貨幣供應量與我國股市的協整分析

李喜梅 王若楠 王亞欣 王奧悅

[摘 要]文章以上證指數為研究對象，選取貨幣M1和貨幣M2作為解釋變量，采用2015—2019年的月度數據，將貨幣供應量與股市聯系起來，用協整理論加以系統分析，得出上證指數與貨幣供應量指標存在協整關系的結論，以期為相關研究人員提供參考與借鑒。

[關鍵詞]貨幣供應量;上證指數;協整檢驗;誤差修正模型;Granger因果檢驗

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.13.021

1 引言

貨幣政策是宏觀調控的基本手段之一。根據一般經濟學原理，貨幣供應量的變化會影響股市價格。當貨幣供應量增加時，人們持有的貨幣量增加，由于貨幣的邊際收益率遞減，使得持有貨幣的實際收益低于預期，造成部分剩余的貨幣進入股市尋求收益。由于股市上的資金供給增加、對股票的需求增加，從而引起股票的價格上揚;同時，考慮到貨幣供應量的增加可能會使利率的水平下降，引發更多的投資，乘數的作用又導致公司利潤的提高，進一步刺激了股票價格的提高。當貨幣供應量減少時，情況則相反。

但由于實際情形并不完全滿足經濟學原理的假定條件，因此，股市價格和貨幣供應量之間實際關系如何還未成定論，文章將運用協整檢驗進行分析。

2 模型理論介紹

2.1 協整檢驗

協整檢驗用于判斷變量之間是否存在長期均衡關系，當經濟現象中真實存在長期均衡關系時，通常情況下，統計學檢驗就可以得出存在協整關系的結論。

協整檢驗主要包括3個步驟：單位根檢驗;序列間是否存在協整關系檢驗;使用誤差修正模型檢驗短期動態關系。

2.2 誤差修正模型

對于多個非平穩時間序列，可能存在一種特殊情況，即它們的線性組合形成的變量是平穩序列，也就是說這些非平穩時間序列存在協整關系。若m個變量存在協整關系，則：

β1x1t+β2x2t+…+βmxmt=0

若偏離這種長期均衡關系，會出現均衡誤差，通過對均衡誤差進行檢驗，可以判定此誤差是否可以修正。

2.3 Granger因果檢驗

Granger因果檢驗是用來考察某個變量是否可以用來提高相關變量的預測能力。當時間序列{yt}和{xt}是平穩序列時，

yt=a0+a1·yt-1+…+ap·yt-p+b1·xt-1+…+bq·xt-q+εt

若時間序列{xt}前的系數不全為零，則說明x可以提高y的預測能力，即x為y的格蘭杰原因。

3 實證分析與檢驗

3.1 變量選取與數據說明

文章分析重點是探究我國股票指數與貨幣供應結構的關系，股票指數以上證指數為例證，基于M1和M2能比較準確地反映我國市場上貨幣供應的變化，所以變量選擇的貨幣指標為M1和M2，用這兩個層次的數據來分別分析貨幣供應量對上證指數（SH）的影響程度。

文章以上證指數為研究對象，選取貨幣M1和貨幣M2作為解釋變量，采用2015—2019年的月度數據，其中上證指數為每月首次收盤價。數據來源于網易財經和國家統計局。

3.2 單位根檢驗

由于大多數的經濟時間序列都是非平穩的，如果不檢驗數據的平穩性直接回歸，容易導致偽回歸。所以為避免非平穩的經濟變量在回歸分析時出現的偽回歸問題，必須對數據進行平穩性檢驗。文章采用ADF檢驗法對三個時間序列的平穩性進行檢驗。

經檢驗，M1、M2均為含截距項的平穩時間序列，SH在1%、5%、10%的顯著性水平下，三種形式的顯著性檢驗均未通過，因此為不平穩時間序列。

由于SH原序列不平穩，故嘗試對SH做一階差分處理，再對D（SH）進行ADF檢驗。檢驗結果表明，在1%的顯著性水平下，D（SH）為不含截距項和時間趨勢項的平穩序列。

