宏觀經濟變量與股市相關性分析

吳迪

[摘要]從2014年至今，我國經濟發展態勢良好。伴隨著股市持續低迷的狀態，很難通過參考他國經驗得到實質性的幫助。文章通過對Eviews軟件的應用，針對股票市場與宏觀經濟變量之間的變化及不同經濟變量之間的相互作用影響來進行分析。在分析我國自身股市與宏觀經濟關系的基礎上，為有關部門以及投資者提供更為行之有效的建議。將政策和行政手段相結合，以期將宏觀經濟和股市的相互影響進行更加深層次的挖掘。

[關鍵詞]股票市場；宏觀經濟變量；實證分析

[DOI]1013939/jcnkizgsc201726016

1引言

最近三年多以來，我國股市處于一種先波瀾不驚地猛增，再慢慢回落持續穩定的趨勢。以比較具有代表性的滬深300指數為例，從2014年年初的2146點飆升至2015年5月的4840點，直到2015年9月一路暴跌至3202點。我國經濟發展取得了重大進展，股市卻在近兩年持續低迷，其中的緣由是無法通過借鑒其他國家的經濟規律進行解釋的。本文通過近三年的歷史數據，對國家經濟變量與股票市場之間的關系進行分析，為證券管理部門提供參考資料，使其能更好地控制并完善股票市場經濟體系，保持平穩運行。

2宏觀經濟變量與股價相關性實證分析

21股票指數的選取

本文樣本區間為2014年1月到2016年12月。并且為了保證數量及實證分析的便捷性故選取了月度數據。因變量是滬深300指數且通過取對數來消除股市的不確定性可能造成的干擾。宏觀經濟變量指標選取（見表1）。

22實證分析檢驗

貨幣供應量M0須排除季節因素所帶來的影響故進行季節性調整，指標換為M0SA。其他數據則無須進行季節性調整。對數據進行對數處理的目的在于消除數據的異方差性以及不穩定性。ADF單位根檢驗結果（見表2）。

由表得原序列其實并不是平穩的序列。但是通過一階差分可以成功變為平穩序列。然后運用Granger檢驗其能否構成因果關系。

VAR模型估計如下：

LNHS300 = C（3，1）×LNTY（-1）+ C（3，2）×LNTY（-2）+ C（3，3）×LNM0SA（-1）+ C（3，4）×LNM0SA（-2）+ C（3，5）×LNHS300（-1）+ C（3，6）×LNHS300（-2）+ C（3，7）×LNGYL（-1）+ C（3，8）×LNGYL（-2）+ C（3，9）×LNCPI（-1）+ C（3，10）×LNCPI（-2）+ C（3，11）

LNHS300 = 019895×LNTY（-1）+ 008361×LNTY（-2）- 008812×LNM0SA（-1）- 013774×LNM0SA（-2）+ 073257×LNHS300（-1）+ 002801×LNHS300（-2）+ 017979×LNGYL（-1）- 050996×LNGYL（-2）- 705192×LNCPI（-1）- 461487×LNCPI（-2）+ 5877879

其中擬合優度為R2（LNHS300）=09130，F統計量為F（LNHS300）=241380。

VAR模型滯后期選擇結果（見表3）。

篩選根據以上五種原則，五個原則里有三種支持建立VAR（4）模型，即滬深300指數的滯后階數為4，確定VAR（4）模型。并且可以推出協整檢驗所需滯后階數為3。

由VAR模型平穩性檢驗結果（見表4）可知，該VAR模型是穩定的。

由檢驗結果可知，LNGYL是LNHS300的Granger原因。所以工業增加值可以認為是引起滬深300指數變化的直接原因。LNTY與LNHS300互為雙向的Granger原因。所以同業拆借利率可以認為是引起滬深300指數變化的直接原因；而滬深300指數也可以認為是引起同業拆借利率變化的直接原因。

