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中国股票市场与宏观经济关系的实证分析

来源:用户上传      作者: 吴 逸

  摘要:证券市场是宏观经济的“晴雨表”,股票市场与宏观经济的关系一直是一个研究的热点问题。那么在现实中,中国股市能否有效的反映中国经济的走势呢?宏观经济是否有效地影响股市的变动?文章期望通过对1996年1月到2006年10月的上证指数与宏观经济各指标(如工业增加值、狭义货币供应量、广义货币供应量、外汇储备、银行间7天同业拆借利率)关系的实证分析,揭示我国股票市场价格波动与宏观经济变化之间关系,进而来检验资本市场改革的成效。
  关键词:上证指数;宏观经济;协整关系;Granger检验;VECM
  
  一、引言
  
  近十多年,中国经济高速发展,中国股市改革力度和开放程度也在日益加大。截止到2006年9月沪深两市总市值达到52282.79亿元,2006年9个月股票筹资额达2267.12亿元(数据来源:中经网统计数据库)。从理论研究的角度,国内外学者都认同证券市场在国民经济中的重要地位,及金融活动在国家经济活动中的核心地位。然而从实证角度分析,国内大多数的研究并未给出中国股市的变动与宏观经济存在显著关系的一致结论。
  维克托・穆林德(v.Murinde,1995)在研究金融市场是对1970―1992年太平洋国家股票市场与经济增长关系进行了实证分析,结论表明,在拥有较长股市发展历史,金融制度和企业制度比较完善的国家,股票市场的效率远高于其他国家。本文期望通过将十多年的股市分成两个阶段,分别研究不同时期股市与宏观经济的关系,从而判断我国资本市场改革是否使得中国的股市能正常反映出宏观经济的变化,中国股市能否承担起经济“晴雨表”的角色。
  
  二、已有研究综述
  
  国内外对不同的股票市场与宏观经济相关性的研究由来已久。
  阿切和约凡诺维奇(Atje and Jovanovic,1993)利用不同模型分别研究了40个国家股市的经济增长效应和水平效应。结果显示1980―1985年期间,样本国家的经济增长和股市发展有明显的相关关系。
  哈里斯(harris,1997)强调股票市场对经济增长的影响不明显。
  国内学者谈儒勇(1999)采用1993―1998年有关中国股市发展和经济增长的季度数据用普通最小二乘法(OLS)进行线性回归,结果表明我国股市对经济增长的作用是极其有限的。
  刘勇(2004)利用Granger因果检验和向量误差修正模型对中国股票市场表现和宏观经济变量之间的关系进行了检验检验,表明上述标量之间存在着长期均衡的关系。
  原素芬(2005)采用2002到2004年的季度数据对这一段时期的股票市场的走势和宏观经济变量进行了回归分析,得出股票市场的作用没有得到有效发挥,但是股市和宏观经济的背离是相对短期的现象。
  
  三、计量模型选择
  
  (一)协整模型
  很多金融、经济时间序列数据都是不平稳的,但它们可能受到某些共同因素的影响,从而在时间上表现出共同的趋势,即变量之间存在一种稳定的关系,它们的变化受到这种关系的制约,因此它们的线性组合可能是平稳的,即存在协整关系。
  如果一个时间序列Yt的d阶差分序列ΔY是平稳序列,则称Yt为I(d)序列,即d阶单整序列。检验平稳性的ADF检验模型有三种:
  
  其中,β1是截距项,t是趋势项,u为残差项,m为滞后阶数。考察数据的图形确定是否要加入截距项和趋势项,根据信息准则AIC和SC确定滞后阶数m。
  建立原假设H0:δ=0及备择假设H0:δ≠0,进行ADF检验,若没有充分理由拒绝原假设,则Yt不平稳,存在单位根;若有充分理由拒绝原假设,则Yt平稳。
  两个阶数相同的非平稳时间序列Xt、Yt有可能存在协整关系,即一种长期稳定的关系。协整关系可以通过检验该两个序列进行回归后的残差序列的平稳性来确定:以其中一个为自变量,另一个为因变量回归后提取残差序列,若该残差序列是I(0)序列,即平稳,则可说明Xt和Yt具有协整关系。
  
