摘 要

经过多年的发展，我国主板与创业板已日渐成熟但在许多方面中存在问题，其中羊群效应在两板的存在性引起了广泛的讨论。本文主要通过主板与创业板存在的差异研究波动性与羊群效应的联系及背后的成因，为降低我国股市羊群效应更好的发挥股市配置资源功能提供参考及建议。

本文首先对羊群效应的理论与检验模型，股市波动的MS-GARCH模型进行介绍，再选取2009年11月1日至2018年12月31日两板的日频数据，使用MS-GARCH模型区分了波动区间，再利用CSAD模型实证研究不同波动区间的羊群效应。我国的股市波动程度与羊群效应的存在正相关关系。在高波动状态下，创业板的羊群效应更严重。最后通过股指期货、不同频率及不同估计方法检验得到结论是稳健的。

关键词：羊群效应；波动性；MS-GARCH模型；CSAD模型

Abstract

After years of development, China's main board and the GEM have become more mature, but there are many problems in many small aspects. The existence of the herd effect in the two boards has caused extensive discussion. This paper mainly studies the relationship between volatility and herd effect and the causes behind it through the difference between the main board and the GEM, and provides reference and suggestions for reducing the stock market effect of China's stock market and better playing the role of stock market allocation resources.

This paper first introduces the theory and test model of the herd effect, the MS-GARCH model of stock market volatility, and then selects the daily frequency data of the two boards from November 1, 2009 to December 31, 2018, using the MS-GARCH model to distinguish In the fluctuation interval, the CSAD model is used to empirically study the herding effect of different fluctuation intervals. There is a positive correlation between the degree of stock market volatility in China and the significance of the herd effect. In the case of high volatility, the GEM is more serious than the motherboard herding effect. In the low-fluctuation state, there is no herd effect on both plates. Finally, the conclusions obtained by stock index futures, different frequencies and different estimation methods are robust.

Key word：herd effect;volatility difference;MS-GARCH model;CSAD model

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究的内容与意义 1

1.3研究方法和框架 2

1.4 创新与不足 2

1.4.1 研究角度创新 2

1.4.2 使用方法创新 2

1.4.3不足之处 2

1.5国内外文献综述 2

1.5.1羊群效应的研究综述 2

1.5.2股市波动的研究综述 3

第2章 羊群效应的相关理论及模型 4

2.1 羊群效应介绍 4

2.1.1 羊群效应概念 4

2.1.2 羊群效应相关的理论 4

2.2羊群效应的横截面收益绝对差模型 4

第3章 两板的波动性 6

3.1 主板与创业板的特点 6

3.2主板与创业板的波动性 6

3.3 MS-GARCH模型 7

第4章 在不同波动区间下的羊群效应实证分析 10

4.1 基于MS-GARCH的CSAD模型建立 10

4.2 样本数据来源及处理 11

4.3 MS-GARCH模型参数估计结果 12

4.4 波动区间的区分 13

4.5 不同波动区间下的羊群行为 15

第5章 稳健性检验 18

5.1 推行股指期货前后主板市场的羊群效应变化 18

5.2不同时间间隔下的羊群行为 19

5.3 不同估计方法下的MS-GARCH模型 19

第6章 结论及建议 20

6.1 结论 20

6.1.1 股市波动与羊群效应正相关 20

6.1.2 持续下跌加重羊群效应 20

6.1.3 股指期货抑制主板羊群效应 20

6.2 建议 21

6.2.1 投资者角度 21

6.2.2 监管者角度 21

参考文献 22

致谢 24

第1章 绪论

• 1. 研究背景

对投资者决策过程的研究一直是学者们研究的重点领域。随着对现实中金融市场实证研究的深入，建立在有效市场假说之上的现代金融理论正不断被金融市场中出现的异常现象所冲击。羊群效应作为异象之一也受到了广泛的关注。羊群效应的提出对行为金融学的研究有了重大的突破，而且相关的理论及模型也在金融领域被广泛检验及应用。

2009年7月，我国正式创建创业板，这极大的丰富了我国资本市场的结构，也为许多有潜力特别是创新型和高科技的中小企业提供了正规的股权融资渠道以及为风险投资提供了新的退出机制。经过接近十年的蓬勃发展，在创业板上市股票已达751支，日成交量可达2100亿元。一方面创业板上市公司均属于成长性较高的创业型和高科技产业使得板块的整体风险偏高；另一方面，这些公司的规模较小导致股价更容易被操纵。这些因素也造成了扭曲市场的资源配置功能、投机氛围过浓等后果。我国主板由于存在严格的IPO制度使得上市企业大多具备一定规模及相对稳定的盈利能力，但主板也存在许多突出的问题如政策影响过大，散户比例过高，退市制度不完善，追涨杀跌严重，股价严重偏离其股票的价值等现象。

