基于调查与实验的个体投资者羊群行为研究

本研究使用调查法和实验法从微观角度研究个体投资者的心理和行为特征,重点研究投资者的羊群行为。研究发现,个体投资者的羊群行为因为个性特征和个人背景而异:自我效能感高、长线投资者的羊群行为表现较弱,羊群行为在投资经验上差异显著,在做出购买决策时比做出卖出决策时羊群行为表现更为明显,而且购买时的羊群行为、敢为性和独立性可以预测投资者的投资绩效。通过实验没有发现信息因素、自我效能感因素对羊群行为存在显著的主效应,但信息因素、自我效能感因素对投资者的投资绩效存在显著的主效应。     

中国证券市场内幕交易的信息含量及与操纵市场的比较

基于1993-2000年中国证券市场内幕交易和操纵行为事件,采用事件研究、修正的Meulbroek(1992)模型和横截面检验,同时比较内幕交易、操纵市场的信息含量,发现事件研究中,内幕交易的信息含量总合计量结果与字样本结果并不一致,Meulbroek(1992)存在对内幕交易信息含量高估的现象,而操纵市场信息含量是明显显著的。更进一步,论文采用事件期中与前述不同的数据和具体的交易细节研究基于内幕信息的操纵行为。发现,中国证券市场内幕交易买进不能取得异常收益,而卖出向市场发出错误的信号。纯粹操纵、基于内幕信息操纵买进的市场反应异常显著,信息含量相比于纯粹内幕交易要大很多。最后,给出国内证券市场内幕交易与操纵行为的建议。     

基于动态无标度网络的信息策略与羊群行为演化研究

传统的人工股票市场效率不高，对投资者的异质性假设缺乏经济学含义，更没有考虑市场中广泛存在的羊群行为的影响。本文以国外期权市场异质信息交易者模型为基础，结合互联网金融特点在传统人工股票市场中引入异质信息策略与动态无标度人际关系网络刻画的羊群行为构建出新的人工股市模型，进行投资者的信息策略与羊群行为演化研究，对比分析不同机制的引入所带来的影响，揭示动态关系网络环境下信息策略演化结果。研究发现：一方面，信息策略演化机制的引入加快了市场均衡速率并提高了市场效率，同时也大大降低了投资者财富水平并拉大了财富差距；信息策略与羊群行为的演化并不会导致投资者完全向内幕信息交易者聚集，高、低信息档次投资者明显居多且其他信息档次投资者仍然存在。另一方面，动态关系网络下羊群行为的引入增强了投资者的被传染程度，并进一步缩小了财富差距且显著提高了内幕信息的扩散质量与效率。所以，互联网关系网络环境下高、低信息档次投资者占据相对优势，但其他信息档次投资者并不会被挤出市场；监管部门在努力寻求高市场效率的同时，也应在投资者财富与社会总财富等方面进行适当权衡。     

内幕交易与股价同步性

关于内幕交易的好处和坏处以及监管的必要性是金融研究领域的热门话题。内幕交易破坏了市场秩序，损害了其他投资者的利益。然而，有一种观点却认为内幕交易对于将公司层面的特质信息更及时、更精确地融入股价有重要贡献，因而提升资本市场效率。基于该逻辑，内幕交易“似乎”客观上能带来公司特质信息，并呈现出较低的股价同步性。 基于股价同步性的分析，利用2007年至2015年中国A股上市公司的数据，采用Stata软件以及控制行业和年度固定效应的OLS回归分析方法对内幕交易与股价同步性的真实关系进行实证检验。将知情交易概率作为测量内幕交易的指标，重新考察内幕交易对股价同步性的影响。在此基础上，进一步分析信息环境等因素对上述关系的影响。为了使研究结论更有说服力，从宏观、中观、微观3个层面考察信息环境的调节作用，尝试将内幕交易对股价同步性的影响区分为长期影响和短期影响，以更全面、更客观地认清内幕交易的真实影响。 研究结果表明，内幕交易的确能降低当期股价同步性。但是，内幕交易的信息传递属于一种非正式渠道，其作用会受到信息环境的影响。当信息环境较好时，内幕交易对当期股价同步性的负向影响会削弱；当信息环境较差时，内幕交易对当期股价同步性的负向影响会加强。进一步研究发现，内幕交易会导致其他投资者的逆向选择并提升未来股价同步性，最终降低资本市场的效率。 进一步探索内幕交易的真实影响，并在一定程度上反驳了内幕交易可以提升资本市场效率的说法，有利于提升广大投资者和监管部门对中国资本市场的认知。     

