对上证50和创业板羊群效应的对比分析研究金融学专业

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1、目录中文摘要1ABSTRACT 21.绪论31.1研究背景和意义31.2本文研究方法和框架32.羊群效应概述52.1 羊群效应定义52.2 羊群效应的影响52.2.1 消极影响52.2.2 积极影响63.羊群效应的实证模型选取74.对上证50和创业板羊群效应的实证分析84.1 数据来源及处理84.1.1 数据来源84.1.2 数据处理84.2 上证50和创业板整体羊群效应实证检验84.2.1 上证50和创业板 CSADt和Rm,t的散点图84.2.2 数据平稳性检验104.2.3 数据的自相关性检验114.2.4 数据的异方差的检验144.3上涨、下跌以及盘整阶段的羊群效应实证检验184.4羊

2、群效应的实证结果215.羊群效应的成因分析225.1主观原因225.1.1 投资者的理性是有限的225.1.2 市场存在投机行为225.2客观原因225.2.1 政府部门监管滞后225.2.2 照搬照抄国外制度236.针对羊群效应的建议246.1 对投资者的建议246.2对监管部门的建议246.2.1 做好预防工作246.2.2 减少直接干预24参考文献25致谢27 中文摘要羊群效应在心理学上表现为从众心理，指人们放弃自己的意见，转变原有的态度，采取与大多数人一致的行为。近些年来，我国股市多次出现较大的波动，既有我们所谓的“疯牛”出现，又有我们所谓的“股灾”发生，市场行情的大幅波动使股票难以反

3、映其真实价值，不仅不利于投资者进行正确决策，也不利于上市公司的长足发展以及我国金融市场的平稳运行。所以极其有必要对我国股市进行羊群效应的相关研究。 本文探讨的是我国上证50与创业板的羊群效应。检验结果显示，我国上证50和创业板均存在羊群效应，并且下跌阶段的羊群效应均明显强于上涨阶段，同时无论上涨阶段还是下跌阶段，创业板的羊群效应均强于上证50。为了减轻羊群效应带来的冲击，投资者应该学会提升自身金融素养，理性投资，同时政府监管部门要加强监管，坚决打击证券市场的违法犯罪行为，为投资者创建一个公平，公开，竞争有序的现代金融市场。关键字： 羊群效应 CCK模型 CSAD(横截面绝对偏离度) ABSTR

4、ACTThe herd effect is manifested in the psychology of the crowd, which means that people will not think about the value and significance of the matter themselves, but to pursue the way of mass identity. In the financial field, when investors are making decisions, they will abandon the information th

5、ey already have, but to choose a blind investment behavior based on market sentiment. In recent years, Chinas stock market has big volatility, which we call mad cow, and the so-called crash, the stock market volatility is difficult to reflect the true value, not only mislead investors to make the ri

6、ght decisions, but also bad for the development of listed companies and financial stability in China market. Therefore, it is extremely necessary to study the sheep herding effect.This paper studies the herd effect of SSE 50 (Shanghai 50) and GEM (the Growth Enterprise Market) ,and concludes that th

7、ere is herding effect on SSE 50 and GEM, and the herding effect of SSE 50 and the GEM is compared. SSE 50 data is selected according to the total market value and transaction volume for the stock ranking, and the samples from the top 50 stocks are selected. The 50 stocks are all high quality blue ch

8、ips. The GEM data is selected as the research sample of the GEM stock. Both of them were tested by CCK model. The test results show that there is herd effect in SSE 50 and GEM, and the herd effect in the down stage is obviously larger than that in the rising stage. At the same time, no matter in the

9、 rising stage or in the down stage, the herd effect of the GEM is greater than that of the Shanghai Stock exchange 50. In order to reduce the negative effect of herding, investors should learn to improve their financial literacy, rational investment, and government supervision departments should str

