我国A股房地产板块羊群效应研究

和占琼 彭嘉茜 柴正猛

摘 要 借助CSAD模型、马尔科夫转换模型和GARCH模型的研究结果表明我国A股房地产板块存在明显的羊群效应且存在如下特点：非对称性，扩张期较衰退期更为显著;规模差异性，大盘股较中小盘股更为显著;房地产调控政策影响的非对称性，紧缩政策较之宽松政策会诱发更加明显的羊群效应;产业链传染性，上下游行业中的羊群效应产生影响.非系统性风险和系统性风险都对A股房地产板块羊群效应产生了促进影响，且系统性风险的影响较大.

关键词 金融学;羊群效应;马尔科夫转换模型

中图分类号 F224.7;F832.5          文献标识码 A

Research on Herding Behavior

of Ashare Real Estate Sector in China

HE  Zhanqiong，PENG  Jiaxi，CHAI Zhengmeng

（School of Management & Economics， Kunming University of Science and Technology，Kunming，Yunan 650093，China）

Abstract Empirical research using the CSAD model，the Markovswitching model and GARCH model show that the Ashare real estate sector in China has obvious herding effects and has the following characteristics： asymmetry， the expansion period is more significant than the recession period; scale difference， the largesized stock is more significant than small and mediumsized stocks; the asymmetry of real estate policies， herding effect is contagious among industrial chain， the herding effects in the upstream and downstream industries imitate that of real estate sector; Both nonsystematic risks and systemic risks have had an impact on the herding effect of the Ashare real estate sector， and systemic risk has a greater impact.

Key words  finance; herding behavior; Markovswitching model

1 引 言

目前我国经济工作的重点之一是防控系统性金融风险.其中，房地产金融化和泡沫是关键风险点之一.由于金融风险的传染性，房地产价格的剧烈波动和房地产价格过度上涨后的价格泡沫破裂会将风险传递到金融领域，使金融系统的稳定性下降，从而引发系统性金融危机.2016年底中央经济工作会议提出，要坚持“房子是用来住的，不是用来炒的”的定位，要求回归住房居住属性.2017年4月金融工作会议上习近平总书记强调指出金融要回归本源，服务实体经济.在2017年10月在党的“十九大”上，习总书记再次强调，坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位.2018年政府工作报告中金融防风险作为三大攻坚战的重要任务.可见，国家对此非常重视.

防控房地产金融风险首先需要深入理解我国房地产金融行为.需求方的羊群效应是房地产泡沫时期市场中的重要现象.在信息不对称的环境下，由于社会舆论和个体认知能力等因素，投资者更愿意模仿多数人的行为投资，这就导致了羊群效应.羊群效应作为一种不理性的个体模仿行为，可以很好地解释资产投资泡沫及金融危机的形成.羊群效应很容易影响资产价格波动，这在一定程度上造成了市场价格的非理性波动.近年来出现的股市热和房市热中同样具有这样的特点，这就引起了资本从实体经济流向了股票市场和房地产市场，在其中资产泡沫开始产生并且逐渐膨胀.

从各国房地产市场与股票市场的发展经验看，房地产市场泡沫的破裂总是与股票市场的暴跌相伴随，两个市场密切相关.中国股票市场为羊群效应的研究提供了一块非常适宜分析的土壤.研究A股房地产板块的羊群效应对于防控系统性金融风险具有重要意义.

目前A股市场的羊群效应研究已有较多成果，但大都关注A股市场总体、分板块羊群效应及板块间对比.专注于A股房地产板块的羊群效应研究较少，对房地产板块羊群效应的认识尚不全面，这仍是一个值得深入探讨的热点问题.

我国A股市场中房地产市场板块是否存在羊群效应？如果存在，其在扩张期和衰退期是否存在对称性？不同量级企业股票中的羊群效应是否存在差异性？在不同房地产政策下，羊群效应存在怎样的动态性？房地产板块羊群效应在其产业链板块间是否存在传染性？系统性风险和非系统性风险对房地产板块羊群效应又存在着怎样的影响？在回顾羊群效应理论与实证研究相关文献的基础上，以2014年10月9日～2018年8月9日我国A股房地产板块的相关数据为样本，采用CSAD模型、马尔科夫轉换模型以及GARCH模型对其羊群效应的存在性、对称性、差异性、动态性以及传染性进行验证分析，回答上述问题，最后给出了相应的政策建议.

