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長征的小故事范文1

關鍵詞：弱有效性；ADF檢驗；游程檢驗；上海股票市場；

一、引言

我國股票市場在過去的二十年里得到飛速發展，但是在實際的運行過程中，市場效率并沒有得到有效提高，存在著一些亟待解決的問題。

盡管之前對我國股票市場有效性的研究不少，股市是在不斷向前發展的，所以對其有效性的研究應該是一個長期的跟蹤過程。本文選取上證A股指數日收盤價，樣本區間為2008年9月1日至2011年9月30日，樣本數為752，避免因樣本個數不足而導致的結論不準確的問題，主要利用兩種檢驗方法對我國股票市場進行實證分析。

二、上海股市弱有效性實證分析

(一) 股票價格的隨機游走模型

股票價格序列滿足隨機游走則該市場達到弱有效，而不滿足隨機游走的市場則不一定是無效率市場。反之，一個達到弱有效的股票市場應當符合“隨機游走”的隨機過程，但無效市場則一定不遵循隨機游走假設。假設股票價格服從簡單隨機游走過程，以和分別表示t日和t-1日的股票收盤指數，為股價變動隨機擾動項，則有。定義為一個白噪聲序列，則E ()=0。D()=E()= <?？疾旃善笔袌鍪欠穹线@一隨機過程，也就是進行單位根檢驗。本文采用ADF 檢驗(Augmented Dickey-Fuller Text)，考慮一個不含常數項的AR(1)過程：

           

單位根檢驗的原假設為：H0：=1，備擇假設為：H1：<1

應用軟件Eviews 5.0對上證A股指數進行ADF檢驗，得到結果為：(見表1)

表1：序列的單位根檢驗結果

ADF單位根檢驗顯示，即使在1%的置信水平下也不能拒絕原假設,即服從簡單隨機游走過程。

（二）股票收益率序列的游程檢驗

游程檢驗是一種檢驗證券價格波動模式的非參數方法，它通過測試價格變化的標志來對股票收益率的相關性進行檢驗，可以避開隨機游走模型對隨機誤差項方差有限或協方差穩定等條件的要求，而且可克服序列相關檢驗易受極端值的影響。證券價格連續性地單向上升或下降的過程就為一個游程。當樣本足夠大時，總游程數趨于正態分布。如果證券市場是弱有效的，則在一定顯著水平下，總游程數服從正態分布。

在大樣本下，總游程數R趨于正態分布，則服從標準正態分布N(0，1)，其中E(R)為總游程數的平均值，, 為總游程數的標準差， (為股價變動的總天數，為股價上升天數，為股價下降天數)

取一定的顯著水平： (或0.01)，求出臨界值，若Z的絕對值大于臨界值，則拒絕假設，即Z不服從N(0,1)分布，股市不具有弱式有效性；反之，則達到弱式有效性。

對上證A股指數日收益率序列應用SPSS 16.0軟件進行游程檢驗可以得到表2。

表2：序列游程檢驗

由游程檢驗的結果可知，原收益率序列中比中位數小的樣本為375，大于等于中位數的樣本為376，總游程數為365，相伴概率為0.401，即接受原假設，收益率序列為平穩隨機序列。

三、結論

上面運用ADF單位根檢驗和游程檢驗，考察了上證A股市場2008年9月1日至2011年9月30日的日收益序列，單位根檢驗接受上海股票市場的隨機游走性和序列相關檢驗接受上海股票市場日收益率的平穩隨機性，因此，可以認為系列的改革和有力措施之后，上海股票市場已經能夠滿足弱有效性。

參考文獻：

.長沙：湖南大學出版社，2008：155-156.

作者簡介：

賈延超(1981年7月)，男，河南省濮陽市，碩士研究生在讀，就讀于北京物資學院產業經濟學專業。研究領域：金融研究。

長征的小故事范文2

【關鍵詞】行業板塊 聯動效應 關聯規則

一、前言

隨著市場經濟的不斷推進，我國股票市場日益繁榮，股票投資已成為人們經濟生活中不可或缺的一部分。在股票市場中，板塊與板塊之間，股票價格或收益率的波動常常存在著顯著的聯動效應?；仡櫸覈善笔袌龅陌l展歷程，不難發現每一波大行情往往都是由一個或數個板塊所帶動的，借助板塊的聯動效應，將有利于投資者及時發現市場熱點，增強交易的盈利性；并適度調整資產組合，降低投資風險。對監管機構而言，股票市場聯動效應的強弱可以用于衡量風險傳遞的可能性，為其制定市場監管機制提供借鑒。

本文基于數據挖掘的視角，利用關聯規則挖掘的Apriori算法，分析我國股票市場行業板塊聯動效應，旨在挖掘出我國行業板塊指數間潛在有用的聯動關聯規則。

二、相關理論與方法介紹

事物存在普遍的聯系，I1發生時，I2也有可能發生，如在美國買啤酒的人極有可能買尿布，類似于“I1發生時，有n%的可能I2會發生”的規律被稱之為關聯規則（Association Rule），其中I1稱為規則的前項（Antecedent），I2稱之為規則的后項（Consequent）。I1與I2同時發生的概率稱之為支持度（Support），支持度反應了I1與I2同時出現的頻繁程度；I1發生時，I2發生的概率稱之為置信度（Confidence），置信度反應了關聯規則的可靠性。關聯規則挖掘實際上就是在大量數據中，尋找同時滿足用戶給定的最小支持度（Minsupport）和最小置信度（Minconfidence）的關聯規則的過程。1994年Agrawal等人給出的Apriori算法為關聯規則挖掘最具代表性的算法，該算法沿用至今，一直作為新興的關聯規則挖掘算法的理論基礎。

三、實證分析

（一）數據選取與預處理

為了較為系統和全面地研究我國股票市場行業板塊間的聯動效應，本文選取了來自大智慧軟件（大智慧ver7.0版）2008年12月24日到2013年10月30日的30個行業板塊指數――保險、電力、電器、電子信息、房地產、紡織服裝、鋼鐵、工程建筑、化工化纖、供水供氣、機械、計算機、建材、交通工具、交通設施、教育傳媒、旅游酒店、煤炭石油、釀酒食品、農林牧漁、券商、商業連鎖、通信、外貿、醫療、儀電儀表、銀行類、有色金屬、運輸物流、造紙印刷。為消除異常值對實證結果的影響，這里對板塊指數日開盤、最高、最低、收盤價格取算術平均數作為衡量股票價格的指標，在此基礎上，計算每日的漲跌幅。

為了關注行業板塊間“較大幅度”的同漲（同跌）效應，同時考慮各行業板塊的實際漲跌幅度，故而選擇1%為最小漲跌幅度，當上漲（下跌）幅度≥1%時，則認為板塊指數上漲（下跌）。

（二）聯動效應分析

由表1可見，有意義的同漲聯動效應主要集中于外貿、建材、機械、電子信息、紡織服裝、計算機、造紙印刷、儀電儀表、農林牧漁、化工化纖、工程建筑、通信這12個板塊之間。電子信息板塊上漲時，計算機板塊有81.82%的可能性會在同一天上漲；化工化纖板塊上漲時，電子信息板塊有82.82%的可能性會在同一天上漲；化工化纖板塊和電子信息板塊同時上漲時，計算機板塊有88.8%的可能性會在同一天上漲，農林牧漁（紡織服裝）有84.23%的可能會在同一天上漲，外貿同一天上漲的可能性為83.82%，造紙印刷（建材）的可能性為82.57%，儀電儀表（機械）可能性為80.91%，可見化工化纖板塊、電子信息板塊與多個板塊間存在同漲的聯動效應，這點應予以重視。

由表2可見，有意義的同跌聯動效應主要集中于供水供氣、外貿、建材、機械、電子信息、紡織服裝、計算機、儀電儀表、化工化纖、交通工具這10個板塊之間。電子信息板塊下跌時，計算機板塊有83.27%的可能性會在同一天下跌，化工化纖有80.48%的可能性會在同一天下跌；化工化纖板塊下跌時，外貿板塊有85.6%的可能性會在同一天下跌，儀電儀表同一天下跌的可能性為81.6%，紡織服裝的可能性為81.2%，電子信息（機械）的可能性為80.8%，可見化工化纖板塊、電子信息板塊與多個板塊間同樣存在著同跌的聯動效應，這可能與造成板塊同漲（同跌）的政治、經濟或是社會因素存在一致性有關。

四、結論

本文利用關聯規則挖掘的Apriori算法，全面分析了我國股票市場30個行業板塊間的聯動效應，所獲得的關聯規則有助于投資者做出更加理性的投資決策；股票市場聯動效應的強弱可以用于衡量風險傳遞的可能性，故而這些規則也可為市場監管機制的制定提供借鑒。由于沒有考慮板塊間的聯動效應具有一定程度的滯后性，即同漲（同跌）聯動效應不一定在同一天出現，挖掘到的關聯規則具有局限性。股票的價格往往是政治、經濟、社會等因素共同作用的結果，股票價格具有隨機性特征，即過去的數據所提煉出來的規則在將來不一定有效，為了提高決策的有效性，實際應用中應該將關聯規則挖掘的結果與傳統的技術分析以及基本面分析相結合。

參考文獻

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[2]毛國君，段立娟，王實，等.數據挖掘原理和算法[M].第二版.北京：清華大學出版社，2007：67-73.

[3]汪赫瑜，王偉.股票間關聯規則的挖掘算法[J].中國科技信息，2008，05：155-156.

