H1：个人投资者中，男性比女性表现得更加过度自信；学历高的个人投资者比学历低的个人投资者过度自信的程度大
　　国外研究表明投资者过于相信自己，高估自己评价证券的准确性，而不关心别人的评价。这种信念导致了过度的和投机性的交易，过度的和投机性的交易并没有对投资收益起到帮助，反而由于过多的交易导致的较高的交易成本最终损害了其所获得的回报率。因此本文提出：
　　H2：个人投资者越过度自信，其投资收益率越低
　　（二）样本选取及数据来源投资者在做投资决策时会呈现出"过度乐观和悲观"的特征。如果证券市场广泛存在这种情况，那么沪深两个市场必然会反应出来此种特征所带来的效应。由于本文研究的是个人投资者过度自信对其投资收益的影响，所以选取上证综指与深成指收益率数据进行研究，这两种指数最能代表证券市场的走势。研究期间为2008年2月至2010年5月。数据来源于国泰安数据库。同时收集了某证券公司营业部2008年2月至2010年5月的客户的开户资料，以及他们在2008年2月至2010年5月的所有股票交易记录。
　　（三）变量定义具体如表1所示：
　　（1）被解释变量。本文主要是研究个人投资者过度自信对其投资收益率的影响，。因此将个人投资者投资收益率作为被解释变量。所采用的收益率是经过市场调整之后的异常收益率，即Rit减去市场指数收益率。其中Rit为t月个人投资者i的收益率，其计算公式为：
　　Rit=■-1
　　以同一个投资者在同一个月的所有交易的佣金率最小值作为该投资者在这个月的佣金率。
　　（2）解释变量。用性别来度量过度自信（Barber和Odean，2001）显得粗糙，因为许多其它心理特征可能也会影响投资行为，而这些心理特征也与性别有关。比如感觉寻求可能更充分地体现在男性身上，女性可能更加厌恶风险。本文借鉴Kumar（2009）的做法，用换手率来度量过度自信。
　　分别算出投资者在每个月的买入换手率以及卖出换手率。
　　t月投资者i卖出换手率计算公式为：
　　TOsit=■
　　t月投资者i买入换手率计算公式为：
　　TObit=■
　　换手率：TOit=（TOsit+TObit）/2
　　（3）控制变量。本文选择将性别、学历、风险偏好程度和前期的投资收益率作为控制变量，其中性别和学历是虚拟变量。
　　由于性别只有男与女两种情况，只需设置一个虚拟变量Sex，若是男性，则Sex=1；若是女性Sex=0。
　　由于所采用的数据中学历分为3个层次：研究生、本科、高中及以下，所以设置2个虚拟变量：edu1、edu2。
　　若是研究生，则edu1=1、edu2=0；
　　若是本科，则edu1=0、edu2=1；
　　若是高中及以下，则edu1=0、edu2=0。
　　与有着同样风险厌恶程度的理性投资者相比，过度自信投资者持有风险更大的投资组合（Odean，1998a），所以本文控制了个人投资者的风险偏好程度。风险偏好程度用投资者持有的股票种数Nit来表示。
　　虽然上文述及人们会把自己的失败说成是运气不好导致的。但是并不排除投资者前期的投资失败可能会使投资者开始反思，较低的投资收益率会使他们自信程度降低。之后，他们在做投资决策的时候会变得稍微谨慎一些，因此投资收益率有所改善。本文前面谈到人们会因为成功而盲目自信，把成功简单的归功于自己的能力，于是前期较高的投资收益率可能会使投资者产生过度自信心理，从而对后期的收益率造成消极影响。所以本文将前期的投资收益率作为控制变量。
　　（四）建立模型建立一个panel模型，投资收益率作为被解释变量，用过度自信作为解释变量，控制性别、学历、风险偏好程度，上个月的收益率，其中性别和学历是虚拟变量。然后用换手率代表过度自信程度来进行回归分析。以换手率代表过度自信程度为例的模型如下：
　　rit=αi+β1sexi+β2edu1i+β3edu2i+β4Nit+β5TOit+β6ri（t-1）+εit模型（1）
　　模型（1）是为了检验H2。若β6>0，则投资者过度自信会对其投资收益率产生积极影响；若β6<0，则投资者过度自信会对其投资收益率产生消极影响。
　　四、实证结果与分析
　　（一）把时间作为虚拟变量的方差分析本文所采用的证券营业部的客户开户资料中显示，学历为硕士和博士的投资者开户时间比较晚，这类投资者的交易主要集中在所收集的时间区域内的后期，由于本部分要研究不同性别、学历的投资者的过度自信程度是否不同，因此本文选取了在2009年11月至2010年5月这7个月内的投资者。本文假设性别、学历对投资者的过度自信程度有影响，但实际上股票市场千变万化，有很多不可控的因素，随着时间的变化，环境因素对投资者的买卖行为也会存在很大的影响，如果忽略这些不可控制的因素而紧紧分析那些可控制的因素，有可能会夸大那些因素的影响而使得分析结果不准确。因此本文把时间也作为分类变量，做多因素方差分析。时间、性别、学历作为固定因素，换手率作为因变量。在考虑性别和学历对换手率的影响的时候，还应该考虑两者的交互作用。