2 文献综述

国外学者对于股票市场羊群效应的早期研究多以理论模型为主，主要对其产生机制提出了3种理论模型，分别是声誉理论模型、信息流理论模型、薪酬结构理论模型.随着理论研究的深入，以基于特定交易者交易模式相关性的LSV模型来测度的羊群效应为起点，开始了对股票市场羊群效应的系统实证研究.相继提出了多种检验模型和方法，从不同角度对羊群效应的存在性展开了大量的实证研究.Christie和Huang（1995）[1]建立了基于横截面收益标准差（CSSD）的模型，研究美国股市日收益率情况，发现美国股票市场并不存在羊群效应.Chang等（2000）[2]改进了CSSD方法后提出了基于横截面绝对偏离度（CSAD）的模型，得出美国股市和香港地区股市并不存在羊群效应，而韩国股市和台湾地区股市存在明显的羊群效应.目前，CSAD模型是羊群效应研究中使用的最多的方法之一.Demirer等（2010）[3] 对台湾地区股市羊群效应验证结果发现CSSD模型的检测结果羊群效应不显著，而CSAD模型检验下则存在显著的羊群效应.Mobarek等（2014）[4]发现金融危机时期大多国家股市存在羊群效应.

股票市场羊群效应的国内相关研究大多是引入国外理论和方法.一类是对某股指成分股和特定板块股羊群效应的存在性进行检验，结果大多表明我国股市存在显著或较为显著的羊群效应.邓远（2014）[5]和黄燕辉（2017）[6]基于CSAD模型得出了创业板市场存在显著的羊群效应.但是张轩旗（2014）[7]和王晶（2014）[8]采用CSAD模型实证分别得出股票市场的机构投资者和上证市场并不存在显著的羊群行为.

在对我国股市羊群效应的对称性进行验证时，大多数学者采用了CSAD模型和GARCH模型，结果显示我国股市的羊群效应存在非对称性，但对下跌期与上涨期羊群效应的强度则存在争议.谢小可（2017）[9]使用CSAD模型分析了我国A股市场羊群效应，得出下跌期间的羊群效应更为显著的结论.也有一些学者认为上涨期的羊群效应更为显著.王春丽等（2012）[10]运用ARCH模型研究得出股票上涨阶段的羊群行为比下跌阶段更为显著.戴淑庚等（2016）[11]通过CSAD模型得出上涨市场与下跌市场中羊群效应表现出非对称性，且上涨市场更为显著.

目前我国房地产板块羊群效应的研究大多是基于住宅价格指数和上市公司资本结构.樊纲治等（2015）[12]通过对中国住宅市场数据的分析发现我国住宅开发商存在着明显的羊群行为且已经导致了中国住宅市场的过度供给.鞠方等（2016）[13]运用我国（未包括港澳台地区，下同）30个省市房地产市场销售价格数据，验证了我国房地产市场羊群效应的存在性.陈鏕（2017）[14]以房地产上市公司为例进行了实证研究得出其存在着明显的羊群效应.对于股票市场房地产板块的研究则较少.李俊照等（2014）[15]对房地产板块股价指数进行了预测，得出了房地产板块与银行板块、建筑板块间的影响关系.李彤（2015）[16]以A股房地产板块为例研究了CAPM及其扩展模型对股市有效性的检验.

综上，CSAD模型是目前研究股票市场羊群效应的一个重要模型，我国学者已经用该模型对羊群效应的存在性及非对称性开展研究.我国股票市场羊群效应的研究较多，已取得丰富的成果.然而还有下述补充空间.第一，我国股市羊群效应对称性研究多采用CSAD模型和GARCH模型，以市场收益率的高低划分上涨市场和下跌市场来验证，但划分的标准并不严谨.第二，分板块比较研究表明房地产板块是存在显著的羊群效应的，然而专注于房地产板块羊群效应的研究还不充分.主要体现在以下两个方面，房地产板块羊群效应的对称性研究、规模差异性研究不多和较少考虑近几年我国房地产政策对羊群效应的影响.三是房地产是一个上下游产业链较长的产业，然而目前研究尚待深入.四是来自系统内外的冲击也将影响房地产板块羊群效应，然而在已有研究中少有涉及.

