圖1 因子得分值與綜合指數(shù)趨勢(shì)比較圖 圖2 泡沫度和綜合指數(shù)趨勢(shì)比較圖編者：中國證券業(yè)協(xié)會(huì)2007年度科研課題獲獎(jiǎng)成果已經(jīng)公布。歷史是無情的。今天發(fā)表的獲獎(jiǎng)文章對(duì)我國股市泡沫問題及其預(yù)警監(jiān)控體系建設(shè)做了研究。

　　作者說，股票市場(chǎng)產(chǎn)生的“財(cái)富效應(yīng)”是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)際上財(cái)富效應(yīng)幾乎是股票市場(chǎng)與生俱來的功能。表現(xiàn)在市場(chǎng)特征上就是：低換手率、長(zhǎng)期回報(bào)、穩(wěn)健上漲。而與“財(cái)富效應(yīng)”相反的“緊縮效應(yīng)”卻應(yīng)該是任何市場(chǎng)極力避免產(chǎn)生的，緊縮效應(yīng)的殺傷力破壞力極大。股市暴跌后的緊縮效應(yīng)隨后引發(fā)的各種經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政治問題等等往往是無法預(yù)測(cè)。

　　在我們了解了股票市場(chǎng)虛擬經(jīng)濟(jì)的這些強(qiáng)大效應(yīng)后，就不難理解股票市場(chǎng)崩潰后所引發(fā)的緊縮效應(yīng)的嚴(yán)重性，事實(shí)上股市一旦產(chǎn)生暴跌的緊縮效應(yīng)，從整個(gè)系統(tǒng)看是沒有什么資金可以幸免的。

　　如果正確利用了股市的財(cái)富效應(yīng)，從市場(chǎng)中融資1億，可能產(chǎn)生2億、5億甚至10億的良性效應(yīng)。如果錯(cuò)誤利用了緊縮效應(yīng)，從市場(chǎng)中“圈錢”1億，可能產(chǎn)生損害2億、5億甚至10億社會(huì)財(cái)富的效應(yīng)。

　　在當(dāng)前市況下，重讀這篇文章真是不勝唏噓。

　　⊙袁 季 王麗萍

　　(報(bào)送單位：廣州證券有限公司)

　　2006年以及2007年上半年以來，中國股市出現(xiàn)了大幅度的上漲，伴隨著股指的不斷攀升，關(guān)于股市泡沫是否存在的爭(zhēng)論不斷加劇，由于缺乏普遍認(rèn)同的價(jià)值評(píng)估體系，中國股市一直交織在激情與迷惘中。

　　股市泡沫問題的研究有重要的理論和現(xiàn)實(shí)價(jià)值，對(duì)決策者來講，能及時(shí)化解股市泡沫，能夠避免其破滅時(shí)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活的嚴(yán)重沖擊；對(duì)投資者來講，可以避免重大損失。

　　股市泡沫的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。股票市場(chǎng)有兩個(gè)非常重要的效應(yīng)，即“財(cái)富效應(yīng)”和“財(cái)富緊縮效應(yīng)”。輕度的股市泡沫可能有利于促進(jìn)投資與消費(fèi)，從而在一定限度內(nèi)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

　　從促進(jìn)消費(fèi)來看，股市泡沫引起的股價(jià)上升，使人們感到其所擁有的金融資產(chǎn)量在增加，從而消費(fèi)者認(rèn)為可用資源增加，由此增加消費(fèi)，即所謂的財(cái)富效應(yīng)。

　　股票市場(chǎng)產(chǎn)生的“財(cái)富效應(yīng)”是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)際上財(cái)富效應(yīng)幾乎是股票市場(chǎng)與生俱來的功能。表現(xiàn)在市場(chǎng)特征上就是：低換手率、長(zhǎng)期回報(bào)、穩(wěn)健上漲.。這些在美國股票市場(chǎng)上不乏例子。

　　而與“財(cái)富效應(yīng)”相反的“緊縮效應(yīng)”卻應(yīng)該是任何市場(chǎng)極力避免產(chǎn)生的，緊縮效應(yīng)的殺傷力破壞力極大。股市暴跌后的緊縮效應(yīng)隨后引發(fā)的各種經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政治問題等等往往是無法預(yù)測(cè)。所以世界各國莫不對(duì)股票市場(chǎng)的暴跌提高警惕，努力回避股市的暴跌。

