证券市场中羊群行为的比较研究

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1、证券市场中羊群行为的比较研究[]金融市场中的羊群行为(HerdingBehaviors)是一种特殊的非理性行为，它是指投资者在信息环境不确定的情况下，行为受到其他投资者的影响，模仿他人决策，或者过度依赖于舆论(即市场中的压倒多数的观念)，而不考虑自己的信息的行为。由于羊群行为涉及多个投资主体的相关性行为，对于市场的稳定性、效率有很大影响，也和金融危机有密切的关系(Choeetal，1999；Kaminskyetal，1999)，因此，羊群行为引起了学术界和政府监管部门的广泛关注。本文使用个股收益率的分散度指标，利用公开的价格数据，对于我国证券市场的羊群行为进行了实证研究。该测度

2、的优越性在于它需要的数据易于获得，计算方法简单；但是也存在一个问题，即它是对于投资者羊群行为的一个很保守的测度。本文研究充分考虑了分散度测度的特点，将重点放在分散度的相对大小的比较上。一方面，将中国市场和美国证券市场的实证结果进行比较，结果发现我国证券市场的羊群行为程度高于美国证券市场的羊群行为程度。　　一、前言　　金融市场中的羊群行为(HerdingBehaviors)是一种特殊的非理性行为，它是指投资者在信息环境不确定的情况下，行为受到其他投资者的影响，模仿他人决策，或者过度依赖于舆论(即市场中的压倒多数的观念)，而不考虑自己的信息的行为。由于羊群行为涉及多个投资主体的相关

3、性行为，对于市场的稳定性、效率有很大影响，也和金融危机有密切的关系(Choeetal，1999；Kaminskyetal，1999)，因此，羊群行为引起了学术界和政府监管部门的广泛关注。　　目前已经由许多关于羊群行为的理论模型，如Scharftsteinetal(1990)提出的声誉羊群行为(Reputationalherd)模型、Bikhchandanietal(1992)提出的信息流(InformationalCascades)模型、Banerjee(1992)提出的序列性(Sequential)羊群行为模型，这些模型从不同角度对于羊群行为的效率、理性等问题进行了探讨。相对

4、于理论研究，已有的羊群行为的实证研究比较薄弱。比较有代表性的研究是Lakonishoketal(1990)对于美国证券市场养老基金的羊群效应的研究。该文提出了用买卖双方交易量的不均衡来测度羊群行为，这种方法被后面的许多学者引用，并得到了一些改进。例如，arketAccountingResearch，简称CSMAR)，该数据库按照国际标准数据库(CRSP和URSTAT)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。采样区间从1992年1月2日到2000年12月31日，包括了沪深两地所有上市公司的日收益率和月收益

5、率数据(采用不考虑现金再投资的收益率)。资产组合的收益率按照平均加权方法计算，分散化指标根据公式(1)计算。为了检验行业中的羊群行为，对于行业资产组合也分别计算了分散化系数，按照CSMAR的分类标准公司将所有上市公司分为6类(金融、公用事业、房地产、综合、工业、商业)。　　美国市场的数据来自由SP公司提供的PUSTAT数据库，我们选择构成标准普尔500(StandardPool500)指数的500只在美国证券市场交易的股票为样本。为与中国的数据具有可比性，取样时间为1992年1月到2000年12月，与中国证券市场的取样时间一致。行业资产组合按照PUS-TAT的经济部门(econ

6、omicsector)分类标准公司将所有上市公司分为10类(能源，材料，工业，服务业、零售业、医卫、金融、信息技术、远处通讯服务和公用事业)。表1给出了分散度的平均水平、标准差和用来计算这些统计数的平均公司数。　　中国市场日收益率的分散度指标平均值为2．43％。从行业分布来看，金融业的分散度最低，只有1．66％；工业的分散度指标最高，平均分散度为2．45％。在美国市场中，整个市场日收益率的分散度平均值为1．71％，从行业上看，信息技术类的分散度指标最大，公用事业类的分散度指标最小。　　四、中国市场羊群行为的检验结果　　在5％的水平上，所有行业的回归系数β1和β2显著为正，按照行

7、业分组的子样本的回归系数也分别显著为正。即在市场收益率为5％的极端高水平时个股收益率表现出明显的分散；在市场收益率为5％的极端低水平时，个股收益率也表现出明显的分散。　　在1％的标准下，所有行业的回归系数β1(0．01)显著为正，且大小约为β2(0．05)的两倍。也就是说，如果市场收益率为1％的极端高水平时，个股收益率表现出更加明显的分散。这表明，在市场极度上涨时，个股趋向于分散的状态，羊群行为减少。这和我国的大牛市中各行业、各板块轮流上涨，轮流领涨的现象吻合。β1(0.01)为负值(在统计