中國股市“牛熊市”轉換的預測

凌峰

摘要：文章選取2005年6月至2015年6月上證指數與深證指數的歷史數據，用一個兩區制的馬爾科夫轉移模型來劃分中國股票市場的牛熊市周期，然后應用probit模型研究牛市狀態產生受哪些因素的影響，進而預判牛熊市狀態轉換，文章研究表明，股市的“牛熊”狀態轉換主要受A股月度開戶數、CPI、M2、人民幣有效匯率、人民幣存款基準利率的影響較為明顯。

一、緒論

中國的股票市場從誕生至今已有20多年，已經成為我國宏觀經濟的重要推動力之一。但是由于股市管理體制與政策仍然處于轉型期，市場的供求關系的不平衡等原因，我國股票指數的波動頻率和幅度都比較大。目前為止，我國股市已經呈現出多次的牛市與熊市之間的轉換。

在對中國股市波動狀態研究中， 馬向前、任若恩（2002）基于中國股市市場的波動， 將股市市場劃分為三個階段：市場初創、萌芽期，市場過渡、調整期和市場規范、發展期。陸蓉、徐龍炳（2004）將股票市場劃分為熊市和牛市兩個階段，采用EGRACH模型研究中國股市對不同消息的反應。但是， 有人認為基于艾略特波浪理論對股市狀態的劃分依據并不充分， 不同的人對牛市和熊市的定義不同必然導致結論的不同。例如， 人們一般將股票價格的普遍上漲定義為牛市， 也有人認為對牛市或熊市的定義應加上最低的持續時間限定。張兵（2005）采用最大似然方法算法， 運用馬爾科夫狀態轉換模型，由樣本數據自己來確定市場的實際狀態和在每種狀態的持續期間，準確區分出市場的不同狀態， 從而得到每種狀態出現頻率和持續期間的精確信息。楊繼平，張春會（2015）將滬深股市的波動變化分為上漲、下跌和盤整三個狀態并且用帶有馬爾可夫狀態轉換的模型估計和預測出的波動率更準確，且誤差分布服從正態分布的模型估計和預測的波動率擬合結果優于誤差服從t分布的模型。

以上這些研究均得出了中國股市不穩定，存在多種狀態的結論， 但是對股市在不同狀態之間如何轉換這一問題，具體受哪些宏觀經濟變量的影響，國內還沒有專門的研究， 而股價波動的實質正是股市狀態的轉換， 如由漲到跌， 由跌到漲等。因此，研究股市運動狀態的轉換如何轉換有助于更加深入認識股票市場的發展、指導投資者投資和有關部門的監管和相關政策的制定都有著重要的現實意義。

二、股票指數收益率模型與實證分析

（一）股票指數收益率模型

假設股票指數的收益率隨機變化過程服從如下兩區制的馬爾科夫轉移過程：

rt=μ1St+μ0（1-St）+[σ1St+σ0（1-St）]εt，

μ1>0，μ0<0;σ1>0，σ0>0.（1）

其中， εt是一列獨立同分布的隨機變量，服從標準正態分布。St代表牛熊市的狀態，當它等于1時表示牛市，等于0時表示熊市。兩個狀態的轉移概率矩陣是：

p1-p1-q q（2）

p代表了股市處于牛市狀態下，下一時刻繼續保持牛市的概率，1-p表示股市處于牛市狀態下，下一時刻轉換為熊市的概率;q代表了股市處于熊市狀態下，下一時刻繼續保持熊市的概率，1-q表示股市處于熊市狀態下，下一時刻轉換為牛市的概率。

（二）股票指數牛熊轉換實證分析

本文選取上證綜指和深圳成指2005年6月至2015年6期間的月度數據進行實證分析。用每個月最后一個交易日的收盤點數代表當月股票指數，收益率計算公式為：

類似于朱鈞鈞和謝識予（2010）用MCMC 方法估計MS-ARCH 模型。首先應用MCMC方法估計模型參數，參數的先驗分布為：

μ1～N（3，10）I（0，∞），μ，0～N（-3，10）I（-∞，0），

σ1～IG（0.1，0.1），σ0～IG（0.1，0.1），

p～β（5，1），q～β（5，1）（4）

由于初始時股市處于下跌狀態，設S1=0。設定好參數的先驗分布和初始狀態后，運用winbugs軟件進行MCMC方法下的參數抽樣。抽樣10萬次，舍棄前5萬次抽樣數據，用后5萬次的數據計算參數的均值、95%置信區間。兩個指數的結果如下表1。

