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        金融科技對我國股票市場羊群效應(yīng)的影響

        2021-07-09 18:06:29王同博
        時代金融 2021年12期
        關(guān)鍵詞:羊群效應(yīng)文本挖掘金融科技

        王同博

        摘要:本文以2016年1月至2019年12月上證50成分股各指標為樣本,基于LSV模型測量各個月份市場的羊群效應(yīng)指標,通過“文本挖掘法”構(gòu)建金融科技發(fā)展指數(shù),并進行金融科技對我國股票市場羊群效應(yīng)影響的實證研究。研究發(fā)現(xiàn):金融科技的發(fā)展顯著影響了股票市場中的羊群效應(yīng),金融科技的發(fā)展能夠有效降低股票市場中的羊群效應(yīng)。接著,本文又從理論路徑分析了金融科技降低羊群效應(yīng)的作用機制。

        關(guān)鍵詞:金融科技 羊群效應(yīng) LSV模型 文本挖掘

        一、引言

        近年來,金融科技不斷發(fā)展成熟,給傳統(tǒng)的金融與投資模式帶來巨大的變化,“智能投顧”“程序交易”等科技手段不斷賦能投資行業(yè)的發(fā)展?jié)摿ΑW鳛樾袨榻鹑趯W經(jīng)典模型之一的羊群效應(yīng),最早來源于生物學對動物行為的研究,而后隨著不斷發(fā)展用以衡量經(jīng)濟個體的從眾跟風行為,本文基于LSV模型研究。

        二、理論分析與假說提出

        Lakonishok,Shleifer和Vishny(1992)首次提出使用LSV模型來檢測投資者的羊群行為,結(jié)果證明小盤股的羊群效應(yīng)更加明顯。宋軍和吳沖鋒(2001)補充了LSV模型,研究我國1988—2000年證券投資基金的羊群行為,證明了羊群行為的存在。陳浩(2004)通過LSV模型分析了基金經(jīng)理投資股票時的羊群行為,證明了羊群行為與股票規(guī)模有關(guān)。關(guān)于羊群效應(yīng)的影響因素有頗多研究,但金融科技作為近年的新興領(lǐng)域,尤其是實證方面,相關(guān)研究較少涉獵。楊望、徐慧琳、譚小芬、薛翔宇(2020)通過構(gòu)建金融科技指數(shù)研究商業(yè)銀行效率,研究結(jié)果表明金融科技能夠顯著促進商業(yè)銀行效率的提升。但金融科技對于行為金融領(lǐng)域的研究較為匱乏,因此本文創(chuàng)新性將其結(jié)合起來,進一步研究金融科技對于投資者理性程度的影響。

        有效市場假說認為市場的信息是充分且無成本的,所有人能夠同時獲得信息,但是現(xiàn)實中獲取信息需要付出時間、金錢等成本,每個人所能掌握的信息也是不一樣的。在這種情況下, 投資者采取一種他們認為的“簡捷”方式:從他人的交易行為中獲取信息,于是產(chǎn)生了羊群效應(yīng)。另一方面,我國股票市場起步較晚,較歐美等發(fā)達國家而言發(fā)展尚不完善,而且市場中以散戶投資者居多,容易盲目跟隨他們認為具有投資能力的人,與他們做出相同的決策,因此也會造成羊群效應(yīng)。而金融科技的發(fā)展成果也逐漸被應(yīng)用在投資理財領(lǐng)域,很好地緩解了信息不對稱,同時降低投資門檻,提高投資者的投資能力,基于以上分析,提出本文的兩個假設(shè):

        假設(shè)1:金融科技的發(fā)展顯著影響了股票市場中的羊群效應(yīng)。

        假設(shè)2:金融科技的發(fā)展能夠有效降低股票市場中的羊群效應(yīng)。

        三、變量定義與模型設(shè)定

        (一)研究樣本與數(shù)據(jù)來源

        本文選取上證50成分股作為研究樣本。樣本區(qū)間為2016年1月至2019年12月,共計五年。數(shù)據(jù)來源CSMAR數(shù)據(jù)庫和銳思數(shù)據(jù)庫。

