中国股市泡沫时变性研究——基于GSADF法和PWY替代法

基于GSADF法和PWY替代法做了两点模型修正,一是设计了简易临界值序列,并模拟证明了在简易临界值下PWY替代法仍能渐进一致地估计泡沫时间点,二是选择了适合我国股市的模型参数,而后实证研究了沪深两市股价泡沫的存在性、发生和破灭的时间点等时变性特征,并对近期泡沫进行了预警。研究表明:涨跌停板制度是控制泡沫风险的有效手段;从涨跌停板制度实施日到2014年7月两市均有过三次泡沫,泡沫风险是影响我国股市的系统因素;两市最新一期泡沫分别于2014年9月初和2014年11月末产生、同时于2015年6月末破灭;从时间轴看,此次泡沫发生与央行的降息政策有关;此次泡沫破灭则反映出我国在泡沫风险监管上的忽视和不足;简易PWY替代法能及时预警泡沫风险,为相关调控政策的制定和实施提供时间上的参考,以预防股市危机。

基于GSADF方法的房地产价格泡沫研究——以北京住宅市场为例

基于泡沫的爆炸性特征,利用Phillips等提出的最新计量方法:SADF和GSADF检验,以北京住宅市场为例,对其房地产价格是否存在泡沫以及泡沫产生和破灭的时点等问题进行了实证分析。结果表明,SADF和GSADF方法均可以检验出北京房地产价格中存在明显的泡沫;但对样本中存在多个泡沫的情形,SADF方法的检验势较低,不能一致得出多个泡沫的产生和破灭时点,而GSADF方法显然能克服此问题,成功的找出多个泡沫的产生和破灭时点;与SADF检验相比,GSADF对房地产价格泡沫的检验更为有效。此外,对房地产价格泡沫的产生和破灭进行了经济含义,并根据分析结果提出相应的政策建议。

猪肉价格存在泡沫吗?——基于递归的SADF检验和GSADF检验

本文采用递归单位根检验方法对我国猪肉价格的波动情况进行检验,进而识别2000—2015年来猪肉价格波动过程中可能出现的价格泡沫。检验结果表明,在剔除通货膨胀前后,猪肉价格均在2003—2004年、2007—2008年以及2011年出现价格泡沫。根据蛛网模型,外部冲击会导致猪肉市场震荡加剧。实证结果首次定量检测出猪肉价格泡沫所在时间阶段,有利于在猪肉价格大幅上升时准确定位政府干预时机和干预力度。

基于sup ADF与GSADF模型的股市泡沫研究

本文检验美国股市和我国股市的波动是否存在投机性泡沫,并探讨了泡沫产生的原因。运用Phillips et al.(2011,2012)提出的sup ADF及其扩展方法对美国标准普尔500指数从1999年1月到2015年2月的月度数据及上证综合指数1999年1月到2014年12月的月度数据进行检验,这种方法不仅仅是对周期性爆炸泡沫检验具有较高的"势",而且可以实时地得出泡沫产生和破灭时点的一致估计。

基于GSADF模型的铁矿石价格波动实证研究

由于我国钢铁企业铁矿石原料采购普遍的对外依存度非常高,铁矿石价格的波动对于整个钢铁产业的健康运行具有重要影响。本文选取2005年6月到2016年2月的铁矿指数,运用G S A D F模型对铁矿石价格的波动情况进行了实证检验,且通过G S A D F统计量及其界值的对比情况检验出了铁矿指数在2007年、2010年、2014年间的三次泡沫。本文通过实证研究结果发现:价格泡沫的产生和破灭与铁矿石的定价机制和我国的供需密切相关;警惕铁矿石价格现阶段的下行中仍然有可能存在泡沫。

我国战略性新兴产业存在泡沫吗?——基于递归GSADF检验

为评估我国战略新兴产业是否实现良性发展,以7大战略新兴产业股价指数作为研究对象,利用GSADF方法对其是否存在泡沫行为进行检验.实证结果表明:7大战略新兴产业股价指数均存在一个完整的泡沫周期,泡沫的酝酿、形成和破灭与新兴产业发展所处阶段密切相关;虽然各个产业泡沫程度不同,但具有显著的联动效应,且个别产业正在酝酿新一轮泡沫.根据实证分析结果,从建立战略新兴产业风险监控体系、完善产业异质性的金融支持方案和改进企业进入、退出新兴产业的审核机制3个角度提出政策性建议.

人民币汇率的泡沫在哪里?