長征的小故事范文3

2月20日，經國務院批準，中國證監會決定允許境內居民以合法持有的外匯開立b股帳戶，交易b股股票。低迷不振近8年的b股市場由此迎來了今天的火爆場面，但這一政策所產生的效應是深遠的，其影響決非僅僅限于b股市場，以下就此做出簡要分析。

一、對b股二級市場的影響

b股市場在向國內個人投資者開放前股票數量僅有114只，市值不足63億美元，平均市盈率滬市19倍左右，深市則僅為11倍。而b股潛在的資金供給（目前國內可統計的外幣個人存款）約790億美元，a股市場的平均市盈率約為52倍，巨大的資金供給和a、b股價差效應推動了b股市場的上升行情。2月28日復盤后出現連續5個交易日的無量漲停，經過兩個交易日的短暫調整后，b股市場再續升勢，至3月23日滬市b指漲幅已逾80%，深市則超過160%.

由a、b股兩個市場不僅仍然存在交易幣種的巨大差異，其投資主體亦不相同，b股市場的復活、流通性的提高會再度吸引一部分外資入市，但這部分資金預計以港、臺資金為主，美、英等國的側重于中長線理性投資的基金機構大幅度介入的可能性較小。由于受到人民幣在相當長的一段時間內資本項目仍然不能夠自由兌換等因素的影響，a、b股自然在短期內（5——10年）難以合并，因而可以判斷經過此輪行情過后a、b股價格仍然不會并軌，我們認為對于同時公開發行a、b股的上市公司，預計其b股價格至多為a股股價目的70%.若以b股市場達到a股市場平均市盈率的70%計算（36倍），滬市b指在此波行情的上漲幅度最高可達90%，深市b指可達220%，也就是說目前滬市b指繼續上揚的可能性不大，而深市b指仍有一定的上漲空間（最高可達2800點）。

以上是在既有的市場規模和潛在的資金供給等因素后作出的判斷，并未考慮到未來b股市場大幅擴容的情況。我們認為，b股市場的潛在入市資金仍是有限的，即國內個人外幣存款中不會有太高的比例入市，而20倍以上的二級市場市盈率對眾多的擬發行企業已具有較大的吸引力，若大量的符合條件的大中型企業入市籌資，則將會對二級市場構成較大的壓力。

目前a股市場的平均市盈率約為52倍，人民幣當前的一年期實際存款利率為1.8%，而美元利率為5%，從機會成本的角度考慮，b股市場的市盈率將在20倍左右。在預期a、b股未來最終將合并的效應下，同時若a股市場不出現大的震蕩的情況下，可以預計，b股市場的平均市盈率將在20倍到36倍之間。

二、對b股一級市場的影響

由于深滬b股的二級市場市盈率均已升至20倍以上，而一些績優股如粵電力b市盈率也近20倍，市場籌資功能再度顯現。但由于含b股的上市公司a股市場籌資的渠道已打開，a股的發行市盈率將更高，因而有條件增發a股的b股上市公司仍然會選擇發行a股。不過由于增資發行b股和前一次發行a股之間的間隔時間可以少于12個月，因而增發b股在某些特定情況下仍將為部分上市公司所采用。

而通過發行b股實現上市也已向企業完全放開，不受所有制的限制，只是以前受制于二級市場低迷。根據1999年6月下發的《關于企業發行b股有關問題的通知》，申請發行b股的企業：可以是國有企業、集體企業及其他所有制形式的企業，原則上應為已經設立并規范運作的股份有限公司，必須符合《國務院關于股份有限公司境內上市外資股的規定》所列條件，能夠適應國際投資者的要求，成熟一家，發行一家。因而在市場條件許可的情況下，一些不能夠順利發行a股的企業也還會選擇通過發行b股的方式進入資本市場，何況對不少外資企業來說，發行b股可以更容易為各方所接受。

因而可以判斷，b股一級市場將再度啟動，上市企業可能主要是外資企業、前期做了發行b股部分準備工作的企業以及受到某些限制無緣進入a股市場的企業，但一級市場能夠實現多大程度的繁榮目前仍難以預料。因為一旦b股市場的擴容開始，特別是大規模、頻繁的b股發行，將對b股二級市場行情造成一定程度的打擊，甚至再度低迷，這反過來又會影響到一級市場的活躍。

