貨幣政策對股市的非對稱性影響實證研究

田學(xué)英

摘要：在中國的股票市場當(dāng)中，政府所采取的貨幣政策變動帶來的各種后果不僅能夠顯著影響股票市場的運行，而且還表現(xiàn)出許多與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)金融理論大不相同的現(xiàn)象，所以研究此手段對股票市場的特征影響，具有一定的理論和現(xiàn)實意義，由于逆回購是中國人民銀行向市場注入流動性的主要手段，位列各類流動性工具之首。央行通過交替使用不同期限的逆回購，令資金投放更加精準(zhǔn)。現(xiàn)在逆回購利率已成為市場新的利率風(fēng)向標(biāo)。所以文章選取逆回購為代表性貨幣政策，通過實證研究運用 Markov Switching 模型對市場進(jìn)行簡單劃分，選取了2000～2019年的月度股票收益率，對我國股票市場進(jìn)行模擬，將上海股票市場分為牛市與熊市兩種市場狀態(tài)，根據(jù)平滑概率推斷出牛市出現(xiàn)次數(shù)較少，持續(xù)時間較短;熊市出現(xiàn)次數(shù)較多，持續(xù)時間較長。結(jié)論顯示：逆回購對上海股票市場影響存在非對稱效應(yīng)，這種非對稱性效應(yīng)主要表現(xiàn)在逆回購在不同的市場行情中（不同的狀態(tài)機制下）逆回購的發(fā)行量增速與逆回購利率缺口變動對股票市場的影響在顯著水平下，作用方向、影響強度等方面存在差異。對牛市的影響小于對熊市的影響，最后基于理論與實踐挖掘出內(nèi)在的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，從而對改善提升社會的經(jīng)濟(jì)發(fā)展完善貨幣政策建立機制等方面提出一些政策建議。

關(guān)鍵詞：逆回購;股票市場;非對稱性影響;Markov Switching;模型;多元回歸

一、近年逆回購和股市的發(fā)展情況

（一）逆回購發(fā)展情況

中國貨幣政策包括人民幣操作和外匯操作兩部分。1999年以來貨幣政策發(fā)展較快，目前已成為中國人民銀行貨幣政策日常操作的主要工具之一，各銀行體系的流動性水平、指導(dǎo)貨幣與股票市場利率走勢、促進(jìn)貨幣供應(yīng)量合理增長發(fā)揮了正向的作用。

從交易品種看，中國人民銀行公開市場業(yè)務(wù)債券交易主要包括現(xiàn)券交易、回購交易、和發(fā)行中央銀行票據(jù)。逆回購作為傳統(tǒng)的貨幣政策工具，是央行向一級市場購買有價證券，并約定在未來特定日期將有價證券賣還給交易商的行為，即通過獲得質(zhì)押債券的方式把錢借給銀行，從而向市場注入流動性，調(diào)整基準(zhǔn)利率。

觀察近年來央行貨幣政策行為，不難發(fā)現(xiàn)央行是偏愛逆回購的。隨著全球的經(jīng)濟(jì)金融形勢的變化，逆回購已成各國央行常態(tài)化操作的貨幣政策調(diào)控工具，如今趨近為流動性管理“工具庫”的首選，并且逆回購甚至有取代中央票據(jù)地位的趨勢。逆回購主要針對的是儲蓄類機構(gòu)的資產(chǎn)業(yè)務(wù)，定價規(guī)制相比中央票據(jù)而言更加靈活，其影響更偏中性，同時發(fā)行者主動性也更強，能更好地體現(xiàn)政策預(yù)調(diào)微調(diào)特征。有益于加強對市場預(yù)期的導(dǎo)向，發(fā)揮市場中利率調(diào)節(jié)資金供求的作用。逆回購的風(fēng)險比較低，主要包括系統(tǒng)性風(fēng)險和機會成本風(fēng)險。

