房地產市場羊群行為分析

劉金娥，賀思語

(廈門理工學院 經濟與管理學院，福建 廈門 361024)

自改革開放以來，我國經濟以持續增長態勢發展，其中房地產行業貢獻的力量不容小覷。中央經濟工作會議作出“要確保房地產市場平穩發展”的一系列部署，房地產已然成為國家重要的經濟支柱和社會問題。

歷年來，各國學者都熱衷于對房地產價格影響因素進行研究，眾多學者通過不同角度對其進行探索解析。傳統金融模型以理性人和有效市場假說為前提，但現實中市場中的個體不會是完全的理性人，故有學者引入行為金融學思路對房地產價格進行研究。羊群行為是行為金融學中研究的一種典型的投資行為。

到目前為止，前人對研究羊群行為的實證方法有以下幾種：LSV 方法——用于檢測每一期間末投資者對單支股票于同一方向交易與獨立交易的偏離程度，無法考慮究竟是羊群行為導致了相關聯交易，還是關聯交易中市場參與者使用了相同的信息，且在市場不允許或限制賣空的情況下，使用LSV 方法會導致測量誤差[1]；PCM方法——用于測度投資者在方向及力度上存在的羊群行為，該方法對于投資者占有投資權重的衡量存在偏差，資金量越大的基金管理人被賦予更大的比重，可能衡量到虛假羊群行為[2]；CH 方法（又稱“CSSD法”）——是基于收益率分散程度對羊群行為進行衡量的方法，在該方法的檢測下，前提條件是實證選擇的觀測時間段市場價格要出現很大的波動幅度，當市場價格波動幅度不夠大時，可能會不能有效測度出羊群行為[3]；CSAD 方法能夠刻畫出收益離散度和市場收益之間的非線性關系，相比CSSD 模型更具有彈性，準確度要高[4]。

以2015 年6 月至2020 年6 月作為研究時間段，以不同發展程度的26 個代表性城市房地產市場作為研究對象，選擇運用的CSAD 模型，該模型運用絕對差來衡量投資者決策的一致性，更加有利于測度出不同地區不同市場下的羊群效應差異，能夠較為精準的引導市場參與者做出理性決策。本文首先對房地產投資者羊群效應的存在性進行建模分析，再通過對所選取城市進行分類，針對各類城市分析其羊群行為差異性，最后對所得結果進一步剖析，根據研究結果對市場參與者提出可行性建議。

1 房地產市場羊群行為理論分析

1.1 羊群行為概述

羊群行為是投資者在投資決策中放棄自己的私人信息，依據其他參與者的行為來決定自己的投資決策[5]，最終形成了決策一致的現象。高帆[6]指出羊群行為具有趨同性、不穩定性以及相對性，趨同是羊群行為的根本特征，同時羊群行為易受到外界各種因素影響，呈現出不穩定的特征，此外羊群行為不是絕對的，在不同標準、不同數據范圍下，會得到不同結果。當眾多投資者受到羊群效應影響，發生群體性失誤時，有可能會出現大范圍情況反轉，導致反向羊群行為，會加劇市場多變性，從而擴大風險?，F有文獻主要用不完全信息理論[7]、聲譽理論[8]和薪酬結構理論[9]來解釋市場羊群行為的產生。

1.2 房地產市場中的羊群行為

房地產市場投資者分為企業投資與個人投資，本文主要討論個人投資者的羊群行為。個人投資者以直接購房者為主，主要是居民買房并期待房價上漲。

房地產投資具有高收益高風險并存、流動性低、適應性強等特征。房地產還能夠積極適應各種變化并調整自身功能，作為投資品，可以以租賃的方式獲得資金收益，同時也具備房產本身的價值增長，在不同環境下，房產可以滿足投資者不同需求，除本身的居住作用外，還可作為學區房，為投資者帶來房產本身價值以外的收益。[6]

