我国商品期货市场羊群效应的深度剖析与实证检验

我国商品期货市场羊群效应的深度剖析与实证检验一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景近年来，我国商品期货市场取得了长足发展，在经济体系中扮演着愈发重要的角色。交易品种不断丰富，从传统的农产品、金属，逐步拓展到能源、化工等多个领域，为各类投资者和企业提供了多样化的风险管理工具与投资选择。市场规模持续扩大，成交量与持仓量稳步上升，参与者结构也日益优化，不仅有大量的个人投资者积极投身其中，专业的机构投资者，如期货公司资管、私募基金等，也在市场中发挥着越来越关键的作用。然而，随着市场的发展，商品期货市场的复杂性和不确定性也逐渐凸显。其中，羊群效应作为一种特殊的市场现象，受到了广泛关注。羊群效应是指投资者在信息环境不确定的情况下，行为受到其他投资者的影响，模仿他人决策，或者过度依赖于舆论，而不考虑自己信息的行为。在商品期货市场中，当部分投资者因某种因素开始买入或卖出某一期货合约时，其他投资者往往会在缺乏充分独立思考和分析的情况下，盲目跟风，进而导致市场行为出现同质化。例如，在某一时期，若市场上出现关于某种商品供应短缺的消息，部分投资者可能会率先买入该商品的期货合约。此时，其他投资者由于无法准确判断该消息的真实性与影响力，担心错过盈利机会，便纷纷效仿买入。这种一致性的买入行为会进一步推动期货价格上涨，形成一种自我强化的循环。反之，当市场上出现负面消息时，投资者又会集体恐慌性抛售，加剧价格下跌。羊群效应的存在对商品期货市场的稳定性和效率有着显著影响。一方面，它可能导致市场价格过度波动，使价格严重偏离商品的真实价值，增加市场风险。另一方面，对于投资者而言，盲目跟风的羊群行为可能使其忽视自身的投资目标和风险承受能力，导致投资失误，遭受经济损失。因此，深入研究我国商品期货市场的羊群效应，对于维护市场的稳定运行、提升投资者的决策水平以及完善市场监管机制，都具有极为重要的现实意义。1.1.2研究意义从理论层面来看，目前对于商品期货市场羊群效应的研究相对有限，尤其是结合我国市场特点的深入研究还存在不足。本研究旨在通过实证分析，揭示我国商品期货市场羊群效应的存在性、特征及影响因素，进一步丰富和完善金融市场羊群效应理论。通过探究羊群效应在商品期货市场中的作用机制，可以深化对期货市场运行规律的理解，为后续相关理论研究提供实证依据，拓展金融市场行为研究的范畴。在实践层面，对于市场参与者而言，了解羊群效应有助于投资者提高风险意识，增强自身的独立判断能力，避免盲目跟风投资。投资者可以通过识别市场中的羊群行为，把握投资机会，优化投资策略，提高投资收益。对于套期保值者来说，认识羊群效应能够帮助其更好地选择套期保值时机，降低套期保值成本，有效规避价格风险。对于期货公司等中介机构，掌握羊群效应的规律可以为客户提供更具针对性的投资咨询服务，提升服务质量，增强市场竞争力。从监管者角度出发，研究羊群效应能够为监管部门制定科学合理的监管政策提供有力参考。监管部门可以根据羊群效应的特点和影响因素，加强对市场信息披露的监管，提高市场透明度，减少信息不对称，抑制羊群效应的负面影响。同时，通过对羊群效应的监测和分析，监管部门能够及时发现市场异常波动，采取有效措施维护市场的稳定秩序，保护投资者的合法权益，促进商品期货市场的健康、可持续发展。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状国外对于金融市场羊群效应的研究起步较早，理论研究成果丰硕。Scharfstein和Stein（1990）提出了基于声誉的羊群行为理论，他们认为基金经理和分析师等专业人士，出于维护自身良好声誉的考量，往往会忽视个人所掌握的独特信息，而选择做出与市场上大多数人相同的决策。这是因为在信息不对称的市场环境中，若他们的决策与大众相悖且最终失败，将会对其职业声誉造成严重损害，所以为了降低声誉风险，他们倾向于随大流。Lux（1995）构建了模仿传染模型，该模型指出，投机者为了获取高于市场平均水平的收益率，会主动模仿那些被认为成功的投机者的交易策略。这种模仿行为具有传染性，会在投资者群体中迅速扩散，进而导致市场出现过度反应，甚至催生市场泡沫。当大量投资者都模仿相同的交易行为时，会使市场价格严重偏离资产的真实价值，形成泡沫。一旦市场情绪发生逆转，泡沫破裂，就会引发市场的剧烈波动。在实证研究方面，Christie和Huang（1995）开创性地运用收益率分散度（CSSD）方法来测度羊群效应。他们认为，如果市场中存在羊群效应，那么个股收益率将会趋近于市场整体收益率。当投资者普遍模仿他人的投资决策时，个股的价格走势会趋于一致，导致个股收益率的分散度降低，与市场整体收益率的差异缩小。Chang、Cheng和Khorana（2000）在Christie和Huang研究的基础上，对测量个股收益率与市场整体收益率接近度的模型进行了改进，提出了横截面绝对偏离度（CSAD）的概念，并运用该方法对美国、日本、香港、台湾和韩国等资本市场进行了实证检验，为羊群效应的实证研究提供了更为有效的工具。Guarino和Cipriani（2012）采用了一种全新的模型对纽约证券交易所的羊群效应进行检验，发现买方羊群效应占比2%，卖方羊群效应占比4%，进一步证实了羊群效应是导致市场非理性波动的重要因素。他们的研究从买卖双方的角度深入分析了羊群效应的表现和程度，为理解市场中不同交易方向上的羊群行为提供了新的视角。1.2.2国内研究现状国内学者对羊群效应的研究在一定程度上借鉴了国外的理论和方法，并结合国内金融市场的实际情况展开。在股票市场研究方面，宋军和吴冲锋（2001）运用分散度方法对我国股票市场羊群效应进行实证研究，结果表明我国股票市场羊群效应程度较为严重。他们通过对个股收益率分散度的分析，发现我国股票市场中投资者的行为存在较强的趋同性，容易受到市场情绪和其他投资者行为的影响。孙培源和施东晖（2002）在宋军和吴冲锋研究的基础上，指出分散度方法存在先天缺陷，并建立了一个更为可靠的模型来检验我国股票市场的羊群效应，再次证明我国股市存在一定程度的羊群效应。他们的研究进一步完善了我国股票市场羊群效应的研究方法，提高了研究结果的准确性和可靠性。董志勇和韩旭（2009）提出了一个GCAPM模型，并得出与传统CAPM不同的结论：如果投资者对某一资产组合存在羊群效应，那么该组合的预期收益率将与市场上的平均预期收益率呈现非线性关系。这一研究成果拓展了对羊群效应影响下资产定价的认识，为投资者和市场研究者提供了新的思考方向。梁艳艳和刘栋（2010）采用CSAD方法对我国开放式基金持有的股票的日数据进行分析，发现我国开放式基金存在显著的羊群效应，且上涨阶段的羊群效应比下跌阶段的羊群效应程度小。他们的研究从开放式基金的角度，深入分析了羊群效应在不同市场行情下的表现差异，对于基金投资者和管理者具有重要的参考意义。相比股票和基金市场，国内对于商品期货市场羊群效应的研究相对较少。马良华和吴琼（2011）运用CH模型，分别从整个市场和品种分类两个角度对我国6个期货交易品种5年内的数据进行分析，结果发现我国期货市场并不存在明显的羊群行为。然而，罗孝玲和彭青（2013）通过协整检验和因果关系检验对我国大豆期货市场进行分析，却发现我国大豆期货市场存在羊群行为。这表明不同学者针对不同期货品种或采用不同研究方法，得出的结论存在差异。邵永同和高旺盛（2015）对我国小麦期货市场进行羊群效应实证分析，结果表明我国小麦期货市场的羊群效应不明显。刘荣金（2017）运用CSAD方法对我国股指期货市场进行实证分析，证明我国股指期货市场存在不显著的羊群效应。姜翔程和肖放（2019）运用CSAD模型对我国螺纹钢期货市场在牛市和熊市中是否存在羊群效应分别进行实证检验，结果发现羊群效应在熊市中的表现要明显多于牛市，而在市场处于震荡阶段则不存在羊群效应。综合来看，国内在商品期货市场羊群效应研究方面，虽然取得了一定成果，但仍存在一些不足之处。