经济学者认为“泡沫”是什么？以及泡沫的识别方法有哪些？

泡沫的内涵

从17世纪的郁金香泡沫到21世纪的美国房地产泡沫，金融市场的发展进程中产生了许多这样令人记忆犹新的泡沫事件。这些泡沫事件长期以来一直吸引着经济学家们的关注，然而至今针对泡沫的定义学界仍未达成共识。早在20世纪初，凯恩斯在其经典著作《就业、利息和货币通论》中就对泡沫类事件做过相关叙述：他将投资者区分为两类，普通投资者购买资产是为了未来的股息收益;

而投机者购买资产则为了以更高的价格再出售。之后的研究中，不同的学者从不同的角度对泡沫进行了多方面的阐述。Minsky认为伴随着新事物的出现，信贷扩张提高了资产价格并逐渐发展成“狂欢阶段”，该阶段投资者以过高的价格交易相关资产直到最终泡沫的破裂。

Kindleberger认为经济繁荣后期投资者会出现一定的非理性乐观，公司经理因此产生过度投资和过度杠杆行为，这进一步推高了资产价格引发泡沫并最终破灭;他将泡沫定义为“一段时间极端的价格暴涨并最终出现崩盘”。Stiglitz对泡沫的论述与凯恩斯有异曲同工之妙，他认为如果资产价格的上涨只是因为投资者想要以更高的价格卖出，此时价格不受经济基本面的影响，这便意味着市场中出现了泡沫。

Shiller更加强调了投资者心理对泡沫的放大作用：如果数以百万计的投资者的判断与决策都彼此独立，则异质性所带来的价格变动会相互抵消;但当市场中大多数参与者情绪趋于一致时，不断增长的投资者信心和价格预期会进一步放大资产价格泡沫。Allen和Gale更多关注了泡沫中的委托代理问题，他认为由于激励机制问题，职业经理人为实现自身利益最大化会过度追逐风险，这促成了泡沫并可能进一步引发金融危机。后续的研究中，不少学者还对泡沫可能出现的特征进行了归纳。

Brunnermeier和Oehmke从价格暴涨期和崩盘期两方面对泡沫进行了阐释：价格暴涨期，初始价格增长往往是随着新变革而产生，该阶段经济个体的激励机制、投资者信念均发生了一定程度的扭曲;崩盘期间，泡沫受某事件诱发而崩盘，该阶段放大机制会扩大泡沫对经济的影响。Xiong在总结了过往出现的泡沫后，发现既有的泡沫存在以下几点共同特征：泡沫往往伴随着科技或金融的革新而出现;泡沫期间都存在着投资者的疯狂投机行为，并且会有新投资者入市;泡沫对资产供应的增加比较敏感;泡沫可能会在没有征兆下突然破灭。

Barberis基于现有的泡沫相关实证研究，将泡沫定义为拥有以下实证特征的一段时期：资产价格一段时间内暴涨后暴跌，且跌幅涵盖了大部分涨幅;价格上涨时期，大量媒体和专家认为价格被高估;价格暴涨期间资产具有异常高的交易量;此期间，许多投资者外推资产的过去收益;此期间，部分专业投资者提高了对该资产的持仓;价格上涨初期，出现了利好该资产未来现金流的消息。

2.泡沫的识别方法

同泡沫定义理论层面的分歧相似，当前学界对泡沫的实证检验方法也存在着不同的理解。总的来看，现阶段实证角度识别泡沫的方法主要有以下三大类：第一种是通过某种泡沫代理指标比较该指标大小，进而衡量泡沫程度的指标比较法;第二种是以定价模型确定资产基础价值，进而衡量其泡沫程度的基础价值检验法;第三种是基于资产价格序列的统计特征而产生的统计检验法。

2.指标比较法

指标比较法，即选取某一特定指标作为泡沫的判断标准，通过考察该指标的大小来衡量资产的泡沫水平。泡沫指标的选取上，既有文献大多以价格比例指标作为泡沫程度的判断标准。具体研究时，该方法首先在每一时期将资产按照所选指标从小到大进行分组，随后将该指标最大的一组或几组确定为泡沫资产，继而进行泡沫相关影响因素的研究。

3.基础价值检验法

基础价值检验法，即以各类定价模型确定资产的基础价值，并通过计算资产当前价格与基础价格的差来衡量资产的泡沫情况。基础价值的确定方法上，大部分文章以基于理性泡沫的股利现值模型确定资产的基础价值，常见的模型大多为剩余收益估值模型及其优化版本：如改进的账面价值和剩余收益模型、动态收益模型等。还有的文献以股价和宏观变量的协整关系确定泡沫程度，具体研究时，选取工业增加值、CPI等宏观变量指标和股价进行协整检验，检验通过后以VEC模型计算股价和宏观变量回归的残差，并将其定义为泡沫。

