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我国证券市场与宏观经济关系分析
中国证券市场与宏观经济的关系如何,是否存在因果关系?传统的经济理论认为,股票市场是一国宏观经济的“晴雨表”,宏观经济的运行状况影响、甚至决定股市的基本走势,同时证券市场作为宏观经济的一个子系统也在能动地改变和影响整个社会经济的运行态势。
一、引言
我国证券市场已走过十几年的发展历程,从无到有,由小到大,那么我国证券市场与宏观经济的关系如何?是否包含因果关系?如果存在因果关系,那么可能的因果关系的方向又是怎样的?对这些问题有必要进行分析与总结。
目前,国内外学者对宏观经济与证券市场关系,作了很多理论及实证研究。梅耶(Mayer, 1988)从公司融资的角度分析认为股票市场对整个经济来说并不重要。辛革(Singh, 1997)认为对大多数发展中国家而言,发展股票市场无助于加速其工业化过程和长期经济增长。而多数国外学者的研究都支持证券市场的发展对经济增长的积极作用,如肯特和莱文通过对43个不同收入水平国家的比较研究认为股票市场能够刺激经济的长期增长。
国内学者对国内市场也做了不少研究,李红艳(2002)从因果关系入手,分析认为中国股市与货币供应量存在长期均衡的协整关系,股价是因方,货币供应量是果方。李至斌等(2002)用因果分析法认为货币供应量变动不是引起股价变动的原因。杨湘豫(2002)则认为影响股市的显著因素有货币供应量、存贷额、储蓄额,而GDP、工业增加值、进出口、居民消费价格指数等变量均无统计上显著的因果关系。赵新安(2003)认为证券市场与利率、物价等因素的
关系并不密切。以上讨论大都偏向于倾向宏观政策对证券市场的影响,特别对货币政策与证券市场的关系论述较多,而对宏观经济其它系统与证券市场的关系讨论较少。至于得到不同的结果,其原因可能是所取样本不同造成的。以上的分析所采用的数据基本上是年度数据,样本的区间也是选择中间的某一段。由于我国股票市场发展时间原本较短,如果选择的区间更
短,那么有限的数据必然得出不同的结论。笔者拟通过1991年1月至2004年12月的月度数据从宏观经济的多个方面实证分析股价走势与宏观经济的关系。
二、指标与选择数据
笔者旨在检验我国证券市场与宏观经济的相互影响关系。在股市方面,股价指数代表股市行情的走势,因此可将股价指数作为权衡股市价格的统计指标。目前,我国深、沪两市并存,但已有的研究成果(徐龙炳, 1998)认为沪深股指存在协整关系,为了方便分析,我们选择上证综合指数作为研究对像。宏观经济方面,选取反映实体经济运行的工业增加值(INDUVA)反映货币政策的货币供应量M0、M1,反映通货膨胀状况的零售物价指数(CPI),反映对外贸易水平的进出口总额(IMEXPORT),反映财政政策的财政收入(FINIMP)和财政支出(FINEXP)。上述指标数据均采用月度资料,样本区间为1991年1月到2004年12月,共168组数据,数据来源于新华在线。本文所有数据处理均使用Eviews软件。为消除异方差影响,各序列取自然对数。
三、方法设计及检验结果
(一)单位根检验
在经济分析中,变量时间序列的平稳性检验是进一步分析的基础,对平稳性的检验通常采用扩展的迪基—福勒检验(ADF)进行单位根检验,其回归方程式如下:
Δxt=a0+a1t+a2xt1+∑a3jΔxt-i+u
假设检验:H0:a2=0,H1:a2π0。
若检验结果a2显著为0,则证明变量是单位根过程I(1);否则,若a2显著异于0,则表明变量是稳定过程I(0)。对于非平稳变量,还需检验其高价差分的平稳性。如果变量的d阶差分是平稳的,称其为I(d)变量。表1列出了八个研究序列的ADF检验结果:

由检验结果可以看出,八个变量原序列均为非平稳的,而其一阶差分序列均拒绝单位根假设,由此,八个变量序列均为I (1)平稳序列。这样就可进一步对它们进行协整关系分析。
