1.1 问题提出
投资行为特征一直是基金研究领域的热点，投资行为特征直接导致基金对资本市场产生稳定或不稳定的影响。中国投资基金发展蓬勃，系统研究投资基金行为，对于认识基金的市场功能、分析市场波动原因，推进资本市场快速、稳定发展具有重要意义。
1.2 基本概念界定（羊群行为、绩效、市场影响）
1.2.1 投资基金的市场行为
行为金融学认为，机构投资者的市场行为有多种，如羊群行为、反馈交易、过度交易等等，但主流观点认为，羊群行为、反馈交易两种市场行为就概括了全部机构投资者的行为。
1.2.2 羊群行为
羊群行为，也叫从众行为，最开始是生物学用于研究动物群聚特征，后来被用于分析人类行为，表示人们采用同样的思维活动、进行类似的行为，在心理上依赖于大多数人的行为，以减少损失、获得尽可能多的收益。“跟风”、“随大流”更能通俗地描述羊群行为。进一步延伸至金融市场上，则指在信息不确定的情况下，投资者行为相互影响，个体行为更容易受到群体行为倾向的左右，个人私人信息和分析可能被投资者群体“共有信念”所取代，结果可能导致金融市场系统性风险增加，市场不稳定性增强。
Banerjee（1992）认为羊群行为是一种“投资者模仿他人的行为，即使他们自己的私有信息表明不应该采取该行为”，即投资者不顾私有信息，采取与别人相同的行动。Shiller（1995）指出，羊群行为是一种社会群体中相互作用的人们趋向于相似的思考和行为方式。Avery and Zemsky（1998）则将羊群行为定义为“市场使得私人信息与之相悖的投资者选择跟从”。Bikhchandani and Sharma（2000）指出如下行为可称为羊群行为，即如果一个投资者在不知道别人投资决定的情况下，独立做出决策，但是当他发现别人不这样做时，他会仿效并不做投资。也就上说，别人的投资决策的信息改变了他自己投资的决策，强调了羊群行为主观上的有意识模仿。
羊群行为的文献对于羊群行为给出了很多解释（参见Bikhchandani and Sharma，2001，Hirshleifer and Teoh，2001 and Devenow and Welch，1996），大致可以分为理性行为和非理性行为两类。
对羊群行为的深刻认识，有必要区别虚假的羊群行为和真正的羊群行为。“真”的羊群行为是投资者以明显的意图对别人投资行为复制的结果，应与虚假的羊群行为相区别。后者一般是指针对共同的信息冲击，投资者作出类似的行为，行为及其调整是面对共同的信息源而做出的。例如，如果利率提高，投资者预期股票市场价格下降，会减少投资组合中股票的比重，投资者这一行为并不是真正的从众，不是相互模仿，而是针对利率变化共同作出的调整。
虚假的羊群行为还可能因为不同的投资者所面临的投资机遇约束不同而发生，用以下简单模型说明。
假定有两类投资者，国内市场的投资者（D）和国外市场的投资者（F），由于资本项目可兑换的限制，D类投资者只能投资于国内股票市场（Sd）和国内债券市场（Bd），F类型投资者投资于国内股票市场和债券市场，同时还投资于国外股票市场（Sf）和债券市场（Bf）。
假如国外市场利率下降或出现与公司盈利有关的悲观预期，那么，对于投资者F来说，他将在投资组合中相应增加Sd和Bd资产，这样，F类投资者在购进资产行为上将反映出对D类投资者的从众，但是，都购买国内投资组合的行为实际上是个体决定，不是仿效；同样，在资本项目可兑换约束解除条件下，D类投资者行为也会表现出对F类投资者的仿效，但实际上这是基于共同信息源、结合个体风险收益而作出的自主决定，表现为虚假的羊群行为。
1.2.3 行为金融与反馈交易策略
在资本市场上存在这样一类交易者，他们根据资产过去的价格而不是对未来价格的预期来构建投资组合。这类投资者在行为金融学中称为反馈交易者，根据对过去价格的不同反应分为正反馈交易者和负反馈交易者。在资本市场上存在“追涨杀跌”和“低买高卖”说法，前者对应于正反馈交易，后者对应于负反馈交易。羊群行为是对投资者之间从众特征的一种描述，而反馈交易则是对投资者相对于股价在买卖行为上的一种描述，两种行为特征结合在一起，全面界定了投资者的投资倾向。
1.2.4 基金的市场影响
基金作为机构投资者，其具有特殊的交易行为特征，羊群行为、反馈交易是最常见的两种交易倾向，许多人认为机构投资者由于是着眼于中长期投资，而不象散户投资者那样频繁交易，因此，认为机构投资者的壮大，能降低市场波动性，有利于市场的稳定，对基金的市场影响的研究，实际上就是考察其到底助长了股市波动，还是降低了波动，从而有利于市场稳定发展。
1.3 相关文献综述
文献综述将主要从羊群行为、反馈交易行为和基金（机构投资者）的市场稳定性影响方面进行。
1.3.1 羊群行为的根源及其分类
羊群行为一般分为理性的和非理性的。Shleifer和Waldman（1990），Froot，Scharfstein和Stein（1992），Lun Marchesi（1999）对非理性所导致的羊群行为进行了研究，认为导致羊群行为的典型非理性投资行为是动量策略（Momentum Investment Strategy），也被称为正反馈交易策略（Positive-Feedback Strategies）。动量战略是一种重要的投资策略，指的是基于股票以往回报进行现时交易的策略，例如，买涨杀跌。Titman和Wermers（1995），Froot er。Al。（1998），Choe et。al。（1999），Kim Wei（1999a，1999b）分别对通过动量策略所引致的羊群行为进行过研究。在有效市场假设前提下，价格充分反映了可得信息，动量战略是非理性行为，可能扩大市场价格波动。
