股票收益与消费者价格指数、工业品こ龀Ъ鄹裰甘之间价格传导关系的研究

陈　践　梅　梅

【摘 要】 本文对2003年2月至11月间我国月度股票收益率与消费者价格指数（CPI）、工业品出厂价格指数（PPI）之间的价格传导关系运用计量经济学方法进行了研究。研究成果：1、股票月度收益率与CPI和PPI之间存在协整关系。2、股票月度收益率与PPI呈反向变动关系；与CPI呈同向变动关系。3、向量自回归分析结果显示：滞后1期的股票收益率对CPI在统计上有影响，滞后2期的股票收益率对PPI在不同统计水平上也有显著影响。滞后1、2期的PPI对股票收益率在不同统计水平上也有影响。Granger 因果关系检验进一步支持了向量自回归分析的结果。

【关键词】 股票收益率；CPI；PPI；价格传导；计量经济学方法

一、文献综述

股票价格受多种因素影响，其中宏观经济指标或变量是一个重要因素。国外许多学者研究分析了主要宏观经济指标对股价的影响，其中包括通货膨胀对股价的影响，但国内还没有学者系统地研究作为反映股价综合水平的上证指数、深证成指等股价指数与通货膨胀（包括居民消费价格指数（以下简称CPI）和工业品价格指数（以下简称PPI））之间的价格传导关系。理解价格在股票指数和CPI、PPI之间的传导特点对政策制定者、投资分析人员、投资者都具有非常现实的意义，特别是对大量资金被套于证券市场者，了解价格传导的特点对未来投资决策亦具有非常现实的指导意义。

就股价指数与通货膨胀间的关系而言，国外学者做了大量的研究，他们发现短期内（通常指一年以内），事前和事后股票名义收益率与通货膨胀之间呈负相关关系，这与其假设即作为实际资产代表的股票理应对其持有者在通货膨胀上加以补偿相悖。这类研究如Lintner（1975），Nelson（1976），Fama 和Schwert（1977），Gultekin（1983）以及Kaul（1987）等。对此，Modigliani 和 Cohn（1979）认为，当通货膨胀趋势向上时，股票价格会下降。这源于经纪代理所患的“通胀幻觉”。即通胀发生时，当名义利率包含通胀溢价时，名义利率和实际利率不能被适当的加以区分，这样代理们就会使用错误的贴现率来评估股票价值。Ritter 和Warr（2000）用企业水平的数据发现在通胀期间估值误差导致股价下跌，从而用证据支持了Modigliani 和 Cohn（1979）的假说。

就股价指数与通货膨胀间的长期关系而言，Fisher 和 Seater（1993）及King和Watson（1997），Koustas 和Serletis（1999），Bullard 和 Keating（1995）还有Crosby 和Otto（2000）及Rapach（2001）分别使用不同的方法对美国及欧洲等发达国家股价指数与通货膨胀间的长期关系进行了考察研究，结论是，从长期看，通货膨胀不会侵蚀股票的长期真实价值。

Boudoukh 和 Richardson（1993）运用美国和英国1802-1990年的数据，将名义股票收益率和总通货膨胀率做回归分析发现5年期的股票投资比1年期投资能更好地规避通货膨胀风险。Olesen 和Jan Overgaard（2000）对丹麦，Taufiq Choudhry（2000）对中美洲四国，Mohammed Omran 和 John Pointon（2001）对埃及数据的研究也得出了类似的结论。另外，Crosby 和Otto（2000）运用向量自回归模型（VAR）对34个国家数据进行了分析发现在统计上通胀对股票收益的长期影响不存在。Hamid、Thirunnavukkarasu和Rajamanickam（2006）也运用VAR模型和Granger因果关系研究了道琼斯30种工业平均指数、SP500指数与CPI和PPI的关系，根据美国不同时期的数据得出了不尽相同的结论。

至于国内学者在这方面的研究，目前还比较欠缺。刘玲、谢赤、曾志坚（2006）认为，在中国股票价格指数与通货膨胀率之间的关系不确定。对此，笔者认为有必要对这一问题做进一步探讨。本文拟运用计量经济学方法对股票收益率与CPI、PPI之间的短期和长期关系加以讨论。

