宏观经济变量对股票价格指数影响实证探究

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1、宏观经济变量对股票价格指数影响实证探究【摘要】中国的股票市场自从上世纪80年代诞生以来,便进入了迅猛的发展阶段。如今,股票市场已然成为中国的“经济晴雨表”。可见,股票市场和宏观经济之间有着非常紧密的联系。本文选取货币供应量M2、工业增加值IP、利率R三个宏观经济变量,以及上证综合指数来分析研究宏观经济变量对股价指数的影响。【关键词】股票指数宏观经济利率引言考虑到股票价格指数在很大程度上反映了我国股市的发展状况,研究在一定市场规模下的股票价格指数与货币供应量、利率和货币供给量的关系,可以更好地认识到我国股票市场与国民经济之间的关系,可以更清楚地了解到我国股票市场是否对国民经济有重要的作

2、用,可以更深入地探究我国的利率及货币供给量等的货币政策是否对股票市场有重要影响等,这对我国股票市场的进一步发展和我国相关政策的制定都有着重要的理论意义和实践意义。本文在研究过程中,采用理论分析与实证分析相结合,定性分析和定量分析相结合的研究方法,对我国股价指数与宏观经济之间的关系进行研究。本文主要应用到计量经济学研究方法,如协整关系检验、格兰杰因果关系检验和脉冲响应函数分析等,进行分析研究。一、检验方法介绍(-)ADF检验ADF检验将DF检验从AR(1)扩展到AR(P)的形式,即:若拒绝零假设,则时间序列是平稳的;若接受零假设,则时间序列式非平稳的。(%1)Johansen协整检验在

3、多变量的协整分析中,较常用的方法是Johansen协整分析方法。该方法主要包括两步:第一步也是最重要的一步,就是检验协整关系的个数;第二步就是做统计推断。在第一步中,运用了矩阵代数的知识。设Y代表口的秩,这一步可以用以下形式描述:首先考虑HOOo如果原假设不能被拒绝,那么我们得到结论,不能拒绝系统内的变量不存在协整关系。相反,如果这个原假设被拒绝,则暗示系统内至少有一个协整关系。在拒绝H00的情况下,接下来继续检验HOlo如果H01不能被拒绝,则得出结论,Y=lo相反,如果H01被拒绝,那么接下来继续检验H02依次来推。在第二步中,Johansen提出以下两个统计量,其中,指的是矩阵

4、口的特征根的估计值,T是有效的样本大小。Trace统计量中的"Trace"就是矩阵的迹,而“MaximalEigenvalue"的意思是"最大特征根值"。如果统计量或者显著不为0,则拒绝对应的原假设HO,ro(三)格兰杰因果检验格兰杰因果关系可以用来检验某个变量的所有滞后项是否对另一个或几个变量的当期值有影响。考虑一个含2个变量的VAR(p)模型,即:基于以上系统,如果上式中y2,t-j的系数都为0,则我们说y2t不是ylt的因果关系,即格兰杰因果关系对应的原假设是:备择假设是这些系数中至少有一个不为0o(四)脉冲响应函数单位残差脉冲响应函数,衡量的是变量序列在残差变化一个单位后受到

5、的动态影响。利用VAR模型的VMA(8)形式:这个表现形式暗示着下列关系式:对应的单个变量的形式可以写成:其中刻画了第j个随机扰动因素(£jt)在时期t发生一个单位变化对VAR模型中第i个变量在时间t+h对(yi,t+h)的影响情况。二、变量与样本的选择(一)变量选择本文选取货币供应量M2、银行间拆借利率R、工业增加值IP来作为宏观经济变量的研究对象。选取上证综合指数SZ来代表股票价格指数。(二)样本选择与数据来源本文研究期间取2008年第1月至2012年7月,共55个月。所使用的数据来自国家统计局网站、《中国金融年鉴》、东方财富网。三、实证分析为了减少数据的剧烈波动,先对各变量数据

6、就行对数化处理。处理后的各变量符号分别为:LNM2(广义货币供应量)、LNIP(工业增加值)、LNR(银行间拆借利率)、LNSZ(上证指数)。(一)变量的单位根检验如果对变量直接回归,可能出现伪回归现象,因此必须先检验变量的平稳性。对4个变量分别作ADF检验,结果如表1:表1ADF检验结果注:DLNSZ表示SZ的一阶差分,其他类同由表1可知,序列LNSZ、LNM2、LNR、LNIP接受存在单位根的原假设,即4个序列都是非平稳的。但4个序列的一阶差分的ADF值都小于相应的1%和5%临界值,因而都拒绝原假设,即一阶差分序列都是平稳的。由以上分析可知,各变量符合协整检验的前提条件,可以进行

7、Johansen协整检验。(二)Johansen协整检验本文采用Johansen方法检验SZ、M2、IP、R之间的协整关系。结果如表2:从而得Johansen检验的标准化的方程为:LNSZ二LNSZ-O.114690LNR+0.332469LNM2-0.341592LNIP+E由上式可知,上证指数与宏观经济变量之间存在长期协整关系。根据上面的长期均衡关系,上证指数与银行间同业拆借利率呈负相关关系,与广义货币供应量M2呈正相关关系,这都与前面的讨论相一致。而

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