基于CSAD的期货市场羊群效应实证分析

来源:用户上传      作者: 邵永同 高旺盛

　　摘要:本文运用横截面绝对偏离度(CSAD)方法对CZCE棉花期货市场进行了实证研究,研究结果表明,我国棉花期货市场不存在明显的“羊群效应”。
　　关键词:棉花;期货市场;羊群效应;CSAD
　　
　　Abstract:In this article,we adopt Cross-sectional Absolute Deviation (CSAD) model to research the “herd behavior” of CZCE cotton futures market empirically. The results indicate that there is no “herd behavior” not only in whole cotton futures market but also in the state when the market is shown up or/and down.
　　Key Words:Cotton,Futures Market,Herd Behavior,CSAD
　　中图分类号: F830文献标识码:B文章编号:1674-2265(2009)02-0060-03
　　
　　一、引言
　　
　　“羊群效应”是指投资者在信息不确定的情况下,刻意模仿他人的投资行为而作出自己投资决策的一种现象,或者说,过度依赖于舆论而忽视对自己掌握的信息进行判断并作出投资决策的现象。“羊群效应”能够导致金融市场价格的剧烈波动,使金融市场处于非理性的状态。
　　目前,已有一些学者对证券市场上的“羊群效应”做了初步的研究,如Lakonishok,Shleifer & Vishny(1992)将“羊群效应”定义为资金管理人同时买卖某些特定股票的平均趋势,提出了一种测度“羊群效应”的方法。Christie & Huang(1995)提出了用收益率分散度(CSSD)来测度“羊群效应”的方法。宋军、吴冲锋(2001)基于分散度指标对美国、香港及中国大陆等地股市进行了比较研究,得出中国大陆股市存在“羊群效应”的结论。孙培源、施东晖(2002)在CAPM模型的基础上,建立了一个更为灵敏的测度“羊群效应”的模型,指出我国股市存在一定程度的“羊群效应”。蒋学雷、陈敏、吴国富(2003)用CASD方法得出中国股市存在明显的“羊群效应”的结论。而对期货市场上“羊群效应”的研究,目前相关的文献还比较少。国外学术界,Gleason,Lee & Mathur(2003)对欧洲期货市场上的13个期货合约进行了实证分析,发现并不存在明显的“羊群效应”。国内学者的研究有,马良华、吴琼(2005)以横截面收益标准差来度量市场分散度,检验了2000年1月到2004年12月期间我国期货市场的“羊群效应”。罗孝玲、彭青(2007)利用大豆期货合约的价格与前二十位期货公司的总持仓量进行协整关系和因果关系检验,结果表明我国大豆期货市场存在“羊群效应”。
　　从上述研究文献可以发现,国内外学者对期货市场“羊群效应”的研究还没有形成完整的体系和较为完善的研究方法。本文以我国郑州商品交易所(CZCE)推出的棉花期货合约为例,采用CSAD的方法对我国棉花期货市场“羊群效应”做了深入的研究,以期为有关监管机构鉴别我国棉花期货市场的运行状况提供理论依据。
　　
　　二、研究方法
　　
　　前人对金融市场“羊群效应”的研究具有一定的缺陷。目前,CSSD(横截面收益标准差)方法在金融市场“羊群效应”的研究中受到较广泛认可。
　　CSAD(横截面收益绝对差)具体的模型表达式为:
　　(1)式中 为金融资产的价格或期货合约的价格,, 表示单个金融资产的收益率或单个期货合约的收益率, 为整体市场的收益率或某个期货品种的整体收益率。
　　由于横截面绝对偏移度CSAD方法测度了单个金融资产的收益率与市场整体收益率的偏移程度,因此用它来检测金融市场的“羊群效应”,较前面几种方法相比,具有较好的准确性和灵敏度。因此本文主要采用CSAD方法来对我国棉花期货市场“羊群效应”进行实证分析。
　　把CSAD模型运用到期货市场的分析中,对CSAD模型的进一步分析可知,如果期货市场上不存在“羊群效应”,那么CSAD的值将会与市场收益率
　　 之间成线性递增关系。反之,当期货市场上存在“羊群效应”时,由于众多的投资者共同投资于某一个期货合约而使得这个合约的收益率趋近于市场收益率,因而横截面绝对偏离度CSAD与市场组合收益率 之间将不存在明显的线性关系,往往表现为非线性关系,这一分析过程可用下述表达式来表示:
　　如果把期货市场价格上涨和下跌时“羊群效应” 的表现程度可能会有所不同这一情况考虑进来,为便于更准确地分析,则有必要对价格上涨和价格下跌的情况进行分别研究,即有:
　　用 、 和分别表示期货合约价格上涨时的横截面绝对偏离度、市场组合收益率和方程(3)的回归系数,用 、 和分别表示期货合约价格下跌时的横截面绝对偏离度、市场组合收益率和方程(4)的回归系数。如果期货市场上存在“羊群效应”,那么横截面绝对偏离度CSAD的值将随着市场组合收益率 的增加而降低,这一关系反映到方程(2)式、(3)式和(4)式中,表现为回归系数、和的符号为负,反之,回归系数 、和 的符号为正。
　　
　　三、样本数据说明
　　
　　本文采用的棉花期货数据来源于郑州商品交易所(CZCE)期货交易日收盘价和日成交量数据,数据来源于郑州商品交易所的交易记录统计。样本数据的时间跨度为2004年6月1日到2008年5月30日,包括了郑州商品交易所(CZCE)全部棉花合约月份的日收盘价和日成交量数据。由期货市场期货合约的交易特点可知,某合约刚开始上市时成交不够活跃,收盘价和成交量会明显偏离正常的范围,本文对这部分数据进行了剔除,最后得到棉花期货合约月份时间序列数据和棉花期货市场价格指数的有效数据824个。本文采用eviews5.0软件对数据进行分析。
　　模型变量时间序列数据基本统计特征如下:见表1。
　　
　　四、实证结果及分析
　　
　　(一)ADF(Augmented Dickey-fuller test)单位根检验
　　在对上述方程(2)、(3)和(4)进行回归分析之前,首先用ADF单位根检验法对这三个方程的各时间序列变量的平稳性进行检验,因只有平稳性时间序列才能对其进行进一步地回归分析,检验结果见表1。从表1可以看出,三个方程各个变量的时间序列ADF值均小于5%的临界值,也即在5%的临界值水平下单位根的零假设被拒绝,表明三个方程的时间序列都为平稳序列,据此可以进行下一步的回归分析。
　　(二)方程回归分析结果
　　表3给出了方程(2)、(3)和(4)式的回归估计结果。从表3可以看出,三个方程的 值分别为0.634、0.842和0.716,说明方程拟合度较好,即因变量的变化能较好地被自变量的变化解释;从方程的 值来看,分别为1.864、2.571和1.881,表明三个方程的残差序列都不存在一阶序列自相关;再从方程(2)式、(3)式和(4)式的回归系数 、和