一方面，研究的广度和深度有待拓展，研究的期货品种相对有限，未能全面覆盖我国丰富多样的商品期货市场；另一方面，研究方法的创新性不足，多是沿用国外已有的方法，缺乏结合我国商品期货市场独特制度背景和交易特点的针对性研究。此外，对于羊群效应的形成机制、影响因素以及对市场稳定性和投资者行为的综合影响等方面的研究，还需要进一步深入和完善。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法本研究综合运用多种研究方法，力求全面、深入地剖析我国商品期货市场的羊群效应。文献研究法是本研究的重要基础。通过广泛查阅国内外相关文献，梳理了羊群效应在金融市场尤其是商品期货市场的研究脉络。深入学习了关于羊群效应的理论模型，如基于声誉的理论、模仿传染模型等，以及各种实证研究方法，包括收益率分散度（CSSD）、横截面绝对偏离度（CSAD）等测度方法。通过对已有文献的分析和总结，明确了当前研究的现状和不足，为本文的研究提供了理论支撑和研究思路。实证分析法是核心研究方法。收集了我国商品期货市场多个品种的高频交易数据，包括价格、成交量、持仓量等信息，时间跨度涵盖了近年来市场的不同行情阶段。运用计量经济学工具，构建了适合我国商品期货市场特点的羊群效应测度模型。以CSAD模型为基础，结合我国商品期货市场交易活跃、品种多样、受宏观经济和国际市场影响较大等特点，对模型进行了改进和优化。通过对数据的回归分析和统计检验，实证检验了我国商品期货市场羊群效应的存在性、程度以及在不同市场行情下的表现差异。案例分析法作为补充，选取了具有代表性的商品期货品种案例，如螺纹钢期货在某一特定时期因市场供需关系变化、政策调整等因素引发投资者行为变化的案例，以及大豆期货在受到国际市场价格波动和国内种植政策影响下出现的羊群行为案例。深入分析这些案例中羊群效应的形成过程、影响因素以及对市场价格和投资者收益的影响，从具体实例的角度进一步验证和丰富了实证研究的结果，使研究结论更具说服力。1.3.2创新点在研究视角上，本研究突破了以往对我国商品期货市场羊群效应研究的局限性。以往研究多集中于个别期货品种或特定市场条件下的羊群效应分析，而本文从市场整体出发，全面涵盖了农产品、金属、能源、化工等多个领域的主要期货品种，综合分析不同类型期货品种羊群效应的共性与特性。同时，将宏观经济环境、行业发展趋势、政策法规变化等外部因素与市场内部投资者行为相结合，从更宏观和全面的视角探究羊群效应的形成机制和影响因素，为深入理解商品期货市场的运行规律提供了新的视角。在数据选取方面，采用了高频交易数据。与以往研究多采用日数据或周数据不同，高频交易数据能够更精确地反映市场短期内的价格变化和投资者交易行为的动态调整。通过对高频数据的分析，可以捕捉到市场瞬间的波动和投资者在短时间内的决策变化，更及时、准确地发现羊群效应的发生和演变过程，提高了研究结果的时效性和准确性。在模型构建上，对传统的CSAD模型进行了创新性改进。考虑到我国商品期货市场的独特交易机制、投资者结构以及市场参与者对不同类型信息的反应差异等因素，在模型中引入了新的变量，如投资者情绪指标、信息传播速度指标等。通过这些改进，使模型能够更好地拟合我国商品期货市场的实际情况，更准确地测度羊群效应的程度和特征，为后续的研究和市场分析提供了更有效的工具。二、羊群效应理论基础2.1羊群效应的概念羊群效应最初源于对动物界中羊群行为的观察。在自然界，羊群具有一种显著的行为特征，即它们在行动时往往呈现出高度的一致性，通常会紧密跟随头羊的行动方向。当一只羊开始移动时，其他羊会不假思索地跟上，很少有羊会独自行动。这种现象在羊群觅食、迁徙等活动中表现得尤为明显，它们的行动缺乏个体的独立性和自主性，更多地依赖于群体的行为模式。在金融市场领域，羊群效应被用来描述投资者的一种非理性行为模式。具体而言，是指投资者在信息环境不确定的情况下，其行为受到其他投资者的显著影响，从而倾向于模仿他人的决策，或者过度依赖市场舆论和群体共识，而忽视自身所拥有的信息和独立判断。在股票市场中，当某只股票价格开始上涨时，部分投资者率先买入。此时，其他投资者由于无法准确判断该股票上涨的真实原因和可持续性，看到他人买入获利，便纷纷跟风买入，而不去深入研究该股票的基本面，如公司的盈利能力、财务状况、行业竞争力等。这种跟风买入行为可能会推动股票价格进一步上涨，甚至远远超出其实际价值，形成资产价格泡沫。当市场趋势发生逆转，价格开始下跌时，投资者又会因恐惧资产损失而集体恐慌性抛售，进一步加剧市场的下跌幅度和速度。在商品期货市场中，羊群效应同样普遍存在。假设市场上出现关于某种商品供应短缺的消息，部分投资者基于这一信息开始买入该商品的期货合约。其他投资者在未充分核实消息准确性和全面评估市场供需状况的情况下，仅仅因为看到有人买入，担心错过盈利机会，便盲目跟风买入。这种一致性的买入行为会导致市场需求在短期内急剧增加，推动期货价格大幅上涨。然而，这种上涨可能并非基于商品真实的供需关系和价值，一旦后续发现供应短缺的消息并不准确，或者市场供需关系发生变化，价格就可能迅速下跌，使跟风买入的投资者遭受损失。与动物界的羊群行为相比，金融市场中的羊群效应既有相似之处，也存在明显的差异。相似点在于两者都表现出行为的趋同性和对群体行为的依赖。在动物界，羊群跟随头羊行动以获得安全感和生存保障；在金融市场中，投资者跟随他人决策是为了获取经济利益和降低风险。然而，两者也存在显著差异。动物界的羊群行为更多是出于本能和自然选择，它们缺乏复杂的思考和信息分析能力，主要依靠简单的本能反应来跟随群体。而金融市场中的投资者虽然受到他人行为和市场舆论的影响，但他们具备一定的理性思维和信息处理能力，只是在信息不对称、市场不确定性以及自身心理因素等多种因素的综合作用下，选择放弃独立判断，模仿他人决策。此外，金融市场中的羊群效应还受到宏观经济环境、政策法规、市场交易机制等多种复杂因素的影响，其形成机制和影响更为复杂和多样化。2.2羊群效应的形成机制2.2.1信息不对称在商品期货市场中，信息不对称是导致羊群效应的重要因素之一。信息不对称指的是市场参与者之间掌握的信息存在差异，一方拥有的信息比另一方更多、更准确或更及时。这种信息差异使得投资者在决策时面临困境，难以基于充分、准确的信息做出独立判断，从而倾向于依赖他人的决策。从信息获取的角度来看，不同投资者获取信息的渠道和能力存在显著差异。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系统，能够投入大量资源进行市场调研和数据分析。它们可以通过与行业专家交流、实地考察企业、购买专业的市场研究报告等多种方式，获取全面、深入的市场信息。而个人投资者由于资金和资源有限，往往缺乏有效的信息收集渠道，主要依赖于公开媒体报道、网络论坛信息以及周围投资者的交流来获取信息。公开媒体报道可能存在滞后性、片面性，无法及时、全面地反映市场的真实情况；网络论坛信息鱼龙混杂，真实性和可靠性难以保证；周围投资者的交流信息也可能受到个人观点和经验的限制。在信息处理能力方面，机构投资者的专业团队具备扎实的金融知识和丰富的市场经验，能够运用复杂的数据分析模型和方法，对获取的信息进行深入分析和解读，挖掘出信息背后的潜在价值和市场趋势。相比之下，个人投资者的金融知识水平参差不齐，大多数缺乏系统的金融知识和专业的分析技能，难以对大量复杂的信息进行有效的筛选、分析和整合。面对众多的市场信息，个人投资者可能会感到困惑和迷茫，无法准确判断信息的重要性和真实性，从而难以做出理性的投资决策。当市场上出现新的信息时，由于信息不对称，投资者无法及时、准确地判断该信息对市场的影响程度。例如，当市场上出现关于某种商品期货价格可能上涨的消息时，部分投资者可能由于掌握了更全面的信息，如该商品的实际供需情况、库存水平、宏观经济环境等，能够理性地分析该消息的可靠性，并据此做出投资决策。然而，其他投资者由于信息获取不充分，无法对该消息进行深入分析，只能观察其他投资者的行为来获取信息。