無形之手：新媒體繁榮下的金融風(fēng)險(xiǎn) 20241101 -銀河證券

w,無形之手:無形之手:新媒體繁榮下的金融風(fēng)險(xiǎn)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家:章俊分析師:吳磯靖、馬普凡、岳錚資本市場系列專題研究報(bào)告2024年無形之手:2024年分析師分析師在924國新辦發(fā)布會之后的一周,A股市場在極短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)了史無前例的金流動、渠道活躍度以及監(jiān)管效率的影響。析師登記編碼:S0130523070003積系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。累積為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn);因素可能進(jìn)一步放大新媒體對資金端的影響,流動性因子與股價(jià)波動的關(guān)聯(lián)性不容忽視;3.渠道活躍度與大盤走勢具有雙向非線性相關(guān)性:新媒體對渠道端的影響主要體現(xiàn)在提升渠道活躍度以及提高金融投顧、客服等平臺的用戶轉(zhuǎn)化率。盡管渠道趨勢。金融風(fēng)險(xiǎn)的"放大器"和"加速器"效應(yīng)。硅谷銀行的破產(chǎn)是由美聯(lián)儲加息、資產(chǎn)負(fù)債期限錯配、客戶集中度高以及市場恐慌和擠兌等多重因素共同作用制產(chǎn)生了深刻影響。l防微杜漸:政策及市場預(yù)期管理尤顯重要。市場提供了充裕的流動性。新媒體更容易放大市場對政策的敏感性和反應(yīng)速時(shí)發(fā)布權(quán)威信息,引導(dǎo)市場預(yù)期,減少不確定性,降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)可能性。吳硯靖計(jì)算機(jī)及科創(chuàng)板首席分析師馬普凡金融工程首席分析師分析師登記編碼:S0130522040002分析師登記編碼:S0130522030006研究助理資料來源:中國銀河證券研究院資本市場系列專題研究報(bào)告catalog·引言:信息潮涌下的市場急劇波動3(二)推波助瀾:新媒體繁榮下的信息擴(kuò)散或與本輪行情密切相關(guān)…4-·歷史的警鐘:&Gamestop案例解讀5(一)硅谷銀行:Twitter時(shí)代的銀行危機(jī).6(二)Gamestop:新媒體驅(qū)動的投資反擊戰(zhàn)8:·信息的覺醒:信息傳播的路徑演化與技術(shù)革新)信息裂變:信息傳播新范式下信息乘數(shù)效應(yīng),加大……10(二)交互升級:從web1.0到2.00.3.0,從單向到雙向到去中心化i2(一)如虎添翼:快速廣泛的信息傳播助力市場價(jià)值發(fā)現(xiàn)is(二)隨波逐流:羊群效應(yīng)與信息繭房或?qū)⒋呱袌雠菽濉べY本的共振新媒體影響資本市場的多重視角(一)新媒體對資產(chǎn)端影響:情緒因子加入資產(chǎn)定價(jià)模型(二)新媒體對資金端影響:波動性、流動性與價(jià)格三者存在因果關(guān)系23(三)新媒體對渠道端影響:渠道活躍度與大盤走勢具有相關(guān)性….27(四)新媒體對監(jiān)管側(cè)影響:信披法規(guī)的完善及科技監(jiān)管的提升…29六·政策的羅盤防范化解新媒體帶來的金融風(fēng)險(xiǎn)…31(三)因勢利導(dǎo):金融機(jī)構(gòu)應(yīng)科學(xué)利用新媒體信息平臺32七·風(fēng)險(xiǎn)提示32資本市場系列專題研究報(bào)告數(shù)字化時(shí)代,信息傳播的媒介發(fā)生顯著變化,新媒體依托于新的技術(shù)支撐體系應(yīng)運(yùn)而生,改變了人們獲取信息和交流的方式,大幅提升信息的傳播速度、覆蓋范圍與交互性。近期,隨著"924"一攬子超預(yù)期政策的推出,資本市場情緒被迅速點(diǎn)燃,A股在持續(xù)低迷數(shù)月后迎來大幅上漲行情,但隨后又出現(xiàn)較大幅度的回調(diào)。我們認(rèn)為,市場作新媒體繁榮對資本市場的影響?yīng)q如一把"雙刃劍":一方面,新媒體極大地提高了信息透明度和可獲取性,將信息快速傳播至更廣泛的受眾,增加了投資者的知情權(quán)與參與度;另一方面,新媒體作為情緒的"放大器",可能誘發(fā)羊群效應(yīng)等非理性行為,也難以避免信息偏誤、信息繭房的負(fù)面影響,導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)日益上升?；诖?本報(bào)告從信息傳播視角出發(fā),從多角度闡述信息流對資本市場的影響機(jī)制,并提出新媒體時(shí)代應(yīng)對金融風(fēng)險(xiǎn)的政策建議。一、引言:信息潮涌下的市場急劇波動(-)風(fēng)生水起:9月24日以來,A股市場快速升溫2024年9月24日,國務(wù)院新聞辦公室舉行新聞發(fā)布會,中國人民銀行行長潘功勝、國家金融監(jiān)督管理總局局長李云澤、中國證券監(jiān)督管理委員會主席吳清介紹金融支持經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有關(guān)情況,重磅推出了降準(zhǔn)降息、房地產(chǎn)五項(xiàng)新政策、創(chuàng)新結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具支持資本市場等系列舉措,為近期持續(xù)低迷的資本市場打了一劑強(qiáng)心針。9月26日,中共中央政治局會議召開,會議內(nèi)容釋放出政策呵護(hù)經(jīng)濟(jì)回升、提振市場信心的積極信號,會議召開超出市場預(yù)期。伴隨著一系列超預(yù)期利好政策陸續(xù)發(fā)布,A股走出大幅上漲行情,上證指數(shù)從9月23日收盤價(jià)2748.92點(diǎn)漲至9月30日收盤價(jià)3336.50點(diǎn),各行業(yè)全線上漲,有效提振了市場信心。圖1:9月24日起上證指數(shù)大幅上漲圖2:9月24日至9月30圖1:9月24日起上證指數(shù)大幅上漲50.0%成交額(億元)收盤價(jià)(右軸)50.0%20000.04000.020000.040.0%15000.03500.015000.030.0%10000.03000.010000.020.0%5000.02500.05000.010.0%0.02000.00.0%0.02000.0資料來源:ind,中國銀河證券研究院資料來源:資料來源:ind,中國銀河證券研究院與A股三十余年歷史上的數(shù)次牛市相比,本輪股市上漲既存在共性因素,也表現(xiàn)出個性差異,特別是以下特征值得重點(diǎn)關(guān)注。一是市場反應(yīng)迅速,呈現(xiàn)短期大幅上漲之勢。本輪A股行情與歷史上1999年"5.19"行情具有較高的相似性,均是在經(jīng)濟(jì)增速下降、通縮壓力和M2增速新低的背景下,出臺政策大力提振資本市場。但在1999年,國務(wù)院于5月16日批準(zhǔn)了證監(jiān)會提出的《關(guān)于進(jìn)一步規(guī)范和推進(jìn)證券市場發(fā)展的六點(diǎn)意見》(即"搞活市場的六項(xiàng)政策"),隨后經(jīng)過2個交易日的市場消化時(shí)間,于5月19日迎來重要轉(zhuǎn)折點(diǎn),進(jìn)而開啟了為期兩年的牛市行情。相比之下,今年9月24日國新辦召開新聞發(fā)布會后,市場迅速作出反應(yīng),政策出臺當(dāng)天上證指數(shù)上漲4.15%,成為此前4年來的最大單日漲幅。在9月24日至9月30日的5個交易日中,上證指數(shù)累計(jì)漲幅21.37%,成交金額刷新歷史最高紀(jì)錄。A股上漲速度堪稱"閃電牛",屬近年來之最。由于相較于機(jī)構(gòu)投資者,散戶的金融專業(yè)素養(yǎng)相對不足,信息獲取與識別能力存在劣勢,這在客觀上造成散戶與機(jī)構(gòu)投資者之間存在一定的信息不對稱,使其難以在牛市初期把握投資機(jī)會。而在本30日期間,行業(yè)整體新增開戶數(shù)量相對大漲前普遍增幅在2-6倍之間,數(shù)十家券商在國慶期間"休市不休假",以滿足更多投資者的開戶需求。投資者結(jié)構(gòu)方面,主,855后、9o后正逐漸成為市場的主要參與者,00后開戶數(shù)量也明顯提升。資金參與量方面,近幾日市場中小單凈流入資金量顯著上漲,表明散戶交易已經(jīng)迅速地活躍起來。圖3:近期新開戶投資者年齡結(jié)構(gòu)注:統(tǒng)計(jì)時(shí)間截至10月1日圖4:滬深兩市A股小單(散戶)凈流入資金量顯著上漲超大單凈流入額超大單凈流入額(億元)小單凈流入額(億元)1500.01000.0 500.00.0-500.0資料來源:ind,中國銀河證券研究院開10.13%,開盤價(jià)報(bào)3674.4點(diǎn),收盤報(bào)3490點(diǎn),滬深京三地市場全天成交額約3.5萬億元。隨后幾天,A股進(jìn)入震蕩調(diào)整期,部分資金獲利了結(jié),止盈離場。