金融科技對(duì)股票市場(chǎng)羊群效應(yīng)的影響
時(shí)間:2022-05-17 02:58:02
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摘要:本文以2016年1月至2019年12月上證50成分股各指標(biāo)為樣本,基于LSV模型測(cè)量各個(gè)月份市場(chǎng)的羊群效應(yīng)指標(biāo),通過(guò)“文本挖掘法”構(gòu)建金融科技發(fā)展指數(shù),并進(jìn)行金融科技對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)羊群效應(yīng)影響的實(shí)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(chǎng)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(chǎng)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(jī)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(lái),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(lái)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?。作為行為金融學(xué)經(jīng)典模型之一的羊群效應(yīng),最早來(lái)源于生物學(xué)對(duì)動(dòng)物行為的研究,而后隨著不斷發(fā)展用以衡量經(jīng)濟(jì)個(gè)體的從眾跟風(fēng)行為,本文基于LSV模型研究。
二、理論分析與假說(shuō)提出
Lakonishok,Shleifer和Vishny(1992)首次提出使用LSV模型來(lái)檢測(cè)投資者的羊群行為,結(jié)果證明小盤(pán)股的羊群效應(yīng)更加明顯。宋軍和吳沖鋒(2001)補(bǔ)充了LSV模型,研究我國(guó)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(guò)LSV模型分析了基金經(jīng)理投資股票時(shí)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(shí)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(guò)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(jìn)商業(yè)銀行效率的提升。但金融科技對(duì)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(lái),進(jìn)一步研究金融科技對(duì)于投資者理性程度的影響。有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為市場(chǎng)的信息是充分且無(wú)成本的,所有人能夠同時(shí)獲得信息,但是現(xiàn)實(shí)中獲取信息需要付出時(shí)間、金錢(qián)等成本,每個(gè)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(rèn)為的“簡(jiǎn)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(guó)股票市場(chǎng)起步較晚,較歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家而言發(fā)展尚不完善,而且市場(chǎng)中以散戶(hù)投資者居多,容易盲目跟隨他們認(rèn)為具有投資能力的人,與他們做出相同的決策,因此也會(huì)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(cái)領(lǐng)域,很好地緩解了信息不對(duì)稱(chēng),同時(shí)降低投資門(mén)檻,提高投資者的投資能力,基于以上分析,提出本文的兩個(gè)假設(shè):假設(shè)1:金融科技的發(fā)展顯著影響了股票市場(chǎng)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(chǎng)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(lái)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(jì)五年。數(shù)據(jù)來(lái)源CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)和銳思數(shù)據(jù)庫(kù)。
(二)變量定義
1.被解釋變量:羊群效應(yīng)衡量指標(biāo)。本文使用傳統(tǒng)的LSV模型測(cè)量羊群效應(yīng)的程度(HerdingMeasure,以下簡(jiǎn)稱(chēng)HM)。其中,是i股票t時(shí)期的羊群效應(yīng),是i股票在t時(shí)期內(nèi)的所有買(mǎi)方驅(qū)動(dòng)單數(shù)量,是i股票在t時(shí)期內(nèi)的所有賣(mài)方驅(qū)動(dòng)單數(shù)量,是該股票買(mǎi)方驅(qū)動(dòng)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(xiàng)。然后將個(gè)股的HM值以市值為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)得到市場(chǎng)t時(shí)期的羊群效應(yīng)測(cè)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(jì)數(shù)據(jù),為了能夠衡量近年來(lái)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(lái)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(shí)現(xiàn)路徑,從支付轉(zhuǎn)賬、融資渠道、風(fēng)險(xiǎn)控制、技術(shù)支持這四個(gè)維度選取構(gòu)建金融科技發(fā)展指數(shù)的初始詞庫(kù)(見(jiàn)表1);第二,借助百度數(shù)據(jù)庫(kù),統(tǒng)計(jì)計(jì)算金融科技各指標(biāo)的月度詞頻。首先,統(tǒng)計(jì)2016—2019年各月度各個(gè)指標(biāo)的資訊數(shù)量,因?yàn)橘Y訊數(shù)量與公民和企業(yè)的關(guān)注度、市場(chǎng)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(shì)。其次,統(tǒng)計(jì)每月新聞總數(shù),由于百度數(shù)據(jù)庫(kù)未公布每月新聞總數(shù),本文借鑒教育部的《中國(guó)語(yǔ)言生活狀況報(bào)告(2014)》,選取十大常用成語(yǔ),并以其新聞數(shù)目作為月度新聞總數(shù)目的指標(biāo)。然后,計(jì)算得出金融科技各指標(biāo)月度詞頻;第三,運(yùn)用相關(guān)分析法,篩選有效關(guān)鍵詞。