周海珠

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貨幣供應(yīng)量對股票價格影響的實證研究——基于VAR模型

周海珠

（廣西師范大學 經(jīng)濟管理學院，廣西 桂林，541006）

該文將中國股票市場劃分為牛市、熊市兩種市場行情，通過構(gòu)造VAR向量自回歸模型，選取2009年7月至2015年6月的經(jīng)濟金融月度數(shù)據(jù)，就貨幣供應(yīng)量在不同市場行情下如何影響股票價格指數(shù)進行分析研究。研究發(fā)現(xiàn)：在牛市情況下，增加廣義貨幣供應(yīng)量會使股票價格指數(shù)進一步上升，在熊市行情下則有相反的作用，但是兩種情況下作用都比較小。

貨幣供應(yīng)量；股票價格；VAR模型

引言

貨幣供應(yīng)量是貨幣政策的主要調(diào)整手段，研究其在股票價格指數(shù)變動中的作用，有助于預測股票價格未來的變化趨勢，更重要的是可以據(jù)此了解國家宏觀調(diào)控對股票市場運行的影響程度。本文通過構(gòu)建VAR模型，分別研究廣義貨幣供應(yīng)量對股票價格指數(shù)在牛市和熊市兩種市場行情下的影響。

1 文獻綜述

美國學者Sprinkel(1964)“最先將研究視角轉(zhuǎn)移到貨幣供應(yīng)量與股票價格關(guān)系這一問題，選取貨幣供應(yīng)量和股票價格1918至1963年的數(shù)據(jù)并采用圖表分析方法進行研究，得出參考前期貨幣供應(yīng)量數(shù)據(jù)有助于預測股票價格變動趨勢這一結(jié)論”[1]。Keran(1971)“對貨幣供應(yīng)量與標準普爾500指數(shù)之間的變動關(guān)系做了一系列的回歸分析，也得出同樣結(jié)論”[2]；類似的，Hamburger 和 Kochin( 1972) “選取1950年1月到1970年6月這一時間區(qū)間，運用回歸方法對貨幣供應(yīng)量與標準普爾指數(shù)數(shù)據(jù)進行實證分析，進一步得出貨幣供應(yīng)量不僅會作用于市場利率與企業(yè)預期收益，進而間接影響股票價格，還會改變投資者對股票的需求從而直接影響股票價格”[3]。然而，與上述學者結(jié)論相反，Goodhart 和Hofmann （2002）“運用IS-Phillips 模型對七國集團各國的資產(chǎn)價格與貨幣政策的制定進行了估計，研究證明貨幣供應(yīng)量與股票價格之間并沒有直接的變動關(guān)系”[4]；Cooper 等人( 1974 ) 則通過研究進一步得出結(jié)論：“可以通過股票價格的走勢來預測貨幣供應(yīng)量的變化，然而貨幣供應(yīng)量的調(diào)整則不能影響股票價格的變動”[5]；相反，Rozeff ( 1975) 通過對Beryl Sprinkel 的結(jié)論重新進行檢驗，認為：“貨幣供應(yīng)量與股票價格兩者傾向于一致變動”[6]。Rogalski and Vinso ( 1977)“對Rozeff的分析進一步改進，認為貨幣供應(yīng)量與股票價格二者之間變化的因果關(guān)系是從股票價格到貨幣供給”[7]。

從國內(nèi)相關(guān)研究來看，錢小安（1998）“通過實證分析，并對M0、M1和M2的同比增長率與滬指、深指的同比增長率進行作圖比較，從走勢圖可以看出股票價格指數(shù)與M0、M1和M2的變動關(guān)系分別是正向變動、無關(guān)及反向變動，但二者之間的相關(guān)性較弱且不穩(wěn)定，因此得出結(jié)論貨幣供應(yīng)量的變動引起的股票價格波動不大，股價變動主要是由于預期、投機因素的影響”[8]。孫華妤、馬躍（2003）“采用Rolling VAR模型與Granger因果關(guān)系檢驗，將1994年10月至2002年6月的月度數(shù)據(jù)劃分為46個子樣本分別進行分析也得出相似的結(jié)論”[9]；唐齊鳴、李春濤（2000）“對國內(nèi)1991年1月到1997年12月這一時間區(qū)間的股票收益與貨幣供應(yīng)量之間的關(guān)系進行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者是正向變動的關(guān)系，認為及時調(diào)整貨幣供應(yīng)量可以影響股市的相應(yīng)變動”[10]；李紅艷、汪濤（2000）的研究表明：“我國貨幣供應(yīng)量與股票價格之間存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系，但是不存在從貨幣供應(yīng)量的變動到股票市場價格變動的單向因果關(guān)系”[11]。