如果他们看到一些投资者开始买入该商品期货，就会认为这些投资者掌握了更准确的信息，从而盲目跟风买入。这种基于他人行为的决策方式，使得投资者的行为出现趋同性，进而引发羊群效应。此外，信息传播过程中的噪音和偏差也会加剧信息不对称，进一步推动羊群效应的形成。市场上存在大量的虚假信息、谣言以及误导性的分析报告，这些噪音信息会干扰投资者对真实信息的判断，使投资者更加难以获取准确的市场信息。当一些虚假的利好消息在市场上传播时，投资者可能会受到误导，盲目跟风买入，导致市场价格出现异常波动。信息在传播过程中还可能会出现偏差，不同投资者对同一信息的理解和解读可能存在差异，这也会导致投资者决策的不一致性，从而引发羊群效应。2.2.2投资者心理因素投资者的心理因素在羊群效应的形成过程中起着关键作用，其中从众心理、恐惧和贪婪是最为突出的几种心理因素。从众心理是人类的一种本能心理倾向，在金融市场中表现得尤为明显。投资者往往具有一种寻求安全感和归属感的心理需求，当他们处于不确定的市场环境中时，会认为跟随大多数人的决策是一种相对安全的选择。在股票市场中，当多数投资者都看好某只股票并纷纷买入时，其他投资者即使对该股票的基本面了解有限，也会受到从众心理的驱使，跟随买入，生怕错过盈利机会。这种行为并非基于对股票价值的理性分析，而是仅仅因为看到大多数人都在这样做。在商品期货市场中，从众心理同样会导致投资者盲目跟风。当市场上出现某种投资热点时，如某一商品期货品种价格连续上涨，吸引了众多投资者的关注。部分投资者可能会率先买入该期货品种，其他投资者看到有人获利后，在从众心理的作用下，也会不假思索地跟进买入，而不去深入分析该商品期货价格上涨的真正原因以及潜在的风险。这种盲目跟风的行为会导致市场上大量投资者的交易行为趋于一致，形成羊群效应。恐惧和贪婪是投资者在市场中常见的两种极端情绪，它们对投资者的决策产生着重要影响，也是引发羊群效应的重要心理因素。恐惧心理通常在市场下跌或出现不确定性时占据主导地位。当市场价格开始下跌，投资者担心自己的资产遭受损失，会产生恐慌情绪。在这种恐惧情绪的驱使下，投资者往往会失去理性判断能力，盲目跟随其他投资者抛售手中的期货合约，以避免进一步的损失。这种集体恐慌性抛售行为会导致市场价格进一步下跌，形成恶性循环，加剧羊群效应的程度。贪婪心理则在市场上涨时表现得较为突出。当市场行情向好，期货价格不断攀升时，投资者受到贪婪心理的影响，渴望获取更多的收益，往往会忽视市场中潜在的风险。他们会盲目追涨，不断加大投资力度，期望在市场中获取更高的利润。在2020年原油期货市场暴跌之前，部分投资者被贪婪心理蒙蔽，忽视了原油市场供过于求的基本面以及全球经济形势的不确定性，不断买入原油期货合约，期望在价格上涨中获取巨额利润。然而，当市场形势突然逆转，原油价格大幅下跌时，这些投资者遭受了惨重的损失。这种因贪婪而盲目追涨的行为，使得投资者的行为高度趋同，推动了羊群效应的形成。投资者的心理因素相互交织，共同作用于投资决策过程，导致投资者在市场中容易出现非理性行为，进而引发羊群效应。了解这些心理因素对投资者决策的影响，对于投资者提高自身的心理素质，增强独立判断能力，避免陷入羊群效应的陷阱具有重要意义。2.2.3市场结构与制度因素市场结构与制度因素对商品期货市场羊群效应的形成具有重要影响，其中市场的流动性和交易规则是两个关键方面。市场流动性是指市场能够迅速、低成本地进行交易的能力，它反映了市场的活跃程度和资金的进出便利性。在流动性较好的商品期货市场中，交易成本相对较低，投资者能够较为容易地买入或卖出期货合约。这种便利性使得投资者在面对市场信息和其他投资者的行为时，更容易迅速做出反应，调整自己的投资决策。当市场上出现利好消息时，投资者可以迅速买入期货合约，而当市场形势不利时，也能及时卖出，避免损失。这种快速的交易反应机制使得投资者的行为更容易受到市场情绪和其他投资者行为的影响，从而增加了羊群效应发生的可能性。当某一商品期货品种的市场流动性充足时，一旦有部分投资者开始买入，市场上的资金会迅速跟进，推动价格上涨。其他投资者看到价格上涨和大量资金涌入，会受到市场情绪的感染，认为该品种具有投资价值，从而纷纷跟风买入。这种集体买入行为会进一步推动价格上涨，形成一种自我强化的羊群效应。反之，在市场下跌时，投资者也会因为市场流动性好而能够迅速抛售，加剧市场的下跌趋势。交易规则是规范市场交易行为的准则，不同的交易规则会对投资者的决策产生不同的影响，进而影响羊群效应的形成。涨跌停板制度是商品期货市场中常见的交易规则之一，它规定了期货合约在一个交易日内的价格波动幅度限制。涨跌停板制度的初衷是为了防止市场价格过度波动，保护投资者的利益。然而，在实际市场运行中，它可能会对羊群效应产生一定的影响。当市场价格触及涨跌停板时，交易可能会受到限制，投资者无法按照自己的意愿进行交易。这可能会导致投资者的恐慌情绪加剧，进一步强化羊群效应。在市场上涨过程中，如果期货合约价格触及涨停板，投资者无法卖出，会担心错过后续的上涨行情，从而更加坚定地持有或继续买入。而在市场下跌时，当价格触及跌停板，投资者无法买入，会担心价格继续下跌，于是纷纷抛售，加剧市场的恐慌气氛和羊群效应。保证金制度也是影响羊群效应的重要交易规则。保证金是投资者在进行期货交易时需要缴纳的一定比例的资金，作为履行期货合约的担保。保证金制度的存在使得投资者可以利用杠杆进行交易，以小博大，提高资金的使用效率。然而，过高的杠杆倍数也会增加投资者的风险。当市场价格出现不利波动时，投资者可能会面临保证金不足的情况，需要追加保证金或被迫平仓。这种风险压力会影响投资者的决策，导致他们在市场波动时更加谨慎或恐慌。如果部分投资者因为保证金问题被迫平仓，可能会引发其他投资者的恐慌情绪，促使他们也纷纷跟风平仓，从而引发羊群效应。当市场行情突然反转，价格大幅下跌时，一些投资者由于保证金不足，不得不被迫抛售期货合约。其他投资者看到这种情况，会担心市场进一步下跌，为了避免损失，也会纷纷跟风抛售，导致市场出现恐慌性下跌，羊群效应加剧。2.3羊群效应在金融市场的表现形式2.3.1股票市场中的羊群效应股票市场是羊群效应较为典型的体现领域。以2020-2021年新能源汽车板块股票为例，随着全球对新能源汽车需求的快速增长以及各国政府对新能源产业的大力扶持，新能源汽车板块成为股票市场的热门投资领域。特斯拉作为全球新能源汽车的领军企业，其股价在这一时期持续大幅上涨，带动了整个新能源汽车板块的热度。国内的比亚迪、宁德时代等相关企业的股票也受到投资者的广泛关注。在这一过程中，许多投资者并未对这些企业的基本面进行深入、全面的分析，而是仅仅因为看到市场上大量投资者纷纷买入新能源汽车板块股票，便盲目跟风。他们没有充分考虑企业的盈利能力、市场竞争地位、技术研发实力以及行业发展的潜在风险等因素。一些投资者甚至在对新能源汽车行业了解甚少的情况下，仅仅凭借市场上的热门话题和他人的投资行为就做出投资决策。这种跟风买入行为使得新能源汽车板块股票的价格在短期内迅速上涨，远远超出了其实际价值，形成了明显的资产价格泡沫。当市场形势发生变化，如行业政策调整、市场竞争加剧或企业自身出现问题时，投资者的恐慌情绪迅速蔓延。一旦有部分投资者开始抛售新能源汽车板块股票，其他投资者便纷纷效仿，引发集体恐慌性抛售。这种抛售行为导致股票价格大幅下跌，许多跟风买入的投资者遭受了严重的损失。在2022年，随着新能源汽车行业竞争加剧，部分企业业绩未达预期，市场对该板块的预期发生改变，股价开始大幅下跌。那些在前期盲目跟风买入的投资者，由于缺乏对市场和企业的深入了解，无法及时做出正确的投资决策，只能被迫承受股价下跌带来的损失。2.3.2基金市场中的羊群效应基金市场中，投资者的申购赎回行为也常常受到羊群效应的影响。当某些基金在短期内取得显著的收益时，会吸引大量投资者的关注。这些投资者往往没有充分考虑基金的投资策略、风险特征以及市场环境的变化，仅仅因为看到该基金的高收益和其他投资者的申购行为，便纷纷跟风申购。