货币政策对中国股市的影响研究.pdf

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1、货币政策对中国股市的影响研究-基于VECM模型的实证分析卢宗辉随着资本市场的发展,我国货币政策变量内生性逐渐增强,不再是货币政策单向地影响股票市场,股票市场反过来也会通过交易效应、资产配置效应、替代效应以及通过影响货币乘数来影响利率和货币供应量。因此，货币政策变量的内生性使得用传统的静态回归分析方法研究货币政策对股票市场的影响存在问题,因为传统的静态回归分析方法的结果不再是无偏、有效和一致的,可能使得分析结果产生误导。所以本文采用向量自回归模型进行分析，将所有的变量都看成是内生变量,避免因为货币政策变量内生性给静态回归分析带来的问题。一、实证分析1、货币政策变量选择。从理论上讲,货币政策的两项

2、常用工具（货币数量和利率）的调整，对股市的影响方式是不同的:(1)货币数量调整对股票价格的影响:根据资产组合理论,投资者持有货币数量增加,使其安全资产比例过高，于是投资者将增加风险资产投资,如果风险资产供给数量不变,这将导致风险资产价格上升。所以,货币供给量增加,股票价格将上升。(2)利率调整对股票价格的影响:利率是货币的价格，是持有货币的机会成本，它取决于资本市场的资金供求。资金的供给来自储蓄，需求来自投资，而投资和储蓄都是利率的函数。利率下调，可以降低货币的持有成本，促进储蓄向投资转化，从而增加流通中的现金流和企业贴现1/1率，导致股价上升。所以利率的调整必然会引起股票价格的变化：利率提高

3、，股市走低；反之，利率下降，股市走高。托宾等人的资产选择理论给出的利率对股价的影响渠道:(1)替代效应:利率下降,公众更乐于持有相对收益较高的股票,股价上升;(2)积累效应:利率下降,安全资产收益下降,为了达到财富积累目标,投资者将更多购买高收益的风险资产,股票价格上升。基于以上分析，我们以货币供应量和利率两个指标作为货币政策变量。2、样本数据选择。我们采用上证综指（SH）代表股票价格水平,货币供应量选M1、M2,样本区间为 2005年7月至2009年1月。之所以货币供应量取M1M2是考虑到从1996年起中国人民银行开始正式以货币供应量作为货币政策的调控目标,1998年正式取消贷款规模管理，进

4、一步确立了货币供应量作为中间目标的地位。样本区间之所以选为2005年7月至2009年1月，是因为这个期间反映了我国证券市场和货币政策的最新变化-证券市场和外汇市场出现了两个巨大的变革，即2005年6月上市公司开始股权分置改革，2005年7月进行了汇率改革。利率取30天的平均拆借利率（R），因为在我国目前的利率体系中，同业拆借利率经历利率市场化改革的时间最长，市场化程度也最高，且有一定的基准利率的功能，它比存货款利率、存款准备金利率等利率指标更能反映货币供求情况。为减少数据的剧烈波动，先分别对上证综指（SH）、货币供应量M1、M2和平均拆借利率（R）取自然对数，分别表示为LSH、LM1、LM2、

5、LR。所有数据来源于WIND资讯系统。1/13、单位根检验。时间序列是否平稳，是我们进一步分析的前提，为此，我们对各时间序列进行单位根检验：ADF检验，结果如下：表1.时间序列的ADF检验表Null Hypothesis:LM1has a unit rootNull Hypothesis:LM2 has a unit rootNull Hypothesis:LRhas a unit rootNull Hypothesis:LSH has a unit roott-StatisticProb.*Test criticalvalues:1%level-1.944284-3.869652-0.761

6、3060.0102750.61380.02260.96120.9951-4.192337-4.198503-4.192337-4.192337表2.时间序列一阶差分D（）的ADF检验表Null Hypothesis:D(LM1)has a unitrootNull Hypothesis:D（LM2）has a unitrootNull Hypothesis:D（LR）has a unit rootNull Hypothesis:D（LSH）has a unitrootExogenous:Constant,Linear TrendLag Length:0(Automatic based on S

7、IC,MAXLAG=9)*MacKinnon(1996)one-sided p-values.-6.0707030.0001-4.198503-7.8503640.0000-4.198503-4.5719890.0038-4.198503-6.5873330.0000-4.198503t-StatisticProb.*Test criticalvalues:1%level结果表明，各序列的ADF检验统计量的值都大于临界值，因此，这些序列存在单位根，是不平稳的，但经过一阶差分后，各序列的ADF检验统计量的值都小于临界值，是平稳序列，说明非平稳序列经过一阶差分平稳，是一阶单整序列，即I（1）。1/

