金融市场羊群行为研究综述与展望

艾思言

（上海大学 经济学院，上海 201800）

有效市场假说是金融经济学中的传统理论，它假定市场是有效的，资产价格充分反映着所有的可用信息。投资者的投资决策完全基于他们所掌握的信息集，能做出对自己效用最大的理性决策。然而，根据行为金融学研究，投资者在进行交易时，有忽略自己的信念和私人信息转而追随市场共识投资的倾向，做出背离有效市场假说的行为，这一现象被称作“羊群行为”或“从众行为”。羊群行为是金融市场的重要研究对象，无论在发达市场和新兴资本市场，还是在股票、基金或期权等金融市场，都有较多发现。[1][2]据研究，在波动性高、可靠信息流较弱的极端市场情况下，羊群行为往往更加激烈，投资者很容易模仿其他投资者的行为，寻求市场平均收益水平的回报。[3]羊群行为通过阻碍私人信息传递、左右投资者决策来影响资产价格，它会影响资产价格偏离其基本价值，[4][5]加剧波动，破坏市场稳定，增加金融系统的脆弱性。[6][7]早期研究对羊群行为有着不同的判断，认为其可能是理性的，也可能是非理性的。[8][9]

20世纪90年代，上交所和深交所成立，我国金融市场正式起步。经过30年的高速发展，我国的金融市场化程度与金融市场效率大幅提升，成为全球第一大新兴市场、第二大股票市场。然而，我国金融市场发展历史尚短，金融管理体系与金融机构仍未成熟规范，相比其他国家历经百年的成熟金融市场，我国金融市场投资者更容易表现出羊群行为，并导致市场波动加剧。目前，国内股票、基金等金融市场中均有羊群行为普遍存在的证据。[10][11][12][13]

本文拟从羊群行为的理论基础、实证研究和测度方法三个方面对国内外羊群行为研究成果进行综述与评价，并在此基础上针对性地给出未来可行的研究方向，为进一步的理论研究和市场实证提供参考。

一、羊群行为基础理论研究概述

（一）基于信息瀑布理论的羊群行为

1992年，Bikhchandani提出了信息瀑布（informational cascade）理论。他认为，投资者会受到先前投资者的决策影响，根据先前投资者的行为补充信息、修正决策，再进行投资。并且，先前投资者的影响会随着市场波动加剧而加深，当市场处于极端条件时，投资者倾向于放弃私人信息而追随先前投资者投资，产生羊群行为。[8]进一步，Banerjee提出了顺序决策模型，用于阐述信息瀑布理论的产生机制。他认为，信息不对称是羊群行为产生的主要原因，同时，投资者根据先前投资者的行为修正自己的私人信息再进行投资是一种理性行为，而这一行为会导致投资者产生“决策焦虑”，在收集先前投资者资料的过程中逐渐跟随他人的决策，羊群行为由此产生。[14]Welch对股票IPO发行的研究验证了Banerjee的结论，由于IPO发行过程中存在信息披露风险，股东会通过减少与投资者的信息传递来降低风险，这一行为造成了市场信息不对称。由于没有获得足够信息，投资者只能选择互相参照或模仿进行投资，导致羊群行为的产生。[15]基于这一理论，Devenow和Welch将羊群行为分为理性和非理性羊群行为。非理性羊群行为由投资者情绪而起，投资者放弃自己的信息以及理性分析的能力，盲目追随其他投资者。而理性羊群行为是由外部因素导致的，无法获取全面市场信息的投资者难以做出最优决策。在此情况下，投资者降低潜在风险跟随市场共识投资成为最优决策，产生羊群行为。[16]

（二）基于补偿性理论的羊群行为

补偿性理论讨论了基金经理的羊群行为，认为基金经理为保住机构业绩会互相模仿，纷纷投资收益较好的投资组合。具体来说，投资者会比较机构业绩与基准指数，倾向于投资那些业绩高于基准指数的机构的理财产品。因此，为了机构业绩，基金经理在构建产品时会选择同类预期超额收益的组合，其他基金经理也会互相模仿，选取市场上相同的投资组合，引发羊群行为。[17]Borio提出补偿型理论，认为对基金经理薪酬进行风险补偿可以减轻羊群行为，否则，基金经理会持有“法不责众”的态度，宁肯面对集体失败的后果也不愿承担个人冒险的责任。[17]但Bikhchandani&Sharma通过市场实证给出另一观点，他们认为，即使对基金经理进行风险补偿，羊群行为程度仍有加剧的可能。[18]