三、對a股市場的影響

b股二級市場的活躍對a股市場的影響主要體現在三個方面：

一是b指走高在一定程度上推高兩市綜指，有助于塑造大盤穩定上揚的態勢。這一點已經體現出來，但由于b股市值與a股上市公司市值相比比重太小，總體影響有限。

長征的小故事范文4

關鍵詞：美國貨幣政策；溢出效應；價格示范效應

作者簡介：袁鵬(1972-)，男，河南唐河人，河南財經學院金融學院講師，中山大學嶺南學院博士研究生，主要從事貨幣政策、金融機構與金融市場研究。

中圖分類號：F830.9　文獻標識碼：A　文章編號：1006-1096(2010)01-0046-04　收稿日期：2009-09-01

一、文獻的簡要回顧

與本研究相關的文獻主要有三類：一類是有關貨幣政策溢出效應效果研究；另一類是有關貨幣政策溢出效應傳導機制研究；還有一類是有關美國貨幣政策對我國經濟的溢出效應研究。

國內外有關貨幣政策對本國股票市場影響的研究文獻較多。總的來講，穩健的結論認為貨幣政策影響本國股票市場的回報。例如，美國聯邦基準利率提高1％，美國股市下降5.3％(Bernanke et al，2005)，5.5％(Ehrmann et al，2004)，6.2％(Rigobon et al，2004)，7％-9％(Bjornland et al，2009)。孫華好、馬躍(2003)對我國股票市場實證研究后認為利率影響股票價格，而貨幣數量對股票市場不起作用。殷波(2009)的研究表明中短期內貨幣政策對股票市場回報水平存在顯著影響，并表現出較強的非對稱效應。

然而，在美國貨幣政策對外國金融市場影響的研究方面，研究文獻相對較少，結論存在爭議。例如，Mann等(2004)用月度資料實證研究了6個國際股票指數對美國貨幣政策的敏感性，結論是美國貨幣政策變量幾乎不能解釋和預測國際股票回報。Ehrmann和Fratzscher(2006)通過對全球50個股票市場的研究表明美國聯邦基金利率上調100個基點全球股市回報平均下降約3.8％，范圍從0到10％。

貨幣政策溢出效應的傳導機制大致有三種：金融渠道，貿易渠道和心理渠道。例如，Cushman和Zha(1997)以加拿大為案例，研究發現匯率是貨幣政策溢出效應最重要的傳導渠道。Kim(2001)用低頻數據在VAR框架下作了實證研究，認為利率是貨幣政策溢出效應最重要的傳導渠道。Dong He等(2008)認為外部沖擊可透過實質經濟與金融市場渠道，以及投資者、消費者情緒傳導至另一經濟體。

葉輔靖(2008)定性分析了美國貨幣政策對中國出口、通貨膨脹的影響。Johansson(2009)在誤差修正模型框架下證明，聯邦基金利率是中國實際產出的Granger原因，而美國貨幣供給對中國產出無明顯影響。莊佳(2009)的實證檢驗也表明美國貨幣政策對中國產出存在著正向的溢出效應，但在短期美國貨幣政策沖擊對我國產出變動的貢獻率要小于其對G7國家的影響。吳宏、劉威(2009)實證研究發現美國貨幣政策對我國貿易順差波動影響尤為顯著。就筆者所知，迄今尚未有在SVAR模型框架下實證檢驗美國貨幣政策對我國金融市場影響的文章，本文試圖填補這方面的空白。

二、模型的設定、變量選取和數據說明

(一)結構向量自回歸模型

在研究貨幣政策傳導及其溢出效應時，結構向量自回歸是最常用的方法。標準的向量自回歸模型可以表述如下：

Xt＝A0＋A1Xt-11＋L＋ApXt-p＋et　(1)

其中Xt代表n'1內生變量向量。A0為n'1的常數矩陣，A1，L Ap為n'n的系數矩陣，p為最大滯后階數，ei為n'1的向量白噪聲擾動項。

如果行列式det(L)的根都在單位圓外，(1)式滿足平穩性條件，可以將其表示為無窮階的向量移動平均形式VMA(￥)

Xt＝B(L)et

(2)這里忽略了常數項。B(L)是滯后算子L的參數矩陣。

假設正交結構擾動項ut可以表示為擾動項et的線性組合，即

et＝Sut

(3)其中S為n'n的矩陣，由(2)、(3)式可得SVAR模型如下：

Xt＝B(L)Sut

(4)

Christiano等(1998)將Xt。中的變量區分為三塊：第一塊變量Xt。的當期值出現在貨幣當局t期的信息集，即貨幣政策決策規則中包含這些變量的當期值；第二塊變量X2,是貨幣政策工具變量；第三塊變量X3t。的當期值不出現在貨幣當局t期的信息集。Christiano等(1998)證明，只要正確選取X1t、X2t、X3t。中的變量，使其滿足分塊遞歸的要求，采用Chol-esky分解，X2t對應的結構型沖擊就可以被識別。

(二)變量選取和數據說明

參照已有貨幣政策研究的模型設定，選取如下經濟變量來構建本文的SVAR模型。美國產出(yt)、美國通貨膨脹(pt)、聯邦基金利率(rt)、美國股票市場真實回報(st)、我國股票市場真實回報(pt)和聯邦基金利率作為美國貨幣政策變量，被大部分文獻所采用。美國產出、美國通貨膨脹作為影響美國貨幣政策的宏觀變量出現在貨幣當局期的信息集內，也是可能影響我國股票市場真實回報的重要外部變量。美國股票市場真實回報是深受美國貨幣政策影響的變量，也是可能對我國股票市場真實回報有價格示范效應的外部沖擊變量。鑒于美國經濟規模龐大，假定所有美國變量都會對我國股票市場真實回報產生同期影響，我國股票市場真實回報不會對美國變量產生同期影響。因此有

X1t＝(yt，Pt)'X2t＝(rt) X3t＝(st，pt)'從而，(4)式可以表示為：

根據數據的可獲得性，本研究使用1996年2月-2009年9月的月度數據。美國產出用美國工業生產指數增長年

率表示；美國通貨膨脹用美國消費者物價指數(經季節調整)的環比增長年率表示；聯邦基金利率用年率表示；美國股票市場真實回報用標準普爾500指數月度真實回報率代表，我國股票市場真實回報采用上證綜合指數月度真實回報率代表。上述股票市場真實回報率用經消費者物價指數調整后的股票價格指數取對數再差分計算得到。數據來源為中經統計專網、BvD數據庫。

三、實證結果分析

(一)模型滯后階數確定及平穩性

經單位根檢驗(結果如表1所示)，模型中的變量除聯邦基金利率在0.10的顯著水平平穩外，其他變量都在0.05的顯著水平上平穩。因此，模型的移動平均表示VMA(￥)是收斂的。參照Likelihood Ratio(LR)原則，選擇6項滯后建VAR(6)模型。模型特征多項式所有的特征值都落在單位圓內，滿足平穩性要求。模型殘差的自相關LM檢驗值為27.59，p-value為0.32，拒絕殘差有自相關；模型殘差的White異方差檢驗值為969.64，p-value為0.05，可以視為不存在異方差。

(二)美國貨幣政策對我國股票市場的影響及傳導機制分析

利用脈沖響應函數可以考察美國貨幣政策沖擊對我國股票市場真實回報的動態影響。本研究分析的是當美國變量產生Cholesky一個標準差的沖擊時，我國股票市場真實回報變化的動態路徑。同時，配合上、下兩個標準差的置信區間討論，能夠清楚看到美國沖擊是否具有統計上顯著的影響力。

SVAR模型的脈沖響應函數如圖1所示：選定24期作為觀察動態影響的期間，橫軸代表沖擊發生后的期數，縱軸表示我國股票市場真實回報對各個變量的響應，單位是百分點，實線表示脈沖響應函數曲線，兩條虛線代表兩倍標準差的置信區間。從脈沖響應函數圖上可以清楚看到，美國的產出、通貨膨脹、聯邦基金利率、美國股票市場真實回報產生Cholesky一個標準差的沖擊時，分別會對我國股票價格產生不同程度的影響。

當美國聯邦基金利率產生一個標準差的沖擊時，如圖1(c)所示，我國股票市場真實回報除第3期為負向反應，其他各期大致呈現正向波動的反應，其中在第1期股票價格上漲1.06％，統計上比較顯著，在第5期達到最大值1.56％，而且呈現統計上顯著的正向反應，第13期之后則反應逐漸平穩。此結果顯示當美聯儲采取緊縮性的貨幣政策，投資者會產生美國乃至全球通貨膨脹趨緩的預期，令投資信心增加，我國股票市場真實回報上升。

當美國通貨膨脹產生一個標準差的沖擊時，如圖1(b)所示，我國股票市場真實回報從第1期開始表現為負向反應，股票市場真實回報下降0.6％，負向反應在第4期達到最大值1.9％，而且在統計上顯著不等于零。隨后振蕩收斂，第12期之后的沖擊反應才逐漸平穩。該結果顯示當美國通貨膨脹上升，在人民幣與美元匯率保持相對穩定條件下，投資者預期我國未來通貨膨脹上升，股票市場真實回報下降。

當美國產出產生一個標準差的沖擊時，如圖1(a)所示，我國在第1期表現為負向反應，股票市場真實回報下降0.56％，在第2期達到上升的最大值1.38％，而且在統計上顯著異于零。該結果說明，從統計顯著性的意義上來講，我國股票市場真實回報對美國產出沖擊的反應是正面的，美國經濟的增長帶動投資者對我國企業尤其是出口導向型企業的盈利向好預期，我國股票市場真實回報上升。

當美國股票市場真實回報產生一個標準差的沖擊時，如圖1(d)所示，我國股票市場真實回報從第1期開始產生正向反應，回報上升0.7％，隨后除3、7、12期為負的反應外，其余各期均為正的反應。此結果說明美國股市對我國股市有一定的價格示范效應，但結合2倍標準差的置信區間分析，不具有統計的顯著性。

