文/霍世杰(上海大學(xué))
股票市場(chǎng)是股票發(fā)現(xiàn)的場(chǎng)所,也是股票流通的場(chǎng)所,股票市場(chǎng)匯聚了大量資金,促進(jìn)了資金流動(dòng),也能幫助企業(yè)發(fā)展。隨著我國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展,股票市場(chǎng)日益繁榮,股票越來(lái)越成為居民投資的主要渠道,并且對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定具有重要影響。但股票市場(chǎng)的發(fā)展也會(huì)出現(xiàn)不順利,例如2015 年的股災(zāi),短短一周蒸發(fā)3 萬(wàn)多億美元,不僅影響我國(guó)股票市場(chǎng)的穩(wěn)定,也影響到我國(guó)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定。股票市場(chǎng)的穩(wěn)定與發(fā)展十分關(guān)鍵,隨著我國(guó)對(duì)外開(kāi)放擴(kuò)大,股票市場(chǎng)也面臨極大的挑戰(zhàn),研究股市的影響因素變得十分重要。本文實(shí)證研究利率、貨幣供應(yīng)量與股票價(jià)格之間的關(guān)系,使用VAR 模型建立三個(gè)變量之間的關(guān)系,并使用格蘭杰因果分析三者之間的相關(guān)性,不像許多傳統(tǒng)文獻(xiàn)只研究利率與股票價(jià)格的關(guān)系或者貨幣供應(yīng)量與股票價(jià)格之間的關(guān)系。實(shí)證結(jié)論不僅能為股票市場(chǎng)的投資者提供一些參考,也能為政府政策制定提供一些建議。對(duì)于個(gè)人投資者,研究結(jié)果能使其認(rèn)識(shí)到股票市場(chǎng)的規(guī)律,從而更好構(gòu)建投資策略,降低投資風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于政府機(jī)構(gòu),研究結(jié)論能讓其更好通過(guò)應(yīng)對(duì)股票市場(chǎng)的突發(fā)狀況,制定政策應(yīng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)。
目前國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究,大致分為兩方面,一方面是單獨(dú)研究貨幣供應(yīng)量與股價(jià)之間的相關(guān)性,另一方面是單獨(dú)研究利率與股價(jià)之間的相關(guān)性。
研究貨幣供應(yīng)量與股價(jià)的文獻(xiàn)中,F(xiàn)riedman (2000)選取美國(guó)貨幣政策、通貨膨脹、股票價(jià)格月度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)范圍為1970-2000 年,研究它們之間的相關(guān)性,結(jié)果表明,從長(zhǎng)期來(lái)看貨幣供應(yīng)量與股價(jià)關(guān)系并不大[1]。Sara Alatiqi(2009)選取美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)與貨幣供應(yīng)量月度,數(shù)據(jù)范圍為1965-2005 年,運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系研究它們之間的相關(guān)性,結(jié)果表明,長(zhǎng)期來(lái)看股價(jià)與貨幣供應(yīng)量相關(guān)性較小,短期來(lái)看股價(jià)與貨幣供應(yīng)量同向變化[2]。錢(qián)小安(1998)選取我國(guó)貨幣供應(yīng)量與價(jià)格月度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)范圍為1994-1997 年,構(gòu)建靜態(tài)回歸方法研究它們之間的相關(guān)性,結(jié)果表明,由于我國(guó)股票市場(chǎng)處于起步發(fā)展階段,貨幣政策還未能對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生影響,兩者不存在相關(guān)性[5]。易綱等(2002)選取貨幣與股票價(jià)格數(shù)據(jù),運(yùn)用托賓Q 理論研究它們之間的相關(guān)性,結(jié)果表明,由于商品價(jià)格導(dǎo)致股票市場(chǎng)溢出效應(yīng),股票市場(chǎng)影響貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制,貨幣供應(yīng)量上升,股票價(jià)格短期會(huì)上漲,之后會(huì)下降,但最終會(huì)回到比初始值稍高的狀態(tài)[6]。
