羊群效應是指投資者在信息不確定的情況下過度依賴輿論噪聲進行交易進而導致整個群體交易策略趨同的現象。證券市場也存在羊群效應，本文著重分析我國證券市場中的羊群效應。

　　《金融市場研究》Financial Market Research(月刊)2012年創刊，自創刊以來，被公認譽為具有業內影響力的雜志之一，以研究中外金融市場發展理論、實務理論評析、制度比較、市場創新的理論邏輯等為重點，秉承“前沿性、創新性、實用性”理念，面向市場，為關注、關心和推動中國金融市場改革發展的人士提供交流和探討經濟金融問題的平臺，奉獻最新研究成果。本刊以研究和評論性文章為主體，主要面向金融機構從業人員、經濟金融領域研究人員以及其他對金融市場感興趣的讀者。

　　在經濟學研究上，羊群效應體現為投資者決策行為之間的相關性。本文基于上證50指數的周收益率數據，然后采用CSAD測度方法對上證50指數的周收益率數據進行了處理，繼而對上海證券交易所的羊群效應進行實證分析。檢驗結果表明，在95%和99%的置信度下，上海證券交易市場的羊群效應很弱，基本可以認為不存在羊群效應。這說明我國近年來在資本市場推出的一系列政策，使得我國資本市場在某種程度上得到了改善，市場投資理念日趨完善和成熟。

　　在資本市場上總是存在一些異常的現象，而這些現象并不能由任何已知資產定價模型進行描述，只有通過行為金融理論才能給出其合理的解釋，在這其中，“羊群效應”就是典型的例子。[1]羊群效應是在投資信息不確定的情況下由“群體壓力”等情緒導致的一種異常現象，投資者在投資策略上互相影響，進而在整體上導致投資群體內部之間互相模仿、相互傳染而逐漸采用趨同策略的現象。[2]羊群效應的產生主要基于投資者的從眾心理，在投資決策時過分依賴輿論噪聲而不是根據自己已有的判斷和所挖掘的信息，進而導致了投資者之間的循環反應和相互刺激。那么，我國的證券市場上是否存在羊群效應呢?本文將以上海證券交易所為對象給予研究。

　　一、研究方法選擇與數據描述

　　(一)研究方法選擇

　　基于上述前期研究成果中所使用的研究方法，下面我們以其中主要的研究方法為對象進行比較，闡明它們各自的優缺點，從而確定本文的研究方法。

　　1.LSV 檢驗方法

　　LSV方法是將羊群效應定義為各類投資者同時買入賣出某些股票的平均趨勢，也就是說該方法實際測度的是特定交易群體投資行為的相關關系，以及他們買賣同類股票的趨勢。之所以選用該指標來衡量羊群效應程度是因為：羊群效應本質上就是指在同一時期里大部分投資者同時買賣同一只股票的現象。以Bit表示t時期內買入股票的投資者數量;Sit表示t時期內賣出股票的投資者數量;Hit表示t時期買賣股票的羊群行為度，則：

　　顯然，Hit表示買賣股票的所有投資者中，采取相同買賣行為的投資者比重，Hit的值在 0.5～1之間，Hit值越大，則說明投資者從眾行為程度就越大。該方法的不足之處在于：第一，LSV 方法在研究羊群效應時僅僅考慮了投資者的數量，而沒有考慮投資者購買股票的規模。第二，LSV 方法非常強調對投資品種與時間間隔的選擇，這兩個因素對研究結果影響較大。基于上述原因，本文不選擇LSV方法。[3]

　　2.CH 檢驗方法

　　Christie 和 Huang (簡稱 CH) 提出了根據收益率分散度來衡量羊群效應的方法，即CH 方法。他們認為，由于羊群效應將會導致個股收益率不會過于偏離市場平均收益率，即如果出現羊群行為，則個股收益率應該緊密分布于市場收益率周圍。因為該方法使用了橫截面收益標準差(cross-sectional standard deviation of returns，簡稱CSSD)，因而又被稱為CSSD方法，其計算公式為：

　　在上式中，n表示資產組合所包含的股票數量，Rit指的是在t時期股票的收益率，Rmt指的是在t時期股票市場的市場收益率。CH方法在對證券市場的羊群效應進行估算時，只有股票市場投資者中的大多數都對資產組合中的股票表現出顯著的羊群效應，資產組合中股票的收益率才會出現大量趨同，這就使得CH 方法只是對羊群效應檢測的一個非常偏保守的估算。它低估了羊群行為的程度，且無法有效地測量小幅度的羊群效應。因此，CH方法存在靈敏度較低的問題。基于上述原因，本文也不采用CH方法。[4]