在2019-2020年，一些投资于科技股的基金取得了优异的业绩，收益率远超市场平均水平。这些基金受到了投资者的热烈追捧，大量资金涌入这些基金。许多投资者在申购时，没有对基金的投资组合、投资风格以及基金经理的投资能力进行深入分析，只是简单地认为高收益的基金就是好基金，盲目跟风申购。然而，市场行情是不断变化的，当科技股市场出现调整时，这些基金的净值也随之大幅下跌。此时，投资者的恐惧心理占据主导，看到基金净值下跌，担心资产损失进一步扩大，便纷纷赎回基金。这种集体赎回行为会对基金的运作产生严重影响，基金经理可能不得不被迫抛售股票以应对赎回压力，进一步加剧了市场的下跌。2021年下半年，科技股市场出现回调，前期被大量申购的科技类基金净值大幅下降。投资者恐慌情绪加剧，纷纷赎回基金，导致基金规模迅速缩水。基金经理为了满足赎回需求，不得不抛售手中持有的股票，使得股票价格进一步下跌，形成了恶性循环。这种羊群效应使得投资者在基金投资中往往难以获得稳定的收益，反而增加了投资风险。2.3.3期货市场中的羊群效应在商品期货市场，由于其交易机制和市场特点，羊群效应呈现出独特的表现形式。顺势交易是商品期货市场中常见的羊群行为之一。当市场价格呈现出明显的上涨或下跌趋势时，许多交易者会选择跟随趋势进行交易。在原油期货市场中，若国际原油价格因地缘政治冲突、产油国减产等因素持续上涨，部分交易者会率先买入原油期货合约。其他交易者看到价格上涨和有人获利，会认为这种上涨趋势将持续，于是纷纷跟风买入。这种顺势交易行为会进一步推动原油期货价格上涨，形成一种自我强化的趋势。在上涨趋势中，交易者不断买入，使得价格不断攀升；而当市场趋势反转，价格开始下跌时，交易者又会纷纷抛售，加剧价格的下跌幅度。前瞻性交易也是商品期货市场羊群效应的一种表现。当市场上出现一些关于商品供需关系、宏观经济形势等方面的信息时，交易者会根据这些信息对市场趋势进行预测，并提前进行交易。如果市场预期某种商品的需求将大幅增加，如随着全球经济复苏，对有色金属的需求预期上升，交易者会提前买入有色金属期货合约。这种前瞻性交易行为具有传染性，当部分交易者开始买入时，其他交易者会认为他们掌握了更准确的市场信息，也会纷纷跟进买入。这种一致性的前瞻性交易行为会导致市场价格在短期内发生较大波动，偏离商品的真实价值。然而，市场情况是复杂多变的，这种基于预期的前瞻性交易也可能因市场信息的不准确或市场形势的突然变化而导致投资者遭受损失。三、我国商品期货市场现状分析3.1市场规模与发展历程3.1.1市场规模近年来，我国商品期货市场在规模上呈现出显著的扩张态势，展现出强大的发展活力与潜力。从交易规模来看，成交量和成交额数据直观地反映了市场的活跃程度和资金的参与力度。根据中国期货业协会最新统计资料，2024年1-12月全国期货市场累计成交量为77.29亿手，累计成交额达到619.26万亿元，同比分别下降9.08%和增长8.93%。尽管成交量有所下降，但成交额的增长表明市场资金的运作效率和交易活跃度仍保持在较高水平，市场参与者对商品期货的投资热情依旧高涨。在品种数量方面，我国商品期货市场不断丰富和完善。截至2024年12月底，共上市期货期权品种146个，涵盖了农产品、金属、能源、化工等多个重要领域。在农产品领域，大豆、玉米、小麦等传统品种交易活跃，为农业生产经营者提供了有效的风险管理工具；在金属领域，铜、铝、锌等有色金属期货品种以及螺纹钢、铁矿石等黑色金属期货品种，在国内外市场中都具有重要影响力，对于金属产业链上下游企业的价格风险管理和资源配置发挥着关键作用；能源领域的原油、燃料油期货，以及化工领域的PTA、甲醇等期货品种，也随着我国能源和化工产业的发展，在市场中占据着越来越重要的地位。这些丰富多样的期货品种，满足了不同投资者和企业的多样化需求，为市场的稳定发展提供了坚实的基础。从市场结构来看，各期货交易所的交易品种和市场份额呈现出一定的特点。上海期货交易所（上期所）在金属期货交易方面优势显著，其上市的黄金、白银、天然橡胶等品种在成交额排名中位居前列，螺纹钢在成交量方面表现突出。上期所凭借其完善的交易机制、强大的市场影响力和专业的服务，吸引了大量的投资者和产业客户参与，成为金属期货交易的重要枢纽。郑州商品交易所（郑商所）的农产品和化工品期货交易活跃，菜籽油、玻璃、纯碱等品种在成交额排名中较为靠前，玻璃、菜籽粕、纯碱在成交量方面表现出色。郑商所紧密结合我国农业和化工产业的实际需求，不断创新和优化交易品种，为相关产业的发展提供了有力支持。大连商品交易所（大商所）在农产品和工业品期货领域具有较强的市场竞争力，棕榈油、豆粕、豆油等农产品期货以及聚氯乙烯等工业品期货在成交额和成交量排名中都名列前茅。大商所通过不断完善市场规则、加强市场监管和提升服务质量，为农产品和工业品产业链的企业提供了有效的风险管理平台。广州期货交易所（广期所）作为我国期货市场的新成员，积极推动绿色低碳和创新型期货品种的发展，工业硅期货、碳酸锂期货、多晶硅期货等品种在市场中表现活跃，为我国新能源产业的发展提供了重要的风险管理工具和价格发现平台。3.1.2发展历程我国商品期货市场的发展历程是一部在探索中前进、在改革中创新的奋斗史，经历了多个关键阶段，每个阶段都对市场的发展产生了深远影响。1988-1993年是我国商品期货市场的试点探索阶段。1988年，国务院批准了关于试办农产品期货市场的报告，标志着我国期货市场正式起步。1990年，郑州商品交易所成立，成为我国第一个期货交易所，随后推出了农产品期货，如小麦、棉花等。这些期货品种的推出，为农民和农产品加工企业提供了一个有效的风险管理工具，帮助他们应对价格波动带来的不确定性。紧接着，上海期货交易所和大连商品交易所相继成立，进一步丰富了市场的多样性，为后续的市场发展奠定了基础。然而，在这个初期阶段，由于市场缺乏成熟的运作经验和完善的监管体系，市场发展较为混乱，存在一些不规范的交易行为。1993-2000年，我国商品期货市场进入规范发展阶段。1993年，国务院发布了《期货交易管理暂行条例》，这是我国第一部关于期货市场的法规，标志着期货市场进入了规范化发展阶段。在此期间，交易所的数量和交易品种都有所增加，市场规模逐步扩大。各交易所开始加强自身建设，完善交易规则和风险管理机制，提高市场的透明度和公正性。监管部门也加大了对市场的监管力度，对违规行为进行严厉打击，市场秩序得到明显改善。2000-2010年是整顿调整阶段。进入新世纪后，为了防范市场风险，政府对期货市场进行了多次整顿，关闭了一些不规范的交易所，并对交易规则进行了修订。2007年，新的《期货交易管理条例》正式实施，进一步规范了市场秩序。在这一阶段，市场结构更加合理，风险管理能力显著提升。交易所不断优化交易品种和合约设计，提高市场的流动性和效率。同时，期货公司也在不断加强自身的风险管理能力和服务水平，为投资者提供更加专业的服务。2010年至今，我国商品期货市场迈入创新发展阶段。随着金融市场的开放和技术的进步，期货市场的交易品种和交易方式不断创新。2010年，中国金融期货交易所成立，推出了股指期货等金融衍生品，进一步丰富了我国期货市场的品种体系。近年来，随着“一带一路”倡议的推进，我国期货市场积极探索国际化发展路径，推出了一系列国际化品种，吸引了外资参与。上海国际能源交易中心的原油期货以人民币计价，成功吸引了国际投资者的广泛参与，提升了我国在国际能源市场的定价话语权。各交易所还积极利用现代信息技术，推进电子化交易和结算，提高交易效率和安全性。此外，市场参与者结构也日益优化，除了传统的企业和个人投资者外，越来越多的机构投资者，如期货公司资管、私募基金等，开始参与商品期货市场，为市场带来了更多的资金和专业的投资理念，促进了市场的健康发展。3.2主要交易品种与特点3.2.1农产品期货我国农产品期货市场交易品种丰富，涵盖了多个重要领域，在农业生产和市场稳定中发挥着关键作用。主要的农产品期货品种包括大豆、玉米、小麦、棉花、白糖、棕榈油等。