情绪引致的股价噪声会增进投资-估值敏感性吗——源自中国股市的经验证据

黄波; 姜华东

情绪引致的股价噪声会增进投资-估值敏感性吗——源自中国股市的经验证据

黄波,
姜华东

上海立信会计金融学院，上海 201209

基金项目:

国家社会科学基金一般项目 17BGL056

详细信息

作者简介:
黄波(1974-)，男，湖南澧县人，上海立信会计金融学院序伦书院院长，教授

通讯作者:
姜华东(1977-)(通讯作者)，男，江苏丹阳人，上海立信会计金融学院金融学院副教授，博士

中图分类号: F830.91
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出版历程
- 收稿日期: 2021-07-08
- 网络出版日期: 2021-12-16
- 刊出日期: 2021-11-28

Can Sentiment-Induced Noise in Stock Price Promote Corporate Investment? Evidence from China's Stock Markets

Shanghai Lixin University of Accounting and Finance, Shanghai 201209, China

摘要

摘要: 市场情绪引致的情绪化噪声将增加不确定性并直接延缓企业投资(不确定性渠道)，同时妨碍经理人发挥学习效应并弱化“企业投资-估值”敏感性(信息渠道)，但聪明的经理人也会利用情绪化噪声带来的定价偏差以增加投融资，并提升“企业投资-估值”敏感性(融资渠道)。以2003—2019年中国A股非金融类上市公司为样本，采用“市场极端情绪-特质波动”敏感性指标来度量情绪化噪声，同时控制传统股价信息含量指标与其他变量，研究证实情绪化噪声会影响企业投资的不确定性渠道与融资渠道，该效应在后危机时代尤甚，且仅限于股价“难于估值与套利”程度低、会计信息不透明度高的企业。由此可见，尽管经理人面临情绪化噪声引致的不确定性时投资趋于保守，但为了把握投资机会，会有意“制造”股价情绪化噪声，利用其“显性”定价偏差促进企业投融资。
- 情绪化噪声 /
- 噪声交易 /
- 股价信息含量 /
- 投资-估值敏感性 /
- A股市场 /
- 企业投资 /
- 特质信息
Abstract: The noises in stock price induced by market sentiment not only increase uncertainty and decrease corporate investment directly (Uncertainty Chanel), but also hinder the managers from learning the stock price and weaken the sensitivity of "investment-valuation" (Information Channel). On the other hand, rational managers can also take advantage of the mispricing of sentiment-induced noise to increase financing and investment, and strengthen the sensitivity of "investment-valuation" (Financing Channel). Using the data of China's non-financial A-share listed companies from 2003 to 2019, taking sensitivity of idiosyncratic volatility to extreme market sentiment to measure sentiment-induced noises and controlling traditional information contents indicators and other variables, the empirical tests confirm the Uncertainty Chanel and Financing Channel above. This effect verified in the tests only exists in the post crisis era and among companies which are opaque and easy to value and arbitrage. In general, though managers tend to be conservative when faced with uncertainty caused by sentiment-induced noise, they will intentionally create this noise and use the corresponding mispricing to promote financing and corporate investment.
- sentiment-induced noise /
- noise transaction /
- stock price informativeness /
- investment-valuation sensitivity /
- China's A-share market /
- corporate investment /
- trait information

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图 1 市场情绪引致企业估值偏差与股价噪声的“跷跷板”模型

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表 1 主要变量的定义

变量符号	变量名	变量含义
Invest	资本投资比率	(期末购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付现金-期末处置固定资产、无形资产和其他长期资产所收到的现金)/期初总资产×100%
Q	托宾Q值	企业市值/总资产
SIN	情绪化噪声(个股特质波动对市场情绪变化的敏感度)	市场情绪由平稳状态变化为极度高涨或低落时，对应特质波动的变动比率，具体见“情绪化噪声指标构建”
Asyn	股价非同步性	基于三因子模型分财务年度回归所得R²构建: Asyn=ln[(1-R²)/R²]
Ln(IV)	个股特质波动(对数值)	基于三因子模型分财务年度回归所得残差，计算方差并取对数值
ln(β_M²)	市场收益β平方的对数值	基于三因子模型分财务年度回归所得市场收益因子系数构建
ln(β_HML²)	HML因子β平方的对数值	基于三因子模型分财务年度回归所得HML因子系数构建
ln(β_SMB²)	SMB因子β平方的对数值	基于三因子模型分财务年度回归所得SMB因子系数构建
CF	净现金流比率	当期经营活动产生的现金流量净额/期初总资产
Size	公司规模	期末总资产的自然对数
Adv_Size	总资产调节指标	期初总资产的倒数(*10⁹)
Lev	资产负债率	期末总负债/期末总资产
Top1	第一大流通股股东持股比例	第一大流通股股东持股数量/期末公司总股本
H10	流通股股权分散度	前10大流通股东持股比例的赫芬达尔指数
Manag_SR	管理层持股比例	管理层持股数量/期末公司总股本
Indrate	独立董事占比	独立董事人数/董事会总人数
SEO	国有企业哑变量	国有为1，否则为0