理性的羊群行为的潜在原因有很多，但最重要的在于不完全信息、声誉和利益补偿等。
1、基于信息串联Banerfee（1992）提出了最基本的模型，Bikhchandani，Hirshleifer（1992）和Welch（1992）做了扩展，Avery和Zemsky（1998）对模型做了修正并用于股票市场羊群行为分析。综合以上多人的模型，简单描述如下。
如果个体投资者在特定的环境中，面临着相同的投资决策，拥有关于投资过程的不完全私人信息，私人信息可能是个人研究的结果。所有与投资相关的信息都是公开的，但个体投资者并不能确定信息的质量好坏。个体投资者只能观察到其他人的行为结果而不能获知其私人信息。在这样的环境中，就会发生基于信息不完全和信息串联（Information Cascade）的羊群行为。但是，这种羊群行为是非常脆弱的，如果有任何新的信息的介入，就会打破投资者之间的跟风。综合Banerfee（1992）、Bikhchandani，Hirshleifer（1992）和Welch（1992）的思想，用以下模型详细描述。
假定几个投资者先后决定是否投资于某一股票，每一投资者的利益补偿由其投资盈利状况决定。
V代表每个投资者的盈利，可能是+1，也可能是-1，二者几率相等；
每个投资者能观察到之前投资者盈利的私人信号，要么是G（Good），要么B（Bad）；
如果，那么，G的概率等于p，则B=1-p，；同理，如果，则B=，而G=。每个投资者掌握的信息包括两部分，一是自己的私人信息，二是观察到的之前的投资者的决策。应用贝叶斯规则（Bayers’Rule），在观察到G后，后来投资者的盈利的几率表示如下：
依据上式，第一个投资者（A）将依以下规则行事：如果他观察到盈利信号G，他将投资，如果看到不盈利信号B，将不投资；第二个投资者（B），了解A的处境并通过观察A的行动来做出投资或不投资的决策，如果他看到好的信号G，并看到A投资，那么，他也投资，如果他看到好的信号G，但看到A并没有投资，这相当于贝叶斯规则的应用，暗示着B实际上有成功的一半几率，相当与看到G和B的几率各占一半，B的行为处于随机状态。
如果A和B都投资，对于第三个投资者C来说，会认为A看到了好的机遇G，而B也更相信盈利，即使C依据私人信息，判断出投资结果可能是不盈利B，根据贝叶斯规则，C依然会投资。对于投资者D来说，其处境与C完全相同，D依然会投资，而忽略根据私人信息的判断，第五、第六个投资者会跟着C和D投资，形成信息串联（Information Cascade）；同样，如果A和B都不投资，从C开始，会形成反串联的投资（Reject Cascade），即后者仿效前者，都采取不投资行为；如果A和B的行为不一致，即其中一个投资，而另一个不投资，那么对于C来说，会认为，A和B其中一人看到盈利信号G，另一个看到不盈利信号B，从而会认为和的几率相等，那么，他所处的境况和第一个投资者A又完全相同，新一轮信息串联（information cascade）重新开始。
Banerfee（1992）发现，一般来说，一个投资者发现，如果在他之前作出投资决策的投资者数量超过不投资的投资者数量两个以上时，那么，他将处于投资串联（Investment Cascade）的境况，即仿效之前的大多数投资者作出投资决策，而忽略自身信息；反之，如果投资者发现他之前不投资的投资者数量超过作出投资决策的投资者数量两个以上时，他就处于“反串联投资”（Reject Cascade）境况，即会仿效之前大多数投资者作出不投资决策，而忽略基于自身信息的判断。
事实上，在上述的信息串联模型中，投资串联还是反串联，存在路径依赖和异质性，即信息扩散和相应的情形不仅取决于好的信号和坏的信号的数量，还取决于两种信号的先后顺序。在模型中，如果投资信号按照GGBB顺序出现，则后来的投资者都会选择投资，因为，按照上述一般原则，好的信号持续了两个，第三个投资者就已经开始进入串联投资境况了；如果投资盈利的信号出现顺序是BBGG，那么，所有后来投资者都会作出不投资的决策，因为，按照Banerfee（1992）的结论，从第三个投资者开始，就进入了反串联投资的环节了。
在基于信息串联的羊群行为中，信息不完全起着关键作用。例如，在只能观察到之前投资者的盈利信号的情况下，如果接下来的投资者对其投资过程和盈利结果有着完全信息，他将不会跟风，而是依据私人完全信息作出正确决策，那么，信息串联可能会中断，正是投资者信息的不完全，导致后来的投资者存在从众行为。正如之前所说的，基于信息串联的羊群行为具有很强的不稳定性，如果有更为明智的投资者介入，或者能帮助投资者正确判断投资价值的公众信息的发布等因素，都可能打破信息串联和相应的羊群行为。同时，如果投资者本人已意识到自己进入了信息串联，并认识到其决策行为所依据的信息基础非常薄弱，这也会有助于摆脱从众困境。
基于信息串联的羊群行为是不稳定的，这一结论并没有被后来的研究者意识到。相反，他们所构建的模型都以羊群行为的不易改变为潜在前提，如Chari和Kehoe（1999）的信息串联模型中，个体投资者的决策时间、行动步骤和信息分享等因素的内生性，决定了信息串联是持续而稳定的；Calvo和Mendoza（1998）所构建的投资者在多个国家投资的决策模型中，以信息盈利和信息成本的不对称为前提，认为信息串联和羊群行为是稳定的。在以后的研究中，信息串联的可持续性将作为模型构建和经验验证的突破点之一。
