关于股市泡沫理论进展的文献综述
来源:用户上传
作者:
摘 要:随着我国资本市场的发展,股市泡沫现象得到了我国学者的日益重视。目前,有关股市泡沫的研究主要集中在股市泡沫的存在性、成因及其影响因素等方面。由于我国和西方国家的市场结构存在差异,西方的股市泡沫理论不能完全解释我国股市的泡沫现象。本文对比分析国内外股市泡沫的成因、影响因素及其检验方法,在现有研究成果的基础上,对中国股市泡沫研究的方向进行了展望。
关键词:股市泡沫;货币政策;投资者情绪
DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2019.08.013
中图分类号:F830.91 文献标识码:A 文章编号:1003-9031(2019)08-0083-05
一、引言
随着人们对资产价格的预期非理性的上升,大量新的投资者会入场,通过短期交易来获利,最后寻找新的投资者,而不是想长期持有或使用这些资产。这就是所谓的投机,也被人们幽默地称为“博傻”。在人们过高的收益预期和评价推动下,资产的价格远远脱离了它们的实际价值,超出实际价值的缺口部分具有虚假性质,终有破裂的风险。在经济学中,这缺口部分被称为资产泡沫。
自1852年起,学者开始对股市泡沫现象进行研究,直到1929年美国股市大崩溃以后才逐渐得到学术界的重视。对现有文献进行梳理后发现,关于股市泡沫的研究目前存在三个难点:一是对股市泡沫进暂时没有一个全面的定论;二是我国股市历史相对较短,样本有限,股市泡沫的研究目前主要集中在定性研究,定量研究较少;三是股市泡沫的生成机理及其影响因素较为复杂,且我国市场与西方市场存在一定的制度差异,各位学者众说纷纭。目前,主要的结论包括噪声价格学说与庞氏过程学说。因此,关于股市泡沫的定义、存在的原因以及对经济发展的影响等问题,都值得我们继续深入研究。
二、国外股市泡沫的理论
(一)股市泡沫的定义与成因
Martin B.Tarlie(2018)将股市正泡沫和负泡沫定义为动态估值暂时爆发时期的一种状态,正泡沫和负泡沫的产生取决于公司估值与盈利能力预期变化之间的相互作用。Mehmet Balcilar(2016)研究了南非股市泡沫的存在及其机理,通过多个机制来控制资产价格回报中固有的非线性,资产价格回报模型实证结果显示,周期性股市泡沫的存在以及破灭符合实际数据。Chong Li(2016)基于沪深300指数(CSI300),以中国股市中三个历史性泡沫阶段(2006年7月至2007年10月、2007年12月至2008年10月、2014年10月至2015年6月)为样本,使用LPPLS的拟合参数预测最后观察日期与预期临界日期之间的缺口,提出预测缺口是市场转换预警的一种替代方法。
(二)股市泡沫的影响因素
Alina(2018)研究创新与股市泡沫之间的联系,对单个母公司在创新商业化后的股价泡沫问题进行研究,发现在股市泡沫的开始和结束期间,母公司的购买和持有异常回报率显著为正,创新项目仍为其公司增加了价值。Almudhaf(2016)运用单位根检验法检验非洲股市泡沫的温和爆发过程,发现埃及、肯尼亚、尼日利亚等城市存在投机泡沫,价格—股息比率对股市泡沫的产生会有剧烈的推进作用,非洲股市存在非理性繁荣。Tran(2016)运用新协整模型以及残差增广最小二乘法(rals),检验1990—2009年亚洲和拉丁美洲新兴股市存在周期性崩溃的股价泡沫,发现股票市场的开放程度是泡沫形成的关键因素。Caraiani等(2018)通过时变贝叶斯VAR模型进行估计,重新评估了之前学者研究的结果,发现在影子利率下,货币政策冲击对股市资产价格的影响变得消极,货币政策对股市泡沫的积极影响降低了大约3个百分点。
(三)股市泡沫的检验方法
Riza(2019)通过LPPLS多尺度指标框架,检验正、负股市泡沫的可预测性,研究发现:LPPLS框架能够成功捕获不同时间尺度上的一些显著的股市泡沫,例如黑色星期一、互联网危机、次贷危机时期;在短期和长期范围内,卖空活动的指标对负泡沫具有强大的预测能力,而市场流动性对负泡沫和正泡沫都具有强大的预测能力。Gong(2019)为了分析股市泡沫现象,建立具有非高斯分布和随机波动成分的向量自回归移动平均模型(varma-t-sv),采用似然函数来加快计算速度。模型参数估计结果表明,紧缩的货币政策可能无法成功地抑制股市泡沫。在检验股市泡沫的实证方法上,单位根右侧ADF泡沫检验方法(BSADF)成为常用工具。使用这种实证方法需要关于股息分配的连续数据,但这些数据,特别是涉及到部门指数或单个股票时,无法轻易获取。Caspi(2017)通过检验以色列股票市场的泡沫,发现运用账面市值比率对股票泡沫现象进行检验,可以解决股息分配的连续问题。
三、国内股市泡沫的理论
