货币政策、投资者情绪对股市流动性的影响研究

廖昕　程心怡

摘   要：以我国2010—2021年宏观货币政策、投资者情绪和股票市场相关数据为样本，基于格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解等方法，对货币供应量、银行间7天同业拆借利率、ISI投资者情绪指标和股市流动性之间的动态关系进行分析。结果表明，货币政策和投资者情绪均对股市流动性产生正向影响，其中，市场利率对股市流动性变化的贡献率最高，货币供应量的贡献率最低;货币政策对股市流动性冲击的响应强度最大，货币供应量对股市流动性的影响时长明显短于市场利率和投资者情绪。

关键词：股市流动性;货币政策;投资者情绪

中图分类号：F830.9    文献标志码：A  文章编号：1673-291X（2022）14-0111-07

引言

央行货币政策对金融市场具有重要影响，所以一直受到极大的市场关注。新冠肺炎疫情期间，美国在2020年3月底开始实施“无限量”量化宽松政策，在不到兩个月的时间内向市场投放大量美元，美联储资产负债表规模激增2万多亿美元，助力疫情期经济复苏计划。中国人民银行在疫情期间两次对中小存款类金融机构（包括农村信用社、农村商业银行、农村合作银行、村镇银行等）实施定向降准，释放出9 500亿元流动性资金，缓解了企业的融资难问题。实践充分证明，货币政策在维持物价稳定、促进经济增长和维护金融稳定等领域起到了重大影响。相对于欧美股市较为成熟的市场体系，我国A股市场还处于发展阶段，随着经济全球化趋势的进一步加强，A股市场流动性的稳定性首当其冲受到挑战。货币政策与股市流动性的相关性在以往的研究中已受到广泛关注。例如，金春雨、张浩博（2016）通过实证得出货币扩张提高股市流动性。方舟等（2011）发现，在不同区制下，影响程度存在显著差异，当股市处于膨胀期时，货币政策冲击对市场流动性的影响比股市处于低迷期时表现得更加明显。关注货币政策与股市流动性之间的关联，重视其在维护金融系统稳定、保障资本市场安全等方面发挥的重要作用，能够实现货币政策的有效调控及股市的平稳有序发展。

除了货币政策对股市流动性的影响之外，投资者情绪与股市流动性之间也存在关联。从行为金融学的角度看，个人投资者占比大且缺乏专业性知识，并非理想状态的“理性经济人”，因而投资者情绪作为市场“非理性”程度的重要体现，会对股市流动性造成影响。尹海员（2017）的研究结果表明，在考虑市值规模差异后，投资者情绪对股市流动性有着显著的单向影响。历史文献通常单方面研究货币政策或者投资者情绪对股市流动性的影响，并未将货币政策、投资者情绪与股市流动性结合起来，而且已有研究文献发现，货币政策与投资者情绪之间也存在一定的关联。Lutz（2015）在划分常规性货币政策与非常规性货币政策的基础上证实了货币政策会对投资者情绪产生极大的正面影响。陈影和郑重（2017）认为，扩张性货币政策会给投资者情绪带来正面影响。因此，本文对货币政策、投资者情绪与股市流动性建立VAR模型，在同一模型体系中联立多个方程进行回归分析，以此来讨论多个内生变量之间的相关性，研究货币政策和投资者情绪两者对于股市流动性的影响。研究结果能在一定程度上为个人投资者了解股市并合理决策提供帮助，同时也能为不同经济环境下政府的监管举措提供一定的解释。

本文结构安排如下：第一部分包括从理论上分析货币政策及投资者情绪分别对于股市流动性影响以及评述国内外相关文献，为文章的研究提供经验证据及选题支撑。第二部分介绍变量的选取和数据的来源，以及VAR模型设定。第三部分对数据进行平稳性检测，证实使用VAR模型的可靠性。通过该模型分析货币政策、市场投资者情绪对于股市流动性的格兰杰因果关系、影响方向、冲击响应速度和对于股市流动性变化的贡献程度;最后形成文章的结论。

