中国股市投机性泡沫识别和投资者乘骑泡沫行为研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
71071132
项目类别：
面上项目
资助金额：
27.0万
负责人：
陈国进
依托单位：
厦门大学
学科分类：
G0114.金融工程
结题年份：
2013
批准年份：
2010
项目状态：
已结题
起止时间：
2011-01-01 至2013-12-31

项目参与者：
JasonShachat；王起；郑挺国；何亚男；赵向琴；陶可；颜诚；马颖；徐莉莉；
关键词：
实验研究状态空间马尔科夫区制转换模型泡沫识别乘骑泡沫行为

项目摘要

本项目探讨：（1）如何运用最新计量经济模型识别和预测股市泡沫的不同状态和状态转换概率？（2）观察到泡沫后，理性投资者是否有动机、为什么和如何乘骑泡沫（ridding the bubble）？对于问题（1），将在向量自回归－对数线性定价模型（和动态剩余收益资产定价模型）下运用状态空间马尔科夫区制转换模型识别和预测中国和美国股市泡沫不同状态和转换概率，以及两国泡沫特征差异性。对于问题（2），首先结合AB（2003）和DSSW（1990）提出新的股市泡沫和崩溃模型，揭示套利者如何利用噪音交易者情绪骑乘泡沫，以及其他主要影响因素。其次，基于中国股市数据实证检验理性投资者是否有骑乘泡沫的动机，以及骑乘收益和骑乘风险的关系。最后，拓展Smith等（1988）经典实验设计，运用实验方法直接观察和分析在资产泡沫环境下不同投资者的行为差异，以及他们之间的行为博弈如何导致资产泡沫的膨胀和最后崩溃。

结项摘要

本课题运用理论建模、实证分析和实验研究三种方法研究股市泡沫的识别和衡量，以及机构投资者行为和股市泡沫之间关系。本项目按期完成了预定研究任务，主要研究成果有：.（一）我国股市泡沫的识别和衡量研究.使用三区制转换模型识别中国股市泡沫的非线性特征，刻画其动态演进过程，并探讨异常交易量和超常收益率对泡沫在区制转换中的解释作用。我们发现：我国股市指数泡沫可以明确划分为潜伏、膨胀和破灭三种区制，异常交易量和超常收益率对股市泡沫的区制转换有很好解释和预测作用，样本内和样本外预测都取得了较好的效果。泡沫处于潜伏区制的概率随着泡沫规模和超额收益率的逐渐增加，下一期处于膨胀区制的概率也会增加，导致投资者要求更高的风险溢价。.（二）机构投资者行为与股市泡沫成因关系研究.在理性均衡分析框架下,当市场上存在噪声交易者时,股票价格是套利者比例的增函数,套利者的"拥挤买入"导致价格出现明显泡沫，这可以解释我国股市的蓝筹股泡沫现象。而套利者面临流动性压力时的“被迫售出”是导致股市崩盘和金融危机的重要原因。.（三）投资者骑乘泡沫行为、骑乘收益和骑乘风险研究.1.泡沫骑乘行为建模和基于市场数据的实证分析。我们构建了适用于一般投资者的泡沫识别模型,以我国股市1996-2010年数据为样本，估计投资者骑乘泡沫的超额收益和崩溃风险,以此分析投资者骑乘泡沫的合理性。结论表明，当市场急剧波动是，骑乘收益大于骑乘风险，机构投资者骑乘泡沫行为是理性的。.2.基于微观数据库的实证分析。基于赢富数据提供的机构投资者日持股变化的数据进一步发现了“乘骑泡沫”的证据。市场层面，随着大盘不断高估，机构投资者持股比例逐渐上升，推动市场泡沫进一步膨胀；个股层面，在个股价格顶部之前，机构持股比例明显增加。.（四）信息结构与股市泡沫的实验经济学研究.基于实验经济学方法探讨了信息结构与资产价格泡沫之间关系，实验结果表明，在无信息、公共信息和私有信息三种信息结构下，资产泡沫的大小和动态变化存在显著差异性。投资者经验也影响到资产泡沫的形成和发展。.我们的研究对于加强投资者风险管理、维持资本市场稳定具有重要参考价值。.