股市走势分析范文

股市走势分析范文（精选12篇）

股市走势分析 第1篇

关键词：博弈,假设,分析

一、博弈条件假定

(一) 股票市场参与者的假定。股票市场的参与者有投资者、证券交易所和政府管理部门, 投资者根据其拥有资金的多少, 可分为散户和机构投资者。针对股票市场的参与者, 做出以下假定: (1) 股票市场上博弈的参与者都是理性经济人; (2) 股票市场上流动的资金均为风险性资金, 即资金会追逐高风险、高收益的股票。

(二) 博弈类型及一般假设。由于在中国股票市场上, 机构投资者是作为一个特殊群体存在的, 他们是股票市场规范化进程中的大敌, 但是在目前中国股票市场发展不成熟的现状下, 对中国股票市场的发展又起着举足轻重的作用。因此, 本文将讨论的四组博弈关系都围绕机构投资者展开。

1、法律规定, 机构投资者 (俗称庄家) 要接受政府部门的监管, 因此我们假定机构投资者与政府之间的博弈是完全信息动态博弈。

2、由于中国股市并不是一个信息有效的市场 (有激进的经济学家甚至批评连弱性有效市场都算不上) , 机构投资者的信息并不能为散户所完全知道, 而且不同于散户大多是平民老百姓, 机构投资者的操盘手都是有着扎实金融知识的专家。但是, 为了分析简单, 我们把散户和机构投资者之间的博弈设为完全信息静态博弈。

3、机构投资者和机构投资者之间常常是尔虞我诈, 有时相互“抬轿”, 有时又相互“拆台”, 为了简单起见, 我们假定, 机构投资者与机构投资者之间的博弈为完全信息静态博弈。

二、机构投资者与政府部门的博弈

(一) 模型设立。机构投资者对股票的操纵会使得股票价格脱离价值, 从而产生股市泡沫, 影响股市的稳定和健康发展。政府在股票市场上的主要目标则是使股市稳定发展, 避免泡沫。但是, 机构投资者由于专业水准比较高, 信息比较灵, 他们对政策理解得比较到位, 对企业的财务状况分析得比较透彻, 能准确地把握大市发展的趋势, 能有效挖掘市场投资潜力。

由此, 我们设定了一个博弈模型:设, 机构投资者为D, 政府为P;行动顺序: (1) 政府决定是否惩罚机构投资者, 惩罚机构投资者会付出市场投资的机会成本, 设为成本c>0; (2) 如果政府决定惩罚, 机构投资者要支付s>0的罚款; (3) 机构投资者如果决定操纵市场, 收益为r>0, 如果政府不惩罚, 机构投资者一定会操纵市场; (4) 政府决定是否惩罚机构投资者, 机构投资者决定是否操纵市场, 政府惩罚机构投资者要专门人员去做调查, 成本为p, 机构投资者筹措资金所需要支付的利息、费用以及日常经营需要信息费、专家费等, 成本为d。并假定机构投资者除了投机股票外没有其他资金收入。 (图1)

(二) 模型分析。由图1可知, 如果政府不惩罚机构投资者, 那么机构投资者的收益是 (r-d) 。通常来说, 机构投资者的收益会远远高出他们的成本, 所以他们的收益为正。而此时政府不惩罚机构投资者, 因此也不必付出市场投资的机会成本c, 所以政府的收益为零。如果政府决定对机构投资者严加管理, 要求他们不要操纵市场, 无论机构投资者是否操纵市场, 政府都会多出一笔监管市场费用p, 如果机构投资者选择不操纵市场, 那么政府将不进行惩罚, 机构投资者的收益为-d, 政府的收益为-p。如果机构投资者仍然选择操纵市场, 而政府决定不惩罚, 机构投资者的收益为 (r-d) , 政府的收益为-p;反之, 如果政府决定惩罚, 那么机构投资者的收益为 (r-d-s) , 政府的收益为 (s-p-c-p) 。

由以上对博弈树的分析可见, 在政府和机构投资者的博弈过程中, 一方面巨大的惩罚力度能够让机构投资者有所收敛, 但只靠经济惩罚往往只能起到亡羊补牢的效果;另一方面由于我国证券市场发育尚未成熟, 对于机构投资者的行为约束虽然能在一定情况下保证证券市场的稳定, 但却会面临股市投资机会流失的情况。

1、政府要加大对内幕交易、操纵市场行为的打击力度, 把是否有过内幕交易和操纵市场的行为作为考核机构投资者合法性的重要杠杆, 并提出一些具体可行的衡量标准, 如要求账户资金在一定数目以上的投资者进行投资时必须提交账户历史买卖记录, 在进行重大买卖活动时, 必须提供可靠有效的投资分析书, 如果没有可靠的基本面分析的支持, 不得擅自进行该股票的买卖。如果买卖活动造成该股票一日内上下波动达到5%以上, 将视为操纵市场的行为, 等等。

2、政府机构中应该设立或者授权专门部门, 对股票市场进行研究, 加强对股票市场的风险防范、股票市场的潜力挖掘、股票市场各股票的评级开展深入研究。鼓励金融机构如投资银行、基金公司等合法参加市场活动, 参与市场竞争。

3、对机构投资者进行道义劝告和教育, 加强他们的社会责任感, 让他们意识到建立良好的金融秩序对社会发展是非常有利的。

三、机构投资者和散户的博弈

(一) 散户的定义。散户的具体特征主要有:1、单个散户的资金实力相对于机构投资者较小, 且个人的资金实力不足以操纵一只股票上下波动;2、散户人数众多, 但由于信息和个性上的差异, 买卖方向很不一致, 力量分散, 不可能控制价格走向, 只能是股票市场价格的接受者;3、散户收集信息的主要方式为收集市场上流传的消息或看报纸、听股评和做技术分析。

(二) 模型的设定。由以上对于散户的定义可以看出, 散户与机构投资者的博弈有点类似于智猪博弈。在股票市场上, 机构投资者就类似于大猪, 散户就类似于小猪。机构投资者要获利, 只有自己收集信息, 利用大资金的优势拉升个股, 获取差价, 但也有所不同。 (表1)

(三) 模型分析。模型虽然如此, 但现实中的散户远远没有模型中的小猪这么幸运。因为机构投资者和散户之间信息的严重不对称, 散户很难从机构投资者那里分得一杯羹。这在市场上主要表现为:机构投资者与上市公司有着密切的联系, 可以直接得到许多内幕消息, 而且上市公司还经常提供一些有利于机构投资者的消息。在我国, 还存在着上市公司找机构投资者炒作本公司股票, 机构投资者与上市公司联手操纵股价的现象。机构投资者往往持有一只股票的很大份额, 他可以推算出散户所持有的份额, 而散户只能根据股价走势推算该股票有机构投资者在坐庄。所以, 要想让股市真正健康稳定发展, 就要对机构投资者进行严格的监管。

四、机构投资者和机构投资者的博弈

(一) 模型设定。股市上的机构投资者经常利用自己的信息优势、雄厚的资金实力来炒作股票, 他们通过在低价时吸筹, 然后拉升价格, 在高价卖出股票的方式来获取超额收益。除了这类实力超群、足以操纵任何一只股票价格的大机构投资者外, 还有一些资金规模不大、不足以操纵任何一只股票价格的中小机构投资者, 他们获取收益的机会便是跟着大机构投资者一起炒作股票, 以期分得一杯羹。

在价格低位时, 大机构投资者和其他投资者还是完全信息的静态博弈, 而价格一旦上涨, 其他投资者便揣测大机构投资者的心理价位。因为谁都明白, 谁接了最后一棒, 谁就会被套牢, 却又担心出货太早, 股价涨势未完而赚钱不多。在这种矛盾心态的支配下, 往往总希望在价格更高一点时再卖, 结果, 大机构投资者早已在“障眼法”的掩护下出货了。股价一旦失去支撑, 便会掉下来。这时, 其他投资者想跑都来不及了。此时的博弈已演变为不完全正确信息的静态博弈。但是, 为了研究方便, 我们还是把机构投资者和机构投资者之间的博弈设为两个情况下的完全信息博弈。设A是先进的机构投资者且实力较雄厚, B是后进的机构投资者且实力较弱小。则在价格低位时, A和B的完全信息静态博弈的支付矩阵如表2;在价格高位时, A和B的完全信息静态博弈的支付矩阵如表3。 (表2、表3)

(二) 模型分析

1、价格处于低位时的支付矩阵分析。在这里, B先选择行动 (跟进或不跟进) , 机构投资者A后选择合作还是斗争。如果机构投资者B选择“跟进”, 机构投资者A合作, 则支付水平分别是3和4。机构投资者B不跟进, 博弈不会发生。机构投资者B进入后, 机构投资者A选择行动开始后又是一个子博弈。因此, 在实际当中, (跟进, 合作) 是一个精炼的纳什均衡。机构投资者B跟进, 该股票的成交量必将放大, 价格将上涨。显然, 该股票价格中的“泡沫”增大了。在散户不根据业绩而只盲目跟风的情况下, 机构投资者A、B的获利就有基础。此时, 对该股的泡沫就会膨胀起来, 这会对股市的稳定造成很坏的影响。

2、价格处于高位时的支付矩阵分析。在一般情况下, 机构投资者B能够大致猜测出机构投资者A所期望的心理价位的概率分布, 做出正确的策略。会选择不跟进。但是, 若机构投资者B生性好赌, 根据概率分布推测此时股票的市场价格已达到机构投资者A的心理高位, 他还是要选择跟进, 而此时机构投资者A觉得价格还没有达到心理价位, 又发现有新的资金介入, 这时他的策略选择就是大量吸筹, 拉升价格。若机构投资者A、B实力相当的话, 股票的价格将会迅速上涨, 顷刻升天。在中国股票市场上, 机构投资者们不知演绎了多少这样的神话。这也造成了股票价格的虚增, 脱离价值, 从而使股票市场的投机性和风险性大大增加。

五、总结

从以上对机构投资者与政府、散户以及其他机构投资者的博弈中不难看出, 机构投资者的违规操作是扰乱股票市场的主要原因。但在如今中国股票市场还很不成熟, 中国金融发展还很不完善的大环境下, 机构投资者的适当炒作对挖掘股市投资潜力, 提升经济发展增长点有着不可忽视的作用。因此, 在现阶段要想控制股市泡沫, 保证股市稳定发展, 一方面应该对机构投资者行为进行监管;另一方面要形成一套完整、系统的证券法, 保证证券市场的有效运行。

参考文献

[1]张维迎.博弈论与信息经济学.上海人民出版社, 2004.11.

[2]王春永.博弈论的诡计:日常生活中的博弈策略.中国发展出版社, 2007.1.

