肖攀 文國麗

摘 要：自20世紀80年代初以來，中國經濟增長迅速。人們自己的儲蓄余額和證券投資也增加了。一些專家和學者提出了相互關聯(lián)的經濟理論，但缺乏研究的事實數據。所以本文通過對樣本區(qū)間1996年至2017年的家庭儲蓄余額（代替居民儲蓄）與滬深股市交易額（代替股票市場）的月度數據建立VAR模型進行統(tǒng)計分析，對兩者之間的相關關系進行嘗試分析。由模擬建模結果得出，在1996年至2017年時間段內兩者之間存在負相關性

關鍵詞：家庭儲蓄 股市交易總額 VAR模型

中圖分類號：F123.7 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）10（c）-0-02

當前我國股票市場的發(fā)展已經成熟。另一個方面，關于我國城鄉(xiāng)居民的儲蓄額度增長很快，儲蓄存款的橫向和縱向規(guī)模也在逐漸壯大。根據國家統(tǒng)計局不完全統(tǒng)計，2016年底，A股總市值規(guī)模達到50.62萬億元，我國城鄉(xiāng)居民儲蓄余額達150.42萬億。兩者的增速步調確不一致并且是基于同時期研究的。所以究竟兩者的發(fā)展規(guī)模是否具有相關性呢？ 下文將給出于已構建VAR模型為基礎的相關明確性答案。

1 理論基礎與計量方法

本文對兩者之間的相互關系進行了就實證分析，主要工具為1980年司馬斯學者提出的VAR模型。

ADF檢驗是檢驗時間序列是否平穩(wěn)的方法。而進行格蘭杰因果（Granger）關系檢驗的一個最重要的前提條件：時間序列必須具有平穩(wěn)性。

本文使用的1996年至2017年的數據分為兩類，一類是家庭儲蓄余額（LSA，億元人民幣），它來自中國人民銀行統(tǒng)計年鑒。另一類是滬深股市的總交易量（LTR，億元人民幣），來自中國經濟貿易網數據庫，數據采用傳統(tǒng)方法進行季節(jié)性調整。為了達到減少數據波動的目的，數學處理兩組數據用于對數，最后將新序列記錄為LSA和LTR。本文獲得相關的過程和結果由Eviews 6.0軟件處理。

2 模型建立與變量平穩(wěn)性檢驗

VAR模型實質是建立在考察多個變量之間的非靜態(tài)互動關系之上的。下面設VAR（P）模型的表達式為：

Yt=β+A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+St （1）

其中，yt是由2個內生變量組成的向量，yt=（LASt，LTRt）接著對數據進行平滑處理，LAS代表居民儲蓄余額的log值，LTR代表滬深股市交易總額的log值。A1，A1，...Ap是參數矩陣，滯后階數是p，隨機擾動向量為St。

對LSA和LTR序列進行ADF檢驗，LSA和LTR的p值分別為0.0257和0.0003。均有平穩(wěn)性。在滿足平穩(wěn)性要求后，建立VAR模型，根據AIC和SC信息準則確定其滯后階數p。本文通過比較現(xiàn)，最優(yōu)滯后階數為3階。即建立VAR（3）模型。

3 格蘭杰（Granger）因果檢驗

從表1中可以看出，1996年至2017年這段時間范圍內，LTR與LSA的Granger的可能概率分別為0.0444和0.0008，所以證明其之間互為Granger原因。這說明居民儲蓄市場與股票交易市場之間的變動關系存在相互影響。

4 脈沖響應分析

LTR和LSA的脈沖響應函數分析結果見圖1和圖2。根據圖1的曲線走向，LSA（家庭儲蓄）對于LTR（股市交易總額）的沖擊有較明顯的反應。影響是呈現(xiàn)出非正向的。并且從0期開始，影響程度逐步增加，發(fā)展到20期后趨于穩(wěn)定。這驗證了股市的分流效應。圖2中，LTR（股市交易總額）對于LSA（居民儲蓄）的沖擊在短期內有一個先負后正的轉變性影響，在第三期達到正向影響的高峰值，但是影響程度隨時間推移逐漸下行，慢慢降低，15期后趨近于零。

5 結語

綜上所述，根據1996年至2017年時間階段的時間序列數據分析，股市交易總額與城鄉(xiāng)居民儲蓄變動之間有較高的負向相反相關性。股市交易市場總額的迅速增長會對居民儲蓄余額規(guī)模的增長產生一定程度的消極性影響，說明我國股市市場確實具有造成我國家庭儲蓄存款分散引流的效應。

參考文獻

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