- The efficient market theory holds that markets are efficient and the value of expected price today is equal to the discounted value of the next period's anticipated value. This theory holds that information is available, and the market is at the fair value or the correct equilibrium price and there are no bubbles.
- There is no overpriced or underpriced assets points out that information comes into the market randomly and is incorporated instantly into today‘s price believes that people are rational and make logical decisions.
- It is too hard to make money in the market if it is efficient and if investors want to have a higher return, they have to purchase riskier stocks due to a lack of accurate forecasts in the market. Proponents of this theory believe that, if the stock price was undervalued, eventually someone would have suddenly bought stocks and pushed up the stock price to its equilibrium value, and so there is no bargain in this market.
- Behavioural finance theory, in contrast to Fama, is based on cognitive psychology on how people react and holds that people can be irrational, illogical, and overreact emotionally. This theory attempts to apply some psychology principals and the human condition (e.g. greed, fear, overreaction, and others) to explain financial market behavior.
- According to the publication of two papers in 1981 by LeRoy and Shiller, the volatility in stock prices are not justified by the new information in the market about future dividends or the present value of future earnings. There is still a debate among financial economists on the existence of bubbles in the market. For example, Garber (1989) believes that change in market conditions and rational behaviour of market participants is responsible for fluctuations in market prices (Garber, 1989). In contrast, Shiller (2000) argued that irrational exuberance (excessive optimism) caused the high stock prices in 1990 (Shiller, 2000), and emotions may play a significant role in financial decision making (Shiller & Akerlof, 2009).
-
download_data.ipynb : Tải dữ liệu trong một khoảng thời gian được xác định.
-
LPPLS : Code python cho LPPLS model
-
GSADF : Code R cho GSADF model
- Kết quả từ 01/01/2017-01/01/2022
Từ đồ thị trên ta có thể thấy trong giai đoạn 2017-2018 xuất hiện nhiều bong bóng, bong bóng dài nhất kéo dài từ 2017-11-15 đến 2017-12-22 (37 ngày) sát với những gì được liệt kê Cryptocurrency bubble
Đồng thời trong năm 2019 cũng đã xác định một nhiều bong bóng nhưng chủ yếu ta thấy model đã xác định được từ 2019-06-21 đến 2019-06-30 có hiện tượng bong bóng xảy ra sát với kết quả trong paper yao2020
Model cũng xác định được giai đoạn giữa tháng 11-2020 đến tháng 01-2021 và từ đầu năm 2021 đến khoảng giữa tháng 5-2021 tồn tại các bong bóng giống như trên wiki đã nói
- Kết quả từ năm 01/01/2022-04/25/2024
- Kết quả trong short term (25-04-2024 -> 5-05-2024) (chưa thực hiện sai phân)
Sử dụng khoảng bong bóng từ model GSADF chúng ta có thể tìm được bursting point của bubbles
Mặc dù GSADF method có thể tìm kiếm khoảng thời gian xuất hiện bubbles một cách hiệu quả, tuy nhiên model này chưa tính toán được chính xác bursting point của bubble. Nên chúng ta dùng khoảng thời gian thu được từ GSADF model để employ LPPLS model để suy ra thời gian bubble bursts.
Ngoài ra từ hệ số log-periodic frequency ω trong model LPPLS ta có thể biết được sự biến động. Tần số log-periodic càng cao thì sự phân kỳ(divergence) giữa các nhà giao dịch và thị trường càng cao và hỗn loạn hơn.
[1] TESTING FOR MULTIPLE BUBBLES: HISTORICAL EPISODES OF EXUBERANCE AND COLLAPSE IN THE S&P 500
[2] Recursive Right-Tailed Unit Root Testing with R
[4] Log Periodic Power Law model for the detection of financial bubbles