值得注意的是，基金经理之间的竞赛助长了羊群行为。
由于信息不完全，基金经理通常会在私人信息基础上，通过观察和估计其他经理的业绩和行为，调整自身行为以取得更好业绩，经理之间的这种相互竞赛助长了羊群行为。Harlow和Starks（1996）研究了两个基金经理通过年度中报业绩竞赛，实现新流入资金的更快增长的羊群行为。假如两个基金经理都不代表基准业绩，一个业绩优而一个业绩劣，当两个经理都很活跃，其中业绩好的经理更容易展开孤注一掷的竞赛；Chevalier和Ellison（1997）发现基金既往业绩与基金投资的系统性风险之间存在着正相关关系；Buss（1998）发现业绩好的经理更容易增大其投资的系统性风险；Taler（2000）采用1984—1996年间美国的660个开放式基金每周回报数据实证了经理的竞赛行为，进一步挖掘出了基金竞赛行为的一些规则，如，验证了Lakonishok和Smidt（1986）发现的业绩高的基金的换手率更高的观点，还发现竞赛可以在一定程度上克服因信息不对称而引起的投资人和基金经理之间的逆向选择和道德风险问题。
2、基于声誉的羊群行为基于声誉的羊群行为的基本思想在于：如果投资者不信任投资经理的选股能力和相应的组合管理能力，投资经理处于不被充分信任的环境中，出于对声誉的考虑，经理的理性选择是在决策上相互模仿。Scharfstein和Stein（1990）最早对这一类型的羊群行为进行了研究。用以下模型说明。
假如有两个投资经理人，I1和I2，面临着相同的投资机遇，两个经理人的能力存在高低差别。投资能力高的经理会获得关于投资回报的明智信号，而投资能力低的经理所接收的信息几乎没用，可视为噪音。但是对于投资经理I1，及其客户投资者Ei来说，他们并不清楚知道到底I1还是I2的能力更高。投资者对投资经理的评价，会依据所观察到的以下两个因素而不断更新，第一，经理决策是否最终盈利。第二，经理的投资行为与其他经理是否相似。在不可预期的冲击下，如果投资经理投资行为与其他经理相似，并盈利，投资者会对经理给予正面评价；如果其行为不同于其他经理，投资没有盈利，则投资者会给予其负面评价；如果投资行为相似，也没有盈利，投资者并不会给予投资经理负面评价，这是因为经理行为相似，单个经理搭了其他人的便车，共同承担失误，这就是“共同受责分享效应”（Sharing-the-blame Effect）（Banerfee，1992）。在此境况下，理性的经理会选择从众行为。
进一步，如果两个经理的投资管理能力都较高（处于较高的同一层次），那么，他们会获取相似的非噪音信息；如果两个经理能力都属于较低的层次，他们会各自取得噪音信息；如果其中一个经理能力高，而另一个能力低，那么，相应获得有质量的非噪音信息和无质量的噪音信息。噪音信息无助于回报提升，与回报不相关，而非噪音信息有助于回报提升，与回报正相关。
假设I1先做出投资决策，I2后做出。I1的决策是基于其自身独立取得的信息而做出的，但并不确定所获取的信息是否是噪音；I2的决策是基于其自身信息，并参照I1的决策。最后，投资业绩和两个投资者的报酬都取决于其事前能力和决策价值。
对于I2来说，出于对自身声誉的保护，从而不敢采取与I1相反的决策，假如他依据自身信息作出与I1相反的决策，而决策后来被证明是错误的，那么他将背负声誉受损的负担。因此，对I2来说，最好的选择是模仿I1，而忽视自身信息（即使其私人信息的判断与I1相反）；I1基于私人信息做出决策，I2加以模仿，如果投资决策是错误的，那么，投资者也不会认为I2的能力不高，因为投资者可能会将错误归因于具体行动中的偶然因素1；如果决策正确，投资者则难以分辨两个经理的能力高低。
如果在多个投资经理依次先后做出投资决策的环境中，每个后来决策者都对首先做出决策的加以仿效，结果有两种可能，投资回报好或坏。这种羊群行为是低效率的，因为在这一集体行为中，所有决策基础都在于第一个决策者的私人信息，而忽视了后来决策者的各自信息。假如投资经理数量为N，各自的信息量都为1单位，信息总量为N，而实际决策只依靠了1/N的信息量，显而易见，此决策的风险大，基础脆弱。
基于声誉的羊群行为与基于信息串联的羊群行为，是互相联系的。Trueman（1994）就认为，出于声誉的考虑，实际上刺激了信息串联中的投资经理在决策上的从众动机，就是说，声誉因素强化了信息串联和相应的决策上的羊群行为。
基于声誉的羊群行为（Scharfstein，Stein，1990）与基于信息串联的羊群行为（Banerfee，1992）模型一样，是有局限的，他们假设在投资决策期间，价格都是固定的，因此，这些模型都不能解释羊群行为和价格波动之间的关系，Bikhchandani，Hirshleifer，Welch（1992）的模型仍未打破这一假设，直到Avery and Zemsky（1998）的模型，才放开了价格不变的限制。
3、基于补偿理论的羊群行为如果投资经理的利益激励（补偿）取决于他的业绩与其他同行业绩的相对水平，那么，这种扭曲的激励机制会造成投资经理做出无效的投资组合行为（Bernman，1993；Roll，1992），并最终可能造成经理的从众行为，这就是利益补偿理论的核心思想。
