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1、基于动态计量模型的股票市场预测与实证分析尹振涛（青岛大学经济学2003级金融学研究生）内容摘要本文研究了沪深指数与宏观经济指标变化之间的协整关系及格兰杰因果关系，并对比分析了普通多元回归分析在股票市场预测方面的不足。结果表明1999年1月到2003年12月这段时间内,沪深指数对财政支出、工业增加值、出口、物价指数的变化是敏感的,但同狭义货币供应量、固定资产投资作用不显著。关键词协整格兰杰因果检验股票指数宏观经济指标一、引言股票市场一直被认为是经济的“晴雨表”，股价的波动能够预先反映实际经济的变化。芝加哥大学的EugeneFama(1981,1990,1991)，利
2、用美国1953－1987年月度、季度和年度的数据进行的回归分析发现股市收益率和未来产出的增长率之间有显著的正相关关系，股市在美国确实起到了经济晴雨表的作用。Rochester大学的WilliamSchwert(1990)在Fama的基础上利用美国1889－1988年整整100年的数据进行的实证检验同样证实了这一结论的可靠性。基于发达国家资本市场的研究结果大多支持了Fama的结果，但是对于新兴资本市场的研究结果却呈现出不同的特征。ChungS.Kwon&TaiS.Shin(1999)通过误差修正模型检验了韩国股票指数和产出指数、汇率、贸易收支、货币供给等宏观变量的协
3、整和因果关系，发现股票指数和宏观变量之间具有长期的协整关系，但是股票指数并非实际经济波动的领先变量，表现出和发达国家完全相反的结果。RaminCooperMaysami&TiongSimKoh(2000)则发现新加坡的股票指数和工业产出、贸易额这两个宏观变量之间根本就不具有相同的整合阶数。国内对该领域的研究原来大多集中在回归模型上，刘澜飚等(2001)对1994-2000年的季度数据的多元回归分析表明：狭义货币供应量、消费品零售额、工业增加值、贸易差额、固定资产投资等都显著地进入回归模型，而且与上证指数正相关，而储蓄则负相关。但这样的回归模型一个致命的弱点就是无法
4、消除宏观变量之间的多重共线性，因而无法识别其中的基本因素。为消除以上研究缺陷，更好地反映宏观经济与股票市场的因果关系，本文引入计量经济学的协整模型及格兰杰因果检验，对比多元回归模型分析中国股票市场的特点，验证协整模型对股票市场预测方面的优势。二、协整与格兰杰因果检验1、协整的含义有很多经济时间序列，虽然它们自身非平稳，但其某种线性组合却是平稳的，这个线性①组合反映了变量之间长期稳定的比例关系，称为协整（Cointegration）关系。即对于时间序列x,,,xLx，如果它的每个分量均为d阶单整I()d，即它们本身是非平稳的，而其d12ttnt阶差分是平稳的，而且存
5、在一个向量α=(,,,)ααLα，使得αxIdbdb~(−≥),≥0，12nt则称序列x,,,xxL为(,)db阶协整，记为xC~(,)Idb,α为协整向量。12ttntt12、单位根检验单位根检验是检验时间序列平稳性的一种正式方法。常见的方法主要有DF检验、ADF检验、PP检验，本文仅介绍和使用ADF检验法。ADF(AugmentedDickey—Filler)检验法于1979年由Dickey和kFuller提出的一种检验变量的平稳性的方法，即进行如下回归：Δxtt=++ααα0121tx−−+∑α3iΔ+xutit，再进行假设检验：HH:0α=;:α<0。如果
6、接受假设H而拒绝H，则说明序列存在单位根，因i=1021201而是非平稳的；否则说明序列x不存在单位根，因而是平稳的。方程中加入k个滞后项是t为了使残差项为白噪声。3、协整检验②对于多变量协整检验主要使用Johansen似然比检验。Johansen(1988,1991)从协整系统的向量ECM出发，讨论了协整系统内部中长期线性均衡关系的极大似然估计法，并运用似然比方法来检验协整关系的存在性以及协整的秩(协整向量的个数)。对于m维向量时间序列{}x，以及给定的初始值(,,,xxLx)，假设其阶向量自回归形式为kt−+kk120−+XuX=+∏+∏X++∏LX+ε，其中
7、t=1,2,L,T，ε服从独立同分布。tt1122−−tkt−ktt然后进行一系列的差分运算，得到如下的误差校正形式：ΔXu=+ΓΔX+ΓΔX+L+ΓΔX+ΓΔX+ε，其中tt1122−−−tk1t−k+−1ktktΓ=−+∏++∏=IiLL(1,2,,)k,∏=−Γ是Johansen所定义的影响矩阵。ii1kT协整存在性检验的原假设为H:{rank∏}≤r或H=rα，在此基础上，进行似然比m00检验，其公式为：QTri=−∑log(1−λ)，其中r=(0,1,2,L,)T，λi为第i步的特征根。ir=+14、格兰杰因果关系检验协整检验结果告诉我们变量之间是否存在
8、长期的均衡
