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格局市集泡沫是不是可预测,泡沫概念or行当前程

文章作者:艺术鉴赏 上传时间:2019-11-04

在一个价格波动性的市场,经济学家总是试图寻找某种金融模型来解释历史市场走向,从而预测市场下行或上行的拐点。在一个同质性较强且交易透明的市场如股市,存在大量的此类数据模型用于预测单只股票或整体市场走势,Log Periodic Power Law(LPPL)对数周期性幂律模型便是其中的一个。

很多人认为,特斯拉的泡沫正在越吹越大。

长期以来,人们认为资产泡沫难以识别,因此更无法预测其破灭。但是,一个地球物理学家的发现改变了这种认识。Didier Sornette教授发现,金融市场泡沫的形成与破裂,与地震有相似之处,都是复杂系统的自组织行为。Sornette教授随后提出,用地球物理和临界现象研究中所常用的LPPL(Log-Periodic Power Law)模型(对数周期性幂律模型)来研究金融领域的泡沫。

德意志银行认为当前特斯拉股价飙涨很大一部分原因并非由公司基本面推动,而是由于股票市场的技术原因导致,如卖空股份过高+借贷流动性有限+借贷成本等增加导致。”

这个模型假设市场存在两类投资者:理性的专业投资者和非理性的具有典型羊群行为的非专业投资者。从事股票交易的投资者形成了一个网络,而在这个网络中的个体只有两种状态买和卖,而买卖行为本身受其他交易者的决策和外部因素影响。正是由于这种决策方式的互动,构成了群体的自我相似性,在一个上涨的市场中导致泡沫的产生。逐渐增加的投资和交易者之间的互动行为在整体盈利的表象下,使得这种泡沫自促增长,直至破裂。

瑞士苏黎士理工大学的Didier Sornette教授同样认为特斯拉股价处于高估值的状态,指出特斯拉过去两个月来股票的连续上涨是一种典型的泡沫现象。基于复杂性理论分析和对数周期幂律模型(Log Periodic Power Law)计算,他们发现特斯拉股价表现出快于指数增长的上涨态势,股价蕴含着自我强化的正反馈行为。

学者Shiller提供了多种案例论证大量的非理性投资行为导致股市和房市的波动。并列出了12种因素引发股市和房市的繁荣。这些因素被正反馈循环所放大,产生庞氏骗局,又进一步通过媒体不断宣传而扩大影响,最终引发市场崩溃。

Didier Sornette教授认为金融市场的价格变化属于复杂系统的自组织行为,指出正反馈行为对资产价格变化具有重要而深刻的意义,并由此发展了对数周期幂律模型考察金融资产泡沫的变化与影响。

据称历史上曾经发生的一些重大股市泡沫崩溃现象都可以由LPPL模型解释,例如1929年和1987年的美国股市大崩溃、1998年俄国市场崩溃、1990年日本Nikki指数大跌,1999年的香港股市崩溃、2000年的互联网泡沫破裂,以及其他二十几个新兴市场的暴跌。LPPL因此而得到金融界的关注,并被更广泛地用于其他投资市场如房地产以及黄金。

显然,作为一种突破性技术,“聪明钱”最早识别了这一技术的价值和前景,随之涌入的资金推高股价并带动其信用膨胀,推进该项技术生产的扩张。而高收益、高回报的前景,进而吸引对该技术不明所以的投资者入场,对该股票需求的增加更进一步地推动其股价上涨,如此往复即在投资(机)者与股票价格之间形成了经典的正反馈相互作用。

2008年金融危机之后,更多的投资者开始把目光转向艺术市场,金融顾问们发展出了一系列理论论证艺术品可以成为类似于股票、房产、债权和黄金等的投资品,并称某些门类的艺术品的价格走势与股市走势相反,因此可以称为整体投资组合中的一种资产配置,从而分散投资风险。这一理论被部分金融界人士所接受,并开发出了各类艺术品价格指数,尝试以量化的方式呈现整体艺术市场发展趋势。

这时,市场所反映的不再是这一技术突破的潜在价值而是投资者对这一技术期望的价值增长,是投资者对市场/技术前景预期的动物精神:高估值的资产价格泡沫即由此形成。

也正是因为这些艺术品价格指数的存在,学者们产生了用LPPL模型来预测艺术市场泡沫崩溃点的想法。美国一家投资公司的研究院James Xiong将这一模型套用于中国艺术品市场。Shillier所列举的现象似乎也发生在中国的艺术品市场。中国艺术市场的投资者们存在典型的羊群行为,新富人群的资本大量涌入市场,导致价格上涨。以往艺术品增值的经验,使得投资者对市场过于自信,价格不断攀升导致泡沫产生。而下行的风险在任何市场都是不可避免的。

显而易见,特斯拉作为电动汽车的领导者,其首季盈利与高品质的主打车型开启了人们对电动汽车美好未来的憧憬,带来了股票价格的不断上扬,而同时期宽松向好的货币环境以及不断传出的利好消息,更进一步确认人们对此的推断,不断加码对此的投资头寸。显然,如此的循环往复带来股票价格的快速上涨会使得一些投资/机者产生一时的恐慌而离场。

James Xiong例证LPPL模型同样适用于中国艺术品市场,并成功检验了2011年的整体市场大跌。但是他的研究仍然只是一种后验式的,尚未呈现成功预测未来的案例。这种量化分析依赖于大量市场数据,而如果数据本身缺乏可靠性,可能会对结果产生较大影响。LPPL当然也收到了金融界的质疑和挑战。指数可以反映宏观市场趋势,但是未必适用于局部市场。艺术市场的投资者们,在以大数据为基础的量化计算方法和经验丰富的市场专家建议之间,你会选择听信于哪一方呢?

毋庸置疑,特斯拉汽车对于推动电动汽车的发展具有标杆性的影响,其Model S堪比福特汽车公司的Model T,在汽车工业上具有划时代的意义。

编辑:陈荷梅

正因如此,这一突破带来的乐观情绪极具传染性,受此影响沪深两市多只股票在5、6月间大幅走强,比亚迪、德赛电池、亿纬锂能等多只电动汽车、锂电相关的股票更是连创新高。

为此,我们对比地考察了特斯拉与德赛电池、亿纬锂能以及相关锂电池指数价格同时期的趋势变化。通过对数周期幂律模型,我们发现这些股票或指数价格均表现出显著的正反馈行为,进一步确认了Didier Sornette教授对特斯拉股价趋势的判断。

我们的结果表明,最早到7月末市场即将对特斯拉股价未来的走势趋向作出判断与证伪。而对德赛电池、亿纬锂能、比亚迪等的模型检验同样表明这些股票价格表现出了超越指数增长的态势,在7月中即可能出现阶段性的趋势反转。

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图1.特斯拉股价走势与LPPL模型拟合

而从基本面看,整个锂电池板块市盈率已高达95倍,进一步确认其高估值的状态。显然,一旦大多数投资者意识到这一正反馈过程(恶性循环)无法持续时则将同时涌现大量的卖盘,市场将可能表现出极不稳定的状态,如同“走钢丝”一般,一丝的扰动影响(坏消息)都将造成股票价格的紊乱失序甚至崩盘式下跌。

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图2.亿纬锂能股价走势与LPPL模型拟合

由此,我们认为特斯拉股价与沪深两市的特斯拉概念股票均表现出了强的泡沫特征,其短期趋势很大程度上取决于人们对电动汽车未来预期的动物精神。特斯拉旋风所带来的不过是人们对于电动汽车美好未来的憧憬,而市场对特斯拉概念的躁动正是资本对电动汽车技术最好的普及与宣传,为其未来的技术发展与突破蕴育、积聚更多的资源。

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图3.德赛电池股价走势与LPPL模型拟合

彼时亚马逊上市时,股价一直保持着高估值的状态。但进入2000年伴随着“网络泡沫”的褪色,亚马逊的股价一路下泄,低至66美元(复权价),累积跌幅高达95%。

特斯拉汽车能否经历资本泡沫的洗礼,凤凰涅磐成为真正的王者,只待时间来检验了。

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