全面降準(zhǔn)對(duì)股票收益率的影響研究

許偉橋 胡銳峰（通訊作者）

（西華大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川 成都 611730）

一、引言

由于新冠疫情暴發(fā)，美股市場(chǎng)在2020年3月9日至2020年3月18日之間共發(fā)生了四次熔斷，美國(guó)緊急出臺(tái)了量化寬松政策以穩(wěn)定股市。我國(guó)也于2020年初發(fā)布了降準(zhǔn)政策以應(yīng)對(duì)疫情所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)沖擊?；仡欉^(guò)去，自2011年11月30至2020年1月1日，央行共連續(xù)出臺(tái)了14次全面降準(zhǔn)政策，法定存款準(zhǔn)備金率從最高的21.5%下降到了13%。研究過(guò)去十年的降準(zhǔn)政策有利于為貨幣當(dāng)局出臺(tái)經(jīng)濟(jì)政策提供學(xué)術(shù)依據(jù)。

研究存款準(zhǔn)備金政策（RRR）首先要知道其在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀（張啟迪，2021；李宏瑾，2020；孫國(guó)峰，2019）。我國(guó)學(xué)者目前研究RRR政策主要著眼于宏觀和金融市場(chǎng)環(huán)境層面，數(shù)據(jù)多基于國(guó)家年度數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，針對(duì)不同的經(jīng)濟(jì)外部環(huán)境來(lái)研究RRR政策的有效性（盧超等，2017；徐梅，2019）以及RRR變動(dòng)對(duì)金融環(huán)境造成的影響（林木材等，2020）。部分學(xué)者開(kāi)始將金融市場(chǎng)中參與的經(jīng)濟(jì)主體的數(shù)據(jù)納入研究，例如研究RRR變動(dòng)對(duì)銀行市場(chǎng)流動(dòng)性沖擊（陳金鑫等，2019）和研究RRR變動(dòng)對(duì)居民消費(fèi)指數(shù)以及物價(jià)的影響（周啟清等，2018；鐘妙，2020）。但金融市場(chǎng)參與的微觀主體不只是銀行和家庭居民消費(fèi)，還有企業(yè)以及投資者投資。已有文獻(xiàn)均只針對(duì)中小企業(yè)或單一行業(yè)如房地產(chǎn)等，本文試圖彌補(bǔ)這一缺陷。

基于此，本文研究RRR對(duì)股票收益率的影響將一定程度上補(bǔ)充文獻(xiàn)空白。本文創(chuàng)新之處在于將RRR政策與上市公司相連接，政策選取時(shí)間跨度較長(zhǎng)為十年，政策選取符合國(guó)家經(jīng)濟(jì)方向是連續(xù)的。本文試圖研究以下三個(gè)方面的問(wèn)題：降準(zhǔn)政策會(huì)使得國(guó)內(nèi)大型企業(yè)對(duì)存款類金融機(jī)構(gòu)的依賴性增強(qiáng)嗎？降準(zhǔn)會(huì)不會(huì)造成貨幣大量增發(fā)而導(dǎo)致貨幣貶值？降準(zhǔn)政策是否如預(yù)期而言會(huì)對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生積極影響？

二、數(shù)據(jù)選擇與模型假設(shè)

本文的股票收益率選用上證綜合指數(shù)為實(shí)證數(shù)據(jù)，其交易所指數(shù)代碼為000001。時(shí)間區(qū)間為2011年12月15日至2020年1月6日共計(jì)1962個(gè)日股票結(jié)算指數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源為國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

為避免2008年次貸危機(jī)和2020年至今的新冠疫情所帶來(lái)的政策波動(dòng)，本文降準(zhǔn)政策與幅度選取2011年11月30日至2020年1月1日之內(nèi)的7次降準(zhǔn)政策，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行公告。

事件研究法的首個(gè)步驟就是確定事件，通過(guò)特定事件的發(fā)生來(lái)驗(yàn)證實(shí)證研究的結(jié)論，本文討論的是RRR全面下降對(duì)股票收益率的影響， 因此以政策實(shí)施日為事件發(fā)生日，如果RRR的調(diào)整發(fā)生在股市交易的正常日期，那么就以當(dāng)日為時(shí)間日，如果不是發(fā)生在股票市場(chǎng)正常交易日，則以政策發(fā)生后的第一個(gè)交易日為時(shí)間日。本文選取的RRR政策調(diào)整實(shí)施日期都會(huì)在正式實(shí)施前的五天內(nèi)由央行公示。