（三）基于声誉理论的羊群行为

Scharfstein和Stei提出的声誉理论同样讨论了基金经理的羊群行为，他们认为，基金经理追随市场共识投资的原因是担心名誉受损。声誉理论假设市场存在“聪明的”和“平庸的”基金经理，“平庸的”基金经理惧怕因为决策失败而声誉受损，因此追随“聪明的”基金经理的行为进行投资。根据Scharfstein和Stei的实证研究，市场中基金经理的羊群行为与市场平均收益呈反比。[19]在声誉理论的基础上，Graham建立了声誉模型研究羊群行为，他认为，不管是“聪明的”还是“平庸的”基金经理，他们都会因惧怕声誉受损而选择模仿大多数基金经理的决策，放弃根据私有信息判断得到的另类意见。即使互相模仿的决策失败，基金经理也不会损失名誉，因为大部分人的决策都相同。如果基金经理采取了另类决策，就要承担因为决策独特而备受关注，一旦决策失败就会损失声誉。[20]

（四）基于报酬理论的羊群行为

Roll等人提出的报酬理论指出，不仅机构收益与指数基准收益挂钩，基金经理自身的薪酬也是与指数基准收益挂钩的。根据Roll等人的研究，如果基金经理要保证自己的收入，他的业绩必须至少与其他基金经理相同。这种情景和压力往往会促使基金经理首先参考其他基金经理的行为，而不是通过私人信息和理性分析做出决策。如果其他基金经理的投资行为与自己不同，他们会倾向于放弃自己的信息选择追随其他基金经理。[21]

总体上，正如Mobarek等人所强调，羊群行为背后的动机可以认为是理性的，即个体由于相信多数人拥有更强的分析能力或大量的私人信息而追随多数人，跟随市场共识行动；也可以认为是非理性的，即个体的行为没有任何理性的考虑，完全是受心理、社会或其他偏见的驱动。[22]

二、羊群行为实证研究综述

大量的实证文献对金融领域不同背景下的羊群行为进行了量化研究，研究主要集中在股票市场，对债券、基金、商品等市场均有涉及。

（一）股票市场

投资者的羊群行为是造成市场动荡的原因之一，已是被学术界和市场默认的通识。但是在过去几十年的实证中发现，羊群行为存在的经验证据并不确凿，且存在很大争议。Chen和Tao、Chiang和Zheng都对全球股市的羊群行为进行了广泛检验。前者使用Chang等人的非线性模型，以及Hwang&和Salmon的状态空间模型识别出了全球范围内显著的羊群行为；后者检验了18个国家的日度数据发现，无论是上涨还是下跌市场，羊群行为普遍存在于除美国以外的成熟股票市场和亚洲市场中，亚洲市场在上涨市场中羊群现象更为严重，存在不对称性。[23][24][25][26]对于整体没有显著羊群行为的美国和拉美市场，学术界也找到了投资者在危机期间行为聚集的支持性证据。随着羊群行为研究的发展，其研究重心逐渐从市场整体效应研究转移到特定市场状况下的羊群行为研究中。Ouarda等人对欧洲金融市场羊群行为进行了检验，得出结论：羊群行为受金融技术领域次贷危机影响，强羊群行为会迅速将市场导向以高波动率和高交易量为特征的看跌局面。[27]Andrikopoulos等人研究了泛欧交易所日内羊群行为，实证结果显示，在2005年金融危机时期之前、期间和之后，日内羊群行为都很显著，危机期间其存在显得最不强烈。[28]除引入金融危机、非对称市场等市场状况因素以外，Blasco等人指出羊群行为还受文化、各种环境和组织因素如培训、商业条件、治理、技术、教育以及股票和非股票市场发展的影响；Frijns和Huynh分析了媒体在美国股市投资者羊群行为中扮演的角色；Nikolaos等人引入期权隐含信息来解释研究股票市场中的羊群行为。[29][30][31]Nikolaos等人证实了美国股票市场不存在羊群行为这一普遍趋势。但是，在期权隐含信息反映投资者对股票市场未来前景悲观的时期，市场上存在显著的羊群行为。2020年，新冠病毒（COVID-19）在全球蔓延，全球金融市场受到影响，流行病这一影响因素再次获得关注。Espinosa-Méndez和Arias实证发现新冠病毒大流行显著增加了欧洲资本市场的羊群行为；Chang等人研究了全球金融危机、SARS冠状病毒危机以及COVID-19大流行时期可再生能源市场中的羊群行为；Luu和Luong对H1N1及COVID-19大流行期间越南和中国台湾不同行业股市进行实证，比较前沿市场和新兴市场之间的羊群行为的差异。[32][33][34]特别地，对于中国市场，Tan等人考察了中国A股和B股双上市股票的羊群行为，并在市场上涨和下跌两种情况下均发现了A股和B股的羊群行为。在市场上涨、交易量大、波动性大的条件下，上海市场A股投资者的羊群行为更为明显；张萌（2017）通过对沪深股市联动情况实证指出，沪深两市投资者行为具有明显的羊群行为和动物精神等非理性特征，市场“追涨杀跌”的非理性投资行为盛行；杨明高等（2019）将投资者异质性引入对中国股市羊群行为的研究，认为知情交易者能够抑制羊群行为，羊群行为与市场收益呈非线性关系，且与多个市场的共振关系有关。[10][11][12][35]张一锋等（2020）提出了一种新的羊群行为测度指数并将其纳入GARCH-MIDAS模型，实证结果表明，纳入新羊群行为指数的模型样本内参数估计结果更显著，能更好地解释上证综指波动的长期成分，显著提高了对中国股市波动率的样本外预测精度。[35]程子悦等人发现基于ETF日行情数据得出的羊群行为指标能对异质性投资者的负面情绪进行比较，从情绪角度出发解释市场现象。[36]郑挺国和葛厚逸改良了静态CCK模型，发现中国股市的羊群行为程度随市场运行周期改变。[37]

