市場心理

最初のアプローチによれば、投資家の注目は特定の金融市場ベースの指標で近似できる。Gervais et al. (2001) ^{[ 10 ]}および Hou et al. (2009) ^{[ 11 ]}によれば、取引量は投資家心理の良い代理指標である。特定の銘柄の取引量が多い（少ない）と、その銘柄の価格は上昇（下落）する。また、極端な1日リターンも投資家の注目を集めると報告されている（Barber & Odean (2008) ^{[ 12 ]}）。ノイズトレーダーは、リターンが高い（低い）銘柄を買う（売る）傾向がある。Whaley (2001) ^{[ 13 ]}および Baker & Wurgler (2007) ^{[ 9 ] は}、代替の市場心理指標としてシカゴ・オプション取引所（CBOE）ボラティリティ指数（VIX ）を提案している。クレディ・スイス恐怖バロメーター（CSFB）は、3か月後に満期を迎えるゼロプレミアムカラーの価格に基づいている。この指数は、VIX指数の代替として使用されることがあります。^{[ 14 ]} Acertus市場センチメント指標（AMSI）は、5つの変数（指標における重みの降順）を組み込んでいます。株価収益率（株式市場の評価の尺度）、価格モメンタム（市場心理の尺度）、実現ボラティリティ（最近の歴史的リスクの尺度）、高利回り債券リターン（信用リスクの尺度）、TEDスプレッド（システミック金融リスクの尺度）。これらの各要素は、独自の視点から市場センチメントの尺度を提供し、これらを組み合わせることで、より堅牢な市場センチメント指標を提供する可能性があります。^{[ 15 ]}クローズドエンド型ファンドの割引（投資信託の純資産価値が市場価格と等しくない場合）は、投資家の注目の尺度として報告されています（Zweig（1973）^{[ 16 ]}およびLeeら（1991）^{[ 17 ]}）。

これらの研究は、クローズドエンド型ファンドの割引率の変化が投資家心理の変動と高い相関関係にあることを示唆している。Brown et al. (2003) ^{[ 18 ]}は、投資家の注目度を測る指標として、日々の投資信託の資金フローを調査している。 ^{[ 19 ]} Da et al. (2014) ^{[ 14 ]}によると、「ネガティブなセンチメントが高いとき、個人投資家は株式ファンドから債券ファンドに切り替える」。配当プレミアム（配当を支払う株式と支払わない株式の平均簿価対市場価格比率の差）は、投資家心理の良い予測因子となる可能性がある（Baker & Wurgler (2004) ^{[ 20 ]}および Vieira (2011) ^{[ 21 ]}）。個人投資家の取引データも、投資家の注目度を表すことができると報告されている（Kumar & Lee (2006) ^{[ 22 ]}）。この研究は、個人投資家の取引が「体系的に相関している、つまり個人が株式を協調して購入（または売却）している」ことを示している。企業の新規株式公開（IPO）は、投資家心理の代理指標として利用できる膨大な量の情報を生み出します。Ljungqvist et al. (2006) ^{[ 23 ]}および Baker & Wurgler (2007) ^{[ 9 ]}は、IPO初日のリターンとIPOの取引量が、特定の銘柄に対する投資家の注目を予測する上で最も有望な候補であると報告しています。特定の企業の広告への投資額が高いほど、対応する銘柄に対する投資家の注目度が高まることは驚くべきことではありません (Grullon et al. (2004) ^{[ 24 ] )。Chemmanur & Yan (2009) [ 25 ]}の著者らは、「広告費が多いほど、広告を行った年の株価リターンは大きくなるが、広告を行った年の翌年の株価リターンは小さくなる」という証拠を提示しています。ベイカー＆ワーグラー（2007） ^{[ 9 ]}では、株式発行額と新規発行額の比率、インサイダー取引データ、その他の財務指標が投資家の注目度測定手順に役立つと報告されている。

