資產價格泡沫緣何周期性破滅?
——基于市場情緒視角的結構性解釋

劉 洋,劉達禹,王金明

(1.吉林大學數量經濟研究中心,吉林長春130012;2.吉林大學商學院,吉林長春130012)

有效市場假設理論認為投資者是理性的,市場價格能夠充分反映信息。然而在現實中,受過度樂觀、避險情緒和從眾心理等因素的影響,投資者通常難以做到絕對理性。事實上,2008年的美國次貸危機和2015年的中國資本市場異動都與金融市場中的集體失誤*“集體失誤”是指某些單個市場主體的行為演變為集體行為,最后體現為宏觀上的偏差。密切相關。市場情緒會扭曲投資者行為,進而對資產價格產生強烈影響。周小川[1]指出:囿于有效市場假設理論,很多涉及宏觀政策和金融穩定的分析模型都忽視了投資者行為的作用。在復雜的現實情況中,投資者的羊群效應、動物精神、非理性躁動和恐慌都會在金融市場中有所表現。因此,無論是在理論研究層面還是在現實預警方面,都迫切需要我們從投資者行為的視角出發,探討資產價格泡沫周期性演化的形成機理,進而厘清投資者順周期行為與資產價格泡沫間的聯動關系。

一、文獻評述

資產價格泡沫反映了資產價格偏離其內在價值的程度。最初的理性泡沫理論重點研究外生因素導致泡沫產生的原因[2],基于理性泡沫理論擴展的內生泡沫模型,開始關注源于資產內在價值等基本經濟因素導致的泡沫變化,研究資本市場價格對內在價值的過度反應[3]。理性泡沫作為有效市場價格與內在價值的短期偏離,在資產價格與內在價值保持協整關系的條件下,以平穩序列的方式持續存在。當資產價格背離協整關系時,不可持續的投機性泡沫將以爆炸性的方式破滅。埃文斯(Evans)[4]根據理性泡沫理論提出資產價格泡沫將在穩定發展、加速增長和爆炸性破滅三個典型化過程中周期性轉換。這一擴展的周期性破滅泡沫模型,為泡沫現象提供了經典的計量模型框架。而在理論研究層面,為了更好地解釋資本市場中的泡沫現象,學者們逐漸從有效市場理論轉向行為金融理論來尋找資產價格泡沫變化規律的結構性解釋[5]。

行為金融學的發展不斷對股票價格與其內在價值的偏離做出更加符合實際的解釋?？崧?Kahneman)等[6]首先在“預期理論”(prospect theory)中模型化了投資者偏好。史萊佛(Shleifer)[7]進一步指出:對資產未來收益持錯誤理念的噪聲交易者是風險的主要誘因。其中,人們總是在積極的情緒狀態下做出樂觀的判斷與決策,而在消極的情緒下做出悲觀的判斷與決策[8]。阿克洛夫(Akerlof)等[9]發展了動物精神理論,認為由動物精神(或者說自然本能)驅動的集體非理性行為導致了資產價格泡沫,其明顯表現是當市場出現問題時,恐慌情緒將引致投資者的集體順周期性行為,進而加劇股價波動。麥克米倫(McMillan)[10]用市場情緒解釋股價與其內在價值的偏離,發現市場情緒存在非對稱性,股價在上漲過程中得到的內在價值支持效應遠超過下跌過程。林樹等[11]的行為金融學實驗結果也發現在價格上漲和下跌的不同市場條件下,交易行為的“非理性”和“過分理性”具有顯著的非對稱性。陳雨露等[12]從投資者集體行為視角出發,提出了周期性泡沫推動金融危機的理論框架。其中,在順周期行為模式下,投資者根據經濟景氣信號形成個體最優的一致行動,其加總后的“合成謬誤”導致個體風險演變為整體系統性風險。姚樹潔等[13]認為投資者的心理因素是2006—2007年我國資本市場泡沫的主導推力。龔剛等[14]強調情緒的蔓延會造成資產價格的異動,并建議將投資者情緒作為政策決策的重要考量。顯而易見,投資者個體情緒集體性波動是順周期投資行為和資產價格泡沫產生的重要原因。

