宏观经济变量与我国股票市场长期均衡性研究
时间：2021-02-25 12:03:37 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
[摘 要]文章运用向量误差修正模型（VECM）研究我国股票市场与宏观经济变量之间的关系。选取的宏观经济变量有出口贸易额、通货膨胀率、美元兑人民币汇率、短期利率、长期利率和广义货币供给量（M2），且以沪深300股指作为我国股市表现的指标，建立它们之间的向量误差修正模型。结果表明：短期利率、出口贸易额与沪深300股指不存在同阶协整性；通货膨胀率、美元兑人民币汇率、货币供给量、一年期利率与沪深300股指之间存在协整关系；股票市场与美元兑人民币汇率、货币供给量和长期利率之间存在正相关关系，股票市场和通货膨胀率之间存在负相关关系。
[关键词]向量误差修正模型；股票市场；宏观变量；长期均衡
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.33.093
1 引 言
自1990年上交所和深交所成立以来，我国股票市场经历了25年的发展。纵观我国股票市场发展历史可以看出我国股票市场一直表现出波动性大，投机性强的特点。针对各个时期股票市场出现的不同问题，国家会采取不同的宏观经济政策来稳定股票市场。由于宏观经济政策将会对贴现率，市场上货币供给量，公司的融资成本等产生影响，而且每项宏观经济政策的实施又可以通过宏观经济指标来衡量，因此宏观经济政策成为股票市场的风险因素。本文将选取通货膨胀率、美元兑人民币汇率、短期利率、长期利率、货币供给量和出口贸易额这六个宏观经济变量，然后运用Johansen的向量误差修正模型对我国股票市场与宏观经济变量之间是否存在长期均衡关系进行研究。
2 向量误差修正模型的建立
2.1 模型的选定
本文运用Johansen的向量误差修正模型，检验选取的各宏观变量和我国股票市场之间的动态关系。虽然EG两步法可以运用在多元化模型当中，但是其最多只能判断多个变量之间存在的一个协整关系，并且有可能将第一步的误差带入第二步。由于向量误差修正模型（VECM）是一个完全信息的极大似然估计模型，这使得其可以检验整个系统方程的协整性，并且不需要一个规范化的特定变量。因此VEC模型能够得到更有效的协整向量估计量。VEC模型的表达式为：
本文选取2011年1月至2015年12月的月度数据作为样本，其中出口贸易额（Export）、通货膨胀率（CPI）、货币供给量（M2）数据来源于国家统计局官网，沪深300股指（CSI300）、美元兑人民币汇率（Exchange）月度数据为Wind资讯当月每日数据的平均数，Shibor短期利率（Sir）、Shibor长期利率（Lir）月度数据为上海银行间同业拆放利率官网当月每日数据的平均数。相关的宏观经济变量定义见表1。
2.2 单位根检验
在对变量之间是否存在协整关系检验之前，首先需要确定变量是否都是非平稳时间序列。因此在利用Johansen协整检验方法对各个变量之间协整关系进行检验之前，需要进行单位根检验。检验单位根的主要方法有ADF检验、DF检验和PP检验。本文将采用ADF检验方法检验序列平稳性。
对选取的各变量进行单位根检验，滞后阶数根据AIC（Akaike Information Criterion）准则选取。结果如表2所示。
对于ADF检验，其原假设（H0）是认为该时间序列存在单位根。备择假设（H1）为不存在单位根。如果t统计量小于临界值，则拒绝原假设，认为不存在单位根。从表2可知CSI300时间序列的t值为-1.786718，该值大于在10%的显著性水平下的临界值。所以不能拒绝原假设，认为存在单位根，是非平稳时间序列。接着对CSI300进行一阶差分之后，t统计量的值为-5.215437，该值小于在1%显著性水平下的临界值，认为在99%的置信水平下拒绝原假设，则DCSI300是平稳的，不存在单位根。同理，可得出 CPI、Exchange、Lir、M2 时间序列是非平稳的，但其一阶差分序列均是平稳的。因此认为时间序列CSI300、CPI、Exchange、Lir、M2是一阶单整序列即I（1）。而时间序列Export、Sir不存在单位根，是平稳序列，即I（0）。因此，待检查的变量构成的最终列向量为：
Yt=（CSI300，CPI，Exchange，Long，M2）T
2.3 滞后长度的选择
经过单位根检验之后，存在五个变量是一阶单整序列，因此这几个变量可以建立协整方程和VEC模型。在建立模型的过程中由于不同的滞后期会导致模型估计结果的显著不同，因此滞后期的选择至关重要。根据滞后长度准则（Lag Length Criteria），如表3所示，五个判断准则当中有三个的适宜滞后阶数为2，因此在建立VEC模型时选择的滞后阶数为2。
2.4 Johansen协整检验
Johannsen协整性检验的第一步是整个过程中最重要的一步，也就是检验这些变量协整关系的个数。Johannsen检验的主要思想是通过计算迹统计量（Trace）和最大特征值（Max-Eigenvalue）统计量进行判定。
从表4的Johansen协整性检验结果可知，在5%的显著性水平下，迹统计量检验表明CSI300、CPI、Exchange、Lir、M2之间存在2个协整关系。最大特征根检验表明这些变量之间存在1个协整关系。因此可以认为存在1个协整关系，即CSI300、CPI、Exchange、Lir、M2之间存在长期稳定关系。其协整关系的具体情况如表5所示。
以上协整方程表明，通货膨胀率与股票价格指数之间存在负相关关系，通货膨胀率越高，股票价格指数越低；美元兑人民币汇率与股票价格之间存在正相关关系，美元兑人民币汇率越高，股票价格指数越高；货币供给量与股票价格之间存在正相关关系，货币供给量越高，股票价格指数越高。而对于一年期利率，协整方程表明，利率与股票价格之间存在正相关关系，利率越高，股票价格指数越大，而根据股票定价原理，当利率上升时，股票价格将降低，实际结果与理论不相符。在实践中，我们通常会看到当利率上升时，股票价格通常将会上升。之所以出现与理论相悖的情况，首先是因为一般情况下当利率上升时，表明我国经济形势良好。投资者对于我国股票市场有信心才会购买更多的股票，使得股票需求增加，近而导致股票价格上升。而在经济不景气时，国家通常会采取降准、降息的措施，来刺激经济发展。其次，利率上升时说明市场上货币供给量大，这也会推动股票价格上涨。因此，通过实际的数据得到的协整方程中利率上升股票价格指数上涨是可以解释的。
3 结 论
由单位根检验可得，短期利率与出口贸易额这两个变量与沪深300股指不存在同阶协整性，而通货膨胀率、美元兑人民币汇率、货币供给量、一年期利率这四个变量与沪深300股指之间构成协整关系。然后通过运用Johansen协整性检验发现通货膨胀率、美元兑人民币汇率、长期利率和货币供给量与我国股票市场之间存在长期均衡关系并求出了协整方程。由协整方程可得，我国股票市场对外部环境的变化比较敏感，其中对美元兑人民币汇率和一年期利率这两个宏观经济变量最敏感。根据股票市场与宏观经济变量之间的长期均衡关系，最后建立了我国股票市场与宏观经济变量之间的VEC模型。
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