1 引言
1.1 选题背景和意义
从美国资本市场的历史来看，它得益于一战后世界经济环境的改善而获得了快速的发展。二十世纪二十年代初期，《纽约时报》工业指数仅仅在两位数震荡徘徊，到了 1929 年 9 月 19 日，该指数已经攀升到史无前例的 469.49 点，指数快速大幅的增长近乎疯狂，同时也吸引着越来越多的人想在这块大蛋糕中抢到自己的一块。无论是卖报的报童、电话接线员，还是衣着正式的金融大鳄、商业巨头，大家都通过各种方式参与其中，整个华尔街都是一片欣欣向荣的繁荣景象。然而，第一次世界大战后美国的实体经济并没有股市所反映的那般景气，在《道琼斯金融》发表了“股市迟早会崩盘”的言论之后，市场开始恐慌，股市开始暴跌。虽然美国政府出面救市，但是几近奔溃的投资者信心让所有的救市措施都行之无效。从 1929 年开始的三年时间内，道琼斯指数从最高点直线下滑，暴跌至50 点之下，市值蒸发了近 90%。此次股灾不仅给美国资本市场带来巨大冲击，其灾难性影响更是扩展到其他各行各业甚至是其他国家，使整个美国经济以及世界经济都进入了大萧条。无独有偶，从国内来看，2005 年股权分置改革之后，在整个中国宏观经济高速发展的大背景下，中国股市行情也是一路攀升不断创出新高。6124.04 点，这是上证指数所达到的前所未有的高度，但在当时，甚至有人预言股价指数还远远没有见顶，突破 10000 点是大概率事件。市场上的投资者即使闭着眼睛挑选标的股票也能够日进斗金，新增的沪深两市的开户数也在不断刷新记录，每个人都想在股市的大蛋糕中分到属于自己的一块，积极乐观的情绪充斥着整个股票市场。历史总是惊人的相似，随着全球性金融危机的爆发，石油等资源、能源的日趋紧缺，以及货币当局和政府一系列控制 GDP 过度增长的紧缩的财政货币政策的出台，股价指数一落千丈，从 6124.04 点开始转向下行。虽然股权分置改革之后大小股东的利益趋同化，上市公司的经营业绩得到较大提升，基本面向好，但是企业的价值水平在高昂的股价下还是没有获得投资者的认同，新增开户数不断减少，基金赎回率不断提高，市场“空声”不断，卖盘不断，股价更是持续下跌。从 2007 年 10 月到 2008 年 10 月，短短一年间，股票市值蒸发超过了 75%。
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1.2 主要内容和全文结构
通过对数据的收集整理，本文对中国股票市场股价指数波动进行实证研究并提出符合中国股票市场规律的股价指数预测模型。在综合分析先前学者研究成果的基础上，建立包含投资者情绪的股价指数预测模型。再者，针对牛市状态和熊市状态，本文也分别构建出最适合所处市场状态的股价指数预测模型，并且对比分析不同的市场状态下预测模型的不同。最终，将预测模型模拟的股价指数值与实际值进行比较研究，分析产生差异的原因，针对性地提出在未来能够促进股票市场健康平稳发展的政策建议，主要结构如下： （1）简要概括本文选题的背景和意义，介绍本文的主要内容和全文结构，并对行文的思路和方法进行说明，最后提出此次研究的些许创新的部分。全文第一章节的职能就是更好地为后续的实证研究奠定基础。 （2）归纳整理对股价波动规律研究和影响股价波动规律的相关因素研究的文献、研究投资者情绪的相关文献以及关于预测股价指数走势模型的研究文献，在肯定先前学者研究的基础上简要评述目前研究的概况以及存在的不足和缺陷，为本文的研究奠定理论基础。 （3）在综合研究分析相关文献的基础上，综合考虑了指标选取的代表性、完整性、科学性以及易获取性，构建涵盖国内宏观经济运行情况、国内金融市场运行情况、国际资本市场概况和投资者情绪等的影响股价指数波动的指标体系。同时，对本文研究所涉及的主要的两种研究方法——向量自回归 VAR 模型和因子分析法作简要的介绍，并在此基础上提出本文的股价指数预测模型的构建方法和权重设置。
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2 国内外文献综述
2.1 股价波动规律及其影响因素
