【基金抱团对股价波动的影响实证探究：以白酒行业为例18000字（论文）】

-PAGE30-基金抱团对股价波动的影响实证研究—以白酒行业为例目录TOC\o"1-2"\h\u42551绪论 1107911.1研究背景 1299411.2研究目的和意义 1222141.3研究内容、方法和基本框架 244371.4本文的创新点与不足 434752文献综述与理论研究 5290052.1抱团行为与羊群行为 5266742.2抱团行为和羊群行为的测度与模型选择 5232882.3抱团行为和羊群行为在市场中的实证研究 68232.4抱团行为的影响 7133022.5文献评述 825521本章小节 849323白酒行业和基金持有情况分析 9312813.1白酒行业基本情况 937563.2白酒行业特点与优势 10140543.3白酒行业经营情况分析 1022803.4基金重仓白酒行业股票的原因 11327103.5白酒指数不同趋势下基金持股变动情况 1311693本章小节 1584184模型理论介绍 17294954.1模型设计 17205544.2匹配变量的选择 1827187本章小节 18230725基金抱团对股价的影响实证分析 19284805.1样本选取与数据处理 19185185.2实证分析 2024093本章小节 24149446结论与建议 2527556.1结论 25287426.2建议 2526919参考文献 28--PAGE30-1绪论1.1研究背景随着实体经济的稳步增长，作为服务实体经济的金融市场也在逐渐的发展。其中证券市场发展最为迅速。2020年A股市场是大市值蓝筹股引领的一年，作为蓝筹股代表的上证50和沪深300在2020年全年中分别上涨24.15%和30.17%，蓝筹股在迅猛增长的同时，小市值公司虽然有所上涨，但是与蓝筹股相比依然是相形见绌，2020年一整年上证综指实现增长16.7%，低于上证50与沪深300的涨幅。在个股方面，上市公司中取得上涨的公司比例为53%，也就是说在2020年一年中其实还有47%家上市公司是下跌的，虽然在全部股票中跌少涨多，但是分布却不平衡，市场更加热衷于高市值的公司。从各个行业来看，各个板块也是涨跌不一，其中白酒行业上涨100%，整个行业的市值几乎翻了一倍，而房地产行业下跌9.34%，市场更加倾向于白酒、消费和医疗等板块，行业分化明显。根据天天基金网提供的数据，2020年共有4282只开放型基金实现上涨，占全部开放型基金的96.75%，上涨幅度超过50%共有1430只，开放型基金在2020年表现优异，实现了质的突破，众所周知，基金管理人在选择投资标的时倾向于那些市值高，收益率高且稳定的上市公司，从基金的季度持仓数据上看，很多基金管理人都会集中持有某只股票，药明康德、三一重工，山东药玻等基金抱团股在2020年一整年股价纷纷实现翻倍，但在2021年初基金抱团瓦解时并未受到严重影响，反观白酒行业，在2020年一年中也有多基金抱团股实现了翻倍甚至增长更多例如：贵州茅台、五粮液和水井坊，同时在2021年第一季度抱团行情瓦解时，众多白酒行业股票下挫超30%以上。于是本文试图从白酒行业出发，探究基金抱团对股价波动的影响。1.2研究目的和意义从2020年的大盘行情来看，投资于开放型基金的投资者盈利颇丰，并且也有数据显示2020年有3000多家开放型基金跑赢了大盘，开放型基金的表现不禁让人思考是什么原因使开放型基金能够取得如此优良的业绩？本文认为，基金之所以能够达到此业绩的原因可能是它们重仓了2020年市场中实现爆发增长的蓝筹股，也有可能与疫情好转有关，但是也正是由于疫情的好转，这些蓝筹股才能够实现爆发性增长，所以本文认为第一个原因较为重要。根据基金的持仓数据显示，2020年末有多家基金持有贵州茅台，中国平安，药明康德等大盘蓝筹股，其中多涉及白酒板块的优质股票，这些股票成为基金基准股的同时也在全年中实现了翻倍甚至更多的增长。基金市场近几年的快速发展，尤其是股票型基金的爆发式增长，基金管理人在选择投资标的上是否具有相似性，而基金管理人的这种抱团行为是否又对股票市场产生影响，加剧证券市场的波动？在这些疑问基础上，本文通过对A股开放型基金的抱团行为对白酒行业的影响进行研究。对于投资者而言，基金的抱团行为有利有弊，在股票有明显上涨趋势时，基金抱团行为会促进股票价格和行业指数的进一步上涨，但是当股票由涨势转为跌势时，基金的抱团行为也可能会让股票的价格下降的更快，使散户来不及出手被套牢。研究我国开放型基金的抱团行为对某个行业的影响有利于我们了解现在中国基金的抱团程度，通过对我国基金行业抱团的了解，我们可以利用其中的某些规律，为广大投资者甚至于监管机构提供某些风险提示。1.3研究内容、方法和基本框架1.3.1研究方法本文为了研究机构抱团对股价的影响机制，选取2019年至2020年典型行业——白酒行业的数据为研究样本，主要采用案例分析法、文献资料法和实证研究法三种研究方法。案例分析法；案例分析法主要是通过分析经典案例并从案例中得出经验将经验应用于其他事件分析并且得出结论，本文选取以白酒行业为例，通过研究基金抱团对白酒行业股价的影响得出基金抱团行为对大部分股票会产生怎样的影响。文献资料法；文献资料法主要是通过查询国内外对于羊群行为、抱团行为和白酒行业相关研究的文章，形成本文的文献综述，从以往学者的研究理论中看本文要解决的问题，为建立研究模型奠定基础。实证研究法：实证研究法主要采用定量研究方法，通过在网上查询基金持有白酒行业股票的情况和白酒行业股价变化的数据，建立数据模型，分析两者之间的关系，得到准确的结论，并根据结论提出建议。1.3.2基本框架和研究内容研究框架如图1-1所示图1-1研究框架第一部分，绪论。该部分主要介绍了本文的研究背景和研究意义，介绍本文基本框架，并且说明了本文的创新点与不足。第二部分，文献综述与理论研究。