綜上所述，美國聯邦基金利率在第5期對我國股票市場真實回報沖擊十分明顯，美國通貨膨脹在第4期對我國股票市場真實回報沖擊顯著，美國產出在沖擊發生后第2期對我國股票市場真實回報沖擊十分明顯。在考察的24期內，美國股票市場真實回報對我國股票市場真實回報沖擊在統計上不顯著。因此，可以認為美國貨幣政策對我國股票市場溢出效應的傳導機制主要是通過美國產出和通脹的沖擊，影響投資者對企業未來業績的預期實現的，而美國貨幣政策溢出效應經由美國股票市場價格示范效應傳遞的機制不顯著。

(三)美國貨幣政策在我國股票市場真實回報的要素貢獻

預測誤方差分解反應當一個變量沖擊對某一內生變量變動的相對重要性。因此，可以用預測誤方差分解來討論4個外部變量對我國股票市場真實回報的動態影響。有關我國股票市場真實回報的預測誤方差分解的結果如表2。

整體而言，我國股票市場真實回報解釋其本身波動的比例最大(71.12％-96.26％)，至于其他部分，美國通貨膨脹、聯邦基金利率解釋能力較好，美國股票市場真實回報的解釋能力較小，不足2％。

縱向來看，美國貨幣政策在第一期解釋我國股票市場真實回報波動的比重為1.81％，隨后逐步增大，在沖擊發生后第13期達到最大值7.43％，然后逐步下降，在第24期為7.33％，可見，美國貨幣政策對我國股票市場的溢出效應是短期的。美國產出在第一期解釋我國股票市場真實回報波動的比重為0.52％，在第二期陡然升至3.47％，在第8期超過5％，然后緩慢上升，在16期超過6％，24期達到6.49％，凸顯美國經濟經濟增長影響我國股票市場真實回報的長期波動。美國通貨膨脹在第一期解釋我國股票市場真實回報波動的比重為0.59％，快速升至第3期的3.11％，第4期的7.79％，第5期的10.8％，第13期后穩定在13％左右，美國通貨膨脹在解釋我國股票市場真實回報波動的比重上升較快，顯示投資者對美國通脹向全球傳遞的擔憂。美國股票市場真實回報在第一期解釋我國股票市場真實回報波動的比重為0.82％，隨后在波動中緩慢上升，第16期大于1.5％，第24期達到1.67％，解釋我國股票價格波動的比重較小。

橫向來看，在沖擊發生后第1期，聯邦基金利率是除我國股價自身之外解釋能力最強的，達1.8％，而其他因素的解釋能力都不足1％。在第2期和第3期美國產出成為我國股價自身之外解釋能力最強的，從第4期開始通貨膨脹成為解釋能力最強的因素。由此可見，在短期內，我國股票市場真實回報對美國貨幣政策的反應是最敏感的。在中長期，美國經濟的基本面比貨幣政策更能解釋我國股票市場真實回報的波動。

四、主要結論及研究展望

筆者在SVAR模型框架下分析美國貨幣政策及其他美國經濟、金融因素對我國股票市場的溢出效應。參照Chris-tiano等(1999)的分塊方法，按照變量當期值是否出現在貨幣當局的信息集將變量分為3塊，從而可以恰好識別SVAR模型。在此基礎上使用1996年2月-2009年9月的月度數據，就美國貨幣政策對我國股票市場真實回報的溢出效應進行了實證檢驗。實證結果表明：

第一，美國貨幣政策對我國股票市場真實回報具有顯著的溢出效應，即擴張性的貨幣政策使我國股票市場真實回報下降。以向前預測24期來觀察，當美國聯邦基金利率產生一個標準差的沖擊時，我國股票市場真實回報除第3期產生負向反應，其他各期大致呈現正向波動的反應，其中在第l期股票市場真實回報上漲1.06％，統計上比較顯著，在第5期達到最大值1.56％，呈現統計上顯著的正向反應。

第二，在短期，美國貨幣政策沖擊對我國股票市場真實回報波動貢獻大，而在中長期美國的通貨膨脹、產出沖擊貢獻大。在沖擊發生后第1期，聯邦基金利率是除我國股價自身之外解釋能力最強的，達1.8％，而其他因素的解釋能力都不足1％。在第2期和第3期美國產出成為我國股價自身之外解釋能力最強的，從第4期開始通貨膨脹成為解釋能力最強的因素。

