[摘要] 金融市場中的羊群行為(Herding Behaviors)是一種特殊的非理性行為，它是指投資者在信息環境不確定的情況下，行為受到其他投資者的影響，模仿他人決策，或者過度依賴於輿論(即市場中的壓倒多數的觀念)，而不考慮自己的信息的行為。由於羊群行為涉及多個投資主體的相關性行為，對於市場的穩定性、效率有很大影響，也和金融危機有密切的關係(Choe et al， 1999；Kaminsky et al，1999)，因此，羊群行為引起了學術界和政府監管部門的廣泛關注。本文使用個股收益率的分散度指標，利用公開的價格數據，對於我國證券市場的羊群行為進行了實證研究。該測度的優越性在於它需要的數據易於獲得，計算方法簡單；但是也存在一個問題，即它是對於投資者羊群行為的一個很保守的測度。本文研究充分考慮了分散度測度的特點，將重點放在分散度的相對大小的比較上。一方面，將中國市場和美國證券市場的實證結果進行比較，結果發現我國證券市場的羊群行為程度高於美國證券市場的羊群行為程度。
一、前言
金融市場中的羊群行為(Herding Behaviors)是一種特殊的非理性行為，它是指投資者在信息環境不確定的情況下，行為受到其他投資者的影響，模仿他人決策，或者過度依賴於輿論(即市場中的壓倒多數的觀念)，而不考慮自己的信息的行為。由於羊群行為涉及多個投資主體的相關性行為，對於市場的穩定性、效率有很大影響，也和金融危機有密切的關係(Choe et al， 1999；Kaminsky et al，1999)，因此，羊群行為引起了學術界和政府監管部門的廣泛關注。
目前已經由許多關於羊群行為的理論模型，如Scharftstein et al(1990)提出的聲譽羊群行為(Reputational herd)模型、Bikhchandani et al(1992)提出的信息流(Informational Cascades)模型、Banerjee(1992)提出的序列性(Sequential)羊群行為模型，這些模型從不同角度對於羊群行為的效率、理性等問題進行了探討。相對於理論研究，已有的羊群行為的實證研究比較薄弱。比較有代表性的研究是Lakonishok et al(1990)對於美國證券市場養老基金的羊群效應的研究。該文提出了用買賣雙方交易量的不均衡來測度羊群行為，這種方法被後面的許多學者引用，並得到了一些改進。例如，Wermers(1999)對他們的羊群行為的定義進行了修正。
目前市場中的各種基金(如西方的養老基金和共同基金、中國的證券投資基金)使用他人的資產投資，受到一定程度的監督和制約，因此必須定期公開持倉信息和交易信息，而其他投資者則沒有這種義務公開信息。Lakonishok et a1(1990)和Wermers (1999)提出的羊群行為的測度只能考察前者而不能考察後者的羊群行為，因此具有一定的局限性。如果用公開的數據(價格)來研究羊群行為成為一個很重要的問題。William等(1995)對該問題作了研究，他認為如金融市場中確實存在羊群行為，大多數個人投資者的看法趨向於市場輿論，那麼一個合理的推斷是：羊群行為顯著時的個股的收益率將不會太偏離市場的收益率。因此可以用分散化指標(即個股收益率對於資產組合平均收益率的標準方差)來度量羊群行為，該指標對個股收益率相對資產組合的平均收益率的接近程度進行了定量化處理。
Bikhchandani et al(1992)的理論模型認為在市場價格波動大(此時信息不確定性很大)，投資者最可能跟從市場輿論，此時羊群行為應該最明顯。本文將對該模進行檢驗。即通過檢驗市場價格波動很大和波動平均水平下的分散化指標的相對大小來檢驗羊群行業的存在性。本文的結構如下：第二、三部分說明羊群行為的檢驗方法和使用的數據，第四、五部分分別使用中國和美國的日收益率數據來檢驗羊群行為。第六部分總結。
二、羊群行為的檢驗方法