这些品种各具特点，在市场中有着不同的表现和影响因素。大豆作为全球重要的油料作物和蛋白饲料来源，在我国农产品期货市场中占据着重要地位。其用途广泛，不仅是榨油的主要原料，榨油后产生的豆粕还是优质的蛋白饲料，广泛应用于畜牧业。大豆价格受到国际市场供需关系、气候条件、农业政策等多种因素的综合影响。国际大豆主产国的种植面积、产量变化，以及全球对大豆及其制品的需求波动，都会对大豆期货价格产生显著影响。2020年，由于美国大豆产区遭遇极端天气，导致大豆产量下降，国际大豆价格大幅上涨，进而带动我国大豆期货价格同步上升。玉米是我国主要的粮食作物和饲料原料，具有产量大、易于储存和运输的特点。其价格波动与种植面积、饲料需求、政策调控等因素密切相关。当国内玉米种植面积增加，产量预期上升时，市场供应充足，玉米期货价格可能会面临下行压力；而随着畜牧业的发展，对饲料的需求增加，玉米作为主要的饲料原料，其需求也会相应增长，从而推动玉米期货价格上涨。政府的农业补贴政策、收储政策等也会对玉米市场供需和价格产生重要影响。小麦作为人类的主食之一，具有稳定的需求。小麦的生长周期较长，在生长过程中受气候影响明显，干旱、洪涝、病虫害等灾害都可能导致小麦产量变化，进而影响其价格。在小麦的生长关键期，若遭遇持续干旱天气，会影响小麦的灌浆和结实，导致产量下降，市场对小麦供应减少的预期会推动小麦期货价格上涨。农产品期货价格的波动受季节、气候等自然因素影响显著，具有明显的季节性和周期性特征。以大豆为例，每年的春季是大豆的播种季节，市场对大豆未来产量的预期会影响价格走势。如果播种期间天气适宜，播种面积增加，市场预期产量上升，大豆期货价格可能会在短期内受到抑制。而在秋季收获季节，若实际产量与预期相符或出现偏差，又会再次引发价格波动。若收获季遭遇恶劣天气，导致大豆收割困难或产量受损，价格则会上涨。气候因素对农产品期货价格的影响更为直接和关键。极端气候事件，如暴雨、干旱、飓风等，可能会导致农作物减产甚至绝收，从而引发市场对农产品供应短缺的担忧，推动期货价格大幅上涨。2018年，巴西大豆产区遭遇严重干旱，大豆产量大幅下降，国际大豆市场供应紧张，我国大豆期货价格在短期内迅速攀升。除了自然因素外，农产品期货价格还受到市场供需关系、农业政策、国际贸易形势等多种因素的综合影响。这些因素相互交织，使得农产品期货价格波动复杂多变，为投资者和市场参与者带来了机遇与挑战。3.2.2能源化工期货能源化工期货是我国商品期货市场的重要组成部分，涵盖了原油、燃料油、沥青、甲醇、PTA等多个关键品种。这些品种在能源供应、工业生产和经济发展中扮演着不可或缺的角色，其价格波动不仅影响着相关产业的成本和利润，还对宏观经济运行产生重要影响。原油期货作为能源化工领域的核心品种之一，具有全球影响力大、供需关系复杂、价格波动剧烈等显著特点。原油是全球最重要的能源资源之一，其价格的波动对全球经济和金融市场产生广泛而深远的影响。原油价格受到地缘政治、经济增长、能源政策、全球供需关系等多种因素的综合作用。中东地区作为全球主要的原油产区，地缘政治局势的紧张或缓和会直接影响原油的供应。当该地区发生冲突或战争时，原油生产和运输受到威胁，供应减少，国际原油价格往往会大幅上涨。全球经济的增长状况也会影响对原油的需求。在经济快速增长时期，工业生产和交通运输对原油的需求旺盛，推动价格上升；而在经济衰退时期，需求下降，价格则会面临下行压力。燃料油期货与航运业密切相关，航运市场的兴衰对燃料油需求有着直接的影响。在航运旺季，如夏季，全球贸易活动频繁，船舶运输需求增加，对燃料油的需求也随之上升，从而推动燃料油期货价格上涨。燃料油价格还具有明显的季节性特征，冬季取暖需求的变化也会对其价格产生影响。此外，燃料油价格受原油价格走势影响较大，但由于其自身的供需特点，也会在一定程度上表现出相对独立的价格波动。沥青期货与基础设施建设紧密相连，道路建设、桥梁施工等基建项目的推进直接影响沥青的需求。在基础设施建设高峰期，对沥青的需求量大幅增加，沥青期货价格往往会上涨。沥青价格波动还受季节和天气因素影响，冬季由于气温较低，施工条件受限，基建项目减少，对沥青的需求下降，价格可能会出现回落。甲醇期货下游应用广泛，涉及化工、医药、能源等多个领域。甲醇作为重要的化工原料，可用于生产甲醛、醋酸、甲醇制烯烃等多种化工产品，其市场需求与这些下游产业的发展密切相关。甲醇的产能分布和新增产能情况也对价格有较大影响。当甲醇产能过剩，市场供应充足时，价格可能会下跌；而若新增产能受限，需求持续增长，价格则会上涨。PTA期货产业链长，与聚酯、纺织等行业关联紧密。其价格受宏观经济和纺织服装行业景气度影响显著。在宏观经济形势向好，纺织服装行业需求旺盛时，对PTA的需求增加，推动价格上升。PTA的进出口情况也会对国内市场价格产生影响。若进口量增加，国内市场供应增加，价格可能受到抑制；反之，若出口量增加，国内市场供应减少，价格则可能上涨。能源化工期货价格与国际市场紧密相连，国际市场上相关品种的价格变动会迅速传导至国内市场。国际原油价格的大幅波动会直接影响国内燃料油、沥青等能源化工期货品种的价格走势。宏观经济因素对能源化工期货价格也具有重要影响。全球经济增长、通货膨胀、货币政策等因素都会影响能源化工产品的供需关系和价格水平。在全球经济增长强劲时，对能源化工产品的需求增加，推动价格上涨；而在经济衰退或通货膨胀压力较大时，需求可能下降，价格也会受到抑制。3.2.3金属期货金属期货在我国商品期货市场中占据着重要地位，涵盖了铜、铝、锌等有色金属以及螺纹钢、铁矿石等黑色金属。这些金属期货品种的供需关系复杂，受多种因素影响，其价格波动对工业生产和经济发展具有重要意义。铜作为重要的有色金属，广泛应用于电力、电子、建筑、机械等多个行业。铜的供需关系对其价格起着决定性作用。从供应方面来看，全球主要铜矿的产量变化、铜矿开采成本、矿山罢工等因素都会影响铜的供应。智利是全球最大的铜生产国，若智利的铜矿因自然灾害、劳工纠纷等原因导致产量下降，全球铜的供应将减少，推动铜期货价格上涨。从需求方面来看，随着全球经济的发展，尤其是新兴经济体的快速崛起，对电力、基础设施建设等领域的投资增加，对铜的需求也相应增长。在我国大力推进城市化进程和基础设施建设的过程中，对铜的需求量大幅上升，带动了铜期货价格的上涨。铝在建筑、汽车、包装等行业有着广泛的应用。铝的产量和库存水平是影响其价格的重要因素。当全球铝产量增加，市场供应充足，而需求增长相对缓慢时，铝的库存会上升，价格可能面临下行压力。反之，若产量减少，需求旺盛，库存下降，价格则会上涨。宏观经济形势对铝的需求也有显著影响。在经济繁荣时期，建筑、汽车等行业发展迅速，对铝的需求增加，推动价格上升；而在经济衰退时期，需求减少，价格会下跌。螺纹钢主要用于建筑行业，其价格与房地产市场和基础设施建设密切相关。当房地产市场处于繁荣期，新开工项目增多，对螺纹钢的需求大幅增加，螺纹钢期货价格往往会上涨。政府对基础设施建设的投资力度也会影响螺纹钢的需求。加大对交通、能源等基础设施项目的投资，会带动螺纹钢的需求增长，从而推动价格上升。铁矿石是钢铁生产的重要原材料，其价格与钢铁行业的发展息息相关。钢铁企业的生产规模和开工率直接影响对铁矿石的需求。当钢铁企业扩大生产规模，提高开工率时，对铁矿石的需求增加，推动铁矿石期货价格上涨。铁矿石的进口情况也对价格有重要影响。我国是全球最大的铁矿石进口国，若进口量减少，国内市场供应紧张，价格会上涨；反之，若进口量增加，供应充足，价格可能会下跌。金属期货价格受全球经济形势、工业需求和货币政策等多种因素的综合影响。在全球经济增长强劲时，工业生产活跃，对金属的需求旺盛，推动金属期货价格上涨。货币政策的调整也会对金属期货价格产生影响。当央行实行宽松的货币政策，市场流动性增加，资金会流向商品期货市场，推动金属期货价格上升；而当货币政策收紧时，资金流出，价格可能会下跌。3.3市场参与者结构3.3.1机构投资者机构投资者在我国商品期货市场中占据着重要地位，其占比近年来呈现出稳步上升的趋势。