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      市場(chǎng)利率波動(dòng)對(duì)滬深300指數(shù)波動(dòng)影響研究

      2019-09-03 05:37:05周晟佳
      財(cái)訊 2019年24期
      關(guān)鍵詞:向量自回歸模型股票價(jià)格

      摘 要:資本市場(chǎng)的建設(shè)與利率市場(chǎng)化改革關(guān)系密切,研究真實(shí)股票市場(chǎng)中股票價(jià)格與利率的關(guān)系有助于發(fā)揮好資本市場(chǎng)與利率市場(chǎng)各自的作用以維護(hù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和金融安全。本文采用2012年1月至2016年12月共60個(gè)月的滬深300指數(shù)和隔夜SHIBOR的月度數(shù)據(jù)分別作為股票價(jià)格波動(dòng)和利率的指標(biāo),進(jìn)而利用這兩個(gè)變量構(gòu)建向量自回歸(VAR)模型,同時(shí)結(jié)合Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解探究二者的因果關(guān)系、沖擊影響和波動(dòng)來(lái)源。研究表明:利率與股票價(jià)格呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,利率的增長(zhǎng)是股票價(jià)格增長(zhǎng)的單向格蘭杰原因。

      關(guān)鍵詞:市場(chǎng)利率波動(dòng);股票價(jià)格;向量自回歸模型(VAR)

      一、引言

      我國(guó)利率市場(chǎng)化改革一直圍繞著建立與現(xiàn)代資本市場(chǎng)發(fā)展相適應(yīng)的利率形成機(jī)制和利率調(diào)控機(jī)制的核心穩(wěn)步向前推進(jìn)。資本市場(chǎng)的建設(shè)與利率市場(chǎng)化改革關(guān)系密切,中國(guó)作為一個(gè)快速發(fā)展的新興經(jīng)濟(jì)體,要在開(kāi)放經(jīng)濟(jì)中處于有利地位,必須發(fā)揮好資本市場(chǎng)與利率市場(chǎng)各自的作用以維護(hù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和金融安全。因此,研究真實(shí)股票市場(chǎng)中股票價(jià)格對(duì)利率的反應(yīng)與關(guān)系便具有了重要的實(shí)際意義,成為了值得深入研究的課題。

      一直以來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者就利率對(duì)股價(jià)影響的問(wèn)題進(jìn)行了大量的研究。許多學(xué)者在研究股價(jià)與利率的關(guān)系后得出了較一致的結(jié)論,即股價(jià)與利率二者之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系(Barsky,1989;Spiro,1990;Kaileitemo等,2009;羅健梅和王曉黎,2003;張紹斌和齊中英,2003),但是由于使用的樣本數(shù)據(jù)與研究方法的不同,所得的結(jié)論會(huì)不一致甚至相反。Schwert(1990)采用美國(guó)紐約證券市場(chǎng)更長(zhǎng)時(shí)間段的樣本數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),利率變化與證券價(jià)格變化間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。王成進(jìn)和何問(wèn)陶(2009)則運(yùn)用我國(guó)2002-2007年的股票價(jià)格與利率的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果表明,實(shí)際利率與股價(jià)在股價(jià)波動(dòng)較大時(shí)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,在股價(jià)波動(dòng)較小時(shí)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

      考慮到有關(guān)股票價(jià)格與利率相關(guān)關(guān)系問(wèn)題研究結(jié)果的多樣性,本文基于2012年1月至2016年12月共60個(gè)月的滬深300指數(shù)和隔夜SHIBOR的月度數(shù)據(jù),利用股指指數(shù)與利率兩個(gè)變量建立VAR模型,并結(jié)合Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解探究二者的因果關(guān)系、沖擊影響和波動(dòng)來(lái)源,對(duì)利率和股票價(jià)格之間的關(guān)系進(jìn)行研究分析。

      二、向量自回歸(VAR)模型

      1980年西姆斯將VAR模型引入到了經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)研究的分析中,VAR方法通過(guò)把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來(lái)構(gòu)造模型,一組非約束性的線性方程,為捕捉多變量時(shí)間序列之間豐富的動(dòng)態(tài)關(guān)系提供了簡(jiǎn)單而直接的研究方法。這種模型不以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ),它采用多方程聯(lián)立的形式,用內(nèi)生變量對(duì)全部?jī)?nèi)生變量的滯后期進(jìn)行回歸,從而可以利用模型研究全部?jī)?nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。該模型解決了有些內(nèi)生變量既可以置于方程的左邊,同時(shí)又可以置于方程右邊的難題。所謂向量自回歸,是指系統(tǒng)內(nèi)部每個(gè)方程都包含有相同的內(nèi)生變量的滯后期。向量自回歸模型可以用來(lái)預(yù)測(cè)相關(guān)聯(lián)的經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列系統(tǒng),并分析隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊,進(jìn)一步解釋經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量所產(chǎn)生的影響。滯后階數(shù)為p的VAR模型表達(dá)式為:

