經濟政策不確定性對股票市場的影響
——基于Var 模型的實證分析

王鵬

(河南財經政法大學 河南鄭州 450000)

2008年次貸危機影響了很多國家，導致全球經濟蕭條，各國為了應對次貸危機帶來的影響，都出臺了一系列經濟政策。例如，美國曾下調聯邦基金利率；我國曾多次下調貸款利率和存款準備金率，以及出臺一系列的財政政策；歐盟通過設置專項基金來保證就業和救濟中小型企業，從而應對次貸危機帶來的危害；日本通過“新經濟刺激計劃”應對次貸危機。各國一系列的經濟政策有效刺激了經濟的恢復，但近些年來全球經濟依然增長緩慢，國際形勢的變化及新冠疫情對全球經濟的沖擊使得全球經濟日益復雜。在這種環境下，大大增加了經濟政策的不確定性，同時對宏觀經濟產生了較大影響。

股票市場可以直觀地反映宏觀經濟的發展情況，經濟政策的調整也對股票市場有著直接影響。股票市場的情況可以直接反映一個經濟體的運行情況，從而合理地引導市場的資源配置及相應的政策來提高經濟效率。我國股票市場雖然是全球第二大股票市場，但僅僅經歷了30年的發展時間，相較一些國外股市還不成熟，有時會出現暴漲暴跌的情況，很容易受到經濟政策不確定性的影響。在政府推出一系列政策時，由于政策的變動，將使金融市場出現波動，尤其是在高EPU背景下，國內的股票市場會產生巨大波動，進一步加劇了市場的異動風險。2010—2014年，在一系列經濟政策的影響下，國內上證指數圍繞著3000點上下大幅震蕩。新冠疫情爆發初期，全國很多經濟活動受到疫情影響而大幅降低，2020年春節前后兩天上證指數分別下跌了2.75%和7.72%。由此可知，由于突發性的公共事件導致經濟不確定性指數升高，同時股票市場產生大幅度的變化，金融市場受到較大影響，很多學者愈發重視EPU指數對金融市場經濟的重要性，但目前很多研究結論并未達成共識。因此，研究國內的經濟不確定性與國內股市的影響關系，有助于國家對市場進行科學的宏觀調控，增加金融系統的穩定性。

1 文獻綜述

現如今，經濟政策的不確定性和股票市場之間的相互影響不僅是一個國家經濟的核心，還是眾多學者所關切的問題。對于經濟政策不確定性指數，國內外的大部分學者都采用Baker et al. (2012)發布的EPU指數來研究經濟政策和股票市場之間的關系；汪弘等(2018)使用多元回歸分析、時間序列和定價分析研究發現，經濟政策不確定性會對股票市場未來三個月的收益產生顯著的正向影響，是中國股票市場重要的定價因子；陳昌玉、張宇梅(2023)通過GARCHMIDAS模型研究表明，經濟政策不確定性對中國股市波動的影響在不同時期有著不同影響，存在著差異性，在中國后股災時期是負向影響，在金融穩定時期是正向影響；楊璐、劉永文(2022)運用動態CoVaR模型測算系統性風險進行實證分析表明，經濟政策不確定性指數升高顯著增大股票市場的系統性風險；陳國進等(2018)的研究表明，政策的不確定性可以通過增加隨機貼現因子、減少企業現金流等方法在作用于股票風險的同時，增加股票間的關聯性，共同推動風險的傳播；李力等(2018)通過研究表明，經濟政策的不確定性不僅會加大中國股市總體的波動，還會加大個股的波動。雷立坤等(2018)研究表明，長期中國經濟政策的不確定性對中國股市波動的影響是正向的，且該影響持續的同時，會隨著時間的延續而減弱。很多學者專注于經濟政策不確定性對股票市場的影響，卻忽略了股票市場的波動會反過來影響經濟政策不確定性指數的變化，兩者之間存在著相互影響的關系。郎鴻裕(2023)采用TVP-SV-VAR模型研究表明，滯后短期的經濟政策不確定性對股票收益的影響為負顯著性，之后這種滯后期增長的負向影響逐漸趨于零；短期股票市場的波動對經濟政策不確定性存在著穩定的正向影響。陳國進等(2014)通過VARMA-BEKK-MGARCH模型結果表明，在短期中國股票市場和政策不確定性的波動性之間存在著雙向溢出效應。

