心理因素對(duì)金融危機(jī)資本渠道傳導(dǎo)影響研究

李 妍，覃 正

(1.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 信息管理與工程學(xué)院，上海 200433;2.上海外國語大學(xué) 國際工商管理學(xué)院，上海 200083)

在金融危機(jī)的資本渠道傳導(dǎo)中，心理因素會(huì)影響投資者對(duì)危機(jī)信號(hào)的判斷，由此影響投資者的決策，進(jìn)而影響危機(jī)的傳導(dǎo)。以美國次貸危機(jī)為例，危機(jī)爆發(fā)以后出現(xiàn)流動(dòng)性短缺和信貸緊縮，這嚴(yán)重打擊了美國的市場(chǎng)信心，投資者都不看好市場(chǎng)前景，形成悲觀的市場(chǎng)預(yù)期，導(dǎo)致美國股市出現(xiàn)大幅下挫。由于美國是全球的金融中心，美國投資者的行為被其他國家的投資者視為一種市場(chǎng)信號(hào)。當(dāng)美國投資者受次貸危機(jī)影響，形成悲觀市場(chǎng)預(yù)期做出離場(chǎng)的決定、拋售資產(chǎn)時(shí)，正常情況下其他國家的投資者不會(huì)拋售資產(chǎn)。但由于市場(chǎng)信息不對(duì)稱，其他國家的投資者當(dāng)看到美國投資者拋售資產(chǎn)時(shí)，將其視為危機(jī)信號(hào)，認(rèn)為市場(chǎng)出現(xiàn)了壞消息，于是也拋售手中資產(chǎn)，造成其他國家的市場(chǎng)信心下降，將次貸危機(jī)的影響傳導(dǎo)至其他國家。通過對(duì)投資者心理預(yù)期的引導(dǎo)可影響其他國家投資者的決策，引導(dǎo)其做出理性決定，由此可減緩危機(jī)的傳導(dǎo)。因此，研究心理因素對(duì)金融危機(jī)資本渠道傳導(dǎo)影響，對(duì)減小金融危機(jī)的傳播范圍有著重要理論價(jià)值，對(duì)開放中的中國具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有的金融危機(jī)資本渠道傳導(dǎo)研究中，罕見將心理因素納入金融危機(jī)傳導(dǎo)基礎(chǔ)指標(biāo)集的實(shí)證研究。有關(guān)心理因素對(duì)金融相關(guān)領(lǐng)域影響的專門研究多集中在行為金融學(xué)領(lǐng)域，較為典型的國外研究有:Kahneman和 Tversky提出了前景理論［1］，被學(xué)術(shù)界廣泛認(rèn)可，并于2002年獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。Thaler研究了投資者“心理賬戶”問題，并基于此研究了股票回報(bào)率的時(shí)間模式［2］。Shiller研究了股票價(jià)格的異常波動(dòng)、股票市場(chǎng)的羊群效應(yīng)、投機(jī)價(jià)格與群體流行心態(tài)等問題［3］。Kahneman和Mark研究了過度反應(yīng)和反應(yīng)不足之間的轉(zhuǎn)換機(jī)制［4］，促進(jìn)了金融領(lǐng)域的心理因素研究。

較為典型的國內(nèi)研究有:彭星輝和汪曉虹利用問卷調(diào)查的研究方法，對(duì)上海的一些股票投資者進(jìn)行了投資者行為特點(diǎn)和個(gè)性心理差異方面的研究［5］。李心丹在其主持的上證聯(lián)合研究計(jì)劃第三期課題報(bào)告中，運(yùn)用“投資者行為的心理實(shí)驗(yàn)”、“投資者交易賬戶數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)”和“投資行為問卷調(diào)查”方法，對(duì)中國證券市場(chǎng)投資者行為進(jìn)行系統(tǒng)性的研究［6］。宋軍和吳沖鋒研究了中國股票市場(chǎng)的羊群行為［7］。