      ,

      其中, 為k維內(nèi)生變量; 為d維外生變量; 為k維誤差向量; 是待估系數(shù)矩陣,它們相互之間可以同期相關(guān),但不與自己的滯后值相關(guān)也不與等式右邊的變量相關(guān)。

      三、實(shí)證分析

      本文分別采用滬深300指數(shù)(HS)和隔夜SHIBOR(SHIBOR)數(shù)據(jù)作為股票價(jià)格波動(dòng)和利率的指標(biāo),利用這兩個(gè)變量構(gòu)建向量自回歸(VAR)模型,同時(shí)結(jié)合Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解探究二者的因果關(guān)系、沖擊影響和波動(dòng)來(lái)源,對(duì)利率和股票價(jià)格之間的關(guān)系進(jìn)行研究分析。其中,樣本數(shù)據(jù)取自期間為2012年1月至2016年12月的60組月度數(shù)據(jù)。

      (1)變量的單位根檢驗(yàn)

      時(shí)間序列分析要求相關(guān)時(shí)間序列必須是平穩(wěn)的,否則可能會(huì)導(dǎo)致“偽回歸”問(wèn)題,最小二乘法得到的各變量系數(shù)估計(jì)值也并非是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量,以此為基礎(chǔ)進(jìn)行的預(yù)測(cè)也失去了有效性。鑒于此,在進(jìn)行各項(xiàng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)分析之前,必須對(duì)所涉時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),最常用且最有效的檢驗(yàn)方法是單位根檢驗(yàn)(Unit Root Test),本文采用 ADF( Augmented Dickey-FullerTest)單位根檢驗(yàn)方法判斷各時(shí)間序列的平穩(wěn)性,為消除原數(shù)據(jù)序列可能存在的異方差,本文對(duì)原數(shù)據(jù)HS取對(duì)數(shù)為L(zhǎng)NHS,單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表1。

      由上表檢驗(yàn)結(jié)果可知:根據(jù)SIC準(zhǔn)則,在5%的置信水平下,各個(gè)變量的單位根檢驗(yàn)值都要大于其相應(yīng)的臨界值,因此原序列在顯著性水平5%下都是非平穩(wěn)序列。但在經(jīng)過(guò)一階差分后,均在5% 的置信水平下拒絕原假設(shè),表現(xiàn)為平穩(wěn),即LNHS、SHIBOR兩個(gè)變量均為一階單整I(1)。由平穩(wěn)性檢驗(yàn)可知,各時(shí)間變量序列均為一階單整序列,其一階差分項(xiàng)滿足建立VAR模型的條件。

      (2)VAR模型的建立

      建立VAR模型之前,首先是要確定VAR模型的滯后階數(shù)。該過(guò)程不僅要求滯后階數(shù)要盡可能充分反映模型的動(dòng)態(tài)特征,還要對(duì)待估計(jì)參數(shù)及模型自由度進(jìn)行合理的控制。本文依據(jù) LR、FPE、AIC、SC 與HQ 5 個(gè)常用指標(biāo)進(jìn)行選擇。表2檢測(cè)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),SC 與HQ 統(tǒng)計(jì)量選擇的最優(yōu)值為1,F(xiàn)PE、AIC都選擇K的最優(yōu)值為2,本文選擇 VAR(2)模型。

      穩(wěn)定性是構(gòu)造VAR 模型的關(guān)鍵,也是確定VAR 模型最優(yōu)滯后期的重要評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)之一。 VAR模型的穩(wěn)定性對(duì)脈沖響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差產(chǎn)生了較大影響,若被估計(jì)VAR模型的全部根模的倒數(shù)小于1,即位于單位圓內(nèi)部,則可判定構(gòu)建的VAR模型具有穩(wěn)定性。反之,若模型是非平穩(wěn)的,其轉(zhuǎn)換成的VAR模型將是無(wú)效的,從而無(wú)法進(jìn)行脈沖函數(shù)分析,或者脈沖函數(shù)分析的結(jié)果是無(wú)效的。因此,在進(jìn)行脈沖函數(shù)分析之前必須進(jìn)行模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。利用Eviews8軟件,我們發(fā)現(xiàn),本文所建立的VAR模型根模倒數(shù)分布情況為根模倒數(shù)皆位于單位圓內(nèi),說(shuō)明所建立的模型滿足平穩(wěn)性條件。

