股票收益與消費者價格指數、工業品こ齔Ъ鄹裰甘之間價格傳導關系的研究

陳　踐　梅　梅

【摘 要】 本文對2003年2月至11月間我國月度股票收益率與消費者價格指數（CPI）、工業品出廠價格指數（PPI）之間的價格傳導關系運用計量經濟學方法進行了研究。研究成果：1、股票月度收益率與CPI和PPI之間存在協整關系。2、股票月度收益率與PPI呈反向變動關系；與CPI呈同向變動關系。3、向量自回歸分析結果顯示：滯后1期的股票收益率對CPI在統計上有影響，滯后2期的股票收益率對PPI在不同統計水平上也有顯著影響。滯后1、2期的PPI對股票收益率在不同統計水平上也有影響。Granger 因果關系檢驗進一步支持了向量自回歸分析的結果。

【關鍵詞】 股票收益率；CPI；PPI；價格傳導；計量經濟學方法

一、文獻綜述

股票價格受多種因素影響，其中宏觀經濟指標或變量是一個重要因素。國外許多學者研究分析了主要宏觀經濟指標對股價的影響，其中包括通貨膨脹對股價的影響，但國內還沒有學者系統地研究作為反映股價綜合水平的上證指數、深證成指等股價指數與通貨膨脹（包括居民消費價格指數（以下簡稱CPI）和工業品價格指數（以下簡稱PPI））之間的價格傳導關系。理解價格在股票指數和CPI、PPI之間的傳導特點對政策制定者、投資分析人員、投資者都具有非常現實的意義，特別是對大量資金被套于證券市場者，了解價格傳導的特點對未來投資決策亦具有非常現實的指導意義。

就股價指數與通貨膨脹間的關系而言，國外學者做了大量的研究，他們發現短期內（通常指一年以內），事前和事后股票名義收益率與通貨膨脹之間呈負相關關系，這與其假設即作為實際資產代表的股票理應對其持有者在通貨膨脹上加以補償相悖。這類研究如Lintner（1975），Nelson（1976），Fama 和Schwert（1977），Gultekin（1983）以及Kaul（1987）等。對此，Modigliani 和 Cohn（1979）認為，當通貨膨脹趨勢向上時，股票價格會下降。這源于經紀代理所患的“通脹幻覺”。即通脹發生時，當名義利率包含通脹溢價時，名義利率和實際利率不能被適當的加以區分，這樣代理們就會使用錯誤的貼現率來評估股票價值。Ritter 和Warr（2000）用企業水平的數據發現在通脹期間估值誤差導致股價下跌，從而用證據支持了Modigliani 和 Cohn（1979）的假說。

就股價指數與通貨膨脹間的長期關系而言，Fisher 和 Seater（1993）及King和Watson（1997），Koustas 和Serletis（1999），Bullard 和 Keating（1995）還有Crosby 和Otto（2000）及Rapach（2001）分別使用不同的方法對美國及歐洲等發達國家股價指數與通貨膨脹間的長期關系進行了考察研究，結論是，從長期看，通貨膨脹不會侵蝕股票的長期真實價值。

Boudoukh 和 Richardson（1993）運用美國和英國1802-1990年的數據，將名義股票收益率和總通貨膨脹率做回歸分析發現5年期的股票投資比1年期投資能更好地規避通貨膨脹風險。Olesen 和Jan Overgaard（2000）對丹麥，Taufiq Choudhry（2000）對中美洲四國，Mohammed Omran 和 John Pointon（2001）對埃及數據的研究也得出了類似的結論。另外，Crosby 和Otto（2000）運用向量自回歸模型（VAR）對34個國家數據進行了分析發現在統計上通脹對股票收益的長期影響不存在。Hamid、Thirunnavukkarasu和Rajamanickam（2006）也運用VAR模型和Granger因果關系研究了道瓊斯30種工業平均指數、SP500指數與CPI和PPI的關系，根據美國不同時期的數據得出了不盡相同的結論。

至于國內學者在這方面的研究，目前還比較欠缺。劉玲、謝赤、曾志堅（2006）認為，在中國股票價格指數與通貨膨脹率之間的關系不確定。對此，筆者認為有必要對這一問題做進一步探討。本文擬運用計量經濟學方法對股票收益率與CPI、PPI之間的短期和長期關系加以討論。

