田學(xué)英

摘要：在中國(guó)的股票市場(chǎng)當(dāng)中，政府所采取的貨幣政策變動(dòng)帶來(lái)的各種后果不僅能夠顯著影響股票市場(chǎng)的運(yùn)行，而且還表現(xiàn)出許多與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)金融理論大不相同的現(xiàn)象，所以研究此手段對(duì)股票市場(chǎng)的特征影響，具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義，由于逆回購(gòu)是中國(guó)人民銀行向市場(chǎng)注入流動(dòng)性的主要手段，位列各類流動(dòng)性工具之首。央行通過(guò)交替使用不同期限的逆回購(gòu)，令資金投放更加精準(zhǔn)。現(xiàn)在逆回購(gòu)利率已成為市場(chǎng)新的利率風(fēng)向標(biāo)。所以文章選取逆回購(gòu)為代表性貨幣政策，通過(guò)實(shí)證研究運(yùn)用 Markov Switching 模型對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行簡(jiǎn)單劃分，選取了2000～2019年的月度股票收益率，對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)進(jìn)行模擬，將上海股票市場(chǎng)分為牛市與熊市兩種市場(chǎng)狀態(tài)，根據(jù)平滑概率推斷出牛市出現(xiàn)次數(shù)較少，持續(xù)時(shí)間較短;熊市出現(xiàn)次數(shù)較多，持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。結(jié)論顯示：逆回購(gòu)對(duì)上海股票市場(chǎng)影響存在非對(duì)稱效應(yīng)，這種非對(duì)稱性效應(yīng)主要表現(xiàn)在逆回購(gòu)在不同的市場(chǎng)行情中（不同的狀態(tài)機(jī)制下）逆回購(gòu)的發(fā)行量增速與逆回購(gòu)利率缺口變動(dòng)對(duì)股票市場(chǎng)的影響在顯著水平下，作用方向、影響強(qiáng)度等方面存在差異。對(duì)牛市的影響小于對(duì)熊市的影響，最后基于理論與實(shí)踐挖掘出內(nèi)在的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，從而對(duì)改善提升社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展完善貨幣政策建立機(jī)制等方面提出一些政策建議。

關(guān)鍵詞：逆回購(gòu);股票市場(chǎng);非對(duì)稱性影響;Markov Switching;模型;多元回歸

一、近年逆回購(gòu)和股市的發(fā)展情況

（一）逆回購(gòu)發(fā)展情況

中國(guó)貨幣政策包括人民幣操作和外匯操作兩部分。1999年以來(lái)貨幣政策發(fā)展較快，目前已成為中國(guó)人民銀行貨幣政策日常操作的主要工具之一，各銀行體系的流動(dòng)性水平、指導(dǎo)貨幣與股票市場(chǎng)利率走勢(shì)、促進(jìn)貨幣供應(yīng)量合理增長(zhǎng)發(fā)揮了正向的作用。

從交易品種看，中國(guó)人民銀行公開(kāi)市場(chǎng)業(yè)務(wù)債券交易主要包括現(xiàn)券交易、回購(gòu)交易、和發(fā)行中央銀行票據(jù)。逆回購(gòu)作為傳統(tǒng)的貨幣政策工具，是央行向一級(jí)市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)有價(jià)證券，并約定在未來(lái)特定日期將有價(jià)證券賣(mài)還給交易商的行為，即通過(guò)獲得質(zhì)押債券的方式把錢(qián)借給銀行，從而向市場(chǎng)注入流動(dòng)性，調(diào)整基準(zhǔn)利率。

觀察近年來(lái)央行貨幣政策行為，不難發(fā)現(xiàn)央行是偏愛(ài)逆回購(gòu)的。隨著全球的經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)的變化，逆回購(gòu)已成各國(guó)央行常態(tài)化操作的貨幣政策調(diào)控工具，如今趨近為流動(dòng)性管理“工具庫(kù)”的首選，并且逆回購(gòu)甚至有取代中央票據(jù)地位的趨勢(shì)。逆回購(gòu)主要針對(duì)的是儲(chǔ)蓄類機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)業(yè)務(wù)，定價(jià)規(guī)制相比中央票據(jù)而言更加靈活，其影響更偏中性，同時(shí)發(fā)行者主動(dòng)性也更強(qiáng)，能更好地體現(xiàn)政策預(yù)調(diào)微調(diào)特征。有益于加強(qiáng)對(duì)市場(chǎng)預(yù)期的導(dǎo)向，發(fā)揮市場(chǎng)中利率調(diào)節(jié)資金供求的作用。逆回購(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)比較低，主要包括系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)成本風(fēng)險(xiǎn)。

