投资者行为及政策含义交易制度和产品创新的微观基础陈工孟芮萌 三等奖.docx

1、投资者行为及政策含义交易制度和产品创新的微观基础 陈工孟芮萌 三等奖投资者行为及政策含义交易制度和产品创新的微观基础类 别：产品制度类课题研究人：杨海成、陈工孟、芮萌选送单位：海通证券股份有限公司香港理工大学会计与金融学院 香港中文大学商学院投资者行为及政策含义交易制度和产品创新的微观基础内容摘要本文利用某证券公司提供的近五万个个人投资者账户，以及近三百个机构投资者账户在1998年5月到2002年9月的交易数据，深入研究了中国证券市场投资者动量策略行为和羊群策略行为的结构特征。投资者的羊群行为和动量行为是行为金融学里一个比较典型的现象，传统的金融理论无法解释此现象。投资者的羊群行为和动量行为，

2、不仅导致了巨大的股价泡沫，使得市场运行效率受损，而且使得市场系统风险增大，加剧了中国股市的波动，降低了市场的运行效率。同时，长期以来，以中小散户为主的个人投资者被认为是中国股市波动剧烈的主要原因，而各类相关研究主要集中在针对股价收益率上，很少有研究是针对投资者的交易行为，尤其是针对个人投资者的交易行为。最近的公开统计数据显示，截至2005年11月30日，中国证券市场上A股账户数量约七千万户，其中持有证券余额为零的账户数为4471.1866万户，占比高达63.68%，从侧面显示部分投资者的交易不频繁甚至已经退出市场，也有理由相信，交易频繁程度不同的投资者，其交易特征或许会有本质不同。另一方面，随

3、着股改的进行，业内对于修改交易制度和建立金融衍生品市场的讨论也日趋激烈，本文希望通过考虑包括个人投资者在内的所有投资者在羊群行为和动量行为方面的特征，特别是交易频繁程度不同的投资者在行为特征上的差异，可以为完善交易制度和进行金融产品创新提供一定的微观基础。将个人投资者按照交易活跃程度分为积极投资者和消极投资者两大类，同时与机构投资者做比较。我们发现：机构投资者具有显著的羊群行为和基于股价较长期表现的正向动量行为，个人投资者具有显著的羊群行为和基于股价较短期表现的反向动量行为。强度上来看，个人投资者的动量行为和羊群行为均强于机构投资者，其中，交易不频繁的投资者在两种行为上表现最为强烈；从变化趋势

4、上来看，机构投资者在牛市的动量行为强于熊市，个人投资者动量行为年度变化趋势不明显，同时，机构投资者羊群行为逐年增强，个人投资者牛市的羊群行为强于熊市；从买入和卖出羊群行为上来看，机构投资者买入羊群行为非常严重，而个人投资者的卖出羊群行为相对较强。投资者过高的羊群行为和动量行为，是市场效率不高的一个客观指标，适当通过市场制度建设，引导投资者的投资行为，降低羊群行为和动量行为强度，可以提高市场运行效率。基于本文的分析，我们建议：1、放开T+0交易。放开T+0交易可以活跃市场，增加市场的流通性，而有可能增加非理性投机、降低市场效率则是市场普遍的担心。从交易行为的微观基础上来看，频繁的交易并不是导致羊

5、群行为和动量行为的显著原因，对放开T+0交易会降低市场效率的顾虑是不必要的。2、推出做空机制，建立理性有效的衍生品市场，利于完善价格发现功能，可以为资金提供灵活的规避风险的手段，降低羊群行为强度，提高市场效率。3、扩大市场容量，完善上市公司优胜劣汰机制。随着价值投资理念日趋深入人心，客观上造成众多投资者追捧部分绩优股。扩大市场容量，尤其是扩大业绩优良的公司的容量，可以有效得降低羊群行为。而市场的退市机制不健全，绩差股的炒作往往会增强投资者的投机心态，这也是造成个人投资者短期反向动量行为的原因之一。4、继续大力发展机构投资者。机构投资者有较专业的研究和交易人员，行为相对理性，综合来看，机构投资者

