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        金融危機(jī)與股票市場中羊群效應(yīng)關(guān)系的分析

        2017-11-27 14:23:15雷蕾
        商情 2017年39期
        關(guān)鍵詞:羊群效應(yīng)金融危機(jī)

        雷蕾

        [摘要]金融危機(jī)對世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有重要影響,而數(shù)次金融危機(jī)出現(xiàn)后,人們總結(jié)其出現(xiàn)的原因——羊群效應(yīng),而除金融危機(jī)外,股票市場危機(jī)的出現(xiàn)也與羊群效應(yīng)相關(guān),所以兩者都會產(chǎn)生羊群效應(yīng),有緊密的關(guān)系,所以,對羊群效應(yīng)進(jìn)行全面的研究與分析,可以有效減少金融危機(jī)的出現(xiàn),確保股票市場的和諧。

        [關(guān)鍵詞]金融危機(jī) 羊群效應(yīng) CAPM模型

        羊群效益的出現(xiàn),改變了股票市場整體的發(fā)展趨勢,限制其作用的發(fā)揮,所以,研究羊群效益,是金融研究必需的一方面,可盡量消除金融危機(jī)帶來的影響,明確羊群效應(yīng)、金融危機(jī)的關(guān)系,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供助力,同時,也能夠避免金融危機(jī)的發(fā)生,保持股票市場的穩(wěn)定。

        1羊群效益的分類

        1.1真?zhèn)窝蛉盒?yīng)

        以羊群效應(yīng)出現(xiàn)的原因作為劃分標(biāo)準(zhǔn),前者是投資人以某項打算為主,沒有根據(jù)已有的信息進(jìn)行綜合考量,與他人使用相同的投資策略,由此可能出現(xiàn)結(jié)果是市場投資效率較低,增加了系統(tǒng)存在的風(fēng)險,讓其更加波動;后者是很多投資人有相同的條件與信息,做出的判斷也是相同的,使投資決策相似,而做出這一決策的原因是對市場信息進(jìn)行了客觀的分析,體現(xiàn)市場運行的特點。這兩種效應(yīng)很難從表面分辨,研究時也很容易混淆。

        1.2理性和非理性羊群效應(yīng)

        以羊群效應(yīng)的做終目的作為劃分標(biāo)準(zhǔn),前者是投資人希望自己的利益達(dá)到最大,根據(jù)當(dāng)下市場的信息,以及羊群效應(yīng)做出最正確的決策,而后者是投資者沒有足夠的信息,只能根據(jù)現(xiàn)有的信息猜測,形成投機(jī)心理,做出跟風(fēng)行為。

        2金融危機(jī)和羊群效應(yīng)的關(guān)系

        本文是利用CAPM模型與RH模型分析,并通過深滬兩地的股票交易數(shù)據(jù)計算后的數(shù)值,對兩者的關(guān)系展開論述。而交易數(shù)據(jù)使用前,也已經(jīng)通過了真實性與平穩(wěn)性的認(rèn)證。

        2.1基于CAPM模型

        該模型的全稱是CAPM市場羊群效應(yīng)度量指標(biāo)模型,有自己的計算公式,而如果用公式計算后,得到的方差較大,可以從統(tǒng)計意義的角度分析,得到的估計值雖然與1不同,但最終的數(shù)值與其有很大的相差,影響方差值計算的準(zhǔn)確,且如果在計算中出現(xiàn)失誤,可能得出的結(jié)果是羊群效應(yīng)不顯著,此外,很多數(shù)值從統(tǒng)計意義的角度分析,其與1的差異很微小。所以,為防止出現(xiàn)這一情況,計算最后的方差時,需先規(guī)范參數(shù)計算所需的數(shù)值,得出相應(yīng)的指標(biāo)。而我們也會把數(shù)據(jù)分為金融危機(jī)出現(xiàn)前、出現(xiàn)中、出現(xiàn)后三個階段。首先,深圳某年金融危機(jī)出現(xiàn)前的數(shù)據(jù)計算后,得到的均值是1.3882與1.4322,標(biāo)準(zhǔn)差是.2388與0.4132,而上海對應(yīng)的均值是1.2536與1.2433,標(biāo)準(zhǔn)差是0.2443與0.4178,而把所有數(shù)據(jù)綜合后得到的所有年月的數(shù)據(jù)分別是方差1.4729與1.3202,標(biāo)準(zhǔn)差0.3292與0.3012,在比較后得出,兩個城市的股票交易都存在羊群效應(yīng),但滬市要比深市更加明顯。