二、数据及数据处理

本文所用数据期间为2003年1月至2008年月11月，共计71个月度样本。鉴于上证综合指数与深圳综合指数以及沪深300指数具有高度相关性，这里仅以上证综合指数作为代表，数据由乾隆股票分析软件生成。股票月度收益率指标（LSTK）用对数形式表述。月度价格指数CPI和PPI来源于国家统计局网站，物价指数分为两组，A组为按照上年同期为100计算的CPI和PPI同期累计指标，分别用CPI_A和PPI_A代表，B组为以上年同月为100计算的CPI和PPI月同比指标，分别用CPI和PPI代表。本文运用Eviews软件处理所有数据。

1、 协整关系检测

根据Granger和Newbold（1986）的研究，如果DW值小于调整后的R2，则意味着该回归关系为谬误回归。据此，分别对A、B两组数据中的CPI和PPI与月度股票收益率加以回归，得到如下结果：

A组：

LSTK = 2．828222*** - 0．002785 CPI_A - 0．024318 PPI_A*** （1）

（0．590718）（0．006858）（0．008598）

（4．787774）（-0．406068）（-2．828442）

Adjusted R²0．232505，Durbin-Watson stat．2．227487，F-statistic 1．45143

B组：

LSTK = 2．035981*** +0．001743 CPI-0．021175 PPI***（2）

（0．523097）（0．005424）（0．005387）

（3．892170）（0．321341）（-3．930403）

Adjusted R²0．213967，Durbin-Watson stat．2．158443，F-statistic10．39130

在A、B两组结果中ＤＷ值均大于调整后的R²，说明股票月度收益率与CPI、PPI之间的回归关系为非谬误回归。进一步将公式（1）和公式（2）改写为如下表达式（1a）和（2a），将误差项ε_t视做一个时间序列分别加以考察，如果它是稳定的时间序列，则三者间的协整关系存在，否则三者间就不存在长期均衡关系。

ε_t= LSTK - 2．828222 + 0．002785 CPI_A + 0．024318 PPI_A（1a）

ε_t= LSTK - 2．035981 -0．001743 CPI+0．021175 PPI（2a）

这里运用增广迪基富勒检验（以下简称ADF检验）来进行单根检测。其基本零假设是：ε_t不存在单位根，如果ADF检验值小于不同水平的临界值，则不能拒绝ε_t存在单位根；若ADF检验值大于不同水平的临界值则拒绝零假设即 ε_t不存在单位根。结果（见表1）显示，两组误差时间序列均为稳定的时间序列。换言之，股票月度收益率与CPI和PPI之间存在协整关系。

2、数据稳定性检测及平稳化处理

虽然上证指数月度收益率与CPI和PPI之间存在协整关系，但并不能保证每个时间序列都是稳定的。因而有必要对上述指标进行稳定性检测。ADF检测结果显示：上证指数月度收益率（LSTK）和B组的PPI为稳定的时间序列，A组中的CPI_A、PPI_A以及B组中的CPI是非平稳指标。对其取一阶差分，再进行ADF检测，结果显示上述三者的一阶差分均为稳定时间序列。

股票收益率与CPI、PPI的关系

以股票收益率为因变量，A、B两组的CPI和PPI为解释变量，运用最小二乘法对2003年1月至2008年11月间的月度数据分别进行回归，结果如下：

A组：

LSTK = 0．004597 + 0．071960 DCPI_A*** - 0．100988DPPI_A***（3）

（0．010610）（0．025615）（0．026293）

（0．433272）（2．809234）（-3．840847）

Adjusted R²0．160938，Durbin-Watson stat．1．877582，F-statistic 7．617320

B组：

LSTK = 1．961823*** + 0．013681 DCPI-0．018747 PPI***（4）

（0．491951）（0．015301）（0．004705）

（3．987840）（0．894157）（-3．984262）

Adjusted R²0．222039，Durbin-Watson stat．2．131356，F-statistic 10．84671

以上两组模型结果显示：2003年2月至2008年11月间，股票月度收益率与PPI呈反向变动关系；与CPI呈同方向变动关系。这种关系意味着，PPI走高会推高企业产品生产成本，压缩企业利润空间，使投资者对企业未来收益增长预期下降，进而影响股价走低，使实际股票收益率降低。而通常被认为是通货膨胀代名词的CPI与股票收益率同向变动则预示着股票收益率中包含了通货膨胀风险溢酬部分，换句话说，股票投资可以回避通货膨胀的风险。