以上有關(guān)資本市場(chǎng)的心理因素實(shí)證研究側(cè)重于本國資本市場(chǎng)內(nèi)部，本文的實(shí)證研究側(cè)重于兩個(gè)國家間金融危機(jī)的傳導(dǎo)。由于近年來中國未發(fā)生大規(guī)模金融危機(jī)，而其他國家爆發(fā)的金融危機(jī)會(huì)傳導(dǎo)到中國，影響中國經(jīng)濟(jì)的正常秩序，因此，本文從抵御國際金融危機(jī)傳導(dǎo)的角度，實(shí)證研究在金融危機(jī)資本渠道傳導(dǎo)中對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行起重要作用的指標(biāo)，在其他國家的金融危機(jī)剛剛發(fā)生時(shí)迅速做出反應(yīng)，指導(dǎo)決策者該如何調(diào)整經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，使其向抵御金融危機(jī)方向發(fā)展，將金融危機(jī)帶來的損失降到最低。本文的實(shí)證研究著眼于其他國家發(fā)生金融危機(jī)后中國如何提前抵御應(yīng)對(duì)，這更適合中國近年來的情況，因此本文的研究在實(shí)踐應(yīng)用上可以對(duì)未來危機(jī)發(fā)生后的應(yīng)對(duì)工作研究提出一個(gè)新方向。

二、心理因素在金融危機(jī)資本渠道傳導(dǎo)中作用的指標(biāo)體系構(gòu)建

為研究心理因素對(duì)金融危機(jī)資本渠道傳導(dǎo)影響，首先要構(gòu)建心理因素在金融危機(jī)資本渠道傳導(dǎo)中作用的基礎(chǔ)指標(biāo)體系。

(一)選取指標(biāo)

1.選取心理因素指標(biāo)

心理因素指標(biāo)具體包括經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期信心指數(shù)以及經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)期景氣指數(shù)。

20世紀(jì)40年代，美國密西根大學(xué)的調(diào)查研究中心為了研究消費(fèi)需求對(duì)經(jīng)濟(jì)周期的影響，首先編制了消費(fèi)者信心指數(shù)，隨后歐洲一些國家也先后開始建立和編制消費(fèi)者信心指數(shù)。1997年12月，中國國家統(tǒng)計(jì)局景氣監(jiān)測(cè)中心開始編制中國消費(fèi)者信心指數(shù)。北京作為全國的首都，在廣泛借鑒國內(nèi)外經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，于2002年初，在省市一級(jí)率先建立了消費(fèi)者信心指數(shù)調(diào)查制度。2002年四季度，北京市統(tǒng)計(jì)局正式向社會(huì)發(fā)布北京消費(fèi)者信心指數(shù)，并確定了今后按季度調(diào)查發(fā)布的制度。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)是反映經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心強(qiáng)弱的指標(biāo)。由于一般消費(fèi)者的消費(fèi)者信心指數(shù)可能會(huì)有較大比例的非理性因素，因此選擇經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)作為心理因素指標(biāo)，而且經(jīng)濟(jì)學(xué)家的心理變化也會(huì)對(duì)一般消費(fèi)者消費(fèi)行為有一定程度的引導(dǎo)作用。經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期信心指數(shù)和經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)期景氣指數(shù)這三個(gè)指標(biāo)本身代表時(shí)間的先后，經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)期景氣指數(shù)是反映經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)經(jīng)濟(jì)情況的心理預(yù)期，是經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)未來經(jīng)濟(jì)情況的預(yù)測(cè)判斷，這個(gè)指標(biāo)本身與前兩個(gè)指標(biāo)在時(shí)間上有先后之別，將其同期數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，可以反映時(shí)間上的傳導(dǎo)關(guān)系。

2.選取美國經(jīng)濟(jì)情況綜合指標(biāo)