綜上所述，在上述各種研究結果中，經濟政策的不確定性和中國股票市場是相關聯的，兩者之間存在著相互影響的關系。眾多學者都采用計量模型分析方法來分析經濟政策不確定性對股票市場的影響，因此本文通過Var模型進行實證分析來探究當前經濟政策不確定性對中國股票市場的影響，對國家經濟穩定運行和防范化解風險具有重要意義。

2 研究設計

本文以我國的股票市場為研究對象，分析經濟政策的不確定性對股市的影響是怎樣的，以及探究其對股市的影響有多大。在選擇好相應的代理變量之后，對其進行取對數處理，可以對數據進行更有效的分析研究，使文章的研究更有意義、更加準確。

2.1 變量選取與變量說明

2.1.1 股票市場代理變量

本文主要研究對象為中國整個股票市場。相對上證綜合指數，深滬300指數發布的時間較晚，且上證綜合指數的發布時間早、覆蓋面廣、在理論研究中的使用頻率也較高，因此本文選取上證綜合指數作為股票市場的代理變量。數據來源于中經網數據統計庫。

2.1.2 經濟政策不確定性

在經濟理論研究中，Baker et al(2016) 發布的經濟政策不確定性指數(EPU)被眾多學者廣泛應用。本文采用Baker et al(2016) 提出的與政策相關的經濟政策不確定性指標作為經濟不確定性的代理變量。該指標是通過搜集中國香港《華南早報》中關于經濟政策不確定性的文章，并對其進行統計和標準化處理，得到該經濟政策不確定性指數，中國經濟政策不確定性指數頻率為月度數據。

2.1.3 變量說明

考慮到數據的可獲得性，本文的樣本區間選取2000年1月—2023年5月，共281組數據。由于經濟不確定性指數的數據頻率為月度，因此選擇的數據都是月度頻率，股票綜合指數選取每個月最后一個交易日的收盤價。數據來源于中經網數據統計庫，經濟不確定性指數(EPU)來源于經濟政策不確定性官方網站，本文實證分析都是通過Stata15完成。

2.2 描述性統計分析

兩種原始數據的標準不一樣，不能明顯地對兩種數據進行對比。在經濟學領域的實證分析中，取對數是很常見的數據預處理方法，很多學者對原始數據進行取對數處理再進行實證分析。取對數可以去除原始數據中極端值的影響，且可以使得原始數據分布更加平緩，可以更好地展示數據的變化趨勢及不同數據之間的關系。因此，本文對中國經濟政策不確定性指數和上證綜合指數進行取對數處理，并對經濟政策不確定性指數和上證綜合指數做時間序列圖，可以更直觀地看出數據特征，如圖1所示。由圖1可以看出，EPU總體呈現上升趨勢，新冠疫情之后波動較為明顯，可以分析出社會環境的大幅變化大大增加了經濟政策的不確定性，也反映出上證綜指總體呈現出上升趨勢，但在2008年前后波動最大。

圖1 LnSSCI 和LnEPU 趨勢圖

由圖1也可以看出，中國經濟政策不確定性指數和上證綜合指數呈正相關走勢，且在樣本期間當EPU上升后，上證綜合指數呈上升趨勢，EPU下降時，上證綜合指數呈下降趨勢，說明兩個變量之間存在關聯性。接下來本文通過實證分析驗證此猜想，并分析EPU對上證綜指的影響程度，從而探究中國經濟政策的不確定性對中國股市的影響。

