图3：股市受政策影响波动情况
2007年5月30日，财政部凌晨宣布，即日起将证券交易印花税上调至0.3%。上午9点半，沪深股市开盘后出现了放量暴跌的态势，跌幅达6%以上，两市跌停的个股超过900只。6月4日收盘时，沪深大盘分别狂泻8.26%、7.76%。从10月17日开始，股市再度上演暴跌悲剧，一度下跌至4619.51，幅度也多达21.6%。而截至12月19日，两大指数与历史高点相比，跌幅依然分别高达约19.3%和16%。那时股民人数仅几百万到1000万左右。2008年6月10日，央行上调存款准备金率1个百分点，当日股价由3197.40点暴跌到3020.57点。2009年7月29日，央行发布第二季度经济形势分析报告，当日股价由3408.40点暴跌到3251.78点。2009年8月12日，M1增速创历史新高，当日股价由3245.97点暴跌至3106.76点；2009年8月31日，证监会表示股指期货没有时间表，当日股价由2816.72点暴跌到2660.10点。2010年10月15日，地方融资平台贷款清查结果出炉，当日股价由2861.02点暴涨到2971.11点。由此可见，我国股票市场政策市的特点尤为突出。
（六）、小结
2007年，在国家连续采取了一系列紧缩货币政策下，中国证券市场有史以来最红火的一轮大牛市达到了它的顶峰之后一路暴跌。2008年，各国为遏止美国次贷危机引发的消极影响，相继出台了一系列救市的措施，凯恩斯主义的货币政策理论成了解决经济萧条的主要政策工具。国际主要的经济体纷纷大幅降低利率，同时，增加货币供应量，从而稳定金融系统、刺激经济。我国自2008年9月份起五次下调金融机构存贷款基准利率，四次下调存款准备金率，在2009年初宏观调控政策初见成效，一些先行指标有回暖迹象，经济增速过快下滑的局面基本得到遏制。由此可见,货币政策变动是影响股价波动的一个主要因素。
三、货币政策对中国股市的影响的实证分析
随着资本市场的不断发展和完善,我国货币政策变量内生性逐渐增强,不再是货币政策单向地影响股票市场,股票市场反过来也会通过交易效应、资产配置效应、替代效应以及通过影响货币乘数来影响利率和货币供应量。因此，货币政策变量的内生性使得用传统的静态回归分析方法研究货币政策对股票市场的影响存在问题,导致其分析不再是无偏、有效和一致的,从而使分析结果产生误导。所以本文采用向量自回归模型进行分析，将所有的变量都看成是内生变量,避免因为货币政策变量内生性给静态回归分析带来的问题。
（一）货币政策变量的提出与假设
从理论上讲,货币政策主要包括货币数量和利率两项常用工具，对股市的影响机制是不同的:
1 货币数量调整对股票价格的影响机制:根据资产组合理论,投资者持有货币数量增加,使其安全资产比例提高，于是投资者将增加对风险资产的投资,如果风险资产供给数量不变,那么根据供给与需求理论，势必会的导致风险资产价格上升。所以,货币供给量增加,股票价格将上升。
2 利率调整对股票价格的影响机制: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，需求来自投资，而投资和储蓄都是利率的函数，所以资金会随着利率的升降，在储蓄和投资之间相互转化。利率提高，货币的成本增加，促进投资向储蓄转化，从而减少流通中的现金流，导致股价下降。利率下调，货币的成本降低，促进储蓄向投资转化，从而增加流通中的现金流和企业贴现率，导致股价上升。所以，利率提高，股市走低；反之，利率下降，股市走高。
基于以上分析，我们以货币供应量和利率两个指标作为货币政策的变量。
（二）数据来源及样本
我们采用上证综指（SH）代表股票价格水平,货币供应量选M1、M2,样本区间为2007年1月至2011年10月。之所以货币供应量取M1、M2是考虑到货币供应量是我国货币政策的主要调控目标。样本区间之所以选为2007年1月至2011年10月，是因为这个期间我国证券市场和货币政策均出现了较大的变化，具有一定的代表性。利率取30天的平均拆借利率（R），因为在我国目前的利率体系中，同业拆借利率经历利率市场化改革的时间最长，市场化程度也最高，且有一定的基准利率的功能，它比存贷款利率、存款准备金利率等利率指标更能反映货币供求情况。为减少数据的剧烈波动，先分别对上证综指（SH）、货币供应量M1、M2和平均拆借利率（R）取自然对数，分别表示为LSH、LM1、LM2、LR。所有数据来源于wind资讯系统。
（三）单位根检验
时间序列是否平稳，是我们进一步分析的前提，为此，我们对各时间序列进行单位根检验：ADF检验，结果如下：
表1：时间序列的ADF检验表
t-Statistic Prob.* Test critical values: 1% level
Null Hypothesis:LM1 has a unit root -1.932473 0.6217 -4.183247
Null Hypothesis: LM2 has a unit root -3.787653 0.0236 -4.188513
Null Hypothesis: LR has a unit root -0.762507 0.9612 -4.183247
Null Hypothesis: LSH has a unit root 0.010386 0.9951 -4.183247
表2.时间序列一阶差分D（）的ADF检验表
t-Statistic Prob.* Test critical values: 1% level
