羊群行为
羊群行为（Herd Behavior）
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金融市场中的羊群行为是一种特殊的非理性行为，它是指投资者在信息环境不确定的情况下，行为受到其他投资者的影响，模仿他人决策，或者过度依赖于舆论（即市场中的压倒多数的观念），而不考虑自己的信息的行为。[1]
由于羊群行为涉及多个投资主体的相关性行为，对于市场的稳定性和效率有很大影响，也和金融危机有密切的关系。因此，羊群行为引起了学术界和政府监管部门的广泛关注。
羊群行为指动物(牛、羊等畜类)成群移动、觅食。后来这个概念被引申来描述人类社会现象，指与大多数人一样思考、感觉、行动，与大多数人在一起，与大多数人操持一致。后来这个概念被金融学家借用来描述金融市场中的一种非理性行为，指投资者趋向于忽略自己的有价值的私有信息，而跟从市场中大多数人的决策方式。羊群行为表现为在某个时期，大量投资者采取相同的投资策略或者对于特定的资产产生相同的偏好。
20世纪80年代以来，对于曾被传统的金融学认为是非理性的、不科学的羊群行为的研究受到越来越大的重视。羊群行为也可以称为群体心理、社会压力传染等，特别最近10年来，随着人们对于金融市场本质不断深入的认识，加上频频爆发的金融危机引发的对于投资者行为的深层次的思考，使得对金融市场中的羊群行为的研究成为一个极富挑战性的现实意义的方向。
Asch是最早研究群体行为的心理学家，他于1952年在以美国的大学生中为被试对象进行实验发现了一种非理性的从众行为。他将这种行为称为同类压力现象。他让真正的被试进入一个新的班级，而让该班级的其它人先回答一个很简单的问题(两条线段长度比较)，这些人被告知故意给出错误的答案，被试最后回答。结果，有1/3的被试受到错误答案的影响。而在独立回答问题的情况下，回答错误的可能性几乎不存在。
来自金融市场中的大量证据显示，参与羊群行为对于主体不利，积极参与羊群行为的投资个体在市场中获得的收益率比较低。同时，羊群行为程度和股票价格波动 之间形成一种正反馈机制，这使得许多学者认为羊群行为是导致市场价格波动过度的一个重要因素。
分散度指标
设资产组合S总共有n只股票，ri是股票i的收益率，r是n只股票的平均收益率。S的收益率的分散度定义为：
这个指标通过对于个股收益率和资产组合收益率的一致程度定量化来刻画羊群行为的关键特征。当羊群行为存在时，分散度应该变小。资产收益率分散度和股票波动率的测量方法有相似之处，但是并不相同。在波动率中，使用的是个股的预期收益率，而在分散度中，使用的是资产组合的收益率。两者存在区别。
用分散度来测度羊群行为具有一个最大的优点，需要的数据容易获得，而且计算方法简单，这是其他羊群行为测度所不具有的。但是它也存在一个缺陷，即它是对投资者羊群行为的一个很保守的测度，低估了羊群行为的程度。只有当大多数投资者对于所有股票都表现出强烈的羊群行为时，大多数股票的收益率才可能表现出趋同 性。William（1995）认为在回归系数为正时，理性资产定价模型成立，不存在羊群行为。但是他在作出这个结论时，没有充分考虑分散度测度的对于羊群行为测度的保守性。本文认为，正的回归系数并不能直接拒绝羊群行为的存在，分散度绝对值意义不大，有意义的是分散度的相对大小。因此，在对结果进行分析时，充分考虑该测度偏差的存在，并将重点放在相对值的比较上。
比较分为两个方面进行，一方面将本文结果和William（1995）的结果进行比较，得出我国羊群行为和美国羊群行为的差异；另一方面将市场收益率极低和极高时的羊群行为进行比较，得出投资者在两者极端情况下的行为模型差异。
市场压力下的羊群行为检验
