中国证券市场羊群行为实证研究，本文主要内容关键词为：羊群论文,中国证券市场论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
实证检验的结果表明，在政策干预频繁和信息不对称严重的市场环境下，我国股市在市场极端波动时存在一定程度的羊群行为，特别是市场处于大涨时羊群行为更加明显，这反映了我国投资者存在迫涨的倾向。
引言
羊群行为（Herd Behavior）是指投资者在交易过程中观察并模仿他人的交易行为，从而导致某段时期内买卖相似的股票。20世纪90年代以来，随着金融学术界将研究重点转移到非基础经济因素对股价的影响上，投资者行为、特别是羊群行为对股价的影响得到了广泛关注和研究。
羊群行为实证层面上的研究可以分为三大研究方向：一是以共同基金、养老基金等特定类型的投资者为对象，通过分析他们的组合变动与交易信息来判定是否存在羊群行为；二是对股评家和证券分析师之间的羊群行为的经验研究；三是通过资产价格研究整个市场范围内在大幅涨跌时是否存在羊群行为。如果市场的以上各个层面中确实存在羊群行为，那么羊群行为的结果最终将反映在资产的价格（收益率）行为中，由此产生了全市场范围内的羊群行为，主要表现在资产价格行为将偏离基于投资者理性假设的资本资产定价理论。
与从其他角度研究羊群行为的方法相比，利用公开的股票价格数据进行全市场范围内的羊群行为研究具有数据易获得且准确性高的优点。对于市场范围内的羊群行为检验方法，Christie和Huang（1995）提出的市场分散度指标（以下称为CH方法），Chang，Cheng，和Khorana（2000） （以下称为CCK方法）。这两种检验方法认为在市场处于极端波动时个股的收益率是否会非常接近市场收益率，即在市场处于大涨或大跌时，大多数个体投资者的看法趋向于市场舆论，羊群行为更容易发生。
无论是CH方法还是CCK方法，都是用收益率的横截面标准偏差作为个股收益率偏离市场收益率的度量。在CH方法中，用收益率横截面
同时CH方法采用了一个引入虚拟变量来区分极端波动时期的线性模型，而CKK方法则基于CAPM模型提出了一个非线性回归方法。
宋军、吴冲锋（2001）和孙培源、施东晖（2002）分别采用上面的两种方法对中国股票市场进行了实证研究。我们认为，这两种度量方法都存在问题。
这是因为，羊群行为是市场参与者对他人行为明显的模仿和跟从行为（我们称之为真羊群行为）。与真羊群行为相对应，伪羊群行为是指群体中的成员面临相同的决策问题，拥有相同的信息而因此采取了相似的行为。如果有影响整个市场中几乎每一个上市公司股票的重大信息发生，使得整个基本面发生重大变化，这实际上是投资者对共同的经济基本面所采取的行为，由于投资者并非根据他人的行为而改变自己的决策，这种行为并非真正的羊群行为，我们称之为伪羊群行为。
伪羊群行为是信息被有效利用而产生的结果，而真羊群行为则并不一定是有效的。但对于外部观察者而言，如果不知道决策者的私有信息，所观察到的真羊群行为和伪羊群行为表现出来是相同的。因此有效区分真羊群行为和伪羊群行为并不容易。
无论是CH指标还是CCK指标，都是用来度量在市场发生极端波动时个股收益率和市场收益率的偏离程度的，而在市场发生极端波动时往往是因为有影响全市场的重大信息出现。这时基于这一消息，投资者的理性反映可能使得每个股票收益率都产生一个比例基本相同的变化，即股票收益率从ri，t变到xri，t，那么作为个股收益率的线性组合的市场指数收益率也发生同样的变化，从
t变为xt，那么此时我们得到的两个羊群分散度分别为
如果该重大公开信息使得所有股票的收益率变小，即O＜x＜1，那么我们说投资者根据此公开信息作出的理性决策反映在股价中后，市场分散度本身就有比正常市场状态下变小的趋势，而这种羊群行为度量的减小可能是由于伪羊群行为造成的。