（二）基金市场

Philippas等人、Zhou和Anderson均检验了美国房地产信托投资基金市场存在的羊群行为。[38][39]Philippas等人纳入了资金状况和市场情绪相关变量，其结果表明，投资者情绪的恶化会导致基金市场上羊群行为的出现，不利的资金状况对美国房地产信托投资基金羊群行为有影响，而金融危机在这一过程中并无明显作用。[38]Zhou&Anderson提出，房地产信托基金投资者在动荡的市场条件下倾向于聚集从众。同时，羊群行为在下跌市场中比在上涨市场中更容易出现，并且变得更加强烈，有着显著的不对称性。而在金融危机期间，REIT投资者可能要到市场变得极度动荡时才开始聚集从众。[39]Grinblatt和Wermers在研究中提出，共同基金经理在买卖决策中往往会从众。[40]Jiang和Verardo通过实证捕捉到了共同基金经理跟随其他机构交易的倾向，识别出共同基金行业技能与羊群行为之间存在负向关系，发现有着羊群行为的基金每年表现低于反羊群行为的同行2%以上。[41]姚禄仕和吴宁宁结合投资者发展结构和十年间市场波动特征研究中国金融机构的羊群行为，指出公募基金比个人投资者有更显著的羊群行为，发现了公募基金羊群倾向的季度波动效应。[13]除共同基金外，指数型基金市场中也发现了羊群行为的存在，Rompotis和Gerasimo、Bahadar等人发现在极端市场下，ETF投资者也会表现出明显的羊群行为。[42][43]

（三）商品市场

Deb将商品价格表现出的过度的同步波动归纳于商品市场的羊群行为。[44]Steen和Gjolberg通过对多种商品价格的实证发现，不同商品之间以及商品与股市之间的同步波动有增加的趋势。[45]Gerson Júnior等人采用标准化的β适应模型控制了波动率和市场回报率等变量，将其纳入大宗商品的羊群行为估计中，得到了情绪羊群行为存在的证据。[45]通过分析控制变量，Gerson Júnior等人证实了控制变量市场波动率是显著的，说明无论这些变量上升还是下降，羊群行为都是显著的。[46]