继Bernman和Roll之后，Maug和Naik（1996）研究了投资经理的报酬与自身业绩、行业基准业绩同时挂钩情况下的从众行为。对于一个风险厌恶型的投资者来说，如果其报酬与其自身业绩挂钩，即业绩提升，利益补偿增加，同时，其利益补偿也与同行的基准业绩相挂钩，即如果相对业绩降低，报酬也减少，并且经理在股票投资回报上具有不完全的私人信息。如果作为基准业绩标准的投资经理先做出投资决策，那么，就会发生如前文所述的基于信息不完全的羊群行为（Information-based Herding），对于其他投资经理来说，其理性选择就是仿效作为业绩基准的投资经理的行为，以不至于落后基准业绩太远。与基准业绩挂钩的报酬机制进一步刺激了投资经理的从众冲动。如果投资经理的业绩低于基准，报酬减少，那么，下一步，他也不会仅依据自身信息投资，而是依据作为业绩基准投资者的行为调整自身投资。为防止投资经理的这种道德风险和逆向选择，作为委托人的投资者必须与投资经理签订适当的契约，以更好地明确投资的相对业绩及报酬激励，使投资者和经理的利益最大化。
Maug和Naik（1996）基于业绩基准的经理利益补偿理论的羊群行为的有效性，前提在于其单个风险资产假设（Assumption of a Single Risky Asset），Admati和Pflerderer（1997）进一步构建了多风险资产模型，在其模型中，作为代理人的投资者对股票投资回报有私人信息。他们发现基于业绩基准的利益补偿合同普遍是非有效的，与最佳的风险分担不一致，并不能有效克服代理人的道德风险和逆向选择问题。与单个风险资产模型观点相反，多风险资产模型认为，基于业绩基准调整的经理报酬机制并不能激励经理努力挖掘私人信息，这是造成经理羊群行为的关键。
4、羊群行为的其他解释：经理离职
许多学者普遍认为基金经理的“羊群行为”就是基金经理出于职业前途考虑所导致的（Scharfstein and Stein，1990；Zwiebel，1995；Prendergast and Stole，1996；Morris，1997；Avery and Chevalier，1999），离职尤其受到了研究者的重视。Chevalier和Ellison（1999）的研究发现，基金经理平均被解雇的概率为15.5%，被解雇的可能性与当期以及滞后一期的基金业绩显著负相关，但是滞后两期的业绩对基金经理离职的影响并不显著。
一个很有意义的结论是，相对于年龄较大的基金经理而言，年龄较小的基金经理的离职与基金业绩的关系更为密切，将整个样本按照平均年龄取整为45岁，划分为年龄大于或小于平均年龄的两个子样本，分别对这两个样本估计经理离职与基金业绩之间的关系，可以更清楚地看到，年轻的基金经理因业绩较差而离职的概率要远远高于年长的基金经理，这大概是因为年轻的基金经理的从业时间较短、更重视职业前途状况的缘故。
此外，收入——成长型基金的经理比增长型基金的经理更容易被解职，在资本市场表现比较好的年份，基金经理不大会离职或被解雇，而在资本市场表现较差的年份，基金经理被解职的可能性就会增加。
Chevalier和Ellison（1999）的研究结果表明了如果采用非常规的投资策略，一旦失败将比采用常规的投资策略更有可能受到离职的惩罚，而采用非常规的投资策略，即使能够成功，也不会受到明确的奖励，不会明显地降低离职的概率。对于年轻的基金经理而言，采用非常规的投资策略失败后所得到的惩罚比年长的基金经理要严厉，说明对年轻的基金经理，不仅根据其业绩而且根据其行为方式来考核，年轻的基金经理为了避免离职，遵从“羊群行为”方式的可能性更大。
1.3.2 羊群行为经验验证及其难点
羊群行为经常会造成金融市场系统性风险，增强市场波动性，因此，验证市场上是否存在羊群行为及其程度，成为研究重点。验证金融市场是否存在羊群行为，实质上就是要发现一部分市场参与者是否交易活跃并具有在买或卖行为上的相似性。如果这部分参与者具有充足的同质性，面临相同的决策环境，并且，每一参与者都能相互观察同质群体中其他参与者的交易行为，这一群体更易于从众。同时，与市场规模相比，这部分同质群体数量不能太大，因为太大的话，大规模单方的买或卖将缺乏交易对手。
经验验证羊群行为的首要的难点，在于辨别真正的羊群行为和虚假的羊群行为，这关键在于剖析引致羊群行为的具体原因。
由于在单个股票投资上，投资者不可能在很短的时间内依据观察到的其他投资者对该股票的买卖行为来调整自己投资组合，因此，在单个股票上发现羊群行为的可能性很小，更可能的情况是在某一组具有一定特征的股票上发现羊群行为，例如特定产业的上市公司股票或一国股票是否存在羊群行为，等等。经验验证的模式一般是研究具有一定特征的一组股票的交易是否具相似特征，当然要剔除基本因素或公众信息冲击对交易可能造成的虚假羊群行为。
辨别羊群行为的真伪，之所以困难，主要原因在于无法准确判断导致投资者交易的主观原因是什么，到底是出于应付公众信息冲击而实施交易，还是出于其他原因，如果是前者，则是“伪羊群行为”，否则，则是真正的羊群行为。然而，通过较为准确的分析并对公众信息冲击进行时间排序，并剔除每次公众信息造成的股票交易异常变化，之后再观察交易是否仍存在明显的从众行为，如果仍存在，那么，说明信息串联等其他因素造成羊群行为，真伪羊群行为共存。下一步，就是要深入分析羊群行为到底属于哪一类，是基于不完全信息、声誉还是基于利益补偿，其中重要一点是分析投资经理的报酬机制。
另外，到底什么样的信息才属于公众信息，并对所有交易产生影响，这一难题也是防碍辨别真伪羊群行为的重要因素。
1.3.3 股票市场上广泛存在羊群行为吗？
1、LSV方法的验证及其发展