伴隨著泡沫理論的發展與新泡沫事件的發生,泡沫狀態檢驗的計量方法也在飛速發展。從研究股價和分紅之間關系的角度出發,經典單位根泡沫檢驗方法首先被采用[2]。然而,有模擬實驗證實經典單位根方法無法識別周期性破滅泡沫的爆炸性特征[4]。為克服這種“泡沫檢驗陷阱”問題,學者們不斷尋求對經典單位根檢驗方法的擴展。一方面,擴大假設檢驗的范圍,逐漸形成了單位根相關過程體系。首先,陳毅恒(Chan)等[15]對“近單位根”過程的研究突破了傳統單位根概念的局限性。菲利普斯(Phillips)等[16]對同樣使經典單位根檢驗方法失效的“中度偏離”單位根過程的研究,再次擴大了單位根相關過程體系。鄧偉等[17]總結了滯后項系數與單位根相關過程的對照關系。簡言之,當滯后項系數小于1時,屬于“平穩性過程”;當滯后項系數處于1附近時,屬于“近單位根”或“中度偏離”單位根過程;如果滯后項系數明顯大于1,則說明泡沫進入了“爆炸性過程”。另一方面,從非線性角度擴展計量模型的先驗假設,以便分析泡沫的演變過程?；魻?Hall)[18]從確定泡沫爆炸過程的角度出發,將周期性破滅泡沫模型擴展為包含泡沫尚未爆炸和爆炸破滅的2區制狀態Markov區制轉移模型。布魯克斯(Brooks)[19]設計了含泡沫穩定、泡沫加劇和爆炸破滅的3區制狀態Markov區制轉移模型。施淑萍(Shi)[20]對比構建了多種識別投機性泡沫的無限狀態隱性Markov模型(IHMM)。

然而需要指出的是,盡管行為金融學理論和泡沫計量方法都得到了重要的發展,但依然鮮有文獻將行為金融學的理論解釋與泡沫計量方法進行結合應用。有鑒于此,本文將在市場情緒理論的基礎上,構建股市周期性破滅泡沫的無限狀態Markov區制時變ADF(Infinite-state Markov-regime Time-varying ADF,RTV-ADF)單位根相關過程檢驗,并利用劉洋等[21]的混合分層結構Gibbs算法,實現模型參數的貝葉斯非參數估計,從而在對資本市場泡沫周期性破滅現象進行理論闡釋的同時尋找相應的實證支持。

二、市場情緒與周期性破滅泡沫模型

(一)現值模型與市場情緒的周期性破滅泡沫模型

(1)

(2)

基于埃文斯(Evans)[4]描述泡沫演變過程的式(3)—(4),將式(2)進一步擴展為市場情緒的周期性破滅泡沫模型。模型假設當Bt≤α時,Bt以均值為1+r的速度增長。假設θt+1是外生的獨立伯努利過程,其值為1的概率為π,取值為0的概率是1-π;當Bt>α時,θt+1以概率π取1,對應Bt+1以均值為(1+r)/π的更高速度增長。同時,θt+1以概率1-π取0,對應的Bt+1代表破滅狀態。式(3)—(4)中ut是期望值為1的獨立外生隨機變量,正參數α和δ之間滿足0<δ<(1+r)α的條件。不同的π參數設定對應高低不等的泡沫持續性,正是通過這種假設條件的模擬證實了經典單位根檢驗方法的失效[3]。除了穩定、加劇和破滅,泡沫還可能出現不同程度的收縮。因此,在時間序列模型中度量代表泡沫持續性的Bt滯后項自回歸系數(簡稱ρ系數),是泡沫計量的核心問題[4]。

如果Bt≤α,那么Bt+1=(1+r)Btut+1

(3)

如果Bt>α,那么Bt+1={δ+π-1(1+r)θt+1×[Bt-(1+r)-1δ]}ut+1

(4)

