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【摘要】文章参考《基于分散度的金融市场的羊群行为研究》中的理论和方法，用个股收益率分散度的指标对中国股票市场上金融行业的羊群效应进行了实证研究。比较所得结论与与宋军等（2001）所得出的金融行业的数据，观察在不同的时间段内中国证券市场上金融行业是否存在羊群行为的差异，同时将市场收益率非常低和市场收益率非常高的情况进行羊群行为比较，从而得出投资者在极端情况下投资行为上存在的差异。
【关键词】分散度 羊群效应 个股收益
一、绪论
羊群效应本来是指动物成群移动或觅食的现象。后来人们将这概念引申为个体与群体大多数人一样思考或行动的社会现象。凯恩斯从职业投资的观点出发描述“羊群效应”：投资就好像是对报纸上发表的100张照片进行选美，参加者要选出照片中最美的6个，最后选择与全部选手的平均偏好最符合的人得奖。在这种情况下，每个选手都可能不选他个人认为最漂亮的照片，而是努力揣测大家所认为的最好看的是哪个。
以后，这一概念又被金融学家用来描述金融市场中的非理性行为，受该行为影响，投资者倾向于忽略自己有价值的私有信息，而追随市场中大多数人的决策方式。实际上，如果他们按照已有的私人信息理性思考，会采取不同的行为。
现有的对羊群行为的研究分为两个方向：一种指标是股价分散度，研究整个证券市场在大幅上张或大幅下跌时是否存在羊群效应； 第二种研究对象是某类特殊的机构投资者，如投资基金，分析这类机构投资者的交易情况和组合变化，从而判断它们是否形成羊群效应。本文将采用前一种分析方式。
该分析方式的理论基础是：由于差异化的个股收益率对股票市场的收益率反应的敏感性不同，所以当股市大幅上涨或下跌时，正常的股价分散度应上升，但若 “羊群效应”存在于市场，则股票价格的变化将趋于一致。前人的实证研究表明成熟市场，如欧洲、美国和日本等没有羊群行为，但韩国等新兴股市却发现羊群效应的存在；研究分析同时显示，我国证券市场上的“羊群效应”比美国股市明显，且面临市场大幅上涨时出现的羊群效应程度远低于当市场大幅下跌时的羊群效应程度。另一方面，受到市场环境中严重的信息不对称和频繁的政策干预影响，羊群效应的确在我国市场上存在，从而导致总风险的很大比例都是系统性风险。
本文将参考文献《基于分散度的金融市场的羊群行为研究》中的理论和方法，采用收益率分散度作为指标，即个股收益率对于资产组合平均收益率的标准方差。根据该分析方法的理论假设：当羊群效应完全决定市场行为的时候，价格是一致移动的，标准差为零。加入一股票的收益率偏离了市场的收益率， 将增大分散化程度。然而，当相对市场舆论产生羊群效应时， 个股的分散化值应该相对来说比较小。该点的检验可以使用市场价格剧烈波动时的分散化程度指标和市场价格处于平均波动水平时的分散化指标，并用指标相对大小来查验说明羊群效应的存在性。
二、分散度指标的公式及计算
（一）分散度程度的指标公式
假设一个资产组合S中总共有n只股票， 股票i的收益率是， 是资产组合S的n只股票的平均收益率。S的收益率分散度定义为公式（1）：
分散度指标来观察羊群行为的特征的标准：当羊群行为存在时，由于投资者趋于一致，分散度将比较小；当羊群行为不存在时，个股收益率不同会带来差异化的市场收益率的敏感度，因此，股票价格的分散程度也将增大。
我们可以发现，羊群效应用分散度来测量有两大优点：（1）容易获得所需要的数据；（2）分散度的计算方法简单。这两大优点是其他测度羊群效应的方法所不具备的。但同时它的缺陷在于它的测度对投资决策者的羊群效应相对保守，因为只有几乎大多数决策者对全部的股票都展现强烈羊群行为的时候，大多数的股票收益率才可能表现出一致性，因此，在一定程度上该测度方法低估了羊群效应。
