文/孔达达  上海文化艺术品研究院执行院长

　　在一个价格波动性的市场，经济学家总是试图寻找某种金融模型来解释历史市场走向，从而预测市场下行或上行的拐点。在一个同质性较强且交易透明的市场如股市，存在大量的此类数据模型用于预测单只股票或整体市场走势，Log Periodic Power Law(LPPL)对数周期性幂律模型便是其中的一个。

　　长期以来，人们认为资产泡沫难以识别，因此更无法预测其破灭。但是，一个地球物理学家的发现改变了这种认识。Didier Sornette教授发现，金融市场泡沫的形成与破裂，与地震有相似之处，都是复杂系统的自组织行为。Sornette教授随后提出，用地球物理和临界现象研究中所常用的LPPL(Log-Periodic Power Law)模型(对数周期性幂律模型)来研究金融领域的泡沫。

　　这个模型假设市场存在两类投资者：理性的专业投资者和非理性的具有典型“羊群行为”的非专业投资者。从事股票交易的投资者形成了一个网络，而在这个网络中的个体只有两种状态买和卖，而买卖行为本身受其他交易者的决策和外部因素影响。正是由于这种决策方式的互动，构成了群体的自我相似性，在一个上涨的市场中导致泡沫的产生。逐渐增加的投资和交易者之间的互动行为在整体盈利的表象下，使得这种泡沫自促增长，直至破裂。

　　学者Shiller提供了多种案例论证大量的非理性投资行为导致股市和房市的波动。并列出了12种因素引发股市和房市的繁荣。这些因素被正反馈循环所放大，产生庞氏骗局，又进一步通过媒体不断宣传而扩大影响，最终引发市场崩溃。