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我國貨幣供給與股價指數的Granger因果關系檢驗

2015-05-05 12:45:20張振敏程志超
經濟研究導刊 2015年9期
關鍵詞:股價指數分析

張振敏+++程志超

摘 要:根據Granger的因果檢驗理論,以我國的股票市場為研究對象,實證分析貨幣供給與股價之間的因果關系。研究發現總體上貨幣供給與股價之間并無明顯的因果關系存在,我國的股票市場對于貨幣供給變動的信息并不是有效的。

關鍵詞:貨幣供給;股價指數;Granger因果關系檢驗

中圖分類號:F822 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2015)09-0128-04

引言

根據Fama(1970)的有效資本市場理論,如果市場是有效率的,則市場上各種證券的價格能夠充分迅速地反映所有的信息[1]。由此可知,如果股票市場是一個有效率的市場,則股價的變動已經反映出貨幣供給變動的信息,投資人無法由過去貨幣供給變動的趨勢來預測未來的股價。這一觀點得到Cooper(1974)、Rozeff(1974)、Tanner和Trapani(1977)、Rogalski和Vinso(1977)等學者的支持[2~6]。由于股價的變動經常是經濟景氣的指標,中央銀行所采取的順周期或逆周期的貨幣政策均會影響貨幣供給的增減,所以Cooper(1974)和Rozeff(1974)的實證研究指出,股價已經反映中央銀行貨幣政策的所有信息,是一國經濟活動的領先指標。Rogalski和Vinso(1977)進一步指出,當貨幣供給與股價指數之間存在雙向即時的因果關系時,股票市場為一嚴格的有效市場。Ho(1983)的實證研究也顯示,新加坡的股價指數與貨幣供給存在雙向的因果關系[7]。

另一方面,Friedman和Schwartz(1963)則認為貨幣供給的變動會通過資產組合的變化影響股價的變動,成為股價的決定因素[8]。換言之,貨幣供給的變動會領先股價的變動。這一觀點得到Sprinkel(1964)、Homa和Jaffee(1971)、Keran(1971)、Malkiel和Quandt(1972)、Meigs(1972)等多項研究的證實。

由此可見,學者們在這一問題上觀點存在分歧,實證分析結果也不一致[9~12]。有鑒于此,本文根據Granger的因果檢驗理論,以我國的股票市場為研究對象,實證分析貨幣供給與股價之間的因果關系。

一、Granger因果檢驗模型的構建

根據Granger的因果檢驗定義,假設存在Xt、Yt為兩個時間序列,令xt={xs:s

1.因果關系:假設σ2(y|A)<σ2(y|A-X),則意味著由X影響Y。X為原因,Y為結果。可表示為X→Y。

2.反饋關系:如σ2(y|A)<σ2(y|A-X)且σ2(x|A)<σ2(x|A-Y),則說明X與Y之間存在反饋效果,可用表示X→Y。

3.即時因果關系:若σ2(y|A,X)<σ2(y|A),則X對Y有即時的因果關系。

Hsiao(1981)根據上述定義,利用Akaike提出的最終預期誤差(final prediction error,FPE)作為判定的標準,FPE的定義如下:

FPE=(1+) (1)

其中,RSS為誤差項的平方和,T為觀測值的數量,K為包含常數項的自變量個數。以定義1的因果關系為例,其檢驗步驟如下:

首先,將Y視為控制變量(controlled variable),X視為操作變量(manipulated variable)。從Y對其本身滯后m期的回歸方程中選擇minFPE(m)值。因此FPE(m)可定義為:

FPE(m)=(1+) (2)

其中,m為滯后期階數。其次,將上述minFPE(m)的m階數看作固定,使Y對其本身滯后期m與x滯后期n進行二元回歸分析,以選擇minFPE(m,n)值。FPE(m,n)可定義如下:

FPE(m,n)=(1+) (3)

如minFPE(m)>minFPE(m,n),即說明X→Y。反之則不然。Mookerjee(1987)指出,Hsaio檢驗的檢驗方法主要是基于過濾(filtration)后的資料作為決定最優滯后期的依據。值得注意的是,以轉換或過濾后的資料進行分析,可能會得到一個缺乏效率的統計估計值。有鑒于此,Mookerjee認為下列回歸方程直接檢驗Granger因果關系比較具有效率:

SPt=ajSPt-j+bjMt-j+Ut (4)

Mt=cjSPt-j+djMt-j+Vt (5)

對所有的t≠s,E(Ut,Us)=0,E(Vt,Vs)=0,E(Ut,Vt)=0。

上述方程中SP代表股價指數,M代表貨幣供應量。

上述兩個回歸方程可確立下列虛擬假設:

H0

1:所有的bj=0;H0

2:所有的cj=0

Ha

1:所有的bj≠0;Ha

2:所有的cj≠0

利用F統計量檢驗因果關系的結果會出現下列四種情形:

(1)由股價至貨幣供給的單向因果關系。即滿足H0

1與Ha

2的假設,表示股票市場對貨幣供給的信息有效。(2)由貨幣供給至股價的單向因果關系。即滿足Ha

1與H0

2的假設,表示股票市場對貨幣供給的信息無效。(3)股價至貨幣供給之間的雙向因果關系。即滿足Ha

1與Ha

2的假設,這隱含著股票市場是有效的。(4)由股價與貨幣供給之間無因果關系。即滿足H0

1與H0

2的假設,表示股票市場與貨幣供給這兩個變量相互獨立,無任何關聯性。

由于滯后期數的選擇仍需符合殘差項為白噪音(white noise)的序列,且期數的多寡對于檢驗的結果具有相當高的敏感性。因此本文擬在以月度資料進行實證分析的前提下,按照Mookerjee的方法,分別以股價與貨幣供給量均滯后12期,以及因變量滯后12期自變量滯后期減為6期兩種模式進行研究。

二、結果分析

本文實證分析所采用的股價指數來自于上海證券交易所,貨幣供應量M1和M2來自中國人民銀行。數據區間為2000年1月至2014年6月,所有數據均為月度數據。按照第二節中的計量模型和步驟,得到如下結果。

(一)各個變量時間序列的趨勢分析

根據傳統的分析方法,我們將股價指數與兩種貨幣供應量的時間序列數據分別轉換為取自然對數后的一階差分形式。為確保符合恒定序列,可利用下列簡單回歸方程分析:

Xt=a+b(t)+Ut (6)

以單個序列分別對常數項及時間進行回歸分析,其結果列于表1。表1結果顯示,未采取對數一階差分之前,各變量明顯的受到時間趨勢變量的影響,但采取成長率的模式后,這一現象立即消除,表明轉換后的序列已達到恒定狀態。

(二)貨幣供給與股價之間因果關系判斷的FPE極小值

結合Granger因果關系定義與Hsiao test,可利用二元自回歸模型的方法分析下列恒定序列:

Yt=a+φm

11(L)Yt+φn

12(L)Xt+Ut (7)

上式中Yt表示控制變量,Xt表示操作變量,L為滯后運算符號,L(Xt)=Xt-1。本文取滯后期數1至20期,先令Yt對其滯后期(m由1期漸增至20期)進行回歸分析,在20個回歸方程中選擇FPE的極小值,即minFPE(y);然后將上述minFPE(y)的滯后期m視為固定,令Yt對其m期滯后期與n期的Xt滯后期進行回歸分析(n由1期漸增至20期)。同理,選擇FPE的極小值minFPE(y,x)。如minFPE(y)>minFPE(y,x),則表示X影響Y的因果關系存在。如要檢驗Y影響X的因果關系是否存在,僅需將X反過來視為控制變量,Y視為操作變量,遵循上述同樣步驟即可。下頁表2為貨幣供應量與股價間以FPE作為判斷標準的因果關系檢驗結果。

下頁表2的分析結果顯示,在貨幣供給量M1與股價指數(SP)的因果關系部分,其最小的FPE(SP)為0.0948,而最小的FPE(SP,M1)為0.0945。最小的FPE(SP)大于最小的FPE(SP,M1),這說明M1影響SP的因果關系存在。然而最小的FPE(M1)為0.00190,最小的FPE(M1,SP)為0.00192,則最小的FPE(M1)小于最小的FPE(M1,SP),這說明SP影響M1的因果關系不存在;在貨幣供給量M2與股價指數(SP)的因果關系部分,最小的FPE(SP)等于最小的FPE(SP,M2),而最小的FPE(M2)等于最小的FPE(M2,SP),這說明無法確定M2與SP之間的因果關系是否存在。