(二)协整检验
对于服从I (1)过程的变量的协整检验主要有两种方法: Engle&Granger (1998)提出的两步法和Sohansen(1991)提出的基于向量自回归多变量极大似然估计法,后者是在VAR模型中利用极大似然估计来检验多个变量的协整关系的方法,假设Yt和Xt分别是K阶和d阶向量,它们服从I (1)过程,先建立如下VAR模型:

如果系数矩阵П的秩r<k,则存在k×r阶矩阵a和β使矩阵П=aβ′以及β′Yt都服从稳定过程I
(0)。然后再作轨迹检验和似然比检验。我们先将上证指数分别与其他七个变量配对,得到
七组数据,再分别对各组数据进行检验,结果如表2。
(三)因果关系检验
四、结论与启示
我国证券市场与宏观经济存在长期均衡关系,说明了我国证券市场与宏观经济的发展从长期来看是一致的,这一点与目前诸多规范研究得出的结论是相反的。但是,从工业增加值与上证指数检验的结果看,我国证券市场波动与实体经济波动的相互关系并不是很明显,甚至短期内存在背离,这说明我国证券市场作为一个新兴的市场,运行比较复杂,还有许多不足。
从因果关系看,货币供给量对证券市场的影响并不大。只有M1在一年后对市场有影响。由于1995年以前M2的月度数据难以搜集,所以在本文中放弃了M2。为了进一步检验货币供应量与证券市场的关系,在研究中检验了1996年1月至2004年12月区间内M2与上证指数的Granger因果关系,结果仍然表明二者不存在因果关系。这一结论与杨湘豫(2002)李胜利(2003)等的结论不一致,但支持了李致斌等(2002)所做的检验。同时股价指数的变动也不构成
货币供给量变动的原因。这说明股市作为货币政策的传导机制作用十分有限。因此,在现阶段中央银行在制定货币政策时既不能放弃把货币供给量作为货币政策的中介目标,也不能把股价作为货币政策的中介目标。
物价与证券市场表现出的因果关系否定了赵蓉(2000)、赵新安(2003)的结论,而与王连华(2004)的结论基本一致。结果说明我国物价指数对证券市场存在着短期和长期的冲击。从检验的结果看,财政政策与证券市场的关系比较密切。一般的理论认为财政收支会影响市场资金供应,但它间接,对证券市场的影响小。为什么我国财政政策对证券市场的影响反而比货币政策明显?可能的解释就是1998年开始的积极财政政策从刺激需求、增加企业利润、增加居民收入等各方面取得了积极的效果,对证券市场而言带来了两个直接的后果,企业经营风险降低和对证券需求增加。
考虑到滞后因素,从检验结果看,影响股市的显著原因有:零售物价指数,财政收入、财政支出、进出口总额四个,其他变量均无统计上显著的因果关系。而受股市影响的经济指标有进出口总额、财政收入、财政支出等指标。说明在一定程度上,证券市场与宏观经济相互影响、相互制约。

参考文献:
[1]　李至斌,刘健·货币市场、股票市场与经济增长[M]·北京:中国金融出版社,2004·
[2]　施东晖·中国股市微观行为理论与实证[M]·上海:上海远东出版社,2001:9·
[3]　杨湘豫,李华中·中国证券市场与宏观经济的数量关系分析[J]·财经理论与实践,2002·
[4]　吴明隆·SPSS统计应用与实务[M]·北京:中国铁道出版社,2001·
[5]　柯蓉·证券市场波动与各类经济指标的关联分析[J]·广西经济管理干部学院学报,2004·
[6]　王连华·股票市场与宏观经济之间关系的计量分析[J]·统计与决策,2004·
[7]　赵新安·宏观经济参数的变动对我国证券市场的影响[J]·现代财经,2003·
[8]　李胜利·证券市场价格与货币供应量关系实证研究[J]·证券市场导报,2003·

股票价格指数与宏观经济变量关系的实证研究
摘　要:
从理论和实证两方面分析股票价格指数与宏观经济之间的关系,协整检验结果表明,股票价格指数与宏观经济变量之间存在长期均衡关系。具体而言,股票价格指数与企业景气指标、工业增加值之间呈正相关关系,而与利率、货币供给之间是一种负相关关系,与通货膨胀率之间的关系则不确定。