對(duì)初始關(guān)鍵詞的月度詞頻進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后,使用相關(guān)分析法,計(jì)算各個(gè)詞頻與羊群效應(yīng)測(cè)度的相關(guān)系數(shù),然后選取相關(guān)性較強(qiáng)的5個(gè)詞頻(大數(shù)據(jù)、金融科技、人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈)來(lái)更新詞庫(kù);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(jìn)行綜合因子分析,計(jì)算出金融科技發(fā)展指數(shù),再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到最終指數(shù)。3.控制變量。對(duì)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(dāng)公募基金投資小盤(pán)股和上季度擁有極端收益率的股票時(shí),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(gè)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(biāo)準(zhǔn)差作為控制變量。進(jìn)一步為了衡量市場(chǎng)水平,以個(gè)股市值作為權(quán)重對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)處理,得到最終代表市場(chǎng)水平的指標(biāo)。
(三)模型設(shè)定與方法選擇
為了檢驗(yàn)金融科技對(duì)羊群效應(yīng)的影響,設(shè)計(jì)以下計(jì)量模型:其中,是股票市場(chǎng)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(xiàng),是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
四、實(shí)證分析
(一)平穩(wěn)性檢驗(yàn)
由于模型中變量均是時(shí)間序列數(shù)據(jù),為了避免出現(xiàn)偽回歸的問(wèn)題,對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),本文選取ADF檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明(表3),所選取的時(shí)間序列數(shù)據(jù)均滿(mǎn)足平穩(wěn)性的要求,進(jìn)而避免了偽回歸。
(二)金融科技對(duì)羊群效應(yīng)影響存在性檢驗(yàn)
對(duì)模型中各參數(shù)采用最小二乘估計(jì)(OSL),估計(jì)結(jié)果如表4所示。結(jié)果顯示F統(tǒng)計(jì)量結(jié)果顯著,說(shuō)明聯(lián)合變量對(duì)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(jì)量顯著,說(shuō)明金融科技的發(fā)展顯著影響了股票市場(chǎng)中的羊群效應(yīng),進(jìn)而假設(shè)1得到驗(yàn)證。這一結(jié)果證實(shí)了金融科技的發(fā)展能夠?qū)善笔袌?chǎng)的羊群效應(yīng)帶來(lái)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(kāi)透明度增加,另一方面市場(chǎng)中有更多的工具可供投資者進(jìn)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(duì)羊群效應(yīng)減弱效應(yīng)的檢驗(yàn)
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(fù),說(shuō)明其對(duì)被解釋變量是負(fù)相關(guān)的,即FinTech對(duì)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(chǎng)中的羊群效應(yīng),假設(shè)2得到驗(yàn)證。這一結(jié)果證實(shí)了金融科技能顯著降低羊群效應(yīng),使得市場(chǎng)向理性的方向發(fā)展。
五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)
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(jìn)行了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn):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(yàn)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(hào)均未發(fā)生改變。說(shuō)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(chǎng)的羊群效應(yīng)。
六、作用機(jī)理理論分析
實(shí)證結(jié)果證明了金融科技確實(shí)能夠顯著降低羊群效應(yīng),引導(dǎo)市場(chǎng)向理性化發(fā)展,具體而言,金融科技對(duì)于市場(chǎng)投資者從眾心理的作用機(jī)制主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)層面。
(一)從個(gè)體投資者層面分析
羊群效應(yīng)主要表現(xiàn)為對(duì)特定的或者臨時(shí)的情境中的優(yōu)勢(shì)觀念和行為方式的采納,其產(chǎn)生原因一部分來(lái)自于個(gè)人對(duì)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(gè)體投資者獲得的信息層面。(1)金融科技有效增加市場(chǎng)信息透明度。隨著“爬蟲(chóng)”“數(shù)據(jù)挖掘”技術(shù)在投資領(lǐng)域的運(yùn)用,各類(lèi)機(jī)構(gòu)公司的信息的可得性顯著增強(qiáng),同時(shí)利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)對(duì)海量信息進(jìn)行提取篩選,獲得更加準(zhǔn)確的優(yōu)質(zhì)信息,增加信息供給量,緩解了信息不對(duì)稱(chēng)的現(xiàn)象。(2)智能投顧助力長(zhǎng)尾客戶(hù)個(gè)性化投資的實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)投資顧問(wèn)“高門(mén)檻、高收費(fèi)”,無(wú)法適應(yīng)我國(guó)眾多長(zhǎng)尾客戶(hù)的服務(wù)需求。因此,擁有門(mén)檻低、費(fèi)率低且信息透明度高等優(yōu)勢(shì)特征的智能投資顧問(wèn)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。