中国股票市场的趋势与周期:分解方法、理论与实证

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我国股票市场作为全球新兴市场的典型代表,是全国乃至全世界重要的投资场所。在过去30年里,我国宏观经济保持稳步增长,经济总量稳居世界第二。但是,在宏观经济指标持续向好的背景下,我国股市却长期处于一种不稳定的状态,经历了数次暴涨暴跌的股市奇观。学者们曾试图从政策、制度、投资者特征等多个方面寻找引起上述异象的原因,但他们普遍只关注股价指数本身的波动特征及其影响因素,并基于此讨论股价指数与宏观经济之间的关联性。鲜有文献从长期与短期或者说趋势与周期的角度深入分析我国股市的波动特征、影响因素及其与宏观经济基本面之间的关联性。这样一来,难以准确把握我国股市是否从长期意义上真正背离了经济基本面及其背离程度,更难以全面分析我国股市长期趋势与周期波动的运行规律及其关键影响因素。本文将在总结我国股市典型运行特征的基础之上,提出能够准确分离股价指数的趋势成分与周期成分的计量方法,然后分别从长期与短期、理论与实证角度建立系统分析框架,深入探究我国股市在经济高速发展的背景下却频繁出现异常波动的内在原因及关键影响因素。目前,针对经济时间序列的建模和趋势周期分解方法犹如汗牛充栋,但它们仍局限于1阶差分平稳过程。然而,现实中大量的非平稳序列并不是严格的1阶差分平稳过程,比如房价、股价等具有长记忆性的资产价格序列,它们通常是分数阶差分平稳过程。如何对更广泛的分数阶差分平稳过程进行趋势周期分解还值得进一步研究。本文对经典的趋势周期分解方法进行拓展,并结合我国股市存在的长记忆性、分数阶协整及结构性变化等特征提出一些新的单变量或多变量计量模型及趋势周期分解方法,包括存在对称阈值的长记忆-条件异方差模型、引入马尔科夫机制转换结构的分数阶协整向量自回归模型及其趋势周期分解方法。为探究我国股市长期趋势的基本特征及其关键影响因素,理论上在一个单部门生产经济中考虑投资者的效用最大化问题,从而建立一个能够体现股价与宏观经济之间关系的简单定价模型。根据理论模型得出:产出-资本比、投资-资本比以及生产率是影响股价的主要基本面因素。实证上使用既能容纳结构性变化又考虑了分数阶协整的MS-FCVAR模型及其趋势周期分解方法,并发现了两个重要结论:其一,在2007年第4季度前后,变量间的长期协整关系发生了结构性变化。主要体现在产出-资本比率对股价的影响由负转为正,其主要原因是2007年以后拉动我国经济增长的动力逐渐发生了转变。其二,股价指数与生产率之间有着共同趋势,但它与协整系统中任一经济变量间都不存在共同周期。换言之,从长期趋势来看,股价与宏观经济之间存在着非常紧密的关联性,其中最关键的影响因素是生产率。从周期成分来看,股价波动与宏观经济之间的关联性非常微弱。为探究我国股价指数的周期波动特征及其影响因素,本文重点考虑了投资者的非理性外推预期。理论上使用基于生产率的定价模型,并同时考虑了生产率的长期增长风险和投资者的非理性外推预期,由此在一定程度上解释了我国股票价格的风险溢价及大幅波动之谜。实证上利用模拟的投资者外推预期数据,并选取PPI、投资、固定资本形成额三个经济变量,与股价周期成分一起建立结构向量自回归模型,以分析它们之间的短期影响机制。结果表明,投资者外推预期对股价周期成分有着非常重要的影响作用。股票市场的趋势与周期分解还可应用于股票市场的趋势预测与转折点识别。本文通过对股价序列进行趋势与周期分解,再利用小波领袖法分析股价周期成分的多重分形特征,从而提出两个可行的转折点识别指标。一个是基于小波领袖法的3阶多重分形参数;另一个是小波领袖法与离散小波变换的标度指数值之间的差异大小。将它们应用于上证指数和道琼斯指数,本文发现这两个指标在识别关键转折点及高风险点方面都有着良好的表现。通过与已有文献提出的识别指标进行对比测试发现,本文提出的两个指标具有更加突出的转折点识别能力。
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