一、引言
金融发展与经济增长之间的关系一直是经济学界中极富争议性的一个话题。作为金融市场重要组成部分的股票市场与经济增长,以及由此引伸出来的股票市场与宏观经济变量之间的关系,也是当前研究的热点问题。中国的股票市场经过10余年的发展,逐渐成为与整个经济发展紧密相连的、为各种资金所有者和需求者提供投融资渠道的一个重要市场。随着股票市场在国民经济运行中地位的不断突出,在宏观经济政策的制定过程中也越来越重视股票市场的影响。在此背景下,研究股票市场价格指数与宏观经济变量之间的关系,具有理论意义与实践意义。
目前,人们普遍认为宏观经济变量是股票价格变动的重要影响因素之一。近20年来西方学者不仅从理论上研究这些变量的影响作用,而且进行了相应的实证分析。其中,被最为广泛应用的是Ross于1976年创立的套利定价定理(APT)。Chen等在APT框架内建立了一个向量自回归(VAR)模型,说明经济变量对股市收益率具有系统的影响,因为经济力量影响贴现率———公司创造现金流的能力和未来红利的发派能力[1]。宏观经济变量通过这种机制成为股市风险因素之一。Balduzzi利用向量自回归与隐含的移动平均方法,检验了Fama的代表变量假说(proxy hypothesis)。同时他利用协方差分析衡量了通胀率与股票收益率之间相关性的
强度。得到这样的结论,即通胀率自身可以解释大部分通胀率与股票收益率之间的动态相互作用,利率可以解释很大部分的股票收益率与通胀率之间的负相关关系[2]。另外,Fama与Lee都发现股票收益率与滞后的实体经济之间存在正相关关系[3,4]。Kaneko和Lee重新检查了美国与日本市场。利用一个8变量的VAR模型,他们发现在美国,时间溢价、风险溢价与工业产出的增长率,都被显著定价[5]。然而在日本,国际因素的作用不断在加强,石油价格的变化、贸易条款和汇率对日本的股票收益率都有显著影响。
但是也有人持相反意见,认为股票市场与经济发展没有正的相关。Martinez和Rubio利用西班牙数据,发现股票收益率与宏观经济变量之间没有显著的定价关系[6](P353)。Poon和Taylor也证明不可以用Chen等所采用的变量去解释英国的股票收益率[7]。Binswanger则利用子样本滚动回归方法,发现美国股票收益率与实际经济活动之间不存在显著关系[8]。
国内学者就这个问题也进行了一些实证研究。孙华妤和马跃应用动态滚动式VAR方法,对1993年10月到2002年6月的数据进行了分析,发现所有的货币供应量对股市都没有影响[9]。刚猛和陈金贤研究了1995年1月至2002年1月中国实际股票收益率、通货膨胀和实际经济活动的相关关系,发现长期而言,实际股票收益率与通货膨胀呈明显负相关关系,通货膨胀与实际经济活动呈反向关系,实际股票收益与实际经济活动呈正相关关系;但短期来说,实际股票收益率与通货膨胀和实际经济的关系并不显著,通货膨胀与实际经济呈明显负相关关系[10]。赵振全和张宇利用多元回归和VAR模型研究了股票波动与宏观经济波动之间的关系,发现同期之间这二者的波动存在一定的关系,但这种关系很弱[11]。宏观经济波动对股票市场波动的解释能力也很弱。
二、股票价格与宏观经济变量关系的理论分析
1.Blanchard模型
Blanchard从理论上分析了股票价格波动与宏观经济波
动的关系[12]。他的模型扩展了IS-LM模型。他认为一国经
济中决定支出水平的因素有三个:一是短期内股票市场价
值,它作为资产或财富的一部分影响消费水平;二是如果企
业和个人的灵活偏好一定,现期收入就是独立于财富而影响
支出的一个因素;三是财政政策,它通过公共开支和税收改
变支出水平。他将这一总支出的决定关系用公式表示为:
d=αq+βy+g,α> 0,β∈(0,1) (1)
式中,d为总支出,q为股票市场价值,y为收入,g为财政政
