湯長安，彭 耿

(1.湖南商學(xué)院 公共管理學(xué)院，湖南 長沙 410205；2.吉首大學(xué) 商學(xué)院，湖南 吉首 416000)

一、引言

證券投資基金(以下簡稱“基金”)通常被認(rèn)為是穩(wěn)定市場價(jià)格、抑制非理性行為的重要力量，從發(fā)達(dá)國家資本市場的發(fā)展歷史來看，基金確實(shí)發(fā)揮了市場中堅(jiān)的作用，促進(jìn)了金融系統(tǒng)的競爭，提高了資本市場的效率，降低了證券市場的波動(dòng)。對新興資本市場的國家而言，基金的發(fā)展對金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化也會(huì)產(chǎn)生重大的影響，并對金融體系的穩(wěn)定起到推動(dòng)性作用。在這種思想的引導(dǎo)下，中國作為新興資本市場國家的典型代表，自2001年底開始采取了超常規(guī)發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者(主要是證券投資基金)的戰(zhàn)略，2004 年初國務(wù)院在下發(fā)的“關(guān)于推進(jìn)資本市場改革開放和穩(wěn)定發(fā)展的若干意見”中提出了要大力發(fā)展證券投資基金，使基金作為“誠信、守法、專業(yè)”的機(jī)構(gòu)投資者，并“成為資本市場的主導(dǎo)力量”，由此基金在資本市場中所占的比重迅速增加，對資本市場的影響也不斷增強(qiáng)。然而，在中國基金業(yè)的快速發(fā)展過程中，基金是否發(fā)揮了穩(wěn)定市場的作用，這是一個(gè)值得深入研究的問題。從資本市場角度來看，中國證券市場目前仍是一個(gè)新興市場，基金作為市場投資主體，為市場提供了大量有效資金，雖然整體規(guī)模不斷壯大、結(jié)構(gòu)也不斷優(yōu)化，但其整體規(guī)模和結(jié)構(gòu)都還存在不足，對證券市場的穩(wěn)定作用顯得力量不夠。從基金本身的角度來看，中國基金不論在規(guī)模、品種、投資理念和技術(shù)上都還處于初期的發(fā)展和探索中。因此，人們不禁懷疑基金到底是市場波動(dòng)的抑制力量還是推波助瀾者？基金投資行為可能還沒有完全反映理性、成熟的投資理念，其中類似于散戶的羊群行為*通常認(rèn)為，基金羊群行為是其所有行為中跟證券市場的穩(wěn)定聯(lián)系最緊密的一種投資行為。尤其受到學(xué)者們的關(guān)注，大量實(shí)證研究也表明中國基金的投資行為不夠理性，在股票投資過程中表現(xiàn)出了顯著的羊群行為?；鹧蛉盒袨闀?huì)加劇股價(jià)波動(dòng)性，所產(chǎn)生的股市泡沫與證券市場的規(guī)范化、市場化發(fā)展的本質(zhì)要求之間存在著深刻的矛盾。基金羊群行為本身以及所產(chǎn)生的問題引起了許多研究者的興趣，這些研究有助于了解機(jī)構(gòu)交易對證券市場的影響以及證券價(jià)格對信息的反映方式。目前研究的焦點(diǎn)主要集中于基金是否相互模仿投資以及是否存在羊群行為，在基金羊群行為究竟處于什么樣的一個(gè)水平以及系統(tǒng)地研究基金羊群行為的影響因素方面還比較欠缺。對此，本文將利用經(jīng)典的LSV模型以及新發(fā)展起來的FHW模型來估計(jì)中國基金的羊群行為水平，得到基金羊群行為水平的上下界，如此我們就可以更加精確地了解真實(shí)的羊群行為水平所處的范圍。同時(shí)深入研究基金羊群行為的影響因素，以期揭示基金羊群行為的特征，為監(jiān)管者提供相應(yīng)的政策制定依據(jù)。

下面的內(nèi)容是這樣安排的。第二部分綜述國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，并對現(xiàn)有文獻(xiàn)做出評價(jià)；第三部分介紹實(shí)證研究中所采用的方法和模型，包括基金羊群行為水平估計(jì)的LSV模型和FHW模型的原理介紹，并在基金羊群行為影響因素的分析上構(gòu)建計(jì)量模型；在第四部分中，利用第三部分介紹的模型開展實(shí)證研究，得到基金羊群行為水平的上下界，并明確影響基金羊群行為的關(guān)鍵因素；第五部分對全文做出總結(jié)并提出相關(guān)政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

