中美股票市場持續(xù)期依賴特點比較研究

摘要:采用持續(xù)期依賴馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型，通過Gibbs抽樣估計方法，對我國和美國股票市場的持續(xù)期依賴特點進行研究。研究表明我國股票市場在牛市和熊市中均具有較明顯的持續(xù)期依賴特征，其中牛市的持續(xù)期依賴特點強于熊市。美國股市在熊市中有明顯的持續(xù)期依賴特點，在牛市中幾乎不存在這種特點。造成這種差異的原因，主要是由于我國股市投機程度較高。

關(guān)鍵詞:持續(xù)期依賴;馬爾可夫轉(zhuǎn)換;Gibbs抽樣

中圖分類號:F830.9 文獻標識碼:A

Comparison of Duration Dependence of Stock Markets in China and US

LI Xiang

(School of Economics， Xiamen University， Xiamen 361005， China)

Abstract:Using the duration-dependent markov switching autoregressive model estimated by Gibbs sampling method， this paper investigates the duration dependent feature of stock market in China and US. The results show that China′s stock market has the significant duration dependent feature in both the bull and bear market， while in the US， the stock market has obvious duration dependent feature in the bear market but no duration dependence in the bull market. The reason is that there is high speculation in China′s stock market.

Key words:duration-dependent;markov switching;Gibbs sampling

一、引言

股市總是在牛熊的交替中不斷發(fā)展和變化，因此有“漲久必跌，跌久必漲”的說法。也許是這一經(jīng)驗規(guī)律過于明顯，到目前為止人們對它的研究非常有限。那么，股市行情的轉(zhuǎn)變與持續(xù)時間是否確實存在關(guān)系，若存在的話其具體關(guān)系是怎樣的，這種關(guān)系在不同國家的股市是否一樣?這些問題的研究，對于投資者判斷股價走勢進而做出正確的投資決策具有重要作用，對于監(jiān)管部門調(diào)控股市也具有參考價值。

本文將使用持續(xù)期依賴馬爾可夫轉(zhuǎn)換自回歸模型(Duration-Dependent Markov Switching Autoregressive model，DDMS)對這一問題進行研究。該模型由Durland和McCurdy(1994)[1]提出，并經(jīng)Maheu和McCurdy(2000a，2000b)[2-3]、Pelagatti(2001)[4]以及Pelagatti(2005)[5]的擴展。DDMS模型是在Hamilton(1989)[6]的基礎(chǔ)上提出的。Hamilton(1989)[6]假設(shè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率是固定不變的，然而有些經(jīng)濟變量的轉(zhuǎn)移概率與其處于當前狀態(tài)的時間長短有關(guān)，是時變的，這種情況在經(jīng)濟周期、股票市場中比較明顯。于是DDMS模型將變量從當前狀態(tài)轉(zhuǎn)換為其他狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，與變量在當前狀態(tài)的持續(xù)期長短聯(lián)系起來。Chen 和Shen(2007)[7]使用該模型對五個亞洲國家(地區(qū))股票市場的持續(xù)期依賴特征進行了研究。本文將使用該模型對我國和美國股市進行研究和比較。

二、模型

三、估計方法

DDMS模型可以用極大似然法或MCMC中的Gibbs抽樣法進行估計。本文使用后者，原因主要有以下三點:一是極大似然法的推斷是建立在漸進性的基礎(chǔ)上，在參數(shù)較多樣本容量較小時其漸進性并不好。而在MCMC中，估計的可靠性并不取決于實際數(shù)據(jù)的樣本容量，而是取決于抽樣的樣本容量，而這是由研究者本人控制的，通過設(shè)置較大的抽樣次數(shù)可以得到更精確的結(jié)果。二是在極大似然方法中，對狀態(tài)變量的推斷取決于被估計的參數(shù)，不能反映出參數(shù)的不確定性，在MCMC框架下則不存在這種問題，因為每一個未知參數(shù)的后驗分布都能被模擬出來。三是馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型的估計對異常值非常敏感，在MCMC中通過對參數(shù)設(shè)定先驗分布可以降低異常值的不利影響，使估計結(jié)果更加穩(wěn)健。

圖1給出了上證綜指的轉(zhuǎn)移概率與持續(xù)期的關(guān)系。圖1(a)清楚地表明，隨著牛市持續(xù)期的延長，行情由牛轉(zhuǎn)熊的概率有非常明顯的增大，當牛市持續(xù)了55個月時，股市由牛轉(zhuǎn)熊的概率幾乎為1。從圖1(b)可以看出，隨著熊市持續(xù)時間的延長，股市由熊轉(zhuǎn)牛的概率也在增加，但相對而言，增加的速度較慢。計算表明，當股市在熊市中持續(xù)了60個月時，由熊轉(zhuǎn)牛的概率也只有0.35。總的來看，不論是在牛市還是熊市，我國股票市場都具有明顯的持續(xù)期依賴特征，其中牛市中的持續(xù)期依賴特點強于熊市。

