我国股价波动的货币政策效应分析

摘 要：文章运用协整检验、Granger因果关系检验、向量自回归模型等计量方法分析了货币供应量M2、利率与股市变动的关系，并得出在当前利率未市场化的经济环境下，虽然中央银行可以通过货币供应量和利率两种方式影响股票市场，但货币供应量M2更有效，调节利率对股市的影响并不显著。这一结论对于货币当局调控股票市场具有重要的借鉴意义。

关键词：货币供应量 协整检验 Granger因果关系 向量自回归模型

中图分类号：F830.91 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2013）03-089-03

一、引言

随着中国股票市场规模的发展与完善，股票市场与货币政策的关系已成为理论界与实务界研究的重要课题。传统的经济学理论认为：货币供应量调整对股票价格的影响主要是通过投资者资产组合的变化实现，货币供应量的增加将导致股票价格上升；本文主要通过构建利率（实际利率）、货币供应量M2变动率和股票市场指数之间的三元结构向量自回归模型，进一步分析当利率和货币供应量发生波动时对股票市场产生的冲击。

二、文献综述

国外实证研究主要倾向于分析货币供应量和利率的变化与股票价格变化之间的关系。Homa and Jaffee（1971）用回归分析方法得出，货币供应量与利率的变化总是领先于股票市场指数的变化，一定时段后变化不明显，因而，滞后的货币供应量与联邦基准利率数据可以用来预测未来股票收益。随着计量经济研究方法的发展，后来的经济学者开始运用向量自回归（VAR模型）分析方法来解决货币供应量和利率的内生性问题。Friedman（1988）等人利用VAR模型研究表明，美国的货币供应量变化可以用来解释股票价格的变动；Laurence boone，Claude Giorno and Pete Richardson（1998）利用七国集团各成员国和荷兰的数据，对货币供应量的突然变化与股票价格短期反应关系进行了考察，结果发现，货币供应量的突然变化对大多数成员国家的真实权益价格都产生正向的显著影响，其中典型的情况就是货币供应量的突然增加，使股票价格在短期内上升l%～3%，然后在未来的3年内恢复到原始最初的水平；Rigobon and sack（2003）检验了美国货币政策对股指的影响，发现股指对货币政策具有明显的负向反应，即短期利率上升25个基本点，将导致标准普尔500下降1.9%。

国内关于货币政策调整与股票市场表现之间的理论研究不多，主要集中在货币需求和货币政策对股市市场价格波动的传导机制的研究上。易纲、王召（2002）提出了一个货币政策的股市传导机制模型，动态考虑一般商品价格和股票市场价格受到货币政策影响后的变化规律，其结论是在短期、中短期和中长期，没有预料到的货币供给增加，使股票价格上升，而长期并不影响股票价格，因此货币政策刺激股市拉动需求的做法不可取。中国人民银行课题组（2004）研究认为，随着金融创新和资本市场发展，货币供应量和实际经济变量失去了稳定联系，虽然资本市场是货币政策传导的一部分，但不能把它作为货币政策的决定因素之一，而应该关注股票价格的波动。刘国卿（2009）通过构建货币政策传导模型研究货币政策如何传导到股票市场以及如何由股票市场传导到实体经济，分析我国货币政策由货币市场传导到股票市场利率、货币供应量的传导渠道和股票市场影响实体经济的消费和投资效应。另外，杨新松、龙革生（2006）利用VAR 模型检验中国的货币政策是否影响股票市场，研究结论是货币供应量M1、M2与股市流通市值存在双向因果关系，名义利率、实际利率是股市流通市值的Granger原因；中央银行可以通过货币供应量和利率两种方式影响股票市场，其中利率更有效。但是，唐涛、万丽媛（2010）的研究结论与杨新松等人的研究相反，认为市场利率、货币供给量两者与股票指数存在长期的、较为稳定的均衡关系。

综上可见各类实证研究的结论不统一，原因在于样本区间差异较大，指标选取和计量方法也不一致，特别是中国股市发展历史较短，市场不成熟，国外的货币政策对股市的传导机制，未必适合中国的实际状况。因此本文运用协整检验、Granger因果关系检验、向量自回归模型等计量方法进行了如下过程分析。

三、计量分析与实证检验

传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但是经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，1980年Sims提出向量自回归模型（vector autoregression，VAR），把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一，并且在一定的条件下，多元MA和ARMA模型也可转化成VAR模型。本文采用VAR模型，建立实际利率RR、货币供应量M2和上证综指月度均值的三元VAR（1）模型。

本文选取2002年1月到2011年10月的月度数据，包括实际利率（rr）、货币供应量M2变动率lm2（取对数）和上证综指月度最高与最低的均值lav三变量构建VAR模型，其中实际利率由名义利率减去同期消费物价指数CPI，国家公布的CPI是以上年同月为100 的同比数据，计算实际利率之前将CPI转换成以2002年为基期的数据并进行季节调整。名义利率和货币供应量M2，上证综指月收盘价数据来源于中国人民银行网站和各期《中国人民银行季报》。

（一）数列平稳性检验及确定滞后阶数

通常来说宏观经济变量的绝对指标往往是非平稳的，而经过对数或差分处理后通常是平稳的。本文选取的指标都是百分比形式，按照惯例在进行模型构建和相关检验之前先进行单位根检验，明确数列平稳与否，尽可能消除“伪回归”，并考察经济变量是否具有时间趋势从而确定是否有必要采用协整分析方法。利用stata 1.0分别对dlav，dlm2，dLrr进行单位根检验结果见表1。