長征的小故事范文5

關鍵詞：貨幣政策 信息傳導 實體經濟傳導

貨幣政策傳導機制包括“貨幣觀”和“信用觀”?！柏泿庞^”主要包括凱恩斯學派和貨幣主義學派，他們都認為貨幣政策的傳導是通過“貨幣途徑”完成的，不同之處在于前者強調“貨幣價格”途徑，后者強調“貨幣數量”途徑。凱恩斯主義認為貨幣政策變化先引起利率變化，從而影響實際投資，最終影響產出。而貨幣主義認為貨幣政策除了通過利率變動來影響產出，也可以通過其他資產如股票、房地產和外匯的價格變動影響產出，因此也就有了貨幣政策的股票價格傳導渠道。貨幣政策通過“股票價格”傳導會產生“財富效應”，貨幣政策“財富效應”主要是通過影響消費者家庭財富來改變消費，從而影響產出。本文試圖通過實證分析來觀察我國貨幣政策的股票市場傳導渠道是否暢通，最終是否對消費產生影響。

文獻回顧

貨幣政策的股票價格傳導渠道可以分為兩階段：第一階段，信息傳導，即貨幣沖擊傳導到股票價格，把信號傳遞給消費者；第二階段，實體經濟傳導（即財富效應），即消費者根據貨幣沖擊的信號調整消費（Chami，R.，Casimano，T.，Fullenkamp，C.，1999）。因此對貨幣政策的股票價格傳導渠道的研究不僅要考慮貨幣政策對股票收益率的影響，還要考慮股票收益率變動的財富效應如何影響消費。

早期對這一問題的研究主要集中于貨幣供給是否能夠預測股票收益，即貨幣政策的傳導是否存在股票信息傳導渠道。最初有部分學者提出過去的貨幣供給能夠預測股票收益，Homa & Jaffee（1971）的研究結果表明，股票價格由三個變量決定：股利水平和增長速度，無風險利率和風險溢價。無風險利率由貨幣供給決定，因此貨幣供給會影響股票價格，他們得出股票價格與貨幣供給正相關。這種觀點很快受到挑戰，Rozeff（1974）對股票收益和貨幣變量建立簡單回歸模型，得出過去的貨幣供給不能預測股票收益，而當期和未來的貨幣供給變動與股票收益相關。后來的研究多是把利率、貨幣供給等當作宏觀經濟變量之一，研究不同國家的股票收益與宏觀經濟變量之間的關系。Mukherjee & Naka（1995）用向量誤差修正模型分析了日本股票市場與匯率、通貨膨脹、貨幣供給、實際經濟活動、長期政府債券利率、短期拆息率之間的關系。Thorbecke（1997）通過建立VAR模型分析聯邦基金利率和股票收益率等變量之間的關系，得出貨幣政策會較大程度影響股票收益，擴張性（緊縮性）的貨幣政策會使股票收益率上升（下降）；股票價格與長期利率負相關，與貨幣供給、短期利率、工業產出、物價和匯率呈正相關關系。Ratanapakorn & Sharma（2007）通過研究美國股價指數與六個宏觀經濟變量之間長期和短期關系，觀察到股票價格與貨幣供應量、工業生產、通貨膨脹、匯率和短期利率正相關。Dynan & Maki（2001）對美國單個家庭1983-1989年的消費支出進行調查，得出持有股票的家庭消費與股票價格同方向變化，這從微觀數據方面為股票價格變動所產生的財富效應提供了證據。Ludwig & Slφk（2004）通過分析OECD16國的股票價格和消費之間的關系，發現與那些金融體系以銀行為主的國家相比，以金融市場為主的國家的股票價格對消費影響更大。Case，Quigley & Shiller（2005）對十四個國家的房地產和股票的財富效應進行比較，發現房地產的財富效應要比股票的財富效應顯著很多。

薛永剛、曹艷銘（2008）通過對我國的貨幣供應量和股票價格之間的關系進行實證分析，得出我國貨幣政策的股票傳導渠道存在但效率并不高。陳崢嶸等（2009）對消費、收入和股市財富三變量之間建立VAR模型，得出我國股票市場對貨幣政策的傳導已越來越顯著。本文將把貨幣政策傳導的兩階段結合起來研究，通過對貨幣政策、股票價格和消費三個經濟變量的變量之間建立VAR模型，研究我國貨幣政策對股票價格和消費水平的影響。

實證研究

貨幣政策的主要變量有利率和貨幣供應量，由于我國利率市場仍存在管制，因此選取貨幣供應量M1作為貨幣政策的變量；股票價格選擇上證綜指每月最后一個交易日的收盤價，用SHI表示；消費水平選取每月社會消費品零售總額，用SC表示。由于我國從2005年下半年開始股權分置改革，因此本文選擇2005年10月到2012年3月的月度數據為樣本，數據來源于中國人民銀行網站和中經數據庫。M1和消費數據均采用剔除價格因素后的實際值，在對所有數據進行X11季節調整后，取其對數形式，分別表示為LM1、LSHI和LSC。

（一）平穩性檢驗

對相關變量進行建模之前要先對變量平穩性作檢驗，本文采用增項迪基-富勒（ADF）方法進行單位根檢驗。由表1的檢驗結果可知，所有原始序列都是非平穩的，但其一階差分是平穩的，因此為一階單整。