在市场存在压力（价格波动剧烈）时，理性资产定价模型和羊群行为模型的区别最为明显。理性资产定价模型认为，由于不同的个股收益率对于市场收益率的敏感程度不同，市场压力将导致分散化程度增加。而羊群行为模型认为在市场压力的情况下，分散化程度减少。
将在市场收益率分布曲线两端的极端收益率分离出来，检验极端收益率下的分散度和不包括极端收益率的分散度是否存在差异。使用下面的回归方程来检验：
Dt＝a＋β1CLt＋β2CHt＋εt
其中CLt和CHt为表示市场是否为极端波动的哑元变量。εt系数，表示的是样本中除了两个哑元元素包括的区域的平均分散化系数。
由于市场的极端波动并没有统一的标准，在对日收益率的分散度回归时，使用两个标准（1％和5％）来定义极端的市场变化。1％（5％）的标准将CLt， CHt限制在收益率分布函数的1％和5％的最低和最高的区域。对于月收益率的回归，考虑到数据的局限性，采取了10％的极端收益率标准。
CLt和CHt定义如下：
用rm(t)表示市场在时间t时的收益率，用rm(pl)和rm(ph)表示市场收益率分布的p分位数。
在使用1％标准时，pl＝0.01，ph＝0.99；在使用5％的标准时，pl＝0.05，ph＝0.95；在使用10％标准时，pl＝0.10，ph＝0.90。
- 如果rm(t) ≤ rm(pl)，CLt＝1；否则，CLt＝ 0。
- 如果rm(t) ＞ rm(ph)，CHt＝1；否则，CHt＝0。
- 如果β1＜0和β2＜0，则结论支持羊群行为假设；
- 如果β2 ＞ β1，表明市场收益率极高时的羊群行为低于市场收益率极低时的羊群行为；如果β2＜β1，表明市场收益率极低时的羊群行为低于市场收益率极高时的羊群行为。
羊群行为是一个很复杂的现象，其形成有许多原因，其中包括人类的从众本能、人群间沟通产生的传染、信息不确 定、信息成本过大、对报酬、声誉的需要、对集体的忠诚、社会中存在禁止偏离群体共同行为的机制(如社会准则、法律和宗教)、组内成员面对同一公共信息集合 (如经纪交易所、受欢迎的投资专家的推荐)、羊群中的人具有同一偏好等。下面将对其中几个典型观点进行分析。
从众的本能
从众心理(Conformity)指人们具有的与他人保持一致、和他人做相同事情的本能。研究发现，这种心理特征并不是人类所独有的。在自然界中，动物们也具有明显的从众行为。例如，动物之间在居住地域选择、交配，觅食等方面存在模仿的行为。自然界动物群体这种一致行动的趋向性是长期进化而形成的，具有一定的进化优势。人类的这种心理特征也是一种进化过程中的产物，是与生俱来的。在人类社会中，群体行为确实具有一定的优点，集体狩猎成功的概率大于单独狩猎的概率，和别人做相同的事可以节约大量时间和精力。但是人们同时也观察在某种条件下出现的羊群行为却存在着局限性，最明显的例子就是Asch实验中的被试，他们因为从众的心理而做出了错误的选择。
通过人群中的沟通
羊群效应是经常接触、 经常交流的人群中的现象。人类学家认为，群体内信息的传递机制包括谈话分析(Talking Analysis)和社会认识(Social Cognition)两种方式。在长期进化的过程中，人类形成了以集体为单元共同行动，共享信息的机制，这种机制也具有一定的进化优势。但同时，它也存在着不恰当之处，最主要的方面是它限制了自由思想的交流、对某种话题的限制。人们在谈话时有情绪的反映，并试图保持礼貌。羊群行为的产生可能是因为沟通方式对人的思考能力和对回忆的限制，使得群体行为发生收敛。