P2P借贷投资者的群体智慧

互联网金融领域"去专家化"的投资趋势正在凸显群体意见的重要性，而群体是否有智慧就是一个非常重要的话题。本文使用了中国一家P2P借贷平台的交易数据，借助构建的一个羊群行为指标研究了群体智慧对于违约率的预测。我们发现，在控制借款各项特征的情况下，随着羊群效应程度的增强，借款的违约率在下降。进一步的研究发现，对于两笔特征相似的借款，投资者羊群效应程度高的借款违约率显著低于未发生羊群效应的借款，因此投资者羊群效应程度可以为判别借款违约概率增加新的信息。久期分析的结果指出，在借款已经正常还款若干个月的条件下，投资者羊群效应程度高的借款在下个月发生违约的风险也会显著降低。总而言之，本文研究结果表明：在P2P网贷的投资中，群体是有智慧的，并且群体智慧能够提供新的信息。     

无消息即坏消息: 中国股市的信息不对称

提出了一个扩展的知情交易概率指标(APIN)并证明了其相对于PIN在中国股市上具有更好的信息不对称测度效力.在内幕交易监管存在较大完善空间、并存在较高卖空限制的转型股市中,信息获取会成为股票交易获利的决定性因素.此时,一方面,当投资者无消息时,会认为自己在博弈中处于劣势地位,此时"无消息即坏消息".投资者在这种情况下会更倾向于卖出股票避免损失.另一方面,"无消息即坏消息"下规避性投资者卖出股票占总卖出股票的比重会随着信息不对称程度的增加而增加,作为"无消息"投资者,这类投资者会比真正"坏消息"下的卖出者要求更高的卖价,所以其卖出增加会减小买卖价差.这会导致股市信息不对称指标(APIN)与买卖价差间呈现显著负相关性,并使得PIN对信息不对称的度量容易出现偏差(低估偏差大于高估偏差).总之,APIN可以刻画"无消息即坏消息"下的交易情形,比PIN更精准地度量了中国股市的信息不对称情况.     

“内幕交易罪”基本概念的比较性研究

在中国证券市场设立之初,由于监管法律的缺失,内幕交易等证券欺诈的犯罪行为愈加猖狂。虽然我国于1997年修订刑法时将内幕交易、泄露内幕信息的行为犯罪化了,并于翌年出台了《证券交易法》对其进行规制,但是,迄今为止很难看出上述规制机能够有效的运作。而内幕交易等证券欺诈行为严重打击了投资者的信心,使投资者变成了投机者,弱化了市场吸收闲散资金的能力,使证券市场不能够良好的运作。本文根据我国现有的对"内幕交易罪"基本概念的规定,结合美国已经成型的制度规定,站在维护我国金融管理秩序的立场上,完善我国现有的对"内幕交易罪"基本概念的规定。     

证券市场上的存货与羊群效应分析

用金融市场微观结构模型的序贯交易框架分析了证券市场上羊群效应的发生机制.结论表明即便在一维不确定性下,交易者之间存货的变化可能引起羊群效应.当交易者的存货较低时,容易发生买的羊群行为;反之,当交易者的存货较高时,容易发生卖的羊群行为.     

基于公司年报披露的交易量与信息不对称研究

在资本市场中,信息的经济意义表现得最为突出,主导这个结果的关键因素是上市公司的信息披露与投资者对上市公司的估价之间存在着较大程度的关联性.定期报告作为市场中非常重要的信息来源,其披露的盈余信息应是投资者最关注的信息,以公司年报信息披露为事件,研究了交易量对于年报披露事件的反应以及超常交易量与信息不对称指标的关系.实证研究表明,与国外发达市场不同,在年报披露前,中国证券市场上的股票交易量不减反增,而且在信息不对称的情况下继续交易,投资者并没有选择延迟交易以降低风险,这说明中国股票市场上的投资者并不理性.     

