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中国金融市场波动率模型预测能力比较研究
　　摘 要:使用高频数据构造的实现类波动率估计量已经越来越多的用于波动率模型预测精度的衡量与比较。本文采用来自沪深两市的主要股指日内高频数据,构建了两类日内波动率的非参估计量实现波动RV与实现极差RR,分别用于GARCH和CARR类模型的比较与扩展;并使用Mincer-Zarnowitz (MZ)回归方程和基于此基础之上的一个渐进正态检验统计量对各模型的相对优劣及统计显著性进行对比研究。结果显示,标准CARR表现最好,而GARCH类扩展以及CARR类扩展模型均未能显著提升模型的预测能力,从实证上说明了CARR模型使用每日价格极差信息对波动率建模是充分有效的。 中国论文网 /2/view-461775.htm　　关键词:实现极差;实现波动; CARR;GARCH;高频数据 　　中图分类号:F830.9 文献标识码:A 文章编号:09)05-0020-07 　　 　　A Forecast Comparison of Volatility Models in Chinese Financial Markets 　　YIN Lian-qian, SHAO Xi-dong 　　(Jinhe Center for Economic Research, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) 　　Abstract:The realized volatility estimators constructed by high-frequency data have gained popularity in measuring and comparing the forecast abilities of different volatility models. We employ intra-day high frequency data of two main indexes in Shanghai and Shenzhen Stock Markets in constructing two kinds of non-parametric estimators realized volatility and realized range, which are used to compare GARCH and CARR families and build their extensions. Mincer-Zarnowitz regression equation and an asymptotic normal statistics based the equation are used to judge the satistical significance of their superiority. The results show that standard CARR model performs the best, and GARCH extensions as well as those CARR extensions do not improve the standard model’s forecasting ability in the sense of statistical significance, which demonstrates empirically that modeling volatility with daily price ranges of CARR model is highly efficient. 　　Key words: CARR; GARCH; high frequency data 　　 　　1 引言 　　 　　金融资产的波动率估计一直都是金融经济学多个领域关注的核心内容。如何选择恰当的波动率模型以对资产的价格波动进行尽可能精确的估计和预测,对于金融定价模型,资产组合配置,风险的描绘和管理都有重要的理论和实际意义[1]。 　　尽管实证研究的证据很久以前就明白地显示条件方差既是时变的又是高度持续的,由于相关的研究工具的缺乏,直到70年代学术研究中一直都使用恒常波动率,如BS期权定价模型。自从90年代起,研究波动率的工具才被大量地发展出来。目前估计金融资产收益率日波动性的模型大致有以下几种类别[2]:第一类方法是充分利用衍生工具市场的价格发现功能。衍生工具提供了市场出清时的价格信息,其中也包括揭示波动性的信息。期权是一种价格受到诸多因素影响的资产,然而通常期权市场上除了其标的资产的波动性以外,其余的因素都是可以观测到的。这样通过某个期权定价公式,就可以得到隐含波动率或隐含标准差。但这一方法的缺点在于要假设计算隐含波动率的期权定价公式正确。由于这类方法需要相关标的资产的衍生品市场的充分发展,因此在相当大的程度上限制了其应用范围;第二类方法是直接对金融资产日收益率的平方建模以得到波动性的估计值。自Engle,Bollerslev等人提出ARCH和GARCH系列模型以来,这一方法得到了广泛的应用和蓬勃的发展[3,4];相关的同类模型还有Taylor, Ghysels等人提出的随机波动率SV模型[2];而最近发展而且流行起来的基于高频数据的非参方法有Andersen,Bollerslev,Barndorff-Nielsen,Shephard, Alizadeh, Brandt和Deibold等人倡导的实现波动(Realized Volatility,RV)[5]。实现波动的概念是Merton在1980年首先提出的,此估计量通过把一个样本区间内的收益率的平方加总得到的。当抽样频率趋向无穷大时实现波动率依概率收敛于其二次方差(Quadratic Variation,QV)。但在实际情况下,RV的一致性却因为抽样频率的限制不能实现。更严重的是,Bandi 和 Russell, Hansen 和 Lunde均指出通过被市场微噪声干扰的高频数据是无法得到日波动的一致估计的。对于这样的情况,目前的研究一方面例如Zhang,Barndroff-Nielsen,Martens 和 Dijk试图找寻更稳健的高频估计量[5],另一方面,极差作为另一种波动率的估计方法被证明是更有效的。Garman 和 Klass首先提出使用开盘价和收盘价估计波动率,Parkinson奠定了极差估计量的理论基础:在理想状况下使用最高价和最低价构造的极差估计量,在尺规调整后不仅是日波动率的不偏估计量,而且比传统的使用收盘价构造的估计量有效5倍以上。Andersen 和 Bollerslev,Brandt 和 Diebold发现日极差估计量的有效性在使用3小时数据和6小时数据构造的实现波动率之间[6,7]。Chou使用日极差构造的条件极差自回归CARR模型用以预测资产价格的未来波动率,这一模型被证明具有诸多优良的性质如更有效的估计值、简便的估计方法等等,然而这一模型还未通过中国金融市场的实证检验[8];同时, Martens 和 Dijk还发现使用高频数据构造的实现极差(Realized Range, RR)也比实现波动更有效也更准确,更少受到市场微观结构噪声的污染[5]。
