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圖2-4：2016 年 1 月 29 日至 2017 年 Nikkei 225 走勢圖
(縱軸單位：百萬)
第三章 研究方法與設計
本文研究方法主要分成三大部分：一、驗證日本股市在負利率政策宣布前 四日與後五日期間 (包括宣布日)：2016/01/25-2016/02/05 之期間有無從眾行為 之產生；二、影響從眾行為的個總體因素；三、負利率政策導致從眾行為之可 能性。從眾行為主要是研究某特定期間市場有無齊漲齊跌之現象，接著探討影 響從眾行為可能的總體與個體因子，之後再驗證負利率政策內容導致從眾行為 之可能性。
第一節 資料選取 一、研究期間
實證資料包括東証一部所有上市公司(在該期間有資料者)計 1983 家於該期 間的日報酬率。而研究期間為2016/01/25-2016/02/05，總計 10 日，共計 19830 筆 資料。
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二、資料來源
本文運用的資料包括東証一部所有上市公司的日報酬率、匯率、政府公債殖 利率等等，資料來源為 YAHOO.JP 東証一部類別所有上市公司於該樣本期間之 日收盤價格、而其他數據來自於BoJ、日本股票交易所(JPX)以及其他財經網站。
第二節 研究設計
本研究分成三步驟進行：首先，採用 CSSD 與 CSAD 值驗證日本股市在負 利率政策宣布當天，與前四日以及後五日之期間，是否存在從眾行為；且分析哪 種產業具從眾行為之可能性較高。接著，當確定該期間的宣布日或其他日存在從 眾行為之後，利用總體與個體因子找出造成從眾行為之可能因素，並建立時間序 列迴歸模型。最後，使用時間序列迴歸檢測股市從眾行為與負利率政策要點之相 關性。
一、從眾行為驗證
(一)CSSD (Cross-Sectional Standard Deviation of Return)
Christie and Huang (1995)使用 CSSD 值，得出報酬率的分散程度以檢定從眾行為。
如果市場有一從眾行為發生，個股報酬率會趨於整體市場報酬率，該時點的日波 動程度會有縮小現象產生。本研究利用股票報酬率離散程度所得之橫斷面標準差，
以判斷從眾行為之存在與否。公式如下：
𝐶𝑆𝑆𝐷 𝑡 =
√∑𝑁𝑖=1(𝑅𝑖𝑡− 𝑅𝑚𝑡) 2 N − 1
N：股票樣本數。
𝑅𝑖𝑡：第t 期時 i 股的股價報酬率
𝑅𝑚𝑡：累積N 個投資組合橫斷面之平均報酬率
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(二)CSAD(Cross-sectional absolute standard deviations)
Chang et al. (2000)使用 CSAD 值，計算個股報酬率與市場整體報酬率的橫斷面絕 對偏離度，以知個股有無跟著市場整體趨勢跟著齊漲或齊跌，而得從眾行為之存 在與否。公式如下：
𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 = 1
𝑁∑ |𝑅𝑖𝑡− 𝑅𝑚𝑡|
𝑁
𝑡=1
N：股票樣本數。
𝑅𝑖𝑡：第t 期時 i 股的股價報酬率
𝑅𝑚𝑡：累積N 個投資組合橫斷面之平均報酬率
二、影響從眾行為之因素
(一)個體因子：
1.股價波動性：根據Hwang and Salmon (2004)的研究，美國與南韓股市價格波 動幅度增加，顯著增加投資人之從眾行為。股價波動幅度增加，表示潛在獲利 增加，亦增加投資人從眾行為之可能。本文以日經波動指數(Nikkei Stock Average Volatility Index, 又稱為日股恐慌指數)為衡量變數。
(二)總體經濟因子：
1.公債殖利率：日本政府公債殖利率目前分成 1-10 年期，15、20、30 以 及 40 年期共計14 種。當公債殖利率上升，投資者有將資金轉往債市之趨勢，這樣 一來流往股市資金會減少；反之，當公債殖利率下降，投資者投入股市也會增 加。
2.無擔保隔夜拆款利率：金融同業資金相互借貸所需支付的利率，為貨幣市 場重要之指標。
三、從眾行為與負利率政策之關係性
檢定樣本具從眾行為之後，進一步探討負利率政策與從眾行為之相關程度。負