策指数。Blanchard指出,现期和预期的生产是决定资产价值
的主要因素。反过来,资产价值的变动会影响到消费需求,从
而又影响产出量。政府的经济政策会通过影响利率、货币供
给、总需求等等在使收入发生变动的同时也使资产价值,当
然包括股票价值发生变动。
2.现值贴现模型
现值贴现模型是最基本的股票价值评估模型,也是研究股票价格与宏观经济变量之间关系的理论基础。根据现值理论,股票价格等于未来各期每股预期股利和某年后出售其价格的现值之和。其表达式为:
它亦可称为单纯评估模式。假定未来各期的预期股利都等于一个固定值D,而且不出售股票,即持有期限无限大,即D1=D2=D3=ΛDn=D,且n→∞。则上述公式变为:W=D/i(3)
从上述公式可以看出,股票价格与其预期股利成正比,与贴现率成反比。也就是说,任何导致预期股利和贴现率变化的变量都可能导致股票价格发生变化。预期股利主要受公司经营收入和利润的影响,而作为宏观经济变量的企业景气程度、工业增加值等也会对其产生影响。贴现率i包括两部分,即市场利率与股票的风险溢价,它们都受宏观经济变量的影响。所以,股票市场表现与宏观经济变量之间应该存在一种密切的关系。
3.股票价格与宏观经济变量相互关系的理论假定
国内学者一致认为中国股市自1995年以来存在有效性,因此研究反映经济政策的宏观经济变量对股市的影响是有效的,国内外学者对此作了大量的分析说明。根据文献[1]提出的“简单而又直观的金融理论”,一个国家的股票市场价格指数会受到来自经济增长、实际利率、通货膨胀率等宏观经济因素的影响。综合理论和已有的实证研究证据,本文假定股票价格指数与宏观经济变量之间存在下列关系。
(1)股票价格指数与企业景气指数正相关
企业景气指数反映实体经济的运行情况,它是整体经济发展变化趋势和变化程度的量化反映。一般而言,企业景气指数越高,说明实体经济运行的状况越好,国内公司的预期收益越高,相应的股票价值也越高。因此,股票价格指数与企业景气程度之间应该存在正向关系。
(2)股票价格指数与工业增加值正相关
工业增加值同样可以反映实体经济的运行情况。工业增加值越大,说明实体经济运行的状况越好,产生的社会财富越多。一般而言,在其他条件不变的情况下,工业增加值的任何变化,都会影响国内公司现金流同方向变化,进而造成股票价格也发生同方向变化。因此,股票价格值数与工业增加值之间也应该存在正向关系。
(3)股票价格指数与利率负相关
利率是影响股市的重要因素之一。根据古典经济理论,利率是货币的价格,是持有货币的机会成本,它取决于资本市场的资金供求,资金的供给来自储蓄,资金需求来自投资,而投资和储蓄均是利率的函数。利率下调一般会使投资者要求的贴现率下降,在预期股利不变的条件下,股票的内在价值将会上升。因此,股票价格指数与利率之间应该存在反向关系。
(4)股票价格指数与通货膨胀率不确定性负相关
根据上面的现值贴现模型,通货膨胀率的增加会造成贴现率的增加,从而降低股票价格。因此,股票价格与通货膨胀率之间应该存在一种反向关系。然而,适度的通货膨胀又会对经济产生促进作用,会造成市场活跃、购销两旺,企业预期收益增加,股票价格上升。而过度的通货膨胀会造成相反的影响,政府将采取紧缩政策的预期,使股市预期收益率下降,造成投机资金逃离股市,导致股票价格下降。另外,DeFi-na的实证研究也表明股票价格与通货膨胀率之间的变动可能不一致[13]。因此,股票价格指数与通货膨胀率之间存在一种不十分确定的负相关关系。
(5)股票价格指数与货币供给关系不确定
一方面,货币供给增加会刺激经济增长,可以增加流通中的现金流,从而降低企业筹资成本,增加企业未来的预期收益,因此股票价格会上升;另一方面,货币供应量的增加,意味着国家将实行扩张性的宏观经济政策,会在一定程度上导致通货膨胀率的增加,可能造成股票价格下跌。因此,股票价格指数与货币供给之间存在一种不确定性关系。
(6)股票价格指数与汇率正相关