(一)股市泡沫的定义与成因
虽然我国股市成立时间不长,但关于股市泡沫问题的理论研究十分丰富。吴世农(2002)系统地回顾了有关股市泡沫的研究成果,指出股市泡沫研究中的三大难题,即股市泡沫定义、度量和成因。在股市泡沫生成机理上,认为可以从理性泡沫和非理性泡沫两个方面进行解释。在理性行为和理性预期的条件下,資产价格反映其内在价值。一旦价格偏离内在价值,即被视为非理性泡沫的产生,从信息不对称、反馈机制、从众行为的角度来分析非理性泡沫的形成更合理。汪卢俊(2018)在非线性模型框架下,拟合中国主要股价指数的真实数据生成过程,并提出股市泡沫风险的识别方法。研究认为,股票价格包括基础价格和泡沫价格,货币政策冲击能够有效识别出股票价格中的泡沫成分,实现风险的防范化解。根据实证结果,他认为中国四大股价指数自推出以来均存在泡沫,上证指数存在6个主要的持续期,深证成指存在4个主要的持续期,沪深300指数存在2个主要的持续期,而创业板指数存在3个主要的持续期。总体来看,创业板指数的泡沫生成时间先于其他三大指数,可以作为预警中国股票市场价格泡沫的先行指标。2015年7月至2017年6月这一段时间,四大指数均表明,中国股票市场并不存在价格泡沫风险。 (二)股市泡沫的影响因素
郭文伟(2018)通过构建含有状态转换特征的MRS-Copula模型,分析了2002年至2017年间股市泡沫和债券泡沫之间的动态相依性,实证发现:股市泡沫与债券泡沫存在交替出现特征,即泡沫跨市场迁移现象,股市泡沫的破灭会催生债券泡沫,而债券泡沫的破灭会催生股市泡沫,股市泡沫程度比债券泡沫严重;货币政策对股市泡沫产生重要影响,实施收缩性价格型货币政策会刺激股市泡沫的膨胀,实施收缩性数量型货币政策能有效抑制股市泡沫。曾志坚和王雯(2018)运用LPPL模型对主权债务危机时期希腊股市泡沫状态进行判断,发现在第一轮国际援助计划时,无论从整体还是局部,希腊股市均处于负泡沫状态,国际援助对希腊的经济和金融恢复没有产生实质性的效果;第二轮国际援助从局部来看,对希腊股市有所改善,但仍处于负泡沫状态;第三轮援助期内,希腊股市处于反转负泡沫状态;整体而言,国际援助没有从根本上改变希腊股市的低迷状态。黎超等人(2018)针对股市非理性投机泡沫研究的不足,引入投资者情绪指标,构建基于噪声交易者模型的非理性投机泡沫模型,以此研究噪声交易者的认知偏差在投资过程中对股市投机泡沫的影响。他认为市场中带情绪的噪声交易者数量越多,股价中的非理性投机泡沫成分越大,波动程度也越剧烈。除了噪声交易者的认知偏差及其对资产历史基础价值冲击的过度反应,投资者在投资过程中所带有的情绪的确会影响股市中的非理性投机泡沫水平。
(三)股市泡沫的检验方法
国内在股市泡沫检验计量方面的发展非常迅速,学者们尝试用更合适的模型来度量股市泡沫。欧阳志刚等人(2018)通过扩展股市价格泡沫的理论模型,在时变利率框架下,以上证指数作为研究对象,运用递归回归与滚动回归相结合的方法检验我国股市价格泡沫,识别泡沫的产生时点与破灭时点。在对上证指數的处理中,基于Johansen协整模型,将上证指数的基础价值从整体价格中分离出来。袁越(2017)将资产价格分为基础价格和泡沫价格两个部分来分析货币政策冲击对资产价格产生的不同影响,使用了由Primiceri(2005)提出、并经Negro和Primiceri(2013)进一步修正的可变系数结构向量自回归的实证研究办法。郭文伟(2016)基于单位根右侧ADF泡沫检验方法(BSADF)对中国沪深主板市场、中小板市场、创业板市场的泡沫程度及其存续周期时点进行动态监测,进而全面挖掘股市泡沫的核心影响因素。石广平等人(2016)利用时变随机波动率结构向量自回归模型(TVP-SV-SVAR)深入考察投资者情绪、市场流动性对股市泡沫时变效应,研究发现投资者情绪、市场流动性对股市泡沫的影响具有很强的时变特征和规律性。
四、结语与评述
本文对国内外有关股市泡沫的理论和实证方法进行梳理,国内关于股市泡沫理论的研究思路和实证方法大多是延续国外的研究路线,没有结合中国股市自身的特点。关于泡沫产生的原因,大多归咎于政府和市场信息不灵,却没有从投资者角度进行进一步分析,导致实证检验的结果各不相同,莫衷一是。另外,关于泡沫的存在对我国经济的影响,目前还没有较有说服力的分析。
因此,本文认为未来可以从三个方面对股市泡沫学说进一步研究。第一,完善股市泡沫的形成机理。具体来说,除了前人提出的噪声学说与庞氏过程学说,可以从社会制度、社会文化、地区市场化程度以及行为金融学角度对泡沫现象进一步分析。第二,分析股市泡沫产生的效应。股市泡沫的破裂势必对货币市场、债券市场、外汇市场以及金融企业、实体企业,乃至机构与个人投资者产生巨大的影响。因此,对其效应的分析不能仅仅局限于股票市场,还应拓展到其他相关市场、企业、投资机构等,才能得到完善的结论。第三,分析相应的法律法规对泡沫的作用。历史上,不论是最早的郁金香炒作狂潮,还是我国2015年股市的剧烈震荡,都是由于监管制度出现了巨大的漏洞,从而被投机者利用,导致资产价格的非理性膨胀。因此,想要阻止股市泡沫,需要对监管环境做出改变。
