預(yù)期與未預(yù)期分解視角下的貨幣政策、投資者情緒與股市波動(dòng)間關(guān)系研究

沈羽楠　王海俠

摘要：目前學(xué)界對(duì)于分解為預(yù)期及未預(yù)期兩部分的貨幣政策的相關(guān)效應(yīng)研究尚少，本文便以此角度出發(fā)，對(duì)于在預(yù)期與未預(yù)期分解視角下的貨幣政策、投資者情緒以及股市波動(dòng)三者之間的關(guān)系進(jìn)行研究。從實(shí)證結(jié)果來(lái)看，我國(guó)的預(yù)期貨幣政策都對(duì)于投資者情緒以及股市波動(dòng)產(chǎn)生了更為明顯的影響。據(jù)此，本文提出了以下建議：央行制定及實(shí)施貨幣政策時(shí)應(yīng)在注意政策透明度的同時(shí)考慮股票市場(chǎng)及投資者情緒。

關(guān)鍵詞：預(yù)期貨幣政策;未預(yù)期貨幣政策;投資者情緒;股市波動(dòng)

一、前言

自1990年12月上海證券交易所開(kāi)業(yè)以來(lái)，我國(guó)股票市場(chǎng)對(duì)于我國(guó)總體經(jīng)濟(jì)局勢(shì)的影響力逐漸擴(kuò)大，股票市場(chǎng)的監(jiān)管與調(diào)控日益重要，貨幣政策與股票市場(chǎng)之間存在的關(guān)系便成為了學(xué)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。在大量學(xué)者對(duì)于貨幣政策與股票市場(chǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行研究，得出并不甚一致的結(jié)論后，部分學(xué)者另辟蹊徑，從行為金融學(xué)的嶄新角度出發(fā)，提出被預(yù)期到的信息與未被預(yù)期到的信息可能會(huì)對(duì)于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生效力不同的影響。

此外，隨著行為金融學(xué)等金融分支專業(yè)領(lǐng)域的不斷深入研究，投資者情緒目前已經(jīng)成為解釋金融市場(chǎng)異象的重要基礎(chǔ)理論。學(xué)者們認(rèn)為，投資者情緒能很大地影響股票市場(chǎng)的上下波動(dòng)，是影響股市的重要因素。同時(shí)在將貨幣政策分解為預(yù)期以及未預(yù)期兩部分的情況下，投資者也可能對(duì)于突然之間的政策變動(dòng)形成一定的想法與認(rèn)識(shí)，而導(dǎo)致投資者情緒產(chǎn)生波動(dòng)。

因此在將貨幣政策分解為預(yù)期及未預(yù)期兩部分的前提下，值得對(duì)于“貨幣政策、投資者情緒以及股票市場(chǎng)波動(dòng)三者之間的關(guān)系”這樣的議題進(jìn)一步分析研究。本文便以此角度出發(fā)，探討貨幣政策、投資者情緒以及股票市場(chǎng)波動(dòng)之間的相互關(guān)系。

二、變量數(shù)據(jù)選擇與處理

（一）貨幣政策的分解

本節(jié)參考鄒文理、王曦（2011）[1]的方法，采用貨幣供應(yīng)量M2作為貨幣政策的量化指標(biāo)，選取2009年1月至2018年12月的M2月度數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行X12季節(jié)調(diào)整后取對(duì)數(shù)增長(zhǎng)率MGR，并針對(duì)該增長(zhǎng)率構(gòu)建ARMA模型，根據(jù)AIC與SBC準(zhǔn)則最終選擇ARMA（1，1）以預(yù)測(cè)M2貨幣增長(zhǎng)率，使用靜態(tài)預(yù)測(cè)（static forecast），將其作為預(yù)期貨幣政策。

隨后，將實(shí)際M2貨幣增長(zhǎng)率與預(yù)測(cè)M2貨幣增長(zhǎng)率之間的差值作為未預(yù)期貨幣政策，從而將貨幣政策分解為預(yù)期（EMGR）以及未預(yù)期（UMGR）兩部分。