        (二)變量定義

        1.被解釋變量:羊群效應(yīng)衡量指標。本文使用傳統(tǒng)的LSV模型測量羊群效應(yīng)的程度(Herding Measure,以下簡稱HM)。

        其中,是i股票t時期的羊群效應(yīng),是i股票在t時期內(nèi)的所有買方驅(qū)動單數(shù)量,是i股票在t時期內(nèi)的所有賣方驅(qū)動單數(shù)量,是該股票買方驅(qū)動單占其總交易單比例在橫截面上的平均值。為期望值調(diào)整項。

        然后將個股的HM值以市值為權(quán)重進行加權(quán)得到市場t時期的羊群效應(yīng)測度,也就是被解釋變量。

        2.核心解釋變量:金融科技發(fā)展指數(shù)。目前在金融科技領(lǐng)域缺乏規(guī)范、全面的統(tǒng)計數(shù)據(jù),為了能夠衡量近年來金融科技發(fā)展的水平以及其影響程度,本文借鑒沈悅和郭品(2015)提出的“文本挖掘法”,利用百度指數(shù)來構(gòu)建金融科技發(fā)展指數(shù)(FinTech)。具體做法如下: 第一,結(jié)合金融功能及金融科技的技術(shù)實現(xiàn)路徑,從支付轉(zhuǎn)賬、融資渠道、風險控制、技術(shù)支持這四個維度選取構(gòu)建金融科技發(fā)展指數(shù)的初始詞庫(見表1);第二,借助百度數(shù)據(jù)庫,統(tǒng)計計算金融科技各指標的月度詞頻。首先,統(tǒng)計 2016—2019年各月度各個指標的資訊數(shù)量,因為資訊數(shù)量與公民和企業(yè)的關(guān)注度、市場發(fā)展情況呈現(xiàn)正相關(guān),能夠很好地體現(xiàn)金融科技發(fā)展趨勢。其次,統(tǒng)計每月新聞發(fā)布總數(shù),由于百度數(shù)據(jù)庫未公布每月新聞總數(shù),本文借鑒教育部發(fā)布的《中國語言生活狀況報告(2014)》,選取十大常用成語,并以其新聞數(shù)目作為月度新聞總數(shù)目的代理指標。然后,計算得出金融科技各指標月度詞頻;第三,運用相關(guān)分析法,篩選有效關(guān)鍵詞。對初始關(guān)鍵詞的月度詞頻進行標準化處理后,使用相關(guān)分析法,計算各個詞頻與羊群效應(yīng)測度的相關(guān)系數(shù),然后選取相關(guān)性較強的5個詞頻(大數(shù)據(jù)、金融科技、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈)來更新詞庫;第四,采用因子分析法,合成金融科技發(fā)展指數(shù)。用SPSS的因子分析法進行綜合因子分析,計算出金融科技發(fā)展指數(shù),再進行標準化處理,得到最終指數(shù)。

        3.控制變量。對于控制變量的選取,以往的研究表明,股票的市值、股票的歷史表現(xiàn)和信息的不確定性都與羊群行為程度密切相關(guān),比如,Wermers(1999)指出,當公募基金投資小盤股和上季度擁有極端收益率的股票時,具有顯著的羊群效應(yīng)。Chan,Chen和Lakonishock(1999)發(fā)現(xiàn),大部分基金經(jīng)理的投資策略都與股票市值、賬面市值比等因子有關(guān)。戴淑庾(2016)指出個股換手率降低能有效抑制羊群效應(yīng)。因此,本文選取初步篩選后的上證50成分股的ROE、換手率、振幅、交易數(shù)量增量值、股票收益率標準差作為控制變量。進一步為了衡量市場水平,以個股市值作為權(quán)重對各個指標進行加權(quán)處理,得到最終代表市場水平的指標。