王麗艷[10]分析發現商品房住宅市場存在明顯的羊群行為。鞠方等[4]也驗證了羊群行為在我國房地產市場的存在性。周維[11]認為房地產市場羊群行為過度發展會引發房地產泡沫現象，信息處于劣勢的投資者易受偏誤信息影響產生不理性投資行為致使房價暴漲。溫宇靜和唐慧玲[12]認為，房地產市場價格非理性波動在很大程度上是由羊群行為引發的。

房地產市場中的需求可分為自住消費需求、購房投資需求、投機需求三種。這些需求都會催生羊群行為并帶來風險。無論購房源于何種需求，只要投資者產生實際購房行為，其帶來的影響都是一致的。針對購房行為，無論是剛需還是投機，一旦形成從眾，必然會造成推高房價的局面。

利益誘惑是產生羊群行為的內因動力，投資者本能尋求收益率更高的領域，帶動資本向高收益行業流入。房地產投資具有較高的收益水平，這是吸引投資者的內在動力，也是投資者產生羊群行為的誘因。在信息不對稱的影響下，一些購房者在房價飛漲的浪潮中獲得了可觀的收益，引入更多的投資者向房地產市場進行投資，投資者紛紛涌入進行效仿，群體不斷擴大，從而產生羊群行為。購房者相信房價會漲，必然熱衷買房，甚至會囤積房產作為一種長期投資；開發商認為購房者基數龐大，便迎合市場開發更多房產，賺取高額利潤。房價的不合理波動是由購房者與開發商共同推動的，要達到市場穩定的目的，需要因地施策，針對各區域羊群行為程度結合實際情況實施政策調控及其他方面的引導，以推動我國房地產市場健康發展。

2 研究方法設計

2.1 CSAD 模型概述

采取CSAD 模型作為本文研究方法，在理性的資產定價模型下，使用橫截面收益率絕對差CSAD 指標來刻畫收益離散度和市場收益之間非線性關系，檢測羊群行為的存在。CSAD 具體公式如下：

式中：N 為市場上資產組合的樣本數，Ri,t代表資產i在時間t 的收益率，Rm,t代表t 時刻市場上資產組合的平均收益率。

結合資本資產定價模型（CAPM）可以得到：

由（2）式分別求一階導數和二階導數后得到：

（3）式和（4）式求導的結果說明橫截面絕對偏離度的期望值Et（CSADt）和市場期望收益Et（Em）之間為線性遞增關系。如果存在羊群效應，單個資產收益率向市場收益率靠近，Et（CSADt）與Et（Em）之間線性遞增的關系將不存在，取而代之的是非線性的遞減變化。當羊群行為嚴重時，該關系甚至變為絕對市場收益率的減函數。為檢驗羊群效應的存在性，引入其他回歸參數，用下式表示這一非線性關系，由此可以建立測度羊群效應的如下模型：

橫截面絕對值與市場收益之間是否存在非線性關系，等同于判斷在一定顯著性水平上回歸二次項系數是否為0。若γ2顯著不為0，則根據上述分析，當γ2顯著小于0 時，市場上存在劇烈的羊群行為。該模型認為，當羊群效應存在的時候，單個資產的收益率和市場收益率將會越來越接近，此時橫截面CSADt絕對偏差與市場收益率Rm,t將會表現出一種非線性關系。當羊群效應不太劇烈，CSADt隨Rm,t增加；當羊群效應十分劇烈的時候CSADt隨Rm,t下降。所以，該模型能夠很好的捕捉羊群效應的存在[12]。

2.1.1 投資者羊群行為存在性研究方法設計

定義如下的CSAD 模型來驗證房地產市場的投資者是否存在羊群行為：

式中：N 表示選取的樣本數據中城市數量，Ri,t表示i城市在第t 月的房地產市場收益率，Rt表示第t 月全國房地產市場收益率。第t 月某i 城市的房價收益率計算方式為：