綜上所述，M1和M2均為零階單整過程，即I（0）過程。SH為一階單整過程，即I（1）過程。檢驗結果如表1所示。

3.3 協整檢驗

上文結果表明，股市價格呈現出一階差分平穩，貨幣供應量呈現出平穩特征，符合Johansen協整檢驗的條件，所以接下來對變量 SH、M1、M2 進行協整檢驗。

3.3.1 建立VAR模型并確定最優滯后階數

由檢驗結果可知，VAR模型滯后階數為3時，顯著性水平最高，所以VAR模型最優滯后階數為3階。

3.3.2 Johansen協整檢驗形式設定

Johansen 檢驗表明，在5%顯著性水平下拒絕各變量間不存在協整關系的原假設，即時間序列 SH、M1、M2存在長期的協整關系，并且有3個協整方程。

由檢驗結果得到的標準化方程如下：

SH =-0.183722M1+2.017972M2

（0.13450）（0.27758）

結果表明，上證指數SH與M1、M2之間存在協整關系，即長期均衡關系。具體而言，SH與M1之間負相關，與M2正相關。因此M1和M2的變化會影響到上證指數SH的波動。

3.4 誤差修正模型

誤差修正模型是協整的一種等價形式，為進一步研究貨幣指標M1、M2對上證綜合指數SH的短期影響，根據協整與誤差修正模型的關系，可以得到相應的向量誤差修正模型（VECM模型）。結果如下：

ECM1（t-1）=0.001863D（SH）-0.299720D（M1）-0.941983D（M2）

（0.00730） （0.30767） （0.14477）

[ 0.25508] [-0.97414][-6.50659]

ECM2（t-1）=-0.005922D（SH）-1.033849D（M1）+0.509801D（M2）

（0.00686） （0.28898） （0.13598）

[-0.86320][-3.57760][ 3.74919]

誤差修正模型是一個短期模型，其中誤差修正項反映了長期均衡對短期波動的影響，由上式可以看出誤差修正項ECM1（t-1）中，D（M1）和D（M2）的系數均為負值，說明若M1和M2偏離長期均衡關系，在短期內是可以調整到均衡狀態的;同理，在誤差修正項ECM2（t-1）中，D（SH）的系數也為負值，說明在短期內也可以修訂誤差。

3.5 Granger 因果檢驗

在上述分析的基礎上，對時間序列數據的Granger因果關系進行檢驗，借此說明經濟變量之間的因果關系，即確定時間序列間領先與滯后關系。由ADF檢驗結果可知，D（SH）、 D（M1）、D（M2）均為平穩時間序列，符合Granger 因果檢驗的條件，因此進行因果檢驗。由于滯后階數的選擇會對格蘭杰檢驗的結果產生較大影響，為增強結論的可靠性，故依次采用滯后2至6階，結果如表3和表4所示。

表3表明，在10%顯著性水平下，在滯后期為2期時，M1不是引起SH波動的原因被拒絕，SH的波動不是引起M1變化的原因被接受，這表明兩者之間存在單向的格蘭杰因果關系。但由于滯后期為3～6期時，均沒有通過顯著性檢驗，所以M1是SH波動的格蘭杰原因，但結論具有不可靠性。表4表明，無論滯后期如何選擇，M2與SH的波動不存在顯著的格蘭杰因果關系。

4 結論

文章通過對貨幣供應量M1、M2 與上證指數SH的相關性進行實證檢驗，結果表明M1、M2 與上證指數SH三者確實存在長期均衡關系，且上證指數SH與M1之間負相關，與M2正相關。但是貨幣結構的變動對大盤股指的影響幾乎不存在，大盤股指對貨幣供應量的影響也很微弱。根據格蘭杰檢驗的結果，貨幣供應量主要是在短期內影響股市價格的變動，且這種影響主要是由于M1引起的，M2對股市均沒有長短期的影響。這也從側面說明不同層次的貨幣變動只是影響我國股市變動的因素之一，而且從實證分析來看作用較小。

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[作者簡介]李喜梅，女，河南駐馬店人，研究方向：金融工程;王若楠，女，河南濮陽人，研究方向：金融學;王亞欣，女，河南新鄉人，研究方向：金融學;王奧悅，女，河南滑縣人，研究方向：金融工程。