影响内地市场波动、香港市场波动和美国市场波动，构建模型（2）。
MV=β0+β1Senti+β2EPUC+β3MGR+β4CPI+β5PPI+ε （2）
其中，MV为股票市场波动（含内地市场波动（CMV），香港市场波动（HMV）和美国市场波动（AMV）），Senti为投资者情绪，EPUC为经济政策不确定性，MGR、CPI和PPI分别为货币增长率、居民物价指数和生产价格指数，β为待估计系数。当β1和β2系数为正且显著时，则表明假设1和假设2成立，即投资者情绪和经济政策不确定性会显著促进市场波动。
2.为检验经济政策不确定性是否在投資者情绪与市场波动间具有调节作用，借鉴前人的研究构建模型（3），并在检验前对调节变量和投资者情绪变量进行去中心化处理。
MV=β0+β1Senti+β2EPUC+β3Senti*EPUC+β4MGR+β5CPI+β6PPI+ε （3）
其中，MV是指内地股票市场波动，其余变量解释和参数估计与前面一致。在式（3）中我们主要关注交互项前的系数β3：当β3系数为正且显著时，则表明经济政策不确定性在投资者情绪影响股票市场波动的过程中扮演着正向调节作用;当β3系数为负且显著时，则表明经济政策不确定性在投资者情绪影响股票市场波动的过程中扮演着负向调节作用，否则无调节作用。
三、实证检验与分析
（一）单位根检验
对于时间序列数据，为避免伪回归问题，数据稳定性检验是前提，投资者情绪、经济政策不确定性和市场波动等变量的ADF单位根检验见表2。从表2可知，在1%显著性水平下，内地市场波动、美国市场波动和投资者情绪通过ADF单位根检验，为平稳序列。在5%显著性水平下，香港市场波动、经济政策不确定性和生产价格指数通过ADF单位根检验，为平稳序列。在10%显著水平下，货币增长率和居民物价指数也通过ADF单位根检验，为平稳序列。因此，在10%的显著水平下，所有变量均服从零阶单整，即，零阶单整表明变量间是一种短期波动均衡影响效应，非长期均衡影响效应。
（二）回归分析
表3为投资者情绪、经济政策不确定性与市场波动的基本回归、调节作用回归和辐射效应回归结果。由表3可知，模型1-5的F统计量均显著，表明回归方程均有效。其中，模型1回归结果显示投资者情绪系数为0.022，且在1%水平下显著，表明投资者情绪会显著促进市场波动，假设1成立;模型2回归结果显示经济政策不确定性系数为0.023，且在1%水平下显著，表明经济政策不确定性也会显著促进市场波动，假设2成立;模型3的投资者情绪和政策不确定性交互项系数为0.002，且在1%水平下显著，表明经济政策不确定性在投资者情绪与市场波动间扮演着正向调节的作用，即较高的经济政策不确定性将会加剧投资者情绪对市场波动的正向关系，假设3成立。进一步观察投资者情绪和经济政策不确定性对周边股票市场的影响，模型4和模型5辐射效应回归结果显示，投资者情绪和经济政策不确定性对香港市场波动（美国市场波动）的系数分别为0.015（0.001）和0.047（0.038），且均在1%水平下显著，表明国内的投资者情绪和经济政策不确定性会显著促进提升香港和美国股票市场的波动程度。控制变量方面，M2货币增长率和居民物价指数会显著促进内地、香港和美国股票市场波动，而生产价格指数仅仅对内地股市和香港股市有显著的抑制作用，对美国市场波动作用不显著。
