| 中国股市泡沫的识别和预测:基于SSMS模型 |
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| 引用本文： | 陈国进,颜诚,赵向琴.中国股市泡沫的识别和预测:基于SSMS模型[J].统计与决策,2016(1):155-159. |
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| 作者姓名： | 陈国进 颜诚 赵向琴 |
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| 作者单位： | 1. 厦门大学王亚南经济研究院,福建厦门361005;厦门大学经济学院,福建厦门361005;厦门大学计量经济学教育部重点实验室,福建厦门361005;2. 厦门大学经济学院,福建厦门,361005 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(71121008)，国家自然科学基金面上项目(71071132)，教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(08JJD790134)，教育部人文社科规划项目(09YJA790118) |
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| 摘 要： | 文章将前沿的向量自回归—对数线性化资产定价模型改写成状态空间形式,并与二元马尔科夫区制转换有机地结合,得到用于股市泡沫识别和预测的状态空间马尔科夫区制转换模型,以便在一个统一模型框架中解决股市泡沫的时变性和不可观察性.基于中国股市的实证研究表明:(1)该模型能够很好捕捉股市泡沫,识别泡沫的膨胀区制和破裂区制,估计泡沫在两个区制之间的转换概率.(2)中国股市泡沫具有周期性、持续性和不对称性特征.基于滤波概率和平滑概率的预测进一步支持了上述结论.
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| 关 键 词： | 状态空间马尔科夫区制转换模型 中国股市泡沫识别 卡尔曼滤波 |
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