论文货币政策对股市影响的实证分析货币银行学解读.docx

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论文货币政策对股市影响的实证分析货币银行学解读

货币政策对股市影响的实证分析

摘要

在现今社会，股市作为一个筹集资金和配置资源的手段，在国民经济中起到了越来越大的作用，学术界对股市的关注和研究也越来越深入。

股市的涨跌受到了经济中各个因素的影响，货币政策就是其中的一个重要因素。

近年我国的市场时常存在大幅波动，牛市熊市不停变换，这跌宕起伏的股票市场让许多投资者不知所措。

与此同时，许多学者也开始从各个角度对我国股票市场大幅波动异常的原因进行分析。

关键词：

货币供应量、货币政策、股票市场

一、绪论

二、货币政策对股市价格影响的理论研究

2.1理论基础

2.1.1凯恩斯学派

2.1.2弗里德曼的新货币数量论

2.1.3理论预期学派的理论

2.1.4Fame的有效市场理论

2.2货币政策对股市传导机制影响的理论综述

2.2.1影响股票市场的诸多因素

2.2.2股票市场变动对经济实体的影响

三、货币政策股市传导机制

3.1我国货币政策传导机制的决定过程

3.2我国货币政策股市传导机制的微观基础分析

3.2.1居民的消费储蓄行为对货币政策股市传导机制的影响

3.2.2企业的通总资行为对货币政策股市传导机制的影响

3.2.3金融机构对货币政策股市传导机制的影响

四、实证分析

4.1三种分析方法

4.1.1Sprinkle分析方法

4.1.2事件研究方法

4.1.3向量自回归分析方法

4.2货币供应量对我国股票市场影响的实证分析

4.2.1变量选取

4.2.2单位根检验

4.2.3Granger因果检验

一、绪论

随着资本市场规模尤其是股票市场的日益扩大，资产价格对实体经济的影响不断增强。

股票市场具有优化配置社会资源,提高资金融通效率,准确揭示价格信息,反应宏观经济态势等功能,是宏观经济的晴雨表。

同时,股票市场还是货币政策信号的重要传导媒介,对货币政策的影响越来越深刻,因此使得近年许多西方国家的中央银行对其货币政策加以适当调整,关于是否应该将股市价格纳入货币政策框架的争论也日益多了起来。

本文主要采取理论研究与实证研究相结合的方式研究从三个方面进行研究：

第一，阐述货币政策对股市价格影响的理论部分，进行综述，然后通过数据引用分析货币政策股市传导机制，最后进行实证分析。

二、货币政策对股市价格影响的理论研究

2.1理论基础

关于货币政策变化对股市的影响，在各大理论流派中都有所描述。

下面本文将从凯恩斯学派、弗里德曼的新货币数量理论、理性预期学派和有效市场理论等角度对该问题的理论基础进行阐述。

2.1.1凯恩斯学派

凯恩斯曾是剑桥学派的重要代表。

凯恩斯将货币需求划分为三种动机，即交易动机、预防动机和投机动机。

凯恩斯认为投机动机是指人们根据对市场利率变化的预测，持有货币以满足从中获利的动机。

投机动机的货币需求对利率的变化极为敏感。

2.1.2弗里德曼的新货币数量论

美国芝加哥教授米尔顿.弗里德曼（M.Frsideman）是货币学派的创始人，他强调货币在经济生活中占有极端重要的位置，并论述了财富持有者如何在货币、债券、股票和非金融资产等多种财富中间进行选择。

弗里德曼等人提出来的货币资产组合模型是一个对证券投资者具有实践指导意义的模型。

因为，如果正如该模型所预测的那样，历史货币供应量中包含了未来股市走势的信息，那么，投资者可以轻易地利用货币供应量的数据对未来股市进行判断，并采取相适应的投资策略。

2.1.3理性预期学派的理论

所谓预期，是指从事经济活动的人，在进行某项经济活动之前，对未来的经济形势及其变化做出一定的估计和判断。

理性预期概念由美国经济学家约翰.F.穆迪在1961年美国《计量经济学》杂志上发表的。

他认为，人们在对未来进行预期时，不仅依靠过去的经验，而且总是尽可能最有效地利用所有可以利用的信息，由此所做出的预期才能说是合理的。

2.1.4Fame的有效市场理论

在货币经济学家发展理性预期理论的同时，金融经济学家也相应发展了金融市场上的预期理论，他们同样也认为:

金融市场上的预期等于运用所有可知信息做出的最佳预测。

金融经济学家把这种理论称为有效市场理论，它是理性预期思想在资本市场的具体体现。

2.2货币政策对股市传导机制影响的理论综述

2.2.1影响股票市场的诸多因素

1、货币政策通过货币供应量影响股票市场

市场业务是指中央银行在金融市场上公开买卖有价证券，以此来调节经济宏观运行中货币供应量的政策行为。

中央银行提高法定存款准备金率，这将在很大程度上限制商业银行体系创造派生存款的能力，就等于冻结了一部分商业银行的超额准备。

中央银行提高再贴现率，对再贴现资格加以严格审查，商业银行向中央银行贷款的资金成本增加，市场贴现利率上升，社会信用的收缩，证券市场的资金供应减少，股票市场中大幅资金的减少将使股票行情走势趋软；反之，如果中央银行降低再贴现率，通常都会导致股票行情上扬。

2、货币政策通过通货膨胀率影响股票市场

货币供应量的变化是通货膨胀率的一个最主要的决定因素，这一点得到无论是凯恩斯学派还是货币主义学派的认可。

而通货膨胀影响股票价值的机理是Tobin的Q理论:

如果一个企业的所有股东都同时出售该企业的所有股票，则该企业的资产被有效售出，就好像被另一个企业收购了一样。

如果股东用出售股票的收入购买商品和劳务，则企业的资产就如同与实体经济中的一揽子商品和劳务作了交换。

3、货币政策通过利率影响股票市场

作为货币政策的重要工具，利率并不是单向地通过商业银行和货币市场来传导其作用过程，它还会通过股票市场这一中介传导其对实质经济的调节作用。

利率对股票价格的影响主要是通过以下三个方面实现的：

利率发生变化会使不同投资工具的收益结构发生相应的变化；利率的变化会对公司的利润产生影响；利率的提高会给银行信贷进行股票抵押买卖或实行保证金买卖的短期股票交易带来较大影响，增大交易成本，引起股票需求下降，从而使股票价格下降。