      由上表可以看出,在5%的置信水平下,拒絕DSHIBOR不能格蘭杰引致 DLNHS 的假設(shè),說(shuō)明DSHIBOR是DLNHS的格蘭杰原因,同時(shí),拒絕DLNHS不拒絕不能格蘭杰引致DSHIBOR的假設(shè),說(shuō)明DLNHS不是DSHIBOR的格蘭杰原因。因此,利率波動(dòng)是股價(jià)波動(dòng)的單向格蘭杰原因,而股價(jià)波動(dòng)對(duì)利率并不具有顯著的影響。

      (4)脈沖響應(yīng)分析

      脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫(huà)的是在擾動(dòng)項(xiàng)上加上一次性的一個(gè)沖擊,分析其對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)前值和未來(lái)值所帶來(lái)的影響。利用脈沖響應(yīng)函數(shù)可以識(shí)別出變量之間的標(biāo)準(zhǔn)信息響應(yīng)。從而來(lái)揭示二者之間動(dòng)態(tài)響應(yīng)作用過(guò)程。脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果如圖1所示,橫軸代表滯后階數(shù),縱軸代表內(nèi)生變量對(duì)沖擊的響應(yīng)程度,其中中間的實(shí)線代表估計(jì)的脈沖反應(yīng)函數(shù),外面兩條虛線代表正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間。Response of DSHIBOR to DLNHS 表示DSHIBOR對(duì)DLNHS的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)信息的響應(yīng),即表示DLNHS發(fā)生正向脈沖,DSHIBOR的回應(yīng)。

      從圖1可以看出,當(dāng)DLNHS對(duì)DSHIBOR發(fā)生一個(gè)正向沖擊之后,DSHIBOR一直處于正向波動(dòng),前三期的波動(dòng)幅度先變大后邊小,第二期時(shí)達(dá)到最大值,從第五期之后波動(dòng)逐漸減少為零。當(dāng)DSHIBOR對(duì)DLNHS發(fā)生一個(gè)正向沖擊后,DLNHS一直處于負(fù)向波動(dòng)狀態(tài),前三期負(fù)向波動(dòng)的幅度逐漸變大,第三期達(dá)到最大值,此后沖擊則逐漸變小并逐漸接近于零。因此,脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果表明利率的波動(dòng)對(duì)股價(jià)具有負(fù)向影響,但是股價(jià)的波動(dòng)對(duì)利率造成的影響并不明顯,這也與前文的格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果相符。

      (5)方差分解

      為進(jìn)一步準(zhǔn)確DSHIBOR對(duì)DLNHS的作用過(guò)程與作用程度,利用Cholesky 分解法,對(duì)DLNHS和DSHIBOR進(jìn)行動(dòng)態(tài)方差分解。方差分解是通過(guò)變量的均方誤差百分比來(lái)分析各變量的貢獻(xiàn)程度,即將系統(tǒng)的均方誤差分解成各變量沖擊所做的貢獻(xiàn),通過(guò)將一個(gè)變量沖擊的均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量的隨機(jī)沖擊所做的貢獻(xiàn),然后計(jì)算出每一個(gè)變量沖擊的相對(duì)重要性,其實(shí)證結(jié)果如圖2所示。圖中橫軸代表滯后期間數(shù),縱軸代表指標(biāo)貢獻(xiàn)度。從圖2中可以看出,DSHIBOR對(duì)于DLNHS的影響力在第一期為0,從第一期之后DSHIBOR的隨機(jī)沖擊對(duì)DLNHS沖擊的貢獻(xiàn)度逐漸增大并趨于穩(wěn)定,第十期后貢獻(xiàn)率達(dá)到16.8489%。DLNHS隨機(jī)沖擊對(duì)DSHIBOR沖擊的貢獻(xiàn)度從第一期到第二期增大,此后則逐漸小幅度的減小,但貢獻(xiàn)度始終小于1%,說(shuō)明在就兩者而言,DSHIBOR對(duì)于DLNHS的影響力較大,而DLNHS對(duì)DSHIBOR的影響很小。可以看到,方差分解的結(jié)果再一次印證了股價(jià)的波動(dòng)對(duì)利率不產(chǎn)生顯著影響這一結(jié)論。