8、14、协整检验。为了检验LM1、LM2、LR、LSH之间是否存在长期稳定的均衡关系,我们对他们之间进行协整检验。本文采用多变量的Johansen检验法进行检验。表3.Johansen协整检验表Sample(adjusted):2005M09 2009M01Included observations:41 after adjustmentsTrend assumption:Linear deterministic trendSeries:LM1 LM2 LR LSHLags interval(in first differences):1 to 1Unrestricted Cointegrati

9、on Rank Test(Trace)HypothesizedNo.of CE(s)None*At most 1At most 2At most 3Eigenvalue0.5319660.3961320.0649710.017468TraceStatistic55.2850124.157203.4768140.7225370.05Critical Value47.8561329.7970715.494713.841466Prob.*0.00860.19390.94110.3953Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s)at the 0.05 lev

10、el*denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level*MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-valuesUnrestricted Cointegration Rank Test(Maximum Eigenvalue)HypothesizedNo.of CE(s)None*At most 1At most 2At most 3Eigenvalue0.5319660.3961320.0649710.017468Max-EigenStatistic31.1278120.680392.7542770.7225370.0

11、5Critical Value27.5843421.1316214.264603.841466Prob.*0.01680.05770.96170.3953Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s)at the 0.05 level*denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level*MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-values从表中可以看出，不论是迹检验还是最大特征值检验，在5%的显著性水平下，对不存在协整关系和至少存在一个协整关系的假设，检验统计

12、量与临界值都分别存在关系55.2847.85,24.1527.58,20.6821.131/1这表明LM1、LM2、LR、LSH四个序列之间存在且仅存在一个协整关系，标准化的协整系数表如下：表4.标准化的协整系数表1 Cointegrating Equation(s):parentheses)LSH1.000000LR-2.285839(0.45526)LM2-3.712964(3.36488)LM13.538612(3.79047)Log likelihood330.1130Normalized cointegrating coefficients(standard error in进一步地

13、,令协整方程为：VECM=LSH-2.285839LR-3.712964LM2+3.538612LM1(1)从VECM模型可知，LM1、LM2、LR、LSH四个序列之间存在长期均衡的协整关系，但LSH与LM1负相关，有悖经济学原理，因此，我们下面分别以LSH、LR LM1 和LSH、LR、LM2进行协整分析：表5 LSH、LR LM1的协整分析表Unrestricted Cointegration Rank Test(Maximum Eigenvalue)HypothesizedNo.of CE(s)None*At most 1At most 2Eigenvalue0.4150160.0780

14、880.013018Max-EigenStatistic21.983023.3335150.5372620.05Critical Value21.1316214.264603.841466Prob.*0.03790.92210.4636Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s)at the 0.05 level*denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level*MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-values1 Cointegrating Equat

15、ion(s):LSH1.000000LR-1.337061(0.37974)Log likelihoodLM1-1.892384(0.77110)166.4113Normalized cointegrating coefficients(standard error in parentheses)表6、LSH、LR、LM2的协整分析表Unrestricted Cointegration Rank Test(Maximum Eigenvalue)HypothesizedNo.of CE(s)EigenvalueMax-EigenStatistic0.05Critical ValueProb.*1

16、/1None*At most 1At most 20.4400710.0614370.03311523.777782.5996191.38071021.1316214.264603.8414660.02070.96980.2400Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s)at the 0.05 level*denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level*MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-values1 Cointegrating Equation

17、(s):LSH1.000000LR-1.551589(0.30251)Log likelihoodLM2-1.367619(0.63115)196.2248Normalized cointegrating coefficients(standard error in parentheses)协整方程分别为VECM=LSH-1.337061LR-1.892384LM1(2)VECM=LSH-1.551589LR-1.367619LM2.(3)可见，股指与利率及货币供应量（M1、M2）显著相关，股指对利率的弹性系数分别为1.337和1.551，对货币供应量M1和M2的弹性系数分别为1.892和1.

18、367。股指的利率弹性为正，表面看与传统的经济学理论不符，但这说明在人民币升值与股改的大背景下，利率对股市作用力度的大小取决于股市收益率与利率的差异大小，只要股市收益率高于利率，那么提高利率对股市抑制作用就有限，股指依然会上涨。从上述两个协整方程中可知，从股市与货币供应量的关系来看，M1与股指的关系要比M2大，因此，下面以M1作为货币供应量指标进行格兰杰因果检验。5、格兰杰因果检验。通过LSH、LR、LM1协整检验，仅说明这些内生变量之间存在长期稳定的均衡关系，要弄清这些变量究竟谁是因、谁是果，就必须对它们进行格兰杰因果检验，表示如下：1/1表7、LSH、LR、LM1的格兰杰因果检验结果Pai

