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      中國經(jīng)濟(jì)增長與股票市場關(guān)系的實(shí)證研究

      2018-05-02 05:35孫曉云
      時(shí)代金融 2018年8期
      關(guān)鍵詞:股票市場頻域經(jīng)濟(jì)增長

      【摘要】該文應(yīng)用Morlet小波時(shí)頻相關(guān)性分析對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長和股票市場的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。該方法既能對(duì)二者在時(shí)域維度上的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變進(jìn)行分析,又能從頻域角度分析二者在短期、中期和長期的相關(guān)性。研究結(jié)果表明,中國經(jīng)濟(jì)增長只在短期和中期與股票市場存在正相關(guān)關(guān)系,股票市場是導(dǎo)致該時(shí)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長的重要因素。本文認(rèn)為,要想繼續(xù)保持中國經(jīng)濟(jì)的中高速發(fā)展,應(yīng)該積極地促進(jìn)股票市場的發(fā)展。

      【關(guān)鍵詞】經(jīng)濟(jì)增長 股票市場 小波相關(guān)性 時(shí)域 頻域

      一、引言

      隨著中國股票市場的不斷發(fā)展壯大,它與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)增長理論研究中的一個(gè)重要課題。兩者之間的相關(guān)性、因果性關(guān)系,不論是對(duì)股票市場走勢(shì)的判斷,還是對(duì)政府政策的制定都有著重要意義。雖然在強(qiáng)式有效市場假說下,股票市場的價(jià)格具有隨機(jī)游走的特點(diǎn),依靠宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的基本面分析將會(huì)失效,但實(shí)證研究證明,目前即使是發(fā)達(dá)國家的股票市場也未達(dá)到強(qiáng)式有效市場假說的條件(姚道洲,2010)。本文應(yīng)用Morlet小波時(shí)頻相關(guān)性分析對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長和股市間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究,并通過所得結(jié)論給出具體的政策建議。

      關(guān)于中國經(jīng)濟(jì)增長和股市之間的相關(guān)性問題可以用貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制中的托賓Q理論(Tobin,1969)來解釋(Su et al.,2016)。托賓Q理論將企業(yè)的股票價(jià)格與投資支出聯(lián)系起來,托賓Q為企業(yè)股票市值對(duì)股票所代表的資產(chǎn)重置成本的比值。如果Q值較大,即企業(yè)資本重置成本低于企業(yè)市場價(jià)值,那么公司發(fā)行較少的股票就可以買到較多的投資品,進(jìn)而促進(jìn)投資支出增加,反之則相反。根據(jù)托賓Q理論的貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制為:

      貨幣供應(yīng)↑?圯股票價(jià)格↑?圯q↑?圯投資支出↑?圯總產(chǎn)出↑

      針對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長和股票市場之間的相關(guān)性問題,國內(nèi)外學(xué)者得出了不同的結(jié)論。一種觀點(diǎn)認(rèn)為股市發(fā)展能顯著地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,比如Schwert(1989),Cooray(2010),周暉(2010),姚道洲(2010)等。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為股市發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長二者之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,例如Ram& Spencer(1983),梁琪、滕建州(2006)等。還有學(xué)者認(rèn)為二者關(guān)系復(fù)雜,例如陳建寶、孫林(2014)發(fā)現(xiàn)二者在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展階段呈現(xiàn)出高度正相關(guān)性且二者之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。但也有觀點(diǎn)認(rèn)為股市發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間無關(guān)或微弱相關(guān),例如Arestis et al.(2001),Enisan et al.(2009),李廣眾(2002),唐紹祥等(2008)等。