A股市場在經(jīng)歷快速上漲后,投資者需要時(shí)間來消化獲利盤,同時(shí)等待更多經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和政策信號來確認(rèn)上漲趨勢的持續(xù)性。這一過程中,前期受情緒主導(dǎo)而快速入場的新股民往往缺乏專業(yè)知識和交易經(jīng)驗(yàn),對市場的理解不到位,更難把握理性投資策略。(二)推波助瀾:新媒體繁菜下的信息擴(kuò)散或與本輪行情密切相關(guān)我們認(rèn)為,A股本輪上漲行情主要由政策力度超預(yù)期導(dǎo)致,而除此之外,還應(yīng)將數(shù)字化時(shí)代的新媒體繁榮與信息擴(kuò)散因素納入其中。在過去,牛市的到來往往伴隨著一種漸進(jìn)式感知過程。一方面,人們通過財(cái)經(jīng)新聞等傳統(tǒng)媒體了解市場動態(tài),受限于傳統(tǒng)信息媒介的傳播速度與輻射范圍,投資者特別是散戶的信息獲取相對滯后。另一方面,對于不具備專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的投資者而言,身邊熟人的賺錢效應(yīng)往往更吸引人,人們通過口口相傳的方式逐漸感受到市場的繁榮與熱情。而現(xiàn)在,股票市場的波動日益受到新媒體的深刻影響。新媒體是指利用數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、移動通信技術(shù)等現(xiàn)代信息技術(shù)手段,通過互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)絡(luò)等渠道,進(jìn)行信息傳播和交流的媒體形式,包括但不限于社交媒體、視頻和音頻平臺、即時(shí)通訊工具等,是廣大網(wǎng)民表達(dá)情感、態(tài)度、意見、觀點(diǎn)的渠道。隨著新媒體的廣泛普及,市場情緒和觀點(diǎn)的傳遞變得異常迅速且扁平化,人與人之間的信息交換擺脫了物理距離限制。微信、抖音、快手、小紅書等新媒體平臺的崛起,使信息傳播速度和覆蓋范圍都達(dá)到了前所未有的高度。數(shù)據(jù)顯示,"924"新政出臺當(dāng)天,社交媒體上關(guān)于A股的討論聲量急劇升高,"A股"一詞的微信指數(shù)較前一日環(huán)比大漲307%,相關(guān)話題迎來全民討論。新媒體奧情傳播的實(shí)時(shí)性有助于激發(fā)投資者情緒,放大市場反應(yīng)。對比各類信息傳播渠道對A股的討論聲量,視頻渠道占比最高,達(dá)到56.96%,自媒體號渠道占比21.29%,微博平臺占比13.16%,新媒體渠道的信息傳播優(yōu)勢凸顯。相比之下,較為傳統(tǒng)的財(cái)經(jīng)信息獲取渠道如新聞網(wǎng)站、新聞app等占比較低,合計(jì)僅6.31%。新媒體平臺中,網(wǎng)友借助股市漲跌頻繁造梗,其他諸如分享炒股知識等內(nèi)容也受到關(guān)注。此外,年輕群體是新媒體的主力用戶,也是本輪新進(jìn)入A股市場的重要力量,這也成為信息傳播直接影響股市行情的有力證據(jù)。1.5E+091.0E+095.0E+80.0E+00微信指數(shù)環(huán)比(右軸)400.0%300.0%200.0%100.0%0.0%圖5:99月24日起A股討論量急劇升高圖6:本輪行情中各類信息傳播渠道占比1.5E+091.0E+095.0E+80.0E+00微信指數(shù)環(huán)比(右軸)400.0%300.0%200.0%100.0%0.0%視頻56.96%自媒體號21.29%微博13.16%新聞網(wǎng)站3.69%新聞app2.62%微信1.23%注:統(tǒng)計(jì)時(shí)間為9月25日至10月10日12:00度發(fā)達(dá)的背景下,不同媒介平臺在報(bào)道同一事件或傳播某一信息時(shí),通過相互引用、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等方式,形成的一種相互加強(qiáng)、相互影響的現(xiàn)象。這種現(xiàn)象可以迅速放大某一信息的影響力,加大信息杠桿和情緒杠桿,形成社會廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)事件,從而對公眾情緒和行為產(chǎn)生顯著影響。受信息杠桿影響,市場情緒能夠在極短的時(shí)間內(nèi)迅速累積并釋放,這種情緒的快速傳播和放大無疑加劇了市場的波動性,導(dǎo)致市場的彈性空間和波動速度遠(yuǎn)超以往。與此同時(shí),在新媒體的引導(dǎo)下,投資者更容易形成一致性預(yù)期和行動,并在更短的時(shí)間內(nèi)完成決策,加劇市場漲跌幅度。這種快速決策的過程往往缺乏充分思考和理性分析,容易導(dǎo)致投資者在市場波動中迷失方向。與本輪A股上漲行情相似的,由新媒體繁榮驅(qū)動的金融市場風(fēng)險(xiǎn)事件屢見不鮮。例如,在硅谷銀行事件中,新媒體引發(fā)市場恐慌,使存款人第一時(shí)間獲得信息并做出決策,縮短了銀行處理危機(jī)的時(shí)間,最終導(dǎo)致銀行擠兌甚至破產(chǎn);在Gamestop事件中,新媒體中的意見領(lǐng)袖激發(fā)了投資者的資本市場系列專題研究報(bào)告積極情緒,在散戶投資者之間形成堅(jiān)定信念與集體行動,在"羊群效應(yīng)"的驅(qū)動下導(dǎo)致股價(jià)飆升。此類事件為我們敲響了警鐘,有必要充分理解并警惕新媒體繁榮下的金融風(fēng)險(xiǎn)。(一)硅谷銀行:Twitter時(shí)代的銀行危機(jī)硅谷銀行(SVB)成立于1983年,是美國第16大銀行,截至2022年底資產(chǎn)達(dá)到2090億美谷銀行在低利率環(huán)境下采取了積極的投資策略,大量持有債務(wù)證券。然而疫情過后,美聯(lián)儲自2022年起連續(xù)快速加息,聯(lián)邦基金利率由2022年初的.25%上升至2023年2月的4.75%,隨著利率的迅速攀升,硅谷銀行的這些投資帶來了顯著的未實(shí)現(xiàn)損失。2023年3月8日,SVB突然宣布,因利率相關(guān)投資組合損失約18億美元,急需籌集22.5億美元資金以修復(fù)資產(chǎn)負(fù)債表。這一消息如睛天霹靂,瞬間在存款人群體中引發(fā)了恐慌性情緒,存款人紛紛通過線上渠道提現(xiàn),掀起了一場前所未有的"數(shù)字化"擠兌風(fēng)暴。3月9日,僅當(dāng)日的客戶提現(xiàn)要求就高達(dá)420億美元,相當(dāng)于銀行總存款的四分之一,硅谷銀行股價(jià)暴跌60%。3月10日,硅谷銀行再融資失敗,由于難以承受如此大規(guī)模的贖回和擠兌而宣告破產(chǎn)。硅谷銀行在不到48小時(shí)內(nèi)崩潰,創(chuàng)造了美國歷史上最快的銀行崩潰紀(jì)錄。圖7:2023年3月8日硅谷銀行宣告虧損當(dāng)日美股各行業(yè)價(jià)格變化儲戶擠兌,迫使硅谷銀行賣出資產(chǎn)以應(yīng)對提款需求,潛藏在報(bào)表中計(jì)入其他綜合收益的虧損變成實(shí)股價(jià)進(jìn)一步下跌,硅谷銀行再融資失敗,導(dǎo)致其沒有足夠的時(shí)間和渠道開展自救。新媒體之所以產(chǎn)生如此大的威力,與硅谷銀行自身特征密不可分。硅谷銀行的存款人群體高度集中于科技初創(chuàng)企業(yè)社區(qū),這一群體高度網(wǎng)絡(luò)化,且深受風(fēng)險(xiǎn)投資公司的影響。從信息傳播的角度來看,Twitter等新媒體以比傳統(tǒng)媒體更低的成本和更高的效率傳遞信息,允許政治家、影響力商人或首席執(zhí)行官直接溝通,避免了媒體偏見或報(bào)道時(shí)滯的潛在扭曲。在硅谷銀行的案例中,當(dāng)其陷入困境的消息傳出后,眾多知名的風(fēng)險(xiǎn)投資專家、企業(yè)創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官迅速在Twitter、slack等社交平臺上發(fā)布了關(guān)于銀行運(yùn)營狀況的警告和對未來的深切憂慮,有些甚至直接呼吁人們從銀行提取資金,這進(jìn)一步加劇了市場的恐慌情緒,加速了銀行的崩潰。除此之外一些謠言和錯誤信息也在新媒體上迅速擴(kuò)散并發(fā)酵進(jìn)一步加劇了市場的恐慌情緒。這種錯誤信息的傳播,不僅誤導(dǎo)了公眾的判斷,還可能導(dǎo)致t自我實(shí)現(xiàn)"的后果,使得金融系統(tǒng)更加脆弱圖8:關(guān)于銀行股票的推文內(nèi)容擠兌前和擠兌期間資料來源:cookson,J.AnthonyandFOX,corbinandGilBaz0,JavierandImbet,JuanFelipeandschiller;christoph(2023);中國銀圖9:日內(nèi)關(guān)注度與SVB超額回報(bào)的波形相干性無獨(dú)有偶,瑞士信貸銀行也遭遇了類似的困境。在財(cái)務(wù)報(bào)告中發(fā)現(xiàn)"重大缺陷"后,瑞士信貸的股價(jià)大幅下跌,引發(fā)了市場的廣泛關(guān)注。