Diagnosing stock market bubbles with advanced ADF tests

Abstract


A full-fledged empirical test of the latest methodology in the field of recursive procedures for identifying and dating market bubbles - the GSADF test - has been performed. The use of previous iterations of recursive tests did not allow to accurately determine the presence of a market bubble at the early stages of its formation. The results of this study prove that the GSADF test using a sliding window significantly improves the discriminatory ability of recursive tests, at the early stages of formation it allowed to detect such episodes of stock market collapse as the Japanese economic bubble of 1986-1991 and the dot-com bubble in the USA in 1995-2001. Testing based on current market data demonstrates the formation of a market bubble in the NASDAQ stock index since August 2020.

Full Text

Актуальность данной исследовательской темы объясняется текущей ситуацией на мировом фондовом рынке в последние несколько лет. Эксперты и аналитики разных стран говорят о новом глобальном экономическом пузыре. С марта 2020 г. основные фондовые индексы разных стран выросли на 30–70 % (NASDAQ вырос на 73 %, японский Nikkei 225 на 57 %). Подобные изменения крайне редко можно объяснить объективными наблюдаемыми экономическими факторами. По этой причине целью данного исследования является определение эконометрического инструмента, который позволит идентифицировать пузырь, если он есть, в цене любого актива на фондовом рынке на ранней стадии его формирования. Диагностирование пузырей позволит избежать их экономических последствий, показанных на рис. 1.Методология исследования основывается на одной из наиболее современных и популярных работ в рамках диагностирования финансовых пузырей путем эконометрического тестирования временных рядов цен – работе Филлипса и его коллег, GSADF-тесте [1].GSADF-тест не нацелен на определение некой равновесной цены актива, он базируется на основном свойстве пузыря – взрывной динамике цены, ведь, как показывает статистика, это свойство действительно присуще всем известным пузырям на фондовом рынке. Выбранный метод диагностирования пузырей работает с ценовыми данными в реальном времени, его результаты сильно не зависят от размеров выборки, и при появлении нового актива или отсутствия информации о цене актива за более ранние периоды GSADF-тест делает адекватный анализ подобного актива на наличие пузыря возможным. Кроме того, данная методология не содержит в себе какую-либо специфику исследуемого пузыря, например, причины его возникновения или конъюнктуру рынка, следовательно, она универсальна и опирается лишь на ценовую информацию об активе.Несмотря на то, что работа нацелена на эмпирическую проверку эффективности существующей методологии, определенная новизна в ней все же присутствует: во-первых, ни в одном общедоступном исследовании не осуществлялся подбор фундаментальных факторов, способных объяснить обнаруженный в цене актива взрывной рост и тем самым опровергнуть гипотезу о наличии пузыря, а в данном исследовании такое тестирование осуществляется сразу по нескольким факторам (ВВП, инфляция, Price/Earnings, Price/Book value); во-вторых, в данной работе на наличие пузырей в настоящий момент времени тестируются индексы NASDAQ Composite и Nikkei 225, чего на момент проведения исследования не осуществлялось в работах других авторов.

About the authors

M. L. Nikitin

National Research University Higher School of Economics; Università Cattolica del Sacro Cuore

References

  1. Phillips P.C.B., Shi S., Yu J. Testing for multiple bubbles: Historical episodes of exuberance and collapse in the S and P500 // International Economic Review. - 2015. - Vol. 56. - P. 1043-1078.
  2. Dickey D.A., Fuller W.A. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root // Journal of the American Statistical Association. - 1979. - Vol. 74, № 366. - P. 427-431.
  3. Phillips P.C.B., Yu J. Dating the Timeline of Financial Bubbles During the Subprime Crisis // Quantitative Economics. - 2011. - Vol. 2, № 3. - P. 455-491.
  4. Anoruo E., Elike U. Testing for explosive bubbles in the South African-US exchange rate using the sequential ADF procedures // Banks and Bank Systems. - 2017. - Vol. 12, № 1. - P. 105-112.
  5. Balke N., Wohar M. Explaining stock price movements: is there a case for fundamentals? // Economic and Financial Policy Review. - 2001. - Vol. 3. - P. 22-34.
  6. Escobari D., Jafarinejad M. Date stamping bubbles in Real Estate Investment Trusts // The Quarterly Review of Economics and Finance. - 2016. - Vol. 60. - P. 224-230.
  7. Gurkaynak R. Econometric Tests of Asset Price Bubbles: Taking Stock // Staff working Paper in the Finance and Economics Discussion Series (FEDS). - Washington: FEDS, 2005. - 32 p.
  8. Ikeda D., Phan T. Toxic asset bubbles // Economic Theory. - 2016. - Vol. 61, № 2. - P. 241-271.
  9. Bubble Diagnosis and Prediction of the 2005-2007 and 2008-2009 Chinese stock market bubbles / Z. Jiang, W. Zhou, D. Sornette, R. Woodard // Journal of Economic Behavior and Organization. - 2010. - Vol. 74, № 3. - P. 149-162.
  10. Liu Z., Han D., Wang S. Testing Bubbles: Exuberance and collapse in the Shanghai A-share stock market // China's New Sources of Economic Growth. - 2016. - Vol. 1. - P. 247-270.
  11. Vasilopoulos K., Pavlidis E., Martinez-Garcia E. Exuber: Recursive Right-Tailed Unit Root Testing with R // Journal of Statistical Sowtware. - 2022. - Vol. 103, Iss. 10. - P. 1-26.
  12. Oliveira M., Almeida A. Testing for rational speculative bubbles in the Brazilian residential real-estate market // Risk Management Post Financial Crisis: A Period of Monetary Easing. - 2014. - Vol. 96. - P. 401-416.
  13. Sornette D., Zhou W.-X. Is there a real-estate bubble in the US? // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. - 2005. - № 361, iss. 1. - P. 297-308.
  14. Vogel H. Financial Market Bubbles and Crashes. - Cambridge: Cambridge University Press, 2009. - 384 p. doi: 10.1017/CBO9780511806650
  15. West K. Bubbles, Fads and Stock Price Volatility Tests: A Partial Evaluation // The Journal of Finance. - 1988. - Vol. 43, № 3. - P. 639-656.

Statistics

Views

Abstract - 126

PDF (Russian) - 112

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies