Bali等(2011)的实证研究解释了股票市场中存在的一种反常现象,即最大日收益效应(MAX效应)。这种反常现象产生的主要原因之一就是,在当月日收益率最大值较高的股票,在下个月表现并不好;而在当月日收益率最大值较低的股票,在下个月表现良好。投资者情绪是这一反常现象产生的另一原因,由于那些具有较高收益率极值的股票是那些投机投资者的更优选择,但这些具有较高收益极值的股票往往在下个月表现的并不好,这个现象进而导致了 MAX效应的产生。这种投资者情绪能够在一定程度上影响投资者决策,因为它是股票市场中投资者心理的一种良好的显示指标,故而,在行为金融学的研究中,它是热门问题之一。本文的研究参考Baker和Wurgler(2006)以及易志高和茅宁(2009)对投资者情绪综合指标的研究方法,首先对股票市场中三类投资者情绪指标进行了介绍和分析,然后选取了六个反映投资者情绪的指标:封闭式基金折价率、新增投资者开户数、IPO数量、IPO首日收益率、沪深A股市场换手率和消费者信心指数,在对它们进行主成分分析后,创建了投资者情绪综合指数,以应用于中国的股票市场。进而,探究了 MAX效应中投资者情绪的作用。首先,本文利用中国股票市场中所有A股的日度数据与月度数据,每个月按照每只股票在过去一个月内的最大日收益率(MAX)进行排序并将其分成十等分,组成投资组合。用D1代表在过去一个月内的最大日收益率最低的投资组合(即低MAX投资组合);用D10代表在过去一个月内的最大日收益率最高的投资组合(即高MAX投资组合),以此建立了 Fama-French三因子模型。结果显示高MAX投资组合(D10)在下一个月的超额收益率以及基于Fama-French三因子模型得到的α值都是显著为负的。由此说明了,导致MAX效应的原因之一就是,在当月具有较高收益率极值的股票在下个月的表现不如当前月收益率极值较低的股票。其次,在实证研究中,本文建立的投资者情绪指数由主成分分析法得到。我们按照Baker和Wurgler(2007)以及Stambaugh等(2012)的研究方法,将样本期间内高于或等于投资者情绪指数(ISI)的中位数的月份定义为高投资者情绪月份,并将其赋值为1;与之对应,将样本期间内低于投资者情绪指数(ISI)的中位数的月份定义为低投资者情绪月份,并将其赋值为0;至此,将样本期间内的所有月份分为高投资者情绪月份与低投资者情绪月份两部分。之后,再分别建立Fama-French三因子模型发现,经过了高低投资者情绪划分后的MAX效应,表现的并不相同。实证结果显示,股票市场中存在的MAX效应在高投资者情绪持续期间被扩大化了;而低投资者情绪使得MAX效应消失了,这说明了 MAX效应只存在于高的投资者情绪持续期间。以上对MAX效应的研究都只是基于投资组合层面上的,这样做的唯一好处就是非参数性,因为我们不需要建立任何函数关系对其系数进行估计。但是,如果只进行投资组合层面上的研究,就会弱化数据中所包含的一些特有信息。所以,最后,我们对股票的收益率进行Fama-Macbeth截面回归,来证明股票市场中存在着MAX效应,且投资者情绪会将MAX效应扩大化。本文利用了投资者情绪与MAX效应的全新视角,给予投资者一个更好的投资建议:由于在高投资者情绪持续期间,股票往往是被过高定价的,所以投资者应该相应减少对高MAX股票的投资比例,以保证更高的投资者回报率。