隨后,社交平臺上關(guān)于瑞士信貸的負(fù)面信息迅速傳播,加劇了市場的恐慌情緒。最終,競爭對手瑞銀(UBS)同意接管這家陷入困境的公司,才避免了更嚴(yán)重的后果。硅谷銀行和瑞士信貸的案例,充分展示了新媒體在金融危機(jī)中的雙刃劍作用。一方面,它提供了信息傳播和交流的便捷渠道,有助于公眾及時(shí)了解市場動態(tài);另一方面,由于信息傳播過快,它也加劇了市場的恐慌情緒,從而提升金融危機(jī)的傳染性和沖擊力。特別是在數(shù)字化銀行日益普及的今天,存款人可以更加便捷地轉(zhuǎn)移資金,這降低了存款黏性,使得銀行在面對擠兌風(fēng)險(xiǎn)時(shí)更加脆弱。而新媒體與數(shù)字化銀行的結(jié)合,更是加劇了這種風(fēng)險(xiǎn)。與2008年金融危機(jī)相比,互聯(lián)網(wǎng)和新媒體的使用使得金融系統(tǒng)變得更加脆弱,它們?yōu)閭€人提供了比過去其他技術(shù)更快的快速傳播和協(xié)調(diào)擠兌信念的平臺,使得金融危機(jī)的傳染性和沖擊力得到了前所未有的放大。(二)Gamestop:新媒體驅(qū)動的投資反擊戰(zhàn)游戲驛站公司(Gamestop)創(chuàng)立于1984年,并于2002年在紐約證券交易所上市(股票代碼GME),是一家電子游戲、消費(fèi)電子產(chǎn)品與服務(wù)銷售商,主營游戲機(jī)、游戲和周邊等產(chǎn)品。截至2008年2月,其門店數(shù)量超過5200家,穩(wěn)坐全球最大實(shí)體游戲零售商的寶座。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)游戲的蓬勃發(fā)展,實(shí)體零售業(yè)務(wù)遭遇了前所未有的挑戰(zhàn),Gamestop的經(jīng)營遇到瓶頸期,股價(jià)從2016年9月的28美元/股大幅下跌至2020年4月的2.57美元/股,股東的回報(bào)率遠(yuǎn)低于同期的標(biāo)普500指數(shù)及行業(yè)平均水平。其股價(jià)持悲觀態(tài)度,使其成為當(dāng)時(shí)華爾街賣空壓力最大的股票之一。2021年1月12日,在線寵物食品零售商chewy的創(chuàng)始人科恩(Ryancohen)加入Gamestop董事會,部分投資者出于對科恩能力的信任,開始增持Gamestop股票。1l月19日,知名做空機(jī)構(gòu)香櫞(citronResearch)表部分散戶的不滿,一群散戶投資者在wallstreetBets(WSB)社區(qū)中聚集,他們以新媒體作為信息交流和策略制定的平臺,號召大家一起買入Gamestop股票,共同策劃了一場針對被低估股票的 反擊戰(zhàn)"。伴隨投資者的不斷涌入,Gamestop股票快速走高,1月22日再度大漲51.1%,股價(jià)突破65美元。這場反擊戰(zhàn)"的核心在于散戶投資者對Gamestop股票的堅(jiān)定信念與集體行動。他們通過社交平臺上的t鉆石手表情包和"火箭梗來表達(dá)對股價(jià)上漲的堅(jiān)定信心,形成了一種獨(dú)特的投資文化。本次事件中反映出新媒體在金融領(lǐng)域的崛起,Reddit、Twitter等平臺在Gamestop的股價(jià)風(fēng)暴中扮演了至關(guān)重要的角色。當(dāng)名人如埃隆·馬斯克在Twitter上分享指向wallstreetBets社區(qū)的鏈接時(shí),這場運(yùn)動迅速獲得了更廣泛的關(guān)注與參與,進(jìn)一步點(diǎn)燃了投資者熱情,股價(jià)也隨之飆升。散戶投資者通過購買股票和看漲期權(quán)進(jìn)行押注,而看漲期權(quán)的杠桿效應(yīng)使他們在相同投資額下成倍增加收益或損失。當(dāng)最終投資者購買看漲期權(quán)時(shí),市場做市商會通過買入股票來對沖風(fēng)險(xiǎn),導(dǎo)致股價(jià)進(jìn)一步上漲(即"伽馬擠壓",gammasqueeze),在這一過程中,新媒體成為散戶投資者之間溝通、協(xié)調(diào)與行動的關(guān)鍵工具。同時(shí),全球封鎖措施促使人們尋找新的財(cái)務(wù)資源配置途徑,低利率環(huán)境和消費(fèi)限制進(jìn)一步推動了小型投資者資金的積聚,為Gamestop的軋空(shortsqueeze)事件提供了必要條件。2021年1月底,隨著股價(jià)的上漲,一些賣空者被迫平倉,進(jìn)一步推高了價(jià)格。伴隨著交易量的激增和市場的劇烈波動,Gamestop的股價(jià)在一周內(nèi)飆升超過700%,使空頭賣家如對沖基金等華爾街巨頭遭受了重創(chuàng)。1月29日,香櫞表示其將停止做空研究,日后將專注于做多機(jī)會。但在股價(jià)暴漲之后,隨著市場熱點(diǎn)逐漸平息,Gamestop股價(jià)快速回落,跌幅超80%.注:統(tǒng)計(jì)區(qū)間為2020年5月1日至2022年5月3B;面板A顯示了Gamestop股票價(jià)格隨時(shí)間變化(開盤價(jià)最高價(jià)-最低價(jià)收盤價(jià)),面板B顯示了實(shí)現(xiàn)Gamestop并非孤例,AMC(AMC娛樂)、BB(黑莓)、NOK(諾基亞)等多只股票也相繼成為這場反擊戰(zhàn)"的戰(zhàn)場,標(biāo)志著tMeme股"時(shí)代的來臨oMeme股是指受新媒體影響而廣泛傳播和炒作的股票,具有類似于網(wǎng)絡(luò)迷因的病毒式傳播特性。這些股票的受歡迎程度往往源于情感和政治因素,展示了新興互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)中的年輕投機(jī)者如何依賴社交新聞平臺形成投資信念。Meme股可能導(dǎo)致不同意見的產(chǎn)生,相對于理性投資者,更容易引發(fā)交易狂潮,且可能在任何新聞發(fā)布或Meme產(chǎn)生很久之后仍然持續(xù)發(fā)酵。Meme股具有一系列特征,例如:吸引大量年輕且缺乏經(jīng)驗(yàn)的投資者、表現(xiàn)出極端的回報(bào)和波動性、往往不由可驗(yàn)證的新聞事件驅(qū)動等oMeme股投資者還傾向于通過大量發(fā)布鉆石手"或 我們喜歡這只股票"等信息,以諷刺的方式為自己的投資決策辯護(hù)這種行為表明,Meme股的投資者可能存在某種非理性,且他們的集體性質(zhì)反映了潛在的羊群效應(yīng)。圖l1l1:黑莓股票的日波動性和相對Reddit強(qiáng)度上述案例生動形象地詮釋了新媒體繁榮及信息擴(kuò)散造成的金融波動。新媒體革命為所有類型的投資者提供了更廣泛的信息獲取渠道:以往,機(jī)構(gòu)投資者通過多種方式持續(xù)監(jiān)控市場;但現(xiàn)在,散戶和小型投資者同樣可以通過社交平臺輕松獲取市場信息。這種變化意味著,股價(jià)不僅反映了機(jī)構(gòu)投資者的交易活動,也受到散戶投資者情緒的顯著影響,可能導(dǎo)致股價(jià)偏離其基本面價(jià)值,造成價(jià)格發(fā)現(xiàn)的低效。同時(shí),新媒體加劇了投資者的有限理性行為,一方面更易吸引非專業(yè)投資者,另一方面加劇了投資者注意力與行為的傳染。:信息傳播的路徑演化與技術(shù)革新鑒于信息傳播對金融市場的深刻影響,我們有必要對信息傳播方式、技術(shù)演化路徑及奧情傳播熱度的機(jī)理加以闡述。隨著數(shù)字技術(shù)及移動網(wǎng)絡(luò)持續(xù)革新,人類網(wǎng)絡(luò)的連接深度和廣度不斷擴(kuò)大,媒介形態(tài)及內(nèi)容生成形式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變,多重內(nèi)外部因素共同影響著新媒體奧情的產(chǎn)生與傳播。(-)信息裂變:信息傳播新范式下,信息乘數(shù)效應(yīng)加大1.人類網(wǎng)絡(luò):從"碳基"連接到"硅碳結(jié)合"連接從最初孤立的人類連接成村落,進(jìn)而組成城市、國家,大航海時(shí)代讓國家連接成了世界。人類發(fā)展與社會進(jìn)步的進(jìn)程,本質(zhì)上是以人為節(jié)點(diǎn)的連接及網(wǎng)絡(luò)化,并將人類網(wǎng)絡(luò)的連接深度和廣度不斷擴(kuò)大的過程,可以說,網(wǎng)絡(luò)化是人類社會的底層編碼方式。數(shù)字技術(shù)作為通用目的技術(shù),引領(lǐng)新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革。其中半導(dǎo)體技術(shù)加強(qiáng)了信息存儲、傳輸和處理能力,通信技術(shù)發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)連接走向快速與穩(wěn)定,計(jì)算機(jī)架構(gòu)提供運(yùn)算及數(shù)據(jù)交換的運(yùn)行平臺。