宏观经济波动对股票市场的动态影响经验分析

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1、宏观经济波动对股票市场的动态影响经验分析摘要:基于1990^2015年上证综合指数与宏观经济相次变量的时间序列数据,运用SVAR模型的脉冲响应和方差分解、协整检验与误差修正模型对宏观经济波动对股票市场的冲击进行实证,并运用状态空间棋型就股票市场波动对宏观经济各变虽的敏感度进行分析。结果表明,在长期,利率和汇率对股票市场波动彤响明显;而短期,国内生产总值与居民消费水半对股票市场冲击较为明显;居民消费水平对股票市场波动故为敏感,国内牛产总值对股票市场波动的敏感度随着股票市场的完善逐渐增强。AnEmpiricalAnalysisontheDynamicImpactofMacroeconomicFl

2、uctuationonStockMarketLIUFeng-gen,ZHOUYu-jian(SchoolofFinance,HunanUniversityofCommerce,Changsha410205)Abstract:BasedonthetimeseriesdataofShanghaiCompositeIndexandseveralmacroeconomicvariables,thispaperusestheImpulseResponseandVarianceDecompositionapproachofSVARmodel,co-integrationtestandErrorCorre

3、ctionModeltocapturetheimpactofmacroeconomicvolatilityonstockmarket.Furthermore,StatespaceModelhasbeenappliedtoexaminethesensibilitydegreeofstockmarkettoeachmacroeconomicvariable・Theresultshows,interestrateandexchangeratecansignificantlyaffectstockmarketvolatilityinthelongrun,whileintheshortrun,GDPa

4、ndCPIhaveanevidentimpactonstockmarketvolatility.CPIismuchmoresensibletostockmarketvolatility,andwiththeimprovementofstockmarket,thesensibilitydegreeofGDPtostockmarketvolatilityincrease・Keywords:Macroconomy;StockMarket;SVARModel;StateSpaceModel一引言及文献综述%2008年次贷危机以来,随着全球经济特别是主要发达经济体进入了“长期停滞”时期的同时,屮国经济

5、也结朿了长达30余年的高速增长之后进入了结构性减速的“新常态”发展阶段。据屮国社科院宏观经济运行与政策模拟实验室的预测,2016~2020年、2021"2030年两个时间区间内,中国潜在经济增长率区间分别为5.7%〜6.6%和5.4%~6.3%增速递减的趋势非常明显2016»O年中国经济增长率为6.7%,2017年《政府工作报告》将经济增长速度目标设定为6.5%,足见经济增长问题的严峻性。从美国30年代的“大危机”以来诸多大大小小的经济周期实践来看,本轮的经济周期对股票市场的冲击在所难免,但具体冲击有多大。是一个值得进一步探究的现实问题・O宏观金融理论为宏观经济对股票市场的冲击机理提供了系统

6、的理论支持。宏观经济与资产价格的关系是宏观金融的重要研究主题,CampbellandShillcr(1988)股利贴现模型可以看出,经济周期对企业的现金流和股利支付会产生很大的影响,即宏观经济对股票的未预期收益产生冲击并引起股票价格波动ConstantinidesandDuffieo(1996)的特质风险模型、CampbellandCochrane(1999)的习惯形成模型BansalandYaron(2004)及Bansal,Kiku,andYaron(2012)的长期风险模型及GarleanuandPanageas(2015)的异质性偏好模型等诸多模世则从不同的视角得出另一个相同的结论是

7、,经济周期最终对边际效用和贴现率产生影响并影响了资产价格。实证方面,Schwert(1989)实证研究发现实际宏观经济变量与股票市场波动Z间存在显著的相关关系,FamaandSchwert(1990)对美国的经济增长和股票价格实证分析,发现两者之间的趋同性,且这种趋势会随着持有股票时间的增长而变得更为显著。ForsonandHarvey(1991)证明了风险溢价是逆经济周期的。而且Morelli(2002)、

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