（三）稳健性检验
本文借鉴张宗新（2013）等的做法，重新构建投资者情绪综合指数，以封闭式基金折价率、市场转手率、投资者新增开户数、上涨下跌家数比、A股平均市盈率以及上证指数振幅六个代理变量进行主成分分析，最终获得投资者情绪综合数据并进行回归分析，结果也显示投资者情绪和经济政策不确定性会显著促进市场波动。本文借鉴彭俞超（2018）等的做法，选取同为经济政策不确定性网站中的美国经济政策不确定性数据和全球经济政策不确定性数据作为合适的工具变量，对前文中的回归分析进行重新回归，回归后的结果显示投资者情绪和经济政策不确定性对内地、香港以及美国的市场波动显著正相关。以上稳健性检验均表明本文的结论是可靠的。
四、结论与启示
本文以2005年2月—2018年2月共157个中国上市公司数据的观测值为研究样本，检验投资者情绪和经济政策不确定性是否会影响股票市场波动，同时还实证了经济政策不确定性是否为投资者情绪和股票市场波动的调节变量。研究发现：投资者情绪和经济政策不确定性会显著促进内地、香港以及美国股票市场的波动;经济政策不确定性在投资者情绪影响市场波动过程中具有显著的正向调节作用，即确定的经济政策会削弱投资者情绪对市场波动的正向影响，而不确定的经济政策则会加大投资者情绪对市场波动的正向影响。为了最大化经济政策社会福利，政策制定者在推出经济政策过程中，不仅要关注经济政策本身对实体经济可能带来的市场波动，更要关注行为金融中经济政策在投资者情绪与市场波动间的调节作用。
（责任编辑：孟洁）
参考文献：
[1]巴曙松，朱虹.融资融券、投资者情绪与市场波动[J].国际金融研究，2016（8）：82-96.
[2]安江丽，张立超.投资者情绪与股票收益：基于个人和机构投资者情绪的对比研究[J].金融发展研究，2016（8）：19-24
[3]晏艳阳，蒋恒波，杨光.我国投资者情绪与股票收益实证研究[J].财经理论与实践，2010，31（4）：27-31.
[4]胡昌生，池阳春.投资者情绪、资产估值与股票市场波动[J].金融研究，2013（10）：181-193.
[5]唐利民，韩慧君，杨思远.政策与股票投资者的博弈分析[J].系统工程理论方法应用，1999，1（2）：24-31.
[6]王明涛，路磊，宋锴.政策因素对股票市场波动的非对称性影响[J].管理科学学报，2012，15（12）：40-57.
[7]朱冠平，扈文秀，章伟果，付强.金融冲击、股权结构与企业并购行为——基于GARCH模型视域[J].统计与信息论坛，2019，34（5）：34-40.
[8]蒋蔚.承销商声誉、投资者情绪与IPO抑价——基于上市首日涨幅限制的创业板经验[J].海南金融，2017（12）：4-12.
[9]易志高，茅宁.中国股市投资者情绪测量研究：CICSI的构建[J].金融研究，2009（11）：174-184.
[10]彭俞超，韩珣，李建军.经济政策不确定性与企业金融化[J].中国工业经济，2018（1）：137-155.
[11]张宗新，王海亮.投资者情绪、主观信念调整与市场波动[J].金融研究，2013（4）：142-155.