從以上綜述可知，國內(nèi)外學者雖然采用了不同方法，對不同樣本空間的貨幣供應(yīng)量與股票價格之間關(guān)系從多個方面進行了一系列研究，但還尚未發(fā)現(xiàn)有將股票市場區(qū)分為牛市、熊市兩種行情分別探討貨幣供應(yīng)量與股票價格之間的關(guān)系。鑒于此筆者從這方面切入對這一問題進行研究。

2 數(shù)據(jù)選取及實證方法

2.1變量與數(shù)據(jù)的選取

本文貨幣供應(yīng)量的替代變量為廣義貨幣供應(yīng)量M2的月度數(shù)據(jù)，同時選取上證綜合指數(shù)、深證成分指數(shù)的月度收盤價作為股票價格指數(shù)的替代變量，分別用SH和SZC表示。為了使數(shù)據(jù)符合我們的假設(shè)，分別對三個變量進行對數(shù)轉(zhuǎn)換得到LnM2、LnSH、LnSZC，使方差相對穩(wěn)定。本文進行實證分析所選取的牛市樣本數(shù)據(jù)區(qū)間為2012年12月至2015年6月，共31個樣本，選取熊市樣本區(qū)間為2009年至2012年11月，共41個樣本。本文所采用的廣義貨幣供應(yīng)量月度數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行官網(wǎng)，上證綜合指數(shù)與深證成分指數(shù)的月度收盤價數(shù)據(jù)來源于大智慧股票分析軟件。

2.2實證方法

1980年計量經(jīng)濟學家Sims首次將VAR向量自回歸模型運用于經(jīng)濟問題研究中，VAR模型從二維擴展到多維之后，廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟、金融時間序列多變量分析，貨幣政策分析等宏觀經(jīng)濟領(lǐng)域。VAR模型的實質(zhì)是考察多個變量之間的動態(tài)互動關(guān)系，將每個內(nèi)生變量作為所有變量的滯后項的函數(shù)來建立回歸模型。模型（1）和模型（2）為VAR模型，假設(shè){}受現(xiàn)期和往期{}的影響，而同時{}也受到{}的現(xiàn)期與往期影響，且均為平穩(wěn)的。該模型主要是反映{}與{}的互動關(guān)系。

3 實證結(jié)果及分析

3.1單位根檢驗

本文采用的樣本為時間序列，在VAR模型、Granger因果分析等經(jīng)濟金融研究方法中，首先都需要考察時間序列樣本的平穩(wěn)性，為了避免“偽回歸”現(xiàn)象，本文采用學術(shù)界常用的ADF單位根檢驗。根據(jù)是否含截距項和時間趨勢，劃分為三種形式逐步檢驗，檢驗結(jié)果見表1。在牛市和熊市兩種情況下，將LnM2、LnSH、LnSZC三個變量和它們的一階差分D(LnM2)、D(LnSH)、D(LnSZC)的ADF統(tǒng)計值與5%臨界值分別比較可知，原序列是非平穩(wěn)序列，而一階差分是平穩(wěn)序列，因此原序列LnM2、LnSH、LnSZC均為一階單整序列。

表1 各時間序列的ADF檢驗

注：（a,t,l）中，a為常數(shù)項，t為時間趨勢，l為滯后期。

3.2 Johansen協(xié)整檢驗

本文原序列為非平穩(wěn)時間序列，為了驗證LnM2與LnSH、LnSZC之間是否存在協(xié)整關(guān)系，考察三個變量的某種線性組合形成的變量是否為平穩(wěn)變量，因此本文采用Johansen協(xié)整檢驗。表2結(jié)果表明VAR模型中的三個變量之間存在協(xié)整關(guān)系，即長期穩(wěn)定關(guān)系。

