李铮¹，熊熊^1,2，牟擎天¹，周炜星³

1. 天津大学 管理与经济学部,天津 300072; 2. 中国社会计算研究中心,天津 300072;3. 华东理工大学 商学院,上海 200237

出版日期:2021-02-25发布日期:2021-04-19

Prediction of Asset Price Bubbles Based on Log-Periodic Power-Law Singularity Model

LI Zheng ¹ ,XIONG Xiong ^1,2 ,MU Qingtian¹ ,ZHOU Weixing³

1. College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072; 2. China Center for Social Computing and Analytics, Tianjin 300072; 3. School of Business, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237

Online:2021-02-25Published:2021-04-19







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资产价格泡沫是全球****一直关注的问题. 对数周期幂律奇异性(log-periodic power-law singularity, LPPLS)模型是预测资产价格泡沫破裂的有效方法之一. 在应用中, LPPLS 模型预测泡沫破裂存在误差. 主要原因是每一个泡沫形成时期都会有大量行政干预以及外部力量干扰, 极少存在``完美''的泡沫, 使得LPPLS模型在某些外部条件发生变化的情况下会发生失灵. 基于此, 研究了LPPLS模型预测有效性的条件, 选取创业板指数和沪深300 指数以探究LPPLS模型的适用范围. 结果表明, 在交易连贯、摩擦成本低, 且投资者结构稳定的条件下, LPPLS模型能够准确预测泡沫破裂的时间.

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