4.统计检验法

统计检验法，即以资产价格的时间序列数据确定泡沫的统计特征并最终检验泡沫。现有的统计检验法较多由单位根、协整、峰度、尾度等传统检验优化改进而来，如双区制马尔可夫转移单位根检验、右侧递归单位根检验方法、采用灵活窗口宽度的右侧递归单位根检验方法等。这类方法同样以理性泡沫的股利贴现模型作为理论基础，其通过检验贴现率不变的情况下价格的爆炸性行为来确定泡沫的发生与否。其他统计检验法中，还有的研究以对数周期幂律模型等数理模型为基础进行泡沫检验。这类方法以理性预期模型为基础，通过检验群体效应导致的价格非线性变动，从市场动力学角度捕捉泡沫。

5.方法评述

上述泡沫的识别方法中，第一类指标比较法存在较大缺陷，该方法仅以某种单一特征作为泡沫的衡量标准，存在以下三点不足：首先，学界对泡沫特征的总结并未达成一致，单一特征是否符合泡沫的共性还有待商榷;其次，即使该特征符合泡沫的共性，仅以单一价格比例特征衡量泡沫也存在片面性;最后，通过比较指标确定泡沫意味着任何该指标较大的情况都会被认为是泡沫，这势必造成了对泡沫的过度识别。第二类基础价值检验法，同样存在以下几点缺陷：首先，由于中国市场没有完善的股利发放机制，许多企业甚至从未发放过股利，以股利现值模型确定资产基础价值的方法并不适合我国股市的现状;

其次，以宏观变量确定基础价值的方法仅适合研究市场整体泡沫，研究个股或投资组合时，股价对宏观经济指标的敏感性较差，方法适用性有待商榷;最后，该检验模式无论选取何种方式确定资产的基础价值，模型都会存在遗漏变量问题，很难准确衡量目标资产的泡沫程度。

第三类统计检验法，存在以下不足：首先，这类方法仍有大多以股利模型作为基础，其对中国市场的适用性有待商榷;其次，这类方法往往受制于所选样本数据内的价格走势情况，不同样本区间甚至会带来估计结果的不一致;最后，统计检验法仅能判断泡沫的存在性，其不能有效识别泡沫的大小情况，也就限制了对泡沫影响因素的进一步研究。Fama对于现有的泡沫方法也提出过自己的质疑，他认为由于现实中很难确定某一资产的合理价格，因而很难确定一段时期资产是否拥有泡沫，甚至很难确定泡沫这种事物本身是否存在。虽然Fama的言论有些极端，但从中确实可以看出现有方法的缺陷。

2016年，Fama在同Thaler的讨论中还进一步质疑道：“对于泡沫，我想要一种系统的方法来识别它们。这是一个简单的提议，你必须能够预测泡沫何时会结束。人们迄今为止做过的所有尝试都不起作用。从统计方法的角度来说，人们还没有想出识别泡沫的方法。”针对上述情况，Greenwood等在回应Fama对泡沫存在性的质疑时，以价格暴涨后发生崩盘作为泡沫的定义，检验了资产价格暴涨期的各类特征对未来收益的预测能力。

实证检验时，Greenwood等首先识别价格暴涨，作者以两年累积净市场收益超过100%作为价格暴涨的识别标准;在识别出价格暴涨后，若两年内任意时间发生崩盘事件则被识别为泡沫，其中崩盘事件为收益小于-40%的情况。从泡沫的内涵中可以看出，虽然学界对于泡沫的定义仍有分歧，但在泡沫拥有暴涨和崩盘这两个阶段方面基本达成了共识，Greenwood等正是以该共识为基础构建了泡沫的识别方法。

相较于既有的识别方法，该方法具有以下几点优势：该方法以暴涨暴跌阶段作为识别泡沫的标准，这有效避免了学界对泡沫特征的争议，减少了指标比较法以单一特征识别泡沫带来的片面性;相较于基础价值检验法，本文的方法无须确定基础价值，避免了对基础价值模型的争议，也无须应对股利模型对A股市场的不适应，从方法构建角度回应了Fama的质疑;相较于统计检验法，本文的识别方法并不依赖于样本的选取，同时本文还可以通过未来两年内最大跌幅指标确定泡沫的大小，为考察泡沫的影响因素提供研究基础，回应了Fama关于泡沫可预测性的质疑。本文接下来将以该方法为基础，同时进一步优化识别条件以符合A股市场的特征，最终检验那些能影响并预测中国A股市场泡沫的相关因素。

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