拟以A股市场房地产板块为例，采用CSAD模型对其羊群效应的存在性进行检验.采用动态马尔科夫转换模型准确的区分上涨期和下降期，对其非对称性进行检验.将不同量级的样本进行对比，研究其羊群效应的规模差异性.比较不同房地产调控政策下羊群效应的变化.比较房地产板块产业链相关板块的羊群效应.最后，将GRACH模型与CSAD模型相结合，研究系统性和非系统性风险对其羊群效应的影响，以期为投资决策提供一定的参考意见，引导投资者理性投资.

3 研究设计

3.1 样本选取及数据来源

样本选取了2014年10月9日至2018年8月9日A股市场Wind行业分类中房地产板块的132支样本股939个交易日的收盘价作为样本数据.通过公式Rt=lnPt-lnPt-1计算出股票日收益率，其中Pt为股票t时间的收盘价.所有样本数据均来于Wind数据库.

3.2 实证模型

3.2.1 基于CSAD模型的羊群效应检验模型

借鉴Chang等（2000）在资产定价模型（CAPM）的基础上提出的采用横截面绝对收益偏离度作为指标检验羊群效应的CSAD模型，其计算方式为

CSADt=1N∑Ni=1Ri，t-Rm，t，（1）

其中，Ri，t为A股市场房地产板块第i支股票在第t期的股票收益率，Rm，t为这132支股票在第t期的股票平均收益率.

結合CAPM模型可以得：

E（CSADt）=1N∑Ni=1βi，t-t[E（Rm，t）-Rf].（2）

对方程（2）分别求一阶偏导数和二阶偏导数可得：

E（CSADt）E（Rm，t）=1N∑Ni=1βi，t-t>0，（3）

2E（CSADt）2E（Rm，t）=0. （4）

从理论上看，在CAPM模型的前提下，CSAD模型中横截面绝对偏离度的期望值E（CSADt）与市场期望收益率E（Rm，t）之间为线性递增关系.这就表明，一旦市场上有羊群效应的存在，则可以拒绝理性市场的假设，认为市场上有非理性因素的存在.我国股票市场的市场化发展程度不高，不能够完全满足理性CAPM模型存在的前提假设，因而单一的线性回归方程解释能力不强，即使回归系数显著为正也不能说明羊群效应并不存在，因此Chang等扩展了CSAD模型提出了采用多项式回归（式（5））来检验羊群效应的存在性.

CSADt=α0+α1|Rm，t|+α2R2m，t+εt.（5）

如果A股市场房地产板块中存在羊群效应，将导致投资收益率会逐渐收敛于市场收益率，因而在式（5）中体现为收益偏离度会随着市场收益率的提高而减少（α1为负值），或表现为偏离度变化幅度的减小（α2为负值），即表现为两者呈现一种负相关关系或者递减的非线性关系.而如果当α1和α2同时都为负值时，表明市场中具有十分显著的羊群效应.

3.2.2 基于马尔科夫转换模型的羊群效应对称性检验模型

借鉴了Babalos等（2013）[17]的马尔科夫区制转移模型，采用两阶段的马尔科夫模型（6）来验证房地产板块羊群效应的对称性.

CSADt=α0，st+α1，st|Rm，t|+α2，stR2m，t+εt.（6）

其中，随机变量St是一个离散的状态变量，取值空间为{1，2}，且服从分布εt～iid（0，σ2st））.St服从二态一阶马尔科夫链，其转换概率为Pi，t=P（St+1=i|St=j），表示在时期t处于状态i的条件下，时期t+1处于状态j的转换概率.转换概率Pij满足，其中i，j取值空间为{1，2}.

∑2t=0Pij=1

3.3.3 基于GRACH模型的系统性风险与非系统性风险影响检验

采用GRACH模型计算出δ2t序列，以房地产板块数据计算出的δ2t房序列来衡量非系统性风险，A股中除房地产以外的其他行业板块计算出的δ2t非房序列来衡量系统性风险.在式（5）的基础上加入衡量系统性风险和非系统性风险的序列后，得到式（7）-（9）.

