廖昕　程心怡

摘? ?要：以我國2010—2021年宏觀貨幣政策、投資者情緒和股票市場相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，基于格蘭杰因果檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等方法，對貨幣供應(yīng)量、銀行間7天同業(yè)拆借利率、ISI投資者情緒指標(biāo)和股市流動性之間的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行分析。結(jié)果表明，貨幣政策和投資者情緒均對股市流動性產(chǎn)生正向影響，其中，市場利率對股市流動性變化的貢獻(xiàn)率最高，貨幣供應(yīng)量的貢獻(xiàn)率最低;貨幣政策對股市流動性沖擊的響應(yīng)強(qiáng)度最大，貨幣供應(yīng)量對股市流動性的影響時長明顯短于市場利率和投資者情緒。

關(guān)鍵詞：股市流動性;貨幣政策;投資者情緒

中圖分類號：F830.9? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? 文章編號：1673-291X（2022）14-0111-07

引言

央行貨幣政策對金融市場具有重要影響，所以一直受到極大的市場關(guān)注。新冠肺炎疫情期間，美國在2020年3月底開始實施“無限量”量化寬松政策，在不到兩個月的時間內(nèi)向市場投放大量美元，美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模激增2萬多億美元，助力疫情期經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇計劃。中國人民銀行在疫情期間兩次對中小存款類金融機(jī)構(gòu)（包括農(nóng)村信用社、農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村合作銀行、村鎮(zhèn)銀行等）實施定向降準(zhǔn)，釋放出9 500億元流動性資金，緩解了企業(yè)的融資難問題。實踐充分證明，貨幣政策在維持物價穩(wěn)定、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和維護(hù)金融穩(wěn)定等領(lǐng)域起到了重大影響。相對于歐美股市較為成熟的市場體系，我國A股市場還處于發(fā)展階段，隨著經(jīng)濟(jì)全球化趨勢的進(jìn)一步加強(qiáng)，A股市場流動性的穩(wěn)定性首當(dāng)其沖受到挑戰(zhàn)。貨幣政策與股市流動性的相關(guān)性在以往的研究中已受到廣泛關(guān)注。例如，金春雨、張浩博（2016）通過實證得出貨幣擴(kuò)張?zhí)岣吖墒辛鲃有?。方舟等?011）發(fā)現(xiàn)，在不同區(qū)制下，影響程度存在顯著差異，當(dāng)股市處于膨脹期時，貨幣政策沖擊對市場流動性的影響比股市處于低迷期時表現(xiàn)得更加明顯。關(guān)注貨幣政策與股市流動性之間的關(guān)聯(lián)，重視其在維護(hù)金融系統(tǒng)穩(wěn)定、保障資本市場安全等方面發(fā)揮的重要作用，能夠?qū)崿F(xiàn)貨幣政策的有效調(diào)控及股市的平穩(wěn)有序發(fā)展。

除了貨幣政策對股市流動性的影響之外，投資者情緒與股市流動性之間也存在關(guān)聯(lián)。從行為金融學(xué)的角度看，個人投資者占比大且缺乏專業(yè)性知識，并非理想狀態(tài)的“理性經(jīng)濟(jì)人”，因而投資者情緒作為市場“非理性”程度的重要體現(xiàn)，會對股市流動性造成影響。尹海員（2017）的研究結(jié)果表明，在考慮市值規(guī)模差異后，投資者情緒對股市流動性有著顯著的單向影響。歷史文獻(xiàn)通常單方面研究貨幣政策或者投資者情緒對股市流動性的影響，并未將貨幣政策、投資者情緒與股市流動性結(jié)合起來，而且已有研究文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，貨幣政策與投資者情緒之間也存在一定的關(guān)聯(lián)。Lutz（2015）在劃分常規(guī)性貨幣政策與非常規(guī)性貨幣政策的基礎(chǔ)上證實了貨幣政策會對投資者情緒產(chǎn)生極大的正面影響。陳影和鄭重（2017）認(rèn)為，擴(kuò)張性貨幣政策會給投資者情緒帶來正面影響。因此，本文對貨幣政策、投資者情緒與股市流動性建立VAR模型，在同一模型體系中聯(lián)立多個方程進(jìn)行回歸分析，以此來討論多個內(nèi)生變量之間的相關(guān)性，研究貨幣政策和投資者情緒兩者對于股市流動性的影響。研究結(jié)果能在一定程度上為個人投資者了解股市并合理決策提供幫助，同時也能為不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境下政府的監(jiān)管舉措提供一定的解釋。