　　從股票市場(chǎng)誕生以來，世界上幾乎每一次的股票市場(chǎng)的暴跌，隨后都帶來了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)問題。

　　在我們了解了股票市場(chǎng)虛擬經(jīng)濟(jì)的這些強(qiáng)大效應(yīng)后，就不難理解股票市場(chǎng)崩潰后所引發(fā)的緊縮效應(yīng)的嚴(yán)重性，事實(shí)上股市一旦產(chǎn)生暴跌的緊縮效應(yīng)，從整個(gè)系統(tǒng)看是沒有什么資金可以幸免的。

　　股票市場(chǎng)在整個(gè)金融市場(chǎng)中具有舉足輕重的地位，而金融市場(chǎng)是一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)命脈，股票市場(chǎng)本身的穩(wěn)定與健康運(yùn)行，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于股市的融資規(guī)模。

　　如果正確利用了股市的財(cái)富效應(yīng)，從市場(chǎng)中融資1億，可能產(chǎn)生2億、5億甚至10億的良性效應(yīng)。如果錯(cuò)誤利用了緊縮效應(yīng)，從市場(chǎng)中“圈錢”1億，可能產(chǎn)生損害2億、5億甚至10億社會(huì)財(cái)富的效應(yīng)。

　　研究思路。關(guān)于股市泡沫問題的爭(zhēng)論不應(yīng)該著眼于中國股市當(dāng)前是否存在泡沫，而應(yīng)該著眼于確立衡量股市泡沫的標(biāo)準(zhǔn)，并且對(duì)泡沫度進(jìn)行判定，確定當(dāng)前的泡沫程度嚴(yán)重性，這才是投資者以及監(jiān)管者應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注的問題。

　　當(dāng)前比較常用的股市泡沫衡量指標(biāo)主要有PE、托賓Q值、收入資本化比率、泡沫度、市凈率、紅利率等指標(biāo)，但是這些指標(biāo)在實(shí)證檢驗(yàn)過程中存在較大的困難。而較為科學(xué)合理又具有可行性的方法可能就是通過建立泡沫評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，進(jìn)而運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)方法對(duì)股市泡沫進(jìn)行綜合判定。

　　唐敏（2001）對(duì)反映股市基本特征的八個(gè)指標(biāo)（增長(zhǎng)率比、換手率、市盈率、股指振幅、漲跌幅、成交筆數(shù)、成交金額、投資者增長(zhǎng)率）進(jìn)行了因子分析和聚類分析法，進(jìn)而確定了股市的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。

　　本文在其研究的基礎(chǔ)上對(duì)八個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了修正，并通過臨界狀態(tài)理論找到了合理的解釋及改進(jìn)方法。按照臨界點(diǎn)理論，股市的泡沫是一個(gè)不斷累積的過程，累計(jì)到一定程度，一個(gè)小小的導(dǎo)火索可能導(dǎo)致股市泡沫的崩潰。

　　從這一觀點(diǎn)判斷，前面所謂的因子得分僅考慮了每一時(shí)期衡量泡沫的綜合指標(biāo)的絕對(duì)值，而沒有考慮到泡沫的累積性，這很可能是造成綜合指標(biāo)同實(shí)際情況背離的原因。

　　筆者根據(jù)臨界狀態(tài)理論對(duì)因子得分值進(jìn)行修正。通過對(duì)泡沫指標(biāo)的走勢(shì)同綜合指數(shù)的走勢(shì)進(jìn)行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，泡沫指標(biāo)值對(duì)股市的真實(shí)表現(xiàn)進(jìn)行了很好地反映，兩條曲線表現(xiàn)出明顯的相關(guān)性。因而，筆者認(rèn)為經(jīng)過修正的泡沫衡量指標(biāo)能很好地反應(yīng)股市的泡沫狀況。

　　在獲得股市泡沫度數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，筆者采用聚類分析確定了不同月份股票市場(chǎng)所處的泡沫狀態(tài)，進(jìn)而構(gòu)建了股市泡沫預(yù)警監(jiān)控體系，并對(duì)2007年7月、8月、9月的股市泡沫狀況進(jìn)行了實(shí)例分析。

　　股市泡沫度量指標(biāo)及評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

　　歷史上的泡沫生成階段存在一些共性的特征，而這些特征又是反映泡沫狀況的最直接指標(biāo)，我們就以這些特征指標(biāo)作為衡量泡沫狀況的綜合指標(biāo)（見表1）。

　　M1增長(zhǎng)率可以用來衡量市場(chǎng)資金對(duì)股市的支撐程度，M1增長(zhǎng)率越大說明，資金對(duì)股市上漲的支撐越大，股市出現(xiàn)泡沫的程度越小。

　　增長(zhǎng)率比可以用來度量股市的發(fā)展偏離國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度。由于我國當(dāng)前大量股票上市導(dǎo)致股票市值大幅增加，采用股市市值增長(zhǎng)率與名義GDP的比值不能很好地反映股市的增長(zhǎng)幅度同GDP增長(zhǎng)幅度之間的關(guān)系，本文選擇股指增長(zhǎng)率同名義GDP增長(zhǎng)率之比來進(jìn)行衡量，其中，股指增長(zhǎng)率為滬深兩市股指增長(zhǎng)率按市值加權(quán)平均的值。

　　換手率可以用來反映市場(chǎng)流動(dòng)性狀況，其取值區(qū)間為[0%，100%]，指標(biāo)值越趨向于100%，說明流動(dòng)性越強(qiáng)，不穩(wěn)定性越大;反之，指標(biāo)值越趨向于0%，說明股市流動(dòng)性越差。

　　市盈率用來反映收回股票投資所需要的時(shí)間長(zhǎng)度，是衡量股票投資價(jià)值或投資風(fēng)險(xiǎn)的最直觀指標(biāo)，因而也是衡量股市泡沫的一個(gè)直觀指標(biāo)。市盈率指標(biāo)并沒有確定的合理范圍，因?yàn)槭杏�率受到上市公司盈利水平以及股票市�?chǎng)貼現(xiàn)率等方面的影響，不同國家以及同一國家不同時(shí)期的市盈率水平均會(huì)有所不同。

　　漲跌幅用以用來反映某一時(shí)段內(nèi)股市的波動(dòng)狀況往往是市場(chǎng)突變的光行指標(biāo)。漲跌幅度越大說明股市波動(dòng)越大，股市越不穩(wěn)定。

　　成交金額增長(zhǎng)率是成交量和成交股價(jià)兩個(gè)因素共同作用的結(jié)果，因此這一指標(biāo)可以反映市場(chǎng)冷熱程度。某一時(shí)期內(nèi)過高的成交金額說明市場(chǎng)過熱，可能存在非理性的投機(jī)行為；而過低的成交金額說明市場(chǎng)人氣不足。無論過低過高，都說明有從眾行為存在。

　　投資者增長(zhǎng)率是一個(gè)反映股市泡沫的側(cè)面指標(biāo)。由于股市泡沫膨脹的一大特征是股市投機(jī)人數(shù)激增，因此，如果這一指標(biāo)過大，說明股市泡沫膨脹的可能性越大，如果這一指標(biāo)值比較穩(wěn)定，則說明股市也比較穩(wěn)定。

　　我國股市泡沫狀況的實(shí)證分析

　　樣本數(shù)據(jù)的選擇和數(shù)據(jù)來源。我們選擇1999年1月至2007年9月共105個(gè)月份的數(shù)據(jù)作為樣本，因?yàn)楸疚倪x擇的指標(biāo)中包含成交金額這一指標(biāo)，而1999年之前我國股市的成交金額一直較少，到1999年才出現(xiàn)明顯的上漲。

　　另一方面，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，1999年之前的某些數(shù)據(jù)很難獲得權(quán)威的數(shù)據(jù)來源，因而本文的樣本范圍為1999年1月至2007年9月，其中1999年1月至2007年6月的102個(gè)數(shù)據(jù)用于因子分析，2007年7月至9月的數(shù)據(jù)用作預(yù)警監(jiān)測(cè)體系的實(shí)例分析。

　　由于本文旨在分析不同月份股市的泡沫狀況，因而各指標(biāo)中涉及增長(zhǎng)率的均采用環(huán)比增長(zhǎng)率。M1數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行網(wǎng)站；GDP數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，由于GDP數(shù)據(jù)僅有季度數(shù)據(jù)值，本文假設(shè)在同一季度中的3個(gè)月具有相同的增長(zhǎng)率；市盈率采用剔除負(fù)值的整體法得到，數(shù)據(jù)來源于Wind資訊；漲跌幅和成交金額數(shù)據(jù)來源于Wind資訊；投資者增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)來源于中國證券登記結(jié)算公司網(wǎng)站。

　　股市泡沫的因子分析。由于我們所選取的各個(gè)指標(biāo)之間存在相關(guān)性，因而采用這些指標(biāo)直接評(píng)價(jià)泡沫狀況會(huì)有失偏頗。因子分析法就是從眾多變量中找出幾個(gè)綜合性的指標(biāo)來反映原來指標(biāo)中所包含的信息，因而，我們采用因子分析法來簡(jiǎn)化上面所提到股市泡沫綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，用較少的變量來衡量股市的泡沫程度。

　　因子分析衡量結(jié)果的檢驗(yàn)。為了驗(yàn)證通過因子分析法得到的因子分析值能否客觀反映我國股市的泡沫狀況，我們對(duì)兩市股指的走勢(shì)和因子得分的走勢(shì)進(jìn)行比較，為了比較客觀的反應(yīng)股票市場(chǎng)的走勢(shì)情況，我們對(duì)上證綜合指數(shù)和深證綜合指數(shù)進(jìn)行市值加權(quán)平均，得到綜合指數(shù)。因子得分值能大致反映綜合指數(shù)的走勢(shì)，但其中偏差較多（見圖1）。

　　比如，2001年6月底，因子得分為0.31，從整體走勢(shì)來看，此時(shí)股市泡沫較小，但2001年7月份股票市場(chǎng)出現(xiàn)大幅下跌；7月份的因子得分值為-1.12，根據(jù)該值，此時(shí)為非常好的入場(chǎng)時(shí)機(jī)，但7月份股市繼續(xù)出現(xiàn)大跌行情。從而顯示因子得分值在衡量股市泡沫方面的可靠性值得懷疑。

　　股市泡沫衡量指標(biāo)的修正。根據(jù)如上分析可以看出，根據(jù)股票市場(chǎng)特征所構(gòu)造的衡量股市泡沫的綜合指標(biāo)并不能很好地反應(yīng)股票市場(chǎng)走勢(shì)的實(shí)際狀況，該方法完全是根據(jù)反映股市本身的運(yùn)行狀況的指標(biāo)得出的反應(yīng)股票市場(chǎng)運(yùn)行狀態(tài)的一個(gè)綜合指標(biāo)，其走勢(shì)應(yīng)該同股票市場(chǎng)的走勢(shì)基本吻合，但實(shí)際上卻出現(xiàn)如此巨大的偏差，其原因何在呢？我們可以從最近出現(xiàn)的臨界狀態(tài)理論找到合理的解釋。

　　按照這一理論，股市的泡沫是一個(gè)不斷累積的過程，累計(jì)到一定程度，一個(gè)小小的導(dǎo)火索可能導(dǎo)致股市泡沫的崩潰。從這一觀點(diǎn)判斷，上文中所構(gòu)建的因子得分僅考慮了每一時(shí)期衡量泡沫的綜合指標(biāo)的絕對(duì)值，而沒有考慮到泡沫的累積性，這很可能是造成綜合指標(biāo)同實(shí)際情況背離的原因。

　　根據(jù)上面的分析，我們對(duì)泡沫綜合指標(biāo)進(jìn)行修正，采用因子得分的累計(jì)值來衡量當(dāng)月的泡沫狀況，即1999年2月的泡沫度為1999年1月的泡沫綜合值加上2月的泡沫綜合值，3月的泡沫度為1-3月綜合值的和，依此類推，可以得到102個(gè)月份的泡沫指標(biāo)值。