圖2為標準普爾500指數(shù)的轉(zhuǎn)移概率與持續(xù)期的關(guān)系，從中我們發(fā)現(xiàn)了與我國股市完全不一樣的特征。圖2(a)為標準普爾500指數(shù)從牛市到熊市的轉(zhuǎn)移概率與持續(xù)期的關(guān)系。可以看出，美國股市由牛市轉(zhuǎn)為熊市的概率幾乎與股市在牛市中持續(xù)的時間長短無關(guān)。計算可知，美國股市在牛市中持續(xù)了60個月時，其由牛轉(zhuǎn)熊的概率也只有0.1，就是說繼續(xù)處于牛市的概率有0.9。圖2(b)為標準普爾500指數(shù)從熊市到牛市的轉(zhuǎn)移概率與持續(xù)期的關(guān)系。該圖表明隨著股市在熊市中持續(xù)時間的延長，股市由熊轉(zhuǎn)牛的概率有明顯增加。因此，美國股市在熊市中有明顯的持續(xù)期依賴特點，而在牛市中幾乎不存在這種特點。

五、我國股票市場的投機特征

通過前文的分析，我們得到了差異非常明顯的結(jié)果。產(chǎn)生這樣差異的原因，本文認為主要是由于美國股市是一個以價值投資為主的市場，具有較高的長期投資價值，投資者購買股票之后一般都會長期持有，通過分紅獲取收益;而我國股市由于分紅較少，投資者只能通過買賣差價才能賺錢，從而使我國股市表現(xiàn)出遠高于美國市場的投機性。我國股票市場的投機炒作特征至少表現(xiàn)在以下三個方面。

(一)較高的市盈率

市盈率并不存在一個理論上的合理水平，但通過與發(fā)達國家股市經(jīng)驗數(shù)據(jù)的比較，仍然可以大體上判斷出我國股市的市盈率是否合理。在國外成熟的股票市場中，平均市盈率在大部分時間維持在15-30倍之間，而我國股市在多數(shù)年份均超過30倍。表3顯示，在最近十年中，上海股票市場的市盈率只在2004、2005和2008年低于30倍，其余年份均在30倍以上，其中2000年和2007年甚至接近60。這表明，與國外成熟市場相比，我國股票市場的市盈率是偏高的，從而反映出我國股市較高的投機性。

(二)居高不下的換手率

同市盈率一樣，換手率也不存在一個理論上的合理水平。判斷換手率是否合理也只能通過比較來進行。數(shù)據(jù)表明，國外成熟股票市場的年換手率一般在30%至100%之間。表3給出了上海股票市場最近十年的年換手率，各年數(shù)值均大大高于100%。其中，換手率最低的2002年為188.1%，最高的2007年竟超過900%。實際上，在我國股票市場建立初期，由于投機氣氛濃厚，加之股市容量很小，有些年份的換手率甚至超過了1000%。如此高的換手率表明我國股票市場存在很強的投機性。

除了較高的市盈率和換手率，我國股票市場的高投機性還表現(xiàn)在股票價格的波動性方面。表4給出了上證綜指和標準普爾500指數(shù)的波動性，這里的波動性是用指數(shù)收益率的標準差來度量。從表4可以看出，在最近十年里，除了2003年上證綜指的波動性小于標準普爾500指數(shù)，2004年二者基本相等以外，其他年份上證綜指的波動性均大幅高于標準普爾500指數(shù)。2005、2007和2008年，上證綜指的波動性是標準普爾500指數(shù)波動性的3倍以上，2006年更是接近8倍。從近十年的平均值來看，上證綜指的波動性大約為標準普爾500指數(shù)波動性的兩倍。