由每個變量各自的脈沖響應函數（IRF）曲線（見下圖）可以得出以下論斷。

各變量脈沖響應函數曲線圖

滬深300指數對于CPI的一個標準差新息的響應前六期全都處于調整階段，于第六期時爬升到最大負響應階段。這與經濟理論也是一致的，即股市不景氣會對宏觀經濟產生負面影響。CPI作為國民的消費者價格指數，大小與其價格水平有著非常接近的關系。

對工業增加值累計增長率一個標準差新息的響應在前五期屬于調整階段，第五期達到最大負響應。可以理解為工業增長率更能夠準確有效地對我國經濟走勢做出相應的反應，在股市繁榮時期前期拉動工業增加值增長。

對貨幣供應量一個標準差新息的響應于第六期之前，顯現出相對遲緩的正向收斂趨勢。雖在第十期尚未完全收斂，但也可以理解為，季節調整后的貨幣供應量M0能夠完全達到并且符合股價指數的增長需求，而且在近期擁有潛力使其增長。

對銀行同業拆借利率的響應前期呈現正向波動，第五期時達到最大正響應并持續減弱。表示伴隨著國家針對利率波動不斷調整政策，利率上升，投資成本升高，對股票市場增長的影響也比較顯著。

滬深300指數主要是由自身的沖擊產生的變更與波動。CPI對滬深300指數所帶來的沖擊隨著時間呈現出增加趨勢并逐漸穩定至20%～21%。利率和工業增長率所造成的沖擊對滬深300指數有一定影響但所占比例不大。而貨幣供應量的數據在經過季節性的調整后對滬深300指數變動影響程度非常小。

進行協整檢驗，選擇的滯后階數為3，檢驗結果如下：

LNHS300 = C（1）+ C（2）×LNCPI + C（3）×LNTY + C（4）×LNGYL + C（5）×LNM0SA +[AR（1）=C（6）]

LNHS300 = 260774374665 - 431648674329×LNCPI -00749091081203×LNTY + 0501627391302×LNGYL + 0110797446882×LNM0SA +[AR（1）=0929067937196]

其中擬合優度為R2（LNHS300）=0875008，因此該方程擬合優度較高，不存在自相關現象。

殘差的單位根檢驗結果（見表7）可以得出：

3研究結論與政策建議

CPI能在短期及長期內對滬深300指數產生負的影響，對于股價指數來講是個非常關鍵的因素之一。銀行間拆借利率在長期來看能夠對滬深300指數產生負的影響，且二者有雙向Granger原因。隨著利率相關調整政策，利率上升對股市增長也存在著較為明顯的影響。貨幣供應量M0對滬深300指數產生正面影響，但并不是引起滬深300指數變動的直接原因。工業增加值增長率與滬深300指數互相呈現出正相關關系，可以認為是引起滬深300指數變動的直接因素。

建議對社會公共服務進行完善，繼續提高社會給民眾的福利，同時調整完善社會保障制度。并對分配制度繼續進行更深入的改革，拉高整體低收入群體平均消費水平。央行需要研究金融資產理性定價，區分股票價格波動是基于基本波動或泡沫因素的存在，建立一套股票價格波動判斷標準和評估機制來分析股票價格波動原因，針對不同的狀況來制定相應政策，在股市出現反常波動的時候同時加以控制。

總的來說，分析股票價格指數的影響因素并不可以從對一個以往歷史數據的分析中就得出結論，還需要對影響股市的一系列相關因素進行相應的因果關系分析，并且對其價格的形成機制進行深層次的分析。對其因果關系進行掌握，有利于分析證券價值并且整合宏觀經濟、行業內以及上市公司的業績，從而能夠在股價發生變化的時候及時進行風險對沖及風險預警。

參考文獻：

[1]陳峰中國股票市場與經濟增長關系的實證分析[D].南京：南京理工大學，2013

[2]周忠康，馬淑君，李玙宏觀經濟變量與我國股票市場長期均衡性研究——基于向量誤差修正模型[J].中國市場，2016（33）.endprint