導(dǎo)語：金融科技對股票市場羊群效應(yīng)的影響一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

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模型測量各個月份市場的羊群效應(yīng)指標(biāo)，通過“文本挖掘法”構(gòu)建金融科技發(fā)展指數(shù)，并進(jìn)行金融科技對我國股票市場羊群效應(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(jī)制。

關(guān)鍵詞：金融科技　；羊群效應(yīng)?。籐SV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(xué)經(jīng)典模型之一的羊群效應(yīng)，最早來源于生物學(xué)對動物行為的研究，而后隨著不斷發(fā)展用以衡量經(jīng)濟(jì)個體的從眾跟風(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(bǔ)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(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(jìn)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(rèn)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(shí)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(rèn)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(dá)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(rèn)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(cái)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(jì)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(biāo)。本文使用傳統(tǒng)的LSV模型測量羊群效應(yīng)的程度（HerdingMeasure，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(xiàng)。然后將個股的HM值以市值為權(quán)重進(jìn)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(jì)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(shí)現(xiàn)路徑，從支付轉(zhuǎn)賬、融資渠道、風(fēng)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(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(jì)每月新聞總數(shù)，由于百度數(shù)據(jù)庫未公布每月新聞總數(shù)，本文借鑒教育部的《中國語言生活狀況報(bào)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(qiáng)的5個詞頻（大數(shù)據(jù)、金融科技、人工智能、云計(jì)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(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(biāo)準(zhǔn)差作為控制變量。進(jìn)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(biāo)進(jìn)行加權(quán)處理，得到最終代表市場水平的指標(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(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），所選取的時間序列數(shù)據(jù)均滿足平穩(wěn)性的要求，進(jìn)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(yàn)

對模型中各參數(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(jì)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(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(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)，說明其對被解釋變量是負(fù)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(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(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(jī)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(yùn)用，各類機(jī)構(gòu)公司的信息的可得性顯著增強(qiáng)，同時利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)對海量信息進(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，緩解了信息不對稱的現(xiàn)象。（2）智能投顧助力長尾客戶個性化投資的實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)投資顧問“高門檻、高收費(fèi)”，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(fèi)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(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，智能投顧具有低門檻、低費(fèi)用、投資標(biāo)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(cái)目標(biāo)提供豐富的定制化場景，針對不同風(fēng)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(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。互聯(lián)網(wǎng)平臺參與金融服務(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的客戶畫像，更為精準(zhǔn)地識別優(yōu)質(zhì)客戶，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(jìn)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?；ヂ?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

對于機(jī)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(jìn)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(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別風(fēng)險與收益，投資機(jī)構(gòu)利用機(jī)器算法構(gòu)建可用于歷史回測、情景模擬、未來預(yù)測的智能風(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(jī)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(jìn)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(fēng)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(fēng)險識別機(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，構(gòu)建風(fēng)險識別模型，及時識別并發(fā)現(xiàn)市場中的風(fēng)險，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(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)展相對還不十分成熟，例如對于資管行業(yè)而言，普遍以代客理財(cái)?shù)妮p資產(chǎn)運(yùn)營模式為主，而且較為高度依賴傳統(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(jìn)資管行業(yè)差異化、跨越式發(fā)展。

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作者：王同博