2.2.2股票市场变动对经济实体的影响

1.市场对消费的影响：

托宾q理论：

理论发挥作用的重要前提条件是：

企业管理层是以企业现有净值最大化即：

企业已发行的股票市值最大化为目标。

描述股票价格上升对投资的促进作用时也具备严格的

“非对称信息效应”又称为“资产负债表效应”、“平衡表效应”：

由于信息的不对称性，借款人总是要比银行具有更多的信息，了解贷款的具体运用方向，再加上逆向选择和道德风险的存在，银行对借款人资金运用的监管成本较高。

导致企业的内源性融资机会成本与外源性融资机会成本之间存在着差异。

2.股票市场对消费的影响

“财富效应”指的是假设在其他条件相同的情况下，资产价格上升所带来的财富增加，并最终导致总消费支出的增加，推动经济的增长。

流动性效应理论认为：

由于耐用品、金融资产具有不同的变现能力即流动性，因此人们在考虑持有何种资产时，会考虑到资产的流动性。

三、货币政策股市传导机制

3.1我国货币政策传导机制的演变过程

在计划经济时期，我国的金融体系为大一统，货币政策的作用途径就只有信贷这一条，各级国有银行按照信贷计划发放贷款，具有较强的计划性。

而我国现在实行间接调控的货币政策。

我国各阶段的货币政策传导机制见表。

改革开放前

（1949

改革开放后20年

（1979-1997）

间接调控初期

（1998-2001）

间接调控

（2001．至今）

主要政策工具

信贷现金计划

信贷现金计划

中央银行贷款

中央银行贷款

利率政策

公开市场操作

中央银行再贷款、利率政策、公开市场操作、存款准金、货币信用规划

辅助政策工具

信贷政策

利率政策

行政手段

利率政策、信贷政策、再贴现、公开市场操作、特种存款

存款准备金、再贴现、指导性信贷计划、信贷政策、窗口指导

窗口指导

操作目标

从贷款规模到基础货币

基础货币

（监测流动性）

从基础货币过渡到短期利率

中介

目标

四大平衡

从贷款规模到货币供应量

货币供应量

（监测利率、汇率）

最终目标

发展经济，稳定物价

稳定货币，并以此促进经济增长

稳定货币，并以此促进经济增长

稳定货币，并以此促进经济增长

3.2我国货币政策股市传导机制的微观基础分析

主要是从居民、企业和银行这三个微观主体的角度来分析其对我国货币政策股市传导机制的影响。

3.2.1居民的消费储蓄行为对货币政策股市传导机制的影响

就居民而言，用于银行储蓄和资本市场市场投资的水平主要取决于以下几个因素：

收入水平的高低，银行储蓄的利息以及股票投资的收益。

一般而言，收入水平越高的居民储蓄率也就越高，在人均收入一定的情况下，收入分配差距越大，社会储蓄率越高；相反，则社会储蓄率越低。

3.2.2企业的投融资行为对货币政策股市传导机制的影响

改革开放之前，政府是最大的储蓄主体，也是最大的投资主体，银行完全附庸于国家财政，这种结构导致了我国企业在投资领域的低效率，严重制约了我国经济的增长。

由于我国上市公司股权结构不合理以及内部人控制现象的存在，使得我国货币政策股市传导机制的效果受到一定的影响，再加上目前我国不同类型企业的融资难易程度不同，导致资金在不同企业间分配具有不平衡性，大企业获得资金相对容易，而中小企业普遍具有融资难的问题，这些因素都限制了我国货币政策股市传导机制的影响范围以及效果。

3.2.3金融机构对货币政策股市传导机制的影响

在金融市场不够发达的国家或者地区，主要是以间接融资为主，货币政策的实施主要是通过商业银行等金融机构进行传导。

基础货币的变动、利率的调整都会引起商业银行存款及其资产的变化。

商业银行等金融机构作为连接企业、居民之间的纽带，对于货币政策作用的发挥起着至关重要的作用。

四、实证分析

4.1三种分析方法

国外主要用三类方法对货币政策影响股市这一问题进行实证研究，分别是图表与回归分析方法、事件研究方法和向量自回归（VAR模型）分析方法。

4.1.1Sprinkle分析方法

Sprinkle第一次系统地将弗里德曼提出的货币资产组合模型应用于对货币政策和股市关系的研究，他用图表分析的方法发现在1918-1963年期间，货币供应量变化的峰值领先股票价格约15个月，低谷值领先股票价格约2个月，因此，他提出股票价格就是过去货币供应量的直接函数。

后来的学者大都用回归分析的方法对这一问题进行研究。

Karan考察了1956年第一季度到1970年第二季度的数据，经过回归发现货币供应量的变化领先S&P500指数2个季度；1-loma&Jaffee和HamburgerKochin也利用回归的方法，得出了与Karan类似的结论。