中国股市的博弈分析 第2篇

中国股市的博弈分析   内容提要：中国股票市场“一放就乱，一管就死”为人共知。作者认为该现象的产生有其深刻的微观基础，要使中国股市稳健发展，首先要改变这种微观机制。作者在本文中，运用博弈论中的经典案例，来分析中国股票市场上交易所、庄家、散户和政府之间的博弈，并以和上半年的实例说明这些博弈怎样导致了中国股市的泡沫化。

一、股票市场参与人特征、博弈类型和一般假设

股票市场中的参与人有投资者、证券机构、交易所和政府管理部门。投资者根据其拥有资金的多少，可分为散户和庄家两类。我们假定：（1 ）股票市场上博弈的参与人都是理性的，他们会在某种约束下做出最优化的理性决策。（2 ）股票市场上投资者的资金都是风险资金，这些资金往往投向价格上升较快的上市公司股票。（3 ）为了分析的方便，本文一开始均先假设股票市场中的所有博弈为完全信息静态博弈，然后再根据实际的情况进行修正。（4 ）股市泡沫化的含义是：股票的价格严重脱离其基础价值，表现为投机资金大量涌入股市，股票指数不合理的急剧上升，市盈率偏高，股票实际收益率（股息率）大大低于银行利息率和债券利率。

二、庄家与交易所之间的博弈庄家

主要特征是，与中小投资者相比，资金数量占绝对优势，有操纵一家或数家上市公司股票的能力。庄家通过在低价时吸筹，然后，拉升价格，在高价时卖出股票的方式获取盈利。交易所主要特征是，它名义上属于会员制单位，实际上是完全的内部人控制，具有追求自身利益的动机。这种动机加上两家交易所的竞争关系，使交易所从本质上并不反对庄家炒作，从而推动成交量规模的扩大和股票价格指数的上升。但是，交易所的这种愿望又受到政府的约束，它必须服从政府的意图，即在股市产生泡沫时会

表1

庄家与交易所博奕交易所控制不控制庄家大交易量中等交易量 -5，410 ，-40 ，15，2

对庄家行为进行控制。下面，我们给出在完全信息静态博弈假定下，庄家与交易所之间博弈的支付矩阵（如表1 ）。分析这一博弈，庄家和交易所在实现纳什均衡时的战略是：庄家做中等交易量，交易所不控制，结果是庄家得5 个单位收益，交易所得2 个单位收益。在1995年底至19初的实际过程是这样的：1995年，中国股市进入低迷期，成交量萎缩，股价指数陷入很低水平，政府管理层出台了三项利好政策，试图刺激股指上扬，结果没有能成功。政府急于激活股市，这就给交易所获取自身最大利益提供了良好的时机。因此，年初，交易所开始游说少数有资金实力的单位去做庄，制造出两地的龙头个股来，例如沪市的长虹、深市的发展，以带动整个股市的全面上扬。同时交易所也通过暗示等各种方式告诫庄家，不可炒作过分，否则，或许会受到政府的干预。庄家自然也明白这份道理。因此，服从交易所的安排，只做中等的交易量。由于庄家与交易所的这一博弈事实上也属于完全信息静态博弈的类型，同时，还具有合作博弈的性质。因此博弈的结果是，庄家和交易所均增加了收益，同时也没有恶性炒作个股现象。如果只有少数庄家这样的炒作，就更不可能造成整个股市的泡沫化。

三、庄家与散户之间的博弈

讨论庄家与散户的博弈，是要说明庄家炒作个股的意义。散户的具体特征主要有：（1 ）单个散户的资金实力相对于庄家来说较小。（2 ）散户人数众多，但由于信息和个性上的差异，买卖方向很不一致，力量分散，不可能控制价格走向，只能是股票市场价格的接受者。（3 ）散户收集信息的方式一般为收集市场上流传的消息或看报纸、听股评和作技术分析。 表2  庄家与散户博奕小猪按等待大猪按等待5 ，14，49，-10 ，0 庄家与散户之间的博弈，先可以用“智猪博弈”（张维迎，1996）的例子来说明。表2 列出了这一博弈的支付矩阵。这是一个完全信息静态博弈的例子，其纳什均衡是大猪按，小猪等待，大小猪获得相同的收益。在股票市场上，庄家就类似于大猪，散户就类似于小猪。庄家要获利，只有自己收集信息，利用大资金的优势拉升个股，获取差价。

散户既无能力收集信息，也无能力操纵价格，其最优战略只能是跟庄家。虽然散户跟庄家这一战略没有错，但在实际过程中，散户却远没有“智猪博弈”中的小猪那么幸运。

这是因为，首先，中国股票市场上的博弈，实际上也是一个“零和博弈”。从根本上说，股票市场上投资者的收益来源于股息，但我们即使认为中国股市中每个上市公司公布的净利润都是真实的。那么，所有上市公司每年的利润还都抵消不了交易所、证券机构的手续费和政府收取的印花税。例如，1996年，沪深全部上市公司的总利润为300 亿元，而印花税和交易手续费相加超过了300 亿元。其次，庄家与散户博弈实际的类型属于不完全信息动态博弈。从这一博弈的信息角度来看，庄家与散户之间信息存在严重的不对称性，庄家掌握信息而散户不掌握信息。这表现在：（1 ）庄家往往占有某个股很大的份额，他可以准确推算出其他所有散户占有的份额，而散户只能通过技术分析，例如RSI 值等指标从概率上估计庄家的情况。（2 ）庄家往往与上市公司关系密切，掌握着上市公司的内幕消息。甚至上市公司还常常发布有利于庄家的信息。而这一点，散户是做不到的。（3 ）庄家往往收买媒体或股评人士发布虚假但对其有利的信息。股评人士在报上散布琼海药虚假业绩就是一个典型案例1.从博弈的顺序来看，可以视作庄家先采取行动，在低价位时悄悄吸筹，而一般散户无法觉察，因而这时，博弈还具有静态博弈的性质。但当庄家吸筹完毕，开始拉升价格，散户从概率上大致判断出某个股有庄家，从而跟庄时，这一博弈就变成了一个动态博弈。由于庄家也知道散户的战略，因此，庄家的行为就常常具有欺骗性，所以在博弈中，只有少量有分析能力的散户才能赢利，大部分散户将会屡屡上当而亏损。总之，交易所与庄家、庄家与散户的博弈，其总的结果是，交易所增加了收益，庄家获得了中等规模的利润，少数散户获取少部分盈利，大多数散户亏损，股市开始升温，还没有明显恶炒个股现象，整个股市没有泡沫化。那么，像1996、19那样，我国股市多次的泡沫化又是怎样产生的呢？让我们来看庄家与庄家的博弈。

四、庄家与庄家之间的博弈

庄家与庄家的博弈类似于潜在进入者（Poten-tialEntrant ）与在位者（Incumbent）的`博弈。这一博弈又可以分为两种情况，高价格（HighPrice）情况和低价格（LowPrice） 情况（RobertvS.Pindyck，）。假设在上面交易所与庄家的博弈例子中，与交易所合作博弈的庄家为在位者庄家A ，另有一潜在进入者庄家B

.当B 观察到A 与交易所的合作博弈时，B 毫无疑问也将进入股市。在低价格情况下，B 将选择与A 一起做庄；在高价格情况下，B 将选择另外的个股去做庄。在低价格情况下，B 选择与A 一起做庄；是因为B 的进入不会遭致A 的阻挠或者斗争。我们列出在完全信息静态博弈假定下A 、B 的支付矩阵（表3 ）。分析这一博弈，从理论上说，纳什均衡有两个，即B 进入、A 默许和A 斗争、B 不进入。但在实际中，A 斗争是一个不可置信的威胁。因此，实际的纳什均衡只有一个，即B 进入，A 默许。另外，我们再来分析A 、B 获得的效用。假如，A 的目标利润是5 ，并在B 进入时仍然不变，B 的目标利润是3 ，那么，A 、B 共需获得的总利润数比只有庄家A 时多出了3 个单位。因此，当B 进入时，该个股必会有更大的交易量和更大幅度价格的上升，显然，该个股的“泡沫”增大了。在散户只跟庄不根据业绩来而进行投机的情况下，A 、B 的获利就有了基础。这时，A 、B 恶性炒作就会发生。现在，再来分析，在高价格时的博弈。我们仍然先给出在完全信息静态博弈假设下，A 与B 博弈的支付矩阵（表4 ）。分析这一博弈，在高价格情况下，纳什均衡为A 斗争，B 不进入。由于这是一个完全信息的博弈，B 自然不可能进入而会选择其他个股去炒551 参阅《中国证券报》，1997年7 月15日第一版。庄家B 潜在进入者 表3  低价格情况下庄家A 在位者默许斗争（继续买入）（卖出）进入（买入）不进入（不买入） 2 ，3-2 ，00，50，5 作。在实际情形中，B 完全准确地知道A 的买入价格当然是不可能的，B 只能从概率上推算出A 买入价格的分布情况。因此，庄家A 、B 的博弈类型实际上是完全但不完美信息静态博弈的类型。但是，由于庄家们丰富的操作经验，B推测的A 的平均买入价格与实际相差并不会很大。这一点，就足以让B 作出正确的决策。

从这一角度来说，这一博弈又是一个接近于完全信息的博弈。庄家B 潜在进入者表4 高价格情况下庄家A 在位者默许斗争（继续买入）（卖出）进入（买入）不进入（不买入）3 ，5-3 ，80，50，5 现在我们假定，A 已经在炒作股票市场上所有绩优股，且已经使这些个股处于高价位。这时，B 将选择中等业绩的所谓次优股来炒作，并使这些股票也处于高价位，再假设股票市场上只有A 、B 两个庄家在炒作，那么，现在只留下那些业绩差的个股还没有被庄家炒作，也不会再被庄家炒作。如果股票市场的现实是如此，那么，即使股市有泡沫成分，可能也是“合理泡沫”。但是，股票市场上有资金实力成为庄家的决不只有A 和B ，还有C 、D 、E 、F ，他们也必将大举进入股市炒作。

由于绩优、次优股已被炒作，而且均已处于高价格，他们只能选择那些业绩差的股票来炒作。由于散户并不依据业绩好坏投资，而只跟庄操作，因此，A 、B 之外的庄家并不担心业绩差的股票炒作不起来。例如，1997年2 月20日至1997年5 月10日，沪深两地534 家上市公司股票，升幅1 倍以上的达60多家，其中有长虹这样的绩优股，也有像深天地这样的业绩较差的股票，而且深天地的升幅更大，达380%1.庄家们也清楚，目前情况下炒作，交易所不会控制，政府也不会干预，这样各路庄家纷纷进入股票市场，各显神通炒作，股票市场陷入了“公共地的悲剧”，其结果必然导致成交量的急剧增加，股价指数飚升，股市泡沫越来越大。设进入股市的庄家共有n 个，每个庄家根据自己的目标利润决定自己的买入数量，则有qi∈[0，∞），i=1 ，2 ，，n ，Q=∑ni=1qi（假设散户交易量为0 ），qi为第i 个庄家的买入数量，Q 为n 个庄家的买入总数量。

如果我们用D 表示目前的股价指数，则根据供求规律，一般情况下，我们可以设D 是Q 的单调上升却下凸的函数，写作D=D （Q ）。在股票市场上，虽然Q 的值多大会导致股市泡沫发生且对投资者来说具有一定的模糊性，但是，在具体的交易中，股市泡沫最终会在一个确定的Q 值而发生。设交易量达到股市泡沫时的最大临界值为Qmax，当Q>Qmax时，就发生了股市泡沫的情况。再设一个庄家的利润函数为：Ri（q1，，qi，，qn）=qiD（∑qi）-qiD式中，i=1 ，2 ，，n ，Ri为第i 个庄家的利润，D 为庄家们买入时的平均股价指数，那么，每个庄家最优化的一阶条件为： Ri qi=D（Q ）+qiD′（Q ）

-D=0，i=1 ，2 ，，n 将n 个一阶条件相加，可得：D （Q*）+Q*nD ′（Q*）=D（1 ）

Q*= ∑ni=1qi* ，表示纳什均衡时所有庄家的最优交易量。最后，分析所有庄家实际允许获取最大收益时的Q 值，看看D 与Q 的函数关系。在股票市场上，D 一开始时会随着Q 的增大而上升，但随着Q 的进一步增大，当Q>Qmax时，D 虽然短期内还会有所上升，但以后的情形却是暴跌（例如1996年12月，1997年5 月的情况），原因有三：（1 ）

当Q>Qmax后，庄家会受到交易所的控制。交易所迫于管理部门的压力和自身的长远利益，必须作出控制措施。例如1997年5 月19日，沪市暂停了东大阿派、河北威远的交易，深市暂停了深能源、沪州老窖的交易2.（2 ）中小投资者跟风大大减少，庄家们无法平仓（卖出）。（3 ）会招致政府的干预。例如1997年5 月，管理层连续出台了提高印花税、禁止国有企业买卖股票等一系列措施。据此可以得到，所有庄家实际获得最大收益时允许获得的Q

值为Q=Qmax，即应满足：MaxQQD（Q ）-QD.最优化的一阶条件为：

D （Qmax）

+QmaxD′（Qmax）=D（2 ）6512参阅《中国证券报》，1997年5 月19日第一版。数据来源于《中国证券报》，1997年2 月20日至1997年5 月11日。 比较（1 ）（2 ）

两式，可以发现Q*>Qmax.这样，股市泡沫产生了。根据作者测算，深沪两地上市公司1997年5 月中旬的平均市盈率达70倍左右，与日本1989年股市泡沫达到顶峰时的市盈率相近，即投资于股票的收益率小于1.5%，而同期，三年期以上年存款利率和年国债收益率均超过8%.

