我國股票市值與貨幣需求關系的實證分析

鄒欣妮　胡宸銘

一、引言

貨幣需求的理論是指在一定時間內，社會各經濟主體為滿足正常的生產、經營等各種經濟活動需要保留或占有一定貨幣的動機或行為。它在本質上是通過研究影響貨幣需求的因素確定貨幣需求函數，以達到調整貨幣需求行為從而適應改變了的貨幣供給、實現對實體經濟運行的影響。

自上世紀80年代以來，金融市場自由化、金融產品創新化、電子信息技術發展等因素使得貨幣需求量不僅與收入、物價和利率相關，而且與金融市場中以貨幣為媒介的交易密切相關。隨著世界范圍內資本市場規模的不斷擴大，貨幣需求對國際經濟、國內金融市場的影響力迅速上升，拉美和亞洲金融危機就是這一影響的鮮明生動的實例。作為現代金融市場的重要組成部分，股票市場成為反映經濟發展的晴雨表。

關于貨幣需求與中國股市的關系，中國人民銀行研究局課題組(2002)運用多元線性回歸模型實證分析了我國股票市場發展對貨幣需求的影響，結果表明股票價格的上漲會使貨幣流動性有所增強。國內學者進行了大量的實證研究，多數研究得出貨幣需求與股票市場發展正相關的結論。有學者認為：中國的貨幣政策是以影響宏觀經濟運行為目的的，而貨幣政策操作的效果要通過若干渠道傳導才能影響到宏觀經濟運行，股票市場應該是傳導渠道之一。

本文在借鑒前人研究方法的基礎上，采用協整理論和誤差修正模型對包括貨幣需求的股市市值變量的函數進行估計，來驗證貨幣需求對我國股票市場的影響。

二、數據說明

本文選取2002年至2009年5月的月度數據，樣本數據共89個。M1為貨幣需求量，sE為上證與深證股票市值總值之和。M1、SE的數據來自于中國人民銀行網站和國家統計局網站。

首先，通過作圖觀察各變量序列。MI、SE均存在明顯的季節變動因素，因此對它們進行季節調整。采用X11季節調整法調整后，軟件自動生成新的時間序列。然后，為避免異方差對M1、sE取對數，記為InM1、InSE。

(本文使用計量經濟學軟件EViews5.1)。

三、股票市值與貨幣需求的協整關系

1數據平穩性分析。以時間序列數據為依據的實證研究都是假定有關的時間序列是平穩的，否則會產生謬誤回歸(spurious re-gresslon)的問題。由于序列M1，SPE必須是平穩過程，因此，進行協整分析之前，應首先進行M1，sE的一階平穩性檢驗。序列M1平穩稱之為I(0)過程，若x不平穩，但△M1=M1₁-M₁。-1平穩，稱Mlt為I(1)過程。因此，平穩性檢驗實際上就是單位根檢驗。

注：檢驗類型(C，T，K)分別表示單位根檢驗方程包括常數項、時間趨勢和滯后項的階數，其中滯后階數K依據AIC準則進行選擇。

可以看出模型中變量InMl、InSE的水平序列ADF檢驗值均大于5％顯著性水平的臨界值，是不平穩的單位根過程。但經過一階差分后，各統計量在5％顯著性水平上都是平穩的，是典型的I(1)序列。

2協整分析。在做Granger因果關系檢驗前，需做協整檢驗。前面已經指出，將一個隨機游走(非平穩的)變量對另一個隨機游走變量進行回歸可能導致荒謬的結果。因為很多經濟時間序列遵循隨機游走，這意味著在回歸之前要對他們進行差分。然而差分可能導致兩個變量之間長期關系的信息損失。有時雖然兩個變量都是隨機游走，但是它們的某個線性組合卻可能是平穩的。在這種情況下，我們稱兩個變量是協整的，協整是說I(1)變量之間存在長期的經濟聯系。

關于協整關系的檢驗有很多方法，如EG兩步法，Johnson極大似然法，頻域非參數譜回歸法和Buyes法。但本文要檢驗的變量只有兩個，因此，選用適用于進行兩個變量協整性檢驗的EG兩步法。具體過程如下：對于一階平穩的時間序列M1，sE，先做最小二乘回歸：

SE=a+bM1+ecru

得到OLS法的一級估計量，再用ADF檢驗估計殘差序列是否構成一平穩過程，若e穩定，則MI，sE之間存在協整關系，反之，則M1，SE間不存在協整關系。

第一步，本文所選用的變量都是一階單整序列，可用OLS法進行協整回歸，回歸結果為以下方程式：

LNSE=1.81LNM1-9.9

(T=11.96)(T=-5.63)