表IMl供应量变化对权益价格的影响

股指

方法

研究期限

货币供应量领先／滞后股价

Sprinkle（1964）

S&P425

图表分析

领先牛市两个月

Karan（1971）

S&P500

回归

领先股市两个季度

Horne&Jaffe（1971）

S&P500

回归

IQ54-4Q69

领先股市一个季度

Hamburger&Cochin

SPCA

回归

领先股市一个季度

这些实证研究结果表明，货币供应量的变化可以引起股指的变化，货币供应量可以作为股市走势的领先指标，利用货币供应量的数据可以预测未来股票价格的变化。

但是，这些实证研究基本上都是用回归的方法，并以一定期限内的货币存量作为货币政策的衡量指标，这成为滋生问题的源泉。

因为货币的供应与需求从本质上来说是内生变量，它不能简单地用货币存量来衡量。

而且当货币流通速度

4.1.2事件研究方法

事件研究方法主要考察的是货币政策宣告引起的股市即刻反应。

在数据的选择上，也开始用日数据和周数据来代替以往的月数据或季度数据，这样，使得货币政策的宣告事件相对当天股市的反应来说是外生的。

4.1.3向量自回归分析方法

与以前的研究方法最大的不同是，VAR系统中所有的变量都被假设是内生的。

该方法弥补了前期计量方法的不足，可以用来衡量内生变量之间的相互影响，所以一经提出即得到广泛应用。

20世纪90年代后期，很多文章纷纷采用向量自回归的分析方法来判断货币政策对股票收益的影响程度，其原因在于人们发现，随着股票市场规模的不断扩大，不但货币政策对股价有影响，反过来，股票市场的价格变化对货币政策的制定也有影响。

两者之间存在交互影响的关系。

4.2货币供应量对我国股票市场影响的实证分析

4.2.1.变量选取

（1）货币政策选择指标—货币供应量

研究货币政策对股票市场的影响，首先我们应该选择一个指标，它应该最能够代表中央银行货币政策的指标。

指标选择的合适与否直接决定着实证研究的质量以及政策建议的好坏。

指标选择不当不仅不能正确揭示货币政策与股票市场之间的正确相互关系，甚至出现与现实经济运行状况截然相反的结论，这对股票投资者和货币当局就会产生很大的误导。

就目前而言，选择货币政策的代表指标主要有货币供应量、利率。

在市场经济前期，我国主要采用信贷规模作为货币政策的中介目标，而我国从1996年开始重视对货币供应量的调控，将货币供应量作为我国货币政策的重要中介目标。

在筛选货币政策代表指标过程中除了考虑指标应作为我国货币政策的重要中介目标外，还应主要遵循的原则有两个:

一是指标的代表性，指标首先要能够充分代表中央银行的货币政策取向;二是指标的影响性，指标要能够对经济运行与管理过程中产生充分的影响。

（2）股票市场价格选择指标—上证综合指数

股票市场的最基本功能是价值发现和优化资源配置。

股票价格合理与否直接关系着资源配置和宏观经济运行效果。

而货币政策作为一种宏观经济调控的政策在一定的传导机制下对股票市场的价格会产生影响。

因此，在研究货币政策对股票市场影响的实证研究中，与选择合适的货币政策指标相同，也要选取代表股票市场价格行为的指标。

在实证研究过程中，所选取的股票市场代表指标需要代表股票市场价格的综合体现。

在现实生活中，尽管人们经常关注股票市场的价格，但人们更关心的是股票价格的变动。

所以在实证研究过程中我们选取股票指数波动性作为股票市场价格指标的代表。

波动性是指未来价格偏离其期望值的可能性，对期望价格的偏离有两种情况:

一种是有益的偏离，即价格上涨;另一种是不利的偏离，即价格下降。

因此选取上证综合指数作为研究的对象。

因为上证综合指数更能概括我国股市情况，更具有代表意义。

本文选取的样本区间为2001年1月至2011年3月的月度数，数据来源于中国人民银行网提供的统计数据。

由于本文采用的数据为月度数据，所以在应用数据之前采用X11季节调整法消除季节性的影响。

将经过季节性数据处理和对数化处理的流通现金M0、狭义货币M2、广义货币M2、上证综指对数分别记为:

lnM0SA、lnM1SA、lnM2SA、lnS2SA。

4.2.2.单位根检验

（1）单位根检验基本思想

时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。

也就是说，生成变量时间序列的数据的随机过程的特征不随时间变化而变化。

在经济领域中，我们所得到的许多时间序列观测值大多不是由平稳过程产生的，经济变量大多数都有强烈的趋势特征，比如说M2，GDP等，这些经济变量受到震荡和冲击后一般会回到原有趋势的轨迹或者呈现出随机游走的状态，即呈现非平稳状态。

