行為金融在中國資本市場的實證研究

鄧琳琳

【摘要】本文根據時間序列分析方法，構建了方差AR（P）和標準差AR（P）兩個波動模型，同時，基于上證指數日收盤價的數據，采用Eviews軟件對兩模型做了估計和檢驗。結果成功地證明了我國股市存在羊群效應。進而說明了我國殷票市場缺乏有效性。為提高我國股票市場的有效性，降低股市的主觀風險，本文給出了一些相應的建議。

【關鍵詞】羊群效應；實證分析

一、引言

經濟周期波動、經濟增長與高度易變的投資有著重要的關聯，而投資很大程度上又受到資本市場的約束。作為資本市場之一的股票市場。其波動對經濟增長和經濟波動有著不可忽視的沖擊作用。因此，股票市場波動行為一直是經濟學界關注的問題。認識股票市場的波動和股市的風險客觀性對投資雙方以及宏觀經濟的平穩增長、對國家構建和諧社會都有著十分重要的現實性意義。Nelson（1989）利用EGARCH模型分析了時間序列Standard90指數日收益率的波動性；劉金全等（2006）使用多種非對稱性GARCH模型檢驗了滬市股票日收益率序列.發現條件波動性和波動中的條件非對稱性；Mele（1993）利用漂移GARCH模型對一些國家的股票市場進行了研究.發現這些國家的股票市場存在條件異方差性，這種異方差的波動呈現非對稱性。股票市場存在很大的風險.但因其本身報酬結構的特點.收益也是頗豐的。正是源于此，股票市場上，投資者的行為出現聚集現象，表現為上揚“慎追”。下跌“慌逃”的行為。即所謂的“羊群行為”（herding behavior）.近年來，Wermers（1995）；Christie和Huang（1995）；Chang等（2000）等應用LSV、PCM、CH以及CSAD等方法對羊群效應進行了實證與檢驗；宋軍、吳沖鋒（2001）運用CASD模型得出我國股市存在羊群效應；用ARCH模型做羊群效應檢驗的文獻國內并不多，蔣學雷等（2003）借用截面收益偏差（CSAD）構建ARCH（3）模型發現中國股市存在羊群效應；楊洋、支曉津（2006）使用截面收益標準差構建ARCH模型對滬深兩個股市做了計量經濟分析，得出我國股市存在羊群效應.他們的研究都是基于資產收益率，并未針對上證指數日收盤價做出分析。因此。本文用2000年1月24日至2012年3月30日上證指數日收盤價的數據進行描述并提出方差AR（P）和標準差AR（P）模型；利用數據對模型做出估計并檢驗其結果；最后對結論做些分析。

二、數據描述與模型構建

（一）數據描述

為了對股票市場中羊群效應是否存在做出檢驗。本文采用了2000年1月4日至2012年3月30日上證指數日收盤價的數據。用{szpt}表示2000年1月4日至2012年3月30上證指數日收盤價這一序列。由于我國股市是五天交易制，序列的日期不包括雙休日和我國法定的節假日，因此樣本容量為2959個。利用EViews軟件分析，我們可以得到上證指數日收盤價序列{szpt}及這一指數增量序列{Δszpt}的趨勢圖.由于篇幅限制，圖表未列示。

（二）模型構建

在許多金融時間序列的研究中，人們在這些時間序列數據中觀察到“汽泡”，是一群具有大方差的觀察值.這類現象通過進一步的研究發現不僅存在于金融時間序列而且也存在于其它經濟時間序列。本文可根據Engle（1982）檢驗殘差中的波動聚集性的思想和序列本身所具有的“高波動跟著高波動和低波動跟著低波動”這一特性，提出下列自回歸模型。

（2）

其中，Δszpt=szpt-szpt-1，ut～N（0，）。（Δszpt）2。表示上證指數日收盤價的方差，用以描述價格的波動性；lΔszptl表示上證指數日收盤價數的標準差，用以描述價格波動的絕對誤差。兩個模型中的隨機擾動項，我們均假定為獨立同分布于均值為0、方差為一常數的正態分布。

由于，因此，如果模型中的參數>0，則表明股票價格現期的波動受到先前的各期波動的正向沖擊。這樣的參數符號的假定，正好能描述序列本身因羊群效應所致的“高波動跟著高波動和低波動跟著低波動”的數據特性。從而對羊群效應存在性

