關(guān)于我國上證市場“羊群效應(yīng)”的研究

陸琴

摘要：“羊群效應(yīng)”是指經(jīng)濟個體盲目從眾跟風(fēng)的一種市場行為，它的存在會影響市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。我國的證券市場以個人散戶為主。易引發(fā)“羊群效應(yīng)”，帶來證券市場的異常波動。本文將基于CSAD模型和ARCH模型對上證股市中的“羊群行為”進行檢驗分析，并選擇上證50指數(shù)股作為樣本數(shù)據(jù)，運用Eviews 8.0軟件和Excel軟件來進行分析，并對實證結(jié)果進行相應(yīng)的經(jīng)濟學(xué)解釋。結(jié)果表明：目前我國上證市場沒有顯著的“羊群效應(yīng)”。

關(guān)鍵詞：“羊群行為”;ARCH模型：橫截面絕對偏離度CSAD

中圖分類號：F830.91 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1008-4428（2019）09-0132-02

一、引言

在證券市場上，投資者的交易行為容易受到其他投資人的投資策略的影響，這種跟從他人交易的行為稱為“羊群效應(yīng)”（Herd Effect）。“羊群效應(yīng)”也叫“從眾效應(yīng)”，從其名字可以看出“羊群效應(yīng)”的具體表現(xiàn)是追隨大眾主流的觀念或決策，而不是主觀上獨立思考事件的意義。經(jīng)濟學(xué)中“羊群效應(yīng)”是指市場上存在根據(jù)其他投資者的交易來改變自己的交易策略的現(xiàn)象。

近年來，我國證券市場發(fā)展速度飛快，“羊群效應(yīng)”也開始成為行為金融等領(lǐng)域的熱點話題。路磊，等（2014）發(fā)現(xiàn)基金的排名與“羊群效應(yīng)”間有明顯的相關(guān)性;顧榮寶，蔣科學(xué)（2012）也驗證了我國深圳證券市場的羊群現(xiàn)象。但一些外國學(xué)者的研究卻發(fā)現(xiàn)我國的股市不存在明顯的“羊群效應(yīng)”，如Demimer，等（2006）實證證明了我國股票市場沒有“羊群行為”。我國的經(jīng)濟發(fā)展和市場特征具有一定的特殊性，大部分已有的研究忽略了指數(shù)成分股的作用。為了更準(zhǔn)確地驗證我國證券市場的“羊群行為”，本文將基于CSAD模型，選取上證50指數(shù)成分股近一年的數(shù)據(jù)進行測度，觀察我國上證市場上是否有“羊群效應(yīng)”。

二、對上證市場“羊群行為”的實證研究

（一）基于ARCH模型股市“羊群行為”的研究方法

Chang，等（1998）提出的橫截面絕對偏差（CSAD）模型是檢驗市場“羊群行為”的一個最常用也是最準(zhǔn)確的模型，即根據(jù)CSAD與市場收益率之間的相關(guān)系數(shù)大小來反映股票市場上的“羊群行為”。具體而言，第一步，利用ARCH模型提取出股價收益信息，然后，再根據(jù)推定的自回歸方程來測量方差的變異程度，最后，結(jié)合Rit、Rmt以及CSAD進行線性回歸分析，刻畫出偏離度的大小。具體公式定義如下：

綜上，在CAPM模型的前提下，E（CSAD）是Ei（Rm）的線性增函數(shù)。但是，如果市場上有“羊群效應(yīng)”，Rit就會與RMT趨于一致，此時E（cSAD）與Ei（Rm）之間就會存在非線性關(guān)系。因此可利用CSAD指標(biāo)來衡量股票市場上是否存在“羊群行為”，觀察β2和β2是否顯著為負數(shù)。

（二）模型建立及數(shù)據(jù)來源

1.研究的數(shù)據(jù)來源

樣本數(shù)據(jù)：本文涉及的樣本是上證50指數(shù)及其50只成分股。

樣本時間區(qū)間：2017年7月31日至2018年7月31日。

選取這些股票作為研究樣本主要有以下兩個原因：首先，上證50是大盤股指數(shù)。它們能夠反映優(yōu)質(zhì)大盤企業(yè)的整體狀況;其次，本文主要想檢驗上證市場的羊群情況，因此選取的股票需極具代表性。本文的數(shù)據(jù)來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2.回歸方程

把CSAD與Rm建立回歸進行分析來判定是否存在“羊群行為”，采用回歸方程：

所有數(shù)據(jù)均可在CSMAR數(shù)據(jù)庫中直接查詢得到。

根據(jù)上述公式可以計算出CSAD和Rmt將這兩個序列繪制散點圖可以直觀地看出兩者間存在著一定的線性關(guān)系。因此進一步的構(gòu)建回歸模型來分析。

首先進行描述性統(tǒng)計。從表l統(tǒng)計結(jié)果可以看出，CSAD的偏度和峰度分別是1.58226和6.459721.J-B統(tǒng)計量為225.3346.表明在1%的顯著水平下，CSAD序列不服從正態(tài)分布。有顯著的右偏和尖峰的特點。同時，收益率R和R²也都表現(xiàn)出明顯的非正態(tài)特征。