对股票市场上羊群行为的验证，最重要的是Lakonishok，Shleifer和Vishny三人1992年的论文，其所构建的模型和方法被称为LSV模型。他们通过研究一组基金经理在特定股票上是否同时进行买卖交易发现其是否存在从众。LSV方法的核心是观察特定群体投资者的交易模式，即发现他们在一组股票交易上是否存在同时买或卖的倾向，如果存在，他们则认为有羊群行为，否则，认为不存在羊群行为。然而，这一方法存在缺陷，因为，很明显，从众会导致投资者间交易的相关性，但是，在股票买卖上的相关性并不一定能说明从众行为的存在（Bikhchandani and Sharma，2000），公众信息冲击也可能引致投资者交易上的相似性。
LSV模型如下：
表示时刻在市场上购买（出售）股票的投资者数量；表示对时刻股票羊群行为特征的测定。
其中，是所有至少被一个基金经理交易过的股票的的平均值。调整因素，服从二项分布。
LSV（1992）运用769个美国免税股票基金（由341个不同的基金经理管理）的投资行为实证分析其羊群行为。这些基金经理同时也是许多企业年金和国家、州年金的管理者，基金总共管理着1240亿的年金，是所有由基金管理的年金的18%。LSV研究的面板数据由1985—1989年期间每季度末每个基金持有的每只股票的份额组成。LSV研究发现在其样本中基金经理并没有表现出显著的羊群行为。但是研究发现，与大公司股票相比，在小公司股票交易上羊群行为更为盛行，原因在于与小公司股票相关的公众信息更少，因而基金经理在小公司股票买卖交易上更关注其他投资者的交易决策。LSV是通过对股票的既往业绩指标计量来检验羊群行为的，即通过特定产业内和不同产业间股票业绩、依照资产规模划分的不同基金经理投资的股票业绩的实证，并没有发现羊群行为的证据。然而，LSV也指出，在没有对股票需求弹性的精确测定的情况下，评估羊群行为的影响是很困难的，因为每只股票的需求弹性不同，会影响其交易活跃程度，即使在某一组股票在某一时刻被同时买或卖交易，也可能与其本身的需求弹性变化有关，而并不是从众行为导致的。
Grinblatt，Titman和Wermers（GTW）（1995）用从1974年末到1984年末的274个开放式基金的投资组合数据，采用LSC方法，检验了基金经理的羊群行为，并揭示了羊群行为是否与动量投资策略有关。GTW在其样本中发现了一些羊群行为的证据，他们计量的羊群行为指标为2.5，接近于LSV测定的2.7，这个值意味着如果100个基金在某一时期参与某一组股票的买卖交易，那么，如果基金经理独立决定投资决策，将有2.5个基金交易在同一方交易。用基金既往业绩指标，GTW发现，与卖出过去业绩落后的股票的行为相比，基金在买进过去业绩高的股票上表现出更强的羊群特征，反映了长期持有、或不提倡短期出售的理念在一定程度上能降低基金投资的羊群行为，这一发现与有人提出的基金买进过去业绩提升的股票，而并不一定出售业绩下降的股票的动量投资策略相一致。
在许多验证基金股票投资羊群行为的文献中，可能存在对羊群行为的低估，包括LSV在内，有两个重要原因：第一，所选取的开放式基金样本差异太大，同质性太弱；第二，季度股票数据对于观察羊群行为来说，可能频率太低。GTW（1995）试图克服这一困境，他们将基金依据其投资策略差异进行划分，即积极成长基金、平衡基金、成长基金、成长-收入型基金、收入型基金等，发现每种特定类型的基金比总体基金表现出更弱的羊群行为。然而，当用季度数据时，发现至少特定数目的交易者表现出明显的羊群行为。
GTW还进一步研究了基金业绩与羊群行为的关系。他们发展了一个测定单个基金羊群行为的方法，用来测定基金在交易中多大程度仿效大多数基金，以及多大程度上与大多数基金相反行事。他们发现，基金业绩明显地与基金从众倾向存在相关性，原因被认为与动量策略有关，就是说基金经理在买进过去业绩好的股票上存在从众倾向，这会导致业绩上的类似。
继GTW之后，Titman和Wermers（1995）发现开放式基金经理广泛运用正回馈策略。
Wermers（1999）用LSV方法研究了开放式基金的“羊群行为”（Herding）及其对股票市场的影响，通过分析从1975年到1994年的开放式基金产业，他发现虽然对于市场份额平均的股票，开放式基金表现出轻微的“羊群行为”，但在小盘股买卖上和成长型基金交易中，“羊群行为”具有很高的程度；在随后的6个月里，与被基金“羊群行为”卖出的股票业绩相比，被基金“羊群行为”买入的股票的业绩将高出4%，这种业绩回报上的差异在小盘股上更明显；和传统观点一样，他的结论是开放式基金的羊群行为加速了股票价格的调整过程。
Wermers发现，在前一季度的回报很大或很小的公司股票上，基金经理的交易表现出更强的羊群行为，即在前一季度有高回报的公司股票上，买进交易的羊群行为很明显，而在前一季度回报下降的公司股票上，卖出交易表现出羊群行为。还发现在运用正反馈投资策略中，投资者更倾向于买进过去业绩提升的股票，而并不一定卖出过去业绩下降的股票，这可以从“窗饰效应”（Window-Dressing）解释，即基金经理为美化业绩，而改变投资策略。
基金经理突然增加买进或卖出股票，是否是由新增现金流量和赎回变化推动的，Wermers用多种方法测量现时和滞后的现金流量与基金经理股票买卖的行为的相关性，发现基金现金流变化对经理股票买卖没多大影响，现金流变化不是经理羊群行为的推动因素。
Wermers（1999）的研究结果还显示，羊群行为的测定值比LSV（1992）的稍大一点。这反映了与养老金相比，开放式基金的从众特征更强一些。另外，分析显示，开放式基金的从众特征并不随着对股票的交易活跃程度增强而提高，这归因于被一大批基金交易的股票一般属于大盘股，在大盘股交易上基金从众倾向低。