基金由于擁有自己的研究團(tuán)隊(duì)，因而獲得信息更為快速和準(zhǔn)確，在監(jiān)管部門和投資者眼中他們的投資行為應(yīng)該是理性的。但由于市場競爭和不完善的金融制度，基金同普通投資者一樣也可能會(huì)存在羊群行為。通常認(rèn)為，羊群行為是指由于信息的不確定性和不對稱性，投資者在投資時(shí)模仿他人的決策，而放棄根據(jù)自己已有信息做出決策的非理性行為。這種非理性行為不僅會(huì)導(dǎo)致證券價(jià)格偏離其價(jià)值，甚至可能會(huì)引起證券市場短期內(nèi)的大幅度波動(dòng)。目前對基金羊群行為的研究文獻(xiàn)較多，主要集中于兩個(gè)方面：基金羊群行為的理論研究和基金羊群行為的實(shí)證研究。由于本文側(cè)重于實(shí)證研究，因此，下文主要綜述實(shí)證類相關(guān)文獻(xiàn)。

在基金羊群行為的實(shí)證研究方面，主要是利用一些方法來測度羊群行為的水平并在此基礎(chǔ)上分析不同情況下羊群行為的差異，但基金羊群行為的測度偏差會(huì)影響對基金市場地位的判斷，從而會(huì)導(dǎo)致監(jiān)管部門形成錯(cuò)誤的政策導(dǎo)向。準(zhǔn)確測度羊群行為是金融計(jì)量學(xué)中一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的問題[1]，也是正確判斷基金羊群行為的程度乃至制定有針對性的政策的前提。目前已有的測度方法主要有Lakonishok和Shleifer等(1992)[2]的LSV模型和Frey和Herbst等(2007)[1]提出的FHW模型，以及Wermers(1999)[3]在Lakonishok和Shleifer等的研究基礎(chǔ)上區(qū)分開來的“買入羊群行為”和“賣出羊群行為”，已有文獻(xiàn)均是利用上述3個(gè)方法來開展實(shí)證研究。

國外研究方面，Lakonishok和Shleifer等(1992)[2]認(rèn)為股票交易是隨機(jī)分布的，如果不存在羊群行為，買賣行為的概率應(yīng)該相等，對股票任何過度的買賣活動(dòng)都被解釋為羊群行為。在此基礎(chǔ)上，他們提出了LSV模型，并利用該模型研究了美國基金，發(fā)現(xiàn)美國基金并沒有表現(xiàn)出明顯的羊群行為，且在規(guī)模越小的股票交易中基金越容易產(chǎn)生羊群行為。Grinblatt和Titman等(1995)[4]的研究發(fā)現(xiàn)美國共同基金總體上沒有表現(xiàn)出明顯的羊群行為，且羊群行為與交易股票的基金數(shù)目呈單調(diào)的正向關(guān)系。Wermers(1999)[3]設(shè)計(jì)了一個(gè)組合變化測度指標(biāo)對LSV模型進(jìn)行了改進(jìn)，并進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)美國基金總體上存在一定程度的羊群行為，買入和賣出股票時(shí)的羊群行為程度相差不大，同時(shí)發(fā)現(xiàn)規(guī)模較小和成長性較好的股票更加容易產(chǎn)生羊群行為。Wylie(2005)[5]的研究發(fā)現(xiàn)英國基金不存在明顯的羊群行為，且羊群行為與交易股票的基金數(shù)目呈單調(diào)的正向關(guān)系。Frey和Herbst等(2007)[1]在指出LSV模型的缺陷的基礎(chǔ)上提出一個(gè)新的基金羊群行為測度模型，即FHW模型，他們利用這兩個(gè)模型研究了德國基金，發(fā)現(xiàn)存在明顯的羊群行為，且FHW值是LSV值的3.6倍，同時(shí)發(fā)現(xiàn)FHW值隨交易股票的基金數(shù)目的上升而遞減，而LSV值隨交易股票的基金數(shù)目的上升而增加，另外，LSV值隨股票規(guī)模的上升而增加，F(xiàn)HW值隨股票規(guī)模的變化呈U形曲線。Mohamed和Bellando(2011)[6]對法國基金市場的研究發(fā)現(xiàn)，不管是采用LSV模型，還是FHW模型衡量的羊群行為值，都會(huì)跟著股票交易頻度的上升而增加。LSV模型衡量的羊群行為值會(huì)隨著交易基金數(shù)目的增加而增加，這意味著出于聲譽(yù)的考慮，對交易基金數(shù)目較多的股票受基金的關(guān)注度也高，他們認(rèn)為這個(gè)結(jié)果的出現(xiàn)可能是源于LSV方法的偏誤，因?yàn)閼?yīng)用FHW方法并不能得到類似的結(jié)論。