二、數據及數據處理

本文所用數據期間為2003年1月至2008年月11月，共計71個月度樣本。鑒于上證綜合指數與深圳綜合指數以及滬深300指數具有高度相關性，這里僅以上證綜合指數作為代表，數據由乾隆股票分析軟件生成。股票月度收益率指標（LSTK）用對數形式表述。月度價格指數CPI和PPI來源于國家統計局網站，物價指數分為兩組，A組為按照上年同期為100計算的CPI和PPI同期累計指標，分別用CPI_A和PPI_A代表，B組為以上年同月為100計算的CPI和PPI月同比指標，分別用CPI和PPI代表。本文運用Eviews軟件處理所有數據。

1、 協整關系檢測

根據Granger和Newbold（1986）的研究，如果DW值小于調整后的R2，則意味著該回歸關系為謬誤回歸。據此，分別對A、B兩組數據中的CPI和PPI與月度股票收益率加以回歸，得到如下結果：

A組：

LSTK = 2．828222*** - 0．002785 CPI_A - 0．024318 PPI_A*** （1）

（0．590718）（0．006858）（0．008598）

（4．787774）（-0．406068）（-2．828442）

Adjusted R²0．232505，Durbin-Watson stat．2．227487，F-statistic 1．45143

B組：

LSTK = 2．035981*** +0．001743 CPI-0．021175 PPI***（2）

（0．523097）（0．005424）（0．005387）

（3．892170）（0．321341）（-3．930403）

Adjusted R²0．213967，Durbin-Watson stat．2．158443，F-statistic10．39130

在A、B兩組結果中ＤＷ值均大于調整后的R²，說明股票月度收益率與CPI、PPI之間的回歸關系為非謬誤回歸。進一步將公式（1）和公式（2）改寫為如下表達式（1a）和（2a），將誤差項ε_t視做一個時間序列分別加以考察，如果它是穩定的時間序列，則三者間的協整關系存在，否則三者間就不存在長期均衡關系。

ε_t= LSTK - 2．828222 + 0．002785 CPI_A + 0．024318 PPI_A（1a）

ε_t= LSTK - 2．035981 -0．001743 CPI+0．021175 PPI（2a）

這里運用增廣迪基富勒檢驗（以下簡稱ADF檢驗）來進行單根檢測。其基本零假設是：ε_t不存在單位根，如果ADF檢驗值小于不同水平的臨界值，則不能拒絕ε_t存在單位根；若ADF檢驗值大于不同水平的臨界值則拒絕零假設即 ε_t不存在單位根。結果（見表1）顯示，兩組誤差時間序列均為穩定的時間序列。換言之，股票月度收益率與CPI和PPI之間存在協整關系。

2、數據穩定性檢測及平穩化處理

雖然上證指數月度收益率與CPI和PPI之間存在協整關系，但并不能保證每個時間序列都是穩定的。因而有必要對上述指標進行穩定性檢測。ADF檢測結果顯示：上證指數月度收益率（LSTK）和B組的PPI為穩定的時間序列，A組中的CPI_A、PPI_A以及B組中的CPI是非平穩指標。對其取一階差分，再進行ADF檢測，結果顯示上述三者的一階差分均為穩定時間序列。

股票收益率與CPI、PPI的關系

以股票收益率為因變量，A、B兩組的CPI和PPI為解釋變量，運用最小二乘法對2003年1月至2008年11月間的月度數據分別進行回歸，結果如下：

A組：

LSTK = 0．004597 + 0．071960 DCPI_A*** - 0．100988DPPI_A***（3）

（0．010610）（0．025615）（0．026293）

（0．433272）（2．809234）（-3．840847）

Adjusted R²0．160938，Durbin-Watson stat．1．877582，F-statistic 7．617320

B組：

LSTK = 1．961823*** + 0．013681 DCPI-0．018747 PPI***（4）

（0．491951）（0．015301）（0．004705）

（3．987840）（0．894157）（-3．984262）

Adjusted R²0．222039，Durbin-Watson stat．2．131356，F-statistic 10．84671

以上兩組模型結果顯示：2003年2月至2008年11月間，股票月度收益率與PPI呈反向變動關系；與CPI呈同方向變動關系。這種關系意味著，PPI走高會推高企業產品生產成本，壓縮企業利潤空間，使投資者對企業未來收益增長預期下降，進而影響股價走低，使實際股票收益率降低。而通常被認為是通貨膨脹代名詞的CPI與股票收益率同向變動則預示著股票收益率中包含了通貨膨脹風險溢酬部分，換句話說，股票投資可以回避通貨膨脹的風險。

