1、自改革开放以来袁 我国经济以持续增长态势发展袁其中房地产行业贡献的力量不容小觑遥 中央经济工作会议作出野要确保房地产市场平稳发展冶的一系列部署袁房地产已然成为国家重要的经济支柱和社会问题遥历年来袁各国学者都热衷于对房地产价格影响因素进行研究袁众多学者通过不同角度对其进行探索解析遥 传统金融模型以理性人和有效市场假说为前提袁但现实中市场中的个体不会是完全的理性人袁故有学者引入行为金融学思路对房地产价格进行研究遥 羊群行为是行为金融学中研究的一种典型的投资行为遥到目前为止袁前人对研究羊群行为的实证方法有以下几种院LSV 方法要要要用于检测每一期间末投资者对单支股票于同一方向交易与独立交易的偏离程度
2、袁无法考虑究竟是羊群行为导致了相关联交易袁还是关联交易中市场参与者使用了相同的信息袁且在市场不允许或限制卖空的情况下袁使用 LSV 方法会导致测量误差1曰PCM方法要要要用于测度投资者在方向及力度上存在的羊群行为袁该方法对于投资者占有投资权重的衡量存在偏差袁 资金量越大的基金管理人被赋予更大的比重袁可能衡量到虚假羊群行为2曰CH 方法渊又称野CSSD法冶冤要要要是基于收益率分散程度对羊群行为进行衡量的方法袁在该方法的检测下袁前提条件是实证选择的观测时间段市场价格要出现很大的波动幅度袁当市场价格波动幅度不够大时袁可能会不能有效测度出羊群行为3曰CSAD 方法能够刻画出收益离散度和市场收益之间的非
3、线性关系袁相比 CSSD 模型更具有弹性袁准确度要高4遥以 2015 年 6 月至 2020 年 6 月作为研究时间段袁以不同发展程度的 26 个代表性城市房地产市场作为研究对象袁选择运用的 CSAD 模型袁该模型运用绝对差来衡量投资者决策的一致性袁更加有利于测度出不同地区不同市场下的羊群效应差异袁能够较为精准的引导市场参与者做出理性决策遥 本文首先对房地产投资者羊群效应的存在性进行建模分析袁再通过对所选取城市进行分类袁针对各类城市分析其羊群行为差异性袁最后对所得结果进一步剖析袁根据研究结果对市场参与者提出可行性建议遥1房地产市场羊群行为理论分析1.1羊群行为概述羊群行为是投资者在投资决策中放
4、弃自己的私收稿日期院2022-11-17基金项目院国家社会科学基金项目渊18CJY016冤遥作者简介院刘金娥(1984-)袁女袁汉族袁副教授袁主要从事行为金融尧资产定价研究遥房地产市场羊群行为分析刘金娥袁 贺思语(厦门理工学院 经济与管理学院袁 福建 厦门 361024)摘要院如何降低和化解房地产市场的风险袁确保房地产市场平稳发展袁受到了各界的关注遥 本文运用 CSAD 模型对我国房地产市场中投资者羊群行为的存在性及差异性进行检验袁发现我国房地产市场参与者普遍存在着羊群行为袁其中人均 GDP 值越高的城市袁羊群行为越为严重遥 同时袁本文基于消费者购房心理对我国高发展程度地区房地产市场普遍存在羊
5、群效应这一现象作出解释遥最后本文从市场信息透明度尧政府政策调控力度尧市场监管全面程度尧教育资源配置合理程度尧投资者投资理念五个角度对如何促进房地产市场的平稳健康发展提出建议遥关键词院羊群行为曰房地产市场曰CSAD 模型中图分类号院F293.35文献标识码院A文章编号院员远苑源原圆员园怨穴圆园23雪09原园088原园7第 42 卷 第 9 期武夷学院学报灾燥造援42 晕燥援9圆园23 年 9 月允韵哉砸晕粤蕴 韵云 宰哉再陨 哉晕陨灾耘砸杂陨栽再Sept.圆园23人信息袁依据其他参与者的行为来决定自己的投资决策5袁最终形成了决策一致的现象遥 高帆6指出羊群行为具有趋同性尧不稳定性以及相对性袁趋同
6、是羊群行为的根本特征袁同时羊群行为易受到外界各种因素影响袁呈现出不稳定的特征袁此外羊群行为不是绝对的袁在不同标准尧不同数据范围下袁会得到不同结果遥 当众多投资者受到羊群效应影响袁 发生群体性失误时袁有可能会出现大范围情况反转袁 导致反向羊群行为袁会加剧市场多变性袁从而扩大风险遥 现有文献主要用不完全信息理论7尧声誉理论8和薪酬结构理论9来解释市场羊群行为的产生遥1.2房地产市场中的羊群行为房地产市场投资者分为企业投资与个人投资袁本文主要讨论个人投资者的羊群行为遥 个人投资者以直接购房者为主袁主要是居民买房并期待房价上涨遥房地产投资具有高收益高风险并存尧 流动性低尧适应性强等特征遥 房地产还能够