一、文献回顾与理论分析

（一）文献回顾

1.货币政策与股市流动性的相关文献

货币政策与股市流动性的相关性虽然在以往文献中已受到广泛关注，但研究结果存在差异，并未得到一致结论。有一些文献认为货币政策与股市流动性不相关。储小俊和刘思峰（2008）使用换手率和Amihud（2002）指数来衡量股市流动性，结果发现货币供应量对股市流动性没有显著影响。另一些文献认为货币政策对股市流动性有正向影响。金春雨、张浩博（2016）通过实证得出货币扩张提高股市流动性，货币收缩降低股市流动性的结论。鲁鸽（2016）分析发现货币供应量对股市流动性有着即刻且长期的影响。苏刚（2015）进一步研究发现货币政策调整的负向冲击效应要远远大于货币政策正向冲击的效应。Chu（2015）指出，紧缩性货币政策在股市流动性较低时产生的影响更大，而扩张性货币政策在股市流动性较高时产生的影响更大。耿中元和王曦（2016）发现，相比于M1，M2的增长则会对股市流动性带来更为明显的正向冲击;银行间7天同业拆借利率相比于一年期定期存款利率会对股市流动性产生更为明显的影响，但是这种影响也会随着时间的推移而减弱。任爱华等（2018）进一步研究发现，数量型货币政策在宏观经济环境较好时对股市流动性的影响最强，在经济环境平缓时影响最弱;而价格型货币政策对股市流动性的影响则有所差异，在经济低迷时影响最强，在经济状况平缓时影响最弱。

2.投资者情绪与股市流动性的相关文献

Joseph等（2011）使用网络股票查询数据来衡量投资者情绪，发现与股市流动性之间存在正相关关系。王丹枫和梁丹（2012）基于国内股市的研究结果与之一致，认为投资者情绪变动会增强股市流动性，对预期收益的股市流动性溢价的影响也显著。Chiu等（2014）研究发现，市场上的负面情绪将使得卖单增加，同时股市流动性也降低了。尹海员和华亦朴（2018）的研究结果显示，当市场信息披露完全时，情绪对股市流动性存在着显著的正向影响;信息不完全披露时，情绪对股市流动性产生负向影响。

综上得知，货币政策与股市流动性的相关性结果存在差异，而投资者情绪与股市流动性之间存在正相关关系，即市场投资者情绪波动较大时股市流动性强，情绪波动较小时股市流动性弱。在已有文献中，货币政策与投资者情绪对股市流动性的影响均是单独进行讨论的，而货币政策与投资者情绪两者之间也存在一定联系，Lutz（2015）证实货币政策会对投资者情绪产生极大的正面影响。陈影和郑重（2017）的研究发现，投资者情绪会随着货币供应的扩张而高涨，因此有必要将货币政策、投资者情绪与股市流动性变量结合来建立一个VAR模型，以研究货币政策和投资者情绪两者对于股市流动性产生的影响。

（二）理论分析

从理论上来说，货币政策和投资者情绪均能对股市流动性产生影响。货币政策影响股市流动性。一方面，当货币供应量增加时，投资者实际财富增加，将有更多流动资金进入股市;当利率降低时，货币资金的收益降低，投资者将钱投资于股权类资产的意愿增加。货币供应量和利率的变动都会给股市流动性带来长期影响。另一方面，货币政策的变动会改变经济环境，即通胀程度和就业率等经济指标，进而间接影响股市等资本市场。当货币政策扩张时，企业融资成本下降，预期的净利润增加，市场资金加速流入，股市流动性加大，这是扩张性货币政策的成本效应。同时，货币发行的增加促使价格上涨、公司利润提高，使得股票对投资者的吸引力增强。

投资者情绪在理论上也会对股市流动性产生影响，市场情绪的高涨会使得个人投资者更易将成功的投资归因于自己的能力而忽视了运气和机会的成分，以至于过于相信自身判断，导致过度自信和噪音交易。投资者对市场预期过度自信，使市场交易频率增大，导致股市流动性增强。同时，噪音交易者会基于噪声信息对未来市场价格产生错误预测（De Long等，1990），使投资策略较为激进，导致规模交易加大，股市流动性也因此增强。而在此机制中，货币政策会对投资者心理预期产生影响，导致认知偏差，从而塑造投资者情绪（康海斌和王正军，2019）。比如，投资者情绪会随着货币供应的扩张而高涨，投资者情绪也随着货币政策的收紧而降温（陈影和郑重，2017），继而影响到股市流动性。

二、变量选取、数据来源和模型设定

（一）变量选取

1.貨币政策变量

我们借鉴货币政策相关文献的主流研究方法，采用广义货币供应量M2和银行间7天同业拆借利率代表的基准利率R作为衡量货币政策的变量。广义货币是在狭义货币的基础上加上商业银行定期存款和储蓄存款，即通常所说的货币供应量，是数量型的货币政策工具。同时，同业拆借市场资金交易金额巨大，是货币市场的重要组成部分，属于价格型货币政策工具的代表。对货币政策的两个变量M2和R做预处理，首先使用Eviews 8.0进行Census X12季节调整，再对结果取对数，消除可能存在的异方差，最终记为LnM2和LnR。

