分位数回归视角下我国商品期货市场羊群效应的深度剖析与实证探究

分位数回归视角下我国商品期货市场羊群效应的深度剖析与实证探究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在金融体系中，商品期货市场占据着举足轻重的地位，发挥着价格发现、风险管理以及资源配置等重要功能，对实体经济的稳定发展意义非凡。随着我国商品期货市场的规模持续扩张，交易品种日益丰富，市场活跃度不断提升，其在全球商品期货市场中的影响力也与日俱增。以2023年为例，我国商品期货市场的成交量和成交额分别达到了[X]亿手和[X]万亿元，同比增长[X]%和[X]%，在全球商品期货市场成交量排名中位列前茅。羊群效应，作为金融市场中一种普遍存在的现象，指的是投资者在决策时，舍弃自身的独立判断，盲目跟随市场中多数人的决策行为。这种行为并非基于对投资标的的深入剖析和独立思考，而是受群体行为的左右。在商品期货市场中，羊群效应的出现，可能致使市场价格过度波动，偏离其真实价值，进而引发市场的不稳定。例如，当市场中多数投资者对某一商品期货的价格走势持乐观态度时，会纷纷买入，推动价格大幅上涨，形成价格泡沫；而当市场情绪逆转，投资者又会集体抛售，导致价格急剧下跌，使市场陷入剧烈波动。分位数回归作为一种先进的统计方法，与传统的均值回归相比，具有独特的优势。传统的均值回归主要聚焦于因变量的条件均值，旨在揭示自变量与因变量均值之间的关系。然而，在实际的金融市场研究中，仅仅关注均值往往无法全面、准确地反映市场的真实状况。分位数回归则突破了这一局限，它能够深入研究自变量对因变量不同分位数的影响，从而提供关于数据分布更为全面的描述。通过分位数回归，我们可以清晰地了解到在市场处于不同状态（如牛市、熊市或平稳期）时，各种因素对商品期货价格的具体影响，这是均值回归所难以企及的。此外，分位数回归对异常值具有更强的稳健性，能够有效降低异常值对回归结果的干扰，使研究结果更加可靠。在商品期货市场中，价格波动频繁，异常值时有出现，分位数回归的这一优势显得尤为重要。1.1.2研究意义从理论层面来看，本研究运用分位数回归方法对我国商品期货市场的羊群效应展开深入分析，能够进一步丰富和完善羊群效应的研究体系。过往对羊群效应的研究多采用传统的线性回归方法，难以全面捕捉市场中的复杂关系。而分位数回归能够从不同分位数的角度剖析羊群效应，为金融市场理论研究提供全新的视角和实证依据，有助于深化对金融市场运行机制的理解。在实践方面，本研究成果能为投资者提供极具价值的决策参考。投资者可依据研究结论，更精准地把握市场中的羊群行为，合理调整投资策略，有效规避风险。例如，当发现市场存在明显的羊群效应时，投资者可避免盲目跟风，保持独立思考，做出更为理性的投资决策。同时，研究结果也能为监管部门制定科学合理的政策提供有力依据。监管部门可根据羊群效应的特征和影响因素，加强对市场的监管力度，完善信息披露制度，提高市场透明度，引导投资者理性投资，从而促进商品期货市场的健康、稳定发展。1.2研究目标与方法1.2.1研究目标本研究旨在运用分位数回归方法，对我国商品期货市场的羊群效应进行全面、深入的分析，实现以下具体目标：一是准确测度我国商品期货市场羊群效应的程度。通过构建科学合理的分位数回归模型，利用相关数据进行实证分析，精确量化羊群效应在不同市场条件下的表现程度，为后续研究提供坚实的数据基础。二是深入分析羊群效应在不同市场条件下的表现差异。研究在牛市、熊市、震荡市等不同市场态势下，羊群效应的表现形式、作用机制以及对市场价格波动的影响差异，从而更全面地了解羊群效应在商品期货市场中的行为特征。三是探究影响我国商品期货市场羊群效应的关键因素。从市场信息、投资者心理、宏观经济环境等多个维度出发，分析各种因素对羊群效应的影响方向和程度，揭示羊群效应形成和发展的内在机理，为制定有效的市场监管政策和投资策略提供理论依据。一是准确测度我国商品期货市场羊群效应的程度。通过构建科学合理的分位数回归模型，利用相关数据进行实证分析，精确量化羊群效应在不同市场条件下的表现程度，为后续研究提供坚实的数据基础。二是深入分析羊群效应在不同市场条件下的表现差异。研究在牛市、熊市、震荡市等不同市场态势下，羊群效应的表现形式、作用机制以及对市场价格波动的影响差异，从而更全面地了解羊群效应在商品期货市场中的行为特征。三是探究影响我国商品期货市场羊群效应的关键因素。从市场信息、投资者心理、宏观经济环境等多个维度出发，分析各种因素对羊群效应的影响方向和程度，揭示羊群效应形成和发展的内在机理，为制定有效的市场监管政策和投资策略提供理论依据。二是深入分析羊群效应在不同市场条件下的表现差异。研究在牛市、熊市、震荡市等不同市场态势下，羊群效应的表现形式、作用机制以及对市场价格波动的影响差异，从而更全面地了解羊群效应在商品期货市场中的行为特征。三是探究影响我国商品期货市场羊群效应的关键因素。从市场信息、投资者心理、宏观经济环境等多个维度出发，分析各种因素对羊群效应的影响方向和程度，揭示羊群效应形成和发展的内在机理，为制定有效的市场监管政策和投资策略提供理论依据。三是探究影响我国商品期货市场羊群效应的关键因素。从市场信息、投资者心理、宏观经济环境等多个维度出发，分析各种因素对羊群效应的影响方向和程度，揭示羊群效应形成和发展的内在机理，为制定有效的市场监管政策和投资策略提供理论依据。1.2.2研究方法本研究主要采用分位数回归方法，结合相关数据进行实证分析。在数据来源方面，选取我国商品期货市场中具有代表性的期货品种作为研究对象，包括但不限于铜、铝、锌等有色金属期货，大豆、玉米、小麦等农产品期货，以及原油、燃料油等能源期货。数据时间段为[具体起始时间]-[具体结束时间]，涵盖了市场的不同发展阶段，以确保数据的全面性和代表性。数据来源于权威的期货交易数据库和相关金融数据提供商，如上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所官方网站，以及万得（Wind）金融终端等，这些数据平台能够提供准确、及时且丰富的期货市场交易数据。在数据来源方面，选取我国商品期货市场中具有代表性的期货品种作为研究对象，包括但不限于铜、铝、锌等有色金属期货，大豆、玉米、小麦等农产品期货，以及原油、燃料油等能源期货。数据时间段为[具体起始时间]-[具体结束时间]，涵盖了市场的不同发展阶段，以确保数据的全面性和代表性。数据来源于权威的期货交易数据库和相关金融数据提供商，如上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所官方网站，以及万得（Wind）金融终端等，这些数据平台能够提供准确、及时且丰富的期货市场交易数据。在数据处理上，首先对原始数据进行清洗，剔除异常值和缺失值。对于异常值，采用统计学方法进行识别，如通过计算数据的标准差和均值，将偏离均值超过一定倍数标准差的数据视为异常值，并进行相应处理；对于缺失值，根据数据的特点和分布情况，采用插值法、均值填充法或回归预测法等进行填补，以保证数据的完整性和连续性。随后，对数据进行标准化处理，将不同量纲的数据转化为具有相同量纲的数据，消除量纲差异对研究结果的影响，提高数据的可比性和分析的准确性。在分位数回归模型的构建上，借鉴国内外相关研究成果，结合我国商品期货市场的实际情况，选择合适的分位数回归模型。具体来说，采用Koenker和Bassett（1978）提出的经典分位数回归模型，该模型通过最小化非对称的加权绝对值损失函数来估计回归系数，能够有效捕捉自变量对因变量不同分位数的影响。在模型估计过程中，运用线性规划算法求解回归系数，确保估计结果的准确性和可靠性。同时，通过设定不同的分位数水平（如0.1、0.25、0.5、0.75、0.9等），全面分析羊群效应在不同市场状态下的表现。1.3研究创新点本研究从分位数回归视角切入我国商品期货市场羊群效应的分析，在研究视角、分析方法以及对市场理解的深度和广度上实现了创新。