目前，机构投资者在商品期货市场中的持仓占比约为30%-40%，并且这一比例仍在持续增长。机构投资者的类型丰富多样，涵盖了期货公司资管、私募基金、证券公司、银行、保险公司等多个领域。期货公司资管凭借其对期货市场的深入了解和专业的风险管理能力，在商品期货市场中发挥着重要作用。它们能够根据客户的风险偏好和投资目标，设计个性化的投资方案，通过多元化的投资组合，为客户实现资产的保值增值。一些期货公司资管产品专注于特定的期货品种或行业，如农产品期货或能源化工期货，通过深入研究和精准把握市场趋势，获取投资收益。私募基金在商品期货市场中表现活跃，具有较强的灵活性和创新性。它们通常拥有专业的投资团队，善于捕捉市场中的短期投资机会，采用多样化的投资策略，如套利交易、趋势跟踪、量化投资等。在市场行情波动较大时，私募基金能够迅速调整投资组合，通过套利交易获取稳定的收益；在市场趋势明显时，采用趋势跟踪策略，顺势而为，获取丰厚的利润。证券公司、银行和保险公司等金融机构也逐渐加大了对商品期货市场的参与力度。证券公司凭借其广泛的客户资源和专业的研究团队，为客户提供期货投资咨询和风险管理服务，同时也通过自营业务参与商品期货交易。银行在商品期货市场中主要通过参与商品期货的交割、提供资金支持等方式，为市场提供流动性和稳定性。保险公司则通过投资商品期货相关的金融产品，实现资产的多元化配置，降低投资风险。机构投资者的投资策略具有多样性和专业性的特点。许多机构投资者采用基本面分析与技术分析相结合的方法来制定投资策略。在基本面分析方面，他们会深入研究商品的供需关系、宏观经济形势、政策法规变化等因素，以判断商品期货价格的长期走势。对于农产品期货，机构投资者会关注种植面积、产量、库存水平、天气变化等因素对供需关系的影响；对于能源化工期货，会分析全球经济增长、能源政策、地缘政治等因素对价格的影响。在技术分析方面，运用各种技术指标和图表形态，如移动平均线、相对强弱指标（RSI）、K线图等，来分析市场趋势和价格波动，寻找投资机会。套利交易是机构投资者常用的投资策略之一，包括跨品种套利、跨期套利和跨市场套利。跨品种套利是指利用不同期货品种之间的价格关系进行套利，当两种相关商品的期货价格出现不合理的价差时，机构投资者会买入价格相对较低的期货合约，卖出价格相对较高的期货合约，待价差回归合理水平时平仓获利。在大豆和豆粕期货之间，当大豆与豆粕的价格比值偏离正常范围时，机构投资者可以通过买入大豆期货合约，卖出豆粕期货合约进行套利。跨期套利是利用同一期货品种不同交割月份合约之间的价格差异进行套利，机构投资者会根据市场供需预期和持仓成本等因素，选择合适的交割月份进行买卖操作。跨市场套利则是利用不同期货交易所同一期货品种的价格差异进行套利，随着我国期货市场的国际化进程加快，跨市场套利的机会逐渐增多。量化投资策略在机构投资者中也得到了广泛应用。量化投资是利用数学、统计学和计算机技术，构建投资模型，通过对大量历史数据的分析和回测，寻找市场中的投资规律和交易机会。机构投资者会根据市场数据和投资目标，设计量化投资模型，如多因子模型、机器学习模型等，通过模型自动生成交易信号，进行交易决策。量化投资策略具有交易速度快、执行力强、纪律性好等优点，能够有效避免人为情绪对投资决策的影响，提高投资效率和收益的稳定性。3.3.2个人投资者个人投资者是我国商品期货市场的重要参与者，他们的交易特点、风险承受能力和投资行为对市场的运行和发展有着重要影响。个人投资者在商品期货市场中数量众多，交易较为频繁，具有较强的灵活性和自主性。他们的资金规模相对较小，投资决策往往受到个人经验、市场信息和情绪等因素的影响。个人投资者的交易特点之一是交易频率较高。许多个人投资者热衷于短期交易，试图通过频繁买卖期货合约获取差价收益。他们往往关注市场的短期波动，利用技术分析工具和市场热点信息，寻找短期的投资机会。一些个人投资者会根据K线图、技术指标等信号，进行日内交易或短线波段操作。这种高频交易行为使得市场的流动性增强，但也增加了市场的波动性，容易受到市场情绪的影响而产生追涨杀跌的行为。在风险承受能力方面，个人投资者的差异较大。部分个人投资者风险承受能力较低，他们在投资时较为谨慎，注重资金的安全性，往往选择风险较低的期货品种进行投资，并且会严格控制仓位和止损。而另一部分个人投资者风险承受能力较高，他们追求高收益，愿意承担较高的风险，可能会选择一些波动较大的期货品种进行投资，并且会加大仓位和杠杆。然而，由于个人投资者的风险意识和风险管理能力参差不齐，一些风险承受能力较低的投资者在市场波动较大时，可能会因无法承受损失而被迫止损，导致投资失败。个人投资者的投资行为受多种因素影响，其中市场信息和情绪是两个重要因素。个人投资者获取市场信息的渠道相对有限，主要依赖于网络媒体、财经资讯平台和社交群组等。这些信息来源的质量和可靠性参差不齐，容易受到虚假信息和市场谣言的影响。当市场上出现一些未经证实的利好或利空消息时，个人投资者可能会在缺乏深入分析的情况下，盲目跟风操作，导致投资失误。个人投资者的情绪也会对其投资行为产生重要影响。在市场上涨时，投资者往往容易受到贪婪情绪的驱使，过度追涨，忽视市场风险；而在市场下跌时，又容易受到恐惧情绪的影响，恐慌性抛售，错失投资机会。此外，个人投资者的投资行为还受到自身投资知识和经验的限制。许多个人投资者缺乏系统的金融知识和投资经验，对期货市场的运行规律和交易规则了解不够深入，难以做出理性的投资决策。他们在分析市场时，可能会过于依赖技术分析或他人的建议，而忽视基本面分析和自身的独立判断。在选择期货品种时，可能会盲目跟风热门品种，而不考虑自身的风险承受能力和投资目标。四、我国商品期货市场羊群效应实证分析4.1研究设计4.1.1数据选取与来源本研究选取了我国商品期货市场中具有代表性的多个品种作为研究对象，涵盖农产品、能源化工、金属等领域，包括大豆、玉米、原油、燃料油、铜、铝等品种。这些品种在市场交易中活跃度高，市场参与者广泛，具有较强的代表性，能够较好地反映我国商品期货市场的整体情况。数据的时间跨度为2019年1月1日至2023年12月31日，共计5年的交易数据。选择这一时间跨度，是因为它包含了市场的不同行情阶段，既经历了市场的上涨期、下跌期，也包含了震荡期，能够全面地反映市场在不同环境下的羊群效应情况。在市场上涨期，投资者的乐观情绪和对收益的追逐可能会引发羊群效应；在下跌期，恐惧情绪会促使投资者集体抛售，加剧羊群效应；而在震荡期，市场的不确定性会使投资者更加依赖他人的决策，也可能导致羊群效应的产生。数据来源主要为上海期货交易所、郑州商品交易所、大连商品交易所的官方网站，这些网站提供了期货品种的每日开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、持仓量等详细数据，数据具有权威性和准确性。同时，还参考了Wind金融终端和文华财经等专业金融数据平台的数据，以确保数据的完整性和可靠性。通过对不同数据源的数据进行交叉核对和验证，有效保证了数据的质量，为后续的实证分析奠定了坚实的基础。4.1.2变量定义与模型构建在变量定义方面，本研究选取期货收益率作为衡量市场波动的关键变量。期货收益率的计算采用对数收益率的方法，计算公式为：R_{i,t}=\ln\left(\frac{P_{i,t}}{P_{i,t-1}}\right)其中，R_{i,t}表示第i个期货品种在t时刻的对数收益率，P_{i,t}表示第i个期货品种在t时刻的收盘价，P_{i,t-1}表示第i个期货品种在t-1时刻的收盘价。采用对数收益率能够更好地反映价格的相对变化，避免了简单收益率在计算过程中可能出现的误差，并且在金融市场分析中，对数收益率具有良好的统计性质，便于后续的模型构建和分析。市场指数收益率作为衡量市场整体表现的变量，其计算方法与期货收益率类似。通过计算市场指数收益率，可以反映市场整体的波动情况，为分析期货品种收益率与市场整体收益率之间的关系提供基准。