  (二)Granger因果关系模型
  当两个非平稳变量存在协整关系时,可以用Granger因果关系检验,因果关系是Granger在1969年提出来的,其基本思想是:设Y1={y1t},Y2={y2t}为两个随机时间序列,令Y1t={y1t-s,s>=0},Y2t={y2t-s,s>=0}若用Y1t∪Y2t预测Y1比只用Y1t预测Y1更准确,就说Y2对Y1有因果关系,Y2是Y1的格兰杰原因。
  比如,当选取s=3,即滞后阶数为3时,检验Y1和Y2的因果关系的模型为:
  
  采用假设性检验,当检验Y2对Y1的因果关系时,对原假设H0:β21=γ21=δ21=0进行F检验。若拒绝原假设,则认为Y2对Y1有因果关系。
  
  (三)VECM误差修正模型
  向量误差修正模型是包含协整约束条件的VAR模型,应用于具有协整关系的非平稳时间序列建模。由于VAR模型中存在多重共线性的问题,非限定性VAR模型的预测效果并不理想。向量误差修正模型(VECM)可以很好地解决这一问题。向量误差修正模型(VECM)既能反映不同时间序列之间的长期均衡关系,又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制,是长、短期相结合的、具有高度稳定性和可靠性的一种模型。
  VECM的一般表达式为:
  
  其中Δyt表示yt的变化量,Δxt、Δzt等表示xt、zt等的变化量,vecm表示向量误差修正项,α1即为调整系数,εt为平稳时间序列。
  
  四、变量的选取及数据来源
  
  股市是反映国民经济状况的一个窗口,股市的兴衰直接反映国民经济发展的好坏与快慢,同时,也在一定程度上影响国民经济的发展。但是,从根本上来说,国民经济的发展决定着股市的发展,而不是相反。因此,国家宏观经济状况以及对国民经济发展有重要影响的一些因素都将对股市显著作用。
  本文希望用实证的方法检验宏观经济对中国股市的影响。本文采用总量分析法,选取反映整个社会活动状态的经济变量来检验他们对股市产生的作用。
  
  (一)变量选取
  宏观经济主要通过经济增长,经济周期变动以及通货变动等途径来影响股市。
  根据上述理论,在这里笔者选用1996年1月到2006年10月的上证指数(SHA)、工业增加值(ICV)、狭义货币供应量(M1)、广义货币供应量(M2)、外汇储备(FR)、银行间7天同业拆借利率(CR)来进行实证分析。
  1、笔者用上证股指来表现股市的变动。上证指数是一个派许公式计算的以报告期发行股数为权数的加权综合股价指数。
  报告期指数=(报告期采样股的市价总值/基日采样股的市价总值)×100
  市价总值=∑(市价×发行股数)
  由于上证股指的获取方法中包含了股票价格和股票数量两个方面,笔者认为上证股指的变动可以代表沪市股票的总体变动情况。由于深市与沪市走势相关,并且沪市总市值远大于深市总市值,且大多数的大盘股都在上海证券交易所上市,由此,笔者认为上证指数的变动能够代表中国股市的整体变动形态。
  2、笔者采用工业增加值作为宏观经济增长对中国股市的影响的参考指标。由于笔者无法获取GDP的月度数据,所以笔者用每月的工业增加值来代替。原因是国民生产总值本身就是由各个行业的增加值所累计而成的,同时,中国的第三产业还不发达,占国民经济比重较小,所以工业增加值与国民生产总值之间有很高的相关性。

  3、在通货变动方面,笔者采用狭义货币供应量和广义货币供应量。
  4、中国经济的快速增长对外贸依存度有了很大提高。在开放经济中,净出口是总需求的函数,以支出法计算的国民生产总值中,它直接构成对GDP的贡献。实践表明,贸易的高速增长是推动中国经济增长的巨大力量。
  随着改革开放的深入,许多外国资金通过各种途径进入中国的资本市场,特别是我国在2002年11月颁布了《合格境外机构投资者境内证券投资管理暂行办法》。外资通过QFII制度进入参与中国的股市活动,从而成为了笔者分析股市变动时一个不可忽视的因素。在这里笔者用中国的外汇储备作为我们的参考指标。
  5、利率是指在借贷期内所形成的利息额与本金的比率。利率直接反映的是信用关系中债务人使用资金的代价,使债权人让渡资金使用权的报酬。利率的波动反映了市场资金的供求变化。由于在股市活动中,目前机构投资者扮演了最重要的角色,而银行间回购利率代表了机构投资者的融资成本,并且可以视作设定投资利润率的一个重要指标。通常利率与股价呈反方向变动:利率上升,股价下跌;利率下降,股价上升。
  
