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1、浅谈货币供应量与股价之间的关系性和制约性因素研究摘要：从总区间（1997.62008.6）来看，M0与股票市场收益率之间互为因果，且为正相关关系。对于M1与股票收益率之间的关系，可以发现在2001年6月之前，两者之间没有明显的因果关系，但是到2001年6月份之后。两者互为因果。总体来看，M1是股票收益率的影响因素。对于M2与股票收益率之间的关系，在2001年之前两者没有明显的因果关系，但是到2001年6月份之后，股票收益率是M2变动的原因，虽然影响比较弱。总体来看，股票收益率是M2变动的原因。对于r07与股票收益率之间的关系，总体来看，两者之间互为因果。综合来看，我们可以发现股票市场的冲击对于
2、货币流动性的影响较弱，而货币流动性的变动会导致股票市场收益率较大幅度的变动。关键词：货币供应量；股票价格；格兰杰因果检验；向量自回归模型一、以往股票价格与货币供应量关系的相关研究货币供应量与资产价格的关系问题是自20世纪80年代以来引起了理论界比较大的兴趣。Friedman利用VAR模型检验了货币供应量对股价的作用，得到了肯定的结论。NOZarHashemzadeh利用GrangerSims方法检验了美国货币供给、利率与股价的关系，指出货币供应量在一定程度上会引起股价波动，而利率与股价之间不存在理论上的关系。国内学者钱小安采用经典静态回归的方法，结论是：货币供应量与股票价格相关性较弱，且不稳定
3、。从货币层次来看，沪指、深指与中国的M0同向变化；与M1无关、与M2反向变化。薛永刚等则认为货币政策变量与股票价格之间存在不完全的双向因果关系：M1不是股价变动的原因，M2在一定程度上是股票价格波动的原因；股票价格波动对Ml具有显着的反馈作用，却不是M2变动的原因。于长秋研究了股票价格与不同层次货币的关系，认为股票价格与不同层次的货币供应量M0、M1、M2之间存在长期均衡的协整关系，而从短期的动态调整因素看，货币供应量的波动也是引起股票价格波动一个重要因素，在格兰杰意义上，货币供应量与股票价格之间存在因果关系，互为影响。除了研究货币供应量对股票的影响外，还有一种重要的思路，就是研究货币供应扰动
4、（money supply surprise）与股票市场的影响。易钢、王召指出，在短期、中短期和中长期，没有预料到的货币供给增加，使股票价格上涨；而在长期，没有预料到的货币供给增加，不影响股票价格，货币中性。因此认为，货币政策对金融资产价格（特别是股票价格）有影响的结论，认为扩张性货币政策的长期结果是股票价格的上涨。万解秋、徐涛研究认为，货币供应扰动对我国股票市场产生一定程度的影响，但影响不大。M1冲击对股市影响更大，但是影响存在一个月的时滞，而M0、M2冲击对股市没有产生明显的影响。总之，从国内外的研究来看，货币供应量对股票价格的影响似乎存在较大的分歧。正如美联储理事会原副主席罗杰弗格森（R
5、oger w.Ferguson）所总结的那样“对股票价格来说，除了非常短的时期以外，流动性的增长率与实际股票价格的变化之间只有很弱的关系。当然，缺乏中长期正相关性的证据可能是由于股票价格波动性很大，使我们无法找到确切的相关性。另外，也许需要有更好的流动性衡量方法来找出流动性对股票价格的可能影响。因此，货币增长对实际股票价格的影响绝对不是一个已经明确的问题”。二、对我国股票价格与货币供应量关系的实证分析1、分析方法本文使用时间序列分析方法对我国股票价格与货币供应量之间的关系进行分析。首先，需要选择特定的指标，参考前有的文献，主要对股票收益率及货币供应增长率之间的关系进行分析。第二步，对所获得的指
6、标进行单位根检验（Unit RootTest），确定变量的平稳性，第三步，对变量进行格兰杰因果检验（Granger Causality Test），以确定变量之间的因果关系，最后，建立向量自回归模型（Vector AutoregressionModel）对变量之间的相关关系进行分析，并通过脉冲反应函数来考察变量之间的相互影响。2、指标和数据选取货币供应量作为宏观变量，可能对整个股票市场产生影响，因此考虑股票市场的整体收益率，以上证综合指数的月度收益率作为分析对象进行研究，记为rs，时间跨度为1997年6月2008年6月。为分析不同市场状况下变量之间的关系，还将总体研究区间分为1997年6月20
7、01年5月、2001年6月2008年6月两个阶段。对于货币供应量，选择M0，M1和M2三个级别，计算每个级别货币供应量的月度同比增长率，而不是环比增长率。选择同比增长率的原因，在于货币供应量的变动传导至股票市场有一定的时滞，因此考虑本月货币供应与上年同月货币供应变动（跨度为一年）更能反映股票市场与货币供应之间的关系，分别记为rm0，rm1和rm2。利率作为资金的价格，在一定程度上也能反映市场上的流动性的松紧程度，因此需要同样对利率与股票市场收益率之间的关系进行分析，所选取的利率指标为银行间债券市场7天回购利率，取其月度均值作为研究对象，记为r07。之所以选择银行间债券市场回购利率，是因为银行间