关键词：投资者情绪;经济政策不确定性;市场波动;调节作用
DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2019.11.001
中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2019）11-0003-06
目前，国内外学术界在投资者情绪对市场波动的研究较多，大部分學者都认为投资者情绪会显著加大市场波动，但也有少部分学者认为投资者情绪与市场波动为负向影响和无影响。在经济政策不确定性与市场波动方面，学者们主要关注的是政府政策（如货币政策和财政政策）对企业决策的影响及经济政策对股票收益、现金持有水平、投资等的影响，而在经济政策不确定与股票市场波动的关系之间鲜有研究，将经济政策不确定性作为调节变量研究投资者情绪和股票市场波动间关系尚属空白。基于以上分析，本文以投资者情绪、经济政策不确定性与股票市场波动间的三者关系作为研究对象，试图回答如下三个问题：投资者情绪与股票市场波动的关系是什么;经济政策不确定性与股票市场波动的关系是什么;经济政策不确定性对于投资者情绪与股票市场波动的影响，是强化作用还是弱化作用。
一、理论分析与研究假设
关于投资者情绪对股票市场波动的关系尚无定论。巴曙松和朱虹（2016）以数学建模的形式，得出投资者情绪会对股票市场波动有显著正向影响;安江丽和张立超（2016）则以过度投资的视角，认为当投资者情绪高涨时，企业很可能会迎合投资者情绪，将资金投向净现值较低甚至为负的项目，从而造成过度投资，并引起股市波动。也有学者发现投资者情绪与股票市场波动存在显著负相关，此外，也有学者认为投资者情绪与股票市场波动不存在任何关系。本文基于投资者非理性的认知视角，认为当市场出现信息噪音时，投资者更多的是表现为非理性分析，进而导致市场出现强烈的波动，即投资者情绪会显著促进股票市场波动，拟提出假设1。
H1：在控制其他变量不变的情况下，投资者情绪与股票市场波动显著正相关。
唐利民等（1999）研究发现中国政策因素是引起中国股市波动的主要因素，占总影响的65%，而市场因素和信息因素分别排第二和第三，占总影响的23%和12%。王明涛等（2012）同样发现政策因素是影响中国股市波动的主要因素，相比熊市更容易在牛市中对股市波动产生影响，且更容易引起股票市场向下波动。现有的研究更多是偏向宏观政策对股市波动的影响，而对具体的经济政策不确定性是否会影响市场波动未有研究。本文认为当经济政策存在不确定性时，出于谨慎考虑，为加强抗风险能力，企业的经营和投资环境将受到较大冲击，企业会降低投资水平并减少雇佣行为，增加现金储备，而减少现金红利的发放，进一步向外界传递了企业有可能经营不善的信息，最终导致股价出现下跌因而拟提出假设2。
H2：在控制其他变量不变的情况下，经济政策不确定性与股票市场波动显著正相关。
现有的研究较多认为投资者情绪将引起股票市场的波动，而经济政策不确定性是否会强化或弱化两者间的关系，也尚未有学者做过探索。本文认为经济政策不确定性会加强两者间的正向关系，这主要是因为经济政策越是不确定，投机型机构投资者会加大投资规模，而谨慎型个人投资者会减少投资规模，两者结合将使得整个市场的波动加大，反之亦然。基于上述分析，拟提出假设3。
H3：经济政策不确定性在投资者情绪影响股票市场波动过程中发挥正向调节作用。
二、数据选取与研究设计
（一）数据选取
本文所研究样本数据是2005年2月-2018年2月期间的月数据，共157个观测值，其中，经济政策不确定性数据来源于经济政策不确定性指数网站，消费者信心指数来源于国家统计局，新增投资者开户数来源于中国证券登记结算有限公司，其余数据均来源于国泰安数据库和锐思数据库。为降低异常值对数据实证的影响，本文所有连续变量数据两端的1%均作了温莎缩尾技术处理。
（二）变量设计