研究利率與股票價(jià)格之間相關(guān)性的文獻(xiàn)中,Tsai (2011)選取美國(guó)利率與股價(jià)月度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)范圍為1959-2011 年,研究它們之間的相關(guān)性,結(jié)果表明,利率與股價(jià)之間的關(guān)系不是固定的,利率上升時(shí)與股價(jià)相關(guān)性較強(qiáng),利率下降時(shí)與股價(jià)相關(guān)性較弱[3]。仲偉周 (2012)選取我國(guó)利率、貨幣供應(yīng)量與股票月度數(shù)據(jù),范圍為1999 年1 月到2012 年1 月,研究它們之間的相關(guān)性,結(jié)果表明,利率和貨幣供應(yīng)量對(duì)股價(jià)影響在方向和力度上都差別很大,是不對(duì)稱的,在熊市影響程度較大[4]。
本文選取的數(shù)據(jù)有貨幣供應(yīng)量、利率及深證指數(shù),選取2010 年1 月至2020 年1 月的月度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來(lái)源為EPS 數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)于缺少的數(shù)據(jù)采用插值法進(jìn)行補(bǔ)全。
選取廣義貨幣供應(yīng)量M2 代表貨幣供應(yīng)量,M0 主要是居民持有的貨幣,較多用在日常生活當(dāng)中,由于進(jìn)入股市并不多,因此M0 與股票價(jià)格的相關(guān)性較弱,因此本文不運(yùn)用M0 數(shù)據(jù),而M2 相對(duì)流入股市較多選取M2 數(shù)據(jù)。選取上海銀行間同業(yè)拆放利率SHIBOR代表利率,SHIBOR 是18 家銀行加權(quán)得到的利率,可以較好反映當(dāng)前市場(chǎng)的利率情況,也可以反映出市場(chǎng)的流動(dòng)性。選取上證指數(shù)SZS 代表股票價(jià)格,上證指數(shù)SHS 和深證指數(shù)SZS 是我國(guó)最常用也是最有代表性的股價(jià)指數(shù),股價(jià)指數(shù)能夠反映出當(dāng)前股票市場(chǎng)的股價(jià)總體水平與漲跌情況。
表1 選取數(shù)據(jù)
實(shí)際的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)大多數(shù)為非平穩(wěn)數(shù)據(jù),非平穩(wěn)數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)偽回歸的線性關(guān)系,對(duì)結(jié)論造成誤導(dǎo),所以需要檢驗(yàn)所用數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。檢驗(yàn)方法為ADF 檢驗(yàn),得到P 值分別為0.686、0.676、0.386,因此在5%的顯著性水平上,接受原假設(shè)H0,即M2、深證指數(shù)、Shibor 的時(shí)間序列都不平穩(wěn)。
接下來(lái)確定滯后階數(shù),需要根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則(AIC)或BIC 準(zhǔn)則判斷。得到AIC 最小的滯后階為7,因此選擇7 為滯后階。協(xié)整檢驗(yàn)可以判斷多個(gè)變量之間是否有長(zhǎng)期的回歸關(guān)系,通常有兩種方法判斷協(xié)整關(guān)系,E-G 檢驗(yàn)法和Johansen 檢驗(yàn)法,由于Johansen 檢驗(yàn)法可以用在變量大于2 的情況當(dāng)中,本文采用Johansen檢驗(yàn)法,結(jié)果如表2所示,測(cè)試結(jié)果大于1%、5%臨界值,說(shuō)明接受原假設(shè),說(shuō)明M2、SHIBOR和深證指數(shù)之間不具有協(xié)整關(guān)系。
表2 Johansen協(xié)整統(tǒng)計(jì)量
