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    貨幣政策對股票價格波動的影響研究

    2023-05-05 11:07:16王洛程
    中國商論 2023年8期
    關鍵詞:貨幣供應量股票價格VAR模型

    摘 要:本文基于2005—2022年的月度數(shù)據(jù),選用廣義貨幣供應量、銀行同業(yè)拆借利率及股票市場的上證綜合指數(shù)收盤價建立VAR模型,并進行脈沖響應及方差分解來分析探討貨幣政策與股票價格之間的動態(tài)關系。結果表明,貨幣供給量和貨幣利率對股票價格存在微弱的負向影響。基于此,本文提出參考股票市場價格波動、暢通貨幣政策傳導路徑、發(fā)揮股票市場的價格發(fā)現(xiàn)等建議,以供參考。

    關鍵詞:貨幣政策;貨幣供應量;貨幣利率;股票價格;VAR模型

    本文索引:王洛程.<變量 2>[J].中國商論,2023(08):-118.

    中圖分類號:F822.0 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2023)04(b)--05

    股票市場誕生以來,一直受到投資者及學者的廣泛關注,且其作為經(jīng)濟的晴雨表,反映了我國經(jīng)濟的發(fā)展狀況。貨幣政策是貨幣當局調控宏觀經(jīng)濟的重要手段,其變化可以通過貨幣供應量、貨幣利率和公開市場業(yè)務等路徑傳導到股票市場,對股票市場有著非常重要的影響。同時,股票市場的波動會對貨幣政策的實施效果等產(chǎn)生一定的影響。因此,進行貨幣政策與股票價格之間的研究不僅有助于豐富金融市場的理論,還能為政策制定者、股票投資者提供相應的建議[1]。

    1 文獻綜述

    一直以來貨幣政策對股票價格的影響都是經(jīng)濟學界研究的熱點問題。學者從不同的角度進行分析,得出的結論各有不一。

    1.1 貨幣供應量

    閆冬(2016)[2]研究發(fā)現(xiàn),貨幣供應量與股票價格之間存在長期的均衡關系。陸歆兒、范曉靜(2018)[3]建立向量誤差模型,研究表明貨幣供應量的增加會降低股票的基本價格、推高股票的泡沫價格。任森春和戴正本(2019)[4]研究表明,貨幣供給量對股票市場收益率產(chǎn)生正向影響。袁嘉瑞(2021)[5]建立VEC模型測度了貨幣供應量和通貨膨脹對股票價格的影響,結果表明貨幣供應量M2的增加會對股票價格產(chǎn)生較弱的負向效應。

    1.2 貨幣利率

    Alexander Kurov(2012)[6]研究表明,經(jīng)濟擴張期間,股票與利率負向反應,然而在經(jīng)濟衰退過程中,股票與利率正向相關。周銳(2019[7]研究發(fā)現(xiàn),利率對我國股票市場價格的短期和長期影響存在顯著的差異性。鄒曉梅(2021)[8]建立VAR模型研究得出利率變動對我國股票價格的影響較弱的結論。

    1.3 貨幣供應量和貨幣利率

    方燕、安興琪(2019)[9]研究發(fā)現(xiàn),貨幣供給量和貨幣利率對能在短期內有效引導股票市場的發(fā)展。楊培濤等(2020)[10]實證研究表明,貨幣政策對股票價格波動存在顯著的整體效應,但該效應存在一定的時滯性。吳昊、姜思同(2021)[11]以季度宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)為樣本,構建向量自回歸模型分析貨幣供應量M2、銀行間同業(yè)拆借利率、信貸融資規(guī)模、社會融資規(guī)模等貨幣政策中介目標對股票市場的影響,結果表明貨幣供應量M2對股票市場的長期動態(tài)影響較大。

    綜上所述,學術界從不同角度對貨幣政策與股票市場之間的關系開展大量的研究,研究大多發(fā)現(xiàn)貨幣供應量與股票價格之間具有長期均衡關系;而貨幣利率對股票價格的影響則更多取決于所處的經(jīng)濟時機。此外,樣本區(qū)間不同,研究結論也有差異。

    因此,本文利用2005—2022年貨幣政策的工具變量月度廣義貨幣供應量M2、銀行同業(yè)拆借利率CIR及上證綜合指數(shù)收盤價SZ建立VAR模型,并進行脈沖響應及方差分解來分析探討貨幣政策與股票價格之間的關系,為政策制定者、決策者和股票市場投資者提供相應的可行性建議。

    2 實證分析

    2.1 變量的選取與數(shù)據(jù)說明

    本文選取的股票價格為上證綜指月末收盤價(SZ),選取的貨幣政策的工具變量為貨幣供應量——月度廣義貨幣供應量(M2)和貨幣利率——銀行間7天同業(yè)拆借加權利率(CIR),對各變量均進行了對數(shù)化處理,具體設定說明如表1所示。樣本區(qū)間為2005年1月—2022年6月,共有210條數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行官網(wǎng)、網(wǎng)易財經(jīng)網(wǎng)站等;實證分析使用軟件為Eviews9.0。

