中国股市泡沫的识别和预测:基于SSMS模型

文章将前沿的向量自回归—对数线性化资产定价模型改写成状态空间形式,并与二元马尔科夫区制转换有机地结合,得到用于股市泡沫识别和预测的状态空间马尔科夫区制转换模型,以便在一个统一模型框架中解决股市泡沫的时变性和不可观察性.基于中国股市的实证研究表明:(1)该模型能够很好捕捉股市泡沫,识别泡沫的膨胀区制和破裂区制,估计泡沫在两个区制之间的转换概率.(2)中国股市泡沫具有周期性、持续性和不对称性特征.基于滤波概率和平滑概率的预测进一步支持了上述结论.     

中国股市与实际经济和通货膨胀的非对称性关联分析

文章从描述均值非对称的阈回归模型和描述方差非对称的ARCH族模型两方面综合考虑,首先检验了我国实际经济与股市收益的非对称性关系,发现实际经济与我国股市收益具有显著的正相关关系,并在方向和规模方面表现出明显非对称性效应;其次,对我国股市与通货膨胀的关系建立非线性模型,估计结果表明小规模的通货膨胀下,将表现出费雪效应.     

基于预期的股市泡沫的度量模型

文章回顾了泡沫的概念和度量工具,分析认为股市泡沫是股市系统中由于信息发生变化投资者预期的形成导致股价持续偏离基本价值的过程,而且由于预期导致股市的复杂性,提出了基于预期的突变度量泡沫模型,并用一定时期的数据测量了我国沪深股市的泡沫程度,发现我国股市近期存在较高程度泡沫.     

因子模型门槛效应的LM和Wald检验及其统计性质研究

门槛因子模型可以有效地刻画高维度时间序列的共变特征和区制转换行为,具有良好的可解释性和预测能力。针对因子载荷矩阵存在的门槛效应,本文提出了拉格朗日乘子和沃尔德检验方法,并给出了渐近分布,相关结果表明以上检验统计量具有良好的大样本性质和有限样本表现。在实证部分,以我国股市的行业指数作为研究对象,通过构建门槛因子模型来刻画我国股票市场波动的共变性特征和非对称效应。实证结果表明基于门槛因子模型可以很好地刻画中国股市行业收益率波动的共变特征和区制转换行为。     

资产价格泡沫对消费的影响:抑制还是促进?

基于单位根右侧ADF泡沫检验方法(BSADF)对中国股市和楼市在2001—2015年间的周期性泡沫进行动态挖掘;在全面分析股市泡沫和楼市泡沫的存续周期及异质性特征基础上,采用马尔可夫区制转换向量自回归模型(MS-VAR)分析这些泡沫对不同层面消费需求的影响差异。研究表明:在整个研究时期内,股市和楼市均出现多次周期性泡沫,其中股市在2006年11月至2007年12月间出现了最严重泡沫,而楼市在2005年10月至2006年2月期间出现了最严重泡沫。楼市泡沫对不同消费需求存在显著的抑制效应,股市泡沫对不同消费需求存在一定的促进效应,且楼市泡沫的抑制效应显著大于股市泡沫的促进效应。股市泡沫和楼市泡沫对不同消费构成的影响存在区制依赖特征。因此,对待楼市泡沫和股市泡沫应实施差异化的防范措施,重点应在于通过抑制楼市泡沫进而缓解其对消费需求的抑制效应。     

非对称随机波动模型在中国股市的应用

为了探测随机波动模型的非对称特征,修改传统的随机波动模型建立非对称的随机波动模型,采用基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟的贝叶斯分析对模型进行参数估计。对中国深圳、上海股市波动进行实证研究发现,非对称随机波动模型能较好地探测波动存在的非对称波动。与GJR-GARCH模型相比,非对称随机波动模型预测效果更好。     

我国新商品期货品种的波动特征研究

文章运用GARCH模型和GARCH—M模型研究我国2007—2008年间新推出的商品期货（锌、菜籽油、线型低密度聚乙烯和黄金）的波动聚集性、持续性、非对称性以及风险溢价等特征。实证结果表明：四种新商品期货价格波动均表现出较强的聚集性和持续性特征。其中,聚乙烯期货的波动呈现出正向冲击比负向冲击对价格影响曼大的非对称波动特征,菜籽油期货的风险与收益之间呈现出显著的负相关关系,而其它期货品种则没有呈现上述明显定量特征。     

中国股市系统性风险非对称效应的实证研究

文章选取我国上市公司的行业组合和风格组合,通过条件相关系数和条件BETA来研究我国股市系统性风险的非对称效应.研究结果表明:在股市波动较小的情形下,系统性风险表现为负向非对称,而当股市剧烈波动时则表现为正向非对称,行业特性是系统性风险具有非对称效应的关键要素.     