本文将比较所得结论与宋军等（2001）所得出的金融行业的数据，观察在不同的时间段内我国证券市场上金融行业是否存在羊群效应差异，同时比较市场收益率非常低和市场收益率非常高时的羊群效应，从而获得在极端情况下投资者的决策异同。
（二）分散度的计算
个股收益率的数据来自wind数据库，采样区间从2001年1月2日到2010年12月31日，包括了wind行业指数中金融板块的所有有记录的公司（共128家）的日收益率数据，另外，按照平均加权的方法计算资产组合收益率，同时，根据公式（1）计算分散化指标，所得部分数据分析显示，在本文研究的10年中金融行业的日收益率的分散度平均值为2.80%，标准差为1.43%，相对原文献研究得出的分散度平均值1.66%和标准差1.25%来说，日收益率的分散度有所增加，同时看到本文所研究的公司数量比原文要多很多，则分散度的增加也有可能是由于公司数量的增多而导致的。
三、市场压力下的羊群行为检验
（一）市场压力下的羊群行为检验模型
根据理性资产定价模型，个股收益率的不同会造成差异化的市场收益率敏感性程度，所以在市场存在压力的条件下，股票价格分散度数值将增大；而羊群行为理论则认为，当市场价格剧烈波动时，投资者会趋于一致，从而导致股价分散度的值减小。因此，我们考虑将极端收益率从市场收益率分布中分离出来，同时分别检验在不包括极端收益率情况下的分散度和极端收益率情况下的分散度是否有不同，检验所使用的回归方程如下：
上式回归方程中，股票价格分散度用表示，股票市场大幅下跌和大幅上涨的可能性用虚拟变量和来表示。样本中虚拟变量之外所包括的区域的平均分散化系数用来表示。
同时用三个波动标准来检验市场的极端变化，分别为1%，5%和10%。1%（5%，10%）的标准将和限制在1%（5%，10%）的最低和最高的区域中。
和取值如下：
其中，用表示市场收益率，分别用和表示市场收益率分布的p分位数。 根据上述理论分析，如果和的系数的回归值为负（即<0和<0），那么可以认为市场上存在“羊群效应”。如果>，则表明在市场收益率非常高时，羊群效应要低于在市场收益率非常低的时候；如果>，则显示在市场收益率非常低时，羊群效应要低于市场收益率非常高的时候。
（二）日收益率的回归
根据回归模型计算所得的结果和原文献中的数据进行了对比可以发现，分别在1%、5%和10%的水平上，回归系数和（金融行业）显著为正。统计分析表明，个股收益率在这三个收益率水平上出现了明显的分散。对比和的回归系数可以发现，在极端水平1%下，个股收益率的分散会表现的更加明显。这一数据表明，在市场极度上涨时金融板块个股趋于分散，羊群效应减少。
William等（1995） 对1962年7月到1988年12月的美国股市日收益率和月收益率，检验了分散度指标数据，研究结果显示，分别在1%，5%的水平上，全行业以及分行业的子样本回归系数和显著为正。宋军等（2001）的研究结果则显示实证结果所得的t统计值大部分都小于William等（1995）的t统计值。
而本文的t统计值基本都大于宋军等人的研究（除1%的极端高水平下的t检验值），在统计上很显著。比较这一相对大小之后，我们可以判断，在过去的十年（2001-2010）中，我国证券市场上金融行业板块较以往（1992-2000）已逐渐趋向成熟和理性，个股收益率对市场收益率的羊群行为程度降低了。