國內(nèi)研究方面，施東暉(2001)[7]利用一個(gè)簡化了的LSV模型對基金進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)基金對于單個(gè)股票的交易存在顯著的羊群行為，且在電子通訊、生物醫(yī)藥、基建行業(yè)中存在更嚴(yán)重的羊群行為。陳浩(2004)[8]使用LSV模型研究發(fā)現(xiàn)基金存在顯著的羊群行為，且在小盤股上的羊群行為更顯著，但采用區(qū)分買賣方的羊群行為指標(biāo)并沒有得到顯著的結(jié)果。吳福龍和曾勇等(2004)[9]采用同樣的方法發(fā)現(xiàn)中國基金的羊群效應(yīng)高于美國基金的羊群效應(yīng)，中國基金羊群效應(yīng)隨股票流通市值的增加而增大，大盤股的羊群效應(yīng)大于小盤股的羊群效應(yīng)，但不顯著，按流通股本分類的中盤股羊群效應(yīng)最高，交易股票的基金數(shù)目與羊群效應(yīng)正相關(guān)。趙彥志和王慶石(2005)[10]利用LSV模型研究了中國基金的羊群行為，在對持有股票的基金數(shù)目進(jìn)行分類研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)目越多的基金參與的股票的羊群行為值略有增加，同時(shí)發(fā)現(xiàn)基金在整體上的羊群行為非常顯著，不僅表現(xiàn)于買入羊群行為，也表現(xiàn)于賣出羊群行為，中國基金的羊群行為特征比美國市場更加明顯。祁斌和袁克等(2006)[11]利用LSV模型和Wermers(1999)的擴(kuò)展方法對中國基金的交易行為進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)基金使用正負(fù)反饋交易策略，具有較明顯的羊群行為，且成長型基金的羊群行為更加明顯，流通盤較大或較小的股票的羊群行為更加明顯。胡赫男和吳世農(nóng)(2006)[12]構(gòu)建了一個(gè)新的羊群行為測度指標(biāo)研究了基金羊群行為的特征及其影響因素，研究發(fā)現(xiàn)基金的羊群行為與基金盈利能力、基金與市場的相對規(guī)模等因素正相關(guān)，熊市中的羊群行為水平大于牛市，且基金的羊群行為隨著時(shí)間的推移沒有顯著改善，他們提出的新測度指標(biāo)與LSV模型沒有本質(zhì)上的差異。李志文和余佩琨等(2010)[13]把投資者的羊群行為界定為持有各只股票倉位變化的標(biāo)準(zhǔn)差，此值越小，表明投資者的投資行為越一致，則羊群行為越明顯，他們的研究發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者的羊群行為比個(gè)人投資者更加明顯。魏立波(2010)[14]按股票流通市值來劃分不同規(guī)模的股票，研究發(fā)現(xiàn)中國基金在規(guī)模偏小的股票上表現(xiàn)出更明顯的羊群行為，同時(shí)發(fā)現(xiàn)基金羊群效應(yīng)與參與股票交易的基金數(shù)目呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系。田存志和趙萌(2011)[15]利用LSV和FHW模型研究了中國基金的羊群行為，發(fā)現(xiàn)FHW模型所計(jì)算出的基金羊群行為值遠(yuǎn)高于LSV模型的測算結(jié)果，并發(fā)現(xiàn)參與股票交易的基金數(shù)目的不同不會(huì)顯著地影響基金羊群行為，小規(guī)模股票和較大規(guī)模股票要比中等規(guī)模股票具有更為明顯的羊群行為。

綜上所述，目前較多的文獻(xiàn)都是利用LSV模型來研究中國基金的羊群行為，并根據(jù)一些特征對基金羊群行為進(jìn)行了分組比較，比如交易股票的基金數(shù)目、股票規(guī)模、上市公司所屬行業(yè)類別等，但都是組內(nèi)比較，沒有進(jìn)行組間比較，這樣就無法控制變量之間的相互影響(比如交易股票的基金數(shù)目通常與股票規(guī)模正相關(guān))，從而導(dǎo)致結(jié)論差異較大。與現(xiàn)有的文獻(xiàn)相比較，本文同時(shí)使用LSV模型和FHW模型來估計(jì)中國基金的羊群行為水平，這樣可以得到中國基金羊群行為水平所處的范圍；其次，分別利用LSV模型和FHW模型的估計(jì)值來構(gòu)建模型，采用FGLS來分析影響基金羊群行為的因素，以期更加深入地探討基金羊群行為產(chǎn)生的原因。

三、實(shí)證方法

(一)LSV模型

Lakonishok和Shleifer等(1992)[2]提出了經(jīng)典的LSV模型，該模型通過測度某個(gè)時(shí)期內(nèi)單只股票的買方力量對機(jī)構(gòu)投資者的平均買方力量的偏離來度量羊群行為，其計(jì)算公式如下

(1)

Ni,t=Bi,t+Si,t

(2)

其中，Bi,t表示在t時(shí)期買入股票i的基金個(gè)數(shù)，Si,t表示在t時(shí)期賣出股票i的基金個(gè)數(shù)，pt用時(shí)期t凈買入所有股票的基金個(gè)數(shù)占買賣所有股票的基金個(gè)數(shù)的比例來代替，AF為調(diào)整因子，其表達(dá)式為