由圖1可以看出，2008年產生的金融危機使得當時的經濟環境產生較大變化，中國的經濟政策不定性指數明顯大幅上升，同時間段上證綜合指數產生了較大幅度的提高，可以看出全球經濟危機使得我國經濟政策的不確定性產生顯著變化，因此也使股票市場產生大幅度波動。經濟危機過后，兩變量的趨勢線都逐漸趨向平穩。2019年新冠疫情爆發使當時的經濟環境產生大幅波動，由圖1可以看出兩變量的趨勢線呈現出較大波動，也將我國股票市場推上了一個峰值。從經濟學意義來講，兩個時間序列總體都呈現上升趨勢，股票市場的上升趨勢可以使一些投資者獲得收益，同時經濟政策不確定性的提高也使股票市場的風險增加，意味著風險與收益共存，也反映出股票市場存在著較大的風險和不確定性。

本文采用皮爾森相關性分析方法分析L n E PU和LnSSCI之間的相關性，從分析結果得到LnEPU和LnSSCI之間的相關系數為0.481，顯著水平較高，兩變量之間是正相關的，這個結果和兩變量的趨勢圖呈現同樣的結果。因此，中國經濟政策的不確定性對股票市場的影響是正向的。

2.3 VAR模型

美國經濟學家Sims在1980年將VAR模型引入經濟學的研究范式中，VAR模型把時間序列模型和多元線性回歸模型的特點綜合到一起，豐富了對經濟問題分析的思路和方法。許多學者經常使用該模型對系統中相關的時間序列和干擾項的反應進行預測，同時用經濟學的觀點解釋沖擊對選擇變量的影響。本文研究經濟政策不確定性對股票市場的影響是兩個變量之間的關系，通過VAR模型可以刻畫兩個變量之間的關系，沒有外來約束，因此選擇該模型進行分析，VAR模型的基本形式如下：

式(1)中：yt是被解釋變量，即股票市場的代理變量上證綜合指數；xt為解釋變量，即中國經濟政策不確定性指數；A和B代表經濟政策不確定性對股票市場的影響系數，兩者都是該模型的待估系數矩陣；t為樣本量；i代表之后階數；ε為模型的隨機誤差項。

3 實證分析

3.1 回歸分析

首先引入EPU和SSCI的全樣本數據，通過VAR模型可以得到經濟政策不確定性對中國股票市場的影響系數。由表1可以看出，對原始數據取對數后進行回歸分析所得到的影響系數為0.183，p值小于0.01，從分析結果得出的影響系數不是很大，在1%的統計水平上顯著，說明被解釋變量的線性關系是顯著的，EPU是引起股票市場產生波動的影響因素之一，EPU對中國股市的影響是正向的。這與很多學者的研究結果相近，但單一研究中國經濟政策不確定性對股票市場影響的相關文章較少，許多學者研究分析美國經濟政策對股票市場的影響或一些金融行業較為發達的地區，但研究結論大部分都是經濟政策不確定性對股票市場的影響是顯著正相關的。本文從檢驗結果中得出經濟政策不確定性對股票市場總體的影響是正相關的，但并未分析在一些特殊性事件的時間點，EPU對股票市場的影響是怎樣的，因此在一些特殊性事件發生時所產生的變化未能展現出來。

表1 模型回歸結果

通過模型的分析結果，原始數據在取對數處理后得到的回歸系數并不是很大，EPU對股票市場的影響主要是因為國家經濟政策不確定性的增高，從而增加了國內金融市場的投資風險，影響了股票投資者的投資意愿。這些投資者為了保證自身的投資利益而規避經濟政策變化帶來的投資風險，就會使股票市場產生波動，EPU越高，投資者做出的反應越大，股票市場產生的波動也就越大。大部分投資者在面臨較高的經濟政策不確定性時會轉移在該股票市場的投資，轉向其他相對風險較小的股票市場，并調整自身的資產配置，股票投資者的這種意愿也是影響股票市場產生較大變化的主要原因。在經濟理論研究領域，有許多學者專門研究引起股票波動的影響因素有哪些，以及影響程度的大小。

3.2 格蘭杰檢驗

從上述分析中可以得出，經濟政策不確定性對股票市場產生影響，且影響是正向的。為了進一步確定該分析結果是準確的，本文采用格蘭杰因果檢驗方法檢驗上述分析的結論。格蘭杰因果檢驗通常用于檢驗一組時間序列是否為另一組時間序列的原因，通過該方法判斷中國經濟政策不確定性是否會引致股票市場的格蘭杰原因。