1．分散度指標
設資產組合S總共有n只股票，ri是股票i的收益率，是n只股票的平均收益率。S的收益率的分散度定義為：
(1)該指標通過定量化個股收益率和資產組合收益率的一致程度來刻畫羊群行為的關鍵特徵。當整個市場行為完全由羊群行為決定時，價格應該一致移動，分散度為0。如有一隻股票的收益率偏離市場收益率，分散化程度增加。用分散度來測度羊群行為具有一個最大的優點，即它需要的數據容易獲得且計算方法簡單，這是其他羊群行為測度所不具有的。但是它也存在一個缺陷，即它是對投資者羊群行為的一個很保守的測度，低估了羊群行為的程度。只有當大多數投資者對於所有股票都表現出強烈的羊群行為時，大多數股票的收益率才可能表現出趨同性。William(1995)認為在回歸係數為正時，理性資產定價模型成立，不存在羊群行為。但是他沒有充分考慮分散度測度的保守性。本文認為正的回歸係數並不能直接拒絕羊群行為的存在。分散度的絕對值意義不大，有意義的是分散度的相對大小。因此在對檢驗結果進行分析時，應充分考慮該偏差的存在，並將重點放在相對值的比較上。比較分為兩個方面進行，一是將中國市場數據和美國市場數據進行比較，得出我國羊群行為和美國羊群行為的差異；二是將市場收益率極低和極高時的羊群行為進行比較，得出投資者在兩者極端情況下的行為模型差異。
2．市場壓力下的羊群行為檢驗
在市場存在壓力(價格波動劇烈)時，理性資產定價模型和羊群行為模型的區別最為明顯。理性資產定價模型認為由於不同的個股收益率對於市場收益率的敏感程度不同，市場壓力將導致分散化程度增加。而羊群行為模型認為在市場壓力的情況下，分散化程度減少。本文將使用日收益率來計算分散度指標。
使用下面的回歸方程來檢驗極端收益率下的分散度和一般收益率下分散度是否存在差異：
(2) 其中CLt和CHt為表示市場是否為極端波動的啞元變量。係數α表示的是樣本中啞元元素所包括區域外的平均分散化指標。由於市場壓力並無統一標準，我們使用兩個標準(1%和5%)來定義極端的市場變化。1%(5％)的標準將CLt，CHt限制在收益率分布函數的1%和5%的最低和最高的區域。CLt和CHt定義如下：
用rmt表示市場在時間t時的收益率，用rm(pl)和rm(ph)表示市場收益率分布的p分位數。在1%標準時，pl=0.01,ph=0.99；在5%的標準時，pl= 0．05，ph=0．95
如rmt≤rm （pl）,CLt=1;否則， CLt=0。
如rmt
一、前言
金融市場中的羊群行為(Herding Behaviors)是一種特殊的非理性行為，它是指投資者在信息環境不確定的情況下，行為受到其他投資者的影響，模仿他人決策，或者過度依賴於輿論(即市場中的壓倒多數的觀念)，而不考慮自己的信息的行為。由於羊群行為涉及多個投資主體的相關性行為，對於市場的穩定性、效率有很大影響，也和金融危機有密切的關係(Choe et al， 1999；Kaminsky et al，1999)，因此，羊群行為引起了學術界和政府監管部門的廣泛關注。
目前已經由許多關於羊群行為的理論模型，如Scharftstein et al(1990)提出的聲譽羊群行為(Reputational herd)模型、Bikhchandani et al(1992)提出的信息流(Informational Cascades)模型、Banerjee(1992)提出的序列性(Sequential)羊群行為模型，這些模型從不同角度對於羊群行為的效率、理性等問題進行了探討。相對於理論研究，已有的羊群行為的實證研究比較薄弱。比較有代表性的研究是Lakonishok et al(1990)對於美國證券市場養老基金的羊群效應的研究。該文提出了用買賣雙方交易量的不均衡來測度羊群行為，這種方法被後面的許多學者引用，並得到了一些改進。例如，Wermers(1999)對他們的羊群行為的定義進行了修正。