五、政府与庄家之间的博弈

我国的股票市场，素有“政策市”之称。因此，在探讨股市泡沫的形成过程中，有必要分析政府作为参与人是如何参与博弈的。由于股市泡沫直接的起因者是庄家，因此，政府博弈将以庄家为对象。下面，讨论政府的具体特征如下：

（1）政府在股票市场上的目标是多元的，政府的主要目标使股市稳定发展，避免泡沫。

（2）政府在股市上的角色是多重的，它是交易规则的制订者，是交易活动的裁判员，又是交易秩序的维持者。

（3）在中国股票市场上，政府的多元目标和多重角色有时是统一的，但有时又是矛盾的，存在着目标之间和角色之间的冲突。

表5  政府庄家间博奕政府惩罚不惩罚庄家≥5%5%-5 ，-55 ，-5-5，-51 ，-5

政府与庄家之间的博弈，在中国股票市场上主要表现为：政府制订规则，如果庄家违反了这些规则，政府依据这些规则进行处理，以维持股票市场的秩序。例如，政府制定的《股票发行与交易管理暂行条例》第四十七条规定：“任何法人直接或者间接持有一个上市公司发行在外的普通股达到5%时，应当自该事实发生之日起3 个工作日内，向公司、证券交易所和证监会作出书面报告并公告”。熟悉中国股票市场的人都知道，庄家炒作某个个股，持有的普通股都远远大于总数的5%，5%以下的持有量几乎是不可能操纵该个股的走势的。而实际上鲜见有这样的公告，那么在这种情况下，政府是怎样应对的呢？同样，我们先列出完全信息静态博弈假定下，政府与庄家博弈的支付矩阵（见表5 ）。分析这一博弈，可以发现，这一博弈无法分析，即纳什均衡不存在。在这个博弈中，政府的任何一种战略，都得到相同水平的负效用，政府无法作出行动选择和战略决策。这种状况说明了政府多元化目标的矛盾性以及由此引起的多重角色的冲突。反映在中国股票市场的现实中就是，如果庄家选择大于5%的策略，政府惩罚，则股市低迷，政府发展股票市场、为企业筹资的目标无法实现；如果政府听任庄家选择大于5%的策略，那么必然导致股市泡沫，严重时会引起经济危机或金融危机。由于政府的行动不明确，庄家也无法作出行动选择，于是这一博弈的纳什均衡不存在。当然，在现实中，庄家和政府，都不可能不采取行动，博弈仍然存在，而且贯穿始终，以致于中国股市被称为“政策市”。在实际中，政府与庄家的博弈是一个完全信息动态博弈并且这一博弈是重复博弈。首先，政府在两难选择中，只能采取实用主义和灵活态度，即在股市低迷时，政府对庄家选择大于5%的行动采取不惩罚即默许态度，当股市泡沫化显著时，政府法不可能责众，只能采取“杀一鸡给百猴看”的方式，抑制投机，挤出股市气泡。例如，1997年6 月13日，政府管理部门查处了海通等三家证券公司操纵上海石化等公司股票的行为。1 然而，股票市场上的参与人都明白，上述三家仅仅是众多操纵股票市场的庄家中的一小部分。庄家在与政府的多次博弈中，也了解了其战略。因此，在股市低迷，政府希望股市升温，少部分庄家进入股市时，他们亦会纷纷由潜在进入者成为实际进入者；当股市升温时，庄家们预见到泡沫化将产生，但他们也并不会因此退出，因为：第一，股市泡沫化尽管实际上存在，但到底在什么具体水平上发生是一个模糊值。第二，当政府认为股市已经泡沫化，要采取措施时，“众猴”（庄家）中到底谁将成为“鸡”被“杀”也是不确定的，尽管必定会有一只猴子将被当作“鸡”，但对每只“猴子”来说，1%是一个小概率，而小概率事件是可以当作不会发生的。这样这一博弈的结果是，庄家会在其资金约束下不断地炒作下去，直至泡沫化政府采取惩罚少数典型庄家时，才开始收敛。

参考文献

1.张维迎：《博弈论与信息经济学》，上海三联书店和上海人民出版社1996年。

2.RobertS.Pindyck ，MICROECONOMICS，清华大学出版社1997年。

股市底部分析 第3篇

股市跌跌不休，投资者对市场底部都翘首以盼。问题是，如何寻找股市的底部呢？分析判断股市的底部，需要从股市内在价值、宏观经济政策、市场特征等不同角度，运用价值分析、技术分析、政策分析、市场分析等方法进行深入探究。

股市底部分析需要从时间的角度进行分析。根据经济周期、政策周期和股市周期的不同，股市的底部也有不同级别的底部。有长期大底，有中期底部，也有短期阶段性底部。短期底部可能股市运行三五个月就能形成，长期大底的形成则可能需要三五年时间才能形成。

股市底部分析需要从指数的形态特征进行分析。股市底部出现的前奏往往是股价指数的持续跌落或者是短期股价指数的暴跌，长期大底以股价指数的深幅跌落为标志。著名的1929年美国股灾，道琼斯指数从1929年7月1日的343.45点跌到1932年8月1日的42.84点，跌幅深达87%。2000年美国网络经济泡沫破灭带来股市深幅跌落，纳斯达克指数从2000年1月的3940点跌到2002年9月的1172点，跌幅深达70%。日本经历了较长时期的股市繁荣之后，从1989年开始股市泡沫逐步破灭，日经指数从1989年12月的38915点跌到2003年4月的7831点，经过长达四年的下跌，跌幅深达80%。台湾经历了股市繁荣之后，从1990年1月开始泡沫破裂，9个月的时间股市从顶点12495点下跌10000多点，跌回起点2485点的水平，跌幅深达80%。我国大陆A股市场，历史上也经历过多次大幅探底下跌，上证指数从1993年2月的1558.95点到1994年7月的325.89点跌幅为79%，从2000年的高点2245点跌到2005年6月6日低点998点跌幅为56％，从2007年10月16日创下6124点的高点跌到2008年低点1664点用了不到一年时间跌幅73％。股市长期大底形成与维持的时间周期都较长，往往达到50％以上的深度跌幅。

分析判断股市底部类型，可以从价值、政策、市场等不同方面进行分析判断。

所谓价值底，指的是股市内在价值运行到底部。股市底部最先出现的是价值底，股市探底往往是市场估值先行探底。市场估值可以从整个市场、行业、个股等不同角度进行。市场估值的主要指标有市盈率、市净率等等。导致股市股指触底的宏观因素在于中长期宏观经济处于调整结构的过程当中，宏观经济政策偏紧，各种经济数据稳步回落，大量宏观经济数据特征表现为前高后低。股市价格是价值的表现，股市估值底部出现的微观背景是上市公司本身经营和财务利润的周期性底部出现。2008年中国股市深幅跌落，其背景是我国上市公司当年整体利润下降17%。股市估值底部出现的表现很多，诸如大量上市公司跌破净资产、新股跌破发行价、跌破增发价等等。股市估值触底，既表现在大盘指数对应的股市整体估值偏低，也表现在行业、板块、个股的估值与历史低点甚至与国外市场比较都处于较大幅度的低位估值。各类价值分析指标失灵，价值投资受到投资者的普遍质疑。

所谓政策底，指的是股市政策转向所形成的股市底部。在股市的深幅跌落、股市资源配置功能弱化甚至失效、甚至出现股市走势对国民经济发展出现负面影响的情况下，政府放弃抑制股市的政策转而采取积极的股市扶持政策，通过“有形的手”使股市走出底部。分析政策底的出现，可以从宏观经济政策和股市行业政策等不同方面进行分析。从宏观经济角度分析，政策底出现的时候，往往出台刺激经济增长的政策，比如降低利率、降低银行存款准备金率、公开市场向金融市场注入流动性、降低企业税率和投资税率、扩大财政支出、控制通货膨胀等等。从股市本身政策分析，政策底出现的时候政府往往对股市实施积极的扶持政策，比如暂缓甚至暂停新股发行、降低股市投资印花税和交易佣金、扩大股市资金来源、放宽股市管制、积极扶持上市公司、促进股市制度创新等等。政策对市场的影响有时滞效应的问题，政策转向的信号在一定时期内可能不被市场认可甚至被误读。

所谓市场底，指的是基于市场本身供求的自然规律，由投资者自行形成的股市底部。市场底是股市最后形成的底部，也是自然形成的底部，是股市供求双方完全接受的底部。市场底一般出现在价值底和政策底之后。市场底的观测指标主要有股价指数即股票的价格表现和股市供求关系。在股价指数表现方面，底部出现，往往股价指数创新低甚至创下周期性的低位，各类技术分析指标钝化甚至背离和失灵。形成股价指数长期大底，往往需要数月甚至长达数年的时间，指数跌幅往往达到多种下跌极限测试值。在股市供求方面，股市底部的表现有证券开户人数大幅减少甚至负增长、交易活跃记录账户数大幅减少、机构投资者持股比例大幅降低、股市成交股份数量和成交金额大幅减少甚至历史性地地量运行、新股申购倍数大幅降低甚至出现新股发行失败、上市公司融资再融资意愿普遍低迷、上市公司和大股东大幅增持本公司股票等等。在市场底部，投资者大量远离股市，市场充斥空头舆论和空头信息，投资价值和政策积极效应都受到了怀疑。

价值底、政策底、市场底不能混为一谈，三种底部一般会相继形成。既有可能出现三种底部背离的情况，也有可能出现几种甚至三种底部重叠的情况。价值底和政策底，相对来说有具体的观测值，比较容易做出客观判断。而市场底的分析判断，既要依据客观的市场走势和市场供求，更要依据投资者的心理和行为。投资者无论是个体投资者还是机构投资者，其投资心理和行为，既有理性经济人的特征，也有非理性的投资心理和行为。投资者在底部的恐慌心理的影响下很可能出现群体性的非理性投资选择，投资者，对投资价值视而不见，甚至出现把政策利好看成利空，往往使股市越过价值底、政策底的极限。

股市走势分析 第4篇

关键词：崩盘,群体思维,信息曲解

1 引言

1929年10月29日, 史上著名的“黑色星期二”, 美国股市日跌幅达到22%, 在前几个交易日, 美国股市跌幅也是相当大, 只是在29日这一天, 股市终于爆发了巨大的恐慌, 随后在11月, 股市跌幅高达48%, 在次年1到3月, 股市大幅反弹, 但是在随后的时间发生了6次暴跌, 美国经济也由此陷入萧条, 并引发了世界范围内的大萧条。中国股市在2006年初开始上涨, 随后这一轮牛市在股民的疯狂追捧下, 在2007年10月16日达到了历史性高点, 沪市综指达到6124点, 但是乐观的情况维持不到1个月, 在市场的恐慌中, 股市下滑已接近65%。从1929年美国股市崩盘到现在的中国股市大幅下跌有很多相似之处, 都是在估值过高情况下引起的, 泡沫破裂, 市场恐慌股市发生崩盘。金融心理学的群体效应理论对此类现象有很强的解释能力, 具体理论包括群体效应、适应态度、自我实现态度、知识态度、自我防御态度等等。本文试图基于金融心理学的相关理论进行分析和比较。