式中：Pt為i 城市第t 月的平均房價，Pt-1為t-1 月全國平均房價，Pi,t為i 城市第t 月的平均房價，Pi,t-1為i城市第t-1 月的平均房價。

此外，假設2020 年GDP 總值＞20000 億城市房地產市場組合房價收益率為Ra,t；Rb,t表示2020 年GDP 總值在10000 億至20000 億之間城市房地產市場組合房價收益率；Rc,t為2020 年GDP 總值低于10000 億城市房地產市場組合房價收益率。則有：

Ra,t，Rb,t，Rc,t分別為N 個Ri,t的算數平均數，（9）式（10）式和（11）式中的Ri,t分別表示2020 年GDP 總值在不同區間的三類城市中每個城市的房價收益率。建立檢驗房地產市場羊群行為的CSAD 模型：

當γ2顯著不為零時，表明橫截面收益絕對偏差CSADt與市場收益Rm存在非線性關系。該模型認為，當系數γ2顯著大于零時，市場上存在羊群行為但不太劇烈，CSADt隨著增加而增加；當系數γ2顯著小于零時，表明此時市場中存在嚴重的羊群行為，CSADt隨著增加而減少。因此該模型可以精準捕捉到市場存在的羊群行為。

2.1.2 投資者羊群行為差異性研究方法設計

Chang 等[13]指出CSAD 模型不僅能檢驗市場中羊群行為的存在性，同時能看出不同市場組合下羊群行為的嚴重程度。對房地產市場劃分為2020 年GDP 總值（單位為億元）大于20000、在10000 至20000 之間、小于10000 三個不同的市場組合，分別用CSAD模型看三個市場組合中房地產投資者的羊群行為程度差異，其公式如下：

通過判斷γ2，γ5，γ8的正負情況，來檢測本文所劃分的三個市場組合是否存在羊群行為，再通過比較γ2，γ5，γ8相對值大小，判斷三個市場組合中羊群行為的嚴重程度，從而進一步研究不同市場組合下羊群行為的差異性。

2.2 數據的選取與處理

2.2.1 數據選取

考慮到城市是否具備代表性，故選取了我國我國大陸22 個省份的省會城市以及4 個直轄市共26 做城市作為研究對象。數據主要來源于中國房地產指數系統以及中國指數研究院，通過對所選取城市2015年6 月至2020 年6 月的月度平均房價進行收集整理。具體城市劃分詳情如下表1。

表1 城市劃分詳情Fig.1 Details of city divisions

主要目的是對2015—2020 年我國房地產市場中投資者羊群行為進行存在性及差異性檢驗，因此在根據各目標城市2020 年GDP 總值對其進行分類后，以各城所選時間區間內月度平均房價作為原始樣本。

經過篩選整理后，本文原始數據總計1586 個，其中，“GDP＞20000 城市” 月平均房價數據244 個；“10000＜GDP＜20000 城市”月平均房價數據671 個，“GDP＜10000 城市”月平均房價數據671 個。進而根據原始數據（各城月平均房價），分別計算出所選時間內各城各月份房地產市場收益率，并計算出已劃分好的三類城市的市場房價收益率。各城房價收益率數據共1560 個，其中“GDP＞20000 城市”240 個，“10000＜GDP＜20000 城市”660 個，“GDP＜10000 城市”660 個。

2.2.2 數據處理

由于所得原始數據是各個城市的月平均房價，則可直接通過上述公式計算出各城市和全國的房價收益率和各組CSAD 值。對分類后的三組樣本數據平均房價收益率與收益率截面數據絕對差進行統計分析。結果分別見表2、表3、表4。

表2 GDP＞20000 城市樣本數據收益率橫截面絕對差與房價收益率的描述性統計Fig.2 Descriptive statistics of the house price yield and the absolute difference of cross-sectional yield for the sample data of cities with GDP >20,000

表3 10000＜GDP＜20000 城市樣本數據收益率橫截面絕對差與房價收益率的描述性統計Fig.3 Descriptive statistics of the house price yield and the absolute difference of cross-sectional yield for the sample data of cities with GDP between 10,000 and 20,000