對(duì)美國經(jīng)濟(jì)變化的衡量，選擇美國經(jīng)濟(jì)先行指標(biāo)，先行指標(biāo)主要用于判斷短期經(jīng)濟(jì)總體的景氣狀況，因?yàn)槠湓诤暧^經(jīng)濟(jì)波動(dòng)到達(dá)高峰或低谷前，先行出現(xiàn)高峰或低谷，因而可以利用它判斷經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中是否存在不安定因素、程度如何，從而進(jìn)行預(yù)警、監(jiān)測(cè)。

本文用美國經(jīng)濟(jì)先行指標(biāo)和中國上述同期指標(biāo)做比較分析，可以反映時(shí)間上的傳導(dǎo)關(guān)系，進(jìn)而反映美國經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)中國的影響情況。

美國國家經(jīng)濟(jì)研究局進(jìn)行經(jīng)濟(jì)周期監(jiān)測(cè)所確定的先行指標(biāo)主要有:制造業(yè)生產(chǎn)工人或非管理人員平均每周勞動(dòng)小時(shí)數(shù);每周初次申請(qǐng)失業(yè)保險(xiǎn)的平均人數(shù);消費(fèi)品和原材料新訂單;賣主向公司推遲交貨占的比率;賣主向公司推遲交貨占的比率;地方當(dāng)局批準(zhǔn) (而不是實(shí)際破土開工)建筑的私人住宅數(shù);敏感材料價(jià)格的變動(dòng);股票價(jià)格指數(shù);貨幣供應(yīng)量 (指M2的貨幣供應(yīng)量);企業(yè)及消費(fèi)者未償還信貸變化。

本文參考中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫選擇的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為先行合成指數(shù)、參考序列—工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、信心指數(shù)先行指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)形勢(shì)先行指標(biāo)、利率先行指標(biāo)和股票價(jià)格先行指標(biāo)。

3.選取中國資本傳導(dǎo)渠道指標(biāo)

股價(jià)指數(shù) (上證最高綜指)是一種能動(dòng)態(tài)地反映某個(gè)時(shí)期股市總價(jià)格水平的相對(duì)指標(biāo)，它是由金融服務(wù)公司根據(jù)市場(chǎng)上一些有代表性的公司股票的價(jià)格加權(quán)平均后計(jì)算的平均數(shù)值編制而成的。

股票市價(jià)總值是衡量一個(gè)國家股票市場(chǎng)發(fā)達(dá)程度的重要指標(biāo)，對(duì)一家上市公司來說，它的股票市場(chǎng)價(jià)格乘以發(fā)行的總股數(shù)，即為該公司在市場(chǎng)上的價(jià)值，也就是公司的市價(jià)總值。把所有上市公司的市值加總，就可得出整個(gè)股票市場(chǎng)的市價(jià)總值。

房價(jià)指數(shù)變化率可以很直觀地反映房產(chǎn)市場(chǎng)變化情況。直接根據(jù)房價(jià)點(diǎn)數(shù)可知全國和各地的房價(jià)情況，借以知道各地的房價(jià)相對(duì)自己的穩(wěn)定市場(chǎng)情況整體所處狀況。歷史的平穩(wěn)點(diǎn)是購買能力和房價(jià)指數(shù)總體平衡的時(shí)間點(diǎn)，通過點(diǎn)數(shù)變化可以直觀地看出房價(jià)和歷史的平穩(wěn)點(diǎn)相比是什么樣的情況。

房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資可以反映投資者對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的信心，對(duì)房地產(chǎn)的整體發(fā)展趨勢(shì)有影響作用。

固定資產(chǎn)投資增長率可作為房價(jià)指數(shù)變化率的傳導(dǎo)參考指標(biāo)。固定資產(chǎn)投資是建造和購置固定資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，即固定資產(chǎn)再生產(chǎn)活動(dòng)，固定資產(chǎn)再生產(chǎn)活動(dòng)包括固定資產(chǎn)更新 (局部更新和全部更新)、改建、擴(kuò)建、新建等，用其與房價(jià)指數(shù)作為參照，可以反映房產(chǎn)市場(chǎng)的走勢(shì)。