非平稳时间序列在各个时间点上的随机规律是不同的，难以通过序列已知的信息去掌握时间序列整体上的随机性。

关于时间序列的平稳性检验方法，主要有以自相关函数检验为代表的传统方法和以单位根检验为代表的现代方法。

本文着重介绍在数据进行平稳性检验中比较经常用到的一种方法，是基于DavidDickey和WayneFuller的单位根检验（unitroottest）的扩展的DF检验方法，即ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验。

ADF的基本模型如下:

t=1,2,…,T

（1）

其中，

表示一阶差分，a表示截距项，t表示时间趋势项，

表示随机误差项。

滞后阶数p根据AIC准则或SC准则进行选择。

ADF检验的原假设为:

H

:

=0,即序列存在一个单位根，是非平稳的；备择假设为:

城:

H

：

<1，即序列不存在单位根，是平稳的。

若ADF统计值的绝对值小于临界值的绝对值，则不能拒绝H

，这意味着时间序列

含有一个单位根，即该时间序列是非平稳的。

反之，则拒绝H

，接受H

，这意味着时间序列变量

是平稳的。

（2）单位根检验结果

表3-1股票价格与不同层次货币供应量的ADF单位根检验结果

变量

检验形式

（c,t,k）

ADF统计值

1%临界值

5%临界值

10%临界值

结论

lnM0SA

（c,t,2）

-1.796464

-3.4856

-2.8855

-2.5794

非平稳

lnM1SA

（c,t,2）

-0.432206

-3.4856

-2.8855

-2.5794

非平稳

lnM2SA

（c,t,2）

-0.834177

-3.4856

-2.8855

-2.5794

非平稳

lnS2SA

（c,t,2）

-1.521201

-3.4856

-2.8855

-2.5794

非平稳

（注：

ADF检验形式中,c、t、k分别表示截距项、线性趋势向、滞后阶数，加入滞后项是为了使残差项为白噪声。

）

表3-1的ADF检验结果表明,在1%、5%、10%的显著水平下，lnM0SA、lnM1SA、lnM2SA、lnS2SA各个变量的ADF统计值都大于临界值，所以它们都存在单位根，是非平稳时间序列。

为此，就需要判断一阶差分是否平稳。

这也是VAR模型中常用的将不平稳序列通过差分转换成平稳序列方可进行检验。

表3-2DlnM0SA、DlnM1SA、DlnM2SA、DlnS2SA的单位根检验

变量

检验形式

ADF统计值

1%临界值

5%临界值

10%临界值

结论

DlnM0SA

（c,0,2）

-14.42521

-3.4861

-2.8857

-2.5795

平稳

DlnM1SA

（c,0,2）

-14.40177

-3.4861

-2.8857

-2.5795

平稳

DlnM2SA

（c,0,2）

-9.986006

-3.4861

-2.8857

-2.5795

平稳

DlnS2SA

（c,0,2）

-12.00874

-3.4861

-2.8857

-2.5795

平稳

（注：

ADF检验形式中,c、t、k分别表示截距项、线性趋势向、滞后阶数，加入滞后项是为了使残差项为白噪声。

）

而表3-2的ADF检验表明DlnM0SA、DlnM1SA、DlnM2SA、DlnS2SA在1%、5%、10%的显著水平下拒绝单位根零假设,即他们的一阶差分都是一个平稳的过程,所以他们都是一个I