19、rwise Granger Causality TestsDate:03/25/09Time:17:43Sample:2005M07 2009M01Lags:2Null Hypothesis:LR does not Granger Cause LSHLSH does not Granger Cause LRLM1 does not Granger Cause LSHLSH does not Granger Cause LM1LM1 does not Granger Cause LRLR does not Granger Cause LM14141Obs41F-Statistic2.500824

20、.385493.326532.488600.828741.04449Probability0.096170.019750.047240.097200.444760.36229可见，对于LM1不是LR的格兰杰成因和LR不是LM1的格兰杰成因的原假设，拒绝它们犯第一类错误的概率分别高达44%和36%，所以不能拒绝原假设，即利率LR不是货币供应量LM1的格兰杰成因，货币供应量LM1也不是利率LR的格兰杰成因。在10%的显著性水平下，股指LSH与利率LR及货币供应量LM1存在相互因果关系。而在5%的显著性水平下，LR不是LSH的格兰杰成因，LSH也不是LM1的格兰杰成因,而LSH是LR,LM1是LSH

21、的格兰杰成因。这表明，即使是严格来说，股指LSH与利率LR，货币供应量LM1与股指LSH也存在单向的因果关系。6、脉冲反应与方差分解。脉冲反应函数(IRF：ImpluseResponse Function)用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。由于扰动项是通过模型中各变量的滞后值对各变量的未来值施加影响，脉冲反应检验也就可以反映各变量对其他变量未来值和现期值的影响程度。下面我们用脉冲反应函数进一步分析货币供应量LM1和利率1/1LR的变动对股指LSH的动态影响，股指LSH对LM1和LR的脉冲反应图如下所示：Response of LSH to Nonfactor

22、izedOne S.D.Innovations.06.04.02.00-.02-.04-.06-.0812345LR67LM18910图1.LSH的脉冲反应函数图从上图中可以看出，当给LM1一个正的标准差新息的冲击后，股指LSH在当期没什么反应，但第2期起就有了明显的正向反应，而且这种正向反应是越来越强；当给 LR一个正的标准差新息的冲击后，股指LSH在当期没什么反应，第2期反应也并不强烈，但在第2期以后，负向反应越来越大，并且比对LM1一个正的标准差新息的冲击反应还要大，在第9期达到顶点后才开始变得缓和。这表明，动态上看，利率和货币供应量变动的即期效果都不明显，但滞后作用都大，货币供应量变动

23、的作用比利率变动的作用见效快，但其后劲没有利率的后劲大。1/1进一步分析股指LSH变动中利率LR和货币供应量LM1贡献率的大小，我们对LSH进行方差分解，考察其方差为利率LR和货币供应量LM1所解释的情况，LSH的方差分解表如下：表8.LSH的方差分解表Period1234567890S.E.0.1087830.1670220.2390460.3000320.3602230.4168090.4672440.5150870.5580360.598911LSH100.000096.5504294.9290294.0360291.4855190.2347588.8282587.9436987.213

24、7486.61841LR0.0000000.0181542.2873083.1827045.3411656.3537367.3466468.0637878.5906559.060168LM10.0000003.4314292.7836682.7812723.1733273.4115173.8251013.9925214.1956004.321424Cholesky Ordering:LSH LR LM1表8显示，利率LR和货币供应量LM1对股指LSH的解释能力都在增强，LM1的解释能力由第2期的3.43%上升到第10期的4.32%，LR的解释能力更是从第2期的0.02%急升到第10期的9.06

25、%，成为比LM1更为重要的解释变量。这表明，利率和货币供应量对股市的影响现在变得越来越大，尤其是利率已呈现出超越货币供应量作用的趋势。二、中国货币政策与股市走势展望当前，为遏止次贷危机引发的经济衰退，各国纷纷出台了一系列救市措施，货币政策成了救市的主要工具。自2008年下半年以来，全球主要经济体大幅降低利率以稳定金融系统、刺激经济，目前利率已经降至近百年来的新低；在传统利率手段已经捉襟见肘的情况下，1/1全球主要经济体又纷纷加入数量型放松货币政策的阵营，其中突显的是美联储宣布施行量化宽松政策：买入3000亿美元国债，收购7500亿美元房贷担保证券，将央行资产负债表扩大至最高的 1.15万亿美元

26、。从这一点上看，根据货币供应量与股指的协整关系，全球股市有望企稳回升。我国也同全球其它主要经济体一样，频频使用货币政策来应对经济下行，自去年9月份起五次下调金融机构存贷款基准利率，四次下调存款准备金率。目前我国的一年期存贷款利率分别是2.25%和5.31%，法定存款准备金率为13.5%。现在政府当局已在不同的场合表示，我国宏观调控政策已初见成效，一些先行指标有回暖迹象，经济增速过快下滑的局面基本得到遏制。因此，我国货币政策下一步的走向还取决于宏观调控政策的见效程度。鉴于中国经济不景气的现状，预计宽松货币政策仍将持续。考虑到脉冲分析结论：就货币政策对股市的影响而言，货币供应量变动的作用比利率变动

