我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的羊群行為研究

1、我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的羊群行為研究摘要： 本文著重探討了我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的羊群行為。首先，對(duì)國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的羊群行為研究作了理論回顧，總結(jié)前人的經(jīng)驗(yàn)與不足。其次，歸納概括了目前檢驗(yàn)羊群行為的主要方法，并比較了其各自的優(yōu)劣，為本文將要進(jìn)行的實(shí)證檢驗(yàn)提供了選擇。然后，通過(guò)選取近一年我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)所有股票的數(shù)據(jù)，運(yùn)用cck模型對(duì)創(chuàng)業(yè)板整體和行業(yè)羊群行為進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，并針對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行了分析。最后對(duì)全文的論述作出了總結(jié)，并提出了建議。關(guān)鍵詞：創(chuàng)業(yè)板；羊群行為；cck模型abstract: this article focuses on the herd behavior in chinas gem（growth

2、enterprises market ）board. first, a theory review has been made among the existing domestic research of herd behavior, in which summarized the previous experience and inadequate. second, the current methods of testing herd behavior have been generalized and compared , especially their respective adv

3、antages and disadvantages, for this empirical test to be undertaken to provide a choice. then, by choosing all stocks data of chinas gem board in the recent year , based on the cck model , the empirical study has been done. finally a summary of the discussion has been given and suggestions put forwa

4、rd.key words: gem board；herd behavior；cck model羊群行為（herd behavior）是指投資者在信息環(huán)境不確定的情況下，行為受到其他投資者或輿論的影響，模仿他人決策的行為。市場(chǎng)中，適度的羊群行為在一定程度上會(huì)加快股價(jià)對(duì)市場(chǎng)信息的吸收速度，提高市場(chǎng)效率。但過(guò)度的羊群行為則可能導(dǎo)致市場(chǎng)反應(yīng)劇烈，造成巨大的股價(jià)泡沫；中斷市場(chǎng)信息的有效傳遞，加劇市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和不穩(wěn)定性。羊群行為在證券交易中是極其普遍的,尤其在我國(guó)這樣不成熟的證券市場(chǎng)中更為多見(jiàn)。我國(guó)創(chuàng)業(yè)板和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)自從推出以來(lái)，經(jīng)過(guò)最近幾年的發(fā)展，成績(jī)不俗，為我國(guó)很多具有科技含量和成長(zhǎng)性的中小企業(yè)拓寬

5、了融資渠道。但不可否認(rèn)的是，創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)作為一個(gè)成立至今不足十年的年輕市場(chǎng)，也存在著難以忽視的弊端和不足。本文以創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)作為研究對(duì)象，原因有兩方面。一是目前創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)中已上市的企業(yè)大多屬于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，成長(zhǎng)性較好，可以給投資者帶來(lái)無(wú)限的機(jī)會(huì)和巨大的收益；二是創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)是一個(gè)前瞻性市場(chǎng)，它更關(guān)注企業(yè)的發(fā)展前景和潛力，因此其上市條件相對(duì)寬松，更易產(chǎn)生市場(chǎng)操縱和內(nèi)幕交易等問(wèn)題，從而造成股價(jià)的劇烈波動(dòng)和泡沫，最終導(dǎo)致羊群行為的發(fā)生。由k線圖可以看出，我國(guó)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)波動(dòng)較劇烈。因此，明確近年來(lái)我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)是否存在羊群行為，若存在,并找出原因并加以改進(jìn)，對(duì)我國(guó)小到投資者、監(jiān)管部門，大到創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)、乃至整

6、個(gè)證券市場(chǎng)的發(fā)展都有重要意義。一、羊群行為理論回顧羊群效應(yīng)經(jīng)常被認(rèn)為是產(chǎn)生資產(chǎn)價(jià)格無(wú)效率、價(jià)格泡沫及其破滅的主要原因之一, 對(duì)于市場(chǎng)運(yùn)行的效率和穩(wěn)定性有很大的影響. 投資者的理性與非理性行為都可以導(dǎo)致羊群效應(yīng). devenow 和welch (1996)提出, 羊群效應(yīng)從非理性觀點(diǎn)來(lái)看, 重點(diǎn)在投資者的心理活動(dòng), 就是投資者忽視他們自己的信息, 盲目跟隨其他投資者; 從理性觀點(diǎn)來(lái)看, 主要是從委托和代理問(wèn)題方面來(lái)研究, 即經(jīng)理人模仿其他經(jīng)理人的行為, 完全忽視他們自己的信息, 以保持它們?cè)谫Y本市場(chǎng)上的聲譽(yù), 即他們的表現(xiàn)并不比大多數(shù)經(jīng)理人的表現(xiàn)差.近些年, 羊群效應(yīng)引起了理論界的廣泛關(guān)注, 許

