货币政策对股市波动存在时滞吗?

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1、货币政策对股市波动存在时滞吗?摘要:本文运用VAR模型考察了货币政策对股市波动的影响,研究结果发现:货币政策会对股价波动产生显著性的影响;货币政策对股市波动作用时点存在2个月左右的时滞,货币供应量的影响在时滞点达到峰值,其后虽仍维持正向但会减弱,而利率在时滞点后对股市波动的负向作用相较明显且影响持续时间长,但两者对股价波动影响的贡献要小于股市木身。关键词:货币政策;股市波动;时滞;VAR模型中图分类号:F832文献标识码:A文章编号:1003-9031(2016)05-0040-04D0I:10.3969/j.is

2、sn.1003-9031.2016.05.01一、引言美国学者Sprinkel(1964)最早证实了货币政策对股价冇影响,并测算出货旧政策对股价波动会滞后两个月[1]。Kochin(1982)等从货币供应总量和利率两个维度描述了货币政策的调整,发现货币供应量会在短期影响股票价格,而利率对股价波动具有长期性[2]。Humpe(2007)等依据美国和円本两国数据,发现美国货币供应量与股价指数间存在正相关,而日本在经济衰退冲击下两者表现出负相关关系[3]。在国内,殷波(2009)发现短期和屮期货币政策对股价表现出较强的非

3、对称效应[4];胡仕福(2011)认为基础货币供应量对股市的影响显著且持久,货币市场利率调整则对股价影响并不敏感[5];刘伟江(2015)等研宂发现货币供给增速对股票收益率有正向影响,但在高亏损行情中则正好相反且货币政策效果最为显著[6];在低亏损行情中货币政策影响效果相对微弱,但二者间的相关关系最为稳定;在高收益行情中货币政策影响效果相对适中,且效果持续期较长。综合來看,国内学者有关货币政策对股市波动影响的研究多属定性分析,或存在部分阶段性局限,特别是在货币政策对股市的影响作用时点测定和持续性度量方面较缺乏。本文

4、定量研宄了货币政策对股市波动的影响及其时滞。二、实证分析(一)变量选取与数据说明本文选择了货币供给量和利率作为考察货币政策的基本变量。其屮,货币供应量采用广义货币供应量M2,利率采用一年期定期存款利率。同时,将综合指数作为股票市场波动性的变量,其能够较全面地反映证券市场总体变动情况[7];由于上证综指相对于其他股票指数具有所涉及行业范围更广、股票种类更多、股票总市值更高等优点,能够更综合地代表我国股票市场的发展情况,故采用上证综指作为股票市场波动性的代表变量。本文选择的样本数据为2007年1月至2014年12月的相

5、关变量月度数据;为消除异方差等因素影响,先对三个变量取自然对数,并分别记为上证综指LNSH、货币供应量LNM2、一年期存款利率LNR。由表6的LNSII方差分解结果可知,LNSII第一期的波动只受到LNS11自身波动的影响,LNM2和LNR对波动的冲击在第2期才显现出来,但贡献率较小,其中,LNM2在第2期的贡献率为0.8712%,之后保持在这一水平上,到第10期时也仅为1.1314%,而LNR在第2期的贡献率为0.1251%,之后一直持续增长,到第10期时贡献率为12.5314%,这说明短期内上证综指的波动主要受

6、其他因素的影响,其次是人民币存款利率LNR,货币供应量的贡献率则较小。三、结论本文通过构造VAR模型并用Johansen法检验发现,货币供应量、一年定期存款利率与上证综指间存在协整关系。协整方程显示货币供应量与利率均与上证综指正相关,货币供应量对上证综指影响的显著性更强;而利率与股价指数短期内未呈现出负相关关系的原因可能是利率变动存在时滞而导致的暂时性异常。随后,Granger检验结果显示,在最佳滞后期为2时,货币供应量为上证综、指的格兰杰原因,而利率与上证综指互为双向格兰杰原因,说明货币政策调整会对股市指数波动产

7、生显著影响。误差修正模型研究结果也显示,ECM影响系数显著且为反向修正,表明货币政策与股市指数间即使暂时偏离但在长期仍会修正至均衡状态。在货币政策对股市波动的传导作用吋点和持续性方面,M2和利率变化对股市波动会有2个月左右的时滞;具体表现在,M2对上证综指会持续正向影响,在第2个月时达到峰值后会有所渐弱;利率对上证指数虽在最初两月为不显著正向,但整体趋势为负向且影响时间较长(多在一年以上)。随后,方差分解也证实,M2、R变量对股市波动的影响始于第二期,短期内虽然利率较货币供应量的贡献要大,但两者均明显小于上证指数的

8、自身影响,其原因可能是M2包含了一部分缺乏流动性的准货币,或是我国货币政策机制缺陷及股票市场流动性不足所致。(特约编辑:苗启虎)参考文献:[1]SprinkelB.W.Moneyandstockprices[D].USA:Homewood,LU:RichardD.IrwinInc,1964.[2]M.J.Hamburger,L.A.Kochin.Thecha

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