以上三方面的分析表明，我國的股市是一個投機性很強的市場，在這樣的市場中其行情主要靠莊家通過資金來推動，然而莊家的資金不是無限的，因此股價上漲到一定階段后，莊家必然要大舉出貨，獲取收益、落袋為安，于是股價的下跌就成為必然。至于股市由熊轉(zhuǎn)牛，由于一輪行情的發(fā)動需要有題材、貨幣政策、宏觀經(jīng)濟背景等多方面因素的支撐，當這些因素并不具備時行情的發(fā)動也就“師出無名”。這就使得我國股市更傾向于是一個“漲久必跌，跌久不必漲”的市場。而美國股市因為具有更強一些的投資價值，人們往往在購買股票后長期持有，股市可以較長時間處于牛市，其由牛轉(zhuǎn)熊的概率并不會隨著牛市持續(xù)期的延長而出現(xiàn)明顯的上升。當股市處于熊市時，若股票基本面沒有太大問題的話，股價下跌會更加凸顯其投資價值，從而會吸引大量買盤進場，于是股價會止跌回升，股市由熊轉(zhuǎn)牛。這就使得美國股市表現(xiàn)出“跌久必漲，漲久不必跌”的特點。

六、結(jié)論與展望

本文使用持續(xù)期依賴馬爾可夫轉(zhuǎn)換自回歸模型(DDMS)，通過Gibbs抽樣估計方法，對我國和美國股票市場的持續(xù)期依賴特點進行了研究。得到了對比非常強烈的結(jié)果，我國股票市場在牛市和熊市中均具有持續(xù)期依賴的特征，比較而言，在牛市中的持續(xù)期依賴特點強于熊市。而美國股市在熊市中有明顯的持續(xù)期依賴特點，在牛市中則幾乎不存在這種特點。產(chǎn)生這種差異的原因主要在于我國股票市場較高的投機性。

應(yīng)該看到，經(jīng)過20年的發(fā)展，我國的證券市場建設(shè)取得了巨大成就。股權(quán)分置改革的圓滿完成解決了我國證券市場最基礎(chǔ)、最關(guān)鍵的問題，為我國證券市場的進一步發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。近年來，隨著創(chuàng)業(yè)板正式設(shè)立，融資融券試點啟動并擴大范圍，以及股指期貨合約正式上市交易等，我國多層次的資產(chǎn)市場正在逐漸形成，金融產(chǎn)品日益豐富和多樣。此外，我國證券市場的各項制度如發(fā)行制度、交易制度和監(jiān)管制度也都在逐步完善，同時我國證券市場的一些主要指標如總市值、總籌資額和總成交金額等，已經(jīng)處于世界前列。可以說，我國證券市場只用了20年時間就走完了發(fā)達國家證券市場一二百年的發(fā)展歷程。

與此同時我們也應(yīng)該清醒地認識到，我國股市與成熟市場仍然存在比較大的差距，需要采取措施進一步加以完善。第一，進一步鼓勵上市公司分紅，促使上市公司增加投資者回報，提升整個市場的投資價值。第二，加大對證券市場違法違規(guī)行為的監(jiān)管和懲罰力度，進一步完善信息披露的相關(guān)法規(guī)，明確相應(yīng)違法違規(guī)行為的民事賠償責(zé)任，提高處罰規(guī)定的可操作性，切實保護好各類投資者的利益。第三，完善證券業(yè)的法律和監(jiān)管制度，尤其是要完善政府部門干預(yù)證券市場的法律和制度。隨著我國股票市場的規(guī)模越來越大，其影響也越來越大，尤其是股市固有的非理性有時會對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生巨大的負面影響，因此需要政府的干預(yù)，然而如何干預(yù)、何時干預(yù)、由誰干預(yù)需要一整套制度安排。合理的制度安排有利于增強投資者信心，穩(wěn)定市場，從而提升股市投資價值。

參考文獻:

[1] Durland， J. M. and T. H. McCurdy. Duration-Dependent Transitions in a Markov Model of U.S. GNP Growth[J].Journal of Business Economic Statistics，1994，12(3):279-88.

[2] Maheu， J. M. and T. H. McCurdy. Identifying Bull and Bear Markets in Stock Returns[J].Journal of Business Economic Statistics，2000a，18(1):100-112.

[3] Maheu， J. M. and T. H. McCurdy. Volatility dynamics under duration-dependent mixing[J].Journal of Empirical Finance，2000b，7(3):345-372.

[4] Pelagatti， M. M. Gibbs sampling for a duration dependent Markov switching model with an Application to US business Cycle[Z].Working Paper，2001.

[5] Pelagatti， M. M. Duration Dependent Markov-Switching Vector Autoregression: Properties， Bayesian Inference， Software and Application[Z].Working Paper，2005.

[6] Hamilton， J. D. A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle[J].Econometrica，1989，57(2):357-84.

[7] Chen， S. and C. Shen. Evidence of the duration-dependence from the stock markets in the Pacific Rim economies[J].Applied Economics，2007，39(11):1461-1474.

(責(zé)任編輯:李江)