    2.2 變量序列平穩(wěn)性檢驗

    2.2.1 時序圖分析

    本文三個變量及其組合的時序圖如圖1所示,由圖1可知,近十幾年來,LNM2有一個明顯的上漲趨勢,LNCIR一直處于較為平穩(wěn)的上下波動中,LNSZ也一直處于波動中且以2015年為界整體有上升趨勢。另外,三個變量在17年間波動幅度都不大,基本保持平穩(wěn),即近17年來,廣義貨幣供應量、銀行7天同業(yè)拆借利率和上證綜合指數(shù)價格三者基本保持一致的平穩(wěn),也說明我國宏觀經(jīng)濟運行較為平穩(wěn)。但時序圖只是粗略的估計,還需要進一步進行單位根檢驗才能證明三個變量序列是否符合建立模型的要求,以探究三者之間的關系。

    2.2.2 描述性統(tǒng)計分析

    本文三個變量描述統(tǒng)計結果如表2所示,2005—2022年,LNM2、LNCIR、LNSZ的均值分別為13.692、0.996、7.876;中位數(shù)分別為13.754、1.095、7.945;標準差分別為0.641、0.353、0.322。其中,貨幣供應量的離散程度較大,其余兩個變量的離散程度也不高,波動幅度不大。

    2.2.3 ADF檢驗

    為避免出現(xiàn)偽回歸問題,本文對各變量序列進行ADF單位根檢驗。如表3所示,在5%的顯著性水平上,LNCIR為平穩(wěn)序列,而LNM2和LNSZ均為非平穩(wěn)序列。故將所有變量序列進行一階差分得到序列D(LNM2)、D(LNCIR)和D(LNSZ),再次進行ADF單位根檢驗。差分后序列的ADF檢驗值均通過1%顯著水平上的平穩(wěn)性檢驗,故認為LNM2、LNCIR和LNSZ為一階單整序列。

    2.3 協(xié)整關系檢驗

    為了判斷貨幣供應量、貨幣利率和股票價格之間是否存在長期穩(wěn)定的均衡關系,對LNM2、LNCIR和LMSZ進行Johansen協(xié)整檢驗,如表4所示,在5%的顯著性水平上,三者之間存在兩個協(xié)整關系,即貨幣供應量、貨幣利率和股票價格存在長期穩(wěn)定的均衡關系,可以進行后續(xù)的實證檢驗。

    2.4 向量誤差修正模型

    由Johansen協(xié)整檢驗可知,LNM2、LNCIR和LMSZ之間存在長期均衡關系,但短期而言,模型可能因為各種因素的沖擊而存在偏差,故建立向量誤差修正模型(VECM)對均衡誤差進行不斷調整,從而將短期失衡的變量逐漸拉回長期的均衡狀態(tài)。表5顯示,短期內失衡的貨幣供應量、貨幣利率和股票價格將分別以0.032472、0.001711和0.031182的幅度對變量間的長期均衡關系進行修正。

    2.5 VAR模型建立

    VAR模型不僅適用于研究各變量的相互動態(tài)關系,還能預測隨機擾動項對經(jīng)濟運行的沖擊程度,并解釋這種沖擊對研究變量的影響。本文運用該模型研究貨幣政策與股票價格之間的動態(tài)關系,建立的VAR模型如下:

    其中,Yt為股票價格,Xt為貨幣政策;A和B分別表示待估系數(shù)矩陣,即貨幣政策對股票價格的影響系數(shù)。

    2.5.1 確定VAR模型的最優(yōu)階數(shù)

    在實際運用中,若VAR模型階數(shù)過小會出現(xiàn)殘差自相關等問題,模型階數(shù)過大雖可以清晰顯示模型變量之間的動態(tài)關系,但會損失自由度,從而影響模型的有效性等。因此,只有需要尋求一個均衡的階數(shù),才能建立有效的VAR模型。如表6所示, LR、FPE、AIC三個準則選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)均為3,故VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)為3。

    2.5.2 VAR模型的平穩(wěn)性檢驗

    本文通過建立LNM2、LNCIR和LNSZ之間的VAR模型,得出具體模型如下所示:

    一般,探究方程的具體形式較少,更多的是探究變量之間的動態(tài)關系。模型的平穩(wěn)性檢驗是確保建立有效模型的前提,若構造出來的模型不穩(wěn)定可能導致脈沖響應的標準誤差無效等問題。因此,需要判斷模型整體的穩(wěn)定性。若VAR特征方程的根都在單位圓之外,可認為平穩(wěn)。如圖2所示,VAR特征方程的特征根倒數(shù)均落在單位圓內,即特征根都落在單位圓之外,故本文建立的VAR(3)模型是穩(wěn)定的,可以對其進行下一步的相關動態(tài)關系分析。