　　对于以使用高频数据构造的实现波动RV为基准进行的中国金融市场中的波动率模型的比较研究,国内也有相当多的文献。徐正国,张世英使用实现波动对GARCH模型和随机波动模型的优劣进行了评定,主要的评定指标为Mincer-Zarnowitz 回归方程[9];于亦文也利用上证综指的高频数据得到了相同的结论[10]。唐勇,张世英首次给出了已实现极差波动的深圳成指的国内市场实证分析,发现加权已实现极差波动很好地处理了日内波动的日历效应,是一种很好的日内波动测量指标[11]。魏宇,余怒涛使用上证综指的高频数据得到的实现波动率作为比较标准对各类波动率模型进行实证分析,并针对四种损失函数提出使用自举法(Bootstrap)的高级预测能力检验法(SPA)[12]。 　　然而实现极差RR作为一种比实现波动RV更为准确有效的日内实现波动类估计量,在中国金融市场的实证研究中还未得到广泛的应用,同时,如何使用实现波动类非参估计所包含的信息改进传统波动率模型,改进的效果如何等等也都还处于未知状态。鉴于以上认识,本文同时使用两类实现波动估计量实现波动和实现极差,对使用不同价格信息的两类波动率模型GARCH和CARR类模型及其相关的高频扩展模型的预测能力进行比较研究,以便更准确地找出有效的波动率预测模型。因此,本文采用来自沪深两市的主要股指日内高频数据,构建实现极差和实现波动;然后使用这两类估计量对GARCH模型和CARR 模型进行相关扩展,并使用Mincer-Zarnowitz (MZ)回归方程评价以上各模型的相对优劣,并在MZ方程的基础上,使用 Diebold 和 Mariano针对模型预测误差序列提出的一个渐进正态分布检定判定模型优劣程度的统计显著性[13]。实证结果发现,CARR类模型在波动率的预测方面要显著优于GARCH类及其实现极差扩展模型;在GARCH模型中加入实现极差可以提高模型的预测能力,然而在CARR模型中加入实现波动则会降低模型的预测能力,但这两个结论都不显著;上述结果无论以哪一类实现波动作为衡量准则,在中国两大股票市场内都保持其一致性,这说明了标准CARR模型在波动率预测方面能够充分有效地利用资产价格信息,而且在传统波动率模型中加入实现类波动的滞后期作为外生解释变量也不能够显著提升其预测能力。 　　 　　2 实现极差和实现波动 　　 　　2.1 实现极差和实现波动的理论效率 　　2.2 数据说明及调整计算 　　实际估计中,数据频率的选取对于实现波动和实现极差的表现非常重要,Alizadeh等曾指出,市场微结构将对高频估计量的计算造成严重影响,而稀疏抽样法(Sparse Sampling)是解决这个问题的一个比较有效的方法。Andersen和Bollerslev采用了5分钟频率,Hol等指出5分钟频率是最能够规避市场微结构误差的[6,7]。根据以上文献本文分别选取上证指数和深圳成指的5分钟频率数据,样本期间为日到日,共720个交易日,每天4小时交易共有48个区间数据,即I=48,T=720,每个指数共有34560个区间数据。 　　Hansen和Lunde指出[15],由于股票市场并不像外汇市场那样24小时连续交易,因此能够采集的高频数据无法反映无交易时段(从当日收盘到次日开盘)的市场波动性状况。因此,我们有必要对实现波动率和实现极差进行调整。根据Hansen等、Marten等的建议,我们按照下两式对实现波动和实现极差进行调整[5,15] 　　从表1的描述性统计可以看出,上证综指和深圳成指的日收益序列均是左偏的,且具有明显的尖峰厚尾现象,但与波动率的数值相比,则近似为零;深圳成指的实现类波动率要略大于上证指数,两市中的实现波动均略大于实现极差,而实现波动的标准差又均略大于实现极差的标准差;这些现象均与常识和我们上述的推导结果相符,而两市中的实现波动均略大于实现极差的现象则是由于实现波动更易受市场微观结构噪音的影响而偏大,这说明实现极差是更好的波动率度量方式。除此之外,所有序列都在1%的显著性水平下拒绝了Jarque-Bera的正态假设,且Ljung-Box的20阶统计结果显示,除了深圳成指的收益序列(它是在5%的显著性水平下拒绝不存在自相关性的零假设)外,其他序列特别是所有波动类序列都在1%的显著性水平下拒绝了不存在自相关性的零假设,这就要求我们进一步地对这些时间序列数据的相关性建模。 　　 　　3 两类波动率模型及其扩展 　　 　　3.1 收益率模型及其扩展 　　由Engle提出ARCH模型,后来由Bollerslev等人加以扩充为GARCH系列模型已成为金融计量研究中最受欢迎的波动率模型之一[3,4]。GARCH(p,q)模型的具体设定为 　　3.2 极差模型及其扩展 　　近年来对于波动性的模型研究中,已有许多文献将极差的概念引入模型中,并在实证上获得良好高效的预测能力。对数极差被证实具有比收益率更良好的正态分布特性,更符合误差项的正态假定。Chou提出条件自回归极差CARR模型,将极差和GARCH模型相结合,用以描绘条件极差的动力学特征。CARR模型具有以下优点:(1)通过伪最大似然估计,可获得一致的参数估计值;(2)将条件极差进行部分调整后,假设误差项服从指数分布的CARR模型,它的似然函数与假设误差项服从正态分布的GARCH模型的似然函数相同,这意味着CARR模型具有GARCH模型所具有的所有渐近性质[8]。 CARR(p,q)模型由下式给定 　　3.3 模型估计结果 　　综合考量Schwartz信息准则(BIC)和似然函数数值(loglik),我们发现GARCH(1,1)和CARR(1,1)分别是最适的模型,表2中分别给出了GARCH(1,1)、GARCHX(1,1)、CARR(1,1)和CARRX(1,1)四个模型在中国两大股市主要指数数据下各系数估计值和相关统计量。 　　 　　4 预测能力比较 　　 　　4.1 Mincer-Zarnowitz (MZ) 回归方程 　　至于评定波动率模型样本内预测能力优劣的标准,Brandt 和 Jones,Chou,徐正国,张世英和于亦文均曾采用Mincer-Zarnowitz (MZ) 回归方程进行分析比较[7~10]:MZ回归方程的定义如下 　　从表中可以看出:无论是以实现波动还是实现极差作为判别准则,CARR模型及其相关扩展模型的R-squared的值均大于相应的GARCH类模型,这表明相对GARCH类模型而言,CARR类模型能够更准确地预测真实波动率;同时我们还可以观察到,无论是在GARCH还是CARR类模型中加入相关实现类波动的滞后一阶作为解释变量,都可以或多或少的提高模型的预测能力(唯一的例外是使用深圳成指数据的CARR模型,降低了大约0.004),其中最高的将相关的R-squared的值提高了将近0.057,然而这些提高可能与文中使用的判别准则有关系,所以,想要得到更有准确的比较结果,则需要借助下述的显著性判定。 　　