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表 2 主要变量的描述性统计

变量	均值	标准差	中位数	极大值	极小值	观测数
Invest	6.030 9	6.937 2	3.890 1	36.585 7	-3.923 3	2828 8
Q	1.943 7	1.211 6	1.534 6	8.006 0	0.914 0	28 288
Asyn	0.896 7	1.241 3	0.679 0	4.580 6	-1.307 8	28 288
Ln(IV)	3.152 7	0.785 0	3.157 9	5.186 7	1.169 5	28 288
SIN	0.025 4	0.158 3	0.021 4	0.483 3	-0.418 4	28 288
ln(β_M²)	-1.013 5	1.846 2	-0.434 4	1.336 3	-8.334 8	28 288
ln(β_SMB²)	-1.033 4	1.996 5	-0.559 4	2.089 7	-8.247 5	28 288
ln(β_HML²)	-1.275 1	2.230 3	-0.864 5	2.527 7	-8.772 9	28 288
CF	0.055 2	0.088 9	0.052 5	0.341 6	-0.228 0	28 288
Size	22.014 5	1.298 5	21.849 8	26.022 3	19.315 3	28 288
Adv_Size	0.586 4	0.666 3	0.369 3	4.093 5	0.005 8	28 288
Lev	0.456 6	0.211 5	0.456 3	1.004 8	0.056 5	28 288
Top1	0.193 6	0.181 5	0.131 8	0.679 9	0.001 6	28 288
H10	0.077 9	0.105 7	0.024 5	0.463 8	0.000 0	28 288
Manag_SR	0.0987	0.179 5	0.000 3	0.670 8	0	27 277
Indrate	0.369 7	0.052 5	0.333 3	0.571 4	0.285 7	28 173
SEO	0.477 7	0.499 5	0	1	0	28 288

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表 3 主要变量的Pearson相关系数

	Invest	Q	Asyn	Ln(IV)	SIN	Q×Asyn	Q×Ln(IV)	Q×SIN	ln(β_M²)	ln(β_SMB²)	ln(β_HML²)
Invest	1
Q	0.002 2	1
Asyn	0.065 2^***	0.125 4^***	1
Ln(IV)	0.024 8^***	0.283 2^***	0.235 9^***	1
SIN	-0.000 0	0.005 2	0.019 4^***	-0.012 0^**	1
Q×Asyn	0.054 5^***	0.522 8^***	0.781 3^***	0.226 7^***	0.017 9^***	1
Q×Ln(IV)	0.010 3^*	0.937 2^***	0.149 4^***	0.540 2^***	0.002 1	0.492 9^***	1
Q×SIN	0.010 5^*	0.089 6^***	0.029 2^***	0.018 8^***	0.849 0^***	0.063 2^***	0.082 5^***	1
ln(β_M²)	-0.047 6^***	-0.051 6^***	-0.679 7^***	-0.009 7	-0.022 3^***	-0.505 5^***	-0.031 7^***	-0.027 8^***	1
ln(β_SMB²)	-0.063 6^***	0.019 4^***	-0.287 0^***	0.133 6^***	-0.000 3	-0.202 7^***	0.054 0^***	-0.000 5	0.128 6^***	1
ln(β_HML²)	0.017 3^***	0.111 1^***	0.006 1	0.259 5^***	-0.010 4^*	0.020 8^***	0.166 1^***	-0.000 0	-0.007 8	0.019 0^***	1
注：^*、^、^*分别表示p＜0.01、p＜0.05和p＜0.1。下表同。