因此，无论是CH的收益率分散度指标还是CKK的分散度指标，都存在无法区分个股收益率与市场收益率偏离减小是由于投资者对基本面发生变化（基于公开信息作出的理性决策产生的伪羊群行为），还是由于投资者盲目跟风、盲从于市场舆论所导致的真羊群行为的结果。这样，基于这些指标作出的对中国股票市场羊群行为的实证研究的结论也就值得怀疑。
在本文中，我们以经典的资本资产定价模型CAPM为基础，定义了一个新的市场羊群行为的度量指标，该指标很好地解决了以上指标存在的问题，据此我们对中国股市的羊群行为及经济含义重新进行了实证检验。
理论分析：基于CAPM的市场羊群行为度量指标
设市场中共有N种资产，风险资产收益率符合CAPM模型：设资产i在第t期的超额收益率为rit（即个股收益率减去市场无风险利率），市场资产组合的超额收益率为rmt，
类似地，我们可以定义横截面
我们现在根据市场中证券收益率的横截面分布引入一个新的对羊群行为的度量指标。我们知道，如果市场存在显著的模仿市场资产组合的羊群行为，那么个股的收益率r[，it]有趋向市场收益率r[，mt]的趋势，这样根据CAPM模型（1），β[，it]的横截面分散程度就会降低。比如，在某一段时期，如果大部分投资者采取的策略是模仿市场的运动，那么各个股票的β[，it]与不存在羊群行为（或者说羊群行为很弱）相比，就有趋同的倾向。据此我们提出一个新的度量市场羊群行为程度的指标
Ht越小，反映了β[，it]趋同的倾向越严重，市场的羊群行为也越明显。
这个指标的好处在于可以剔除因为个股特质消息 （idiosyncratic news）和未预期到的重大市场公共信息的影响。
如果某一个上市公司出现只关于本公司的信息，那么由于这一信息只能影响一个（或者几个）股票的系统风险指标β[，it]，因此当市场上股票很多，即N很大时，对Ht的影响可以忽略不计。
如果某段时期出现影响整个市场的重大信息，根据Cho和Engle （1999）的研究，个股本身的信息以及影响整个市场的信息都可能改变股票的β：如果是利好消息，那么会使β倾向于变小；如果是利空消息，会使β倾向于变大。我们说此时我们的度量指标不会发生显著的变动，这是因为，如果出现影响整个市场的信息，比如说是利好消息，那么根据Cho和Engle（1999）的研究，绝大部分的β可能会变小，但我们说这种变动一定不会明显。这是因为根据前面的分析，在任何时刻都有Ec[（β[，it]）]=1成立，所以所有股票的β值的横截面均值的恒定保证了这些发生同向变动的股票的β肯定是微小的，于是几乎所有的股票的β都只有微小的变化（如果发生变化的话），因此，即使市场出现重大的信息，我们度量羊群行为的指标不会因为改变基本面的信息发生大的变化。所以我们相信不同时期出现显著差异的Ht是由于市场中大量投资者模仿市场移动导致的羊群行为的结果。
中国证券市场的实证分析
一、方法设计
在OLS回归中的一个问题是可能出现这样的情形：如果回归的参数β[，it]的方差很多，那么其估计值虽然在统计上不显著异于1，但数值上却和1相差很大，这可能会对我们计算β[，it]的横截面方差Ht产生影响。如果这样的数据比较多，我们可能会错误地认为趋向市场组合的羊群行为不明显，而实际上这些与1偏离较大的数值在统计上与1的差别是不显著的。为了避免这种情况的出现，我们在计算Ht的过程中首先对β[，it]通过其估计值的标准差进行标准化，即实际上我们采用的羊群行为度量指标为：
二、数据说明
我们以1992年1月1日至2003年12月31日为研究区间，选取所有在上海证券交易所和深圳证券交易所交易的A股股票（不包括PT股票）为样本股票进行研究。考虑到在我国市场中新股上市后往往有大的涨幅，所以我们剔除了股票上市第一个月的数据。考虑到上海和深圳两个市场中市场收益的高度相关性，在研究中我们以上证综合指数收益率代表整个市场组合的收益率。