本文結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分包括從理論上分析貨幣政策及投資者情緒分別對于股市流動性影響以及評述國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，為文章的研究提供經(jīng)驗證據(jù)及選題支撐。第二部分介紹變量的選取和數(shù)據(jù)的來源，以及VAR模型設(shè)定。第三部分對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢測，證實使用VAR模型的可靠性。通過該模型分析貨幣政策、市場投資者情緒對于股市流動性的格蘭杰因果關(guān)系、影響方向、沖擊響應(yīng)速度和對于股市流動性變化的貢獻(xiàn)程度;最后形成文章的結(jié)論。

一、文獻(xiàn)回顧與理論分析

（一）文獻(xiàn)回顧

1.貨幣政策與股市流動性的相關(guān)文獻(xiàn)

貨幣政策與股市流動性的相關(guān)性雖然在以往文獻(xiàn)中已受到廣泛關(guān)注，但研究結(jié)果存在差異，并未得到一致結(jié)論。有一些文獻(xiàn)認(rèn)為貨幣政策與股市流動性不相關(guān)。儲小俊和劉思峰（2008）使用換手率和Amihud（2002）指數(shù)來衡量股市流動性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)量對股市流動性沒有顯著影響。另一些文獻(xiàn)認(rèn)為貨幣政策對股市流動性有正向影響。金春雨、張浩博（2016）通過實證得出貨幣擴(kuò)張?zhí)岣吖墒辛鲃有?，貨幣收縮降低股市流動性的結(jié)論。魯鴿（2016）分析發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)量對股市流動性有著即刻且長期的影響。蘇剛（2015）進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)貨幣政策調(diào)整的負(fù)向沖擊效應(yīng)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于貨幣政策正向沖擊的效應(yīng)。Chu（2015）指出，緊縮性貨幣政策在股市流動性較低時產(chǎn)生的影響更大，而擴(kuò)張性貨幣政策在股市流動性較高時產(chǎn)生的影響更大。耿中元和王曦（2016）發(fā)現(xiàn)，相比于M1，M2的增長則會對股市流動性帶來更為明顯的正向沖擊;銀行間7天同業(yè)拆借利率相比于一年期定期存款利率會對股市流動性產(chǎn)生更為明顯的影響，但是這種影響也會隨著時間的推移而減弱。任愛華等（2018）進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)量型貨幣政策在宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境較好時對股市流動性的影響最強(qiáng)，在經(jīng)濟(jì)環(huán)境平緩時影響最弱;而價格型貨幣政策對股市流動性的影響則有所差異，在經(jīng)濟(jì)低迷時影響最強(qiáng)，在經(jīng)濟(jì)狀況平緩時影響最弱。

2.投資者情緒與股市流動性的相關(guān)文獻(xiàn)

Joseph等（2011）使用網(wǎng)絡(luò)股票查詢數(shù)據(jù)來衡量投資者情緒，發(fā)現(xiàn)與股市流動性之間存在正相關(guān)關(guān)系。王丹楓和梁丹（2012）基于國內(nèi)股市的研究結(jié)果與之一致，認(rèn)為投資者情緒變動會增強(qiáng)股市流動性，對預(yù)期收益的股市流動性溢價的影響也顯著。Chiu等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，市場上的負(fù)面情緒將使得賣單增加，同時股市流動性也降低了。尹海員和華亦樸（2018）的研究結(jié)果顯示，當(dāng)市場信息披露完全時，情緒對股市流動性存在著顯著的正向影響;信息不完全披露時，情緒對股市流動性產(chǎn)生負(fù)向影響。