在不同类型的基金中，与收入型基金相比，积极增长型基金有更强的羊群行为倾向，这可能是因为积极增长型基金一般持有更大比例的增长型股票，而这类股票大多属于小盘股，其公众信息一般难于取得，结果，基金经理在投资上更多地选择相互仿效。值得注意的是，如果不划分基金投资类型而考察总体基金，其羊群行为一般较显著，而如果按照投资类型划分来考察，各类基金的羊群行为则普遍更显著。这意味着同一类型基金内投资行为的仿效，远不如不同类型的基金之间投资行为的仿效那么强烈，也可能反映出许多基金运用类似的投资策略。
2、LSV模型的缺陷及修正
LSV方法被广泛使用，但其存在一定缺陷，这可能导致对羊群行为的检验存在误差。
第一，LSV仅仅是用市场上双边交易的投资者的数量来衡量羊群行为的，而没有考虑投资者买卖的股票数量，从而没有研究在特定股票上从众程度到底如何。假如在这样一种情况下，LSV将难以衡量羊群行为，买者和卖者在数量上相近，但买者各自需要购买可观数量的股票，而卖者仅出卖相对较少的股票，这样，即使在股票交易上存在羊群现象，LSV也难以衡量。
第二，LSV能够测量特定基金一段时期内是否存在羊群行为，但却不能衡量同一基金是不是持续存在从众行为。
在LSV的计量方法中，对于在时期t内观察到的投资经理的投资品种i的交易数据，非常重要，它显示了经理对投资品种的选择是否具有类似性，从而成为判断其从众行为的依据。另外，选择t的时间跨度也非常重要，这要取决于投资经理一般的交易变动周期，如果投资经理在一个季度里或更长时间内更换一次投资组合，那么应选择以季度数据为观察周期。由于大公司股票的流动性强于小公司股票，因此，在研究大公司股票羊群行为时，应选择相对较短的观察周期。
对LSV的修正
Wermers（1995）在修正LSV模型基础上，发展了一个新的模型，在衡量羊群行为的方向和程度上更进了一步。这一新模型被称为组合变化衡量方法（Portfolio-change Measure），即PCM，它克服了LSV的在衡量从众程度和方向上的缺陷。在PCM模型中，一方面羊群行为是用不同基金经理在多种股票组成的组合权重中同方向变动的程度来衡量的，另一方面羊群行为的强度是用基金投资组合中同方向变动的一只股票增减百分比衡量的。PCM模型中，组合I和J的滞后交叉相关衡量方法如下：
=在期间，组合I中的股票n的变化权重；
=在期间，组合J中的股票n的变化权重；
=在期间组合I中的可交易证券的重叠股票数量，和期间组合J中的可交易证券的重叠股票数量；
是产品的时间序列横截面标准差的平均数。
Wermers（1995）运用上述方法发现开放式基金存在明显的羊群行为。他随机将其基金样本分为两组，用PCM衡量基金交易的相关性，并对比相关性交易基金中组合的资产净值权重变化。计量发现随着在特定股票上交易的基金增加，其行为表现出的羊群程度提高，说明当活跃交易特定股票的基金数目的增加，将导致在市场上同时卖出或买进的单边交易比例提高。
PCM也存在缺陷，投资组合中的股票权重变化的统计，可能会包含虚假羊群行为因素，因为股票权重增加（减少）会随着价格升降变化，即使没有任何买卖上的从众驱动。
1.3.4 新兴市场国家股票市场上的羊群行为
亚洲金融危机之后，羊群行为的研究重点之一集中于，国际机构投资者是否存在羊群行为并导致发展中国家资本流入过度波动，诱发金融危机。
Kim and Wei（1999）用1996年末到1998年1月期间韩国股票交易所（KSE）上每月末投资者持有的每只股票数据，研究了投资者的交易策略，这些数据包含了投资者是否是韩国本国还是外国的、本地居民还是非本地居民、个人投资者还是机构投资者，以及是否存在某个月份个人或机构投资者重仓于国外持股的公司股票等信息。运用LSV（1992）方法，他们得出以下结论：
本地机构投资者在危机前是Contrarian交易者，而在危机期间，变为正反馈交易者；
非本地投资者比本地投资者表现出更显著的羊群行为；个体投资者的羊群行为比机构投资者的更显著；危机期间的从众程度增强，但在统计上不显著；
非本地机构投资者更易于从众，尤其是在前一月回报突出的股票交易上；与本地投资者相比，非本地投资者更悲观，表现在面对国际股票市场萧条的压力，其更大幅度在韩国市场上卖出持有的股票。
在另一篇文献中，Kim and Wei（1999b）用同样的数据，检验了海外金融中心注册（如英国和美国）的基金采用的交易策略是否存在系统性的差异。结果显示，虽然海外注册的基金交易更为频繁，并不集体采用正反馈交易策略，但是，在美国和英国注册的基金确实运用动量策略，与其他基金相比，表现出更为明显的羊群行为。他们采用韩国金融危机相关数据证明，认为海外注册的基金的羊群行为与危机存在密切联系。
Choe，Kho and Stulz（1999）用KSE的日交易数据，得出了相同的结论。不同之处在于，Kim and Wei（1999a）发现危机爆发后从众程度增强，而Choe等人发现危机爆发后从众程度降低。这种差异的部分原因可能在于数据频度和样本期间选择的差异。将投资者分为国内个人投资者、国内机构投资者和国外投资者，Choe等人检验了国外投资者在危机前和危机高峰期在韩国股票市场上的投资行为特征，采用LSV方法，他们发现，国外投资者的羊群行为特征明显，并且，危机前投资者用正反馈交易策略，当前一交易日股票指数上涨，第二日他们买进股票，反之，前一交易日指数下跌，他们卖出。Choe认为，海外投资者并不是影响韩国市场不稳定的因素之一，因为，在他们的样本期间，没有发现海外交易者短期内的异常回报变动。
