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        滬深300指數(shù)與我國(guó)制造業(yè)PMI關(guān)系的實(shí)證分析

        2018-08-31 09:42:44楊書(shū)皓
        現(xiàn)代交際 2018年9期
        關(guān)鍵詞:VAR模型

        楊書(shū)皓

        摘要:股票市場(chǎng)的運(yùn)行與我國(guó)制造業(yè)PMI的變化經(jīng)常表現(xiàn)出共同的變化趨勢(shì),研究?jī)烧咧g的關(guān)系能夠?qū)Q策提供一定的參考價(jià)值。因此本文通過(guò)向量自回歸模型(VAR)的理論方法對(duì)選取自2005年4月至2018年3月的月度數(shù)據(jù)來(lái)研究滬深300指數(shù)與我國(guó)制造業(yè)PMI之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明,滬深300股票市場(chǎng)的運(yùn)行狀況主要受到其自身的影響,短期的升降表現(xiàn)出慣性特征,且顯著地體現(xiàn)在緊隨其后的2個(gè)月;制造業(yè)PMI對(duì)于滬深300股票市場(chǎng)的影響力度極小,且影響力度在其被發(fā)布后的前2個(gè)月最顯著,隨后遞減;從長(zhǎng)期來(lái)看,制造業(yè)PMI不能被用于預(yù)測(cè)滬深300指數(shù)的升降變化,而滬深300指數(shù)有助于預(yù)測(cè)制造業(yè)PMI,且對(duì)下個(gè)月的制造業(yè)PMI的預(yù)測(cè)效果最好,對(duì)未來(lái)4個(gè)月的都有很好的預(yù)測(cè)作用。

        關(guān)鍵詞:滬深300指數(shù) PMI VAR模型

        中圖分類(lèi)號(hào):F222 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-5349(2018)09-0063-02

        一、引言

        股票市場(chǎng)素有經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”之稱(chēng),而制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)(PMI)則被認(rèn)為是宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度的先行指標(biāo),通常認(rèn)為PMI指標(biāo)領(lǐng)先于宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度6個(gè)月左右,尤其是制造業(yè)PMI的先行性特征最為明顯和顯著。那么無(wú)論是對(duì)施政者還是投資者而言,研究作為反映投資者預(yù)期的股票市場(chǎng)與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)PMI之間的關(guān)系就顯得十分有意義。在實(shí)際觀察中可以發(fā)現(xiàn),股票市場(chǎng)的運(yùn)行與我國(guó)制造業(yè)PMI的變化很多時(shí)候表現(xiàn)出共同的變化趨勢(shì),本文的目的就是進(jìn)一步論證兩者之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系以及存在何種關(guān)系。

        國(guó)內(nèi)外已經(jīng)存在研究股票市場(chǎng)與PMI兩者之間關(guān)系的文獻(xiàn),但數(shù)量較少。從目前已有文獻(xiàn)來(lái)看,F(xiàn)ama(1965)研究發(fā)現(xiàn),在不同的時(shí)間點(diǎn)上,股票收益率的方差是不同的。[1]國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)關(guān)于PMI的研究大部分集中在對(duì)其預(yù)測(cè)作用的研究方面上,尤其是對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)測(cè)作用。[2]然而,對(duì)于作為另一宏觀經(jīng)濟(jì)“晴雨表”的股票市場(chǎng)(幾大股票價(jià)格指數(shù))同PMI之間關(guān)系方面的研究當(dāng)前還很少見(jiàn)。蔡進(jìn)和于穎(2011)的研究表明,制造業(yè)PMI指數(shù)與上證綜指趨于同步,有些時(shí)候表現(xiàn)為領(lǐng)先的關(guān)系,且這一關(guān)系從2007年以來(lái)表現(xiàn)得較為顯著。[3]張利斌和謝天琪(2014)的研究表明,在2005年1月至2013年4月期間,滯后階為1一7階時(shí),深圳證券綜合指數(shù)是制造業(yè)PMI的格蘭杰原因。[4]胡延廣(2016)的研究表明,滬深300指數(shù)波動(dòng)受宏觀因素影響不顯著。我國(guó)滬深300指數(shù)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值走勢(shì)相同,但是宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)滬深300指數(shù)波動(dòng)的貢獻(xiàn)率較小。通過(guò)脈沖響應(yīng)和方差分解可以證明PMI對(duì)滬深300指數(shù)波動(dòng)的影響不顯著;滬深 300 指數(shù)波動(dòng)對(duì)PMI影響效果顯著。[5]

