摘要：随着2014年牛市的结束，股市又进入了新一轮熊市。本文借助于沪深300指数2007年和2014年的两次牛、熊市数据，基于经典的EGAR CH模型，进行了实证分析。从新的角度对两次不同股市波动进行了比较分析，并对其发生的原因进行了更深层次的心理因素探讨。我国证券市场散户资产占股市总资产的85%，因此群体思维对股市走势具有举足轻重的影响作用。
关键词：EGAR CH 沪深300 心理因素 群体思维 实证分析
中圖分类号：F224.0 文献标识码：A
一、引言
股票市场的波动、股票投资的盈亏不仅仅是金融投资者所关注的事情，同样也是理论研究者的研究课题。成功的投资者认为，只有基于理性思考和对股票市场的正确分析与判断才能做出正确的决策，而不被不良情绪影响，做出因小失大的错误决策。对于理论研究者来说，为了真实地反映出金融交易过程的实际状况，将金融学与心理学结合在一起提出了行为金融学等相关理论。对一直居于主流地位的有效市场假说形成了巨大冲击的噪声交易理论就是其代表理论之一，噪声交易理论认为由于信息不对称和金融市场不确定性的长期存在，噪声（也就是其他的干扰因素，当然包括心理因素）会长期存在，使价格可能长期偏离基础价值。尽管两类人群要解决的问题略有区别，但都证实了同一命题：投资成败与投资者心理相关。
行为金融学只是金融投资研究的一个方向，其研究方法和理论体系扔在建设中，想成为一门新学科尚缺乏系统的理论体系。但是，以往的关于行为金融学的研究往往是在问卷调查基础上的规范分析，鲜有实证分析。本文基于EGARCH模型，对前后两次的股市牛、熊市数据进行建模，并通过对其系数的比较发现了不同经济背景下从股市可以反映出来的相同问题。
在此之前，有大量的学者借助于EGARCH模型，对股市风险、波动杠杆效应进行了检验和分析。本文的创新之处在于，虽然也是基于EGARCH模型对股市波动性进行建模，但是却并没有分析其杠杆效应，而是对中国股市的两次牛市进行比较分析，从而挖掘造成股市如此走势的深层次原因。本文的第一部分，将对EGARCH模型的理论背景及发展过程进行简单的介绍；第二部分将借助沪深300指数对中国股市的两次牛市进行建模并比较；第三部分将分析其原因；第四部分则是结论及展望。
二、理论和背景
（一） GARCH模型
本文用GARCH族模型旨在描述方差部分tε的变化。第一个波动性模型是ARCH模型，在这个模型中，离散时间随机过程tε可以表示为
三、沪深300指数的实证研究
（一）数据来源
本文选取了沪深300指数最近的两次牛熊市的两个时间段内的收盘价作为原始数据：
1. 2006年08月07日至2008年10月29日
牛市：2006年08月07日至2007年10月16日。在这400多天的时间里，上证指数从998点开始，一举到达6124点的历史最高点，涨幅达到513.49%，成就了中国股市上空前绝后的大牛市。这次牛市是在人民币升值、股权分制问题的解决、实体企业业绩增长、QFII等因素的支撑下出现的。熊市：2007年10月17日至2008年10月29日。然而虚假的繁荣注定不会长久，在投资者普遍对行情盲目乐观之际，全国制造业和房地长等支柱产业泡沫已悄然出现，全球金融危机的爆发注定是压倒骆驼的最后一根稻草，在一年的时间里，指数随之从6124点狂跌至1664点，可谓一泻千里。
2. 2014年04月03日至2015年09月30日
牛市：2014年04月03日至2015年06月08日。随着十八届三中全会落幕，为完成宏观调控目标，经济改革提速，掌握资本要素分配的金融体系改革首当其冲。新一轮的牛市在股市掀起，重新激活了股市的低迷。2015年06月08日，这一天来临，揭示了新一轮的熊市的开始。
（二）牛市波动的比较
根据已有研究表示，股市的走势看似是随机的、不可捉摸的，其实是有规律可循。 将2005年06月06日至2007年10月16日的牛市与2014年6月1日至2015年06月08日的牛市的沪深300指数收盘价做出比较（图1）。
把两波牛市的收盘价进行比较，可以观察到其走势惊人的相似，本文首先要对两次牛市的波动进行建模并发现其规律。然而，由于沪深300指数是非平稳的，所以我们将指数的收益率构造为：
于是我们可以得到这样的结论：2007年的牛市与2014年的牛市中国股市的走势虽然在其幅度上略有不同，但是不能拒绝其波动过程是相同的原假设，换句话说，两个牛市具有相同的波动方程。心理学认为心理是行为的基础，行为是心理的外在表现。在股市投资活动中，投资个体表现出的行为与心理特征，都是由特定的心理因素所致。
四、造成走势相同的原因是投资者的心理因素
从上述结论可以看出，两次股市牛市处于完全不同的时期，有着完全不同的经济状况、政策形势和国内国际形势等背景因素，但根据收益率所得到的EGARCH模型却有着完全一样的波动模型，这主要是由于股市投资中投资个体的心理现象，从而导致信息曲解所引起的。
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