（1）过程。

4.2.3.Granger因果检验

（1）Granger因果关系检验基本思想

格兰杰（GRANGER）因果关系实质上是检验时间序列模型的预测能力,通过F检验来确定,在右边两Y的滞后变量的情况下,变量X的滞后变量在统计上是否具有显著性来解释Y的变动,如果存在之后变量Y的滞后变量下,X得知后变量在统计上不具有显著性的解释Y,则我们说Y不是格兰杰原因。

简单的格兰杰因果关系检验模型是:

（2）

（3）

前面所说的因果关系定义意味着是导致的原因,只要公式

（2）中的一些不为零。

同样,是导致的原因,只要公式（3）中的一些不为零。

如果两种情况同时出现,就存在相互影响的机制。

在检验的结果中应该拒绝的是F值较大和显著水平较小值。

（2）Granger因果关系检验结果与解释：

利用货币供应量的信息是否有助于提高对股市的预测能力呢?

为了将研究做得比较细致,我们同时对lnS2SA分别与lnM0SA、lnM1SA、lnM2SA做了GRANGER因果关系检验,结果如下:

表3-3lnS2SA与lnM0SA的Granger因果关系检验:

NullHypothesis:

Obis

F-Statistic

Probability

LNM0SAdoesnotGrangerCauseLNSZSA

121

0.60644

0.54701

LNSZSAdoesnotGrangerCauseLNM0SA

1.63274

0.17617

（注:

显著性水平表示接受零假设的概率,数字越小,说明自变量预测因变量的能力越强。

下同）

表3-4lnS2SA与lnM1SA的Granger因果关系检验:

NullHypothesis:

Obis

F-Statistic

Probability

LNM1SAdoesnotGrangerCauseLNSZSA

121

2.56811

0.08103

LNSZSAdoesnotGrangerCauseLNM1SA

5.59769

0.00678

表3-5lnS2SA与lnM2SA的Granger因果关系检验:

NullHypothesis:

Obis

F-Statistic

Probability

LNM2SAdoesnotGrangerCauseLNSZSA

121

1.97079

0.16184

LNSZSAdoesnotGrangerCauseLNM2SA

3.33112

0.02819

表3-3至表3-5说明lnM0SA不是lnS2SA的Granger原因，但lnS2SA在17.62%的显著性水平下是lnM0SA的Granger原因；且lnS2SA分别在0.678%，2.82%的显著性水平下是lnM1SA、lnM2SA的Granger原因，同时lnM1SA、lnM2SA分别在8.10%，16.18%的显著性水平下是lnS2SA的Granger原因。

说明我国股市和M1，M2之间存在着双向Granger因果关系。

从不同层次的货币供应量来看,其与股市价格的相关程度是不一样的。

其中狭义货币供应量M1与股市价格的关系最密切,在a=8.103%的显著性水平上,M1是股市价格的变动原因,而其他层次的货币供应量M0、M2与股市价格的关系则相对不够显著。

表3-3、表3-4、表3-5揭示的股市价格与货币供应量之间的互馈关系也表明,一旦货币供应量增加,将明显引致,而股市价格上升又会在一定程度上推动股市中货币供应量进一步增加,二者相互影响、互相强化,形成了一个复杂的循环变动。

因此货币政策（货币供应量）与股票市场的关系可以定性为互为因果关系。

结论

本文运用实证研究的分析方法，对我国货币政策股市传导机制进行研究，并通过对不同市况下货币政策股市传导机制的研究分析，在综述国外该领域理论和实证研究的基础上，研究的重点是货币供应量和利率变化对股票市场的影响，并得出以下结论：

1）利率的突然变化会对股市产生重大影响，其影响力度依赖于市场对该事件的预期。

一般来说，利率下调能导致正的超额收益，但其影响方向同时还依赖于当时的宏观经济状况，必须具体分析。

2）在货币政策能够影响股市的前提下，当局应该将股市纳入制定货币政策的考虑范围，并适度干预资本市场，确立正确的货币政策调控目标，加强货币市场与资本市场的联系，并同时提高金融监管的协作水平。

3）导致我国货币政策股市传导