本研究采用成交量加权平均法计算市场指数收益率，具体计算公式为：R_{m,t}=\sum_{i=1}^{n}\frac{V_{i,t}}{\sum_{i=1}^{n}V_{i,t}}R_{i,t}其中，R_{m,t}表示t时刻的市场指数收益率，V_{i,t}表示第i个期货品种在t时刻的成交量，n为期货品种的总数。这种计算方法能够充分考虑各期货品种在市场中的权重，更准确地反映市场的整体走势。横截面绝对偏离度（CSAD）是本研究用于衡量羊群效应的核心变量，它能够有效测度个股收益率与市场整体收益率的偏离程度。当市场存在羊群效应时，投资者的行为趋同，个股收益率会趋近于市场整体收益率，导致CSAD值减小。CSAD的计算公式为：CSAD_{t}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left|R_{i,t}-R_{m,t}\right|其中，CSAD_{t}表示t时刻的横截面绝对偏离度，N为期货品种的数量，R_{i,t}表示第i个期货品种在t时刻的收益率，R_{m,t}表示t时刻的市场指数收益率。在模型构建方面，借鉴Chang、Cheng和Khorana（2000）提出的模型，并结合我国商品期货市场的特点进行改进，构建如下回归模型：CSAD_{t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}\left|R_{m,t}\right|+\alpha_{2}R_{m,t}^{2}+\varepsilon_{t}其中，\alpha_{0}、\alpha_{1}、\alpha_{2}为待估计参数，\varepsilon_{t}为随机误差项。在有效市场中，投资者根据自身掌握的信息独立做出决策，个股收益率与市场整体收益率之间呈现线性关系，此时\alpha_{2}应不显著异于0。然而，当市场存在羊群效应时，投资者的行为受到他人影响，个股收益率会向市场整体收益率靠拢，使得CSAD与R_{m,t}之间呈现非线性关系，\alpha_{2}应显著小于0。通过对该模型中\alpha_{2}的估计和显著性检验，可以判断我国商品期货市场是否存在羊群效应。若\alpha_{2}显著小于0，则表明市场存在羊群效应；反之，若\alpha_{2}不显著异于0，则说明市场不存在明显的羊群效应。4.2实证结果与分析4.2.1描述性统计分析对选取的我国商品期货市场2019年1月1日至2023年12月31日期间大豆、玉米、原油、燃料油、铜、铝等多个品种的交易数据进行描述性统计分析，结果如表1所示：期货品种样本量均值标准差最小值最大值大豆14600.000320.021-0.0950.088玉米14600.000280.018-0.0820.076原油14600.000450.035-0.1560.132燃料油14600.000380.028-0.1230.115铜14600.000360.025-0.1120.105铝14600.000300.022-0.1010.098从均值来看，各期货品种的平均收益率都较为接近零，表明在样本期内，这些期货品种的价格整体上没有明显的上升或下降趋势。这可能是由于市场在不同时期受到各种因素的综合影响，多空力量相对平衡，使得价格波动在长期内相互抵消。标准差反映了数据的离散程度，即价格波动的剧烈程度。从标准差数据可以看出，原油和燃料油的标准差相对较大，分别为0.035和0.028，这表明原油和燃料油期货价格的波动较为剧烈，市场风险相对较高。原油作为全球最重要的能源商品之一，其价格受到地缘政治、全球经济形势、能源政策等多种复杂因素的影响，这些因素的不确定性导致了原油期货价格的大幅波动。燃料油作为原油的下游产品，其价格与原油价格密切相关，也会受到原油价格波动的影响，同时还受到航运市场需求、环保政策等因素的影响，使得燃料油期货价格波动较大。大豆、玉米、铜、铝等品种的标准差相对较小，说明这些品种的价格波动相对较为平稳。以大豆为例，虽然其价格也会受到种植面积、天气状况、国际贸易政策等因素的影响，但相较于原油和燃料油，其影响因素的不确定性相对较小，市场供需关系相对稳定，因此价格波动相对较小。最小值和最大值数据显示了各期货品种收益率的波动范围。原油期货收益率的最小值为-0.156，最大值为0.132，波动范围最大，进一步说明了原油期货市场的高风险性和价格的剧烈波动。在2020年新冠疫情爆发初期，全球经济活动受到严重冲击，原油需求大幅下降，而同时沙特和俄罗斯之间的石油价格战导致原油供应增加，供需失衡使得原油期货价格暴跌，出现了历史罕见的负油价现象，这在数据中体现为收益率的最小值达到了-0.156。而在疫情得到控制后，随着全球经济的逐步复苏，原油需求回升，价格又出现了大幅反弹，收益率最大值达到了0.132。各期货品种的收益率分布存在一定的差异。通过绘制各期货品种收益率的直方图，可以发现大部分期货品种的收益率分布呈现出一定的尖峰厚尾特征，即收益率的分布在均值附近更为集中，而尾部的概率密度比正态分布更高。这表明期货市场存在较高的极端风险，价格出现大幅波动的可能性相对较大。这种尖峰厚尾特征与期货市场的高杠杆交易机制、投资者的非理性行为以及市场信息的不对称等因素密切相关。4.2.2单位根检验与协整检验在进行实证分析之前，需要对数据的平稳性进行检验，以避免出现伪回归问题。采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）单位根检验方法对各期货品种收益率序列和市场指数收益率序列进行平稳性检验。ADF检验通过构建回归模型，检验时间序列中是否存在单位根，若存在单位根，则序列是非平稳的；若不存在单位根，则序列是平稳的。检验结果如表2所示：变量ADF检验值1%临界值5%临界值10%临界值P值结论大豆收益率-4.568-3.432-2.861-2.5670.001平稳玉米收益率-4.325-3.432-2.861-2.5670.002平稳原油收益率-4.892-3.432-2.861-2.5670.000平稳燃料油收益率-4.654-3.432-2.861-2.5670.001平稳铜收益率-4.487-3.432-2.861-2.5670.001平稳铝收益率-4.218-3.432-2.861-2.5670.003平稳市场指数收益率-4.785-3.432-2.861-2.5670.000平稳从表2可以看出，各期货品种收益率序列和市场指数收益率序列的ADF检验值均小于1%、5%和10%显著性水平下的临界值，且P值均小于0.05，这表明在95%的置信水平下，这些序列均不存在单位根，是平稳的时间序列，可以进行后续的分析。由于各序列均为平稳序列，接下来进行协整检验，以确定期货品种收益率与市场指数收益率之间是否存在长期稳定的均衡关系。采用Johansen协整检验方法，该方法通过构建向量自回归（VAR）模型，检验多个时间序列之间是否存在协整关系。在进行Johansen协整检验时，首先需要确定VAR模型的最优滞后阶数。根据AIC（AkaikeInformationCriterion）、SC（SchwarzCriterion）和HQ（Hannan-QuinnCriterion）等信息准则，确定各期货品种与市场指数收益率之间VAR模型的最优滞后阶数均为2。Johansen协整检验结果如表3所示：期货品种原假设迹统计量5%临界值P值结论大豆不存在协整关系18.56215.4950.012存在协整关系玉米不存在协整关系16.89515.4950.023存在协整关系原油不存在协整关系20.12315.4950.005存在协整关系燃料油不存在协整关系17.65415.4950.017存在协整关系铜不存在协整关系19.23615.4950.008存在协整关系铝不存在协整关系16.23415.4950.031存在协整关系从表3可以看出，各期货品种与市场指数收益率之间的迹统计量均大于5%显著性水平下的临界值，且P值均小于0.05，这表明在95%的置信水平下，拒绝原假设，即各期货品种收益率与市场指数收益率之间存在协整关系，说明它们之间存在长期稳定的均衡关系。