在研究视角上，传统对商品期货市场羊群效应的研究多采用均值回归方法，主要关注羊群效应在市场平均水平下的表现，难以全面捕捉市场在不同状态下的复杂特征。而本研究采用分位数回归视角，能够突破均值回归的局限，深入分析不同市场条件下羊群效应的表现。例如，在市场处于极端行情（如牛市的顶部或熊市的底部）时，均值回归可能无法准确反映羊群效应的真实情况，因为极端值会对均值产生较大影响。而分位数回归可以通过设定不同的分位数水平，如0.1分位数（代表市场处于极度低迷的状态）和0.9分位数（代表市场处于极度繁荣的状态），精确分析在这些极端情况下羊群效应的特征和影响因素，为投资者和监管部门提供更具针对性的信息。在分析方法上，分位数回归方法能够更全面地描述因变量的条件分布，提供关于自变量对因变量不同分位数影响的丰富信息。与传统线性回归方法相比，分位数回归对异常值具有更强的稳健性。在商品期货市场中，价格波动频繁，异常值时有出现，传统方法可能会因异常值的干扰而导致结果偏差较大。分位数回归则通过最小化非对称的加权绝对值损失函数来估计回归系数，有效降低了异常值对回归结果的影响，使研究结果更加可靠。例如，在研究某一商品期货价格与市场整体走势的关系时，若出现个别交易日价格异常波动的情况，分位数回归能够在考虑这些异常值的同时，准确揭示二者之间的真实关系，而传统线性回归可能会因异常值的存在而夸大或缩小这种关系。在对市场理解的深度和广度上，本研究通过分位数回归分析，能够揭示羊群效应在不同市场分位点上的异质性。这意味着可以了解到不同市场状态下投资者行为的差异以及羊群效应的不同作用机制。例如，在市场上涨阶段（如0.75分位数以上），投资者可能更倾向于追涨，羊群效应表现为投资者纷纷买入，推动价格进一步上涨；而在市场下跌阶段（如0.25分位数以下），投资者可能更容易恐慌抛售，羊群效应加剧市场的下跌趋势。这种对市场异质性的分析，有助于更深入地理解商品期货市场的运行规律，为投资者制定差异化的投资策略提供依据，也为监管部门制定更具针对性的监管政策提供参考。二、理论基础与文献综述2.1羊群效应理论基础2.1.1羊群效应的定义与内涵羊群效应，最初源于对动物群体行为的观察，在金融市场中，它被用来描述投资者的一种特殊行为模式。从行为金融的角度来看，羊群效应指的是投资者在决策过程中，舍弃自身对市场信息的独立分析和判断，盲目跟随市场中大多数投资者的行为。这种行为并非基于对投资标的内在价值和市场基本面的深入研究，而是受到群体行为的影响。羊群效应的形成机制较为复杂，涉及多个方面的因素。其中，信息不对称是一个关键因素。在金融市场中，信息的获取和处理存在成本，投资者往往难以在有限的时间内收集到全面、准确的市场信息。当他们对市场形势缺乏足够的了解时，会认为跟随大多数人的决策是一种相对安全的策略。例如，在股票市场中，部分投资者可能无法及时获取公司的财务报表、行业动态等关键信息，此时，他们更倾向于参考其他投资者的买卖行为来做出决策。投资者的心理因素在羊群效应的形成中也起着重要作用。恐惧和贪婪是投资者常见的两种心理情绪，它们会对投资决策产生显著影响。当市场呈现上涨趋势时，投资者受贪婪心理的驱使，担心错过获利机会，会纷纷跟风买入，进一步推动价格上涨；而当市场下跌时，恐惧心理占据上风，投资者害怕遭受损失，会盲目抛售手中的资产，加剧市场的下跌趋势。以2020年初新冠疫情爆发初期的金融市场为例，投资者因对疫情影响的不确定性感到恐惧，大量抛售股票、债券等资产，引发了全球金融市场的剧烈动荡。此外，投资者的认知偏差也会导致羊群效应的产生。人们在认知过程中，往往会受到各种启发式思维和偏见的影响，如代表性启发、可得性启发等。代表性启发使投资者倾向于根据有限的信息来判断投资对象的价值，而忽视其他重要因素；可得性启发则导致投资者更容易关注那些容易获取的信息，而忽略那些难以获取但可能更有价值的信息。这些认知偏差会使投资者的决策偏离理性轨道，增加他们跟随群体行为的可能性。2.1.2羊群效应在金融市场中的表现形式在金融市场中，羊群效应有着多种常见的表现形式。投资决策趋同是羊群效应的典型表现之一。当市场中出现某种投资热点时，大量投资者会在短时间内集中买入或卖出同一种金融资产，导致投资决策呈现高度一致性。以股票市场为例，当某只股票被媒体广泛报道或受到某些知名投资者的推荐时，会吸引众多投资者跟风买入，使该股票的成交量急剧放大，股价迅速上涨。这种投资决策趋同的现象在新兴产业股票和热门概念股中尤为明显，投资者往往基于对未来增长潜力的乐观预期，忽视了股票的实际价值和风险，盲目跟风投资。价格波动异常也是羊群效应在金融市场中的重要表现。当羊群效应发生时，投资者的集体行为会导致市场供求关系失衡，进而引发资产价格的大幅波动。在市场上涨阶段，投资者的过度买入会使需求远远超过供给，推动价格持续攀升，形成价格泡沫；而在市场下跌阶段，投资者的恐慌抛售会使供给大幅增加，需求急剧减少，导致价格暴跌。例如，在2015年我国股票市场的牛市行情中，大量投资者受市场乐观情绪的影响，纷纷加杠杆买入股票，推动股价大幅上涨。然而，随着市场资金面的收紧和监管政策的调整，投资者情绪突然逆转，开始恐慌抛售股票，引发了股市的大幅下跌，许多股票价格在短时间内腰斩甚至更多，给投资者带来了巨大损失。羊群效应对金融市场稳定性的影响是多方面的。从积极的角度来看，在一定程度上，羊群效应可以促进市场的流动性和交易活跃度。当投资者集体涌入某个市场或资产时，会增加该市场或资产的资金量，推动交易的频繁进行，提高市场的流动性。例如，在房地产市场中，当某一地区的房价开始上涨时，投资者的跟风买入会使该地区的房地产交易活跃，促进房地产市场的繁荣。然而，更多时候，羊群效应带来的是负面影响。它会导致市场价格偏离其真实价值，使市场信号失真，误导资源配置。过度的羊群行为还会加剧市场的波动性，增加市场的不稳定因素，甚至引发金融危机。当市场泡沫积累到一定程度时，一旦市场情绪发生逆转，投资者的集体抛售会导致市场崩溃，给整个金融体系带来巨大冲击。如2008年的全球金融危机，房地产市场的泡沫破裂引发了投资者的恐慌抛售，导致金融机构资产大幅缩水，进而引发了全球性的金融动荡，对实体经济造成了严重的破坏。2.2分位数回归理论2.2.1分位数回归的基本原理分位数回归是一种用于估计条件分位数的统计方法，由Koenker和Bassett于1978年提出，它与传统的最小二乘法回归有着显著区别。传统的最小二乘法回归主要致力于拟合数据的均值，通过最小化实际观测值与模型预测值之间的残差平方和来确定回归系数。其假设因变量与自变量之间存在线性关系，并且误差项服从正态分布。在许多实际应用场景中，这些假设往往难以满足，数据可能存在异常值或呈现非对称分布，此时传统的最小二乘法回归的估计结果可能会出现偏差，无法准确反映数据的真实特征。分位数回归则突破了这些限制，它关注的是因变量在不同分位数下的条件分布，通过最小化加权的绝对误差和来估计回归系数。具体而言，对于给定的分位数q\in(0,1)，分位数回归的目标是求解以下优化问题：\min_{\beta}\sum_{i:y_i\geqx_i^T\beta}q|y_i-x_i^T\beta|+\sum_{i:y_i<x_i^T\beta}(1-q)|y_i-x_i^T\beta|其中，y_i是因变量的第i个观测值，x_i是对应的自变量向量，\beta是回归系数向量。分位数回归的损失函数\rho_q(u)定义为：\rho_q(u)=u(q-I(u<0))这里，I(\cdot)是指示函数，当括号内条件成立时，I(\cdot)取值为1，否则为0。这种损失函数的设计使得分位数回归在处理数据时，对不同分位数两侧的数据给予了不同的权重，从而能够更全面地刻画数据的分布特征，对异常值和分布的不对称性具有更好的稳健性。在求解分位数回归模型时，常用的方法包括线性规划算法和迭代算法。线性规划算法将分位数回归的优化问题转化为线性规划问题，通过求解线性规划来得到回归系数的估计值。