4.2 模型拟合能力优劣的显著性判定 　　从上述两表中可以观察到波动率模型比较研究更为细致的结果:(1)从两表中的第三行的第三列、第四行的第二列中可以看出:在GARCH模型中加入实现极差会增强模型的预测能力,然而这一结果并不显著,而且无论以哪一类实现波动衡量或是在哪一个市场内衡量结果都是一致的;(2)从两表中的第五行的第五列、第六行的第四列中可以看出:在CARR模型中加入实现波动则会减弱模型的预测能力,同样无论以哪一类实现波动衡量或是在哪一个市场内衡量,这一结果也并不显著;(3)从两表中的第三行的四、五两列、第二列的五、六两行中可以看出:CARR及其扩展模型均显著优于GARCH模型,其中最显著的p值达到了1.7%,最不显著的也有5.2%;(4)从两表中的第四行的四、五两列、第三列的五、六两行中可以看出:CARR及其扩展模型均优于GARCHX模型,但无论以哪一类实现波动衡量,这一结果在两个市场中都不显著。
　　 　　5 结论 　　 　　在以金融市场作为主要研究对象,侧重于从交易者(或称金融市场上的消费者)角度研究各种信用市场(如股票市场、外汇市场等)的内部结构和运作规律时,一定的证券的价格和市场假设下资产价格的运动规律对最优投资策略和资产定价问题以及各类风险测度控制都有重要的意义,而此类规律最集中的表现则在于找到一个准确的波动率拟合和预测模型。 　　本文使用来自中国两大股票市场中的日内高频数据,探讨和比较了两类波动率模型的预测精度,实证结果发现,CARR类模型在波动率的预测方面要显著优于GARCH类及其实现极差扩展模型;在GARCH模型中加入实现极差可以提高模型的预测能力,然而在CARR模型中加入实现波动则会降低模型的预测能力,但这两个结论都不显著;上述结果无论以哪一类实现波动作为衡量准则,在中国两大股票市场内都保持其一致性。这说明了标准CARR模型在波动率预测方面能够充分有效地利用资产价格信息,而且在传统波动率模型中加入实现类波动的滞后期作为外生解释变量也不能够显著提升其预测能力。 　　这一发现意味着在各类资产组合配置、风险的测度与管理、或者VaR的计算和控制问题中,使用日极差信息的CARR模型能够比GARCH类模型以及其实现极差扩展模型更为精确有效地预测波动率,另外,在波动率模型的比较研究上,本文的研究方法对于得到更为精确的比较结果有所贡献,具有一定的参考价值。 　　 　　参 考 文 献: 　　[1]?Engel R F. Financial econometrics-a new discipline with new methods[J]. Journal of Econometrics, ): 53-56. 　　[2]?Tsay R S. Analysis of financial time series[M]. U.S.A., John Wiley & Sons Inc., 2002. 　　[3]?Bollerslev T, ChouR Y, Kroner K F. ARCH modeling in finance: a review of the theory and empirical evidence[J]. Journal of Econometrics, ): 5-59. 　　[4]?Bollerslev T, Engle R F, Nelson D B. ARCH models[A]. In Engle R F, McFadden D L, eds. Handbook of Econometrics Volume IV[C]. New York, Elsevier Science, -3031. 　　[5]?Martens M, Dijk D. Measuring volatility with the realized range[J]. Journal of Econometrics, 2007, (138): 181-207. 　　[6]?Alizadeh S, Brandt M W, DieboldF X. Range-based estimation of stochastic volatility models[J]. Journal of Finance, 2002, (57): . 　　[7]?Brandt M W, Jones C S. Volatility forecasting with range-based EGARCH models[J]. Journal of Business and Economic Statistics, ): 470-?493. 　　[8]?Chou R Y. Forecasting financial volatilities with extreme values: the conditional auto regressive range(CARR)model[J]. Journal of Money Credit and Banking, ): 561-582. 　　[9]?徐正国,张世英.调整“已实现”波动率与GARCH及SV模型对波动的预测能力的比较研究[J].系统工程,):60-?63. 　　[10]?于亦文.实际波动率与GARCH模型的特征比较分[J].管理工程学报,):65-?69. 　　 [11]?唐勇,张世英.高频数据的加权已实现极差波动及其实证分析[J].系统工程,):52-57. 　　 [12]?魏宇,余怒涛.中国股票市场的波动率预测模型及其SPA检验[J].金融研究,8-150. 　　 [13]?Diebold F X, Mariano R S. Comparing predictive accuracy[J]. Journal of Business & Economic Statistics, 1995, (13): 253-263. 　　 [14]?Parkinson M. The extreme value method for estimating the variance of the rate of return[J]. Journal of Business, 1980, (53): 61-?65. 　　 [15]?Hansen P R, LundeA. A forecast comparison of volatility models: does anything beat a GARCH (1, 1) [J]. Journal of Applied Econometrics, 2005, (20): 873-?889.