这一部分主要介绍了羊群行为和抱团行为的相关理论、基本知识和国内外学者对于抱团和羊群行为模型和实证。并且这部分也根据国内外已有理论对基金抱团行为的研究和我国证券市场及基金管理人的现实情况来阐述基金抱团行为会对市场造成的影响。第三部分，白酒行业和基金持有情况分析。这一部分主要介绍白酒行业的发展历程，白酒行业的优势特点和白酒行业的基本情况等白酒行业的一些基本情况，然后分析基金为什么会持有白酒行业的股票及持仓变动情况，基金在不同趋势下对于白酒行业股票的调仓情况。第四部分，实证分析。根据国内外对于基金抱团行为的测度模型，对我国基金行业对于白酒行业的的抱团行为进行测度，这一部分主要运用实证分析法，分析了抱团股与非抱团股之间的差别。第五部分，结论和意义。根据模型得出的结果对基金抱团对白酒行业的影响进行分析，然后总结归纳出基金抱团对于白酒行业整体的影响，分析基金抱团的好处与坏处，给个人，机构投资者甚至于监管部门提出意见，如何应对基金抱团这种情况。1.4本文的创新点与不足本文的创新点如下：第一、基金抱团行为概念出现不久，学者们很少对其进行研究，从行业角度去研究基金抱团行为对股价波动的影响更是屈指可数，本文从白酒行业出发研究基金抱团对股价波动的影响是一个创新点。第二、以往学者研究机构投资者行为与股价波动之间的关系大都采用最小二乘回归的方式，在数据分析上会有一些问题，本文运用倾向性匹配得分模型对基金抱团这一事件进行研究计算抱团股与非抱团股股价波动的差异问题能够避免这一问题。本文的不足之处如下：第一、由于数据可得性，本文在研究基金抱团对股价波动造成的影响中只研究了2019年一季度至2020年三季度的数据，在这段期间只出现了基金抱团购买白酒行业股票的情况并没有出现基金抱团抛售白酒行业股票的情况，事件跨度不够长。第二、网上公布的基金持仓的数据只有季度数据，本文只能看到基金在每个季度的持仓会有什么变化而不能看到每日的持仓变化，在一定程度上限制了样本量。2文献综述与理论研究2.1抱团行为与羊群行为羊群行为和抱团行为有一定的相似性又有一定的差异，总体而言，羊群行为与抱团行为都是投资者的行为并且都会对投资标的产生一定的影响。抱团行为是指投资者基于判断选择了相同的投资标的而形成的一种现象，羊群行为是指投资者在信息不对称情况下，行为受到其他投资者的影响，模仿他人决策或者依赖于舆论进行投资的行为。这二者有明显差别，抱团行为是基于自己的理性判断进行投资的一种行为，抱团行为中所选择的投资标的都有明确的选择依据，而羊群行为是非理行的、盲目的，投资者往往处于从众心理进行投资，对于投资标的的选择并没有自己的判断。抱团行为在时间上趋于一致，并没有明显的滞后性，大多发生在机构投资者身上，也就说机构投资者基于自己的判断恰巧购买了与其他机构投资者相同的股票，羊群行为有明显的滞后性，一般是“领头羊”在进行完投资决策后，其他投资者选择跟随购买的一种状态，更多发生在个人投资者身上。抱团行为因为是理行的判断投资要比羊群效应更具稳定性，通常不易被瓦解，然而羊群行为可能会因为个人投资者中某个投资者投资决策的改变而发生改变。2.2抱团行为和羊群行为的测度与模型选择基于对已有文献的研究，羊群行为与抱团行为在发生上有本质的不同，但是引起的结果上却有极高的相似性，目前国内外对于抱团行为的研究过少而且没有将抱团行为与羊群行为做明确的划分，所以本文在阅读了大量关于羊群行为和抱团行为的文献综述后决定同时描述与两者相关的文献综述。目前对于抱团和羊群效应的实证分析研究主要有两种方法，第一种是通过研究投资者建立模型，这种方法的主要代表模型是LSV模型：第二种研究方法是研究整个证券市场的羊群效应，主要是通过股价的分散程度来度量，有CH和CCK两种模型。Lakonishok等三位学者首次提出LSV模型，以基金代表的机构投资者为研究对象，比较的是不同投资者在买进或卖出同一只股票时他们心里的预期收益率的变化，用此方法可以测度出当基金经理买卖股票时对于同样持有相同股票的独立投资者的影响。三位学者期间对美国基金市场进行研究，主要是针对养老基金进行了实证，发现存在抱团行为。同时也将股市中的公司以市值大小为指标进行研究，结果显示像美国这样成熟的投资市场仍然存在抱团和羊群行为且小公司要大公司更容易产生羊群行为。英国学者Wylie通过对英国268家股票型共同基金进行检验后同样发现股票在被投资者投资时会产生羊群行为。之后有学者对LSV法进行改善，其中Wermers提出用组合变动度量的方法来检验投资者交易的羊群行为，学者们称之为PCM模型,此模型能够测量出抱团与羊群行为的买卖方向。Christie和Huang提出CH模型，此模型通过股价收益率的分散度来检测抱团与羊群行为，CH模型认为当全部投资者都采取相同的决策，股票的收益率会和市场收益率无限接近。Christie和Huang使用CH法对美国和香港证券市场进行实证研究发现他们并没有明显的抱团和羊群行为。对于抱团和羊群行为的研究，学者们采取的方法是LSV和CCK模型，对于抱团行为的研究国内的学者大多采用最小二乘法，本文所采用的的倾向性匹配得分模型是一种统计学方法，用于处理观察研究的数据。这种方法最早由Rubin提出，一般常用于医学，公共卫生和经济学等领域。国内学者已经将此模型开始运用到实证分析中，郑文平运用倾向性匹配模型研究全国文明城市与企业绩效之间的关系，得到企业与企业绩效成正比例关系，企业绩效越好的城市在文明城市中的排名越高。韦淦宝运用倾向性得分匹配模型研究两种药物对食管癌的作用，得到两种药物效果相当的结论。在经济学应用中我国学者兰佳运用此模型研究云南省金融支持与脱贫效率之间的关系，得出获得金融支持的贫困户较未获得的贫困户脱贫效率要高的结论，崔宝玉等使用倾向性匹配得分模型研究土地征用与农户征用之间的关系得出土地被征用的农户要比土地未被征用的农户收入要高的结论。