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1、股市价格泡沫的度量周爱民 南开大学渤海证券研究所,一、股市中的泡沫太阳耀斑与太阳黑子 二、股市泡沫的短期性与应对策略 三、股市泡沫检验方法的讨论 四、上证指数、深成指以及香港恒生指数的 泡沫度量,一、股市中的泡沫太阳耀斑与太阳黑子,股市价格为什么升？为什么跌？,股市中的价格上扬是在大量买盘的推动下所产生的； 股市中的价格下跌则是在大量卖盘的推动下所产生的。 价格的暴涨表现为买盘资金的喷发，实际上它意味着股民对价格较高的预期随时间积累到一定程度时的总爆发； 价格的暴跌则表现为卖盘资金的逃离，实际上它也意味着股民对价格较低的预期随时间积累到一定程度时的总爆发。,太阳耀斑与太阳黑子,与股市中的价格暴
2、涨、价格暴跌比较接近的自然现象首推太阳耀斑和太阳黑子。 英国著名边际学派代表人物杰文斯(William Stanley Jevens)曾经提出过11年半的经济周期论，依据的就是太阳黑子爆发周期及其对农作物的影响。其实太阳黑子只是太阳活动的一种表面现象，其背后真正惹祸的是太阳耀斑。但在杰文斯所处的时代，由于观测手段与技术的落后，人们无法观测到太阳耀斑，而只能观测到太阳黑子。直到近期哈勃望远镜被放到了太空，人们才发现：总是先有太阳耀斑，然后才会有太阳黑子。,太阳耀斑与太阳黑子,太阳耀斑是由于太阳物质的大量喷发所造成的亮点； 而太阳黑子则是在太阳耀斑过后由于视觉反差所形成的黑暗点。 因此，用太阳耀斑
3、与太阳黑子来刻画股市中的价格暴涨与价格暴跌是非常贴切的。,正向的泡沫就意味着股市暴涨 太阳耀斑； 负向的泡沫就意味着股市暴跌 太阳黑子。,股市中的价格暴涨与暴跌会摧毁股民信心； 降低股市效率； 降低新股份有限公司筹资速度； 破坏现有企业的股份制改造； 破坏股市的竞争均衡。 经济学中即将这种价格的暴涨暴跌称之为微观市场结构中价格泡沫。,价格泡沫与EMH有什么关系？,如果用有效市场假定EMH(Efficiency Market Hypothesis)来解释的话，可以说：在有效性较强的股市里，价格是随机游动的，单边的价格上涨和价格下跌都会降低股市的效率。 因此，股市暴涨与暴跌一样都不是一件好事情。,
4、泡沫有宏观、微观之分,在经济学里，有两种意义上的股市泡沫。从宏观经济的角度来说，如果股市中的股票市值超过了一国当年的GDP，就被认为是一种泡沫经济。这种泡沫是宏观经济意义上的泡沫，它意味着宏观经济中存在着过度的虚拟资产，一旦这些虚拟资产出现危机的话，就会对整个宏观经济造成巨大的冲击。 中国宏观经济中的泡沫成分并不严重，沪、深两地股市的股票市值也远还未达到中国的GDP水平，但是微观经济意义上的股市泡沫仍然是存在的。,什么是Bubbles,在经济学中，价格中可能包含的泡沫被称为bubbles，通常被定义为理性预期条件下市场实际价格与理论价格之间的差别。 所以，只要对价格能够进行理性预期的话，那么，
5、股市中的价格泡沫基本上就是可度量的。 度量的工具就是理性预期假定下市场价格所遵从的行为差分方程； 而度量的尺度就是区别市场价格是否有收敛稳定解的非蓬齐对策条件1。,蓬齐是谁？,1查尔斯蓬齐(Charles Ponzi)，1920年代一个靠连锁信发家的美国人，后被控欺诈，病死于狱中。后被现代经济学家引用的非蓬齐对策条件意味着多种类型的要求，例如：国家可以不断扩大负债规模，债务甚至可以是无穷大，但要求负债的速度不能超过指数函数的阶数；通常资本累积的速度也要求不能超过指数函数的阶数。 在这里，非蓬齐对策条件意味着：股票的价格(股市指数)在无限远的将来可以是无穷大，但要求其阶数不能超过指数函数的阶数。