    2.6 Granger因果檢驗

    在實證分析檢驗過程中,可能出現(xiàn)某些經(jīng)濟變量之間顯著相關,但無經(jīng)濟意義的現(xiàn)象。為了避免此類問題的發(fā)生,需要對各變量序列進行Granger因果檢驗,從而判斷貨幣供應量、貨幣利率和股票價格之間是否具有經(jīng)濟學意義上的因果關系,如表7所示。第一,LNSZ不是LNM2的Granger原因,LNSZ也不是LNM2的Granger原因,說明貨幣供應量的變動難以引起股票價格的變動。第二,LNSZ是LNCIR的Granger原因,但LNCIR不是LNSZ的Granger原因,說明貨幣利率的變動難以引起股票價格的變動;但反過來,股票價格的變動會引起貨幣利率的變動。

    2.7 脈沖響應分析

    本文建立貨幣供應量、貨幣利率和股票價格互為脈沖變量和響應變量的脈沖響應函數(shù),如圖3所示。當貨幣供應量受到LNM2一個單位的沖擊時,隨之LNSZ第一期出現(xiàn)負向的沖擊響應,第二期則出現(xiàn)更大程度的負向沖擊響應,第三期達到負向響應峰值后逐漸趨向0。當LNSZ受到一個單位的沖擊時,隨之LNM2在第一期會有一個正向的沖擊響應,第二期響應程度加大,第三期達到正向響應峰值后逐漸趨向0。當貨幣利率LNCIR受到一個單位沖擊時,LNSZ隨之在第一期出現(xiàn)負向的沖擊響應,持續(xù)到第二期負向沖擊響應越來越小,第三期及之后響應逐漸趨向0。當LNSZ受到一個單位沖擊時,貨幣利率LNCIR隨之會有一個負向的沖擊響應,在第二期達到峰值后逐漸轉成正向響應,約到第三期達到正向峰值后開始趨于平穩(wěn)。綜上,脈沖響應結果表明,貨幣利率和貨幣供應量均會對股票價格產(chǎn)生較為微弱的負向影響;反過來,股票價格在短期內會對貨幣利率產(chǎn)生負向影響,而長期來看,則是正向影響。

    2.8 方差分解

    方差分解表可以明確列出變量之間的貢獻度及變量對自身的貢獻度,其分析的是不同內生變量對整體的沖擊程度。將上證股票價格指數(shù)LNSZ進行方差分解,滯后期設置為10期,其方差分解情況如表8和圖4所示。由此可以看到,LNSZ在第一期對自身的貢獻度達到99.09%,第二期上升為99.41%,從第三期開始逐期下降,但至第十期仍達到97.90%。貨幣供應量LNM2對上證綜指價格LNSZ的解釋程度第一期僅有0.04%,漸漸上升至第八期的0.32%,后又逐步下降至第十期的0.31%。貨幣利率LNCIR對上證綜合指數(shù)價格LNSZ的解釋程度從第一期的0.87%上升至第十期的1.97%??傊瑥倪@些數(shù)據(jù)中不難看出,上證綜合指數(shù)價格變動的絕大部分變動都可以由其自身進行解釋,貨幣政策的兩個工具變量——貨幣供應量LNM2、貨幣利率LNCIR對股票價格(上證綜指月末收盤價LNSZ)的影響很小。因此,本文認為貨幣政策對股票價格的波動影響不大。

    3 結語

    本文選取廣義貨幣供應量M2、銀行間7天同業(yè)拆借加權平均利率CIR和上證綜指月末收盤價SZ建立VAR模型,檢驗貨幣政策對股票價格的影響,得出以下結論:(1)貨幣供給量會對股票價格產(chǎn)生微弱的負向影響,且在短時期內影響較強;(2)貨幣利率對股票價格存在極其微弱的負向影響;(3)股票價格的波動絕大部分是由自身的沖擊造成的。綜上,本文認為貨幣政策對股票市場的影響是存在的,但是影響程度非常?。幌喾?,股票價格對貨幣政策也會產(chǎn)生一定的影響,且影響存在一定的時滯性。

    基于以上實證結論,本文給出以下政策建議:

    第一,政府當局在制定和調整貨幣政策時可以股票市場價格波動作為一定的參考。本文研究發(fā)現(xiàn),貨幣政策對股票市場價格變動會產(chǎn)生微弱的負向影響,隨著金融市場的進一步發(fā)展,兩者之間的聯(lián)系不斷加深,政府更加重視股票市場的波動影響,增強貨幣政策的有效性,為促進金融市場的發(fā)展貢獻力量。

    第二,深化利率市場化改革,暢通貨幣政策傳導路徑。本文研究發(fā)現(xiàn),貨幣利率雖作為貨幣政策影響股票市場的重要途徑,但其與股票價格之間的關系并不顯著。因此,要進一步發(fā)揮貨幣政策的功效,就需要進一步深化利率市場化改革,暢通貨幣政策傳導路徑。

    第三,發(fā)揮股票市場的價格發(fā)現(xiàn)功能。股票市場作為資源配置的市場機制,也是國家經(jīng)濟的晴雨表,展現(xiàn)了國家經(jīng)濟的具體狀況。實證研究發(fā)現(xiàn),股票價格對貨幣政策的實施渠道、效果有一定的影響。因此,為了增強貨幣政策的效果,需要進一步推進股票市場改革,優(yōu)化投資者結構,推動投資者做出適當?shù)耐顿Y決策。

    參考文獻

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