　　3.CSAD 檢驗方法

　　Chang、Cheng和Khorana最早提出了對羊群效應測度的橫截面收益絕對偏差法(簡稱CSAD法)，該方法主要根據偏離度和市場收益率之間非線性關系的檢驗來完成對羊群效應的評估。[5]正因為CSAD 方法克服了LSV方法忽略股票成交量和CH方法靈敏度較低的缺陷，本文擬選擇CSAD方法作為研究方法，并在應用時對其作適當的變化。

　　顯然，由于二階導數等于零，所以一階導數是一個常數，又因為一階導數的數值大于零，因此t時期市場收益率的期望E(Rmt)和t時期橫截面收益絕對偏離度的期望E(CSADt)呈現出線性遞增的關系。當證券市場上的投資者有著相近的投資理念時，股價的變化就會趨于相同，繼而使得股票市場上個股的收益率向市場收益率貼近，這樣就在一定程度上破壞了t時期市場收益率Rmt與同期橫截面收益絕對偏離度CSAD之間的線性遞增關系。因此，為了更能突出CSADt 和Rmt之間的這種關系，我們在CSADt和Rmt之間線性關系的基礎上增加一個二次項R2mt。又由于E(CSADt)和E(Rmt)是不可測的，所以用CSADt和Rmt分別代替，故我們可以建立回歸方程：

　　因此，根據上述方法對羊群效應進行的檢驗，實質上就是對上述方程(7)和(8)的相關系數進行檢驗。預期結果如下：如果(7)式一次項的系數為?茁顯著負值，則表明市場存在顯著的羊群效應。如果(7)式一次項系數為顯著正數，則就需要對(7)式二次項系數?酌進行判斷：若二次項系數?酌顯著或為負值，則表明市場存在羊群效應;若?酌在統計意義上不顯著，則需要檢驗(8)式的系數?茁，如果?茁顯著為正且能通過 T檢驗，說明基本可以認為資本市場不存在羊群效應。[6]

　　(二)樣本數據來源、選取和相關處理

　　本文研究采用上證50指數樣本股的周收益率數據，其原始數據來源于RESSET(銳思)金融研究數據庫，所選樣本區間為2011年1月7日到2013年1月7日。考慮到在這個區間內，上證50指數樣本股在2011年7月1日共有5只樣本股票發生了變動，故而剔除這些變動了的個股，最后留下45只樣本股。所以在此樣本區間共有 45×101個周收益數據。[7]

　　下面對相關數據進行整體描述，以對上海證券交易所在此時期內是否存在羊群效應有個初步的判斷和直觀的認識。首先，根據樣本數據觀察上證50指數行情變動情況，如圖1所示。

　　圖1中橫坐標代表時間，縱坐標代表上證50指數值。可以看到，在樣本期內，上證50指數主要處于下行態勢，不過在2012年12月4日，其指數從 1528點強烈反彈。從表面上看，前期股價陡峭下降趨勢中可能反映出投資者‘慌逃’的行為，同時后期指數股價強烈反彈也可能反映出投資者‘盲目跟風’的行為。也就是說，股價指數經常出現暴漲暴跌的不合理現象，可能是投資者跟風從眾行為即羊群效應的表現。但是，考慮到2011―2012年正是歐債危機持續發酵且世界經濟整體下行的時期，國內經濟面臨嚴峻形勢，而在2012年底我國經濟開始好轉，我國股市暴漲暴跌的現象與宏觀經濟形勢的變化密切相關。因此，證券市場暴漲暴跌的主要原因可能并不是跟風從眾行為，很有可能是其背后的宏觀經濟形勢。

　　其次，我們根據樣本數據，畫出Rm和CSAD之間關系的散點圖，如圖2所示。圖2中縱坐標表示CSAD(橫截面收益絕對偏差)，橫坐標表示Rm(市場收益率的絕對值)，整體圖表示的是Rm和CSAD之間的散點關系圖，從中我們可以看出，其散點相對比較集中，而且呈現出一種線性關系，在一定程度上反映出其羊群效應還是比較弱的。[8]

