宏观经济变量对股票价格的影响研究论文

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1、宏观经济变量对股票价格的影响研究论文.freelof．gov．／)与中华人民共和国国家统计局(http：／／．stats．gov．／)。(三)方法设计1．向量自回归基本模型。向量自回归模型(VAR：VectorAutoregression)通常用于分析相关时间序列系统的相关性和随机扰动对系统的动态影响。因为它避免了结构方程中需要对系统中每个内生变量关于所有内生变量的滞后值函数的建模问题，所以运用更为广泛。VAR(t)的基本模型为：2．脉冲响应函数。脉冲响应函数(IRF：ImpluseResponseFunction)用于衡量来自随机扰动

2、项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。考虑下面的两变量VAR(1)模型：上面的VAR(1)模型中，如果ε1，t，发生变化，不仅当前的P值立即改变，而且还会通过当前的P值影响到变量P和M今后的取值。脉冲响应函数试图描述这些影响的轨迹，显示任意一个变量的扰动如何通过模型影响所有其它变量，最终又反馈到自身的过程。如果新息是相关的，它们将包含一个不与某特定变量相联系的共同成分。通常，将共同成分的效应归属于VAR系统中第一个出现(依照方程顺序)的变量。在经济系统中，扰动项一般用于刻画从模型中省略下来而又集体地影响着变量的全部变量的替代

3、物。如果扰动项对经济系统的当前值和未来值冲击程度较高，说明该经济系统对经济环境的依赖作用较强，反之则相反。除此之外，由于扰动项是通过模型中各变量的滞后值对各变量的未来值施加影响，脉冲响应检验也可以反映各变量对其他变量未来值和现期值的影响程度。3．方差分解。方差分解提供了另一种研究系统动态特性的方法。其主要思想是，把系统中每个内生变量(共m个)的波动(k步预测均方误差)按其成因分解为各方程新息相关联的m个组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。方差分解能提供与冲击响应函数同样的信息，但与冲击响应函数不同的是，方差分解把一个内生

4、变量的变化分解为VAR模型中所有内生变量冲击，它显示了VAR模型中各变量随机误差的相对重要程度。四、实证结果及分析(一)序列的单位根检验许多经济变量原本是不平稳的，但经过一阶差分以后就变得平稳，则称这样一个经济变量为I(1)。如果对这种经济变量直接回归，则可能出现伪回归现象，因此必须检验经济变量是否平稳，先对样本时期内的上证综合指数月度收盘价、深证成份指数月度收盘价与月度宏观经济变量时间序列分别进行ADF检验。(二)建立向量自回归方程基于上一节的结果，一阶单整变量包括hp，a3，a4，a5，a6，a7，a8，a9，a10，a12与a13

5、。因此首先将它们分别作为内生向量(其中替代性指标选择其一)进行向量自回归。然后逐次剔除非显著变量或将它们列为外生变量作回归，同时根据AIC及SC信息准则选取最佳滞后阶数，得到最后的向量自回归方程：其中，(hp，a3，a6，a7，a9，a12)T为系统内生向量，A1与A2为滞后1、2阶的系数矩阵，a13为外生变量，其系数向量为B1，c为常数项。具体的系数矩阵及其t统计量如下：(三)脉冲响应函数由于本文主要研究宏观经济变量对股票价格的影响，因此本节主要运用脉冲响应函数研究宏观经济变量的扰动对上证综合指数当前和未来取值的影响。从图1可知，上证

6、综合指数收盘价对其自身的一个标准差新息在第1期就立即有较强的反应，增加了约0．025，虽然整体影响是正的，但其影响程度随着时间的推移变得越来越低；而该序列对来自工业增加值(a3)的新息在前两期基本没有反映，第3期与第4期比较明显，大约为－0．002，然后随着时间的推移，影响程度越来越小，其整体影响是负的；该序列对来自货币供给量(a6)的新息在第1期没有反应，第2期反应比较明显，约为－0．006，虽然整体影响是负的，但其影响程度随着时间的推移变得越来越低；到了第5期逐渐稳定，其值约为-0．001；该序列对来自通货膨胀率(a7)的新息在第1

7、期没有反应，第2期反应比较明显，约为0．004，其整体影响是正的，在第4期影响程度达到最高，越为0．007，随后影响程度变得越来越低；该序列对来自利率(a9)的新息在第1期没有反应，第2期的反应约为0．001，第3期以后其影响变为负的，且其影响程度随着时间的推移变得越来越高；该序列对来自储蓄(a12)的新息在第1期没有反应，第2期反应比较明显，约为－0．003，其整体影响是负的，且持续时间较长。(四)方差分解方差分解的主要思想是，把系统中每个内生变量的波动，按其成因分解为与各方程变量冲击相关联的组成部分，从而了解各变量冲击对模型内生变量

8、的重要性。由于本文主要研究宏观经济变量对股票价格的影响，本节主要对上证综合指数进行方差分解分析。运用Eviews软件对上证综合指数进行方差分解，具体的方差分解变量顺序为：上证综合指数月度收盘价的变化、工业增