　　表2显示：（1）因素education为学历，分为3个水平，水平1为博士或者硕士；水平2为本科；水平3为高中及其以下。每个水平分别有858、2913和5616个投资者。（2）因素sex为不同性别，分为2个水平，水平1为男性；水平2为女性。每个水平分别有5255和4132个投资者。（3）因素T为不同时间，分为7个水平。代表了2009年11月至2010年5月这7个月。
　　表3显示，学历相同的男性投资者的换手率的均值要高于女性，性别相同的高学历的投资者的换手率要比低学历的投资者换手率要高。
　　表4显示：（1）因素education：F=4.489，P=0.011.按5%的显著性水平，可以认为不同学历的投资者的换手率差异显著。即不同学历的投资者的过度自信程度显著不同。（2）因素sex：F=21.761，P=0.000.可认为因素sex效应显著，不同性别的投资者的换手率差异显著。即不同性别的投资者的过度自信程度显著不同。（3）因素education*sex的交互作用：F=0.941，p=0.390，按5%的显著性水平，可认为因素education与因素sex的交互效应不显著，即学历与性别间不存在交互效应。（4）Eta平方：Eta2sex>Eta2education>Eta2education*sex，可认为各因素对总变异的贡献是因素sex>因素education>因素education*sex。（5）观察效能：观察效能sex=0.997，观察效能education=0.769，可认为因素sex和education的检验效能很大，无须增加样本含量。观察效能education*sex=0.214，可认为因素education*sex的检验效能均很小，即使增加样本含量，也难以得出显著差异的结果。
　　表5显示：采用LSD法进行因素education各水平之间两两比较的结果，education1与education3之间两两比较的P值<0.05，按5%的显著性水平，可认为水平1和水平3之间换手率有显著差异。education2与education3之间两两比较的P值为0.073，按照10%的显著性水平，可认为水平2和水平3之间换手率有显著差异，education1和education2之间两两比较的P值均大于0.1，说明其差异不显著。
　　表6显示：因素education效应检验：F=4.489，P=0.011，按5%的显著性水平，可认为总的均值之间差异显著，该结果与表5的因素education检验一致。
　　即不同学历投资者的过度自信程度相差比较大，本科以上学历与本科以下学历投资者的过度自信程度明显不同。本科学历与本科以下学历投资者的过度自信程度差异也显著。而硕士及以上的学历与本科学历的投资者的过度自信程度差异并不显著。
　　表7显示：采用LSD法进行因素sex各水平两两比较结果。从表中我们看到P值小于0.05，按5%的显著性水平，可认为不同性别对应的换手率显著不同。
　　表8显示：因素sex效应检验：F=21.761，p=0.000，按5%的显著性水平，可认为总的均值间差异显著，该结果与表7的因素sex检验一致。
　　即不同性别投资者的过度自信程度有显著差异。
　　由图1可见，线1明显高于线2，这表明男性投资者的换手率明显高于女性投资者的换手率。根据这两条线的三个点可以看出：学历越高，投资者的换手率均值越高。因此，本文H1成立。
　　（二）不同过度自信程度的收益分布本文计算出每个客户的这28个月内的换手率的月平均值。按换手率进行排序，换手率的取值为0到1之间，将换手率小于等于0.25的客户作为第一组，将换手率大于0.25且小于等于0.5的客户作为第二组，将换手率大于0.5小于等于0.75的客户作为第三组，将换手率大于0.75小于等于1的客户作为第四组。然后分别算出每个月内每一组的人均收益率。图2是第一组和第四组的收益率随时间变化的分布图。
　　由图2可以看出第四组的投资收益率随着时间变化的幅度比较大，而且基本上这两条线都是呈一个个的山峰状，同一组的收益率在某一个月高，下个月就低，再下一个月又高，这样依次变化。然而这两组收益率并没有绝对的谁高谁低。有的月份，第一组的比较高，而在有的月份，则第四组的比较高。这些说明，投资者的过度自信程度影响的是自己的收益率的高低，而投资者之间的的过度自信程度的高低并不决定了她们收益率的高低。这一点很好理解，因为投资者的收益率受很多方面的影响。另一方面，这两条线的高低起伏进一步的验证了本文在前面的猜想：投资者前期的收益率可能会对其后期的收益率造成影响。