2.3抱团行为和羊群行为在市场中的实证研究一直以来学者们更偏向于研究证券市场中的抱团和羊群行为，因为在证券市场中抱团效应一般会比较明显，并且会直接影响到个人收益。Camara通过实证分析96年至15年间美国各个行业的数据，发现当经济处于扩张和收缩两种情况时，美国的各个行业都存在很明显的抱团和羊群行为。抱团和羊群行为的产生也需要一定的动因，一个市场是否存在着抱团行为是随着这些动因的变化而变化的。Galariotis就发现在一些投资数据公布的日子里，抱团和羊群效应要更加明显。在某些突发事件如亚洲互联网泡沫破裂期间，英国和美国都出现了很明显的抱团和羊群行为。除了股票市场，债券市场也会产生抱团行为，Oehler和Chao通过研究德国的债券市场发现债券市场的抱团行为虽然低于股票市场的抱团行为但是依旧广泛存在。Kabir和Shakur通过使用CCK模型分析了亚洲投资者的羊群行为，结果显示，羊群行为与市场压力成正比，也就是说极端市场情况下即大涨或者大跌时这两种行为更容易发生。对于抱团和羊群行为的研究，国外开展的要比国内早，以上也都是国外学者对于抱团和羊群行为的讨论和实证，中国学者对于抱团和羊群行为也有一定的研究，国内主要是利用以上两种模型对国内市场的抱团和羊群行为进行测度。在实证模型上我国学者施东晖和孙培源在CAPM模型上，引入了“羊群行为度”的概念，结果显示由于我国政策的干预和市场的不完善，我国股市确实存在抱团和羊群行为。学者们通过对样本股票抱团行为度的研究发现得出了基金抱团行为的一些规律，一般来说基金抱团行为随着所投资公司的流通股股本增加而增加，此外基金的抱团效应还与股票上季度市场的表现相关，上季度表现好的股票更容易被基金管理人所持有，也因此更容易产生抱团行为。在CH模型运用方面，宋军、吴冲锋使用此模型对我国的沪深股市所有的上市公司都进行过抱团行为的实证分析，发现与美国证券市场相比较，我国的证券市场存在更加强烈更加明显的抱团和羊群行为。吴福龙、曾勇和唐小我1在研究抱团行为时得出了两个结论，第一个结论是在买入行为时我国基金的抱团行为要高于同等情形下美国的基金，第二个结论是在进行卖出行为时中国的基金要低于同等情形下的美国基金的抱团行为。也从侧面反映出我国的投资者更喜欢追涨而在股票价降低时更喜欢长期持有等待回升而不是将其卖掉。陈静、田悦红2通过对我国不同行业抱团和羊群行为的研究发现制造业、房地产和金融业等行业都具有很明显的抱团和羊群行为，而且与美国的市场相比，我国市场的抱团和羊群行为要更加明显。沈潇茹3利用CCK模型对不同时期的羊群效应进行研究，把时间分为两个时期，两个时期的羊群行为值不相同，并且第二个时期不存在明显的羊群行为。说明羊群效应是间歇性存在的。马丽4对上证180指数里的股票进行了检验，发现羊群行为出现在了市场行情下跌阶段，并且羊群行为的发生导致股票的价格偏离正常值，价格波动异常。2.4抱团行为的影响目前无论是国外还是国内对于抱团的研究都主要是抱团羊行为对股价波动的影响。很多学者认为基金的买卖会对股价变化具有重要影响并且也确实加以证实，基金买入时股价会上升，当基金卖出时股价会下降，管理金额较大的基金的单独买卖就会对股价的波动造成影响，倘若基金抱团买卖的话对于股价的影响肯定会更大。蔡庆丰、杨侃和林剑波5通过研究发现证券分析师对于股票的评级也会对羊群效应产生影响，抱团行为会对市场的波动性产生推波助澜的效果，当基金买卖的数量过多以至于超过市场规定的流动性，这时候金融资产的价格会产生非连续波动，即大范围波动状况。岳意定和周可峰6通过研究机构投资者和市场波动性之间的关系，经过一系列实证分析，他们得出机构投资者持股调仓的变化会对指数造成很明显的影响，也就是说机构投资者成为了市场价格波动的不稳定因素。众多学者认为机构投资重仓的股票会在牛市中起到加剧股价波动的效果，同时会在熊市中加剧股票的价格下降，但是郭聪和周晓东通过调查研究发现在牛市中机构抱团行为确实会加剧股价的波动，但是在熊市时抱团行为反而会使股票价格稳定下来，起到保护市场的作用。2.5文献评述以上结论都有力的表明了在我国这个不成熟的金融市场羊群行为和抱团行为广泛存在且强烈。最可能造成羊群和抱团行为的原因可能是我国作为新兴股票市场，无论是机构投资者还是个人投资者的投资行为都不成熟，价值投资体系尚未深入人心而投机现象泛滥，这些投资者更喜欢投资热点且容易被其他人的投资行为所带动。其次，我国目前能够规避风险的金融工具不足，虽然国家在大力发展机构投资者，但截止目前机构投资者的数量仍然不足，个人投资者又缺乏足够的投资经验，不能理智的把握市场行情，也不能良好的解读国家政策，出于保护自己和从中心理的心态选择了跟风。国内外对于抱团与羊群行为的研究从只是理论研究到出现模型最后到能够精准测度出数据已经越来越成熟，并且本文所使用的倾向性得分匹配模型也广泛应用于医学与经济学中。羊群行为与抱团行为广泛发生于不同国家的各大金融市场，并且也有相关文献对于羊群行为和抱团行为的影响进行了研究，从国内外学者的实证情况来看，羊群行为和抱团行为都会对股价的波动起到推波助澜的效果。本章小节本章主要介绍了羊群行为和抱团行为的相关理论、分为五个部分。本章首先区分了抱团行为和羊群行为的概念，第二部分主要介绍了国内外学者对抱团和羊群行为的模型研究方法和本文即将使用的模型，第三部分主要介绍了国内外学者的一些研究成果，第四部分介绍的是抱团行为对股价和市场的影响，第五部分是对以上文献进行的评述和总结。3白酒行业和基金持有情况分析3.1白酒行业基本情况白酒是我国特有的酒类，在我国有着悠久的历史，不仅是我国最重要的酒类产品，甚至在国外依旧占有一席之地，在行业划分中，白酒行业单独占有一个板块，同时白酒产业又属于食品饮料，制造业等范畴。从以往数据看，白酒行业在创造税收方面能给国家带来巨大的收益，在食品工业范畴中，白酒行业所创造的税收仅仅低于我们所熟知的烟草行业，所以从古至今白酒行业的发展就受到国家领导人的格外重视，在国民经济中占有重要的地位，全面观察白酒行业，白酒行业能够带动相关产业发展，例如农产品，塑料包装等相关企业。