基于Logit模型的我国股市泡沫预测研究

发布时间：2018-02-25 09:26

本文关键词： 股票市场泡沫投资者情绪 logit模型　出处：《西南财经大学》2013年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：自1991年以来我国股票市场历经多次下跌,而在股市剧烈下挫之前往往出现的是股市泡沫的高涨,在股票市场的发展过程中,学术界对于股票市场泡沫问题一直有较大的争议。但有一点是共识：即过度的股市泡沫不仅会影响股票市场的健康发展,而且会带来随后的股票市场的暴跌,引发危机,从而影响实体经济的发展,最终阻碍宏观经济的稳定运行。首先,股市泡沫扭曲了自由市场的调节功能,降低资源配置效率。股市泡沫阶段的股市高收益率和短回收期的特点将吸引大量的资金投入到股市中来,这些资金有的来自银行,有的来自实体经济,而这势必造成对实体经济投资的不足,导致资金错配,从而出现对实体投资的挤出效应。而一旦股市泡沫破灭,将造成实体经济的萎缩和低迷。同时,股市泡沫的高收益极易引发人才错配。大量优秀人才加入到金融部门,导致实体部门人才相对短缺,与资金缺失不同,人才的培养是一个相对漫长的过程,人才短缺将对实体经济的长期发展造成严重阻碍,形成虚拟经济过于繁荣而实体经济低迷的局面,导致经济结构和社会结构畸形发展。再者,由于禀赋不同,股市泡沫对社会各阶层带来的财富效应也不同,股市泡沫形成的高收益往往使富有的更富,造成社会财富的分配不公。与此同时,股市泡沫还能通过投资者渠道影响企业的长期投资行为。损害了公司的长期利益,影响公司稳步发展。最后,股市泡沫将大大增加金融风险。股市泡沫时期资产和收益是建立在泡沫膨胀的基础之上的,泡沫时期的虚假繁荣给整个金融体系累积极高的风险,一旦泡沫破灭,反方向的正反馈机制使得企业破产和各类不良资产大幅增加,一旦股市危机和银行危机叠加则会引发严重的经济衰退。而事实上,历次股市泡沫引发的危机都波及到了一国的银行体系,产生了连锁反应。由此可见,股票市场泡沫的预测不仅可以提醒投资者,避免其遭受巨大损失,而且对于我国宏观经济的协调、稳定发展有着重要的现实意义。本文从国内的数据出发,构造一个logit模型,研究投资者情绪并结合宏观经济变量和股市变量构造的模型对股市泡沫具有预测能力。具体内容主要包括以下几个方面：第一部分为绪论。这部分内容阐述了本文的研究背景与动机,股市泡沫的影响因素和股市泡沫有关的研究成果,对国内外学者的实证研究成果予以归纳和总结,同时从中获得启发和灵感。第一部分的第一板块介绍的是本文研究的背景与动机,首先介绍了历史上多次大的泡沫事件及其对经济的影响,我们认为泡沫对经济的负面影响主要在于其扭曲了自由市场的调节功能,降低资源配置效率,损害了企业的长期利益,加大了宏观政策实施的难度和有效性并增加了金融风险。同时本文在深入分析历史上的泡沫事件后发现有诸多共同因素在影响着泡沫的形成和破灭,这其中,良好的经济表现是资产泡沫产生的基础,投资者的狂热是泡沫形成和膨胀的关键,开放经济中的外来资本冲击是股市泡沫形成的重要推力。接下来本文分析了1991年以来我国股市剧烈波动并引发泡沫的基本情况,发现我国7次大的股市泡沫可以分为3个阶段：前5次股市泡沫为第一阶段,这时候的股市波动频繁,股指受政策面的影响很大,同时以中小投资者为主的股市结构进一步加剧了股市的暴涨暴跌现象,独特的投资者结构和受政策推动的股市是该阶段股市的主要特点。受网络新经济推动的第六次股市泡沫为第二阶段。第七次股市泡沫为第三阶段,这次股市泡沫的形成的主要原因是流动性过剩和股改的推动。然后分析了我国未来发生股市泡沫的复杂性。第一部分的第二板块是文献综述,主要介绍了四方面的内容,一是介绍了国内外有关股市泡沫的理论与实证研究;二是集中介绍关于股市泡沫的影响因素的研究成果,研究表明：宏观经济因素和投资者情绪对股市泡沫的形成具有重大影响。三是介绍了股市泡沫预测的研究方法。在股市泡沫预测的研究中,目前采用较多的是指标类预警法和logit回归分析法。前者通过构造复合指标,先用因子分析法得到泡沫度；再根据泡沫度的不同,采用聚类分析法将股市泡沫进行状况分类,并将之与股市泡沫的预警信号一一对应来进行预警。后者主要从股市泡沫可能发生的概率出发,引入与股市泡沫发生相关的变量来构造模型,建立变量与股市泡沫发生与否之间的关系。四是介绍了本文的研究思路和创新之处。第二部分系统回顾了有关股市泡沫理论,股市泡沫的度量指标和logit模型的基本原理。