滬深300指數與實體經濟指標的回歸模型實證

文/黃瀅

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滬深300指數與實體經濟指標的回歸模型實證

文/黃瀅

上海大學經濟學院

本文選取了從2012年01月至2016年12月的滬深300指數、全國工業用電量、鐵路貨運量、銀行對非金融機構的中長期貸款以及制造業采購經理人指數的月度數據進行模型實證，試圖研究中國股票市場與實體經濟之間的相關關系。發現中國的股票市場發展與實體經濟之間并不存在明顯的相關關系，股票市場對實體經濟的反映能力很低，實體經濟的發展情況無法通過股票市場真正地體現出來，二者之間存在一定的脫節現象。

滬深300指數；實體經濟；多元回歸；相關關系

1 研究背景和意義

改革開放以來，隨著我國社會經濟的不斷發展，資本市場也逐漸受到各經濟主體的關注和參與。因而，實體經濟與股票市場作為兩個市場中最具代表性的價值標準，對二者之間的關系的研究便顯得尤為重要。從1990年起，股票市場逐漸成為我國資本市場籌資和融資的重要渠道。對實體經濟而言，企業的發展離不開資金的支持，足夠的流動資金是企業維持生存和發展的重要因素。那么股票市場與實體經濟之間是否存在某種特定的關系呢？二者之間是如何相互影響的？本文出于這樣的考量，采用滬深300指數作為中國股票市場的代表，研究與實體經濟之間的關系，嘗試得出具有參考價值的結果。

2 實證分析

本文選取了2012年1月至2016年12月的滬深300指數、鐵路貨運量、全國工業用電量、銀行對非金融機構中長期貸款以及制造業采購經理人指數的月度數據，共60組數據進行實證檢驗。

2.1 變量經濟意義假設

本文主要研究中國股票市場與實體經濟之間的關系，因此選取了滬深300指數代表股票市場，實體經濟方面選取了鐵路貨運量、全國工業用電量、銀行對非金融機構中長期貸款以及制造業采購經理人指數四個指標作為代表。

（1）滬深300指數（HS300）：該指標樣本覆蓋了滬深市場60%左右的市值，具有良好的市場代表性和可投資性。

（2）全國工業用電量（EC）：該指標取自21發展指數之一，是以一定時段內工業用電量數值，衡量一個地區經濟發展速度的快與慢、總量的多與少。一般來說工業用電量會隨著制造企業的增加、工業規模的擴大而增加，制造業的發展也意味著經濟的向好。

（3）鐵路貨運量（RCV）：該指標是指在一定時期內使用鐵路貨車實際運送的貨物數量，單位為萬噸，為了配合其它幾個變量的量綱，本文對該指標的單位進行了調整，為十萬噸。就其經濟意義而言，鐵路貨運量越大，表明市場越有活力，經濟發展得越好。

（4）銀行對非金融機構中長期貸款（MLTL）：該指標是指銀行針對非金融機構的中長期貸款，一般該指標越高，表明企業業務有所擴大，經濟發展越快。

（5）制造業采購經理人指數（PMI）：該指標涵蓋了經濟活動的多個方面，其綜合指數反映了經濟總體情況和總的變化趨勢，而各項指標又反映了企業供應與采購活動的各個側面，對國家經濟活動的監測和預測具有重要作用。制造業是反映實體經濟好壞的重要方面，PMI指數在50%以上，反映制造業總體擴張；低于50%，通常反映制造業衰退。

2.2 構建廣義線性回歸模型

廣義線性模型通過擬合響應變量的條件均值的一個函數（不是響應變量的條件均值），假設響應變量服從指數分布中的某個分布（并不僅限于正態分布），極大地擴展了標準線性模型，其推導依據的是極大似然估計，而非最小二乘法。本文將通過glm()函數重新構建模型，首先通過resid()函數求出原回歸方程的殘差值，然后構造方差協方差矩陣，并對該矩陣做廣義線性回歸模型，結果如下：

Model 1：HS300 ~ EC + RCV + MLTL + PMI

EC: Estimate: 0.3693; Std. Error: 0.1849; t value: 1.998; Pr（>|t|）:0.0507;

RCV: Estimate: -1.5945; Std. Error:0.3096; t value:-5.149; Pr（>|t|）:3.63e-06;

MLTL: Estimate:0.0321; Std. Error:0.0378; t value:0.849; Pr（>|t|）: 0.3994;

PMI: Estimate:116.7168; Std. Error:113.2706; t value:1.030; Pr（>|t|）:0.3073 .

從圖1可以看出，做了廣義線性回歸以后，模型仍舊出現了異常值，圖六的橫坐標為10000點，縱坐標為3000至5000點的區間內存在很明顯的離群點，縱坐標10000點之后的圖形擬合效果也不好，且模型中依然只有EC和RCV兩個變量是顯著的，去除其他變量，僅對EC、RCV和HS300重新擬合，檢驗模型是否擬合得好：

Model 2：HS300 ~ EC + RCV

EC: Estimate: 0.3823；Std. Error:0.1834；t value:2.084；Pr（>|t|）:0.0416；

RCV: Estimate:-1.4420；Std. Error:0.2428；t value:-5.940；Pr（>|t|）:1.81e-07；

比較上述兩個模型的結果，可以發現在去除了其他兩個變量后，新模型的每個回歸系數都通過顯著性檢驗（p<0.05）。

3 實證總結

本文通過對滬深300指數、全國工業用電量、鐵路貨運量、銀行對非金融機構中長期貸款與制造業采購經理人指數進行多元線性回歸與廣義線性回歸模型的處理，發現對模型解釋最顯著的變量是鐵路貨運量，其次是全國工業用電量，銀行對非金融機構中長期貸款與采購經理人指數不僅在多元線性回歸模型中不顯著，在廣義線性回歸模型中依舊不顯著，可以認為這兩個變量對滬深300指數沒有明顯的影響。

4 結論與建議

通過第三節的實證分析，本文得出以下結論：中國股票市場與實體經濟之間不存在明顯的相關關系，股票市場并不是反應實體經濟發展水平的“晴雨表”，二者存在一定的脫節現象。筆者認為，之所以會出現實證結果與預期假設相背離的情況，與目前中國特殊的經濟金融結構密切相關。第一，雖然近年來股票投資比例在居民的家庭財富總額中有較大比重的上升，但普通居民仍以儲蓄作為主要投資方式，同時參與股票市場的個人投資者并非完全理性，羊群效應和投機心理使得股票價格不能正常反映企業的真實情況；第二，中國股票市場的投資主體結構仍有很大的調整余地，機構投資者力量的壯大是股市健康發展的重要基礎；第三，中國股票市場功能存在一定程度的扭曲性，股價往往在短期內容易產生較大幅度的波動；第四，金融市場監管者與參與主體之間仍有需要磨合的地方，監管制度也成為股市能否健康發展的重要因素之一。

在有效監管的前提下，完善信息披露制度，合理擴大股市規模，引導諸如養老基金、社保基金、保險資金等優秀的機構投資者進入市場，引導個人投資者進行理性交易，規范投資者的交易行為，同時加強市場創新，充分發揮金融衍生工具的價格發現功能與風險規避功能，建立風險對沖機制，降低股票市場價格波動程度，共同分享我國經濟發展和股市健康發展帶來的累累碩果。

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