羊群行為與股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究

姚仟伊

摘要： 本文創(chuàng)新性地將股票市場(chǎng)上普遍存在的一種非理性的羊群行為與股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)聯(lián)系在一起進(jìn)行研究，通過實(shí)證分析，得出以下結(jié)論：（1）羊群行為會(huì)擾亂股票市場(chǎng)的秩序，增加股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。（2）個(gè)股的羊群行為會(huì)使其所在股票市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，并且二者存在正相關(guān)。（3）某個(gè)股票市場(chǎng)的羊群效應(yīng)會(huì)對(duì)其他股票市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，并且二者存在正相關(guān)。本文有助于政府監(jiān)管部門防范金融市場(chǎng)潛在性風(fēng)險(xiǎn)，維持股票市場(chǎng)的健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞： 羊群行為 風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng) CoVaR? LSV

一、引言

隨著金融市場(chǎng)開放程度的不斷擴(kuò)大，不同金融市場(chǎng)之間的聯(lián)系不斷加深。市場(chǎng)與市場(chǎng)之間相互影響、互相干預(yù)。每一次地區(qū)性的劇烈金融波動(dòng)都會(huì)在短時(shí)間內(nèi)傳遞到其他金融市場(chǎng)上，從而或多或少地影響著全球金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。在這里，我們把由一個(gè)金融市場(chǎng)的波動(dòng)所引起的另外一個(gè)金融市場(chǎng)的波動(dòng)稱為“溢出效應(yīng)”。羊群行為也被稱為“羊群效應(yīng)”或“從眾行為”。當(dāng)市場(chǎng)有大量的新的公共信息涌入時(shí)，不自信的私有信息持有者就會(huì)選擇放棄自己原先的決策而選擇追隨新的交易決策，從而產(chǎn)生羊群行為。

基于此，我們有理由認(rèn)為股票市場(chǎng)上羊群行為的存在與股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)之間存在著因果關(guān)系。接下來(lái)，我們會(huì)對(duì)羊群行為和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分別進(jìn)行測(cè)度，并使用2010年1月1日至2017年12月31日上證綜合指數(shù)、深圳成分指數(shù)以及上證A股股票為樣本數(shù)據(jù)，嘗試建立二者之間的聯(lián)系，尋找羊群效應(yīng)對(duì)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的影響機(jī)理。

我們發(fā)現(xiàn)：第一，無(wú)論是單個(gè)的羊群行為對(duì)所在股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，還是股票市場(chǎng)的羊群效應(yīng)會(huì)對(duì)其他市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，都呈現(xiàn)出相同的趨勢(shì)，因此，認(rèn)為羊群行為會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)產(chǎn)生影響。第二，通過對(duì)上海股票交易市場(chǎng)的羊群效應(yīng)與深圳股票交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的對(duì)比，發(fā)現(xiàn)二者存在近似正相關(guān)，因此，我們認(rèn)為一個(gè)股票市場(chǎng)的羊群效應(yīng)會(huì)對(duì)其他股票市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。第三，通過對(duì)上證50的每一支股票的羊群效應(yīng)與上海股票交易市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的對(duì)比，發(fā)現(xiàn)二者存在近似正相關(guān)，因此，我們認(rèn)為個(gè)股的羊群行為會(huì)使其所在股票市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。

二、文獻(xiàn)回顧與理論假設(shè)