基于以上數(shù)字技術(shù)底座,人類網(wǎng)絡(luò)的信息擴(kuò)散方式從"碳基"連接走向"硅碳結(jié)合"連接,連接空間從物理實(shí)體向數(shù)字空間拓展,人與人之間的連接方式也從早期口口相傳、飛鴿傳書走向了電子通信,甚至萬物互聯(lián);信息生產(chǎn)主體不僅僅局限于人類智力,還拓寬至智能"算法";以中間人和中間商為主要連接中介的信息擴(kuò)散方式,走向以網(wǎng)絡(luò)平臺為信息集中及擴(kuò)散重要轉(zhuǎn)接點(diǎn)的信息傳播體系。圖12:人類網(wǎng)絡(luò)的信息擴(kuò)散機(jī)制2.數(shù)字化強(qiáng)化人類網(wǎng)絡(luò):信息乘數(shù)效應(yīng)加大數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于當(dāng)下信息傳播中,其發(fā)揮的作用和承擔(dān)的角色變得空前重要。早在十余年前,數(shù)字信息的占比已經(jīng)超過99%,模擬信息的占比不到1%。數(shù)字技術(shù)整合了信息、知識、思想和創(chuàng)新,成為信息傳播的主導(dǎo)技術(shù),數(shù)據(jù)成為信息的表現(xiàn)形式和載體,信息內(nèi)化于數(shù)據(jù)中,成為數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。數(shù)字化信息傳播打破了原有傳播模式,在物理實(shí)體空間與數(shù)字虛擬空間中,傳播主體不僅包括物理實(shí)體中的人類,更包括數(shù)字空間中的人類的數(shù)字身份、智能硬件與算法,連接的數(shù)量、連接的質(zhì)量、傳播度、中介度進(jìn)一步擴(kuò)大,傳播過程走向"去中心化",內(nèi)容的生成和送達(dá)時(shí)滯降低,傳播內(nèi)容容量指數(shù)增大。數(shù)字化信息傳播新范式下,信息擴(kuò)散的"乘數(shù)效應(yīng)"凸顯。體現(xiàn)在:一是數(shù)字信息擴(kuò)散具有廣泛性。智能移動終端的普及,網(wǎng)絡(luò)帶寬的擴(kuò)展,使得每一個信息傳播主體都是數(shù)字信息的生產(chǎn)者與使用者,參與信息接收與信息傳播,形成網(wǎng)狀傳播循環(huán),信息傳播規(guī)避了時(shí)間滯后、空間制約,傳播范圍進(jìn)一步拓展。二是數(shù)字信息擴(kuò)散具有前瞻性。數(shù)字化信息通過記錄歷史,并以智能計(jì)算為工具。在時(shí)序分析中實(shí)現(xiàn)前瞻性預(yù)判未來,在信息擴(kuò)散傳遞中實(shí)現(xiàn)個性化精準(zhǔn)推算。三是數(shù)字化信息涵蓋多元化內(nèi)容。數(shù)字化信息來源包括用戶創(chuàng)造的內(nèi)容,以及智能終端收集、生產(chǎn)和處理的數(shù)據(jù),信息內(nèi)容覆蓋面廣、形式多樣。四是數(shù)字化信息社會影響的深入性。數(shù)字化信息傳播的速度、深度及廣度,進(jìn)一步影響消費(fèi)市場、社會生活、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多個層面?？傮w來說,數(shù)字化信息擴(kuò)散的乘數(shù)效應(yīng)顯著。3.數(shù)字信息生態(tài)系統(tǒng):多要素耦合驅(qū)動新媒體輿情傳播在數(shù)字信息的傳播過程中,由信息人、信息、信息環(huán)境、信息技術(shù)共同構(gòu)成了一個信息生態(tài)系統(tǒng),該系統(tǒng)中的一系列要素緊密依存、相互影響、共同作用,通過耦合機(jī)制推動信息的快速傳播與互動,進(jìn)而形成網(wǎng)絡(luò)輿情,進(jìn)一步影響人們的行為與情緒,促進(jìn)新媒體輿情的不斷發(fā)展和演變。1)信息人:信息人既是信息的生產(chǎn)者、分解者,也是信息的傳遞者、消費(fèi)者,是新媒體輿情傳播的主體。在信息人維度,主要包括網(wǎng)民、資本市場投資者和政府三類,其中:網(wǎng)民主要通過網(wǎng)民質(zhì)疑度、網(wǎng)民關(guān)注度、網(wǎng)民信息傳播互動行為等因素影響新媒體輿情傳播;資本市場投資者主要通過投資者行為、投資者情緒波動、市場信息透明度等因素影響新媒體奧情傳播;政府主要通過信息公開程度、政府公信力以及政府響應(yīng)速度等因素影響新媒體輿情傳播。2)信息:信息是信息人傳遞和交換的主要內(nèi)容,是一切信息活動的前提,也是新媒體輿情傳播的客體。在信息維度,新媒體情緒感染力、新媒體信息含量、事件公共敏感性等因素影響著新媒體奧情傳播熱度。3)信息環(huán)境:信息環(huán)境是信息存在和運(yùn)行的外部背景和條件,既包括新媒體所處的宏觀外部環(huán)境,也包括新媒體自身的微觀內(nèi)部環(huán)境。其中外部環(huán)境指會對新媒體產(chǎn)生影響的社會、經(jīng)濟(jì)、法律環(huán)境等,內(nèi)部環(huán)境指新媒體運(yùn)行和發(fā)展的自身要素和環(huán)境。4)信息技術(shù):信息技術(shù)是指信息生產(chǎn)、收集、處理、傳遞、分解等行為賴以運(yùn)行的技術(shù)的總稱,它是新媒體處理信息的具體工具和手段,既可以是信息的存儲處理技術(shù),也可以是信息的傳播媒介和信息人使用的智能工具,還包括互聯(lián)網(wǎng)等移動通信技術(shù)。在信息技術(shù)維度,新媒體平臺的感知易用性、感知有用性通過影響網(wǎng)民信息傳播行為,進(jìn)而影響新媒體奧情傳播熱度。資本市場系列專題研究報(bào)告圖13:新媒體奧情傳播概念模型(二)交互升級:從web1.0到2.0、3.00,從單向到雙向到去中心化網(wǎng)的普及和網(wǎng)絡(luò)速度的提升,數(shù)字時(shí)代下不論是媒介形態(tài)還是內(nèi)容生產(chǎn)方式都有不同程度的革新,在更豐富的內(nèi)容供給下同時(shí)也構(gòu)造了信息度更透明的資本市場。我們將從內(nèi)容供給、媒介變化等幾個維度,并以資本市場為例,對比分析兩個時(shí)代的信息傳播變化,并對未來可能的web3.0時(shí)代做了一定程度的展望。1.web1.0時(shí)代:單向信息傳播,用戶接受為主web1.0是互聯(lián)網(wǎng)的最初形態(tài),也被稱為靜態(tài)web。在這個時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)主要是一個信息展示的平臺,網(wǎng)站內(nèi)容由網(wǎng)站管理員創(chuàng)建并上傳,用戶主要通過瀏覽網(wǎng)頁來獲取信息。圍于信息傳播的速度,在web1.0時(shí)代,大部分股民需要通過線下營業(yè)部來了解市場行情和進(jìn)行證券交易。ebl.0時(shí)代信息傳播具有高度單向性和中心化特性,使得報(bào)刊、電視臺等具有較強(qiáng)專業(yè)性和權(quán)威性的傳統(tǒng)媒體在信息傳播中具有重要的地位。以資本市場為例,在web1.0時(shí)代,中國證券市場尚處于起步階段,報(bào)刊、電視上相關(guān)的信息較少,直到1990年7月2日,全國第一個證券專欄在上海出版的《新聞報(bào)》誕生。專欄每周一期,占據(jù)周六《新聞報(bào)》的四分之一版面,報(bào)道上海和全國證券市場的動態(tài)信息。web1.0時(shí)代的互聯(lián)網(wǎng)特點(diǎn)是:互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容由少數(shù)人創(chuàng)建,即以PGC(專業(yè)生成內(nèi)容)為主。同時(shí),信息傳播的中心化程度很高,用戶僅僅只是瀏覽內(nèi)容,與內(nèi)容之間的互動非常有限,主要體現(xiàn)為單向的信息消費(fèi)。資本市場系列專題研究報(bào)告圖14:早期靜安證券營業(yè)部交易場面圖15:上海證券交易所第一版統(tǒng)計(jì)年報(bào)動態(tài),用戶不僅可以閱讀內(nèi)容,還可以編寫、分享和協(xié)作。eb2.0相較于web1.0,其最重要的轉(zhuǎn)變是用戶參與度的變化:在web2.0時(shí)代,用戶不再是內(nèi)容的被動接受者,而是可以參與社區(qū)建設(shè),這使得內(nèi)容的創(chuàng)造和分享變得更加的自由和多元,相較于web1.0,進(jìn)行了部分的去中心化。隨著web2.0時(shí)代信息技術(shù)的不斷發(fā)展,新媒體(依托新技術(shù)支撐體系出現(xiàn)的媒體形態(tài))快速在日常生活中占據(jù)重要地位,信息傳播的平臺也隨著進(jìn)行了迭代。1)門戶網(wǎng)站時(shí)期:web2.0早期,用戶通過分類索引的方式在信息平臺上尋找自己所需要的信息,這一時(shí)期的主要信息平臺包括新浪、搜狐、雅虎等門戶網(wǎng)站;2)搜索引擎時(shí)期:隨著用戶對信息需求多元化的要求,催生出以百度、谷歌等為代表的搜索引擎,用戶不再是在門戶網(wǎng)站提供的信息中"做選擇",而是可以主動搜索自己的所需要的信息;3)個人訂閱時(shí)期:隨著新媒體的不斷發(fā)展,信息傳播平臺開始進(jìn)入了個人訂閱時(shí)期:從早期的貼吧、論壇、博客,到逐漸成熟的微博、微信公眾號等,UGC(用戶生成內(nèi)容)在整個信息傳播中占據(jù)的比重出現(xiàn)了快速的提升;4)大數(shù)據(jù)推薦時(shí)期:是對個人訂閱模式的優(yōu)化,平臺通過算法,實(shí)現(xiàn)對新媒體平臺中賬號的精準(zhǔn)推送。