由于M2、深證指數(shù)數(shù)值較大且不平穩(wěn),因此對(duì)兩者先取對(duì)數(shù),再將三個(gè)變量進(jìn)行一階差分,做出時(shí)間變化圖,如圖1 所示。經(jīng)過(guò)差分后的圖,時(shí)間趨勢(shì)已消失,只剩下截距。再次進(jìn)行ADF 檢驗(yàn),P 值分別為0.0315、0.01、0.01239,即在5%的顯著性水平上 拒絕原假設(shè)H0,因此M2、深證指數(shù)、SHIBOR 數(shù)據(jù)已平穩(wěn)。
圖1 一階差分M2、深證指數(shù)、Shibor 時(shí)間變化圖
根據(jù)AIC 準(zhǔn)則,確定VAR 模型的滯后階數(shù)。當(dāng)滯后階數(shù)為3 時(shí),AIC 最小,所以選擇3 為滯后階數(shù)。建立VAR 模型,截距項(xiàng)分別為:0.002、0.021、-0.063,截距項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.004、0.019、0.0382。設(shè)M2 為y1,SZS 為y2,R 為y3,y(-1)表示滯后1 期,VAR 模型可由以下方程表示:
VAR 模型一般不看重參數(shù)估計(jì),對(duì)其回歸方程的參數(shù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)解釋也比較困難,通常是利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解法對(duì)VAR 模型進(jìn)行分析。精煉VAR 模型并設(shè)置門(mén)檻為1.960。接下來(lái)檢驗(yàn)此VAR 模型滯后13 期的白噪音,如圖2 所示,在滯后20 期的水平上做Ljung-box檢驗(yàn),所有P 值都在虛線上面接受H0,因此都是白噪音。所以構(gòu)建的VAR 模型是穩(wěn)定的。圖3 為殘差序列圖,形狀與白噪音類似。
圖2 Ljung-box 檢驗(yàn)圖
圖3 殘差序列圖
接下來(lái)進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),對(duì)于R 不是M2 的格蘭杰原因的原假設(shè),建立兩個(gè)模型,第一個(gè)模型用M2 和R 的滯后階預(yù)測(cè)M2,第二個(gè)模型用M2 的滯后階來(lái)預(yù)測(cè)M2。得到P 值為0.003,小于5%的顯著性水平,拒絕原假設(shè)H0,所以R 是M2 的格蘭杰原因,R 會(huì)引起M2 的變動(dòng)。下面幾組檢驗(yàn)與上類似,結(jié)果如表3 所示。R 與M2 互為格蘭杰原因,M2 與SZS 不互為格蘭杰原因,R 與SZS 不互為格蘭杰原因。
表3 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果
脈沖響應(yīng)函數(shù)所衡量的是,面對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊,在它影響下,其他變量當(dāng)前和未來(lái)取值的變動(dòng)軌跡。脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可以對(duì)變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用及效應(yīng)進(jìn)行比較直觀的刻畫(huà)。接下來(lái)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析,過(guò)程為基于原模型算出來(lái)的脈沖響應(yīng),結(jié)果如圖4 所示。
圖4 脈沖響應(yīng)分析
M2 發(fā)生1 單位信息沖擊會(huì)對(duì)SZS 未來(lái)滯后12 期產(chǎn)生的影響:0-6期呈現(xiàn)平穩(wěn),6-8 期下降,8-9 期出現(xiàn)上升,最終保持在0,說(shuō)明M2對(duì)深證指數(shù)總體影響較小。M2 發(fā)生1 單位信息沖擊會(huì)對(duì)R 未來(lái)滯后12期產(chǎn)生的影響:0-5 期呈現(xiàn)平穩(wěn),5-6期、7-8 期、11-12 期呈現(xiàn)上升趨勢(shì),6-7 期、8-9 期、12 期之后下降。說(shuō)明M2 對(duì)利率影響從長(zhǎng)期來(lái)看較大。SZS 發(fā)生1 單位信息沖擊會(huì)對(duì)R 未來(lái)滯后12 期產(chǎn)生的影響,0-7期保持平穩(wěn),7-9 期、11-12 期呈現(xiàn)下降趨勢(shì),9-11 期、12 期之后呈現(xiàn)上升趨勢(shì),說(shuō)明總體深證指數(shù)對(duì)利率影響較小。
