在經(jīng)歷了多次股災之后,中國投資者開始思考關于市場不理性行為的問題,并試圖提升他們的決策水平。本文根據(jù)我國股票市場的實際情況,使用改進后的無套利定價模型構(gòu)建自回歸模型,運用滾動窗口單位根(RWADF)檢測對市場的泡沫進行識別,并測量了泡沫持續(xù)的時間長度。實際檢測結(jié)果表明,該方法能夠很好地識別出泡沫,并測量泡沫持續(xù)的時間。結(jié)合趨勢線方法后,可以很好地描述泡沫出現(xiàn)時間點股票市場的走勢。這意味著,使用該方法可以在泡沫失去控制前及時預警,為政策制定者及時制定相應政策平抑股票市場的不正常波動贏得時間。
【部分圖文】：

GSADF(S,E,r)=sup{S∈[0,r],E∈[S,T]}ADF S E (9)我們綜合SADF和GSADF的思想,給檢測序列起點的移動和窗口寬度的延長設立數(shù)量規(guī)則,稱為滾動窗口單位根檢驗(RWADF),其具體形式為:

2、設第n次對序列Dn={x(n-1)w+1,x(n-1)w+2……xnw}進行的檢測時開始不能拒絕原假設,則將下一次檢測的數(shù)據(jù)序列長度延長1(即令En+1=En+1),此時Dn+1={x(n-1)w+1,x(n-1)w+2……xnw+1}對其再次進行ADF檢驗,若仍不能拒絕,則將序列長度再次延長1,直到單位根檢驗能夠拒絕原假設為止,此時序列的起止日期即為泡沫的起止日期。下一次檢測時將序列長度恢復原始窗口寬度w,從后面一個數(shù)據(jù)開始繼續(xù)進行檢測。RWADF的實質(zhì)是是改變了每次帶入檢驗的序列和序列的長度,移動窗口改變帶入檢驗的序列的目的是為了掃描整個序列以尋找泡沫存在的時間段,而改變帶入檢驗的時間序列的長度是為了測量泡沫的長度,這些操作不會改變ADF統(tǒng)計量的性質(zhì)。RWADF統(tǒng)計量計算的仍然是模型中δ系數(shù)的t統(tǒng)計值,由于其并不嚴格服從t分布,多被稱為 τ值加以區(qū)別。τ服從DF分布,由于在我們的研究中τ是一個與檢驗序列起點Sn與檢驗序列終點En相關的數(shù)值,我們將τ記為ADF S n E n 。

ADF檢驗只能檢測到自回歸序列是否存在特定的發(fā)展趨勢(膨脹,萎縮),但不能說明該時間段內(nèi)出現(xiàn)的是哪種趨勢。另外,我們也需要研究那些不能檢測到泡沫的斷點月份到底發(fā)生了什么。在使用數(shù)量方法前,圖形可以先給我們一個大致提示。圖4 2015年泡沫項示意圖
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本文編號：2885343