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表 4 情绪化噪声对企业投资的影响

模型	模型(1)	模型(2)	模型(3)	模型(4)	模型(5)
INFO	Asyn	Ln(IV)	-	Asyn	Ln(IV)
Q	0.897 6^***	1.438 3^***	0.798 9^***	0.882 9^***	1.417 6^***
	(0.070)	(0.191)	(0.062)	(0.070)	(0.190)
SIN	-	-	-1.088 4^**	-1.1186^**	-1.060 6^**
			(0.469)	(0.467)	(0.470)
Q×SIN	-	-	0.591 5^***	0.609 9^***	0.585 7^***
			(0.222)	(0.220)	(0.222)
INFO	0.398 7^***	0.520 3^***	-	0.403 1^***	0.519 5^***
	(0.074)	(0.105)		(0.074)	(0.105)
Q×INFO	-0.078 2^***	-0.172 7^***	-	-0.079 7^***	-0.171 4^***
	(0.028)	(0.047)		(0.028)	(0.047)
ln(β_M²)	0.009 7	-0.051 8^*	-0.048 4^*	0.009 9	-0.052 0^*
	(0.030)	(0.028)	(0.028)	(0.030)	(0.028)
ln(β_SMB²)	0.044 2^**	0.008 9	0.015 8	0.044 4^**	0.008 9
	(0.020)	(0.020)	(0.020)	(0.020)	(0.020)
ln(β_HML²)	0.018 9	0.003 1	0.016 4	0.019 4	0.003 5
	(0.016)	(0.016)	(0.016)	(0.016)	(0.016)
CF	8.699 8^***	8.668 3^***	8.781 0^***	8.715 5^***	8.683 4^***
	(0.686)	(0.687)	(0.688)	(0.686)	(0.687)
Size	3.000 4^***	3.029 7^***	3.001 3^***	3.000 3^***	3.029 3^***
	(0.177)	(0.177)	(0.177)	(0.177)	(0.177)
Adv_Size	2.047 2^***	2.055 2^***	2.058 1^***	2.054 0^***	2.061 9^***
	(0.211)	(0.212)	(0.212)	(0.211)	(0.212)
Lev	-3.159 9^***	-3.190 6^***	-3.137 2^***	-3.149 0^***	-3.180 2^***
	(0.534)	(0.534)	(0.534)	(0.534)	(0.534)
Top1	-3.013 0^**	-3.160 2^**	-3.104 6^**	-3.021 4^**	-3.167 6^**
	(1.396)	(1.393)	(1.398)	(1.396)	(1.393)
H10	-0.245 2	-0.034 9	-0.179 0	-0.239 4	-0.029 9
	(2.270)	(2.264)	(2.274)	(2.271)	(2.265)
Manag_SR	6.477 4^***	6.611 7^***	6.475 4^***	6.454 3^***	6.587 7^***
	(0.953)	(0.956)	(0.952)	(0.953)	(0.955)
Indrate	-1.868 9	-1.917 9	-1.870 7	-1.851 2	-1.900 5
	(1.435)	(1.437)	(1.434)	(1.435)	(1.437)
SEO	-0.678 8^**	-0.675 8^**	-0.696 9^**	-0.681 5^**	-0.678 9^**
	(0.342)	(0.342)	(0.342)	(0.342)	(0.341)
常数项	-56.106 3^***	-58.111 1^***	-55.973 1^***	-56.090 8^***	-58.084 8^***
	(3.888)	(3.921)	(3.880)	(3.888)	(3.922)
年份	控制	控制	控制	控制	控制
股票数	3 251	3 251	3 251	3 251	3 251
观测数	27 169	27 169	27 169	27 169	27 169
组内R²	0.14	0.14	0.14	0.14	0.14
注：括号内为稳健标准误。下表同。

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表 5 稳健性检验：2SLS与OLS回归

估计方法	2SLS			OLS
模型	模型(1)	模型(2)	模型(3)	模型(4)	模型(5)	模型(6)
INFO	-	Asyn	Ln(IV)	-	Asyn	Ln(IV)
Q	0.1263^*	0.1340	0.0036	0.0027^***	0.0029^***	0.0020
	(0.075)	(0.087)	(0.219)	(0.000)	(0.001)	(0.002)
SIN	-10.7834^**	-12.2500^**	-10.3495^**	-0.0120^**	-0.0120^**	-0.0116^**
	(4.746)	(4.767)	(4.617)	(0.005)	(0.005)	(0.005)
Q×SIN	5.7935^***	6.5621^***	5.7406^***	0.0060^**	0.0061^**	0.0060^**
	(2.129)	(2.156)	(2.040)	(0.002)	(0.002)	(0.002)
INFO	-	0.5125^***	0.5040^***	-	0.0049^***	0.0052^***
		(0.084)	(0.116)		(0.001)	(0.001)
Q×INFO	-	-0.0490	0.0215	-	-0.0004	0.0001
		(0.034)	(0.055)		(0.000)	(0.000)
其他变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
观测数	27 169	27 169	27 169	27 169	27 169	27 169
调整R²	0.14	0.14	0.15	0.16	0.16	0.17