(二)資本傳導(dǎo)渠道指標(biāo)有效性檢驗(yàn)

本文以2007年美國金融危機(jī)的實(shí)際數(shù)據(jù)來實(shí)證驗(yàn)證本指標(biāo)體系的有效性。首先將金融運(yùn)行情況劃分為安全、基本安全、不安全和危機(jī)4個(gè)等級(jí)，其次根據(jù)《巴塞爾協(xié)議》等相關(guān)方法確定臨界閾值，再以2007—2009年美國金融危機(jī)期間的危機(jī)數(shù)據(jù)來判斷各指標(biāo)情況，最后根據(jù)指標(biāo)情況與實(shí)際危機(jī)情況的擬合度來檢驗(yàn)本機(jī)遇基礎(chǔ)指標(biāo)的有效性。

1.確定臨界閾值

關(guān)于基礎(chǔ)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定，本文綜合采用世界通行標(biāo)準(zhǔn)法、文獻(xiàn)綜述法、極值—均值法和綜合分析法，將各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和對(duì)應(yīng)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)相結(jié)合，得到本基礎(chǔ)指標(biāo)體系的臨界閾值，如表1所示。

表1 金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)預(yù)警閾值 單位:%

2.收集指標(biāo)數(shù)據(jù)

本文選取美國金融危機(jī)發(fā)生時(shí)間2007年、2008年和2009年，收集指標(biāo)體系的原始數(shù)據(jù)如表2所示。

3.指標(biāo)檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)閾值對(duì)上述指標(biāo)做出判斷處理，可以得到具體的判斷結(jié)果，如表3所示。

表2 危機(jī)—機(jī)遇指標(biāo)原始數(shù)據(jù)搜集 單位:%

表3 各項(xiàng)指標(biāo)的判斷結(jié)果

從表中可以看到這三年中美國經(jīng)濟(jì)先行指標(biāo)都發(fā)出了危機(jī)信號(hào)，這與美國爆發(fā)了次貸危機(jī)的事實(shí)相符;中國心理因素指標(biāo)未發(fā)出危機(jī)信號(hào)，表明經(jīng)濟(jì)學(xué)家和消費(fèi)者對(duì)中國總體經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較為樂觀;中國資本渠道經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中出現(xiàn)危險(xiǎn)信號(hào)的指標(biāo)主要有股價(jià)指數(shù)和固定資產(chǎn)投資增長率，因受到由美國次貸危機(jī)引發(fā)的金融危機(jī)的影響。

由以上結(jié)果可見本基礎(chǔ)指標(biāo)體系有效。

三、心理因素在金融危機(jī)資本渠道傳導(dǎo)中作用的實(shí)證研究

(一)相關(guān)分析

本文利用SPSS軟件，對(duì)與資本渠道相關(guān)的三類指標(biāo) (共14個(gè)指標(biāo))進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果如表4所示。

表4 資本渠道指標(biāo)間相關(guān)關(guān)系

由表4分析得出，美國先行合成指數(shù)和中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)指標(biāo)均對(duì)金融渠道房價(jià)指數(shù)、房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資兩個(gè)指標(biāo)的影響較大;美國消費(fèi)者信心指數(shù)和中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)期景氣指數(shù)指標(biāo)均對(duì)房價(jià)指數(shù)指標(biāo)影響較大。固定資產(chǎn)投資增長率與其他指標(biāo)的關(guān)聯(lián)很小，將其去掉。

(二)選擇機(jī)遇考察指標(biāo)——基于結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)一步分析

為了分析美國先行合成指數(shù)、消費(fèi)者信心指數(shù)、中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)期景氣指數(shù)、金融渠道房價(jià)指數(shù)、房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資這7個(gè)指標(biāo)進(jìn)一步的因果關(guān)系，構(gòu)建其結(jié)構(gòu)方程模型，修正后的模型如圖1所示，分析的結(jié)果如圖2所示。