      學(xué)者們關(guān)于中國經(jīng)濟(jì)增長和股票價(jià)格之間關(guān)系的研究方法大多基于參數(shù)回歸分析、VAR模型、MS-VECM等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法,而本文選用基于Morlet小波的時(shí)頻相關(guān)性分析方法。它不僅能夠研究變量之間在時(shí)域(Time Domain)維度上的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變,而且能夠從頻域(Frequency Domain)維度上得到短期、中期和長期相關(guān)性。其次,大多數(shù)金融類時(shí)間序列都不滿足平穩(wěn)性的條件,而小波相關(guān)性分析方法能夠很好地處理非平穩(wěn)性時(shí)間序列。本文采用基于Morlet小波的時(shí)頻相關(guān)性分析方法,全面地探究中國經(jīng)濟(jì)增長與股市之間在時(shí)域和頻域維度上的相關(guān)性,從而為中國經(jīng)濟(jì)政策的制定與股票走勢(shì)的判斷帶來新的啟示。

      二、研究方法介紹

      作為一種新的信號(hào)分析處理技術(shù),Goffe(1994)、Ramsey & Lampart(1998a,b)等將小波變換引入經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域,本文采用最常應(yīng)用于連續(xù)小波變換的Morlet小波分析方法。

      (一)連續(xù)小波變換

      對(duì)于給定的原始時(shí)間序列x(t),連續(xù)小波變換的表達(dá)式為:

      ■ (2-1)

      其中,■表示基小波函數(shù),■表示■的負(fù)共軛函數(shù)。

      Morlet小波是高斯包絡(luò)下的高頻率復(fù)正弦函數(shù),其簡化表達(dá)式為:

      ■ (2-2)

      其中,ω0代表高斯包絡(luò)線內(nèi)震蕩的次數(shù)。

      為確保Morlet小波在時(shí)域和頻域上均具有較好的局部化性質(zhì),通常取ω0=6。

      (二)小波功率譜

      時(shí)間序列在時(shí)域和頻域組合下的波動(dòng)性通過單個(gè)時(shí)間序列x(t)的小波功率譜來反映,即小波自功率譜:

      ■ (2-3)

      其中,■表示小波功率譜。

      (三)小波相關(guān)系數(shù)

      小波相關(guān)系數(shù)■,可以幫助我們更加直觀地分析時(shí)間序列變量之間相關(guān)性的有無及大小,它等于時(shí)間序列x(t)和y(t)的小波自功率譜與交叉小波功率譜之間的比值。

      ■ (2-4)

      其中,S為平滑因子;R2(u,s)在0-1之間取值。取值為0表示時(shí)間序列變量之間完全無關(guān);取值為1表示時(shí)間序列之間完全相關(guān)。

      (四)相位差

      時(shí)間序列x(t)和y(t)之間的相位差被定義為交叉小波功率Wxy(u,s)的虛數(shù)部分■與實(shí)數(shù)部分■之間的比值(Bloomfield et al.,2004):

      ■ (2-5)

      其中,Φ(u,s)的取值范圍為[-π,π]。相位差的取值可以顯示時(shí)間序列變量之間的領(lǐng)先-滯后關(guān)系:Φ(u,s)=0表示變量之間完全正相關(guān);Φ(u,s)=π表示完全負(fù)相關(guān);■表示變量之間呈正相關(guān),且自變量領(lǐng)先于因變量;■表示變量之間呈負(fù)相關(guān),且因變量領(lǐng)先于自變量;■表示變量之間呈正相關(guān),且因變量領(lǐng)先于自變量;■表示變量之間呈負(fù)相關(guān),且自變量領(lǐng)先于因變量。而當(dāng)變量A領(lǐng)先于變量B時(shí),表明前者的變動(dòng)是引起后者變動(dòng)的原因(Grinsted et al.,2004;Tiwari et al.,2013)。

      三、實(shí)證分析

      (一)數(shù)據(jù)來源

      股票價(jià)格指數(shù)是國家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的重要指標(biāo),本文選取從2000年1月到2016年3月的中國上證綜合指數(shù){1}和國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的季度數(shù)據(jù)作為相應(yīng)的指標(biāo)變量,從國家統(tǒng)計(jì)局和Wind數(shù)據(jù)庫分別得到GDP和上證指數(shù)的原始數(shù)據(jù)。為了使數(shù)據(jù)更加平滑,消除數(shù)據(jù)的異方差,我們對(duì)取得的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。