1.投资者情绪。本文采用的是非单一指标，如股票转换率采用易志高和茅宁等（2009）的做法，将影响投资者情绪的主观和客观因素同时纳入投资者情绪综合指标的构建框架中，以全面准确地反映我国股市的投资者情绪变化，即将封闭式基金折价率（DCEF）、国内A股市场平均转手率（TR）、新增投资者开户数（NIA）、消费者信心指数（CCI）以及沪深交易量（VOT）五个变量（标准化后）作为构成投资者情绪的因子，对其进行主成分分析，将方差解释力度累计大于85%的主成分进行加权平均，加权系数以特征值计量。
2.经济政策不确定性。借鉴彭俞超等（2018）的做法，经济政策不确定性数据是以斯坦福大学和芝加哥大学联合发布的指数数据作为变量值。该指数是以香港《南华早报》作为分析对象，选取该早报中出现不确定性等关键词的文章作为分子，以其早报当月刊发文章总数作为分母，进而计算相应经济政策不确定性指数数据，并选取美国经济政策不确定性指数和全球经济政策不确定性指数作稳健性检验。
3.股票市场波动。借鉴张宗新和王海亮（2013）的做法，选取上海证券综合指数波动率作为内地市场波动的衡量标准。为分析国内投资者情绪和经济政策不确定性是否会对证券市场整体波动产生辐射影响，进一步引入香港恒生指数波动率和美国标普500指数波动率作为香港市场波动和美国市场波动的衡量指标。具体的市场波动率计算公式如下： σ=和 σm=×σ （1）
其中，σ为指数日收益率标准差，σm为月收益率标准差，T为每月指数交易天数，r为第i天指数日收益率和为指数日收益率均值。
为避免过多的控制变量会对回归结果产生多重共线性影响，本文仅选取M2货币增长率、居民物价指数和生产价格指数作为控制变量。投资者情绪、经济政策不确定性以及市场波动相关具体变量解释见表1。
（三）模型设计
1.为检验投资者情绪和经济政策不确定性是否会影响内地市场波动、香港市场波动和美国市场波动，构建模型（2）。
MV=β0+β1Senti+β2EPUC+β3MGR+β4CPI+β5PPI+ε （2）
其中，MV为股票市场波动（含内地市场波动（CMV），香港市场波动（HMV）和美国市场波动（AMV）），Senti为投资者情绪，EPUC为经济政策不确定性，MGR、CPI和PPI分别为货币增长率、居民物价指数和生产价格指数，β为待估计系数。当β1和β2系数为正且显著时，则表明假设1和假设2成立，即投资者情绪和经济政策不确定性会显著促进市场波动。
2.为检验经济政策不确定性是否在投資者情绪与市场波动间具有调节作用，借鉴前人的研究构建模型（3），并在检验前对调节变量和投资者情绪变量进行去中心化处理。
MV=β0+β1Senti+β2EPUC+β3Senti*EPUC+β4MGR+β5CPI+β6PPI+ε （3）
其中，MV是指内地股票市场波动，其余变量解释和参数估计与前面一致。在式（3）中我们主要关注交互项前的系数β3：当β3系数为正且显著时，则表明经济政策不确定性在投资者情绪影响股票市场波动的过程中扮演着正向调节作用;当β3系数为负且显著时，则表明经济政策不确定性在投资者情绪影响股票市场波动的过程中扮演着负向调节作用，否则无调节作用。
三、实证检验与分析
（一）单位根检验
对于时间序列数据，为避免伪回归问题，数据稳定性检验是前提，投资者情绪、经济政策不确定性和市场波动等变量的ADF单位根检验见表2。从表2可知，在1%显著性水平下，内地市场波动、美国市场波动和投资者情绪通过ADF单位根检验，为平稳序列。在5%显著性水平下，香港市场波动、经济政策不确定性和生产价格指数通过ADF单位根检验，为平稳序列。在10%显著水平下，货币增长率和居民物价指数也通过ADF单位根检验，为平稳序列。因此，在10%的显著水平下，所有变量均服从零阶单整，即，零阶单整表明变量间是一种短期波动均衡影响效应，非长期均衡影响效应。
（二）回归分析