2.相關(guān)系數(shù)分析及平穩(wěn)性檢驗

第一，相關(guān)系數(shù)分析。由表2可知，CSAD與R之間的相關(guān)系數(shù)為-0.18028.小于-0.5.不存在顯著的負相關(guān)關(guān)系。同樣，R和R²間的相關(guān)系數(shù)為-0.2795.不存在負相關(guān)關(guān)系，而CSAD與R²間的相關(guān)系數(shù)為0.910788.遠大于0.5.即CSAD與R²間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。

第二，ADF單位根檢驗。在回歸分析之前，首先要對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗以避免偽回歸。根據(jù)單位根檢驗的結(jié)果（見表3），均拒絕原假設(shè)，CSAD、R以及R²均在1%的顯著性水平下平穩(wěn)。

3.回歸結(jié)果分析利用Eviews 8.0軟件回歸分析的結(jié)果如表4所示。

采用最小二乘估計，樣本為246個日度數(shù)據(jù)，樣本期為2017年7月31日至2018年7月31日，被解釋變量為CSAD，解釋變量為R以及R²由回歸結(jié)果可知，常數(shù)項為0.443840.R的系數(shù)β1為0.053323.R²的系數(shù)盧2為0.303699.均在1%的水平下顯著。由前文的分析，可根據(jù)模型方程系數(shù)β1和β2是否顯著為負來判別該市場上是否有“羊群效應(yīng)”。而上述結(jié)果顯示，一次項和二次項的系數(shù)β1、β2.均顯著為正，其中盧，等于0.053323.相應(yīng)的P值為0.0032.即接受Ho（β1顯著為0）的概率為0.0032.也就是說模型的殘差序列存在顯著的自相關(guān)，即ARCH效應(yīng)。故，上述的實證結(jié)果無法使我們直接得出我國上證市場沒有“羊群效應(yīng)”的結(jié)果，只能代表“羊群效應(yīng)”檢測不顯著。而帶來這一結(jié)果的原因主要有兩個，一是我國上證市場沒有“羊群效應(yīng)”。二是實證模型有誤，模型擬合不佳。為了進一步探討我國上證市場是否存在“羊群效應(yīng)”，接下來我們將檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合效果，如果檢驗結(jié)果顯示模型擬合效果較好，則說明從2017年7月31日至2018年7月31日這一年內(nèi)我國上證股票市場確實不存在顯著的“羊群效應(yīng)”。

根據(jù)表4的回歸結(jié)果，R²為0.83552.R²為0.834166.說明回歸方程擬合的較好。再由F統(tǒng)計量為617.1922.其P值為O，說明模型不存在誤設(shè)定，且DW值為1.9942.與臨界值2非常接近，種種指標(biāo)表明，該回歸模型并不存在誤設(shè)定的情況，并且模型的擬合程度也較好，故而排除了第二種可能。進一步，本文還進行了殘差序列自相關(guān)檢驗，結(jié)果均證實了上述回歸結(jié)果是準(zhǔn)確可信的。因此，從2017年7月31日至2018年7月31日這一年內(nèi)我國上證股票市場確實不存在顯著的“羊群效應(yīng)”。

（四）基于ARCH模型的實證檢驗結(jié)果

基于上述檢驗，在樣本區(qū)間內(nèi)建立ARCH結(jié)構(gòu)的回歸模型如下：

回歸系數(shù)均為統(tǒng)計顯著：一次項系數(shù)顯著是正數(shù)，二次項系數(shù)也顯著為正，根據(jù)前面的論述，證實從2017年7月31日至2018年7月31日這一年內(nèi)我國上證股票市場確實不存在顯著的“羊群效應(yīng)”。

三、結(jié)論

本文選取上證50指數(shù)股的日收益率數(shù)據(jù)，基于改進的CSAD模型來檢驗“羊群效應(yīng)”。結(jié)果表明我國上證市場沒有顯著的“羊群效應(yīng)”。造成這一結(jié)果的原因可能是因為我國獨特的交易者結(jié)構(gòu)。我國證券市場以散戶為主，交易判斷相較更為分散，進而表現(xiàn)出實證結(jié)果的不顯著。在之前的有關(guān)研究中，也有得出機構(gòu)投資者等專業(yè)人士“羊群效應(yīng)”更加明顯的結(jié)論。然而，模型結(jié)果不顯著并不直接意味著“羊群效應(yīng)”在我國市場不存在，還應(yīng)當(dāng)考慮我國股市特殊的交易機制。在跌漲停板限制下，除非“羊群行為”特別的嚴(yán)重和明顯，否則本文所用的方法和模型是無法進行測度的。加之本文回歸模型的樣本跨度較短。不排除偶發(fā)性的可能，若能擴大樣本期間，或者采用更高頻率的數(shù)據(jù)進行分析，也許會有更多新的發(fā)現(xiàn)與啟迪。