綜上得知，貨幣政策與股市流動性的相關(guān)性結(jié)果存在差異，而投資者情緒與股市流動性之間存在正相關(guān)關(guān)系，即市場投資者情緒波動較大時股市流動性強(qiáng)，情緒波動較小時股市流動性弱。在已有文獻(xiàn)中，貨幣政策與投資者情緒對股市流動性的影響均是單獨進(jìn)行討論的，而貨幣政策與投資者情緒兩者之間也存在一定聯(lián)系，Lutz（2015）證實貨幣政策會對投資者情緒產(chǎn)生極大的正面影響。陳影和鄭重（2017）的研究發(fā)現(xiàn)，投資者情緒會隨著貨幣供應(yīng)的擴(kuò)張而高漲，因此有必要將貨幣政策、投資者情緒與股市流動性變量結(jié)合來建立一個VAR模型，以研究貨幣政策和投資者情緒兩者對于股市流動性產(chǎn)生的影響。

（二）理論分析

從理論上來說，貨幣政策和投資者情緒均能對股市流動性產(chǎn)生影響。貨幣政策影響股市流動性。一方面，當(dāng)貨幣供應(yīng)量增加時，投資者實際財富增加，將有更多流動資金進(jìn)入股市;當(dāng)利率降低時，貨幣資金的收益降低，投資者將錢投資于股權(quán)類資產(chǎn)的意愿增加。貨幣供應(yīng)量和利率的變動都會給股市流動性帶來長期影響。另一方面，貨幣政策的變動會改變經(jīng)濟(jì)環(huán)境，即通脹程度和就業(yè)率等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，進(jìn)而間接影響股市等資本市場。當(dāng)貨幣政策擴(kuò)張時，企業(yè)融資成本下降，預(yù)期的凈利潤增加，市場資金加速流入，股市流動性加大，這是擴(kuò)張性貨幣政策的成本效應(yīng)。同時，貨幣發(fā)行的增加促使價格上漲、公司利潤提高，使得股票對投資者的吸引力增強(qiáng)。

投資者情緒在理論上也會對股市流動性產(chǎn)生影響，市場情緒的高漲會使得個人投資者更易將成功的投資歸因于自己的能力而忽視了運(yùn)氣和機(jī)會的成分，以至于過于相信自身判斷，導(dǎo)致過度自信和噪音交易。投資者對市場預(yù)期過度自信，使市場交易頻率增大，導(dǎo)致股市流動性增強(qiáng)。同時，噪音交易者會基于噪聲信息對未來市場價格產(chǎn)生錯誤預(yù)測（De Long等，1990），使投資策略較為激進(jìn)，導(dǎo)致規(guī)模交易加大，股市流動性也因此增強(qiáng)。而在此機(jī)制中，貨幣政策會對投資者心理預(yù)期產(chǎn)生影響，導(dǎo)致認(rèn)知偏差，從而塑造投資者情緒（康海斌和王正軍，2019）。比如，投資者情緒會隨著貨幣供應(yīng)的擴(kuò)張而高漲，投資者情緒也隨著貨幣政策的收緊而降溫（陳影和鄭重，2017），繼而影響到股市流動性。

二、變量選取、數(shù)據(jù)來源和模型設(shè)定

（一）變量選取

1.貨幣政策變量

我們借鑒貨幣政策相關(guān)文獻(xiàn)的主流研究方法，采用廣義貨幣供應(yīng)量M2和銀行間7天同業(yè)拆借利率代表的基準(zhǔn)利率R作為衡量貨幣政策的變量。廣義貨幣是在狹義貨幣的基礎(chǔ)上加上商業(yè)銀行定期存款和儲蓄存款，即通常所說的貨幣供應(yīng)量，是數(shù)量型的貨幣政策工具。同時，同業(yè)拆借市場資金交易金額巨大，是貨幣市場的重要組成部分，屬于價格型貨幣政策工具的代表。對貨幣政策的兩個變量M2和R做預(yù)處理，首先使用Eviews 8.0進(jìn)行Census X12季節(jié)調(diào)整，再對結(jié)果取對數(shù)，消除可能存在的異方差，最終記為LnM2和LnR。

2投資者情緒指數(shù)