在该部分,首先介绍了股市泡沫的定义,本文认为股市泡沫是投资者的预期和投机行为引发的股市价格和内在价值的背离现象,而泡沫的大小即为股价高于股市内在价值的部分。针对为什么会出现股价相对于其内在价值的背离,研究者提出了两种理论：一是理性泡沫理论,二是非理性泡沫理论。其中主要介绍三个典型的非理性泡沫模型：噪音交易者模型、正反馈交易者模型和时尚模型。其次,介绍了股市泡沫的度量指标,这些指标主要有：市盈率,泡沫系数,收入资本化定价,托宾Q,平均市销率。最后,介绍了logit模型的推导和估计方法。第三部分为本文的实证部分。我们选择调整后的市盈率作为衡量股市泡沫的代理变量,当调整市盈率大于1时,说明股市存在泡沫,当调整市盈率小于1时,说明股市不存在泡沫；同时选择真实市场利率(INT),通货膨胀率(INF),国内信用与GDP之比(M2/GDP),股票市场月度收益率(RET)作为logit模型中涉及的宏观经济变量和股市变量。并选用消费者信心指数作为投资者情绪的代理变量。同时为了剔除消费者信心指数中蕴含的反映经济基本面的成分,以体现纯粹的投资者个人的情绪状况,我们选取出口增加值,社会消费品零售总额、居民消费价格指数和宏观经济景气指数作为经济基本面因素的代理变量。我们以消费者信心指数为被解释变量,以出口增加值,社会消费品零售总额、居民消费价格指数和宏观经济景气指数为解释变量建立模型并进行回归,回归后的残差即为纯粹的投资者情绪。在对真实市场利率(INT),通货膨胀率(INF),国内信用与GDP之比(M2/GDP),股票市场月度收益率(RET),投资者情绪指数等变量及其滞后值进行独立样本T检验和相关性分析,剔除了不显著的指标,并消除可能存在的多重共线性问题。我们选择2002年7月至2012年1月共115个月的月度数据作为样本建立模型,发现模型有很好的拟合效果。通过实证研究,我们发现logit模型对股市泡沫的预测正确率较高。平均正确率达到了91.3%,本模型对股市不存在泡沫的判定正确率为94.62%,而对股市存在泡沫的判定正确率稍低,为77.27%。实证说明,模型对股市泡沫的预测比较有效。同时将2002年2月至2002年6月和2012年2月至2012年6月的月度数据用作样本外实证检验,发现在2002年2月到2002年6月,股市存在泡沫的概率值高达99%以上,说明此时股市存在泡沫,而在2012年2月到2012年6月,根据模型计算的概率值接近0,说明股市不存在泡沫,这一结论与实际市盈率值表明的结果一致,说明模型的预测效果很好。本文在研究过程中进行了如下创新：首先,本文运用logit模型构建股市泡沫的预测模型。以往的研究者在研究股市泡沫预警时多采用指标类方法,指标类法只能说明当期及历史上的股市是否存在泡沫以及泡沫的大小程度,并根据泡沫大小对目前的股市出现的状况进行相应的预警,而无法对股市泡沫提前做出预测。而logit模型采用宏观变量和滞后的股市变量作为模型的解释变量,这就使泡沫的预测成为可能,同时logit模型可以建立有关变量与股市泡沫发生与否之间的关系,可以直观观察到各项解释变量与股市泡沫发生概率大小的关系。其次,引入宏观经济变量,以反映宏观经济对股市泡沫形成的影响。本文将股市泡沫和宏观经济变量作为研究对象,有效地将宏观经济变量与股票市场泡沫联系起来。一方面检验了在特定的宏观经济环境下是否存在泡沫。另一方面为管理层更有针对性地制定和实施相关政策提供参考最后,引入投资者情绪变量。本文采用消费者信心指数作为投资者情绪的代理变量,同时,剔除隐含在消费者信心指数中的宏观经济因子,得到单纯的投资者情绪数据,以此来衡量投资者情绪对股市泡沫的影响本文尚有一些不足之处：首先,由于采用的是logit的二元选择模型,对股市泡沫的分类比较粗略。其次,股市中存在的行业差异、板块差异、公司规模差异,不同上市公司的市盈率存在明显差异,当某些公司的股价被高估时,另外一些公司的股票可能被低估,因此,采用整个市场的平均市盈率来衡量股市泡沫也略显简单。同时,由于技术上的原因,加上之前外来资本对股市的影响较小,我们也没有考虑外来资本的对股市泡沫的影响。最后,没有加入制度性因素对股市泡沫的影响。特别是法律法规、交易制度等对股市泡沫的影响。希望在以后的生活中,加强学习与研究,对于论文中的遗憾有所突破。
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【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】