CSADt=α0+α1|Rm，t|+α2R2m，t+α3δ2t房+εt，（7）

CSADt=α0+α1|Rm，t|+α2R2m，t+α4δ2t非房+εt，（8）

CSADt=α0+α1|Rm，t|+α2R2m，t+α3δ2t房+α4δ2t非房+εt.（9）

其中，δ2t根据GARCH模型得到：

Rm，t=α0+Rm，t-1+εt，（10）

δ2t=α0+α1δ2t-1+α2Rm，t-1+εt.（11）

4 实证分析

4.1 描述性统计

表1给出了对样本数据进行统计的结果，可以发现A股市场收益率平均值为-0.0335%，在-9.3739%与7.4279%之间波动，波动幅度为16.8018%，这预示着市场风险度较高，稳定程度较低.

4.2 实证结果及分析

4.2.1 A股房地产板块羊群效应存在性检验

平稳性检验如表2所示，选取的样本数据在样本期间序列平稳.

为了避免自相关和异方差问题对结果产生影响，回归前先进行了自相关和异方差检验，经BG检验和DW检验发现数据可能存在自相关，于是对数据进行了处理，采用NeweyWest方法显著性检验.用式（5）表示的CSAD模型检验的股票市场房地产板块的羊群效应结果如表3所示.

从表3的结果可以看出，线性项的系数显著为正，二次项系数显著为负，可见我国A股市场房地产板块存在显著的羊群效应.这与之前大部分学者对A股市场的研究结果相同.

4.2.2 A股房地产板块中羊群效应的对称性检验

A股市场房地产板块存在的羊群效应是否具有对称性呢？上涨期与下降期谁的羊群效应更为显著呢？用式（6）表示的马尔科夫转换模型验证羊群效应对称性的结果如表4所示.状态1的α0，1（σ21）为0.0098（0.2283），状态2的α0，2（σ22）为0.0206（0.4955），且α0，1，α0，2，σ21，σ22的t统计量显著不為0.因此，表4中状态1是波动性较低的扩张期，状态2是波动性较高的衰退期.从表4的结果可以看出，在扩张期α2，1显著为负，存在严重的羊群效应，而在衰退期α2，2并不显著，没有明显的羊群行为存在.在我国整体股票市场对称性研究的实证结论是扩张期的羊群效应较之衰退期更为明显.

在对A股市场房地产板块整体进行羊群效应的检验中，表3和表4的结果在一定程度上表明了当市场收益率上升或降低时，市场上的投资者存在着追逐市场收益的行为趋势，即存在羊群效应的行为.由于目前中国股票市场散户操作多以跟风为主，喜欢“追涨杀跌”，而散户作为市场的交易主体，也会影响机构投资者的投资理念.因此市场的交易行为就很容易受到趋势性的影响，形成羊群效应.然而在上涨和下跌行情中情况却有所不同.扩张期时，由于投资环境好，投资超额收益显著，投资者对市场持乐观态度，于是众多投资者会选择激流勇进加大投资.这就形成了扩张期显著的羊群效应.而在衰退期时，则没有明显的羊群效应.这意味着中国A股市场房地产板块的投资者“追涨”的倾向要大于“杀跌”的倾向.

4.2.3 大盘股与中小盘股羊群效应的对比

A股房地产板块的成分股对中国股票市场及房地产市场影响较大，但是个股之间也存在着较大的差异.选择的样本数据中，流通股本最小的是S*ST前锋0.756亿股，最大的是保利地产109亿股.大盘股与中小盘股在股票收益率等方面存在着较大差距，且投资者对于不同量级、不同类型股票的投资决策行为也会有一定的差异.因而若对不同量级的股票进行对比，如果仍然存在羊群效应，则可能表现出显著的差异性.

在进行区间划分时借鉴以往文献的标准，选择以10亿的流通股本为标准，小于10亿股的样本划分为中小盘股，大于10亿股的样本划分为大盘股.大盘股的样本数量为60支，中小盘股的样本数量为72支.下面将A股市场房地产板块的股票分为大盘股和中小盘股分别进行检验.

从表6的结果可以看出，大盘股和中小盘股的二次项系数α2皆为负值且显著，表明两种类型的股票都存在着显著的羊群效应.但是大盘股的α2值（-2.9098）比中小盤股的α2值（-2.0184）绝对值较大，以此相较于中小盘股而言，大盘股表现出来的羊群效应更加明显.说明A股市场房地产板块中不同股本量级的股票也存在着差异性的羊群效应.这与戴淑庚的研究结果一致.

