中国金融市场中行为金融因素

宋佳韩

摘要：羊群效应是一种金融异常的现象，表现为跟风从众的一致性行为，不利于证券市场的稳定。本文基于羊群效应测度模型，对2014-2020年的上证180 指数及构成上证180 指数样本股进行实证检验，研究表明我国股票市场存在羊群效应，并且在股市下跌时期，羊群效应更为明显。

關键词：羊群效应;CSSD测度;CSAD测度

1.引言

传统金融理论认为投资者是理性的，然而金融市场出现了大量的异常情况，因而众多学者对理性人的假设产生了质疑，转而研究了投资者的心理波动和行为决策，发现投资者行为不仅受到自身的心理、情绪、认知等因素的影响，还会受到周边投资者和市场等多个方面的影响。羊群效应就是典型的金融异常现象，投资者不考虑自身拥有的有效信息，模仿其他市场参与者的行为。股价异常波动、噪声交易、抛售股票等导致市场异常波动的众多现象都可以使用羊群效应进行解释。

Devenow和Welch（1996）[1]认为投资者存在遵从市场共识的内在偏好，他们会放弃自己已掌握的信息而去跟从其他投资者;Pretcher（2001）[2] 从神经经济学视角展开分析，认为羊群行为就是一种本能反应，当周围出现某些突发事情时，投资者会本能地做出反应，而这些反应并没有经过大脑理性的判断。Avery和Zemsky（1998）[3]认为投资者总会认为市场中的其他投资者知道某些消息，从而产生跟随他们的投资行为，这种投资行为由投资者心理因素导致的，是非理性的行为。

不少学者对羊群效应进行了实证分析。Lakonishok，Shleifer和Vishny（1992）[4] 建立了LSV模型进行研究，发现美国共同基金市场存在羊群效应。Li、Rhee和Wang （2017）[5]认为与个人投资者相比，机构投资者的羊群效应表现地更弱，因为机构投资者较为谨慎，更多地依据自己的研究判断进行投资决策。Galariotis（2016）[6]发现债券市场上也存在显著的羊群行为。宋军、吴冲锋（2001）[7]中国投资基金进行了研究，发现羊群效应显著存在。楚鹰，鲁威（2008）[8] 应用CAPM模型研究股票市场，发现投资者在追涨杀跌时的羊群效应是不同的，追涨时的羊群效应要强于杀跌时的羊群效应。柴正猛、汪凌波、宋煜杰（2018）[9] 使用创业板市场中上市企业所有成分股的数据进行研究，运用GARCH模型发现股市剧烈波动时市场整体存在明显的羊群效应，并会导致正反馈行为。

中国的股票市场是一个新兴的市场，在很多方面都尚未成熟，制度结构也一直处于动态变化之中。监管部门的过度干预会扰乱了证券市场的正常运作，使得投资者容易对政策方向产生高度依赖感，决策时倾向于猜测政策导向，表现出较强的羊群效应。其次，我国信息披露机制的不完善并且监管手段较缺乏，投资者间存在严重的信息不对称问题。在此环境下，投资者最优决策即是通过观察市场主力投资者的行为趋势来制定自己的决策，这样决策极易改变，出现盲目跟风的行为。再次，我国投资者交易主要以短期为主，大部分进行投机操作，且投资者专业程度普遍不高，一些投资者容易受股市评论和媒体信息左右，出现跟风行为，加剧市场波动。在投机性强的市场里，投资者往往通过交易情况、技术分析指标等因素推测他人掌握的信息，易受市场氛围影响，在操作上出现跟风行为，导致羊群效应的产生。因此，我国股票市场应该会出现羊群效应。基于该种猜测，本文利用近期的股票市场的数据进行测度，考察中国股市是否存在羊群效应。

2.模型设计

一般认为在市场震荡剧烈的情况下，会出现羊群行为，因此单只股票的收益率会趋于市场整体收益率，故可使用个股收益率与市场指数收益率的偏差来捕捉羊群效应。

2.1CSSD测度

假设市场组合中存在N只股票，Ri，t为股票Rm，t在时间false的收益率，false是这N只股票的平均收益率，即市场收益率，那么度量分散度的表达式为：

利用更多市场信息对羊群效应存在性检验的回归模型：

取值1，反之则取值0。若时间t的市场收益率位于收益分布律的极端高尾部时，   取值1，反之则取值0。测度市场极端波动并没有统一的指标，通常采用1%和5%来定义极端市场变化。CH法认为若β1和β2显著为负时，说明存在羊群效应。

