摘要:
2020年許多個股，在其營運與財務狀況等基本面沒有明顯的改變之下，股價卻發生大幅的波動，顯示投資人在進行股票投資時，基本面之資訊參考有限，而容易有非理性之投資行為。
本研究使用行為財務學之研究架構與方法，針對我國非理性股資行為進行質化與量化分析研究，以期可以協助櫃買中心即時監測市場之非理性波動。茲將本研究之研究結果發現歸納如下：
1. 在上櫃市場中交易之股票，股本不大、籌碼相對集中；且與集中市場相較，更加以自然人散戶為主 (占比近八成) ，故較易被操縱。在總市值方面，櫃買占集中市場僅10%上下，但在成交金額的日均值方面，櫃買占集中市場卻高達15~35%，可見櫃買市場之買賣熱度遠高於集中市場。另比較2011年至2020年共十年間集中市場與櫃買市場每日收盤價之年化波動度，亦可看出櫃買市場波動度皆是高於集中市場。故應可確認，台灣櫃買市場較集中市場更具波動性。
2. 2020年年初新冠疫情爆發，由於產業特定因素，導致生技、半導體、貨櫃運輸、航運等產業股票，接連自3~4月起產生大幅波動。文獻指出，當市場處於動盪不安 (如金融風暴)或多項不確定因素影響時，投資人會更容易出現從眾行為。近期有不少相關研究即發現，新冠肺炎疫情加劇投資人的從眾行為。此種從眾行為，與在不確定情況下，投資人希望獲得與大眾一致之安全感有關。
3. 探討影響從眾行為因素之研究發現，平均從眾密度與資訊風險大小成正比，且大公司與小公司有顯著的日內從眾行為，但公司規模介於兩者之間的沒有，且大公司的從眾行為比小公司強烈。另外，產業的從眾行為與公司規模關係較大，例如金融業與能源業有顯著的日內從眾行為。另外，研究亦發現，融資買進交易者對大公司的股票會採取負反饋交易策略 (買低賣高) ，而對小公司的股票採取正反饋交易策略 (追高殺低) 。
4. 大戶籌碼多，會主導市場帶風向，引發眾人跟追。有些當沖玩家表示，其進出不只看價格、也不只看個股，而是特別注意大環境及熱門族群，有人並將OTC指數當作市場情緒指標。要注意的是，新興社群媒體透過帶動網路聲量及風向，可能強化投資人非理性交易行為的程度。這幾年全球股市大漲，吸引很多人開始玩股票，如美國「Robinhood」之類的線上免費交易平台即吸引很多第一次投資的年輕人，後來也造成像「GameStop」之類的奇特現象。在台灣，許多社群媒體如PTT 股市版，或如「股市爆料同學會」，即吸引月使用戶動輒60幾萬的投資人瀏覽/推波訊息；後者並透過撰寫文章達人之發文評比，推出排行榜，帶動聲量及風向。
5. 依據Chang, Cheng and Khorana (2000) 之橫斷面報酬絕對離差 (CSAD) 模型之檢驗結果發現，我國上櫃股票市場確實存在顯著的從眾效應，且COVID-19疫情亦確實加深了投資人從眾效應的程度。進一步針對各產業分析之結果發現，除了少數產業如觀光事業、資訊服務業從眾效應不明顯外，大多數產業在整體研究期間內均呈現顯著的從眾現象，且在研究的17個產業中即有11個產業在COVID-19疫情時會加深其從眾效應的程度。
6. 在整體投資人過度自信的實證部分，我們發現符合DHS模型的假說，即投資人看見持有個股上漲 (下跌) 時，會對自己所持有的正面 (負面) 私有資訊產生過度自信，進而導致後續這些股票過度上漲 (下跌) 。過度自信會影響未來報酬的離散程度，即過度自信程度較高的個股，股價容易發生極端的波動，而在未來較易出現極端報酬，表示我國整體投資人持續性過度自信將造成股價的波動。最後，過度自信程度較高的股票，未來較有暴跌的趨勢。
7. 本國自然人 (本國散戶) 是我國上櫃股票最主要的投資人類型 (投資金額占了近八成) ，其過度自信程度較高之股票未來報酬過度反應的程度最高，其次是外國法人 (外資) ，之後為本國法人，且均具有統計上的顯著性。
8. 在個別產業過度自信實證對於報酬率過度上漲或下跌的部分，不同產業間差距非常大，在本研究之17個產業中有7個產業過度自信具有顯著性，但其餘產業則不顯著。