6、具有较低的羊群行为和动量行为，大力发展机构投资者，可以降低投资者羊群行为、动量行为对市场的影响，利于市场稳定发展。5、规范证券咨询机构。个人投资者在专业知识上的欠缺，容易受到咨询机构的影响，特别是咨询机构的“黑马推荐”或者“免费赠股”等方式。规范证券咨询业务，可以降低个人投资者的羊群行为，体现证券市场的“三公”原则。目 录1 研究背景 211 研究目的 212 国内外相关研究 32 数据和方法 92.1 投资者分类 92.2 股票分类 102.3 交易压力 122.4 动量行为指数 132.5 羊群行为指数 143 实证结果 163.1 动量行为分析 163.2 羊群行为分析 204 结论与政

7、策建议 254.1 主要结论 254.2 政策建议 26参考文献 281 研究背景11 研究目的投资者的羊群行为和动量行为是行为金融学里面一个比较典型的现象，传统的金融理论无法解释此现象。投资者的羊群行为和动量行为，不仅导致了巨大的股价泡沫，使得市场运行效率受损，而且使得市场系统风险增大，加剧了中国股市的波动。同时，长期以来，以中小散户为主的个人投资者被认为是中国股市波动剧烈的主要原因，而在各类相关研究中，却很少见到针对个人投资者的文献。随着股改的进行，业内对于修改交易制度和建立金融衍生品市场的讨论也日趋激烈，本文希望通过考虑包括个人投资者在内的所有投资者在羊群行为和动量行为方面的特征，特别是

8、交易频繁程度不同的投资者在行为特征上的差异，可以为完善交易制度和进行金融产品创新提供一定的微观基础。投资者作为单独的个体，相互之间是有本质的区别。有以此为职业，进而频繁操作的投资者，也有偶尔关注股市，进而很少进行操作的投资者。不同交易活跃程度的投资者，其交易行为是不同的。我们根据不同的交易活跃程度来划分投资者，机构投资者与个人投资者的投资行为差别是我们能够预见的，在按照交易活跃程度将投资者划分为积极投资者和消极投资者的时候，如果包括机构投资者，那么，个人投资者和机构投资者本来的差别可能会混淆我们对投资者交易活跃程度带来的投资行为差别的理解，因此，本文中只对个人投资者划分为积极投资者和消极投资者

9、两大类。同时，将股票按照过去一定时期内的收益率，划分为强势股票和弱势股票，或者按照B/M的大小，划分为成长型股票和价值型股票。研究这三类投资者（机构投资者、积极投资者和消极投资者）在不同性质的股票上的行为特征，对这个问题的探索，可以帮助我们认识投资者的行为特征，进而为政策建议提供微观支持。12 国内外相关研究投资者的交易行为受到多种因素的综合影响，其中，股票的历史收益率是一个重要的参考因素。如果投资者根据股票短期或长期的价格趋势来做出自己的投资决策，则其具有动量投资行为。具有正向动量投资行为的投资者，相信股票的价格趋势会继续，因而追涨杀跌；具有反向动量行为的投资者认为股票的价格趋势会发生反转，

10、因而进行反向操作。对于动量现象的研究，大量的相关文献都是从收益惯性角度考虑，认为根据股票收益的过去表现，可以对预测未来短期、中期或长期水平的股票收益有所帮助(参见Jegadeesh and Titman (1993)，吴世农，吴超鹏(2003)。而对动量现象的另外一个研究角度，则是从投资者的交易行为出发，研究投资者的动量投资行为(参见Grinblatt and Keloharju(2000)等)。一个似乎很显然的事实是，投资者的动量投资行为和股价的收益惯性之间的关系是相辅相成的：采取正向动量投资行为的投资者，相信股价的收益惯性，采取反向动量投资行为的投资者，则相信收益会反转；同时，投资者的动量

