中国股票市场羊群行为的实证研究

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1、http://www.paper.edu.cn中国股票市场羊群行为的实证研究刘宁大连理工大学经济系,(116023)E-mail:liuning0217@yahoo.com.cn摘要:本文在借鉴Christie和Huang(1995)提出的收益率的横截面标准离差(CSSD)和Changetal.(2000)提出的横截面绝对离散误差(CSAD)两个衡量股价偏离度的指标的基础之上,通过建立一元二次非线性回归模型对中国股票市场是否存在羊群行为进行深入研究。对沪深两市的独立检验结果表明,在上海和深圳股票市场上都存在显著的羊群行为,而且上

2、升市的羊群行为更为显著。通过比较分析使用CSAD和CSSD两指标的不同回归结果,发现前者对于股价分散度的衡量效果更好。与美国、香港、日本等成熟的股票市场相比,中国股票市场具有更大的系统风险,系统风险在总风险中占的比例甚至达到了美国市场的6倍,这与同是新兴市场的韩国、台湾股票市场的情况比较接近。关键词:羊群行为,资本资产定价模型,横截面绝对离散误差,收益率的横截面标准离差1.引言金融市场中的羊群行为(Herdeffect;herdbehavior;herding)是近年来金融理论界研究的热点之一,也是金融管理当局重点关注的对象。尤

3、其是最近20多年来,随着人们对金[1]融市场的微观结构不断深入的认识,再加上蓬勃发展的行为金融学(Behavioralfinance)引发的对于投资者行为模式的深层次思考,使得对金融市场中羊群行为的研究显得尤为必要和迫切。由于羊群行为涉及到市场上多个行为主体的相关性行为,对市场的稳定性和效率都有很大的影响,也和金融危机有密切的关系(Choeetal,1999;Kaminskyetal,1999),因此,羊群行为引起了理论界、投资界和政府监管部门的广泛关注。作为新兴的股票市场,中国股市具有政策干预频繁,信息不对称严重,投资者以散股

4、为主,庄家炒作严重的现象,甚至一度被称为“政策市”,不论是制度环境还是市场环境都[2]为羊群行为的滋生提供了条件。因而在这种情况下研究中国市场的羊群行为更具有现实意义。本文综合使用了CSAD和CSSD两个个股收益偏离度指标对中国股票市场沪深两市进行了独立检验,并将研究结果进行了对比。从而评价了CSAD和CSSD两个指标对股价偏离度的度量效果。采用对沪深两市独立检验而不是联合检验的方法,避免了由于缺乏两市统一市场指数而可能对研究结果造成的偏差。同类文献一般将沪深两市的数据合二为一,作为整体样本进行联合检验,但我认为,尽管上证综合指

5、数与深证综合指数具有较高的相关性,但由于沪深股市处于不同的地域,并采用不同的指标股编制市场指数,毕竟是两个不能完全等同的市场,因而出于研究的准确性和完备性考虑,本文对上述两市场进行了独立检验。采用横向比较与纵向比较相结合的方法对实证结果进行分析。在对羊群行为的检验上,一方面对上海和-1-http://www.paper.edu.cn深圳股票市场、上升和下降市场的检验结果进行了横向比较,另一方面也将研究结果与基于早年交易数据的历史研究进行纵向比较,从而发现中国股票市场参与者投资倾向的最新变化。与此同时,在进行系统风险和羊群行为的关

6、系的研究中,一方面将中国股市的情况同美国、日本等成熟股市进行比较,另一方面也与韩国、台湾等发展中股市相比较,使研究更加全面和系统。2.基于CAPM的模型描述和数据说明2.1.基于CAPM的模型描述2.1.1.使用CSAD度量股价偏离度的模型[3]横截面绝对离散误差(CSAD)被定义为:N1CSADt=∑

7、R,ti−Rm,t

8、(2.1)Ni=1Ri表示任意资产i的收益率,Rm表示市场投资组合的收益率,Et(·)表示t时间内的期望值。FisherBlack(1972)的限制条件下的CAPM模型可以表示为:E(R)=γ+βE(R−γ)

9、(2.2.)ti0itm0其中,γ为无风险利率,β为股票i的系统风险衡量指标,i=1,……,N;t=1,……,T。0i同时,β为等权重投资组合的系统风险。所以,mN1βm=∑βi(2.3)Ni=1而市场等权投资组合也满足CAPM,所以,E(R)=γ+βE(R−γ)(2.4)tm0mtm0(2.2)-(2.4)得,E(R)−E(R)=(β−β)E(R−γ)(2.5)titmimtm0变形得:E(R−γ)=(E(R)−E(R))/(β−β)(2.6)tm0titmim将(2.6)代入(2.4)得:E(R)=γ+β(E(R)−E(R)

10、)/(β−β)(2.7)tm0mtitmim即:E(R)−γ=β(β−β(*)E(R)−E(R))(2.8)tm0mimtitm由期望的性质,(2.8)可以写成:E(R−γ)=β(β−β(*)E(R)−E(R))(2.9)tm0mimtitm由于R>γ,E(R)

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