在不同的文獻(xiàn)中綜合情緒指數(shù)的設(shè)定有些許差異，但基本都以主成分分析法為主。本文使用了魏星集等（2014）構(gòu)建的ISI投資者情緒指標(biāo)。ISI綜合情緒指標(biāo)基于封閉式基金折價率、IPO數(shù)量及上市首日收益均值、消費者信心指數(shù)和新增投資者開戶數(shù)以及市場換手率等多個指標(biāo)，控制了經(jīng)濟(jì)基本面的宏觀因素影響，得出計算方程式和相關(guān)系數(shù)如式（1）所示。

ISI=0.634NA+0.536TURN+0.391CCI+0.272DCEF+0.079NIPO+0.552RIPO（1）

3.股市流動性指標(biāo)

本文股市流動性指標(biāo)使用Amihud（2002）的計算方法，具體公式見式（2）。

其中，ILLIQ是股票i在y月的個股非流動性，D是股票i在y月內(nèi)的有效交易天數(shù)，R是股票 i 在 y 月內(nèi)第d天的日收益率，vold是股票i在y月內(nèi)第d天的日成交金額。利用個股的非流動性，計算市場的平均流動性，計算公式如式（3）所示。

其中，LIQ是股市流動性，N是股票數(shù)量。

（二）數(shù)據(jù)來源

股票流動性數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化的投資者情緒指數(shù)數(shù)據(jù)來自于CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫，貨幣供應(yīng)量及銀行間7天同業(yè)拆借利率來自于Wind數(shù)據(jù)庫。樣本期間為2010年1月至2021年10月。

（三）模型設(shè)定

本文通過建立廣義貨幣供應(yīng)量、銀行間7天同業(yè)拆信利率、情緒和股市流動性4個內(nèi)生變量與它們滯后值的函數(shù)，形式如式（4）所示，形成多元時間序列變量組成的向量自回歸模型，將其看做一個動態(tài)平衡系統(tǒng)，以研究這一系統(tǒng)中LnM2、LnR、Senti與LIQ各變量的動態(tài)關(guān)系。

三、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

表1報告了所有變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表1可知，Senti的最小值和最大值分別為-1.77和3.42，說明從樣本期間的投資者情緒指數(shù)來看，樂觀的極端情緒強(qiáng)于悲觀的極端情緒;Senti的均值0.29大于0，說明整體的市場情緒偏樂觀。從LIQ的標(biāo)準(zhǔn)差0.03得知，相較于其他變量，股市流動性的變動幅度較小。LIQ，LnM2和LnR的偏度系數(shù)均小于0，即該分布左偏。從峰度值來看，除LnM2以外的4個變量峰度值均大于3，屬于尖峰分布，波峰陡峭且尾部更厚。

（二）平穩(wěn)性檢驗及最優(yōu)滯后階數(shù)的確定

本文先對所有變量數(shù)據(jù)做單位根平穩(wěn)性檢驗，以防止出現(xiàn)偽回歸。平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如表2所示。4個變量檢驗結(jié)果的P值分別為0.000 0、0.001 7，0.001 0和0.000 0，均在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，則LnM2、LnR、Senti與LIQ各變量都不存在單位根，均為平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)，證實了本文所用變量的數(shù)據(jù)在實證研究中的可操作性。

本文綜合評估LR、FPE、AIC、HQ和SC五個信息標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)果。主要考慮到AIC準(zhǔn)則，本文將滯后4期作為合適的滯后階數(shù)，以此為基礎(chǔ)繼續(xù)后文的研究。

（三）VAR模型的構(gòu)建

根據(jù)表3的結(jié)果，選擇4作為滯后階數(shù)，并建立VAR（4）模型。式（5）為所構(gòu)建的VAR模型的參數(shù)結(jié)果。VAR系統(tǒng)是否穩(wěn)定，是進(jìn)一步實證研究各變量間關(guān)系的前提，所以我們進(jìn)行了AR檢驗。當(dāng)VAR模型不穩(wěn)定時，很有可能使得后續(xù)的檢驗無效，比如脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果出現(xiàn)問題，因此需要進(jìn)行模型穩(wěn)定性檢驗。本文VAR模型的AR檢驗結(jié)果中，所有單位根的倒數(shù)均小于1，落于圓內(nèi)，如圖1所示，則LnM2、LnR、Senti與LIQ變量組成的VAR系統(tǒng)穩(wěn)定有效，變量之間存在長期穩(wěn)定關(guān)系，可以對VAR模型進(jìn)行進(jìn)一步分析。