主要的代表平臺包括youtube、抖音、快手等。圖16:web2.0時(shí)代信息傳播平臺的迭代在信息傳播平臺的方式逐步轉(zhuǎn)變的同時(shí),信息的內(nèi)容也逐漸豐富,從早期的純文字到圖片、文字、視頻三模態(tài)有機(jī)結(jié)合,用戶接收到的信息內(nèi)容趨于豐富。同時(shí),人工智能技術(shù)也開始賦能信息內(nèi)容的傳播,AI寫稿、AI配音視頻都極大地縮短了文字稿件、視頻等媒體內(nèi)容的制作時(shí)間,使得信息的豐富度和時(shí)效性都有進(jìn)一步的提升。3.展望web3.0:無限供給完全去中心化在web2.0時(shí)代,隨著科技的變革,互聯(lián)網(wǎng)滲透率不斷增加,已具備相當(dāng)可觀的用戶基數(shù)。目前,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量已經(jīng)接近11億,主要新媒體平臺去重后滲透率也已接近90%。隨著信息技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,未來信息傳播有望進(jìn)入web3.0時(shí)代。在web3.0中,數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的控制權(quán)將從中心化的服務(wù)提供商轉(zhuǎn)移到用戶手中,區(qū)塊鏈等技術(shù)將得到進(jìn)一步應(yīng)用。在web3.0中,用戶可以在不同的平臺和應(yīng)用程序之間無縫遷移數(shù)據(jù)和身份,同時(shí)保持對數(shù)據(jù)的完全所有權(quán)和控制權(quán)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)將被廣泛應(yīng)用于各種應(yīng)用中,提供更為個性化的內(nèi)容和服務(wù),例如智能推薦系統(tǒng)、自然語言處理等。圖17:20182023國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)及增速12.010.08.06.04.02.00.0互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)(億人)YOY(右軸)20182019202020212022202310.0%8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%圖1l8:典型新媒體平臺去重用戶規(guī)模及全網(wǎng)滲透率12.010.08.06.04.02.00.0■■典型新媒體去重用戶規(guī)模(億人)典型新媒體全網(wǎng)滲透率(右軸)100.0%80.0%60.0%40.0%20.0%(.0%201820192020202120222023同時(shí),由于用戶數(shù)量已經(jīng)在web2.0時(shí)代完成了積累,web3.時(shí)代將在信息內(nèi)容量的供給上實(shí)現(xiàn)突破,AIGC將進(jìn)一步賦能信息內(nèi)容的生產(chǎn):隨著內(nèi)容生產(chǎn)方式不斷創(chuàng)新,每一次變革都掀起了新的商業(yè)浪潮。我們認(rèn)為,web3.0時(shí)代AI技術(shù)將有望開啟信息內(nèi)容"無限供給"的時(shí)代:隨著技術(shù)的進(jìn)步,AIGC將使數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)突破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的邊際成本限制和產(chǎn)能限制,打破"成本-質(zhì)量速度"的不可能三角,呈現(xiàn)出零邊際成本和無限供給的特征,進(jìn)一步提升信息內(nèi)容的供給速度和供給總量。回顧互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展歷程,從web1.0到web2.0時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)歷了從單向傳播到雙向互動的革命性變化,移動網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展促進(jìn)了信息媒介形態(tài)和內(nèi)容生產(chǎn)方式的革新,使資本市場信息透明度提升:web1.0時(shí)代以單向信息傳播為主,用戶被動接受內(nèi)容;而web2.0時(shí)代則實(shí)現(xiàn)了信息化日新月異,去中心化趨勢明顯,互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量快速增加。信息傳播平臺經(jīng)歷了從門戶網(wǎng)站到搜索引擎、個人訂閱再到大數(shù)據(jù)推薦的轉(zhuǎn)變,內(nèi)容形式也更加豐富多元;展望未來,在高基數(shù)用戶的加持下,web3.0時(shí)代有望在科技賦能下實(shí)現(xiàn)無限供給和完全去中心化,用戶將擁有數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的控制權(quán),AI技術(shù)將進(jìn)一步賦能信息內(nèi)容的生產(chǎn)和傳播。資本市場系列專題研究報(bào)告圖19:web1.0至web3.0時(shí)代信息傳播特征以及資本市場的對比和展望四、情緒的杠桿:新媒體對資本市場的資本市場的基本功能是利用股票價(jià)格的信號機(jī)制實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置,提高市場效率,服務(wù)國家重大戰(zhàn)略,推動高質(zhì)量發(fā)展。在一個有效的證券市場中,價(jià)格能引導(dǎo)稀缺的資本實(shí)現(xiàn)其最大回報(bào)。信息流影響投資者決策、資產(chǎn)定價(jià)以及市場整體效率,同時(shí)對還對公司治理、市場監(jiān)管和市場情緒面的特征。(一)如虎添翼:快速廣泛的信息傳播助力市場價(jià)值發(fā)現(xiàn)一是信息透明度提高可以幫助市場更準(zhǔn)確地反映資產(chǎn)的真實(shí)價(jià)值。Duffie&Lando(2001)模型表明,若資本市場處于不完全信息環(huán)境下,當(dāng)企業(yè)預(yù)期未來現(xiàn)金流價(jià)值(即企業(yè)價(jià)值)并非完全可息透明度越低,外部投資者就越依賴于市場平均收益來對公司進(jìn)行預(yù)期,股價(jià)中反映的公司層面的特質(zhì)信息越少。同時(shí),企業(yè)信息透明度越高,則企業(yè)股價(jià)的崩盤風(fēng)險(xiǎn)越低,能夠有效規(guī)避披露好消息、隱藏壞消息的風(fēng)險(xiǎn)累積,以及對負(fù)面信息曲解和過度解讀,而造成的市場恐慌。信息的影響力增大,信息不對稱情況緩解,信息價(jià)值提升。Laffont&Maskin(1990)設(shè)計(jì)了一個單個大戶(largetrader)和眾多小戶(smalltrader)構(gòu)成的市場,其中大戶知道風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的確切信息,并根據(jù)信息制定價(jià)格,小戶則根據(jù)價(jià)格推測信息。分析結(jié)果顯示,當(dāng)大戶和小戶之間的信息差別不大時(shí),大戶有隱瞞信息的動機(jī),而小戶也更樂于接受這一狀態(tài),從而造成價(jià)格不能真實(shí)反映信息。這一結(jié)論幾乎是顛覆性的,然而此后對各種信息不對稱情形的研究均證實(shí),信息不對稱對市場有效匯總信息具有少代理成本,提高資本市場定價(jià)效率。二是傳播效率信息傳播快速和廣泛有助于公眾更快地獲取信息,市場響應(yīng)速度提高。Hirshleiferetal.(2006)表示早獲得信息與晚獲得信息的交易者對證券的需求量存在顯著差,此信息到達(dá)早晚對市場價(jià)格的影響是有差別的。因此,信息的有效傳遞能夠幫助各方迅速制定戰(zhàn)略,抓住市場機(jī)遇,提升市場效率。市場的反應(yīng)速度加快,市場效率進(jìn)一步提升。聞媒體的非正式外部約束和懲戒機(jī)制,有利于改進(jìn)公司治理結(jié)構(gòu),對管理層的決策產(chǎn)生重要影響,促使管理層行為符合股東價(jià)值最大化目標(biāo)。致信息來源更具多樣性和復(fù)雜性,信息質(zhì)量的不確定性加大。缺乏專業(yè)知識和正規(guī)編輯審核的低質(zhì)量內(nèi)容在普適的信息傳播平臺中極易傳播。