接下來(lái)進(jìn)行方差分解,方差分解有助于我們了解變量間的影響關(guān)系,并且對(duì)不同變量對(duì)被沖擊變量的貢獻(xiàn)度及重要程度做出評(píng)價(jià)。進(jìn)行方差分解,得出對(duì)于M2 往前1期的預(yù)測(cè)誤差,100%是自己引起的。對(duì)于SZS 往前1 期的預(yù)測(cè)誤差,99.9%是自己引起的,0.1%是M2引起的。對(duì)于R 往前1 期的預(yù)測(cè)誤差,97.2%是自己引起的,2.5%是SZS 引起的,0.3%是M2 引起的;對(duì)于M2 往前2 期的預(yù)測(cè)誤差,89.6%是自己引起的,6.7%是SZS引起的,3.7%是R 引起的。對(duì)于SZS 往前2 期的預(yù)測(cè)誤差,96.13%是自己引起的,0.1%是M2 引起的,3.7%是R 引起的。對(duì)于R 往前2 期的預(yù)測(cè)誤差,97.2%是自己引起的,2.5%是SZS 引起的,0.3%是M2 引起的。之后預(yù)測(cè)誤差同理。
對(duì)于M2,它本身對(duì)自己的預(yù)測(cè)誤差貢獻(xiàn)最大,其次是深證指數(shù),最后是利率;對(duì)于深證指數(shù),它本身對(duì)自己的預(yù)測(cè)誤差貢獻(xiàn)最大,其次是利率,最后是M2;對(duì)于利率來(lái)說(shuō),它本身對(duì)自己的預(yù)測(cè)誤差貢獻(xiàn)最大,其次是深證指數(shù),最后是M2。
本文通過(guò)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn),引入貨幣供應(yīng)量、利率及股票價(jià)格變量構(gòu)建多維VAR 模型,并在考慮模型穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上,分析貨幣供應(yīng)量、利率與股價(jià)之間的相互關(guān)系,通過(guò)脈沖響應(yīng)分析以及方差分解,分析貨幣供應(yīng)量、利率對(duì)股價(jià)的影響,從而從本質(zhì)上揭示貨幣供應(yīng)量、利率與股價(jià)的因果關(guān)系。得出以下幾個(gè)結(jié)論:
本文實(shí)證分析對(duì)M2、SHIBOR與深證指數(shù)構(gòu)建多元VAR 模型,并進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)與脈沖響應(yīng)分析,得到貨幣供應(yīng)量、利率與股票價(jià)格之間的相關(guān)性。結(jié)果表明SHIBOR 與M2 互為格蘭杰因果關(guān)系,說(shuō)明利率與貨幣供應(yīng)量可以相互影響。原因可能是寬松貨幣政策使貨幣供應(yīng)量增加,市場(chǎng)上的資金流動(dòng)性增加從而導(dǎo)致利率出現(xiàn)下降,緊縮的貨幣政策導(dǎo)致市場(chǎng)上貨幣供應(yīng)量減少和流動(dòng)資金減少導(dǎo)致利率增加,這也符合通常的經(jīng)濟(jì)規(guī)律。
而M2 和SHIBOR 都與上證指數(shù)沒(méi)有格蘭杰因果關(guān)系,脈沖響應(yīng)分析得出M2、SHIBOR 的一單位沖擊對(duì)深證指數(shù)未來(lái)滯后12 期產(chǎn)生的影響較少,說(shuō)明貨幣供應(yīng)量與利率和股票價(jià)格不具有相關(guān)性。分析可能的原因是我國(guó)目前股票市場(chǎng)還處于起步發(fā)展階段,股票市場(chǎng)并不完善,并且利率市場(chǎng)化改革還在進(jìn)行當(dāng)中,利率傳導(dǎo)機(jī)制目前并不能顯著影響股票價(jià)格。另外的原因可能是本文選取數(shù)據(jù)為月度數(shù)據(jù),頻率較高,短投資周期時(shí)貨幣供應(yīng)量、利率與股票價(jià)格的相關(guān)性并不強(qiáng)。
由于得出相關(guān)性不強(qiáng),對(duì)于投資者不建議通過(guò)貨幣政策以及利率變動(dòng)的消息來(lái)進(jìn)行股票市場(chǎng)的投資交易,對(duì)于政府應(yīng)當(dāng)加快利率市場(chǎng)化改革,并通過(guò)適當(dāng)放松管制,讓我國(guó)股票市場(chǎng)朝市場(chǎng)化方向發(fā)展,股價(jià)與利率和貨幣供應(yīng)量的相關(guān)性。