本文關鍵詞：中國股市泡沫的識別和預測:基于SSMS模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：文章將前沿的向量自回歸--對數(shù)線性化資產(chǎn)定價模型改寫成狀態(tài)空間形式,并與二元馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換有機地結合,得到用于股市泡沫識別和預測的狀態(tài)空間馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型,以便在一個統(tǒng)一模型框架中解決股市泡沫的時變性和不可觀察性。基于中國股市的實證研究表明:(1)該模型能夠很好捕捉股市泡沫,識別泡沫的膨脹區(qū)制和破裂區(qū)制,估計泡沫在兩個區(qū)制之間的轉(zhuǎn)換概率。(2)中國股市泡沫具有周期性、持續(xù)性和不對稱性特征�；跒V波概率和平滑概率的預測進一步支持了上述結論。
【作者單位】： 廈門大學王亞南經(jīng)濟研究院;廈門大學經(jīng)濟學院;廈門大學計量經(jīng)濟學教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 狀態(tài)空間馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型 中國股市泡沫識別 卡爾曼濾波
【基金】：國家自然科學基金重點項目(71121008);國家自然科學基金面上項目(71071132) 教育部人文社會科學重點研究基地重大項目(08JJD790134);教育部人文社科規(guī)劃項目(09YJA790118)
【分類號】：F832.51;F224
【正文快照】： 0引言股市泡沫不僅導致股市價格的暴漲暴跌,還嚴重扭曲稀缺資源的有效配置,關注股市泡沫的重要性不言自明。但是由于泡沫的不可直接觀察性,如何識別和量化股市泡沫,特別是如何捕獲和預測泡沫在多種區(qū)制(狀態(tài))之間的轉(zhuǎn)換,在理論和實證研究中仍然面臨著諸多的挑戰(zhàn)。本文嘗試將已

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本文編號：431790