由于政策宣布會(huì)對(duì)投資者預(yù)期造成改變，不同投資者對(duì)政策變動(dòng)的認(rèn)知程度和學(xué)習(xí)反應(yīng)速度不同，且存款類金融機(jī)構(gòu)調(diào)整借貸款業(yè)務(wù)需要時(shí)間，因此選擇時(shí)間日前后5天來(lái)作為研究的事件窗口。

采用事件發(fā)生前的時(shí)間中的股票收益率對(duì)正常收益率進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)期選擇為90天，為剔除事件窗口重疊產(chǎn)生的影響，本文選取了其中7次事件調(diào)整為代表進(jìn)行模型處理。具體的事件窗口和估計(jì)窗口如表1所示。

表1 事件窗口與估計(jì)窗口

本文假設(shè)在沒(méi)有外部事件沖擊的情況下的穩(wěn)定的股票的收益率稱為預(yù)期正常收益率，記作R1t，而實(shí)際發(fā)生了事件沖擊的股票收益率稱為真實(shí)股票收益率，記作Rt。選用e-garch模型對(duì)指數(shù)預(yù)期價(jià)格進(jìn)行估計(jì)。基本形式如下：

股票的收益率Rt為對(duì)數(shù)收益率，計(jì)算公式如下：

其中，Pt和Pt-1分別代表了t日和t-1日的收盤股價(jià)指數(shù)。

通過(guò)e-garch模型測(cè)算出預(yù)期正常收益率后，用實(shí)際事件發(fā)生后的真實(shí)股票收益率與預(yù)期股票收益率做差額，稱這個(gè)差額為異常收益率，記作θ，公式如下：

選取事件日前后五天即事件窗口的異常收益率進(jìn)行加總，得到累計(jì)異常收益率，記作δ，公式如下：

三、結(jié)果分析

RRR下降意味著金融機(jī)構(gòu)向央行繳納的存款就會(huì)減少，銀行可用于貸款的資金增多，銀行為方便經(jīng)營(yíng)會(huì)相對(duì)應(yīng)地調(diào)降貸款利率，這樣就會(huì)降低一些貸款企業(yè)的融資難度以及降低這些貸款企業(yè)的融資成本。全面降準(zhǔn)的貨幣政策有著政策力度大、影響范圍廣、寬松信號(hào)強(qiáng)的特點(diǎn)，對(duì)貨幣供應(yīng)量能產(chǎn)生迅速的影響。但由于政策缺乏彈性，造成的后果往往具有不可逆性，謹(jǐn)慎地使用降準(zhǔn)政策是各國(guó)一直以來(lái)保持的共識(shí)。在西方主要發(fā)達(dá)國(guó)家利率市場(chǎng)化已充分完善的情況下，貨幣政策調(diào)控由數(shù)量型轉(zhuǎn)為價(jià)格型，管理通脹水平和利率水平的框架下調(diào)整存款準(zhǔn)備金的作用大大降低，而且改變存款保證金率會(huì)改變商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)成本，影響銀行信用擴(kuò)張能力，對(duì)銀行的經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性造成重大影響，因此反對(duì)貨幣當(dāng)局使用升降準(zhǔn)政策。但由于我國(guó)金融業(yè)發(fā)展歷史較短，利率市場(chǎng)化尚顯不足，非銀行金融機(jī)構(gòu)發(fā)展程度不夠等原因，改變RRR在一定程度上成為了我國(guó)特有的頻繁性貨幣政策。根據(jù)貨幣乘數(shù)計(jì)算公式（1），可以得出M2與法定存款準(zhǔn)備金率r的變動(dòng)情況相反的理論依據(jù)。即降準(zhǔn)可以增加市場(chǎng)內(nèi)流通的貨幣。