新中国建立之后，当时的白酒产品主要以50度白酒，散装酒为主，改革开放后白酒行业开始快速发展，到1978为止白酒产量增长了近15倍，21世纪后，白酒行业又开始新一轮爆发。白酒行业的发展历程可以总结为以下几个阶段：1989——1996年：在这个阶段我国国民收入开始大量增长，人均收入和财政收入大幅提升，开始拉动白酒行业增长，这个阶段白酒产业产量和价格双双提升，可以说这是中国白酒行业发展的第一轮繁荣期，这一阶段主要属于需求拉动型，主要原因是受益于长期压抑的大众消费；1997——2003年：这个阶段中亚洲金融危机爆发，国内的很多行业包括白酒行业开始调整产业结构，需求持续下降，很多白酒来不及去库存，纷纷开始采取降价销售的方式，这一阶段白酒产业销量和价格双双下降，但同时很多白酒品牌看准时机开始重生，比如熟悉的洋河大曲就是在这一阶段成长起来的，很多白酒企业的市场地位也是从这一阶段开始逐渐形成的；2004——2012年：在这一个阶段房地产行业爆发，股市也迎来了新一轮的上涨，居民收入再度快速增长，大量的消费需求使白酒行业开始新一轮增长，进入繁荣扩张期。在这个阶段白酒产业的成长与经济现象相吻合，品牌效应形成，学者们多称这10年是白酒发展的黄金10年；2013——2017年：这个阶段是白酒行业的调整时期，在这个时期白酒产业竞争激烈，整合并购趋势加剧，政府出台限制“三公”消费和禁酒令的政策，行业销售受到冲击，毛利率逐渐下滑，经过这一时期的调整直至2015年白酒行业才开始复苏，之后白酒产业的经营状态逐渐明朗起来，国内主要白酒企业逐渐走出低迷状态；2017年至今：白酒行业开始复苏，行业集中度提升，白酒消费开始向商务消费和民间消费转型，周转率大幅提升，行业分化趋势逐渐清晰。3.2白酒行业特点与优势白酒行业主要以出售不同类型白酒为盈利方法，其他业务占比基本不到总营收的1%。白酒作为中国所特有的酒类品种，它的特点主要有以下几个方面：白酒与其他酒类品种相比较味道浓烈，被我国居民所接受，相比较其他酒类品种容易产生口味偏好，形成差异化竞争，品牌忠诚度在所有酒类品种中是最高的；白酒和香烟一样在一定程度上能够起到短暂麻醉精神的作用，具有成瘾性，客户稳定性要高于其他食品饮料；白酒在我国有悠久的历史，在文化认同上形成了一种国民认同感，每逢聚餐，基本成了餐桌上不可或缺的东西；白酒行业毛利率与净利率都很高，通过观察贵州茅台，五粮液，酒鬼酒等著名白酒品牌2020年的季度报，发现毛利率都在85%以上，而净利率也都在45%以上，这么高的毛利率和净利率在其他行业是很难见到的，说明白酒产业的制造成本并不是很高，然而卖价却很高但被广大消费者所接受，从某些方面来讲，依然是受益于浓厚的文化认同感；产品在贮藏价值上与其他消费品既有本质不同，白酒具有越放越值钱的特性，一些名门望族有收藏白酒的喜好，从白酒行业的发展来看，白酒甚至可以成为一种收益较高的理财产品。强势的白酒品牌在财务报表上体现出预收账款多，原材料成本低，存货周转率低的特点，所以这些公司现金流充沛；消费升级会给白酒行业带来长期的驱动力，白酒本身就带有很强的礼品属性，消费者心智都很成熟，容易让白酒高端化，与消费升级结合，白酒行业具有长期发展性；白酒行业技术升级缓慢，不想手机等电子产品更新换代快，相对较为稳定，不需要投入大量资金到研发产品当中。3.3白酒行业经营情况分析白酒的主要经营模式有直营店、加盟店、店中店等。直营店是指由酒水连锁企业独家投资设立的门店，有企业总部对各直营店的控制力强，利于树立品牌形象的优势；加盟形式则有直管店、合作店等模式，即与第三方合作开店，所有权与经营权分离；而店中店是指在终端领域，由厂家、渠道商、终端商之间联营或某一方自营，开设专售店柜。目前国内白酒分为浓香、酱香、清香、凤香和兼香五种，在这五种不同风格的白酒中，浓香型白酒被我国酒类消费者所喜爱，占据大部分市场，处于主导地位。浓香型白酒在我国历史悠久，是最早出现的白酒类型，经过长时间技术的磨合，目前浓香型白酒产品供应充足，味道浓郁飘香，在未来白酒的市场占有量上，浓香型白酒的地位短时间内难以撼动。从行业政策看，我国之前对于白酒行业的限制颇多，中央军委出台的“八项规定”和“六项禁令”都对白酒的政务类消费进行了冲击，白酒行业一度低迷，价格和产量双双回落，直到2016年下半年白酒行业才结束调整期并且向转型期过渡，之后白酒消费逐渐呈现品牌和文化集中，弱小企业逐渐被大企业兼并退出历史舞台。从新中国建国开始，白酒行业发展至今行业集中度正在逐渐提高，但是集中度相比较于其他国家依旧偏低，目前白酒行业呈现一超多强的态势，单一品牌全国化依旧存在较大难度，行业竞争依旧激烈。未来，白酒行业的集中度会进一步提高，拥有良好品牌和竞争优势的名酒企业也会把握住机会，在竞争中逐渐提升自己的份额。3.4基金重仓白酒行业股票的原因在国内经济快速发展，人均收入快速增长时期，白酒行业的利润明显提升；而在亚洲金融危机爆发，国内经济增长停滞不前时期，白酒行业的利润下降也很明显。可以说宏观经济和基本面的变化是整个白酒行业取得超额收益的最核心因素之一。本文通过对白酒行业基本面的讨论来分析基金重仓白酒行业股票的原因，主要从需求量和行业政策两方面进行分析。3.4.1白酒需求量分析白酒在中国有着长达五千年的酒文化，在人们心中白酒有着独特的社交文化属性，新中国建立初期白酒主要依靠政务类消费，后来随着政策的公布与白酒行业的调整，截止现在，白酒行业已经成功将政务类消费的影响消化殆尽，本文认为消费者消费白酒主要有两方面需求。社交类需求：社交类需求主要包括商务宴请和居民日常消费，白酒现如今已经成为重要的送礼产品，价格也比其他日常消费品要高，和居民的可支配收入有着很强的关系。