7、积极适应各种变化并调整自身功能袁作为投资品袁可以以租赁的方式获得资金收益袁同时也具备房产本身的价值增长袁在不同环境下袁房产可以满足投资者不同需求袁除本身的居住作用外袁还可作为学区房袁为投资者带来房产本身价值以外的收益遥6王丽艳10分析发现商品房住宅市场存在明显的羊群行为遥 鞠方等4也验证了羊群行为在我国房地产市场的存在性遥 周维11认为房地产市场羊群行为过度发展会引发房地产泡沫现象袁信息处于劣势的投资者易受偏误信息影响产生不理性投资行为致使房价暴涨遥温宇静和唐慧玲12认为袁房地产市场价格非理性波动在很大程度上是由羊群行为引发的遥房地产市场中的需求可分为自住消费需求尧购房投资需求尧投机需求三种遥
8、 这些需求都会催生羊群行为并带来风险遥 无论购房源于何种需求袁只要投资者产生实际购房行为袁其带来的影响都是一致的遥 针对购房行为袁无论是刚需还是投机袁一旦形成从众袁必然会造成推高房价的局面遥利益诱惑是产生羊群行为的内因动力袁投资者本能寻求收益率更高的领域袁带动资本向高收益行业流入遥 房地产投资具有较高的收益水平袁这是吸引投资者的内在动力袁也是投资者产生羊群行为的诱因遥 在信息不对称的影响下袁一些购房者在房价飞涨的浪潮中获得了可观的收益袁引入更多的投资者向房地产市场进行投资袁投资者纷纷涌入进行效仿袁群体不断扩大袁从而产生羊群行为遥 购房者相信房价会涨袁必然热衷买房袁甚至会囤积房产作为一种长期投资
9、曰开发商认为购房者基数庞大袁 便迎合市场开发更多房产袁赚取高额利润遥 房价的不合理波动是由购房者与开发商共同推动的袁要达到市场稳定的目的袁需要因地施策袁针对各区域羊群行为程度结合实际情况实施政策调控及其他方面的引导袁以推动我国房地产市场健康发展遥2研究方法设计2.1CSAD 模型概述采取 CSAD 模型作为本文研究方法袁在理性的资产定价模型下袁使用横截面收益率绝对差 CSAD 指标来刻画收益离散度和市场收益之间非线性关系袁检测羊群行为的存在遥 CSAD 具体公式如下院CSADt=1NNi=1移Ri,t-Rm,t渊1冤式中院N 为市场上资产组合的样本数袁Ri,t代表资产 i在时间 t 的收益率袁
10、 Rm,t代表 t 时刻市场上资产组合的平均收益率遥结合资本资产定价模型渊CAPM冤可以得到院Et渊CSADt冤=1NNi=1移茁t-1Et渊Rm冤-酌j蓘蓡渊2冤由渊2冤式分别求一阶导数和二阶导数后得到院坠Et渊CSADt冤坠Et渊Rm冤=1NNi=1移茁t-1 0渊3冤坠Et渊CSADt冤坠Et渊Rm冤2=0渊4冤渊3冤式和渊4冤式求导的结果说明横截面绝对偏离度的期望值 Et渊CSADt冤和市场期望收益 Et渊Em冤之间为线性递增关系遥 如果存在羊群效应袁单个资产收益率向市场收益率靠近袁Et渊CSADt冤与 Et渊Em冤之间线性递增的关系将不存在袁 取而代之的是非线性的递减变化遥当羊群行为
11、严重时袁该关系甚至变为绝对市场收益率的减函数遥 为检验羊群效应的存在性袁引入其他回归参数袁用下式表示这一非线性关系袁由此可以建立测刘金娥袁等院房地产市场羊群行为分析89窑窑叶武夷学院学报曳 圆园23 年第 9 期度羊群效应的如下模型院CSADt=琢+酌1Rm,t+酌2R2m,t+着t渊5冤横截面绝对值与市场收益之间是否存在非线性关系袁等同于判断在一定显著性水平上回归二次项系数是否为 0遥 若 酌2显著不为 0袁则根据上述分析袁当 酌2显著小于 0 时袁市场上存在剧烈的羊群行为遥 该模型认为袁当羊群效应存在的时候袁单个资产的收益率和市场收益率将会越来越接近袁此时横截面 CSADt绝对偏差与市场收
12、益率 Rm,t将会表现出一种非线性关系遥当羊群效应不太剧烈袁CSADt随 Rm,t增加曰当羊群效应十分剧烈的时候 CSADt随 Rm,t下降遥 所以袁该模型能够很好的捕捉羊群效应的存在12遥2.1.1投资者羊群行为存在性研究方法设计定义如下的 CSAD 模型来验证房地产市场的投资者是否存在羊群行为院CSAD=1NNi=1移Et渊Ri,t冤-Et渊Rt冤渊6冤式中院N 表示选取的样本数据中城市数量袁Ri,t表示 i城市在第 t 月的房地产市场收益率袁Rt表示第 t 月全国房地产市场收益率遥 第 t 月某 i 城市的房价收益率计算方式为院Ri,t越100伊咱ln渊Pi,t冤-ln渊Pi,t-1冤暂