檢驗等價于檢驗參數估計值是否顯著大于O。

三、模型中的參數估計及檢驗

利用原始數據，我們可以得到序列{Δszpt}的2959個樣本數據。由于數據的波動聚集性，近期的波動大于過去的波動，因此，我們在對模型（3）進行估計時取滯后階數p=4。對模型（3）我們使用普通最小二乘法，可得如下的估計式（3）：

式（3）中的參數估計值下方括號中的數據是統計量的值。從這些值來看.各參數估計在顯著性水平5%下都是顯著不為O；F=99.66表明在顯著性水平5%下模型中的參數是顯著不全為0，即模型整體是顯著的；Q檢驗則表明序列的平方與該序列的平方的前四期是相關的：D.W=2.07則表明模型中的隨機擾動項不存在序列相關性。從獲得的參數估計值來看，其值均為正的，表明股票價格波動的方差是正相關的，因此，股票市場存在羊群效應。此外，本文用絕對變差來替代股票價格波動的方差做回歸，即對模型（3）做回歸。同樣可以得到各參數估計值是顯著的且均為正值。而且，F統計量的值、Q檢驗的值、DW值以及俄凱克信息統計量（AIC）的值和施瓦茲統計量（SC）的值都比股票價格波動模型要好，參見下面經驗模型（3）。這表明股票價格絕對變化呈正相關的，也進一步表明股票市場存在羊群效應。

（4）

四、結束語

本文利用上證指數收盤價構建了方差和標準差自回歸模型。模型的估計和檢驗結果都證明了上海股票市場存在羊群效應，這與宋軍和吳沖鋒（2001）運用分散度指標作比較研究所得的結論一致。由于上海股票市場在深圳和上海兩個股票市場中具有一定的代表性。因此。可以說我國股票市場存在羊群效應。這與我國股票市場波動的情況是相一致的：市場大幅上揚時，投資者跟風、跟莊盛行，致使股票價格持續上揚；市場大幅下跌時，投資者缺少有效信息，持票信心不足，紛紛出倉，致使股票價格下跌加劇。我國股票市場上羊群效應存在的主要原因：股市的市場調節被扭曲，政府干預被拉直，表現為干預股市的政府政策出臺頻繁，以致股市成了“政治市”；上市公司自身的成熟度等原因致使公司公布的信息質量差，表現為欺上瞞下、弄虛作假。致使股市信息不對稱，跟風跟莊盛行；股市結構不合理.表現為在股權結構、收益率、配股與紅利分配上的不合理；投（下轉第37頁）（上接第35頁）資者的投資決策成熟度不夠。為提高股票市場的有效性，弱化股市上的羊群效應。政府應做的工作還有許多，如發揮市場調節的主導作用。政策干預必須柔性化，把握公司上市關。治理好已上市的公司，提高上市公司披露的信息質量，規范股票市場，提高市場的成熟度，強化管理，發展理性投資機構等。

參考文獻

[1]Nelson，Daniel B.，1989.Modeling stock market volatility changes[J].ASA l989 Proceedings of the Business and Economics Statistics Section，93-98.

[2]劉金全，于冬，崔暢.中國股票市場的信息反映曲線和股票價格波動的非對稱性[J].管理學報.2006（5）：262-265.

[3]Fomari F.and Mele A.，1993.Sign-and volatility-switching ARCH models theory and applications to international stock markets[J].Journal Of Applied Econometrics，12：49-65.

[4]Wermers，Russ，1995.Herding，trade reversals，and cascading by Institutional investors[J].Unpublished；University of Colorado，Boulder.

[5]Christie，William G.and Roger D.Huang，1995.Following the pied piper.Do individual returns herd around the market[J].Financial Analysts Journal.4：31-37.

[6]Chang Eric C.Cheng Joseph W.and Ajay Khorana，An examination of herd behavior in equity markets：An international perspective[J].Journal Of banking&finance，2000（24）：1651-1679.

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

[8]孫培源。施東暉.基于CAPM的中國股市羊群行為研究[J].經濟研究，2002（2）.

[9]蔣學雷，陳敏，吳國富.中國股市的羊群效應的ARCH檢驗模型與實證分析[J].數學的實踐與認識，2003（3）：56_63.

[10]楊洋，支曉津.金融市場羊群效應ARCH模型與股市實證分析[J].邊疆經濟與文化，2006（5）：74-75.

[11]Engle Robert F.，1982.Auto regressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of U.K.inflation[J].Econometriea，50：987-1008.

[12]梅國平，聶高輝.我國股市羊群效應存在性的實證分析[J].金融經濟研究，2009.