第二、投资性消费：上文提到过白酒从某种意义上来讲可以作为理财产品对待，白酒在制造上与其他产品不同，白酒没有明确的保质期，当储藏时间变长时，白酒的味道会更加醇香浓烈被更多的消费者所接受。在白酒行业中，不仅消费者有收藏高端白酒的需求，而且中介也就是经销商也会产生一定的收藏需求，与其他产品相比，白酒不仅在末端消费者层面产生了需求，中间过程也产生了需求，以茅台为例，随着批发商不断地囤积，茅台酒价格不断上升，当上涨到某个位置无法短时间继续上升时，泡沫破裂，加大了白酒需求量的周期波动性。这是高端白酒所特有的保值增值属性。通过观察白酒行业的发展史，白酒的销售量具有明显的周期波动，白酒行业的调整期也是中国经济改革的重要时期。宏观经济向好且在上生时白酒的消销售量也会增长快速，反之，白酒的销售量也会降低。从人口结构上分析我国白酒的需求量，如今我国已经进入人口老龄化，虽然我国已经放开二胎政策，但因为养孩子压力巨大与一些年轻人新的观念也是收效甚微，如今养生观念深入人心，年轻人对于白酒的消费不及长辈，随着人口老龄化的严重，上一代人对白酒的消费水平已经开始降低，会对白酒的消费产生一定影响。但是白酒的需求具有刚性，白酒是在中国的人际交往等一系列社会活动中所必不可少的产品。从人均酒精消费量来说，中国与消费量最高的得国与法国还有较大差距，有很明显的上升空间，相对于其他消费品，白酒的不可替代性较强，相类似的产品比如啤酒和红酒在市场占有量上依然无法与白酒相比。中国生育率的下降可能会在一定程度上降低白酒的需求，但是从以往白酒发展规律上来看，白酒的需求量和经济发展有紧密的联系，中国作为当前全球经济发展速度最快的经济体之一，未来白酒的需求量会有进一步的上升，所以基金管理人购买甚至重仓白酒行业股票是没有任何问题的。3.4.2行业政策白酒作为一直被国家领导人关注的产品，从新中国建立至今就有很多的行业政策发布，在2012年3月，温家宝总理首次在会议上提到禁止用公款购买高档白酒；2012年12月，中央军委发布《中央军委加强自身作风建设十项规定》，规定中要求：在公务的一些招待工作中不能安排宴请，更加不允许不喝酒，更是对军队接待工作中饮酒亮出了红牌。之后，各个地方政府又陆续出台地方版“禁酒令”。这之后，国家发改委在2013年2月发布的《产业结构调整指导目录（2011年本）（修正）》（2013年第21号令）再次对白酒行业进行限制，将“白酒生产线”列入“限制类”。白酒也属于饮料食品类别，所以2015年10月发布的《食品安全法》也对白酒行业造成一定影响，国家规定从事食品经营这方面的企业需要依法取得许可证，否则不允许经营，这一政策出台后，国内白酒生产企业需要取得白酒生产许可证才能进行经营，这一政策终结了国内众多违法经营的白酒企业。2018年1月11日，为改善环境质量，加快环境技术管理体系建设，推动污染防治技术进步，环境保护部组织制订了《饮料酒制造业污染防治技术政策》，白酒行业受到一定影响。2020年是白酒行业迎来政策转变的一年，从1月1日起，开始决定将白酒行业的生产线从“限制类”中剔除并且在11月6日形成了正式文件，这次政策的发布为整个白酒行业带来了重大利好，有利于白酒行业继续扩大规模，健康发展。有利于形成良性竞争和引入外资，对整个白酒行业的秩序形成了正面影响。通过以上白酒行业政策可以了解到白酒行业从最初处处受限制发展到现在已经进入良性发展渠道，政务类消费的影响已经全部消散，各大龙头白酒企业已经形成了自有的盈利模式并且确立地位，形成一超多强的发展态势，从最新政策来看，国家对于白酒行业的发展持支持态度，并且逐步领导白酒行业进入新一轮发展，在环境政策上对白酒行业是有力的。3.5白酒指数不同趋势下基金持股变动情况本文选取的数据为2019年第一季度到2020年第三季度的数据，本文选取这期间的周k值，从白酒行业走势中可以看出白酒行业指数基本是上涨的态势，只有少数几个时间点是下降的，由于数据可得性，所以本文没有选取2020年第四季度数据。在这段时间可以发现白酒行业指数经历了大幅上涨，本文认为这与基金的抱团行为有一定关系。2019年一季度至2020年三季度白酒指数变化如图3-1所示：图3-1白酒指数变化图资料来源：ifind金融数据终端本阶段选取样本为从2020年3月1日至2021年3月1日的收益率排名前50的开放型基金进行情况说明。收益率排名前50名基金如图3-2所示：图3-2收益率排名前50基金资料来源：ifind金融数据终端收益率排名前50的基金中除了重仓白酒行业股票的基金，这其中的大部分基金都与贵州茅台，五粮液，酒鬼酒等龙头白酒股票或涨势较好的白酒股票有过关系。通过对基金持仓变化的统计发现在2020年第二季度招商中证白酒等重仓白酒行业的基金都进行了调仓，最具代表性的招商中证白酒基金减持贵州茅台与五粮液但增持泸州老窖，在总持仓市值上变化不大，而像交银消费新驱动股票基金、广发品牌消费股票发起式基金、华宝中证消费龙头指数基金等持仓白酒行业龙头股的基金纷纷加注白酒行业，大部分都对贵州茅台和五粮液这两只白酒行业龙头股票选择增持，相应的白酒行业指数在2020年第二季度实现小幅上涨。在2020年第三季度招商中证白酒基金、鹏华酒基金、国泰国证食品饮料行业基金等重仓白酒行业的基金依然加码白酒股票，但受到疫情影响，部分资金开始流失到医药、5G、军工等板块，在这一阶段各大基金对白酒行业重视度不及医药板块，这一阶段白酒行业指数稍有下挫。2020年第四季度，开放型基金盈利暴涨，基金效应提升，散户纷纷投资基金，各大基金管理金额暴涨，白酒行业经过短期回调开始受到各大基金关注，再加上临近年关，于是基金开始抱团投资白酒行业股票。招商中证白酒基金持仓总市值达到479亿元，较第三季度增长约250亿元，鹏华酒总持仓市值达到37亿元，同比增长约22亿元，更有广发品牌消费发起式、银华食品饮料量化股票发起式、国泰国证食品饮料行业等白酒基金的总持仓市值都有大幅增长，还有像泓德战略转型股票、汇添富国企创新股票、华夏节能环保股票等之前少持或不持白酒股票的基金进驻白酒行业，相应的这一阶段白酒行业指数迎来爆发增长。