(3)

Lakonishok和Shleifer等(1992)認(rèn)為某只股票在不存在羊群行為的情況下，基金對該股票的交易應(yīng)該是相互獨(dú)立的，那么在所有交易該股票的基金中，應(yīng)該有一半的基金賣出該股票，一半的基金買入該股票，此時(shí)羊群行為值應(yīng)等于零，而當(dāng)LSVi,t不為零時(shí)，則表明存在羊群行為。但如果沒有調(diào)整因子，計(jì)算的羊群行為值將夸大羊群行為的真實(shí)水平，因?yàn)橛行┢x是由于交易行為的隨機(jī)性所造成的，調(diào)整因子能夠體現(xiàn)這種隨機(jī)性質(zhì)，它的存在能夠使羊群行為的計(jì)算值更加符合實(shí)際。顯然，隨著持有股票的基金數(shù)目增加，交易行為的隨機(jī)性將相互抵消，AF值會(huì)降低，但如果持有股票的基金數(shù)目不多，則計(jì)算出的羊群行為指數(shù)會(huì)偏小，這也是目前幾乎所有利用LSV模型研究基金羊群行為的文獻(xiàn)都會(huì)考慮基金數(shù)目的原因。對某個(gè)時(shí)期所有股票的羊群行為值進(jìn)行平均即可得到某個(gè)時(shí)期基金的羊群行為水平LSVt。

(二)FHW模型

Frey和Herbst等(2007)[1]利用Monte Carlo模擬方法證明了LSV模型非常適合檢驗(yàn)羊群行為是否存在，但在羊群行為存在的前提下，LSV模型會(huì)低估羊群行為的程度，主要是因?yàn)樵谶@種情況下，LSV模型中的調(diào)整因子過大。除非交易股票的基金數(shù)目非常大，LSV模型的期望值相對于羊群行為的真實(shí)值總是下偏的，在二項(xiàng)分布的假設(shè)下，他們對這種偏誤進(jìn)行了數(shù)值模擬。由此他們提出了一個(gè)新的羊群行為衡量方法，即FHW模型，利用此模型可以得到真實(shí)羊群行為的一致估計(jì)。新模型采用了LSV模型的基本理念，也是通過衡量交易行為的過度偏離來測度羊群行為，但是不同于LSV模型的是，F(xiàn)HW模型利用了二階矩而不是一階矩，模型形式為

(6)

其中，At表示t期考察的所有被基金交易的股票集合，nt為這個(gè)集合中股票的數(shù)目。Frey和Herbst等證明了FHWt是對真實(shí)基金羊群行為水平的無偏的、一致的估計(jì)。但Bellando(2010)[16]研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)賣方羊群行為和買方羊群行為不對稱(即具有賣出羊群行為的股票與具有買入羊群行為股票數(shù)量不一致)時(shí)，F(xiàn)HWt是向上偏的，因此，他認(rèn)為FHWt可以作為基金羊群行為水平的一個(gè)上界。同時(shí)他從理論上證明了LSV和FHW模型對羊群行為的衡量都是有偏的，基金羊群行為的真實(shí)值位于兩者之間，即LSVt

(三)計(jì)量分析模型

本文不同于已有的文獻(xiàn)，為了進(jìn)一步考察基金羊群行為的影響因素，采用回歸方法而不是分組比較的方法，這樣能夠控制自變量之間的相互影響。在回歸模型中自變量的選擇方面，主要參考已有文獻(xiàn)中所探討的影響基金羊群行為的相關(guān)因素，包括交易股票的基金數(shù)目、股票規(guī)模、股票所屬行業(yè)和股票收益，另外，考慮到中國股市獨(dú)有的特征，納入一個(gè)新的影響因素，即流通A股的比例。

交易股票的基金數(shù)目(num)。通常情況下，交易股票的基金數(shù)目越多，羊群行為更加容易發(fā)生，已有很多的文獻(xiàn)都得到了這個(gè)結(jié)論，但也有田存志和趙萌(2011)[15]發(fā)現(xiàn)交易股票的基金數(shù)目不會(huì)顯著地影響基金羊群行為以及魏立波(2010)[14]發(fā)現(xiàn)基金羊群效應(yīng)與參與股票交易的基金數(shù)目呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系。本文在控制其他變量的影響下進(jìn)一步考察兩者之間的關(guān)系，取交易股票的基金數(shù)目的對數(shù)進(jìn)入模型。

