通货膨胀与股票价格的相关性实证研究

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1、通货膨胀与股票价格的相关性实证研究现代经济信息现代经济通货膨胀与股票价格的相关性实证研究李慧（西南财经大学工商管理学院四川成都9><>610074）［摘要］通货膨胀与股票一直是国内外经济学家关注的热点，木文通过对国内外相关理论的总结，并选择适合我国经济的经济模型进行实证研究。文章纳入货币政策和实体经济耍素运用VAR模型进行实证，最后得出我国0前通货膨胀与股票价格的关系并不密切，但是随着我国股票市场的进一步发展，股票价格对通货膨胀的影响将会越来越大。［关键词］股票价格；通货膨胀；货币政策；VAR—、引言2、单位根检验以费雪为代表的传统经

2、济理论认为，股票是抵御通货膨胀的大多数时间序列是不平稳的，如果直接将非平稳时间序列当有力武器，因为在通货膨胀的年代里，几乎所有金融资产如货币、作平稳时间序列进行冋归分析，则可能会带来不良后果。因此在债券都将因通货膨胀而价值受损，而股票由于其代表的是对实物建模前，必须对时间序列的平稳性进行检验。如果非平稳时间序资产的所有权，因此股票价格将自然而然地随着通货膨胀的上升列经过一阶差分后变成平稳时间序列，我们就称其为一阶单整序而上涨。然而，自70年代以来，国外大量实证研究结果发现，欧美列。目前最常用的检验方法是单位根检验。进行单位根检验的方法

3、股市在1950年之后表现出与上面观点相反的关系，实际股票收益有DF检验和ADF检验，本文采用了ADF法对四个变量进行单位根检率与通货膨胀率存在着明显的负相关关系。从20世纪90年代开验，检验结果如表1。始，产生了大量的学术成果。大致上可以分为资产价格波动能够预表1时间序列ADF检验结果测通货膨胀以及资产价格对通货膨胀的预测作用十分微小两大观ADF临界值ADF（--阶差分）临界值-1.424949-3.52506181%-3.5270451%点。目前我国的股票市场正在蓬勃发展，股票价格与通货膨胀之Lnspi-7.703503-2.902

4、9535%-2.903506065%间的关系也越来越紧密，因此研究通货膨胀与股票价格之间的关-1.292742-3.52506181%-3・527045l%Lncpi-4.0206174-2.9029535%-2.903506065%系对于一国货币政策制定者具有前沿性意义。-0.4843061-3.52506181%-3.528515l%Lnm2-7.232198-2.9029535%-2.903506065%1.1500622-3.528515l%-3.5285151%二、研究方法Lnip-9.3060071-2.9041985%-

5、2.9041985%传统的经济计量方法（如：联立方程模型等结构性方法）是以根据ADF检验结果，我们发现4个变量都是非平稳的序列，而在经济理论为基础来描述变量关系的模型。遗憾的是，经济理论通一阶差分之后四个变量的检验结果均小于临界值，变得平稳了，所常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内以我们把LnCPI.LnSPI.LnIP、LnM2称为一阶单整。生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端,使得3、Johansen协整检验估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非在计量经济学中，虽然有些变量是非平

6、稳的变量，但是这些变结构性方法来建立各个变量之间关系的模型即向量自冋归模型量之间存在着某种线性的组合，如果这种线性组合是平稳的，我们WAR）和向量误差修正模型。VAR模型把系统屮每一个内生变量作就说这些变量是协整的。若它们不是协整的，则它们之间就不会存为系统中所有内牛变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变在一个长期的稳定关系。所以协整检验可以看作是避免伪回归的量推广到多变量自冋归模型。在VAR模型中，经济理论的作用仅限预检验。通常的检验方法有EG两步法和Johanse检验法。EG检验法于选择变量和确定变量的滞后长度，从而使经济理论对

7、统计推断通常用于两变量，所以在对四个变量做协整检验的时候我们采用的限制减少到最低程度。此外,VAR模型还有独特的分析功能,如Johansen检验法检验结果如表2.对变量之间的Granger因果关系进行检验、脉冲响应（Impulse零假设：临界值（5%的临界值（1%的协整向量迹检验统计量特征值responses）分析等。Granger因果检验和脉冲响应分析并不是显著性水平）显著性水平)数R建立在参数估计慕础上的，因此它能避免传统的基于参数估计的0506.3824347.2154.4060.438740检验方法中的忽略变量、内生变量和异方

8、差性等问题。正是由于115.3749429.06835.0650.135067424.940060015.4120.040.0O62337VAR模型具有上述优点和功能，所以本文选用VAR模型进行实证30.37006713