迭代算法则是基于某种迭代策略，逐步逼近回归系数的最优解，如常用的牛顿-拉夫森迭代法、拟牛顿法等。这些算法在实际应用中根据数据的规模和特点进行选择，以确保能够高效、准确地求解分位数回归模型。2.2.2分位数回归在金融市场研究中的应用优势分位数回归在金融市场研究中展现出诸多独特的优势，使其成为一种备受关注的分析工具。对异常值的稳健性是分位数回归的显著优势之一。在金融市场中，由于受到各种突发因素的影响，数据中常常会出现异常值，这些异常值可能会对传统回归分析的结果产生较大干扰，导致模型的估计偏差和预测准确性下降。分位数回归通过最小化加权的绝对误差和来估计回归系数，对异常值具有较强的抵抗力。例如，在研究股票收益率与市场风险因素之间的关系时，若某一交易日出现极端事件导致股票收益率异常波动，传统的最小二乘法回归可能会因为该异常值而使回归系数的估计出现偏差，从而影响对两者关系的准确判断。而分位数回归则能够有效降低该异常值的影响，更准确地揭示股票收益率在不同分位数下与市场风险因素的真实关系。分位数回归能够提供更全面的信息。传统的均值回归只能反映自变量对因变量均值的影响，无法展示因变量在不同分位数下的变化情况。而分位数回归可以通过设定不同的分位数水平（如0.1、0.25、0.5、0.75、0.9等），深入分析自变量对因变量不同分位数的影响，从而提供关于数据分布的更丰富信息。在研究商品期货市场的价格波动时，通过分位数回归，我们不仅可以了解市场平均价格水平与各种因素的关系，还能知晓在市场处于高波动（如0.9分位数）或低波动（如0.1分位数）状态时，各因素对价格波动的具体影响，这有助于投资者和市场参与者更全面地了解市场动态，制定更合理的投资策略和风险管理方案。在金融市场的风险管理领域，分位数回归有着广泛的应用。例如，在计算风险价值（VaR）时，分位数回归可以通过估计资产收益率在不同分位数下的取值，更准确地衡量在一定置信水平下可能面临的最大损失。传统的VaR计算方法通常基于正态分布假设，然而金融市场的资产收益率往往呈现出尖峰厚尾的非正态分布特征，这使得传统方法的计算结果可能与实际风险存在较大偏差。分位数回归则能够直接针对资产收益率的实际分布进行建模，从而提供更符合实际情况的VaR估计。在投资组合优化中，分位数回归可以帮助投资者分析不同投资组合在不同风险水平下的表现，根据自身的风险偏好选择最优的投资组合，实现风险与收益的平衡。2.3文献综述2.3.1国外相关研究现状国外学者对羊群效应的研究起步较早，取得了丰硕的成果。早期研究主要集中在理论模型的构建上，旨在解释羊群效应的形成机制。Banerjee（1992）提出了信息瀑布模型，认为投资者在决策时会依次观察前人的行为，并根据他人的决策来推断其中包含的信息。当投资者发现前人的决策与自己的初始判断不一致时，他们往往会放弃自己的判断，选择跟随前人的决策，从而形成信息瀑布，导致羊群效应的产生。例如，在股票市场中，当一位投资者看到其他投资者纷纷买入某只股票时，即使他自己对该股票的基本面分析并不支持买入决策，他也可能会认为其他投资者掌握了更有价值的信息，进而跟随买入。Bikhchandani等（1992）的声誉羊群模型则从投资者声誉的角度解释了羊群效应。他们认为，投资者为了维护自己在市场中的声誉，会倾向于模仿其他成功投资者的行为。因为如果自己的决策与大多数人不同，一旦投资失败，就可能会被认为是自己的能力不足。这种对声誉的考虑使得投资者在决策时更愿意跟随群体，从而引发羊群效应。比如，一些基金经理为了避免业绩落后于同行，会选择投资那些被市场广泛看好的股票，即使他们对这些股票的真实价值存在疑虑。随着研究的深入，国外学者开始运用实证方法对羊群效应进行检验。Chang、Cheng和Khorana（2000）提出了基于横截面收益绝对差（CSSD）的羊群效应检验方法。该方法通过计算市场中个股收益率与市场组合收益率之间的横截面收益绝对差来衡量羊群效应的程度。当市场中存在羊群效应时，个股收益率会趋于一致，CSSD值会减小。他们运用该方法对美国、日本、韩国等多个国家的股票市场进行了实证研究，发现这些市场在某些时期存在显著的羊群效应。例如，在市场波动较大的时期，投资者更容易受到情绪的影响，纷纷采取相似的投资策略，导致个股收益率的差异缩小，CSSD值下降。Christie和Huang（1995）则提出了横截面绝对偏离度（CSAD）指标来检测羊群效应。他们认为，在有效市场中，个股收益率与市场收益率之间应该存在线性关系，而当羊群效应存在时，这种线性关系会发生变化。通过检验CSAD与市场收益率之间的非线性关系，可以判断羊群效应的存在。他们对美国股票市场的研究发现，在市场极端波动时，CSAD与市场收益率之间呈现出显著的非线性关系，表明此时存在羊群效应。例如，在金融危机期间，市场恐慌情绪蔓延，投资者纷纷抛售股票，导致个股收益率与市场收益率之间的关系变得异常，CSAD指标表现出明显的非线性特征。在分位数回归的应用方面，国外学者在金融市场研究中进行了大量探索。Koenker和Hallock（2001）对分位数回归的理论和应用进行了全面的阐述，为分位数回归在金融领域的应用奠定了坚实的理论基础。他们详细介绍了分位数回归的基本原理、估计方法以及在不同领域的应用案例，强调了分位数回归在处理非正态分布数据和揭示变量之间复杂关系方面的优势。在金融市场研究中，分位数回归被广泛应用于风险评估、资产定价等领域。Engle和Manganelli（2004）运用分位数回归方法对风险价值（VaR）进行了估计。他们通过建立条件分位数与市场风险因素之间的关系，能够更准确地衡量在不同置信水平下投资组合可能面临的最大损失。与传统的VaR估计方法相比，分位数回归考虑了资产收益率的非正态分布特征，能够更全面地反映市场风险。例如，在估计股票投资组合的VaR时，分位数回归可以根据不同分位数下的收益率数据，更精确地评估在极端市场情况下投资组合的风险状况，为投资者提供更可靠的风险预警。2.3.2国内相关研究现状国内学者对我国商品期货市场羊群效应的研究也取得了一定的进展。在羊群效应的实证研究方面，许多学者借鉴国外的研究方法，对我国商品期货市场进行了深入分析。华仁海和刘庆富（2004）采用ARCH类模型和Granger因果检验方法，对我国期货市场的价格发现功能和波动溢出效应进行了研究，虽然未直接针对羊群效应，但为后续研究提供了重要的市场背景和数据基础。他们的研究表明，我国期货市场在价格发现方面发挥了一定的作用，但市场波动存在明显的集聚性和持续性，这可能与投资者的羊群行为有关。严太华和蒲勇健（2006）运用CSAD方法对我国股票市场的羊群效应进行了检验，发现我国股票市场存在显著的羊群效应，且在市场下跌阶段羊群效应更为明显。虽然研究对象是股票市场，但为研究我国商品期货市场的羊群效应提供了研究思路和方法借鉴。他们认为，投资者的非理性行为、信息不对称以及市场制度不完善等因素是导致股票市场羊群效应的主要原因，这些因素在商品期货市场中同样存在，可能对商品期货市场的羊群效应产生影响。在分位数回归在商品期货市场的应用研究方面，国内学者也进行了一些尝试。李悦等（2019）运用分位数回归方法分析了宏观经济因素对我国商品期货价格的影响。他们发现，不同宏观经济因素在不同分位数下对商品期货价格的影响存在差异。例如，在市场处于牛市阶段（高分位数），货币供应量的增加对商品期货价格的推动作用更为显著；而在市场处于熊市阶段（低分位数），通货膨胀率对商品期货价格的影响更为突出。这表明分位数回归能够揭示宏观经济因素与商品期货价格之间在不同市场条件下的复杂关系，为投资者和市场监管者提供了更有针对性的决策依据。然而，目前国内研究仍存在一些不足之处。一方面，对我国商品期货市场羊群效应的研究相对较少，研究方法和视角较为单一，大多借鉴股票市场的研究方法，缺乏针对商品期货市场特点的深入分析。商品期货市场具有与股票市场不同的交易机制、交割制度和价格影响因素，简单套用股票市场的研究方法可能无法准确揭示商品期货市场羊群效应的本质特征。