7、多理論模型應(yīng)運(yùn)而生。比如admati , pfleiderer (1998) 的收入流效應(yīng)模型, scharfstein (1990) 的委托-代理模型中的聲譽(yù)效應(yīng)羊群模型,banerjee (1992) 的外生排序羊群模型, froot, scharfstein 和stein (1991)的外生短視羊群等. 這些模型從不同角度和依據(jù)不同的經(jīng)濟(jì)理論對(duì)羊群效應(yīng)進(jìn)行了探討. wermers (1999) 在研究機(jī)構(gòu)投資者的羊群行為時(shí), 把這些理論模型歸結(jié)為四種情形. 一是經(jīng)理人忽視他們自己的私人信息, 跟隨大多數(shù)的投資行為, 而不想冒失去名聲的風(fēng)險(xiǎn), 表現(xiàn)得與眾不同； 二是不同經(jīng)理人的一致的投資行

8、為, 可能是因?yàn)樗麄兌嫉玫酵瑯踊蛳嚓P(guān)的私人信息, 或都用同一指標(biāo)來(lái)分析; 三是不同經(jīng)理人可能從前一期具有更多信息的經(jīng)理人的投資行為獲得同樣的私人信息, 導(dǎo)致一致的投資行為; 四是不同機(jī)構(gòu)投資者可能具有同樣的風(fēng)險(xiǎn)偏好, 比如說(shuō)偏好效益好, 具有穩(wěn)定紅利回報(bào)的績(jī)優(yōu)股, 導(dǎo)致一致的投資行為.在實(shí)證分析方面, christie 和huang (1995) 利用截面收益標(biāo)準(zhǔn)差(cssd) 研究美國(guó)證券市場(chǎng)投資者的投資行為, 宋軍等(2001) 用分散度方法研究我國(guó)股票市場(chǎng)的羊群效應(yīng). 他們的研究認(rèn)為, 如果金融市場(chǎng)確實(shí)存在羊群效應(yīng), 大多數(shù)投資者看法將趨向于市場(chǎng)輿論, 這時(shí)一個(gè)合理的推斷是: 在羊群效應(yīng)

9、顯著時(shí), 個(gè)股的收益率將不會(huì)太偏離市場(chǎng)的收益率, 分散度應(yīng)該變小. 這樣, 我們可以用個(gè)股收益率和資產(chǎn)組合的收益率的一致程度來(lái)定量檢驗(yàn)市場(chǎng)是否存在羊群效應(yīng). 這種方法計(jì)算簡(jiǎn)單, 需要的數(shù)據(jù)容易獲得, 但它通常是低估了市場(chǎng)的羊群效應(yīng), 是市場(chǎng)羊群效應(yīng)的一個(gè)非常保守的度量.為了更好的解決這一問(wèn)題, 提高評(píng)估羊群效應(yīng)的精度,chang等(2000) 拓展了christie和huang (1995) 的工作, 提出用截面收益的絕對(duì)偏差(csad) 與市場(chǎng)收益的關(guān)系來(lái)判斷羊群效應(yīng), 并對(duì)美國(guó)、日本、韓國(guó)、臺(tái)灣和香港等國(guó)家和地區(qū)金融市場(chǎng)的羊群效應(yīng)進(jìn)行分析. 在國(guó)內(nèi)，具體的研究包括：宋軍和吳沖鋒（2001）