• 1. 研究的内容与意义

本文基于MS-GARCH模型探索我国股市在不同的波动区间下的羊群效应，不仅从纵向上，在单独一个板块处于不同的时域下，还从横向上，主板与创业板的不同特点造成的波动差异的角度探究不同波动区间下的羊群效应差异以及波动性是否是造成羊群效应的原因，为降低我国股市羊群效应更好的发挥股市配置资源功能提供参考及建议。

区别于目前在学术界存在的对我国股市羊群效应研究，因为主板与创业板设立时的定位不同造就了两板存在许多不同的特点，本文通过观察我国创业板与主板存在的差异以及MS-GARCH模型的应用，将波动性与羊群效应联系起来，探究了波动是否是影响羊群效应的因素之一，还从不同时间维度以及股指期货对股市波动性的影响的角度进一步增强结论的稳健性从而使得相关管理者与投资者在判断市场是否存在羊群效应更加精确。

1.3研究方法和框架

第一：利用理论与经验分析和实证分析法相结合，针对波动性与羊群效应的关系进行了系统的研究。

第二：通过阅读相关的文献，对目前已有的国内外关于羊群效应以及主板与创业板波动性的相关研究进行了较完整的梳理，并由此得到波动性与羊群效应之间可能存在一定联系的启发，获得了更符合我国实际情况的对羊群效应研究新的切入点。

第三：在对羊群效应的相关理论基础上，对原有模型进行了改进并提炼了主板与创业板发展历史中存在的一些经验两板波动性差异提供事实依据。实证过程首先利用MS-GARCH模型对股市的不同波动区间进行了区分，然后在此基础上引入CSAD来发现羊群效应的程度，从而推断出不同波动区间的羊群效应。

1.4 创新与不足

1.4.1 研究角度创新

目前对于羊群效应的研究主要是直接利用CSAD模型来对单独一个市场进行研究，得到的结论往往只能证明该市场是否存在羊群效应，这样在实际运用时不具备时效性，不能帮助监管者与投资者做出准确的判断，而本文从主板与创业板差异角度出发，创新地提出了波动性与羊群效应存在一定联系，使得在参与者能够在不同行情下更好的辨别羊群行为。

1.4.2 使用方法创新

为了将羊群行为与股市波动联系在一起，本文创新地利用了引入的MS-GARCH模型来区分两板不同波动区间，再分别在不同波动区间内进行羊群效应的检验。这比相关文献进行直接使用原始CSAD模型更加具有一般性。

1.4.3不足之处

本文在研究过程中也存在不足之处。在区分股市不同的波动区间个数时的标准过于简单，不能很好的分辨处于中等波动程度时的区间。本文实证时考虑到三状态的MS-GARCH模型估计非常复杂而人为主观的选择股市波动区间仅为高波动和低波动两种区间。

1.5国内外文献综述

1.5.1羊群效应的研究综述

国外学者在研究羊群效应中主要采取了两种方法。一种是在研究基金投资者的资金集聚水平时所引入的LSV模型即通过交易双方数量不均衡程度来度量羊群效应(Lakonisho,1992)。另一种方法是基于个股收益率与市场收益差别测度，Christie（1995）建立起来的CH模型，通过收益率标准差检测投资收益的离散度即个股与整个市场收益率的差异来判断羊群效应。Wermer（1999）利用LSV研究共同基金市场的羊群效应以及对股票价格的影响。Chang,Cheng和Khorana(2000)对CH模型进行改进形成CCK模型，通过截面绝对偏离差得到新兴市场的羊群效应比成熟市场更加常见。后来Demirer和Kutan(2006),Tan,Chiang,Manson和Nelling(2008),以及最近Litimi(2017)和Balcilar,Demirer和Ulusserver(2017)均是采用CSAD对羊群效应进行了研究。

国内关于羊群效应的研究中，施东晖（2001）采用LSV方法共同基金的季度数据为样本得出我国共同基金存在明显的羊群效应。孙培源与施东晖(2002)在吴冲锋（2001）的基础上利用CAPM论证了CSAD比CSSD更加合理。后来傅亚平，王玉洁和张鹏（2012）研究沪深两市证券市场在发现在证券市场下行时存在非常明显的羊群效应。田利辉、谭德凯和王冠英（2012）在商品期货市场上创新的采用了MS-GARCH模型得出在低波动率区间与下行阶段羊群效应明显，且股市与商品期货不存在溢出联动效应。

1.5.2股市波动的研究综述

国外学术界刻画股市波动模型中影响最深刻的是Engle(1982)提出的ARCH模型。后来Bollerslov(1985)为拟合长期自相关的异方差函数时提出GARCH模型。Hamillton(1994)首次提出具有马尔科夫结构转换机制的ARCH模型。Grey(1996)通过对原MS-GARCH模型改进，使得MS-GARCH能通过极大似然估计得到参数。Ardia(2008)考虑了非对称下情形下的两状态MS-GARCH。