表1的結果表明，牛市狀態下，上證指數每月平均漲幅為3.20%，深證成指每月平均漲幅為4.51%，上證指數與深證成指的平均波動率分別為11.21%和10.90%;熊市狀態下，上證指數每月平均跌幅為0.75%，熊市的波動率為7.81%，而深證成指每月平均跌幅為1.46%，熊市的波動率為7.33%。這說明無論牛熊市，上證指數和深證成指的波動都很大。當月為牛市，下月繼續為牛市的概率分別為94.2%和91.8%。當月為熊市，下月繼續為牛市的概率分別為93.4%和90.9%。因為0.94212<0.5，對投資者來說，當牛市來臨，投資者持有一年時間后，需要考慮是否要拋售股票了;又因為0.93411<0.5，那么熊市來臨11個月以后，投資者可以進入股市“抄底”。

當指數處于牛市的概率估計值大于50%時，我們認為股市處于牛市，St的估計值應該為1;當指數處于牛市的概率估計值小于50%時，我們認為股市處于熊市，St的估計值應該為0。最終上證指數和深證指數處于牛熊市的估計結果見圖1、圖2。

上證指數在2005年1月至2015年7月只進行了三次牛熊市狀態轉換。從2005年1月開始，上證指數經歷了13個月的熊市，然后有大約4年的牛市;接著從2009年11月開始了長達4年半的熊市，最后從2014年9月至2015年6月開始變為牛市。

相比上證指數，深證指數的變化稍微復雜一點。先經歷了10個月的熊市，之后進入大約兩年的牛市，接著在進入短暫的熊市之后又轉入長達一年多的牛市，隨后是一個半年左右熊市和半年左右牛市的一個轉換，然后是一個長達三年的熊市，知道2014年8月才再次轉入牛市。這個估計結果基本符合我國股市漲跌的運行規律。

三、牛熊市變換的影響因素及策略研究

牛熊市形成的背后必然有其深刻的經濟學和金融學邏輯。投資者和金融監管當局最關心的可能是牛市或者熊市形成的原因，以及用哪些經濟、金融變量能夠較準確地預測未來下一時刻股市為牛市或者熊市的概率。為了研究下一期牛市發生的概率受那些因素的影響，我們在probit模型下，研究A股月度開戶數、居民消費價格指數（CPI）、貨幣供應量（M2）、中國制造業采購經理的指數（PMI）、工業增加值增速、人民幣有效匯率和人民幣存款基準利率是如何影響下期股市的牛熊狀態。模型回歸結果見表2。

回歸的結論表明，A股月度開戶數、居民消費價格指數、貨幣供應量、人民幣有效匯率、人民幣存款基準利率對股票市場“牛熊市”的裝換有顯著的影響。當期的新增開戶數增加時，下期為牛市的概率顯著影響增加，原因是有更多的新投資者進入股市，他們購買股票的行為會使得股市上漲，形成牛市;當期居民消費價格指數較高時，下期為牛市的概率變小，原因是下期國家可能用緊縮的貨幣政策來控制國內物價水平，減少了金融市場的貨幣流動性，股市可能下跌;當期工業生產增加值的增速較高時，下期股市為牛市的概率增加，原因是生產增加值的增速較高表明經濟發展較快，企業利潤較高，企業股票更有價值，股市一般處于上漲狀態;當貨幣供應量水平較高時，為預防通貨膨脹，國家可能緊縮銀根，從而減少金融市場上貨幣的供應量，股市下跌;當本月利率升高時，股市下月為牛市的概率增大。因為人民幣存款基準利率為無風險收益率，而股票市場的收益率等于無風險收益率加風險補償，因此在投資風險一定的情況下，風險偏好者會更多的去買股票，進而推動股市上漲;當人民幣貶值時，下一期為牛市的概率減少。因為人民幣貶值使一些依靠進口原材料的企業成本提高，企業利潤下降，股市下跌。

四、總結

綜上所述，中國股市確實存在波動和牛熊市的轉換，深證成指的狀態轉換明顯比上證指數的狀態裝換更加復雜，且具有波動幅度大、牛市短熊市長的特點，這些都說明中國股票市場發展至今仍然很不成熟，受宏觀經濟和經濟政策的影響較大。運用馬爾科夫鏈的蒙特卡洛模擬在模擬股市牛熊轉換方面確實有明顯的效果，并且發現A股月度開戶數、居民消費價格指數、貨幣供應量、人民幣有效匯率、人民幣存款基準利率對股票市場“牛熊市”的轉換有顯著的影響。

參考文獻：

[1]馬向前，任若恩.基于市場效率的中國股市波動和發展階段劃分[J].經濟科學，2002（01）.

[2]陸蓉，徐龍炳.“牛市”和“熊市”對信息的不平衡性反應研究[J].經濟研究，2004（03）.

[3]張兵.基于狀態轉換方法的中國股市波動研究[J].金融研究，2005（03）.

[4]楊繼平，張春會.基于馬爾可夫狀態轉換模型的滬深股市波動率的估計[J].中國管理科學，2013（21）.

[5]朱鈞鈞，謝識予.狀態轉換和中國股市的獨特特征——基于馬爾可夫狀態轉換-自回歸模型的分析[J].上海金融，2010（10）.