表4 GDP＜10000 城市樣本數據收益率橫截面絕對差與房價收益率的描述性統計Fig.4 Descriptive statistics of the house price yield and the absolute difference of cross-sectional yield for the sample data of cities with GDP <10,000

3 實證結果及分析

3.1 存在性及差異性檢驗

根據公式（13）、（14）、（15）分別對三個不同市場在樣本期間間羊群行為進行實證檢驗研究，分析其羊群行為的存在情況。結果見表5～表7。

表5 GDP＞20000 城市房地產市場投資者羊群行為檢驗結果Fig.5 Results of herd behavior test of investors in real estate market for the sample data of cities with GDP >20,000

表6 10000＜GDP＜20000 城市房地產市場投資者羊群行為檢驗結果Fig.6 Results of herd behavior test of investors in real estate market for the sample data of cities with between 10,000 and 20,000

表7 GDP＜10000 城市房地產市場投資者羊群行為檢驗結果Fig.7 Results of herd behavior test of investors in real estate market for the sample data of cities with GDP <10,000

由上表可知：在文中劃分的三類城市房地產市場中，皆存在有不同嚴重程度的羊群行為。其中GDP 大于20000 的城市房地產市場中羊群行為顯著，10000＜GDP＜20000 城市及GDP 小于10000 城市房地產市場中，投資者羊群行為較為微弱。

3.2 檢驗結果分析

在原始數據收集過程中，易發現在本文選取時間段內，所選城市房價大致呈現逐月增長態勢，偶有月度房價與上月比較呈現小幅度減少的現象。各年份之間增長幅度大，所選城市皆有一個明顯的房價增長趨勢。房價增長的同時，交易量也呈現增長趨勢。站在投資者角度，其看到的是未來房價將顯著高于購入價，可以實現低買高賣，從中獲利；站在普通購房者角度，其看到的是，越早購房越能以低價買入，并且此時購入的房產會在未來實現穩定的價值增長。當市場參與者存在這樣的心理時，購房熱的局面已經形成，再加上相關媒體發布出參差不齊的信息，其中可能包括惡意炒作房價的不良信息，導致市場參與者受到各種信息干擾，無法尋求到一個全面透徹的信息獲取渠道，于是出現大范圍購房者產生不理性投資行為的現象。

GDP 總值相對較高的城市經濟發展迅猛，其房地產市場在全國范圍內處于前端位置，高發展程度城市的房價上升速度快，市場中投機者、房地產商和購房者更易產生大范圍狂熱投資，過于超前的發展使得房地產市場上出現大量投機行為。本文選取的北京、上海、廣州、重慶四城由于城鎮化水平相對其余城市更高，這會造成其房地產市場極度供需不平衡，從而導致房價偏離正常軌跡，傳遞出更多冗雜信息。再加上高度發展城市對各種調控政策的敏感度更高，這些因素都會造成GDP＞20000 的城市房地產市場羊群行為顯著。

除此之外，近年來學區房熱也尤為突出。不少家長為了讓下一代接受良好教育，不惜傾家蕩產購入名校學區房。無論是新開發的或是二手學區房，都備受歡迎，學區房市場極為供不應求。由于義務教育政策要求小學、初中就學者入學與戶籍掛鉤，在教育資源分布不均的作用下，市場對學區房需求激增。房地產開發商、房產中介以及市場投機者紛紛察覺出其中的巨大利益，哄抬學區房房價，營造出一房難求的局面，造成廣大家長蜂擁而至為其投資，導致學區房價格與交易量一路飆升。經濟發展程度越高的城市，越具備教育資源競爭力，北京上海等城市更是名校云集，這也使得GDP＞20000 的城市房地產市場羊群行為明顯比10000＜GDP＜20000 城市與GDP＜10000 城市中房地產市場羊群行為嚴重程度高。