27、的作用见效快，但其后劲没有利率的后劲大，而中央对股市的基本方略是“维稳”，货币政策的主要目标是保持币值稳定，促进经济增长，货币政策将更多地考虑对实体经济的影响，因此，如果经济下行趋势没有根本扭转，则下调利率和下调存款准备金率等进行调控的可能性都很大，否则可能会以下调存款准备金率等数量型调控为主。可以推断的是，货币政策不论是采取下调存款准备金率等扩大货币供应量的手段还是下调利率，都将对股市构成重大利好，有助于中国股市的复苏。1/1事实上，从去年12月开始，货币供应量超常规增长，M2由11月份的1.02%陡升到3.48%，M1由11月份的0.4%陡升到5.32%，今年一季度更是再接再励，3月份增速

28、分别达4.51%和6.25%，同时股指持续攀升，由去年底的1820.8点上涨至3月底的2373.21点，涨幅达30.34%，今年2月以来M1、M2对指数的弹性系数都远高于协整方程所示的1.892384和1.367619，宽松的货币供应成了股指走强的推动力。如下表所示：表9.我国去年6月以来的货币供应量与指数关系月份2009-032009-022009-012008-122008-112008-102008-092008-082008-072008-06M1 增速6.250.57-0.605.320.400.93-0.731.220.110.96M2 增速4.512.094.233.481.20

29、0.050.890.550.731.56上证综合指13.9404.6309.330-2.6908.240-24.630-4.320-13.6301.450-20.310M1 指数弹性2.238.18-15.47-0.5120.49-26.545.94-11.1313.03-21.11M2 指数弹性3.092.222.21-0.776.86-475.71-4.83-25.001.99-13.01（环比）%（环比）%数涨幅%上证综合指数2,373.2102,082.8501,990.6601,820.8001,871.1601,728.7902,293.7802,397.3702,775.7202

30、,736.100不过，股指LSH的方差分解也表明，货币政策对股市的影响有限，股市运行主要取决于其自身的因素，因此，虽然宽松货币政策给股市上行提供了持续的推动力，但股市能否进入新一轮的牛市，还取决于宏观经济与上市公司基本面的改善。三、结论与建议1、从Johansen协整检验的结果来看,股指LSH和货币供应量LM1/LM2和同业拆借利率LR之间存在长期稳定的均衡关系,并且股指LSH与利率LR，货币供应量LM1与股指LSH存在互为因果的关系，1/1即使是严格来说，也存在一种单向因果关系。这说明中国的股票市场已经具有一定的有效性,能够对货币政策做出反映,股市已成为货币政策的传导渠道，央行可以通过货币政

31、策来达到对股市进行干预的目的,这也说明投资者应关注央行的政策变化,既要关注利率的变化，也要关注货币供应量的变化，以规避政策风险。2、股指利率弹性为正，表明我国利率的调整超出了公众的预期。根据凯恩斯的流动偏好理论，当利率的调整出乎公众预期,如果当前利率下降,会有更多的人相信将来利率会上升,现在卖出股票持有货币以备将来再买入股票,于是股票价格下降;当利率调整低于公众预期,在利率下降时人们相信将来利率降得更低,则会在当前买入股票,留待将来卖出,于是股票价格上升;而当利率的调整合乎公众的预期时,对股票需求不会变动,股价亦不变。因此，我国利率与股指的正相关，表明我国利率的调整超出了公众的预期，这从200

32、7年和2008年我国货币政策的紧缩和扩张的幅度之大就可看出。3、脉冲反应分析表明，从动态上看货币政策对股市的影响，利率和货币供应量变动的即期效果都不明显，但滞后作用都大，虽然货币供应量变动的作用比利率变动的作用见效快，但其后劲没有利率的大。因此，央行在运用货币政策工具时，不宜指望它能对股市起到立竿见影的作用，应根据宏观经济发展的实际情况，考虑不同货币政策工具对股市的影响的不同程度与时滞因素，择机选择数量型调控和价格型调控或者两者的某种组合。4、利率和货币供应量对股市的影响现在变得越来越大，尤其是1/1利率已呈现出超越货币供应量作用的趋势。这表明，我国货币政策正在向以利率作为主要调控工具的货币政策方向转变，我国货币政策利率市场化改革的效果是渐进的、有效的。5、宽松货币政策给股市上行提供了持续的推动力，但股市能否进入新一轮的牛市，还取决于宏观经济与上市公司基本面的改善。在货币政策宽松和经济预期有望转好的背景下，投资者可未雨绸缪，及早布局。作者单位：国信证券责任编辑：赵颉1/1