我国货币政策对股票价格长期影响的实证分析

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1、我国货币政策对股票价格长期影响的实证分析［摘要］我国货币政策的调整会对股票价格产生一定的长期影响，进而影响实体经济变动。运用科学有效的研究方法分析这种长期影响可以为广大的股票投资者提供科学的参考依据。基于Markov区制转换的VAR模型是用来分析货币政策对股票价格长期影响的一种方法，从而进一步得出在不同的市场状态中，货币政策对股票价格的长期影响关系。通过在不同的市场状态中进行分析，可以得到更加全面准确的结论。［关键词］货币政策，股票价格，MS-VAR模型［DOI］1013939/jcnkizgsc20

2、15290371数据的选取、处理与分析方法1.1数据的选取第一，货币供应量指标的选取：我国是以Ml作为货币供应量的指标，但是我国的很多文章在实证分析过程中都是选用M2作为货币供应量的衡量指标的，因为相比Ml来说，M2更加具有广泛性和客观性，所以本文以M2作为货币供应量的指标，记作M。第二，股票价格指数的选取：本文以上证A股收盘价格指数作为股票价格指数的衡量指标，记作p。第三，利率指标的选取：本文选用银行间7天同业拆借利率的加权平均利率作为利率政策的衡量指标，记作r。因为银行间同业拆借利率在很大程度上已

3、被作为市场利率的参考。第四，样本区间：样本期间选取2000年1月一2013年6月的月度数据。因为在1999年8月，作为银行间同业拆借市场上活跃的拆借主体__证券公司和基金公司才获准进入银行间同业拆借市场，所以选用2000年以后的数据更具有代表性。样本频率的选择上，为避免样本量过少，本文使用月度数据，因此从2000年1月一2013年6月共选取了162个月度数据进行实证分析。1.2数据的处理本文在实证分析中，股票价格、货币供应量和利率指标均采用变动率，而非水平值，由于利率本身就是变动率，所以将股票价格和货

4、币供应量变为变动率，分别记为：AM、Ap,并且为了消除所取数据的异方差，对所有变量取自然对数，分别记作：InAM、InAp、lnr。1.3基于Markov区制转换的VAR模型基于马尔科夫区制转换的向量自回归模型(MS-VAR)允许模型的回归参数依赖于一个不可观测的区制变量而变化，且此不可观测的区制变量遵循Markov-Switching(MS)过程。滞后p阶的MS-VAR(p)表迗式如下。yt=v(st)+A1(st)(yt-1)+••■+Ap(st)(yt-p)+utut〜iidN(0,(st))(

5、1)其中，St表示不可观察的区制变量。2基于MS-VAR模型分析货币政策对股票价格的长期影响2.1平稳性检验一般而言，MS-VAR模型是针对平稳数据的模型，若数据不是平稳的，则可能出现“伪回归”现象。检查序列平稳性的标准方法是单位根检验。本文运用ADF检验方法对数据进行平稳性检验，检验结果表明，原始数据股票价格(p)、货币供应量(M)和利率(r)存在单位根，均为非平稳数据。在对原始数据取对数差分后继续进行平稳性检验，检验结果为：在选取的时间序列中，在1%的显著性水平下都拒绝原假设，变量均不存在单位根，

6、即数据是平稳的，可以用于MS-VAR模型的建立和分析。2.2MS-VAR模型的选择股市存在牛市和熊市状态，所以在研究货币政策对股票价格的影响时本文分为两个状态，状态1为熊市，状态2为牛市。由于在经济学当中，公式的截距项一般都没有实际意义，而异方差问题又是VAR模型无法解决的，所以相比较而言，均值调整模型在经济学中的研究价值就显得更加重要和显著，是真正的相互影响关系的非对称表现。因此，我们设定两个区制下滞后P阶的均值调整模型(MSM(2)-VAR(p))。模型的表迗式如下。yt-u(st)=A1(yt-

7、1-u(st~l))+".+Ap(yt-p-P(st-p))+ut(2)其中，nt〜NID(0，(st))，t二1，2，…，T，T为模型的样本数据数。公式表示，如果区制发生了变化，将会导致过程均值发生跳跃性变动。建立MS-VAR模型的另外一个重要问题就是如何正确地确定滞后阶数P。在选择滞后阶数时需要综合考虑既要有足够数目的滞后项，又要有足够数目的自由度。现有的确定滞后阶数的方法主要包括信息准则法、对数似然比(LR)等。使用OxMetrics60计量经济分析软件进行分析得出了滞后1阶、存在2个区制的均值

8、调整的马尔科夫模型的AIC、HQ、SC和对数似然值指标。从检验结果可知，线性VAR模型的对数似然值为-2423.8954，MSM(2)-VAR(1)模型的对数似然值为-24173300，比线性VAR模型的值更大一些，说明在研究和描述实际经济运行状态时，MSM(2)-VAR(1)非线性模型比简单的VAR线性模型更加精确科学。所以建立MSM(2)-VAR(1)的模型为最优选择，即存在两个区制，滞后阶数为1，且均值随状态的变化而变化。模型的表迖式如下:yt-[