圖1 指標(biāo)結(jié)構(gòu)方程修正模型

圖2 指標(biāo)結(jié)構(gòu)方程修正模型擬合結(jié)果

P=0.10，GFI=1.0，AGFI=1.0，NFI=1.0，IFI=1.0，CFI=1.0，因此滿足有效性。

各指標(biāo)權(quán)重如表5所示。

表5 標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)權(quán)重

從結(jié)構(gòu)方程模型的計(jì)算結(jié)果可以看出有兩條傳導(dǎo)路徑:(1)美國先行合成指數(shù)變化影響中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)變化，中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)變化又影響中國貿(mào)易市場(chǎng)的房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資、房價(jià)指數(shù)變化。(2)美國消費(fèi)者信心指數(shù)變化影響中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)變化，中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)變化又影響中國資本市場(chǎng)的房價(jià)指數(shù)變化。因此可以將中國資本市場(chǎng)的房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資和房價(jià)指數(shù)作為機(jī)遇考察指標(biāo)，因?yàn)樗苤袊?jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)和經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)的影響很大，可以通過中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)和經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)來調(diào)節(jié)其走向。

(三)確定資本傳導(dǎo)渠道的機(jī)遇指標(biāo)

由第二條傳導(dǎo)路徑篩選結(jié)果，在金融渠道有兩個(gè)傳導(dǎo)關(guān)系有待驗(yàn)證，經(jīng)檢驗(yàn)其中美國先行合成指數(shù)→中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)→中國資本市場(chǎng)的房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資、房價(jià)指數(shù)傳導(dǎo)路線存在，驗(yàn)證如下:

由上一步結(jié)構(gòu)方程模型的計(jì)算結(jié)果可知美國先行合成指數(shù)、中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)和中國資本市場(chǎng)的房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資、房價(jià)指數(shù)具有較大的影響關(guān)系，以下基于VAR模型進(jìn)一步分析其影響關(guān)系。

設(shè)美國先行合成指數(shù)用UH表示、中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)用IJ表示，中國資本市場(chǎng)的房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資用FJ表示，房價(jià)指數(shù)用FP表示，利用VAR模型考察這四個(gè)變量之間的關(guān)系，建立的具體形式如公式 (1)所示。

其中，Y= ［UH，IJ，F(xiàn)J，F(xiàn)P］'為4維的內(nèi)生變量矢量，A表示相應(yīng)的系數(shù)矩陣，P表示內(nèi)生變量滯后的階數(shù)。

利用Eviews軟件計(jì)算其估計(jì)結(jié)果 。從t統(tǒng)計(jì)量來看，方程UX中有4個(gè)解釋變量顯著，方程IX中有4個(gè)解釋變量顯著，由R2的結(jié)果可知，方程的擬合均較好。

以上結(jié)果僅能反映局部動(dòng)態(tài)關(guān)系，為了全面分析復(fù)雜的動(dòng)態(tài)關(guān)系，以下用Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解做進(jìn)一步分析。

本實(shí)證檢驗(yàn)中有內(nèi)生變量UH、IJ、FJ與FP，滯后長度為4，因此共有16個(gè)特征根，16個(gè)圓點(diǎn)均落入單位圓內(nèi)，表示上面VAR模型平穩(wěn)。

再做Granger因果檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。

表6 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

由表6中結(jié)果可見，美國先行合成指數(shù)構(gòu)成中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)的格蘭杰因果關(guān)系，中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)構(gòu)成中國資本市場(chǎng)的房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資指數(shù)的格蘭杰因果關(guān)系?？梢姡康禺a(chǎn)投資/金融業(yè)投資指數(shù)為金融傳導(dǎo)渠道的機(jī)遇指標(biāo)。進(jìn)一步做脈沖響應(yīng)分析，結(jié)果如圖3所示。