论文检验中国2015年7月汇率改革以来人民币汇率的波动是否存在投机性泡沫,并探讨了泡沫产生的原因。运用Phillips等(2011,2012)提出的sup ADF及其扩展方法对中国人民银行2005年—2015年美元/人民币汇率月度数据进行检验,该方法不仅对周期性爆炸泡沫具有较高的检验"势",而且还可以实时地得出泡沫产生和破灭时点的一致估计。研究结果发现人民币汇率存在泡沫现象,泡沫产生和破灭的具体时间点是2008年9月和2008年11月,泡沫与次贷危机和美联储第一轮量化宽松的货币政策有关,显示了金融危机对人民币汇率冲击之大。美联储后续的三轮量化宽松政策对人民币汇率波动影响较小,说明中国采取了积极应对的货币政策维持汇率相对稳定,对中国汇率市场调控及货币政策制定有借鉴意义。

我国股票市场多重泡沫的检验

股市的繁荣景象有时隐藏着泡沫,而有效地检验泡沫可以为投资决策、经济调节提供一定的参考依据。本文采用一种新的递归检验方法,即GSADF检验方法,检验2000年1月—2015年2月我国股市的泡沫,研究表明存在三大泡沫期间:2006年5月—2006年6月,2006年12月—2007年10月,2014年11月—2014年12月,并根据不同时期的经济内外部环境分析泡沫存在的原因。

我国COVID-19日新增确诊病例存在“泡沫”行为吗?

为揭示我国新冠病毒肺炎(COVID-19)发展态势,以我国2020年1月3日至2020年12月31日的日新增确诊病例为研究对象,利用描述统计分析其变动趋势,使用右侧递归上确界ADF类(SADF)检验方法检测是否存在"泡沫"行为。结果显示:在疫情初期,日新增确诊病例呈爆发式发展,2020年3月份后,疫情转入具有周期性的低水平波动状态;日新增确诊病例序列存在显著的"泡沫"行为,该序列存在长短不同的两种周期行为,长周期分别为12 d和8 d,短周期分别为2 d和1 d,进一步验证了该序列存在明显的波动周期。鉴于目前的疫情形势和泡沫周期演变规律,认为未来疫情可能会出现新的波动周期。

全球股市泡沫检验与比较研究——基于GSADF模型的分析

股市泡沫和金融风险密切相关。为了防范金融风险,促进金融业高质量发展,本文运用generalized sup ADF(GSADF)方法对道琼斯工业指数、富时100指数、DAX指数、CAC40指数与恒生指数等全球主要股市股指价格进行泡沫检验,测算股市泡沫存在的具体时期。研究发现:(1)美国股市、英国股市、德国股市、法国股市和中国香港股市五大股市在不同程度上都出现过泡沫,最近一次泡沫发生在2021年美股市场上;(2)欧美股市泡沫存续周期基本一致,存在显著的联动效应,都与恒生指数的关联性不强;(3)欧美股市泡沫演化过程具有相似性,美股市场变动对其他股指变动具有重要贡献。最后,提出为实现中国股市的高质量发展,需要增强股票市场防范化解风险的能力,提升应对国际风险外溢的能力,完善治理体系。

比特币价格泡沫检验、演化机制与风险防范

比特币作为去中心化虚拟货币的典型代表,不仅能在一定范围内充当交易媒介,而且具有总量固定的稀缺性特征,是能发挥部分货币职能的特殊商品本文利用BSADF和GSADF泡沫检验方法识别了比特币市场2013—2021年的价格泡沫及其起止时点,结合事件研究法检验了价格泡沫的演化机制研究结果表明:2013—2021年共出现了9次价格泡沫。2017年以前,与比特币直接相关的利好消息是引起其价格大幅上涨的主要原因,近两年宏观经济环境恶化,比特币的避险需求激增主导了价格泡沫的产生,而监管政策的实施能有效抑制价格异常波动,避免泡沫膨胀重创经济因此,我国应尽早构建完善的数字货币监管体系,加强监测虚拟货币交易资金,谨防虚拟货币市场与传统金融市场间的风险传染。

中美大豆价格的投机性泡沫检验

选取美国CBOT商品交易所1999年7月至2015年5月的美黄豆连期货合约和中国大连商品交易所2004年9月至2015年5月的豆一连续合约作为样本数据,运用Phillips等提出的sup ADF和GSADF方法对中美大豆期货价格进行泡沫检验。该方法可以通过逐期的右尾单位根检验发现时间序列中的轻微泡沫,并能确定泡沫开始和破灭时间。研究结果发现,美国大豆价格存在2个泡沫区间,中国大豆价格出现3个泡沫区间。通过对中美大豆价格的泡沫性检验的比较分析,可以更加准确地把握国际、国内大豆市场的价格动向,并为以大豆为原料的生产型企业有效规避价格泡沫引起的市场风险提供借鉴。