        通過(guò)閱讀文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)與宏觀經(jīng)濟(jì)具有很大的關(guān)聯(lián)性,這為本文研究股票市場(chǎng)與制造業(yè)PMI提供一定的理論基礎(chǔ)。因?yàn)闇顑墒蠥股中規(guī)模大、流動(dòng)性好、最具代表性的300只股票共同組成了滬深300指數(shù)的樣本,于是滬深300指數(shù)能較好地反映滬深A(yù)股市場(chǎng)整體的表現(xiàn),且目前在我國(guó)股指期貨市場(chǎng)中,以此為基礎(chǔ)而衍生出的滬深300股指期貨交易規(guī)模最大,研究因此本文選取滬深300指數(shù)作為研究對(duì)象更有意義。部分文獻(xiàn)中采用的向量自回歸模型(VAR)的理論方法,也對(duì)于本文的撰寫(xiě)具有一定的指導(dǎo)作用,雖然將PMl作為研究方向的論文越來(lái)越多,但關(guān)于滬深300指數(shù)與制造業(yè)PMl指標(biāo)相關(guān)性的研究則很少,所以通過(guò)實(shí)證分析的方法來(lái)研究滬深300指數(shù)與我國(guó)制造業(yè)之間的關(guān)系具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

        二、實(shí)證分析

        (一)樣本選取與數(shù)據(jù)處理

        為了最大限度地滿足大樣本原則的要求,提高論證的準(zhǔn)確度,本文充分?jǐn)U大分析樣本的數(shù)量,由于滬深300指數(shù)從2015年4月開(kāi)始被發(fā)布,官方制造業(yè)PMI指標(biāo)在2005年1月開(kāi)始發(fā)布,因此,選取2005年4月到2018年3月相應(yīng)的156個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。其中制造業(yè)PMI來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站,滬深300指數(shù)的月度數(shù)據(jù)來(lái)源于同花順金融數(shù)據(jù)軟件。由于PMI是月度數(shù)據(jù),為了時(shí)間上的一致性,本文選取滬深300指數(shù)月度收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)(收盤(pán)才能代表最終的價(jià)格)。為了減少異方差的影響,對(duì)原變量數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對(duì)數(shù)變換,使其趨勢(shì)線性化,分別記為lnPMI、lnHS300,并計(jì)算滬深300指數(shù)對(duì)數(shù)的一節(jié)差分作為滬深300指數(shù)的月收益率指標(biāo),記為DlnHS300。本文實(shí)證分析部分是通過(guò)Eviews8.0軟件進(jìn)行的。

        (二)序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

        時(shí)間序列一般存在時(shí)間趨勢(shì),可能是非平穩(wěn)的。只有時(shí)間序列通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn),才能避免在建模中出現(xiàn)“偽回歸”的問(wèn)題。因此本文將對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),本文采用ADF檢驗(yàn)法檢查變量平穩(wěn)性。表1分別是各變量單方根的檢驗(yàn)情況,可以看出,在5%的顯著性水平下,變量lnPMI、DlnHS300拒絕原假設(shè),即不存在單位根,都是平穩(wěn)的。由于這兩個(gè)時(shí)間序列是零階單整,所以滿足了進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)的條件,而建立VAR模型前不需再做協(xié)整檢驗(yàn)。

        表1 單位根檢驗(yàn)的結(jié)果

        注:在(C,0,X)中,C代表有截距項(xiàng),0 代表無(wú)趨勢(shì)項(xiàng), X 表示滯后階數(shù)(依據(jù) AIC準(zhǔn)則確定)

        (三)VAR模型滯后期的確定

        在構(gòu)建VAR模型前應(yīng)該先判定滯后期的階數(shù),滯后階數(shù)的結(jié)果如表2所示,在5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中有3個(gè)認(rèn)為應(yīng)該建立VAR(4)模型,則確定建立VAR(4)模型。

        表2 滯后階數(shù)的選擇

        (四)模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

        VAR模型的穩(wěn)定性是其成立的必要條件,因此需要對(duì)其穩(wěn)定性來(lái)做檢驗(yàn)。本文通過(guò)VAR模型的特征根分布圖來(lái)檢驗(yàn)?zāi)P偷姆€(wěn)定性,結(jié)果是模型的全部特征根都分布在單位圓內(nèi),即模型中不存在大于1的根,是一個(gè)平穩(wěn)系統(tǒng)。

        (五)格蘭杰因果檢驗(yàn)

        本文接下來(lái)將對(duì)兩時(shí)間序列的關(guān)系做格蘭杰因果檢驗(yàn),討論二者之間是否存在統(tǒng)計(jì)上的時(shí)間先后順序。從檢驗(yàn)結(jié)果看,在5%的置信水平條件下,制造業(yè)PMI不是滬深300月度收益率的格蘭杰原因,滬深300指數(shù)月度收益率是制造業(yè)PMI的格蘭杰原因,兩者具有單向影響關(guān)系。

        (六)脈沖響應(yīng)分析

        本文的脈沖響應(yīng)分析將考慮來(lái)自解釋變量的擾動(dòng)項(xiàng)影響是如何傳播到被解釋變量的,即考察來(lái)自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)波動(dòng)對(duì)累計(jì)增速產(chǎn)生的影響。結(jié)果如下圖:橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù),實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)。

        圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

        從圖2中左側(cè)的滬深300月度收益率對(duì)lnPMI沖擊的響應(yīng)圖可以發(fā)現(xiàn),給制造業(yè)PMI一個(gè)正的沖擊,對(duì)滬深300指數(shù)月度收益率的影響是從第1期到第2期遞增,于第2期到達(dá)峰值,然后又由第2期開(kāi)始迅速減小,影響在第3期由正向變負(fù)向,在第3期達(dá)到最小值后又開(kāi)始減弱,之后又緩慢上升,波動(dòng)越來(lái)越小。整個(gè)期間內(nèi),來(lái)自制造業(yè)PMI的沖擊對(duì)滬深300月度收益率的影響先是是正向的,后是負(fù)向的。這一結(jié)果與實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是符合的,即某一時(shí)期制造業(yè)PMI的上升在短期內(nèi)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的征兆。

        從圖2中右側(cè)的lnPMI對(duì)滬深300指數(shù)月度收益率沖擊的響應(yīng)圖可以發(fā)現(xiàn),對(duì)于來(lái)滬深300月度收益率的正向沖擊,制造業(yè)PMI在第1期有非常小的正向反饋,并且從第1期開(kāi)始迅速持續(xù)上升,在第3期達(dá)到最高值,隨后逐步下降,只到第6期才開(kāi)始明顯下降,但是一直保持正向的反饋,表明滬深300指數(shù)對(duì)制造業(yè)PMI的影響時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。以滬深300指數(shù)為代表的股票市場(chǎng)的收益率上升,意味著投資者對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)持樂(lè)觀態(tài)度,將資金投入股票市場(chǎng),這種對(duì)于股市收益率的樂(lè)觀估計(jì)會(huì)促進(jìn)整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,而作為經(jīng)濟(jì)景氣度先行指標(biāo)的PMI自然也會(huì)逐步上升。

        總而言之,脈沖響應(yīng)分析表明制造業(yè)PMI和以滬深300指數(shù)為代表的股票市場(chǎng)之間是相互影響的,都能對(duì)對(duì)方產(chǎn)生積極的正向影響。

        (七)方差分解

        對(duì)滬深300收益率作方差分解,結(jié)果如表3所示。

        表3 DlnHS300方差分解結(jié)果

        從方差分解表可以看出,滬深300指數(shù)月度收益率對(duì)自身的沖擊和影響最大,10期之后對(duì)自身的解釋力度仍然有96.29%,滬深300指數(shù)月度收益率主要受到自身的影響,即滬深300指數(shù)短期的升降具有慣性,且顯著地表現(xiàn)在隨后的兩期;制造業(yè)PMI對(duì)于滬深300股票市(下轉(zhuǎn)第62頁(yè))(上接第64頁(yè))場(chǎng)的影響很小,開(kāi)始于第2期(這是因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)局發(fā)布制造業(yè)PMI的時(shí)間在當(dāng)月末或下月初),在第3期有較快的增大,這也從另一方面說(shuō)明了制造業(yè)PMI指標(biāo)的先行性特征,且制造業(yè)PMI對(duì)滬深300指數(shù)的影響力度在其發(fā)布后的前兩個(gè)月最顯著,隨后遞減。

        三、結(jié)語(yǔ)

        本文通過(guò)對(duì)我國(guó)2005年4月到2018年3月的制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)(PMI)月度數(shù)據(jù)與滬深300指數(shù)月度數(shù)據(jù)之間關(guān)系的實(shí)證分析,得出以下結(jié)論:一,滬深300股票市場(chǎng)整體的升降主要受到其自身的影響,短期的升降表現(xiàn)出慣性特征,且顯著地體現(xiàn)在緊隨其后的2個(gè)月。二,制造業(yè)PMI對(duì)于滬深300股票市場(chǎng)的影響力度極小,且影響力度在制造業(yè)PMI被發(fā)布后的前2個(gè)月最顯著,隨后遞減。三,從長(zhǎng)期來(lái)看,制造業(yè)PMI不能被用于預(yù)測(cè)滬深300指數(shù)的升降變化,而滬深300指數(shù)有助于預(yù)測(cè)制造業(yè)PMI的變化,且對(duì)下1個(gè)月的制造業(yè)PMI的預(yù)測(cè)效果最好,對(duì)未來(lái)4個(gè)月都具有很好的預(yù)測(cè)作用。

        參考文獻(xiàn):

        [1]Fama E.The Behavior of Stock Makket Prices[J].Journal of Business,1965(38):34-105.

        [2]盧建軍.杭州地區(qū)PMI指數(shù)體系開(kāi)發(fā)研究[D].浙江大學(xué),2005:89.

        [3]蔡進(jìn),于穎.解讀PMI:走在市場(chǎng)之前[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2011.

        [4]張利斌,謝天琪.我國(guó)制造業(yè)PMI指數(shù)與滬深兩市股票價(jià)格綜合指數(shù)的關(guān)系[J].中南民族大學(xué)學(xué)報(bào),2014,33(2):132-136.

        [5]胡延廣.滬深300指數(shù)波動(dòng)的特征及影響因素研究[D].山東財(cái)經(jīng)大學(xué),2016.

        責(zé)任編輯:劉健

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