主题：【原创】牛与熊，从科研角度看股市（一）---从一篇小论文谈起 -- 千里烟波
家园 有意思，花谢。 不知这些数据有多长的“滞后期”？是否要发生转换后至少3个月，还是在转换的当月就可以发现？
另外，俺觉得99年好象还是牛市，可根据这个图99年已是熊市了，是这样吗？
不方便的话，能不能等论文发表了，给大家个摘要？
花谢。
家园 另外， 请你讲一下EMH Efficient market hypothesis
这种事难有对错， 都是探索， 不要谦虚。
我认为，
在金融市场上也是一样， 多数人的风险评估能力最好是一般， 更多的是在低端， 挣不到premium
相反， 多数人更多的是被discount.特别是在边界区域.
http://www.ccthere.com/article/1740699
边界区域概率分布不清楚， 不确定性超常态， 定价困难.
体育等社会活动是“正”边界， 总是进步, 向前.
金融市场常常是“负”边界, 世界末日.
这时， 救生圈的价格更是天价, fear >=2*joy, in terms of intensity.
"A Gaussian distribution significantly underestimates the probability of a large price or rate movement. A Gaussian distribution may underestimate the probabilty of a 3 sigma price movement by a factor of 10. In other words, the chance of a 3 sigma movement is potentially 10 times greater than that predicted by a Gaussian probability curve.
distribution of value movements in the financial markets follow Levy or Cauchy distributions"
Levy or Cauchy distributions
The Cauchy distribution is an example of a distribution which has no mean, variance or higher moments defined.
这些分布 "大概论证了市场的’胖尾‘等现象，应该是比较前沿的吧。这些分布的最大特点是 非稳态 即不符合高司分布〈正态分布〉。凸现了市场的风险，可以说是对经典理论的再发展。
"merton连续时间金融里面提到过这些东西。但是也是一笔带过而已。他说两个原因：一个是levy分步这些东西难于模型化，因为他们只有特征函数，而且没有2阶以上矩。所以建模不如马科维茨的正态分布二次效用那样来的简单和舒服。另一个是可以用一个连续的过程再加上一个波松分布来更好的获得同样具有fat-tail的形式并且更具建模的方便和优美--这已经有不少相关的paper了。风险管理上这些东西也有应用。但目前来说还没有很深入的。资本定价方面一直没有进展. "
"Gumbel distribution, 不过是extreme value distribution 的另一个名称而已。做过logit，probit 的人都知道的".
家园 【原创】论文发表，西西河论坛以及很多事务中的眼球策略 想什么说什么，不值得开新贴
鼎革也许看过Ashenfelter, Harmon和Oosterbeek（1999）在 Labour Economics上发表的A review of estimates of the schooling/earnings relationship, with tests for publication bias。
大概研究了什么样的研究结果更有利于发表。
象牙塔内能吐出象牙的不多，更多人也是主动或者被动地选择增加发表几率的研究方法或者研究结果。比如说大家都知道一句格言“不以成败论英雄”，爱迪生不也是失败了一万次才发明了灯泡不是？如果他万一没发明灯泡呢？带着一万次失败就挂掉了咋办？估计也不会有这么多人记得他。所以英雄还是要论成败。经济学界实务研究的一个成败标准就是你的模型估计出来的参数是不是显著？有没有让人很surprise?如果是，那么恭喜你，科研成功。如果不呢？结果很可能是压根就没有人会来欣赏你的论文，更不会留下“这至少证明了此路不通”的美誉。
通过查看很多文献，我们的确可以发现记录下来的绝大多数是显著的估计，反常的结果，却很少发现研究者研究出某个因素无关紧要...
还有一个策略叫做strategic citation，就是要尽量把这个领域内有可能做你的referee的人的论文引进来，否则遇到小肚鸡肠的一定拒你。石寿永和Randdel Wright两个货币经济学的中坚各有一个模型，你要是拿着老石的模型去问Wright，他肯定第一句是：“why don't you take a look at Largos-Wright model?”。这个人也是我见过的为数不多死鸭子嘴硬的人，不过人家已经成名，无所畏惧的说。石老大也是对Wright的模型不是很愉快。所谓一山不容二虎，故事多得很，说多了无益团结。
咱们把这两大要素加起来就是：投其所好+结果惊人。
最近陈经的文章【周末经济观察】正常的中国社会引起了一些小争论，有些朋友对他的理论系统也提出了友善的质疑。我在看官办经济的时候感觉比较shocking，这是一个从新方向来看待中国经济的视角。崭新的角度，与中国发展现状的合理解释让大家觉得非常有趣。颇有创意的理论和符合网友阅读偏好的文风，不红就没天理了。这多半年的通胀和熊市让陈经的理论预测，即唱好中国，受到了一定程度的打击。异军突起的理论在吸引到眼球的同时往往伴随着让人惊讶的解释和不同寻常的预测，然而这把双刃剑在与现实有悖的时候必然会很快受到围剿。货币战争这本书也深得此中之道。也难怪阴谋论大行其道，原因之一是震动性大，之二是通俗易懂。
我是不是吃不到葡萄说酸呢？有可能，我自己想应该不是，政委的文章别开生面，货币战争也间接地提供了我的一个研究课题。一个理论的成形需要更多艰苦的工作。还以官办经济为例，我经常也引用陈经的那句话教育身边的人：“政治局不是每天开会研究剥削人民”。只不过经济学假设人是自私的，需要机制设计来约束。竞争市场就是机制之一。微观经济理论研究集体决策也是从个体的自私决策和集体博弈的机制来进行结果预测。这就需要验证一下，而这一部分的工作却往往是乏味的。我说牛熊市辨识，身边很多人围过来听，我如果先断言已经到底，然后滔滔不绝从身边企业讲到国家政策来作证据，会有很多听众。社会版里面大家议论郎咸平有人说他忽悠，很正常，他要是跟非专业听众谈严格的论文有人听么？所以听众的被动信息接受的特性才可能是他忽悠的更大原因。如果在学术圈作讲座估计早就有人拍案而起了。再说牛熊，如果我说今年75%可能到底，生活中的很多人可能就不来听说的讲座了。如果我再祭出来统计基本概念，估计就剩下我的学生了。再说编程，学生也撒油那拉了。
昨天去参加一个好朋友的婚礼，周围一群在金融业工作的MBA，精力旺盛，侃侃而谈。这个行业就是这样，特别是作投资顾问的，感觉年轻的时候练过相声，对着你谈话不停却绝不把口水喷出来。开始听的时候觉得人家很awesome，只可惜我做一些科研，对于似是而非的感念天生非常反感，问了几个概念性的问题感觉不对头就和他改谈多伦多的川菜馆了。
所有的所有加到一起，之所以要收集眼球就是有好处，物质的也好精神的也好，无可厚非，谁不想出个名赚点钱？人之本性，不是错事，取之有道就好。而往往眼球吸引和忽悠骗人之间不好把握，林光常作骗子了，郎咸平不是，杨大楷很可耻，但是政委却是实实在在自己的观点。遗憾的是官办经济的观点最后很可能落成一个具体模型，缺乏普遍性，但是一个新领域的第一篇文章足以让任何一个教授一战成名。
这个度，自己要把握好。
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