證券市場流動性和宏觀經濟的實證研究

湯旸玚 劉錦

【摘要】本文收集了2001年1月到2012年6月間的季度數據對我國證券市場流動性和宏觀經濟之間的關系進行實證分析，發現兩者間存在正的相關關系，并且這種關系在深圳市場中表現的尤為明顯。結果表明，宏觀經濟決定了股市流動性的趨勢成分，但不決定股市流動性的波動成分。股市的流動性包含了宏觀經濟變化的信息，能在一定程度上預示宏觀經濟走向。

【關鍵詞】流動性HP濾波法單位根檢驗

一、引言

2007年，美國次貸危機發生后開始在全球范圍內迅速蔓延，并逐漸演化金融危機，對許多國家和地區的證券市場流動性造成了極大的沖擊。此輪危機中，我們發現美國股市的流動性與宏觀經濟之間存在著密切的聯系，實體經濟下滑之前，證券市場就已經開始出現流動性緊縮的狀況，股市“晴雨表”的功能得到體現。這種聯系在我國的證券市場中是否也存在呢？本文試圖通過對滬深兩市中流動性指標與宏觀經濟變量的季度數據進行實證分析，來探究我國證券市場流動性與宏觀經濟的關系以及內在機制。

二、文獻綜述和理論基礎

目前，國外文獻中關于證券市場流動性與宏觀經濟關系的研究主要從兩個角度出發。一些學者從經濟變化影響股市流動性的角度出發來探求兩者的關系。Longstaff（2004）認為投資者預測經濟狀況將發生變化時，他們會調整自己的資產組合來應對經濟形勢的改變（流動性資產轉移效應，flight to liquidity），當這一行為被大多數投資者采用時會導致市場流動性變化。Brunnermeier（2009）認為危機發生時，市場流動性和資金流動性的相互強化機制導致流動性螺旋式下降，金融機構將資金轉移到低保證金的金融資產上去，進一步改變了股市流動性。另一些學者從證券市場流動性影響宏觀經濟的角度來研究兩者的關系，其中研究證券市場流動性與經濟增長關系的文獻占了絕大多數。如Levine（1991）構建的內生經濟增長模型，股市風險改變了投資者激勵，并通過效率和資源改變了穩態的經濟增長率。Kyle（1984）、Holmstrom（1985）則認為證券市場機制增強了公司治理，對實體經濟產生正面影響。

國內學者在這一領域的研究多集中在研究證券市場流動性特征或證券市場與宏觀經濟關系上。劉勇（2004）研究表明股價指數和居民消費價格指數之間存在一種正相關關系，和貨幣供應量、利率之間存在一種負相關關系。陳夢根（2005）認為滬深兩市股價變動與宏觀經濟變量之間并未表現出協整性特征，在樣本期內，中國證券市場與國民經濟之間尚未呈現穩定的長期均衡關系。馬進、關偉（2006）通過協整分析和Granger因果檢驗指出我國股票市場與宏觀經濟存在著聯系，但是這種關系很弱且相互影響的程度還不明顯。

三、樣本選擇和實證分析

（一）變量選擇和數據收集

考慮我國證券市場的市場特征和數據可得性，本文選擇換手率和Illiquidity非流動性指標（ILR）來衡量我國股市的流動性。換手率從市場深度（depth）對流動性進行度量的，Illiquidity從市場深度和市場寬度兩個維度對流動性進行度量。

換手率：，其中為第i只股票在T期內的交易

量，第i只股票的流通總股數。換手率越大，表明證券持有時間越短，流動性越大；反之，則流動性越小。

Illiquidity：，其中表示第i只股票或指數在T期的非流動性比率；表示第i只股票或指數在T期的收益率；表示第i只股票或指數在T期的交易金額。ILR衡量了一定交易量引起價格變動幅度的大小，LIR越大說明流動性越差。

本文選擇上證綜指和深圳成指作為滬深兩市的代表，分別計算兩種指數的換手率和非流動性比率。為了便于數據處理，計算出的非流動性比率ILR統一乘以1013。宏觀經濟變量包括真實GDP，真實消費（CONS），真實投資（INV）和利率，其中真實投資用經價格調整的全社會固定資產投資代替，真實消費用經價格調整的社會消費品零售總額代替，利率選擇目前市場化程度較高的全國銀行間同業拆借利率（7天年化利率）代替。本文數據主要來自于Wind數據庫、國家統計局和中國人民銀行網站，樣本區間為2001年第一季度到2012年第二季度的季度數據，使用Excel和Eviews6.0beta進行數據處理和實證分析。