這是否意味著隨著RRR下降，國(guó)內(nèi)投融資對(duì)存款準(zhǔn)備金的利用會(huì)增多，企業(yè)對(duì)銀行等存款類金融機(jī)構(gòu)的依賴會(huì)加深？查詢國(guó)家統(tǒng)計(jì)局給出的2000年至2018年國(guó)內(nèi)存款準(zhǔn)備金交易來(lái)源數(shù)據(jù)，繪制出簡(jiǎn)單時(shí)間序列圖進(jìn)行分析，如圖1所示。

圖1 國(guó)內(nèi)交易資金來(lái)源：存款準(zhǔn)備金（億元）

由圖1可知2000年至2010年我國(guó)國(guó)內(nèi)交易使用存款準(zhǔn)備金的數(shù)量呈總體上升態(tài)勢(shì)，交易量增長(zhǎng)規(guī)模較大，于2011年達(dá)到頂峰。但在2011年后呈總體下降趨勢(shì)，2015年和2018年出現(xiàn)了存款準(zhǔn)備金利用為負(fù)值的情況。而在2008年至2010年首次發(fā)生較大波動(dòng)，2009年利用程度大幅下降，2011年又再度上升。這是由于2008年1月至10月央行五次上調(diào)存款準(zhǔn)備金率，10月15日至12.25日下降了三次，而2010年至2011年累計(jì)上調(diào)12次。而在2011年11月后RRR連續(xù)下降情況下，存款準(zhǔn)備金利用也逐年走低。這表明RRR與存款準(zhǔn)備金利用呈正向關(guān)系，即RRR逐年增高，國(guó)內(nèi)投融資對(duì)存款準(zhǔn)備金的利用也會(huì)增多。RRR降低，國(guó)內(nèi)投融資交易對(duì)存款準(zhǔn)備金的依賴程度也會(huì)降低。

當(dāng)國(guó)內(nèi)投資不再完全依賴存款類金融機(jī)構(gòu)時(shí)，說(shuō)明個(gè)人投資者和企業(yè)之間相互投資的渠道變廣泛，企業(yè)投資更多的是受利率刺激從而更廣泛地吸納社會(huì)資金。而不是單純依賴國(guó)家增發(fā)貨幣向金融機(jī)構(gòu)借貸款，這對(duì)于我國(guó)利率市場(chǎng)化建設(shè)是利好的消息。

查找國(guó)家統(tǒng)計(jì)局給出的我國(guó)2000年至2020年M2貨幣供應(yīng)量，計(jì)算出當(dāng)期貨幣供應(yīng)量相比上一期的同比增長(zhǎng)率，以探究RRR下降是否會(huì)導(dǎo)致我國(guó)貨幣供應(yīng)量大量增加。如圖2所示。

圖2 2000年至2020年M2同比增長(zhǎng)率

隨著2011年年末我國(guó)RRR降準(zhǔn)政策的出臺(tái)，我國(guó)廣義貨幣供應(yīng)量同比增長(zhǎng)率反而在逐年下降，即我國(guó)貨幣增發(fā)速度在逐漸減慢。說(shuō)明我國(guó)采取的降準(zhǔn)政策并不是“大水漫灌”式的貨幣政策，而是根據(jù)我國(guó)需要而采取的穩(wěn)定的貨幣政策。RRR的下降政策出臺(tái)伴隨著我國(guó)對(duì)貨幣供應(yīng)量的把控并不會(huì)導(dǎo)致貨幣貶值和貨幣過(guò)量增發(fā)的產(chǎn)生。

為防止出現(xiàn)偽回歸，首先對(duì)2011年12月15日至2020年1月6日共計(jì)1962個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，得出樣本的股票收益率的ADF統(tǒng)計(jì)量小于1%臨界值，說(shuō)明選取的股票收益率數(shù)據(jù)是平穩(wěn)時(shí)間序列。

由圖3可以看出選取數(shù)據(jù)存在波動(dòng)性聚集現(xiàn)象。說(shuō)明股市的高波動(dòng)率和低波動(dòng)率往往會(huì)各自聚集在某一時(shí)間段，而且高波動(dòng)率和低波動(dòng)率聚集的時(shí)期會(huì)交替出現(xiàn)。此外，股市的波動(dòng)性還呈現(xiàn)非對(duì)稱性特征，即收益率的正負(fù)對(duì)未來(lái)波動(dòng)率的影響并不對(duì)稱。