中国股市流动性风险的非对称效应分析

通过构建一个非流动性指标,对中国沪深股市1995—2005年的市场流动性进行计量,发现中国股市流动性风险存在明显的波动聚集性特点。在此基础上,通过引入非对称GARCH模型对中国股市的流动性风险的动态特征进行实证检验,结果显示：中国股市的流动性风险存在明显的非对称效应,流动性风险表现出“强时愈强,弱时愈弱”的特征,这意味着当市场出现流动性问题时,政府的积极干预是合理的。     

本期导读

股市泡沫的破灭在许多股民的心中隐隐留下了一道道伤痕,如今房价股的突飞猛涨则令许多人不禁担忧泡沫的膨胀以至破裂,<我国物价水平波动特征的识别与检验>一文的作者则将眼光投向了我国经济波动中所产生的一般价格水平同基础价值的偏离问题,即经济泡沫的识别与检验,文章对1983-2008年间我国物价水平的运行特征以及经济状况给出了深入的分析与判断.     

我国股市财富效应的非对称性研究

文章基于生命周期消费模型,利用门限协整、惯性-门限协整及DOLS模型,考察了我国股市财富效应的非对称性特征.研究发现,在股市"下跌"阶段,人们迅速调整其消费,因而实际消费与目标消费间误差调整的收敛速度比较快;相反,在股市"上涨"阶段,由于我国股市在长期上更多地体现出"挤出效应",说明人们没有将从股市中获得的收益进行消费,而是由于非理性躁动的投机动机而将获得的收益用于股市的再投资,从而在短期内进一步推动股市的继续上涨,并使得实际消费与长期均衡消费之间的差距保持一定的持续性,最终导致误差调整的非对称性.     

利率冲击非对称效应的实证检验:来自中国的经验证据

文章试采用自回归分布滞后(ADL)模型和向量自回归(VAR)模型,对我国利率冲击作用于产出和物价水平效果是否具有非对称性以及非对称的程度、表现形式予以实证研究.计量检验结果表明:正、负向利率冲击对我国宏观经济的影响总体呈现非对称效应;利率冲击时物价的影响,相对于利率冲击对产出的影响而言,其稳定性和持续性更好;利率冲击对物价作用的"非对称效应"强于利率冲击对产出作用的"非对称效应".     

基于马尔可夫域变模型的上海股市收益率非线性特征分析

针对股市收益率在不同时期内具有不同的均值、波动性和持续性等非线性特征，引入马尔可夫域变模型（MRSM）对上海股市收益率的均值与波动性的对应关系以及高、低收益率状态转换特征进行分析，结果表明马尔可夫域变模型与GARCH类模型相比较，显著地提高了对股票市场行为的描述能力。它不仅可以从动态角度明确刻画金融市场的“收益与风险”相对称的特征，而且可测定不同状态持续的可能性和由一种状态转向另一种状态的概率。     

货币政策对股票市场的冲击

 本文采用理论引导结构向量自回归（SVAR）的方法分析我国货币政策对股票市场的冲击。我们首先构造了一个反映我国特定利率制度安排下的经济结构理论模型,表明货币政策的三个作用渠道：流动性效应、通货膨胀效应和实际产出效应。之后以其为指引,识别模型内、外生变量,限制变量当期冲击的作用特征,以实现对SVAR模型的整体识别和估计。然后利用脉冲响应分析详细讨论货币政策的作用特征。结果表明：①我国股市呈现出明显的“政策市”特征：货币增长率增长1%,将使沪市和深市股价分别上涨1%和0.7%;②货币政策的瞬时影响在第3个月时最大,第6个月之后基本消失;其累计影响具有持续性;③沪深两市的政策反应略有不同;④我国股市呈现明显的“资金推动”型特征：流动性效应对货币政策作用的解释力分别达到91%（沪市）和70%（深市）;通货膨胀效应有一定正向影响,产出效应体现出微弱的负向影响。本文的引申含义是：在我国,货币政策尚不应该对股市动做出反应。     