　　二、實證檢驗結果分析

　　根據前文所選擇并經過適當處理的CSAD模型，我們開始實證檢驗2011―2013年之間上海證券交易所50指數樣本股票是否存在羊群效應。

　　(一)初步回歸結果

　　我們運用Eviews 7.0 直接對CSAD模型即方程(7)進行一元二次回歸分析，得到結果如表1。通過表1 可以明顯看到，模型回歸效果很不理想。首先，無論是在1%、5%還是10%的顯著性水平上，Rm和Rm2前面的回歸系數的t統計量值都不能通過t檢驗，即不能證明其系數顯著不為零。其次，模型的R2=0.1278、調整R2=0.1099，都顯然偏小，說明模型擬合效果很差。因此，我們懷疑預先設定的 CSAD模型可能存在序列相關性問題，因此下面檢驗模型的序列相關性。

　　(二)序列相關性檢驗

　　我們檢驗序列相關性的方法是檢驗CSAD模型的殘差是否具有相關性，對此采取兩個具體方法：拉格朗日乘數檢驗(LM檢驗)和自相關檢驗方法。下面分別敘述其檢驗結果。

　　首先，我們采用拉格朗日乘數檢驗(LM檢驗)方法對殘差進行檢驗，檢驗結果如表2。LM檢驗(P=2)結果顯示，在5%的顯著性水平拒絕原假設，回歸方程的殘差序列存在相關性。

　　其次，我們進行自相關檢驗，這需要計算出殘差序列的自相關系數、偏自相關系數和Q統計量。虛線之間的區域是正負兩倍于估計標準差所夾成的。如果自相關值和或偏自相關值在這個區域內，則在顯著性水平為5%的情形下與零沒有顯著區別。然而通過表3 可以看出，一階的自相關數和偏自相關數都超出了虛線，而其后更高階的自相關數和偏自相關數都沒有超出其虛線，這說明的確存在一階序列相關，但不存在更高階的序列相關。這也就拒絕原假設，說明上述模型確實存在序列相關。[9]

　　(三)模型的修正與再次回歸

　　上面的檢驗已經證明預先設定的CSAD模型存在Obs*R-squared 8.029267 Prob.Chi-Square(2) 0.0180序列相關問題，因而需要對模型進行修正并對修正后的模型進行再次回歸分析。

　　首先，對殘差進行 1階回歸分析，得到：

　　接下來要對模型數據序列相關性進行修正，即將上式代入原模型中。則修正后的模型為：

　　對上式回歸結果如表3。通過表3可以看到，經過序列相關性修正后的模型回歸結果大大改善。首先可以看到，修正后模型的R2=0.8757，比序列相關性修正以前的擬合優度大大提高，說明修正后模型的擬合效果比較理想。其次，模型的統計量F=3.9737>F0.05=3.09，說明回歸方程整體性顯著。最重要的是，兩個變量在不同的顯著性水平上通過了t檢驗。具體來說，變量Rm，t-0.2329*Rm，t-1前面系數的t統計量為3.5983，顯然在90%(t0.05=1.66)、95%(t0.025=1.99)、99%(t0.005=2.62)置信度下能通過統計量檢驗。同時，變量 Rm，t-0.2329*Rm，t-1系數t統計量的值為t=1.7658>t0.05=1.66，說明在95%的置信度下(或者5%的顯著性水平上)通過了原假設，也就是說在95%的概率下市場的羊群效應比較弱。然而在99%的置信度下，變量的系數不能通過t檢驗，因此我們繼續對CSADt和Rm 進行一元回歸分析。回歸結果如表4，得到一元回歸方程如下： 　　CSADt=0.02024+1.14138Rmt+?著t

　　通過表4 可以看到，回歸結果中Rm系數的t統計量值為3.7361，顯然在90%(t0.05=1.66)、95%(t0.025=1.99)、99% (t0.005=2.62)置信度下都通過t檢驗，而且其系數值為正(=0.1414)，這說明在這些顯著性水平下，橫截面絕對偏離度CSAD和市場收益率Rm之間為線性遞增關系。由此可以得出結論，上海證券交易市場的羊群效應很弱，或者說已經不存在羊群效應了。[10]

