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央行货币政策的股市效应分析(1)

2017-08-04 02:41 摘要：近年来，央行频繁采取紧缩性货币政策进行宏观调控，但这些货币政策对股市的影响出现了与以往相悖的情况。针对这一现象，采用股价指数、货币供应量、居民消费价格指数、房价指数和股市成交金额作为相应的代表变量，在建立线性模型和对数模型的基础上，又建立了VAR模型，利用脉冲响应和格兰杰因果检验等计量方法，对上述变量之间的关系作出了分析，得出相应结论，并给出相关政策建议。
关键词：股价指数；货币政策；货币供应量
　　
　　1变量选取和模型构建
　　
　　一是货币政策。主要指标为货币供应量，货币供应量和股票价格之间的关系虽没有定论，但大多认为两者之间存在着相互影响的关系。而且自1996年以来，政府开始把货币供应量作为货币政策主要控制指标，每年提出货币供应量（M1和M2）的预期目标。通过货币供应量与股价之间的关系分析，也可反映出货币政策的有效性。在此，我们选取M2作为货币供应量指标。
　　二是宏观经济环境。一般可用GDP相应指标来表示，但由于GDP只有季度数据，月度数据不可得，而本文主要分析2006年至2007年股价的变化情况，时间段较短，季度数据不够，因而我们采用了另一些相关的指标代为表现，包括反映居民生活水平的消费价格指数CPI和房屋销售价格指数RES。之所以选取这两者作为解释变量在于两者能在一定程度上反映居民的生活水平，进而体现出宏观经济环境，特别近两年CPI和RES成为人很十分关注的指标，颇具代表性。
　　三是股票市场本身。股票成交量对股市的影响是显而易见的，因而将它引入模型自然无可厚非。
　　至此，我们建立如下模型，包括线性模型和非线性模型，总体回归方程如下：
　　CISH=C M2 RES CPI STV ε （科教论文网 lw.nSeAc.com编辑发布）
　　LOG（CISH）=C LOG（M2） LOG（RES） LOG（CPI） LOG（STV） ε
　　其中，CISH：上证股票综合指数，由每月末的收盘指数得到；
　　M2：广义货币供应量；CPI：消费价格指数；RES：房屋销售价格指数；STV：上证A股成交金额。
　　
　　2回归模型分析
　　
　　我们选取了自2006年1月至2007年8月共20组数据，数据来源：金融界网站数据中心和搜狐财经历史数据。运用EVIEWS软件采用OLS方法对模型进行参数估计。根据拟合优度，参数显著性水平及自相关性等各种检验，选取了以下方程作为分析对象：
　　CISH=-32846.920.024558M2 156.0565RES 98.91914CPI 2.32STV
　　N=20,R2=0.9749,AdjustedR2=0.9683,D.W.=1.8517,F=145.8596
　　CISH=-34926.3 0.0281M2 259.9868RES 2.36STV
　　N=20,R2=0.9737,AdjustedR2=0.9687,D.W.=1.8344,F=197.0963
　　LOG(CISH)=-59.0654 3.9049LOG(M2) 3.1036LOG(RES) 0.1414LOG(STV)
　　N=20,R2=0.9863,AdjustedR2=0.9837,D.W.=1.8091,F=384.2491
　　从以上回归模型的结果，我们大致可以看出以下几点：
　　(1)货币供应量M2与股指CISH呈正相关关系，M2每增加1亿元，股指上升0.028个点，M2每增加1%，股指上升约3.9%。
　　(2)房屋销售价格指数RES与股指CISH也呈现出正向关系，RES每增加1个点，股指CISH上升259.99个点，RES每增加1%，股指CISH上升约3.1%。
　　(3)上证交易所每月成交金额STV也是股票指数变动的一个主要因素，成交额每增加1亿元，股指增加约2.36个点位，成交额每增加1%，股指增加0.14%，这个影响是很显著的。
　　为了进一步研究这几个变量之间的关系，我们采用了VAR模型。在进行VAR模型分析之前，先要做单位根检验，检验结果表明，CISH对数的一阶差分，M2对数的一阶差分，CPI对数的一阶差分和M2的一阶差分都是平稳的。于是用EVIEWS对LOG（CISH），LOG（M2）和LOG（CPI）进行VAR模型估计。结果表明，对于股指CISH，上期的货币供应量的变化率对其影响是显著的，并且系数为正，说明货币供应量的增加将使股价上升；上期物价CPI的变化率对其也有一定的影响，且也呈正向关系。这与我们之前所得到的研究结果相同。