中產(chǎn)及以下收入人群龐大,存在強(qiáng)烈的資金管理及投資需求,智能投顧具有低門(mén)檻、低費(fèi)用、投資標(biāo)的范圍廣等優(yōu)勢(shì),最重要的是智能投顧基于客戶(hù)多元的理財(cái)目標(biāo)提供豐富的定制化場(chǎng)景,針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)偏好及投資期限為其個(gè)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(fēng)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(tái)參與金融服務(wù)的主要切入點(diǎn)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(shí)間成本與費(fèi)用成本,極大程度上促進(jìn)了投資理財(cái)?shù)慕灰卓蓪?shí)現(xiàn)性,使得投資者進(jìn)行交易的成本有效降低,進(jìn)而促進(jìn)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(shí)現(xiàn)融資,但隨著大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、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(hù)的客戶(hù)畫(huà)像,更為精準(zhǔn)地識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶(hù),使得普惠金融進(jìn)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(kāi)拓了融資渠道,多元化的融資渠道進(jìn)一步提高了投資者的投資積極性,促進(jìn)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(kāi)拓多元化投資平臺(tái)。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(jìn)步,互聯(lián)網(wǎng)巨頭借助技術(shù)優(yōu)勢(shì),通過(guò)豐富場(chǎng)景、海量用戶(hù)、網(wǎng)絡(luò)信息逐漸滲透到支付、借貸、投資、保險(xiǎn)等各個(gè)金融服務(wù),形成金融科技頭部平臺(tái)。互聯(lián)網(wǎng)金融科技公司已經(jīng)逐漸滲透到金融理財(cái)領(lǐng)域,相較于傳統(tǒng)金融機(jī)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(tái)以及更加便捷的投資理財(cái)方式。
(二)從機(jī)構(gòu)投資者層面分析
對(duì)于機(jī)構(gòu)的主動(dòng)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(jìn)行主動(dòng)性投研決策。基于人工智能的投研系統(tǒng),在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、算法優(yōu)化方面遠(yuǎn)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(jī)器學(xué)習(xí)、爬蟲(chóng)等技術(shù)手段可以實(shí)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(bào)、新聞等,而且也較大程度涉獵微博、論壇等市場(chǎng)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(xué)投資決策。另一方面,為使得模型能夠更有效地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)與收益,投資機(jī)構(gòu)利用機(jī)器算法構(gòu)建可用于歷史回測(cè)、情景模擬、未來(lái)預(yù)測(cè)的智能風(fēng)控、量化模型等。金融科技顯著提高機(jī)構(gòu)投資分析能力,促進(jìn)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(shí)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(fēng)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(chǎng)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(chǎng)中的羊群效應(yīng)。同時(shí),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(jī)制,結(jié)論顯示:金融科技通過(guò)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(jìn)而降低從眾現(xiàn)象。根據(jù)本文的研究,結(jié)合我國(guó)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(fēng)的現(xiàn)象,因此應(yīng)該重視金融科技對(duì)于投資的作用,大力發(fā)展以智能投顧為代表的個(gè)性化投資服務(wù),充分挖掘市場(chǎng)中長(zhǎng)尾客戶(hù)群體的投資潛力,提高市場(chǎng)參與者的多元程度。第二,有效利用金融科技提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)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(shì),構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型,及時(shí)識(shí)別并發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中的風(fēng)險(xiǎn),采取相應(yīng)措施,可有效防范化解系統(tǒng)性金融危機(jī)的發(fā)生。第三,金融科技的發(fā)展必然離不開(kāi)監(jiān)管,我國(guó)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(duì)較為滯后,未來(lái)金融科技的發(fā)展將面臨強(qiáng)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(duì)于投資理財(cái)、資產(chǎn)管理行業(yè)產(chǎn)生巨大的影響,但發(fā)展相對(duì)還不十分成熟,例如對(duì)于資管行業(yè)而言,普遍以代客理財(cái)?shù)妮p資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)模式為主,而且較為高度依賴(lài)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)、人際關(guān)系等定性因素,目前雖有智能投顧出現(xiàn),但國(guó)內(nèi)大多數(shù)平臺(tái)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(jìn)資管行業(yè)差異化、跨越式發(fā)展。
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作者:王同博