Null Hypothesis: D(LM1) has a unit root -6.578353 0.0000 -4.189612
Null Hypothesis:
D（LM2）has a unit root -4.572978 0.0038 -4.189612
Null Hypothesis:
D（LR）has a unit root -7.861374 0.0000 -4.189612
Null Hypothesis:
D（LSH）has a unit root -6.082725 0.0001 -4.189612
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
*MacKinnon (2007) one-sided p-values.
结果表明，各序列的ADF检验统计量的值都大于临界值，因此，这些序列存在单位根，是不平稳的，但经过一阶差分后，各序列的ADF检验统计量的值都小于临界值，是平稳序列，说明非平稳序列经过一阶差分平稳，是一阶单整序列，即I（1）。
（四）、协整检验
为了检验LM1、LM2、LR、LSH之间是否存在长期稳定的均衡关系,我们对他们之间进行协整检验。本文采用多变量的Johansen检验法进行检验。
表3：Johansen协整检验表
Sample (adjusted): 2007M01 2011M10
Included observations: 57 after adjustments
Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: LM1 LM2 LR LSH
Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.532867 55.27512 47.86523 0.0087
At most 1 0.386232 24.15620 29.78728 0.1948
At most 2 0.063872 3.467824 15.48572 0.9423
At most 3 0.017468 0.722537 3.841466 0.3953
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (2007) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.531966 31.12781 27.58434 0.0168
At most 1 0.396132 20.67039 21.15162 0.0577
At most 2 0.064971 2.754277 14.26460 0.9617
At most 3 0.017468 0.722537 3.841466 0.3953
Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (2007) p-values
从表中可以看出，不论是迹检验还是最大特征值检验，在5%的显著性水平下，对不存在协整关系和至少存在一个协整关系的假设，检验统计量与临界值都分别存在关系
55.27>47.86, 24.15<29.78；31.12>27.58,20.67<21.15
这表明LM1 、LM2、 LR、 LSH四个序列之间存在且仅存在一个协整关系，标准化的协整系数表如下：
表4：标准化的协整系数表
1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 330.1130
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
LSH LR LM2 LM1
1.000000 -2.275856 -3.723965 3.547613
(0.46527 (3.37386) (3.78157)
进一步的,令协整方程为：
VECM=LSH-2.275856LR-3.723965LM2+3.547613LM1…(1)
从VECM模型可知，LM1、LM2、LR、LSH四个序列之间存在长期均衡的协整关系，但LSH与LM1负相关，有悖经济学原理，因此，我们下面分别以LSH、LR、 LM1 和LSH、LR、LM2进行协整分析：
表5：LSH、LR LM1的协整分析表
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.425137 21.97313 21.24162 0.0387
At most 1 0.078065 3.333515 14.26460 0.9321
At most 2 0.013028 0.528263 3.850367 0.4728
Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (2007) p-values
1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 167.3224
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
LSH LR LM1
1.000000 -1.337342 -1.893285
(0.37864) (0.77260) 货币政策对中国股市价格波动的影响(二)相关范文