4.2.4 在不同房地产改革时期A股房地产板块羊群效应动态性检验

由于受到政府宏观调控的影响，我国房地产市场存在着阶段性特征.因此，在进行房地产板块羊群效应研究时，根据房地产改革的特点进行时期划分是很有必要的，表7对样本期间的房地产改革的背景及内容进行了梳理.

从表8的结果可以看出紧缩期时二次项系数显著为负，存在明显的羊群效应.而宽松期时二次项系数显著为正，没有羊群效应的存在.这说明，在房地产市场政策环境从宽松向紧缩转变后，A股房地产板块羊群效应有了显著性的增加，即对A股房地产板块而言，针对市场发展的紧缩政策较之宽松政策会诱发更加明显的羊群效应.

4.2.5 A股房地产产业链板块羊群效应检验

房地产产业有着产业链较长的特点，且与其产业链上下游诸多产业有着“一荣俱荣、一损俱损”的相依性.那么房地产产业链上下游相关企业又是否存在羊群效应呢？采用郭文伟等（2017）[18]的分类方法从房地产产业链上游、下游和资金链3个层面来选择与房地产板块密切联系的行业板块.上游板块包括钢铁、有色金属和建筑材料，这3个上游板块的行业主要为房地产行业提供原材料.下游板块包括建筑装饰、家用电器和机械设备，下游板块的行业主要是为房地产业提供相关的配套服务.资金链板块包括银行和非银金融，这两个行业满足房地产业的绝大部分资金需求，并为其各个关键环节提供全面的金融服务.下面，对这8个行业板块样本期间的数据进行羊群效应检验，采用式（5）的检验结果如表9所示.

从表9的结果可以看出，8个产业链相关行业中，除了钢铁行业不存在羊群效应以外，其他7个行业的二次项系数都显著为负，表明存在明显的羊群效应.其中，有色金属行业的二次项系数绝对值最大，相较于其他行业有色金属行业表现出来的羊群效应更为明显.二次项系数绝对值最小的建筑装饰行业表现出的羊群效应则相对较弱.将表8的结果与表3对比之后发现，作为房地产产业链上各行业的枢纽中心，房地产板块表现出来的羊群效应较之有色金属行业和非银金融行业更弱，而较之产业链上的其他行业板块则更为明显.

为了研究房地产市场羊群效应对其产业链行业羊群效应是否有一定的影响性，下面将8个房地产产业链相关行业样本数据按照表7进行宽松期和紧缩期划分后做回归分析，结果如表10和表11所示.

将表10和表11与表8对比之后发现，在房地产市场政策环境从宽松向紧缩转变后，随着房地产板块羊群效应的显著增加，其产业链相关产业的羊群效应发生了显著增强.这表明房地产业作为房地产产业链上各行业的中心枢纽，其羊群效应的产生与除了钢铁业之外的其他7个产业链相关行业存在着相互影响的关系，各行业之间羊群效应相依性水平较高，房地产板块的羊群效应会对上下游行业中的羊群效应产生影响，存在着羊群效应的传染效应.

4.2.6 非系统性风险和系统性风险对A股房地产板块羊群效应的影响

在股票市场中，从众跟风式的羊群效应会导致资产价格与其基础值的偏离，产生市场系统性风险，形成恶性的价格泡沫.同时我国股票市场主要以大量散户为主，投资者未能充分的通过分散化投资消除非系统性风险.系统和非系统性风险又会作用于羊群效应.前人文献大多通过股票市场波动性来研究风险，兰军和严广文（2016）[19]通过对沪深股票市场波动性的研究为其风险管理奠定了基础.加入衡量非系统性风险和系统性风险的控制变量，实证研究其对于A股房地产板块的影响.

从表12的结果可以看出，A股房地产板块同时存在着系统性风险和非系统性风险，且与表3的结果对比后发现，控制系统性风险和非系统性风险的影响之后，房地产板块的羊群效应有所缓解.且系统性风险对羊群效应的影响大于非系统性风险.表明降低我国股票市场和房地产市场的系统和非系统性风险对羊群效应的缓解有积极的作用.