并且,社交媒體和搜索引擎等平臺基于吸引用戶眼球的目的,往往算法會優(yōu)先推薦那些能夠吸引用戶注意和參與的內(nèi)容,這進(jìn)一步加大了低質(zhì)量或煽動性內(nèi)容更大面積的曝光。投資者往往在專業(yè)技能和獲取信息的能力方面具有明顯優(yōu)勢,中國散戶居多的投資者結(jié)構(gòu)放大信息沖擊。Mitchell&Mulherin(1994)基于對道瓊斯信息的分析發(fā)現(xiàn),媒體報(bào)道與股票收益正相關(guān)。群體情緒的極化傾向容易導(dǎo)致群體意識"失焦",游家興和吳靜(2012)針對中國資本市場的研究也顯示,樂觀的媒體情緒容易推動股票價(jià)格向上偏離基本價(jià)值,導(dǎo)致股價(jià)泡沫產(chǎn)生?？梢姅?shù)字化信息擴(kuò)散模式下信息傳播迅速,高效的信息內(nèi)容產(chǎn)量帶來的"爆炸式"信息轟炸造成的信導(dǎo)致投資者在行情的初期沒有充分理解和分析信息的情況下就做出決策,加劇了市場投資者"一擁而上"的風(fēng)險(xiǎn)。這可能會導(dǎo)致一波情緒初期市場的劇烈反應(yīng),市場的整體效率反而被降低了。三是算法形成的"信息繭房"加重市場波動。算法基于大量的數(shù)據(jù)計(jì)算與分析而進(jìn)行的個性化推送機(jī)制,可能導(dǎo)致投資者接收信息的偏誤加深,受眾個體視野固化,會進(jìn)一步加重后真相、多反轉(zhuǎn)等問題下公眾信任的消耗程度,群體極化成為市場波動劇烈的根源。圖20:數(shù)字化信息流多角度影響資本市場五、資本的共振:新媒體影響資本市場的多重視角由新媒體驅(qū)動的數(shù)字化信息流,對資本市場的影響是復(fù)雜而多樣的。通過進(jìn)一步拆解資本市場的主體結(jié)構(gòu),可以從資產(chǎn)端、資金端、渠道端、監(jiān)管側(cè)四個維度討論信息擴(kuò)散對資本市場的影響機(jī)制。信息流與資金流之間的循環(huán)流通與交互作用,共同構(gòu)成了資本市場的金融生態(tài)。圖21:信息流資金流循環(huán)機(jī)制圖(一)新媒體對資產(chǎn)端影響:情緒因子加入資產(chǎn)定價(jià)模型前文中,我們論證了信息流對資本市場的影響是一把"雙刃劍",雖然提升了信息透明度和市場響應(yīng)速度,但也導(dǎo)致良莠不齊的信息擴(kuò)散、"信息繭房"形成加劇市場波動。這一影響實(shí)際上可以在資產(chǎn)定價(jià)模型的統(tǒng)一框架內(nèi)得以體現(xiàn)。通過新媒體進(jìn)行的信息傳播與交互,首先影響的是投資者情緒與預(yù)期,因此我們以市場情緒代表新媒體對資本市場的影響,并從市場與個股兩個層面論證新媒體影響金融風(fēng)險(xiǎn)的可能路徑。1.資產(chǎn)定價(jià)模型介紹根據(jù)資產(chǎn)定價(jià)理論,假設(shè)pt表示t時(shí)刻的資產(chǎn)價(jià)格,xt表示t時(shí)刻預(yù)測的資產(chǎn)未來收益,m表示隨機(jī)折現(xiàn)因子(stochasticDiscountFactor,SDF),那么資產(chǎn)價(jià)格可表示為pt=E(mxt)其中,隨機(jī)折現(xiàn)因子m可根據(jù)實(shí)際情況與需求個隨機(jī)折現(xiàn)因子m與市場組合呈線性相關(guān)時(shí)的特例。資產(chǎn)定價(jià)模型可分為單因子模型和多因子模型,20世紀(jì)60年代威廉·夏普(williamsharpe)等學(xué)者首先提出單因子模型CAPM模型,被廣泛認(rèn)為是現(xiàn)代資產(chǎn)定價(jià)理論的基礎(chǔ);在此基礎(chǔ)上,20世紀(jì)70年代斯蒂芬·羅斯(stephenROSS)進(jìn)一步提出多因子模型APT模型,強(qiáng)調(diào)多個因素對資產(chǎn)回報(bào)的影響,多因子模型是單因子模型的擴(kuò)展。單因子模型:關(guān)于單因子模型和隨機(jī)貼現(xiàn)因子SDF,具體而言令則有E(Ri)=α+βi,mλm其中,βi,m為λm對E(Ri)回歸的系數(shù),上式即為單因子定價(jià)模型,例如在CAPM模型中,λm為市場風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)E(RM)—Rf,而βi,m表示資產(chǎn)收益率對市場走勢的敏感程度;除市場風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)之外,λm也有其他的定義,例如后文設(shè)定的市場情緒變化。多因子模型:當(dāng)通過一系列定價(jià)因子f的線性組合測度隨機(jī)貼現(xiàn)因子m,且定價(jià)因子為(組合)收益率時(shí),可得到多因子模型。假設(shè)m=a+bf,E(f)=0,f=—E()則有E(Ri)=Y+βλ例如,經(jīng)典的Fama-French五因子模型可表示為其中Rm—Rf、SMB、HML、RMW、CMA分別表示市場、市值、估值、盈利和投資5個風(fēng)格因子的預(yù)期收益率,即定價(jià)模型中的因子λ,而每個因子對應(yīng)的回歸系數(shù)bi、si、hi、ri、ci即表示資產(chǎn)i在相應(yīng)風(fēng)格因子上的暴露。SMB等風(fēng)格因子是影響資產(chǎn)定價(jià)最具代表性的因子,但隨著時(shí)代與市場環(huán)境的發(fā)展,我們也可對因子做進(jìn)一步的擴(kuò)充,以更好地反映資產(chǎn)定價(jià)的影響因素,新媒體就是其中不可忽視的一個重要變量。2.新媒體對資產(chǎn)定價(jià)模型的影響根據(jù)對資產(chǎn)定價(jià)模型的定義,我們從市場和個股兩個層面構(gòu)建市場情緒因子,論證新媒體影響股票定價(jià)的可能機(jī)制。在市場層面,信息擴(kuò)散的杠桿效應(yīng)提高了股價(jià)對市場情緒的敏感性,但敏感性過高可能導(dǎo)致市場泡沫產(chǎn)生;在個股層面,情緒風(fēng)格與個股暴露之間存在正反饋關(guān)系,短期內(nèi)可能放大股票價(jià)格漲跌幅,導(dǎo)致市場波動加劇。(1)市場層面:信息擴(kuò)散的杠桿效應(yīng)提高了股價(jià)對市場情緒的敏感性新媒體時(shí)代,高效的信息內(nèi)容產(chǎn)量雖然提高了市場透明度和投資者對公開信息的反應(yīng)速度,但 "爆炸式"信息轟炸也造成了信息杠桿,導(dǎo)致投資者在行情初期尚未充分理解信息的情況下便做出決策,"羊群效應(yīng)"的加劇反映在價(jià)格上,表現(xiàn)為股票走勢進(jìn)一步強(qiáng)化。我們借鑒市場Beta的概念提出市場情緒敏感性sentimentBeta,以刻畫市場情緒對資產(chǎn)收益的影響。假設(shè)存在一個有效的情緒指數(shù)sentiment,那么資產(chǎn)收益與市場情緒的關(guān)系可表示為當(dāng)前已有研究機(jī)構(gòu)通過自然語言處理、文本情緒分析等方法對財(cái)經(jīng)新聞、社交媒體文本等金融文本進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,并構(gòu)建市場情緒指數(shù),例如J.p.Morgan中國A股市場情緒指數(shù)、北大國發(fā)院中國投資者情緒指數(shù)等等。這些指數(shù)雖然暫未將短視頻等新興媒體平臺納入數(shù)據(jù)來源,但一定程度上也可反映市場情緒的變化。幅相除Δsentimeimentt一1,可以看出自9月24日經(jīng)濟(jì)刺激政策發(fā)布以來,一方面情緒指數(shù)相比前兩個月呈現(xiàn)快速上升趨勢,反映出信息通過新媒體實(shí)現(xiàn)快速傳播,資本市場反應(yīng)速度加快;另一方面滬深300指數(shù)漲幅遠(yuǎn)超市場情緒漲幅,股票價(jià)格對市場情緒的敏感性快速上升,其中也可能存在 "信息過載"引發(fā)投資者羊群行為而產(chǎn)生的泡沫風(fēng)險(xiǎn)。資本市場系列專題研究報(bào)告此外,koeppel(2021)證明了社交媒體數(shù)據(jù)比公開新聞數(shù)據(jù)對市場情緒的刻畫更為準(zhǔn)確,而媒體的數(shù)據(jù)刻畫市場情緒,在信息杠桿效應(yīng)的影響下,9月底以來情緒指數(shù)將有更大幅度的上升,更為直觀地體現(xiàn)出新媒體對資本市場反應(yīng)速度的影響。圖22:J.p.Morgan中國A股市場情緒指數(shù)4400.04200.04000.03800.03600.03400.03200.03000.01.11.00.9以百度指數(shù)作為市場情緒指數(shù)的簡單替代,從長期視角進(jìn)行論證。百度指數(shù)反映的是網(wǎng)民對股市的關(guān)注度,雖不能反映出情緒是樂觀還是悲觀,但仍具有較強(qiáng)的代表性。