基于LSTAR模型的中国股市泡沫风险识别

本文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识别方法,较Phillips et al.（2011）提出的上确界单位根(SADF)方法具备更好的效果,能够精准预判股市泡沫风险进而为防范化解金融风险的政策措施提供参考。实证检验发现,主要股价指数的波动均存在逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型描述的非线性特征,自推出以来,四大股价指数均存在泡沫风险,上证指数存在六个主要的持续期,深圳成指存在四个主要的持续期,沪深300指数存在两个主要持续期,而创业板指数存在三个持续期。总体来看,创业板指数的泡沫生成时间会先于其它三大指数,可以作为预警中国股票市场泡沫风险的先行指标,且2015年7月之后的中国股票市场并不存在泡沫风险。     

金融危机和地产调控冲击下地产板块和整体股市的波动性研究

本文采用股票指数数据，通过BEKK—GJR—GARCH模型考察了地产板块和整体股市之间的均值溢出和波动溢出效应，并在此基础之上，进一步考察了在金融危机发生的特定时间窗口下，两者之间的波动溢出效应。此外，本文在引入表征危机事件和地产调控冲击的虚拟变量之后，考察了冲击对地产板块和整体股市波动性的影响。本文的实证模型考虑了非对称性因素并采用广义误差分布（GED）处理“厚尾”问题，是对现有研究范式的有益探索。本文的实证结果认为，地产板块和整体股市之间存在着显著的波动溢出效应，均值溢出效应的存在不甚稳健，但两种溢出效应都存在明显的非对称性。地产板块对整体股市的波动溢出持续性很小，但冲击会加剧波动，反之整体股市对地产板块的则具备持续性，冲击更强烈。波动溢出在2008年金融危机和2015年股灾期间存在变化，尤其是一方对另一方的直接冲击作用都更弱了，可能由两市场联结减弱导致，但非对称性依旧突出。引入表征事件冲击的虚拟变量后，估计结果能够显示出危机和地产调控对于地产板块和整体股市的波动性存在明确影响：直接来看，2010年的房市调控影响幅度最大，超过2015年股灾和2008年金融危机，这一点值得房市调控政策制定者注意；间接来看，六次事件中的五次均对地产板块和整体股市之间的相关性有影响，普遍性很高，由此，风险监管层有必要关注不同冲击下股市内部相关性的变化。     

我国股市波动性与报酬、交易量的关系

本文使用GARCH-M和EGARCH-M模型对中国股票市场进行了分析,实证结果表明中国股市的波动存在集聚性、不对称性、非持续性;高回报伴随高风险;成交量对波动影响显著,但未完全消除GARCH效应.     

基于二值响应模型的房地产泡沫预警方法研究

 本文在总结国内外房地产泡沫预警研究的基础上，论述了二值响应模型在房地产泡沫预警研究中的应用，并以日本为例进行了实证研究。结果表明，二值响应模型在房地产泡沫预警中有比较准确的预测作用。另外，与徐滇庆(2000)的研究不同，有关股市价值的相关变量并不能对房地产泡沫起到明显的预警作用。     

中国股市的风险度量研究

本文从沪、深股指收益率的基本统计特征入手,用GARCH-GED模型和核估计模型分别估计了其VaR值,并对模型本身及其估计的VaR进行了较为严格的检验.结论显示GARCHGED模型能够反应股市的短期动态特征,而核估计模型估计的VaR反应了股市风险的长期特征,两个模型相互补充.     

中国股市收益率分布特征实证研究

金融资产收益率是金融经济学中的一个非常重要的概念,能否对收益率的分布状况进行正确描述直接关系到证券组合选择的正确性、风险管理的有效性、期权定价的合理性.在描述股价行为的经典计量模型中,股市收益率通常被假定服从正态分布.许多著名的计量金融学家对这一经典假设作了大量的理论与实证分析,结果表明金融市场上绝大多数股市收益率并不服从正态分布,而具有尖峰、厚尾、非对称等特征.本文借助No1an的稳定分布分析软件对上海综合指数收益率和深圳成分指数收益率的分布状况进行实证分析,研究结果表明这两类股指收益率均可用稳定分布对其进行描述.