(二)7種具體單位根相關過程的經濟邏輯

埃文斯(Evans)[4]對系數ρ的理論假設和仿真實驗證明了不同資產價格泡沫的破滅方式并不相同,為考察資產價格泡沫未來變化過程的不確定性提供了新的研究框架?；谠摽蚣?陳毅恒(Chan)等[15]以ρn=1+c/n的形式提出了“近單位根”過程的概念,具體分為c<0時的平穩性“近單位根”過程和c>0時的爆炸性“近單位根”過程。其后,菲利普斯(Phillips)等[16]則對其提出的ρn=1+c/na形式的“中度偏離”單位根過程進行了研究,具體分為c<0時的平穩性“中度偏離單位根”過程和c>0時的爆炸性“中度偏離近單位根”過程。以陳毅恒(Chan)等[15-16]為代表的單位根相關過程文獻重點研究了自相關系數表達式中的c/n和c/na等不同假設的性質,其參數含義是在一定的樣本量前提下模擬不同時間序列的發散速度,并根據不同單位根相關過程接近或遠離1的程度相區分,從而提出“近”和“中度偏離”的概念。鄧偉等[17]還通過經驗設定系數ρn參數的仿真實驗,對比了經典DF單位根檢驗方法針對單位根相關過程的檢驗勢,結果表明,當ρn接近于1時,傳統檢驗方法將遇到困難。

繼承了陳毅恒(Chan)等[15-16]對自相關系數ρn的理論假設形式及其參數含義的研究基礎,借鑒鄧偉等[17]對平穩性過程、“近單位根”過程、單位根過程、“中度偏離”單位根過程和爆炸性過程等5大類單位根過程的描述,表1根據ρn與1的偏離程度,將傳統的單位根過程擴展為7種具體相關過程。理解系數ρ的經濟含義請參考陳毅恒(Chan)等[15-16]的研究。

單位根過程理論通過區分自回歸過程能否持續下去來區分泡沫性質,而單位根相關過程則通過區分自回歸過程未來的變化趨勢來考察泡沫以何種方式破滅。在爆炸性過程中,遠大于1的系數ρ代表投機性泡沫無法持續,泡沫加劇后以激烈的方式爆炸性破滅,即時間序列短期內完全脫離了自回歸過程。平穩過程的系數ρ反映市場情緒的穩定性,體現當期泡沫Bt與上一期泡沫Bt-1的持續相關性。平穩性“中度偏離”單位根和平穩性“近單位根”雖然都屬于平穩性過程,但具有接近單位根的自我強化特點,市場情緒波動易導致理性泡沫在擴張后緩慢收縮。單位根過程、爆炸性“近單位根”過程、爆炸性“中度偏離”單位根過程和爆炸性過程,對應激烈程度依次增強的投機性泡沫破滅過程。前兩種投機性泡沫破滅時,自回歸系數迅速坍塌,但自回歸過程依然有效。后兩種投機性泡沫破滅時,激烈的爆炸過程在短期內完全脫離自回歸過程。

一般認為理性泡沫可以長期存在,而投機性泡沫不可持續,單位根檢驗用分析泡沫是否破滅來區分泡沫性質。而單位根相關過程檢驗將對泡沫性質進行識別,提高對泡沫破滅方式的區分精度。即便是處于平穩性區間的理性泡沫,也可能出現溫和或激烈的收縮特征,所以必須進行更進一步的識別。

(三)市場情緒與周期性破滅泡沫的RTV-ADF計量模型

本文在單位根相關過程的框架下,對ADF方程進行擴展。從式(5)擴展為式(6)的形式,將計量分析的重點從估計式(5)中βSt系數大于0的概率,轉為計量式(6)中ρSt系數的時變動態。結合?？怂?Fox)等[23]的Skicky HDP-IHMM模型,構建由式(6)—(11)組成的RTV-ADF貝葉斯非參數方法。采用劉洋等[21]提出的混合分層結構的Gibbs算法,通過MCMC方法得到式(6)中ρSt系數的后驗中位數估計。通過時變的ρSt系數后驗中位數估計,識別泡沫的狀態,考察市場情緒的動態變化。