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3秒自动关闭窗口中国股市过度投机的原因及治理对策
我国股票市场从小到大，发展速度惊人，是一种跨越式的进步。股市作为资本市场的中坚力量也快速发展着，越来越多的人进入股市，成就了今日中国股市的繁荣,中国股票市场已经成为国际股票市场不可缺少的一部分。&&&&&&&&&&&
伴随着中国股票市场的快速发展，中国股市过度投机现象越来越引人注目，如何更好遏制中国股市过度投机等问题值得我们思考。股市过度投机现象已经严重影响到我国股市的健康发展了，投机现象治理迫在眉睫。本文着重回顾了国外股票投机理论的发展历程，通过市盈率、换手率、股票指数等反映过度投机，以及论述了股市过度投机的危害。基于我国国情出发，结合国外成熟的资本市场发展的经验与教训，站在上市公司、投资者、监管者角度等分析了我国股市过度投机的原因，并对应提出过度投机的治理措施，只有将过度投机现象维持在一个合理的范围，才是真正保护中小投资者的合法利益，促进我国股票市场健康发展。
【关键词】过度投机 股票市场 市盈率 换手率
一、 投资理论的起源与发展
(一)实体经济投资理论的发展过程
投资是一个商品经济的范畴，投资活动是随着商品经济的产生而产生的。对“投资”概念的认识有一个逐步发展的过程。在前古典或古典经济学家的著作里，“投资”为“资本”一词所代替。亚当斯密在其所著的《国民财富的性质与原因研究》中，论述了资本在实体经济中对生产的作用，并强调了资本积累对财富积累的重要性。
在私有制的基础上，西方资本主义制度下市场经济体制快速发展，基于市场经济体制下，西方经济学中投资理论也逐渐发展并完善。西方投资理论充分体现了价值规律、剩余价值规律与平均利润规律的作用。在西方经济学中，投资的行为目标是谋取最大的剩余价值。投资乘数理论为英国经济学家凯恩斯所提倡，凯恩斯主义的乘数模型说明，投资的增加将会导致国民生产总值的数倍增加，即是投资所引起的国民生产总值的增加量会大于实际投入实体经济的数量。投资增加具有乘数效应，是因为各经济部门的相互关系，各个经济部门的投资相互影响，目标一致、效率高将会导致超额收益。
1.有效市场理论的发展
对有效市场假说的提出及理论的确立，吴可（2012）回忆了Bachelier（1900）的理论，他从随机角度认识到股价变化的不规则性，并提出股价变化在市场信息方面存在有效性：过去的事件、现在的事件以及将来的事件都对股价变化有影响，他提出股价变化遵从公平游戏的规则。Kendell（1953)试图通过电子计算机找出股票价格变化的某种规律，他认为：“股票价格波动没有任何模式可循，完全是随机的，每次选择一个随机数加到现行价格上，就形成下一个时期的价格。”
Markowitz（1952）以理性人角度研究投资行为，他借助风险资产的期望收益率和标准差来综合判断资产组合的风险大小及资产组合的选择问题，为一般投资者、机构进行组合投资提够了理论依据。
&Fama（1970）提出有效市场理论，在一个有效的证券市场，证券价格已经充分体现了当时所能得到的一切信息。证券价格应该立即对这些信息做出反应，有利的的信息导致股价上涨，不利的信息则会使价格立即下降。在有效市场上，证券价格在任何时候都是反映证券内在价值。
Fama（1970）从理论上对有效市场做了区分，提出并论证了三种强弱不同的有效市场形势，目前该理论分类已经成为金融理论界的共识，有效市场理论是现代证券市场理论体系重要理论之一。
（1）弱式有效市场假说：该假说认为金融资产目前价格已充分反映历史的信息，包括过去的价格走势、成交量、收益率等。由于所有历史信息都已经反映在价格上，与未来价格没有关联，因此无法利用过去信息预测未来价格走势。
（2）半强式有效市场：该假说认为证券价格所反映的信息，不仅包括历史信息，还包括所有公开可得的信息，如公司财务信息、公司盈利预测、股利、新产品的研发政治事件等。由于证券价格已经反映了历史信息与公开信息，投资者不能利用公开信息赚取超额收益。
（3）强式有效市场：该假说认为金融资产目前价格反映了所有有关的信息，包括公开与非公开信息。在强式有效市场，信息透明，任何人都无法获得超额收益。有效市场理论的提出、完善推动证券市场了理论的发展，为后续资本资产定价模型、套利模型提供了有利依据。
2.投机性理论的主要内容
随着研究的进一步深入，人类更加理性对待证券市场变化，投机理论进一步深化发展。Camerer(1989)将投机泡沫理论分为三类:
（1）理性投机泡沫理论。，由于其假设简单，逻辑比较严谨，体系完备，可以凭借数学工具进行推导并验证。从理性方程出发，基于套利均衡的条件，求解出具有理性预期的差分方程，求解出理性泡沫解，开辟了又一条研究方向。并构建了一种新的爆炸性泡沫模型，该模型可以更好地描述现实生活证券市场标的物价格长期上涨后突然崩溃的情形，该模型是理性泡沫模型的一种。&&&&&&&&&&