宋军等（2001）通过对和的相对大小的比较，发现在5%的标准上，全行业样本的 （0.0181）大约是 （0.0067）的3倍，各个行业的也都比大很多；同时，在1%的水平标准上， 显著为正， 为负，各行业的也都比大。根据上述数据分析，可认为在市场极度上涨的情况下的羊群效应低于在市场极端下跌情况下的羊群效应。本文得出的有意思的结论是，在近十年的金融行业板块中，在1%、5%和10%的标准上，、都显著为正，且都大于。同样在5%的标准之下，（0.0378）大约是（0.0207）的2倍，因此，我们类似的推断，在证券市场极度走高下的羊群行为高于在市场极端下跌情况下的羊群效应。
根据这些数据，我们可以得出判断，股票市场上的金融板块上的投资决策者在市场上升时的购买冲动大于市场大幅下跌时给他们带来的抛售压力。这点可能是因为金融行业的投资者一般都比较偏好风险，在市场大幅上升时，他们看好市场并愿意大幅持仓；而在市场大幅下挫时，其承受能力也可能比一般投资者要强，而趋于保留手中的股票观望而非立刻抛售。因此，金融行业板块的投资者在牛市中相对集中，在熊市中相对分散。
四、总结
本文针对我国股票市场上金融板块的羊群效应，利用个股收益率（采用从2001年1月2日至2010年12月31日的金融行业板块中的128只股票的个股收益率数据）的分散度程度数值指标进行实证研究。观察近十年来我国金融行业在股票市场上的表现是否存在羊群效应，并对比了宋军等（2001）所得出的金融行业的数据，与过去（1992年1月2日至2000年12月31日）市场上金融行业存在的羊群行为的异同。同时比较市场收益率非常低时的羊群行为和非常高时的羊群行为，从而得出在极端情况下的投资者决策差异。研究发现，金融板块在股票市场极度上涨时的羊群效应高于在市场极端下跌时的羊群效应，这一点可以用金融板块投资者的风险偏好来解释。
本文采用的个股收益率的分散化指标便于数据的采集和处理，但其不足之处在于它对投资者的羊群行为的测度比较保守。另外，由于时间、人力的限制，没有对整个市场以及所有行业的数据进行相同处理，可能会忽略其他行业中比较明显的羊群效应行为。
参考文献
[1] 宋军，吴冲锋.基于分散度的金融市场的羊群行为研究[J].经济研究，2001（11）.
作者简介：徐静（1988-），女，江苏省南京市人，硕士研究生，研究方向：金融工程。
（责任编辑：陈岑）
【关键词】分散度 羊群效应 个股收益
一、绪论
羊群效应本来是指动物成群移动或觅食的现象。后来人们将这概念引申为个体与群体大多数人一样思考或行动的社会现象。凯恩斯从职业投资的观点出发描述“羊群效应”：投资就好像是对报纸上发表的100张照片进行选美，参加者要选出照片中最美的6个，最后选择与全部选手的平均偏好最符合的人得奖。在这种情况下，每个选手都可能不选他个人认为最漂亮的照片，而是努力揣测大家所认为的最好看的是哪个。
以后，这一概念又被金融学家用来描述金融市场中的非理性行为，受该行为影响，投资者倾向于忽略自己有价值的私有信息，而追随市场中大多数人的决策方式。实际上，如果他们按照已有的私人信息理性思考，会采取不同的行为。
现有的对羊群行为的研究分为两个方向：一种指标是股价分散度，研究整个证券市场在大幅上张或大幅下跌时是否存在羊群效应； 第二种研究对象是某类特殊的机构投资者，如投资基金，分析这类机构投资者的交易情况和组合变化，从而判断它们是否形成羊群效应。本文将采用前一种分析方式。
该分析方式的理论基础是：由于差异化的个股收益率对股票市场的收益率反应的敏感性不同，所以当股市大幅上涨或下跌时，正常的股价分散度应上升，但若 “羊群效应”存在于市场，则股票价格的变化将趋于一致。前人的实证研究表明成熟市场，如欧洲、美国和日本等没有羊群行为，但韩国等新兴股市却发现羊群效应的存在；研究分析同时显示，我国证券市场上的“羊群效应”比美国股市明显，且面临市场大幅上涨时出现的羊群效应程度远低于当市场大幅下跌时的羊群效应程度。另一方面，受到市场环境中严重的信息不对称和频繁的政策干预影响，羊群效应的确在我国市场上存在，从而导致总风险的很大比例都是系统性风险。
本文将参考文献《基于分散度的金融市场的羊群行为研究》中的理论和方法，采用收益率分散度作为指标，即个股收益率对于资产组合平均收益率的标准方差。根据该分析方法的理论假设：当羊群效应完全决定市场行为的时候，价格是一致移动的，标准差为零。加入一股票的收益率偏离了市场的收益率， 将增大分散化程度。然而，当相对市场舆论产生羊群效应时， 个股的分散化值应该相对来说比较小。该点的检验可以使用市场价格剧烈波动时的分散化程度指标和市场价格处于平均波动水平时的分散化指标，并用指标相对大小来查验说明羊群效应的存在性。
二、分散度指标的公式及计算
（一）分散度程度的指标公式
假设一个资产组合S中总共有n只股票， 股票i的收益率是， 是资产组合S的n只股票的平均收益率。S的收益率分散度定义为公式（1）：
分散度指标来观察羊群行为的特征的标准：当羊群行为存在时，由于投资者趋于一致，分散度将比较小；当羊群行为不存在时，个股收益率不同会带来差异化的市场收益率的敏感度，因此，股票价格的分散程度也将增大。
我们可以发现，羊群效应用分散度来测量有两大优点：（1）容易获得所需要的数据；（2）分散度的计算方法简单。这两大优点是其他测度羊群效应的方法所不具备的。但同时它的缺陷在于它的测度对投资决策者的羊群效应相对保守，因为只有几乎大多数决策者对全部的股票都展现强烈羊群行为的时候，大多数的股票收益率才可能表现出一致性，因此，在一定程度上该测度方法低估了羊群效应。
本文将比较所得结论与宋军等（2001）所得出的金融行业的数据，观察在不同的时间段内我国证券市场上金融行业是否存在羊群效应差异，同时比较市场收益率非常低和市场收益率非常高时的羊群效应，从而获得在极端情况下投资者的决策异同。
（二）分散度的计算
个股收益率的数据来自wind数据库，采样区间从2001年1月2日到2010年12月31日，包括了wind行业指数中金融板块的所有有记录的公司（共128家）的日收益率数据，另外，按照平均加权的方法计算资产组合收益率，同时，根据公式（1）计算分散化指标，所得部分数据分析显示，在本文研究的10年中金融行业的日收益率的分散度平均值为2.80%，标准差为1.43%，相对原文献研究得出的分散度平均值1.66%和标准差1.25%来说，日收益率的分散度有所增加，同时看到本文所研究的公司数量比原文要多很多，则分散度的增加也有可能是由于公司数量的增多而导致的。
三、市场压力下的羊群行为检验
（一）市场压力下的羊群行为检验模型
根据理性资产定价模型，个股收益率的不同会造成差异化的市场收益率敏感性程度，所以在市场存在压力的条件下，股票价格分散度数值将增大；而羊群行为理论则认为，当市场价格剧烈波动时，投资者会趋于一致，从而导致股价分散度的值减小。因此，我们考虑将极端收益率从市场收益率分布中分离出来，同时分别检验在不包括极端收益率情况下的分散度和极端收益率情况下的分散度是否有不同，检验所使用的回归方程如下：
上式回归方程中，股票价格分散度用表示，股票市场大幅下跌和大幅上涨的可能性用虚拟变量和来表示。样本中虚拟变量之外所包括的区域的平均分散化系数用来表示。
同时用三个波动标准来检验市场的极端变化，分别为1%，5%和10%。1%（5%，10%）的标准将和限制在1%（5%，10%）的最低和最高的区域中。
和取值如下：
其中，用表示市场收益率，分别用和表示市场收益率分布的p分位数。 根据上述理论分析，如果和的系数的回归值为负（即<0和<0），那么可以认为市场上存在“羊群效应”。如果>，则表明在市场收益率非常高时，羊群效应要低于在市场收益率非常低的时候；如果>，则显示在市场收益率非常低时，羊群效应要低于市场收益率非常高的时候。