3、 向量自回歸模型分析

向量自回歸模型（以下簡稱VAR）通常被用于相關時間序列系統的預測和分析隨機擾動對變量系統的動態影響，它是一種不帶有任何約束條件的非結構化的多方程模型，它將每個變量都視為內生變量，避開了結構建模方法中需要對系統中每個內生變量關于所有變量滯后值函數的建模問題。VAR 的數學表達式是：

Y_t= A₁y_t-1+ …+A_py_t-p+……+Bx_t+ ε_t

其中：y_t是一個k階內生變量，x_t是一個d 階內生變量，A₁，……A_p和B是要被估計的系數矩陣。ε_t是一個與其右手邊變量可能同時相關或不相關，但與其自身滯后變量無關的向量。

運用VAR 模型對2003年1月至2008年11月的相關數據進行分析，結果顯示：在A組中，滯后1期的股票收益率對CPI在1％統計水平上有影響，滯后2期的股票收益率在1％統計水平上對PPI有影響，滯后2期的PPI在10％統計水平上對股票收益率有影響。Ｂ組VAR結果顯示：滯后1期的股票收益率在10％統計水平上對CPI有影響，滯后2期的股票收益率在10％統計水平上對PPI有影響，滯后2期的CPI在10％統計水平及滯后1期的PPI在

1％統計水平上對股票收益率有影響。

4、 Granger 因果關系分析

Granger（1969）因果關系是指：如果兩個經濟變量x、y在包含過去信息條件下對y的預測效果要好于只單獨由y的過去信息對y的預測，即加入變量x的滯后值有助于改進變量y的預測精度，則稱x對y存在格蘭杰因果關系。或者說，若變量x的滯后值在另一個變量y的解釋方程式中其系數在統計上是顯著的，則x是y的格蘭杰原因。在實際應用中，雙向Granger原因檢測被普遍采用，即x對y存在格蘭杰因果關系或y對x存在格蘭杰因果關系。需要指出的是“x是y的格蘭杰原因”的陳述，并不意味著y是x變動的效果或結果。它考察的是事情發生的先后次序和信息內容，而不是一般術語所稱的因果關系。對2003年1月至2008年11月的相關數據進行分析，結果見表2和表2a．

A組Granger 因果關系檢測顯示：滯后2期的股票收益率在10％顯著水平上對PPI有影響。其他指標間的價格傳導關系統計上不明確。

B 組Granger 因果關系檢測顯示：滯后2期的股票收益率在10％顯著水平上對PPI有影響，并且滯后2期的PPI對股票收益率在1％統計水平上有顯著影響，滯后2期的PPI對CPI也在1％統計水平上有顯著影響。

三、 結論總結

本文對2003年2月至11月間我國月度股票收益率與CPI、PPI之間的價格傳導關系進行了研究，結果發現：第一、股票月度收益率與CPI和PPI之間存在協整關系。第二、股票月度收益率與PPI呈反向變動關系；與CPI呈同向變動關系；第三、VAR結果顯示：A、Ｂ兩組數據中，滯后1期的股票收益率對CPI有影響，滯后2期的股票收益率對PPI有影響。滯后1、2期的PPI對股票收益率在不同統計水平上也有影響。并且A、B兩組的Granger 因果關系檢驗結果即滯后2期的股票收益率在10％顯著水平上對PPI有影響，及B 組中滯后2期的PPI對股票收益率在1％統計水平上有傳導效應，也進一步支持了VAR分析的結論。

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【作者簡介】

陳踐，高級經濟師、新西蘭梅西大學（Massey University）金融管理碩士，本科畢業于西北大學經濟管理學院經濟管理專業，現任西安培華學院財會學院財務管理系教師，學科帶頭人．

梅梅，會計師，西安交通大學醫學院第一附屬醫院．