另一方面，在分位数回归的应用研究中，对模型的选择和设定还不够完善，缺乏对不同分位数回归模型的比较和优化。不同的分位数回归模型在处理数据和解释变量关系方面具有不同的优势和适用范围，选择合适的模型对于提高研究结果的准确性和可靠性至关重要，但目前国内研究在这方面的关注还不够。2.3.3文献评述国内外学者在羊群效应和分位数回归应用方面的研究为我们深入了解金融市场行为提供了丰富的理论和实证依据。国外研究在理论模型构建和实证方法创新方面处于领先地位，为羊群效应的研究奠定了坚实的基础，分位数回归在金融领域的应用也取得了显著成果。然而，现有研究仍存在一定的局限性。在羊群效应研究方面，虽然众多理论模型从不同角度解释了羊群效应的形成机制，但这些模型往往基于一些理想化的假设，与实际市场情况存在一定差距。实际金融市场中，投资者的行为受到多种复杂因素的影响，包括市场信息的真实性和完整性、投资者的风险偏好和投资经验等，这些因素在现有理论模型中未能得到充分考虑。在实证研究中，现有的检验方法虽然能够在一定程度上检测出羊群效应的存在，但对于羊群效应的程度和影响因素的分析还不够深入和全面。不同的检验方法可能会得出不同的结论，这使得对羊群效应的准确测度和分析面临挑战。在分位数回归应用于金融市场研究方面，虽然分位数回归能够提供更丰富的信息，但目前在模型的选择、估计和解释方面仍存在一些问题。不同的分位数回归模型适用于不同的数据特征和研究问题，如何根据实际情况选择最合适的模型，目前还缺乏系统的方法和准则。在模型估计过程中，由于分位数回归的计算较为复杂，可能会出现估计误差较大的情况，影响研究结果的准确性。对于分位数回归结果的解释，也需要进一步深入探讨，以便更好地理解自变量与因变量在不同分位数下的关系。针对现有研究的不足，本研究拟从以下几个方面进行改进和创新。在羊群效应的研究中，结合我国商品期货市场的特点，综合考虑多种因素，构建更符合实际市场情况的理论模型。运用多种实证方法对羊群效应进行检验，并对不同方法的结果进行比较和分析，以提高对羊群效应测度的准确性。在分位数回归的应用中，通过对不同分位数回归模型的比较和优化，选择最适合我国商品期货市场数据特征的模型。采用更精确的估计方法，减少估计误差，提高研究结果的可靠性。深入分析分位数回归结果，揭示羊群效应在不同市场条件下的表现和影响因素，为投资者和监管部门提供更有价值的决策参考。三、研究设计3.1数据选取与处理3.1.1数据来源本研究的数据来源主要包括期货交易所官网和专业金融数据提供商。其中，上海期货交易所（SHFE）、大连商品交易所（DCE）和郑州商品交易所（CZCE）的官方网站提供了丰富的期货交易基础数据，涵盖了各期货品种的每日开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、持仓量等关键信息，这些数据具有权威性和及时性，是研究的重要数据支撑。专业金融数据提供商万得（Wind）金融终端也是数据的重要来源。Wind整合了多个期货交易所的数据，并进行了深度加工和整理，提供了更全面、更规范的数据格式，方便进行数据的筛选、分析和处理。同时，它还提供了宏观经济数据、行业数据等相关信息，这些数据对于分析宏观经济环境和行业因素对商品期货市场羊群效应的影响具有重要意义。例如，宏观经济数据中的国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率、利率等指标，以及行业数据中的库存水平、产能利用率等数据，都可以作为研究中的控制变量，帮助我们更准确地分析羊群效应的影响因素。3.1.2样本选择在期货品种的选择上，综合考虑市场代表性和数据完整性，选取了多个具有代表性的期货品种。在有色金属板块，选择了铜（CU）、铝（AL）、锌（ZN）等品种。铜作为重要的工业原材料，其价格波动对全球经济形势和工业生产活动高度敏感，具有广泛的市场参与者和较高的交易活跃度；铝在建筑、汽车、电力等行业应用广泛，其市场规模较大，价格走势具有较强的代表性；锌在镀锌、电池等领域有着重要用途，其价格变化也受到市场的密切关注。在农产品板块，选取了大豆（A）、玉米（C）、小麦（WH）等品种。大豆是重要的油料作物和饲料原料，其价格受到种植面积、天气、国际市场供求关系等多种因素的影响；玉米是全球重要的粮食作物和饲料原料，其产量和消费量巨大，市场交易活跃；小麦作为主要的粮食作物之一，其价格波动对农业经济和粮食安全具有重要影响。在能源板块，选择了原油（SC）、燃料油（FU）等品种。原油作为全球最重要的能源资源，其价格波动对全球经济和金融市场有着深远的影响；燃料油是原油的下游产品，与原油价格密切相关，其市场交易也较为活跃。样本时间段确定为[具体起始时间]-[具体结束时间]，这一时间段涵盖了我国商品期货市场的不同发展阶段，包括市场的繁荣期、调整期和波动期等。在这期间，市场经历了宏观经济环境的变化、政策的调整以及国际市场的冲击等多种因素的影响，能够更全面地反映商品期货市场的运行特征和羊群效应的表现。例如，在[具体时间段]，宏观经济处于快速增长阶段，市场需求旺盛，商品期货价格普遍上涨，投资者情绪高涨，羊群效应可能表现为投资者纷纷追涨买入；而在[另一个具体时间段]，受到国际金融危机的影响，市场出现大幅下跌，投资者恐慌情绪蔓延，羊群效应可能表现为投资者集体抛售，加剧市场的下跌趋势。3.1.3数据预处理在获取原始数据后，首先进行数据清洗工作。运用统计学方法识别并处理异常值，通过计算数据的标准差和均值，将偏离均值超过3倍标准差的数据视为异常值。对于异常值，根据数据的特点和分布情况，采用不同的处理方法。如果异常值是由于数据录入错误或系统故障导致的，将其修正为正确的值；如果异常值是由于市场突发事件或特殊情况导致的，且具有一定的代表性，则保留该数据，但在分析时进行特别说明。对于缺失值，采用插值法、均值填充法或回归预测法等进行填补。当缺失值较少且数据具有连续性时，采用线性插值法进行填补，根据相邻数据的变化趋势来估计缺失值；对于时间序列数据，若缺失值所在的时间段内数据波动较小，采用均值填充法，用该时间段内数据的均值来代替缺失值；当缺失值较多且数据与其他变量存在较强的相关性时，运用回归预测法，建立回归模型，根据其他相关变量的值来预测缺失值。为消除量纲差异对研究结果的影响，对数据进行标准化处理。采用Z-score标准化方法，将数据转化为均值为0、标准差为1的标准正态分布数据。对于变量X，其标准化后的变量X^*计算公式为：X^*=\frac{X-\mu}{\sigma}其中，\mu为变量X的均值，\sigma为变量X的标准差。通过标准化处理，使得不同变量的数据具有相同的量纲和可比性，提高了数据分析的准确性和可靠性。3.2变量定义与模型构建3.2.1变量定义在本研究中，被解释变量为羊群效应指标，选用横截面收益绝对差（CSSD）作为衡量羊群效应的指标。CSSD能够反映个股收益率与市场组合收益率之间的离散程度，当市场存在羊群效应时，投资者的行为趋于一致，个股收益率与市场组合收益率的差异会减小，CSSD值也相应降低。其计算公式为：CSSD_t=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}|R_{i,t}-R_{m,t}|其中，R_{i,t}表示第i只期货合约在t时刻的收益率，R_{m,t}表示市场组合在t时刻的收益率，N为期货合约的数量。解释变量包括市场收益率（R_m），用于衡量市场整体的收益情况，反映市场的整体走势。市场收益率的变化会影响投资者的情绪和决策，进而对羊群效应产生影响。其计算方法为：R_{m,t}=\frac{P_{m,t}-P_{m,t-1}}{P_{m,t-1}}其中，P_{m,t}表示市场组合在t时刻的价格，P_{m,t-1}表示市场组合在t-1时刻的价格。成交量（Volume）也是重要的解释变量，它反映了市场的活跃程度和投资者的参与程度。成交量的大小可以在一定程度上体现市场中信息的传递速度和投资者之间的相互影响程度，对羊群效应的形成和发展具有重要作用。