中国股市个人与机构投资者的羊群效应

v ol1t 为个人机构投资者交易额增量时间序列; Inc-
v ol2t 为中型投资者交易额增量时间序列; Inc- vo l3t
为机构投资 者交易额 增量时间 序列; Inc- vol 1t- 、
Inc- vol2t- 、Inc- vo l3t- 分别为个人、中型和机构投资
者交易额增量时间序列的滞后序列; A、I、L、S 为
ISSN 1000-0054 CN 11-2223/ N
清华大学学报 ( 自然科学版) J T singh ua U n iv ( Sci & Tech ) ,
2004 年 第 44 卷 第 12 期 2004, V o l. 44, N o . 12
中国股市个人与机构投资者的羊群效应
杨 , 王小征, 滕召学
- 0. 005 4 - 0. 000 7
- 1. 900 0. 350 0. 552 0. 818
11. 003 0. 862 1. 180 4. 824
本文使用的羊群效应检验方法包括: Pear son
相关系数方法、向量自回归方法( VAR) 和 Granger
因果检验方法。由于本文研究的数据库中并不区分
法也是检验正反馈/ 负反馈投资策略的有效方法。
VA R 模型最早是由 Sims( 1980) 提出的。VAR 模型
的标准形式为:
Rt = A ( L ) R t + c + et, A ( L ) = A 1L + A 2 L 2 + … + A p Lp . ( 2)
R t 是一个由 m 个内生时间序列的变量组成的( m ×
YANG Xin, WANG Xiaozheng, TENG Zhaoxue
( School of Economics and Management, Tsinghua University, Beij ing 100084, Chi na)
Abstract: T his art icle an al yzes t he herding b ehavior of various kinds of in vest ors and t heir inf luence on each ot her. Ou r sample came f rom t he S han ghai St ock Ex change A Share M ark et , including 667 st ock s and all t heir t rad es betw een A ugus t 27, 2001 and M arch 25, 2002. T he resul ts sh ow th at in dividual invest ors m anif est sig nifican t herding behavior . M ediu m-size invest ors and ins tit ut ional invest ors did not manif es t h erdin g beh avior. T he concl usion is t hat medium-s ize invest ors and inst it ut ional invest ors are more inf ormed an d ef ficient t raders in t he Ch ines e securit ies mar ket t han ind ivid ual inves t ors. T heref ore, t he pol icy of accel erat ing development of ins tit ut ional inves t or s wil l ben ef it bot h invest ors an d regulat ors.
问题1 在中国证券市场上, 机构投资者拥有更 多信息, 还是个人投资者拥有更多信息。信息投资者 和噪声投资者都是证券市场上重要的参与角色。机 构投资者是否成为证券市场的信息投资者是一个颇 有争论的问题。
问 题 2 个人与机构投资者采用的投资策略分 别是正反馈形式还是负反馈形式。当然, 除了这两类 投资策略以外, 机构投资者可能采取另外的策略, 如 购买并持有指数策略、价值分析策略等等。
Inc- indext
c1
A Inc- index t-
e1
源自文库
Inc- vol 1t
c2
I
=+
Inc- vol 2t
c3
L
Inc- vo l1t-
e2
+.
Inc- vo l2t-
e3
Inc- vol 3t
c4
S Inc- vo l3t-
e4
( 4)
其中: Inc- indext 为股 票 收 益率 时 间序 列; Inc-
资者的 Inc- vo li 和 1 至 4 阶滞后( T = - 1, - 2, - 3, - 4 d。1 d 即 1 天) 的股票市场收益率之间的相关系 数。结果见表 3。
3. 2 向量自回归( VAR) 方法检验反馈投资策略 经过P P 单位根检验, 模型中使用的时间序列数
据 均为 零 阶单 整 序列。我们 使 用 Schw art z 标 准 ( Schw art z criterion) , 发现使用变量的 2 阶滞后量 即可充分反映模型系统中的依赖关系, 因此设定滞
表 1 各类投资者的分类标准和交易额份额
投资者类型 单 笔成交额/ 万元 交易额总量×100
个人
< 20
67
中型
20 ～50
17
机构
≥50
16
本 文研 究 选取 的 数据 样 本为 2001-08-27 到
2002-03-25 中所有上海证券市场 A 股667 支股票所 进行的每一笔交易记录, 总计有 2 500 万个样本。
1) 向量; A ( L ) 是一个( m×p ) 阶矩阵表示的 L 的 p
阶滞后算子; c 是常数向量; et 是( m×1) 向量表示
的随机误差项, 并满足以下公式:
E( et) = 0, E ( etet′) = e2t , E ( etes′) = 0, t≠s.