從下圖可見,以"股市"或 "A股"為關(guān)鍵詞的百度指數(shù)與萬得全A波動率呈顯著正相關(guān),且相關(guān)系數(shù)自2018年以來整體呈上升趨勢,且2024年以來相關(guān)性上升的幅度與速度均超越歷史水平,可見近年來A股市場表現(xiàn)對市場情緒的敏感性提升,短時(shí)間內(nèi)快速提升或加劇市場波動。圖23:"股市+A股"百度指數(shù)與A股波動率高度正相關(guān)萬得全A最近一月波動率(單位:%)"股市+A股"百度指數(shù)(單位:100000)相關(guān)系數(shù)(最近一年滾動,右軸)5.04.54.03.53.02.52.01.51.00.50.02018-01-022019-01-022020-01-022021-01-022022-01-022023-01-022024-01-02資料來源:百度,ind,中國銀河證券研究院資本市場系列專題研究報(bào)告(2)個股層面:"信息繭房"使情緒風(fēng)格與個股暴露之間形成正反饋加劇市場波動koeppel(2021)參考SMB、HML等因子的構(gòu)建方法,構(gòu)建了情緒風(fēng)格因子PMN(positive相比于SMB、HML等傳統(tǒng)風(fēng)格因子,情緒風(fēng)格因子PMN具有更強(qiáng)的有效性。將PMN加入Fama-French五因子模型后,新的資產(chǎn)定價(jià)模型可表示為Ri,t?Rf,t=ai+bi(Rm,t?Rf,t)+sisMBt+?iHMLt+riRMwt+cicMAt+piPM#t+εi,t通過實(shí)證回歸,koeppel(2021)證明了情緒樂觀股票和情緒悲觀股票之間存在較高的平均超額回報(bào)差,且這一價(jià)差明顯高于市值、價(jià)值、盈利或投資等其他風(fēng)格;同時(shí),加入情緒風(fēng)格因子PMN之后,Fama-French五因子定價(jià)模型得到了有效改進(jìn),顯著降低了難以解釋的Alpha截距部分,并提高了模型的解釋性與準(zhǔn)確性。由此我們獲得了一個更合理的資產(chǎn)定價(jià)模型,幫助我們理解個股層面新媒體影響資產(chǎn)定價(jià)的機(jī)制。圖24:情緒風(fēng)格因子可改進(jìn)Fama-French五因子定價(jià)模型事實(shí)上,情緒風(fēng)格因子PM#t與個股暴露pi之間存在一個正反饋過程:1)從個股暴露到風(fēng)格因子:"信息繭房"可能導(dǎo)致投資者接受信息的偏誤加深,進(jìn)一步強(qiáng)化投資者的正面負(fù)面情緒,個股在情緒因子上的暴露pi上升;當(dāng)這一現(xiàn)象在市場中廣泛存在時(shí),在股價(jià)上則可能表現(xiàn)為"強(qiáng)者愈強(qiáng)、弱者愈弱",情緒樂觀的股票獲得更高的收益,在資產(chǎn)定價(jià)模型中則意味著情緒風(fēng)格因子PMN數(shù)值的提升。2)從風(fēng)格因子到個股暴露:情緒風(fēng)格因子PMN數(shù)值提升反映出情緒樂觀與悲觀的股票走勢分化,部分投資者的"追漲殺跌"操作進(jìn)一步強(qiáng)化了此趨勢,反映為個股在情緒因子上的暴露pi增加。這一正反饋機(jī)制在短期內(nèi)可能使市場中的非理性交易增加,放大股票的漲跌幅,導(dǎo)致市場波動上升,最終累積為系統(tǒng)性的金融風(fēng)險(xiǎn)。圖25:情緒風(fēng)格因子與個股風(fēng)格暴露之間的正反饋?zhàn)饔觅Y本市場系列專題研究報(bào)告以房地產(chǎn)、電子行業(yè)的兩只股票A、B為示例,使用wind中個股的輿情指數(shù)代表個股的情緒特征對情緒風(fēng)格與個股暴露之間的正反饋?zhàn)饔眠M(jìn)行闡釋,其中奧情指數(shù)為紅色代表當(dāng)日負(fù)面奧情超過總輿情的50%,即認(rèn)為該股票情緒偏悲觀。從下圖中可以看出,當(dāng)出現(xiàn)利好消息時(shí),個股的輿情指數(shù)會持續(xù)偏樂觀且出現(xiàn)快速上升趨勢,例如5月房地產(chǎn)政策發(fā)布后股票A的輿情指數(shù)快速上升創(chuàng)歷史新高,個股暴露pA的增加推動股價(jià)大幅上漲,樂觀股票收益率的上升可能將推動情緒風(fēng)格因子PM#的上升;6月國家大基金三期成立對電子行業(yè)股票B亦有同樣的影響。而當(dāng)情緒轉(zhuǎn)為悲觀時(shí),個股負(fù)向暴露的增加導(dǎo)致股價(jià)下跌,紅色的負(fù)面輿情往往在下跌過程中集中出現(xiàn),悲觀股票收益率的下降同樣可能導(dǎo)致情緒風(fēng)格因子PM#的上升。當(dāng)個股情緒暴露的變化在全市場中積累為情緒風(fēng)格因子PM#的顯著變化時(shí),情緒風(fēng)格因子將有可能進(jìn)一步強(qiáng)化個股情緒暴露的趨勢。2024年9月美聯(lián)儲降息、經(jīng)濟(jì)刺激政策超預(yù)期提振了全市場的情緒,可從下圖看出股票A、B在這一時(shí)期的奧情指數(shù)均為正面且有較大幅度的增加,這反映出情緒風(fēng)格因子PM#的改善刺激了個股暴露pi的上升。在情緒風(fēng)格因子PM#t與個股暴露pi的正反饋?zhàn)饔孟?9月底A股普漲,但需要警惕的是,過快上漲易導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的累積。圖26:某房地產(chǎn)行業(yè)股票A奧情指數(shù)與股價(jià)走勢資料來源:ind,中國銀河證券研究院圖27:某電子行業(yè)股票B奧情指數(shù)與股價(jià)走勢資料來源:ind,中國銀河證券研究院為了更加直觀地展示個股市場情緒與股價(jià)波動的相關(guān)關(guān)系,我們收集了33家A股上市公司的百度搜索指數(shù)與股票價(jià)格并進(jìn)行處理和分析。從共性的角度分析,我們計(jì)算了33家公司2024年以來的股價(jià)波動率與百度指數(shù)平均值并繪制散點(diǎn)圖,發(fā)現(xiàn)上市公司很少能在百度指數(shù)較高的同時(shí)實(shí)現(xiàn)較低的波動率,百度指數(shù)側(cè)面反映出的市場情緒與股票波動率呈現(xiàn)一定的正相關(guān)性。同時(shí),考慮到多數(shù)股票的百度指數(shù)在9-10月間存在斷崖式上升,對平均值影響較大,我們將數(shù)據(jù)進(jìn)一步劃分為2024年2-8月與2024年9-10月兩個區(qū)間繪制新散點(diǎn)圖。2024年2-8月,大部分公司的股票價(jià)格波動率在30-50%之間,表現(xiàn)較為穩(wěn)健,此時(shí)段內(nèi)股票波動率與百度指數(shù)的相關(guān)性較低,二者的相關(guān)系數(shù)為0.1819。在2024年9-10月,大部分公司百度指數(shù)快速上行,部分公司百度指數(shù)已突破2000;同時(shí)股票波動率也出現(xiàn)激增,樣本波動率范圍從30-80%上升至50-130%,9月底A股市場爆發(fā)式反彈帶動股票在該時(shí)期內(nèi)的波動率一同上漲。對比2-8月的散點(diǎn)圖,9-10月百度指數(shù)與股票波動率的正相關(guān)性顯著增加,二者的相關(guān)系數(shù)上升至0.5502,反映出受新媒體情緒影響,股價(jià)波動加劇,部分股票定價(jià)或出現(xiàn)非理性的偏離,導(dǎo)致情緒風(fēng)格因子PM#的上升。圖28:2024年以來百度搜索指數(shù)平均值與股票波動率之間存在正相關(guān)90%80%70%60%50%40%30%0500100015002000250030003500百度指數(shù)平均值(今年以來)資料來源:百度,ind,中國銀河證券研究院圖29:2024年2-8月百度指數(shù)與股票波動率之間正相關(guān)性較低80%70%60%50%40%30%05001000150020002500百度指數(shù)平均值(2024年2-8月)資料來源:百度,ind,中國銀河證券研究院圖30:2024年9-10月百度指數(shù)與股票波動率之間正相關(guān)性上升130%110%90%70%50%0100020003000400050006000資料來源:百度,ind,中國銀河證券研究院從個例的角度分析,我們抽取了百度指數(shù)平均水平高、中、低的三家公司C、D、E,分別代表不同市場關(guān)注度的股票,并計(jì)算了每只股票百度指數(shù)與股價(jià)波動率最近一月的相關(guān)系數(shù)?？傮w來看,今年以來C、D、E三只股票百度指數(shù)與股價(jià)波動率的相關(guān)系數(shù)分別為0.8295、0.5168、0.5510,9月以來C、D、E的相關(guān)系數(shù)均呈現(xiàn)快速上升趨勢,這與2-8月對比9-10月散點(diǎn)圖相關(guān)系數(shù)的顯著上升趨勢相一致,反映出在9月底利好消息的刺激下市場情緒高漲,個股情緒風(fēng)格暴露pi也均出現(xiàn)不同程度的提升,放大了波動率的變化幅度;新媒體推薦算法機(jī)制導(dǎo)致的"信息繭房"可能放大投資者的偏差認(rèn)知,導(dǎo)致定價(jià)進(jìn)一步偏離。