利用医学疾病传染模型和心理学家关于谣言流行的模式，Shiller(1990)建立了兴趣传染模型来理解在金融市场中投资者对某一特定资产产生兴趣的原因。设感染者(指信息接受者或者感兴趣的人)人数为It，感染率为b，愈合率(忘记或者失去记忆)为g，可能受到感染的人群为St，Ut为误差项，It的变化率
dIt＼dt=(b-g)It+Ut
对该模型的讨论有：
- (1)如b<g，Ut为瞬时项，则对某股票的总兴趣It服从指数衰减方程；
- (2)如果总需求对It存在一个按照某种形式分布的时滞，即投资者在产生初始兴趣后要考虑一段时间后再作决策，则总兴趣It也服从指数衰减方程；
- (3)如果h比b稍小，Ut是与时间无关的白噪声，总兴趣It服从随机游走过程，这可能是股票价格的“随机游走”基础；
- (4)如果b大于g，总兴趣It服从指数增长方程，表示某种行为在人群中得以扩散、蔓延和传染。
(1)、(2)、(3)种情况下都不产生羊群行为。如果第(4)种情况成立，感染率b大于愈合率g，羊群行为在人群中发生。Shiller用调查问卷的方法得到了计算b和g的数据，计算结果表明在金融市场中，感染率占确实大于愈合率g。
在人群中沟通产生羊群行为的假设基础上，Bikhchandani等(1992)建立了十分著名的信息流模型。不过他们模型中的沟通并不是采取对话等交 流方式，而是采取了“观察”这种单向沟通方式，所有的参与者可以观察到在他之前的投资者的决策行为。这个假设和金融市场中的实际情况比较吻合，因为虽然不排除市场参与者之间有对话，但是市场参与者太多了，不可能形成完全的透明的双向沟通机制。
对报酬、声誉的需要
从经济学的角度来研究某种行为，最直接的原因是获得某种报酬。羊群行为的产生一个很重要的原因就是报酬(Pay off)或者声誉 (Reputation)模型。由于提高声誉的目的最终是为了提高报酬。因此，其实可以将两者理解为同一原因。这种羊群行为的根源是代理关系的存在，即决 策者自己并不是拥有投资资产的所有权，他们趋向于使得自己的利益(代理人)最大化而不是使得被代理人的收益最大化。典型的例子是金融市场中的证券投资基金，基金管理者所管理的资产的所有权并不属于自己，这种委托—代理关系的存在很容易导致下面涉及的声誉羊群行为。
“共同承担责备效应”(Blame Sharing Effect)的存在导致了羊群行为。如果某决策者逆流而动，一旦他失败了，这一行为通常被视为是其能力不够的表现， 并因此而受到责备；但是如果他的行为与大多数人一致，即使失败了，他会因看到其他许多人与他有相同的命运而不那么难过，而他的上级(委托人)也会考虑到其他的人也同样失败了而不过分责备他。这样，决策者具有与别人趋同的愿望，以推卸自己承担决策错误的责任。
决策者模仿他人的选择，而忽略自己的私人信息。虽然这种行为从社会角度看是无效率的(这里的无效率表现在因羊群行为的存在，信息和决策之间的联系而被削弱)，但从关心个人职业声誉的决策者的角度来看却是理性的(这里的理性是指决策者的行为符合自己的最大利益)。
Scharfstein和Stein(1990)建立了声誉羊群行为模型，该模型中有A，B两个决策者，依次作出决策。他们可能是聪明的(Smart)，也可能是鲁笨的(Dumb)。聪明的决策者接受到关于资产价格的信息，而鲁笨的决策者只能接受到噪音。委托人，包括决策者本身并不知道A，B的类型，但在A，B做出决策后，委托人可以根据结果和决策修改。是外界估计决策者具有较高能力的概率，是外界在观察到决策者的决策结果后，对决策者具有较高能力的概率的再估计，并由此决定他将来的工资。
A先根据自己的信息作出决策；B也拥有自己的私有信息(SG-高收益信息或 SB-低收益信息)，在观察到A的决策后，作出决策。然后结果出来，收益率高的结果XB。以概率。出现，收益率低的结果XL以概率1-α出现。如果B是聪 明的(出现的概率为θ)，则出现高收益的结果时而他的私有信息为利好的概率大于出现低收益时而他的私有信息为利空的概率，即