10、engthen supervision, and resolutely crack down on illegal and criminal acts of the securities market, for investors to create a fair, open, competitive and orderly modern financial market.Key words: herd behavior SSE50 and GEM CSAD1.绪论1.1研究背景和意义根据CAPM模型及有效市场假说，市场上进行投资交易的每个人都是理性的，且市场信息是公开且可获得的，每个人都是以

11、利益最大化为目标进行交易决策的。但是在实际的交易过程中，由于投资者的交易经验以及承受风险的能力等不同，加之国家政策及社会舆论的影响，投资者难以保持理性，在这个过程中就极易产生从众心理，从而做出非理性的投资决策。近些年来，我国金融市场取得了不小的成就，但是在这期间也经历过不小的挫折，如我国股市在2014年到2015年这段时间，先是经历了快速上涨，在2015年6月21日上涨到了5178.19点。但是之后大盘却急剧下跌，甚至出现了所谓的“股灾”，投资者在这个时候极度恐慌，为出场而产生的资金践踏行为，更加剧了股市的波动。而这个时候，就算国家进行干预，依然不能激活市场人气的原因，很大程度上是因为投资者此

12、时心态比较脆弱，并不能做出理性的投资决策，更多情况下，是效仿或者跟风其他投资者的行为，这就产生了金融市场中的羊群效应。由于我国股市起步晚，发展快，并且存在国家干预强等特点，投资者大多又缺乏相关金融知识及交易经验，因此更易做出非理性的金融决策。因此，对我国股市进行羊群效应的相关研究是极其有必要的，通过这方面的研究，可以给我国投资者树立正确的投资观提供一定参考，并且对于发现我国股市的不完善不成熟方面有着巨大的借鉴意义。1.2本文研究方法和框架本文采用的计量模型是CCK模型，数据选取的是上证50指数及其50只成分股和创业板指数及其100只成分股，选取的时间段是2014年7月到2017年4月，根据指数

13、总趋势我把这段时间分为上涨，下跌，盘整三个阶段。其中，2014年7月到2015年6月为上涨阶段，2015年7月到2016年2月为下跌阶段，2016年3月到2017年4月为盘整阶段，这三个阶段其实也恰好对应当时15年下半年发生的“股灾”，分别为“股灾”前，“股灾”时，“股灾”后，希望可以借此进行比较全面的分析。分析方法主要采用文献分析法和实证检验法，通过文献的查阅及分析，了解羊群效应的研究现状，再通过实证检验，对上述三个阶段进行分析，最后得出相应数据及结论。本文一共分为六个部分并对其分别进行论述：第一部分主要介绍本文的写作背景，并简单说明本文主要研究的问题以及研究意义。第二部分主要介绍羊群效应的

14、概念，包括国外学者的一些比较经典的定义，并介绍羊群效应可能带来的影响。第三部分主要介绍CCK模型，并说明该模型如何检验羊群效应。第四部分主要介绍如何处理数据，并对我国上证50和创业板进行羊群效应的实证检验，最后得出相应结论。第五部分主要介绍我国产生羊群效应的成因。第六部分主要介绍针对羊群效应成因，给出的一些建议 2.羊群效应概述2.1 羊群效应定义羊群本是松散的，没有严格的组织及秩序的动物群体，但是当领头的羊做出相关反应及决策时，其他的大多数羊也会进行效仿 崔巍.投资者的羊群行为分析风险回避下的BHW模型J.金融研究,2009(04):120-128.。在心理学上，社会心理学家认为，从众行为是

15、由于在群体一致性的压力下，个体寻求的一种试图解除自身与群体之间冲突，增强安全感的手段 陆剑清,编著.行为金融学M.立信会计出版社,2009:139-140。在经济学上来讲，就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，模仿他人的决策，或者过度依赖于舆论，而不考虑信息的行为 饶育蕾,盛虎,编著.行为金融学M. 机械工业出版社, 2010 。Scharfstein 和Stein(1990)认为羊群效应是指投资者选择与市场上多数人的投资决策保持一致，对自身所掌握的信息以及证券标的不看好，对自身的决策不自信，这其实有违贝叶斯的理性人后验分布法则 charfstein D S, Ste