因此由表2的實證分析結果可以得知,除了可以確定M1對股價指數具有單向因果關系,而股價指數對M1無單向因果關系外,其余變量之間并無確定的檢驗結果。所以綜合Hsiao test所得結論,可知股票市場對于貨幣供給量M1存在信息無效率現象。

(三)貨幣供給與股價之間的因果關系的回歸分析

在回歸分析部分,我們則根據前述的上頁式(4)、式(5),分別以股價與貨幣供給量均滯后12期以及因變量滯后12期、自變量滯后6期兩種模式進行分析。實證分析結果列于表3。

表3的回歸分析結果顯示,在貨幣供給與股價指數均滯后12期的F統計量(F1)部分,僅M2對SP的F統計量1.915達到5%的顯著水平。同樣,在回歸方程中因變量滯后12期、自變量滯后6期的F統計量(F2)部分,也僅僅是M2對SP的F統計量2.221達到5%的顯著水平。因此,由表3結果可知,M2與SP之間存在單向的因果關系,M1與SP無任何關聯性。

結論與討論

本文通過貨幣供給與股價之間的因果關系檢驗發現,總體上貨幣供給與股價之間并無明顯的因果關系存在。雖然由Hsiao test顯示僅M1對股價指數存在單向的因果關系,但回歸分析卻顯示僅M2對股價指數有單向的因果關系存在。檢驗方法的不同可能導致實證分析結果的不一致。不過較能肯定的是,我國的股票市場對于貨幣供給變動的信息并不是有效的,而股價指數與貨幣供給之間更無所謂的雙向因果關系存在。

參考文獻:

[1] Fama (1970),Efficient Capital Markets,A Review Of Theory And Empirical Work,The American Economic Review,71(4):45-565.

[2] Cooper,R.Measuring the reaction of monetary policy to the Stock Market Quarterly Journal,1974.

[3] Rozeff M S.Money and stock prices:Market efficiency and the lag in effect of monetary policy[J].Journal of financial Economics,1974,(3):endprint

245-302.

(下轉293頁)

(上接130頁)

[4] Rogalski R J,Vinso J D.Stock returns,money supply and the direction of causality[J].The Journal of finance,1977,(4):1017-1030.

[5] Tanner J E,Trapani J M.Can the Quantity Theory Be Used to Predict Stock Prices:Or Is the Stock Market Efficient?[J].Southern

Economic Journal,1977:261-270.

[6] Rogalski,Vinso.“Asset Price Bubbles and Monetary Policy:Why Central Banks Have Been Wrong and What Should Be Done.”IMF

Working Paper 05,1977.

[7] Turner J L,Ho P T P.The 1 parsec radio core and possible nuclear ejection in NGC 253[J].The Astrophysical Journal,1985,299:

L77-L81.

[8] Friedman M,Schwartz A J.A monetary history of the United States,1867—1960[M].Princeton University Press,2008.

[9] 陳雄兵,張宗成.再議Granger因果檢驗[J].數量經濟技術經濟研究,2008,(1).

[10] 劉春航,張新.“繁華預期”、流動性變化和資產價格[J].金融研究,2007,(6).

[11] 曹永福.格蘭杰因果性檢驗評述[J].數量經濟技術經濟研究,2006,(1).

[12] 郭田勇.資產價格、通貨膨脹與中國貨幣政策體系的完善[J].金融研究,2006,(10).

Relationship between Chinas Money Supply And Stock Index Based On The Granger Causality Test

ZHANG Zhen-min,CHENG Zhi-chao

(Beihang University,College of Economics and Management,Beijing 100191,China)

Abstract:The aim of this paper was to reveal the relationship between the money supply and stock price.According to the Granger causality test theory,an empirical research was conducted depending on the data form Chinese stock market.The result showed that there was no clear causal relationship between the money supply and stock prices,which means that the stock market information could not predict the money supply changes effectively.

Key words:money supply;stock index;granger causality test

[責任編輯 吳 迪]endprint

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