Pr(SG＼XH，smart)=P，Pr(SG＼XL，Smart)=q<p
如果B是鲁笨的(出现的概率为(1—θ))，他收到的信息为噪声，上述两种情况下的概率相等
Pr(SG＼XH，dumb)=Pr(SG＼XL，dumb)=z
决策者以maxθ为决策目标，而不是以当期的利润期望值最大化为决策目标。
在这种情况下得到的平衡状态为：A接受信息，并以此为依据作出决策；B则是模仿A的行为，而不管他作出的决策是否与自己的信息吻合。
对于这种现象的直观的理解是：如果B作出与A一致的选择，至少从表面上看来，他很可能获得了信息，从而更可能是聪明的；如果他采取与A相反的策略，他很可能被认为没有受到任何信息，因而更可能是鲁笨的。
对于多个决策者，该结论可以扩展。第三个人面临与B相同的情况。
信息不确定或者信息成本太高
信息不确定能够导致羊群行为。投资者如果能掌握市场中的所有信息，那么他是不必通过观察他人的决策来决定自己的决策的。但是由于金融市场是完全开放的， 而且不断有信息流入市场中，信息变化速度很快，信息变得十分不确定。此时投资者容易产生跟风行为，而且市场条件变化越快，羊群行为越容易产生。
信息成本过高也将导致羊群行为。在理想的市场中，信息是无成本的，人们可以获得任意想获得的信息。但是在实际市场中，信息却是必须付出成本才能得到的， 有时，这种成本太大，以至于投资者虽然认为该信息具有一定的价值，但是该价值并不一定超过必须支付的成本。在这种情况下，投资者采取一种他们认为的“简捷”方式，从他人的交易行为中获取信息，这样很容易导致羊群行为。
对羊群行为控制对策
以上的研究指出，人类的从众本能，人群间的沟通传染、出于对于声誉和薪金的需求，信息的不确定性、信息成本过高都可能导致了金融市场中的羊群行为的产生。这些理论对于人们掌握和控制金融市场中的羊群行为提供了有力的证据，因而对于中国的证券市场的规范和投资者的理性投资理念的建立具有积极的意义。
对于投资者而言，由于羊群行为与从众、缺乏创新思想联系在一起，参与羊群行为的人 一般都持有一种保本不亏就可以的态度，他们最多只能获得不超过市场平均水平的收益率。因此，对于投资者而言，要获得超过平均水平的收益率，必须在“人云亦云”的格局中(如市场大涨或者大跌)保持一种独立和创新的精神。要维持独立和创新，需要充分了解所投资的资产，不要轻信道听途说的传闻，在市场极端不稳定，信息极端不确定时，要保持清醒的头脑，充分考虑到各种潜在的风险。
从监管部门来看，羊群行为对于市场稳定具有消极的作用，全市场范围的羊群行为还将引发深层次的金融动荡。因此，要减少这种非理性的行为产生，应该从以下几个方面着手：
- 1．培养投资者的理性投资理念，开展理性投资教育；
- 2．规范信息披露制度，增加信息的透明度，降低信息的不确定性；
- 3．降低各种信息成本、交易成本以及组织方面的限制；
- 4．修正高层管理人员的报酬结构，在衡量业绩时还要衡量多方面的能力，如考虑创新性、设置工资水平下限、对赢利者设置额外奖赏。这种方法对于基于声誉产生的羊群行为将十分有效，中国目前的证券投资基金由于对于基金管理人员的报酬标准单一化，导致了各种基金投资风格的趋同性，使得大部分基金在大市上涨时，都采取了增长型的投资策略，平衡型的投资策略在市场中没有立足之地。如果一旦市场反转，这种策略相同的投资基金将陷入极大的风险之中。如果适当地修正报酬 结构，将鼓励基金投资风格的多元化，降低基金整体的风险。
- ↑ 宋军，吴冲锋.证券市场中羊群行为的比较研究[J].统计研究.2001,(11)