16、in J C. Herd Behavior and InvestmentJ. American Economic Review, 1988, 80(3):465-479。 Bikhchandani和Sharma（2000）通过羊群效应实证检验得出，投资者在进行投资时如果发现市场上的绝大部分投资者都没有做出和自己的决策相符合的投资行为时，这时投资者可能会表现出被孤立或者恐慌的情绪，为了得到心理上的归属感或者安全感而选择跟随他人的投资决策，这种现象就是羊群效应 Bikhchandani S, Sharma S. Herd Behavior in Financial Markets: A Revie

17、wM/ Prices in financial markets /. Oxford University Press, 2000:1。 上述理论选取的是国外文献中比较经典的见解，国外关于羊群效应的研究比较多，虽然大家对羊群效应的定义有所差别，但究其本质，他们均认为羊群效应会干扰投资者的决策，在一定程度上不利于投资者进行有效的投资和理性决策。2.2 羊群效应的影响2.2.1 消极影响一方面，投资者之间的从众行为阻碍了金融市场的平稳运行。投资者在进行交易的同时，也传递着彼此的情绪，在现代通讯工具以及社会舆论的影响下，很容易将“追涨”或者“杀跌”的情绪扩大化，当市场上的某一种情绪积累到了一定地步，一

18、旦越过临界点，就极其容易导致所谓的“价格泡沫”和“股灾”。 另一方面，由于部分投资者是对他人的投资决策进行模仿，而没有对信息进行判断、甄别，这导致市场信息只能被利用一部分，而另一部分信息被忽视了，此时的从众行为也是缺乏效率的 陆剑清,编著.行为金融学M.立信会计出版社,2009:148-149。2.2.2 积极影响 市场上存在从众行为是客观存在的，不可避免的。它也是投资者为了获取更多的利益而对某些股票采取的不约而同行为的一种市场表现，或者是为了减少投资损失而采取的不谋而合的行动 张金华,安同良.股票市场的投机行为分析J.世界经济与政治论坛,2002(02):41-45.。当某一证券的价格低于该

19、公司的基本情况和行业标准决定的均衡价格，此时众多的投资者就会买入该股票，投资者的力量将会推动该股票价格迅速回到正常水平。从这个层面上来说，从众行为不仅可以给投资者带来收益，而且可以帮助上市公司的股票真实反映其价值。而当某一证券的价格明显存在泡沫或者公司有着明显利空的情况下，投资者采取的抛售行为，也可以在一定程度上规避投资风险，减少投资损失。3.羊群效应的实证模型选取本文采用 CCK模型对我国股市上证50和创业板进行羊群效应的分析, 该模型可通过市场上公开的收益率数据对羊群效应进行实证研究,并且该模型适合我国国情，能够很大程度上反映出我国股市羊群效应的情况范依佳. 基于CCK模型的中国股市羊群效

20、应及其非理性因素的研究D.复旦大学,2012.。Chang、Cheng 和Khorana在2000年提出了CCK模型。该模型用个股收益率的横截面绝对偏离值来检验羊群效应，具体公式如:CSADt=1Ni=0N|Ri,tRm,t| (1)其中，Ri,t表示在t时刻股票i的收益率，Rm,t表示在t时刻市场组合的收益率，N表示市场股票的数量 Chang E C, Cheng J W, Khorana A. An examination of herd behavior in equity markets: An international perspectiveJ. Journal of Bankin

21、g & Finance, 2000, 24(10):1651-1679.。在实际的投资情况下，由于市场并不是完全有效的，因此也就不适合用CAMP模型来进行研究。并且当市场出现较大波动时，投资者的决策受市场反应的影响，易产生跟风从众的行为。受羊群效应的影响，CSAD的值与市场收益率不再是线性正相关的关系，当羊群效应比较严重时，CSAD的值甚至随市场收益率的增长而减少。因此建立以下模型： CSADt=+1Rm,t+2Rm,t2 +t (2) 其中t为残差项。同时，为了研究羊群效应在上涨和下跌两种情形下的差别，故根据股市整体的涨跌趋势，建立以下模型： CSADtup=up+1up|Rm,tup|+2