(5)

(6)

HMM,j=1,…,∞,t=1,…,T

(7)

式(8)表示式(6)方程中的截距項、滯后項與差分項系數服從多元正態分布,其均值和方差也作為隨機變量考慮,假設服從式(9)—(10)的第二層共軛分布。式(6)中隨機擾動項的方差被假設服從式(11)的逆伽馬分布,其逆伽馬分布的超參數被假設為先驗參數。

ψSt,ρSt,φ1,St,…,φm,St～N(μ,Σ)t=1,…,T

(8)

μ～N(b0,B0)t=1,…,T

(9)

Σ～Ιnv-Wishart(Z0,m0)

(10)

(11)

式(7)中St服從的Sticky HDP-HMM隨機過程是由式(12)—(14)組成的一個分層結構的Dirichlet過程。其中第一層的γ是由式(12)所代表的斷棍過程(stick-breaking)獲取,α,η,κ是第二層Dirichlet過程的參數,δj為示性變量,其下角標j與ωj相同時,δj的值為1,否則為0。Sticky HDP-HMM分層Dirichlet過程為式(14)的區制狀態潛變量的多項式分布過程提供了無限維度。

γ～stick-breaking(η)

(12)

(13)

st～Multinomial(ωst-1),t=1,…,T

(14)

(四)計量模型的無信息先驗假設

約赫曼(Jochmann)[24]基于?？怂?Fox)等[23]的Skicky HDP-IHMM模型,通過分層Dirichlet過程實現了在無信息先驗假設下對模型參數的穩健估計,避免了計量結果對模型選擇的依賴。本文繼承約赫曼(Jochmann)[24]的做法,設置b0=04、B0=5·I4、Z0=diag(5,1,1,1)、m0=10、c0=2.5、d0=1.5,并遵循?？怂?Fox)等[23]的規則設置α=η=2、κ=10。在實證分析中執行預燒期M0為10 000,模擬次數M1為50 000次的MCMC過程來計算參數的后驗中位數。

三、中國股市的實證分析

(一)數據處理與模型選擇

(15)

(16)

(二)市場情緒與周期性破滅泡沫特征分析

1.滬深股市的總體分析

(a)上證A股

(b)深證A股

(a)上證A股

(b)深證A股

深證A股市場情緒走勢和ρt系數變化如圖3(b)所示,其波動幅度與上證A股明顯不同。2006年10月至2007年10月,深證成分A股指數震蕩期間,ρt系數曾逼近虛線所示的1.01(得到圖3(d)的ρt系數區制狀態概率的確認)。說明深證A股泡沫在這一時期以爆炸性“中度偏離”單位根過程破滅。在2007年10月出現爆炸性“中度偏離”單位根過程之后,ρt系數急速下降,說明短期內自回歸過程難以維系,體現出激烈的投機性泡沫爆炸性破滅特征。相比之下,2014年6月至2015年9月,深證成分A股大起大落時期的市場情緒卻始終平穩。圖3(d)的ρt系數區制狀態概率也處于平穩性區間,說明2015年深成指的巨幅震蕩,其本質依然是高市盈率股票向自身基本面價值的理性回歸,而并非是資產價格泡沫的炸裂。深證A股在2007年10月出現過投機性泡沫爆炸過程,市場情緒的穩定性弱于上證A股。2010年以后,滬深股市的股價上漲與分紅增長的均衡關系日趨穩定。