表3为投资者情绪、经济政策不确定性与市场波动的基本回归、调节作用回归和辐射效应回归结果。由表3可知，模型1-5的F统计量均显著，表明回归方程均有效。其中，模型1回归结果显示投资者情绪系数为0.022，且在1%水平下显著，表明投资者情绪会显著促进市场波动，假设1成立;模型2回归结果显示经济政策不确定性系数为0.023，且在1%水平下显著，表明经济政策不确定性也会显著促进市场波动，假设2成立;模型3的投资者情绪和政策不确定性交互项系数为0.002，且在1%水平下显著，表明经济政策不确定性在投资者情绪与市场波动间扮演着正向调节的作用，即较高的经济政策不确定性将会加剧投资者情绪对市场波动的正向关系，假设3成立。进一步观察投资者情绪和经济政策不确定性对周边股票市场的影响，模型4和模型5辐射效应回归结果显示，投资者情绪和经济政策不确定性对香港市场波动（美国市场波动）的系数分别为0.015（0.001）和0.047（0.038），且均在1%水平下显著，表明国内的投资者情绪和经济政策不确定性会显著促进提升香港和美国股票市场的波动程度。控制变量方面，M2货币增长率和居民物价指数会显著促进内地、香港和美国股票市场波动，而生产价格指数仅仅对内地股市和香港股市有显著的抑制作用，对美国市场波动作用不显著。
（三）稳健性检验
本文借鉴张宗新（2013）等的做法，重新构建投资者情绪综合指数，以封闭式基金折价率、市场转手率、投资者新增开户数、上涨下跌家数比、A股平均市盈率以及上证指数振幅六个代理变量进行主成分分析，最终获得投资者情绪综合数据并进行回归分析，结果也显示投资者情绪和经济政策不确定性会显著促进市场波动。本文借鉴彭俞超（2018）等的做法，选取同为经济政策不确定性网站中的美国经济政策不确定性数据和全球经济政策不确定性数据作为合适的工具变量，对前文中的回归分析进行重新回归，回归后的结果显示投资者情绪和经济政策不确定性对内地、香港以及美国的市场波动显著正相关。以上稳健性检验均表明本文的结论是可靠的。
四、结论与启示
本文以2005年2月—2018年2月共157个中国上市公司数据的观测值为研究样本，检验投资者情绪和经济政策不确定性是否会影响股票市场波动，同时还实证了经济政策不确定性是否为投资者情绪和股票市场波动的调节变量。研究发现：投资者情绪和经济政策不确定性会显著促进内地、香港以及美国股票市场的波动;经济政策不确定性在投资者情绪影响市场波动过程中具有显著的正向调节作用，即确定的经济政策会削弱投资者情绪对市场波动的正向影响，而不确定的经济政策则会加大投资者情绪对市场波动的正向影响。为了最大化经济政策社会福利，政策制定者在推出经济政策过程中，不仅要关注经济政策本身对实体经济可能带来的市场波动，更要关注行为金融中经济政策在投资者情绪与市场波动间的调节作用。
（责任编辑：孟洁）
参考文献：
[1]巴曙松，朱虹.融资融券、投资者情绪与市场波动[J].国际金融研究，2016（8）：82-96.
[2]安江丽，张立超.投资者情绪与股票收益：基于个人和机构投资者情绪的对比研究[J].金融发展研究，2016（8）：19-24
[3]晏艳阳，蒋恒波，杨光.我国投资者情绪与股票收益实证研究[J].财经理论与实践，2010，31（4）：27-31.
[4]胡昌生，池阳春.投资者情绪、资产估值与股票市场波动[J].金融研究，2013（10）：181-193.
[5]唐利民，韩慧君，杨思远.政策与股票投资者的博弈分析[J].系统工程理论方法应用，1999，1（2）：24-31.
[6]王明涛，路磊，宋锴.政策因素对股票市场波动的非对称性影响[J].管理科学学报，2012，15（12）：40-57.
[7]朱冠平，扈文秀，章伟果，付强.金融冲击、股权结构与企业并购行为——基于GARCH模型视域[J].统计与信息论坛，2019，34（5）：34-40.
[8]蒋蔚.承销商声誉、投资者情绪与IPO抑价——基于上市首日涨幅限制的创业板经验[J].海南金融，2017（12）：4-12.
[9]易志高，茅宁.中国股市投资者情绪测量研究：CICSI的构建[J].金融研究，2009（11）：174-184.
[10]彭俞超，韩珣，李建军.经济政策不确定性与企业金融化[J].中国工业经济，2018（1）：137-155.
[11]张宗新，王海亮.投资者情绪、主观信念调整与市场波动[J].金融研究，2013（4）：142-155.