10、使用了個(gè)股收益率的分散度指標(biāo)對(duì)中國(guó)股市以及美國(guó)等股市羊群行為進(jìn)行了實(shí)證研究；常志平和蔣馥（2002）采用橫截面收益絕對(duì)差方法（csad法），對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)中的羊群行為進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)；解保華（2008）通過(guò)對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)羊群行為與股票市場(chǎng)羊群行為的對(duì)比分析，從行為經(jīng)濟(jì)學(xué)角度探討其中的行為心理成因；張宗強(qiáng)、金志國(guó)、伍海華（2005）同樣采用橫截面收益絕對(duì)差方法（csad法），對(duì)上證180指數(shù)樣本股票的羊群行為進(jìn)行檢驗(yàn)；董紀(jì)昌等利用cck模型對(duì)我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的羊群行為進(jìn)行了實(shí)證研究?？偨Y(jié)發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)羊群行為的研究主要集中于驗(yàn)證我國(guó)的證券市場(chǎng)是否存在羊群行為，多以我國(guó)滬深兩市為主，很少單獨(dú)從創(chuàng)業(yè)

11、板市場(chǎng)的角度切入。而目前對(duì)羊群行為研究的不足則主要集中在三個(gè)方面，一是所采用的實(shí)證模型多數(shù)沿用了國(guó)外學(xué)者已歸納的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?chuàng)新較少；二是所檢驗(yàn)出的羊群行為無(wú)法判斷其“真?zhèn)巍保驘o(wú)法得到個(gè)體投資者的私有信息，也就無(wú)法真正區(qū)分羊群行為是由基本面因素驅(qū)動(dòng)的大眾共同反應(yīng)，還是個(gè)別投資者心理因素驅(qū)動(dòng)的模仿行為；三是所得到的實(shí)證結(jié)果只驗(yàn)證了羊群行為是否存在，對(duì)羊群行為缺少可量化可比較的測(cè)度指標(biāo)。二、羊群行為實(shí)證檢驗(yàn)方法目前檢驗(yàn)整個(gè)市場(chǎng)的羊群行為均是以股價(jià)分散度為指標(biāo)，主要有ch法和cck法。christie & huang（1995，以下簡(jiǎn)稱ch）認(rèn)為，在股價(jià)大幅波動(dòng)期間，個(gè)股收益率若緊密分布于市

12、場(chǎng)收益率周圍，則有可能出現(xiàn)了羊群行為。因?yàn)樵摲椒ㄓ玫搅藱M截面收益標(biāo)準(zhǔn)差cssd（cross-sectional standard deviation of returns），故又稱為cssd法，其計(jì)算公式為：其中，假設(shè)共有只股票，為股票在第期的收益率，為資產(chǎn)組合中只股票在第期的平均收益率。chang，cheng和khorana（2000）則提出用csad（橫截面收益絕對(duì)差，cross-sectional absolute deviation of returns）方法來(lái)衡量投資者決策的一致性，其計(jì)算公式為：其中，為投資組合的股票數(shù)量，為股票在第期的收益率，為市場(chǎng)等權(quán)股票組合在第期的收益率。經(jīng)對(duì)

13、比，ch法只是對(duì)羊群行為的一個(gè)保守估計(jì)，只有當(dāng)大多數(shù)投資者對(duì)于所有股票都表現(xiàn)出強(qiáng)烈的羊群行為時(shí)，大多數(shù)股票的收益率才會(huì)出現(xiàn)趨同，因此ch法低估了羊群行為的程度。而cck方法彌補(bǔ)了這一點(diǎn)不足，不僅可以檢測(cè)到市場(chǎng)中強(qiáng)烈的羊群行為，更可以在股市波動(dòng)幅度較小的情況中較為準(zhǔn)確地檢測(cè)出羊群行為的存在。截止到目前，cck法也是受到國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)學(xué)者認(rèn)可度最高的羊群行為檢驗(yàn)方法之一。所以本文將以資本資產(chǎn)定價(jià)模型（capm）為基礎(chǔ)，建立模型即個(gè)股收益率對(duì)市場(chǎng)整體收益率的橫截面絕對(duì)偏離度（csad，即cck法）來(lái)檢驗(yàn)羊群行為的存在。三、本文實(shí)證分析（一）樣本選擇考慮到樣本的代表性和數(shù)據(jù)的連貫性，本文選取了創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)中

