2001—2010年金融行業的羊群行為研究

【摘要】文章參考《基于分散度的金融市場的羊群行為研究》中的理論和方法，用個股收益率分散度的指標對中國股票市場上金融行業的羊群效應進行了實證研究。比較所得結論與與宋軍等（2001）所得出的金融行業的數據，觀察在不同的時間段內中國證券市場上金融行業是否存在羊群行為的差異，同時將市場收益率非常低和市場收益率非常高的情況進行羊群行為比較，從而得出投資者在極端情況下投資行為上存在的差異。

【關鍵詞】分散度 羊群效應 個股收益

一、緒論

羊群效應本來是指動物成群移動或覓食的現象。后來人們將這概念引申為個體與群體大多數人一樣思考或行動的社會現象。凱恩斯從職業投資的觀點出發描述“羊群效應”：投資就好像是對報紙上發表的100張照片進行選美，參加者要選出照片中最美的6個，最后選擇與全部選手的平均偏好最符合的人得獎。在這種情況下，每個選手都可能不選他個人認為最漂亮的照片，而是努力揣測大家所認為的最好看的是哪個。

以后，這一概念又被金融學家用來描述金融市場中的非理性行為，受該行為影響，投資者傾向于忽略自己有價值的私有信息，而追隨市場中大多數人的決策方式。實際上，如果他們按照已有的私人信息理性思考，會采取不同的行為。

現有的對羊群行為的研究分為兩個方向：一種指標是股價分散度，研究整個證券市場在大幅上張或大幅下跌時是否存在羊群效應； 第二種研究對象是某類特殊的機構投資者，如投資基金，分析這類機構投資者的交易情況和組合變化，從而判斷它們是否形成羊群效應。本文將采用前一種分析方式。

該分析方式的理論基礎是：由于差異化的個股收益率對股票市場的收益率反應的敏感性不同，所以當股市大幅上漲或下跌時，正常的股價分散度應上升，但若 “羊群效應”存在于市場，則股票價格的變化將趨于一致。前人的實證研究表明成熟市場，如歐洲、美國和日本等沒有羊群行為，但韓國等新興股市卻發現羊群效應的存在；研究分析同時顯示，我國證券市場上的“羊群效應”比美國股市明顯，且面臨市場大幅上漲時出現的羊群效應程度遠低于當市場大幅下跌時的羊群效應程度。另一方面，受到市場環境中嚴重的信息不對稱和頻繁的政策干預影響，羊群效應的確在我國市場上存在，從而導致總風險的很大比例都是系統性風險。

本文將參考文獻《基于分散度的金融市場的羊群行為研究》中的理論和方法，采用收益率分散度作為指標，即個股收益率對于資產組合平均收益率的標準方差。根據該分析方法的理論假設：當羊群效應完全決定市場行為的時候，價格是一致移動的，標準差為零。加入一股票的收益率偏離了市場的收益率， 將增大分散化程度。然而，當相對市場輿論產生羊群效應時， 個股的分散化值應該相對來說比較小。該點的檢驗可以使用市場價格劇烈波動時的分散化程度指標和市場價格處于平均波動水平時的分散化指標，并用指標相對大小來查驗說明羊群效應的存在性。

二、分散度指標的公式及計算

（一）分散度程度的指標公式

假設一個資產組合S中總共有n只股票， 股票i的收益率是， 是資產組合S的n只股票的平均收益率。S的收益率分散度定義為公式（1）：

分散度指標來觀察羊群行為的特征的標準：當羊群行為存在時，由于投資者趨于一致，分散度將比較小；當羊群行為不存在時，個股收益率不同會帶來差異化的市場收益率的敏感度，因此，股票價格的分散程度也將增大。

我們可以發現，羊群效應用分散度來測量有兩大優點：（1）容易獲得所需要的數據；（2）分散度的計算方法簡單。這兩大優點是其他測度羊群效應的方法所不具備的。但同時它的缺陷在于它的測度對投資決策者的羊群效應相對保守，因為只有幾乎大多數決策者對全部的股票都展現強烈羊群行為的時候，大多數的股票收益率才可能表現出一致性，因此，在一定程度上該測度方法低估了羊群效應。

本文將比較所得結論與宋軍等（2001）所得出的金融行業的數據，觀察在不同的時間段內我國證券市場上金融行業是否存在羊群效應差異，同時比較市場收益率非常低和市場收益率非常高時的羊群效應，從而獲得在極端情況下投資者的決策異同。

（二）分散度的計算

個股收益率的數據來自wind數據庫，采樣區間從2001年1月2日到2010年12月31日，包括了wind行業指數中金融板塊的所有有記錄的公司（共128家）的日收益率數據，另外，按照平均加權的方法計算資產組合收益率，同時，根據公式（1）計算分散化指標，所得部分數據分析顯示，在本文研究的10年中金融行業的日收益率的分散度平均值為2.80%，標準差為1.43%，相對原文獻研究得出的分散度平均值1.66%和標準差1.25%來說，日收益率的分散度有所增加，同時看到本文所研究的公司數量比原文要多很多，則分散度的增加也有可能是由于公司數量的增多而導致的。