表2 各變量間的Johansen協(xié)整檢驗

注：*代表在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)；None表示沒有協(xié)整關(guān)系；At most 1表示至多存在一個協(xié)整關(guān)系。

對表2中概率P值與5%顯著水平進行比較可知，無論是牛市還是熊市，LnM2與LnSH、LnSZC之間都存在一個協(xié)整關(guān)系，因此可以得到LnM2與LnSH、LnSZC兩者之間的長期協(xié)整方程：

(4.8852) (-3.4924)

(3.0498) (-1.4765)

(-9.9317) (17.5691)

(-6.7487) (13.3682)

由方程（1）、方程（2）可知，在牛市行情下，變量LnM2的系數(shù)均在1%的顯著水平下顯著，說明長期協(xié)整方程的變量系數(shù)是有效的，即貨幣供給量與股票價格指數(shù)之間存在長期穩(wěn)定關(guān)系。從長期來看，廣義貨幣供應(yīng)量每增長1%，上證綜合指數(shù)與深證成分指數(shù)分別增長1.97%和1.27%；根據(jù)方程（3）、方程（4），在熊市行情下，變量LnM2的系數(shù)也都在1%的顯著水平下顯著，且符號為負，說明從長期來看，廣義貨幣供應(yīng)量每增長1%，上證綜合指數(shù)與深證成分指數(shù)分別下跌0.76%和0.70%。因此，在牛市情況下，增加廣義貨幣供應(yīng)量能促使股票價格指數(shù)上升，在熊市行情下則有相反的作用，但是兩種情況下作用都比較小。

3.3 Granger因果檢驗

VAR模型中的每個系數(shù)只是反應(yīng)了局部的動態(tài)關(guān)系，并不能捕捉全局復雜的動態(tài)關(guān)系，因此需要借助Granger因果檢驗來驗證各變量之間的因果關(guān)系，如果某個變量的所有滯后項對另一個或多個變量的當期值有影響且顯著，則說明改變量對另一個或多個變量存在Granger因果關(guān)系，反之不存在。通過表3可知，在牛市、熊市兩種情況下， LnM2不是LnSH、LnSZC的Granger原因的概率P值分別為0.0756和0.0115，均小于10%，因此在10%顯著水平下拒絕原假設(shè)，即LnM2是LnSH、LnSZC的Granger原因，但LnSH、LnSZC不是LnM2的Granger原因。這與之前在牛市情況下廣義貨幣供應(yīng)量的增加能促進股票價格指數(shù)上升，熊市情況下作用相反的結(jié)論相符合。

表3 Granger因果關(guān)系

3.4脈沖響應(yīng)分析

Granger因果檢驗只能分析變量之間的因果關(guān)系，而不能分析整個系統(tǒng)中某個變量的變化對另一個變量的全部影響過程，因此需要借助IRF脈沖響應(yīng)函數(shù)來考察變量之間的動態(tài)影響。

觀察圖1、圖2可知，在牛市行情下，LnSH、LnSZC受到LnM2一個標準差沖擊后，在短期內(nèi)呈負向響應(yīng)，這種負向響應(yīng)逐漸減弱，到第9期達到0，并在之后變?yōu)檎蝽憫?yīng)，在滯后10期內(nèi)LnSH、LnSZC對LnM2的脈沖響應(yīng)經(jīng)歷一個從負向到零再到正向的過程，并且呈現(xiàn)上升趨勢，因此從長期來看貨幣供應(yīng)量對股票價格指數(shù)具有正向影響，同時也體現(xiàn)了這種影響的滯后性和持久性；在熊市行情下（圖3、圖4），情況有所不同，LnSH、LnSZC對LnM2的脈沖響應(yīng)為負且走勢趨于穩(wěn)定。

圖1 牛市：LnSH對LnM2的脈沖響應(yīng)

圖2 牛市：LnSZC對LnM2的脈沖響應(yīng)

圖3 熊市：LnSH對LnM2的脈沖響應(yīng)

圖4 熊市：LnSZC對LnM2的脈沖響應(yīng)