（二）投資者情緒的量化

要對(duì)投資者情緒進(jìn)行較為全面的度量，關(guān)鍵在于構(gòu)建一個(gè)投資者情緒復(fù)合指數(shù)，即將多個(gè)單一指標(biāo)通過(guò)一定的統(tǒng)計(jì)分析方法合成一個(gè)復(fù)合指標(biāo)。本文參考了易志高、茅寧（2009）[2]構(gòu)建中國(guó)股市投資者情緒CICSI的方法，選取股票型基金截止日資產(chǎn)凈值（FUND）、新增投資者開(kāi)戶率（NIA）、市盈率（PE）、IPO上市首日收益（IPOR）、IPO數(shù)量（IPON）、交易量（TURN）、流通市值加權(quán)市場(chǎng)月?lián)Q手率（TURNR）這七個(gè)代理變量，通過(guò)“提前”“滯后”關(guān)系分析，利用主成分分析法，構(gòu)建了剔除宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響的投資者情緒復(fù)合指數(shù)。

最終得到SENT指標(biāo)：

SENT=0.0605RFUND+0.2905RIPON+0.3144RIPOR+0.2598RNIA+0.3307RPE+0.1213RTURN+0.2560RTURNR

（三）股市波動(dòng)的量化

本文參考國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，最終根據(jù)GARCB（1，1）模型來(lái)構(gòu)造股票波動(dòng)率。選取我國(guó)滬市2009年1月至2018年12月的上證綜指SH，對(duì)其取自然對(duì)數(shù)之后差分，得到上證綜指的對(duì)數(shù)收益率RSH。之后，對(duì)于該對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行GARCH（1，1）模型的擬合，根據(jù)條件方差方程，迭代得到上證綜指的對(duì)數(shù)收益率的條件方差作為波動(dòng)率，記為SHVOL。

三、貨幣政策、投資者情緒及股市波動(dòng)三者關(guān)系實(shí)證分析

（一）分別含預(yù)期貨幣政策及未預(yù)期貨幣政策的VAR模型

為了區(qū)分貨幣政策的預(yù)期部分和未預(yù)期部分與其他兩個(gè)因素之間的關(guān)系，本文分別用預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率以及未預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率作為貨幣政策的具體指標(biāo)，構(gòu)建了兩個(gè)VAR模型進(jìn)行對(duì)比分析。包含預(yù)期貨幣政策的VAR模型記為VAR1;包含未預(yù)期貨幣政策的VAR模型記為VAR2。由于篇幅關(guān)系，在此不放兩個(gè)VAR模型的表達(dá)式。

根據(jù)VAR1與VAR2兩個(gè)模型，對(duì)比系數(shù)的絕對(duì)值，相比于未預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率，預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率對(duì)投資者情緒以及上證綜指波動(dòng)率均有更強(qiáng)烈的影響。

（二）穩(wěn)定性檢驗(yàn)

對(duì)于構(gòu)建出的兩個(gè)VAR模型分別進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，判定結(jié)果如圖1所示，兩個(gè)VAR模型均穩(wěn)定有效。

（三）格蘭杰因果檢驗(yàn)

對(duì)兩個(gè)VAR模型作格蘭杰因果檢驗(yàn)，在10%顯著性水平下，上證綜指波動(dòng)率、上證綜指收益率及投資者情緒的波動(dòng)可以分別被其余三個(gè)因素的波動(dòng)共同影響;而預(yù)期貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率及未預(yù)期貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率都不能被其余三個(gè)變量的波動(dòng)所共同影響。

（四）脈沖響應(yīng)函數(shù)

分別給預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率以及未預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊。首先觀察在該沖擊下上證綜指波動(dòng)率的脈沖響應(yīng)結(jié)果，如圖2所示。