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表 6 稳健性检验：替换指标回归

变量	因变量: GR_asst+Opport: Q			因变量: Invest+Opport: ROA			因变量: Invest+Opport: ROE
模型	模型(1)	模型(2)	模型(3)	模型(4)	模型(5)	模型(6)	模型(7)	模型(8)	模型(9)
INFO	-	Asyn	Ln(IV)	-	Asyn	Ln(IV)	-	Asyn	Ln(IV)
Opport	0.1013^***	0.1033^***	0.1261^***	19.6683^***	19.6866^***	32.1957^***	7.1555^***	7.0734^***	14.9363^***
	(0.004)	(0.004)	(0.012)	(1.150)	(1.197)	(3.693)	(0.451)	(0.482)	(1.652)
SIN	-0.0545^*	-0.0557^**	-0.0530^*	-0.2130	-0.2159	-0.2103	-0.0716	-0.0745	-0.0526
	(0.028)	(0.028)	(0.028)	(0.255)	(0.255)	(0.254)	(0.234)	(0.234)	(0.233)
Opport×SIN	0.0366^**	0.0374^**	0.0365^**	9.2555^**	9.4843^**	9.7272^**	3.0218^*	3.1766^*	3.0420^*
	(0.015)	(0.015)	(0.015)	(3.932)	(3.956)	(3.925)	(1.733)	(1.737)	(1.723)
INFO	-	0.0199^***	0.0374^***	-	0.2898^***	0.5071^***	-	0.2820^***	0.5083^***
		(0.004)	(0.006)		(0.062)	(0.075)		(0.060)	(0.070)
Opport×INFO	-	-0.0024	-0.0073^**	-	-0.2701	-3.7029^***	-	-0.0050	-2.2693^***
		(0.002)	(0.003)		(0.608)	(1.015)		(0.270)	(0.456)
其他变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
股票数	3 251	3 251	3 251	3 251	3 251	3 251	3 251	3 251	3 251
观测数	27 168	27 168	27 168	27 169	27 169	27 169	26 937	26 937	26 937
组内R²	0.30	0.30	0.30	0.15	0.15	0.15	0.14	0.14	0.15

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表 7 稳健性检验：分时段回归

子样本区间	2004—2007			2009—2019
模型	模型(1)	模型(2)	模型(3)	模型(4)	模型(5)	模型(6)
INFO	-	Asyn	Ln(IV)	-	Asyn	Ln(IV)
Q	0.670 5^*	0.664 3	0.562 7	0.588 3^***	0.682 9^***	1.059 7^***
	(0.381)	(0.408)	(1.334)	(0.065)	(0.075)	(0.190)
SIN	-0.119 8	-0.183 7	-0.096 4	-1.025 3^**	-1.050 5^**	-0.980 7^**
	(1.737)	(1.806)	(1.716)	(0.496)	(0.494)	(0.495)
Q×SIN	-0.055 8	-0.005 0	-0.074 3	0.565 9^**	0.580 7^**	0.554 8^**
	(1.276)	(1.330)	(1.252)	(0.233)	(0.231)	(0.233)
INFO	-	0.344 3	-0.064 2	-	0.274 4^***	0.488 1^***
		(0.313)	(0.499)		(0.076)	(0.107)
Q×INFO	-	-0.011 8	0.029 4	-	-0.075 6^***	-0.131 5^***
		(0.214)	(0.362)		(0.029)	(0.047)
其他变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
股票数	1 208	1 208	1 208	3 225	3 225	3 225
观测数	4 348	4 348	4 348	21 713	21 713	21 713
组内R²	0.11	0.11	0.11	0.15	0.16	0.16