R²=0.6216 D.W=0.036362

由此可以看出，貨幣需求對股票市值的影響不可忽視。D－W統計量很小，表明殘差項存在序列相關。這可能是由于lnSE不僅受到1nMlt的影響，而且還受這兩個變量各自的前一期值、即ln—SE_t-1和1nMl_t-1的影響。

第二步，為避免“偽回歸”問題，對上述兩個方程的殘差進行單位根檢驗。如果殘差不存在單位根，則可認為上述變量存在協整關系。

從表中可以看出方程的殘差是平穩的，不存在單位根，表示M1與股市市值之間存在協整關系。

3因果關系法。若序列M1，sE具有一種長時期均衡關系，則M1，SE之間必然存在某種因果關系，即隨機變量M1可以影響隨機變量SE，稱M1為原因，SE為結果。目前比較常用的是Granger檢驗法，因此，本文也選用因果關系法進一步檢驗兩個變量之間的關系。因此，由下表可以看出在滯后2期時，貨幣需求與股票市值互為因果。而在滯后3、4期時LNSE是LNMI的Granger原因，LNMl不是LNSE的Granger原因。

四、誤差修正模型

協整關系僅僅表明一種長期的均衡關系，微觀經濟主體還會根據經濟變量的短期變化，調整長期均衡的貨幣需求量，這就是短期動態的貨幣需求模型。為研究這種短期動態均衡，本文建立誤差修正模型：

ΔInSE_t=δ_t△InSE_t-1+β₁△InM1_t+β₂△InM1_t-1+λecm_t-1+δ₂InSE_t-2+β₃InM1_t-2+μ_t

△表示變量的一階差分，t-1表示變量的滯后一期，t-2表示變量的滯后二期，ecm_t-1表示長期回歸方程滯后一期的回歸殘差，μ_t是誤差修正模型的殘差。根據由廣至簡的動態建模原則，從滯后3期的模型開始刪除不顯著的變量，得到sP的誤差修正模型如下：

ΔInSEt=1.646680279*ΔInM1_t-0.03779559058*ecm_t-1

(0.0326)(0.0373)

(2.1742)(-2.117)

-0.01435610286+0.5202683304*InSEt-2

(0.2636)(0.0000)

(-1.126)(5.7060)R²=0.332663 D.W：2.019633

上述誤差修正模型中，誤差修正系數為負值，符合反向修正機制。誤差修正項系數的大小反映了短期對偏離長期均衡的調整力度。從長期均衡誤差正項的系數估計值0.038可以看出，向長期均衡的修正幅度較小，達到3.8％.但D.W值有明顯增大。

五、結論與建議

以上我們采用了協整方法和誤差修正模型實證地研究了的貨幣需求變化對股票總市值的影響，得到了我國股票總市值的長期均衡關系和穩定的誤差修正模型。從我們估計出的模型來看，可以得出如下結論：

第一、在2002年至2009年，我國的股票市值與貨幣需求之間存在長期穩定的均衡關系。在模型中，狹義貨幣Ⅲ的系數均為正值，說明貨幣需求的變化對股票總市值有正向相關性，有正的財富效果。因此，這可以說明，政府要慎重制定貨幣政策，在對應對股市波動的情況下，不可過份依賴緊縮貨幣政策的辦法治理股市，否則，實現既定的宏觀經濟目標是有困難的。

第二、貨幣M1不是股票市值的Granger原因，股票市值是狹義貨幣M1的Granger原因。并且我們可以看到，自從進入21世紀以來，貨幣需求對股票市值的解釋能力顯著增加。這說明人們在資產組合方面時對股票與債券考慮作用逐漸增強，符合現代資產選擇理論。

第三、從短期動態均衡來看，一階差分貨幣需求對股票市值有正的增長影響，滯后兩期的股市市值一階差分對貨幣需求增長的系數為負值。這表明了當短期內股票市值不斷上升時，對貨幣的需求也會不斷地上升，從而股票市場會產生對貨幣需求的交易效應。也就是說股票價格的上漲往往伴隨著股票市場交易量的增加，這往往產生相應的貨幣需求來滿足或完成這些交易。我國目前股票市場采用的是足額的現金交易而非歐美國家普遍實行的信用交易方式，信用交易可以用較少的資金購買數倍金額的股票，由于我國股票市場的正處于快速發展階段，年交易周轉率遠遠高于歐美等國，所以我國股票市場對貨幣需求的交易效應是比較明顯的。

綜上所述，可以得出以下初步結果：長期內股市市值與貨幣需求正相關；短期內一階差分貨幣需求對股票市值有正的增長影響，滯后兩期的股市市值一階差分對貨幣需求增長的系數為負值。因此，中央銀行在制定貨幣政策時，把握好宏觀調控的方向和力度，并且應該考慮到股票市場在長期內和短期內對貨幣需求的影響，使貨幣供給和貨幣需求相適應。