基于LSV模型的机构与个人羊群行为研究

超常规发展机构投资者并未有效抑制市场波动，侵害中小投资者利益的现象时有发生。为探究中国证券市场的投资者羊群倾向究竟是机构投资者还是个人投资者，本文使用2006年至2016年Wind数据库中年均950家所有可验证的机构数据以及某券商年均40万条个人交易数据，运用LSV模型对投资者羊群行为进行检验，并比较机构投资者与个人投资者的行为差异。在结合投资者发展结构和十年间的市场波动特征后研究发现，无论是公募基金、保险公司、券商、社保基金还是QFⅡ等机构投资者，均具有比个人投资者更显著的羊群效应，个人投资者中仅"大户"在部分年间显示出一定的羊群倾向。研究还创新性地发现了公募基金羊群倾向的季度波动效应，表现为一、三季度和二、四季度的明显差异，且振幅逐年加剧；保险公司的投资行为则趋于成熟缓和。     

基于非理性行为的羊群效应分析:一个简单模型

本文在序贯交易的框架内用一个简单的模型分析了证券市场上的非理性交易行为怎样引起交易者之间的羊群行为。研究结论表明:若证券市场上所有的参与者完全理性且风险中性,则市场上不会出现羊群交易行为;相反,即便在一维不确定性下,交易者的非理性交易行为可能引起羊群效应。     

经济不确定性是股市波动的因子吗？——基于GARCH-MIDAS模型的分析

本文运用混频模型（GARCH-MIDAS）分析了经济不确定性对中国股市波动率的影响。经济不确定性包括宏观经济不确定性和经济政策不确定性两方面。总体来说，经济不确定性会影响中国股市的波动，但强度有限，且A股、B股间表现出差异。经济运行（IP）和消费（inf）中的不确定性是A股、B股共同的波动因子，且IP的贡献度最高；货币政策（IR）、中国经济政策不确定性（CEPU）对A股无显著影响，但会显著影响B股的长期波动趋势；美国经济政策不确定性（AEPU）的影响则不显著。加入显著性指标有助于提高波动率的预测精度，混频模型为分析股市波动中的长期趋势和短期波动提供了一个新视角，有助于识别股市波动中的经济影响因素。     

HERD BEHAVIOR IN FINANCIAL MARKETS: AN EXPERIMENT WITH FINANCIAL MARKET PROFESSIONALS

We study herd behavior in a laboratory financial market with financial market professionals. An important novelty of the experimental design is the use of a strategy‐like method. This allows us to detect herd behavior directly by observing subjects' decisions for all realizations of their private signal. In the paper, we compare two treatments: one in which the price adjusts to the order flow in such a way that herding should never occur, and one inwhich the presence of event uncertainty makes herding possible. In the first treatment, subjects seldom herd, in accordance with both the theory and previous experimental evidence on student subjects. A proportion of subjects, however, engage in contrarianism, something not accounted for by the theory. In the second treatment, the proportion of herding decisions increases, but not as much as the theory would suggest. Moreover, contrarianism disappears altogether. In both treatments, in contrast with what theory predicts, subjects sometimes prefer to abstain from trading, which affects the process of price discovery negatively. (JEL: C92, D82, G14)     

中国股评家的羊群行为研究

鉴于中国股评家在证券市场中的特殊地位和羊群行为在我国证券市场中广泛存在且对 市场的效率有重要影响等情况,建立了中国股评家大盘预测的羊群行为的检验模型,分别研究 股评家羊群行为的存在性、影响羊群行为的因素和羊群行为的理性特征. 主要结论为:股评家 对舆论有明显的羊群行为;当历史收益率增加、市场乐观情绪高涨、股评家预测的一致程度增 加、股评家的能力降低、股评家的初始声誉增大时,股评家参与羊群行为的动机增加. 股评家羊 群行为的理性研究指出,当舆论被事后的收益率证明为错误时,羊群行为反而增加. 因此股评 家的羊     

股票市场短期时间序列投机对经理投资行为的影响

公司投资行为受股票市场投机影响,投机性时间序列的实质是影响信息收集行为,股市短期时间序列投机者选择接收关于外生震荡不确定性的私人信息,博弈经理投资决策并对经理投资行为产生影响。本文基于信息结构研究股票市场短期时间序列投机对经理投资行为的影响,分析股票市场博弈均衡和经理有效均衡行为,阐明经理低效率投资决策行为的实质。     