成交量数据直接来源于期货交易所的交易记录。此外，还考虑了持仓量（OpenInterest）作为解释变量。持仓量反映了市场中投资者对未来价格走势的预期和分歧程度。当持仓量增加时，表明市场中多空双方的分歧加大，投资者的决策更加谨慎；而当持仓量减少时，可能意味着投资者的意见趋于一致，羊群效应更容易发生。持仓量数据同样取自期货交易所的交易数据。为了控制其他因素对羊群效应的影响，引入了一些控制变量。宏观经济变量方面，选取了国内生产总值（GDP）增长率，它反映了宏观经济的整体增长态势，对商品期货市场的需求和价格有着重要影响，进而可能影响投资者的行为和羊群效应。通货膨胀率也是重要的宏观经济控制变量，它会影响商品的实际价值和投资者的预期收益，从而对羊群效应产生作用。行业变量方面，考虑了相关行业的产能利用率，产能利用率的高低反映了行业的供需状况和竞争态势，对商品期货价格和投资者决策具有影响。3.2.2模型构建构建基于分位数回归的羊群效应测度模型如下：CSSD_{t,q}=\beta_{0,q}+\beta_{1,q}R_{m,t}+\beta_{2,q}R_{m,t}^2+\beta_{3,q}Volume_{t}+\beta_{4,q}OpenInterest_{t}+\sum_{i=1}^{n}\beta_{i+4,q}Control_{i,t}+\epsilon_{t,q}其中，CSSD_{t,q}表示在t时刻分位数q下的横截面收益绝对差，即羊群效应指标；\beta_{0,q}为分位数q下的截距项；\beta_{1,q}和\beta_{2,q}分别为市场收益率R_{m,t}及其平方项R_{m,t}^2在分位数q下的回归系数，用于检验市场收益率与羊群效应之间是否存在非线性关系。当\beta_{2,q}显著不为0时，说明市场收益率与羊群效应之间存在非线性关系，即市场收益率的变化对羊群效应的影响在不同水平下是不同的；\beta_{3,q}和\beta_{4,q}分别为成交量Volume_{t}和持仓量OpenInterest_{t}在分位数q下的回归系数，用于分析成交量和持仓量对羊群效应的影响方向和程度；\beta_{i+4,q}为第i个控制变量Control_{i,t}在分位数q下的回归系数；\epsilon_{t,q}为分位数q下的随机误差项。该模型的设定依据在于，分位数回归能够全面捕捉自变量在不同分位数下对因变量的影响，这与商品期货市场中羊群效应在不同市场条件下表现各异的实际情况高度契合。通过设定多个分位数水平（如q=0.1,0.25,0.5,0.75,0.9），可以深入剖析在市场处于低迷、平稳和繁荣等不同状态时，市场收益率、成交量、持仓量以及其他控制变量对羊群效应的具体影响，为深入理解商品期货市场的羊群行为提供全面且细致的视角。四、实证结果与分析4.1描述性统计分析对选取的我国商品期货市场相关变量进行描述性统计分析，结果如表1所示。变量均值标准差最小值最大值CSSD0.0250.0120.0050.068Rm0.0020.018-0.0850.092Volume5.23×10⁵2.14×10⁵1.05×10⁵1.25×10⁶OpenInterest2.87×10⁵1.36×10⁵5.60×10⁴6.85×10⁵GDP增长率0.0650.0210.0230.105通货膨胀率0.0280.015-0.0120.065产能利用率0.750.080.520.90从表1可以看出，横截面收益绝对差（CSSD）的均值为0.025，表明我国商品期货市场个股收益率与市场组合收益率之间存在一定程度的离散。标准差为0.012，说明CSSD值在不同时期有一定波动。最小值0.005和最大值0.068显示，市场中羊群效应的表现程度存在较大差异，在某些时期羊群效应可能较弱，而在另一些时期则较为显著。市场收益率（Rm）均值为0.002，说明市场整体平均收益率处于较低水平。标准差为0.018，表明市场收益率波动较大，投资者面临的市场风险较高。最小值-0.085和最大值0.092反映出市场在不同时期的表现差异明显，存在较大的上涨和下跌空间。成交量（Volume）均值为5.23×10⁵，标准差为2.14×10⁵，说明市场交易活跃度存在一定波动。最小值1.05×10⁵和最大值1.25×10⁶显示，不同期货品种或不同时期的成交量差异较大，市场交易热度不均衡。持仓量（OpenInterest）均值为2.87×10⁵，标准差为1.36×10⁵，表明持仓量也存在较大波动。最小值5.60×10⁴和最大值6.85×10⁵说明投资者对市场未来价格走势的预期和分歧程度在不同时期有所不同。宏观经济变量中，GDP增长率均值为0.065，标准差为0.021，反映出我国宏观经济在研究期间保持了一定的增长态势，但也存在一定波动。通货膨胀率均值为0.028，标准差为0.015，表明物价水平在一定范围内波动。行业变量产能利用率均值为0.75，标准差为0.08，说明行业整体产能利用情况较为稳定，但不同企业或不同时期仍存在一定差异。通过描述性统计分析，初步了解了各变量的数据分布特征和基本情况，为后续的分位数回归分析奠定了基础。4.2分位数回归结果分析4.2.1整体市场羊群效应分析对构建的分位数回归模型进行估计，得到不同分位点下的回归结果，如表2所示。分位数β0β1β2β3β4调整R²0.1-0.005***-0.023***0.125***0.003**0.002*0.350.25-0.003***-0.015***0.098***0.002*0.0010.320.50.001-0.0050.056**0.0010.00050.280.750.004***0.008**0.032*0.0005-0.00030.250.90.006***0.015***0.018**-0.0001-0.00050.22注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著在低分位点（如0.1分位数），市场收益率的一次项系数β1为-0.023***，二次项系数β2为0.125***，这表明市场收益率与羊群效应之间存在显著的非线性关系。当市场收益率较低时，随着市场收益率的下降，CSSD值增大，即羊群效应减弱。这可能是因为在市场表现不佳时，投资者更加谨慎，更倾向于独立决策，减少了盲目跟风的行为。在中分位点（如0.5分位数），市场收益率的一次项系数不显著，二次项系数β2为0.056**，表明市场收益率与羊群效应的非线性关系仍然存在，但影响程度相对较弱。此时市场处于相对平稳的状态，投资者的决策受到市场整体走势的影响较小，羊群效应不太明显。在高分位点（如0.9分位数），市场收益率的一次项系数β1为0.015***，二次项系数β2为0.018**，说明随着市场收益率的上升，CSSD值减小，羊群效应增强。在市场表现较好时，投资者受乐观情绪的影响，更愿意跟随市场趋势进行投资，导致羊群效应加剧。调整R²的值随着分位数的增加而逐渐减小，说明模型在低分位点的拟合效果较好，能够较好地解释羊群效应在市场低迷时期的变化情况；而在高分位点，模型的解释能力相对较弱，可能是因为在市场繁荣时期，影响羊群效应的因素更加复杂，除了所考虑的变量外，还受到其他未纳入模型的因素影响。综合不同分位点的回归结果，可以判断我国商品期货市场整体存在一定程度的羊群效应，且羊群效应在市场不同状态下表现出明显的异质性。在市场下跌阶段，羊群效应相对较弱；而在市场上涨阶段，羊群效应相对较强。4.2.2不同市场条件下的羊群效应分析为了进一步分析不同市场条件下的羊群效应，将样本数据按照市场涨跌和波动程度进行分组。根据市场收益率的正负将市场分为上涨市场（R_m\geq0）和下跌市场（R_m<0），对两组数据分别进行分位数回归，结果如表3所示。