综上所述，从基金持仓变化上可以看到在2020年全年白酒行业的股票就一直受到各大基金青睐，中间虽然有短期回调，但回调力度小并不影响总体上升态势，仅从持仓量上本文可以初步判断出在基金抱团大量购买白酒行业股票时会对白酒行业指数产生积极影响。本章小节本章通过对白酒行业的发展历史、白酒行业的市场格局、白酒行业的特点的介绍，说明白酒行业如今已经进入到了一个良性且快速的发展时期，并且与其他行业相比，白酒行业在我国历史悠久、文化认同感高，具有别的行业无法相比的优势，通过分析白酒行业的需求与基金持仓情况，白酒的需求仍有上涨趋势，名酒企业会更有优势在下一次白酒爆发时占据市场份额，基金目前持有的白酒行业的股票都是名酒企业股票，它们经营稳健，财务状况良好，在2020年一整年白酒行业的关注度持续升高，各大基金的持仓量也不断上升，基金对于白酒行业持仓的不断加码促进了白酒指数的不断上升。4模型理论介绍4.1模型设计在倾向性匹配模型中经常需要构建两个组即“实验组”或“处理组”和对照组，参与实验的叫做实验组，而没有参与项目的称之为“参照组”或者“控制组”，一般需要比较两组的差异来得出结论，但事实上一般只能观测到实验组或者控制组，所以很难进行直接比对。为了解决这个问题Rubin在1974年提出反事实框架，学者们称之为“鲁宾因果模型”。在本文中我们想要研究基金抱团对于白酒行业的影响，可以观测到白酒行业被抱团之后的影响，但无法得到在相同时间，相同环境下白酒行业不抱团的状况，也就是不存在平行时空，于是本文找到某些匹配的特征变量，找到匹配变量相似或者相同的股票，就本文来讲，需要找到与白酒行业中相对应的，特征变量尽量匹配的没有参与抱团的股票，这时候可以近似的把这些股票的作为白酒行业未抱团时的状况，从而得出结论。也就是说，PS为个体的倾向得分，代表的是个体可能参加项目的得分，最终根据PS值对个体i和j进行配对。PS值的计算公式如式4.1所示，其中X是各协变量，i表示股票，t表示季度，f表示是否参加项目，参加项目为1，未参加项目为0，本文中参加项目的股票叫抱团股，未参加项目的股票为参照股。PS(XPS值计算之后对抱团股与非抱团股进行匹配，这时从变量上来看两种股票已经没有明显差异，它们的差别只存在于是否参加项目。匹配之后，计算平均处理效应ATT，这样得到的波动率的差异是仅由基金是否抱团所致，不存在样本选择偏差的问题。ATT的计算公式如式4.2所示：（4.2）因而运用倾向得分匹配的具体过程可简单归纳为以下三个步骤：第一、使用logit回归筛选特征变量Xi；第二、匹配效果检验；第三、根据匹配后样本，计算平均处理效应。4.2匹配变量的选择通过对倾向性匹配得分模型的研究，可以知道其实模型的重点就是寻找一个高度相似的参照组，如果要使参照组和实验组相似，就需要重要的特征变量指标，我们知道当基金经理在挑选股票时与股票的“质量”有关，通常股票的“质量”反映在一些财务指标中，比如流动比率，资产负债率等，也就是说基金经理会基于这些指标来挑选自己持有的股票，至于基金经理的个人特征、受教育情情况和从业经验等就显得不是那么重要。因此本文将基金经理的择股偏好为依据，以上市公司的财务状况去匹配特征变量。初步选择的自变量如表4-1所示：表4-1初步变量选择变量符号含义计算方法crz流动比率流动资产/流动负债tlv资产负债率总负债/总资产itr存货周转率营业成本/存货净额平均余额roa总资产净利润净利润/总资产余额size公司规模公司总资产取对数mcr管理费用率管理费用/总收入Sum10前十大股东持股比例十大股东持股数/总股数inc营业总收入资料来源：公开数据本章小节本章主要介绍了本文需要使用的模型——倾向性匹配得分模型，并且介绍了模型的意义和作用机制，如何良好的将模型与本文的研究相结合，介绍模型中需要使用的一些公式并且确定了模型的步骤。本章还挑选了八个可能会对基金挑选股票造成影响的变量和它们的计算公式，为下一章实证做铺垫。5基金抱团对股价的影响实证分析5.1样本选取与数据处理5.1.1样本选取本文以开放式股票型基金为研究对象，开放式股票型基金的信息来源于ifind金融数据终端和各大网站。本文使用的是基金的季度持仓明细，原因是数据的可获得性有局限，样本期内总共7个季度。7个季度内白酒行业指数有明显的上升趋势，如下图5-1所示：图5-1白酒行业指数变化趋势资料来源：ifind金融数据终端5.1.2数据处理本文对数据进行对数处理，剔除ST股票和样本极端值后得到的各季度抱团股和非抱团股数量明细见下表5-1：表5-1抱团股与参照股数量季度抱团股(只)参照股(只)2019年一季度8242019年二季度10222019年三季度9232019年四季度11212020年一季度12202020年二季度11212020年三季度1517资料来源：ifind金融数据终端从各季度抱团股和参照股数量明细来看，对于白酒行业来讲抱团股票基本稳定且呈现逐渐增加的形势。