  (二)数据来源
  上证指数来自天相软件数据库。其余数据均来自中经网统计数据库,所有变量均采用月度数据。
  
  五、数据处理
  
  在进行实证分析之前笔者先对数据进行处理。使用软件为Eviews5.0。
  首先,笔者将为变量剔出通货膨胀因素,使之成为实际变量。笔者选用1996年1月―2006年10月的居民消费价格指数(CPI)(数据来源:中经网统计数据库)。用当月名义变量除以当月定基的居民消费价格指数CPI。当月定基的居民消费价格指数CPI以1996年10月为基期,基期CPI=100。笔者用名义利率减去通货膨胀率(INF)得到实际利率。
  
  第二,消除季节影响。从各变量(除银行间7天回购利率之外)的折线图我们可以看出,这些变量都含有季节趋势。笔者采用美国商务部X-11法进行季节调整。
  调整后的实际工业增加值简称RICVSA,调整后的狭义货币供应量简称RM1SA,调整后的广义货币供应量简称RM2SA,调整后的实际外汇储备简称RFRSA。
  第三,由于中国近十几年来经济高速发展,经济环境发生了很大的变化,所以,笔者将所有数据分为1996年1月至2001年12月及2002年1月至2006年10月两部分进行分析。
  
  六、实证研究
  
  (一)1996年1月至2001年12月
  1、平稳性检验
  笔者根据变量的折线图的特征,并且依据AIC和SC准则来判断,所有的变量都只带截距,不带趋势项。
  从ADF的检验结果表明上述SHA、RM1SA、RM2SA、RICVSA、RFRSA、RCR的变量都是一阶单整序列,即原序列是不平稳的,一阶差分后的序列是平稳的。因此可以进行协整检验。
  2、协整检验
  由于所研究的是多变量的协整关系,同时样本数据为月度数据,因此笔者采用Johansen极大似然估计法来进行协整检验。
  根据表2,在5%的显著性水平下SHA与RICVSA、RFRSA、RCR、RM1SA、RM2SA之间不存在协整关系。即在1996年1月至2001年12月期间,股市与笔者选取宏观经济指标间不存在长期稳定的关系,宏观经济的变化不对股票市场产生长期稳定影响。
  
  (二)2002年1月至2006年10月
  1、平稳性检验
  笔者根据变量的折线图的特征,并且依据AIC和SC准则来判断,所有的变量都只带截距,不带趋势项。
  从ADF的检验结果表明上述SHA、RM1SA、RM2SA、RICVSA、RFRSA的变量都是一阶整形序列,即原序列是不平稳的,一阶差分后的序列是平稳的。RCR为平稳序列,因此可进行协整检验。
  2、协整检验
  由于所研究的是多变量的协整关系,同时样本数据为月度数据,因此笔者采用Johansen极大似然估计法来进行协整检验。
  根据表,在5%的显著性水平下,接受协整个数R=2。
  表示2002年1月至2006年10月期间上证指数与工业增加值、狭义货币供应量、广义货币供应量、外汇储备、银行间7天同业拆借利率存在协整关系。由于协整检验度量的是长期的稳定关系,可看出在此期间股指与宏观经济存在长期的稳定关系。
  极大似然检验结果表明SHA与RM2SA、RM1SA、RICVSA、RFRSA、RCR确实存在着协整关系,协整方程为:
  SHA=0.030963RM2SA-0.083869RM1SA+0.367816RICVSA-0.003315RFRSA-16573.61 RCR
  协整方程显示上证指数(SHA)与广义货币供应量(RM2SA)、工业增加值之间(RICVSA)之间存在正相关关系,与利率RCR之间及狭义货币供应量(RM1SA)之间存在负相关关系,这与经济理论相符合。但是上证指数与外汇储备(RFRSA)呈现负相关关系,就与经济理论相悖。
  3、因果检验
  为了进一步验明股票市场价格与宏观经济变量的变动关系,笔者用上证指数(SHA)分别与调整后的实际工业增加值(RICVSA),调整后的狭义货币供应量(RM1SA),调整后的广义货币供应量(RM2SA),调整后的实际外汇储备(RFRSA)以及实际利率(RCR)进行Granger检验。由于为月度数据,笔者选取滞后阶数为12,采用5%的显著性水平。
  结果表明,实际工业增加值(RICVSA),调整后的狭义货币供应量(RM1SA),调整后的广义货币供应量(RM2SA)对上证指数(SHA)具有Granger因果关系。实际利率(RCR)与调整后的实际外汇储备(RFRSA)对上证指数(SHA)不存在Granger因果关系。
  同时上证指数(SHA)对广义货币供应量存在Granger因果关系,上证指数对其他的宏观数据不存在Granger因果关系。
  这表明,部分宏观数据可以作为股票价格指数的领先指标,但股票价格指数作为领先指标的功能还不明显。
  笔者认为存在以下原因:
  (1)随着中国证券市场的改革不断推进,中国股市制度愈加完善,活动愈加市场化。中国股市的变动开始能够对宏观经济的变动产生反应。
  (2)虽然笔者采用银行间7天同业拆借利率属于市场利率,但在我国其他借贷利率未完全放开的情况下,此利率的变动依然受到限制,从而对股票市场价格的影响也十分有限。
  (3)虽然境外投资者可以通过QFII制度以及其他性质进入中国股市,但是由于QFII制度上的配额限制,以及其他因素使得外资没有能够充分参与到我国股市的活动中来。从而外资对中国股市的影响也十分有限。同时笔者这里采用的指标是外汇储备,并不能完全代表进入中国资本市场外资的变动情况,实际外汇储备(RFRSA)不是上证指数(SHA)变动的原因。
  4、建立VECM误差修正模型
  经过上述检验,2002年1月至2006年10月时期的上证指数(SHA)与广义货币供应量(RM2SA)、狭义货币供应量(RM1SA)、工业增加值(RICVSA)、外汇储备(RFRSA)以及银行七天期同业拆借利率(RCR)确实存在着协整关系。笔者用用误差纠正机制对短期内的失衡进行纠正,以得出二者关系的模型。