三、市場壓力下的羊群行為檢驗

（一）市場壓力下的羊群行為檢驗模型

根據理性資產定價模型，個股收益率的不同會造成差異化的市場收益率敏感性程度，所以在市場存在壓力的條件下，股票價格分散度數值將增大；而羊群行為理論則認為，當市場價格劇烈波動時，投資者會趨于一致，從而導致股價分散度的值減小。因此，我們考慮將極端收益率從市場收益率分布中分離出來，同時分別檢驗在不包括極端收益率情況下的分散度和極端收益率情況下的分散度是否有不同，檢驗所使用的回歸方程如下：

上式回歸方程中，股票價格分散度用表示，股票市場大幅下跌和大幅上漲的可能性用虛擬變量和來表示。樣本中虛擬變量之外所包括的區域的平均分散化系數用來表示。

同時用三個波動標準來檢驗市場的極端變化，分別為1%，5%和10%。1%（5%，10%）的標準將和限制在1%（5%，10%）的最低和最高的區域中。

和取值如下：

其中，用表示市場收益率，分別用和表示市場收益率分布的p分位數。

根據上述理論分析，如果和的系數的回歸值為負（即<0和<0），那么可以認為市場上存在“羊群效應”。如果>，則表明在市場收益率非常高時，羊群效應要低于在市場收益率非常低的時候；如果>，則顯示在市場收益率非常低時，羊群效應要低于市場收益率非常高的時候。

（二）日收益率的回歸

根據回歸模型計算所得的結果和原文獻中的數據進行了對比可以發現，分別在1%、5%和10%的水平上，回歸系數和（金融行業）顯著為正。統計分析表明，個股收益率在這三個收益率水平上出現了明顯的分散。對比和的回歸系數可以發現，在極端水平1%下，個股收益率的分散會表現的更加明顯。這一數據表明，在市場極度上漲時金融板塊個股趨于分散，羊群效應減少。

William等（1995） 對1962年7月到1988年12月的美國股市日收益率和月收益率，檢驗了分散度指標數據，研究結果顯示，分別在1%，5%的水平上，全行業以及分行業的子樣本回歸系數和顯著為正。宋軍等（2001）的研究結果則顯示實證結果所得的t統計值大部分都小于William等（1995）的t統計值。

而本文的t統計值基本都大于宋軍等人的研究（除1%的極端高水平下的t檢驗值），在統計上很顯著。比較這一相對大小之后，我們可以判斷，在過去的十年（2001-2010）中，我國證券市場上金融行業板塊較以往（1992-2000）已逐漸趨向成熟和理性，個股收益率對市場收益率的羊群行為程度降低了。

宋軍等（2001）通過對和的相對大小的比較，發現在5%的標準上，全行業樣本的 （0.0181）大約是 （0.0067）的3倍，各個行業的也都比大很多；同時，在1%的水平標準上， 顯著為正， 為負，各行業的也都比大。根據上述數據分析，可認為在市場極度上漲的情況下的羊群效應低于在市場極端下跌情況下的羊群效應。本文得出的有意思的結論是，在近十年的金融行業板塊中，在1%、5%和10%的標準上，、都顯著為正，且都大于。同樣在5%的標準之下，（0.0378）大約是（0.0207）的2倍，因此，我們類似的推斷，在證券市場極度走高下的羊群行為高于在市場極端下跌情況下的羊群效應。

根據這些數據，我們可以得出判斷，股票市場上的金融板塊上的投資決策者在市場上升時的購買沖動大于市場大幅下跌時給他們帶來的拋售壓力。這點可能是因為金融行業的投資者一般都比較偏好風險，在市場大幅上升時，他們看好市場并愿意大幅持倉；而在市場大幅下挫時，其承受能力也可能比一般投資者要強，而趨于保留手中的股票觀望而非立刻拋售。因此，金融行業板塊的投資者在牛市中相對集中，在熊市中相對分散。

四、總結

本文針對我國股票市場上金融板塊的羊群效應，利用個股收益率（采用從2001年1月2日至2010年12月31日的金融行業板塊中的128只股票的個股收益率數據）的分散度程度數值指標進行實證研究。觀察近十年來我國金融行業在股票市場上的表現是否存在羊群效應，并對比了宋軍等（2001）所得出的金融行業的數據，與過去（1992年1月2日至2000年12月31日）市場上金融行業存在的羊群行為的異同。同時比較市場收益率非常低時的羊群行為和非常高時的羊群行為，從而得出在極端情況下的投資者決策差異。研究發現，金融板塊在股票市場極度上漲時的羊群效應高于在市場極端下跌時的羊群效應，這一點可以用金融板塊投資者的風險偏好來解釋。

本文采用的個股收益率的分散化指標便于數據的采集和處理，但其不足之處在于它對投資者的羊群行為的測度比較保守。另外，由于時間、人力的限制，沒有對整個市場以及所有行業的數據進行相同處理，可能會忽略其他行業中比較明顯的羊群效應行為。

參考文獻

[1] 宋軍，吳沖鋒.基于分散度的金融市場的羊群行為研究[J].經濟研究，2001（11）.

作者簡介：徐靜（1988-），女，江蘇省南京市人，碩士研究生，研究方向：金融工程。

（責任編輯：陳岑）