14、2012年1月6日以前上市的所有股票自2011年1月6日全年的交易日數(shù)據(jù)。在樣本的篩選和處理過(guò)程中，充分考慮了由于送配股等原因引起的股價(jià)波動(dòng)，并盡量剔除了異常交易日和異常股票。最終的樣本數(shù)量為281只股票，觀測(cè)時(shí)間為245個(gè)交易日。其中，由于實(shí)證需要，上漲行情與下跌行情根據(jù)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)進(jìn)行區(qū)分（為了更全面地反映創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)情況，向投資者提供更多的可交易的指數(shù)產(chǎn)品和金融衍生工具的標(biāo)的物，推進(jìn)指數(shù)基金產(chǎn)品以及豐富證券市場(chǎng)產(chǎn)品品種，深圳證券交易所于2010年6月1日起正式編制和發(fā)布創(chuàng)業(yè)板指數(shù)。創(chuàng)業(yè)板指數(shù)從創(chuàng)業(yè)板股票中選取100只組成樣本股，以反映創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)層次的運(yùn)行情況），其中上漲行情共119個(gè)交易日，

15、下跌行情共126個(gè)交易日。然后又將所有的樣本股進(jìn)行行業(yè)細(xì)分，分類的標(biāo)準(zhǔn)參照csrc行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，共分為五大類：其中188只樣本股屬于c類制造業(yè)，58只屬于g類信息技術(shù)業(yè)，11個(gè)屬于k類社會(huì)服務(wù)業(yè)，8個(gè)樣本股屬于k類社會(huì)服務(wù)業(yè)，剩余的16只股票歸類于其他（5個(gè)屬于a類農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，3個(gè)屬于b類采掘業(yè)，2個(gè)屬于e類建筑業(yè)，3個(gè)屬于f類交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)，1個(gè)屬于m類綜合類，1個(gè)屬于d類電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，1個(gè)屬于h類批發(fā)和零售貿(mào)易）股票收益率數(shù)據(jù)來(lái)自于ccer數(shù)據(jù)庫(kù)，個(gè)股收益率采用了該數(shù)據(jù)庫(kù)中不考慮分紅的回報(bào)率，不考慮分紅的回報(bào)率計(jì)算方式：r(t) = (p(t)*f(t)/p(t-1

16、) -1。價(jià)格調(diào)整因子：f(t) = (1+k1+k2)*p(t-1)/(p(t-1)+k1*p1+k2*p2)，其中k1,k2是流通a股股本變動(dòng)因子，p(t-1)是前日收盤價(jià)，p1,p2是配股、增發(fā)價(jià)格，分為1和2是因?yàn)橛袝r(shí)候一天內(nèi)有不同的配股、增發(fā)價(jià)格。本文所有計(jì)算結(jié)果都是通過(guò)excel2010和eviews5.0計(jì)算獲得。（二）分析過(guò)程根據(jù)資本資產(chǎn)定價(jià)模型（capm），股票的期望收益率等于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率加上系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，即有： （1）其中為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，為股票系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)，是市場(chǎng)組合的預(yù)期收益率。經(jīng)計(jì)算，由（1）式可得 （2）由于股市存在風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，因此市場(chǎng)組合的預(yù)期收益率將大于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，

17、據(jù)此對(duì)（2）式取絕對(duì)值并在等式兩邊分別簡(jiǎn)單平均后得到： （3）而如上文所述，假設(shè)市場(chǎng)上有種股票，股票在交易日的收益率為，市場(chǎng)組合收益率為，那么市場(chǎng)在交易日的橫截面絕對(duì)偏離度為：（3）式左邊即對(duì)橫截面絕對(duì)偏離度的期望值，因此有 （4）分別對(duì)市場(chǎng)組合的預(yù)期收益率即的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)后得，。由此可以得出橫截面絕對(duì)偏離度csad和市場(chǎng)收益率之間平均應(yīng)為線性遞增關(guān)系。當(dāng)存在羊群行為時(shí)，個(gè)股的收益率將向市場(chǎng)收益率趨近，csad和之間的線性遞增關(guān)系被破壞，呈現(xiàn)出非線性的關(guān)系。 （5）因此，我們考察羊群行為可以對(duì)方程（5）進(jìn)行回歸，若顯著為負(fù)，則存在羊群行為?？紤]到市場(chǎng)上漲和下跌時(shí)羊群行為的程度可能有所不同

18、，因此我們對(duì)上升行情和下跌行情分別進(jìn)行研究，即分別對(duì)下面兩個(gè)方程進(jìn)行回歸分析： （6） （7）其中和分別為市場(chǎng)上漲時(shí)的橫截面絕對(duì)偏離度和市場(chǎng)收益率絕對(duì)值，而和分別為市場(chǎng)下跌時(shí)的橫截面絕對(duì)偏離度和市場(chǎng)收益率絕對(duì)值。如果在市場(chǎng)大幅變動(dòng)時(shí)投資者確實(shí)存在羊群行為，那么將隨著的增加而下降。因此，當(dāng)（6）和（7）中的回歸系數(shù)顯著為負(fù)時(shí)，可以認(rèn)為市場(chǎng)上存在羊群行為。創(chuàng)業(yè)板整體dependent variable: csadincluded observations: 245variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0134820.