股票規(guī)模(scale)。理論上，小規(guī)模公司的股票應(yīng)該表現(xiàn)出較強(qiáng)的羊群行為，因?yàn)橐?guī)模小的股票信息相對難以獲取，導(dǎo)致基金更加愿意跟誰他人進(jìn)行投資，另一方面，對于規(guī)模大的股票，通常對其進(jìn)行分析的證券分析師的數(shù)量比較多，從而導(dǎo)致基金依賴的信息雷同，也可能出現(xiàn)明顯的羊群行為，但規(guī)模較小的股票表現(xiàn)出的羊群行為通常弱于規(guī)模較大的股票。本文用流通A股的數(shù)量作為股票規(guī)模的衡量來檢驗(yàn)股票規(guī)模對基金羊群行為的影響，取其對數(shù)進(jìn)入模型。

股票收益(return)。窗飾行為是指基金在時(shí)期末修正投資組合，買進(jìn)前期表現(xiàn)好的股票，賣出前期表現(xiàn)差的股票，如此操作來粉飾投資組合的業(yè)績，這實(shí)質(zhì)上就是一種正的反饋交易策略，表現(xiàn)為“追漲殺跌”。如果很多基金都采取這種行為，就會(huì)導(dǎo)致羊群行為的產(chǎn)生。收益率的計(jì)算有兩種方法，即簡單收益率和自然對數(shù)收益率，本文采用后者，為消除除權(quán)、除息對股票價(jià)格的影響，在計(jì)算股票收益率時(shí)采用股票的前復(fù)權(quán)價(jià)格進(jìn)行計(jì)算。

流通A股的比例(ratio)。中國證券市場于2005年9月啟動(dòng)了股權(quán)分置①改革，通常認(rèn)為，股權(quán)分置問題的解決，可實(shí)現(xiàn)證券市場真實(shí)的供求關(guān)系和定價(jià)機(jī)制，有利于改善投資環(huán)境，促使股票市場持續(xù)健康穩(wěn)定發(fā)展。如果股票流通A股比例的增加能夠降低基金羊群行為的水平，則從一定程度上相當(dāng)于穩(wěn)定了股市，為了驗(yàn)證這個(gè)觀點(diǎn)，本文把股票流通A股的比例納入模型中。*股權(quán)分置是一個(gè)具有中國特色的企業(yè)所有權(quán)制度，主要是針對國有上市公司，包括在內(nèi)地及香港上市的中國國有企業(yè)。這個(gè)制度安排在2005年之前已經(jīng)實(shí)行多年，其中特別規(guī)定：上市的企業(yè)只允許其少部分股份(通常不到三分之一)在市場公開發(fā)行及交易，其余的股份則暫時(shí)不允許進(jìn)入市場流通，并只能由一個(gè)或幾個(gè)法人持有。

股票所屬行業(yè)(industry)。設(shè)置股票所屬行業(yè)的變量，來考察基金羊群行為在不同行業(yè)之間的差異，以此判斷基金羊群行為是否具有“板塊效應(yīng)”*中國股票市場中具有板塊效應(yīng)，即同一板塊內(nèi)的股票之間因具有相同的特點(diǎn)或題材而具有有機(jī)的聯(lián)系，在市場運(yùn)行中因這種“板塊結(jié)構(gòu)”形成的“板塊連動(dòng)”，要升同升，要跌同跌，稱之為“板塊效應(yīng)”。本文以行業(yè)為板塊，來考察基金羊群行為是否也存在“板塊效應(yīng)”，即不同行業(yè)之間的基金羊群行為是否存在差異。。股票所屬行業(yè)變量以虛擬變量的形式納入模型中。

綜上所述，本文最終建立的基金羊群行為影響因素計(jì)量模型如下*本文計(jì)量分析的一個(gè)目的是要得到各個(gè)行業(yè)之間的基金羊群行為水平的差異，因此必須設(shè)置跟行業(yè)分類數(shù)目(n個(gè))一樣多的虛擬變量，為了避免“虛擬變量陷阱”(即在包含截距項(xiàng)時(shí)，n個(gè)特征要引入n-1個(gè)虛擬變量，如果引入n個(gè)，則會(huì)造成完全多重共線性)，以下計(jì)量模型中不包含截距項(xiàng)，這樣在引入n個(gè)虛擬變量后不會(huì)產(chǎn)生虛擬變量陷阱。

herd=β1lnnum+β2lnscale+β3return+

其中herd分別代表LSV和FHW，n為行業(yè)分類的數(shù)目，μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