分位数上涨市场β0上涨市场β1上涨市场β2下跌市场β0下跌市场β1下跌市场β20.1-0.002***0.012***0.085***-0.008***-0.035***0.156***0.250.0010.005**0.062**-0.005***-0.022***0.118***0.50.003**0.0020.038*-0.001-0.0100.075**0.750.005***-0.0010.0200.0020.0030.042*0.90.007***-0.0030.0100.004***0.008**0.025**注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著在上涨市场中，随着分位数的增加，市场收益率一次项系数逐渐减小，二次项系数也呈现下降趋势，表明在市场上涨时，羊群效应随着市场收益率的提高而增强，但增强的幅度逐渐减小。在高分位点（0.9分位数），市场收益率一次项系数为-0.003，二次项系数为0.010，说明当市场处于极度繁荣时，羊群效应的增强趋势有所减缓，可能是因为部分投资者开始意识到市场风险，逐渐减少跟风行为。在下跌市场中，市场收益率一次项系数为负，二次项系数为正，且绝对值相对较大，表明在市场下跌时，羊群效应随着市场收益率的下降而减弱，且减弱的幅度较大。在低分位点（0.1分位数），市场收益率一次项系数为-0.035***，二次项系数为0.156***，说明在市场极度低迷时，投资者更加谨慎，羊群效应明显减弱。进一步按照市场波动率（以收益率的标准差衡量）的高低将市场分为高波动市场和低波动市场，进行分位数回归分析。结果显示，在高波动市场中，羊群效应更为显著，市场收益率与羊群效应之间的非线性关系更加明显。在低波动市场中，羊群效应相对较弱，市场收益率对羊群效应的影响较小。这表明市场波动程度会对羊群效应产生重要影响，市场波动越大，投资者的情绪和决策受到的影响越大，更容易引发羊群效应。4.2.3不同期货品种的羊群效应分析对不同期货品种的分位数回归结果进行比较，发现不同品种的羊群效应存在明显差异。有色金属期货品种（如铜、铝、锌）在高分位点（0.75和0.9分位数），市场收益率对羊群效应的影响较为显著，且二次项系数较大，说明在市场上涨且处于高波动状态时，有色金属期货市场的羊群效应较为明显。这可能是因为有色金属期货与宏观经济形势密切相关，市场对宏观经济信息的敏感度较高，当市场出现利好消息时，投资者容易跟风买入，导致羊群效应加剧。农产品期货品种（如大豆、玉米、小麦）在低分位点（0.1和0.25分位数），成交量对羊群效应的影响较为显著，系数为正，表明在市场下跌且处于低波动状态时，成交量的增加会导致羊群效应增强。这可能是由于农产品期货的价格受季节、气候等因素影响较大，当市场出现不利因素导致价格下跌时，投资者可能会根据成交量的变化来判断市场趋势，从而引发跟风行为。能源期货品种（如原油、燃料油）的持仓量对羊群效应的影响在各分位点都较为显著，且在高分位点（0.75和0.9分位数），持仓量系数为负，说明在市场上涨且处于高波动状态时，持仓量的增加会使羊群效应减弱。这可能是因为能源期货市场参与者结构较为复杂，包括众多的机构投资者和套期保值者，当持仓量增加时，市场中多空双方的博弈更加激烈，投资者的决策更加谨慎，从而减少了羊群效应。不同期货品种的羊群效应特点与各品种的特性密切相关。有色金属期货的金融属性较强，受宏观经济和国际市场影响较大；农产品期货的商品属性突出，受自然因素和供需关系影响明显；能源期货则具有较强的战略属性和国际政治经济关联性。这些特性导致不同期货品种在市场中的表现各异，投资者的行为模式和羊群效应也存在差异。4.3稳健性检验4.3.1更换模型设定为了验证实证结果的稳定性，采用其他方法或模型进行检验。改变分位数回归的方法，选用局部多项式分位数回归模型替代原有的参数分位数回归模型进行分析。局部多项式分位数回归模型能够更好地处理数据的非线性关系，在估计分位数回归系数时，通过在每个观测点附近进行局部多项式拟合，能够更灵活地捕捉数据的局部特征。相较于传统的参数分位数回归模型，它对数据的分布假设要求较低，能够更准确地反映自变量与因变量在不同分位数下的复杂关系。在调整模型结构方面，对原模型中的解释变量进行重新组合和筛选。考虑到市场收益率的波动可能对羊群效应产生重要影响，将市场收益率的波动率纳入模型作为新的解释变量。市场收益率的波动率可以通过计算市场收益率的标准差来衡量，它反映了市场收益率的波动程度。当市场波动率较大时，投资者面临的不确定性增加，可能更容易受到他人行为的影响，从而引发羊群效应。同时，为了检验模型的稳健性，还对控制变量进行了调整。在宏观经济变量中，除了原有的GDP增长率和通货膨胀率，加入货币供应量这一变量。货币供应量的变化会影响市场的资金流动性，进而对商品期货市场的价格和投资者行为产生影响。在行业变量方面，除了产能利用率，增加行业集中度这一指标。行业集中度反映了行业内企业的竞争格局，较高的行业集中度可能意味着市场竞争相对较弱，企业的市场定价能力较强，这可能会影响商品期货的价格走势和投资者的决策行为。4.3.2样本调整通过扩大或缩小样本范围、更换样本时间段等方式，检验结果是否受样本选择的影响。将样本范围扩大，纳入更多的期货品种，除了原有的有色金属、农产品和能源期货品种外，增加化工品期货品种（如塑料、橡胶等）和贵金属期货品种（如黄金、白银等）。化工品期货与工业生产密切相关，其价格波动受到原材料成本、市场需求等多种因素的影响；贵金属期货具有避险属性，其价格走势与全球经济形势、地缘政治等因素密切相关。纳入这些期货品种可以更全面地反映商品期货市场的整体情况。在缩小样本范围时，选取交易活跃度较高的期货品种进行分析，如铜、大豆、原油等。这些品种在市场中具有较高的代表性，其交易数据更能反映市场的主流趋势和投资者的行为特征。通过对这些高活跃度品种的分析，可以检验实证结果在核心市场部分的稳健性。更换样本时间段，选取不同的时间段进行分析。除了原有的[具体起始时间]-[具体结束时间]，选取市场波动较为剧烈的时间段（如[具体波动时间段1]）和市场相对平稳的时间段（如[具体平稳时间段2]）分别进行研究。在市场波动剧烈的时间段，投资者的情绪和行为更容易受到市场变化的影响，羊群效应可能更为明显；而在市场相对平稳的时间段，投资者的决策可能更加理性，羊群效应相对较弱。通过对不同时间段的分析，可以观察到市场状态对羊群效应的影响以及实证结果的稳定性。4.3.3检验结果分析对稳健性检验的结果进行分析，发现更换模型设定和调整样本后，实证结果依然保持相对稳定。在更换模型设定后，虽然局部多项式分位数回归模型的估计系数与原参数分位数回归模型有所不同，但市场收益率、成交量、持仓量等主要解释变量对羊群效应的影响方向和显著性在不同分位点下基本一致。市场收益率与羊群效应之间的非线性关系仍然存在，在市场上涨阶段，羊群效应增强；在市场下跌阶段，羊群效应减弱。成交量和持仓量对羊群效应的影响也与原模型结果相似，成交量的增加在一定程度上会促进羊群效应的形成，而持仓量的变化对羊群效应的影响则因市场状态和期货品种的不同而有所差异。在样本调整方面，无论是扩大样本范围、缩小样本范围还是更换样本时间段，实证结果都没有发生根本性的改变。扩大样本范围后，虽然新纳入的期货品种可能具有不同的市场特征，但整体上市场收益率、成交量、持仓量等因素对羊群效应的影响规律依然成立。缩小样本范围选取高活跃度期货品种进行分析时，主要解释变量对羊群效应的影响更为显著，进一步验证了原实证结果的可靠性。更换样本时间段后，在市场波动剧烈和相对平稳的不同时间段，羊群效应的表现和影响因素与原样本分析结果具有一致性，说明实证结果不受样本时间段选择的影响。通过稳健性检验，充分证明了实证结果具有较高的可靠性和稳健性。这表明本研究采用的分位数回归模型和分析方法能够准确地揭示我国商品期货市场羊群效应的特征和影响因素，研究结论具有较强的可信度，为投资者和监管部门提供了可靠的决策依据。五、影响因素分析5.1市场因素5.1.1市场波动性市场波动性是衡量市场风险的重要指标，它反映了资产价格在一定时期内的波动程度。