3、 向量自回归模型分析

向量自回归模型（以下简称VAR）通常被用于相关时间序列系统的预测和分析随机扰动对变量系统的动态影响，它是一种不带有任何约束条件的非结构化的多方程模型，它将每个变量都视为内生变量，避开了结构建模方法中需要对系统中每个内生变量关于所有变量滞后值函数的建模问题。VAR 的数学表达式是：

Y_t= A₁y_t-1+ …+A_py_t-p+……+Bx_t+ ε_t

其中：y_t是一个k阶内生变量，x_t是一个d 阶内生变量，A₁，……A_p和B是要被估计的系数矩阵。ε_t是一个与其右手边变量可能同时相关或不相关，但与其自身滞后变量无关的向量。

运用VAR 模型对2003年1月至2008年11月的相关数据进行分析，结果显示：在A组中，滞后1期的股票收益率对CPI在1％统计水平上有影响，滞后2期的股票收益率在1％统计水平上对PPI有影响，滞后2期的PPI在10％统计水平上对股票收益率有影响。Ｂ组VAR结果显示：滞后1期的股票收益率在10％统计水平上对CPI有影响，滞后2期的股票收益率在10％统计水平上对PPI有影响，滞后2期的CPI在10％统计水平及滞后1期的PPI在

1％统计水平上对股票收益率有影响。

4、 Granger 因果关系分析

Granger（1969）因果关系是指：如果两个经济变量x、y在包含过去信息条件下对y的预测效果要好于只单独由y的过去信息对y的预测，即加入变量x的滞后值有助于改进变量y的预测精度，则称x对y存在格兰杰因果关系。或者说，若变量x的滞后值在另一个变量y的解释方程式中其系数在统计上是显著的，则x是y的格兰杰原因。在实际应用中，双向Granger原因检测被普遍采用，即x对y存在格兰杰因果关系或y对x存在格兰杰因果关系。需要指出的是“x是y的格兰杰原因”的陈述，并不意味着y是x变动的效果或结果。它考察的是事情发生的先后次序和信息内容，而不是一般术语所称的因果关系。对2003年1月至2008年11月的相关数据进行分析，结果见表2和表2a．

A组Granger 因果关系检测显示：滞后2期的股票收益率在10％显著水平上对PPI有影响。其他指标间的价格传导关系统计上不明确。

B 组Granger 因果关系检测显示：滞后2期的股票收益率在10％显著水平上对PPI有影响，并且滞后2期的PPI对股票收益率在1％统计水平上有显著影响，滞后2期的PPI对CPI也在1％统计水平上有显著影响。

三、 结论总结

本文对2003年2月至11月间我国月度股票收益率与CPI、PPI之间的价格传导关系进行了研究，结果发现：第一、股票月度收益率与CPI和PPI之间存在协整关系。第二、股票月度收益率与PPI呈反向变动关系；与CPI呈同向变动关系；第三、VAR结果显示：A、Ｂ两组数据中，滞后1期的股票收益率对CPI有影响，滞后2期的股票收益率对PPI有影响。滞后1、2期的PPI对股票收益率在不同统计水平上也有影响。并且A、B两组的Granger 因果关系检验结果即滞后2期的股票收益率在10％显著水平上对PPI有影响，及B 组中滞后2期的PPI对股票收益率在1％统计水平上有传导效应，也进一步支持了VAR分析的结论。

【参考文献】

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【作者简介】

陈践，高级经济师、新西兰梅西大学（Massey University）金融管理硕士，本科毕业于西北大学经济管理学院经济管理专业，现任西安培华学院财会学院财务管理系教师，学科带头人．

梅梅，会计师，西安交通大学医学院第一附属医院．