8、市场的规模较交易所市场要大得多，因此该市场的利率更能反映市场上流动性的松紧。3、实证分析结果（1）单位根检验（unit root test）本文使用ADF方法对rs、rm0、rm1、rm2以及r07共五个指标进行单位根检验，检验结果显示，这五个指标均属平稳序列。（2）格兰杰因果检验总区间（1997.62008.6）利用所获得的货币流动性指标，对其与股票收益率之间的因果关系进行Granger因果检验，考察其对股票收益率的影响。注意，由于格兰杰因果检验的结果对于检验所取滞后阶数比较敏感，而DavidsonNMikinnon建议，为保证检验的结果的可靠性，格兰杰因果检验的阶数应越高越好，本文所取阶数
9、为10阶。检验结果显示，在1的显着性水平下，股票收益率可以影响M0和r07，而在10的显着性水平下，股票收益率可以影响M2。同时，在5的显着性水平下，r07与M1可以影响股票收益率，在10的显着性水平下，M0可以影响股票收益率。对于不同货币流动性指标之间的影响关系，可以得出，M0与M2以及M1与r07之间存在一定的关系。不同区间内的Granger检验为考虑不同时期下的股票市场收益率与货币供应量之间的因果关系，将总体区间分为两个阶段，即区间1（1997.62001.5）、区间2（2001.62008.2），通过Granger因果关系检验，可以看到在区间1，即1996年1月至2001年5月这一阶段
10、，仅有M0是股票收益率的原因，而在区间2，则货币流动性与股票收益率之间的相关性就比较显着，其中M0对股票收益率的影响消失，而股票收益率则逐渐成为M0变动的原因。而股票收益率与M1之间互为因果，股票收益率与r07之间同样互为因果，同时股票收益率还可以影响M2。（3）向量自回归及脉冲反应分析总区间（1996.12008.6）接下来建立向量自回归模型对变量之间的关系进行具体分析，模型的滞后阶数的选择采用SIC准则。首先考虑股票收益率对对M0/M2/r07的影响，股票收益率上升10之后，其中M0所受影响最大，而且虽然有所波动，但是总体来说，股票收益率的上升可以导致M0同比增增长率的上升。同样，股票收益
11、率对M2也有一定的正面影响，虽然这一影响比较弱。股票收益率上升的初期会使得回购利率下降，但是随着时间的延续则回购利率则有所上升。下面考虑货币流动性对股票收益率的影响，分析M0与M1两个指标1的增长以及r07增加0.1后股票收益率的反应，可以得到，货币供应量M0与M1同股票市场收益率有正向关系，而r07则与股票收益存在负相关关系。而且货币流动性对股票收益率的影响一般只持续56个月。待添加的隐藏文字内容2分区间运用同样的方法，可以对不同区间的变量进行向量自回归和脉冲反应分析，研究在区间1内M0同比增长率上升1对股票收益率的影响。而分析股票收益率上升10之后，对货币流动性的影响，同样可以看出，股票收
12、益率的上升会引致货币供应量的上升，而债券回购利率与股票收益之间的关系也呈现出先负相关后正相关的关系，这与对总区间的分析基本相同。研究区间2内M1（1的冲击）和r07（0.1的冲击）对股票收益率的影响可以得出，货币供应量M1与股票市场收益率有正向关系，而r07则与股票收益存在负相关关系。同样的这一效应持续大约56个月。三、结论根据上述的分析，可以得出下述结论：（1）从总区间（1997，62008，6）来看，M0与股票市场收益率之间互为因果，且为正相关关系。分区间进行分析，可以发现在2001年6月之前，M0是影响股票收益率的因素，而股票收益率对M0则没有影响，到2001年之后，M0对股票收益率的影
13、响逐渐消失，而股票收益率对M0的影响较为显着。（2）对于M1与股票收益率之间的关系，可以发现在2001年6月之前，两者之间没有明显的因果关系，但是到2001年6月份之后，两者互为因果。总体来看，M1是股票收益率的影响因素。（3）对于M2与股票收益率之间的关系，在2001年之前两者没有明显的因果关系，但是到2001年6月份之后，股票收益率是M2变动的原因，虽然影响比较弱。总体来看，股票收益率是M2变动的原因。（4）对于r07与股票收益率之间的关系，在2001年之前两者之间的关系同样不显着，但是到2001年6月份之后，两者互为因果。从影响程度来看，股票收益率的10的上升只能导致回购利率10BP左右
14、的波动。而回购利率的0.1的波动则可能引起股票收益率0.3的下降。总体来看，两者之间互为因果。综合来看，我们可以发现股票市场的冲击对于货币流动性的影响较弱，而货币流动性的变动会导致股票市场收益率较大幅度的变动。29C91AFE4CED1B6C8795AD9C91AFE4CED1B6C8795AD91AFE4CED1B6C8795AD9C91FE4CED1B6C8795AD29C91AFEDD1B6C87D1B6C8795AD9C91AFE4CED1B6C8795AD91AFE4CED1B6C8795AD9C91FE4CED1B6C8795AD29C91AF95AD9C91AFE4CED1B6C
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