11、投资行为，往往是导致股价收益惯性的一个重要因素。我们认为，这种看法是有偏颇之处。首先，证券市场上任何一笔交易都有买卖双方，如果买入股票的投资者具有正向动量行为，那么卖出股票的投资者所采用的就是反向动量行为，因此，所有投资者作为一个整体是没有动量投资行为的；其次，正向动量投资行为和反向动量投资行为对股价的影响效果相互抵消，如果股价具有收益惯性，我们只能得到这样的结论：采取正向动量行为的投资者对股价的影响大于采取反向行为的投资者，但是不能得到投资者具有正向动量行为的结论，更不能指出哪一类投资者具有什么样的动量投资行为。由此，我们认为，从收益惯性角度研究的动量现象称为股价的动量效应，从投资者交易行为

12、角度研究的动量现象称为投资者的动量投资行为，这种定义更为妥当，本文考虑的重点在于不同类别的投资者是否具有动量行为，是基于投资者的交易行为。近年来，大量研究表明，投资者确实会根据短期或者长期的价格趋势来做出自己的投资行为。Debondt(1993)指出，个人投资者在牛市时倾向于认为股价会继续上涨，在熊市时则认为股价会继续下跌，与之相反，职业投资者往往认为股价趋势会发生反转；Grinblatt and Titman(1995)研究了美国155个共同基金10年内的交易行为，发现超过2/3的基金经理倾向于采用正向动量行为。Choe et al.(2000)发现韩国股市的境外投资者往往采用正向动量行为。

13、跟本文研究方法最为接近的是Grinblatt and Keloharju(2000)，该文研究了芬兰股市的全体投资者，发现国外投资者倾向于正向动量行为，国内投资者倾向于反向动量行为。Grinblatt and Keloharju (2001)对芬兰股市进一步的研究发现，国内投资者在卖出股票的时候，看重股票的近期表现，同时，投资者不愿意卖出亏损股票，这是反向动量行为的一种表现，这种现象在行为金融中称为处置效应(Disposition effect)，可以参见Odean (1998), Shapira and Venezia (2001)。传统金融理论把上述这些不能被有效市场理论解释的行为称为“异

14、常现象”，Fama (1998)认为市场上的异常现象只不过是偶然性结果，与市场有效性并不矛盾。但是，这种解释被越来越多的人所怀疑。近年来，行为金融学的发展，提出股价的惯性是由于对信息的反应不足(Under reaction)或者反应过度(Over reaction)引起的，反应不足导致股价收益惯性，反应过度导致股价收益短期惯性，长期反转。本文认为，投资者对于市场信息的反应不足和反应过度，同样是动量投资行为产生的原因。利空信息产生时，会导致股价一定程度的下跌，此时，对于信息相对反应不足的投资者，并不认同股价的下跌，因此买入下跌了的股票，采取反向动量投资行为，而对于信息相对反应过度的投资者，认为股

15、价的下跌还没有充分反应相应的市场消息，因此卖出下跌了的股票，采取正向动量投资行为；同样，利好消息产生时，相对反应不足和相对反应过度的投资者分别采取反向和正向动量投资行为。值得注意的是，跟文献中为解释股价惯性而提出的投资者反应不足或反应过度不同，本文所指的对信息反应不足或反应过度，是相对的反应不足或反应过度，例如，对于利空消息，有可能全体市场投资者都对此反应不足，导致股价惯性，但是其中一类投资者相对于另一类投资者，其对此信息的反应更为不足，因此，相对反应不足的投资者会采取反向动量投资行为，相对反应过度的投资者会采取正向动量投资行为，尽管从事后检验的角度来看，相对反应过度的投资者本质上也是反应不足

16、。对于投资者反应不足和反应过度，行为金融学提出了相关模型。Barberis et al. (1998)指出，投资者在进行投资决策的时候，存在两种偏差：代表性偏差(Representative Bias)和保守性偏差(Conservatism Bias)。代表性偏差是指投资者基于近期数据与过去某一段时期数据的相似性来预测股价，过分重视近期的数据，认为近期股价的变化反映了其未来变化的趋势，会导致投资者对新信息的反应过度；保守性偏差是指投资者不能及时根据市场信息来修正自己的预测，认为股票的收益变化仅仅是一种暂时现象，不能根据信息的变化充分调整对未来收益的预测，会造成投资者对新信息的反应不足。Dani