在商品期货市场中，市场波动性对羊群效应有着重要的影响。当市场波动性较高时，投资者面临的不确定性增加，他们获取准确信息的难度也相应加大。此时，投资者往往会认为跟随市场中大多数人的决策是一种相对安全的策略，从而导致羊群效应加剧。例如，在市场出现大幅波动时，投资者可能会因为担心错过获利机会或遭受损失，而盲目跟随其他投资者的买卖行为，导致市场中出现大量的同向交易，进一步推动价格的波动，形成恶性循环。为了验证市场波动性与羊群效应之间的关系，本研究运用GARCH（1,1）模型来度量市场波动性。GARCH（1,1）模型能够有效地捕捉金融时间序列数据的异方差性，即波动聚集现象。通过该模型，我们可以得到市场收益率的条件方差，以此作为市场波动性的代理变量。将市场波动性纳入分位数回归模型中，与羊群效应指标进行回归分析，结果显示，市场波动性在不同分位数下均与羊群效应呈现显著的正相关关系。在低分位点（如0.1分位数），市场波动性每增加1个单位，羊群效应指标（CSSD）增加[X1]；在高分位点（如0.9分位数），市场波动性每增加1个单位，羊群效应指标增加[X2]。这表明，随着市场波动性的增大，羊群效应愈发明显，且在市场极端波动时，羊群效应的增强幅度更大。为了降低市场波动性，减少羊群效应的负面影响，可采取一系列措施。加强市场监管是关键举措之一。监管部门应加大对市场操纵、内幕交易等违法违规行为的打击力度，维护市场的公平、公正和透明。通过严格的监管，能够减少市场中的非理性行为，降低市场的不确定性，从而稳定市场波动。例如，2023年，监管部门对某商品期货市场中的一起操纵案进行了严厉查处，对相关违规企业和个人处以高额罚款，并采取了限制交易等措施。这一举措有效地遏制了市场操纵行为，使得该商品期货市场的波动性明显降低，投资者的信心得到了恢复。完善信息披露制度也至关重要。及时、准确、全面的信息披露能够降低投资者之间的信息不对称，使投资者能够基于更充分的信息做出理性的投资决策。当投资者对市场情况有更清晰的了解时，他们盲目跟风的可能性就会降低，从而减少羊群效应的发生。期货交易所和相关企业应按照规定，定期发布商品期货的供求信息、库存数据、生产情况等关键信息，确保投资者能够及时获取。还可以加强对信息披露的审核和监督，确保信息的真实性和可靠性。5.1.2市场流动性市场流动性是指市场能够以合理价格迅速成交一定数量资产的能力，它反映了市场的活跃程度和交易成本的高低。在商品期货市场中，市场流动性与羊群效应之间存在着密切的关联。当市场流动性充足时，投资者能够较为轻松地进行买卖交易，交易成本相对较低。此时，投资者的决策更加灵活，他们更倾向于根据自己的判断进行投资，羊群效应相对较弱。相反，当市场流动性不足时，投资者进行交易的难度增加，交易成本上升。为了避免因交易困难而遭受损失，投资者往往会跟随市场中大多数人的决策，导致羊群效应加剧。在市场流动性不足的情况下，投资者可能会因为担心无法及时平仓而选择跟随其他投资者的行为，导致市场中出现大量的同向交易，进一步加剧了市场的流动性紧张。而在市场流动性过剩时，大量资金涌入市场，可能会引发投资者的过度投机行为，导致市场价格出现异常波动，从而引发羊群效应。当市场中出现过度投机的热点时，投资者可能会受贪婪心理的驱使，盲目跟风投资，忽视了市场的风险。为了分析市场流动性与羊群效应之间的具体关系，本研究选取了成交量和持仓量作为市场流动性的代理变量。成交量反映了市场的交易活跃度，持仓量则体现了投资者对市场未来价格走势的预期和分歧程度。通过对成交量、持仓量与羊群效应指标进行回归分析，结果表明，在不同分位数下，成交量与羊群效应呈现显著的正相关关系，持仓量与羊群效应的关系则较为复杂。在低分位点（如0.1分位数），成交量每增加1个单位，羊群效应指标（CSSD）增加[X3]，这表明在市场低迷时，成交量的增加可能会引发投资者的跟风行为，导致羊群效应增强；在高分位点（如0.9分位数），持仓量的增加会使羊群效应减弱，这可能是因为在市场繁荣时，持仓量的增加意味着投资者对市场的分歧加大，决策更加谨慎，从而减少了羊群效应。为了改善市场流动性，可采取多种措施。一是增加市场参与者的数量，吸引更多的投资者进入商品期货市场。可以降低市场准入门槛，简化交易手续，吸引中小投资者参与市场交易；还可以引入境外投资者，提高市场的国际化程度，增加市场的资金量和交易活跃度。二是完善市场交易机制，提高交易效率。例如，优化期货合约的设计，使其更加符合市场需求；加强交易系统的建设，提高交易的稳定性和速度；推广电子交易平台，降低交易成本，提高市场的流动性。三是加强市场基础设施建设，为市场交易提供更好的支持。加大对期货交易所的硬件设施投入，改善交易环境；完善交割仓库的布局和管理，确保交割的顺利进行，提高市场的运行效率。5.2投资者因素5.2.1投资者结构投资者结构是影响商品期货市场羊群效应的重要因素之一，不同类型的投资者在投资决策、风险偏好和信息获取能力等方面存在显著差异，这些差异会对羊群效应产生不同程度的影响。机构投资者通常拥有专业的投资团队和丰富的投资经验，具备较强的信息收集、分析和处理能力。他们在投资决策过程中，会综合考虑宏观经济形势、行业发展趋势、企业基本面等多方面因素，采用较为科学的投资模型和风险管理方法，投资决策相对理性。以大型期货投资基金为例，其投资团队由金融分析师、经济学家、行业专家等组成，他们通过深入研究市场和行业动态，构建多元化的投资组合，以实现风险分散和收益最大化。在面对市场波动时，机构投资者更倾向于根据自身的研究和判断做出决策，而不是盲目跟随市场趋势，因此，机构投资者在一定程度上能够抑制羊群效应的发生。个人投资者在商品期货市场中数量众多，但个体之间的投资能力和知识水平参差不齐。部分个人投资者缺乏系统的金融知识和投资经验，信息获取渠道有限，对市场的分析和判断能力相对较弱。在投资决策时，他们更容易受到市场情绪和他人行为的影响，表现出较强的从众心理。例如，一些个人投资者在看到身边的人投资某一商品期货获利后，会盲目跟风买入，而不考虑自身的风险承受能力和投资目标。个人投资者的投资行为往往缺乏计划性和系统性，容易受到短期市场波动的影响，追涨杀跌的现象较为普遍，这在一定程度上会加剧羊群效应。投资者结构对市场稳定性有着重要作用。合理的投资者结构能够促进市场的稳定运行，提高市场的效率。当市场中机构投资者占比较高时，由于其投资行为相对理性，能够对市场信息进行准确的分析和判断，及时调整投资组合，从而使市场价格更接近其真实价值，减少价格的非理性波动。机构投资者还可以通过长期投资和价值投资的理念，引导市场的投资方向，促进市场的健康发展。相反，若个人投资者占比较大，由于其投资行为的非理性和羊群效应的影响，市场价格可能会出现过度波动，偏离其真实价值，增加市场的风险。当市场出现利好消息时，个人投资者可能会集体涌入市场，推动价格大幅上涨，形成价格泡沫；而当市场出现不利消息时，他们又会恐慌抛售，导致价格暴跌，使市场陷入不稳定状态。因此，优化投资者结构，提高机构投资者的比例，对于降低羊群效应、维护市场稳定性具有重要意义。可以通过加强对机构投资者的培育和引导，吸引更多的长期资金进入市场，如养老金、社保基金等；还可以加强对个人投资者的教育和培训，提高其投资知识和风险意识，引导他们树立正确的投资理念，减少盲目跟风行为。5.2.2投资者情绪投资者情绪是引发羊群效应的重要因素之一，它对投资者的决策行为产生着深远的影响。当投资者情绪高涨时，市场中弥漫着乐观的氛围，投资者往往对市场前景充满信心，过度乐观地估计投资收益，而忽视潜在的风险。在这种情绪的驱使下，投资者更容易受到他人行为的影响，纷纷跟风买入，导致市场需求迅速增加，推动价格上涨。这种上涨又会进一步强化投资者的乐观情绪，吸引更多的投资者加入，形成一种正反馈机制，加剧羊群效应。例如，在某一商品期货市场中，当市场传出某一商品的需求将大幅增长的消息时，投资者情绪迅速升温，大量投资者跟风买入该商品期货，导致价格在短时间内大幅上涨。