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行为金融中从众效应的实证研究

一、引言：当“随大流”成为金融市场的暗涌

记得几年前陪一位刚入市的朋友看盘，他盯着手机屏幕上跳动的K线图，犹豫着要不要买入某只突然拉升的股票。我问他依据是什么，他挠挠头说：“隔壁老王昨天刚买了，办公室小李也说这是‘热门股’，大家都在买，总不会错吧？”这个场景让我突然意识到，在金融市场这个看似理性的博弈场里，“随大流”的直觉行为可能比我们想象中更普遍。

行为金融学的兴起打破了传统金融理论“理性人”的假设，将心理学研究成果引入资产定价分析。其中，从众效应（HerdingEffect）作为投资者非理性行为的典型代表，一直是学界关注的焦点。所谓从众效应，是指投资者在信息处理或决策过程中，忽略自身私有信息，选择与市场多数人保持一致的行为倾向。这种现象在股市暴涨暴跌、概念股炒作等场景中尤为明显，甚至可能放大市场波动，影响资源配置效率。

本文试图通过实证研究回答三个核心问题：金融市场中从众效应是否普遍存在？其强度受哪些因素影响？这种非理性行为对市场运行会产生怎样的实际影响？带着这些问题，我们将从理论溯源、数据验证到机制剖析层层推进，揭开从众效应的真实面貌。

二、理论溯源：从众效应的行为金融学解释

2.1从“理性人”到“社会人”：行为金融学的突破

传统金融理论建立在有效市场假说（EMH）和理性预期理论之上，假设投资者能无偏处理所有信息，做出效用最大化决策。但现实中，2008年金融危机、2021年“游戏驿站”散户逼空等事件反复证明：市场并非完全有效，投资者也并非绝对理性。行为金融学正是在这种背景下发展起来的交叉学科，它将认知心理学、社会心理学的研究成果与金融决策结合，提出了“有限理性”“认知偏差”等核心概念。

从众效应的产生，本质上是投资者在信息不完全、认知能力有限的约束下，通过观察他人行为来降低决策成本的策略选择。这种策略在日常生活中本是一种生存智慧——原始人看到同伴逃跑会本能跟随，因为单独判断危险可能需要更高成本；但在金融市场中，这种“本能”却可能演变为非理性的集体行动。

2.2从众效应的理论模型：信息瀑布与社会认同

学术界对从众效应的理论解释主要有两类：一类是基于信息不对称的“信息瀑布”（InformationCascade）模型，另一类是基于社会心理的“社会认同”（SocialIdentity）理论。

信息瀑布模型由Banerjee（1992）提出，其核心逻辑是：当投资者依次决策时，后行动者会通过观察先行动者的选择来推测其掌握的私有信息。假设第一个投资者A根据自身信息买入某股票，第二个投资者B即使收到卖出信号，也可能选择跟随买入（因为A的行为传递了积极信息）；第三个投资者C看到前两人都买入，会更倾向于忽略自身信息跟随——此时“信息瀑布”形成，后续投资者的决策将完全依赖前人行为，而非自身判断。

社会认同理论则从群体心理角度解释从众。Tajfel（1979）提出，个体在群体中会通过“内群体偏好”寻求归属感，当投资者将自己归类为“散户”“技术派”等群体时，会倾向于模仿群体内多数人的行为以获得认同。这种心理在社交平台盛行的今天尤为明显：股吧里的“大V”观点、微信群的“小道消息”都可能成为群体行为的催化剂。

2.3既有研究的启示与空白

早期实证研究多聚焦发达国家市场，如ChristieHuang（1995）用收益率横截面分散度指标（CSSD）验证了美国股市存在显著从众效应；Changetal.（2000）对比了美国、日本、韩国市场，发现新兴市场从众效应更强。国内研究中，宋军、吴冲锋（2001）首次用A股数据验证了从众效应的存在；后续学者进一步探讨了市场状态（牛市/熊市）、投资者类型（个人/机构）等因素的影响。

但现有研究仍存在值得深入的方向：一是新兴市场的特殊性（如散户占比高、信息披露不完善）可能导致从众机制与成熟市场不同；二是社交媒体时代信息传播速度加快，从众效应的触发条件和强度是否发生变化；三是从众行为对市场质量（如流动性、定价效率）的具体影响路径尚需更细致的实证检验。

三、实证研究设计：数据、变量与模型

3.1数据选取与样本说明

为保证研究的时效性和代表性，本文选取近年来A股市场的交易数据作为研究样本。考虑到不同板块的投资者结构差异，样本覆盖主板、创业板和科创板，时间跨度为某段完整的牛熊周期（包含上涨、下跌和震荡阶段）。具体数据来源包括：

交易数据：个股日收益率、日成交量、流通市值等（来自Wind数据库）；

投资者结构数据：账户类型（个人/机构）交易占比（来自证券登记结算机构统计）；

市场情绪指标：百度指数“炒股”关键词有哪些信誉好的足球投注网站量（反映散户关注热度）、融资余额变化（反映杠杆资金情绪）。

为排除极端值干扰，对个股数据进行了以下处理：剔除ST股、退市股；对收益率进行5%分位数的缩尾处理；按行业分类