（二）實證分析

第一步，通過X-12-AA法對時間序列進行調整以消除季節性影響，得到調整后的序列再取一階差分，得到dGDPSA、dCONSSA、dINVSA。對以上序列進行單位根檢驗，結果如表1所示，可見dGDPSA、dCONSSA和dINVSA是平穩的。

表1單位根檢驗

t-Statistic ??Prob.*

D（GDPSA）ADFtest statistic -4.291233 ?0.0016

Test critical values： 1% level -3.615588

5% level -2.941145

10% level -2.609066

D（CONSSA） ADFtest statistic -10.07286 ?0.0000

Test critical values： 1% level -3.615588

5% level -2.941145

10% level -2.609066

D（INVSA） ADFtest statistic -2.815358 ?0.0670

Test critical values： 1% level -3.646342

5% level -2.954021

10% level -2.615817

第二步，對證券市場流動性數據進行處理。由于外匯占款等原因，導致我國基礎貨幣投放相對于實體經濟而言是過量的，因此文章使用HP濾波法將我國證券市場流動性分解為兩個部分，一部分是與經濟發展相適應的趨勢成分，另一部分是受心理預期、短期政策等因素影響較大的波動成分，原理如下：

假設換手率包含趨勢成分和波動成分， 是其中含有的趨勢成分，是其中含有的波動成分。

，

換手率的HP濾波分解問題就是使下面損失函數最小，即：

由于本文所選取的是季度數據，所以取值為1600。用軟件處理得到換手率的趨勢成分和波動成分，并對非流動性比率ILR采取相同的處理方式。

第三步，進行回歸分析。本文的基本模型如下：

被解釋變量為t+1期宏觀經濟變量，分別用GDP，CONS，INV代入；為t期的宏觀經濟變量；為t期的流動性指標，其中為流動性指標的趨勢部分，為流動性指標的波動部分，分別將換手率h和非流動性比率ILR代入；為t+1期的利率。文章使用OLS法估計上述模型。

表2給出了宏觀經濟變量對換手率的回歸結果。（滬市）和（深市）的系數基本上為正數，可見換手率與宏觀經濟變量之間存在正相關關系，即當證券市場流動性較好的時候，意味著良好的宏觀經濟形勢。從系數和顯著性對比來看，深市與宏觀經濟之間的聯系更為密切。