  D(SHA)=0.034609VECMt-1+0.035245D(SHA(-1))+0.015497D(RM2SA(-1))-0.046790D(RM1SA(-1))+0.250737D(RICVAS(-1))-0.000243D(RFRSA(-1))-59.49844D(RCR(-1))-14.26315
  
  七、总结
  
  实证分析1996年1月到2001年12月及2002年1月到2006年10月的上证指数与宏观经济各指标(如工业增加值、狭义货币供应量、广义货币供应量、外汇储备、银行间7天同业拆借利率)之间关系我们可以得出:1996年1月到2001年12月期间上证指数与宏观经济间不存在长期稳定的关系,即宏观经济的变化对上证指数不产生影响,股市的变化主要取决于政策因素的影响。
  2002年1月到2006年10月期间上证指数与宏观经济之间存在着长期稳定的关系,并且通过Granger因果检验得出工业增加值、货币供应量对上证指数之间存在Granger因果关系。用误差纠正机制VECM模型去掉短期失衡的影响后得到上证指数与宏观经济的如下关系模型:
  D(SHA)=0.034609VECMt-1+0.035245D(SHA(-1))+0.015497D(RM2SA(-1))-0.046790D(RMISA(-1))+0.250737D(RICVSA(-1))-0.000243D(RFRSA(-1))-59.49844D(RCR(-1))-14.26315
  进而表明,近几年大力度的证券市场的改革是卓有成效的,资本市场的制度和企业制度日趋完善,中国的股票市场已从政策驱动型转向市场驱动型,资本市场已经能逐步反应宏观经济的变动,逐步承担起国民经济“晴雨表”的角色。
  
  参考文献:
  1、Chris Brooks, Introductory econometrics for finance, Cambridge University Press, Cambridge, 2002.
  2、R.Atje,B.Jovanovic. Stock Markets and Development. European Economic Review, 1993,37(2).
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  4、谈儒勇.中国金融发展和经济增长的关系的实证研究[J].经济研究,1999.
  5、刘勇.我国股票市场和宏观经济变量关系的经验研究[J].财贸经济,2004.
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  7、马进,关伟.我国股票市场与宏观经济关系的实证分析[J].财经问题研究,2006.
  8、冉茂盛,张宗益,陈梅.中国股票市场发展与经济增长关系的动态分析[J].管理工程学报,2004.
  9、王连华.股票市场与宏观经济之间关系的计量分析[J].理论新探,2004.
  10、庞宝林.剖析利率与股市关系[J].香港商报.
  (作者单位:上海财经大学金融学院)
  
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