前述の市場ベースの指標には重要な欠点が1つあります。特に、Da et al. (2014) ^{[ 14 ]}によると、「市場ベースの指標は比較的高い頻度で容易に入手できるという利点がある一方で、投資家心理以外の多くの経済要因の均衡結果であるという欠点がある」とのことです。言い換えれば、特定の市場ベースの指標が投資家の注目によって動かされたと断言することは決してできません。さらに、一部の指標は順循環的に作用する可能性があります。例えば、取引量が多いと投資家の注目を集めます。その結果、取引量はさらに増加し​​ます。そして、これがさらに大きな投資家の注目につながります。全体として、市場ベースの指標は投資家の注目を測定する上で非常に重要な役割を果たしています。しかし、投資家は常に、他の変数が結果に影響を与えていないことを確認するように努めるべきです。

投資家の注目度を代理指標として用いる2つ目の方法は、調査に基づくセンチメント指数を用いることです。最もよく知られている指数としては、ミシガン大学消費者センチメント指数、コンファレンス・ボード消費者信頼感指数、UBS/ギャラップ投資家楽観指数などが挙げられます。ミシガン大学消費者センチメント指数は、少なくとも500件の電話インタビューに基づいています。この調査には50の主要な質問が含まれています。^{[ 26 ]}消費者信頼感指数は、回答者数が10倍（5000世帯）です。ただし、この調査は、ビジネス、雇用、所得状況に関する5つの主要な質問のみで構成されています。質問には、「肯定的」、「否定的」、「中立的」の3つの選択肢でのみ回答できます。^{[ 27 ]} UBS/ギャラップ投資家楽観指数は、総投資額が1万ドル以上の1000世帯を対象にインタビューを実施して作成されています。^{[ 28 ]}上記の調査に基づくセンチメント指数は、金融市場指標の良好な予測因子であることが報告されている（Brown & Cliff (2005) ^{[ 29 ]}）。しかし、Da et al. (2014) ^{[ 14 ]}によると、このようなセンチメント指数の使用には重大な制約がある可能性がある。第一に、調査に基づくデータセットのほとんどは週次または月次の頻度で利用可能である。同時に、代替センチメント指標のほとんどは日次頻度で利用可能である。第二に、このような調査で回答者が質問に注意深く正直に答えるインセンティブはほとんどない（Singer (2002) ^{[ 30 ]}）。要約すると、調査に基づくセンチメント指数は金融指標の予測に役立つ可能性がある。しかし、このような指数の使用には特定の欠点があり、場合によっては制限される可能性がある。

3つ目の方向性として、研究者らは、テキストマイニングと感情分析アルゴリズムを使用して、ソーシャルネットワーク、メディアプラットフォーム、ブログ、新聞記事、その他の関連するテキストデータソース（ニュース分析と呼ばれることもある）から投資家の気分に関する情報を抽出することを提案している。一連の出版物（Barber & Odean (2008) ^{[ 12 ]} 、 Dougal et al. (2012) ^{[ 31 ]}、Ahern & Sosyura (2015) ^{[ 32 ]}）は、金融記事やセンセーショナルなニュースが株価の動向に大きな影響を与えることを報告している。ウォールストリートジャーナル、ニューヨークタイムズ、フィナンシャルタイムズなどの人気のあるニュースソースが市場に大きな影響を与えていることも驚くべきことではない。影響の強さは、特定のジャーナル内でもコラムニストによって異なる場合がある（Dougal et al. (2012) ^{[ 31 ]}）。 Tetlock (2007) ^{[ 33 ]}は、ウォール・ストリート・ジャーナルの人気コラム「Abreast of the market」の「否定的な」単語の数を数えることで、投資家の気分をうまく測定できると提案している。 Zhang et al. (2011) ^{[ 34 ]}と Bollen et al. (2011) ^{[ 35 ]}は、 Twitter が株価と変動性を予測するのに役立つセンチメント データの非常に重要な情報源であると報告している。マイクロ ブログ プラットフォームからのデータが株価の動向に与える影響を分析する一般的な方法は、特別な気分追跡指数を構築することである。