本研究的数据来源为香港理工大学中国会计和金融研究中心研究、深圳市国泰安信息技术有限公司开发的中国股票市场研究数据库 （CSMAR）。该数据库按照国际标准数据库（CRSP和COMURSTAT）的调整技术计算个股收益率，对于上市公司的红利、配股、拆细等因素都进行了相应的调整，使得回报率数据具有可比性和可信性。
三、计算结果
接下来我们用上面提出的指标来实证检验我国股票市场最近几年的羊群行为的演变。
首先我们对样本中的每个股票按（1）式进行回归，其中rit月超额收益率，即该个股的月收益率减去该月的市场无风险利率（我们用同期的银行活期存款利率表示无风险利率），rmt为市场指数的月超额收益率，回归窗口的长度为36个月（即4年，按照研究的惯例，一般在估计个股值采用月收益率时一般回归窗口期为5年（Hwang，Salmon，2001），但由于我国证券市场的历史不长，如果窗口期太长，将有很多股票无法进行估计，但窗口期太短又会影响估计的准确性，所以我们采用折中的办法，采用36周作为回归时间。此外，我们还按24周和40周进行了计算，结果表明羊群行为指标对回归窗口是不敏感的，回归窗口的适度变化不会改变本文的主要结论），即对每个月按该股票在这个月之前的 36个月的收益率回归得到其这个月的β。对下一个月的β值我们将数据顺延一月，重新进行回归。由于回归时间窗口的原因，我们计算股票的β值从1995年开始。
在得到各个股票在各个月份的β值后，我们可以按（2）式计算市场中每个月的羊群行为指标H*t，具体结果见表1。从计算结果与最近几年中国证券市场的走势可以看出：市场的羊群行为指标表现出同市场走势一定的相关性。当市场处于明显的牛市时，市场羊群行为有加剧的倾向，但市场处于大跌时，市场没有表现出羊群行为加剧的迹象。为了对以上猜想加以证实，我们在下一节分别对市场大涨和市场大跌进行分析。
表1 不同年度的市场羊群行为描述性统计
年份1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003所有年份
H[*][，t]的均值1.87682.3879
1.7074
1.8270
1.4827
1.3726
1.3209
1.7751
H[*][，t]的标准差 0.66800.5535
0.4009
0.4062
0.3749
0.3251
0.2691
0.6496
H[*][，t]的最大值 2.66972.7698
1.8475
2.0610
1.7603
1.8347
1.8560
2.7968
H[*][，t]的最小值 0.81211.3880
0.9984
1.2029
1.3912
1.1026
0.7029
0.7029
四、不同市场状况下市场羊群行为的差异
为了研究市场大涨和大跌情况下市场的羊群行为是否存在差异，我们首先进行描述性统计分析。在极端波动的市场中，羊群行为越严重，投资者基于市场舆论采取的买卖策略越相似，价格和市场指数同向变动的股票数目就应该越多。
如果第t天指数收益率为正，设该天价格上升的股票数目为upnt，价格下跌股票的数目为downnt，那么上升市场同向变动股票比例proupt定义为：proup[，t]=upn[，t]/（upn[，t]+downn[，t]）；类似的，可以定义指数价格下跌的交易日的市场同向变动股票比例 prodown[，t]。
从表2可知，在市场波动不是非常大（市场日益率小于2％时），同样的市场波动下，在市场下跌时股票的同向变动比例较之市场上升时大一些，但是当市场日收益率超过2％时，市场大幅上升时同向变动的股票比例更大。这一定程度上说明市场大幅上升时羊群行为可能更加明显。
表2 不同市场状况下股票价格同向变动比例
指数绝对值 上升市场中同向变动 T-检验
下降市场中同向
变动范围 股票比便均值 变动股票比例均值
0～0.5％
51.86％ ＜＜(-8.351) 59.80％
0.5～1％
