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    貨幣供應量M2對中小板指數(shù)的影響研究

    2021-07-14 17:14:10裴金成
    關鍵詞:貨幣供應量VAR模型

    裴金成

    【摘? 要】股票市場是實體經(jīng)濟的“晴雨表”,央行實施貨幣政策調(diào)控經(jīng)濟必然會影響到股票價格。論文研究貨幣政策中的貨幣供應量M2對股票市場中中小板指數(shù)的影響,運用向量自回歸(VAR)模型,選用2007年1月至2020年9月的月度數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)貨幣供應量M2對中小板指數(shù)有一定的正向影響,并且存在長期均衡關系,中小企業(yè)板相較整個股市而言對貨幣供應量反應更大,但仍不明顯。投資者可以短期內(nèi)將貨幣供應量變動作為投資參考消息,政府則需要警惕股票市場的逐利性對貨幣政策效果的削弱影響。

    【Abstract】The stock market is the "barometer" of the real economy. The implementation of monetary policy by the People's Bank of China will inevitably affect the stock price. This paper studies the influence of money supply M2 in monetary policy on the small and medium board index in the stock market. Using the vector autoregression (VAR) model and using the monthly data from January 2007 to September 2020, it finds that money supply M2 has a certain positive influence on the small and medium board index, and there is a long-term equilibrium relationship. The small and medium-sized enterprises board is more responsive to money supply than the stock market as a whole, but it is still not obvious. Investors can take the change of money supply as the reference information for investment in the short term, while the government needs to be alert to the weakening influence of profit-driven stock market on the effect of monetary policy.

    【關鍵詞】貨幣供應量;中小板指數(shù);VAR模型;格蘭杰因果;脈沖響應分析

    【Keywords】money supply; small and medium board index; VAR model; Granger causality; impulse response analysis

    【中圖分類號】F832.5;F822.0;F224? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069(2021)06-0118-02

    1 引言

    中國股票市場規(guī)模龐大,擴張迅速,而且與國內(nèi)宏觀經(jīng)濟和全球經(jīng)濟狀況緊密聯(lián)系,影響巨大。央行在股市波動時會運用貨幣政策進行調(diào)節(jié),所以貨幣政策對股票市場的影響一直是國內(nèi)外學者關注的問題。根據(jù)國內(nèi)已有的相關研究表明,央行貨幣政策對我國宏觀經(jīng)濟影響是多方面多角度且效果不同的,但是大多數(shù)文獻關注的是整個市場對貨幣政策的反應有效性情況,從而得出整體的結(jié)論,對于大盤的關注并不一定能代表其中的小盤,中小企業(yè)板走勢可能有所不同,本文基于貨幣政策的貨幣供應量角度對代表小盤的中小企業(yè)板進行研究,較為直觀地表現(xiàn)央行貨幣政策對于經(jīng)濟的中流砥柱中小型公司的影響情況,并結(jié)合其他文獻的研究給予政府和投資者們一些建議。

    2 研究設計

    2.1 樣本選取和數(shù)據(jù)處理

    對于中小企業(yè)板的股票市場情況,考慮到指標應該充分反映市場運行情況,我們直接選用具有代表性的中小板指數(shù)作為研究對象,用符號ZXBZS表示。對于貨幣供應量指標的選取,采用前文提到的代表國家貨幣量調(diào)控目標的M2作為研究對象??紤]到我國在2006年底基本完成股權(quán)分置改革,此后貨幣政策對于股市傳導逐漸明顯,將2007年1月作為樣本數(shù)據(jù)起點,又由于央行公布的M2供應量數(shù)據(jù)最新更新到2020年9月,且以月為間隔,所以最終選取2007年1月至2020年9月作為樣本區(qū)間,時間單位為月,數(shù)據(jù)來源為CSMAR。

    2.2 模型介紹

    對于中小板指數(shù)與貨幣供應量M2之間的關系,通過變量自回歸(VAR)模型分析變量之間的動態(tài)互動關系。

    對于VAR模型,以p階VAR模型來介紹:

    Y=C+Ф1Yt-1+Ф2Yt-2+…+ФPYt-P+εt ? ? ?(1)

    其中,Yt表示有關變量的n維向量,n為變量數(shù),C表示n×1維的常數(shù)向量,Фi(i=1,2,…,p)表示n×n維的自回歸系數(shù)矩陣,εt代表n×1維的向量白噪音。

    建立VAR模型后,通過格蘭杰因果關系和協(xié)整分析來判斷變量之間的關聯(lián)性和檢驗的準確性。

    具體的,格蘭杰因果關系用來檢驗變量的所有滯后項是否對另一個變量的當期值有影響,以本文研究的2變量VAR(p)模型為例,格蘭杰因果關系的原假設是:

    即在y1t的表達式中,如果y2,t-j的系數(shù)都是0,那么y1t就不是y2t的格蘭杰因果關系,反之亦然。其中,y表示選取的研究變量。

    協(xié)整檢驗是為判斷本文所選擇的2個時間序列變量的平穩(wěn)性,研究2個變量之間的長期均衡關系,從而更全面地表示研究對象之間的關系。

    3 實證分析

    3.1 貨幣供應量M2對中小板指數(shù)影響的VAR模型分析

    3.1.1 單位根檢驗(ADF檢驗)

    在對變量作變量自回歸分析之前,先對模型進行平穩(wěn)性檢驗,避免變量不適用于VAR模型的情況,產(chǎn)生偽回歸。首先對處理過的一階差分序列進行單位根檢驗,如果序列不平穩(wěn),則繼續(xù)向后取階數(shù),直到數(shù)據(jù)平穩(wěn)才能構(gòu)建模型。