13、渊7冤Rt越100伊咱ln渊Pt冤-ln渊Pt-1冤暂渊8冤式中院Pt为 i 城市第 t 月的平均房价袁 Pt-1为 t-1 月全国平均房价袁Pi,t为 i 城市第 t 月的平均房价袁Pi,t-1为 i城市第 t-1 月的平均房价遥此外袁 假设 2020 年 GDP 总值跃20 000 亿城市房地产市场组合房价收益率为 Ra,t曰Rb,t表示 2020 年GDP 总值在 10 000 亿至 20 000 亿之间城市房地产市场组合房价收益率曰Rc,t为 2020 年 GDP 总值低于10 000 亿城市房地产市场组合房价收益率遥 则有院Ra,t=1NNi=1移Ri,t渊9冤Rb,t=1NNi=1
14、移Ri,t渊10冤Rc,t=1NNi=1移Ri,t渊11冤Ra,t袁Rb,t袁Rc,t分别为 N 个 Ri,t的算数平均数袁渊9冤式渊10冤式和渊11冤式中的 Ri,t分别表示 2020 年 GDP 总值在不同区间的三类城市中每个城市的房价收益率遥 建立检验房地产市场羊群行为的 CSAD 模型院CSADt=酌+酌1Rm,t+酌2R2m,t+着t1渊12冤当 酌2显著不为零时袁表明横截面收益绝对偏差 CSADt与市场收益 Rm存在非线性关系遥 该模型认为袁当系数酌2显著大于零时袁 市场上存在羊群行为但不太剧烈袁CSADt随着 R2m,t增加而增加曰当系数 酌2显著小于零时袁表明此时市场中存在严重
15、的羊群行为袁CSADt随着R2m,t增加而减少遥 因此该模型可以精准捕捉到市场存在的羊群行为遥2.1.2投资者羊群行为差异性研究方法设计Chang 等13指出 CSAD 模型不仅能检验市场中羊群行为的存在性袁同时能看出不同市场组合下羊群行为的严重程度遥 对房地产市场划分为 2020 年 GDP 总值渊单位为亿元冤大于 20 000尧在 10 000 至 20 000 之间尧小于 10 000 三个不同的市场组合袁分别用 CSAD模型看三个市场组合中房地产投资者的羊群行为程度差异袁其公式如下院CSADtA=酌0+酌1Ra,t+酌2R2a,t+着t渊13冤CSADtB=酌3+酌4Rb,t+酌5R2
16、b,t+着t渊14冤CSADtC=酌6+酌7Rc,t+酌8R2c,t+着t渊15冤通过判断 酌2袁酌5袁酌8的正负情况袁来检测本文所划分的三个市场组合是否存在羊群行为袁 再通过比较酌2袁酌5袁酌8相对值大小袁 判断三个市场组合中羊群行为的严重程度袁从而进一步研究不同市场组合下羊群行为的差异性遥2.2数据的选取与处理2.2.1数据选取考虑到城市是否具备代表性袁故选取了我国我国大陆 22 个省份的省会城市以及 4 个直辖市共 26 做城市作为研究对象遥 数据主要来源于中国房地产指数系统以及中国指数研究院袁 通过对所选取城市 2015年 6 月至 2020 年 6 月的月度平均房价进行收集整理遥 具
17、体城市划分详情如下表 1遥90窑窑表 1 城市划分详情Fig.1 Details of city divisions主要目的是对 2015要2020 年我国房地产市场中投资者羊群行为进行存在性及差异性检验袁因此在根据各目标城市 2020 年 GDP 总值对其进行分类后袁以各城所选时间区间内月度平均房价作为原始样本遥经过筛选整理后袁 本文原始数据总计 1 586 个袁其中袁野GDP跃20 000 城市冶 月平均房价数据 244 个曰野10 000约GDP约20 000 城市冶月平均房价数据 671 个袁野GDP约10 000 城市冶月平均房价数据 671 个遥 进而根据原始数据渊各城月平均房价冤
18、袁分别计算出所选时间内各城各月份房地产市场收益率袁并计算出已划分好的三类城市的市场房价收益率遥 各城房价收益率数据共 1 560 个袁其中野GDP跃20 000 城市冶240 个袁野10 000约GDP约20 000 城市冶660 个袁野GDP约10 000 城市冶660 个遥2.2.2数据处理由于所得原始数据是各个城市的月平均房价袁则可直接通过上述公式计算出各城市和全国的房价收益率和各组 CSAD 值遥 对分类后的三组样本数据平均房价收益率与收益率截面数据绝对差进行统计分析遥结果分别见表 2尧表 3尧表 4遥表 2 GDP跃20 000 城市样本数据收益率横截面绝对差与房价收益率的描述性统计
19、Fig.2 Descriptive statistics of the house price yield andthe absolute difference of cross-sectional yield forthe sample data of cities with GDP 20,000表 3 10 000约GDP约20 000 城市样本数据收益率横截面绝对差与房价收益率的描述性统计Fig.3 Descriptive statistics of the house price yield andthe absolute difference of cross-sectional y
