預期與未預期分解視角下的貨幣政策、投資者情緒與股市波動間關系研究

沈羽楠　王海俠

摘要：目前學界對于分解為預期及未預期兩部分的貨幣政策的相關效應研究尚少，本文便以此角度出發，對于在預期與未預期分解視角下的貨幣政策、投資者情緒以及股市波動三者之間的關系進行研究。從實證結果來看，我國的預期貨幣政策都對于投資者情緒以及股市波動產生了更為明顯的影響。據此，本文提出了以下建議：央行制定及實施貨幣政策時應在注意政策透明度的同時考慮股票市場及投資者情緒。

關鍵詞：預期貨幣政策;未預期貨幣政策;投資者情緒;股市波動

一、前言

自1990年12月上海證券交易所開業以來，我國股票市場對于我國總體經濟局勢的影響力逐漸擴大，股票市場的監管與調控日益重要，貨幣政策與股票市場之間存在的關系便成為了學界研究的熱點問題。在大量學者對于貨幣政策與股票市場之間的關系進行研究，得出并不甚一致的結論后，部分學者另辟蹊徑，從行為金融學的嶄新角度出發，提出被預期到的信息與未被預期到的信息可能會對于經濟產生效力不同的影響。

此外，隨著行為金融學等金融分支專業領域的不斷深入研究，投資者情緒目前已經成為解釋金融市場異象的重要基礎理論。學者們認為，投資者情緒能很大地影響股票市場的上下波動，是影響股市的重要因素。同時在將貨幣政策分解為預期以及未預期兩部分的情況下，投資者也可能對于突然之間的政策變動形成一定的想法與認識，而導致投資者情緒產生波動。

因此在將貨幣政策分解為預期及未預期兩部分的前提下，值得對于“貨幣政策、投資者情緒以及股票市場波動三者之間的關系”這樣的議題進一步分析研究。本文便以此角度出發，探討貨幣政策、投資者情緒以及股票市場波動之間的相互關系。

二、變量數據選擇與處理

（一）貨幣政策的分解

本節參考鄒文理、王曦（2011）[1]的方法，采用貨幣供應量M2作為貨幣政策的量化指標，選取2009年1月至2018年12月的M2月度數據，對其進行X12季節調整后取對數增長率MGR，并針對該增長率構建ARMA模型，根據AIC與SBC準則最終選擇ARMA（1，1）以預測M2貨幣增長率，使用靜態預測（static forecast），將其作為預期貨幣政策。

隨后，將實際M2貨幣增長率與預測M2貨幣增長率之間的差值作為未預期貨幣政策，從而將貨幣政策分解為預期（EMGR）以及未預期（UMGR）兩部分。

（二）投資者情緒的量化

要對投資者情緒進行較為全面的度量，關鍵在于構建一個投資者情緒復合指數，即將多個單一指標通過一定的統計分析方法合成一個復合指標。本文參考了易志高、茅寧（2009）[2]構建中國股市投資者情緒CICSI的方法，選取股票型基金截止日資產凈值（FUND）、新增投資者開戶率（NIA）、市盈率（PE）、IPO上市首日收益（IPOR）、IPO數量（IPON）、交易量（TURN）、流通市值加權市場月換手率（TURNR）這七個代理變量，通過“提前”“滯后”關系分析，利用主成分分析法，構建了剔除宏觀經濟因素影響的投資者情緒復合指數。

最終得到SENT指標：

SENT=0.0605RFUND+0.2905RIPON+0.3144RIPOR+0.2598RNIA+0.3307RPE+0.1213RTURN+0.2560RTURNR

（三）股市波動的量化

本文參考國內外文獻，最終根據GARCB（1，1）模型來構造股票波動率。選取我國滬市2009年1月至2018年12月的上證綜指SH，對其取自然對數之后差分，得到上證綜指的對數收益率RSH。之后，對于該對數收益率進行GARCH（1，1）模型的擬合，根據條件方差方程，迭代得到上證綜指的對數收益率的條件方差作為波動率，記為SHVOL。