　　三、研究結論及其原因的解釋

　　本文運用2011-2013年上證50指數及其樣本股的周收益率數據，通過CSAD檢驗方法對上海證券市場的羊群效應進行了研究。結果表明，在置信度 95%、99%的情況下，橫截面絕對偏離度CSAD和市場收益率Rm之間為線性遞增關系，基本上可以認為在上海證券交易市場大體上已經不存在羊群效應了。對于這個結果，我們可以從下面幾個方面進行解釋：

　　(一)數據選取過于理性化

　　本文選取的數據是2011―2013年上證50指數及其樣本股的周收益率數據，而上證50指數挑選的是上海證券市場規模大、流動性好的最具有代表性的50只股票作為樣本股。這些樣本股對應的都是大企業，這些大企業缺乏成長性因而其股票并不是散戶所青睞的投資對象，由此檢驗結果顯示不存在羊群效應也就變得比較合理了。不過這可以讓我們相信，流通盤比較大的上市公司的股票不存在羊群效應。[11]

　　(二)投資者結構更加趨向合理

　　在最近幾年，我國不斷加快機構投資者隊伍的發展和建設。比如允許合格的境外機構投資者投資我國資本市場，以及允許社保基金、保險公司投資股票市場，特別是 QFII 和RQFII 的不斷擴容，這使得我國資本市場的機構投資者隊伍不斷壯大，投資者結構也更加趨向合理。投資者結構的日趨合理無疑會分化既定投資群體，進而減弱羊群效應。

　　(三)投資理念不斷成熟

　　散戶投資者由于自身和外部條件的限制，其投資行為很容易受到其他投資者的影響并模仿他人的投資決策，這就很容易因為投資理念不成熟而形成“跟風”、“跟莊”等行為，從而產生羊群效應。然而隨著合格境外機構投資者的引入，國外成熟的先進投資理念進入國內。這就在一定程度上提高了個體投資者的認識，降低了盲目從眾的心理和行為，從而減少了羊群效應。[12]

　　(四)證券法律法規的不斷完善

　　長期以來，我國股票市場一直面臨著嚴重的誠信與道德危機。近幾年來，監管層對上市公司、中介機構及莊家的查處，暴露出許多上市公司虛假包裝上市與信息披露失真、中介機構造假和證券欺詐、莊家操縱股市和基金老鼠倉等問題。針對這些問題，監管層不斷修改和完善法律法規，出臺了一些新的規定。這些新的法規和規定限制了上市公司和中介機構有意誤導個體投資者的行為，同時也使個體投資者加深了對一些違規行為和虛假信息的認識，這兩方面共同抑制了羊群效應的產生。

　　(五)金融創新的加快以及做空機制的引入

　　在過去只能做多的單邊市場上，只有股票價格上漲才能賺錢，這就不能形成做多和做空之間的良性循環關系，致使股票市場的風險不斷積聚。比如當股票處于牛市時，伴隨著股票價格的上升和交易量的不斷放大，很容易使得“跟風”等羊群行為的產生，從而導致股價的不連續性和大幅波動。當股價下跌時，投資者唯一的理性操作選擇也就是拋出相應的股票，這也就很明顯會產生更加嚴重的羊群行為。而目前隨著股指期貨以及融資融券等金融創新的產生，使得做空成為可能。做空機制的引入大大增加了投資者可選擇的策略，減少了羊群行為的產生，使得整個市場更加完善。[13]

　　參考文獻：

　　[1]宋軍，吳沖鋒.基于分散度的金融市場的羊群行為研究[J].經濟研究，2001，(11)：21-27.

　　[2]常志平，蔣馥.基于上證30及深圳成指的我國股票市場“羊群行為”的實證研究[J].預測，2002，(03)：49-51.

　　[3]蔣學雷，陳敏，吳國富.中國股市的羊群效應的ARCH檢驗模型與實證分析[J].數學的實踐與認識，2003，(03)：56-63.

　　[4]楊麗靜.基于滬深300我國股市的羊群效應實證研究[J].中國經貿導刊，2011，(03)：65-66.

　　[5]徐藹婷，徐秀明.也論中國股市的羊群效應[J].浙江統計，2003，(06)：19-21.

　　[6]王文杰.對A股市場和中小板市場羊群效應的實證檢驗[J].生產力研究，2011，(03)：48-50，97.

　　[7]王謙，盧光峰.基于CCK模型的中美創業板市場羊群效應比較[J].金融發展研究，2013，(08)：75-78.