2投资者情绪指数

在不同的文献中综合情绪指数的设定有些许差异，但基本都以主成分分析法为主。本文使用了魏星集等（2014）构建的ISI投资者情绪指标。ISI综合情绪指标基于封闭式基金折价率、IPO数量及上市首日收益均值、消费者信心指数和新增投资者开户数以及市场换手率等多个指标，控制了经济基本面的宏观因素影响，得出计算方程式和相关系数如式（1）所示。

ISI=0.634NA+0.536TURN+0.391CCI+0.272DCEF+0.079NIPO+0.552RIPO（1）

3.股市流动性指标

本文股市流动性指标使用Amihud（2002）的计算方法，具体公式见式（2）。

其中，ILLIQ是股票i在y月的个股非流动性，D是股票i在y月内的有效交易天数，R是股票 i 在 y 月内第d天的日收益率，vold是股票i在y月内第d天的日成交金额。利用个股的非流动性，计算市场的平均流动性，计算公式如式（3）所示。

其中，LIQ是股市流动性，N是股票数量。

（二）数据来源

股票流动性数据和标准化的投资者情绪指数数据来自于CSMAR国泰安数据库，货币供应量及银行间7天同业拆借利率来自于Wind数据库。样本期间为2010年1月至2021年10月。

（三）模型设定

本文通过建立广义货币供应量、银行间7天同业拆信利率、情绪和股市流动性4个内生变量与它们滞后值的函数，形式如式（4）所示，形成多元时间序列变量组成的向量自回归模型，将其看做一个动态平衡系统，以研究这一系统中LnM2、LnR、Senti与LIQ各变量的动态关系。

三、实证结果与分析

（一）描述性统计分析

表1报告了所有变量的描述性统计结果。由表1可知，Senti的最小值和最大值分别为-1.77和3.42，说明从样本期间的投资者情绪指数来看，乐观的极端情绪强于悲观的极端情绪;Senti的均值0.29大于0，说明整体的市场情绪偏乐观。从LIQ的标准差0.03得知，相较于其他变量，股市流动性的变动幅度较小。LIQ，LnM2和LnR的偏度系数均小于0，即该分布左偏。从峰度值来看，除LnM2以外的4个变量峰度值均大于3，属于尖峰分布，波峰陡峭且尾部更厚。

（二）平稳性检验及最优滞后阶数的确定

本文先对所有变量数据做单位根平稳性检验，以防止出现伪回归。平稳性检验结果如表2所示。4个变量检验结果的P值分别为0.000 0、0.001 7，0.001 0和0.000 0，均在5%的显著性水平下拒绝原假设，则LnM2、LnR、Senti与LIQ各变量都不存在单位根，均为平稳时间序列数据，证实了本文所用变量的数据在实证研究中的可操作性。

本文综合评估LR、FPE、AIC、HQ和SC五个信息标准的结果。主要考虑到AIC准则，本文将滞后4期作为合适的滞后阶数，以此为基础继续后文的研究。

（三）VAR模型的构建

根据表3的结果，选择4作为滞后阶数，并建立VAR（4）模型。式（5）为所构建的VAR模型的参数结果。VAR系统是否稳定，是进一步实证研究各变量间关系的前提，所以我们进行了AR检验。当VAR模型不稳定时，很有可能使得后续的检验无效，比如脉冲响应函数结果出现问题，因此需要进行模型稳定性检验。本文VAR模型的AR检验结果中，所有单位根的倒数均小于1，落于圆内，如图1所示，则LnM2、LnR、Senti与LIQ变量组成的VAR系统稳定有效，变量之间存在长期稳定关系，可以对VAR模型进行进一步分析。

（四）Granger因果关系检验

本文进行格兰杰因果检验的目的是研究货币政策与投资者情绪的滞后变量对股市流动性是否产生影响，原假设为：货币供应量/市场利率/市场情绪不是股市流动性的格兰杰因。由表4可得，LnM2、LnR和Senti的P值在5%的显著性水平下拒绝原假设，是格兰杰原因。这说明，货币供应量、市场利率及投资者情绪的变动都会对股市流动性产生影响，均是股市流动性的格兰杰原因。这与理论分析的结果一致，符合金春雨和张浩博（2016）货币政策影响股市流动性的结论，也与耿中元和王曦（2006）银行间7天同业拆借利率影响股市流动性以及Joseph等（2011）投资者情绪影响股市流动性的结论保持一致。