对股价波动规律的研究一直以来都是学者以及投资者所关注的重点话题。早在上世纪初，法国数学家 Louis J.B.A Bachelier 就对股价的波动规律展开研究。他在他的博士论文中提出股价具有随机性的观点，他认为股价的波动类似于被液体分子撞击的悬浮微粒，呈现出无规律的布朗运动，而且随着时间的拉长，股价波动的幅度会逐渐减小。随着 Bachelier 股价随机理论的提出，越来越多的学者开始从不同的角度对股价的波动进行研究，所得出的结论也与 Bachelier 的股价随机理论趋于一致。Fama（1965）首次将随机游走模型运用到股价波动的实证分析中，他对构成道琼斯工业平均指数的 30 支股票在 1957 年年底到 1962 年 9月的股价波动行为进行研究，为有效市场假说的提出奠定了基础。Fama（1970）认为在信息自由传播、交换的市场条件下，相应的信息都会在相关的股票价格中完全地得到体现，所以对于投资者来说是不能通过某种投资策略或者内幕信息等手段获得超出市场平均收益的报酬，这就是有效市场假说。Fama 认为存在三种不同程度的有效市场类型：第一类是涵盖信息较少的弱式有效市场，即股票价格反映的是历史交易中所包含的信息。因此，基于历史交易信息的图表分析、K 线分析等技术分析手段在此种市场条件下将变得无效化；第二类市场中，市场参与者知晓的公之于众的信息全部都在股价中得到了反映，称之为半强式有效市场，它否定了基本面分析的有效性。投资者仅仅通过研究公开资料信息，包括股票价格序列、公司财务信息、宏观经济形势和政策等是无法打败市场的，因为当信息在市场公开的一瞬间，股票价格已经同时快速地做出了反应，进行了调整，所以对于投资者来说所有的分析研究都是滞后的。第三类是完全的强式有效市场，包括了内幕信息在内的所有信息内容都已经在股票价格上得到了体现，以至于想通过获取任何信息，包括内幕信息的方式来获取超额报酬的方法都将变得毫无意义。
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2.2 投资者情绪与股价波动
Greenspan 在 1996 年的一次联邦储备委员会的会议中第一次提出了关于“非理性繁荣”的论断，在某种投资者心理作用的驱使下，股价的上涨不以其所具有的理性价值为依据，更多的是非理性行为推动。之后，成功预言了 2008 年金融危机的 2013 年诺贝尔经济学奖获得者 Robert J. Shiller 出版了以“非理性繁荣”为名的著作。Shiller（2008）以一个个真实准确的数据、事实描述了金融市场中关于投资者行为的非理性，投资者总是过度自信，哪怕对于某些一知半解的事情往往也会结合自己仅有的知识以及身边环境的变化去阐述自己所谓独到的见解，并且依据这些独到的见解采取下一步的操作。当然，市场给予这些其实毫无逻辑的操作的反馈只有一轮又一轮的下跌。《非理性繁荣》提出了关于投机性泡沫的反馈环理论和自然蓬齐效应，并且讲述了新闻媒体在其中的放大效应。通过对2000 年股市泡沫破裂原因的分析，Shiller 认为股票市场泡沫的破裂并不是意味着资产泡沫的终结，而是将投资者的资产从股票市场转移至房地产市场，从而催生了房地产市场新泡沫的诞生，是一次资产泡沫的转移，这也为 2008 年金融危机埋下了伏笔。除了 Shiller 之外，国内外也有许多学者对投资者情绪展开研究。Badrinath，Gay，Kale（1989）研究发现，机构投资者比个人投资者更加厌恶风险，投资更加谨慎，股价波动性小的上市公司更能吸引他们的资金，从而机构投资者起着稳定市场价格的作用。Froot，Scharfstein，Stein（1992）认为投资者之间对信息获取能力的差异以及对信息消化能力的差异往往会造成弱势的一方对强势一方的跟风行为，从而形成股票市场的羊群效应，他们认为羊群效应是造成股票市场波动的主要原因。Derrien，Francois（2005）认为 IPO 的发行价格和新股上市首日收益率极易受到市场中噪声交易者的影响，并且 IPO 首日收益率的表现具有一定的延续性，对投资者来说，以往的 IPO 首日收益率表现是具有预测参考作用的。Malcolm，Wurgler（2006）构造了包含纽约证券交易所股票收益、封闭基金折价率、新股发行比例、分红溢价率、IPO 数量和 IPO 首日收益率 6 大指标信息的投资者情绪综合指标。Brown（1999）通过对 AAII 构建的投资者情绪指数和封闭基金价格研究发现，二者之间存在显著的影响关系。雒庆举，吕鹏博（2010）筛选出了 14 个从不同角度衡量投资者情绪的代理指标，并且通过主成分分析最终确定了新股中签率、换手率等最适合中国股票市场的 4 个投资者情绪代理指标。张丹，廖士光（2009）汇总了股票市场关于投资者情绪的度量指标，通过 TGRACH 模型分析上证综指和投资者情绪指标之间的关系发现，封闭基金折价率主要反映机构投资者情绪的变化，认购权证隐含波动率则表现为个人的。#p#分页标题#e#
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3 指标体系的选取及预测模型的构建.... 15
3.1 指标体系的选取.... 15
3.2 模型权重的确定.... 16
3.3 线性因子分析法.... 19
3.4 预测模型的构建.... 20