5 结 论

我国A股市场房地产板块在整体上存在着显著的羊群行为，A股市场房地产板块羊群效应在扩张期和衰退期时存在着明显的差异，扩张期的羊群效应较衰退期更为显著.在上涨行情中，大多投资者选择激流勇进，对后期市场保持乐观的态度加大投资;而在下跌行情中，大多投资者往往会比较保守，不会立即抛售股票，而是采取观望态度.A股市场房地产板块中不同量级股票的羊群效应也差异明显，大盘股股票中存在的羊群效应比中小盘股股票更加明显.处于房地产政策紧缩时期时，A股房地产板块的羊群效应明显强于房地产政策宽松时期.我国房地产板块的相关产业链板块中，除钢铁板块外，都有明显的羊群效应，且在房地产政策变动时，也同房地产板块一样，紧缩期的羊群效应明显强于宽松期.这是房地产板块的羊群效应对上下游行业中的羊群效应产生影响的结果.加入衡量非系统性风险和系统性风险的控制变量后，A股房地产板块的羊群效应的显著性也有所缓解，这表明我国股票市场的非系统性风险和系统性风险加剧了羊群效应的产生，且可以看出系统性风险的影响强度更大，控制好这两个风险对缓解羊群效应有重要的作用.

参考文献

[1] CHRISTIE W G， HUANG R D. Following the Pied Piper： Do Individual Returns Herd around the Market？[J]. Financial Analysts Journal， 1995，51（4）：31-37.

[2] CHANG E C，CHENG J W， KHORANA A. An Examination of Herd Behavior in Equity Markets： An International Perspective[J]. Journal of Banking & Finance， 2000，24（10）：1651-1679.

[3] DEMIRER R，KOTAN  A，CHEN C D. Do investors herd in emerging stock markets？ Evidence from the Taiwanese market [J]. Journal of Economic Behavior and Organization， 2010，76（2）：283-295.

[4] MOBAREK A， MOLLAH S， KEASEY K. A Crosscountry Analysis of Herd Behavior in Europe[J]. Journal of International Financial Markets， 2014，32（3）：107-127.

[5] 邓远.我国创业板市场羊群效应实证分析[D].四川：西南财经大学统计学院，2014.

[6] 黄燕辉.中国创业板市场的羊群行为——基于CCK模型的分析[J].金融与经济，2017（8）：57-60+50.

[7] 张轩旗.机构投资者的羊群行为与市场影响——基于CSAD方法的实证研究[J].南方金融，2014（2）：65-70+64.

[8] 王晶.我国证券市场是否存在羊群效应—基于上证50指数的实证检验[J].江淮论坛，2014（5）：66-71.

[9] 謝小可.我国A股市场羊群效应的实证研究[J].现代经济信息.2017（22）：259-260.

[10]王春丽，白红丽.基于ARCH模型的中国股市羊群行为实证分析[J].数学的实践与认识，2012（19）：24-30.

[11]戴淑庚，陆彬.基于CSAD模型的股票市场羊群效应的实证分析[J].广义虚拟经济研究，2016（1）：77-89.

[12]樊纲治，涂奕.中国住宅市场供给“追随”效应的研究[J].投资研究，2015（2）：68-89.

[13]鞠方，周佳梅，彭李娜.购房者羊群行为对中国房价波动的影响研究[J].湖南大学学报（社会科学版），2016（2）：1008-1763.

[14]陈鏕.基于行为金融学的我国上市公司资本结构分析[J].华北金融，2017（5）：28-32.

[15]李俊照，郭坤，姚宏亮.基于马尔可夫毯时序回归模型的房地产板块指数预测[J].系统工程理论与实践，2014（4）：817-825.

[16]李彤.CAPM及其扩展模型对中国股市有效性的检验——以沪深A股房地产板块为例[J].中国物价，2015（10）：58-60.

[17]BAHALOS V，BALCILAR M，GUPTA R. Herding Behavior in Real Estate Market：Novel Evidence from a Markovswitching Model[J].Journal of Behavioral and Experimental Finance ， 2015（8）：40-43.

[18]郭文伟，陈顺强，陈妍玲.房地产产业链泡沫相依结构演化及其危机传染效应[J].贵州财经大学学报，2017（2）：31-42.

[19]兰军，严广乐.沪深股票市场之间波动性影响关系研究[J].经济数学，2016（12）：7-11.