中国创业板市场泡沫的动态演化

创业板市场发展至今虽然只有11年,但却频繁出现暴涨暴跌的现象,市盈率超过30倍的股票的比例高达88.278%,表明创业板股市存在泡沫和高估值风险。市场泡沫损害投资者的利益,同时也积累金融市场的系统性风险,降低资源配置效率。只有合理地判定创业板市场是否存在泡沫,动态地测定泡沫形成和破裂的时点,市场监管者、货币管理当局和投资者才能依据市场状况采取相应的措施,防止泡沫的进一步扩大。基于价格股利之比序列,从投资和收益综合角度检测中国创业板市场的泡沫。选取2010年6月1日至2017年9月1日的创业板全收益指数和价格指数的周收盘数据作为观测数据,参考Cochrane的公式推导出价格股利之比。通过蒙特卡洛仿真得到检验的临界值序列,利用GSADF方法检验泡沫的存在性,用BSADF时间标记方法对周期性泡沫的起点和终点进行标记,以动态监测创业板市场泡沫的演化过程。研究结果表明,中国创业板市场先后形成7次泡沫,每次泡沫来得快去得也快,并且泡沫程度大,说明以个人投资者为主的创业板市场存在更加严重的羊群行为。与呈现"慢牛"的美国纳斯达克市场相比,中国创业板市场仍处于频繁波动的新兴市场阶段。此外,创业板市场几乎每年产生一次泡沫,且均发生在4月份,从而形成中国创业板市场泡沫的"四月效应"。说明中国创业板市场每年4月份发力,出现繁荣。从投资与收益相结合的角度出发,为创业板市场周期性繁荣和破裂的泡沫检验提供了新思路,为研究泡沫期内和泡沫期外公司财务决策的差异,如资本结构动态调整、股利政策、现金持有量、并购等开辟了广阔的前景,同时为监管部门针对不同的泡沫期出台相应的监管措施提供参考。

中国实体经济宏观杠杆率收敛性的国际比较与泡沫检验研究

本文基于国际清算银行实体经济宏观杠杆率数据,采用包含傅里叶级数的非线性面板SPSM单位根检验方法与GSADF泡沫检验模型,研究了中国实体经济及各部门宏观杠杆率的收敛性和泡沫特征。结果表明,中国实体经济宏观杠杆率已经超过发展中国家和地区的均值并接近发达国家和地区水平,中国实体经济、居民部门、政府部门、非金融企业部门和私人非金融部门宏观杠杆率均存在显著的泡沫特征。实体经济、非金融企业部门和私人非金融部门宏观杠杆率已经走出泡沫区间,且长期来看存在收敛性;居民部门和政府部门宏观杠杆率仍处于泡沫之中,且表现为发散。围绕实证研究结论,本文提出建立以宏观杠杆率为重点,结合《巴塞尔协议Ⅲ》信贷缺口、货币供应量等指标的金融风险监测预警体系,动态测度国民经济各部门宏观杠杆率收敛性与泡沫特征等属性的政策建议。

小宗农产品价格风险识别及其应对策略研究——以大葱、生姜、大蒜为例

考察我国大葱、生姜和大蒜价格风险水平和特征,能够为更针对性地防控小宗农产品价格风险提供借鉴。本文基于2008-2021年我国大葱、生姜和大蒜价格数据,通过GSADF检验,探究三种小宗农产品极端价格风险,结果表明:大葱、生姜、大蒜价格均存在泡沫,泡沫出现时多伴随价格短时期内的暴涨或暴跌。三种小宗农产品泡沫风险水平和特征存在差异,风险水平由大到小依次是生姜、大蒜、大葱,大葱价格泡沫以持续时间较短的短泡沫为主,生姜和大蒜价格长短泡沫同时存在,长泡沫在泡沫总时长中占据较大比重。基于研究结果,应从构建信息服务体系、完善市场交易法规体系、建立风险预警体系等方面,有效应对大葱、生姜和大蒜价格泡沫风险。

黑龙江省蔬菜市场泡沫风险研究

基于2004—2021年黑龙江省10种主要蔬菜价格数据,采用GSADF方法对黑龙江省蔬菜市场泡沫风险进行了测度与比较。结果表明:2种蔬菜不存在价格泡沫,8种蔬菜存在价格泡沫,价格泡沫出现的时间段在样本期内所占比重较小,但多伴随着价格的暴涨或暴跌;10种主要蔬菜中包括无风险种类2个,低风险种类4个,中风险种类4个。基于研究结果,从建立有效的预警和响应机制、根据不同品种有针对性地制定监控手段和调控措施等方面提出了保障黑龙江省蔬菜市场健康平稳运行的相关对策建议。