汇率直接影响资本在国际间的流动。一个国家的汇率上升,意味着本币贬值,会促进出口、平抑进口,从而增加本国的现金流,提高国内公司的预期收益,会在一定程度上提升股票价格。因此,股票价格指数与汇率之间应该存在正向关系。
三、实证研究方法设计
1.变量的选择
在国外有关股票价格与宏观经济变量关系的文献中,选择的宏观经济变量主要包括国民生产总值、工业增加值、长期利率与短期利率、通货膨胀率、货币供给、汇率等,有的甚至包括了原油价格、财政赤字、政府开支、外国直接投资等变量。本文在选择宏观经济变量时,充分考虑了理论关系、相关实证研究结论以及中国的实际情况,并遵循公开性与公众性原则。公开性原则是指所选取的变量容易为股票市场参与主体所获取,并根据这些变量调整投资决策。公众性原则主要考虑的是股票市场参与主体对这些变量的认可程度。
根据上述标准,本文选取企业景气指数、工业增加值、30天银行同业拆借利率、居民消费价格指数、广义货币供应量、人民币对美元汇率作为基本宏观经济变量,分别反映企业景气程度、工业增加值、利率、通货膨胀率、货币供给与汇率,分别用EI,IP,R,PI,M2,E表示。股票价格指数选用上海股票市场综合指数和深圳股票市场成分指数,分别用SHANG和SHEN表示。为消除异方差影响,对各序列取自然对数。
2.样本选择与数据来源
本文研究期间取2001年1月至2005年3月,共计51个月。使用的数据来自中国人民银行(
3.方法设计
(1)协整关系检验
为了检验时间序列之间是否存在长期均衡关系,最常用
的方法是Johansen提出的协整检验方法。在进行时间序列的
协整关系检验之前,首先要确定时间序列的单整性。如果一
个时间序列的均值或自协方差函数随时间而改变,那么这个
序列就是非平稳时间序列。一般地,如果非平稳时间序列经
过d次差分以后成为平稳序列,则该序列被称为d阶单整序
列,记作I(d)。其中,d表示单整阶数,是序列包含的单位根
个数。本文使用ADF检验方法进行单位根检验。
协整是指如果时间序列向量Xt= (X1t,X2t,Λ,Xkt)的
每个分量α=(α1,α2,Λ,αn)都是d阶单整,存在一个向量,
使得αX′t~ I(d-b)表示为I(b),其中,d≥b≥0。则称序
列Xt是(d,b)阶协整的,α称为协整向量。特别当d=b=
1时,称Xt为(1, 1)阶协整。
设Xt= (yt,X1t,X2t,Λ,Xkt)是k+1个I(d)时间序列
构成的向量。如果{Xt}分量之间存在协整关系,则有
yt=α0+αXt+μt(4)
其估计残差为
μ
^
t=yt-α
^
0-α
^
Xt(5)
在检验过程中可通过检验协整回归方程的估计残差项
的平稳性来判断协整关系。如果估计残差序列是平稳的,那
么就表明变量间存在协整关系。当两个非平稳时间序列(同
阶单整)之间存在协整关系,则意味着两个序列之间存在长
期的均衡关系。
(2)误差修正模型
误差修正模型是协整的一种等价形式。当Xt= (yt,
X1t,X2t,Λ,Xkt)的分量之间存在协整关系时,以(1, 1)阶自
回归分布滞后模型为例,该模型为
yt=β0+β1Xt+β2Xt+β2yt-1+β3Xt-1+εt(6)
经移项可得到
Δyt=β0+β1ΔXt+(β2-1)
　　　　yt-1-β1+β31-β2Xt-1+εt(7)
这就是误差修正模型,也可以写成
Δyt=β0+β1ΔXt+γECMt-1+εt(8)
其中ECM=yt-1-β1+β31-β2Xt-1,为误差修正项。误差修正模
型反映的是yt的短期波动Δyt是如何被决定的。而误差修正
项则反映了yt与Xt之间的长期均衡的关系,β1+β31-β2是协整
系数。
四、实证结果及分析
1.协整关系检验
许多经济变量原本是不平稳的,但经过调整以后就变得
平稳,则称这样一个经济变量为I(1)。如果对这种经济变量
直接回归,则可能出现伪回归现象,因此必须检验经济变量
是否平稳,先对8个所取变量分别作ADF检验。表1给出了
8个变量的ADF检验结果。