参考文献:
[1]Almudhaf F.Speculative bubbles and irrational exuberance in African stock markets[J].Journal of Behavioral&Experimental Finance,2016.
[2]Balcilar M,Gupta R,Jooste C,et al.Periodically collapsing bubbles in the South African stock market[J].Research in International Business&Finance,2016,38:191-201.
[3]Belasen A R,Demirer R.Commodity-Currencies or Currency-Commodities: Evidence from Causality Tests[J].Social Science Electronic Publishing,2018.
[4]Caraiani P,Calin A C.The effects of monetary policy on stock market bubbles at zero lower bound: Revisiting the evidence[J].Economics Letters,2018,169:55-58.
[5]Caspi I,Graham M.Testing for bubbles in stock markets with irregular dividend distribution[J].Finance Research Letters,2017.
[6]Chong L.Log-periodic view on critical dates of the Chinese stock market bubbles[J].Physica A Statistical Mechanics&Its Applications,2017,465:305-311.
[7]Gong X-L,Liu X-H,Xiong X,et al.Non-Gaussian VARMA model with stochastic volatility and applications in stock market bubbles[J].Chaos,Solitons & Fractals,2019,121:129-136.
[8]Sorescu A,Frambach R T,Singh J,et al.Innovations in Retail Business Models[J].Journal of Retailing,2012,87:S3-S16.
[9]Tarlie M B,Sakoulis G,Henriksson R.Stock market bubbles and anti-bubbles[J].International Review of Financial Analysis,2018.
[10]Tran T B N.Speculative bubbles in emerging stock markets and macroeconomic factors:A new empirical evidence for Asia and Latin America[J].Research in International Business and Finance,2017,42:454-467.
[11]吴世农,许年行,蔡海洪.股市泡沫的生成机理和度量[J].财经科学,2002(4):6-11.
[12]曾志坚,王雯.基于LPPL模型的股市泡沫研究——兼论主权债务危机时国际援助计划效果[J].财经理论与实践,2018,39(2).
[13]欧阳志刚,张林军,崔文学.我国股市价格泡沫的识别与动态特征研究[J].上海经济研究,2018(5).
[14]汪卢俊.基于LSTAR模型的中国股市泡沫风险识别[J].统计研究,2018,35(12):104-114.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/3/view-15002902.htm