三、貨幣政策、投資者情緒及股市波動三者關系實證分析

（一）分別含預期貨幣政策及未預期貨幣政策的VAR模型

為了區分貨幣政策的預期部分和未預期部分與其他兩個因素之間的關系，本文分別用預期貨幣增長率以及未預期貨幣增長率作為貨幣政策的具體指標，構建了兩個VAR模型進行對比分析。包含預期貨幣政策的VAR模型記為VAR1;包含未預期貨幣政策的VAR模型記為VAR2。由于篇幅關系，在此不放兩個VAR模型的表達式。

根據VAR1與VAR2兩個模型，對比系數的絕對值，相比于未預期貨幣增長率，預期貨幣增長率對投資者情緒以及上證綜指波動率均有更強烈的影響。

（二）穩定性檢驗

對于構建出的兩個VAR模型分別進行單位根檢驗，判定結果如圖1所示，兩個VAR模型均穩定有效。

（三）格蘭杰因果檢驗

對兩個VAR模型作格蘭杰因果檢驗，在10%顯著性水平下，上證綜指波動率、上證綜指收益率及投資者情緒的波動可以分別被其余三個因素的波動共同影響;而預期貨幣供應增長率及未預期貨幣供應增長率都不能被其余三個變量的波動所共同影響。

（四）脈沖響應函數

分別給預期貨幣增長率以及未預期貨幣增長率一個標準差的正向沖擊。首先觀察在該沖擊下上證綜指波動率的脈沖響應結果，如圖2所示。

不難看出，無論預期與否，貨幣增長率對于上證綜指波動率都是首先呈現負面影響，隨后該負面影響逐漸減弱。區別在于，對于預期到的貨幣增長率，其產生的負面影響最終會反向變成正向影響，也就是說在長期來看，預期貨幣政策會正向促進股市波動的變化。

接下來，觀察在同樣沖擊下投資者情緒的脈沖響應結果，如圖3所示。

總體來看，無論預期與否，貨幣供應增長率對投資者情緒均存在著負面影響。然而，投資者情緒對于未預期貨幣增長率變動的反應速度稍慢于對預期貨幣增長率變化的反應速度，同時，預期貨幣增長率的變動對于投資者情緒的變動有更大的影響。

（五）方差分解

在脈沖響應之后，對上證綜指波動率以及投資者情緒分別進行方差分解，以了解VAR模型中預期貨幣增長率與未預期貨幣增長率的結構沖擊強弱情況。

根據兩個均針對上證綜指波動率展開的方差分解，可以對比看出，在兩個VAR模型中，VAR1模型（包含預期貨幣增長率）中的投資者情緒對于上證綜指波動率有·更強烈的影響效果;VAR2（包含未預期貨幣增長率）中的貨市增長率因素對股市波動的影響百分比更高。（如圖4所示）

根據兩個均針對投資者情緒展開的方差分解，可以對比看出，在兩個VAR模型中，VARI模型（包含預期貨幣增長率）中的上證綜指波動率以及貨幣增長率因素都對投資者情緒產生了相比之下更高比例的影響。（如圖5所示）

四、總結

以上實證分析結果反映了我國預期貨幣政策仍對投資者情緒以及股市波動產生了比未預期貨幣政策更為明顯的影響，這一結論正好與理性預期的假設截然相反，可能有以下兩個原因：（1）我國的M2貨幣增長率大部分可以通過前期信息進行解釋，因此預期貨幣政策力度遠大于未預期貨幣政策力度;（2）我國的投資者可能還不夠成熟理性，不能正確認識并理解出臺的貨幣政策，投資者理性預期水平尚不足，目前投資者的預期值與理性預期值尚存在較大偏差。通過前面的討論，提出政策建議如下：（1）央行制定及實施貨幣政策時應注意透明度;（2）央行制定貨幣政策時應當考慮股票市場的情&：（3）央行制定貨幣政策時應當考慮投資者情緒。

參考文獻：

[1]鄒文理，王曦.預期與未預期的貨幣政策對股票市場的影響[J].國際金融研究，2011（11）：87-96.

[2]易志高，茅寧.中國股市投資者情緒測量研究：CICSI的構建[J].金融研究，2009（11）：174-184.

作者簡介：沈羽楠（1995-），女，漢族，浙江紹興人，東華大學旭日工商管理學院，碩士研究生，金融學專業，研究方向：投資銀行與資本市場;

王海俠（1975-），女，漢族，山東棗莊人，東華大學旭日工商管理學院，副教授，碩士生導師。