2 美国股市1929年崩盘和中国股市现状的异同

(1) 相同点。

①两次大牛市前的经济情况良好。

美国股市1928-1929工业产值每年增加15%, 通货膨胀率很低, 经济形势欣欣向荣。中国经济自改革开放以来年均GDP的增长均维持在高位, 近10年来增长速度超过10%, 通货膨胀维持在合理上升通道内。股市是经济的晴雨表, 良好的经济形势放大了人们在股市上的想象空间。

②涨跌幅度惊人。

美国股市由最低位点100点上涨至高点370点, 再下跌到50点, 上涨370%, 下跌达85%。中国股市同样的情况则是由低位1000点上涨至最高点6124点再跌到现在的2114点, 上涨572%, 下跌65.4%, 上涨和下跌幅度不同, 但都很惊人。同时从技术分析的角度看, 两个股市均出现了最高位的大幅“跳水”现象, 和明显的“头肩顶”形态, 这说明两个股市的反转信号是明显的。

③市场均有对股市反转的言论, 单是容易被忽视。

在美国股市牛市到最高点时, 巴布森曾预言股市将会跌破50点, 却遭到了包括费雪在内的主流经济学家的反对。同样, 中国股市在高位运行中, 谢国忠也预言股市将跌至2200点, 表示忧虑担心的还有吴敬琏等经济学家。

(2) 不同点。

①两个股市的上升和下降持续时间不同。

美国股市自1923年起就呈现“慢牛”行情, 而6年之内才“爬”到高位, 而中国股市自2005年开始股市一飞冲天, 呈现明显“快牛”行情。但是在下跌持续时间上, 美国股市和中国股市的下跌速度却几乎相同, 因此, 中国股市非理性心理和群体心理的集中作用事实上更明显。

②官方对市场解读不同。

美国股市的官方并没有很好意识到市场的巨大风险, 胡佛政府一再强调官方对股市的乐观估计, 坚持认为美国经济基本面是在繁荣基础上的, 胡佛政府也没有采取有效措施压制市场投机行为。而中国股市官方在股市大幅上涨时, 至股市最高点前先后8次上调存款准备金率, 6次上调银行利率以抑制流动性过剩, 证监会再三向股民强调市场风险。这说明中国官方监管层是充分考虑市场过热问题的。

3 群体心理作用对股市影响

3.1 “博傻”思想和对资产真实价值的怀疑

车耳在《财富幻觉》中提到了“博傻”一词, “博傻”意味着看谁比我更“傻”, 只要有人跟进, 无论股票涨到多高, 买进都不算“傻”, 因为只要有人比我更“傻”, 我就至少是聪明的, 至少比再买进得人聪明。这其实是基于心理上的一种自我认同感, 每个人都认为比其他人聪明, 从心里学上讲则是一种群体思维表现, 人们过高估计了自己的能力, 是一种“自负”行为。

3.2 群体思维

群体思维是应用于社会心理学上的著名现象。即试验发现, 当存在同意群体意见的压力时, 人们特别容易屈服于群体意见或者是领导者的意见。群体思维主要发生在复杂情况下, 人们更容易选择相似决策方法。股市同样是一个复杂情况, 中国股市在2006年和2007年的牛市行情中, 群体思维所产生的作用是大批散户的进入, 买进, 股市成为一种“跟风”运动。在下跌行情中, 则同样表现为个人对群体的服从, 股市下跌导致股市的中坚力量机构投资者离场, 随后散户也跟风卖出, 市场被恐慌所笼罩, 由此引发进一步的卖出股票行为, 对群体的服从使人们忽视了理性的思考。

3.3 群体思维的表现以中国股市为例

(1) 适应态度。

无数心理学试验证实, 我们无意识的受到环境的影响, 当股市处于上涨通道时, 当周围身边的人都告诉股票上涨这一现实时, 我们实际上是无意识的适应了这种群体的反应。所以当有个别人提出对相反意见时, 如谢国忠发表的股市要跌倒2200点的言论时, 如巴菲特提出A股估值过高的言论时, 适应态度决定了我们的态度站在了大多数人这边, 而不是“少数人”这边。

(2) 知识态度。

只是态度是指当形成态度后, 随着信息的增加, 我们对态度的坚信程度逐渐削弱。很多技术指标用这种思想来预测市场反转的时间。在A股市场中, 尽管所有人坚信股市的牛市行情持续, 有人乐观的预测股市将冲向10000点。但是, 人们怀疑的想法也在逐渐积累, 当怀疑想法爆发时, 股市也随之发生反转, 而且不可收拾。

(3) 自我防御态度。

自我防御态度带来了所谓的“选择性暴露”和“同化错误”。自我防御态度是人“寻找安慰”的过程, 人们寻找佐证来证明我们的态度是正确的, 不惜曲解信息。“选择性暴露”是指人们故意忽视对自己不利的信息, 或者压根不看不利信息, 只关注对自己有利的信息, 在牛市中, 我们对利好信息的关注程度要远远大于对利空消息的关注程度, 并且主动搜集利好消息。所以, 在牛市中, 听到的利好消息我们会深感振奋, 比如股市明天冲击多少点, 而并不关注央行调高利率等消息。在熊市行情中, 我们依然甚至是搜索利好消息, 使得许多人不相信熊市来临, 导致许多人被深深套牢。“同化错误”是指曲解信息, 把不利信息往有利于我们所做的事情上引导, 甚至曲解。这种躲避失败的态度, 使得熊市中, 人们不承认失败, 但最后的结果是深陷其中。

3.4 导致信息曲解的心里现象以中国股市为例

同样以中国股市为例, 来分析中国股市对于信息的理解。中国股市牛市行情始于“股改”, 股改这一利好消息使人们放大了股市的预测, 然而股改这一利好消息对股市的影响是有限的, 当时的股市也没有思考股改后形成的“大小非”问题。股市处于上升通道中, 所有的亲朋好友都会劝你入市, 然后是个人不断适应群体的行为。股市处于大牛市中, 当人们并不能理解现实的股市涨幅时, 比较心态便自然而然的形成了, 大家都参照其他人的做法或者认为是聪明人的做法, 得到的结论是买进。此时的利空消息被忽视, 例如央行不断提高存款准备金率和利率。不利消息甚至被曲解成有利消息。在下跌行情中, 利空消息同样被放大化, 如平安再融资事件, 平安融资1500亿使平安再融资遭到了股民的一致声讨。在自我怀疑的态度下, 越来越多的人离场导致了大面积的恐慌。于是市场再一次出现适应态度, 人们跟随群体抛售, 使得抛售行为同买进行为一样都一发不可收拾。值得注意的是, 心理学认为人们往往不原意承认失败, 所以在股市下跌中, 许多人不原意卖出, 所以自然被套牢。

参考文献

[1]拉斯.特维德.金融心理学[M].北京:中国人民大学出版社, 2004.

股市趋势技术分析-读书笔记 第5篇

股市趋势技术分析

道氏理论

1。平均指数（价格）包容一切。

2。三种趋势：

1）基本趋势：通常持续1年或数年。牛市，高点低点（每一个波浪，收盘价）都抬高，反之为熊市。

牛市-升势：建仓（主力进场，市场萧条，略有回弹）、上涨（高手进场，量价齐升）、高潮（散户进场，量高价高，垃圾股上扬，蓝筹股不涨）。阶段划分其实不重要，重要的是持有尺寸。

熊市-跌势：出货（主力出货，量高价平）、恐慌（放量下跌）、反弹或整理（修复）、慢跌（蓝筹补跌，利空出尽结束）。阶段划分其实不重要，重要的是持有现金。

2）次级趋势：牛市回调和熊市反弹，通常持续3周到数月。幅度为1/3到2/3。

3）小趋势：一般小于6天，很少超过3周。

3。两种指数必须相互验证。

4。交易量跟随趋势，牛市和熊市反弹中价升则量涨，价格比交易量重要，且只有一段时间的量才有意义。陷入争论其实意义不大。

5。平衡市-盘整（幅度5%以下）可以代替次级趋势，2、3周到数月，时间越长、空间越小，突破重要性越大。经常出现在次级趋势，有时出现在顶部（出货）或底部（建仓）。

6。只考虑收盘价。

7。明确反转信号才意味趋势结束。其实只是趋势的再次强调。

8。一旦主要趋势被确认或重新确认，过去的信号就被忽略，信号只存在于将来。每一次的再次确认，持续的概率逐步减少。

总结：两种指数收盘价高低点都抬高、压低为趋势，否则为平衡市，牛市持股，熊市持币，平衡市可做波段。

形态

买入才能上升，下跌可仅依靠重力。

1。头肩顶

右肩升势交易量较左肩和头部未能恢复，特别是价格升至左肩高点圆顶，交易量相对较少，那么应引起警告。

只有有效突破颈位线（如3%或3天）才能确认。

突破后幅度预测：从突破点最小幅度为头至颈位线的距离，或者是形态之前趋势的幅度两者的小的。

2。头肩底

头肩顶倒过来，主要区别有二，一是突破颈位线必须放量，二是很多时候有多重肩。

3。多重肩和顶：力度不如头肩顶和底。

中国股市“规模效应”成因分析 第6篇

【关键词】中国股市  规模效应  演化博弈论

一、引言

20世纪80年代以来，市场有效性理论，作为金融学领域最为主流的、影响力最大的理论之一，受到来自各个方面的挑战和冲击。而该理论受到挑战的根源，在于其无法有力地解释普遍存在的市场异象，包括与公司特征有关的异象以及与时间有关的异象两类。前者主要有规模效应和市净率效应。规模效应，又称为“小公司异象“，指的是规模较小的公司有较高的收益率，也即存在小规模公司投资的溢价的现象。该种异象最早由Banz于1981年发现，此后一直是金融学研究的热点之一，尤其是以大量行为金融学为研究方向的学者，热衷于从不同的角度对该现象作出解释。这种解释普遍基于行为金融学的两个原则，及套利的有限性与人类理性的有限性，但就具体的解释方法而言，则有着较大的差异。本文将从同样基于有限理性的演化博弈论角度出发，将噪音投资者与机构投资者抽象为股票市场博弈中的主体，结合股市的具体情况进行分析，以对这一问题作出解释。

二、文献综述

国内对于股市规模效应的研究，主要集中于检验这一异象在中国股市是否存在，以及对异象与成因进行综述性的介绍上。戴志敏和姜雨霏（2003）的文章概述了目前影响比较大的几种金融异象，并介绍了尝试对这些异象进行解释的一些心理学理论：投资者过分自信，启发性思维的失误，投资者心理期望中价值与权重的赋值以及心理账户的关闭回避情绪与心理会计。邹红梅和欧阳令南（2004）对国际学术界“规模效应”的解释进行了概括。其中包括：“忽略效应”，及市场参与者对小公司的经营状况缺乏了解，参与投资风险越大，因而收益越大。然而这种解释在中国无法成立，因为中国小公司往往是投资者追捧的热点。“壳资源优势”，及小盘股壳资源价值更高，更易于重组，更易于作为买壳上市的对象。“流动性效应”，及小公司的成交量太小，流动性不足，为弥补可能的损失则要求较高的收益。并且，他们认为“壳资源优势”是比较重要的原因。章晓霞和吴冲锋（2005）比较了中美股市规模效应的异同，得出市场操纵和投机风气盛行是中国股市小公司异象的原因。他们的研究也表明了美国股市的规模效应较中国股市更显著。张强和杨淑娥（2007）通过实证研究，比较不同规模的股票组合在规模效应消失前后换手率的变化，证实了过度投机是规模效应的产生原因。小市值股票的超额收益是对因过度投机产生的噪音交易风险的补偿。由此，对小公司效应原因的研究，应将重点集中在噪音投资者上。李华和冯玉广（2010）首次运用演化博弈论分析证券投资者交易行为，并将其运用于我国的证券市场。国外此类研究大多集中于对投资者非理性预期的先验成因，而非对小公司异象单独的分析。如Shleifer等（1998）构建了基于投资者反应不足和反应过度的BSV模型，以此来解释市场异象，并代替CAPM模型进行证券的股价。由于国内的研究大多没有将国内股市与国外股市进行比较，而且较多运用经验性的数据进行实证分析，因此，笔者认为有必要从先天的角度，并结合国内股市与国外股市的差别，对该问题进行解释。