表2模型的回歸結果（換手率指標）

dGDPSA 3560.69***

（4.82） 0.05

（0.34） 12.15

（0.87） 34.24*

（1.97） -1302.76***

（-4.53） 0.47 0.40

dCONSSA 1521.02**

（2.58） -0.55**

（-3.67） 3.94

（0.34） 22.21

（1.08） -558.63**

（-2.35） 0.34 0.26

dINVSA 1613.66

（0.87） -0.45**

（-2.89） 0.358

（0.01） 70.06**

（2.03） -320.17

（-0.43） 0.23 0.14

dGDPSA 3590.19***

（4.79） 0.06

（0.42） 18.562*

（1.98） 30.39**

（2.15） -1318.29***

（-4.56） 0.46 0.40

dCONSSA 1504.71**

（2.53） -0.55**

（-3.76） -1.26

（-1.08） 33.55**

（2.16） -556.33**

（-2.35） 0.34 0.26

dINVSA 1738.90

（0.94） -0.46**

（-2.91） 52.47

（1.08） 73.78**

（2.10） -353.69

（-0.48） 0.23 0.14

表3給出了宏觀經濟變量對非流動性比率ILR的估計結果。滬深兩市ILR指標的系數基本上為負數，意味著股市的流動性與宏觀經濟之間存在著正向關系，驗證了上表結論。

表3 模型的回歸結果（非流動性比率指標）

dGDPSA 3140.27***

（4.25） 0.12

（0.84） -2.80*

（-1.69） -1.97*

（-1.85） -1307.98***

（-4.49） 0.45 0.38

dCONSSA 1677.75**

（2.77） -0.55***

（-3.82） -1.35

（-0.39） 0.61

（0.31） -554.63**

（-2.35） 0.34 0.26

dINVSA 1951.06

（1.02） -0.46***

（-2.92） -0.92

（-0.08） -0.42

（-0.079） -433.14

（-0.58） 0.21 0.11

dGDPSA 3135.23***

（4.15） 0.11

（0.74） -1.69*

（-1.73） -2.15

（-1.08） -1308.48***

（-4.44） 0.44 0.37

dCONSSA 1690.34***

（2.77） -0.54***

（-3.74） -9.77*

（-1.84） -1.09

（-0.74） -551.38**

（-2.35） 0.35 0.28

dINVSA 1928.34

（1.00） -0.46***

（-2.91） -1.41*

（1.76） -1.28**

（-2.16） -430.69

（-0.58） 0.21 0.11

為了進一步理解宏觀經濟變量與股市流動性之間的引導關系，文章使用格蘭杰因果檢驗進行分析，滯后階數根據AIC和SC信息準則確定，H1、H2分別為滬、深市場的換手率，HPTRENDH1、HPTRENDH2為趨勢成分，CH1、CH2為波動成分。結果顯示換手率趨勢成分和GDP的Granger因果關系在滬深市場中都較為顯著，驗證了經濟發展決定股市流動性長期趨勢的理論；而換手率、波動成分與GDP的Granger因果關系在滬深兩市截然不同，表明深市與宏觀經濟的聯系更為密切。

表4格蘭杰因果檢驗結果

雙向Granger因果檢驗 滯后期：3

原假設H0 F統計量 概率值（P） 因果關系

GDP does not Ganger Cause H1 2.73641 0.16091 否

H1 does not Granger Cause GDP 0.81926 0.49347 否

GDP does not Granger Cause HPTRENDH1 4.07660** 0.02530 是

HPTRENDH1 does not Granger Cause GDP 4.87882*** 0.00702 是

GDP does not Granger Cause CH1 0.60617 0.61615 否

CH1 does not Granger Cause GDP 1.37320 0.26990 否

GDP does not Granger Cause H2 0.72893 0.54281 否

H2 does not Granger Cause GDP 4.07807** 0.01528 是

GDP does not Granger Cause HPTRENDH2 3.68173** 0.02276 是

HPTRENDH12 does not Granger Cause GDP 4.13782** 0.01440 是

GDP does not Granger Cause CH2 0.61689 0.60835 否

CH2 does not Granger Cause GDP 3.77183** 0.02077 是

四、結論

本文收集了2001年1月到2012年6月間的季度數據對我國證券市場流動性和宏觀經濟之間的關系進行實證分析，得到以下結論：首先，我國證券市場流動性與宏觀經濟間存在著密切的正相關關系；其次，深市流動性要大于滬市，與宏觀經濟間的聯系也更為緊密；最后，宏觀經濟形勢決定了證券市場流動性的基本趨勢。可見隨著我國證券市場的市場化進程，其與實體經濟的聯系也越來越緊密，股市“晴雨表”功能開始發揮效力，宏觀經濟變化通過上市公司、投資者行為、監管層政策在股市中得到體現。本文的研究成果也在一定程度證明了我國證券市場和宏觀經濟之間的信息傳導機制是有效的，可以從證券市場流動性變化中捕捉宏觀經濟的走勢。

參考文獻

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[3]陳夢根.中國證券市場價格波動與宏觀經濟協同性的實證研究[J]. 經濟管理，2005（16）.

[4]劉勇.我國股票市場和宏觀經濟變量關系的經驗研究[J].財貿經濟，2004（04）.

[5]馬進，關偉.我國股票市場與宏觀經濟關系的實證分析[J].財經問題研究，2006（08）.

[6]俞琳.中國股票市場流動性實證研究[D].廈門大學，2005.

作者簡介：湯旸玚（1987-），女，漢，浙江臺州人，廈門大學金融系研究生，研究方向：金融市場與機構投資者；劉錦（1988-），男，漢，湖北武漢人，廈門大學金融系研究生，研究方向：金融市場與機構投資者。

（責任編輯：劉影）