2.2CSAD测度

CSAD测度表达式为：

如果存在羊群效应，那么CSAD与Rm由线性增加关系变为非线性增加关系，如果羊群效应十分严重，则CSAD 随Rm的增加呈下降趋势。由此，CSAD 模型构造了以下非线性回归模型以检验羊群效应的存在：

由上式可以看到，变化是对称的，故由此可检验羊群效应的对称性，即可进行市场上行（牛市）和市场下行（熊市）情形下羊群效应的检验：

3.实证检验

3.1数据来源

本文选取上证180 指数及构成上证180 指数样本股日收盘价作为样本，区间为2013年1月1日至2019年12 月31日，数据来源于同花顺iFinD，收益率使用对数收益率。

3.2CSSD模型回归

给出极端市场变化为1%和5%标准下的回归结果：

回归结果显示，无论是在1%还是5%的标准下，回归系数和都显著为正，市场极度涨跌时，个股收益率明显分散，说明市场不存在显著羊群行为。考虑到CSSD 模型对羊群效应的测度较为保守，不能灵敏的测度羊群效应这一缺陷，以下使用更为灵敏的CSAD 模型进行回归检验。

3.3CSAD模型回归

回归分析的结果如表2所示：

从表2中可以发现，整体市场的为负数，羊群效应存在。两个模型对样本总体数据回归出来的结果不一致的原因可能是，我国股票市场设置了10%的日涨跌幅限制，人为地限制了羊群效应的显著性。

此外，本文还检验了股价上涨和下跌时的羊群效应。从表中可以观察到，false为正且不显著，而false显著为负，表明股价上涨时没有明显的羊群效应，而股价下跌时，羊群效应比较明显。这是因为，在股价上涨时，投资者认为市场投资前景乐观，对市场的信息空前的高涨，容易受到市场情趣的感染，大量投资者涌入股票市场购买股票，从而进一步推高了股价;而在股价下跌的时候，股票市场人心惶惶，多少人唱衰股市，使得多数投资者争相抛售股票，盲目从众的现象更为严重，投资者纷纷出逃，导致股票价格一再下跌。

4.结论

本文的实证结果表明，10%跌涨幅限制机制很可能遮蔽了羊群效应，但这并不意味着我国股市不存在羊群效应，在股价下跌时，羊群效应比较明显，可能会导致股市崩盘，给投资者带来巨大经济损失，增加国家经济不稳定因素。

基于此，本文提出一些建议：

4.1投资者进行投资决策要保持清醒，充分了解投资产品的信息，在投资时保持谨慎的态度，不可盲目跟从他人的投资决策;

4.2政府部门可以通过多种渠道帮助投资者树立理性投资的观念，采用开展投资教育等方式提高投资者的专业化程度，培养独立的投资决策方法，切忌盲目跟风;

4.3监管部门不应过度干预市场，要将信息披露制度规范化，将市场透明化，降低投资者的信息不对称程度，完善市场体系建设，保持市场的稳定发展;

4.4当市场出现非理性崩盘时，政府要采取适当的措施进行救市，以确保市场可以长久发展。

参考文献：

[1]Devenow A，Welch I.Rational herding in financial economics[J]. European Economic Review， 1996， 40（3）： 603-615.

[2]Prechter R R.Unconscious Herding Behavior as the Psychological Basis of Financial Market Trends and Patterns[J].Journal of Psychology and Financial Markets， 2001， 2（3）： 120-125.

[3]Avery C， Zemsky P. Multidimensional Uncertainty and Herd Behavior in Financial Markets[J]. The American Economic Review， 1998， 88（4）： 714-748.

[4]Lakonishok J， Shleifer A， Vishny R W. The Impact of Institutional Trading on Stock Prices[J].Journal of Financial Economics， 1992， 32（1）.

[5]Li W， Rhee G，Wang S S. Differences in herding： Individual vs.institutional investors[J].Pacific-Basin Finance Journal， 2017， 45： 174-185.

[6]Galariotis E C，Krokida S I， Spyrou S I.Bond market investor herding： Evidence from the European financial crisis[J]. International Review of Financial Analysis， 2016， 48（DEC.）： 367-375.

[7]宋軍，吴冲锋.中国证券投资基金羊群行为的实证研究[J].中国会计与财务研究， 2001， 000（3）： 1-47.

[8]楚鹰，鲁威.中国证券市场羊群行为实证研究[J]. 统计与决策， 2008， （9）： 131-133.

[9]柴正猛， 汪凌波， 宋煜杰. 我国创业板市场的"羊群效应"心理分析——基于GARCH模型的研究[J]. 巢湖学院学报， 2018， 20（148）： 45-51.