6、显然这个要求通常都会被满足，因为股票的价格不可能为无穷大。但只有在这一要求下，股票价格的贴现值才为有限值，才能讨论跨时最优的均衡问题。,实际价格偏离理论价格太多了吗？,通常，刻划股市价格行为的理性预期差分方程在不同条件下会出现性质不同的解，而这些解的差别就构成了股市价格的实际值偏离其理论值的泡沫。 即当股市中的价格持续过高或者持续过低，与由基本因素所决定的理性价格的差别超过一定程度时，就会出现价格泡沫。 所以，在理性预期条件下度量股市实际价格远远高于或远远低于其理性价格的的程度，就可以得到股市价格泡沫的度量。,标准人和标准股票？嘻嘻！,卢卡斯于1978年发表在Econometrica上的一篇文
7、章，将金融资产与实物资产相剥离。在一个“标准人”一生股市收益所带来的效用最大化的前提假定下，导出作为“标准股票”的股市指数的理性价格。 这里所讲的“标准人”是指作为平均样本的一个人而非任何一个具体的人，因此可以被看成是有无限寿命的。 “标准股票”是指所有股票的平均样本，也可看成股市指数。,这可是时髦的跨时分析呦！,理性价格的行为方程,股利现值模型,这是通过将(2)式两边在t，+上积分时得到的，是米勒、莫迪利亚尼股利现值模型(Miller, M. H. and F. Modigliani, 1961)的积分形式1，因此具有更一般化形式。而在米勒和莫迪利亚尼那里，理性价格是以无穷级数和的形式表现的
8、： 1周爱民：股市泡沫及其检验方法，经济科学，1998年第5期，第45页。,无套利模型的相同结果,泡沫就是实际价格与理性价格的差,二、股市泡沫的短期性与应对策略,泡沫一旦形成肯定会爆裂,在越来越大的概率之下是趋于0的泡沫。显然这是极端地不可能，所以说长期的泡沫是不存在的。无论概率q有多大，泡沫在其演化过程中必然会爆裂。同时，我们还知道，泡沫对股市的危害性是无法最小化的。 泡沫一旦存在就有爆裂以释放其能量的可能，就象1987年的“黑色星期一”那样，而这一直就是经济学家们试图解释并加以预警的重要问题。股市黑子往往伴随股市泡沫而出现，要避免股市黑子首先要避免股市泡沫。从理论上说，的确存在着排除泡沫的
9、一些条件(Blanchard,Watson,1982) (Fischer, Merton, 1984)。,因此需要政策调节,例如，当存在股市泡沫时，可考虑加快上市节奏，以股市的容量扩张来抑制过热的需求。当然，也不能扩张得太厉害致使股市泡沫爆裂形成股市黑子，要掌握好容量扩张与资金增量之间的关系，这一点已被中国证券监管部门近几年来的实践经验所证实。但从长期来看这种方法还存在着问题。对个股扩张而言，上市公司是否符合增发新股的条件要求，对股市扩张而言，是否存在已申请并获批准同时又符合上市条件的股份有限公司，这些都是问题。,卖空机制有利于抑制泡沫,引进卖空机制也是抑制股市泡沫的有效措施，绨罗尔(Jean
10、 Tirole)(1982)曾详细讨论过其细节1。长期以来，人们对投机和卖空总有一种消除不了的偏见。但在加强管理下的卖空机制的确是抑制股市泡沫和股市黑子的有效手段，因为卖空机制一方面能在股市超涨时制造出抑制股市盲目膨胀的有效筹码，加大卖盘力度，另一方面又能在股市超跌时引发抑制股市盲目下跌的补仓筹码，加大买盘的力度。 1Tirole, Jean,1982, “On the Possibility of Speculation under Rational Expectations”, Econometrica, 50, Sept., pp1163-1181.,中国股市有“空头”吗？,目前中国的股