圖3 脈沖響應(yīng)分析

可以看出，中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)(IJ)受美國先行合成指數(shù) (UH)的一個(gè)正向沖擊后，從第1期開始上升，并在第8期達(dá)到最高值，之后開始下降，通過脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可以判斷，美國先行合成指數(shù)對(duì)中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)有正向沖擊作用，并且能在半年后 (第8期)達(dá)到?jīng)_擊的峰值。中國資本市場(chǎng)的房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資指數(shù) (FJ)受中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù) (IJ)的一個(gè)正向沖擊后，從第1期開始迅速上升，第4期達(dá)到最高值，之后小幅下降，第7期之后沖擊作用逐漸減弱，開始趨于平穩(wěn)，通過脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可以判斷，中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)對(duì)中國資本市場(chǎng)的房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資指數(shù)有正向沖擊作用，在4個(gè)月內(nèi)，會(huì)引起其迅速上升，4個(gè)月后趨于平穩(wěn)。綜合這兩個(gè)脈沖分析圖，美國先行合成指數(shù) (UH)→中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù) (IJ)→中國資本市場(chǎng)的房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資指數(shù)的傳導(dǎo)影響會(huì)在12個(gè)月之后顯現(xiàn)。

(四)資本渠道機(jī)遇指標(biāo)的調(diào)節(jié)作用分析

由以上實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果可見，房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資指數(shù)為中國資本市場(chǎng)傳導(dǎo)渠道的機(jī)遇指標(biāo)，下面采用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法和Johansen協(xié)整分析方法實(shí)證分析其與資本渠道綜合指數(shù)間的關(guān)系。

1.模型選取

本文采用雙變量的VAR模型 (資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo)和資本渠道傳導(dǎo)綜合指數(shù))，其中資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo)用CJIYU表示，貿(mào)易渠道傳導(dǎo)綜合指數(shù)用CZOHE表示。

2.單位根檢驗(yàn)

兩個(gè)指標(biāo)的波動(dòng)如圖4所示。

圖4 兩個(gè)指標(biāo)波動(dòng)圖

3.變量選取

實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)的變量選取如表7所示。

表7 實(shí)證檢驗(yàn)的變量選取

如表8所示，兩指標(biāo)一階差分?jǐn)?shù)據(jù)為平穩(wěn)時(shí)間序列。因此，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。

表8 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

4.協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用Johansen極大似然估計(jì)法對(duì)兩指標(biāo)之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。最優(yōu)滯后階數(shù)的選取根據(jù)AIC、SC和HQ準(zhǔn)則確定。

表9 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表9的結(jié)果表明，在5%的顯著水平下存在1個(gè)協(xié)整向量。

協(xié)整方程可以寫為公式 (2)。

通過該協(xié)整關(guān)系式可以得到資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo) (房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資)和資本渠道傳導(dǎo)綜合指數(shù)的負(fù)相關(guān)長期均衡關(guān)系，房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資每上升1%，資本渠道綜合指數(shù)就會(huì)下降1.35%。

5.Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

本文采用雙變量VAR模型，對(duì)資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo) (房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資)和資本渠道傳導(dǎo)綜合指數(shù)進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，判斷是否存在傳導(dǎo)關(guān)系。具體檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示。

表10 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在5%的顯著水平，滯后4期，資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo) (房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資)是資本渠道傳導(dǎo)綜合指數(shù)的Granger原因，因此可以用此機(jī)遇指標(biāo)來調(diào)節(jié)資本渠道的綜合情況。進(jìn)一步做脈沖相應(yīng)分析，結(jié)果如圖5所示。

圖5 脈沖響應(yīng)圖

可以看出，資本渠道傳導(dǎo)綜合指數(shù) (rCZH)受資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo) (房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資)(rCJY)的一個(gè)正向沖擊后，前5期大幅波動(dòng):第1期迅速下降，第2期緩慢下降，下降持續(xù)到第3期又迅速上升，上升持續(xù)到第4期又緩慢下降。從第5期之后波動(dòng)的幅度開始逐漸變小，逐漸趨于平穩(wěn)。因此，通過調(diào)節(jié)“房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資”指數(shù)來調(diào)節(jié)資本渠道的綜合情況，效果要半年左右開始顯現(xiàn)，半年內(nèi)會(huì)有較大波動(dòng)。