三、模型构建与分析

（一）前提假设

首先，将股市的投资者分为两大主体，一位噪音投资者，一般称之为散户，二为机构投资者，一般称之为庄家。由于行为金融学的前提假设在于理性的受限，因此，在这里不对这两类参与者进行理性方面差别的假设，唯一区分它们的指标是下文的投入资金。根据李华和冯玉广（2010）构建的模型，投资者效用函数r=w/q[aq+q（△p/pt-a）]，其中，w为初始可运用资金，a为无风险利率，q为持有风险资产数量，pt为上期资产价格，△p为资产价格变动。而在中国，根据腾讯财经的估计，机构投资者资金则不足三成，因此假定在中国股市中，qn显著地大于qr，不妨假定2qr>qn>1.2qr。根据新浪财经的估计，美国股市中，机构投资者所占的比重相对较高。不妨假定qr>qn。△p/pt显然为资产的收益率，在此即为股票的收益率。王军波和邓述慧（1999）估计了利率以及成交量对股价变动的函数，如下：

上海证券市场：

R=-0.032rate+0.742vol

深圳证券市场：

R=-0.072rate+0.126vol

将rate代之以2013年10月日shibor的平均值，其值近似为0.05，将函数变化为：

上海证券市场：

R=-0.0016rate+0.742vol

深圳证券市场：

R=-0.0036rate+0.126vol

据此，构建收益矩阵如下：

最后，假设选择投资大规模公司的噪音投资者，个体比例为x，选择投资大规模公司的机构投资者，个体比例为y。

1.模型建立与分析。

根据假设和支付矩阵，可得各种情况下的平均适应度分别为：

Uln=yWn[0.0016+0.742（Qn+Qr）]+（1-y）Wn（0.0016+0.742 Qn）

USn=y*Wn（-0.0036+0.126Qn）+（1-y）*Wn[-0.0036+0.126（Qn+Qr）]

ULI=x*Wr[0.0016+0.742（Qn+Qr）]+（1-x）*Wr（0.0016+0.742 Qr）

USI=x*Wr（-0.0036+0.126Qr）+（1-x）*Wr[-0.0036+0.126（Qn +Qr）]

据此可得微分方程组：

△x/△t=x*（1-x）*（0.868WnQr*y+0.0052Wn+0.616QnWn -0.126QrWn）=G1（x，y）

△y/△t=y*（1-y）*[0.868QnWr*x+0.0052Wr+0.616WrQr- 0.126WrQn]=G2（x，y）

当G1（x，y）=G2（x，y）=0时，该系统达到平衡。由此可求得平衡点：E1（0，0） E2（1，0） E3（0，1） E4（1，1） E5（x5，y5），其中：

x5=（0.126WrQn-0.0052Wr-0.616WrQr）/0.868QnWr

y5=（0.126WrQn-0.0052Wn-0.616QnWn）/0.868WnQr

当Qr>Qn，x5<0。当Qr<Qn，y5<0。因此，无论中国股市还是美国股市，均不存在这一均衡点。

记该系统的雅克比矩阵为J（x，y），对应的迹为Tr（x，y）。为求J（x，y），分别对G1（x，y），G2（x，y）关于x，y求导。如下：

dG1（x，y）/dx=（1-2x）*（0.868WnQr*y+0.0052Wn+0.616Qn Wn-0.126QrWn）

dG1（x，y）/dy=x（1-x）（0.742WnQr+0.0052Wn+0.616QnWn）

dG2（x，y）/dx=y（1-y）[0.742QnWr+0.0052Wr+0.616WrQr]

dG2（x，y）/dy=（1-2y）[0.868QnWr*x+0.0052Wr+0.616WrQr -0.126WrQn]

据此，中国股市各均衡点结果如下表所示：

根据结果绘制相位图：

由结果可知，E1（0，0）是唯一的演化稳定点。因此，就长期而言，双方都倾向于将资金投入小市值的公司，小市值公司的股票受到投资者热炒，股价将高于大市值公司。（投资者从一开始就是非理性的，因此不存在从长期看股价会回归正常价值的情况，换句话说，驱使股价回归的理性预期从一开始就不存在。

同样，美国股市各均衡点情况如下表所示：

根据结果绘制相位图：

同样，E1（0，0）是唯一的演化稳定点。与中国股市不同的是，美国股市的不平稳点为E4（1，1）。

四、结论

中美股市的博弈都具有相同的均衡点，在长期的演化过程中，将导致小市值公司的股票需求量大于大市值公司，股价上涨，收益上升，而出现“小公司异象”。而中美股市不平稳均衡点的区别，则显示了，在美国股市中，将有更大的力量，推动整个博弈过程到达E1（0，0）的均衡点，这也解释了为何美国股市比之于中国股市，小公司异象更为明显。

由于本文中，造成大小市值公司实质差别的，是其股价对于需求增大所作出的不同反应，而造成中美股市区别的，则是机构投资者与个体投资者的比例，因此，可以认为，股价需求弹性的差异，是造成股市规模效应的原因，机构投资者与个体投资者的比例，是影响规模效应强弱程度的重要变量。

值得注意的是，本文尚未考虑市场参与人意识到小市值公司股价长期高于大公司股价后，所造成决策的变化。因此，忽略了规模效应可能与某一时期消失的可能。事实上，无论是中美股市，小公司效应都不是持续存在的，其存在与否，以及强弱程度，都随着时间的变化而波动。

参考文献

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[11]姚程.证券交易者行为的演化博弈分析[D]郑州大学.2012.

[12]Friedman D. On economic applications of evolutionary game theory[J] Journal of evolutionary economics，1998，8（1）：15-43.

股市的博弈论分析 第7篇

中国的股票市场有其深刻的微观基础。不同于正统得资本主义国家的股市, 有着中国特色社会主义市场经济的特点。比如市场中庄家的存在, 市场受政策的影响很大。从微观层面分析, 股票价格波动是由于参与者行为造成的。我们在这里把市场参与者分为两类:散户和庄家。散户泛指资金拥有量小的人, 庄家泛指资金操作量大的人, 于是股市的波动可以看成主要是散户和庄家博弈的结果。在此我们当然要假定股票市场参与者都是理性的。本文的分析都是以完全信息静态博弈为理论分析基础进行初始分析。

二、庄家与政府博弈

政府既是游戏规则的制定者, 也是游戏规则的裁判员, 即使政府不亲自参与到股市当中去, 但是对于国家而言, 股市毕竟是发展经济的方法。于是政府这个股市的裁判员既要维护中小投资者的利益, 避免庄家过渡操纵股票谋取暴利, 损害中小投资者的利益, 又不能绝对限制庄家的行为, 因为庄家的对股票的参与在一定程度上活跃了市场, 刺激了经济的发展。我们可以这样建立庄家和政府的博弈模型, 如下:

庄家以大交易量过分的操纵股票政府就会惩罚庄家, 庄家损失5, 政府收益4, 要是政府不控制庄家, 庄家就会受益10, 政府就会损失4;要是庄家以中交易量正常的参与股票政府不予控制, 庄家受益5, 政府收益2, 要是政府去控制庄家, 庄家受益0, 政府收益1。在这个博弈中纳什均衡是庄家以中等交易量参与股票获得受益5, 政府不控制获得收益2。这是具有合作性质的。现实中, 政府和庄家的博弈表现在为, 政府制定规则, 如果庄家违反了这些规则政府就会依据规则进行处理, 以维持股票市场的秩序。例如, 我国政府规定:“任何法人直接或者间接持有一个上市公司发行在外的普通股达到5%时应该自该市发生之日起3个工作日内, 向证监会, 公司, 交易所作出书面报告并公示”, 但是实际上庄家操作股票持有的普通股都远远大于总数的5%, 5%以下的持股量几乎是不可能操作个股的走势的, 这就体现庄家和政府的合作性质。实际上, 庄家和政府的博弈是以上述博弈模型为基础的完全信息动态博弈并且是一个重复博弈, 首先, 政府在两难选择中, 只能采取实用主义和灵活态度, 即在股市低迷时, 政府对庄家选择大于5%的行动采取不惩罚即默许态度, 当股市泡沫化显著时, 政府法不可能责众, 只能采取“杀一鸡给百猴看”的方式, 抑制投机, 挤出股市气泡。例如, 1997年

6月13日, 政府管理部门查处了海通等三家证券公司操纵上海石化等公司股票的行为。①然而, 股票市场上的参与人都明白, 上述三家仅仅是众多操纵股票市场庄家中的一小部分。庄家在与政府的多次博弈中, 也了解了其战略。因此, 在股市低迷, 政府希望股市升温, 少部分庄家进入股市时, 他们亦会纷纷由潜在进入成为实际进入者;当股市升温时, 庄家们预见到泡沫化将产生, 但他们也并不会因此退出, 因为:第一, 股市泡沫化尽管实际上存在, 但到底在什么具体水平上发生是一个模糊值。第二, 当政府认为股市已经泡沫化, 要采取措施时, “众猴” (庄家) 中到底谁将成为“鸡”被“杀”也是不确定的, 尽管必定会有一只猴子将被当作“鸡”, 但对每只“猴子”来说, 1%是一个小概率, 而小概率事件是可以当作不会发生的。这样这一博弈的结果是, 庄家会在其资金约束下不断地炒作下去, 直至泡沫化政府采取惩罚少数典型庄家时, 才开始收敛。

三、庄家与散户博弈

庄家和散户的博弈是市场正最主要的形式, 讨论庄家与市场的博弈可以讨论庄家的意义。散户单个资金拥有量小, 而且处于信息劣势, 市场上行为上行为方向, 不可能形成控制力, 实质上是价格的接受者, 在市场上处于劣势地位。我们可以用智猪模型分析:

显然小猪代表的是散户, 大猪代表的是庄家。这里按代表的是提升股价, 等待代表的是等待另一方提升股价之后自己再去搭便车。这样理解之后完全可以用智猪模型分析散户和庄家的博弈。在这个博弈中, 纳什均衡是散户等待, 庄家按。实质上就是散户搭庄家的便车。庄家要获利, 只有自己收集信息, 利用大资金的优势拉升个股, 获取差价。散户既无能力收集信息, 也无能力操纵价格, 其最优战略只能是跟庄家。虽然散户跟庄家这一战略没有错, 但在实际过程中, 散户却远没有“智猪博弈”中的小猪那么幸运。这是因为, 首先, 中国股票市场上的博弈, 实际上也是一个“零和博弈”。从根本上说, 股票市场上投资者的收益来源于股息, 但我们即使认为中国股市中每个上市公司公布的净利润都是真实的。那么, 所有上市公司每年的利润还都抵消不了交易所、证券机构的手续费和政府收取的印花税。例如, 1996年, 沪深全部上市公司的总利润为300亿元, 而印花税和交易手续费相加超过了300亿元。其次, 庄家与散户博弈实际的类型属于不完全信息动态博弈。从这一博弈的信息角度来看, 庄家与散户之间信息存在严重的不对称性, 庄家掌握信息而散户不掌握信息。这表现在: (1) 庄家往往占有某个股很大的份额, 他可以准确推算出其他所有散户占有的份额, 而散户只能通过技术分析, 例RSI值等指标从概率上估计庄家的情况。 (2) 庄家往往与上市公司关系密切, 掌握着上市公司的内幕消息。甚至上市公司还常常发布有利于庄家的信息。而这一点, 散户是做不到的。 (3) 庄家往往收买媒体或股评人士发布虚假但对其有利的信息。股评人士在报上散布琼海药虚假业绩就是一个典型案例。从博弈的顺序来看, 可以视作庄家先采取行动, 在低价位时悄悄吸筹, 而一般散户无法觉察, 因而这时, 博弈还具有静态博弈的性质。但当庄家吸筹完毕, 开始拉升价格, 散户从概率上大致判断出某个股有庄家, 从而跟庄时, 这一博弈就变成了一个动态博弈。由于庄家也知道散户的战略, 因此, 庄家的行为就常常具有欺骗性, 所以在博弈中, 只有少量有分析能力的散户才能赢利, 大部分散户将会屡屡上当而亏损。总之, 交易所与庄家、庄家与散户的博弈, 其总的结果是, 交易所增加了收益, 庄家获得了中等规模的利润, 少数散户获取少部分盈利, 大多数散户亏损。