1.3.5 羊群行为文献研究的简单结论
大多数研究发达国家股票市场羊群行为的经验验证，显示投资经理并没有显著的从众特征，而从众行为与经理的动量投资策略存在密切联系。动量战略或正反馈交易战略是否有效，这有赖于市场价格吸收信息的速度有多快。
在新兴国家市场上，羊群行为特征更明显，这主要是由于信息披露要求和会计标准较低、监管松散、信息成本低廉等原因。因此，信息串联、基于声誉的羊群行为更容易发生。另外，由于机制不完善，信息传递和吸收速度慢，动量投资策略更容易获利，助长了羊群行为。
由于信息不对称、基金经理代理倾向等问题始终存在，因此，基于信息串联、声誉、经理利益补偿的羊群行为总是存在。信息披露规则的改善、更及时的信息发布、报酬机制更合理的设计，可以增强市场透明度，降低羊群行为程度。而发展股指期货市场可以增加公众关于市场预期的信息量，同样有助于降低从众程度和市场波动性。
1.3.6 反馈交易行为（机制）的文献综述
与羊群行为相比，反馈交易的文献并不很多。Delong（1990）等人较早研究了反馈交易行为，认为如果市场上存在足够多的反馈交易者，资本市场的收益将表现出自相关的特征。当有大量的正反馈交易者存在，股票价格相对于它的基础价值会被高估并表现出过高的波动率。因此当市场上存在大量的正反馈交易者的时候，市场会变得不稳定；相反，如果市场上存在大量的负反馈交易者，相对于基础价值被低估的股票受到负反馈交易者的追捧，其价格会接近基础价值，当价格被高估时，大量的负反馈交易者抛出被高估的股票，使价格降低至接近基础价值的水平。因此，大量负反馈交易者的存在能够稳定市场，减少市场的波动。
Sentana和Wadhwani（1992）扩展了Delong的分析逻辑，考察了反馈交易、收益率自相关和波动率的关系。他们在Shiller（1984）的成果的基础上将三者的关系用Shiller-Sentana-Wadhwani模型的形式表述出来。该模型解释了市场上的反馈交易者和理性交易者相互作用的行为特征，这种相互作用能导致收益率序列自相关，波动率的增加增强了自相关的程度。Sentana等人认为，在波动率比较低的时候，反馈交易者更多的呈现负反馈的特征，股票收益率表现为正的自相关，当波动率上升时，反馈交易者更多的表现为正反馈行为，股票收益率呈负的自相关。由于包含了可以直接观测到的自相关和波动率，他们的模型具有可检验的特点。他们使用不同的GARCH模型来验证了该模型，结果符合模型的预期。Bohl和Siklos（2004）基于Shiller-Sentana-Wadhwani模型，用不同的GARCH模型来估计条件方差检验了成熟市场和新兴市场上的反馈交易。检验结论认为，在两个市场上都存在正反馈和负反馈交易行为，但反馈交易行为在新兴市场表现更为明显。在两个市场上，正反馈均随波动率的增加而增强，但新兴市场增强的程度要小一些。
唐或等人（2001）也基于Shiller-Sentana-Wadhwani模型验证了沪市上证综合指数日收益率自相关和反馈交易之间的关系。他们采用GARCH（1，1）来处理收益波动率的异方差性，实证结果表明沪市存在正反馈引起的序列自相关，且相关系数的绝对值随波动增大而增大。谭中明和李庆尊（2005）提出了一个四阶段的模型来解释机构投资者在市场上的作用，当机构投资者能预期到正反馈交易者的买卖情况时，它发挥的反而不是稳定市场的作用。任波和杨宝臣（2004）利用与唐或等人相同的方法检验了沪深证券市场是否存在反馈交易行为，检验结论认为，在沪市有比较明显的反馈交易行为存在，而在深市没有明显的反馈交易行为。
1.3.7 基金（机构投资者）行为市场影响的文献评述
基金市场影响的实质是分析其对市场的稳定性的影响，即考察基金的某些行为特征是促进了市场稳定，还是加大了市场波动。世界范围内，证券投资基金构成机构投资者的主体，对机构投资者市场影响的研究，实际上就是研究基金的市场影响。
在国外，对于机构投资者是否能够稳定市场，减少波动存在两种对立的观点。一种观点从羊群效应和反馈交易行为出发，发现机构投资者表现出比个人投资者更强的羊群行为倾向和反馈交易行为倾向，这些行为加剧了市场的波动。在羊群行为加剧市场波动方面主要成果有Scharfstein 和Stein（1990），WerMers（1990）。机构投资者的短视行为，导致机构投资者更多的采用“趋势追踪”的正反馈交易行为，这种行为会加剧股市的波动（Scharfstein 和Stein，1990）。
但是，更新的研究发现，机构投资者在一定条件下的羊群行为和负反馈交易行为能稳定市场，减少波动。持这种观点的主要代表学者有Hirshleifer 等人（1994）。Lakonishok，Shleifer 和Vishy（1992）实证发现，如果机构投资者对消息反应不足，则机构投资者的正反馈行为能稳定市场。Cohen，Gompers和Vuolteenaho（2002）研究美国市场上机构投资者对现金流消息的反应，研究发现，对正面的现金流消息，机构投资者会采取从个人投资者手中购买证券，反之则向个人投资者出售证券，这种反应方式能稳定市场。
