A Dynamic Measure of Intentional Herd Behavior Causing Excess Volatility in U.S. Stock Markets

This paper suggests a dynamic measure of intentional herding, causing the excess volatility or even systemic risk in financial markets, which is based on a new concept of cumulative returns in the same direction as well as the collective behavior of all investors towards the market consensus. Differing from existing measures, the measure allows us to directly detect time-varying and market-wide intentional herding using the model of Dynamic Conditional Correlation (DCC) (Engle, 2002) between the financial market and its components that is partially free of spurious herding due to the inclusion of the variables of the number of economic news announcements as a proxy of market information. Strong evidence in favor of the dynamic measure over the other measures is based on empirical application in the U.S. markets (DJIA and S&P100), supporting the tendency to exhibit time-varying intentional herding. More importantly, it is found that the impact of intentional herding on market volatility tends to be stronger during the periods of turbulent markets like the degradation of U.S. sovereign credit rating by S&P, and be more significant in S&P 100 than DJIA.

본 연구에서는 금융시장에서 초과변동성과 구조적 위험 등을 야기하는 의도적(intentional) 무리행동을 측정할 수 있는 보다 향상된 방법론을 제시하고자 하였다. 특히 기존의 무리 행동 측정에서 주로 활용되던 횡단면 표준편차 방법 대신 동태적 조건부 상관관계 모형(DCC)(Engle, 2000)을 추정함으로써 시변 동태적 무리행동을 직접 관측하는 방법을 사용하였으며, 이 과정에서 시장의 추세에 따라 무리지어 거래하는 투자자의 행태를 보다 명확히 관측하기 위해 일반적인 수익률 대신 가칭 CRS(Cunmulative Returns in the Same direction)를 활용하고, 공적 정보의 유입으로 발생하는 허위 무리행동에 비해 상대적으로 의도적 형태로 발생하는 무리행동을 구분하기 위해 정보의 강도(뉴스)를 통제하였다. 유럽의 재정위기 발생과 미국 신용등급 강등 시기를 포함하는 2010년 1월부터 2013년 5월까지 미국 금융시장(다우존스 산업지수와 S&P100 지수)을 대상으로 분석을 수행한 결과 시장 스트레스 기간 동안 미국 금융시장에도 유의미한 의도적 무리행동이 관측되었으며, 특히 이 시기 의도적 무리행동의 발생이 시장 수익률의 변동성에 미치는 영향과 강도는 다우존스 산업지수에 비해 S&P100 지수에서 더 강하게 나타나는 것으로 관측되었다.