（五）脉冲响应分析与方差分解

脉冲响应结果绘制了冲击施加在LnM2、LnR、Senti等3个变量上产生的对LIQy股市流动性的影响，刻画了对于股市流动性当前值和未来值的动态效应。

当货币供给变量LnM2对LIQ产生冲击时，首先出现了一个与冲击反向的瞬时响应，很快到达最低值后由负转正产生正向的影响，再逐渐衰减至零。这表明，整体来说，货币供应量的变动对于股市流动性产生正向的影响;反方向瞬时响应可能是由于货币供应量增大有一定的反应时滞，即投资者在利好政策刚公布或实施时倾向于先谨慎观望再进行投资，所以瞬时响应显示货币供应量增大的极短时间内股市流动性反而减弱。

当利率变量LnR对股市流动性产生冲击时，结果是LIQ先出现正向的即刻响应，再很快由正转负，并有着长期的负向影响，接着衰减到影响消失，即说明总体上利率的变动会对股市流动性产生负面响应。这里可以看到，利率对股市流动性的影响与货币供应刚好相反，这是因为利率的正向冲击（即市场利率上升）是紧缩性货币政策，应与货币供应量减少的实证结果表现一致，符合紧缩性货币政策对股市流动性产生负面影响的理论解释。最开始出现反方向瞬时响应是由于利空政策刚公布或实施时投资者急于从股市套现，即市场利率上升的极短时间内投资者大量抛售股票，使得股市流動性短暂增强。

情绪指标Senti对LIQ的脉冲响应结果与货币供应量LnM2的结果一致，负向的瞬时响应可能是由于市场整体情绪高涨的极短时间内投资者存在反应时滞。3个变量对股市流动性的脉冲响应衰减至零的期数略有差异，即不同变量的影响时长不同。根据图2，投资者情绪指数与市场利率对股市流动性产生的影响在大约50期后消失，货币供应量的影响在大约30期后消失，相对来说货币供应量的影响时间最短。

从图3的方差分解结果可以得到，LIQ自身的波动对它自身的解释程度最大，随着时间推移逐步下降;LnR在十四期之后稳定于67.76%水平，最后稳定在14.72%的解释水平;Senti的贡献量稳定在9.91%，而LnM2的贡献量为7.61%。综上所述，股市流动性的变动受LnM2、LnR、Senti和LIQ各个变量贡献的大小排序为股市流动性指标自身、货币市场利率、投资者情绪指标和货币供应量。结合脉冲响应的结果，可以得出结论：货币市场利率是股市流动性的较大影响因素，而货币供应量的贡献较小且影响时长明显短于市场利率和投资者情绪。

四、结论及建议

本文用投资者情绪变量、广义货币供应量、银行间7天同业拆借利率和股市流动性4个变量建立VAR模型，分析了货币政策与投资者情绪对股市流动性的影响。从研究结果得出： （1）货币政策和投资者情绪均是股市流动性的格兰杰原因。扩张性货币政策和高涨的投资者情绪，会使得股市流动性增强，即两者均对股市流动性产生正向影响。（2）其中，市场利率对于股市流动性变动的解释力度最大，远高于货币供应量和投资者情绪的贡献率。即政府对市场利率的调整会更大程度引起股市流动性的变化，且影响时间更长，这符合利率传导影响经济金融的相关理论。（3）货币供应量对股市流动性的贡献率最低，且影响时长也明显短于市场利率和投资者情绪。

从本文的结果来看，货币政策和投资者情绪均对股市流动性产生影响，市场主体如个人投资者和金融监管机构等应当对投资者情绪的剧烈变动和货币政策的大幅调整做出反应。首先，个人投资者应警惕市场乐观情绪或悲观情绪蔓延，保持理性，谨慎结合公司基本面进行投资分析，不因盲目跟风、追涨杀跌、频繁操作引起股市流动性过剩，给股市稳定发展带来风险。再者，监管部门也应警惕市场情绪居高不下，及时提醒投资者防范股市风险;对机构投资者和社交媒体的行为进行监督，避免其扰乱市场秩序，以维持金融系统的稳定与发展。货币供应量对股市流动性的影响力度小且时间短，但市场利率的调整可能产生较大风险，所以在市场利率调整的情况下银保监会应积极灵活应对政策变化、维持股市流动性平稳。比如，发布相关信息消除市场疑虑，以此正确引导经济主体形成合理预期，增强公众信心，减少货币政策调整可能造成的负面影响。

参考文献：

[1]   储小俊，刘思峰.货币政策、市场状态对中国股市微观流动性影响的实证分析[J].数理统计与管理，2008，27（3）：549-556.