四、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)說明

本文所用的樣本數(shù)據(jù)來自于聚源數(shù)據(jù)庫。開放式基金是世界各國基金運(yùn)作的主要形式，由于具有市場選擇性強(qiáng)、流動(dòng)性好、透明度高、便于投資等優(yōu)勢，目前已經(jīng)成為國際基金市場的主流品種。中國證監(jiān)會(huì)于2000年10月8日發(fā)布了“開放式證券投資基金試點(diǎn)辦法”，次年9月成立了第一只開放式基金“華安創(chuàng)新”，經(jīng)過十余年的發(fā)展，目前開放式基金已經(jīng)完全取代封閉式基金成為中國基金市場中的主要機(jī)構(gòu)投資者。根據(jù)聚源數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計(jì)，截止到2011年底，中國全部基金總數(shù)為914只，份額為26516.49億份，資產(chǎn)凈值為21475.83億元，而開放式基金總數(shù)有887只，占基金總數(shù)的97.05%，份額為25565.29億份，占全部基金份額的96.41%，資產(chǎn)凈值為20672.82億元，占全部基金資產(chǎn)凈值的96.26%。由于中國在2001年9月才正式推出第一只開放式基金，截至到2002年12月31日，開放式基金也只發(fā)展到17只，其規(guī)模和結(jié)構(gòu)對股票市場的影響都非常有限，因此本文的研究期限限定為2003年至2012年6月*在這個(gè)時(shí)間段，股市經(jīng)歷了熊市和牛市，期間的樣本具有很好的代表性。，選擇該期限內(nèi)所有開放式基金交易的股票作為樣本。

本文設(shè)置以下規(guī)則對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：(1)不考慮成立未滿半年的基金交易數(shù)據(jù)。這是因?yàn)樾鲁闪⒌幕鸾▊}期一般為3到6個(gè)月，在此期間其交易基本為買入，若將其作為研究樣本容易造成買入動(dòng)量的假象；(2)不考慮上市未滿1個(gè)月的新股。這是因?yàn)樾鹿缮鲜谐跗冢鹂赡軙?huì)賣出與其投資理念不符的新股，若將新股作為研究樣本，容易造成逆向賣出，但如果在下一報(bào)告期該新股仍然被包含在投資組合中，則該股票被用來分析基金羊群行為；(4)由于基金羊群行為計(jì)算涉及買入行為比例的計(jì)算，又有Wermers(1999)[3]認(rèn)為嚴(yán)格的羊群行為應(yīng)該考慮在一個(gè)季度內(nèi)至少有5只基金交易的股票，因此，排除交易基金數(shù)目在5只以下的股票，所以在報(bào)告期內(nèi)至少有5只基金曾買入或賣出的股票才能納入羊群行為的計(jì)算。本文所有原始數(shù)據(jù)均來自于聚源數(shù)據(jù)庫，對基金交易股票的數(shù)目以及交易股票的基金平均數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果如表1所示。

依據(jù)上述四個(gè)數(shù)據(jù)篩選原則，最終共獲得2263個(gè)觀測樣本。從表1可以看出，至少有5只基金交易的股票數(shù)量逐年增加，這一方面是由于市場上發(fā)行的股票數(shù)量逐年增加，另一方面是由于基金的數(shù)量也在逐年增加。樣本期間內(nèi)交易股票的基金平均數(shù)目為16.378只。

表1 基金交易股票的數(shù)目以及交易股票的基金平均數(shù)目的統(tǒng)計(jì)

(二)中國基金羊群行為水平的上下界估計(jì)

表2報(bào)告了利用LSV和FHW模型所計(jì)算的羊群行為值，包括每個(gè)季度的值以及整個(gè)樣本期的值。表2的結(jié)果表明中國基金整體LSV值為4.9%，意味著有54.9%的基金買入股票，而45.1%的基金賣出股票(假如基金都是隨機(jī)獨(dú)立地交易，那么買入股票的基金數(shù)目的平均比例應(yīng)該是0.5)，顯示中國基金表現(xiàn)出了一定的羊群行為。相對于已有國外研究所報(bào)告的LSV值，4.9%的LSV值較高，一般認(rèn)為，在美國以及西歐等發(fā)達(dá)資本市場，基金羊群行為比較弱，而在一些新興市場國家，比如芬蘭、葡萄牙、中國等，由于信息不透明、股權(quán)集中等原因，具有較強(qiáng)的羊群行為，本文結(jié)論支持這一觀點(diǎn)。相對于已有國內(nèi)研究報(bào)告的LSV值，4.9%的LSV值較低，這是由于本文研究期限較長，包含了最新的數(shù)據(jù)，此結(jié)論表明隨著基金市場的發(fā)展，基金投資行為變得越來越理性。主要相關(guān)研究報(bào)告的羊群行為值如表3所示。*計(jì)算LSV值和FHW值的Stata程序讀者如有需要可向本文作者索取。

表2 中國基金羊群行為水平的上下界* 在觀察數(shù)目較少以及羊群行為水平很低的情況下，每個(gè)季度所有股票的FHW值的平均值可能會(huì)小于零，這時(shí)不能求得季度FHW值。依照Frey和Herbst等(2007)的處理方法，本文首先對平均值的絕對值開方，然后再乘以-1得到FHW值。這種情況在實(shí)際應(yīng)用中很少出現(xiàn)，在本文中有兩個(gè)羊群行為水平很低的季度出現(xiàn)了這種情況，分別是2003年第4季度(以LSV衡量的羊群行為值為0.002)和2009年第4季度(以LSV衡量的羊群行為值為-0.009)。