参照股的数量大概是抱团股的两倍左右，通过对原始数据的预处理，抱团股的匹配变量的描述性统计结果如下表5-2所示：表5-2抱团股描述性统计变量个案数最小值最大值平均值标准差crz660.0761.8111.0570.348tlv663.0053.7123.4220.191mcr660.6152.2461.7870.334inc663.1983.8053.5990.115size6623.73524.37124.0220.162itr66-1.059-0.095-0.6220.186roa66-2.8632.9821-0.0491.109Sum10663.824.4414.190.183vol66-64.044167.73416.57941.941ror663.99527.31412.315.408资料来源：ifind金融数据终端表5-3非抱团股描述性统计变量个案数最小值最大值平均值标准差crz1270.162.1170.9290.525tlv1272.6433.6793.2350.215mcr1270.5422.2751.6320.3754inc1273.2773.8673.5920.113size12723.77324.38124.0950.175itr127-1.527-0.27-0.9270.275roa127-2.1123.106-0.0020.908Sum101273.8074.434.1970.151vol127-25.62566.0625.46314.147ror1270.84129.6458.5925.172资料来源：ifind金融数据终端由表5-2和表5-3可见，抱团股和参照股的数据都符合事实，并且抱团股波动率的均值要大于参照股。5.2实证分析5.2.1匹配变量筛选和匹配效果检验5.2.1.1匹配变量筛选运用logit回归对匹配变量进行筛选。被解释变量“1”表示一个季度内被两个基金及以上基金共同持有的白酒行业股票，“0”表示一个季度内被一个基金或没有基金持有的白酒行业股票。本文将从模型的拟合程度来横量模型的准确性，具体情况见表5-4和表5-5所示：表5-4霍斯默-莱梅肖检验结果霍斯默-莱梅肖检验步骤卡方自由度显著性7.1280.693资料来源：ifind金融数据终端表5-3显示的是拟合优度检验结果，采用的是Hosmer和Lemeshow检验，当sig的取值大于0.5说明拟合度较高。表5-4中sig值为0.693>0.5，说明本文建立的模型拟合度较好。表5-5模型预测准确表实测预测正确百分比是否抱团未抱团抱团是否抱团未抱团1252384.5%抱团294761.8%总计百分比76.8%资料来源：ifind金融数据终端由表5-5中的数据，可以看出未抱团的股票的模型预测准确度为84.5%，抱团的股票的模型预测准确度为61.8%，最后模型的总正确率为76.8%，可以接受。在模型的准确性得到认可后，表5-6是各自变量系数、及显著性水平：表5-6各变量回归检验结果变量名称系数标准误差自由度显著性crztlv0.62200.12810.0473.12560.02710.013itr4.63501.59910.000roa-0.26070.13210.042mcrinc1.69240.09810.0020.58160.04010.000size-1.18960.06710.002Sum100.02030.01710.028常量-6.8002.58610.009资料来源：ifind金融数据终端由表5-6可以知道在所有变量中中，流动比率、资产负债率、存货周转率、总资产净利润、管理费用率、营业总收入、资产合计和前十大股东持股比例显著性都小于0.05，说明选取变量合适。5.2.1.2共同支撑性假设检验该假设是对模型是否能够区分匹配后的抱团股与非抱团股的检验，如果模型已经不能识别出两种股票是否被基金共同持有，则说明匹配的效果是好的。从图5-7中可以看到粉色与绿色区域占比较大，证明该logit模型已经通过共同支撑假设，匹配效果较好。图5-2共同支撑性假设检验资料来源：ifind金融数据终端5.2.1.3平衡性假设检验该假设是验证各匹配变量是否还会对基金经理选择股票具有影响，当匹配变量不再造成影响时认为匹配效果良好。平衡性假设检验见表5-7所示：图5-3平衡性假设检验资料来源：ifind金融数据终端表5-7平衡性假设检具体数值匹配变量抱团股参照股S.B（%）T检验t值P＞|t|crz1.02851.059-6.9-0.460.643tlv3.40143.39085.20.330.742itr-0.63733-0.63484-1.2-0.080.939roa0.01570.06149-4.5-0.230.815mcr1.78181.7891-2.1-0.120.906inc3.59753.6146-15.0-0.810.421size24.00224.03-4.9-0.250.801Sum104.1944.18197.20.390.698资料来源：ifind金融数据终端从实践经验来看，若匹配后标准差在10%以内，则认匹配效果好，表5-7平衡性假设检验结果可以看出，匹配只有营业总收入偏差在10%以外，剩余变量的标准化偏差均在10%以内，所以认为匹配效果较好。5.2.2平均处理效应以上实证结果说明匹配效果良好，计算抱团股与参照股波动率上的差异，此时的抱团股与参照股在因变量上已经没有明显差异。下表5-8是一般行情下的基于卡尺内一对四的ATT检验成果：表5-8ATT检验成果产出变量ATTATUATE波动率3.4685.4814.546收益率12.49211.25411.829资料来源：ifind金融数据终端上表显示，波动率的ATT对于t值为3.468，大于2.44的临界值，说明抱团股的波动率显著大于参照股，收益率对应的t值为12.492，说明抱团股的收益率要明显高于参照股。股票的波动率与收益率是由供需决定的，当基金经理抱团购买一只股票时增大了股票的需求，使得需求大于供给，所以能够提高股票的波动率与收益率，这也符合之前学者的实证结果。本章小节本章是本文的实证阶段，首先本章检验了选取变量的显著性，之后确定了模型的系数，在确定模型之后，分别对模型的拟合程度，模型的预测准确率进行了检验，检验结果可以接受，最后本文对已经建立的二元回归模型进行共同支撑性和平衡性假设检验，模型分别通过了共同性支撑与平衡性假设检验，在抱团股与非抱团股之间本文选取的自变量已经不再有影响效果，此时两种股票之间的差异只是基金是否对它们进行了抱团，之后本章计算了波动率和收益率的参与者平均处理效应得出了相应结论。