（四）债券市场

Galariotis等人研究证明，在欧盟危机时期，宏观经济信息公告引发了显著的债券市场投资者羊群行为。[1]Fang研究了机构投资者在美国公司债券市场上的羊群行为程度及其效应对价格的影响。[47]经过实证发现，公司债券的机构投资者羊群行为远高于股票，做空羊群效应比做多羊群行为更强更持久。而羊群行为对价格的影响也是高度不对称的，在金融危机期间羊群行为的影响更加明显。

（五）外汇市场

Kim[48]研究了韩元汇率和韩国综合股价指数的动态羊群行为，构建了羊群参数值，发现羊群行为的发生概率随羊群参数值的增大而增大，由此导致金融崩溃的概率很高。Yoichi和Tsuchiya检验了日元兑美元汇率预测者的羊群行为，并考察其行为是否具有时变性，实证结果表明，干预措施增强了一个月区间的羊群行为。[49]王笑笑和孙天琦检验市场消息、汇率波动对个人外汇业务的影响，我国个人外汇交易活动中存在显著羊群行为。[50]

（六）新兴金融产品市场

对股票中的羊群行为研究同样被扩展到期货市场上。Gleason和Mathur使用Christie和Huang的羊群模型来确定在3个欧洲交易所交易的13个商品期货合约中存在羊群行为的可能性。[51][3]结果支持了期货市场不存在羊群行为的结论。Demirer等人测试了包括能源、金属、谷物和牲畜在内的多个商品部门在市场低位和高位波动状态下是否存在羊群行为。[52]实证结果表明，只有谷物商品期货在高波动状态下，存在显著的羊群行为，并且，股票市场对商品期货市场的羊群行为没有显著影响。[51]孙云等人研究中国郑州期货交易所白糖期货的非理性投资行为，发现在市场萎靡时，羊群行为更加明显，投资者更容易非理性聚集。[53]

对于期权市场，Bernales等人通过实证检验发现期权交易活动中与市场压力相关的强烈的羊群行为。期权市场中的羊群行为与市场波动率风险、宏观经济政策公布、金融危机中投资者大量建仓等因素密切相关。[4]

最后，由于加密货币的种种特性，加密货币市场同样有着产生羊群行为的基础。Bouri等人使用滚动窗口分析，强调市场中的加密货币羊群行为随时间变化；Vidal-Tomás等人在对65种数字货币的分析中观察到，最小的加密货币随着最大的加密货币做出聚集从众行为。[54][55]Ballis和Drakos等人经过实证发现，加密货币市场的投资者行为非理性，并模仿他人的决策，而不参考自己的信念。此外，上行加密货币市场的羊群行为比下行加密货币市场增长速度快。[56]

三、羊群行为测度方法研究综述

金融市场中的羊群行为测度方法有模型测度方法和问卷调查法，模型测度方法需要对市场数值型数据进行统计分析，而问卷调查方法则直接从个体偏好的统计数据中寻找规律。

（一）模型测度方法

1.LSV测度模型

Lakonishok等人研究设计了之后被广泛应用于羊群行为度量的LSV模型，使用769个免税养老基金考察了羊群行为、正反馈交易及其对股票价格的影响。[57]LSV测度模型度量了特定投资者在特殊时期共同聚集在某种市场共识周围的平均倾向，将其与投资者不受市场影响独立交易的预期结果进行比较，以此衡量羊群行为程度。但是LSV模型受到一些质疑，首先其在纠正随机性的调整系数时对二项分布的假设不够有说服力。其次，LSV模型无法将由信息级联、链接目标函数等因素引起的羊群行为偏差区分开来，并且不能确定羊群行为的方向。另外，LSV方法需要全部投资个体交易活动的完整描述数据，而获得所有参与者对市场观点例如同一时间买入或卖出某一特定资产的数据是相当困难的。之后，LSV模型逐渐被改良，使用较多的有组合变动衡量的PCM方法，它拓展了羊群行为指标，能进一步测量羊群行为强烈程度以及方向。