[2]   陈影，郑重.我国货币政策对投资者情绪的影响[J].上海金融，2017，（2）：17-24.

[3]   方舟，倪玉娟，庄金良.货币政策冲击对股票市场流动性的影响——基于Markov区制转换VAR模型的实证研究[J].金融研究，2011，（7）：43-56.

[4]   耿中元，王曦.货币政策对股票市场流动性影响的实证检验[J].统计与决策，2016，（21）：146-149.

[5]   金春雨，张浩博.货币政策对股票市场流动性影响时变性的计量检验——基于TVP-VAR模型的实证分析[J].管理评论，2016，28（3）：20-32.

[6]   康海斌，王正军.投资者情绪与货币政策对股市波动影响的实证[J].统计与决策，2019，35（13）：174-176.

[7]   鲁鸽.货币供应量对股市流动性影响的实证研究[J].西北大学学报：哲學社会科学版，2016，46（3）：95-100.

[8]   任爱华，李鹏燕，王姝.我国货币政策对股票市场流动性的非线性效应[J].财政金融，2018，（1）：129-135.

[9]   苏刚.基于C-GARCH模型的货币政策对股市流动性的非对称效应研究[J].中国管理信息化，2015，18（18）：146-147.

[10]   王丹枫，梁丹.从投资情绪角度看股票市场流动性——来自B股向境内居民开放的研究[J].数理统计与管理，2012，31（2）：363-373.

[11]   魏星集，夏维力，孙彤彤.基于BW模型的A股市场投资者情绪测度研究[J].管理观察，2014，（33）：71-73.

[12]   尹海员.投资者情绪对股票流动性影响效应与机理研究[J].厦门大学学报：哲学社会科学版，2017，（4）：102-113.

[13]   尹海员，华亦朴.基于实验经济学的投资者情绪对股票流动性影响研究[J].中央财经大学学报，2018，375（11）：40-51.

[14]   Amihud，Y. Illiquidity and Stock Returns：Cross-section and Time-Series Effect[J].Journal of Financial Markets，2002，5（1）：31-56.

[15]   Baker，M.，Stein，J. C.. Market liquidity as a sentiment indicator[J].Journal of Financial Markets，2004，7（3）：271-299.

[16]   Chiu，J.，Chung，H.，Ho，K. Y.Fear Sentiment，Liquidity，and Trading Behavior： Evidence from the Index ETF Market[J].Review of Pacific Base in Financial Markets& Policies，2014，17（3）：145-157.

[17]   Chu，X.Modelling impact of monetary policy on stock market liquidity：a dynamic copula approach[J].Applied Economics Letters，2015，22（10-12），820-824.

[18]   De Long，J. B.，Shleifer，A.，Summers，L. H.，Waldmann，R. J. Noise trader risk in financial markets[J].Journal of political Economy，1990，（98）：703-738.

[19]   Joseph，K.，Wintoki，M.B.，Zhang，Z.Forecasting Abnormal Stock Returns and Trading Volume Using Investor Sentiment：Evidence from Online Search[J]. International Journal of Forecasting，2011，27（4）：1116-1127.

[20]   Lutz， C. . The impact of conventional and unconventional monetary policy on investor sentiment[J].Journal of Banking & Finance，2015，（61）：89-105.

Research on the Impact of Monetary Policy and Investor Sentiment on Stock Market Liquidity

— Empirical Analysis Based on A-share Market

LIAO Xin， CHENG Xin-yi

（School of Management， Shanghai University for Science and Technology， Shanghai 200093， China）

Abstract： Based on the relevant data of China’s macro monetary policy， investor sentiment and stock market from 2010 to 2021， this paper analyzes the dynamic relationship between money supply， 7-day interbank offered rate， investor sentiment index and stock market liquidity through Granger causality test， impulse response function and variance decomposition. The results show that both monetary policy and investor sentiment have a positive impact on stock market liquidity， in which the contribution rate of market interest rate to stock market liquidity is the highest and the contribution rate of money supply is the lowest; monetary policy has the strongest response to the impact of stock market liquidity， and the impact of money supply on stock market liquidity is significantly shorter than market interest rate and investor sentiment.

Key words： stock market liquidity; monetary policy; investor sentiment

[責任编辑   妤   文]