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表 8 拓展性检验一：情绪化噪声对后期融资的影响

估计方法	面板数据回归				OLS
因变量	Finance	Equity	Loan	Bond	Finance	Equity	Loan	Bond
SIN	1.331 2^*	0.881 3^**	0.200 1	-0.007 9	1.173 0	0.706 8^**	0.216 5	-0.008 7
	(0.748)	(0.347)	(0.571)	(0.107)	(0.856)	(0.327)	(0.700)	(0.107)
其他变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
观测数	27 116	27 116	27 116	27 116	27 116	27 116	27 116	27 116
(组内/调整)R²	0.19	0.14	0.21	0.04	0.23	0.09	0.30	0.07

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表 9 拓展性检验二：按照分析师盈余预测误差分组

分析师盈余预测误差	高组别			低组别
模型	模型(1)	模型(2)	模型(3)	模型(4)	模型(5)	模型(6)
INFO	-	Asyn	Ln(IV)	-	Asyn	Ln(IV)
A栏：按Ferror1分组
Q	0.412 8^***	0.456 5^***	0.583 0^*	0.058 9	0.002 8	-0.126 1
	(0.089)	(0.105)	(0.333)	(0.081)	(0.103)	(0.265)
SIN	0.439 1	0.407 8	0.490 4	-2.809 4^***	-2.779 6^***	-2.726 9^***
	(1.000)	(1.005)	(1.001)	(0.972)	(0.970)	(0.971)
Q×SIN	-0.188 5	-0.160 2	-0.186 1	1.144 6^**	1.132 3^**	1.115 5^**
	(0.517)	(0.521)	(0.518)	(0.456)	(0.455)	(0.455)
INFO	-	0.366 0^**	0.567 3^***	-	0.056 4	0.422 8^**
		(0.143)	(0.186)		(0.149)	(0.195)
Q×INFO	-	-0.053 9	-0.061 6	-	0.036 2	0.043 0
		(0.056)	(0.090)		(0.057)	(0.080)
其他变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
观测数	7 723	7 723	7 723	7 659	7 659	7 659
调整R²	0.15	0.15	0.15	0.19	0.19	0.19
B栏：按Ferror2分组
Q	0.511 8^***	0.503 0^***	0.848 7^***	0.005 5	0.009 4	-0.223 9
	(0.088)	(0.105)	(0.327)	(0.082)	(0.103)	(0.269)
SIN	-0.326 9	-0.306 1	-0.264 6	-2.029 1^**	-2.017 6^**	-1.948 4^**
	(1.032)	(1.036)	(1.035)	(0.917)	(0.917)	(0.913)
Q×SIN	0.192 2	0.189 8	0.188 3	0.731 6^*	0.728 0^*	0.705 5
	(0.524)	(0.526)	(0.526)	(0.435)	(0.435)	(0.432)
INFO	-	0.401 9^***	0.648 4^***	-	0.095 8	0.422 1^**
		(0.151)	(0.187)		(0.139)	(0.195)
Q×INFO	-	-0.020 5	-0.105 7	-	-0.008 7	0.054 6
		(0.061)	(0.088)		(0.052)	(0.083)
其他变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
观测数	7 729	7 729	7 729	7 653	7 653	7 653
调整R²	0.15	0.15	0.15	0.19	0.19	0.19

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表 10 拓展性检验三：按照套利限制指数分组

套利限制程度	高组别			低组别
模型	模型(1)	模型(2)	模型(3)	模型(4)	模型(5)	模型(6)
INFO	-	Asyn	Ln(IV)	-	Asyn	Ln(IV)
Q	0.266 7^***	0.249 4^***	0.286 7	0.130 7^*	0.215 0^**	-0.101 0
	(0.061)	(0.075)	(0.238)	(0.076)	(0.095)	(0.267)
SIN	-0.681 8	-0.665 7	-0.648 5	-2.335 3^**	-2.374 4^**	-2.299 7^**
	(0.595)	(0.594)	(0.593)	(0.956)	(0.955)	(0.951)
Q×SIN	0.509 8^*	0.514 3^*	0.509 2^*	0.981 5^**	1.008 4^**	1.002 0^**
	(0.285)	(0.284)	(0.283)	(0.470)	(0.469)	(0.466)
INFO	-	0.441 7^***	0.457 4^***	-	0.458 5^***	0.477 4^***
		(0.100)	(0.128)		(0.133)	(0.184)
Q×INFO	-	-0.012 5	-0.015 8	-	-0.091 4^*	0.053 1
		(0.038)	(0.061)		(0.053)	(0.082)
其他变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
观测数	17 092	17 092	17 092	10 062	10 062	10 062
调整R²	0.17	0.17	0.17	0.18	0.18	0.18