      (二)研究方法

      作為一種新的信號(hào)分析處理技術(shù),Goffe(1994)、Ramsey & Lampart(1998a,b)等將小波變換引入經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域,本文采用最常應(yīng)用于連續(xù)小波變換的Morlet小波分析方法。

      對(duì)于給定的原始時(shí)間序列x(t),連續(xù)小波變換的表達(dá)式為:

      ■ (2-1)

      Morlet小波是高斯包絡(luò)下的高頻率復(fù)正弦函數(shù),其簡化表達(dá)式為:

      ■ (2-2)

      為確保Morlet小波在時(shí)域和頻域上均具有較好的局部化性質(zhì),通常取ω0=6。

      (三)實(shí)證結(jié)果

      本文通過Matlab軟件運(yùn)行Aguiar-Conraria & Soares(2011a,b)所提供的連續(xù)小波變換、交叉小波功率譜、小波相關(guān)系數(shù)以及相位差等小波分析工具包,得到中國經(jīng)濟(jì)增長與股市之間關(guān)系的實(shí)證結(jié)果(圖1)。

      圖1中(a.1)以顏色表示變量之間的相關(guān)特性,數(shù)值越大相關(guān)性越強(qiáng),最高為1,最低為0;(a.2)表示變量在1-4年頻段的相位差;(a.3)表示變量在4-8年頻段下的相位差。本文定義1-2年為短期、2-4年為中期、4-8年為長期。

      通過圖1(a.1)和(a.2)我們可以發(fā)現(xiàn),中國經(jīng)濟(jì)增長和股市之間只在短期和中期具有正相關(guān)關(guān)系,而在長期內(nèi)沒有顯著的相關(guān)關(guān)系。并且,在具有相關(guān)性的時(shí)間間隔內(nèi)大多都是從股市到經(jīng)濟(jì)增長的單向正相關(guān)關(guān)系,該結(jié)論也符合前文提到的貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制中的托賓q理論(Tobin,1969)。為了更加詳細(xì)地觀察這兩個(gè)時(shí)間序列之間的關(guān)系,我們對(duì)圖1進(jìn)行詳細(xì)的分析。

      我們先來看短期(1-2年)內(nèi)中國經(jīng)濟(jì)增長和股市之間的相關(guān)關(guān)系。從圖1(a.1)和(a.2)我們可以直觀的發(fā)現(xiàn),2000年第二季度、2000年第四季度到2002年第二季度、2011年第一季度到2012年第一季度以及2013年第四季度到2014年第一季度,二者之間的相關(guān)系數(shù)大于0.9,呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。這與其他學(xué)者所得出的基本結(jié)論一致(Barro,1990;Schwert,1990;Choi et al.,1999;Raja & Saumitra,2009;姚道洲,2010)。此外,在這四個(gè)時(shí)期里,從圖1(a.2)中1-4年頻段的圖像可以看出,2000年第二季度的相位差在(0,π/2)之間,其余時(shí)期的相位差都在(-π/2,0)之間,這表明2000年第二季度內(nèi)中國經(jīng)濟(jì)增長領(lǐng)先于股市而其余三個(gè)時(shí)期內(nèi)股市領(lǐng)先于中國經(jīng)濟(jì)增長,即表示2000年第二季度的中國經(jīng)濟(jì)增長是引起股市波動(dòng)的重要原因,而其余三個(gè)時(shí)期內(nèi)中國股市變化是引起經(jīng)濟(jì)增長的重要原因。分析其中的原因,2000年是1997年亞洲金融危機(jī)結(jié)束的第一年,又是新世紀(jì)的開元之年,中國經(jīng)濟(jì)增長99776億元,全年增速為8.4%,這使得中國投資者看好中國資本市場的發(fā)展,使得股票市場得到相應(yīng)的發(fā)展。而其余三個(gè)時(shí)期內(nèi)中國股市變化是引起經(jīng)濟(jì)增長的重要原因,這符合托賓q理論。例如,2008年金融危機(jī)后時(shí)代,中國股市恢復(fù)增長趨勢(shì),并在震蕩中走出一波“牛市”,在2015年上半年上證指數(shù)達(dá)到5000多點(diǎn),從而增加了投資支出,進(jìn)而使中國經(jīng)濟(jì)保持中高速增長。

