亚洲城网页版 ca88 cc >>发展规划研究 总第39期 2010年>> 理论前沿 打印 | 收藏 | 字体: | 阅读 次数 | 发布日期:2012/7/13
货币供应量对我国股票市场影响的实证分析
王俊达

    一、引言
    货币政策与股票市场的关系是金融研究的最前沿课题。对这一课题的研究,主要有三个立足点。第一个立足于股票市场,从股票市场的逐步发展和壮大会如何影响货币政策的制定、如何影响金融稳定,从而引发出中央银行在制定货币政策的时候要不要对股市的波动做出反应。但是根据不同的研究背景对这一问题的回答却是不尽相同。第二个主要立足于两者之间的传导机制,即货币政策的制定会通过哪些机制产生对股票市场的影响,同样股票市场作为资产市场的一部分又通过哪些机制对货币政策的效果产生影响。第三个立足于货币政策,即研究货币政策的变动,如存款准备金率,货币供应量,利率的变动会对股票市场产生什么样的影响。目前,国内外学者较多的是立足于前两个方面进行研究。而对更为现实的问题即货币政策如何影响股票市场的运行,理论界及现实派研究得反而不够深入。而这一问题不仅直接关系到投资者如何对股票走势做出判断,也关系到货币政策制定者有没有能力干预股市,以及如何干预股市。本文下述分析主要是将股票市场和货币市场独立出来进行研究,把其它因素作为外生变量。


    二、文献综述
    钱小安(1998)用静态回归和方差分解方法对1994年3月—1997年2月间的货币供应量和股票价格之间的相关性进行了考察,发现沪指、深指与M0同向变化、与M1无关、与M2反向变化,相关性较弱,且不稳定,认为预期因素在股价形成中更重要。
     李红艳、江涛(2000)检验了193年1月到1999年8月之间货币供应量和股市价格之间的关系。研究结果表明,90年代中国股票市场价格与货币供应量之间存在长期均衡的协整关系,并利用格兰杰因果检验出,股票市场主要处于因方地位,货币供应量主要处于果方地位,且股票价格对M0,M1,M2的供应量影响不同,其中对M2的影响要比M0的影响大。
周英章、孙崎岖(2002)采用的方法和李红艳一样,以1993年1月到2001年4月为样本区间,研究了不同层次货币供应量M0、M1和M2与上证综指波动之间的关系。得出的结论基本上和李红艳、江涛(2000)一致。孙华妤、马跃(2003)应用动态滚动的VAR方法,对1993年10月到2002年6月的数据进行了分析,他们发现所有的货币供应量对股市都没有影响。
     刘熀松(2004)运用协整检验、格兰杰因果关系检验、误差修正模型等计量方法对1990-2002年货币供应量进行研究其中最重要发现是:如果某年新增加的货币供应量与上年相比是增加的,那么概念上证指数上涨的可能性很大,反之则反之。这里他选取的样本数据太少,而且是以年度数据为样本,所以不具太大的经济意义。他们在利用VAR模型进行研究的效果不是很好,所以放弃使用VAR模型。
     杨新松、龙革生(2006)运用协整检验、格兰杰因果关系检验、向量自回归模型对1996年第一季度至2004年第四季度样本数据进行分析,无论是M1还是M2与股票市场流通总值是互为因果关系的。这一点与刘熀松(2004)得出的有点不同。