注：LSV值和FHW值均是利用Stata 10.0軟件編程計(jì)算而得②。

表3 已有文獻(xiàn)報(bào)告的基金羊群行為水平的LSV值和FHW值

注：表中信息根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行整理而得，日期后的字母表示研究周期，其中q表示季度，b表示半年度。

由表2中FHW值可知，不管是季度值還是整體值，均高于LSV值(除了兩個(gè)特殊的季度之外，解釋詳見腳注4)，整體FHW值為14.4%，這也證實(shí)了LSV模型會(huì)低估基金羊群行為水平。根據(jù)Bellando(2010)[16]的研究結(jié)論，中國基金真實(shí)羊群行為水平應(yīng)位于區(qū)間[4.9%，14.4%]之內(nèi)，區(qū)間距離與已有文獻(xiàn)研究結(jié)論非常接近，如Frey等(2007)[1]、Mohamed等(2011)[6]和田存志等(2011)[15]的研究。*由于本文是分季度考察基金對股票的交易中產(chǎn)生的羊群行為，在不同的季度可能有同一只股票作為樣本納入羊群行為的分析，因此某一個(gè)行業(yè)的樣本數(shù)目中存在相同股票的情況，樣本數(shù)目并不等同于有多少只不同的股票。

(三)中國基金羊群行為的影響因素分析

1.樣本的描述性統(tǒng)計(jì)

本文利用Stata10.0軟件進(jìn)行計(jì)量分析。對變量交易股票的基金數(shù)目、股票規(guī)模、股票收益和流通A股的比例的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表4所示，對股票所屬行業(yè)的統(tǒng)計(jì)情況如表5所示。

表4 變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

表5 樣本股票所屬行業(yè)的情況

續(xù)表

2.FGLS估計(jì)結(jié)果*用于估計(jì)基金羊群行為水平的樣本數(shù)目為2263個(gè)，但在計(jì)量分析基金羊群行為的影響因素時(shí)，由于有些股票已經(jīng)退市，數(shù)據(jù)庫中找不到退市股票的歷史交易信息，這些股票包括：上港集箱、齊魯石化、揚(yáng)子石化、東方鍋爐和S山東鋁，一共包含季度數(shù)據(jù)共21個(gè)，剔除這些數(shù)據(jù)后樣本數(shù)目還有2242個(gè)。

表6 FGLS估計(jì)結(jié)果

注：***、***和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平。

大樣本線性回歸需要采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)，穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差是指其標(biāo)準(zhǔn)差對于模型中可能存在的異方差或自相關(guān)問題不敏感，基于穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算的穩(wěn)健t統(tǒng)計(jì)量仍然漸進(jìn)于t分布。本文所采用的數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)，樣本量大，容易產(chǎn)生異方差。為了剔除異方差問題，獲得穩(wěn)健的t統(tǒng)計(jì)量，本文采用FGLS(可行的廣義最小二乘法，F(xiàn)easible Generalized Least Squares)對模型(7)中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。FGLS要求有足夠大的自由度，因?yàn)樗枰烙?jì)一些額外的參數(shù)，包括方差和協(xié)方差等，本文的樣本量達(dá)到了2242個(gè)，符合要求。FGLS估計(jì)結(jié)果如表6所示。*模型一和模型二在有截距的情況下，F(xiàn)值分別是1.59和2.24，R2值分別是0.015和0.021，在沒有截距的情況下，F(xiàn)值分別是17.75和14.42，R2值分別是0.153和0.132，從這個(gè)角度來說，設(shè)置無截距的模型更加合理。