11、市不存在卖空机制，股市只能算是单边的多头市场，根本不存在严格意义下的空头。股评家们杜撰出来的所谓空头其实只能算是看空的多头，而看空的多头与空头之间是有本质区别的。l 在卖空机制下真正的空头可以在价格下跌的过程中获利，而获利前的补仓行为对挽救股市下跌贡献良多；l 而看空的多头在价格下跌时没有任何办法获利，只能消极等待市场的反弹才能重新建仓，最终的获利仍然要靠价格上涨来完成。,空头应在价格下跌时赚钱,l看空的多头在卖出股票之后面对持续的上涨行情时只有两种选择，一是做壁上观，二是把股票再买回来重新看多，因此都无助于平抑股市。l 而在卖空机制下真正的空头则可以在行情持续时不断地卖空股票以匀高卖价，客观
12、上加强了卖盘的力度从而对平抑股市产生积极作用。 当然，卖空机制也有它的弊端，如在股市暴跌时如对卖空行为不加限制会加重股灾。例如美国纽约股票交易所就有规定，当收盘价处于下跌时不允许卖空。这样的限制与日交易10%涨跌停板的限制一样普通，在技术上实现起来也是易如反掌。,增加卖空机制会成倍加大交易量吗？,还存在一种偏见，认为在无股票的情况下允许卖股票这本身就会加大交易量，体现股市虚假繁荣，引发股市泡沫。其实只要坚持不为投机者提供信用头寸，在全额卖空保证金制度下交易量的轻微增加是由于卖空机制为投资者多提供一种头寸选择而引起的。虽然从理论上讲会使交易量翻番，但实际上也不会有太大的增加，这与股票拆股后交易量
13、不会按比例增加是一个道理。,从管理者的角度讲，排除股市黑子与排除股市泡沫的方法是互为对立的。排除股市泡沫要加大供给、抑制需求，以利空因素为股市降温。而排除股市黑子就要减缓供给、刺激需求，以利多因素调动股市。当然在调控时要讲求节奏和步调，以免戳破股市泡沫的同时，即时造成股市黑子，或者在消除股市黑子的同时又迅速造成新的股市泡沫。,三、股市泡沫检验方法的讨论,价格泡沫的度量方法,股市价格泡沫的检验其实就是在假设论 ：不存在股价泡沫。之下，根据股市价格的具体情况得出拒绝该假设的结论。l 希勒等人的超常易变性方差检验法；l 格兰佳和恩格尔的协整检验法；l 肯尼斯魏斯特的ARIMA检验法；l 笔者提出的动
14、态自回归法。,希勒的超常异变性方差检验法,希勒的方法还有问题,这里是反证法,单位根检验也可以派用场,临界值的计算,四、上证指数、深成指以及香港恒生指数的泡沫度量,三个股市的价格泡沫比较,本文将对上面所讨论的检验方法做一个实证性的比较，图7.1至图7.5就是依据上述各方法进行计算比较的结果，计算所依据的数据我们选取的是上证指数自1990年12月19日至1998年4月3日的收盘指数；深证综合指数自1991年6月18日至1997年1月31日；香港恒生指数自1980年8月27日至 1996年10月24日。所有的计算都是依照等长数据段动态计算的原则进行的：,l第一种方法是按照自回归公式：，使用30日、6
15、0日的等长数据段动态计算的值。l 第二种方法是按照自回归公式：，使用10日、30日的等长数据段计算动态的，然后再以其拟合值来代替“理性指数，最后才得到希勒超常易变性方差比的： F(m,m) (4.1),这是一个服从F分布的统计量，置信度为5%时的临界值为：F(30,30)= 1.85。 在图4.1中，由上至下依此为：第一图是上证综指收盘指数的日线图；第二图是同期希勒的超常易变性方差比统计量检验图；第三图是修正的希勒超常异变性方差比统计量的检验图；第四图是修正的协整ADF统计量的检验图；第五图是同期笔者提出的自回归估计参数的检验图。 在图4.2中，由上至下依此为：第一图是深圳综合收盘指数日线图；第二图是修正的希勒超常异变性方差比统计量的检验图；第三图是笔者提出的自回归估计参数的检验图。 在图4.3中，由上至下依此为：第一图是恒生指数的日线图；第二图是修正的希勒超常异变性方差比统计量的检验图；第三图是笔者提出的自回归估计参数的检验图。,