国内学者也有利用MS-GARCH模型进行研究。张金林（2012）发现主板与创业板存在着较频繁的时变波动性，创业板的波动程度比主板波动更剧烈，两板相关度较低。魏利佳(2013)利用MS-GARCH模型发现股改对股市波动性影响较大。

第2章 羊群效应的相关理论及模型

2.1 羊群效应介绍

2.1.1 羊群效应概念

羊群效应的定义有广义与狭义之分。Scharfsten（1990）定义羊群行为是决策者忽视自己拥有的信息以及做正确判断的能力。其他人的判断会导致他们做出同样的决定^[15]。Lakonishok (1992)定义是股市中大多数投资者同时交易股票方向相同^[26]。由于本文的研究主要针对我国A股市场，所以选择了狭义的定义。该则定义也强调了投资者行为一致性与时间同一性。

2.1.2 羊群效应相关的理论

羊群效应的理论研究中，分别从信息和声誉两个方面解释了羊群效应存在的合理性。

Banerjee(1992)通过假设市场上每个投资者都可以观测到其他投资者的行为，其他投资者可能拥有私人信息，所以跟随其他投资者的行为更加正确 ^[16]。比如说第一个人和第二个人总是遵循自己的信息结果，但我们无法保证第三个人仍然跟随他自己的信息，特别是当第一个人和第二个人根据自己的信号作出的决策一致时。基于此假设以及投资者效应函数最大的前提，建立一个序贯博弈模型，决策通过投资者寻找存在超额收益的资产来反应，最后得到了一个均衡的结果即投资者舍弃了他们自己的信息跟随其他人甚至当他们不确定其他是否正确。Bikchandani(1992)进一步将信息假设为不完全与不确定的，建立了信息流模型，投资者基于贝叶斯法则获得一个决策信息流从而造成羊群效应。另外信息的不对称和信息成本过高也是引发羊群效应的原因之一。

不同于信息流模型追求经济均衡的结果，声誉模型从基金经理考虑到自己名誉是否会受损的角度出发，假设市场上存在富有经验、聪明、专业性更强的基金经理，但也存在年轻、愚蠢、经验不足的基金经理。后者在信心不足的情况下考虑到自己的声誉会理性的选择跟随前者进行决策导致了不理性现象的发生。

不完全信息模型综合这两个方面，认为正是因为投资者对基金经理的投资能力只是从相应的基金业绩判断造成了基金经理对声誉的重视，以及投资者获取信息的途径较少以及成本过高，所以不得不跟随机构投资者进行决策。在两者共同作用下造成了羊群效应。

2.2羊群效应的横截面收益绝对差模型

基础羊群效应模型，由于Chang (2000)是在不考虑绝对值的截面收益差进行改进提出的考虑绝对值的截面收益绝对差。孙培源（2002）也认为该指标对羊群效应更加灵敏，本文也同样将其作为关键的变量。（2.1）给出了计算CSAD的公式：

（2.1）

其中是第只股票第天的考虑红利对数收益率，是利用每只股票流通市值加权形成的市场第天的对数收益率，代表股票总数。

基于CAPM模型，Chang(2000)假设股票的离散程度是与股票回报的绝对值是线性相关如下式：

（2.2）

但羊群效应发生的时候，投资者交易的方向会相同使得与整个市场完全一致，因此与股票回报的绝对值线性正相关将不再成立，并且二次项系数应该负。为了发现羊群效应，Chang(2000)提出如下等式：

（2.3）

若显著为负，则说明存在羊群效应。

第3章 两板的波动性

3.1 主板与创业板的特点

中国自1989年成立股票市场以来，从一开始的只有主板市场单一资本市场到现在以主板为核心其他板块为辅的资本市场结构，以及即将到来的科创板的多元资本市场，实现了快速的发展与完善。其中每日交易最为活跃是主板与创业板市场。

由于主板市场对IPO的要求标准较高，因此主板上市的企业往往规模大、具备一定的风险承担能力，是促进我国经济发展的主力。但由于各种原因导致的问题也层出不穷，比如退市机制不完善“大而不倒”，政策对市场冲击过大等问题也在影响着主板的有效性。

创业板是为有较高的成长性，成立时间短、规模小，业绩达不到主板上市要求的科技企业提供股权融资及风险资本退出而设立的。经过几年发展创业板上市的股票已经具备较大规模。

由于创业板市场上的企业成长性较高，风险较大所以波动往往更加剧烈。不同于创业板，我国的主板（本文指沪深A股）大多为大型成熟企业，具有较大的规模以及更加稳定的盈利能力，理论上应该比创业班要更加稳定，投机氛围更弱。但由于我国股市相比于发达国家仍然处于发展的前期，所以在主板也存在非理性的行为，再受到主板投资参与者规模放大的影响，非理性很有可能比创业板更加严重。

3.2主板与创业板的波动性