19、00047628.336380.0000x1-0.0006810.055606-0.0122540.9902x23.2608431.2523562.6037660.0098r-squared0.190833    mean dependent var0.014553adjusted r-squared0.184146    s.d. dependent var0.003778s.e. of regression0.003412    akaike info criterion

20、-8.510794sum squared resid0.002818    schwarz criterion-8.467921log likelihood1045.572    f-statistic28.53658durbin-watson stat1.316024    prob(f-statistic)0.000000根據(jù)回歸結(jié)果可以看出rmt2的系數(shù)顯著為正數(shù)，說(shuō)明我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)整體上不存在羊群效應(yīng)。整體上升市dependent variable: csadincl

21、uded observations: 119variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0135930.00068719.795550.0000x1-0.0901830.090922-0.9918770.3233x24.4904842.2887071.9620180.0522r-squared0.076200    mean dependent var0.013606adjusted r-squared0.060273    s.d. de

22、pendent var0.003601s.e. of regression0.003491    akaike info criterion-8.452350sum squared resid0.001414    schwarz criterion-8.382288log likelihood505.9148    f-statistic4.784165durbin-watson stat1.374381    prob(f-stat

23、istic)0.010081由回歸結(jié)果可以看出，（）2的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)在上升市中不存在羊群效應(yīng)。 整體下降市dependent variable: csadincluded observations: 126variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0133410.00043130.935460.0000x11.2933610.8706231.4855590.1400x2-0.1041790.037380-2.7870210.0062r-squared0.313459  

24、0; mean dependent var0.015447adjusted r-squared0.302296    s.d. dependent var0.003736s.e. of regression0.003120    akaike info criterion-8.678308sum squared resid0.001197    schwarz criterion-8.610777log likelihood549.7334  &

25、#160; f-statistic28.07949durbin-watson stat1.564162    prob(f-statistic)0.000000由回歸結(jié)果可以看出，（）2的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)在下降市中存在顯著的羊群效應(yīng)。行業(yè)c的總體variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0152150.00079119.240050.0000x10.2033550.1231981.6506340.1001x21.3831303.8944140.3551

26、570.7228r-squared0.119231    mean dependent var0.017705adjusted r-squared0.111952    s.d. dependent var0.005921s.e. of regression0.005580    akaike info criterion-7.527184sum squared resid0.007534    schwarz criterion-7.

27、484312log likelihood925.0801    f-statistic16.38001durbin-watson stat1.537856    prob(f-statistic)0.000000行業(yè)c的上升市variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0134560.00129110.420220.0000x10.3321420.2332281.4241090.1571x20.3336718.4926730.0392890

28、.9687r-squared0.169971    mean dependent var0.016979adjusted r-squared0.155660    s.d. dependent var0.006158s.e. of regression0.005659    akaike info criterion-7.486365sum squared resid0.003714    schwarz criterion-7.416

29、304log likelihood448.4387    f-statistic11.87704durbin-watson stat1.716327    prob(f-statistic)0.000020行業(yè)c下降市variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0168710.00102616.442740.0000x10.0700650.1518920.4612790.6454x23.3645984.4842330.7503170.454

30、5r-squared0.086396    mean dependent var0.018390adjusted r-squared0.071541    s.d. dependent var0.005627s.e. of regression0.005422    akaike info criterion-7.573353sum squared resid0.003615    schwarz criterion-7.505823l

31、og likelihood480.1212    f-statistic5.815842durbin-watson stat1.614928    prob(f-statistic)0.003860行業(yè)g總體variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0133330.00066919.927400.0000x1-0.0326040.072745-0.4481920.6544x24.1523491.5277182.7180080.0070r-