(a)上證A股Bt及其ρt系數

(b)深證A股Bt及其ρt系數

(c)上證A股泡沫ρt系數區制狀態概率

(d)深證A股泡沫ρt系數區制狀態概率

2.滬深股市的結構性分析

為考察滬深股市泡沫的結構性特征,本文從成長性和業績確定性的角度,分別選取上證50指數、高市盈率股指數、績優股指數和微利股指數進行分析*高市盈率股指數、績優股指數和微利股指數選自申萬風格指數,參見http:∥www.swsindex.com。其中,上證50指數代表規模大、流動性好、業績穩定的非成長型權重股。高市盈率股指數代表成長型題材股,它由過去4個季度市盈率最高的200只股票組成(剔除了虧損股以及市盈率高于500的股票)?？儍灩芍笖蹬c微利股指數代表不同業績表現的公司群體?？儍灩芍笖涤蓽顑墒忻抗墒找孀畲蟮?00只股票組成,微利股指數由滬深兩市每股收益最小(凈利潤大于0)的100只股票組成。動物精神理論認為,投資者對過去價格變化的反應可能會反饋到同方向更大的價格變化上[9]。這種從“價格到價格的反饋”將引起持續性變化,直到預期改變。

觀察權重股與成長股之間的結構性差異。從股價與分紅關系來看,在2007—2008年股價異常波動之后,上證50成分股分紅增長放緩,如圖4(a)所示。高市盈率股的分紅增長在2010年也轉向下滑,如圖4(b)所示。2010—2013年的基本面疲軟助推市場情緒陷入悲觀,權重股和題材股的價格表現雙雙低于基本面預期。2013—2015年,高市盈率股分紅增長的回升帶動了成長股更高水平的股價上漲,市場對成長股的樂觀預期轉變明顯先于權重股。

從泡沫周期性破滅特征上看,非成長股和成長股存在結構性分化。如圖5(a)所示,雖然上證50股泡沫ρt系數與上證A股指數的計量結果在形態上相近,但是上證50股泡沫的ρt系數常處于0.98—0.99之間(平穩性“中度偏離”單位根過程),圖5(c)的ρt系數區制狀態概率確認了這一點。這說明上證50股的價格波動依然具有理性泡沫穩定發展、加速增長和最終收縮的溫和周期性破滅特征。與投機性泡沫爆炸性破滅過程不同的是,這種泡沫將以溫和的方式收縮,其長期持有的損失將接近于泡沫破滅過程,需要進行高度重視并加以防范。相比之下,高市盈率股泡沫的ρt系數在2007年和2015年曾兩度出現“爆炸性過程”,如圖5(b)所示,圖5(d)的ρt系數區制狀態概率確認了這一點。成長股將以更激烈的方式先于權重股完成泡沫破滅過程,隨后再進入新一輪周期性泡沫過程。與深證A股在2007年10月出現過的爆炸性“中度偏離”單位根過程相對比,“爆炸性過程”體現出更加激烈的爆炸性特點。這也反映了當市場情緒過度悲觀時投資者對成長股的整體放棄。

分析業績差異下的資產價格泡沫特征。從圖6(a)和圖6(b)的股價上漲與分紅增長數據上看,2010—2015年績優股分紅持續增長的信息未能在股價上得到體現。反觀微利股,其分紅于2011年底進入下降周期,市場于2012年末呈現出明顯的悲觀情緒。此外,受悲觀情緒驅使,投資者對2016年微利股分紅的大幅上漲仍視而不見,表現出動物精神特征。說明悲觀情緒影響基本面預期是資本市場回落周期延長的重要原因。

(a)上證50股與數據

(b)高市盈率股與數據

(a)上證50股Bt及其ρt系數

(b)高市盈率股Bt及其ρt系數

(c)上證50股泡沫ρt系數區制狀態概率

(d)高市盈率股泡沫ρt系數區制狀態概率

從泡沫周期性破滅特征上看,績優股在2008年和2010年的泡沫收縮過程明顯滯后于高市盈率股指數和滬深A股市場總體,如圖7(a)和圖7(b)所示。除2015年股指波動加劇時期以外,績優股泡沫的ρt系數近期始終處于平穩性“中度偏離”單位根過程(得到圖7(c)的ρt系數區制狀態概率的確認),其理性泡沫的波動性高于上證50股。在平穩性“中度偏離”單位根過程出現后,雖然泡沫短期內未出現爆炸性破滅特征,但是自回歸過程溫和收縮到0.8左右的水平。相比而言,微利股泡沫的ρt系數長期處于爆炸性“近單位根”區間(得到圖7(d)的ρt系數區制狀態概率的確認),在投機性泡沫破滅前后分別處于過度樂觀和過度悲觀的自我強化過程中。在爆炸性“近單位根”出現后,投機性泡沫并沒有出現自回歸過程完全無法維系的爆炸性特征,而是迅速坍塌為ρt系數穩定在0.9附近以相對溫和的方式破滅,體現市場對過度樂觀的修正過程。