四、庄家与庄家博弈

庄家与庄家博弈的情况多种多样, 有实力相当的庄家之间的博弈, 有小庄家与大庄家之间的博弈, 不同庄家之间的博弈在不同情况下也有不同的特点。在此我们只讨论一种情况, 在这种情况下我们用在位者和进入者之间的博弈模型分析:

先假设市场上有只有两个庄家, 庄家A是在政府允许范围之类的庄家, 这个庄家正在操作某只股票, , 庄家B通过观察发现庄家A正在操作某只股票, 他的策略选择是和庄家A共同操作股票还是去操作别的股票, 博弈的支付矩阵如上。这个博弈的纳什均衡有两个分别是B进入, A默许和A斗争, B不进入。但是A斗争, B不进入是一个不可置信的威胁.所以实际上纳什均衡只有一个就是A默许, B进入。另外A的目标利润是是5, , 并在B进入时候保持不变, B的目标利润是3.那么, A, B共同需要获得的目标利润比只有庄家A的时候多了3个单位, 因此当B进入时, 该只股票必会有更大的交易量和更大的泡沫。这里只是分析了两个庄家的情况, 可以想象, 市场上大大小小的庄家很多, 同一只股票可能有多个装甲参与的现象很是常有。例如, 2011年6月30日, 比亚迪登陆A市场第一天涨幅将近50%, 上市前5天多涨幅将近200%, 这还是比亚迪A股发行价远远高于当日H股股价前提下发生, 通过WIND数据库我们可以发现暴涨的时候多个庄家经过了多次换手。中国市场非流通股的存在庄家操纵的可能性和力量的大小, 例如吕梁的中科系的构建充分显示出通过与地方国资委购买国有股和法人股坐庄的惊人力量和各种庄家操纵相同股票的情况。在这里我们仅仅分析的是在抬高股价时候庄家博弈的行为, 庄家在卖空股票的时候分析与此类似。

参考文献

[1]郭显光, 易晓文.中国股票市场的效率性分析[J].数量经济技术经济研究, 1998, (8) .

中国股市收益波动特征分析 第8篇

在现实的金融市场里,资产收益率序列的波动性经常表现出波动聚类和杠杆效应,资产收益率的分布表现出高峰厚尾的特性,这些特征明显违背了传统模型中收益率服从正态分布及收益率的方差不随时间变化的经典假设。为了有效地模拟这些特征,Engl (1982)首次提出了自回归条件异方差(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ARCH)模型,Bollerslev在1986年ARCH模型基础上提出了推广的自回归条件异方差(GARCH)模型,GARCH模型很好地刻画了多数金融时间序列的异方差性和波动高持续性以及收益率服从高峰厚尾分布等特性,成为经济计量中研究波动性的重要工具。随着GARCH模型的不断发展和对金融序列波动性的研究的逐渐深入,发现传统的GARCH模型对金融时间序列的波动持续性的描述存在着一定的局限性,从传统GARCH模型估计得到的结果表明波动具有很高的持续性的特征,在建模过程中若不考虑时间序列中的结构变化,容易导致条件异方差过程产生伪持续性,其表现为模型估计结果是IGARCH(Integrated GARCH)模型或者条件异方差过程具有长记忆性(long memory)。另外,因为标准GARCH模型的估计方法,如拟最大似然估计(QMLE)、广义矩估计(GMM)都要求模型参数和非条件方差在样本期内是保持不变的,因此如果样本期内时间序列发生结构突变,那么这些估计不仅会失效,而且也会影响到时间序列的非条件高阶矩的存在性和模型的预测能力。Hsu等最早开始时间序列方差结构变点的研究,并在最近二十多年里得到了深入发展,有许多研究者将这一研究拓展至GARCH模型,SV模型等时间序列模型中。美籍华人邹至庄于1960年提出了Chow’s断点数理检验方法,其思想是对每个子样本分别独立拟合方程与全样本方程比较,观察两组方程的残差平方和。在我国针对中国股市波动性结构突变诊断的研究并不是很多,张世英和柯珂(2002) 使用分整增广GARCH-M模型分段建模方法检测了上证指数的结构性变点,计算量较大且变点来源不明。陈浪南和黄杰鲲(2002)从深成指数的日收益率序列入手,使用迭代累积平方和算法,检测到序列中的方差结构变点,并分段建模考察了利好消息和不利消息的非对称影响。杜江、赵昌文和杨记军(2003)采用迭代累积平方和MV算法对沪深股市的结构变点进行了检测,均发现了30余个结构变点。田铮儿、王红军和韩四(2008)对残量累积和检验统计量推广到GARCH(p,q)模型,利用新检验统计量对浦发银行股票价格序列进行了单一结构变点实证分析。叶阿忠、倪小平和周杰(2007)均利用修正迭代累积平方和算法检测出沪深A、B股指数收益序列的方差结构变点。本文将利用Chow’s断点检验方法系统检测上证指数收益的方差结构变点,并详细分析其与经济或政治事件的关联,证明结构性变点的来源。

二、上证综指收益率结构性变点检验分析

(一)样本选取和数据来源为了研究我国股市波动的变化特征,选取我国上证综指作为主要研究对象,样本期为1990年12月19日至2011年4月13日共4975个观测值的日收盘价格的时间序列作为样本。(数据来自于新浪财经网站。原始序列为日收盘价格数据,取上证综指取对数收益率,即分别对上证综指进行自然对数一阶差分的处理:rt=lnpt-lnpt-1。其中,rt表示第t期收益率,pt表示第t期收盘价。

注:表1中各统计量后括号内的值是检验的概率值,各ADF检验中模型全采用无截距无时间趋势的模型形式,各检验名称后面括号里的数字指选择的滞后阶数(以下各表相同)。

(二)描述性统计从表(1)中的描述性统计数据可以看出上证综指的峰度141.0797远远大于3,而且Jarque-Bera统计量都拒绝了原假设的正态分布,呈现高峰厚尾的特征。Ljung-Box(12)统计量54.006显示上证综指收益率都存在显著的相关性, 同时ARCH-LM (4) 统计量21.2556显示上证综指收益率存在显著的ARCH效应。ADF检验显示上证综指收益率拒绝了单位根的原假设,因此收益率序列是平稳的。综上所述,对这上证综指收益率序列进行GARCH建模是合适的。

(三)上证综指收益率波动的结构变点检测及原因分析首先介绍Chow分割点检验模型。Chow分割点检验的基本原理是先将样本观测值根据分割点划分成两个或两个以上的子集,且这些子集所包含的观测值的个数必须大于方程待估计参数的个数;然后使用每个子集的观测值和全部样本的观测值分别估计方程;最后比较有约束的残差平方和与无约束性的残差平方和,判断模型的结构是否发生了显著性变化。其中使用F统计量和LR统计量进行检验,在无结构变点的原假设下,LR统计量渐进服从x2分布,其自由度等价于分割点个数乘以模型待估计参数的个数。以一个断点为例Chow检验统计量计算如下:

其中RSS*表示受到约束的整个样本下的残差平方和;RSS1是第一个子样本下的残差平方和;RSS2是第二个子样本下的残差平方和;K是回归中变量个数,包括常数项;N是整个样本的观测期。 其次分析上证指数收益的波动结构变点。从图(1)中可以明显看出上证指数存在着收益率的结构变点,为了准确找出这些结构变点, 本文采用chow检验方法进行结构分析。图(2)是其中一个检验结果,其他几个断点用同样的方法检测得出,所有结果见表(2)。下面从历史记录中找出发生在这7个时点附近的重大事件。第一个,我国股市的初期发展存在很多规则制定不全面、交易不规范并且股市规模较小等特点,在“邓小平南巡讲话”后对我国股市进行肯定的重大历史条件下,我国在1992年5月20日全面取消了股市的涨跌幅限制第二天(5月21日)沪市全面开放股价,先前受到涨限制的新股顺势暴发,上证指数从1992年5月20日的616.64点直接上升到收市的1265.79点,涨幅达105%。第二个,1994年7月30日中国证监会 “三大救市政策”出台:年内暂停各种新股的发行与上市、有选择的对资信较好的证券机构进行融资、逐步吸引外国基金投入A股市场。受这些利好刺激,股市经历了比较疯狂的一天,沪、深两市场飙升达30%。第三个,1997年8月15日,国务院做出决定,沪深交易所划归中国证监会直接管理;中国证监会任命屠光绍为上海证券交易所总经理。1997年10月8日,国务院举行第62次常务会议,原则通过《证券投资基金暂行管理办法》;1997年10月23日,中国人民银行第三次降低存贷款利率,年存贷款利率的平均降幅分别为1.1%和1.5%。第四个,2006年11月20日,上证指数重新突破了2000点大关; 2006年12月14日,上证指数创下了自创立16年以来的新高,达到2250.32点;2006年12月26日,沪指收报2505.32点,当日成交额达到457.9亿元,首次突破了2500点高位。2006年12月起,中国股市真正进入了长达约一年的疯涨的“牛市”行情,并在2007年10月16日创出历史最高6124.04点。第五个,2008-11-21受美国次债危机和金融危机的影响,2008年以来,我国A股市场一直保持单边下跌行情, 上证综指自1月2日的5272.81点一直下跌,美国雷曼兄弟银行倒闭,美国股市暴跌,央行下调银行准备金和贷款利息,致使金融股大幅下跌,上证指数跌破2000点,9月18日跌至1802.33点至10月28日的最低点1664.93点,跌幅超过68%,居新兴市场前列。中国出台紧急救市策略止跌。第六个,自上证综指于2008年10月28日跌至最低点后,我国股市开始缓慢上扬,走出了将近持续11个月的下跌行情,并且陆续开始上升。第七个,2009年7月29日,金融危机全面爆发以来全球最大一单IPO中国建筑在沪市登陆,上海证券发生了有史以来3031.75亿的最大单日成交量,并出现2009年最大跌幅,盘中连破3400、3300、3200整数关,报收3266.43点。2009年8月26日国务院常务会议研究部署抑制部分行业产能过剩和重复建设,引导产业健康发展。从图(2)中,能更直观地发现我国股市这十几年来发展过程中波动的阶段性变化。

三、上证综指收益率序列检验分析

(一)描述性统计根据上文基于chow检验检测出来的7个结构变点,依次将原收益率时间序列分为8个子样本:S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S7、S8。从表(3)中的数据可以看出8个样本区间均具有不同的均值和标准差,而且差异较大,偏度、峰度和Jarque-Bera统计量都表明这8个样本区间的日收益率具有明显高峰厚尾的特征,且不符合正态分布。因此,采取分段建模是合理的。

(二)ADF单位根检验从表(4)中ADF单位根检验的结果,可以发现各子样本区间的收益率序列t统计量均不超过1%,都拒绝了存在单位根的原假设,所以各子样本子序列仍是平稳的。并且Ljung-Box检验的修正Q统计量表明,总体样本的Ljung-Box检验都在5%的显著水平上拒绝了原假设存在12阶序列不相关,各个子样本区间S1至S8的Ljung-Box检验均接受了原假设,表明这8个子样本区间的收益率序列不存在自相关。这表明随着我国证券市场的发展和市场有效性的逐渐增强,我国市场体系逐步走向成熟。而ARCH效应的检验结果表明除了子样本区间S3、S4和S7外,其他5个子样本区间内的收益率序列都存在显著的异方差性。阶段S3和S4刚好分别对应着2006年底至2008年初的大牛市行情与2008年初至2008年11月份的大熊市行情,这表明在股市大涨或者大跌的背景下,序列都呈现为平稳的白噪声过程。