20、ield forthe sample data of cities with GDP between 10,000 and 20,000表 4 GDP约10 000 城市样本数据收益率横截面绝对差与房价收益率的描述性统计Fig.4 Descriptive statistics of the house price yield andthe absolute difference of cross-sectional yield forthe sample data of cities with GDP 20,000RR0.399 6940.143 1482.792 170.007 1R2-0.
21、032 6040.062 226-0.523 9580.602 3C0.317 297*0.056 7135.594 7980R-squared0.396 402Mean dependent var0.527 136Adjusted R-squared0.375 224S.D.dependent var0.297 216S.E.of regression0.234 928Akaike info criterion-0.010 367Sum squared resid3.145 901Schwarz criterion0.094 35Log likelihood3.311 012Hannan-Q
22、uinn criter.0.030 594F-statistic18.716 89Durbin-Watson stat1.260 49Prob(F-statistic)0.000 001注院*尧*尧*分别表示在 10%尧5%尧1%显著性水平下显著袁下同遥表 6 10 000约GDP约20 000 城市房地产市场投资者羊群行为检验结果Fig.6 Results of herd behavior test of investors in real estate market for the sample data of cities with between 10,000 and 20,000RR
23、0.180 4610.130 3761.384 1650.171 7R20.042 2910.041 4591.020 0710.312C0.402 638*0.062 1676.476 7220R-squared0.447 769Mean dependent var0.559 031Adjusted R-squared0.428 393S.D.dependent var0.299 464S.E.of regression0.226 409Akaike info criterion-0.084 24Sum squared resid2.921 88Schwarz criterion0.020
24、477Log likelihood5.527 205Hannan-Quinn criter.-0.043 279F-statistic23.108 88Durbin-Watson stat0.670 34Prob(F-statistic)0表 7 GDP约10 000 城市房地产市场投资者羊群行为检验结果Fig.7 Results of herd behavior test of investors in real estate market for the sample data of cities with GDP 10,000注院RR 表示 R 的绝对值曰R2表示 R2曰C 表示常数项遥
25、92窑窑势遥房价增长的同时袁交易量也呈现增长趋势遥站在投资者角度袁 其看到的是未来房价将显著高于购入价袁可以实现低买高卖袁从中获利曰站在普通购房者角度袁其看到的是袁越早购房越能以低价买入袁并且此时购入的房产会在未来实现稳定的价值增长遥 当市场参与者存在这样的心理时袁购房热的局面已经形成袁再加上相关媒体发布出参差不齐的信息袁其中可能包括恶意炒作房价的不良信息袁导致市场参与者受到各种信息干扰袁 无法寻求到一个全面透彻的信息获取渠道袁于是出现大范围购房者产生不理性投资行为的现象遥GDP 总值相对较高的城市经济发展迅猛袁其房地产市场在全国范围内处于前端位置袁高发展程度城市的房价上升速度快袁市场中投机者
