羊群效应和正反馈交易在中国股市的实证分析.doc.doc

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1、精品论文大全羊群效应和正反馈交易在中国股市的实证分析曾海丽1杨栓军1严定琪2（兰州大学数学与统计学院兰州730000）（Email:cenghl05@lzu.cn）摘要：通过研究收益贝塔系数的横截面偏离度，分析了上海股市羊群效应的显著性；同时研究了上海股市的正反馈交易行为，并对这两个模型的研究结果进行了比较，发现上海股市存在明显的“追涨杀跌”的交易行为。关键词：羊群效应；正反馈交易；横截面偏离度中图分类号：O29；F831引言经Black(1972)[1]与Christie(1982)的研究发现，在股票的当期报酬率与未来波动性之间存在着负相关关系

2、，称这种负相关关系为“杠杆效应”。除杠杆效应外，现有的对解释这种持续的负相关关系的研究主要有两个方向：一是以股票收益率为指标，通过分析股票收益自相关现象研究在股票上涨或下跌时是否存在追涨杀跌的正反馈交易行为。目前对这一方面的研究主要是基于Shiller-Sentana-Wadhwani[2]模型来进行的。二是以收益率的横截面偏离度为指标研究整个市场在大幅涨跌时是否存在羊群行为。现阶段对股票市场羊群行为这方面的实证研究主要有Christie和Huang[3]提出的个股收益率的横截面标准偏离度(CSSD)指标，研究了美国证券市场投资者的投资行为；还有

3、Chang,Cheng和Khurana[4]采用个股收益率的横截面绝对偏离度(CSAD)指标，并基于Black(1972)限制条件下的CAPM模型提出了检验羊群效应的新方法。在国内，宋军等采用文献[3]的分析方法对中国证券市场进行了实证分析，蒋学雷等采用文献[4]的方法对我国上海和深圳股票市场的羊群效应进行了实证检验。他们的研究结果都发现我国股市存在一定程度的羊群效应。本文试图对羊群效应和正反馈交易行为这两个方面进行分析来检验中国股市“追涨杀跌”的交易行为。与国内目前研究羊群效应的方法不同的是本文采用的羊群效应模型不是通过研究收益率的横截面偏离度

4、指标，而是通过研究资产灵敏度系数β的横截面偏离度来检验羊群效应的。该模型是由Hwang和Salmon[5]（2004）在研究美国市场时提出的。而文中正反馈交易仍采用Sentana和Wadhwani提出的模型。笔者将此两个模型结合在一起分析是为了通过比较这两个模型的研究结果，使读者更清晰地看出中国股市中投资者根据市场气氛进行顺势操作而使股价表现出的“强者恒强，弱者恒弱”的现象。2模型与方法2.1检验羊群效应的模型与方法Hwang和Salmon认为投资者对市场大幅上升和下降时表现出的行为差异，正是由于他们对资产风险-收益关系的态度差异产生的。若市场出

5、现羊群行为，则个股收益率将趋向于市场收益率，资本资定价模型中的β系数将偏离它的均衡值。这样，股票的β系数将不再是常数（正如传统CAPM模型所假设的），而是随着投资者的情绪波动的。因此，当存在羊群行为时，市场所有股票β系数的横截面分散度会变小。imt具体地，如果定义个股i在t时刻的均衡β系数值为β，个股i在t时刻与市场均衡偏离5精品论文大全5精品论文大全imt的β系数值为βb，则它们之间的关系被假定为如下所示：5精品论文大全5精品论文大全Eb(r)tit=βb=β-hh(β−1)（1）5精品论文大全tmtE(r)imtimtmtimt

6、5精品论文大全其中：Eb(r)为t时刻资产i的期望收益，E(r)为t时刻市场的期望收益，h为羊群5精品论文大全tittmtmt5精品论文大全5精品论文大全mt效应的时间变量参数。当h=0时，βb=βimt，市场未出现羊群效应；hmt=1时，5精品论文大全5精品论文大全βbimt=1，市场出现完全意义上的羊群效应；0

7、精品论文大全cimtcimtmtmt为了得到h，将（2）式变形为：5精品论文大全log[std(βb)]=log[std(β)]+log(1−h)（3）5精品论文大全cimtcimtmt再将（3）式写成如下形式：5精品论文大全log[std(βb)]=μ+H+υ（4）5精品论文大全cimtmmtmt5精品论文大全其中：log[std(β)]=μ+υm（5）5精品论文大全5精品论文大全μ=E[log[std(βcimtm)]]，iidυ（0，σ2）5精品论文大全mcimtmt∼m,υ5精品论文大全H且mt=log(1−h

8、mt)（6）5精品论文大全假定羊群效应参数服从AR(1)过程，则模型可变成如下形式：5精品论文大全log[std(βb)]=μ+H