（2）非理性投机泡沫理论。行为金融学的兴起与发展为确认现实生活中投资者有限理性提供了大量的心理实验和解释。并且基于非理性出发，非理性泡沫理论是对理性泡沫理论的补充，用来解释非理性因素导致的泡沫现象。Shiller（）认为股价极易受到纯碎的时尚潮流和社会动态的影响，投资者彼此高度关注可能会导致泡沫的产生。De
Long等人（1990）建立了噪声交易模型，认为噪声交易者信念的不可预期给资产价格带来了风险。Shiller（2000）从投资者心理角度分析股市投机性泡沫，认为投资者的“心理依托”、“从众心理”和反馈环机制导致股市泡沫。
（3）信息泡沫理论
不同交易者拥有的信息不完全相同，对信息的收集、分析及处理能力也是有差异的。对于信息泡沫的讨论，信息非对称是导致泡沫产生的根本原因。在有限期限交换经济模型中，由于非对称信息理性预期框架下，泡沫产生的原因在于私有信息以及卖空约束。在连续时间有限期限框架下，Allen(1993)和Gorten(1993)证明即使所有投资者都是理性的，广大投资者无法公开透明的了解基金的运作流程，信息的不对称产生委托代理问题，基金经理将风险转嫁给投资者，使股票价格高于其基本价值，导致泡沫产生。
&3.投资与投机的区别
《简明大不列颠百科全书》对投资是这样界定的：“投资指在一定的时期内期望在未来能产生收益而将收入变为资产的过程”。而《投资经济学》中对投机是这样的，“投资是一种试图通过交易对象短期价格的波动，谋取买卖差价中高风险的经济行为”。可见判断投资与投机，主要看投资的动机。
关于股票投资与投机的概念变得模糊。一般来讲，投资股票的收益高于银行利息收益率，当然风险也高于银行利息收益率。当投资股票的股息、分红的收益率低于银行利息收益率，这个时候主导投资的动机的前提失去了，投资也就失去了意义；相反，由于股价波动导致投资股票、分红的收益率高于银行利息收益率，那么投资行为就变成获得股票资本利得的投机行为。
随着研究的进一步深入，投资与投机的划分标准也多了，呈现逐渐淡化投资与投机划分，不同的划分标准，可能是投机行为，也有可能是投资行为。广义来讲投资有实物投资与证券投资，实物投资是将货币投入企业，通过生产经营，获取利润。而这里主要考虑资本市场，现在关于股票投资与投机，划分标准也多了起来。按选择股票的标准、持有的时间长短、股票的风险大小，投资一般主要是指持有公司业绩佳的标的股票，并持有较长时间，短期价格波动小，间接参与公司的利润分配，同时也可以赚取股票差价，风险较小。而投机主要是指一般持有的时间较短，最短可能是一天，持有公司业绩差的标的股票，短期波动大，投资者通过技术分析等知识对市场的判断，做出分析决策，利用股票市场的暴涨暴跌的行为，买卖股票赚取股票差价的活动，风险大。有时，由于股票价格快速波动，原本投资者准备长线投资，使投资者内心期待的目标价快速到达，这时投资者迅速卖出，这样投资行为变成投机行为；相反股票跌幅过大，原本投资者准备投机操作，直接导致投资者被深套，投资者又舍不得清仓出局，最终投机行为转化成投资行为。这时投资与投机的划分显得没有意义了。
因此要严格区分投资与投机，已经变得实属不易，甚至无法妄加划分。投资与投机都不可能孤立的存在于股市。没有投资也就不会有投机市场，而如果没有投机行为，投资市场就会缺乏动力，投资行为应该在股票市场中起主导作用，而投机行为为辅导作用。
&我国股票市场逐步快速发展，但相对于西方发达国家资本市场还是不够成熟，我国股市依然存在制约其健康发展的问题。
我国A股流通市值平均年换手率、平均年市盈率统计表
A股流通市值年平均换手率
A股流通市值年平均市盈率
资料来源：沪深证券交易所公布数据整理
1.换手率指标
换手率为某一段时期内的成交量与发行总股数的比值。
“换手率”也称“周转率”，指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率，反映我国股市活跃度情况，换手率越高反映股市越活跃。我国股票市场逐步快速发展，受到广大投资者积极参与。通过沪深交易所公布的换手率数据，这里经过简单的整理得出结论，自2000年1月2日至2014年6月30日，我国A股股票指数平均换手率变化幅度大，最低81%，最高261%，即使最低的平均换手率，相比西方发达资本国家我国股市平均换手率仍然很高，。近年来随着金融监管局的一系列措施以及加强投资者教育，我国股票市场平均换手率有所降低，但相对美国、日本等发达资本国家依然较高。
&2.市盈率指标
市盈率是某种股票每股市价与每股盈利的比率，即股票的价格与该股上一年度每股税后利润之比（P/E），该指标为衡量股票投资价值的一种动态指标，反映股价是否处于正常的股价水平。市盈率过高，一般都被市场参与者高估了，股票价格变化快，过度投机现象明显。2000年1月2日至2014年6月30日，从我国A股股票大盘指数来看，平均市盈率变化快，平均市盈率大概在2倍到46倍之间，与国外西方发达国家相比，我国股票市场的指数平均市盈率远远高于西方发达资本国家。我国股票指数平均市盈率过高，说明我国股票市场中的股票的价格严重偏离公司价值，反映我国股票市场过度投机现象严重。