（四）Granger因果關(guān)系檢驗

本文進(jìn)行格蘭杰因果檢驗的目的是研究貨幣政策與投資者情緒的滯后變量對股市流動性是否產(chǎn)生影響，原假設(shè)為：貨幣供應(yīng)量/市場利率/市場情緒不是股市流動性的格蘭杰因。由表4可得，LnM2、LnR和Senti的P值在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，是格蘭杰原因。這說明，貨幣供應(yīng)量、市場利率及投資者情緒的變動都會對股市流動性產(chǎn)生影響，均是股市流動性的格蘭杰原因。這與理論分析的結(jié)果一致，符合金春雨和張浩博（2016）貨幣政策影響股市流動性的結(jié)論，也與耿中元和王曦（2006）銀行間7天同業(yè)拆借利率影響股市流動性以及Joseph等（2011）投資者情緒影響股市流動性的結(jié)論保持一致。

（五）脈沖響應(yīng)分析與方差分解

脈沖響應(yīng)結(jié)果繪制了沖擊施加在LnM2、LnR、Senti等3個變量上產(chǎn)生的對LIQy股市流動性的影響，刻畫了對于股市流動性當(dāng)前值和未來值的動態(tài)效應(yīng)。

當(dāng)貨幣供給變量LnM2對LIQ產(chǎn)生沖擊時，首先出現(xiàn)了一個與沖擊反向的瞬時響應(yīng)，很快到達(dá)最低值后由負(fù)轉(zhuǎn)正產(chǎn)生正向的影響，再逐漸衰減至零。這表明，整體來說，貨幣供應(yīng)量的變動對于股市流動性產(chǎn)生正向的影響;反方向瞬時響應(yīng)可能是由于貨幣供應(yīng)量增大有一定的反應(yīng)時滯，即投資者在利好政策剛公布或?qū)嵤r傾向于先謹(jǐn)慎觀望再進(jìn)行投資，所以瞬時響應(yīng)顯示貨幣供應(yīng)量增大的極短時間內(nèi)股市流動性反而減弱。

當(dāng)利率變量LnR對股市流動性產(chǎn)生沖擊時，結(jié)果是LIQ先出現(xiàn)正向的即刻響應(yīng)，再很快由正轉(zhuǎn)負(fù)，并有著長期的負(fù)向影響，接著衰減到影響消失，即說明總體上利率的變動會對股市流動性產(chǎn)生負(fù)面響應(yīng)。這里可以看到，利率對股市流動性的影響與貨幣供應(yīng)剛好相反，這是因為利率的正向沖擊（即市場利率上升）是緊縮性貨幣政策，應(yīng)與貨幣供應(yīng)量減少的實證結(jié)果表現(xiàn)一致，符合緊縮性貨幣政策對股市流動性產(chǎn)生負(fù)面影響的理論解釋。最開始出現(xiàn)反方向瞬時響應(yīng)是由于利空政策剛公布或?qū)嵤r投資者急于從股市套現(xiàn)，即市場利率上升的極短時間內(nèi)投資者大量拋售股票，使得股市流動性短暫增強(qiáng)。

情緒指標(biāo)Senti對LIQ的脈沖響應(yīng)結(jié)果與貨幣供應(yīng)量LnM2的結(jié)果一致，負(fù)向的瞬時響應(yīng)可能是由于市場整體情緒高漲的極短時間內(nèi)投資者存在反應(yīng)時滯。3個變量對股市流動性的脈沖響應(yīng)衰減至零的期數(shù)略有差異，即不同變量的影響時長不同。根據(jù)圖2，投資者情緒指數(shù)與市場利率對股市流動性產(chǎn)生的影響在大約50期后消失，貨幣供應(yīng)量的影響在大約30期后消失，相對來說貨幣供應(yīng)量的影響時間最短。