    根據(jù)檢驗結(jié)果,在99%置信水平下不能拒絕DM2和DZXBZS序列都是平穩(wěn)的,因此,可以建立VAR模型。檢驗結(jié)果也可以說明上文對數(shù)據(jù)的差分處理是有效的。

    3.1.2 建立VAR模型

    基于模型介紹中對VAR模型的理解,使用DM2和DZXBZS兩個變量構(gòu)建2變量的VAR模型,考察它們之間的動態(tài)互動關系,VAR模型回歸結(jié)果表明大部分系數(shù)并不顯著,但這并不是最優(yōu)的回歸階數(shù)結(jié)果,所以后續(xù)還需要進一步確定最優(yōu)VAR模型,然后再進行整體的分析。

    3.1.3 確定VAR模型的滯后階數(shù)

    確定VAR模型的滯后期,才能更為準確地分析變量間的關系。在EViews中的實際操作中,需要給定一個最大的滯后期數(shù),這個選擇具有一定的主觀性,需要在兼顧擬合度的同時追求簡約度,這里將最大滯后期設置為8,因為滯后期過大所表示的模型會對很久以前的變化作出反應,對應到實際模型中時間跨度會接近1年,這顯然是違背常識的。根據(jù)檢驗結(jié)果,按照信息準則法判斷綜合各項檢驗結(jié)果構(gòu)建1階VAR模型。

    最終模型的表達式為:

    y1ty2t=0.0141230.000958+-0.293655? 0.0233340.433798? ? 0.059288y1,t-1y2,t-1+ε1tε2t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (3)

    其中,y1表示貨幣供應量M2的一階差分的時間序列,y2表示中小板指數(shù)的一階差分的時間序列,εt表示殘差序列。

    3.1.4 VAR模型穩(wěn)定性檢驗

    這里采用特征方程檢驗方法,對VAR模型穩(wěn)定性進行檢驗,只有當模型穩(wěn)定時才能繼續(xù)脈沖響應分析和方差分解對變量進行判斷。這里需要指出的是,王月所用實證分析中先對VAR模型進行穩(wěn)定性檢驗,然后再確定階數(shù)的方法是沒有說服力的,本文采用的研究順序是先判斷最優(yōu)階數(shù)然后再進行穩(wěn)定性檢驗。得到的VAR(1)模型的特征根全部落在單位圓內(nèi),進而可以認為VAR(1)模型是平穩(wěn)的。

    3.1.5 VAR(1)模型的脈沖響應分析

    在建立的VAR(1)模型的基礎上進行脈沖響應分析,通過喬萊斯基分解(cholesky decomposition),得到如圖1所示的脈沖響應函數(shù)分析圖。其中橫軸表示期數(shù),縱軸表示被解釋變量對解釋變量的響應程度。

    脈沖響應表明中小板指數(shù)在1到2期里對貨幣供應量M2呈現(xiàn)正向沖擊,從第3期開始改變?yōu)樨撓驔_擊,5期之后沖擊減弱,而貨幣供應量M2在1到3期里對中小板指數(shù)同樣呈現(xiàn)正向沖擊,4期之后沖擊減弱。可以認為貨幣供應量M2與中小板指數(shù)之間的動態(tài)互動關系不明顯,對對方的影響具有短期性。

    進一步進行方差分解,10期內(nèi)DM2對自身影響的貢獻度在98%以上,DZXBZS對自身貢獻率在99%以上,總體上貨幣供應量M2對中小板指數(shù)的影響逐漸增加。

    3.2 實證檢驗結(jié)果分析

    綜合上述檢驗結(jié)果,我們可以認為對貨幣供應量M2和中小板指數(shù)的一階差分序列構(gòu)建的VAR(1)模型是有效的,且從模型回歸結(jié)果上來看,兩變量之間在1期時間間隔(1個月)內(nèi)是顯著的,互相有一定的影響。進一步協(xié)整分析,貨幣供應量M2和中小板指數(shù)之間存在長期穩(wěn)定關系,中小板指數(shù)是貨幣供應量M2的格蘭杰原因,2個變量在脈沖響應分析中相互影響并不顯著,在方差分解中2個變量對自身貢獻程度都很高。

    4 結(jié)語

    貨幣供應量M2對中小板指數(shù)有一定的正向影響,并且存在長期均衡關系。雖然貨幣供給不是指數(shù)變動的原因,但長期來看,增加貨幣供給確實對股票有促進作用。結(jié)合我國股票市場資金驅(qū)動的特征,政府需要警惕采取貨幣供給量調(diào)整時,貨幣政策效果被股票市場的影響所削弱的問題,結(jié)合其他貨幣政策措施進行綜合調(diào)控。對于投資者而言,貨幣供應量M2的變動與中小板市場走勢在短期內(nèi)存在關聯(lián),可作為投資的信號參考。

    【參考文獻】

    【1】中國政府網(wǎng).央行:5月我國貨幣供應量增長趨緩 金融運行平穩(wěn)[EB/OL].http://www.gov.cn/ztzl/2007-06/13/content_646505.htm,2007-06-13.

    【2】丁述軍,邵素文,黃金鵬,等.我國貨幣政策對股票市場影響的實證分析[J].統(tǒng)計與決策,2018,34(03):156-159.

    【3】王月.貨幣供應量對股票市場影響的實證分析[D].合肥:安徽農(nóng)業(yè)大學,2017.

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