　　同樣對(duì)泡沫指標(biāo)的走勢(shì)同綜合指數(shù)的走勢(shì)進(jìn)行比較，可以發(fā)現(xiàn)，泡沫指標(biāo)值對(duì)股市的真實(shí)表性進(jìn)行了很好的擬和，兩條曲線表現(xiàn)出明顯的相關(guān)性。因而，我們認(rèn)為經(jīng)過修正的泡沫衡量指標(biāo)能很好地反應(yīng)股市的泡沫狀況（見圖2）。

　　股市泡沫的聚類分析。有了衡量股市泡沫的指標(biāo)值，我們可以進(jìn)一步對(duì)泡沫值進(jìn)行聚類分析，進(jìn)一步對(duì)每個(gè)時(shí)段的泡沫狀況進(jìn)行分類，我們采用快速分割法來劃分股市泡沫大小的等級(jí)。

　　聚類分析結(jié)果。聚類分析將1999年1月至2007年6月的股市狀況分為7個(gè)階段（見表2）。可以看出，以上泡沫分類同股價(jià)走勢(shì)呈高度相關(guān)性。

　　（本文有刪節(jié)，全文見中國證券網(wǎng)http://www.cnstock.com）

　　股市泡沫預(yù)警度與監(jiān)控體系

　　監(jiān)測(cè)股市泡沫大小、及時(shí)反映泡沫狀況，對(duì)整個(gè)股市的穩(wěn)步發(fā)展具有深遠(yuǎn)的意義。我們?cè)诮鉀Q了如何度量泡沫大小之后，有必要建立一個(gè)比較科學(xué)的泡沫預(yù)警系統(tǒng)，判斷某一狀態(tài)下的泡沫對(duì)股市和經(jīng)濟(jì)的影響程度，進(jìn)而做出對(duì)策。

　　股市泡沫預(yù)警度設(shè)置。在確定了股市泡沫值的綜合評(píng)估模型之后，我們就能直接利用評(píng)估的結(jié)果建立泡沫監(jiān)測(cè)的預(yù)警模型。泡沫預(yù)警模型的意義就在于及時(shí)給有關(guān)部門甚至整個(gè)金融體系發(fā)出預(yù)警信號(hào)，提醒各金融機(jī)構(gòu)及監(jiān)管部門予以高度警惕，必要時(shí)采取相應(yīng)措施以控制和防范風(fēng)險(xiǎn)。

　　根據(jù)泡沫的狀態(tài)來看，可以將預(yù)警信號(hào)分為四個(gè)級(jí)別，即無警、輕警、中警和重警，分別對(duì)應(yīng)股市泡沫的小、較小、較大、大四個(gè)狀態(tài)（見表3），而要確定股市泡沫的狀態(tài)特征，則要根據(jù)因子分析法計(jì)算出泡沫度，進(jìn)而根據(jù)聚類分析法確定泡沫狀態(tài)。

　　股市泡沫預(yù)警監(jiān)控體系的構(gòu)建。根據(jù)因子分析和聚類分析方法，股市泡沫預(yù)警監(jiān)控體系的構(gòu)建，應(yīng)遵循以下幾個(gè)步驟：

　　第一，定期觀察M1增長(zhǎng)率、增長(zhǎng)率比、換手率、市盈率、成交金額增長(zhǎng)率、投資者增長(zhǎng)率、指數(shù)增長(zhǎng)率七個(gè)指標(biāo)的變化；

　　第二，根據(jù)因子分析法計(jì)算因子得分情況；

　　第三，將歷史上各期的因子得分值進(jìn)行累加再加上本期的因子得分值，得到本期的泡沫度；

　　第四，根據(jù)聚類分析確定泡沫的狀態(tài)；

　　第五，根據(jù)泡沫狀態(tài)確定警示程度以及監(jiān)管措施。

　　股市泡沫預(yù)警體系實(shí)例分析。本文以2007年第三季度，即7月、8月、9月三個(gè)月份的股市運(yùn)行情況說明股市泡沫預(yù)警體系的運(yùn)用。三個(gè)月的各項(xiàng)觀測(cè)指標(biāo)如下（見表4）：