(三) 自相关函数分析从图(3)可以得出,上证综指日收益率的平方序列的自相关函数(ACF)并不是呈现指数衰减,而且在滞后阶数达到80时,它的自相关函数值(ACF)仍然是显著且不为零,这表明上证综合指数收益率的波动性呈现有长记忆性特征。观察图(4),可以发现S7、S7、S8子样本区间的平方收益率序列的自相关函数(ACF)基本成指数衰减的形式,原上证综合指数收益率平方序列中的长记忆特征已经消除。这表明上证综合指数收益率的波动实际上具有“伪长记忆性”的特点。

(四)分段GARCH诊断分析对子样本S1、S2、S3到S8进行分段进行GARCH建模。模型形式、估计结果、诊断结果见表(5)。建立ARMA(m,n)-GARCH(p,q)的模型,同时考虑到我国股市的日收益率序列具有可偏、高峰厚尾性与非对称等特点,所以考虑序列残差服从偏广义误差分布(Skewed Generalized Error Distribution,简记为skew-GED)。根据表(5)的数据结果,可以发现下述结果:(1)除了子样本区间S1、S2、S3的估计结果中参数ω未能通过t检验以外,其他参数在5%水平上都是显著的。其中,偏度参数ξ在子样本区间S1和S6里的值分别是1.112和0.9092,同时峰度参数v在全样本还是在各子样本区间的值都在1左右,这也表明考虑残差服从偏广义误差分布是合适的。此外,在各样本区间的模型诊断结果中,除了S2、S6的残差ARCH-LM检验在滞后阶数为10时的情况下概率大约为5%外,其他各残差诊断检验都接受了残差序列没有相关性和无ARCH效应的原假设,这也表明用GARCH模型描述各阶段收益率的波动情况的效果比较好。(2)观察描述性波动的持续性参数,α+β,各样本区间波动的持续性的参数全部小于总样本条件下波动持续性的参数,且总体样本波动的持续性的参数的值等于0.984218,非常接近于1,这表明全体样本收益率波动实际上具有很高的持续性,这时的模型与IGARCH模型同样比较接近。子样本区间的持续性参数的(除去无效的分段)最大值为0.09789,最小值为0.707633,与整体建模相比,参数的值显著减小,这与Lamoureux&Lastrapes在1990年的结论是一致的。这表明如果忽略我国股市收益率波动的结构突变性特征,盲目使用GARCH模型建模可能会导致股市波动的持续性会被高估,出现伪高持续性的现象,或伪IGARCH效应。(3)观察无条件方差ω/(1-α+β),总体样本无条件方差为6.42154E-06,表5中的各子样本区间的无条件方差为2.007E-05、9.316E-06、8.432E-05、0.000166、7.48E-06、7.56E-05、9.316E-06和4.98E-06,发现总体样本的无条件方差和子样本的无条件方差有比较大的差异,这也表明上证综合指数存在方差结构变点。(4)进一步分析各样本的系数α和β。α系数越大表明股票波动对市场反应越迅速,越剧烈,在条件异方差序列图中反映出的波动是长又尖的。通过表(5)中8个样本区间内α的变化,发现(除S2、S4)α是逐渐增大的,这表明我国的股市波动正在慢慢减缓。β系数越大表明市场对条件异方差的冲击反应经过的时间越长,波动的持续越久。通过表(5)中8个子样本区间内的β变化情况,同样可以发现(除S2、S4)β有逐渐减小的趋势,表明股市的波动的持久性正在增强。

注:表(5)中未列出均值方程中的各参数的估计结果;序列的无条件方差是;当偏度参数=1,则残差即为对称的广义误差分布(GED)。

四、结论

股市衍生功能的战略分析 第9篇

关于股市, 可以说是众说纷纭莫衷一是。对于股市功能, 也是智者见智仁者见仁。列举如下, 有五功能说, 认为股市有促进融资、投资增值、资源优化配置、定价、促进公司治理五个基础功能。[1]有蒸发财富抑制通胀说。[2]有直接投融资说。[3]有坚持晴雨表说。[4]这些观点都有道理, 反映了我国股市功能真实性的一面。以上学者和研究人员主要是围绕股市的基础功能展开研究和分析的。

本文认为股市的原始功能就是为资金供需双方提供直接投资直接融资的可能、便利及实现, 其他功能都是在此基础上衍生的。以下将从不同角度分析股市的衍生功能。

1 股市的衍生功能

1.1 从税收角度来看, 股市具有增加政府收入的功能。

股票交易印花税对于中国证券市市场, 是政府增加税收收入的一个手段。中国税法规定, 对证券市场上买卖、继承、赠与所确立的股权转让依据, 按确立时实际市场价格计算的金额征收印花税。[5]

1.2 从就业角度来看, 股市具有促进就业的功能。

从事证券行业及其相关的人员数未能有精确地统计, 从战略上估计, 从产业链角度估计, 应该是一个庞大的数字。证券公司从业人员、证券投资咨询公司从业人员、职业股民半职业股民、证券信息系统设计、开发、维护人员、证券类考试从业人员、证券类教育从业人员、证券行业监管从业人员等等构成了一个证券行业就业链。虽然股市只是证券市场的一个子市场, 但可以明确的估计股市相关从业人员是一个庞大的数字。当然, 也有泥沙俱下的情况, 每轮牛市都会催生很多的股市骗子, 他们也在就业, 可谓黑色就业。在国家就业形势严峻的形势下, 股市提供了相当宝贵的就业岗位, 缓解了国家的就业压力。

1.3 从财富分配角度来看, 股市是一个财富再分配的场所, 具有财富再分配功能。

最理想的是股市直接投资者从股市直接融资者那里获得财富增值的一部分, 获取分红, 对此我们要对那些高股息率的上市公司表示敬意, 他们是中国股市中上市公司好榜样。其次, 就是现在常见的, 零和博弈和近似零和博弈, 财富在向部分人集中, 更有甚者, 部分上市公司就是来圈钱的, 压根没有融资增值回报股民的理念, 这应该从制度上加以管理, 上市公司持股者, 特别是高管持股者, 不能随意套现手中的股票, 现在流行的是股票锁定期, 是基于时间的管理, 这没有触及根本, 是不科学的, 因为直接投资的股民根本不需要什么公司高管的持股时间, 而是需要资金的投资回报, 所以高管套现及其套现比例必须基于上市公司融资分红比例, 基于融资分红比的高管套现约束才是科学的, 这才是核心。

1.4 从信息角度来看, 股市具有预警、预好的信息功能, 也就是“晴雨表功能”。

管理正常的基于经济基本面的股市往往是经济的晴雨表, 股市还是国家政治形势的晴雨表, 军事形势的晴雨表, 社会形势的晴雨表, 科技形势的晴雨表。网络股、新能源股、军工股、科技股、农业股、资源股、钢铁股、基建股、石油股、安全概念股、机器人概念股等等轮番表演, 成为一时股市宠儿, 就是证明。其中, 机器人概念股的强势就反应了我国人口老化、人力成本上升的社会劳动力形势。

1.5 从心理素养角度看, 股市是人性的一面镜子, 具有鲜明反映人性的功能。

在股市中, 各种角色都在表现自己的人性, 投资者、融资者、监管者、中介机构、交易机构、甚至置身股市外的旁观者等等都在表演人性, 有的贪婪, 有的恐惧, 有的乐观, 有的悲观, 有的扼腕叹息, 有的幸灾乐祸, 有的麻木迟疑等等。对于股市, 从心理层面, 我们要把它作为修身养性的场所, 在真真利益损益面前, 保持淡定, 根据股市实际演变和自己的预判不断提高自己的研判水平, 磨砺自己的心智, 当然, 这是要付出金钱代价的, 经济风险承受能力差的不参与此项。很多人, 平时很牛, 置身股市之外时牛, 算无遗策, 很骄傲, 进入股市后就知道自己的浅薄和稚嫩之处了, 股市是治疗骄傲心病的绝佳场所。

1.6 从娱乐角度来看, 股市具有娱乐功能, 也是股市“赌性”的表现, 也是人类释放赌性的场所, 赌性是人类本性之一, 只是个体之间有量的差异罢了。有些股民知道股市的厉害, 股市的丑陋, 但是还是进入了, 只是进入的目的主要不是一定要博取财富, 他们仅仅使用自己的万分之一二的闲置资金于股市, 嬴则小喜, 亏则淡然。有时间有闲钱有较强风控能力的有较强赌性的喜欢检验自己的判断的又无其他重要事情的比较适合如此进入股市玩玩。

1.7 从管理角度来看, 股市有检验金融管理水平和促进金融管理水平提升的功能。

从国家管理层面来看, 现代世界早已经进入金融时代, 西方列强一般不会再利用坚船利炮来赤裸裸的侵略我们中国了, 因为我们在军事上有杀手锏, 有护国利器。但他们一直在全球一体化的进程中不断的诉求金融自由化或者叫金融市场化, 按他们的游戏规则玩。对此, 他们驾轻就熟, 看准时机就发动金融战, 货币战, 股市就是他们袭击的最佳市场, 轻而易举的洗劫我们来之不易的财富, 他们的主要策略就是和当事国的地下钱庄, 甚至和某些银行勾结, 开动舆论, 提交什么专家学术研究报告, 发布什么信用评级, 大造舆论, 先恶意做多, 再择机恶意做空, 或者反之, 两面洗劫。作为国家层面的股市管理机构———中国证监会应不得不防, 应有应对预案。这次2015年6月中下旬以来股市的非正常暴跌就有外资和内鬼勾结的身影, 他们还口口声声让市场做主, 有关铁证公安机关还在侦查中。我们的管理层应该以保护中国股民特别是中小股民的利益为天职, 不能为了市场而市场, 非常时期采取非常手段, 不管有没有国际先例, 没有什么输理的, 畏手畏脚, 前怕狼后怕虎的, 就会丧失国家利益。这次股市暴跌, 根据各方面的反映和现实成绩来看, 证监会的应对能力很不强, 缺乏帅才, 部级各部门缺乏协同, 股市保卫战打得很难看。应该考虑在证监会之上设立金融安全委员会加强我国金融安全战略管理, 要由心向国家和人民同时有战略家本事的金融帅才来管理才行。

从企业管理层面来看, 上市公司需要披露公司相关信息, 有利于全社会特别是其持股股民的监督, 虽然现在来看这方面还非常虚弱, 不过, 前十大股东还是有监督力的, 比封闭运行的公司可能要好。

从股民个体管理层面来看, 只要是不断学习, 不断总结的股民, 其资金管理能力、风险防控能力等都会有所提升, 且这些能力还会在股民的其他方面发生迁移, 连锁反应, 也提高了其他方面的管理效率和管理效益, 不过有时候这种提升的代价较大, 有时是刻骨铭心的代价。

以上7种功能就是股市的衍生功能, 股市的功能是个功能链, 不可片面看待股市的功能。

2 结论

作为正在崛起中的中国, 没有大国金融, 没有强大金融管理能力, 没有健康发展的股市, 那么中国的发展就是不完全的。发展实体经济和发展金融经济犹如鸟之两翼, 不可偏废。充分认识股市的衍生功能有助于我们正确的定位股市在我国经济发展中的战略作用。

摘要：股市在现代金融领域具有重要的战略地位。股市除了具有融资、投资等基础功能之外, 还有较多的衍生功能。本文主要探讨股市的7大衍生功能, 以期能全面认识股市功能, 在中国经济发展中正确定位股市。

关键词：股市,基础功能,衍生功能,定位

参考文献

[1]佚名.中国股市主要功能之我见[EB/OL][2015-09-06].http://wenku.baidu.com/view/aba9c0629b6648d7c1c7467a.html.