在我国，对机构投资者能否稳定市场这一问题的研究主要集中在定性分析和对机构投资者发挥稳定市场功能必须具备的前提条件的探讨。王岗（2003）从基金的违规行为、羊群行为和基金投资的时间特性出发，对比了美国股市上基金发展的历史后，认为基金业没有发挥稳定市场的功能。班耀波和齐春宇（2003）认为，由于我国机构投资者的公有性质及证券管理层监管不力，每一波机构入市都带动股指泡沫性上扬，同时由于机构投资者违规操作，中国机构投资者并没有发挥稳定市场的作用。机构投资者稳定股市作用的发挥根本的在于规范他的投资行为，而不是盲目提高机构投资者的数量（戴辉，2004）。戴志敏（2005）考察了机构投资者和市场稳定关系的三种观点，认为机构投资者没有稳定市场的责任。谭中明（2005）提出了一个四阶段的反馈交易模型，在这个模型中，他们认为如果机构投资者能够预期到正反馈交易者的买卖情况，机构投资者将会加剧市场的波动。机构投资者发挥稳定市场的功能依赖于上市公司的整体质量（杨俊龙，2004）。
综合文献发现，国外市场的实证分析，以及机构投资者发展的实际经验，都反映了在促进市场稳定方面的有益作用。本研究发现我国基金大规模发展后，市场稳定性确实有所提高，这与基金的反馈交易行为没有内在联系，与羊群行为却存在联系，说明基金的羊群行为促进了市场波动性降低，这一发现与Wermers（1999）的研究有所一致，Wermers（1999）认为基金的羊群行为加速了股票价格的调整过程，促进了市场稳定。
我们认为，在中国市场上，如果投资基金对同一个消息在同一时间做出相同的反应，则投资基金的羊群行为能加速价格的调整，因而能够使市场更有效率和减小市场波动。投资基金会对其他投资者的某一非理性行为同时采取反向操作以获取利益，这种羊群行为也能加快市场的调整，减小市场波动。一般来说投资基金有相对于个人投资者更丰富的信息来源，投资基金会以羊群行为的形式卖出被高估的股票，买入被低估的股票，这种基于股票内在价值信息触发的羊群行为也能稳定市场，减少波动。羊群行为在一定程度上实际降低了市场波动性，发挥了有益作用。
1.4 研究目的、思路、方法与结构安排
1.4.1 研究目的
在梳理基金羊群行为理论基础上，构建了研究羊群行为的模型，实证检验了我国证券投资基金的羊群行为特征，通过检验羊群行为是否由反馈交易行为引起，从而论证了羊群行为的根源，在此基础上，实证研究了我国基金羊群行为的市场影响，主要考察基金的行为是否加剧了市场波动。最后，提出规范基金行为，促进市场稳定的对策。
1.4.2 研究思路
本研究的核心是检验基金是否存在羊群行为和反馈交易倾向，在此基础上，检验基金对证券市场的影响，看是加剧了市场波动，还是促进了市场稳定。首先，检验基金是否存在羊群行为，其次利用横跨基金发展以来的时间区间的市场指数数据，验证中国市场上基金进入以后市场上是否存在反馈交易行为。
然而，即使发现基金进入后，市场存在反馈交易行为特征，但仍难以断定这种反馈交易行为特征是由基金行为引起的，也可能是散户投资者行为引起的。因此，采用条件异方差模型，通过设定不同时点（这些时点是基金大规模发展的时间转折点），进一步分析市场的反馈交易行为特征是否由基金引起。结果发现，基金等机构投资者和个人投资者相比，在反馈交易行为的程度和方向上没有显著差异，证券投资基金的反馈交易行为没有对市场的稳定性产生增量影响2.在此基础上，进一步分析基金的羊群行为、反馈交易行为对市场稳定性的整体影响。最后，提出改善基金行为，促进市场稳定的对策体系。
1.4.3 研究方法
本书以行为金融学、数理经济学等经济学理论为基础，采用规范分析与实证分析相结合、定性分析与定量分析相结合、静态分析与动态分析相结合、比较与归纳相结合的研究方法，对我国基金羊群行为、交易机制、市场影响问题进行深入研究。
本书通过对“基金行为、对市场的稳定性影响”的深入分析，客观地回答了基金是否存在羊群行为，是否促进了市场稳定，考察基金的发展对市场到底产生了什么影响。
比较与归纳是经济学分析的常用方法之一，对基金行为的研究，少不了借鉴国际经验，通过比较我国与发达国家在基金的成长上的差异，可以归纳出我国基金行为特征的外部原因。
1.4.4 研究重点
1、梳理金融学理论，重点考察基金羊群行为的根源、验证模型和市场影响；
2、实证分析我国投资基金的羊群行为，检验羊群行为程度大小；
3、采用条件异方差模型，研究基金羊群行为的根源，即考察基金是否普遍采用反馈交易策略，并因此形成从众。
4、实证研究基金行为对市场的影响，考察基金是否促进了市场波动性降低。
5、考察中国投资基金行为实践，例如在开放经济条件下的资产配置行为，及对市场影响。
1.4.5 结构安排
第一章，提出问题，阐述研究思路、方法、目的和主要创新；全面评述羊群行为、反馈交易行为的研究文献，并得出简要结论；
第二章，采用经典LSV模型，实证检验中国投资基金的羊群行为程度；
第三章，实证检验中国投资基金是否普遍采用了反馈交易策略；
第四章、第五章，运用条件异方差模型研究基金的羊群行为、反馈交易行为对市场的影响，发现基金行为是促进了市场稳定，还是加剧了市场波动；
第六章，分析国外投资基金发展经验、行为实践与市场影响；
第七章，分析中国开放条件下金融市场风险，及此背景下的基金行为实践；
第八章，综合中国基金的行为、市场影响、投资行为实践，提出促进基金业和市场健康发展的政策建议。
1.5 本书主要创新
1、在全面梳理羊群行为文献基础上，总结归纳了羊群行为实证检验的理论模型；
2、利用羊群行为的理论模型，采用中国基金交易数据，实证研究了中国基金羊群行为特征及其程度；
3、进一步检验了基金是否采用反馈交易策略；
4、采用条件异方差波动模型，实证分析了基金交易行为（羊群行为、反馈交易）对股票市场的影响，考察了基金行为是加剧了市场波动，还是促进了市场稳定。
5、通过以上实证分析，为全面认识基金行为、市场影响提供了充分证据。