2.CH测度模型

Christie和Huang设计了一个基于市场分散度的直观测量羊群行为的方法，将市场分散度定义为资产的横截面收益标准差，以测试市场压力期间羊群行为的存在，被称为CH模型。[3]与理性条件下的资产定价模型不同，CH模型中给出假定：当羊群行为存在时，市场分散度将会非线性递增，如果羊群行为过于强烈，市场分散度将线性递减。Christie和Huang利用CH模型考察了美国金融市场的日度羊群行为，发现只有在极端下行市场才存在羊群行为，并没有找到在股价大幅度波动情况下股票市场存在显著羊群行为的证据，表明当时的美国股票市场符合资本资产定价模型假设。[3]根据Christie和Huang的研究，投资者在高风险下可能并没有追随市场平均收益率来投资，而选择对同类公司进行跟进。[3]但是，CH方法没有将羊群行为结果与基本面的变化进行区分，并且在单个股票收益的情况下，横截面标准差并没有摆脱时间序列的波动。

3.CKK测度模型

CKK模型是CH模型的扩展，根据Chang的研究，羊群行为的存在意味着资产定价模型的假设被打破，市场分散度与市场收益率不再是线性递增关系。[58]CKK模型假设市场上的羊群行为意味着市场投资组合回报率和市场分散度之间存在非线性递增或线性递减关系。而市场分散度基于CAPM条件计算，定义为资产的横截面收益绝对偏差。与CH模型相比，CCK模型在测量羊群行为时扩大了可研究市场范围，能够在市场压力期之外的正常市场条件下度量羊群行为。CKK模型弥补了其他方法的一些缺陷，能够灵敏地检测羊群行为信号，是目前认可度最高、使用最广泛的羊群行为度量模型。跟从这一实证模型，许多研究没有发现存在羊群行为的显著证据，这一点在美国股票市场更为显著，但在新兴市场发现了羊群行为的存在。投资者围绕其国内不同市场收益率或围绕美国市场指数的表现产生聚集从众行为。[58][10][3]

4.HS测度模型

由Hwang和Salmon提出的HS模型，用于检测、度量和评估市场范围内特定行业或市场风格下的羊群行为，包括市场指数本身。[59]HS模型对羊群行为与基本面变化引起的资产收益率的协同运动进行了严格区分，被应用于美国和韩国的股票市场。根据Hwang和Salmon的研究，市场的羊群行为不受市场条件和宏观因素的影响，甚至在市场平静或投资者对市场方向有信心的情况下也存在羊群行为，市场组合的羊群行为在牛市和熊市都很普遍。[59]与CH模型不同，HS模型关注的是因子敏感度（betas）的截面变化，而不是市场收益率，因此，HS模型不受特异性成分的影响。HS模型对危机之前、之后和期间的羊群行为的动态演变提供了更深入的研究。它所需要的数据更容易获得，而且是基于可观察的收益率，不需要获取投资者个体全部交易活动详细数据。此外，HS模型能够检测到羊群行为，即使是在市场平静、投资者对市场趋势很确定的情况下，而CH模型却无法检测到。另外，CH模型和LSV模型试图发现绝对意义上的羊群行为，HS模型则认为羊群行为应该从相对意义上看待，而非从绝对意义上理解，因为没有一个市场会完全不存在羊群行为。之后，Hwang和Salmon基于HS模型进一步提出了一种非参数方法来计算市场中缓慢移动的羊群行为，并证明当投资者对市场的未来方向有信心时，羊群行为更加明显，并进一步证明所提出的羊群行为测量对商业周期和股票市场的变动是稳健的，即与流行的假设相反，当市场处于压力时，羊群行为是显著的。[60]这一方法更具有通用性，因为它不需要为羊群行为假设任何特定的参数动态过程。

（二）问卷调查方法

部分研究者使用问卷调查方法来收集原始数据，以了解投资者中是否存在羊群行为和其他行为偏差。由于羊群行为影响投资者表现，因此与投资者直接互动是提取意见和分析的合适方法。[61]行为偏差探讨的是投资者的心理态度，原始数据更有可能准确反映投资者的内在动机。