股票分析师的羊群行为对公司股价同步性的影响分析

股价"同涨同跌"是我国股票市场的一种重要现象。多股集体"暴跌"会给公司和投资者造成严重的损失,因而股价同步性的问题受到监管者和学术界的广泛关注。本文以2010-2017年股票分析师对上市公司做出的预测为主要研究对象,验证了股票分析师的羊群行为与公司股价同步性间的关系,讨论了机构投资者和市场情绪的作用机制。实证结果表明我国股票分析师的羊群行为是"非信息驱动"的真羊群行为,这种行为降低了市场上的特质信息含量,从而增加了公司的股价同步性。上述关系在熊市中更为显著,并且分析师与机构投资者之间的利益冲突会加剧其羊群行为对股价同步性的影响。本文的研究对理解如何降低股价崩盘风险、提高我国股票市场的信息传递效率具有十分重要的理论和实践意义。     

COMPLEMENTARITIES,MULTIPLICITY, AND SUPPLY INFORMATION

If traders can obtain private information about the payoff and the supply of a stock then there can exist (i) complementarity in information acquisition and (ii) multiple equilibria in the financial and information markets. The additional dimension of supply information increases coordination possibilities in the financial market, leading to multiple equilibria. The existence of two information sources can lead to information acquisition being complementary. The multiplicity of equilibria is suggestive of excess volatility and crashes. The different financial market equilibria imply differing patterns of cost of capital and volume of trade. (JEL: D82, D83, G14)     

A real options model of market entry: Endogenous uncertainty and exogenous uncertainty

We develop a real options model of market entry that focuses on the dueling growth and deferral options by differentiating between endogenous uncertainty and exogenous uncertainty. While exogenous uncertainty influences the growth option market value or price, it is endogenous uncertainty that influences the value of the growth option through the ability to create a competitive advantage from preemptive market entry. First, the firm can decrease the exercise price of the growth option (i.e., the cost of the follow-on investment) through experiential learning that reduces endogenous uncertainty. Second, the firm can increase the relative discounted cash flows of the follow-on investment due to its ability to influence market demand that reduces endogenous uncertainty. On the other hand, the value of the deferral option increases with exogenous uncertainty as firms cannot influence exogenous uncertainty, and therefore, should invest elsewhere while waiting for the exogenous uncertainty to subside. As such, we provide a solution to the conundrum that the value of both the growth option and the deferral option increase with uncertainty. Finally, we demonstrate how the model addresses sequential market entry; irreversibility and market entry mode; competition; scarce strategic resources; host country development level; and industry life cycle stage.     

Strategic Supply Function Competition With Private Information

A finite number of sellers (n) compete in schedules to supply an elastic demand. The cost of each seller is random, with common and private value components, and the seller receives a private signal about it. A Bayesian supply function equilibrium is characterized: The equilibrium is privately revealing and the incentives to rely on private signals are preserved. Supply functions are steeper with higher correlation among the cost parameters. For high (positive) correlation, supply functions are downward sloping, price is above the Cournot level, and as we approach the common value case, price tends to the collusive level. As correlation becomes maximally negative, we approach the competitive outcome. With positive correlation, private information coupled with strategic behavior induces additional distortionary market power above full information levels. Efficiency can be restored with appropriate subsidy schemes or with a precise enough public signal about the common value component. As the market grows large with the number of sellers, the equilibrium becomes price‐taking, bid shading is on the order of 1/n, and the order of magnitude of welfare losses is 1/n². The results extend to inelastic demand, demand uncertainty, and demand schedule competition. A range of applications in product and financial markets is presented.     

Bayesian Treatment of Model Uncertainty for Partially Applicable Models

This article discusses how analyst's or expert's beliefs on the credibility and quality of models can be assessed and incorporated into the uncertainty assessment of an unknown of interest. The proposed methodology is a specialization of the Bayesian framework for the assessment of model uncertainty presented in an earlier paper. This formalism treats models as sources of information in assessing the uncertainty of an unknown, and it allows the use of predictions from multiple models as well as experimental validation data about the models’ performances. In this article, the methodology is extended to incorporate additional types of information about the model, namely, subjective information in terms of credibility of the model and its applicability when it is used outside its intended domain of application. An example in the context of fire risk modeling is also provided.