【更新】2022-2000年上市公司机构投资者羊群行为LSV模型数据

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1.资料名称：2022-2000年上市公司机构投资者羊群行为LSV模型数据
( n3 g: t+ W' D6 g( R* f2.数据范围：包括原始数据+计算代码+计算结果，大家可以验证一下
3.参考文献：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.-

0 t- R8 r8 q5 y! N4 i8 p4.计算方式：参考《管理世界》期刊许年行（2013）老师的做法，构建模型，具体的可以看一下文献：
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2 G, M, D0 J. L* \3 M" |$ o* \
计算公式


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' J; g: t2 I6 s( m, ?6 O
$ K+ j2 E/ g* O
$ D5 v& ^7 e1 }* |2 d
% W) c8 E9 s% Z; k! d其中
, R. V7 c$ v+ H9 A

• 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。
  ( L6 k3 u) ]6 O" t; B+ F# i
  

      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。
  
  

4 \: m1 \) y! _( \
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：

" r+ l, J/ |2 S( D8 _  ~% |4 {

1 U8 l# v" t, q7 w- G! O1 a, b
% V9 d' N( I" y: W3 M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。
2 k9 R/ F7 e9 J' Y2 h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。

大美丽

楼主的资料挺全的，谢谢分享