　　根據(jù)因子分析的原理和步驟，可以得出每個(gè)月份的因子得分值，再將因子得分進(jìn)行累加，可以得到7、8、9三個(gè)月的泡沫度（見表5）。

　　對(duì)泡沫度進(jìn)行聚類分析，可得四個(gè)類別的類中心（見表6）。

　　進(jìn)而又得到不同泡沫狀態(tài)對(duì)應(yīng)的類中心（見表7）。

　　最后根據(jù)泡沫度確定泡沫狀態(tài)（見表8）

　　根據(jù)以上分析，2007年我國7月份的泡沫警示度為“輕警”，8月、9月的泡沫警示度為“中警”，說明隨著我國股指的不斷攀升，泡沫也在不斷加大。

　　表1 股市泡沫評(píng)價(jià)指標(biāo)

　　指標(biāo)代號(hào)指標(biāo)名稱 指標(biāo)含義

　　x11M1增長(zhǎng)率 本期M1相對(duì)于上期M1增長(zhǎng)量/上期M1數(shù)值*100%

　　x12增長(zhǎng)率比 股指環(huán)比增長(zhǎng)率/名義GDP環(huán)比增長(zhǎng)率

　　x13換手率 流通股成交量/流通總股本

　　x14市盈率 股價(jià)/每股收益

　　x15成交金額增長(zhǎng)率（本期成交金額-上期成交金額）/上期成交金額*100%

　　x16投資者增長(zhǎng)率（本期投資者開戶數(shù)-上期投資者開戶數(shù)）/上期投資者開戶總數(shù)）*100%

　　x17指數(shù)增長(zhǎng)率兩市股指加權(quán)平均漲幅

　　表2 股市泡沫分類表

　　時(shí)間段泡沫狀況

　　1999年1月至1999年12月較小

　　2000年1月至2000年5月較大

　　2000年6月至2003年1月大

　　2003年2月至2004年5月較大

　　2004年6月至2005年3月較小

　　2005年4月至2007年4月小

　　2007年5月至2007年6月較小

　　表3 根據(jù)泡沫度確定的泡沫預(yù)警模型

　　泡沫狀態(tài)警示度處置措施

　　小 無警經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健運(yùn)行，企業(yè)有良好的內(nèi)部控制

　　較小輕警加大對(duì)證券經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)的監(jiān)管力度

　　較大中警對(duì)金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行重點(diǎn)整頓

　　大 重警對(duì)金融機(jī)構(gòu)及上市公司進(jìn)行全面監(jiān)管整頓

　　表4 2007年7、8、9月股市運(yùn)行指標(biāo)

　　日期M1增長(zhǎng)率指數(shù)增長(zhǎng)率/GDP增長(zhǎng)率換手率市盈率成交投資者增長(zhǎng)率指數(shù)指數(shù)

　　金額增長(zhǎng)率增長(zhǎng)率

　　增長(zhǎng)率

　　2007-7-310.294.614.2851.7841.602.63 17.59 17.59

　　2007-8-313.494.184.2060.654.838.12 15.95 15.95

　　2007-9-301.131.612.9763.51-14.846.11 6.16 6.16

　　2007年7月2007年8月2007年9月

　　泡沫度-2.52-0.860.00

　　表5 2007年7、8、9月股市泡沫度

　　表5注：2007年6月的泡沫度為3.55，是將新數(shù)據(jù)加入到原始數(shù)據(jù)中重新進(jìn)行了因子分析，從而導(dǎo)致分析結(jié)果與之前有差別，這樣做的優(yōu)勢(shì)是可以將最新的市場(chǎng)情況考慮進(jìn)來，而不僅僅根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行推測(cè)。

　　表6 聚類分析中各類別中心

　　Cluster

　　1234

　　泡沫度3.570.14-3.94-8.83

　　表7 不同類中心對(duì)應(yīng)泡沫狀態(tài)

　　泡沫狀態(tài)

　　小較小較大大

　　泡沫度-8.83-3.94.143.57

　　表8 2007年7、8、9月泡沫狀態(tài)

　　2007年7月2007年8月2007年9月

　　泡沫度-2.52-0.860.00

　　類 3 2 2

　　泡沫狀態(tài)較小較大較大

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