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表 11 拓展检验四：按照情绪β分组

按情绪β分位数分组	易受情绪感染组			非情绪化组
模型	模型(1)	模型(2)	模型(3)	模型(4)	模型(5)	模型(6)
INFO	-	Asyn	Ln(IV)	-	Asyn	Ln(IV)
Q	0.207 2^***	0.205 5^**	0.060 8	0.316 4^***	0.342 5^***	0.231 5
	(0.066)	(0.084)	(0.259)	(0.066)	(0.080)	(0.240)
SIN	-0.853 3	-0.867 2	-0.859 1	-1.825 4^**	-1.809 8^**	-1.7430^**
	(0.696)	(0.694)	(0.693)	(0.739)	(0.740)	(0.733)
Q×SIN	0.111 1	0.124 6	0.131 8	1.290 1^***	1.291 3^***	1.270 7^***
	(0.318)	(0.317)	(0.316)	(0.371)	(0.371)	(0.367)
INFO	-	0.354 1^***	0.371 2^**	-	0.582 5^***	0.614 8^***
		(0.119)	(0.157)		(0.111)	(0.143)
Q×INFO	-	-0.015 0	0.031 9	-	-0.058 0	0.006 1
		(0.043)	(0.069)		(0.045)	(0.066)
其他变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
观测数	13 507	13 507	13 507	13 662	13 662	13 662
调整R²	0.16	0.16	0.16	0.17	0.17	0.17

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表 12 拓展检验五：按照会计信息不透明度分组

信息不透明度	高组别			低组别
模型	模型(1)	模型(2)	模型(3)	模型(4)	模型(5)	模型(6)
INFO	-	Asyn	Ln(IV)	-	Asyn	Ln(IV)
A栏：按absEM1分组
Q	0.281 0^***	0.299 3^***	0.275 6	0.464 6^***	0.465 6^***	0.559 4^**
	(0.064)	(0.081)	(0.256)	(0.072)	(0.086)	(0.253)
SIN	-1.487 8^**	-1.501 7^**	-1.487 2^**	-0.459 2	-0.470 3	-0.400 1
	(0.728)	(0.726)	(0.725)	(0.725)	(0.725)	(0.724)
Q×SIN	0.749 1^**	0.764 5^**	0.762 8^**	0.307 4	0.315 9	0.295 6
	(0.346)	(0.345)	(0.344)	(0.345)	(0.346)	(0.344)
INFO	-	0.357 9^***	0.304 0^**	-	0.390 6^***	0.609 2^***
		(0.118)	(0.153)		(0.119)	(0.153)
Q×INFO	-	-0.036 2	-0.005 7	-	-0.025 6	-0.042 7
		(0.044)	(0.070)		(0.048)	(0.071)
其他变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
观测数	12 583	12 583	12 583	12 559	12 559	12 559
调整R²	0.16	0.16	0.16	0.16	0.17	0.17
B栏：按absEM2分组
Q	0.246 1^***	0.320 1^***	0.241 4	0.504 5^***	0.444 4^***	0.589 6^**
	(0.065)	(0.083)	(0.263)	(0.071)	(0.084)	(0.248)
SIN	-1.103 3	-1.106 4	-1.092 7	-0.909 2	-0.947 9	-0.868 7
	(0.736)	(0.734)	(0.733)	(0.718)	(0.717)	(0.720)
Q×SIN	0.625 3^*	0.641 2^*	0.634 5^*	0.464 8	0.484 9	0.461 3
	(0.349)	(0.348)	(0.348)	(0.343)	(0.342)	(0.344)
INFO	-	0.460 7^***	0.330 5^**	-	0.275 8^**	0.555 4^***
		(0.120)	(0.157)		(0.117)	(0.149)
Q×INFO	-	-0.081 4^*	-0.006 4	-	0.021 7	-0.038 8
		(0.045)	(0.072)		(0.047)	(0.069)
其他变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
观测数	12 576	12 576	12 576	12 566	12 566	12 566
调整R²	0.16	0.16	0.16	0.17	0.17	0.17

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参考文献(40)