　　的值来看,分别为0.635、0.469和0.492,方程(2)、(3)和(4)的二次项系数均大于0,二次项系数的 统计值分别为3.391、2.444和2.068,统计检验显著。如前所述, 的值与市场收益率的回归方程中,如果回归系数、和的值为正,则表明我国棉花期货市场不存在“羊群效应”,如果回归系数
　　、 和的值为负,则表明我国棉花期货市场存在“羊群效应”。因此,从上述回归结果来看,我国棉花期货市场无论从方程(2)的整体市场情况看还是从方程(3)和(4)的上涨和下跌市场情况来看,的值与市场收益率之间的线性递增关系都显著成立,即棉花期货市场不存在明显的“羊群效应”。
　　
　　五、研究结果分析
　　
　　以上的研究结果表明,我国棉花期货市场自2004年6月上市以来,不存在明显的“羊群效应”:
　　第一,我国期货市场经历了几次大整顿之后,市场规范化程度不断提高,监管体系不断完善,也具有一定的稳定性,期货市场价格发现和规避风险的功能逐步得到发挥,而棉花期货合约作为我国期货市场上品种较新、上市相对较晚的一个期货品种,开始就受到了规范的管理和约束,这在某种程度上避免了“羊群效应”现象的发生。
　　第二,与其它品种的期货市场类似,我国棉花期货市场也是实行杠杆交易制度,即保证金交易制度,这使得棉花期货交易具有较高的风险性,因而对市场参与者的资金和专业素质具有较高的要求。而一般来说,具有较高专业素质的期货市场参与者在投资的决策上具有更大的自主性,不会轻易模仿其他投资者的投资行为。
　　第三,棉花期货市场交易的是标准化合约,合约中除了价格具有不确定性之外,合约的其它信息都是公开的、标准化的,投资者获取信息的渠道较多、成本较低,这在很大程度上避免了投资者之间可能发生的信息不对称的情况,因而大大降低了投资者之间“羊群效应”发生的概率。
　　第四,棉花期货价格的影响因素非常复杂,均受到有来自现货、期货市场因素的影响,不同的人对这些因素的影响判断是不一样的,因而他们作出的投资决策行为也就会有很大的差异,从而避免的“羊群效应”的发生。
　　
　　参考文献:
　　[1]Lakonishok,J.,Shleifer,A.,and Vishny,R.W.,“The Impact of Institutional Trading on Stock Prices”,Journal of Financial Economics,1992 ,82 ,23 - 43.
　　[2]Christie,W. G.,and Huang,R. D.,“Following the Pied Piper: Do Individual Returns Herd Around the Market? ”,Financial Analysts Journal ,1995 ,July-August .
　　[3]宋军、吴冲锋:《基于分散度的金融市场羊群行为研究》,《经济研究》2001年第11期。
　　[4]施东晖:《中国股市微观行为:理论与实证》,远东出版社2001年版。
　　[5]孙培源、施东晖:《基于CAMP的中国股市羊群行为研究――兼与宋军、吴冲锋先生商榷》,《经济研究》2002年第2期。
　　[6]蒋学雷、陈敏、吴国富:《中国股市的羊群效应的ARCH检验模型与实证分析》,《数学的实践与认识》2003年第3期。
　　(特约编辑 齐稚平)

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