從圖3的方差分解結(jié)果可以得到，LIQ自身的波動對它自身的解釋程度最大，隨著時間推移逐步下降;LnR在十四期之后穩(wěn)定于67.76%水平，最后穩(wěn)定在14.72%的解釋水平;Senti的貢獻(xiàn)量穩(wěn)定在9.91%，而LnM2的貢獻(xiàn)量為7.61%。綜上所述，股市流動性的變動受LnM2、LnR、Senti和LIQ各個變量貢獻(xiàn)的大小排序為股市流動性指標(biāo)自身、貨幣市場利率、投資者情緒指標(biāo)和貨幣供應(yīng)量。結(jié)合脈沖響應(yīng)的結(jié)果，可以得出結(jié)論：貨幣市場利率是股市流動性的較大影響因素，而貨幣供應(yīng)量的貢獻(xiàn)較小且影響時長明顯短于市場利率和投資者情緒。

四、結(jié)論及建議

本文用投資者情緒變量、廣義貨幣供應(yīng)量、銀行間7天同業(yè)拆借利率和股市流動性4個變量建立VAR模型，分析了貨幣政策與投資者情緒對股市流動性的影響。從研究結(jié)果得出： （1）貨幣政策和投資者情緒均是股市流動性的格蘭杰原因。擴(kuò)張性貨幣政策和高漲的投資者情緒，會使得股市流動性增強(qiáng)，即兩者均對股市流動性產(chǎn)生正向影響。（2）其中，市場利率對于股市流動性變動的解釋力度最大，遠(yuǎn)高于貨幣供應(yīng)量和投資者情緒的貢獻(xiàn)率。即政府對市場利率的調(diào)整會更大程度引起股市流動性的變化，且影響時間更長，這符合利率傳導(dǎo)影響經(jīng)濟(jì)金融的相關(guān)理論。（3）貨幣供應(yīng)量對股市流動性的貢獻(xiàn)率最低，且影響時長也明顯短于市場利率和投資者情緒。

從本文的結(jié)果來看，貨幣政策和投資者情緒均對股市流動性產(chǎn)生影響，市場主體如個人投資者和金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)等應(yīng)當(dāng)對投資者情緒的劇烈變動和貨幣政策的大幅調(diào)整做出反應(yīng)。首先，個人投資者應(yīng)警惕市場樂觀情緒或悲觀情緒蔓延，保持理性，謹(jǐn)慎結(jié)合公司基本面進(jìn)行投資分析，不因盲目跟風(fēng)、追漲殺跌、頻繁操作引起股市流動性過剩，給股市穩(wěn)定發(fā)展帶來風(fēng)險。再者，監(jiān)管部門也應(yīng)警惕市場情緒居高不下，及時提醒投資者防范股市風(fēng)險;對機(jī)構(gòu)投資者和社交媒體的行為進(jìn)行監(jiān)督，避免其擾亂市場秩序，以維持金融系統(tǒng)的穩(wěn)定與發(fā)展。貨幣供應(yīng)量對股市流動性的影響力度小且時間短，但市場利率的調(diào)整可能產(chǎn)生較大風(fēng)險，所以在市場利率調(diào)整的情況下銀保監(jiān)會應(yīng)積極靈活應(yīng)對政策變化、維持股市流動性平穩(wěn)。比如，發(fā)布相關(guān)信息消除市場疑慮，以此正確引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)主體形成合理預(yù)期，增強(qiáng)公眾信心，減少貨幣政策調(diào)整可能造成的負(fù)面影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]? ?儲小俊，劉思峰.貨幣政策、市場狀態(tài)對中國股市微觀流動性影響的實證分析[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2008，27（3）：549-556.

[2]? ?陳影，鄭重.我國貨幣政策對投資者情緒的影響[J].上海金融，2017，（2）：17-24.

[3]? ?方舟，倪玉娟，莊金良.貨幣政策沖擊對股票市場流動性的影響——基于Markov區(qū)制轉(zhuǎn)換VAR模型的實證研究[J].金融研究，2011，（7）：43-56.

[4]? ?耿中元，王曦.貨幣政策對股票市場流動性影響的實證檢驗[J].統(tǒng)計與決策，2016，（21）：146-149.