在一個(gè)投資群體中，單個(gè)投資者放棄自己的私有信息，反過來(lái)根據(jù)其他的同類投資者的行為來(lái)決定自己的投資選擇的行為稱為羊群效應(yīng)。Avery and Zemsky（1998）提出，當(dāng)市場(chǎng)有大量的新的公共信息涌入時(shí)，信息獲取渠道較差的投資者更可能放棄私人信息去跟隨其他投資者的選擇，從而引發(fā)羊群行為。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外對(duì)羊群行為的影響研究主要集中在市場(chǎng)層面和決策層面。在市場(chǎng)層面上，Lux（1995）通過構(gòu)建市場(chǎng)投資態(tài)度與股票價(jià)格波動(dòng)的動(dòng)態(tài)模型，提出交易者非主觀意識(shí)的信息傳播過程即羊群行為會(huì)導(dǎo)致股票價(jià)格的偏離。劉祥東等（2014）認(rèn)為，重度羊群效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致股票市場(chǎng)上大量投資者的非理性行為，從而導(dǎo)致資金的大量涌入或者流出，甚至是嚴(yán)重市場(chǎng)泡沫的產(chǎn)生。在決策層面上，董志勇等（2007）認(rèn)為有價(jià)值的私人信息在決策中的缺失會(huì)導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格的偏離以及資源有效配置的扭曲?；谏鲜鲅芯?，我們提出了本文的第一個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：羊群行為會(huì)擾亂股票市場(chǎng)的秩序，增加股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。

風(fēng)險(xiǎn)的溢出和傳染是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)最典型的特征（劉超，2017）。目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究體系尚未健全，對(duì)中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究主要集中在其存在性和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)強(qiáng)度的測(cè)算方面。VaR模型最早是由Baumol（1963）提出，被廣泛地使用在資產(chǎn)價(jià)值的評(píng)估和金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)?；诜治粩?shù)回歸的研究基礎(chǔ)上，Adrian和Brunnermeier（2008）首次構(gòu)建了CoVaR模型，用于度量不同市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。結(jié)合在上一節(jié)中關(guān)于羊群行為影響的研究，提出本文的第二個(gè)假設(shè)：

假設(shè)2.1：某個(gè)股票市場(chǎng)的羊群效應(yīng)會(huì)對(duì)其他股票市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，并且二者存在正相關(guān)。

此外，從微觀角度來(lái)研究，可以認(rèn)為金融市場(chǎng)的單一金融機(jī)構(gòu)在面臨個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，能夠通過開放的市場(chǎng)將風(fēng)險(xiǎn)傳遞到整個(gè)市場(chǎng)體系中，從而引發(fā)全市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和金融危機(jī)?；诖?，我們提出本文的第三個(gè)假設(shè)：

假設(shè)2.2：個(gè)股的羊群行為會(huì)使其所在股票市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，并且二者存在正相關(guān)。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與變量構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

選用滬股（上證綜合指數(shù)）、深股（深圳成分指數(shù)）為樣本，選取了2010年1月1日至2017年12月31日期間共計(jì)1968個(gè)交易日的同步指數(shù)的收盤價(jià)，來(lái)計(jì)算股票風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。選取同時(shí)期上海證券交易所A股股票（排除創(chuàng)業(yè)板）的每日交易數(shù)據(jù)，來(lái)考察羊群行為（數(shù)據(jù)來(lái)源于銳思數(shù)據(jù)庫(kù)）。

（二）指標(biāo)構(gòu)建

1.被解釋變量：股票風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。（Value at Risk）也被稱為“風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值”或“在險(xiǎn)價(jià)值”，是一種新興的風(fēng)險(xiǎn)量化管理方法，表示在一定的置信水平下，單個(gè)資產(chǎn)或者資產(chǎn)組合在未來(lái)的特定時(shí)期內(nèi)的最大可能損失。

隨著風(fēng)險(xiǎn)理論體系的不斷完善和豐富，方法也逐漸顯示出忽視市場(chǎng)不穩(wěn)定因素和整個(gè)市場(chǎng)連鎖反應(yīng)的弊端。因此，我們根據(jù)Adrian和Brunnermeier（2011）的定義，引入表示單個(gè)資產(chǎn)或者資產(chǎn)組合的變動(dòng)對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)外溢效應(yīng)。

綜上所述，我們可以定義?來(lái)表示單只股票對(duì)所處股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。公式如下：

來(lái)表示股票市場(chǎng)對(duì)另一股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)：

其中，i表示產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的股票市場(chǎng)，j表示另外一個(gè)股票市場(chǎng)。因此，表示股票市場(chǎng)i發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，股票市場(chǎng)j的VaR值。表示股票市場(chǎng)i處于正常情況時(shí)，股票市場(chǎng)j的VaR值。