（二）股票市場(chǎng)發(fā)展情況

相較于西方國(guó)家，我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展較晚，兩個(gè)證券交易所在1990年12月之后才相繼的進(jìn)行開(kāi)業(yè)，這也是中國(guó)股市開(kāi)始發(fā)展的信號(hào)。近年來(lái)，隨著我國(guó)股票市場(chǎng)的快速發(fā)展，進(jìn)入門(mén)檻逐步放低，人們不再將銀行看作理財(cái)?shù)奈ㄒ贿x擇，越來(lái)越多的人選擇將資金投入股票市場(chǎng)中進(jìn)行理財(cái)，“股民”人數(shù)逐年攀升。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2019年11月月底，A股自然人賬戶數(shù)量達(dá)到1.58億戶，創(chuàng)歷史新高。逆回購(gòu)作為宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控手段之一的貨幣政策，研究其對(duì)股票市場(chǎng)的影響是具有實(shí)際意義的。本文以逆回購(gòu)為切入點(diǎn)，研究貨幣政策對(duì)股市的影響。值得注意的是，這種影響不是線性的。Kiyotaki和Moore在1997年利用模型的研究已經(jīng)證實(shí)，由于信息不對(duì)稱的存在，“熊市”行情中信貸約束的表現(xiàn)更為明顯，從而使得貨幣政策在“熊市”行情時(shí)對(duì)股票市場(chǎng)的影響更顯著。由此也引入了一個(gè)新的話題，貨幣政策對(duì)股市是否也存在非對(duì)稱影響呢，這也是本文研究的重點(diǎn)，即逆回購(gòu)對(duì)股票市場(chǎng)的非對(duì)稱影響。本文利用公認(rèn)的Markov Switching轉(zhuǎn)換模型，將市場(chǎng)區(qū)分為“熊市”和“牛市”兩種狀態(tài)，分別對(duì)其進(jìn)行研究。

二、數(shù)據(jù)

股票價(jià)格指數(shù)為度量和反映股票市場(chǎng)總體價(jià)格水平及其變動(dòng)趨勢(shì)而編制的股價(jià)統(tǒng)計(jì)相對(duì)數(shù)，在各種股票指數(shù)中，上證綜指和深圳成指是最具有代表性的。而上證綜指和深證成指有很強(qiáng)的聯(lián)動(dòng)性和相關(guān)性，所以本文選擇上證綜指作為研究對(duì)象。根據(jù)1999年12月至2019年12月上證綜指的月度收盤(pán)價(jià)，計(jì)算2000年1月至2019年12月的股票指數(shù)月度收益率。其中，計(jì)算公式為：Rt= ln（Pt/Pt-1）。

本文還選取了2014年8月至2019年12月的逆回購(gòu)有關(guān)數(shù)據(jù)，具體包括逆回購(gòu)的利率和發(fā)行量，該數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)貨幣網(wǎng)。并且根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算出逆回購(gòu)的發(fā)行量增速和逆回購(gòu)操作利率的月加權(quán)利率，計(jì)算公式為：It=，其中，Q表示第t月、第i種期限逆回購(gòu)在第j個(gè)交易日的投放數(shù)量，r表示其對(duì)應(yīng)的利率水平，以更好地反映央行逆回購(gòu)的整體利率水平，并在此基礎(chǔ)上通過(guò)hp濾波法計(jì)算利率缺口。

三、實(shí)證模型

（一）馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型（Markov Switching）

馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型是由Hamilton（1989）提出，是如今在股票市場(chǎng)應(yīng)用之中，較為流行的一種非線性時(shí)間序列模型，此模型含有多個(gè)狀態(tài)機(jī)制方程，因此能夠相對(duì)準(zhǔn)確描繪出時(shí)間序列在不同狀態(tài)機(jī)制下的變化及轉(zhuǎn)換過(guò)程。其應(yīng)用是首先通過(guò)股票收益率數(shù)據(jù)計(jì)算出σ標(biāo)準(zhǔn)差，然后結(jié)合比對(duì)收益率與標(biāo)準(zhǔn)差的大小，從而劃分為不同的市場(chǎng)狀態(tài)。

馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的狀態(tài)機(jī)制數(shù)一般會(huì)比較少，不會(huì)超過(guò)3個(gè)。所以本文將選擇兩種狀態(tài)機(jī)制的馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型，將中國(guó)股票市場(chǎng)劃分為牛市（高收益，低波動(dòng)）和熊市（負(fù)收益，高波動(dòng)）兩種狀態(tài)。

（二）多元線性回歸模型

多元線性回歸模型通常用來(lái)研究一個(gè)應(yīng)變量依賴多個(gè)自變量的變化關(guān)系，模型結(jié)構(gòu)如下：y=β0+β1x1+…+βkxk+ξ，其中，x1，…，xk是非隨機(jī)的自變量，y是因變量，β0，…，βk是回歸系數(shù)，ξ是隨機(jī)誤差項(xiàng)。