17、el et al. (1998) 认为投资者进行投资决策时，存在过度自信(Overconfidence)和自我评价偏差(Biased Self Attribution)，投资者往往过高的估计自身的能力，低估自己的预测误差，过分相信私人信息，低估公开信息的价值，当股价变化跟他们预测一致的时候，投资者的“自我实现”的心理会促使他们对自身能力的进一步高估，对私有信息的进一步相信，而当股价跟他们预测不一致时，则把失败归为外在噪声，投资者的自信并不是同等程度的减少。这样，会导致投资者的反应过度。Hong and Stein(1999)则认为，信息是在投资者中不断扩散的，因而投资者是逐渐对其做出反应，这样

18、，会导致投资者作为一个整体，会呈现出反应不足的特征。除了动量行为，投资者的羊群行为则是行为金融学中另一个比较典型的现象。投资者的羊群行为，不仅导致了巨大的股价泡沫，使得市场运行效率受损，系统风险增大，同时加剧了股市的波动。羊群行为(Herding Behavior)也叫从众效应、跟风行为，从心理学的角度来讲，是指投资者在信息不完全时候的行为特征。Banerjee (1992) 认为羊群行为是一种“投资者模仿他人的行为，即使他们自己的私有信息表明不应该采取该行为”，即投资者不顾私有信息，采取与别人相同的行动。Shiller (1995) 定义羊群行为是一种社会群体中相互作用的人们趋向于相似的思考

19、和行为方式。Avery and Zemsky(1998)则定义羊群行为为“市场使得私人信息与之相悖的投资者选择跟从”。Bikhchandani and Sharma(2000)指出如下行为可称为羊群行为，即如果一个投资者根据私人信息将投资(或不投资)，但是他在发现其它投资者没有投资(或不投资)后，决定跟从其他投资者的行为，强调了羊群行为是投资者一种有意识的模仿。从实证研究的角度来看，羊群行为是指投资者行为方式之间的关联性。关于羊群行为的文献对于羊群行为的产生给出了很多解释(参见Bikhchandani and Sharma, 2001, Hirshleifer and Teoh, 2001 a

20、nd Devenow and Welch, 1996)，大致可以分为理性行为和非理性行为两类。基于理性模型而言，Banerjee (1992) 和 Bikhchandani et al.(1992) 提出的信息串连模型(information cascade herding model)指出，如果投资者认为其他投资者拥有比自己更多的信息，那么，模仿其他投资者而进行投资的行为是理性的。Bikhchandani(1998)的声誉羊群行为模型指出，对于基金管理者，如果与其他基金管理者的行为不一致，会带来声誉风险，因此，基金管理者的行为的趋同性是理性的。 以上提到的模型是有局限的，他们假设在投资决策期

21、间，价格都是固定的，因此，这些模型都不能解释羊群行为和价格波动之间的关系。Avery and Zemsky(1998)的模型，放开了价格不变的限制。基于不完全理性的模型相对较多，比如Shleifer and Summers(1990)在有限套利的条件下，受投资者情绪的影响，分析了投资者羊群效应的产生。Shiller(1984)指出，群体内部的信息传导机制导致了不完全理性的羊群效应。现有的羊群行为模型大体可以分为以投资者交易行为和以收益率为研究对象这两类。以收益率为研究对象的模型则以Christie and Huang (CH) (1995)提出用收益率横截面标准差(cross-sectiona