由于不同股票市場(chǎng)中股票的種類以及市場(chǎng)規(guī)模之間存在著較大的差異性，因此風(fēng)險(xiǎn)溢出程度規(guī)模相差較大，在這里，我們對(duì)其進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化的處理。

2.解釋變量：羊群行為指標(biāo)。針對(duì)羊群行為指標(biāo)的測(cè)度，本文是基于傳統(tǒng)的檢驗(yàn)羊群行為的LSV方法，引入股票種類i，得出衡量羊群行為的指標(biāo)：

其中為i股票的羊群行為程度，為i股票的所有買方驅(qū)動(dòng)單數(shù)量，為i股票的所有賣方驅(qū)動(dòng)單的數(shù)量，p為該股票買方驅(qū)動(dòng)單占其總交易單比例在橫截面上的平均值。為期望值調(diào)整項(xiàng)。

四、實(shí)證分析

（一）單支股票的羊群行為對(duì)所處股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響

根據(jù)每支股票在每個(gè)交易日買方驅(qū)動(dòng)單和賣方驅(qū)動(dòng)單的數(shù)量，將其帶入羊群行為測(cè)度的方程式中，計(jì)算出每支股票在每日的羊群行為的大小。接下來(lái)，根據(jù)CoVa模型，來(lái)計(jì)算上證50股票對(duì)上海證券交易所股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出值（）、絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出量（?）和相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出量（）。

將每一支股票在不同的時(shí)間點(diǎn)上計(jì)算得出的羊群行為進(jìn)行直觀性的折線分析，其中橫坐標(biāo)為交易日時(shí)間，縱坐標(biāo)為羊群行為及股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，從而得到下圖1（同上，由于篇幅有限，我們只列舉10只股票進(jìn)行分析）：

根據(jù)折線圖所示，可以觀察到單支股票的羊群行為與股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)之間呈現(xiàn)出同趨勢(shì)的特征，即當(dāng)羊群行為增加時(shí)，股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也隨之增強(qiáng)。由此，可以驗(yàn)證假設(shè)2.2：個(gè)股的羊群行為會(huì)使其所在股票市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，并且二者存在正相關(guān)。

（二）股票市場(chǎng)的羊群行為對(duì)其他股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響

通過上海證券交易所和深圳證券交易所A股每股票在每個(gè)交易日的買方驅(qū)動(dòng)單和賣方驅(qū)動(dòng)單的數(shù)量，計(jì)算每支股票在每日的羊群行為的大小。接下來(lái)，通過分別計(jì)算上海證券交易所和深圳證券交易所兩個(gè)股票市場(chǎng)上所有股票的截面平均值，最終得到兩個(gè)股票市場(chǎng)上每日羊群行為的程度。

我們分別對(duì)滬股羊群效應(yīng)對(duì)深圳證券中心的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)以及深股羊群效應(yīng)對(duì)上海證券中心的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行計(jì)算。將處于不同的時(shí)間點(diǎn)上所得到的羊群行為和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行直觀性的折線分析。其中橫坐標(biāo)為交易日時(shí)間，縱坐標(biāo)為羊群行為及股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，從而得到下圖2。

根據(jù)折線圖所示，可以觀察到單股票市場(chǎng)的羊群行為對(duì)其他股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)之間呈現(xiàn)出近似同趨勢(shì)的特征，即當(dāng)一個(gè)股票市場(chǎng)羊群行為增加時(shí)，股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也隨之增強(qiáng)。由此，可以驗(yàn)證假設(shè)2.1：某個(gè)股票市場(chǎng)的羊群效應(yīng)會(huì)對(duì)其他股票市場(chǎng)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，并且二者存在正相關(guān)。