（二）協整檢驗

由于序列存在一階單整，本文對包含貨幣供給、股票價格和消費變量的系統進行了協整檢驗。采用基于VAR模型的Johanson協整檢驗方法，根據VAR滯后期的最優選擇為2，協整檢驗中的滯后階數為1。

表2的協整檢驗結果顯示，在5%的顯著性水平下，序列LM1、LSHI和LSC存在一個協整關系。

（三）建立VEC模型

根據變量之間存在一個協整關系，得到實際股票價格、實際M1和實際消費之間存在的協整方程（括號內數值為t統計量）為：

從股票價格方程得出，在其他條件不變的情況下，當期實際M1增加一個百分點，股票價格將增加0.99個百分點。也就是說，長期看來貨幣政策的信號傳導渠道確實已形成，當采取擴張性貨幣政策時，市場流動性會變強，而當前我國居民投資的可選擇資產較少，因此大量的貨幣會流入股市，從而推高股票價格。而實際的消費變動對股票價格幾乎無影響，說明消費和股票之間不存在替代關系。反過來，實際消費和股票價格之間不存在協整關系，即股票價格變動對消費的影響無法捕捉，說明我國貨幣政策通過股票價格傳導后并沒有對消費產生影響，因此股票價格變動并不存在財富效應。

在上式中得到誤差修正項后，可以對實際M1、股票價格和實際消費變量建立向量誤差修正模型：

（四）VEC模型結果分析

表3給出了向量誤差修正模型的估計結果。從表中可以看出，三個方程中，股票價格方程和實際貨幣供給方程擬合程度較好，而實際消費方程幾乎無解釋力。

從估計結果看出，股票價格的短期變動主要受短期實際M1和短期自身價格變動的影響，消費對其幾乎無影響。短期一階滯后的實際M1增加和長期有一樣的效果，都會使得股票價格上升。從一階滯后的股票價格對當期股票價格的影響看出，股票價格存在反轉效應。誤差修正項系數為0.1545，說明當短期波動偏離長期均衡時，將以15%的力度向長期均衡調整。實際消費的短期變動會受實際M1和股票價格的影響，但由于t統計值和R2都較小，因此使得這一結果并無太大統計意義。實際貨幣供給在短期內受到股票價格和實際消費的影響，當一階滯后的實際消費增加時，會使得實際貨幣供給有所增加，但這種影響力度并不太大。當一階滯后股票價格上漲率為1%時，貨幣供給的增長率降低0.54%，這一結果表明貨幣政策調整不僅關注物價水平的波動，而且也關注金融資產價格的變動，當股票價格上漲時，政府可能采取緊縮貨幣政策以防形成金融資產泡沫。

（五）方差分解分析

表4給出了變量波動對股價和實際消費波動的方差分解貢獻結果。股票價格LSHI的增長由它自己新生解釋的比例從100%逐期下降到81.92%，實際M1對股票價格在第1期無影響，但從第2期開始穩步提高，到第10期可解釋17.64%。消費LSC對股票價格第1期無解釋能力，從第2期開始有微小沖擊，但這種沖擊較小且不穩定，到第10期僅可解釋0.44%的新生。從中可以看出，貨幣政策對股票價格的影響一直在平穩地提高。而實際消費M1的增長由它自己新生解釋的比例從第1期開始就逐步下降，到第10期已不足20%。股票價格對實際M1的影響卻從第1期開始就越來越大，而消費對實際M1的影響卻不太穩定。

參考文獻：

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2.Homa，Kenneth E.，Dwight M. Jaffee. The Supply of Money and Common Stock. The Journal of Finance，1971，26（5）

3.Michael S. Rozeff. Money and stock prices： Market efficiency and the lag in effect of monetary policy. Journal of Financial Economics，1974，1（3）

4.Mukherjee，T.，Naka，A. Dynamic Relations between Macroeconomic Variables and the Japanese Stock Market： an Application of a Vector Error Correction Model.Journal of Financial Research，1995（18）

5.Thorbecke，W. On Stock Market Return and Monetary Policy. The Journal of Finance，1997，52（2）

6.Ratanapakorn. O.，Sharma. S. C. Dynamic analysis between the US stock returns and the macroeconomic variables. Applied Financial Economics，2007（17）

7.Dynan，Karen E.，Dean M. Maki. Does Stock Market Wealth Matter for Consumption？ Washington： Board of Governors of the Federal Reserve System， FEDS Discussion Paper No. 2001-23

8.Ludwig，Alexander，Slφk，Torsten. The Relationship between Stock Prices， House Prices and Consumption in OECD Countries. Topics in Macroeconomics，2004，Vol. 4

9.Case，Karl E.，Quigley，John M.，Shiller，Robert J. Comparing Wealth Effects： The Stock Market versus the Housing Market. Advances in Macroeconomics，2005，Vol. 5