32、squared0.142847    mean dependent var0.014308adjusted r-squared0.135763    s.d. dependent var0.005218s.e. of regression0.004851    akaike info criterion-7.806954sum squared resid0.005696    schwarz criterion-7.764081log

33、likelihood959.3518    f-statistic20.16505durbin-watson stat1.598148    prob(f-statistic)0.000000行業(yè)g上升市variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0129850.00083015.645840.0000x1-0.1126580.101574-1.1091220.2697x26.7270262.3661822.8429880.0053r-sq

34、uared0.180189    mean dependent var0.013373adjusted r-squared0.166175    s.d. dependent var0.004654s.e. of regression0.004250    akaike info criterion-8.059188sum squared resid0.002113    schwarz criterion-7.989500log li

35、kelihood486.5513    f-statistic12.85792durbin-watson stat1.739062    prob(f-statistic)0.000009行業(yè)g下降市variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0141920.00106013.386320.0000x1-0.0261560.105851-0.2470990.8052x23.3945302.0908131.6235450.1071r-squa

36、red0.112264    mean dependent var0.015205adjusted r-squared0.097711    s.d. dependent var0.005581s.e. of regression0.005301    akaike info criterion-7.618173sum squared resid0.003428    schwarz criterion-7.550294log like

37、lihood479.1358    f-statistic7.714154durbin-watson stat1.622628    prob(f-statistic)0.000700行業(yè)k總體variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0158650.00146810.806160.0000x1-0.5780470.146209-3.9535550.0001x222.344582.8409537.8651710.0000r-squared

38、0.372331    mean dependent var0.016013adjusted r-squared0.367144    s.d. dependent var0.013728s.e. of regression0.010921    akaike info criterion-6.184119sum squared resid0.028862    schwarz criterion-6.141246log likelih

39、ood760.5545    f-statistic71.77680durbin-watson stat1.867959    prob(f-statistic)0.000000行業(yè)k上升市variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0143800.0023026.2460780.0000x1-0.4063340.261541-1.5536140.1230x219.814135.5583013.5647810.0005r-squared0.

40、272452    mean dependent var0.015738adjusted r-squared0.260016    s.d. dependent var0.013374s.e. of regression0.011505    akaike info criterion-6.067403sum squared resid0.015486    schwarz criterion-5.997716log likelihoo

41、d367.0442    f-statistic21.90712durbin-watson stat2.011766    prob(f-statistic)0.000000行業(yè)k下降市variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0171920.0019568.7876820.0000x1-0.7115280.179372-3.9667840.0001x224.047103.2689547.3562080.0000r-squared0.46

42、5089    mean dependent var0.016277adjusted r-squared0.456320    s.d. dependent var0.014108s.e. of regression0.010402    akaike info criterion-6.269880sum squared resid0.013201    schwarz criterion-6.202000log likelihood3

43、94.8675    f-statistic53.03762durbin-watson stat1.727205    prob(f-statistic)0.000000行業(yè)lvariablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0115520.00097911.803540.0000x1-0.0876820.094738-0.9255290.3556x26.7129281.6349484.1058970.0001r-squared0.267844&

44、#160;   mean dependent var0.013307adjusted r-squared0.261793    s.d. dependent var0.008636s.e. of regression0.007420    akaike info criterion-6.957003sum squared resid0.013325    schwarz criterion-6.914130log likelihood855.23

45、28    f-statistic44.26537durbin-watson stat1.757718    prob(f-statistic)0.000000行業(yè)l上升市variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0110780.0014887.4428500.0000x1-0.2304390.148558-1.5511680.1236x210.781572.4453664.4089800.0000r-squared0.428009

46、60;   mean dependent var0.012894adjusted r-squared0.418231    s.d. dependent var0.010775s.e. of regression0.008219    akaike info criterion-6.740115sum squared resid0.007903    schwarz criterion-6.670428log likelihood407.4069

47、    f-statistic43.77434durbin-watson stat1.974151    prob(f-statistic)0.000000行業(yè)l下降市variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0115070.00112710.212920.0000x10.1582900.1090931.4509640.1494x2-0.8176332.033579-0.4020660.6883r-squared0.067806 

48、;   mean dependent var0.013709adjusted r-squared0.052398    s.d. dependent var0.005942s.e. of regression0.005784    akaike info criterion-7.443578sum squared resid0.004048    schwarz criterion-7.375346log likelihood464.5018&#