不難看出，無(wú)論預(yù)期與否，貨幣增長(zhǎng)率對(duì)于上證綜指波動(dòng)率都是首先呈現(xiàn)負(fù)面影響，隨后該負(fù)面影響逐漸減弱。區(qū)別在于，對(duì)于預(yù)期到的貨幣增長(zhǎng)率，其產(chǎn)生的負(fù)面影響最終會(huì)反向變成正向影響，也就是說(shuō)在長(zhǎng)期來(lái)看，預(yù)期貨幣政策會(huì)正向促進(jìn)股市波動(dòng)的變化。

接下來(lái)，觀察在同樣沖擊下投資者情緒的脈沖響應(yīng)結(jié)果，如圖3所示。

總體來(lái)看，無(wú)論預(yù)期與否，貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率對(duì)投資者情緒均存在著負(fù)面影響。然而，投資者情緒對(duì)于未預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率變動(dòng)的反應(yīng)速度稍慢于對(duì)預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率變化的反應(yīng)速度，同時(shí)，預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率的變動(dòng)對(duì)于投資者情緒的變動(dòng)有更大的影響。

（五）方差分解

在脈沖響應(yīng)之后，對(duì)上證綜指波動(dòng)率以及投資者情緒分別進(jìn)行方差分解，以了解VAR模型中預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率與未預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率的結(jié)構(gòu)沖擊強(qiáng)弱情況。

根據(jù)兩個(gè)均針對(duì)上證綜指波動(dòng)率展開(kāi)的方差分解，可以對(duì)比看出，在兩個(gè)VAR模型中，VAR1模型（包含預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率）中的投資者情緒對(duì)于上證綜指波動(dòng)率有·更強(qiáng)烈的影響效果;VAR2（包含未預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率）中的貨市增長(zhǎng)率因素對(duì)股市波動(dòng)的影響百分比更高。（如圖4所示）

根據(jù)兩個(gè)均針對(duì)投資者情緒展開(kāi)的方差分解，可以對(duì)比看出，在兩個(gè)VAR模型中，VARI模型（包含預(yù)期貨幣增長(zhǎng)率）中的上證綜指波動(dòng)率以及貨幣增長(zhǎng)率因素都對(duì)投資者情緒產(chǎn)生了相比之下更高比例的影響。（如圖5所示）

四、總結(jié)

以上實(shí)證分析結(jié)果反映了我國(guó)預(yù)期貨幣政策仍對(duì)投資者情緒以及股市波動(dòng)產(chǎn)生了比未預(yù)期貨幣政策更為明顯的影響，這一結(jié)論正好與理性預(yù)期的假設(shè)截然相反，可能有以下兩個(gè)原因：（1）我國(guó)的M2貨幣增長(zhǎng)率大部分可以通過(guò)前期信息進(jìn)行解釋，因此預(yù)期貨幣政策力度遠(yuǎn)大于未預(yù)期貨幣政策力度;（2）我國(guó)的投資者可能還不夠成熟理性，不能正確認(rèn)識(shí)并理解出臺(tái)的貨幣政策，投資者理性預(yù)期水平尚不足，目前投資者的預(yù)期值與理性預(yù)期值尚存在較大偏差。通過(guò)前面的討論，提出政策建議如下：（1）央行制定及實(shí)施貨幣政策時(shí)應(yīng)注意透明度;（2）央行制定貨幣政策時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮股票市場(chǎng)的情&：（3）央行制定貨幣政策時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮投資者情緒。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄒文理，王曦.預(yù)期與未預(yù)期的貨幣政策對(duì)股票市場(chǎng)的影響[J].國(guó)際金融研究，2011（11）：87-96.

[2]易志高，茅寧.中國(guó)股市投資者情緒測(cè)量研究：CICSI的構(gòu)建[J].金融研究，2009（11）：174-184.

作者簡(jiǎn)介：沈羽楠（1995-），女，漢族，浙江紹興人，東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院，碩士研究生，金融學(xué)專業(yè)，研究方向：投資銀行與資本市場(chǎng);

王海俠（1975-），女，漢族，山東棗莊人，東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院，副教授，碩士生導(dǎo)師。