[2]时寒冰.股市功能就是蒸发财富帮政府抑制通胀[EB/OL][2015-09-06].http://bbs.tianya.cn/post-stocks-1230370-1.shtml.

[3]陈峥嵘.推动股市功能回归[N].国际金融报, 2003-01-22 (4) .

[4]蔡恩泽..股市功能错位致“晴雨表”失灵[J].时代金融, 2011 (7) :18-20.

银行资金进入股市的博弈分析 第10篇

1.博弈各方信息是完全的, 是指博弈各方对自己与其他局中人的所有与博弈有关的事前信息有充分的了解。

2.银行资金主要是指银行的流动性过剩资金, 主要包括:超额准备金、存放中央银行法定财政存款、存放中央银行备付金和大量的库存现金等项。

3.允许商业银行进入股市的情况下政府获得的收益大于不允许商业银行进入股市的情况下的收益。

二、银行和政府间博弈分析

政府有两个博弈策略分别为允许银行进入股市和不允许银行进入股市, 同时银行也有两个博弈策略分别为资金进入股市和不进入股市。在政府允许银行进入股市时的条件下, 如果银行决定进入股市, 此时银行将获得数额为R0的投资收益, 政府将获得数额为r0 (主要是印花税和佣金) 的收益, 如果银行决定不进入股市, 银行将要承担数额为R2 (支付给储户的存款利息) 的资金成本, 而政府将失去金额为r0的收益;在政府不允许银行进入股市时的条件下, 如果银行进入股市, 则政府会对银行作出金额为R1的罚金, 而银行则要上缴金额为R1的罚金的同时还要承担数额为R2的资金成本, 如果银行决定不进入股市, 此时银行将要承担数额为R2的资金成本, 而政府没有任何收益和损失。

注:r0>R1>0

假设银行进入股市的概率为p, 则不进入股市的概率为 (1-p) ;政府允许银行进入股市的概率为q, 则政府不允许银行进入股市的概率为 (1-q) 。

则银行的期望收益为:

EU=p[qR0+ (1-q) (-R1-R2) ]+ (1-p) [q (-R2) + (1-q) (-R2) ]=p[qR0+ (1-q) (-R1-R2) ]+ (1-p) (-R2)

令∂EU/∂p=qR0+ (1-q) (-R1-R2) +R2=0, 得q*=R1/ (R0+R1+R2)

当qq*时政府允许银行资金进入股市。

政府的期望收益为:

EU=q[pr0+ (1-p) (-r0) ]+ (1-q) [pR1+ (1-p) 0]= (2p-1) qr0+ (1-q) pR1

令∂EU/∂q= (2p-1) r0-pR1=0, 得p*=r0/ (2r0-R1)

当pp*时银行进入股市。

博弈的均衡解有两个, 一个是银行进入, 政府允许, 他们的收益分别为R0和r0;另一个是银行不进入, 政府不允许, 他们的收益分别为-R2和0, 此时银行会寻找其他投资途径, 如把资金贷给企业。

三、银行、政府和企业间博弈分析

政府有两个博弈策略分别为允许银行进入股市和不允许银行进入股市, 银行也有两个博弈策略分别为银行进入股市和不进入股市, 同时企业也有两个博弈策略分别为向银行贷款和不向银行贷款。

1.政府选择不允许银行进入股市的投资策略

如果银行进入股市, 则政府会对银行做出金额为R1的罚金, 而银行则要上缴金额为R1的罚金的同时还要承担数额为R2的资金成本, 企业在决定贷款时因没有获得银行贷款而失去数额为X0的利润, 企业决定不贷款时将没有任何收益和损失。如果银行决定不进入股市, 将资金贷给企业, 企业贷款条件下银行将获得数额为R3的净利差, 而政府没有任何收益和损失, 企业因获得银行贷款将得到数额为X0的利润, 企业不贷款条件下, 银行将承担数额为R2的资金成本, 而此时对企业和政府而言没有任何收益和损失。

(每格的三个数从左到右依次表示银行、企业、政府在该局时的盈利)

2.政府选择允许银行进入股市的投资策略

如果银行决定进入股市, 此时银行将获得数额为R0的投资收益, 政府将获得数额为r0的收益, 企业在决定贷款时因没有获得银行贷款而失去数额为X0的利润, 而企业在决定不贷款时对他没有任何收益和损失。如果银行决定不进入股市, 将资金贷给企业, 企业贷款条件下银行将获得数额为R3的净利差, 而政府没有任何收益和损失, 企业因获得银行贷款将得到数额为X0的利润, 企业不贷款条件下, 银行将承担数额为R2的资金成本, 而此时对企业和政府而言没有任何收益和损失。显然, (银行不进入股市, 企业向银行贷款, 政府不允许) 和 (银行进入股市, 企业不向银行贷款, 政府允许) 为纯策略Nash均衡, 理性的政府为了防止银行和企业联盟, 保证自己获得最大的收益r0 (r0>0) , 会选择允许银行进入股市的策略, 同时理性的银行会预料到政府会选择该策略, 从而银行会选择进入股市的策略, 此时银行的收益为R0, 理性的企业则会选择不向银行贷款的策略。则博弈的Pareto最优均衡结果为 (银行进入股市, 企业不向银行贷款, 政府允许) , 收益为 (R0, 0, r0) 。

注:R0>R3>0 (每格的三个数从左到右依次表示银行、企业、政府在该局时的盈利)

摘要：巨额资金的进出会引起资本市场的剧烈变动, 资本市场的变动对一国的经济以及社会的稳定有着重要的影响, 银行资金是否可以进入股市一直是个争议的话题, 利用博弈论的基本理论从不同角度进行分析, 银行资金是否可以进入股市, 在什么样的条件下可以进入股市。

关键词：银行,股市,信息

参考文献

[1]张艳.中国证券市场的信息博弈与监管研究[M].经济科学出版社, 2005.

[2]王则柯, 李杰.博弈论教程[M].中国人民大学出版社, 2005.

股市动态分析30回顾及评价 第11篇

股市动态30指数上期收1473.54点，本期收于1399.83点，下跌5%，其中股票组合下跌7.56%。本期上证指数下跌10%，中小板指下跌8.14%，创业板指下跌12.35%。股市动态30指数自2008年1月1日设立以来，上涨39.98%，同期上证指数下跌30.37%。本周股市动态30指数、股票组合均跑赢上证指数。

中恒集团（600252）发布2015年半年度业绩快报及中期利润分配预案，公司上半年实现营业总收入10.52亿元，同比减少41.33%；实现归属上市公司股东的净利润6.19亿元，同比增长26.32%；同时，公司拟向全体股东每10股转增7股送红股13股，并派发现金红利3.25元。

广电运通（002152）发布公告称，7月29日董事会会议审议通过了《关于收购深圳市创自技术有限公司70%股权的议案》。公司拟以自有资金约1.37亿元收购深圳市创自技术有限公司70%的股权，创自技术是我国智能卡行业第一家自主研制嵌入式读卡器、发卡器的企业，创自技术2013年、2014年、2015年前4月的主营业务收入分别为4418万元、7108万元、2243万元，对应的净利润分别为506万元、1080万元、408万元。

中国股市量价关系分析 第12篇

关键词：量价关系,二元混合模型,信息流

股市是一个瞬息万变的战场, 中国股市亦是如此。早些时候很多人认为炒股票是一种近似赌博的行为, 形成这样的观念可能是由于中国股市沉睡了太长时间, 让人无法认清。近两年中国股市得到了很大的发展, 当然笔者所说的发展不是指数点上的上升, 06年开始的中国牛市让更多的人由老百姓成为股民, 同时牛市中的几次大幅度的下跌让股民们知道股票不是一个简单的投机游戏。

对证券市场价格波动与交易量关系的研究一直是国际金融领域重要的课题。对股市量价关系有关方面的研究, 国外相对较多。主要有Clark (1973) 、Epps (1976) 、Tauchen (1983) 等, 建立并发展了量价关系的混合分布假说 (MDH) 理论。该理论认为, 价格波动与交易量是由潜在的不可预测的信息流共同决定的, 信息流的冲击将同时影响到交易量和价格的波动, 价格和交易量对信息流冲击的反应是瞬时的, 交易量随价格波动的增加而增加, 绝对收益与交易量之间存在正相关关系。Copeland (1976) 提出了连续信息到达假设, 认为市场信息的逐步扩散的, 这一过程将引起交易量和价格的变化, 并指出价格波动和交易量的变化是同步的。Westerfield (1977) 和Pitts (1983) 通过实证研究发现证券市场的价格收益和交易量之间存在正相关。

Clark (1973) 提出了研究量价关系的“混合分布假说” (MDH) , 从信息的视角揭示了股票市场价格的生成机制, 树立了量价关系理论与实证研究的重要里程碑。“混合分布假说”认为, 日价格波动与交易量是由潜在的直接因素信息流过程共同决定的, 信息流称为混合变量。Clark (1973) 使用交易量作为潜在信息过程的替代指标, 发现其对价格的波动有着显著的解释能力, 后来的许多研究大都支持交易量与价格波动的正相关关系。Lamoureux and Lastrapes (1990) 第一次把交易量作为弱外生变量直接加入到GARCH (1, 1) 模型的波动方程, 发现交易量和价格波动是有相同因素共同趋动的, 从而证明交易量代替的信息过程是价格波动ARCH效应的根源。但该推论基于交易量作为量价系统的弱外生变量, 这对于价格波动和交易量由信息联合决定显然是不充分的。Tauchen and Pitts (1983) 把交易量作为系统的内生变量重新定义了Clark的单元混合模型, 提出了二元混合分布理论模型。Lamoureux and Lastrapes (1994) 和Liesenfeld (1998) 等对二元混合模型进行的实证检验, 认为二元混合模型仍存在缺陷。模型中信息流混合变量的时序行为不能充分揭示价格波动的持续性特征。

对于不可预测的信息流对中国股市交易量和价格的影响, 国内的研究相对较少, 主要的研究是针对一些特定的事件如政策和股市的周末效应等。如赵骏 (1994) 以上海股市12种股票和上海证券交易所综合股价指数为研究对象, 研究发现周一平均股票报酬为负且最低, 周四为正并比一周其它交易日的平均股票报酬都高。俞乔 (1994) 、杨朝军等 (1997) 也对股市的周末效应进行检验。最新的有谷伟、万建平 (2004) 运用Va R理论讨论股市周末效应, 得出了上海股市存在“二、五”效应的结论。为避开信息直接测度的困难, 多数研究主要集中在检验价格和成交量之间的相关关系和因果关系, 并采用误差修正模型模拟冲击效果。如陈良东 (2000) 利用格兰杰-西姆斯因果关系检验和回归分析发现我国股市成交量与绝对价格之间存在着显著的正相关关系。华仁海和丁秀玲 (2 0 0 3) 通过G r a n g e r因果检验和E G G A R C H-M模型对股指收益、成交量和波动性之间的关系进行了研究, 发现它们之间存在因果关系, 并且指数收益的波动方差对收益的影响在深市、沪市是不同的。信息流对股价波动影响是非常明显的, 每天股价都在变化, 正是因为国家各种政策的出台, 个股企业的经济效益的公布, 等等一系列信息的冲击, 使得每支股票的交易量有着很大的差距, 正是由于股票的交易量的波动使股价也随之变化。

中国股市量价关系的证实可以通过二元混合分布模型的建立, 采用蒙特卡罗模拟, 利用计算机软件可以实现比较精确性的证实过程。

参考文献

[1]、陈良东, 上海股市价量关系的实证分析, 上海财经大学学报[J], 200 (03)

[2]、华仁海, 丁秀玲, 我国股票市场收益、交易量、波动性动态关系的实证分析, 财贸经济[J], 2003 (12)

[3]、何晓群编著《现代统计分析方法与应用》, 中国人民大学出版社, 1999