在進行格蘭杰檢驗之前，需要對VAR模型進行平穩性檢驗。通過平穩性檢驗得出VAR模型的特征根都在單位圓內，因此該模型是平穩的，接下來進行格蘭杰因果檢驗，檢驗結果如表2所示。

表2 格蘭杰因果檢驗

由表2可以看出，基于LnSSCI和LnEPU，顯著性p值為0.518，不呈現顯著性，因此不能拒絕原假設，LnSSCI不能引起LnEPU變化，可以得出股票市場不能引起經濟政策不確定性指數的變化。基于LnEPU和LnSSCI，顯著性p值為0.006，呈現出顯著性，拒絕原假設，因此中國經濟政策不確定性可以引起股票市場變化，可以認為變量經濟政策不確定性指數是引致變量上證綜合指數的格蘭杰原因，也就是說兩變量之間存在格蘭杰因果關系。從該結論可以分析出通過經濟政策不確定性的變化預測股票市場的變化，可能在短期內，經濟政策不確定性的變化不能直接使股票市場發生變化，但政策的變化可能通過對市場環境的一系列影響進而對股票市場產生影響。在對股票市場產生作用的過程中會有許多其他的市場因素對股票市場產生影響，本文在進行分析時可能遺漏一些影響股票市場的其他因素，這也是本文實證研究中的不足之處，但本文通過實證分析清晰地解釋了中國經濟政策不確定性對股票市場的影響是正向的，從兩變量趨勢圖的變化也印證了中國經濟政策發生重大變化時，股票市場也有著同向的變化，證實了本文的預測結果。

4 研究結論

本文以中國經濟政策不確定性指數和上證綜合指數作為研究對象，以2000年1月—2023年5月為研究區間，通過建立VAR模型分析中國經濟政策不確定性和中國股票市場之間的關系。由于經濟政策不確定性指數的原始數據只有月度的，且在我國股票市場中，上證綜合指數是具有代表性的，數據的時間跨度也很大，因此為了研究結果的準確性，本文選取的股票市場代理變量為月度的上證綜合指數。通過實證分析，本文得出結論如下。首先，中國經濟政策不確定性與中國股票市場之間存在著顯著的相關性，EPU對股票市場的影響是正向的，2008年金融危機和2019年新冠疫情發生后，引起國家經濟政策發生變動使EPU增高，從而引起股票市場的波動。從上證綜合指數的變化可以看出，當EPU升高時，上證綜指有著同向的提高，顯而易見兩者之間的影響是正向的，通過實證分析也證實了此結論；其次，本文僅研究中國經濟政策不確定性對股票市場的影響，從回歸結果來看，EPU的影響系數較小，可以猜測在股票市場的影響因素中，經濟政策不確定性只是眾多因素中的一點。從眾多文獻中可以看出，中國股票市場也受到股票市場發展較好地區的經濟政策不確定性的影響，如歐美國家的經濟政策不確定性也和中國股票市場有顯著的關聯性；最后，本文主要研究了在所選時間區間內中國經濟政策不確定性對股票市場的總體影響，未分時間段分析在特殊時間段兩者之間的影響是如何變化的，這也是本文存在的不足之處。但本文的創新點為分析出了經濟政策不確定性對股票市場的影響及影響程度。

5 結語

綜上所述，依據本文的研究結論并結合當前的市場大環境，我國應保持政府宏觀調控政策的穩定性和連續性，且保持政策的透明度是必要的。同時，應關注國際市場的形勢和其他國家的經濟政策，畢竟在經濟全球化的大環境下，中國股票市場也受到其他國家經濟政策的影響。此外，除了保證國家經濟政策的合理調控外，我國也應在不確定性時期做出正確的經濟政策選擇，即在不確定時期保證股票市場的穩定，應減少對銀行信貸的過度干預，政府應選擇正確的貨幣政策進行正確引導，從而保證我國股票市場的穩定及競爭能力。從國際上來說，應提高國際開放度，并降低對外匯供給的依賴，提高國內貨幣政策的獨立性，從而保證股票市場的穩定性及抗風險能力。