回歸結(jié)果的F值表明，本文設(shè)定的線性回歸方程整體是顯著的②。模型一中的交易股票的基金數(shù)目的系數(shù)是顯著的正數(shù)(盡管模型二的系數(shù)不顯著，但也為正值)，表明參與股票交易的基金數(shù)量越多，基金越容易產(chǎn)生羊群行為，這與Grinblatt等(1995)[4]、吳福龍和曾勇等(2004)[9]、Wylie(2005)[5]、Mohamed和Bellando(2011)[6]等的研究結(jié)論一致。模型一和模型二中的股票規(guī)模的系數(shù)都是顯著的負(fù)數(shù)，表明規(guī)模越大的股票越不容易產(chǎn)生基金羊群行為，這與Lakonishok等(1992)[2]、Wermers(1999)[3]、魏立波(2010)[14]等的研究結(jié)論一致。股票收益、流通A股比例對基金羊群行為在統(tǒng)計(jì)上沒有顯著的影響，值得注意的是，本文實(shí)證發(fā)現(xiàn)基金羊群行為水平在不同行業(yè)之間存在顯著的差異，也就是說，中國基金羊群行為存在“板塊效應(yīng)”?；鹧蛉盒袨樗綇母叩降偷男袠I(yè)排序?yàn)榧徔椃b、農(nóng)林牧漁、輕工制造、電子、機(jī)械設(shè)備、有色金屬、建筑建材、采掘、餐飲旅游、信息設(shè)備、醫(yī)藥生物、交運(yùn)設(shè)備、商業(yè)貿(mào)易、房地產(chǎn)、公用事業(yè)、化工、黑色金屬、信息服務(wù)、交通運(yùn)輸、金融服務(wù)、食品飲料、家用電器*因?yàn)檎鎸?shí)的基金羊群行為水平是位于估計(jì)的LSV值和FHW值之間，這里對不同行業(yè)的基金羊群行為水平進(jìn)行排序時(shí)假設(shè)每個(gè)行業(yè)真實(shí)的基金羊群行為水平的系數(shù)是兩個(gè)估計(jì)值系數(shù)的線性組合，通過數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)，不管兩個(gè)估計(jì)值系數(shù)的權(quán)重組合如何變化，行業(yè)真實(shí)的基金羊群行為水平的系數(shù)排序都一致。。

五、結(jié)論與政策建議

目前對于基金真實(shí)羊群行為的估計(jì)在理論和實(shí)證上都存在困難。理論模型只是利用理性決策和行為假設(shè)來解釋羊群行為，無法獲得測度羊群行為的方法，而應(yīng)用廣泛的LSV模型實(shí)際上只能用來判斷是否存在羊群行為，并不是基金羊群行為的真實(shí)測度[1]，因此本文同時(shí)利用LSV和FHW模型來估計(jì)中國基金羊群行為的水平。研究結(jié)果表明中國基金羊群行為水平位于區(qū)間[4.9%，14.4%]之內(nèi)。相對于國外發(fā)達(dá)的資本市場，中國基金表現(xiàn)出了較高的羊群行為水平。對中國基金羊群行為的影響因素的研究發(fā)現(xiàn)*以下分析以因變量為LSV的回歸結(jié)果為準(zhǔn)。之所以沒有采用以因變量為FHW的回歸結(jié)果，是因?yàn)镕HW是基金羊群行為值的上界，對基金羊群效應(yīng)可能存在過度估計(jì)的情況。，參與股票交易的基金數(shù)量越多，基金越容易產(chǎn)生羊群行為，而規(guī)模越大的股票越不容易產(chǎn)生羊群行為*中國股權(quán)分置改革增加了股票的流通規(guī)模，從這個(gè)結(jié)論來看，中國股權(quán)分置改革可以降低基金羊群行為，從而間接地可以達(dá)到穩(wěn)定股市的目的。，另外，股票收益、流通A股比例對基金羊群行為在統(tǒng)計(jì)上沒有顯著的影響，基金在對不同行業(yè)的股票交易中表現(xiàn)出了差異化的羊群行為。

基金羊群行為越高越不利于證券市場的穩(wěn)定，根據(jù)本文的研究結(jié)論，可以從提高基金交易信息的透明度、降低基金的集中度、擴(kuò)大股票流通規(guī)模等方面來降低基金羊群行為的水平。首先在提高基金交易信息的透明度方面，可以通過嚴(yán)格監(jiān)管基金投資風(fēng)格來進(jìn)行。基金投資理念的一致性客觀上造成了基金投資風(fēng)格的趨同，近年來，盡管中國基金業(yè)逐步發(fā)展了各種不同風(fēng)格的基金，包括價(jià)值型、成長性、混合型等，但是，基金在實(shí)際操作中通常“不遵守契約而追蹤當(dāng)前流行的投資理念”，這樣就造成基金投資理念趨同，與基金契約所規(guī)定的投資風(fēng)格不符。應(yīng)當(dāng)加大監(jiān)管力度，提高基金交易信息的透明度，確?；饑?yán)格按照契約規(guī)定進(jìn)行投資，促使基金投資理念的實(shí)際分化。其次中國的基金是高度集中的，大多數(shù)基金都為證券公司擁有，高的集中度會(huì)導(dǎo)致模仿行為更加容易發(fā)生，從而引致高的羊群行為水平，因此可以通過多成立基金管理公司、限制每個(gè)公司發(fā)行基金的數(shù)量來達(dá)到降低基金集中度的目的。最后，應(yīng)該繼續(xù)股權(quán)分置改革、讓國有持股盡量退出競爭性的上市公司、優(yōu)先大盤股上市，通過這些途徑可以增加股票流通規(guī)模，從而達(dá)到降低基金羊群行為水平的目的。

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