     三、变量选取与实证分析结果
     本文选取不同层次的货币供应量M0(流通中现金),M1(狭义货币),M2(广义货币)作为指标,选取月末沪深300收盘指数来衡量我国股市的变化。原因主要是与其他货币政策指标如存款准备金、利率等相比,货币供应量的变动更能反映我国货币政策的意向,并且我国从1993年开始重视对货币供应量的调控,将货币供应量作为我国货币政策的重要中介目标。沪深300指数更能概括我国股市情况,更具有代表意义。数据来源《中国统计月报》,《中国证券业年鉴》以及通用股票App大智慧。考虑到M0,M1,M2变量序列具有季节性,为了进行科学的分析,须对其进行季节调整。本文采用eviews5.0默认的移动平均季节乘法。
    (一)单位根检验结果
     在用不同层次供应量M0,M1,M2以及沪深300指数进行数据分析,以达到预测经济前,大家首先要检验他们是否具有稳定性,因为非稳定的单整变量之间是不存在长期稳定大关系。序列平稳性检验最常用的是ADF单位根检验。ADF法是对时间序列Yt 的一阶差分进行如下回归:
Yt=ρYt-1++εt 。
假设检验H0:ρ=0,检验统计量服从ADF分布。如果接受H0,意味着变量序列Yt含单位根,即是非平稳的;拒绝H0,意味着Yt是平稳的。式中加入滞后项的目的是为了使残差项εt为白噪声。
      其中M0SA,M1SA,M2SA分别为进行季节调整后的序列数据。从表1可看到,在2005年1月—2009年1月间,HS300,M0SA,M1SA,M2SA等序列为I(1)过程,即不平稳,存在单位根。而DHS300,DM0SA,DM1SA,DM2SA,RM0,RM1,RM2,RHS300不存在单位根,故为平稳序列。
    (二)协整检验
     从上面单位根检验结果大家可以看出HS300,M0SA,M1SA,M2SA是非平稳的,而DHS300,DM0SA,DM1SA,DM2SA是平稳的,也就是说HS300,M0SA,M1SA,M2SA都是一介单整I(1)。为了用M0SA,M1SA,M2SA大变动说明HS300的变化大家还要知道他们之间是否具有长期稳定的关系。只有存在长期稳定的关系才有可能预测M0,M1,M2以及HS300的关系。这里大家用到协整检验,本文采取的是由Engle和Granger提出的两步法。该法是基于回归残差的协整检验,即对两个同阶单整序列建立回归方程,如果存在协整关系,则回归残差序列应该是平稳的,否则协整关系不存在。检验结果见表2。
     其中sa0,sa1,sa2分别是hs300与m0sa,hs300与m1sa,hs300与m2sa的回归残差序列,这里大家可以得到hs300与m0s,hs300与m1sa,hs300与m2sa都具有协整关系。这里得出的结论与前期许多学者得出的结论一样。
    (三)Granger因果关系检验
     Granger因果检验是由美国著名经济计量学家Granger于1969年提出的,后得到Hendry和Richard的进一步发展。Granger因果关系检验实质上是检验一个变量的滞后变量能否可以引入到其他变量方程中。如果这个变量受到其他变量的滞后影响,则称它们具有Granger因果关系。
表3-5说明HS300与M0SA不具有Granger因果关系。S300分别在0.4%,5.13%的显著性水平下是M1SA,M2SA的Granger原因,同时M1SA,M2SA分别在7.14%,18.07%的显著性水平下是HS300的Granger原因。说明中国股市和M1,M2之间存在着双向Granger因果关系。但是由于前两个数据逼后两个数据明显小很多,可以得出,股市指数占据主导地位,说明更大程度上股市价格是因,货币供应量是果,股市指数的波动明显领先于货币供应量。这就揭示了它们之间的互馈关系:一旦股市指数上升,将明显导致货币供应量增加,而货币供应量增加又会在一定程度上促进股市指数进一步上涨,二者相互影响和强化,形成一个复杂的循环变动。
    (四)脉冲响应
     所谓脉冲响应函数(Impulse Response Function,IRF),表示的是一个内生变量对一个标准单位误差的反应,即在随机误差项上加上一个标准差大小的冲击对变量的当前值和未来值所带来的影响。其模型这里就不在赘述。为了得到通过建立VAR模型,在格兰杰因果检验之后,进一步进行脉冲响应分析,它可以形象的刻画出M0变化会对HS300产生怎样的一个变化过程。同时通过比较不同滞后期的脉冲响应,可确定一个变量对另一变量产生作用的时滞。
