中国股票市场羊群行为实证地研究

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1、重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要传统金融学以有效市场为假设,然而近几年的大量实证研究表明股票市场中存在着严重的非理性行为,“羊群行为”正是其中的典型代表,行为金融学逐渐成为一个新的研究热点。本文从风险与收益关系的角度重新定义了羊群行为:即羊群行为是指投资者忽略风险收益关系,仅跟某特定因素如市场组合本身或某特定板块或某宏观经济指标的表现而在同时间内买卖某资产的行为,使市场内资产具有趋同的贝塔系数,并最终反映在资产价格中的现象。传统的检验全市场范围内羊群行为的方法主要采用收益率横截面分散度指标,或股票波动率刻画证券市场发生极端波动时羊群行为。这两种方法均不

2、能很好的区分真羊群行为与伪羊群行为。本文采用Hwang和Salmon于2008年提出的一个新的测度羊群行为程度的指标,检测2001年1月至2008年9月间中国股票市场羊群行为。此指标能够的剔除个股信息和全市场重大信息对羊群行为指标的影响,有效区分真伪羊群行为。研究结果表明,只要投资者对于市场走向的看法比较坚定,羊群行为就较严重,而不管市场处于牛市还是熊市。在市场大跌时,投资者行为不一定,但是市场大涨时,投资者的羊群行为比较明显,说明我国股市有追涨的现象。同时,实证结果还表明,噪声交易者的交易情绪对羊群行为的的贡献度较大,即噪声交易者易引起羊群效应。根据

3、研究结论,提出了避免非理性羊群行为的几点建议:①培养投资者的理性投资理念,开展理性投资教育;②规范信息披露制度,增加信息的透明度,降低信息的不确定性。本文的创新点主要是:①采用考虑投资者心理情绪的基于CAPM模型的贝塔系数横截面分散度指标分析我国股票市场羊群行为,此方法能够较好的区分真羊群行为和伪羊群行为。此前的研究方法并不能很好的区分真羊群行为和伪羊群行为。②分析我国股票市场中投资者交易情绪对羊群行为的贡献度,这是前人比较少做的研究。关键词:中国股票市场,真羊群行为,投资情绪,噪声交易者重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTTraditiona

4、lfinancetheoryisbasedOilefficientmarkethypothesis,whileempiricalresearchintheseyearsfoundthatthereisseriouslyirrationalbehaviorinstockmarkets.Behavioralfinancebecomesanewhottopic,andherdingbehaviorisatypicalcase.Inourstudyherdingmeasuresthebehaviorofinvestorswhosimplyfollowthepe

5、rformanceofspecificfactorssuch缎themarketportfolioitselforparticularsectors,styles,ormacroeconomicsignals,andhencebuyorsellindividualassetsatthesalnetimedisregardingtherisk-returnrelationship.Aseriousprobleminthepastresearchesonherdingbehaviorinstockmarketisthatitfailstodistingui

6、shgenuineherdingfrompseudoherding.ThusweuseasampleofstockreturnsfromJan,200ItoSep,2008andanewmarketherdingindexintermsofCAPMmodelproposedbyHwangandSalmontodetectgenuineherdinginChinesestockmarket,whichdeletestheinfluenceofinformationofindividualstockandmarket—wide.Andalsowedetec

7、tthecontributionofsentimenttoherdinginChinesestockmarket.们kempiricalisconducted,anditisfoundoutthatherdingbehaviorexistsinbothbullmarketandbearmarket.Anditisobviouswhenthemarketisinextremevolatility,especiallywithabullmarket,wheninvestorstendtochaserisingstocks.Wealsofoundouttha

8、tsentimentcontributesalottoherdinginChinesestoc

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