22、l standard deviation of returns, CSSD)作为测度指标的方法为代表。以交易行为为对象的模型则以Lakonishok et al.(1992) 为代表，该文采用了美国市场1985年到1989年之间的基金季度数据，发现基金经理人在小公司股票上存在羊群效应，大公司股票上不显著。本文研究投资者的交易行为，采用后一类方法。2 数据和方法2.1 投资者分类按照账户属性，将投资者分为机构投资者和个人投资者。按照交易活跃程度，进一步将个人投资者分为两类：第一类，交易频繁的投资者，我们称其为积极投资者。该类投资者认为频繁的交易行为会带来超额收益。第二类，参与了市场交易，但操作不

23、频繁的投资者，我们称其为消极投资者。他们并不认为频繁的交易行为会带来超额收益，反而会因为交易成本的增加导致损失。机构投资者与个人投资者的投资行为差别是我们能够预见的，在按照交易活跃程度将投资者划分为积极投资者和消极投资者的时候，如果包括机构投资者，那么，个人和机构投资者的差别可能会混淆我们对交易活跃程度带来的投资行为差别的理解。计算投资者交易密度(月平均交易次数)，以此作为衡量交易活跃程度的标准。对个人投资者按交易活跃程度分为十类，使得每一类投资者所进行的总交易次数大致相等。在较为活跃的投资者分类中，投资者的数目较小，反之亦然。交易密度(FRQ)计算公式如下： 定义该账户发生第一笔交易的当月，

24、为账户开户月，表示投资者的账户开户月。：2002年9月(样本区间的最后一个交易月)：投资者在和之间，交易次数的总和(对每只股票分别加总，如果同一天同一只股票有多次买入或卖出行为，则视为一次买入或卖出)我们将最活跃的四类投资者归为积极投资者，最不活跃的四类投资者归为消极投资者。这样分类的方式，保证了每一类投资者在样本存续期间，有足够多的交易次数发生。将不同类投资者的特征描述归纳为表1： 表1交易特征机构投资者个人投资者积极投资者消极投资者账户数目27247299335239634平均交易密度2.80051.23846.99210.5956可以看出，机构投资者的交易活跃程度大于个人投资者，同时，个

25、人投资者分化严重，积极投资者的交易活跃程度远大于机构投资者。2.2 股票分类在考虑投资者动量行为特征的时候，需要对股票进行划分，标准是根据股票过去的表现。有两种方法来衡量股票过去的表现，一种是考虑股票的历史收益率大小，即直接考虑公司市场价值的变化大小，另一种是结合公司账面价值大小，考虑公司市场价值的相对大小。按照前一种方法，股票可以分为强势股票和弱势股票，按照后一种方法，股票可以分为价值型股票和成长型股票；同样，在考虑羊群效应时，研究投资者对于不同性质的股票是否具有不同的羊群行为特征，有助于我们认识投资者的羊群行为结构，同时，研究不同类别投资者对于不同性质的股票，其羊群行为上的差异，能够帮助我

26、们认识投资者的行为特征。我们分别按照历史收益率的大小和B/M进行划分。具体的划分方式如下：1) 按照历史收益率：按照过去一定期间内(分别考虑一周，一月，一个季度，一年)的累计收益率排序，最高的四分之一称为强势股票，最低的四分之一称为弱势股票。得出每个交易日的强势股票和弱势股票。本文中，为表述方便，我们以交易日为第0日，以-T表示交易日前第T个交易日，用下列符号表示事件窗口：(-1) 表示前一交易日(-5,-2) 表示前一周，到前一交易日(-20,-6) 表示前一月，到前一周(-60,-21) 表示前一季度，到前一月(-240,-61) 表示前一年，到前一季度(-240,-1) 表示前一年在研究

27、羊群行为时，所取的时间段是一个季度。2) 按照B/M：每个交易日，所有股票按照B/M的大小排序，最高的四分之一称为价值型股票，最低的四分之一称为成长型股票。之所以称B/M高的股票为价值型股票，是因为相对于账面价值，其市场价值较小，投资于该类型的股票，是认为该类股票价值被低估。同样，B/M较低的股票，市场价值远大于账面价值，投资于该类股票，是认为其具有较高的成长性。一般来说，价值型股票的过去表现要差于成长型股票，因此，投资者买入成长型股票，卖出价值型股票，是正向动量行为的表现。2.3 交易压力分析不同类别投资者的交易行为特征，我们采用了两种方式来度量交易压力。其目的都在于衡量每类投资者在每只股票