        (三)模型設(shè)定與方法選擇

        為了檢驗金融科技對羊群效應(yīng)的影響,設(shè)計以下計量模型:

        其中,是股票市場羊群效應(yīng),是滯后9階的金融科技發(fā)展指數(shù),是所有的控制變量或者其相應(yīng)的滯后項,是隨機擾動項。

        四、實證分析

        (一)平穩(wěn)性檢驗

        由于模型中變量均是時間序列數(shù)據(jù),為了避免出現(xiàn)偽回歸的問題,對各個變量進行平穩(wěn)性檢驗,本文選取ADF檢驗,檢驗結(jié)果表明(表3),所選取的時間序列數(shù)據(jù)均滿足平穩(wěn)性的要求,進而避免了偽回歸。

        (二)金融科技對羊群效應(yīng)影響存在性檢驗

        對模型中各參數(shù)采用最小二乘估計(OSL),估計結(jié)果如表4所示。

        結(jié)果顯示F統(tǒng)計量結(jié)果顯著,說明聯(lián)合變量對于羊群效應(yīng)的解釋顯著。主要解釋變量FinTech的回歸系數(shù)t統(tǒng)計量顯著,說明金融科技的發(fā)展顯著影響了股票市場中的羊群效應(yīng),進而假設(shè)1得到驗證。

        這一結(jié)果證實了金融科技的發(fā)展能夠?qū)善笔袌龅难蛉盒?yīng)帶來改變。換言之,在金融科技高速發(fā)展的背景下,一方面信息公開透明度增加,另一方面市場中有更多的工具可供投資者進行投資分析,使得投資者更加理性,不再盲目從眾,因此羊群效應(yīng)結(jié)果顯著受到金融科技的影響。

        (三)金融科技對羊群效應(yīng)減弱效應(yīng)的檢驗

        根據(jù)回歸結(jié)果,主要解釋變量FinTech的回歸系數(shù)顯著為負,說明其對被解釋變量是負相關(guān)的,即FinTech對于羊群效應(yīng)的影響是反方向的,F(xiàn)inTech一定程度上抑制了股票市場中的羊群效應(yīng),假設(shè)2得到驗證。這一結(jié)果證實了金融科技能顯著降低羊群效應(yīng),使得市場向理性的方向發(fā)展。

        五、穩(wěn)健性檢驗

        為了確保研究結(jié)論的穩(wěn)健性與可信度,本文采用了替換解釋變量法進行了如下穩(wěn)健性檢驗:使用百度指數(shù)熱詞“金融科技”的月度詞頻替代合成的Fintech指數(shù),作為核心解釋變量解釋羊群效應(yīng)。穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果如表5所示:

        回歸結(jié)果顯示,核心解釋變量的回歸顯著性與回歸系數(shù)的符號均未發(fā)生改變。說明結(jié)論具有穩(wěn)健性,即金融科技的發(fā)展顯著抑制了股票市場的羊群效應(yīng)。

        六、作用機理理論分析

        實證結(jié)果證明了金融科技確實能夠顯著降低羊群效應(yīng),引導市場向理性化發(fā)展,具體而言,金融科技對于市場投資者從眾心理的作用機制主要體現(xiàn)在以下幾個層面:

        (一)從個體投資者層面分析

        羊群效應(yīng)主要表現(xiàn)為對特定的或者臨時的情境中的優(yōu)勢觀念和行為方式的采納,其產(chǎn)生原因一部分來自于個人對于群體壓力表現(xiàn)得不自信,而隨著金融科技的逐步發(fā)展,這種不自信行為由于新的工具、信息的加入而有所減弱,因此羊群行為都得以緩解,其具體表現(xiàn)如下:

        1.個體投資者獲得的信息層面。(1)金融科技有效增加市場信息透明度。隨著“爬蟲”“數(shù)據(jù)挖掘”技術(shù)在投資領(lǐng)域的運用,各類機構(gòu)公司的信息的可得性顯著增強,同時利用大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)對海量信息進行提取篩選,獲得更加準確的優(yōu)質(zhì)信息,增加信息供給量,緩解了信息不對稱的現(xiàn)象。(2)智能投顧助力長尾客戶個性化投資的實現(xiàn)。傳統(tǒng)投資顧問“高門檻、高收費”,無法適應(yīng)我國眾多長尾客戶的服務(wù)需求。因此,擁有門檻低、費率低且信息透明度高等優(yōu)勢特征的智能投資顧問平臺應(yīng)運而生。中產(chǎn)及以下收入人群龐大,存在強烈的資金管理及投資需求,智能投顧具有低門檻、低費用、投資標的范圍廣等優(yōu)勢,最重要的是智能投顧基于客戶多元的理財目標提供豐富的定制化場景,針對不同風險偏好及投資期限為其個性化定制最佳投資組合,緩解了投資者投資能力不足的跟風投資行為。

        2.投資方式便捷化層面。(1)金融科技為投資者提供更為便利的支付手段?;ヂ?lián)網(wǎng)平臺參與金融服務(wù)的主要切入點就是支付業(yè)務(wù),互聯(lián)網(wǎng)支付相較于傳統(tǒng)支付更為便捷高效,節(jié)省了時間成本與費用成本,極大程度上促進了投資理財?shù)慕灰卓蓪崿F(xiàn)性,使得投資者進行交易的成本有效降低,進而促進投資者理性選擇。(2)金融科技為投資者提供多元化的融資渠道。金融科技為銀行的征信體系注入新鮮的血液,傳統(tǒng)銀行征信體系之下,小微投資者較難實現(xiàn)融資,但隨著大數(shù)據(jù)、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘的廣泛應(yīng)用,商業(yè)銀行能夠更為有效地制作小微用戶的客戶畫像,更為精準地識別優(yōu)質(zhì)客戶,使得普惠金融進一步發(fā)展。另一方面,互聯(lián)網(wǎng)貸款逐漸興起,也極大地開拓了融資渠道,多元化的融資渠道進一步提高了投資者的投資積極性,促進投資者理性投資,降低羊群效應(yīng)。(3)互聯(lián)網(wǎng)金融科技公司開拓多元化投資平臺。金融科技的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)密不可分,隨著技術(shù)的不斷進步,互聯(lián)網(wǎng)巨頭借助技術(shù)優(yōu)勢,通過豐富場景、海量用戶、網(wǎng)絡(luò)信息逐漸滲透到支付、借貸、投資、保險等各個金融服務(wù),形成金融科技頭部平臺。互聯(lián)網(wǎng)金融科技公司已經(jīng)逐漸滲透到金融理財領(lǐng)域,相較于傳統(tǒng)金融機構(gòu),互聯(lián)網(wǎng)金融科技企業(yè)為投資者提供更加廣闊的平臺以及更加便捷的投資理財方式。

        (二)從機構(gòu)投資者層面分析

        對于機構(gòu)的主動投資方面,金融科技在信息篩選、模型搭建方面表現(xiàn)較為突出,能夠有效地輔助基金管理經(jīng)理進行主動性投研決策?;谌斯ぶ悄艿耐堆邢到y(tǒng),在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、算法優(yōu)化方面遠高于人力,一方面能夠有效提高信息篩選能力,金融科技提供大數(shù)據(jù)、機器學習、爬蟲等技術(shù)手段可以實現(xiàn)多渠道抓取信息,信息涵蓋范圍不僅僅包含傳統(tǒng)的公告、研報、新聞等,而且也較大程度涉獵微博、論壇等市場情緒因子,信息面更加廣泛,有利于提高信息的有效性,輔助科學投資決策。另一方面,為使得模型能夠更有效地識別風險與收益,投資機構(gòu)利用機器算法構(gòu)建可用于歷史回測、情景模擬、未來預測的智能風控、量化模型等。金融科技顯著提高機構(gòu)投資分析能力,促進理性投資,顯著降低從眾心理。