最も簡単な方法は、関連する各ツイート内の「肯定的」および「否定的」な単語の数を数え、このデータに基づいて複合指標を構築することです。Nasseri et al. (2014) ^{[ 36 ]}は、株価の変動に関して、 StockTwits (取引関連の意見交換に特化した Twitter のようなプラットフォーム) データの予測力を報告しています。別の、しかしより手間のかかる方法は、人間の専門家を雇って、多数のツイートに予想される株価変動を注釈付けし、予測のための機械学習モデルを構築することです。イベント スタディ手法を Twitter のムードに適用すると、累積異常収益との有意な相関関係が示されます (Sprenger et al. (2014)、^{[ 37 ]} Ranco et al. (2015)、^{[ 38 ]} Gabrovšek et al. (2017) ^{[ 39 ]} )。Karabulut (2013) ^{[ 40 ]}は、 Facebook が投資家のムードに関する情報の良い情報源であると報告しています。総じて、最も人気のあるソーシャル ネットワーク、金融関連のメディア プラットフォーム、雑誌、ジャーナルは、感情データの貴重な情報源となり得ることが、Peterson (2016) にまとめられている。^{[ 41 ]}ただし、このようなタイプのデータを収集するのは比較的難しいことに注意する必要がある (ほとんどの場合、研究者は特別なソフトウェアを必要とする)。さらに、このようなデータの分析には、高度な機械学習とデータ マイニングの知識も必要となる場合がある (Hotho et al. (2005) ^{[ 42 ]} )。

投資家の注目度に関する重要な情報源である第4の方法は、世帯のインターネット検索行動です。このアプローチは、人々が関連情報を収集することから意思決定プロセスを開始すると結論付けたSimon (1955) ^{[ 43 ]}の結果によって裏付けられています。ほとんどのインターネット検索サービスの検索ボリュームに関する公開データは2004年から入手可能です。それ以来、多くの著者が、投資家の注目度と市場収益を予測する上で、このようなデータの有用性を示してきました (Da et al. (2014) ^{[ 14 ]} 、 Preis et al. (2013) ^{[ 44 ]}、Curme et al. (2014) ^{[ 45 ]} )。ほとんどの研究では、検索ボリュームデータを抽出して投資家の注目度を調査するために、Google Trends (GT) サービスを使用しています。インターネット検索データの有用性は、 Yahoo! Corporationのデータに基づいても証明されています (Bordino et al. (2012) ^{[ 46 ]} )。インターネット検索データの応用は、さまざまな金融問題を解決する上で有望な結果をもたらします。 Kristoufek (2013b) ^{[ 47 ]}の著者らは、ポートフォリオの分散化問題における GT データの応用について論じている。論文で提案されている分散化手順は、インターネット検索における特定の銘柄の人気度がその銘柄のリスクと相関しているという仮定に基づいている。著者らは、このような分散化手順がポートフォリオのリターンを大幅に改善するのに役立つと報告している。 Da et al. (2014) ^{[ 14 ]}と Dimpfl & Jank (2015) ^{[ 48 ]}は、最も一般的な 2 つのボラティリティ指標、実現ボラティリティ(RV) とCBOE日次市場ボラティリティ指数 ( VIX )に対する GT データの予測力を調査している。両研究とも、インターネット検索データとボラティリティ指標の間に正の有意な依存関係があると報告している。 Bordino et al. (2012) ^{[ 46 ]}と Preis et al. (2010) ^{[ 49 ]}は、インターネット検索データが米国株式市場の取引量を予測する能力を明らかにしている。 Bordino et al. (2012) ^{[ 46 ]}によると、「クエリボリュームは多くの場合、取引のピークを1日以上前に予測する」。一部の研究者は、GTデータがボラティリティの予測に役立つことを発見している。外国為替市場（Smith (2012) ^{[ 50 ]} ）。仮想通貨（例：ビットコイン）の価格予測において、インターネット検索データがますます重要な役割を担っていることが認められている（Kristoufek (2013a) ^{[ 51 ]}）。Googleトレンドデータは、日々の投資信託の資金フローの優れた予測因子であるとも報告されている。Da et al. (2014) ^{[ 14 ]}は、このようなセンチメントデータは「株式ファンドと債券ファンドの両方の将来の日々の資金フローの変動に対して、有意な増分予測力を持つ」と結論付けている。インターネット検索データのもう1つの有望な情報源は、金融関連のWikipediaページの訪問数である（Wikipediaページの統計^{[ 52 ]}）（Moat et al. (2013) ^{[ 53 ]}および Kristoufek (2013a) ^{[ 51 ]}）。要約すると、家計のインターネット検索行動は、投資家の注目度を測る比較的新しく有望な指標である。このような感情データは、他の情報源からの追加情報を必要とせず、科学的研究において単独で使用することができる。