26、尧房地产商和购房者更易产生大范围狂热投资袁过于超前的发展使得房地产市场上出现大量投机行为遥 本文选取的北京尧上海尧广州尧重庆四城由于城镇化水平相对其余城市更高袁这会造成其房地产市场极度供需不平衡袁从而导致房价偏离正常轨迹袁传递出更多冗杂信息遥 再加上高度发展城市对各种调控政策的敏感度更高袁这些因素都会造成 GDP跃20 000 的城市房地产市场羊群行为显著遥除此之外袁近年来学区房热也尤为突出遥 不少家长为了让下一代接受良好教育袁不惜倾家荡产购入名校学区房遥 无论是新开发的或是二手学区房袁都备受欢迎袁学区房市场极为供不应求遥 由于义务教育政策要求小学尧初中就学者入学与户籍挂钩袁在教育资源分布不均
27、的作用下袁市场对学区房需求激增遥 房地产开发商尧房产中介以及市场投机者纷纷察觉出其中的巨大利益袁哄抬学区房房价袁营造出一房难求的局面袁造成广大家长蜂拥而至为其投资袁导致学区房价格与交易量一路飙升遥 经济发展程度越高的城市袁越具备教育资源竞争力袁 北京上海等城市更是名校云集袁这也使得 GDP跃20 000 的城市房地产市场羊群行为明显比 10 000约GDP约20 000 城市与 GDP约10 000 城市中房地产市场羊群行为严重程度高遥对于经济发展程度偏弱的城市袁房地产市场参与者更容易受到传统思想的影响遥 多认为有属于自己的房产才是建立家庭的基础袁同时也会在同龄人中形成一种无形的压力袁当身边同
28、龄人都成家立业袁结婚生子袁便会产生一种自己一事无成的错觉遥 房地产开发商以及市场投机者也是看到这一现象袁 由此入手袁通过各种网络媒体大肆宣传名下坐拥房产的重要性遥 这也是导致群众购房热的部分缘由遥 随着近年来年轻人思想的转变袁以及购房压力愈发超出年轻人所能承受的范围袁 该情况造成的非理性购房投资行为有所改善遥 故该研究展现出 10 000约GDP约20 000 城市与GDP约10 000 城市房地产市场仅存在微弱羊群行为的结果遥4结论与对策建议我国房地产市场具有羊群行为袁这主要是由我国房地产行业发展不够完善袁 市场公共信息披露不完全袁缺乏透明信息获取平台袁市场参与者对房地产认知不全面袁对信息判
29、断不客观等因素所导致遥 为此本文就如何促进房地产平稳健康发展提出以下建议遥4.1加强信息透明度袁建立权威信息渠道市场羊群行为产生的一大重要因素是信息不对称袁房地产市场信息系统的建设尤为重要遥 应建立官方权威信息平台袁从信息归纳尧信息引导尧信息发布等方面对房地产市场相关信息进行整理袁 供购房者参阅遥 除信息获取平台外袁供需双方交流平台也是有必要的遥 强制房地产商披露信息袁相关部门定期发布更新房价尧交易量等信息袁就公布政府针对房地产市场的相关政策并予以解读袁 使得供需双方实现信息共享袁引导市场有序发展遥4.2政府加强调控力度袁把控好调控频次在政策调控方面袁首先要坚持野因城施策冶袁针对城市之间发展程
30、度差异进行调控袁分类处理袁才会取得更强的政府干预效果遥 加强协调政府与市场的关系袁促进市场发挥其作用遥其次袁要尽量维持房地产市场供求平衡袁预防市场大幅度波动遥 要达到市场稳定运行的效果袁需从供给方面与需求方面两手抓遥 市场对资源配置起决定性作用袁 政府与市场之间的关系需要进行合理协调袁方能使资源配置充分发挥其最大效率遥4.3完善房地产市场监管机制政府应建立相关监管机构袁严格监督房地产市场刘金娥袁等院房地产市场羊群行为分析93窑窑叶武夷学院学报曳 圆园23 年第 9 期An Study of Herd Behavior for Investors on Real Estate MarketLIU
31、 Jine,HE Siyu渊School of Economics and Management,Xiamen University of Technology,Xiamen,Fujian 361024冤Abstract:How to reduce and resolve the risk of the real estate market,to ensure the smooth development of the real estate market,has been concerned by all sectors.This paper mainly uses CSAD model t
