宏观经济变量对上证综指的影响
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作者: 刘爱成
摘要：本文以协整和误差修正模型理论为基础，运用Eviews6.0软件就宏观经济变量对股市的影响进行了实证分析。协整检验结果表明上证综合指数与工业增加值速度、社会消费品零售总额、利率、CPI存在长期均衡关系。
关键词：上证综指；宏观经济变量；协整检验；误差修正模型股票市场是宏观经济的晴雨表，随着我国股市的快速发展，股市与宏观经济之间的密切关系也逐步展现出来。2003-2006年，宽松的宏观调控政策助涨A股出现了一轮大的“牛市”现象。2007年宏观调控政策转向“从紧”，“打压泡沫”直接作用于股市，另外加上国外的金融危机，导致股市各指数在2008年上半年持续下跌。2008年底，政府投出4万亿扩大内需，股市明显回温。到2009年8月IPO发行重新启动，及在欧洲债务危机的影响下，股指达到反弹高点后又回调震荡。2010年7月，在外围市场大宗商品价格持续走高的背景之下，中央采取“适度宽松”的货币政策，A股快速大幅拉升。2011年由于国内通胀压力过大，政府开始实行“宽松的财政政策，从紧的货币政策”，加上美国信用评级下降及欧洲债务危机的扩散，指数一路下行。进入2012年，国家放缓宏观经济增长目标，持续调控房地产，上半年宏观经济数据显示经济增长缓慢，股市也处于低迷状态。
由上可见宏观经济与股市之间的联动反应，中国股市正处发展阶段，在一定程度还需要国家的宏观调控，这就必须明白我国股指与国内主要宏观经济指标的关系。因此要研究主要宏观经济变量影响股票市场的途径与作用机制，进而进行有效的预测，这对于促进股票市场稳定健康发展和提高国家宏观调控能力有着十分现实的意义。
1、数据来源与处理
（1）由于我国股票市场的特殊性以及长期来备受争议，国家对其的干预较为严重，因此股市本身并不是有效的独立。本文在考虑到宏观经济数据的易获得性，选取了2008年1月一2012年5月年的月度数据。数据主要来源于中华人民共和国统计局网站、中国人民银行网站、东方财富网。
（2）在研究分析中使用的数据为月度数据。这是因为，根据过去学者的研究结论，月度数据比日数据更具有不敏感与稳定特征。首先采用了上证综合指数从2008年1月到2012年5月的月度收盘数据以及对应期间的宏观经济变量指标（包括工业总增加值增速、居民消费物价指数同比增长率、利率水平、货币供应量以及社会消费品零售总额5个具体宏观变量指标）的月度数据。
（3）为了消除所选变量的季节性因素影响，本文采用X-12方法对除利率外的所有数据消除季节因素，并加SA表示，然后取对数以消除时间序列存在的异方差，加L表示。
2、实证分析
2.1相关分析
首先将上述可能影响股市的5个宏观经济变量与上证指数放在一起做出它们的相关系数矩阵，结果发现除利率水平与上证指数较低的相关程度外，其它的相关程度还是比较高，表明这些经济变量与上证指数之间有较强的线性相关关系。利率与股指相关程度较低，说明利率在这一段时间内的变动对股市的影响不是很明显，这与目前实行的利率制度有很大的关系。利率没有市场化，并且中央银行在相当长的时间才会有所调整，这样大大降低了利率与股市变化的联动性。
2.2回归分析
由于以上所选定的宏观经济变量之间普遍存在着较高的相关系数，比较明显的是LSE与LM2，LRATE与LSE、LCPI、LM2。这将出现严重的多重共线性的问题。为了消除变量之间的多重共线性，在此采取逐步回归法。
2.2.1判定系数检验法
做LSE对LM2的回归，发现R2=0.975789；做LM2对LSE的回归，R2=0.975789，但是AIC与SC的值较高，所以我们选用LSE。
2.2.2修正的Frish方法
首先依次做LSH对LSE、LRATE、LGY、LCPI的回归分析，得到R2最大的是LSH对LGY回归，因此选取LGY作为模型的出发点进行估计。继而在LSH和LGY中加入解释变量LSE进行估计，结果R2=0.607245，R2明显提高，并且对LGY的系数值和t检验值都没有较大的影响，因此可以加入解释变量LSE。同理依次加入解释变量LRATE、LCPI，发现R2显著提高入，并且对其它解释变量的系数与t值也没有多大影响，最终得出上证综指与工业增加速度、社会消费零售总额、居民消费价格指数、利率水平之间的函数关系式：
LSH=0.526276*LGY+0.276255*LSE+0.0709678*LCPI-0.17579091LRATE+11.30623
（777）（347）（273）（-291）（1616）
DW值接近2，表明不存在自相关，其它各项值也显示回归方程的性状良好。
2.3ADF检验和协整检验
首先对各变量依次做ADF检验，其检验结果汇总如表一所示。
表1单位根检验表水平检验值是否平稳一阶差分值是否平稳变量ADF值1%水平值ADF值1%水平值LSH-0.48822-2.61203否-3.26754-2.61301是LSE6.039941-2.61203否-3.08677-2.61301是LRATE0.28784-2.61109否-3.22826-2.61203是LGY0.326733-2.61203否-4.50147-2.61301是LCPI1.294107-2.62724否-2.63076-2.39429是从单位根检验表可以看出它们的一次差分序列不存在单位根，是平稳的。即各变量均是一阶单整I（1）序列，因此可以做协整检验，接着得出残差序列为0阶单整序列。说明上述宏观经济变量与我国股票市场的指数变量在样本区间内存在长期均衡关系。
2.4建立误差修正模型（ECM）
误差修正模型是一个短期模型，其中误差修正项反映了长期均衡对短期波动的影响，等式右侧的差分项反映变量短期波动的影响。由上述检验结果可知，在1%显著水平下，LSH序列与LGY、LSE、LRATE和LCPI序列存在协整关系。所以可以建立误差修正模型（ECM）。由此进一步得到误差修正模型为：D（LSH）=0.236996032656*D（LSE）+0.0643539330744*D（LCPI）+0.343416929634*D（LGY）-0.194980771541*D（LRATE）-0.387782334232*ECMt-1
由上可以看出误差修正项ECMt-1对D（LSH）构成显著的影响。即LSH与LSE，LCPI，LGY，LRATE长期均衡关系影响到D（LSH）的变比；另一方面，D（LSH）的变化也受到LSH与LSE，LCPI，LGY，LRATE的短期变化的影响。其中，LSE，LCPI，LGY的短期变化对D（LSH）变化的影响是正的，而LRATE的短期变化对D（LSH）变化的影响是负的。另外得出的误差修正系数为-0.38778，表示当期波动偏离长期均衡时，误差修正项将以0.38778的力度反向调整LSH，将非平衡拉回到均衡状态，符合反向修正机制。
3、结论实证分析表明，上证综指与部分宏观经济变量之间存在协整关系，说明中国股票市场与宏观经济的发展是基本一致的，股票价格指数可在一定程度上反映实体经济发展趋势及状况。虽然上证股指与部分宏观经济变量之间存在长期均衡关系，当然在短期中也偶尔会出现偏离，这可能是市场不理性的缘故，在长期最终要回归到理性。（作者单位：云南民族大学经济学院）
参考文献
[1]古扎拉蒂.计量经济学[M].北京：中国人民大学出版社，2000.
[2]韩佳佳，孙翔，程志刚.基于ECM模型的上证综指与CPI关系实证研究[J].经济研究导刊，2012，（9）：72-73.
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