五、結(jié)論

黨的十九大報(bào)告中指出，要堅(jiān)決打好防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)的攻堅(jiān)戰(zhàn)，其中重大風(fēng)險(xiǎn)主要是指金融市場(chǎng)、金融體系中存在的重大風(fēng)險(xiǎn)。2018年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議中也指出，資本市場(chǎng)在金融運(yùn)行中具有牽一發(fā)而動(dòng)全身的作用，要深化改革，防范金融市場(chǎng)異常波動(dòng)和共振，穩(wěn)妥預(yù)防和處理金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。

本文基于改進(jìn)的LSV方法以及CoVaR方法，對(duì)羊群行為和股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行測(cè)度，得到以下兩個(gè)結(jié)論：結(jié)論一：個(gè)股羊群行為會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)產(chǎn)生影響，且二者之間呈現(xiàn)出正相關(guān)性;結(jié)論二：股票市場(chǎng)的羊群效應(yīng)會(huì)對(duì)其他股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)產(chǎn)生影響，二者之間呈現(xiàn)出正相關(guān)性。

由此，我們可以認(rèn)為，羊群行為作為一種非理性的投資行為，會(huì)對(duì)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定造成嚴(yán)重的影響，干預(yù)投資者做出正確的決策，增加金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，影響股票市場(chǎng)的良好穩(wěn)定發(fā)展。因此，政府要加強(qiáng)對(duì)市場(chǎng)上羊群行為的管理，完善信息披露機(jī)制，加強(qiáng)投資者的理性投資行為和心理預(yù)期，避免羊群行為的“正反饋效應(yīng)”，維持股票市場(chǎng)的健康發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]董志勇，韓旭.基于GCAPM的羊群行為檢測(cè)方法及中國(guó)股市中的實(shí)證依據(jù)[J].金融研究，2007（5）：108-117.

[2]劉超，徐君慧，周文文.中國(guó)金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究——基于溢出指數(shù)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2017，37（04）：831-842.

[3]劉祥東，劉澄，劉善存，陸嘉駿.羊群行為加劇股票價(jià)格波動(dòng)嗎[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2014，34（06）：1361-1368.

[4]易會(huì)滿.努力建設(shè)規(guī)范透明開放有活力有韌性的資本市場(chǎng)[J].中國(guó)經(jīng)濟(jì)周刊，2019（17）：68-69.

[5]張紅偉，毛前友.羊群行為、股價(jià)波動(dòng)與投資收益——基于中國(guó)證券投資基金的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2007（10）：50-54.

[6]張路，張溪婷.基于CoVaR模型的我國(guó)上市銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量[J].統(tǒng)計(jì)與管理，2017（11）：66-70.

經(jīng)，2016（03）：107-119.

[7]朱菲菲，李惠璇，徐建國(guó)，李宏泰.短期羊群行為的影響因素與價(jià)格效應(yīng)——基于高頻數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].金融研究，2019（07）：191-206.

[8]Adrian T，Brunnermeier M K.CoVaR[R].National Bureau of Economic Research，2011.

[9]Baumol William J.，An Expected Gain-Confidence Limit Criterion for Portfolio Selection[J]，Management Science，1963，11，174-182.

[10]Bikhchandani S.，D.Hirshleifer and I.Welch，A Theory of Fads，F(xiàn)ashion，Custom，and Cultural Change as Informational Cascades[J]，Journal of Political Economy，1992，100，92-1026.

[11]Hamao Y，Masulis R.W.and Ng V，Correlations in Price Changes and Volatility across International Stock Markets[J]，Review of Financial Studies，1990，3（2），281-307.

[12]King M.A.and S.Wadhwani，Transmission of Volatility between Stock Markets[J]，Review of Financial Studies，1990，3，5-33.

[13]King，M.，A.Sentana，and Wadhwani，Volatility and Links between National Stock Markets，Econometrica，1994，62，901-933.

[14]Lux T.Herd behavior，bubbles and crashes[J].Economic Journal，1995，105（5）： 881-896.

[15]Wermers R.，Mutual Fund Herding and the Impact on Stock Prices[J].Journal of Finance，1999，54：581-622.

作者單位：西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院