[1]	CHEN Q, GOLDSTEIN I, JIANG W. Price informativeness and investment sensitivity to stock price[J]. Review of Financial Studies, 2007, 20(3): 619-650. doi: 10.1093/rfs/hhl024
[2]	BAKER M, WURGLER J. Investor sentiment in the stock market[J]. Journal of Economic Perspectives, 2007, 21(2): 129-151. doi: 10.1257/jep.21.2.129
[3]	BLOOM N, FLOETOTTO M, JAIMOVICH N, et al. Really uncertain business cycles[J]. Econometrica, 2018, 86(3): 1031-1065. doi: 10.3982/ECTA10927
[4]	DESSAINT O, FOUCAULT T, FRESARD L, et al. Noisy stock prices and corporate investment[J]. Review of Financial Studies, 2019, 32(7): 2625-2672. doi: 10.1093/rfs/hhy115
[5]	ANG A, HODRICK R J, XING Y, et al. High idiosyncratic volatility and low returns: international and further U.S. evidence[J]. Journal of Financial Economics, 2009, 91(1): 1-23. doi: 10.1016/j.jfineco.2007.12.005
[6]	FOUCAULT T, GEHRIG T. Stock price informativeness, cross-listings and investment decisions[J]. Journal of Financial Economics, 2008, 88(1): 146-168. doi: 10.1016/j.jfineco.2007.05.007
[7]	DOW J, GOLDSTEIN I, GUEMBEL A. Incentives for information production in markets where prices affect real investment[J]. Journal of the European Economic Association, 2017, 15(4): 877-909. doi: 10.1093/jeea/jvw023
[8]	EDMANS A, JAYARAMAN S, SCHNEEMEIER J. The source of information in prices and investment-price sensitivity[J]. Journal of Financial Economics, 2017, 126(1): 74-96. doi: 10.1016/j.jfineco.2017.06.017
[9]	胡才泓, 周文怡. 股价同步性研究述评与展望——基于R²的研究视角[J]. 金融教育研究, 2020(5): 40-48. doi: 10.3969/j.issn.2095-0098.2020.05.005
[10]	于丽峰, 唐涯, 徐建国. 融资约束、股价信息含量与投资股价敏感性[J]. 金融研究, 2014(11): 159-174. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201411011.htm
[11]	陈康, 刘琦. 股价信息含量与投资-股价敏感性——基于融资融券的准自然实验[J]. 金融研究, 2018(9): 125-142. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201809008.htm
[12]	WANG Y, WU L, YANG Y. Does the stock market affect firm investment in China? a price informativeness perspective[J]. Journal of Banking and Finance, 2009, 33(1): 53-62. doi: 10.1016/j.jbankfin.2006.12.013
[13]	POLK C, SAPIENZA P. The stock market and corporate investment: a test of catering theory[J]. Review of Financial Studies, 2009, 22(1): 187-217. doi: 10.1093/rfs/hhn030
[14]	MCLEAN R D, ZHAO M. The business cycle, investor sentiment, and costly external finance[J]. Journal of Finance, 2014, 69(3): 1377-1409. doi: 10.1111/jofi.12047
[15]	花贵如, 刘志远, 许骞. 投资者情绪、管理者乐观主义与企业投资行为[J]. 金融研究, 2011(9): 178-191. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201109016.htm
[16]	黄宏斌, 翟淑萍, 陈静楠. 企业生命周期、融资方式与融资约束——基于投资者情绪调节效应的研究[J]. 金融研究, 2016(7): 96-112. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201607007.htm
[17]	黄波, 方茜. 市场情绪波动会影响企业投资吗?——兼议股价情绪敏感度的异质效应[J]. 经济管理, 2019(9): 92-108. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJGU201909008.htm
[18]	靳光辉, 刘志远, 花贵如. 政策不确定性、投资者情绪与企业投资——基于战略性新兴产业的实证研究[J]. 中央财经大学学报, 2016(5): 60-69. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZYCY201605009.htm
[19]	张庆, 朱迪星. 投资者情绪、管理层持股与企业实际投资——来自中国上市公司的经验证据[J]. 南开管理评论, 2014(4): 120-127. doi: 10.3969/j.issn.1008-3448.2014.04.013
[20]	左浩苗, 郑鸣, 张翼. 股票特质波动率与横截面收益: 对中国股市"特质波动率之谜"的解释[J]. 世界经济, 2011(5): 117-135. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJJJ201105007.htm
[21]	SHU H C, CHANG J H. Investor sentiment and financial market volatility[J]. Journal of Behavioral Finance, 2015, 16(3): 206-219. doi: 10.1080/15427560.2015.1064930