3.股票指数波动大
波动率是指标的资产投资回报率的变化程度的大小，它是以复利计的标的资产投资回报率的标准差，波动率越小反映股票指数的一个正常变化水平，而波动率越大，说明股票指数变化异常，过度投机。我国股票市场经过快速扩张，股票指数暴涨暴跌频繁发生。自1998以来股票指数一路暴涨暴跌相随，上证指数从1100多一路走向6000多点，之后急速震荡下跌到3000点左右，股票价格与公司价值没有多大的关联性，股票市场呈现非理性、投机等特征，很少有投资者真正以投资为目的进行价值投资。
4.各种概念、题材满天飞
股票价格不仅受公司经营的业绩决定，也会受其他一些因素影响，比如政府扶持的行业。投资者对这些信息尤为关注，经常对一些关乎股票价格的内幕消息而信以为真，经常对待一只股票的操作频繁进出，停留时间较短，一日游居多，导致股市过度活跃。一般情况下，股票价格围绕公司价值波动，我国股票市场往往各种概念、题材漫天飞，这些概念、题材持续的时间较短，股价经常暴涨暴跌，导致公司股票价格偏离其公司内在价值股票价格与公司业绩没有多大的关系，垃圾股票较绩优股的关注度高，甚至垃圾股的股价高于绩优股的。
（二）股市过度投机的危害
在我国股市中，投机意味着那些机构投资者凭借资金优势与内部消息，控制股票价格走向，令散户痛恨。一般而言，投机分为合法性投机与非合法性投机、竞争性投机与操纵性投机、适度性投机与过度性投机。从投机的分类看，要正确的对待投机中积极的方面，摒弃消极的方面。适度性投机、合法性投机、竞争性投机、是我国股市所鼓励的，将利于股市的长久发展；而非合法性投机、操纵性投机、过度性投机是为我国所禁止的行为，严厉打击的，它们扭曲了市场的资源配置功能，影响了证券市场运行效率，引发金融泡沫。这里主要考虑我国股市过度性投机的一些危害。
根据百度名片过度投机是指“以全部的资金、有价证券等投入于高风险行业，例如证券、期货、期权、杠杆交易等，由于这些交易往往因市场的变动而导致有价证券的贬值，或由于头寸的方向不对，需要更多地追加保证金，若保证金无法补充，因而导致被强行平仓并导致严重损失。”过度投机对个人来说会导致倾家荡产，而对单位来说将会导致资不抵债或破产。但这些行为还往往引发市场的震荡或引致社会动荡。由此而言，过度投机让股票市场走向两个极端，要么暴跌要么暴涨，过度投机应运而生。我国股票市场过度性投机行为长期存在，并且没有得到很好的缓解，投资者对我国股票市场持悲观态度，使投资者丧失投资的热情。他们认为股票市场就是一场赌博行为，导致中国股票市场存在畸形发展，股票市场完全被看成一个投机的场所。过度投机的存在，一方面会制约我国证券市场健康快速发展，另一方面会影响市场化改革发展道路，既而影响整个国民经济的发展进度。其危害主要表现在：
1.扩大收入差距，加剧分配不公
证券市场由于具有高风险与高收益双重属性，高风险的同时伴有快速扩大收入差距的功能，而过度投机又使收入进一步加速扩大。我国市场经济体制存在扭曲并没有得到很好解决，收入分配本身具有权力分配的特点，导致收入不公现象显现进一步公开化与扩大化的特点。
2.扭曲市场功能
我国股票市场设计的功能在于推动市场机制的市场化发展。利用市场约束推进我国管理水平落后、效率低的国有企业实现机制转轨。但证券市场运行的结果没有达到理想的目的，相反扭曲了市场的功能。由于一个公司股票上市，股东财富迅速倍增，股票上市具有创富的功能，有些公司上市的目的在于圈钱，以及自己身价的翻倍，不在乎公司经营业绩的好坏。
3.股市过度投机容易产生金融泡沫
投机者利用投机追求低买高卖赚取中间价差，对于同一种股票如果进行过多的投机，会使其价格越来越偏离其基本价值，导致金融泡沫产生，促使市场上的投资转化为投机，增强证券市场的风险。
三、中国股市过度投机原因的分析
（一）金融监管力度不足
中国股票市场经过十几年的发展，仍然有待进一步完善。股票市场的过度投机行为往往受一些内幕消息、操纵股价等的行为影响。而我国证券市场监管当局对这些行为疏于监督或者对一些利用内幕消息、操纵股价的行为惩罚不够重，机构、个人频繁追求短线投机交易，它们不担心金融监管当局的处罚，导致我国股票市场过度投机行为愈演愈烈;而发达国家对证券市场的的监管力度、处罚力度远远强于中国，发达国家的成熟股票市场投机行为控制在一个合理的范围。
（二）上市公司质量差，退市制度、信息披露制度不完善
上司公司通过发行股票募集资金，促进了公司的快速发展但是现在很多公司不惜人力与物力，它们积极筹划公司上市，只是为了圈钱，工作的重点放在争取能够上市，而不是提高公司的管理水平以及经营业绩，一旦企业上市，由于股市高度投机的交易市场能为股东持有的原始股带来数倍的超额收益。融资目的虚假，这样的公司之后的经营业绩也没有得到提高，甚至有的数年亏损，比如最近ST长油才实施了退市处理。而我国之前的股市上市的公司非常多，相反由于公司亏损数年而退市的公司少之又少，亏损的股票要么受政府“保护”，要么形成一个廉价的“壳”资源兼并收购、以及母公司的资产注入等又重新脱胎换骨，投资者热衷于投资这些垃圾股，往往由于炒作伴随着数倍的收益，导致我国股票市场上蓝筹股长期受冷落，而垃圾股经常被暴炒，股价偏离本身的内在价值。同时伴随着上市公司的一些重要事项经常并不是及时、有效、全面的信息披露，一些机构提前获取消息，不惜大量资金狙击同一家公司股票，导致股价被爆炒，长此往来，我国股市过度投机更加严重。