四、結(jié) 論

由實(shí)證結(jié)果可知在心理因素的作用下，存在一條美國金融危機(jī)由美國傳導(dǎo)至中國資本市場(chǎng)的傳導(dǎo)渠道。房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資為資本傳導(dǎo)渠道的機(jī)遇指標(biāo)，由協(xié)整關(guān)系可知房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資指數(shù)的變化與資本渠道傳導(dǎo)綜合情況的變化是1.35倍的關(guān)系，機(jī)遇指標(biāo)調(diào)節(jié)時(shí)較為平穩(wěn)。美國金融危機(jī)對(duì)中國資本市場(chǎng)的傳導(dǎo)影響會(huì)在12個(gè)月之后顯現(xiàn)，通過調(diào)節(jié)房地產(chǎn)投資來調(diào)節(jié)資本渠道的綜合情況，效果會(huì)在6個(gè)月左右開始顯現(xiàn)，可以起到調(diào)節(jié)作用。機(jī)遇指標(biāo)調(diào)節(jié)時(shí)間小于金融危機(jī)傳導(dǎo)至中國的時(shí)間，因此可以在金融危機(jī)發(fā)生初期，通過調(diào)節(jié)機(jī)遇指標(biāo) (房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資)來引導(dǎo)中國經(jīng)濟(jì)的走勢(shì)。

依據(jù)本文的實(shí)證方法，可以找到金融危機(jī)傳導(dǎo)中心理因素的影響載體 (機(jī)遇指標(biāo))，進(jìn)而依據(jù)實(shí)證結(jié)果可以顯示此影響載體的機(jī)遇調(diào)節(jié)效果，故可以為中國政府制定應(yīng)對(duì)金融危機(jī)的政策提出參考。

［1］Kahneman，D.，Tversky，A.Prospect Theory:An Analysis of Decision under Risk［J］.Econometrica，1979，(3):263－291.

［2］Thaler，R.H.The End of Behavioral Finance［J］.Financial Analysis Journal，1999，(6):12－16.

［3］Shiller，R.J.Investors Behaviour in the October 1957 Stock Market Crash:Survey Evidence in R.Shiller［M］.Market Volatility，MIT University Press，Cambridge，1989.379－402.

［4］Kahneman，D.，Mark，W.R.Aspects of Investor Psychology:Beliefs，References，and Biases Investment Advisors Should Know about［J］.Journal of Portfolio Management，1998，(4):341－372.

［5］彭星輝，汪曉虹，上海股民的投資行為與個(gè)性特征研究［J］.心理科學(xué)，1995，(2).

［6］李心丹.行為金融學(xué)——理論及中國的證據(jù)［M］.上海:上海三聯(lián)書店，2004.

［7］宋軍，吳沖鋒.中國股評(píng)家的羊群行為研究［J］.管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2003，(1).

［8］Asquith，P.，Mullins，D.Equity Issues and Of－Fering Dilution［J］.Journal of Financial Economics，1986，15(3－4):61－89.

［9］Baker，M.，Stein，J.，Wurgler，J.When Does the Market Matter?Stock Prices and the Investment of Equity－ Depen－Dent Firms［J］.Quarterly Journal of Economics，2003，(3):969－1006.

［10］Barberis，N.，Huang，M.，Santos，T.Prospect Theory and Asset Prices［J］.Quarterly Journal of Economics，2001，(7):1－53.

［11］Barberis，N.，Thaler，R.A Survey of Behavioral Finance［M］.Handbook of Financial Economics，(Edited by G.Constantinides，M.Harris and R.Stulz)，Elsevier Science，2003.1053－1121.

［12］Brennan，M.，Cao，H. ，Strong，N. ，Xu，X.The Dynamics of International Equity Market Expectations［J］.Journal of Financial Economics，2005，(7):257－288.