目前市場中的各種基金(如西方的養老基金和共同基金、中國的證券投資基金)使用他人的資產投資，受到一定程度的監督和制約，因此必須定期公開持倉信息和交易信息，而其他投資者則沒有這種義務公開信息。Lakonishok et a1(1990)和Wermers (1999)提出的羊群行為的測度只能考察前者而不能考察後者的羊群行為，因此具有一定的局限性。如果用公開的數據(價格)來研究羊群行為成為一個很重要的問題。William等(1995)對該問題作了研究，他認為如金融市場中確實存在羊群行為，大多數個人投資者的看法趨向於市場輿論，那麼一個合理的推斷是：羊群行為顯著時的個股的收益率將不會太偏離市場的收益率。因此可以用分散化指標(即個股收益率對於資產組合平均收益率的標準方差)來度量羊群行為，該指標對個股收益率相對資產組合的平均收益率的接近程度進行了定量化處理。
Bikhchandani et al(1992)的理論模型認為在市場價格波動大(此時信息不確定性很大)，投資者最可能跟從市場輿論，此時羊群行為應該最明顯。本文將對該模進行檢驗。即通過檢驗市場價格波動很大和波動平均水平下的分散化指標的相對大小來檢驗羊群行業的存在性。本文的結構如下：第二、三部分說明羊群行為的檢驗方法和使用的數據，第四、五部分分別使用中國和美國的日收益率數據來檢驗羊群行為。第六部分總結。
二、羊群行為的檢驗方法
1．分散度指標
設資產組合S總共有n只股票，ri是股票i的收益率，是n只股票的平均收益率。S的收益率的分散度定義為：
(1)該指標通過定量化個股收益率和資產組合收益率的一致程度來刻畫羊群行為的關鍵特徵。當整個市場行為完全由羊群行為決定時，價格應該一致移動，分散度為0。如有一隻股票的收益率偏離市場收益率，分散化程度增加。用分散度來測度羊群行為具有一個最大的優點，即它需要的數據容易獲得且計算方法簡單，這是其他羊群行為測度所不具有的。但是它也存在一個缺陷，即它是對投資者羊群行為的一個很保守的測度，低估了羊群行為的程度。只有當大多數投資者對於所有股票都表現出強烈的羊群行為時，大多數股票的收益率才可能表現出趨同性。William(1995)認為在回歸係數為正時，理性資產定價模型成立，不存在羊群行為。但是他沒有充分考慮分散度測度的保守性。本文認為正的回歸係數並不能直接拒絕羊群行為的存在。分散度的絕對值意義不大，有意義的是分散度的相對大小。因此在對檢驗結果進行分析時，應充分考慮該偏差的存在，並將重點放在相對值的比較上。比較分為兩個方面進行，一是將中國市場數據和美國市場數據進行比較，得出我國羊群行為和美國羊群行為的差異；二是將市場收益率極低和極高時的羊群行為進行比較，得出投資者在兩者極端情況下的行為模型差異。
2．市場壓力下的羊群行為檢驗
在市場存在壓力(價格波動劇烈)時，理性資產定價模型和羊群行為模型的區別最為明顯。理性資產定價模型認為由於不同的個股收益率對於市場收益率的敏感程度不同，市場壓力將導致分散化程度增加。而羊群行為模型認為在市場壓力的情況下，分散化程度減少。本文將使用日收益率來計算分散度指標。
使用下面的回歸方程來檢驗極端收益率下的分散度和一般收益率下分散度是否存在差異：
(2) 其中CLt和CHt為表示市場是否為極端波動的啞元變量。係數α表示的是樣本中啞元元素所包括區域外的平均分散化指標。由於市場壓力並無統一標準，我們使用兩個標準(1%和5%)來定義極端的市場變化。1%(5％)的標準將CLt，CHt限制在收益率分布函數的1%和5%的最低和最高的區域。CLt和CHt定義如下：
用rmt表示市場在時間t時的收益率，用rm(pl)和rm(ph)表示市場收益率分布的p分位數。在1%標準時，pl=0.01,ph=0.99；在5%的標準時，pl= 0．05，ph=0．95
如rmt≤rm （pl）,CLt=1;否則， CLt=0。
如rmt