Bubble trouble: Investigating the identification of stock price bubbles
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Business |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2025-03-02
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Master's Programme in Finance
Language
en
Pages
53
Series
Abstract
We investigate whether market bubbles can be identified ex ante in the US stock market both unconditionally and based on certain characteristics. We study price run-ups in industry portfolios and see whether they are more likely to crash or not, or if their crashes can be predicted by volatility, turnover, age, age tilt, issuance, book-to-market, sales growth, cyclically adjusted price-to-earnings ratio, or price acceleration. By replicating the method used by Greenwood et al. (2019), we identify 35 out of 40 of the same run-ups and find that sharper price run-ups are more likely to crash. Contrary to the replicated study, we find that only past two-year raw returns and share issuance are positively correlated with the likelihood of a crash after a price run-up on a statistically significant level. When using the exact run-ups of Greenwood et al. we also find statistical significance in change of volatility, age tilt, and price acceleration. The thesis contributes to the debate about the existence and predictability of price bubbles and shows the difficulty in replicating results found earlier about the link between certain stock and company-level characteristics and bubbles. Despite earlier results failing to replicate exactly, we show the case for some characteristics being able to predict bubbles, and that greater returns in price run-ups are more likely to lead to crashes.Tutkimme markkinakuplien tunnistettavuutta USA:n osakemarkkinoilla sekä ilman ennustavia muuttujia, että niiden avulla. Tarkastelemme jyrkkiä hinnannousuja toimialatason portfolioissa ja arvioimme, kuinka todennäköisesti ne romahtavat sekä voidaanko tätä ennustaa volatiliteetin, vaihtuvuuden, iän, age tilt -muuttujan, osakkeiden liikkeeseenlaskun, B/M-luvun, myynnin kasvun, CAPE:n, tai hintojen nousun kiihtyvyyden avulla. Replikoimalla Greenwood et al. (2019) menetelmää, tunnistamme 35 samaa hintojennousujaksoa 40:stä, ja tuloksemme osoittavat, että jyrkemmät hinnannousut ovat todennäköisempiä romahtamaan. Toisin kuin alkuperäisessä tutkimuksessa, tuloksemme viittaavat siihen, että vain kahden vuoden raaka tuotto ja osakkeiden liikkeellelasku korreloivat kanssa tilastollisesti merkitsevällä tasolla romahduksen todennäköisyyden kanssa. Kun käytämme täsmälleen samoja 40 hinnan-nousujaksoa kuin alkuperäisessä tutkimuksessa, löydämme tilastollista merkitsevyyttä myös volatiliteetin muutoksessa, age tilt -muuttujassa, ja hintojen nousun kiihtyvyydessä. Tutkimuksemme edistää keskustelua markkinakuplien olemassaolosta ja ennustettavuudesta sekä osoittaa, kuinka haastavaa kvantitatiivinen replikointi on – niin yleisesti kuin tässä tapauksessa erityisesti. Vaikka tuloksemme osittain tukevat tiettyjen muuttujien kykyä ennustaa kuplien puhkeamista sekä sitä, että mitä suuremmat tuotot, sitä todennäköisemmin kuplat romahtavat, alkuperäisen tutkimuksen tulokset eivät täysin replikoidu.Description
Supervisor
Rantapuska, EliasKeywords
market bubbles, price run-ups, crashes, replication, non-standard errors, predictive variables