        隨后,在金融危機(jī)的發(fā)生的過程中,深滬兩地的股票市場會受危機(jī)影響,有明顯的波動,以2008年為例,深市每季度計算后的均值是1.7824、1.4521、1.5142、1.7323,標(biāo)準(zhǔn)差是0.3234、0.1233、0.4333、0.4534,滬市的各項數(shù)據(jù)計算后,得到的均值是1.3536、1.3433、1.5312、1.7142,而標(biāo)準(zhǔn)差是0.3453、0.2934、0.4188、0.5764,深滬市的兩組數(shù)字對比后,可以發(fā)現(xiàn)兩者都存在羊群效應(yīng),但滬市的數(shù)據(jù)與深市相比,波動較大,且明顯大于危機(jī)前的數(shù)值,所以滬市的羊群效應(yīng)更加明顯。而金融危機(jī)結(jié)束后,深滬市的數(shù)值逐漸趨于穩(wěn)定,最高達(dá)到了0.3782,最低是0.2201,前者為滬市,后者是深市,而把所有數(shù)據(jù)相加并計算后,深市得到的所有年月數(shù)據(jù)的均值和平均值是1.3802和0.3012,滬市是平均值是1.2732和0.3023,得出危機(jī)結(jié)束后,兩者都有羊群效應(yīng),但深市明顯高于滬市。

        即在金融危機(jī)出現(xiàn)前、出現(xiàn)中,滬市的效應(yīng)多于深市,但金融危機(jī)出現(xiàn)后,兩者的位置調(diào)換。

        2.2基于RH模型

        用RH模型共有三個步驟,一是計算市場收益率,二是得到股票指數(shù)收益分布函數(shù),三是按照信息熵的公式計算,其公式為:

        其中c是常數(shù),經(jīng)過計算后可以得到信息熵。該計算分為三個階段,金融危機(jī)出現(xiàn)前、出現(xiàn)中與出現(xiàn)后。其中,深市得到的相應(yīng)數(shù)值為均值2.772、方差0.043、偏度-1.891,而滬市依次對應(yīng)的數(shù)值是2.823、0.041與-1.953,在隨后的計算中,會假設(shè)羊群效應(yīng)不存在的可能性,即對應(yīng)的RHI為0,但進(jìn)一步計算后,排除了這一可能,最終得到的T值分別是深市40.2193、滬市42.9728,兩地的效應(yīng)都極為顯著,但因為滬市的數(shù)值較大,所以更加顯著。到了出現(xiàn)中與出現(xiàn)后的階段,會從極度顯著變?yōu)轱@著,出現(xiàn)中是滬市較為明顯,出現(xiàn)后為深市較為明顯。

        3結(jié)語

        通過上文的分析,可以把股票市場為切入點,分析金融危機(jī)與羊群效應(yīng)的關(guān)系,并引入了不同的數(shù)據(jù),得出深滬兩市都存在羊群效應(yīng),但在危機(jī)出現(xiàn)前與出現(xiàn)中,滬市與深市相比較為明顯,出現(xiàn)后位置對調(diào),即羊群效應(yīng)產(chǎn)生后,可能引發(fā)金融危機(jī),所以,對于較為顯著的羊群效應(yīng),需用相應(yīng)措施及時處理。endprint

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