[22]	姚尧之, 王坚强, 刘志峰. 混频投资者情绪与股票价格行为[J]. 管理科学学报, 2018(2): 104-113. doi: 10.3969/j.issn.1007-9807.2018.02.008
[23]	PASTOR L, VERONESI P. Technological revolutions and stock prices[J]. American Economic Review, 2009, 99(4): 1451-1483. doi: 10.1257/aer.99.4.1451
[24]	PANOUSI V, PAPANIKOLAOU D. Investment, idiosyncratic risk, and ownership[J]. Journal of Finance, 2012, 67(3): 1113-1148. doi: 10.1111/j.1540-6261.2012.01743.x
[25]	龚光明, 曾照存. 产权性质、公司特有风险与企业投资行为[J]. 中南财经政法大学学报, 2014(1): 137-144. doi: 10.3969/j.issn.1003-5230.2014.01.019
[26]	STAMBAUGH R F, YU J, YUAN Y. Arbitrage asymmetry and the idiosyncratic volatility puzzle[J]. Journal of Finance, 2015, 70(5): 1903-1948. doi: 10.1111/jofi.12286
[27]	GUO H, KASSA H, FERGUSON M F. On the relation between EGARCH idiosyncratic volatility and expected stock returns[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2014, 49(1): 271-296. doi: 10.1017/S0022109014000027
[28]	李凤羽. 投资者情绪能够解释ETF的折溢价吗?——来自A股市场的经验证据[J]. 金融研究, 2014(2): 180-192. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201402014.htm
[29]	LI B, RAJGOPAL S, VENKATACHALAM M. R2 and idiosyncratic risk are not interchangeable[J]. The Accounting Review, 2014, 89(6): 2261-2295. doi: 10.2308/accr-50826
[30]	朱迪星, 潘敏. 迎合投资一定非效率吗——基于利益相关者的视角[J]. 南开管理评论, 2012(6): 14-24. doi: 10.3969/j.issn.1008-3448.2012.06.003
[31]	MOELLER S B, SCHLINGEMANN F P, STULZ R M. How do diversity of opinion and information asymmetry affect acquirer returns?[J]. Review of Financial Studies, 2007, 20(5): 2047-2078. http://fisher.osu.edu/fin/faculty/stulz/publishedpapers/How%20do%20Diversity%20of%20Opinion%20and%20Info%20Asymmetry%20Affect.pdf
[32]	CHANG E C, LUO Y, REN J. Pricing deviation, misevaluation comovement, and macroeconomic conditions[J]. Journal of Banking and Finance, 2013, 37(12): 5285-5299. doi: 10.1016/j.jbankfin.2013.08.005
[33]	ANTONIOU C, DOUKAS J A, SUBRAHMANYAM A. Investor sentiment, beta, and the cost of equity capital[J]. Management Science, 2016, 62(2): 347-367. doi: 10.1287/mnsc.2014.2101
[34]	GU M, KANG W, XU B. Limits of arbitrage and idiosyncratic volatility: evidence from China stock market[J]. Journal of Banking and Finance, 2018, 86: 240-258. doi: 10.1016/j.jbankfin.2015.08.016
[35]	AMIHUD Y. Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects[J]. Journal of Financial Markets, 2002, 5(1): 31-56. doi: 10.1016/S1386-4181(01)00024-6
[36]	CEN L, LU H, YANG L. Investor sentiment, disagreement, and the breadth-return relationship[J]. Management Science, 2013, 59(5): 1076-1091. doi: 10.1287/mnsc.1120.1633
[37]	BERGER D, TURTLE H J. Cross-sectional performance and investor sentiment in a multiple rsk factor model[J]. Journal of Banking and Finance, 2012, 36(4): 1107-1121. doi: 10.1016/j.jbankfin.2011.11.001
[38]	FIRTH M, WANG K, WONG S M L. Corporate transparency and the impact of investor sentiment on stock prices[J]. Management Science, 2015, 61(7): 1630-1647. doi: 10.1287/mnsc.2014.1911
[39]	JONES J. Earnings management during import relief investigations[J]. Journal of Accounting Research, 1991, 29(2): 193-228. doi: 10.2307/2491047
[40]	KOTHARI S P, LEONE A J, WASLEY C E. Performance matched discretionary accrual measures[J]. Journal of Accounting and Economics, 2005, 39(1): 163-197. doi: 10.1016/j.jacceco.2004.11.002