[5]? ?金春雨，張浩博.貨幣政策對股票市場流動性影響時變性的計量檢驗——基于TVP-VAR模型的實證分析[J].管理評論，2016，28（3）：20-32.

[6]? ?康海斌，王正軍.投資者情緒與貨幣政策對股市波動影響的實證[J].統(tǒng)計與決策，2019，35（13）：174-176.

[7]? ?魯鴿.貨幣供應(yīng)量對股市流動性影響的實證研究[J].西北大學(xué)學(xué)報：哲學(xué)社會科學(xué)版，2016，46（3）：95-100.

[8]? ?任愛華，李鵬燕，王姝.我國貨幣政策對股票市場流動性的非線性效應(yīng)[J].財政金融，2018，（1）：129-135.

[9]? ?蘇剛.基于C-GARCH模型的貨幣政策對股市流動性的非對稱效應(yīng)研究[J].中國管理信息化，2015，18（18）：146-147.

[10]? ?王丹楓，梁丹.從投資情緒角度看股票市場流動性——來自B股向境內(nèi)居民開放的研究[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2012，31（2）：363-373.

[11]? ?魏星集，夏維力，孫彤彤.基于BW模型的A股市場投資者情緒測度研究[J].管理觀察，2014，（33）：71-73.

[12]? ?尹海員.投資者情緒對股票流動性影響效應(yīng)與機(jī)理研究[J].廈門大學(xué)學(xué)報：哲學(xué)社會科學(xué)版，2017，（4）：102-113.

[13]? ?尹海員，華亦樸.基于實驗經(jīng)濟(jì)學(xué)的投資者情緒對股票流動性影響研究[J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2018，375（11）：40-51.

[14]? ?Amihud，Y. Illiquidity and Stock Returns：Cross-section and Time-Series Effect[J].Journal of Financial Markets，2002，5（1）：31-56.

[15]? ?Baker，M.，Stein，J. C.. Market liquidity as a sentiment indicator[J].Journal of Financial Markets，2004，7（3）：271-299.

[16]? ?Chiu，J.，Chung，H.，Ho，K. Y.Fear Sentiment，Liquidity，and Trading Behavior： Evidence from the Index ETF Market[J].Review of Pacific Base in Financial Markets& Policies，2014，17（3）：145-157.

[17]? ?Chu，X.Modelling impact of monetary policy on stock market liquidity：a dynamic copula approach[J].Applied Economics Letters，2015，22（10-12），820-824.

[18]? ?De Long，J. B.，Shleifer，A.，Summers，L. H.，Waldmann，R. J. Noise trader risk in financial markets[J].Journal of political Economy，1990，（98）：703-738.

[19]? ?Joseph，K.，Wintoki，M.B.，Zhang，Z.Forecasting Abnormal Stock Returns and Trading Volume Using Investor Sentiment：Evidence from Online Search[J]. International Journal of Forecasting，2011，27（4）：1116-1127.

[20]? ?Lutz， C. . The impact of conventional and unconventional monetary policy on investor sentiment[J].Journal of Banking & Finance，2015，（61）：89-105.

Research on the Impact of Monetary Policy and Investor Sentiment on Stock Market Liquidity

— Empirical Analysis Based on A-share Market

LIAO Xin， CHENG Xin-yi

（School of Management， Shanghai University for Science and Technology， Shanghai 200093， China）

Abstract： Based on the relevant data of China’s macro monetary policy， investor sentiment and stock market from 2010 to 2021， this paper analyzes the dynamic relationship between money supply， 7-day interbank offered rate， investor sentiment index and stock market liquidity through Granger causality test， impulse response function and variance decomposition. The results show that both monetary policy and investor sentiment have a positive impact on stock market liquidity， in which the contribution rate of market interest rate to stock market liquidity is the highest and the contribution rate of money supply is the lowest; monetary policy has the strongest response to the impact of stock market liquidity， and the impact of money supply on stock market liquidity is significantly shorter than market interest rate and investor sentiment.

Key words： stock market liquidity; monetary policy; investor sentiment

[責(zé)任編輯? ?妤? ?文]