山東工商學(xué)院金融學(xué)院 郝芳靜

山東工商學(xué)院工商管理學(xué)院 張春陽(yáng)

1 理財(cái)產(chǎn)品對(duì)股票市場(chǎng)的影響機(jī)制

個(gè)人理財(cái)產(chǎn)品在大規(guī)模發(fā)行時(shí)，市場(chǎng)中的理性投資者，或者那些歷來(lái)以銀行理財(cái)為主股市投資為輔的投資者，基于對(duì)股票和個(gè)人理財(cái)產(chǎn)品未來(lái)收益率和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行比較分析，他們通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算買入收益率較高、風(fēng)險(xiǎn)低的投資工具。由于我國(guó)商業(yè)銀行的理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量和發(fā)行規(guī)模的連年增長(zhǎng)，理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行對(duì)于股票市場(chǎng)成交量的下降有著巨大的影響。

另一方面，個(gè)人理財(cái)產(chǎn)品，特別是結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品，其投資標(biāo)的很大一部分是股票。在很多理財(cái)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，它們從社會(huì)上吸納大量的閑置資金，然后交由專業(yè)的基金管理人，通過(guò)組合投資和集合理財(cái)?shù)姆绞剑顿Y于藍(lán)籌股和收益基金，在整個(gè)過(guò)程中商業(yè)銀行充當(dāng)擔(dān)保人和托管人的角色。

因此，從理論上來(lái)看，理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量對(duì)于股票市場(chǎng)成交量影響具有不確定性，但現(xiàn)實(shí)中理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量對(duì)于股票市場(chǎng)成交量是正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)，需要進(jìn)行實(shí)證分析，揭示它們的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，對(duì)未來(lái)決策的制定提供幫助。

2 我國(guó)銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量與股市成交量相關(guān)性實(shí)證分析

2.1 樣本選取

本文分析了商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品對(duì)股市的成交量影響，其中以滬深成交量對(duì)理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量作回歸分析，主要運(yùn)用OLS回歸、F檢驗(yàn)、T檢驗(yàn)等方法，進(jìn)而得出結(jié)論，并進(jìn)行實(shí)證結(jié)果解釋。

本文所選擇的理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量樣本數(shù)據(jù)為從2010年1月至2014年4月共計(jì)52個(gè)月，具體為中國(guó)五家國(guó)有商業(yè)銀行：工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、中國(guó)銀行、建設(shè)銀行，以及招商銀行、浦發(fā)銀行、民生銀行、光大銀行、平安銀行、廣發(fā)銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行、渤海銀行、北京銀行、南京銀行、上海銀行、寧波銀行、江蘇銀行、杭州銀行、上海農(nóng)商行等17家股份制商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量。滬深股市成交量數(shù)據(jù)主要來(lái)自招商證券智遠(yuǎn)理財(cái)服務(wù)平臺(tái)，商業(yè)個(gè)人理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量數(shù)據(jù)主要來(lái)自金牛理財(cái)網(wǎng)。數(shù)據(jù)的分析使用的是EViews5.0軟件。

2.2 模型設(shè)計(jì)

本文涉及到的變量主要是代表商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量和上海證券交易所成交量、深圳證券交易所成交量3個(gè)變量，商業(yè)理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量為每月發(fā)行量，滬深成交量均為滬深兩市的當(dāng)月交易數(shù)據(jù)。本文選用這22家商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品月發(fā)行量的原因是：這22家銀行發(fā)行商業(yè)銀行理財(cái)發(fā)行量達(dá)全國(guó)銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量的98.3%，而且理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行多以月為發(fā)行時(shí)間單位。本文所選數(shù)據(jù)可以涵蓋中國(guó)理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量與實(shí)際情況相吻合，滬深成交量所選股票涵蓋滬深所有A股。公式如下：

所以設(shè)定因變量 Yt，自變量X1和X2。

它們所表示的經(jīng)濟(jì)意義如下：

Y：商業(yè)銀行個(gè)人理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量(款)；

X1：滬市當(dāng)月成交量(億手)；

X2：深市當(dāng)月成交量(億手)；

圖1 滬深成交量與理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量相關(guān)圖

3 計(jì)算結(jié)果

在假設(shè)其他變量不變的情況下，當(dāng)月滬市成交量上升1點(diǎn)時(shí)，平均來(lái)說(shuō)商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量會(huì)下降1.8點(diǎn)；當(dāng)深市成交量上升1個(gè)點(diǎn)時(shí)，平均來(lái)說(shuō)商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量會(huì)上升2.9個(gè)點(diǎn)。這說(shuō)明，商業(yè)銀行個(gè)人理財(cái)產(chǎn)品對(duì)于滬市資金具有擠出效應(yīng)，即商業(yè)銀行的理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行會(huì)使滬市資金流出，使其成交量下降。對(duì)于深市來(lái)說(shuō)恰恰相反，理財(cái)產(chǎn)品集合的資金會(huì)流入深市，理財(cái)公司會(huì)將理財(cái)計(jì)劃吸納的資金投資于高成長(zhǎng)的深市A股，擴(kuò)大其成交量。

4 模型統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

(1)擬合優(yōu)度；右表中的數(shù)據(jù)=0.803611，修正可決系數(shù)為=0.795596，這說(shuō)明模型對(duì)樣本擬合很好。

(4)模型修正多重共線性檢驗(yàn)，本文采用逐步回歸的辦法，去檢驗(yàn)和解決滬深股市的多重共線性問(wèn)題。分別對(duì)X1、X2作一元回歸。(注：在回歸分析中，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家法馬股票價(jià)格隨機(jī)游走理論，對(duì)于上述滬深成交量適用，因此不對(duì)其進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。)

計(jì)算發(fā)現(xiàn)對(duì)X1、X2分別回歸對(duì)于Y的可決系數(shù)明顯變小，這說(shuō)明回歸模型擬合性變差，說(shuō)明滬深兩市成交量對(duì)商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量的影響是整體的，并不是割裂的。兩市股票成交量整體對(duì)商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品是顯著的，其兩者相關(guān)性對(duì)于商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量影響不大。

表1 我國(guó)銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量與股市成交量相關(guān)性計(jì)算表

表2 滬市成交量回歸計(jì)算結(jié)果

表3 深市成交量回歸計(jì)算結(jié)果

5 模型結(jié)論

對(duì)上述本文可以得出幾點(diǎn)結(jié)論，滬市股票成交量與銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量是負(fù)相關(guān)，深市股票成交量與銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量是正相關(guān)的；滬深兩市股票成交量對(duì)于銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行量影響是顯著的，但單個(gè)市場(chǎng)對(duì)于理財(cái)產(chǎn)品影響不顯著。

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