（三）服务机构公信力不足
作为中介服务机构的会计事务所、律师事务所、证券承销商等，中介服务机构应该以诚信、公平、敬业的原则，以专业、高效的业务技能，服务、取信市场。然而我国自计划经济到社会主义市场经济，缺乏一个公平的中介服务机构竞争环境，发展不完善，业务技能薄弱，加上中介服务机构为了自身短暂业绩发展，服务产品失真失效造假的事，时有发生。
（四）媒体、股评家对市场的错误导向
伴随着一些财经媒体、股评家的言论，股票市场价格也会受其快速波动。一些媒体对市场信息的过分解读或者错误导向，以及一些股评专家对股票市场的不恰当的分析，给了投资者对证券市场的错误判断，甚至误导广大投资者，而股票市场信息量庞大，题材多，周期短，导致他们频繁买卖股票行为，暴涨暴跌形势下普通投资者往往处于劣势地位，直接结果导致一般投资者财富缩水。
（五）金融产品品种的单一性及单一金融产品规模较小
当前我国企业上市发行股票实施的是核准制，发行的数量往往受到很多因素的严格控制。普遍来讲我国股票市场发行股票数量偏小，很容易被操控，很多投机客快速买卖股票，期望短时间内获取高额的收益。同时我国证券市场发展还有待完善，我国投资者投资的金融产品品种较少，投资者不能像西方等国家可以投资股票期权、权证、国债期货等金融产品，可供投资者选择的投资品种比较有限，资金过于集中，同时中国股市现在没有双向的买空、卖空市场机制，股价不能在一个正常价格范围内平衡移动
（六）投资者因素
与投资者相关的因素，比如投资者教育水平以及投资者心理因素都会影响着投资者的投资行为。随着人类的进步与发展，在投资股票市场中，投资者教育水平以及投资者心理显得至关重要。
1.投资者教育水平
除了机构以外，我国股票市场中的参与者教育水平普遍不高，专业知识有限，大多数都是老一辈的股民投资者，心理素质较差，他们往往凭经验投资股票市场，大多盲目跟风操作，而新进的投资者所占比例很少，大多数人都是投机性的股民。而机构投资者拥有专业的、全面的、领先的信息，以及可随时操作的大量资金控制股票市场的价格走向，机构投资者往往为了赚取买卖股票的差价，利用所谓“专业”知识、向散户散布消息，煽动普通投资者进行股票买卖操作。而普通投资者所拥有的专业知识、资金比较有限，心理素质不佳，经受不住获利、亏损的冲动，经常产生错误的操作。
2.投资者心理特征
金融市场中的投资者都试图以理性的方式判断市场进行投资。但是作为一般的普通投资者，并不总是有理性的，在推断决策过程中总存在有限理性与情绪化的因素，会不由自主地受到认知过程、情绪过程、意志过程等各种心理因素以及外部环境的影响，走入自己认为的理性区域。行为金融学认为，投资者以及专业投资者是有限理性的，在进行投资决策时常常表现一些心理特征。普遍来讲股市中存在着这些类型的人如过度自信、损失厌恶、后悔厌恶、时间偏好等。过度自信的人过于相信自己的判断能力，忽视了股市价格呈现的是随机游走的市场，一切只看一件事情发生的可能性大小。损失厌恶的人害怕发生亏损或者厌恶亏损，不知不觉中失去了更加合理的选择。后悔厌恶的人经常对之前自己所做的行为感到后悔，内心矛盾。而时间偏好的人感觉时间就是金钱，恨不得一天多次操作股票，他们在一只股票中停留过的时间较短，一般在一周之内，往往当他们买进一只股票，股票价格就开始走低，也有可能卖出一只股票后股价就开始走高，因为股价的变化需要时间来做调整。
四、抑制股市过度投机的治理措施
华尔街经常流行着这样的一句话，阳光是最好的消毒剂，只有创造公平、公开、公正的金融市场环境，才是一个合理的投资环境之一，抑制股市过度投机，才会让我国股市走向理性发展的道路。从投资主体来看散户、企业、银行、基金、保险机构、私募等都是我国股票市场的重要参与者，保护投资者的合法利益，打击非法所得是我国金融监管局的职责与义务。严厉打击内幕消息、操控股价的行为，没收非法所得，给予相应处罚，奖励举报者，形成一个有效的监督制度。加强普通投资者教育，适当举行股民讲座，培养良好的投资观念，提倡价值投资，抑制股票市场过度投机；引进一些稳定机构投资者，稳定股票市场，强化价值投资观念，将过度投机行为控制在一定的范围之间。
（二）改善上市公司质量、退市制度，实施信息披露制度
上市公司的盈利情况、信息披露情况、退市制度很多程度上影响公司股票的价格波动，只有当监管当局处理好这些问题，才会营造一个好的投资环境，促进股市的健康发展。加强上司公司经营管理，控制成本，增进销售收入，走多元化投资道路，提升公司多个利润增长点水平，以保持公司可持续发展。同时加强对那些数年亏损的上市公司监督核查，适当进行退市处理，减少市场资源的浪费。并且加强公司披露及时、真实、有效的信息制度，接受大众的监督，有利于给投资者一个良好的公司印象。