9. 本研究參考既有文獻與對於非理性投資行為可能原因之討論，再配合可以取得日頻率資料的限制和對市場報酬率波動之實證結果，選取了包括股價振幅、周轉率、VIX、融資成長率、融券成長率與市場交易量成長率等六項衡量投資人的情緒變數，以主成分分析法建構上櫃股票市場投資人情緒綜合指標。由該指標可以發現2020年COVID-19疫情爆發後，相較於2019年前投資人情緒指標有明顯的上升，且當投資人情緒指標大幅上升時大多伴隨著上櫃指數的大幅下跌，波動度亦大幅上升。
10. 本研究亦針對個別產業建構個別產業之投資人情緒指標，以供櫃買中心參考。雖然個別股票之情況不同，但經由櫃買中心建議之四檔股票進行個案研究後，發現本研究所建構的個股投資人情緒指標與異常事件發生時序高度一致，且與櫃買中心對上述股票公告注意與處置的日期亦相當一致。利用個案研究，本研究提出應用個股投資人情緒指標做為注意股票與處置股票之內部監理參考依據。
11. 根據本研究之結果，建議利用本研究所建構的投資人情緒綜合指標模型，配合櫃買中心有龐大交易資料庫之優勢，透過資訊工程人員之協助，建立一套程式系統，每日自動抓取資料庫之交易資料，運用本研究建構指標之方式，將各變數資料標準化後進行主成分分析，並進行歸一化，得到個股之投資人情緒指標，並參考本研究之判斷準則，自動判斷個股投資人情緒是否異常高漲，做為內部監理作業的參考。
12. 有關降低不確定性與資訊不對稱造成從眾、投資人非理性交易行為之明確、具體作法，本文提出以下建議。
(1). 政府應有積極防疫作為、提出專家判讀及因應措施：文獻指出，政府疫情管控程度越高（低），從眾行為越低（高），故疫情期間，在政府積極防疫作為下，應可降低資本市場不理性行為。在降低金融不穩定(如銀行擠兌、次貸危機等)所引起之不確定性方面，以目前金融市場上對於未來通貨膨脹之不確定性為例，我央行或統計單位即須積極向一般大眾分析專家之判讀，以降低民眾之恐慌心理，並提出未來可能因應措施。
(2). 利用數位科技打擊假消息、假新聞：假消息及假新聞會增加投資人面對市場時之不確定性，因此降低假消息及假新聞亦可減低不確定性。吾人可利用數位科技來打擊假消息，如英國AI新創公司，在疫情期間投入疫情假訊息儀表板的開發，其釋出的儀表板及其AI假新聞判讀技術，每個月可審核超過五千萬條內容，可檢測的網路資料形態涵蓋新聞網站、社交平臺中的內容，也能追蹤不實訊息的來源網站或散播者，同時凸顯值得信任的資料來源。
13. 有關社群媒體引發之發言及跟風問題，資本市場業界人士多年來之經驗認為，針對學校與司法體系進行教育宣傳是比較有意義及有效益的。
(1).在學校部分，除了透過正規大專院校與EMBA等課程外，亦可比照2013年起，金管會為了推廣金融知識，委請證交所/金融總會，透過在大專院校推出之「金融講堂」，推出相關教學課程進行宣導，惟須再多增加專門分析社群媒體或金融炒作/詐騙之議題，必可達到向下扎根、及早有效宣導教育之效。
(2). 在司法體系部分，近年來許多金融或資本市場相關公會及協會，為了解決市場上出現之問題或保障正當業者之權益，皆相當積極投入法規之訂定及修正，或與司法界人士(如法官學院、刑事局檢察官) 進行交流，包括開設研討會或相關課程等，找出積極解決方案。透過對於司法從業人員之教育及宣導，對於爭訟之合理判決除了可對社會風氣產生正確引導外，亦可藉由刑罰產生嚇阻作用。在這其中，櫃買中心可直接扮演主動開課、廣邀聽眾(包括媒體從業人員，甚至投資大眾)之角色，或對於學校及司法教育單位間接提供相關課程之財務支援等。
14. 正如本文所述，投資人的行為未必都是理性決策，相對而言，機器人理財則較為理性且有紀律，能綜合評估短期獲利與長期績效，在追逐投資利益時也會考量交易成本及進行風險控制，並針對未來市場隨時提供合適的配置調整建議，故若相關單位意欲降低市場上之非理性投資人交易行為，機器人理財應值得加以推廣。此一「推廣機器人理財」之建議，雖與櫃買中心業務無直接相關，但因機器人理財之資產配置仍會涵蓋櫃買市場標的，故仍是可透過加強教育宣導，提高投資人經由機器人理財此種比較有紀律之方式，以降低投資人之非理性交易行為。