      對(duì)于中期(2-4年)內(nèi)中國經(jīng)濟(jì)增長和股市之間的相關(guān)關(guān)系,從2004年第三季度到2010年第一季度,二者之間的相關(guān)系數(shù)在0.7以上,呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系;對(duì)應(yīng)的相位差顯示股市領(lǐng)先于中國經(jīng)濟(jì)增長,即這個(gè)時(shí)期內(nèi)中國經(jīng)濟(jì)增長受到了早些時(shí)期(2到4年)股市的影響是滯后的。這意味著中國股市也越來越成為中國經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”,與周暉(2010)所得出的結(jié)論不謀而合。

      四、結(jié)語及建議

      小波相關(guān)性分析方法,不僅能夠從時(shí)域維度分析時(shí)間序列變量之間的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變,而且能夠從頻域維度研究二者在短期、中期以及長期內(nèi)的相關(guān)關(guān)系;此外,其對(duì)于時(shí)間序列變量的非平穩(wěn)性沒有要求。本文首次將基于Morlet小波的時(shí)頻相關(guān)性分析方法應(yīng)用到中國經(jīng)濟(jì)增長與股市之間關(guān)系的研究中,得到中國經(jīng)濟(jì)增長與股票市場之間只在短期和中期存在著高度顯著的正相關(guān)關(guān)系,且中國股市領(lǐng)先于經(jīng)濟(jì)增長;而在長期內(nèi)不存在相關(guān)性。也就是說,當(dāng)中國股市形勢(shì)向好時(shí),投資在短期和中期會(huì)增加,從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

      注釋

      {1}本文用上證指數(shù)代表我國股票市場價(jià)格的總水平,由于統(tǒng)計(jì)時(shí)上證指數(shù)沒有季度數(shù)據(jù),我們用相應(yīng)季度內(nèi)的上證指數(shù)三個(gè)月度數(shù)據(jù)取平均值來代替。

      參考文獻(xiàn)

      [1]梁琪,滕建州.我國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之因果關(guān)系研究.財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2006.

      [2]唐紹祥,蔡玉程,解梁秋.中國股市的財(cái)富效應(yīng)—基于動(dòng)態(tài)分布滯后模型和狀態(tài)空間模型的實(shí)證檢驗(yàn).數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2008.

      [3]姚道洲.股票市場與宏觀經(jīng)濟(jì)關(guān)系的實(shí)證研究.時(shí)代金融,2010.

      [4]Aguiar-Conraria,L.,and Soares,M.J.Business cycle synchronization and the Euro:A Wavelet Analysis. Journal of Macroeconomics,2011.

      [5]Cohen,E.,and Walden,A.A Statistical Study of Temporally Smoothed Wavelet Coherence IEEE Transactions of Signal Processing,2010.

      [6]Cooray,A.Do Stock Markets Lead to Economic Growth? Journal of Policy Modeling,2010.

      [7]Meyer,J.Wavelets:Algorithms and Applications. SIAM.Philadelphia,1993.

      [8]Tiwari,A.K.,Mutascu,M.,and Andries,A.M.Decomposing time -frequency relationship between producer price and consumer price indices in Romania through wavelet analysis.Economic Modelling,2013.

      作者簡介:孫曉云(1992-),女,漢族,山東臨沂人,就讀于中國海洋大學(xué),研究方向:數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

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