（三）提高服务机构公信力
　证券市场不仅是资源配置的重要场所，也是直接反映公司内部与外部的信息集散地。会计事务所、证券承销商等只有遵守证券市场的“公开、公平、公正”原则，通过一整套信息提供、信息传递、信息评价、信息监管的信息披露制度来实现，股市才会真正实现资源的优化配置，股市才会走向健康发展的道路。证券承销商、会计师事务所等在证券市场信息披露中起着独立审核、严格监督的外部审计作用，决定着信息审的真实性、全面性、及时性，更关乎到上市公司的股价变化。加强服务机构内部业务的专业性，提升自身的服务水平，严格按工作流程作业，建立内部员工工作纪律，防止“寻租”现象产生；同时服务机构的一些行业协会组织，如会计业协会、证券业协会等外部进一步加强对服务机构本身的专业教育，更重要的是道德教育，专业协会组织会员互相监督对方，协会组织抓到问题要强有力的处罚，提升会计事务所、证券承销商等的社会地位。
（四）加强对媒体、股评家言论的管理
互联网的普及并快速发展，使信息在我们之间的传播更便捷、高效，一些媒体、股评专家的言论更多的影响着投资者的行为，甚至煽动投资者的情绪，影响股市的正常化。加强对媒体以及股评专家的管理，对一些主流财经媒体确保其信息的真实、有效性，减少虚假信息的散布；同时加强对股评家言论的监督，确保发表的财经言论要有理论依据，防止凭空捏造，引导投资者合理性投资。
（五）推进金融产品多样化规模化
西方发达国家成熟的金融市场可供投资者选择投资的金融产品种类比较完善，同时选择投资单一品种的规模比较大，只有这种才会形成一个有效的分流、分布资金，防止金融市场剧烈波动，让金融市场高效、正常的运转。完善金融基础配套设施性，推行金融产品多样化，有计划地推行期权、权证、国债期货等金融产品，防止资金过于集中单一金融产品，抑制股票市场过度投机。我国当前存在上市公司发行股票数量规模有限、股票市场国有控股成分较多、流通性不足等特点，增加我国股票市场的股票供给数量，降低国有控股比例，实现公司股票数量的全流通，有益于抑制股票市场的过度投机，为股市提够一个良性发展的投资环境。
（六）改善投资者因素
一个成功的投资家既有丰富的专业知识、投资经验，同时也要有良好的心理素质，才会培养良好的未来市场方向判断能力。行为金融理论认为，证券的市场价格不仅受证券内在的价值决定，而且受证券市场中投资者的行为决定,即投资者心理与行为对证券市场中价格变化有重要的影响。
&1.加强投资者教育
股市是一个复杂的投资市场，本身的市场走向受多种因素影响，不仅受投资者投资观念的影响，也受技术分析与基本面的影响，只有了解股市中的一些投资知识，以及一些技巧，才会掌握股市中的主动权，合理引导我们的投资行为。对于广大中小投资者而言，要通过教育引导其投资趋于理性化，提高证券市场中投资者的投资决策能力和市场的运作效率。而对于机构投资者而言，要提高其投资管理水平，防止公司经营亏损，更重要的追求资本增值保持一个稳定的增长率，实现公司股东财富最大化。
&2.培养良好的投资心理
决策者思想往往表现如过度自信、损失厌恶、后悔厌恶、时间偏好等几种类型，投资者的心理影响着对股票市场的决策方向，良好的投资心理直接关系到投资者的收益率。培养良好的投资心理，适当控制过度自信、损失厌恶、后悔厌恶、时间偏好等思想的影响，将会正确引导投资者行为理性投资，减少我国证券市场还存在大量的“跟风”，“跟庄”的羊群行为。
（七）减少政府干预，金融市场化
中国从1950年到1970年，实行社会主义计划经济体制，这种体系下，国家在生产、资源分配以及产品消费各方面，都是由政府或财团事先进行计划，政府的指令影响着我国我国经济、政治、文化等的发展。即使中国开始由社会主义经
济计划经济向市场经济发展，但我国各方面的发展还是很多程度上依赖政府的指令。我国股票市场往往也很多程度上依赖政府政策，经常被一些专家称为“政策市”，如2008年11月中国政府的“四万亿计划”推出了进一步扩大内需、促进经济平稳较快增长的十项措施，我国股市上证指数从2008年11月的1700多点一路飙升到2009年7月的3400多点。政府过多干预股市，不能让市场通过供求关系有效的实现自动调节机制的功能；过多政府干预，只会增加投资者对政策过分依赖，一旦政策效应减弱，伴随着股市将是大起大落。我国金融市场正在逐步完善化，要有条件的逐步实现金融市场化，实现市场为主，政策为辅。市场机制的作用在于让市场通过供求关系调节市场行为，通过政府结合我国金融市场的国情出发，减少政府干预，建立市场基本组织制度，制定证券市场的相关规则，完善法律法规，充分发挥市场作用将投机行为控制到一定的范围。
&股票市场的合理进程化发展是个系统的工程，仅仅单方面的改善，无疑是远远不足的，也是不可取的，需要考虑从多个纬度去整体开发与维护。
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