28、上的交易强度。我们根据交易量和投资者数目，分别定义买入比率，以此来定义交易压力：1) 基于交易量的买入比率 其中，表示投资者集合中，在交易日购买股票的股数，表示相应的卖出量。2) 基于投资者数目的买入比率 其中，表示投资者集合中，在交易日购买股票的人数，表示相应的卖出人数。 从计算公式可以看出，由于给予每个投资者相同的权重，基于投资者数目的买入比率对中小投资者更为敏感，而考虑了交易量的VBR，则对大投资者更为敏感。 我们用买入比率来度量交易压力，分别使用这两种度量方法，进行动量行为和羊群行为的研究。2.4 动量行为指数对于投资者集合，在交易日，如果在强势股票上的平均交易压力，大于在弱势股票上的

29、平均交易压力，则该集合投资者在交易日具有正向动量行为，反之，具有反向动量行为。相应的，如果成长型股票的平均交易压力，大于价值型股票的平均交易压力，则该投资者集合在交易日具有成长型投资行为。成长型投资行为关注于相对于账面价值，股价较高的股票，可以看为是正向动量行为，反之，价值型投资行为，可以看为反向动量行为。根据交易压力的两种度量方式，我们定义两种动量行为指数：1) 基于交易量的动量行为指数考虑的样本区间内，对于投资者集合，采用基于交易量的交易压力，计算每一个交易日两类股票的平均交易压力之差，记总交易天数为，其中交易压力之差为正数的天数为，定义动量行为指数如下： 此动量行为指数是参考Grinbl

30、att and Keloharju(2000)所采用的方法，之所以减去，是因为在没有动量行为的时候，交易压力为正数的期望比率为，这样得到的，其正负分别代表投资者具有正向、反向动量投资行为，绝对值的大小代表动量投资行为的强弱。为检验动量行为的显著性，我们提出的零假设是投资者集合没有动量行为，在此假设下，个交易日中其交易压力之差为正数的交易日天数，服从参数为的二项式分布，在充分大的时候，可以得到如下的检验统计量，服从标准正态分布，值按双尾检验给出： 2) 基于投资者数目的动量行为指数与基于交易量的动量行为指数类似，区别在于采用了基于投资者数目的交易压力。实证结果表明，基于投资者数目的动量行为指数，

31、和基于交易量得到的动量行为指数，在结论上没有显著的差别。篇幅所限，本文只列出基于交易量的动量行为指数。2.5 羊群行为指数本文采用Lakonishok et al.(1992) 所提出的方法来度量羊群行为，称为LSV羊群行为指数。假设投资者做投资决策时候，彼此是独立的，该指数衡量了在给定投资者集合条件下，是否有异常多(少)的投资者，处于单边市场。针对不同的投资者类别，我们计算每只股票每天的LSV羊群行为指数。LSV羊群行为指数计算公式如下： 其中， 在上式中，表示基于投资者数目的买入比率。表示第j类投资者，在t日购买股票的投资者数目与该日进行了交易的投资者人数之比的期望。公式的最后一项，称为调整因子。减去调整因子的目的在于，在投资者买卖股票不存在羊群效应(即投资者之间的买卖行为独立)的零假设下，可能并不为0，而且其期望值与当日进行交易的投资者数目相关。我们减去其期望值以后，就可以依据结果是否显著大于0，来判断是否有羊群行为。我们有，其中表示表示投资者集合j中，在t日投资了股票i 的投资者人数。假设遵循参数为(，E()的二项式分布，也就是投资者决策是相互独立，计算的期望，以此作为调整因子，为简化公式，记n，p = E()， 计算公式如下： 对于投资者集合j，羊群行为指数定义为集合j中，所有投票在所有交易日的羊群行为指数的均值： 其中，T表示交易日数目，N表示股票数目Hwang a