7.2.1 数据库处理
（1）汇总每个账户股票的买入和出售记录及当天的股票余额记录：包括资金账号、日期、股票名称、交易价格、交易数量等。
（2）基于每只股票的市场价格，计算其每天的股票收益率：
股票收益率收盘价-开盘价=开盘价（7-1）
7.2.2 研究方法
，这个方法成为很多实证研究的基础模型。该方法将羊群行为定义并测度为相对于投资者个体独立交易的预期而言，一群投资者同时买（卖）特定股票的一般倾向。我们借鉴LSV方法，对个体投资者羊群行为进行研究。
首先，我们定义羊群行为程度度量指标HMit，且有：
HMitpit-E[pit]-AFit（7-2）
其中，Pit为投资者在给定期间t净买入股票i的比例，即：
pitBit
Bit+Sit（7-3）
Bit为投资者中在给定期间t净买入股票i的投资者人数，Sit为投资者中在给定期间t净卖出股票i的人数。
E[Pit]是Pit的期望值，我们用Pt来近似代替，即在给定期间，投资者至少交易过一次的所有股票Pit的算术平均值。
AFit为调整因子，加上它的原因是为了反映在个体投资者买卖股票行为相互独立（即不存在羊群行为）的假设下，pit-E[pit]可能并不为0，即Pit有可能偏离其期望值，因此有：
AFitEpit-E[pit]Epit-Pt（7-4）
即AFt为不存在羊群行为条件下pit-E[pit]的期望值。如果假定个体投资者之间不存在羊群行为，则意味着个体投资者之间的投资决定相互独立。若有nitBit+Sit，则可以假定Bit～B（nit，t），即Bit服从参数为nit，t的二项式分布。这就意味着Bit等于k的概率为：
P{Bitk}Cknitkt（1-t）nit-k（7-5）
将其代入Epit-t，就容易求出AFit。当nit很大时，AFit将接近于0，这是因为当积极的交易者数量增加时，Pit将趋近于pt。如果nit较小，AFit通常为正，显著不等于零的HMit值表明存在羊群行为。
如果计算得出HMitn%，这意味着在期间t，对于股票i，处于单边市场中的个体投资者数量（即都在买或都在卖股票i的个体投资者数量）要比预期数量多n%，n值越高说明基金间的羊群行为程度越严重。而要计算整体市场所有基金的羊群行为程度，则将所有股票t期间的样本（即所有期间和所有股票）的HMit取算术平均值即可，记做：
同样，HM取值越大，说明个体投资者间的羊群行为越严重。
在兰考尼肖科等提出的方法的基础上，沃尔默斯（1999）提出了另外两个指标：买方羊群行为指标BHMit和卖方羊群行为指标SHMit。根据沃尔默斯的定义，有：
BHMitHMitpit＞E[pit]HMitpit＞pt（7-7）
SHMitHMitpit＜E[pit]HMitpit＜pt（7-8）
即BHMit计算的是那些在期间t买入股票i的比例大于其平均值的股票样本。SHMit计算的是那些在期间t买入股票i的比例小于其平均值的股票样本。
同样，也可计算出BHMit和SHMit的算术平均值BHM和SHM，比较大小，则可反映出个体投资者在买入股票时和卖出股票时哪个羊群行为更严重。