22、up(Rm,tup)2+t (3)CSADtdown=down+1down|Rm,tdown|+2down(Rm,tdown)2+t (4) 当一次项系数1为负时，说明市场上有着较为明显的羊群效应；当1为正时，需要考虑二次项系数2的符号，若2小于0，则说明市场上有着较明显的羊群效应，同时2的绝对值大小反映了羊群效应的强弱，2的绝对值越大，羊群效应越强。4.对上证50和创业板羊群效应的实证分析4.1 数据来源及处理4.1.1 数据来源本文的样本数据为上证50指数中的50只成份股以及创业板中的100只成分股，并用上证50指数和创业板指数每日的涨跌幅作为市场收益率，同时选取2014年7月-2017年

23、4月这段时间作为研究区间。以上数据均来源于Wind数据库， 4.1.2 数据处理为了使选取的数据具有可比性及完整性，故剔除因长时间停牌、发行时间较短等原因造成的，交易日不超过220个的股票。经筛选后，上证50有45只股票符合要求，创业板有92只股票符合要求。4.2 上证50和创业板整体羊群效应实证检验4.2.1 上证50和创业板 CSADt和Rm,t的散点图借助Excel2013，对所选用的数据进行处理，现给出上证50和创业板 CSADt和Rm,t的散点图如下：图1 上证50的CSADt和Rm,t的散点图图2 创业板的CSADt和Rm,t的散点图由上图可知，上证50和创业板的CSADt与Rm,

24、t并不是呈线性关系，从而推测上证50和创业板整体上均存在羊群效应。下面将对上证50和创业板进行回归分析，验证两者是否存在羊群效应。4.2.2 数据平稳性检验表1 上证50 CSADt的平稳性检验在实际情况下，大多数时间序列都不是平稳的。因此，如果直接拿来做回归分析，那么残差序列很可能出现“伪回归”的情况，为了避免这种情况，有必要对所选取的数据进行平稳性检验。接下来通过ADF检验对上证50和创业板的CSADt和Rm,t进行平稳性检验。表2 上证50 Rm,t的平稳性检验由上表可知，上证50的CSADt 和 Rm,t 在1%的显著性水平下P值为0。这说明上证50的CSADt 和 Rm,t数据数据都

25、是平稳的，可以用来进行回归分析。表4 创业板 Rm,t的平稳性检验表3 创业板 CSADt平稳性检验同理，观察表3和表4可知，创业板的CSADt 和 Rm,t数据数据也都是平稳的，可以用来进行回归分析。4.2.3 数据的自相关性检验如果随机误差项（以下简称“随机项”）的各期望值之间存在着相关关系，那么由OLS估计得到的估计量虽然是无偏的，但不具备有效性，同时OLS估计也得不到最小方差，这会使回归模型的准确度受到严重干扰 高铁梅. 计量经济分析方法与建模:EVIEWS应用及实例M. 清华大学出版社, 2009.。所以，接下来将对上证50和创业板的回归模型进行自相关性检验。表5 上证50的回归结果

26、先借助Eviews6.0对上证50进行回归分析，回归结果如下表：得出以下方程（括号中为t值）： CSADt=0.438934+0.132732|Rm,t|0.104886Rm,t2 +t (5) (-2.689155) (6.146291) (-10.46375) 表6 上证50的自相关性检验再借助BG检验方法对上证50的随机项进行自相关性的检验。检验结果如下：设随机项没有自相关性为BG检验的零假设，则由表6可知，该统计量的数值为0.2101，表明上证50的随机项不拒绝没有自相关性的零假设，即随机项之间没有自相关性。对创业板进行相关检验，回归结果如下表： 表7 创业板的回归结果得出以下方程（括

27、号中为t值）：CSADt=1.7686820.164437|Rm,t|0.093688Rm,t2+t (6)（74.06174） （-18.14540） （48.29084）同理，对创业板随机项的自相关性检验结果如下表：表8 创业板的自相关性检验 由上表可知，创业板统计量的P值为0，则拒绝随机项没有自相关性的零假设，即随机项有自相关性。下面通过广义差分法来消除数据的自相关性。表9 消除自相关性后的结果得出关于羊群效应的方程为（括号中为t值）： CSADt=1.8475850.188397|Rm,t|0.08009Rm,t2+ t （7） (34.78683) (-26.88943) (-46.