        七、研究結(jié)論與啟示

        金融科技作為信息時代的產(chǎn)物,為傳統(tǒng)的投資模式注入活力,顯著改善了投資者盲目跟風的現(xiàn)象。本文的研究主要得出以下結(jié)論:一是金融科技的發(fā)展顯著影響了股票市場中的羊群效應(yīng);二是金融科技的發(fā)展能夠有效降低股票市場中的羊群效應(yīng)。同時,本文又從理論路徑分析了金融科技降低羊群效應(yīng)的作用機制,結(jié)論顯示:金融科技通過增加信息透明度、提高投資者投資能力、降低投資成本等方式提高投資者理性抉擇的能力,進而降低從眾現(xiàn)象。

        根據(jù)本文的研究,結(jié)合我國金融科技的發(fā)展現(xiàn)狀,得出以下的啟示:

        第一,金融科技能有效降低投資者盲目跟風的現(xiàn)象,因此應(yīng)該重視金融科技對于投資的作用,大力發(fā)展以智能投顧為代表的個性化投資服務(wù),充分挖掘市場中長尾客戶群體的投資潛力,提高市場參與者的多元程度。

        第二,有效利用金融科技提高風險識別機制,鑒于金融科技能夠有效降低羊群效應(yīng),使得投資更加理性,因此應(yīng)合理利用金融科技這一優(yōu)勢,構(gòu)建風險識別模型,及時識別并發(fā)現(xiàn)市場中的風險,采取相應(yīng)措施,可有效防范化解系統(tǒng)性金融危機的發(fā)生。

        第三,金融科技的發(fā)展必然離不開監(jiān)管,我國金融科技發(fā)展主要以創(chuàng)新商業(yè)模式為主,監(jiān)管相對較為滯后,未來金融科技的發(fā)展將面臨強監(jiān)管,因此更好地規(guī)范相應(yīng)的業(yè)務(wù)更是發(fā)展的重中之重。

        第四,金融科技的發(fā)展雖然對于投資理財、資產(chǎn)管理行業(yè)產(chǎn)生巨大的影響,但發(fā)展相對還不十分成熟,例如對于資管行業(yè)而言,普遍以代客理財?shù)妮p資產(chǎn)運營模式為主,而且較為高度依賴傳統(tǒng)業(yè)務(wù)經(jīng)驗、人際關(guān)系等定性因素,目前雖有智能投顧出現(xiàn),但國內(nèi)大多數(shù)平臺仍采用人工方式服務(wù)。因此,還要逐步加大金融科技的投入,以促進資管行業(yè)差異化、跨越式發(fā)展。

        參考文獻:

        [1]楊望,徐慧琳,譚小芬,薛翔宇.金融科技與商業(yè)銀行效率——基于DEA-Malmquist模型的實證研究[J].國際金融研究,2020(07):56-65.

        [2]沈悅,郭品.互聯(lián)網(wǎng)金融、技術(shù)溢出與商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率[J].金融研究,2015(03):160-175.

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        [5]黃益平,黃卓.中國的數(shù)字金融發(fā)展:現(xiàn)在與未來[J].經(jīng)濟學(季刊),2018,17(04):1489-1502.

        [6]孫銘睿.金融科技的發(fā)展趨勢與投資風險[J].國際融資,2020(12):39-41.

        [7]劉天宇.媒體報道、機構(gòu)投資者羊群行為對股票價格的影響研究——基于LSV模型的實證分析[J].中國物價,2018(10):48-51.

        作者單位:西南財經(jīng)大學

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