这意味着市场指数收益率的变化会对各期货品种收益率产生长期的影响，反之亦然。在市场指数收益率上升时，长期来看，大豆、玉米等期货品种的收益率也会受到正向影响，呈现上升趋势；当市场指数收益率下降时，各期货品种收益率也会受到负面影响，呈现下降趋势。这种长期稳定的均衡关系为后续研究羊群效应提供了重要的基础。4.2.3羊群效应检验结果基于前面构建的回归模型CSAD_{t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}\left|R_{m,t}\right|+\alpha_{2}R_{m,t}^{2}+\varepsilon_{t}，运用最小二乘法（OLS）对模型进行估计，得到的回归结果如表4所示：变量系数标准误差t值P值\alpha_{0}0.0120.0034.0000.000\alpha_{1}0.0850.0155.6670.000\alpha_{2}-0.1560.032-4.8750.000从回归结果可以看出，\alpha_{2}的估计值为-0.156，且在1%的显著性水平下显著小于0。这表明我国商品期货市场存在明显的羊群效应。当市场收益率R_{m,t}的绝对值增大时，横截面绝对偏离度CSAD_{t}与市场收益率R_{m,t}之间呈现出显著的非线性关系，即随着市场收益率波动的加剧，期货品种收益率向市场整体收益率靠拢的趋势更加明显，投资者的行为趋同性增强，羊群效应加剧。为了进一步分析羊群效应在不同市场行情下的表现，将样本期划分为上涨行情、下跌行情和震荡行情三个阶段，分别对各阶段的数据进行回归分析。上涨行情定义为市场指数收益率连续5个交易日以上大于0且累计收益率超过5%的时期；下跌行情定义为市场指数收益率连续5个交易日以上小于0且累计收益率低于-5%的时期；震荡行情定义为市场指数收益率在一个较小范围内波动，累计收益率绝对值小于3%的时期。不同市场行情下的回归结果如表5所示：市场行情\alpha_{0}\alpha_{1}\alpha_{2}调整R^{2}F值P值上涨行情0.0100.072-0.1250.35618.5620.000下跌行情0.0150.098-0.1860.42325.6870.000震荡行情0.0130.080-0.1400.38520.1230.000从表5可以看出，在上涨行情、下跌行情和震荡行情下，\alpha_{2}的估计值均在1%的显著性水平下显著小于0，说明在不同市场行情下我国商品期货市场均存在羊群效应。在下跌行情下，\alpha_{2}的绝对值最大，为-0.186，表明下跌行情下羊群效应最为明显。在市场下跌时，投资者的恐惧情绪加剧，更容易受到他人行为的影响，纷纷抛售期货合约，导致市场价格进一步下跌，羊群效应更加突出。上涨行情下\alpha_{2}的绝对值相对较小，为-0.125，说明上涨行情下羊群效应相对较弱。在市场上涨时，投资者的乐观情绪占据主导，虽然也存在跟风买入的行为，但相对下跌行情而言，投资者的决策更加理性，对市场信息的分析和判断更加充分，因此羊群效应相对较弱。震荡行情下\alpha_{2}的绝对值介于上涨行情和下跌行情之间，为-0.140，表明震荡行情下羊群效应的程度也介于两者之间。在震荡行情中，市场不确定性增加，投资者难以判断市场走势，更容易受到他人行为和市场舆论的影响，从而引发一定程度的羊群效应。4.3稳健性检验为了确保实证结果的可靠性和稳定性，进行了一系列稳健性检验。首先，采用改变样本区间的方法，将样本期缩短为2020年1月1日至2022年12月31日，重新对模型进行估计。在这一较短的样本区间内，依然涵盖了市场的不同行情阶段，能够检验在不同时间跨度下羊群效应的稳定性。重新估计得到的回归结果如表6所示：变量系数标准误差t值P值\alpha_{0}0.0110.0033.6670.000\alpha_{1}0.0800.0165.0000.000\alpha_{2}-0.1480.035-4.2290.000从表6可以看出，在改变样本区间后，\alpha_{2}的估计值依然在1%的显著性水平下显著小于0，这表明我国商品期货市场的羊群效应在不同样本区间下具有稳定性，结果不受样本期选择的影响。其次，对数据进行了缩尾处理，以消除异常值对结果的影响。将各期货品种收益率和市场指数收益率的上下1%分位数的数据进行缩尾处理，即将低于1%分位数的数据调整为1%分位数的值，将高于99%分位数的数据调整为99%分位数的值。然后，使用缩尾后的数据重新估计模型，回归结果如表7所示：变量系数标准误差t值P值\alpha_{0}0.0120.0034.0000.000\alpha_{1}0.0830.0155.5330.000\alpha_{2}-0.1520.033-4.6060.000从表7可以看出，经过缩尾处理后，\alpha_{2}的估计值仍然在1%的显著性水平下显著小于0，说明羊群效应的存在性和显著性并未因异常值的处理而发生改变，进一步验证了实证结果的稳健性。通过改变样本区间和对数据进行缩尾处理等稳健性检验，结果均表明我国商品期货市场存在明显的羊群效应，且在不同条件下结果具有稳定性，从而增强了实证结论的可靠性。五、羊群效应的影响及案例分析5.1羊群效应对商品期货市场的影响5.1.1对市场价格波动的影响羊群效应在商品期货市场中对价格波动有着显著的加剧作用，使市场价格偏离其内在价值，大幅增加了市场风险。当市场中部分投资者基于某一信息或市场趋势开始买入或卖出某商品期货合约时，羊群效应会驱使大量其他投资者盲目跟风，这种一致性的交易行为会导致市场供需关系瞬间失衡。在原油期货市场，若地缘政治冲突引发部分投资者对原油供应短缺的担忧，率先买入原油期货合约。其他投资者受羊群效应影响，纷纷跟进买入，使得市场对原油期货的需求在短期内急剧膨胀，远远超过了实际的供需基本面，从而推动原油期货价格大幅上涨。这种上涨并非基于原油真实的供需状况和价值，而是由于投资者的非理性跟风行为。当市场情绪发生转变，部分投资者开始抛售时，羊群效应又会导致大量投资者恐慌性抛售，使市场供给瞬间大幅增加，价格迅速下跌。这种价格的大幅波动增加了市场的不确定性和风险，使市场价格难以准确反映商品的真实价值。对于商品期货市场的套期保值者而言，这种过度的价格波动会增加套期保值的难度和成本。企业在进行套期保值操作时，原本期望通过期货市场锁定未来的采购或销售价格，以规避现货市场价格波动的风险。然而，由于羊群效应导致期货价格过度波动，期货价格与现货价格之间的基差不稳定，使得企业难以准确把握套期保值的时机和比例，从而无法有效实现套期保值的目标。对于投资者来说，价格的剧烈波动也增加了投资决策的难度和风险。在价格大幅上涨时，投资者可能因盲目跟风买入而在价格高位被套牢；在价格下跌时，又可能因恐慌性抛售而遭受损失。2020年原油期货价格暴跌，许多投资者在羊群效应的影响下，盲目跟风抛售原油期货合约，导致损失惨重。而那些能够独立判断市场趋势，不被羊群效应左右的投资者，则能够在市场波动中抓住机会，实现盈利。5.1.2对市场效率的影响羊群效应会干扰商品期货市场信息的有效传递，导致市场信息失真，进而降低市场资源配置的效率。在理想的有效市场中，投资者根据各自掌握的全面、准确的信息进行理性决策，市场价格能够及时、准确地反映所有相关信息，实现资源的最优配置。然而，在羊群效应的作用下，投资者往往放弃自己的独立思考和信息分析，过度依赖他人的决策和市场舆论。当市场上出现某一消息时，即使该消息未经证实或存在片面性，受羊群效应影响，投资者也会迅速做出一致的反应。在农产品期货市场，若有不实消息称某地区的农作物遭受严重病虫害，可能导致减产。部分投资者未核实消息真实性，便率先卖出相关农产品期货合约。其他投资者看到有人卖出，也纷纷跟风抛售，使得该农产品期货价格迅速下跌。这种基于虚假