28、62462) t=0.375177t1+0.281019t2+t （10.16376） （7.605825）4.2.4 数据的异方差的检验当回归模型存在异方差时，则根据OLS估计得到的估计量将不再是有效估计量，因此此时也不能对回归模型的参数进行显著性检验 高铁梅. 计量经济分析方法与建模:EVIEWS应用及实例M. 清华大学出版社, 2009.。故接下来通过BPG检验方法对上证50和创业板进行异方差检验。表10 上证50的异方差检验结果 由上表知，对上证50指数检验的统计量的P值为0，则拒绝随机项不存在异方差的零假设，即随机项存在异方差。表11 对上证50消除异方差采用WLS(加权最小二乘法)

29、来消除异方差 陈珍珍著统计学：厦门大学出版社，2002年，得出的回归方程如下（括号中为t值）： CSADt=0.440132+0.134777|Rm,t|0.105858Rm,t2+ t（8） （-1621.045） （1469.383） （-700.4771）表 12 对消除异方差的再检验由表12，统计量的P值为0.2310，表明通过BPG再检验上证50指数异方差已被消除由表11及回归方程（8）可知上证50回归方程的二次项系数显著不为0，因此上证50的 Rm,t 与CSADt存在着非线性关系。并且二次项的系数为负数，,说明我国上证50指数整体上存在羊群效应。 表 13 创业板的异方差检验同理

30、，对创业板指数的异方差检验结果如下表：由上表知，对创业板指数检验的统计量的P值为0，则拒绝随机项不存在异方差的零假设，即随机项存在异方差。表14 对创业板消除异方差采用WLS(加权最小二乘法)来消除异方差，结果如表14：可得回归方程：CSADt=1.5342750.221218Rm+0.196453Rm,t2+ t （9）（7068.608） （-2124.623） （2310.273）表15 对异方差消除的再检验由表15知，通过BPG再检验创业板指数的异方差已被消除。根据表14及创业板的回归方程，可知创业板的Rm,t与CSADt有着非线性关系。并且回归方程的一次项系数为负，二次项系数显著不为

31、0，说明我国创业板指数整体上有着羊群效应。4.3上涨、下跌以及盘整阶段的羊群效应实证检验由于羊群效应受市场的影响比较明显，市场的上涨和下跌都会在很大程度上干扰投资者的决策，因此我将从上涨、下跌以及盘整三个阶段对上证50指数和创业板指数进行实证分析。上涨阶段为2014年7月到2015年6月，下跌阶段为2015年7月到2016年2月，盘整阶段为2016年3月到2017年4月。接下来通过同样的操作步骤以及方法对上证50指数的上涨、下跌以及盘整三个阶段分别进行回归分析。表16 上证50上涨阶段的回归 （1）2014年7月-2015年6月为上涨阶段（括号中为t值），回归结果如下：CSADtup=1.59

32、50860.113462|Rm,t|+0.104096Rm,t2+t （10）(32.38154) (-5.385322) (22.12733)该阶段的一次项系数为负，说明上证50在上涨阶段是存在羊群效应的。表17 上证50下跌阶段的回归（2）2015年7月-2016年2月为下跌阶段，回归结果如下表：CSADtdown=1.5503040.163785Rm,t+0.134797Rm,t2+t (11)（12.5045） （-2.183467） （10.32263）该阶段的一次项系数为负，表明上证50在下跌阶段存在羊群效应。表18 上证50盘整阶段的回归（3）2016年3月到2017年4月为盘整阶段，回归结果如下：