最後に、投資家の注目の5番目の源泉は、非経済的要因にも依存する可能性があります。毎日、多くの非経済的イベント（ニュース、天気、健康状態など）が私たちの気分に影響を与え、それが結果的にリスク回避レベルと取引行動に影響を与えます。Edmans et al. (2007) ^{[ 54 ]}は、スポーツイベントが投資家の取引行動に与える影響について論じています。著者らは、主要なサッカー大会での敗北後に異常にマイナスの株価リターンが見られるという強い証拠を報告しています。敗北効果は、国際クリケット、ラグビー、バスケットボールの試合後にも有効です。しかし、Abudy、Mugerman、Shust (2022) ^{[ 55 ]}は、ユーロビジョン・ソング・コンテストでの勝利後に株式市場がプラスの反応を示すことを記録しています。このプラスの効果は、優勝国で記録されています。著者らはこの発見を競技構造に起因するものとしています。敗北を強調するスポーツ大会とは異なり、ユーロビジョン・ソング・コンテストの構造は勝者を強調するからです。 Kaplanski & Levy (2010) ^{[ 56 ]}は、悪いニュース (航空機事故) が株価に与える影響を調査しています。著者らは、悪いニュース (例えば航空機事故について) は、株価収益率の大幅な低下 (特に小型株やリスクの高い株の場合) を引き起こす可能性があると結論付けています。特定の日における日照時間がトレーダーの行動に影響を与えるという証拠は、Akhtari (2011) ^{[ 57 ]}および Hirshleifer & Shumway (2003) [ 58 ] で提示されています。^{著者らは、「日照効果」は統計的に有意であり、さまざまなモデル仕様に対して頑健であると結論付けています。気温が株価収益率に与える影響については、Cao & Wei (2005) [ 59 ]}で議論されて^います。

前述の研究結果によると、気温と株価収益率の間には、気温の全範囲において負の相関関係がある（つまり、気温が低いほど収益率が高くなる）。季節性感情障害（SAD）もまた、投資家の気分を予測する指標として知られている（Kamstra et al. (2003) ^{[ 60 ]}）。これは、SADが気象条件に関する情報を取り入れているため、当然の結果である。一部の研究者はさらに踏み込んで、月の満ち欠けと株式市場の収益率の間の相関関係を明らかにしている（Yuan et al. (2006) ^{[ 61 ]}）。Dichev & Janes (2001): ^{[ 62 ]}「…新月の前後15日間の収益率は、満月の前後15日間の収益率の約2倍である」。地磁気活動でさえ、株式リターンに影響（負の相関）を与えることが報告されている（C. Robotti (2003)）。^{[ 63 ]}要約すると、非経済的な出来事はトレーダーの行動に大きな影響を与える。投資家は、晴れて涼しい日、新月の前後15日間、地磁気活動が顕著でない日、できれば重要なスポーツイベントで勝利した翌日に、高い市場リターンを期待するだろう。ほとんどの場合、このようなデータは投資家の注意を測定する際の補足として扱うべきであり、完全に独立したものとして扱うべきではない。