我國資本市場與貨幣政策的協(xié)整關(guān)系

萬博文

【摘要】我國貨幣政策的最終目標是保持貨幣幣值的穩(wěn)定，并以此促進經(jīng)濟增長。隨著資本市場的影響力不斷擴大，資本市場的發(fā)展和貨幣政策目標之間的關(guān)系將越來越密切。貨幣政策通過調(diào)節(jié)貨幣供應(yīng)量和利率影響資本市場的資產(chǎn)價格，從而影響企業(yè)和居民的投資和消費。同時，資本市場對貨幣需求和供給的影響也不可忽略。因此，考察資本市場和貨幣政策的協(xié)整關(guān)系是十分有必要的。

【關(guān)鍵詞】協(xié)整關(guān)系;資本市場;貨幣政策

一、模型和方法

為了研究資本市場和貨幣政策的協(xié)整關(guān)系，我們選取能夠反映貨幣政策中介目標的貨幣供應(yīng)量、利率以及資本市場的股價指數(shù)為研究變量，通過構(gòu)建VAR向量自回歸模型，分析二者的可能關(guān)系。

實證分析中，我們選擇2013年1月到2018年12月的月度數(shù)據(jù)，包括滬深300指數(shù)、貨幣供應(yīng)量（M0，M1，M2）和上海銀行間同業(yè)拆款利率（Shibor），共計72期觀察值。數(shù)據(jù)來源于東方財富網(wǎng)、Wind終端和國家統(tǒng)計局。使用X12方法對實際值進行季節(jié)調(diào)整，最后對上述指數(shù)作對數(shù)變換，分別形成LNM1_SA，LNM2_SA，LNSHIBOR_SA，LNHS300_SA。在實際分析中，由于M0為二階單整，無法和其他變量作協(xié)整分析，故略去。

二、實證分析

（一）單位根檢驗

為了防止產(chǎn)生偽回歸問題，我們首先用需要對所采用的時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行單位根檢驗。這里我們采取ADF檢驗對LNM1_SA，LNM2_SA，LNSHIBOR_SA，LNHS300_SA進行ADF檢驗。我們發(fā)現(xiàn)LNM1_SA，LNM2_SA，LNSHIBOR_SA，LNHS300_SA在一階差分后伴隨概率顯著小于5%，均屬于一階單整序列，可以做協(xié)整檢驗。

（二）協(xié)整檢驗

如果同階非零單整的多組時間序列數(shù)據(jù)可以通過某種線性組合構(gòu)成零階單整序列，則可以認為以上數(shù)據(jù)存在協(xié)整關(guān)系。我們采用Johansen協(xié)整檢驗法。發(fā)現(xiàn)可以在10%的顯著性水平下，可以拒絕沒有協(xié)整關(guān)系、至多1個、至多3個協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，說明上述變量協(xié)整關(guān)系成立。

（三）Granger因果關(guān)系檢驗

為了進一步了解彼此變量在統(tǒng)計上的因果關(guān)系，我們還必須對他們進行Granger因果關(guān)系檢驗。格蘭杰因果關(guān)系檢驗兩組時間序列是否是彼此的原因。當一方是另一方的格蘭杰原因但反之不成立時，則可以做出因果關(guān)系的推論，但實證中也可能出現(xiàn)沒有變量是對方的格蘭杰原因或者兩個變量互為格蘭杰原因的情況。

通過協(xié)整檢驗，發(fā)現(xiàn)在5%的顯著性水平下，HS300是M2的Granger原因，但M2不是HS300的Granger原因;在15%顯著性水平下，M1不是HS300的Granger原因，但HS300是M1的Granger原因;在15%顯著性水平下，SHIBOR不是HS300的Granger原因，但HS300是SHIBOR的Granger原因;在5%的顯著性水平下SHIBOR是M1的Granger原因但反之不成立;在15%顯著性水平下，SHIBOR是M2的Granger原因但反之不成立。

綜上所述，我們初步得出以下結(jié)論：2013年1月到2018年12月間，滬深300指數(shù)是廣義貨幣總量M2和上海銀行間同業(yè)拆款利率SHIBOR的Granger原因。說明2013年1月到2018年12月間，我國貨幣政策主要通過調(diào)節(jié)貨幣供應(yīng)量和利率同時影響資本市場的資產(chǎn)價格。

（四）VAR向量自回歸模型

VAR模型通過將系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為所有內(nèi)生變量的滯后值，構(gòu)造統(tǒng)計模型。在實證中我們選擇AIC和SC準則確定滯后階數(shù)，當AIC和SC準則達到最小值時，對應(yīng)的滯后階數(shù)即為所求。

通過AIC準則和SC準則確定最佳滯后階數(shù)為2，構(gòu)建VAR模型，發(fā)現(xiàn)HS300與M1、M2、HS300、SHIBOR的前兩期值有關(guān)。

對應(yīng)參數(shù)描述性統(tǒng)計，可以觀察到各個方程的判定系數(shù)都比較高，說明我們的時間序列數(shù)據(jù)擬合的較好。

這些方程不僅有助于對未來的被解釋變量進行相當精確度的預(yù)測，而且進一步證明了我們前面Granger因果檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性。

（五）脈沖效應(yīng)函數(shù)

為了反映我國貨幣政策和資本市場之間對任何一方的沖擊會給另一方當前值和未來值可能造成影響，我們用脈沖效應(yīng)函數(shù)描述上述內(nèi)生變量對由誤差項所帶來的沖擊的反映，即在前述VAR模型各個方程的隨機誤差項上加上一個標準差大小的沖擊后，考察解釋變量的受影響程度。

從貨幣政策和資本市場之間的脈沖效應(yīng)函數(shù)圖中可以得出以下結(jié)論：

1.在2013年1月到2018年12月間，給狹義、廣義貨幣量分別一個沖擊，會使滬深300指數(shù)先緩慢上升再會下降，從第四期之后由負轉(zhuǎn)上行，滬深300指數(shù)對利率也有類似的反應(yīng)。

2.在2013年1月到2018年12月間，給滬深300指數(shù)一個沖擊后，會引起M1迅速上升并經(jīng)歷波動，從第三期之后開始下降。說明貨幣政策的變動對資本市場的影響反應(yīng)的更為強烈。

（六）方差分解

方差分解是指通過分析每個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化產(chǎn)生影響的程度，來評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。方差分解可以給出隨機誤差項的相對重要信息。

我們分析貨幣政策各變量沖擊對滬深300指數(shù)的貢獻率。

可以發(fā)現(xiàn)，股市對M1、M2的影響雖然短期內(nèi)不明顯，但隨期數(shù)增加遞增，例如第10期的股市對M2的貢獻為14.94%，約是第五期的三倍，這個速度在所有解釋變量中位居第一，說明隨著我國股市不斷完善，股市對貨幣需求的影響越來越大。

三、實證檢驗結(jié)果分析

我國目前的貨幣政策傳導(dǎo)機制包括兩個方面，一方面?zhèn)鹘y(tǒng)的貨幣政策，包括調(diào)整存款準備金率，再貼現(xiàn)率，公開市場操作等，通過影響貨幣供應(yīng)量，進而影響資本市場的資產(chǎn)價格;另一方面，央行透過一系列的新型貨幣政策工具影響市場利率已經(jīng)成為調(diào)整貨幣政策的新常態(tài)。例如一系列短中期信貸便利，如MLF、SLF等，顯著達到了央行調(diào)整市場利率的中介目標，進而影響了資本市場的資產(chǎn)價格。