      四、本文結(jié)論及政策建議

      (1)本文結(jié)論

      本文采用2012年1月至2016年12月共60個(gè)月的滬深300指數(shù)和隔夜SHIBOR的月度數(shù)據(jù)分別作為股票價(jià)格波動(dòng)和利率的指標(biāo),進(jìn)而利用這兩個(gè)變量構(gòu)建向量自回歸(VAR)模型,同時(shí)結(jié)合Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解探究二者的因果關(guān)系、沖擊影響和波動(dòng)來(lái)源。實(shí)證結(jié)果表明:利率與股票價(jià)格呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,利率的增長(zhǎng)是股票價(jià)格增長(zhǎng)的單向格蘭杰原因。

      由上述結(jié)果可以看到近幾年的利率市場(chǎng)化改革具有一定成效,促進(jìn)了貨幣市場(chǎng)利率對(duì)資本市場(chǎng)的作用渠道,使得市場(chǎng)利率的波動(dòng)對(duì)資本市場(chǎng)產(chǎn)生相當(dāng)程度的影響作用。但是與此同時(shí),由于股票價(jià)格的增長(zhǎng)不是利率增長(zhǎng)的格蘭杰原因,即股價(jià)的變動(dòng)不能明顯影響到同業(yè)拆借利率的變動(dòng),說(shuō)明貨幣市場(chǎng)與資本市場(chǎng)間資金的流動(dòng)還不是很暢通,存有一定的障礙。

      (2)政策建議

      1.繼續(xù)推進(jìn)利率市場(chǎng)化進(jìn)程。雖然我國(guó)在2005年就已經(jīng)開(kāi)始了利率市場(chǎng)化改革,但是從實(shí)證結(jié)果來(lái)看,利率市場(chǎng)化水平雖產(chǎn)生了一定的成效但仍有待提高。因此,進(jìn)一步推進(jìn)利率市場(chǎng)化改革以提高利率變動(dòng)彈性,促進(jìn)市場(chǎng)主體行為的獨(dú)立性,完善金融市場(chǎng)監(jiān)管,讓利率自由融入市場(chǎng)機(jī)制。

      2.加強(qiáng)資本市場(chǎng)與貨幣市場(chǎng)的聯(lián)結(jié)。一個(gè)完整成熟的金融市場(chǎng)需要貨幣市場(chǎng)與資本市場(chǎng)間具有高度的聯(lián)動(dòng)性和相關(guān)性才能使資金得到合理有效的配置,進(jìn)而促進(jìn)資金使用效率的提高。但是從實(shí)證結(jié)果來(lái)看,利率波動(dòng)對(duì)股價(jià)波動(dòng)有負(fù)向影響,但股價(jià)波動(dòng)對(duì)利率的影響并不顯著。因此,完善多層次的資本市場(chǎng)并大力發(fā)展跨市場(chǎng)交易產(chǎn)品,同時(shí)擴(kuò)大投資主體間的聯(lián)結(jié),進(jìn)而使兩市場(chǎng)間相互制約、相互影響。

      3.建立健全證券市場(chǎng)制度。促進(jìn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的均衡發(fā)展,使資本可以在不同金融市場(chǎng)之間自由流動(dòng),同時(shí)充分發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制的作用,提高市場(chǎng)主體的理性參與。更多地,完善政策信息的發(fā)布制度,杜絕政策信息的提前泄露。

      參考文獻(xiàn)

      [1]Barsky R.Why Do Not the Prices of Stocks and Bonds Move Together?[J].American Economy Review,1989(79):1132-1145

      [2]Spiro P.The Impact of Interest Rate Changes on Stock Price Volatility[J].Journal of Portfolio Management,1990(2):63-68

      [3]羅健梅,王曉黎.股票價(jià)格和利率相關(guān)關(guān)系的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2003(1):63-72

      [4]張紹斌,齊中英.中國(guó)利率水平與股價(jià)指數(shù)關(guān)系的理論分析和實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2003(10):95-98

      [5]Real Exchange Rates and International Co-Movement:News-shocks and non-tradable goods with complete markets[J].Review of Economic Dynamics,2019

      [6]王成進(jìn),何問(wèn)陶.股市波動(dòng)對(duì)利率波動(dòng)的影響研究——影響分析和我國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)前沿,2009(8):39-47

      作者簡(jiǎn)介:周晟佳(1994—),女,漢族,籍貫:杭州,博士研究生,單位:浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)。

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