Page 74 - 《社会》2017年第2期

网络舆情是否影响股市行情？

水平上显著。由于 犛 和 犠 均 为自 然对 数，因此，这个 长期关系意 味
着，“微博信心指数”如果增长 １％ ，就会影响“上证指数”增长 ７％ 。
接下来我们进一步展示两者间的短期关系：
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Δ 犛 ＝ ０．２６６ Δ 犛 （ １ ）－０．４３２ Δ 犛 （ ２ ）＋０．００９ Δ 犠 ＋０．３３ Δ 犠（ １ ）

－０．０２３ 犇 －０．０１２犲犮犿 （ －１ ）

从 ０．３３ 的系数可见，短期内存在从“微博信心指数”向“上证指数”
的正向影响。此外， 犲犮犿 系数为负且显著，证明了短期关系模型的收
敛性。至此，我们证明了第二个假说（ 犎２ ）。
接下来，我们做进一步的机制检验。 ８ 一般而言，微博舆情对股市
指标发生影响，必须通过相关金融活动（开户、资金流入等指标）才得以
发生。因此，这种中介机制（ 犿犲犱犻犪狋犻狀 犵犲犳犳犲犮狋 ）的因果链条应该呈现为
“微博舆情—开户资金—股市行情”的“三部曲”。在“格兰杰检验”中，
这应该体现为，纳入开户或者资金流数据使微博舆情不再能有助于预
测股市行情。同时，微博舆情应该是开户或资金流的“格兰杰原因”，开
户或资金则是股市行情的“格兰杰原因”，为此，我们进行专门检测分析
（类似于进行 犛狅犫犾犲犌狅狅犱犿犪狀 的三角检验）。
我们将沪、深两市“大单”和“超大单”每日资金净流入数据作为潜
在的中介变量。 ９ 具 体 而 言，基 于 万 得 资 讯 的 数 据，我 们 获 得 ２０１５ 年
５ — ７ 月的震荡期沪深股市新入市资金数据的标准化值（经检验为平稳
序列），并将其与微博舆情指数与沪深股市综合行情（沪市日指数与深
市日指数的标准化值的均值，经检验为平稳序列）等一起建立“格兰杰
模型”。相关检验结果见表 ４ 。
从表 ４ 不难发现，我们预期的中介效应确实通过“格兰杰检验”结
果获得证明。具体而言，当在微博舆情和股市行情的二元“格兰杰模
型”中进一步控制资金流入变量，微博舆情与股市行情之间的显著关联
就消失了，微博不再有助于预测股市。同时，资金流入和股市行情显著
相关，构成股市的“格兰杰原因”。此外，微博舆情又构成资金流入的
“格兰杰原因”。至此，我们的进一步分析表明，微博舆情通过影响市场
资金流入来影响股市行情。

８． 此处要感谢匿名审稿人的重要建议。
９． 由于我们获得的股市新开户数据单位为每周而非每日，因此我们无法将开户数作为潜在
的中介变量进行考虑分析。
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