基于方差分解法中国股市泡沫检验问题探究

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1、基于方差分解法中国股市泡沫检验问题探究  摘要:基于理性投机泡沫理论,采用方差分解法对2005年5月到2012年9月上证综指是否存在泡沫以及泡沫的严重程度进行实证检验,并将检验结果同动态自回归法得到的结果进行比较。研究发现该方法能更有效地检测出我国股市中存在的严重投机性泡沫。关键词:理想投机泡沫;动态自回归;方差分解;预警指标中图分类号:F832.5文献标识码:A文章编号:1003-3890(2013)11-0040-06一、引言15作为国内资本运作的一大渠道,我国股票市场一直备受广大投资者关注,两市总流通金额逐年递增,呈现蓬勃发展之势,但与发展势头截然相反的股价表现却让投资者灰心。自20

2、07年的大牛市之后,中国股市表现开始一落千丈,长期在低位徘徊,到2011年,股价更是一路跌至2000点以下,给投资者造成巨大损失,也影响我国经济的健康发展。股市的大起大落一方面缘于我国资本市场还不够健全,投资者不够理性;但是另一方面,股票市场的价格泡沫也是导致股市发生异常波动的一个重要原因。特别是近年来,为了刺激经济的发展,美国、日本等主要发达国家纷纷推行宽松的货币政策和财政政策,这些政策的实施将会导致全球流动性过剩,由此带来“热钱”大量涌入我国资本市场的后果,成为新一轮泡沫成长的温床。考虑到历史上各种股市泡沫事件对实体经济带来的巨大影响,所以研究检测股市泡沫的方法对我国乃至全球经济的健康

3、发展具有重要意义。股市泡沫一词最早出现于1780年的英国“南海股票泡沫事件”,自此以后便与资本市场相伴相随。Blanchard和Watson(1979)[3]证明在投资者理性预期下,资产价格方程的解中仍有可能出现泡沫成分,并将其命名为“理性投机泡沫”,自此人们开始对股价泡沫的定量分析,相应的对股价泡沫的检验测度研究也得以发展。Shiller(1979)[4]提出方差边界检验方法,通过计算资产价格和基本价值的方差,比较两者的关系,来判断是否存在资产价格泡沫。West(1984)[5]认为由于理性投机泡沫具有“爆炸性”的特征,所以如果股价存在理性泡沫,在有限次差分后仍会呈现出非平稳的特征,进而

4、提出单位根检验方法,通过检验股价有限次差分后是否平稳来判断泡沫的存在。相似的检验还包括Compelland15Shiller(1987)[6]提出的协整检验,他们认为如果理性投机泡沫不存在,实际股价和实际股息之间应可以用一个常数协整向量进行协整,即通过检验股价与基本面变量如股息之间的协整关系来判断泡沫的存在。West(1987)[7]又提出一种相对复杂的泡沫检验的方法,主要通过使用两种方法来预测股价的基本面价值(未来股息折现值)。一种是对存在泡沫和不存在泡沫的模型参数进行连续估计,另一种是对没有泡沫的进行连续估计,对有泡沫的进行不连续估计,将两个估计结果进行比较,如果结果有差异,则说明存在

5、泡沫。Craine(1993)[8]认为如果市盈率存在单位根,就意味着股市存在“非理性繁荣”。除了上述理论检验法外,部分外国学者还根据具体市场环境设计出判断泡沫存在的具体指标,如Sklarz和Miller(2003)[9]发现,股票指数5年变化率(以月度数据为基础)是衡量美国1900—2000年股票市场泡沫的良好预测指标,如果该比率超过200%,则在该时期内存在较为明显泡沫。Siegel(2003)[10]用持有股票30年已实现的收入是否高于30年前预期收入两个标准差来判断是否存在泡沫,进而发现1929年美国股市并不存在泡沫。Scheinkman和Xiong(2003)[11]将证券价格分

6、解成内在价值(未来股利的折现值)和再出售的期权价值(投机泡沫),以此来判断价格中是否存在泡沫及影响泡沫的因素。Nael和Wilfling(2011)[12]使用具有马克维茨转折点的状态空间模型来探测股价中的投机性泡沫,检测出股市中存在比之前学者判断出的更多的投机性泡沫。15我国很多学者也对股市泡沫测度进行了较多研究,如吴世农(2002)[13]通过使用资产定价模型来确定股票的基本价值,然后再根据实际价值与基本价值之差检验泡沫是否存在;毛有碧和周军(2007)[14]采用MonteCarlo模拟法,通过模拟得到股票价格对数的整体分布情况,并按股市泡沫破灭的概率区分泡沫的性质;孟庆斌和周爱民(

7、2008)[15]通过建立马氏域变模型对我国上证指数的泡沫情况进行分析;孟庆斌和靳晓婷(2011)[16]利用非齐次马氏域变模型对股票市场价格泡沫进行度量,并同齐次马氏域变模型的结果相比较;徐浩峰和朱松(2012)[17]应用Bradshaw的研究方法来测算我国股市证券价格泡沫同机构投资者交易的关系。从以上分析可以看出,虽然国内有关股市投机泡沫检验的讨论比较深入,但是还没有学者提出有关股市泡沫的预警指标。同前人研究相比,

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