(三)實證結果的先驗敏感性分析

為了檢驗實證結果的穩健性,本文沿用約赫曼(Jochmann)[24]的先驗敏感性分析方法,從三個角度改變先驗假設以測試結果的穩健性。首先,將本文前述的先驗假設作為用于對比的A方案;然后,將A方案中的η=2修改為η=5,改變了式(12)中的全局轉換概率分布作為B方案先驗假設;其后,將A方案中的κ=10修改為κ=2,降低了式(13)中的粘性系數,下調了區制狀態的自轉移概率作為C方案先驗假設;最后,將A方案中的b0=04修改為b0=(1,0.3,0.3,0.3)′作為D方案先驗假設,顯然D方案有可能會提高式(9)中的滯后項系數均值。

本文在上述四種先驗假設下,對上證50股和高市

(a)績優股與數據

(b)微利股與數據

(a)績優股Bt及其ρt系數

(b)微利股Bt及其ρt系數

(c)績優股泡沫ρt系數區制狀態概率

(d)微利股泡沫ρt系數區制狀態概率

(a)上證50股ρt系數的四種先驗假設估計

(b)高市盈率股ρt系數的四種先驗假設估計

盈率股的ρt系數進行貝葉斯方法的后驗中位數估計,估計結果如圖8(a)和圖8(b)所示。從圖中可以看到,ρt系數在1附近時的估計結果對應的性質類型完全一致。這說明,超參數的不同設置并不能改變RTV-ADF模型的計量結果。本文的實證結論不存在先驗敏感性。

四、結論與啟示

本文融合了市場情緒驅動股市泡沫的行為金融學理論,將市場情緒理論和泡沫計量方法相結合,實證分析我國股市的市場情緒與周期性破滅泡沫特征。補充了行為金融學在實證研究上的不足,加深了對投資順周期行為和資產價格泡沫產生根源的理論認識。

實證結果表明:(1)我國滬深股市泡沫總體平穩;股價上漲與分紅增長的長期均衡關系日趨穩定,股票市場在總體上基本能夠及時反映經濟基本面的變化。(2)上證A股市場情緒的持續性存在非對稱性;悲觀情緒的持續性強,樂觀情緒的持續性弱。(3)上證50股指泡沫的運行特征服從于平穩性“中度偏離”單位根過程,這意味著當其被高估時,泡沫將以收縮的方式破滅,會使長期持有的投資者蒙受高額損失。(4)樂觀情緒與悲觀情緒對投資者行為的影響機理存在明顯差異:在樂觀情緒下,基本面投資者和技術交易者的行為將持續分化;而在悲觀情緒下,受避險因素的影響,投資者的行為將高度一致,進而助長了悲觀情緒的持續。(5)市場情緒助推了股市周期性破滅泡沫的結構性分化,投資順周期行為增加了集體失誤的系統性風險。

因此,政府和證券監管部門應著力加強股市監管,進一步提高上市公司分紅決策的透明度,鼓勵上市公司及時準確地披露信息。規范信息輿論環境,避免市場情緒波動,引導投資者發掘更多優質上市公司的發展潛力,強化價值導向,分散市場風險,優化資源配置。特別是在資本市場回落與悲觀情緒相交織的階段,要加強政策疏導和市場情緒把控,以防集體性避險行為催生的慢收縮型價格泡沫,進而在根本上做到回歸本源,加快實現金融服務實體的基本職能。