對于經濟發展程度偏弱的城市，房地產市場參與者更容易受到傳統思想的影響。多認為有屬于自己的房產才是建立家庭的基礎，同時也會在同齡人中形成一種無形的壓力，當身邊同齡人都成家立業，結婚生子，便會產生一種自己一事無成的錯覺。房地產開發商以及市場投機者也是看到這一現象，由此入手，通過各種網絡媒體大肆宣傳名下坐擁房產的重要性。這也是導致群眾購房熱的部分緣由。隨著近年來年輕人思想的轉變，以及購房壓力愈發超出年輕人所能承受的范圍，該情況造成的非理性購房投資行為有所改善。故該研究展現出10000＜GDP＜20000 城市與GDP＜10000 城市房地產市場僅存在微弱羊群行為的結果。

4 結論與對策建議

我國房地產市場具有羊群行為，這主要是由我國房地產行業發展不夠完善，市場公共信息披露不完全，缺乏透明信息獲取平臺，市場參與者對房地產認知不全面，對信息判斷不客觀等因素所導致。為此本文就如何促進房地產平穩健康發展提出以下建議。

4.1 加強信息透明度，建立權威信息渠道

市場羊群行為產生的一大重要因素是信息不對稱，房地產市場信息系統的建設尤為重要。應建立官方權威信息平臺，從信息歸納、信息引導、信息發布等方面對房地產市場相關信息進行整理，供購房者參閱。除信息獲取平臺外，供需雙方交流平臺也是有必要的。強制房地產商披露信息，相關部門定期發布更新房價、交易量等信息，就公布政府針對房地產市場的相關政策并予以解讀，使得供需雙方實現信息共享，引導市場有序發展。

4.2 政府加強調控力度，把控好調控頻次

在政策調控方面，首先要堅持“因城施策”，針對城市之間發展程度差異進行調控，分類處理，才會取得更強的政府干預效果。加強協調政府與市場的關系，促進市場發揮其作用。

其次，要盡量維持房地產市場供求平衡，預防市場大幅度波動。要達到市場穩定運行的效果，需從供給方面與需求方面兩手抓。市場對資源配置起決定性作用，政府與市場之間的關系需要進行合理協調，方能使資源配置充分發揮其最大效率。

4.3 完善房地產市場監管機制

政府應建立相關監管機構，嚴格監督房地產市場供求、價格情況，嚴肅處理房地產市場欺詐行為，杜絕虛假廣告、吵房團哄炒房價。堅持“房子是用來住的，不是用來炒的”基本政策定位。將注重短期效應的形成調控轉變為長期的全方面改革。加強住房金融體系的改善，完善房地產稅收制度土地供應制度等相關制度建設。加強市場監測，堅持因城施策，積極防范風險，建立長效機制促進房地產市場平穩健康發展的。可建立市場參與者信用檔案，約束投資者行為，引導市場健康發展。

4.4 合理配置教育資源

學區房價格和交易量不斷攀升的源頭是優質的教育資源十分有限，解決學區房熱這一問題，首先要解決我國教育資源分配不平衡的問題。爭取盡早實現各區域教師配備、教育基礎設施、教育經費、教育管理制度等各方面公平公正。維持發展程度不同省市間師資水平、升學率平衡，能夠有效改善高發展程度城市學區房供不應求、價格不合理等問題。

4.5 改變投資者投資理念，降低投資者心理預期

引導消費者重視自身需求，充分運用有效信息，做出理性投資決策，避免風險。在市場利益誘惑下，消費者易產生較高的心理預期，盲目樂觀地做出非理性決策。此時可通過限售限購等硬性手段進行降低購房者心理預期的引導，這樣能夠減緩房屋買賣的流動性，達到給投機狂熱降溫的效果。同時要多向市場參與者進行良性引導教育，用標語、宣傳手冊等形式為投資者建立相關知識體系，避免購房者盲從投資，造成市場風險。