（二）日收益率的回归
根据回归模型计算所得的结果和原文献中的数据进行了对比可以发现，分别在1%、5%和10%的水平上，回归系数和（金融行业）显著为正。统计分析表明，个股收益率在这三个收益率水平上出现了明显的分散。对比和的回归系数可以发现，在极端水平1%下，个股收益率的分散会表现的更加明显。这一数据表明，在市场极度上涨时金融板块个股趋于分散，羊群效应减少。
William等（1995） 对1962年7月到1988年12月的美国股市日收益率和月收益率，检验了分散度指标数据，研究结果显示，分别在1%，5%的水平上，全行业以及分行业的子样本回归系数和显著为正。宋军等（2001）的研究结果则显示实证结果所得的t统计值大部分都小于William等（1995）的t统计值。
而本文的t统计值基本都大于宋军等人的研究（除1%的极端高水平下的t检验值），在统计上很显著。比较这一相对大小之后，我们可以判断，在过去的十年（2001-2010）中，我国证券市场上金融行业板块较以往（1992-2000）已逐渐趋向成熟和理性，个股收益率对市场收益率的羊群行为程度降低了。
宋军等（2001）通过对和的相对大小的比较，发现在5%的标准上，全行业样本的 （0.0181）大约是 （0.0067）的3倍，各个行业的也都比大很多；同时，在1%的水平标准上， 显著为正， 为负，各行业的也都比大。根据上述数据分析，可认为在市场极度上涨的情况下的羊群效应低于在市场极端下跌情况下的羊群效应。本文得出的有意思的结论是，在近十年的金融行业板块中，在1%、5%和10%的标准上，、都显著为正，且都大于。同样在5%的标准之下，（0.0378）大约是（0.0207）的2倍，因此，我们类似的推断，在证券市场极度走高下的羊群行为高于在市场极端下跌情况下的羊群效应。
根据这些数据，我们可以得出判断，股票市场上的金融板块上的投资决策者在市场上升时的购买冲动大于市场大幅下跌时给他们带来的抛售压力。这点可能是因为金融行业的投资者一般都比较偏好风险，在市场大幅上升时，他们看好市场并愿意大幅持仓；而在市场大幅下挫时，其承受能力也可能比一般投资者要强，而趋于保留手中的股票观望而非立刻抛售。因此，金融行业板块的投资者在牛市中相对集中，在熊市中相对分散。
四、总结
本文针对我国股票市场上金融板块的羊群效应，利用个股收益率（采用从2001年1月2日至2010年12月31日的金融行业板块中的128只股票的个股收益率数据）的分散度程度数值指标进行实证研究。观察近十年来我国金融行业在股票市场上的表现是否存在羊群效应，并对比了宋军等（2001）所得出的金融行业的数据，与过去（1992年1月2日至2000年12月31日）市场上金融行业存在的羊群行为的异同。同时比较市场收益率非常低时的羊群行为和非常高时的羊群行为，从而得出在极端情况下的投资者决策差异。研究发现，金融板块在股票市场极度上涨时的羊群效应高于在市场极端下跌时的羊群效应，这一点可以用金融板块投资者的风险偏好来解释。
本文采用的个股收益率的分散化指标便于数据的采集和处理，但其不足之处在于它对投资者的羊群行为的测度比较保守。另外，由于时间、人力的限制，没有对整个市场以及所有行业的数据进行相同处理，可能会忽略其他行业中比较明显的羊群效应行为。
参考文献
[1] 宋军，吴冲锋.基于分散度的金融市场的羊群行为研究[J].经济研究，2001（11）.
作者简介：徐静（1988-），女，江苏省南京市人，硕士研究生，研究方向：金融工程。
（责任编辑：陈岑）