Fernández等人设计了一项实验以观察3种环境下的羊群行为、信息不确定性和投资者的认知状况，发现每种环境下的信息水平不同，并证实了3者之间的关系，与先前交易数量相关的信息解释了羊群行为的存在。[62]根据Fernández等人通过自我计算的问卷来收集数据是最合适无偏差的方法，研究问题可以被明确定义，并代表标准化的数据。这种方法成本较低，而且节省时间，受访者甚至可以毫不犹豫地提供敏感信息，且可以在空闲时间填写。[62]Rekik和Boujelbene为了研究突尼斯证券交易所个人决策的心理和人口决定因素，编制了一份由63个项目组成的调查问卷，涉及六种行为偏差，在行为和人口学偏差方面都发现了重要的证据。据观察，影响投资者决策的行为偏差有代表性偏差、羊群行为、损失厌恶、心理账户和锚定效应。投资者的决定并不完全是理性的，而是受行为金融学下研究的心理偏差的支配。[63]Prosad等人编制了由36个项目组成的问卷，分为3个部分，用于研究印度投资者的行为偏差。问卷的第一部分提供了个人信息，另外两部分是与假设的股票市场有关的场景性问题。研究证实，过度自信、过度乐观、处置效应和羊群行为是影响投资者决策的主要行为偏差。研究还发现，人口统计学、投资者特征和行为偏差之间存在显著关系。[64]Ngoc LTB基于行为金融学的理论，在越南编制了一个有18个项目的调查问卷，使用5点Likert评分表来询问受访者的意见和态度，以找出影响个体投资者的行为偏差。[65]它证实了羊群行为、前景理论以及过度自信和锚定效应的存在。为了研究市场变量和羊群行为对德黑兰证券交易所投资决策的影响，以及它影响投资者行为的路径，Ghalandari和Ghahremanpour编制了一份由28个问题组成的调查问卷，其中有9个项目涉及羊群行为。市场变量和羊群行为都对投资决策有积极影响，但市场变量的影响更大，投资决策对投资者行为有积极影响。[66]Ullah和Elahi的调查是在卡拉奇证券交易所进行的，研究行为偏差在投资决策中的作用和投资者类型的调节作用。采用两阶段最小平方法来研究投资者类型对行为偏差和投资决策之间关系的调节作用。在投资决策中发现了处置效应、羊群行为和过度自信的积极影响的显著证据。[67]结论是，被动投资者表现出更多的羊群行为，而主动投资者表现出更多的过度自信的偏差。Gupta和Ahmed编制的调查问卷包括了与投资者个人信息和各种行为有关的直接问题，以确定影响印度个体投资者决策的心理因素，并根据经验分为两类。所有的问题都是以5点likert量表设计的。研究发现，两组投资者中都存在同样的羊群行为，但有经验的投资者比没有经验的投资者更容易出现损失厌恶偏差、后悔厌恶偏差、锚定偏差。[68]

羊群行为问卷测度方法也会因为数据问题受到质疑。受访者可能会给出社会可接受的回答，不愿意承认他们的个体偏差。这一点可以通过不直接问问题和给他们提供特定场景而在一定程度上减少，但不能完全消除。并且，问卷一般是在受访者情绪放松的情况下回答，这与在紧张的市场环境中的投资者反应完全不同。此外，羊群行为可能是一种特定的行为现象，在有限的信息和新技术的影响下，投资者的羊群倾向会因不同个体证券资产而异，而主要的数据收集方法无法找出这种特定资产的羊群行为。

四、研究展望

本文从羊群行为理论、实证与方法三个方面对羊群行为的研究成果进行了综述，具体阐述了羊群行为的理论基础和研究现状。在当今金融市场日益繁盛，不断有新兴市场、新兴金融产品诞生的情境下，投资者羊群行为对市场的影响更加值得重视。结合过往的羊群行为研究，本文做出如下研究展望。

首先，尽管目前存在多种羊群行为的模型测度方法，并有诸多改进，但仍然没有一种能够完全避免基本面的影响，完善地对羊群行为程度进行独立度量，在前沿数量研究上存在一定改进空间。另外，在问卷测度方面，关于个体投资者的研究较少。问卷测度使用的是投资者的原始数据，在此基础上可以针对性研究投资者个体特征与羊群行为的关系，引入如财富、地位、教育等变量，进一步完善羊群行为研究体系。

其次，相比新兴经济体，发达国家对于羊群行为的研究较多，但国家经济发展水平、社会文化、金融市场成熟度都会导致羊群行为在不同国家的差异，应当进一步探索新兴市场中的羊群行为，对羊群行为表现规律予以补充。

最后，由于羊群行为可以影响市场价格，加剧波动，因此，出于羊群行为研究应用，应当将羊群行为纳入股价预测研究范畴，并进一步根据研究结果制定相应政策，防范羊群行为，尤其防范极端市场条件下的羊群行为对一国金融市场的影响。