（二）股票市場發(fā)展情況

相較于西方國家，我國股票市場發(fā)展較晚，兩個證券交易所在1990年12月之后才相繼的進(jìn)行開業(yè)，這也是中國股市開始發(fā)展的信號。近年來，隨著我國股票市場的快速發(fā)展，進(jìn)入門檻逐步放低，人們不再將銀行看作理財?shù)奈ㄒ贿x擇，越來越多的人選擇將資金投入股票市場中進(jìn)行理財，“股民”人數(shù)逐年攀升。據(jù)統(tǒng)計，截至2019年11月月底，A股自然人賬戶數(shù)量達(dá)到1.58億戶，創(chuàng)歷史新高。逆回購作為宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控手段之一的貨幣政策，研究其對股票市場的影響是具有實際意義的。本文以逆回購為切入點，研究貨幣政策對股市的影響。值得注意的是，這種影響不是線性的。Kiyotaki和Moore在1997年利用模型的研究已經(jīng)證實，由于信息不對稱的存在，“熊市”行情中信貸約束的表現(xiàn)更為明顯，從而使得貨幣政策在“熊市”行情時對股票市場的影響更顯著。由此也引入了一個新的話題，貨幣政策對股市是否也存在非對稱影響呢，這也是本文研究的重點，即逆回購對股票市場的非對稱影響。本文利用公認(rèn)的Markov Switching轉(zhuǎn)換模型，將市場區(qū)分為“熊市”和“牛市”兩種狀態(tài)，分別對其進(jìn)行研究。

二、數(shù)據(jù)

股票價格指數(shù)為度量和反映股票市場總體價格水平及其變動趨勢而編制的股價統(tǒng)計相對數(shù)，在各種股票指數(shù)中，上證綜指和深圳成指是最具有代表性的。而上證綜指和深證成指有很強的聯(lián)動性和相關(guān)性，所以本文選擇上證綜指作為研究對象。根據(jù)1999年12月至2019年12月上證綜指的月度收盤價，計算2000年1月至2019年12月的股票指數(shù)月度收益率。其中，計算公式為：Rt= ln（Pt/Pt-1）。

本文還選取了2014年8月至2019年12月的逆回購有關(guān)數(shù)據(jù)，具體包括逆回購的利率和發(fā)行量，該數(shù)據(jù)來源于中國貨幣網(wǎng)。并且根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)計算出逆回購的發(fā)行量增速和逆回購操作利率的月加權(quán)利率，計算公式為：It=，其中，Q表示第t月、第i種期限逆回購在第j個交易日的投放數(shù)量，r表示其對應(yīng)的利率水平，以更好地反映央行逆回購的整體利率水平，并在此基礎(chǔ)上通過hp濾波法計算利率缺口。

三、實證模型

（一）馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型（Markov Switching）

馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型是由Hamilton（1989）提出，是如今在股票市場應(yīng)用之中，較為流行的一種非線性時間序列模型，此模型含有多個狀態(tài)機制方程，因此能夠相對準(zhǔn)確描繪出時間序列在不同狀態(tài)機制下的變化及轉(zhuǎn)換過程。其應(yīng)用是首先通過股票收益率數(shù)據(jù)計算出σ標(biāo)準(zhǔn)差，然后結(jié)合比對收益率與標(biāo)準(zhǔn)差的大小，從而劃分為不同的市場狀態(tài)。

馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的狀態(tài)機制數(shù)一般會比較少，不會超過3個。所以本文將選擇兩種狀態(tài)機制的馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型，將中國股票市場劃分為牛市（高收益，低波動）和熊市（負(fù)收益，高波動）兩種狀態(tài)。

（二）多元線性回歸模型

多元線性回歸模型通常用來研究一個應(yīng)變量依賴多個自變量的變化關(guān)系，模型結(jié)構(gòu)如下：y=β0+β1x1+…+βkxk+ξ，其中，x1，…，xk是非隨機的自變量，y是因變量，β0，…，βk是回歸系數(shù)，ξ是隨機誤差項。