　　（三）面板回归由于本文收集到的客户很多，每个客户的交易涉及到的月份也不同。如果构建平衡面板数据，很难同时保证样本的数量足够大和涉及的时间足够长。因此，本文构建的面板数据是有缺失的不平衡面板数据。时间是从2008年9月到2010年2月，一共18个月。尽量选取了这18个月里几乎每个月都有持股或者买卖交易的投资者505个。本文用STATA软件选择时刻固定效应模型进行回归。
　　表9显示：TO的系数都为负，且显著。即投资者过度自信对其投资收益率有显著的消极影响。本文H2成立。
　　五、结论与启示
　　（一）研究结论本文首先梳理了国内外个人投资者过度自信行为的相关研究现状，通过对2008年2月至2010年5月间某证券公司营业部的个人投资者交易数据进行实证研究，最终得到结论如下：（1）男性个人投资者比女性个人投资者过度自信程度大；学历高的个人投资者比学历低的个人投资者过度自信的程度大。（2）投资者的过度自信程度越高，其投资收益率越低。
　　（二）研究启示过度自信作为一种重要的投资者心理因素，在解释证券市场异常现象时越来越有力度，然而目前国内外研究大多都是从总体层面进行研究，很少研究是从投资者个人层面出发，对投资者过度自信的理论成果的检验比较缺乏。今后可以进一步检验相关的理论。另外，目前国内缺乏一个完整的用来研究过度自信的体系，大多数学者都选用了换手率这个指标。因此，在今后的研究中，应该建立一个完善的指标体系来评价过度自信。
　　行为金融学目前还不成熟。首先，行为金融领域的学者们对于市场呈现的异常现象各有己见。如关于短期惯性效应的解释方面，Daniel、Hirshleife和Subrahmanyam（1998）认为是持续过度反应导致了"惯性效应"。而Barberies（1998）等人认为短期内，投资者会犯"保守型偏差"，这种心态使得他们的反应变得迟钝，从而产生短期惯性效应。Hong和stein（1999）的研究提出经济中的私人信息扩散缓慢，导致投资者对股价反应不足，从而产生"惯性效应"。其次，传统金融理论认为可能是由于数据挖掘导致了市场上的各种异常现象和预测收益率的可能性，各种行为金融理论虽然言之成理，但是受到很多限制，如常常需要一些特定的假设来支持模型的推导。因此行为金融学的理论也同样受到了存在模型挖掘问题的质疑。最后，现有的一些行为金融理论过于分散，至今也还没提出类似资本资产定价模型或APT等被广为接受的理论，也没有形成一个系统的理论体系。总之，行为金融学还需要不断探索，不断完善。在未来研究中，将其与传统金融学适当平衡地结合起来才是明智之举，也是一个可行而且合理的发展方向。
　　结合本文得出的两个结论，可以得出：学历越高的投资者越过度自信，那么他的投资收益率越低。所以很多读者可能会认为这有点不符合常规。但事实上，不能直接这样简单地来理解本文的结论。前文述及，投资者前提的过度交易导致其收益率较低的情况下，他们会在接下来的时间段进行总结反省，并且调整接下来的投资行为，而且学历越高的投资者这种总结原因进行反省和调整投资行为的能力会比学历更低的人要高。也就是说投资者前期的投资收益率会对其后期的投资收益率产生影响。而且学历越高的人的这种影响会越明显。这一点在实证部分已经验证。
　　参考文献：
　　[1]Gervaris，Heaton，J.B.andOdean，Terrance.Capitalbudgetinginthepresenceofmanagerialoverconfidenceandoptimism[J].Workingpaper，2002.
　　[2]Daniel，Kent，DavidHirshleiferandAvanidharSubramanyam.Investorpsychologyandsecuritymarketunder-andover-reactions[J].JournalofFinance，1998，53：1839-1886.
　　[3]唐湘晋、张戡、唐伟敏：《投资者过度自信时的交易量》，《武汉大学学报》（哲学社会科学版）2003年第56期。
　　[4]Griffin，D.，andA.Tversky.TheWeighingofEvidenceandtheDeterminantsofconfidence[J].CognitivePsychology，1992，24：411-435.
　　[5]DowJ.andGorton.Noise.trading，delegatedportfoliomanagementandeconomicwelfare[J].JournalofPoliticalEconomy，1997，105：1024-1050.[1][2]

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