结果表明，实际利率数列在经过滞后一阶差分后在1%置信水平下是平稳的，货币供应量和上证综指月度均值在取对数差分后均在1%置信水平下是平稳的。三个时间序列均是平稳的，可以构建结构向量自回归模型。应用信息准则可以确定VAR （p）模型最优滞后阶数，检验结果见表2。通过比较LR、FPE、AIC、SBIC和HQIC五个选择标准，可以确定最优滞后阶数为1阶，构建VAR（1）模型。见表2结果

（二）协整检验

协整关系检验是近年来发展起来的一种处理非平稳数据的有效方法，其基本思想是：如果两个（或两个以上）的时间序列是非平稳的，但它们的某种线性组合却是平稳的，则这两个（或两个以上）变量之间存在协整关系或长期均衡关系。协整检验有多种方法，本文中我们采用Johansen完全信息最大似然估计法，并根据AIC信息和SC准则确定滞后期数均为1期，得到表3的计算结果。

表3的结果显示变量间存在两个协整关系，由此可以推断货币供应量与利率可能对股价指数有影响，之所以说可能是指由于协整关系只能说明两个变量之间至少有单向的因果关系，并不能具体指出何为因、何为果。因此，需要进一步检验变量间的因果关系。

（三）Granger因果关系检验

VAR模型的重要应用之一是分析变量之间的Granger 因果关系。即判断何为因、何为果，我们采用非平稳序列下的Granger因果检验法进行分析检验，其结果见表4。

表4结果说明在dlav方程中货币供应量变化率lm2是上证指数均值dlav的Granger原因，同时说明实际利率不是我国股指变化的因。其他的因果分析都不显著，这与我国的利率未市场化现实相符，我国股市波动主要受货币政策中货币供应量变动的影响，利率变动经过货币传导机制对股市造成的影响较弱。

（四）VAR模型分析结果

VAR模型假定所有变量是内生的，不需要考虑何为因、何为果，其原理与Granger因果关系检验类似。首先我们根据AIC信息和SC准则，变量的滞后项数均为1，最终我们得到表5的分析结果：

表5结果表明广义货币供应量M2对股市有在1%显著水平上具有正向的影响，其系数为1.6%。利率变动对股市的影响不显著，股市变动在10%的水平上对货币供应量有一定的影响，这在一定程度上符合中国股市具有政策干预的现实特征。干预的手段往往通过货币投放这一渠道，利率渠道很少，这从dlrr方程也可看出。其他变量间的VAR检验结果并不显著，所以没有列出。

（五）脉冲响应

货币政策变动的脉冲响应分析，首先要计算模型中的货币政策对上证综指冲击的脉冲响应函数。在模型中，一次冲击对第i个变量的冲击不仅直接影响第i个变量，并且通过模型的动态（滞后）结构传导给所有的其他内生变量。在VAR模型中，脉冲响应函数描绘了在一个扰动项上加上一次性的（one time shock）冲击，对于内生变量的当前值和未来值所带来的影响。例如，首先考虑上证综指收益率对于实际利率的单位冲击的反应函数，对于VAR模型而言，脉冲响应函数为本文选取滞后长度为8个月，通过具体计算可以得到实际利率、货币供应量变动率对股指的响应轨迹。结果见图1：

脉冲响应图表明给实际利率发生一个正的冲击，股指收益率的反应是负的，但是负的影响较小并在大约4个月后趋于零。如果给予货币供应量一个正的冲击则对股指收益率有最大的正的影响，但这种冲击影响在短时间内会立刻减弱6个月趋于零。这种影响也比较符合我国目前的股市，广义货币供应量的增加，必然有一部分资金会通过各种渠道进入股市，从而推动股市的繁荣，但是这种货币供应量增加的公告效应持续时间较短，公众在通胀预期增加、资金投向实体经济等多因素驱动下很快回归理性。例如金融危机后政府推出的4万亿投资计划虽在一定程度上维持了经济的增长，但并没有带来股市的显著发展，这也侧面说明另一个问题，我国的股市还不能称之为“经济发展的晴雨表”。

四、研究结论及政策建议

从本文的实证分析结果我们可以得出以下的结论：就Granger因果关系检验结果判断，只有广义货币供应量（M2）变化与股票市场变化是相互影响的，而实际利率都对股票市场有单向弱影响。因此，中央银行使用货币供应量对股票市场的影响大于利率对其影响，考虑到股票市场会影响货币供应量，中央银行使用货币供应量调控股票市场时面临的不确定性增加，难度将增大，对中央银行执行货币政策的能力是一个巨2h9HaACHiMrWXeYXiq9sYw==大的挑战。

另外，我国利率尚未市场化，利率对股票市场的调控作用不明显。事实上，从整个样本期间看，中央银行调低基准利率，更多是考虑到刺激投资的目的，并不一定意味着经济不景气，而是因为利率刺激投资的效果受其他因素的干扰而打了折扣，如资本市场结构畸形、市场制度缺陷以及股权改革等。越来越多的事实证明，股票市场已经成为传导货币政策的一个重要渠道，中央银行制定货币政策尤其是利率政策时必须要考虑股票市场。

因此为更好地完善货币政策在股市上的传导机制和有效性，我国除了继续推进利率市场化进程以外，还应该适时用好货币供应量这个杠杆对股票市场的调节作用，才能更好地发挥货币政策对股市调节的有效性。一方面，既要规范和完善资本市场和货币市场，提高利率市场化程度和货币政策的透明度；另一方面，又要防止资产泡沫的形成和资产泡沫破裂对经济造成的严重影响而采取一系列应对措施。

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12.张鲁.中国货币政策影响股票市场的实证分析.经济研究导刊，2009（11）

（作者单位：王志强，南昌职业学院 江西南昌 330500；蔡祥锋，暨南大学经济学院金融系博士研究生 广东广州 510000）

（责编：贾伟）