( 3)
本文使用的 VAR 模型具有如下形式:
( 清华大学 经济管理学院, 北京 100084)
8/ 31 1 610 -1 61 4
摘 要: 为 了检验 中国证 券市场个 人与机 构投资 者的羊 群 效应及其市场影响, 把市场上的投资者分为个人投资者 和机 构投资者两类进行研究。选 取的数据样本为 2001 年 8 月 27 日到 2002 年 3 月 25 日中所有上海证券市场 A 股 667 支股票 所进行的交易。研究结果显示, 个人投资者在羊群效应 上表 现明显。中型投资者和机构投资者的交易额变 化对市场价格 因素没有依赖性, 也不存在羊群效应。因此, 我 国证券市场大 力发展机构投资者的政策是值得推广和 坚定实施的。
1 研究问题的提出
中国证券市场从 1996 年开始, 各地产生了大量 的证券公司及信托投资公司, 券商及投资公司成为 证券市场的重要力量。随着机构投资者的构成呈现 多元化, 我国证券市场上的机构投资者主要包括: 证券投资基金、保险基金、社会保险基金、证券中介 机构、信托公司、财务公司、投资公司、私募基金、合 格境外机构投资者( Q FII) 等。本文选定的研究问题 包括以下 4 个方面。
中国证券市场上的机构投资者有多种类型, 但 是就目前的公开数据来说, 还不能得到各类投资者 交易的确切数字。另外, 由于机构交易存在分仓现 象, 单笔成交量可能比实际的机构投资成交量少。因 此, 本文的研究将按交易量把投资者分为机构投资 者、中型投资者和个人投资者 3 类。其中的“中型投 资者”既包括规模比较大的个人投资者, 又包括机构 投资者考虑分散交易的部分。表1 给出3 类投资者的 交易概况。
Key words: f inan cial market ; individu al invest or; ins t itu tion al inves t or; herding behavior
个人投资者和机构投资者是证券市场上的两类 参与者, 他们具有不同的投资规模、投资手法、分析 能力和行为特点。不同类型投资者之间的相互作用 及其对市场的影响一直备受人们的关注。羊群效应 ( herding ef fect ) 是 指 一 种 正 反 馈 形 式 ( po sit ive feedback pat tern ) 的 投 资 策 略, 也 叫做 惯 性 投 资
ln( I t / I t- 1 ) 作为检验序列, 其中, I t 为 t 时间上证 A 股指数, I t- 1为 t - 1 时间上证 A 股指数。
表 2 3 类投资者交易额增量统计量
变量
均值
偏度
峰度
Inc- vo l1 Inc- vo l2 Inc- vo l3 Inc- index
0. 001 4 0. 001 4
( mom ent um ) 策略。即T 0 时期股票的高( 低) 收益率 会导致T 1 时期投资者的买入( 卖出) , 也就是业内人 士的“追涨杀跌”策略。羊群效应会破坏 市场有效 性[ 1] , 对不同类型投资者的羊群效应和他们之间相 互影响的研究可以揭示他们对市场产生了积极或者 消极的影响。因此, 对个人和机构投资者羊群效应的 研究具有重要的现实意义。
每笔交易额的买卖性质, 因此本文研究的正/ 负反馈
投资策略并不是狭义的正负反馈投资策略, 而是交
易额的正负反馈投资策略。也就是指, 如果市场收益
率越高投资者的交易额越大, 则称为交易额的正反
馈投资策略; 如果市场收益率越高投资者的交易额
越小, 则称为交易额的负反馈投资策略。
向量自 回归 ( vecto r aut oregressive, VAR) 方
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后面两个问题与个人投资者的交易行为相关。 个人投资者一般被认为是缺乏信息的, 并作为噪声 投资者为信息投资者提供股票流动性。本文对这一 方面的研究也将证明机构投资者在证券市场上是否 具有投资优势, 是否可以认为是信息投资者。
2 研究方法
为了研究个人和机构投资者的交易行为, 必须 对市场上所有交易者进行分类。本文采用了文[ 2] 的 按照交易量把交易分为个人投资者与机构投资者的 交易, 这一方法在研究中被广泛采用[ 3 5] 。
问 题 3 个人投资者的投资决策是否依赖历史 价格因素。
问 题 4 个人投资者是否模仿机构投资者的投 资行为。
收稿日期: 2003-08-15 作者简介: 杨 ( 1939-) , 男( 汉) , 河北, 教授。
E-mail: yan gx@ em . t s inghua. edu . cn
杨 , 等: 中国股市个人与机构投资者的羊 群效应
系数向量, c1 、c 2、c3、c4 为常数项, e1 、e 2、e3 、e4 为
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清 华 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版)
2004, 44( 12)
随机误差项。
3 结果及分析
3. 1 Pearson 相关系数法检验反馈投资策略 我们首先利用 Pearso n 相关系数法计算各类投
关键词: 金融市场; 个人投资者; 机构投资者; 羊群效应
中图分类号: F 830. 91 文章编号: 1000-0054( 2004) 12-1610-05
文献标识码: A
Herding behavior of Chinese individual and institutional investors
t ot al- vo lt 表示 t 内的总交易额。表 2 显示了交易额
比例增量的统计特性。可以看到, Inc- v ol 时间序列
数据的偏度大致符合正态特性, 但是峰度有较大的 偏离。这里的市场指数收益率为上证A 股指数( 代码 1A 0002) 。对于市场指数的因素, 采用 Inc- Index t=
为了研究各类投资者的投资行为, 并考虑统计 量的优化性质, 本文定义交易额比例增量变量。例如
投资者 i 的交易额比例增量用公式( 1) 计算。
Inc- vol = ln
pvo li, t pvoli, t- 1
pvoli, t =
t
o
tv ta
oli, t l- vo
lt
.
( 1)
t voli, t表示第i 类投资者在时间t 内的总交易额;