49、160;   f-statistic4.400652durbin-watson stat1.546192    prob(f-statistic)0.014293其他類variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0131150.00083415.719990.0000x10.0680090.0905050.7514370.4531x22.4849491.9010381.3071540.1924r-squared0.112777  

50、  mean dependent var0.014976adjusted r-squared0.105445    s.d. dependent var0.006449s.e. of regression0.006099    akaike info criterion-7.349157sum squared resid0.009002    schwarz criterion-7.306285log likelihood903.2718 

51、60;  f-statistic15.38061durbin-watson stat1.943917    prob(f-statistic)0.000001其他類上升市variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0124650.00097712.753350.0000x10.0519680.1328840.3910750.6965x21.9217073.5163550.5465060.5858r-squared0.054725  

52、0; mean dependent var0.013549adjusted r-squared0.038567    s.d. dependent var0.005128s.e. of regression0.005028    akaike info criterion-7.722938sum squared resid0.002958    schwarz criterion-7.653251log likelihood466.3763  &

53、#160; f-statistic3.386756durbin-watson stat1.964735    prob(f-statistic)0.037167其他下降市variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0141120.0014239.9176600.0000x10.0702220.1382180.5080540.6123x22.2727412.6393890.8610860.3909r-squared0.112537   

54、60;mean dependent var0.016345adjusted r-squared0.097989    s.d. dependent var0.007262s.e. of regression0.006897    akaike info criterion-7.091792sum squared resid0.005803    schwarz criterion-7.023913log likelihood446.2370   

55、 f-statistic7.735266durbin-watson stat1.996788    prob(f-statistic)0.000687在行業(yè)分析中，只有l(wèi)類在下降市中存在著顯著的羊群效應(yīng)。（三）結(jié)論 由以上的實(shí)證分析過(guò)程可以看出，我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)整體以及在上升市中不存在顯著的羊群效應(yīng)，但是在下降市中存在著顯著的羊群效應(yīng)。通過(guò)分行業(yè)的分析可以發(fā)現(xiàn)，各個(gè)行業(yè)的整體情況較為樂(lè)觀，唯有l(wèi)傳播與文化產(chǎn)業(yè)類在下降市中存在著顯著的羊群效應(yīng)?？偠灾?，我國(guó)的創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)整體上已經(jīng)較為成熟，但是仍存在著需要改進(jìn)的地方。對(duì)此問(wèn)題，我們需要有清醒的認(rèn)識(shí)。

56、四、成因分析與建議（一）成因分析本文的實(shí)證結(jié)果表明，創(chuàng)業(yè)板股票整體的羊群效應(yīng)并不明顯，但是在下降時(shí)中存在著顯著的羊群效應(yīng)；各個(gè)行業(yè)的整體情況較為樂(lè)觀，唯有l(wèi)傳播與文化產(chǎn)業(yè)類在下降市中存在著顯著的羊群效應(yīng)。上述實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生的具體原因，根據(jù)我國(guó)中小板市場(chǎng)本身的特點(diǎn)、觀察期2011年的總體形勢(shì)以及投資者決策的不同角度，可以大致歸納為以下三點(diǎn)。1、投資者：投資水平上升；止損不追漲，轉(zhuǎn)變投資心態(tài)（1）創(chuàng)業(yè)板投資者的投資水平總體較高。深交所發(fā)布的2011年投資者調(diào)查報(bào)告顯示，創(chuàng)業(yè)板投資者的群體特征較之前有所強(qiáng)化。主要表現(xiàn)在五個(gè)方面：一是多為投資年限較長(zhǎng)的有經(jīng)驗(yàn)投資者：67%的創(chuàng)業(yè)板投資者入市時(shí)間在2006年以前，顯著高于非創(chuàng)業(yè)板投資者；二是資金實(shí)力更為雄厚：創(chuàng)業(yè)板投資者2011年的平均賬戶資產(chǎn)量與2010年相比明顯上升，是非創(chuàng)業(yè)板投資者平均賬戶資產(chǎn)量的2.23倍，從資產(chǎn)量分布來(lái)看，創(chuàng)業(yè)板投資者中賬戶資金量在50萬(wàn)元以上的投資者比例為40%，遠(yuǎn)高于非創(chuàng)業(yè)板投資者相應(yīng)