32、o test the existence and difference of investors herd behavior inour countrys real estate market,and finds that there is herd behavior in our countrys real estate market participants,the higher the GDPper capita,the more serious the herding behavior.At the same time,this paper based on consumer buyi
33、ng psychology tries to explain thephenomenon of herding effect in the real estate market of high-development areas in our country.Finally,this paper gives some sugges鄄tions on how to promote the steady and healthy development of the real estate market from five aspects:the transparency of market inf
34、or鄄mation,the regulation of government policies,the comprehensive degree of market supervision,the reasonable degree of education re鄄sources allocation,and the investment concept of investors.Key words院herd behavior;real estate market;CSAD model渊责任编辑院叶丽娜冤供求尧价格情况袁严肃处理房地产市场欺诈行为袁杜绝虚假广告尧吵房团哄炒房价遥 坚持野房子是用
35、来住的袁不是用来炒的冶基本政策定位遥 将注重短期效应的形成调控转变为长期的全方面改革遥 加强住房金融体系的改善袁完善房地产税收制度土地供应制度等相关制度建设遥 加强市场监测袁坚持因城施策袁积极防范风险袁 建立长效机制促进房地产市场平稳健康发展的遥可建立市场参与者信用档案袁约束投资者行为袁引导市场健康发展遥4.4合理配置教育资源学区房价格和交易量不断攀升的源头是优质的教育资源十分有限袁解决学区房热这一问题袁首先要解决我国教育资源分配不平衡的问题遥 争取尽早实现各区域教师配备尧教育基础设施尧教育经费尧教育管理制度等各方面公平公正遥 维持发展程度不同省市间师资水平尧升学率平衡袁能够有效改善高发展程度
36、城市学区房供不应求尧价格不合理等问题遥4.5改变投资者投资理念袁降低投资者心理预期引导消费者重视自身需求袁 充分运用有效信息袁做出理性投资决策袁 避免风险遥 在市场利益诱惑下袁消费者易产生较高的心理预期袁盲目乐观地做出非理性决策遥 此时可通过限售限购等硬性手段进行降低购房者心理预期的引导袁这样能够减缓房屋买卖的流动性袁达到给投机狂热降温的效果遥 同时要多向市场参与者进行良性引导教育袁用标语尧宣传手册等形式为投资者建立相关知识体系袁 避免购房者盲从投资袁造成市场风险遥参考文献院1郑挺国,葛厚逸.中国股市羊群效应的区制转移时变性研究J.金融研究,2021(3):170-187.2朱广印,杜宏伟.金
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38、havior J.TheQuarterly Journal of Economics,1992,107(3):797-817.8SCHARFSTEIN D S,STEIN J C.Herd Behavior and Invest鄄mentJ.Amercian Economic Review,1990,80(3):465-479.9MAUG E,NAIK N.Herding and Delegated Portfolio Manage鄄ment:The Impact of Relative Performance Evaluation on AssetAllocationJ.Quarterly
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