65.18％
＜＜(-4.408) 69.92％
1～1.5％
77.32％ (-1.377) 79.66％
1.5～2％
80.24％ (-0.770) 82.00％
2～2.5％
87.68％ (0.411) 86.75％
2.5～3％
88.98％ (0.294) 88.11％
3％以上95.39％＞(2.034) 92.43％
说明：＜＜（＞＞），＜（＞）分别表示左边均值在显著性水平0.01和0.05下统计显著小于（大于）右边的均值。
为了进一步验证以上猜想是否成立。我们对下式进行回归分析：
H*t=a+λ[，1]C[h][，t]+λ[，2]C[1][，t]+ε[，t]
其中H*t为第t月的市场羊群行为度，C[h][，t]和C[1][，t]为表示市场是否为极端波动的哑元变量系数，由于市场的极端波动并没有统一的标准，在对月收益率的羊群行为度进行回归时，考虑到数据的局限性（7年共有 72个月），我们采用两个标准（10％和20％），10％（20％）的标准将C[h][，t]和 C[1][，t]限制在月收益率分布函数的10％ （20％）的最低和最高的区域。具体地，用rm（ph）和rm（p1）分别表示市场月收益率分布（从1997年到2003年）的分位数。在使用10％标准时， ph=O.90，p1=0.10；在使用20％标准时，ph=0.80，p1=0.20。如果 rmt＞rm（ph），那么C[h][，t]=1，否则C[h][，t]= 0；如果rmt≤rm（p1），那么C[1][，t]=1，否则C[1][，t]=0。
如果λ[，1]显著小于0，那么表明在市场收益率很高、市场处于猛涨时羊群行为加剧；如果λ[，2]显著小于0，那么表明在市场收益率很低，市场处于大跌时羊群行为加剧。
表3列出了具体的回归结果。从回归结果看，在两种判别标准下，C[h][，t]的系数都是负的，且在统计上是显著的，C[1][，t]的系数都是正的，但在统计上都不显著。这说明在市场大涨和大跌时市场的羊群行为可能存在差别，在市场处于大涨过程中市场的羊群行为加剧，但在市场大跌时羊群行为没有显著变化。这与前面的统计结果是一致的。
表3 羊群行为度量指标和市场极端波动的关系
10％标准20％标准
回归系数αλ[，1]
λ[，2] α λ[，1]λ[，2]
回归值 1.656
-0.1950.3971.665 -0.167 0.223
t-统计值
17.769 -3.6571.42015.400 -2.24 1.031
显著性 0[**]0[**]0.1610[***] 0.050[**] 0.307
调整R[2]
0.0130.003
结论
已有的对市场范围内羊群行为的研究存在无法区分极端市场波动下真羊群行为和伪羊群行为的问题。本文根据资本资产定价模型（CAPM）建立了一个新的市场羊群行为度量指标，该指标可以有效地剔除个股信息和全市场重大信息对羊群行为指标的影响，有效地解决了原有指标无法区分真伪羊群行为的不足。据此我们对我国股市进行了实证检验，结果表明，在政策干预频繁和信息不对称严重的市场环境下，我国股市在市场极端波动时存在一定程度的羊群行为，特别是市场处于大涨时羊群行为更加明显，这反映了我国投资者存在追涨的倾向。
上述结论在投资运作和政策监管两个层面都有一定的启示意义。从投资运作层面看，羊群行为削弱了最合投资分散风险的效果，特别是市场发生大幅涨跌时，通过多元化投资分散风险的效果将极为有限。从政策层面看，由于我国监管层对股市干预频繁，投资者对政策的过度敏感使得市场在暴涨时存在普遍的追涨行为，这种基于非理性的决策过程破坏了市场的价格发现功能和资源配置功能。因此，随着市场规模不断扩大，运行机制逐渐成熟以及管理经验的不断积累，监管不能改变对市场的过度干预，而应将重点放在改善股价运行机制和市场信息效率上，真正让市场机制和投资者的理性决策来决定股市运行。