沪深a股机构投资者羊群行为LSV模型实证数据及stata代码2011-2020

沪深a股机构投资者羊群行为LSV模型实证数据及stata代码2011-2020

公式

其中

•  表示在 t 季度增持 i 公司股票的机构投资者占持有 i 公司股票的机构投资者的比例 ；
•  表示在 t 季度增持 i 公司股票的机构投资者占持有 i 公司股票的机构投资者比例的期望值，用 t 季度中增持 i
  公司所在行业的全部上市公司股票的机构投资者比例的均值表示；
•  表示机构投资者在 t 季度内对 i 公司股票买卖的不平衡性；
•  为调整项，只有在机构投资者对 i 公司股票买卖的不平衡达到一定程度时，才认为存在羊群行为。

      基于中国资本市场的特殊环境和数据的可获得性，我们对已有研究衡量机构投资者羊群行为的方法进行了适当的调整，具体计算过程如下：  

• 根据机构投资者持股的季度数据，计算样本中每一季度各机构对上市公司持股数量的变化值 trade，如果 trade 大于 0，则 BUY 哑变量取值为1，反之取值为0，并剔除trade 为0的样本；
• 按季度和公司分组计算 BUY 的平均值，即得到模型中的  ；
• 按季度和行业分组计算 的平均值，即得到模型的  ；
• 计算  ，并取绝对值，即模型中的  ；
• 由于样本中用到的机构投资者持股数据是季度数据，而其他数据则是年度数据，因此我们将羊群行为的季度数据整合成年度数据，方法是每家上市公司一年内按季度计算的4个  值进行平均，得到变量HERD
• 计算 HERD 的均值 m 和标准差 t，并用（m-1.96t）做为调 整项 ，剔 除 HERD 变 量 中 小 于（m-1.96t）的数据，得到变量 Herding 即为机构投资者羊群行为指标。

进一步计算买方羊群行为（Herd_Buy）和卖方羊群行为（Herd_Sell）。从“买进”和“卖出”两种行为区分机构投资者羊群行为的方向，具体模型如下：

首先，步骤1、2、3的计算过程与上述不区分羊群行为方向的步骤相同。
其次，在第4步计算  的基础上，根据  的正负将全部数据分成两个子样本：如果  ＞0，表明在 t 季度增持 i 公司股票的机构投资者占持有 i 公司股票的机构投资者的比例高于平均水平，存在买方羊群行为，因此归入“买方羊群”子样本；如果  ＜0，表明在 t 季度增持 i公司股票的机构投资者占持有 i 公司股票的机构投
资者的比例低于平均水平，存在卖方羊群行为，因此在将数据取绝对值后，归入“卖方羊群”子样本；如果  =0则剔除该数据。
第三，对两个子样本分别运行步骤5、6，最终得到买方羊群行为 Herd_Buy 和卖方羊群行为Herd_Sell 两个变量。

参考文献
许年行, 于上尧, 伊志宏. 机构投资者羊群行为与股价崩盘风险[J]. 管理世界, 2013, 000(007):31-43.

数据说明

• • • 原始数据格式为：excel格式（2011-2020年季度机构持股数据） 沪深上市公司
      
• 结果包含全部上市公司，并剔除金融行业和已退市的上市公司
• 代码格式：do文件（Stata 14/15/16）

. tabstat Herding Herd_Buy Herd_Sell, c(s) s(N mean sd min p50 max) format(%10.3f)

variable | N mean sd min p50 max
————-+————————————————————
Herding | 29223.000 0.172 0.090 0.057 0.151 0.700
Herd_Buy | 27360.000 0.149 0.081 0.033 0.125 0.518
Herd_Sell | 18204.000 0.405 0.207 0.180 0.324 1.085

附件结果为年度数据。