6结论与建议6.1结论本文选取2020年收益率排名前三十的股票基金，选取的时间为2019年一季度到2020年三季度，通过分析相关股票的数据和倾向性匹配得分的的方法，对基金抱团行为和股价波动二者之间的关系并且以白酒行业为例进行了探究，得出的结论如下：第一，基金经理在选择股票的时候比较关注公司的一些财务指标，他们更倾向于经营稳健、财务状况良好的的上市公司进行投资，同时基金经理更也喜欢追逐热点，近几年受疫情和板块轮动影响，社会追逐的热点变为消费板块，可以从2019年至2020年基金的持仓数据中可以看出基金在逐渐对白酒等消费板块进行加码，不断在这个板块进行投资，并且近几年板块轮动逐渐加快，很多基金不再进行分散投资而是对热点板块进行集中投资以求获得高收益。第二，本文在研究抱团股和参照股的差异时，在整体行情下，ATT检验结果为正且显著，说明在白酒行业中抱团股的收益率要大于参照股，这也符合之前一些学者的研究。第三，在以波动率作为衡量股价波动的指标后，本文还从收益率这个能衡量股价波动的变量入手，探索抱团股和参照股在收益率上是否也有明显差异，在2019年至2020年的上涨行情下，白酒行业的抱团股的收益率要明显高于参照股，不仅如此通过观察基金所抱团的其他行业的股票，这些股票股价的波动都要高于同行业其他股票，并且这些股票的收益率也要明显高于其他股票，所以本文得出抱团股的股票的收益率在上涨行情时要明显高这个结论。6.2建议本文通过研究基金抱团对股价波动的影响得到以上结论，从结论中可以看出我国机构投资者存在一些弊病，另外，对于抱团这种行为是否应该倡导还要深入考察，针对这些情况，本文提出的建议如下：第一，基金经理应该提升独立业务能力。目前，我国基金行业刚刚崛起，一些相应的法律法规还未成熟，本文研究的是基金抱团行为，但不可否认的是抱团行为的背后也存在着羊群行为，一些未形成自己独立投资风格的基金经理更喜欢在投资的时候模仿其他基金经理的投资风格，这也就是为什么在2020年一季度在白酒行情不好时，基金经理纷纷抛售白酒行业股票，致使抱团迅速瓦解，白酒行业指数瞬间回落，在正常基金经理抱团情况下，会有部分基金经理坚持持有，因为这是他们所形成的独特投资风格，反观中国市场大幅度抛售行为，不难看出这样的抱团行为有时是不遵循价值投资的，所以我在这里提出的意见是基金经理应该提升独立业务能力，而不是互相模仿，更多的情况下应该是基金经理通过分析得出那些才是自己应该持有的股票，然后不约而同地持有而不是在观察别人的持仓股票后，通过不断的模仿促成的这种抱团行为，因为羊群行为所促成的抱团会将投资者引入非价值投资的理念中，使更多的投资者追逐热点，这对于市场的成熟时不利的。第二，调整基金经理的业绩考核制度。目前我国的基金公司太过重视基金经理的短期绩效，这就导致一些基金经理急功近利从而放弃长期价值投资策略，在我国基金经理的业绩考核制度中基本工资占重要部分，相对于基本工资来讲，绩效激励比重较低，这就会导致基金经理产生消极心态，应付工作。目前来讲，按业绩好坏可分为三种级别的基金经理，首先是业绩较好的基金经理，这一部分基金经理能够拿到比较高的薪酬从而安于现状不愿意创新，其次时业绩一般的基金经理，这一部分基金经理容易发生抱团行为，他们往往选择跟随业绩较好的基金经理进行投资，模仿他人的投资策略，没有自己的主见。最后是业绩较差的基金经理，这一部分基金经理为了保住自己的饭碗容易发生冒险激进的行为。无论对于基金经理还是对于购买基金的投资者都是特别危险的。针对这三种情况，本文认为首先要完善基金管理公司的各种制度，告诫基金经理作为机构投资者应该保持长期价值投资策略。然后需要调整薪资激励制度，降低底薪，提高奖励的比重，这样能够调动基金经理的积极性，促成良性竞争。第三，提升投资者专业素养。本文研究的是基金抱团对于股价波动的影响，同时也对收益率问题进行了探究，文章的主角是基金经理，但是广大投资者也就是散户才是最容易受到影响的，作为投资者而言有风险厌恶型还有风险喜好型，本文通过验证得出在基金抱团的情况下股票的波动性会提高，在市场行情较好情况下，基金抱团的股票收益率也会比其他股票要高，所以对于属于风险喜好型的投资者而言，投资基金抱团的股票是一项不错的投资，相反，属于风险厌恶型也可以对这种类型股票进行投资，但是要会把握市场行情，因为在市场行情不好的时候，基金经理抱团的股票也会比其他股票更容易下跌。目前，中国的基金市场刚刚迎来了自己的春天，从美国的金融发展史来看，基金会逐渐成为重要的投资工具，这也是市场逐渐向机构化转型的标志，但是需要一个漫长的过程，所以针对于基金抱团这种情况，投资者需要提高自己的投资素质，不能随波逐流，要有属于自己的一套投资策略，然后再和基金抱团的股票中找相同点，切不可被抱团的假象所迷惑，因为机构投资者无论在资金的数量还是在消息获取方面都要强于个人投资者，所以个人投资者追随的应该只有价值投资而不是基金经理。第四，出台相关政策重新审视机构投资者的投资策略。学者们普遍认为机构投资者相对于个人投资者具有资金优势，并且更加理性，专业，从这些角度上来看，机构投资者是能够起到稳定市场的作用的，国家所期待的钱是机构投资者能够凭借他们专业的知识和丰富的经验能够带领个人投资者进行投资，让金融市场更加完美。但是目前为止所看到的是机构投资者赚的盆满钵满，个人投资者却总是被套牢在股市里，并且中国的证券市场并没有在机构投资者的带领下走向辉煌。所以制度上缺乏基金公司质的管理和基金经理行为的规范约束，本文认为相关监管部门需要重新审视给予的机构投资者的政策，本文认为政策需要保证机构投资者的质量，基金公司要完善相关制度，监管部门也要及时控制风险，促进基金业的良性发展，为中国的证券投资市场贡献力量。参考文献[1]吴福龙,曾勇,唐小我.羊群效应理论及其对中国股市的现实意义[J].预测,2003(02):62-68.[2]陈静,田悦红.中国共同基金的行业羊群行为研究[J].中国市场,2015(21):178-183[3]沈潇茹,陆珩瑱,李晓钟