      经检验大家得出HS300对M1SA,M2SA的脉冲响应如图1,2所示:
      从图1,2可以看出,在样本区间,货币供应量M1对沪深300指数的冲击在1-2期迅速上升,大约产生100的冲击,在2-3期出现回落,随后便稳定在50点左右。货币供应量M2对沪深300指数的冲击在1-2期达到120,随后稳定在100。综合来看,在短期M2对沪深300指数的正向冲击比M1要略强,而在长期M2对沪深300指数的正向冲击是M1冲击的两倍。
    (五)方差分解
     方差分解表示的是当系统的某个变量受到一个单位的创新冲击以后,以一个变量的预测误差方差百分比的形式反映变量之间的交互作用;方差分解的基本思想是把系统中每个内生变量的波动按其成因分解为与各方程新信息相关联的各组成部分,以了解各新信息对模型内生变量的相对重要性。它是从另一种角度来描述系统动态的方法,将系统的均方误差分解成各个变量冲击所做的贡献。具体说来,就是先将一个变量冲击的均方误差分解成系统中各个变量的随机冲击所做的贡献,然后计算出每一个变量冲击的相对重要性,即变量冲击的贡献占总贡献的比重。根据脉冲响应分析结果,进一步分析各因素对上证综合指数变动的单独说明程度,继续利用VAR模型,得出如图3,4结论:
      从图3,4可以看出,在滞后期1-2期,货币供应量M1对沪深300指数变动的说明程度逐渐增大,说明部分达到4%;货币供应量M2对沪深300指数随着滞后期的延长,说明程度逐渐增加,至第10期说明部分能达到10%。说明我国股市价格上升所引致的增量货币效应超过了减少货币的替代效应,能够使货币流入代表虚拟经济的股票市场,对实体经济的货币供应产生了明显的分流作用。实际上,我国自2006年以来股市价格屡创新高,在此期间中央银行在实行扩张性的货币政策时,新增的货币大多通过合规的或种种非合规的途径流入股市,导致股市价格的上扬。而股市价格的上扬使证券投资的高收益预期自我实现,进一步吸引了更多的资金入股市,从而更强化了股市价格与入市资金规模之间的互动关系,造成实体经济的货币供应不足。其根本原因在于,我国对股票市场和货币市场实行“隔离”政策,二者之间的金融中介传导基本是堵塞的,股票市场的收益率与货币市场的收益率呈现较大差距,使公众产生了非一致性预期结构,导致大量的货币市场资金、银行贷款及储蓄存款通过各种间接渠道流向股票市场。因此,股市价格波动改变了传统货币供给结构的稳定性,对实物经济和虚拟经济之间的货币供应进行了重新分配,使货币政策的传导机制发生变异。
      四、结论
      我国的股票指数与不同层次的货币供应量M0,M1,M2之间存在长期的协整关系,也就是说存在长期稳定的关系。但这并不能说明它们之间一定存在经济意义。进一步,我发现我国股票指数点与货币供应量M1,M2存在着格兰杰因果关系,两者之间存在着互动关系,而且在其中主要体现在股票指数处于因方地位,而货币供应量M1,M2处于果方地位。从这里大家可以知道中央银行使用货币供应量调控股票市场时难度比较大,在于货币供应量与股票市场书双向影响的关系。这样导致中央银行通过控制货币总量对整体经济以及股票市场做出迅速反应的能力日渐减弱,造成这种局面的主要原因有以下几点:①2008年底政府出台的允许民间集资,新的货币基金组织和资本市场融资能力出现的迅速增长削弱了银行等存款机构吸引存款的能力,导致大量资金从存款机后提出,头道货币市场不受利率管制的高利率的金融资产上,以获得优厚回报。这对银行作为现代金融体系核心的地位造成一定得冲击;②股票市场吸纳了大量货币投入,使货币供应量的增长不能真实地反应在名义需求增长上;③由于这些年大小非解禁,蓝筹股的回归,我国股市市值不断增长,金融股创新和货币替代程度的不断加强,货币需求与其他宏观金融指标之间的相关性减弱。当然这里并不是说中央银行通过控制货币供应无法对股票市场产生影响。从3.4节以及3.5节通过利用脉冲响应和方差分解大家可以看到中央银行通过控制M2来对股票市场进行调控要比利用M1来调控股票市场的效果要好很多。但是这里提醒的一点就是扩张的货币政策可能因为股票价格的上升产生财富效应,从而拉动消费,使产量扩张。从这个意义上讲,股市的存在无疑是为刺激消费多提供了一条思路,即一种对消费的间接刺激。但是,这种作用往往不是一种可靠的选择,因为股票市场总是或多或少存在投机行为,这就产生像07年牛市那样全民皆股的现象,而仅用半年时间股市却出现50%跌幅的这种对股市极不稳定现象。

(编辑单位:暨南大学经济学院)

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