4 上证指数预测模型的实证研究............ 22
4.1 样本数据的处理.... 22
4.2 投资者情绪综合指标的构建...... 22
4.3 单位根检验............ 25
4.4 格兰杰因果检验.... 26
4.5 方差分解...... 28
4.6 脉冲响应函数........ 29
4.7 上证指数的回测模拟....... 32
4.8 不同市态下上证指数预测模型研究..... 34
5 结论与建议........... 48
5.1 结论与建议............ 48
5.2 后续研究展望........ 50
4 上证指数预测模型的实证研究
4.1 样本数据的处理
本文以上证综指（用 SCI 表示）为例，共选取了 2006 年 1 月到 2014 年 6月的月度数据，主要的数据来自 Wind 数据库、RESSET 金融研究数据库和中国统计局，个别数据摘自前瞻网、宏观数据等代表性网站。对于个别月份少数几个变量数据缺失的，考虑到数据的完整性和时间序列的连续性，本文采取平均值的处理方法。本文的数据操作均在 Eviews、SPSS 和 Excel 软件中完成。需要说明的是，由于 GDP 只有季度数据而没有月度数据，本文的处理方法是通过 Eviews软件将数据进行高低频转换。从相关性的结果来看，消费者信心指数与除了沪市新增 A 股开户数之外的其他指标存在反向相关关系，但是这种相关关系较为微弱。此外，除了封闭基金加权折价率和沪市新增 A 股开户数的相关关系低于 0.5 之外，其他指标变量之间都存在较强的正相关关系。总市值加权沪市换手率和流通市值加权沪市换手率之间的正相关关系最强，达到了 0.879。需要注意的是，从理论上来说，封闭基金加权折价率与其余 4 个代理指标之间应存在反向关系，但是在相关性矩阵中并没有体现出这一点，张丹，廖士光（2009）认为封闭基金折价率能够很好地反映市场中机构投资者的情绪，这说明在我国的股票市场上，机构投资者的情绪波动与个人投资者的情绪波动不同，基于更多专业分析来做决策的他们比个人投资者更加贴近“理性人”的标准。从相关性矩阵中数值也可以直观看出，5 个投资者情绪代理指标之间都存在或多或少的相关性，初步分析这 5 个指标适合运用因子分析的方法将指标间的信息提取出，用构建投资者情绪综合指标。
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结论
回顾那些发达国家的成熟的证券市场发现，在相当长的时间区间内，它们的股价走势往往处于上升通道内呈现出震荡上扬的趋势。但是对于像中国这样的新兴发展中国家来说，股票市场的历史短暂，发展中也存在着许多问题：监管制度体系仍需更加全面健全，多样化的市场结构有待进一步建立，上市公司质量、市场参与者素质良莠不齐等。再加上金融创新的不断发展，使得中国股票市场有效性不足，股价走势受某些短期因素影响波动性较大。那么，对于股价走势规律的研究和预测就显得更有意义。 本文在传统金融的研究理论与行为金融理论相结合的基础上，提出了包含理性因素和非理性因素的股价指数预测模型，并通过实证得出以下结论：在研究的整个时间段内，PPI 增长率、固定资产投资增长率、制造业PMI 指数、恒生指数、美元指数和投资者情绪综合指标是上证指数的格兰杰原因，并且在模型中，PPI 增长率和工业增加值所占权重最大，这从一定程度说明了我国的宏观经济与股票市场之间存在着一定的先后影响关系，体现出一定的宏观经济“晴雨表”的功能。宏观经济指标除了直接作用于股票市场之外，它们还会通过投资者情绪影响股票市场的走势。投资者情绪综合指标和上证指数之间存在双向的格兰杰因果关系，即投资者情绪综合指标是上证指数的格兰杰原因，上证指数也是投资者情绪综合指标的格兰杰原因，它们之间的先后影响关系是相互的：投资者情绪高涨推动上证指数向上爬升，上证指数向上爬升进而继续刺激投资者情绪的高涨；反之，投资者情绪低落引起上证指数下跌，上证指数下跌进而继续导致负面的投资者情绪。相比较于个人投资者，机构投资者在市场上表现的更为理性，但是个人投资者在市场上的“群体优势”使得整个市场更多地表现出个人投资者的投资者情绪变化。比较模型的模拟结果与实际结果，绝大部分的模拟值比实际的上证指数值小，一定程度上说明我国的股票市场相对于实体经济来说存在一定的泡沫，其中，投资者没有意识到经济情况的转变而盲目的乐观是其中的原因之一。从模型的模拟结果来看，模型的模拟效果较好，模拟的最高准确率达到了 99.54%，平均准确率达到 95.97%。
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参考文献(略)