3.4方差分解分析

為了確定貨幣供應(yīng)量對股票價格指數(shù)影響的程度，利用方差分解將VAR模型中LnSH、LnSZC的方差分解到多個影響因素上，從而確定各個隨機擾動項對股票價格指數(shù)替代變量影響的貢獻度，這里主要考慮LnM2的結(jié)構(gòu)沖擊對LnSH、LnSZC的相對影響程度。因此，分別對LnSH、LnSZC進行方差分解。

從表4、表5可以看出，除LnSH、LnSZC自身外，在牛市、熊市兩種情況下，隨著時間的推移LnM2對解釋LnSH、LnSZC變動的貢獻率逐漸增大。在滯后15期時，牛市行情下的LnM2對解釋LnSH、LnSZC變動的貢獻率分別達到12.94%、10.89%，熊市行情下分別達到10.84%、5.66%，并且均有進一步增大的趨勢。因此，說明在牛市、熊市兩種情況下，貨幣供應(yīng)量對股票價格指數(shù)的影響均具有持續(xù)性，且滯后期越長，解釋貢獻率越大，并逐漸趨于穩(wěn)定。這與貨幣政策的滯后性十分符合。

表4 牛市行情下LnSH、LnSZC的方差分解

表5 熊市行情下LnSH、LnSZC的方差分解

4 結(jié)論與建議

根據(jù)以上分析，本文得出如下結(jié)論：在牛市情況下，增加廣義貨幣供應(yīng)量會導致股票價格指數(shù)進一步上升，在熊市情況下則相反。這是由于在牛市情況下，市場繁榮度高，投資者情緒較為高漲，其接受意愿與支付意愿都較高，因而貨幣供應(yīng)量的增加會促使股票價格上升。而在熊市行情下，投資者情緒較為低落，對貨幣政策的變動很敏感，消極的情緒使投資者容易高估風險、低估收益，從而更大程度的選擇規(guī)避風險，對股市長期持悲觀態(tài)度，退出市場的意愿增強，因此貨幣供應(yīng)量的增加在熊市情況下對股票價格產(chǎn)生負向影響。

針對上述結(jié)論，相關(guān)政府部門在制定和實施相關(guān)貨幣政策時，應(yīng)充分考慮貨幣政策對股市影響的非對稱性和滯后性，應(yīng)密切關(guān)注股票市場的行情，針對不同行情下的股市，實施合適的貨幣政策，盡量避免由貨幣政策的變動而導致股市劇烈波動。在牛市行情下，央行應(yīng)控制貨幣供應(yīng)量的增長幅度，避免股價過快增長出現(xiàn)股市泡沫而浪費金融資源，阻礙實體經(jīng)濟的健康發(fā)展。在熊市情況下，由于投資者情緒較為低落，對貨幣政策的變動更易產(chǎn)生悲觀反應(yīng)，因此相關(guān)部門應(yīng)充分考慮貨幣政策可能產(chǎn)生的影響，準確預估未來宏觀經(jīng)濟環(huán)境變化趨勢，審慎實施新政策。

[1]B.W. Sprinkel. Money and Stock Prices. Homewood. IL:Richard D. Irwin 1964.

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[11]李紅艷，汪濤. 中國股市價格與貨幣供應(yīng)量關(guān)系的實證分析[J]. 預測，2000（3）：37-40.

Empirical Study of the Influence of Money Supply on Stock Price—Based on VAR Model

ZHOU Hai-zhu

(School of Economics and Management, Guangxi Normal University, Guilin, Guangxi 541006)

In order to analyze thestock price index, China’s stock market is divided into bull market and bear market in this article. Based on the economic and financial monthly data from July 2009 to June 2015 and building VAR model, the paper aims to analyze the influence of money supply on stock price index in two kinds of markets. It is found that in the case of the bull market, increasing the broad money supply will make the stock price index rise further, but it has the opposite effect in the bear market, while the effects are not so obvious in both markets.

money supply; stock price; VAR model

F832.51；F224

A

1674-3083（2016）04-0067-05

2016-07-10

周海珠（1994-），女，湖南衡南人，廣西師范大學經(jīng)濟管理學院2015級金融學碩士研究生。