此外,我們從微博爬取了某股票F自10月以來每日出現(xiàn)該股票名稱的微博的條數(shù),以此構(gòu)建了微博信息指數(shù),并將微博信息指數(shù)的走勢與該股票的股價(jià)波動率進(jìn)行對比,二者同樣呈現(xiàn)較高的正相關(guān)性,更進(jìn)一步驗(yàn)證了新媒體所影響的市場情緒變化可能加劇個股與市場的波動,帶來潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)。圖31:百度指數(shù)平均水平高的公司C百度指數(shù)、波動率及相關(guān)系數(shù)資料來源:百度,ind,中國銀河證券研究院圖33:百度指數(shù)平均水平低的公司E百度指數(shù)、波動率及相關(guān)系數(shù)資料來源:百度,ind,中國銀河證券研究院圖32:百度指數(shù)平均水平中的公司D百度指數(shù)、波動率及相關(guān)系數(shù)資料來源:百度,ind,中國銀河證券研究院圖34:公司F的微博信息指數(shù)與股價(jià)波動率的變化資料來源:微博ind,中國銀河證券研究院(二)新媒體對資金端影響:波動性、流動性與價(jià)格三者存在因果關(guān)系1.新媒體發(fā)布量和市場交易活躍度存在正相關(guān)我們通過關(guān)鍵詞檢索抓取相關(guān)輿情樣本,信息發(fā)布源囊括客戶端(APP和自媒體)、微博、視頻(短視頻、視頻網(wǎng)站和電視視頻)、網(wǎng)站(政務(wù)網(wǎng)站及各行業(yè)網(wǎng)站等)、互動論壇(貼吧、博客等)和各類數(shù)字報(bào),以"A股""大盤""股市""股票"等表征股票市場的詞語作為關(guān)鍵詞提取標(biāo)題,抓取2024年77月15日至2024年10月15日之間的相關(guān)媒體信息,共得到144337條信息;并以全部A股作為股市指標(biāo),觀測2024年7月15日至2024年10月15日之間的交易活躍度數(shù)從峰值看,A股成交量均值為826.67億股,信息傳播速度為1550.96條/天;國慶節(jié)前,二者峰值點(diǎn)均位于9月30日,A股日成交量達(dá)2442.47億股,當(dāng)日共監(jiān)測6877條信息;節(jié)后,A股日10月9日,共監(jiān)測8785條信息。3500.03000.02500.02000.01500.01000.0500.00.010000.09000.08000.07000.06000.05000.04000.03000.02000.01000.00.0資料來源:ind,新浪奧情通,中國銀河證券研究院要的傳播平臺,觀測時(shí)間段內(nèi)活躍度前三的媒體依次為今日頭條、懂車帝、百家號,均簽約了大量自媒體;而發(fā)布信息量最多的視頻平臺中,抖音居首、快手次之。觀測時(shí)間段內(nèi),觀測到總信息144337條,客戶端是主要傳播平臺,共63983條(占比44.33%),其次是微博61561條(占比42.65%)、視頻9548條(占比6.62%)、微信5321條(占比3.69%)、網(wǎng)站2071條(占比l.43%)、互動論壇1818條(占比1.26%)、數(shù)字報(bào)35條(占比0.02%)。圖36:近三個月媒體信息來源占比1.43%1.26%3.69%(.02%3.69%6.62%6.62%42.65%44.33%微信圖37:近三個月客戶端信息來源占比1.92%.自媒體98.08%間接影響投資者的預(yù)期和決策。例如,當(dāng)媒體大量報(bào)道股票利好消息時(shí),投資者可能基于報(bào)道做出買入決定,追逐已產(chǎn)生的收益;反之當(dāng)媒體報(bào)道負(fù)面消息時(shí),投資者可能會出于恐慌心理而拋售股票,止損已產(chǎn)生的損失。媒體信息可能加劇投資者的認(rèn)知偏見,導(dǎo)致市場波動加劇。進(jìn)而還可能引發(fā)羊群效應(yīng),即投資者盲目跟風(fēng),導(dǎo)致需求和股價(jià)大幅波動,很大程度偏離其基本價(jià)值。圖38:近三個月媒體情緒分析(AI大模型分析)圖39:近三個月媒體信息高頻詞1.19%1.55%2.41%93.32%1.08%0.45%1.19%1.55%2.41%93.32%股票的波動性和流動性是金融市場最重要的特征,波動性是指股票價(jià)格波動的過程,而流動性通常被定義為以低成本買賣股票的能力。在波動性更大的市場中,交易需要更高的溢價(jià),市場最不穩(wěn)定時(shí)甚至?xí)l(fā)流動性枯竭:市場大幅下跌會對股票市場的投資組合價(jià)值產(chǎn)生負(fù)面影響,隨后投事實(shí)上,金融市場中波動性、流動性和價(jià)格三者間的關(guān)系更為復(fù)雜。Hiemstra&Jones(1994)對在紐約證券交易所(NYSE)上市的股票進(jìn)行了Granger因果關(guān)系檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)回報(bào)率和交易量之間存在雙向非線性因果關(guān)系。我們以2024年7月15日至2024年10月15日為例,觀測交易活躍度與股價(jià)波動程度的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn),A股成交量峰值與股價(jià)波動峰值點(diǎn)高度重合。3500.03000.02500.02000.01500.01000.0500.00.0A股成交量(億股)上證指數(shù)漲跌幅(右軸)20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%-5.0%資料來源:ind,新浪奧情通,中國銀河證券研究院3.量化基金對于新媒體傳導(dǎo)資金端效益具有顯著影響一是量化基金影響資金端的配置、流動和交易量。量化基金通過算法模型分析自媒體上的數(shù)據(jù),如新聞、分析、情緒等,以預(yù)測市場動向,量化基金利用這些情緒指標(biāo)作為"交易信號"和"風(fēng)險(xiǎn)管理信號",進(jìn)行程序化交易從而影響資金二是量化基金增加可能導(dǎo)致策略同質(zhì)化增多。隨著量化基金規(guī)模的增加,可能出現(xiàn)"策略同質(zhì)化現(xiàn)象",其程序化交易可能會在市場有利時(shí)同步加倉,或在出現(xiàn)不利波動時(shí)同步減倉,導(dǎo)致市場在某些情況下出現(xiàn)共振,加大市場波動。三是量化基金加劇市場反身性影響。索羅斯的反身性理論指出,市場價(jià)格總是扭曲地反映其下的基本面,并且金融市場不僅反映現(xiàn)實(shí),還能影響基本面。新媒體的興起增加了市場反身性的實(shí)證,在新媒體影響下,量化模型需要適應(yīng)信息傳播速度的加快和市場情緒的快速變化。這要求量化模型能夠快速響應(yīng)新的信息,并在模型中納入反身性的影響,以更準(zhǔn)確地預(yù)測資產(chǎn)價(jià)格的變動。市場價(jià)格的變動反過來影響基本面,形成自我強(qiáng)化的反饋回路,導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格偏離其基本面價(jià)值,又進(jìn)一步繼續(xù)強(qiáng)化資金端的反饋回路,增大市場流動性和波動性。4.散戶占比高可能放大新媒體對資金端的影響資本市場中機(jī)構(gòu)投資者占比不斷上漲,但與發(fā)達(dá)資本市場相比還存在較大差距。過去十年中,上交所機(jī)構(gòu)投資者持股市值占比呈浮動上升趨勢,與散戶投資者持股市值占比的差異明顯縮小;截至2022年末,機(jī)構(gòu)投資者持股市值占比上升至2l.69%,散戶投資者占比為23.19%。相比之下,美股市場則是由機(jī)構(gòu)投資者主導(dǎo)的。根據(jù)Bloomberg2017年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),機(jī)構(gòu)擁有美國大盤羅素3000指數(shù)約78%的市值,以及標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)80%的市值;以美元計(jì)算,分別約為21.7萬億美元和18萬億美元。相較于美股機(jī)構(gòu)投資者持股市值占比,A股機(jī)構(gòu)持股水平明顯較低。圖41:上交所機(jī)構(gòu)、散戶投資者持股市值占比30.0%25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%201420152016201720182019202020212022資料來源:iFind,中國銀河證券研究院圖42:美股2017年機(jī)構(gòu)持股市值占比100.0%80.0%60.0%40.0%20.0%0.0%研究其投資的知識、紀(jì)律或?qū)I(yè)知識,因此削弱了金融市場在有效分配資源方面的作用;并通過擁擠交易引起恐慌性拋售,使不成熟的投資者更容易受到行為偏差影響。我國散戶與機(jī)構(gòu)投資者比例相對較高,因而考慮新媒體對資金端影響時(shí)需納入資金參與結(jié)構(gòu),散戶占比高可能放大這一機(jī)制,諸如"羊群效應(yīng)""追漲殺跌"等非理性決策的發(fā)生概率可能顯著增高。