圖3 股票收益率走勢(shì)圖

圖4 股票收益率與同方差均值的正態(tài)分布

將股票收益率與同方差均值的正態(tài)分布圖進(jìn)行比較，證明樣本的上證指數(shù)的收益率統(tǒng)計(jì)特征呈現(xiàn)尖峰厚尾和左偏的現(xiàn)象。說(shuō)明數(shù)據(jù)處理符合e-garch模型的處理要求，進(jìn)行回歸分析不會(huì)出現(xiàn)偽回歸的情況。

從表3的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，滯后1階～4階的檢驗(yàn)都顯著，證明存在arch效應(yīng)。之后通過(guò)e-garch模型擬合得出正常收益率的方差方程為：

表3 arch-lm檢驗(yàn)

在e-garch模型中，當(dāng)γ≠0時(shí)，表示消息的作用是“非對(duì)稱的”，即利好的消息和不好的消息所帶來(lái)的影響幅度是不一樣大的。當(dāng)γ<0時(shí)，表示消息具有“杠桿效應(yīng)”。本文得出的方差數(shù)據(jù)中γ值等于-0.057說(shuō)明降準(zhǔn)政策對(duì)股票收益率的影響比升準(zhǔn)政策所帶來(lái)的影響更顯著，當(dāng)降準(zhǔn)幅度較小時(shí)也會(huì)對(duì)股票收益率產(chǎn)生較大影響。

利用模擬出的正常收益率方差方程和估計(jì)窗的收益率數(shù)據(jù)對(duì)正常收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)。再和真實(shí)收益率做差，將事件窗內(nèi)前后五天的異常收益率進(jìn)行求和，進(jìn)而計(jì)算累計(jì)收益率，最終進(jìn)行t檢驗(yàn)。結(jié)果如表5所示。

表5 累計(jì)異常收益率及t值

四、結(jié)論

2011年至2020年年初，為應(yīng)對(duì)外匯占款下降所帶來(lái)的貨幣供應(yīng)量流動(dòng)性緊缺，我國(guó)連續(xù)出臺(tái)了14次降準(zhǔn)政策，本文選取了其中7次作為事件發(fā)生日，結(jié)合2011年12月15日至2020年1月6日上證綜合結(jié)算指數(shù)做出e-garch模型計(jì)算股票異常收益率以研究全面降準(zhǔn)政策對(duì)股票收益率的影響并得出以下結(jié)論。

第一，降準(zhǔn)后的上證指數(shù)所代表的所有股票平均收益率確實(shí)會(huì)比降準(zhǔn)前有所提高。2018年之前的降準(zhǔn)政策對(duì)股市的利好效果尤為明顯。因此，可以確認(rèn)降準(zhǔn)政策的出臺(tái)在短期內(nèi)可以提升股票收益率。

第二，2016年2月29日、2018年10月7日以及2019年9月6日的降準(zhǔn)政策出臺(tái)所帶來(lái)的刺激股市效果沒(méi)有之前顯著。這并不代表降準(zhǔn)政策完全刺激不到股市或?qū)墒挟a(chǎn)生負(fù)面影響。原因在于選取樣本時(shí)選用的是上證綜合指數(shù)，是將所有股票的收益率做了平均。股票市場(chǎng)中部分行業(yè)對(duì)銀行借貸款依賴性高，部分行業(yè)存貸款更傾向于社會(huì)融資或企業(yè)合并。部分行業(yè)對(duì)于降準(zhǔn)政策的利好效果存在時(shí)滯性。

第三，隨著我國(guó)利率市場(chǎng)化和貨幣政策多元化的不斷完善，2018年后的全面降準(zhǔn)政策對(duì)刺激微觀經(jīng)濟(jì)的效力逐漸減弱。全面降準(zhǔn)政策更多的是為了滿足我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要如防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、抑制金融機(jī)構(gòu)順周期而出臺(tái)的防范性政策，而不是單純地作為刺激性政策。對(duì)于微觀經(jīng)濟(jì)，針對(duì)性強(qiáng)的貨幣工具如普惠金融、常備借貸便利等政策應(yīng)當(dāng)大力發(fā)展重點(diǎn)使用。