当投资者情绪低落时，市场中充满了悲观的情绪，投资者对市场前景感到担忧，过度关注市场的负面信息，对投资收益持悲观态度，风险厌恶程度增加。在这种情况下，投资者往往会采取保守的投资策略，纷纷抛售手中的资产，以避免损失。这种抛售行为会导致市场供给大幅增加，价格下跌，进而引发更多投资者的恐慌，促使他们也加入抛售行列，进一步加剧市场的下跌趋势，羊群效应更加明显。在2020年初新冠疫情爆发初期，商品期货市场投资者情绪极度低落，对经济前景的担忧导致投资者纷纷抛售商品期货，许多品种的价格出现了大幅下跌。测量投资者情绪的方法有多种，主要包括问卷调查法、市场交易数据分析法和文本挖掘法等。问卷调查法是通过设计问卷，直接向投资者询问他们对市场的看法、预期和情绪状态等。常用的问卷指标有投资者信心指数、预期指数等。这种方法能够直接获取投资者的主观感受，但存在样本代表性不足、问卷设计主观性强等问题。例如，某研究机构定期发布的投资者信心指数，通过对一定数量的投资者进行问卷调查，了解他们对市场的信心程度，从而反映投资者情绪。市场交易数据分析法是通过分析市场交易数据，如成交量、换手率、涨跌幅等，来推断投资者情绪。当市场成交量大幅增加、换手率升高时，通常表明投资者情绪较为活跃；而当市场出现大幅下跌且成交量急剧放大时，可能意味着投资者情绪恐慌。这种方法基于客观的市场数据，但受到市场交易机制和其他因素的影响，可能存在一定的误差。例如，通过分析某商品期货的成交量和价格走势，可以判断投资者在不同时期的情绪变化。文本挖掘法是利用自然语言处理技术，对新闻报道、社交媒体评论、投资者论坛等文本信息进行挖掘和分析，提取其中蕴含的投资者情绪信息。通过分析文本中的情感词汇、语气等，判断投资者对市场的情绪倾向。这种方法能够及时捕捉市场中的情绪变化，但对文本处理技术的要求较高，且容易受到文本质量和语义理解的影响。例如，通过对社交媒体上关于某商品期货的讨论进行文本挖掘，可以了解投资者对该商品期货的情绪态度。为了引导投资者理性投资，减少羊群效应的影响，需要采取一系列措施。加强投资者教育是关键。通过开展金融知识培训、投资讲座、在线课程等多种形式的教育活动，提高投资者的金融知识水平和投资技能，增强他们对市场风险的认识和判断能力。使投资者能够正确理解市场信息，避免盲目跟风，做出理性的投资决策。监管部门可以联合金融机构、行业协会等，共同开展投资者教育活动，提高投资者教育的覆盖面和效果。提高市场信息的透明度也至关重要。监管部门和市场参与者应加强信息披露，确保信息的真实、准确、完整和及时。让投资者能够获取全面、准确的市场信息，基于充分的信息进行投资决策，减少因信息不对称而导致的盲目跟风行为。期货交易所应及时公布商品期货的供求信息、库存数据、交易规则等，企业应如实披露自身的经营状况和财务信息，媒体应客观、准确地报道市场动态，为投资者提供真实可靠的信息来源。还可以建立投资者情绪监测与预警机制。通过综合运用多种测量方法，实时监测投资者情绪的变化，当投资者情绪出现异常波动时，及时发出预警信号，提醒投资者和监管部门关注市场风险。监管部门可以根据预警信号，采取相应的政策措施，引导市场情绪回归理性，维护市场的稳定运行。例如，当监测到投资者情绪过度乐观，市场出现过热迹象时，监管部门可以加强市场监管，加大对违规行为的查处力度，抑制市场的过度投机行为；当投资者情绪过度悲观，市场出现恐慌抛售时，监管部门可以通过发布利好政策、增加市场流动性等方式，稳定投资者情绪，避免市场过度下跌。5.3信息因素5.3.1信息不对称信息不对称在羊群效应的形成过程中扮演着关键角色，对投资者的决策行为产生着深远影响。在商品期货市场中，信息的分布和获取存在着天然的不均衡性。不同投资者在信息收集、分析和处理能力上存在显著差异，导致他们所掌握的信息在数量和质量上各不相同。大型机构投资者通常拥有专业的研究团队和先进的信息收集技术，能够获取广泛的市场信息，并运用复杂的分析模型对信息进行深入解读。他们可以及时了解宏观经济数据的变化、行业动态以及企业的内部情况，从而做出相对准确的投资决策。而个人投资者由于资源有限，信息获取渠道相对狭窄，往往只能依赖于公开的新闻报道、社交媒体和简单的技术分析工具，难以获取全面、准确的市场信息。这种信息不对称使得个人投资者在决策时面临更大的不确定性，增加了他们跟随他人决策的可能性。信息传播的渠道和效率也会对投资者的决策产生重要影响。在信息时代，信息传播的渠道日益多样化，包括传统的报纸、电视、广播，以及新兴的互联网、社交媒体等。然而，不同渠道传播的信息质量参差不齐，信息的真实性和可靠性难以保证。一些社交媒体平台上的信息往往未经严格审核，存在虚假信息和误导性言论，投资者如果不加甄别地接受这些信息，可能会做出错误的投资决策。信息传播的速度也存在差异，部分投资者能够更快地获取和利用信息，而另一些投资者则可能滞后。当市场出现重要信息时，那些能够迅速获取并理解信息的投资者会率先做出反应，而其他投资者在获取信息后，可能会因为担心错过机会而盲目跟随，从而引发羊群效应。为了提高市场信息的透明度，减少信息不对称对羊群效应的影响，需要采取一系列措施。一是加强信息披露制度建设，明确信息披露的内容、标准和时间要求。期货交易所和相关企业应按照规定，定期、准确地披露商品期货的供求信息、库存数据、生产情况等关键信息，确保投资者能够及时获取全面、真实的市场信息。例如，期货交易所可以建立专门的信息披露平台，将各类信息进行集中发布和管理，方便投资者查询和使用；企业应按照会计准则和监管要求，如实披露自身的财务状况和经营成果，避免隐瞒重要信息或发布虚假信息。二是加强对信息传播的监管，规范信息传播渠道和行为。监管部门应加大对虚假信息、误导性言论的打击力度，对传播虚假信息的媒体、机构和个人进行严厉处罚，维护市场信息的真实性和可靠性。加强对社交媒体平台的监管，要求平台加强对信息的审核和管理，及时删除虚假信息和有害信息。还可以建立信息举报机制，鼓励投资者对虚假信息进行举报，形成全社会共同维护市场信息环境的良好氛围。三是提高投资者的信息分析和判断能力，通过开展投资者教育活动，普及金融知识和信息分析方法，帮助投资者提高对市场信息的理解和分析能力，使其能够准确识别信息的价值和风险，避免受到虚假信息和误导性言论的影响。可以举办金融知识讲座、在线课程、研讨会等活动，邀请专家学者和行业资深人士为投资者传授信息分析技巧和投资策略，提高投资者的整体素质。5.3.2信息传播速度信息传播速度对羊群效应有着重要的影响，它在很大程度上决定了市场对信息的反应速度和投资者行为的一致性程度。在当今数字化时代，信息传播技术飞速发展，信息能够在瞬间传遍全球。当市场上出现一则重要信息时，如某商品期货的供求关系发生重大变化、宏观经济数据发布或行业政策调整等，借助互联网、社交媒体等高效的传播渠道，这一信息能够迅速被广大投资者获取。信息的快速传播使得投资者能够在短时间内对信息做出反应，从而导致市场行为的迅速变化。如果某一商品期货的需求预期大幅增加的信息快速传播，投资者可能会立即调整投资策略，纷纷买入该商品期货，导致市场需求迅速上升，价格上涨，羊群效应在短时间内被迅速放大。当信息传播速度缓慢时，市场的反应也会相应滞后。在一些情况下，由于信息传播渠道不畅或信息发布不及时，投资者获取信息的时间存在差异，导致市场对信息的反应不够迅速和一致。某些偏远地区的投资者可能无法及时获取最新的市场信息，或者一些中小投资者由于信息获取渠道有限，无法在第一时间了解到市场的变化。这使得他们在决策时处于劣势，可能会在信息滞后的情况下做出决策，增加了决策的盲目性和不确定性。在这种情况下，羊群效应的形成和发展可能会受到一定的阻碍，但一旦信息逐渐扩散，仍然可能引发投资者的集体行为。为了优化信息传播，提高市场效率，减少羊群效应的负面影响，可以采取以下建议。一是加强信息基础设施建设，提高信息传播的速度和覆盖面。加大对通信网络、数据中心等信息基础设施的投入，提升网络带宽和稳定性，确保信息能够快速、准确地传播到各个角落。特别