我国股市与宏观经济变量的协整分析及因果检验

来源:岁月联盟 作者:金婧 时间:2013-02-15

摘要:从理论上得知主要宏观经济变量对股指波动的影响,再对这一问题运用单位根检验、协整检验、Granger因果检验,并建立ECM模型进行实证分析,以考查上证指数波动与宏观经济变量之间的关系。结果表明,股票价格指数与工业增加值增长速度之间存在长期均衡关系,金融机构储蓄存款与工业品出厂价格指数的差分与上证指数的差分之间存在Granger因果关系,差分次数主要受原数据平稳性的影响。最后,给出政策性建议。
  关键词:上证指数;宏观经济变量;协整检验;格兰杰因果检验;ECM模型

  中国股市是目前世界上最年轻但也是发展最快的股市,在过去近十年的发展中逐渐自我完善和发展壮大。然而,相对于国外其他成熟型的股票市场,我国股市在发展的过程中还存在着各种各样的问题。通过找出影响股票价格指数的因素并根据这些因素预测股市未来走势,可以让研究者提前了解到资本市场的发展趋势,同时也可以消除影响资本市场发展的不良因素,促进我国资本市场健康发展。因此,对我国这个新兴股票市场的价格指数研究不仅有重要的学术意义,而且有重要的实际意义。
  一、模型变量与数据
  本文选取宏观经济中具有代表性的因素,运用Eviews6.0软件对月度数据进行实证分析。之所以如此选择数据,是因为:(1)中国的股票市场发展时间较短,采用年度数据会因为样本数据较少而使实证分析失去意义;(2)数据的获取存在困难,有些指标的季度数据不全,所以只能选择月度数据。
  (一)股票价格指数的选取
  选取上证综合指数收盘价来描述我国股票市场价格及其波动,采用上证综合指数的每月末的收盘价平均值来代表当月股价指数。本文选择上证综合指数作为研究对象,主要基于以下两点。第一,综合指数更能从总体上全面反映证券交易所上市股票价格的变动情况,可以反映不同行业的景气状况及其价格整体变动状况,与宏观经济的运行密切相关。第二,由于沪深股票市场具有相同的社会经济环境,而且沪深股市的交易制度、投资者结构、上市公司结构具有高度的同质性,加之资金在两个市场间可以自由流动,因此,沪深股市的价格变动应该具有一致性。因此,本文选择上证综合指数代表我国股票价格的水平。我们采用2007年5月至2010年3月的月度数据作为样本,在实证研究中,所使用的是上证综合指数。
  (二)变量的选取
  被解释变量Y——上证收盘综合指数
  根据分析与数据收集情况,对影响因素主要从六个方面考虑:
  (1)反映国民经济整体运行状况的:GY ——工业增加值增长速度。
  (2)反映货币供给量的:M1——狭义货币。
  (3)反映通货膨胀的:CPI——居民消费价格指数;PPI ——工业品出厂价格指数。
  (4)反映利率的:TYLL——银行间同业拆借加权平均利率。
  (5)反映金融企业借贷情况的:CC——金融机构储蓄存款。
  (6)反映汇率水平的:WH——国家外汇储备。
  这些指标基本涵盖了宏观经济状况,由于数据较多,在此不列。
  二、模型的建立
  实证分析一般情况下,我们在分析多个变量对一个变量的影响的时候大多采用多元线性回归的方法,但这是建立在变量皆是平稳性的基础上。本文所用的变量是时间序列变量,实际上大多数时间序列是非平稳的,对这种序列进行线性回归会引起无意义的或谬误的结果,这种现象被称为“伪回归”。本部分首先对各变量进行单位根检验,来判断其平稳性。如果结果为非平稳时间序列,则对部分变量做协整检验,并且进一步分析它们的Granger因果关系,以及分析相应的误差修正模型。
  (一)数据预处理以及单位根检验
  用E-views 6.0软件对各变量做时间序列图,发现大多数时间序列是非平稳,如图1所示,且M1、CC、WH有相同趋势,为了消除原序列的非线性趋势,建立线性协整回归方程,将原变量取成对数变量。而后,采用ADF检验法做单位根检验。
  在进行ADF 平稳性检验时,必须考虑变量的是否带有截距和趋势。做原变量的折线图可以看出,M1、CPI、CC、WH都带有截距和趋势,Y、GY、PPI、TYLL只有截距,没有趋势,所以在ADF 检验时要考虑到这些。
  ADF 检验的结果表明,发现除CPI虽然检查出来是平稳,但它并非是平稳序列,它是趋势平稳序列,检验其一阶序列发现它是平稳序列,而其他变量都是非平稳序列,做变量的一阶差分序列的单位根检验,结果表明PPI为I(2),其余变量均为I(1),根据协整理论,不同单整阶数的时间序列之间不存在协整关系。因此,PPI与上证指数之间不存在长期协整关系,也就是说,在我们所考察的时间段2007年5月—2010年3月之间CPI、PPI与上证指数没有关系。
  (二)协整性的E-G两步检验
  本文在实证分析中建立的是关于多个两变量间的一元协整方程,故将采取E-G两步法进行变量间的协整检验。结果显示,在5%的显著性水平下,-2.21<-1.95,因此,我们可以拒绝原假设,即拒绝残差序列是单位根过程,所以,上证综指和GY(工业增加值增长速度)之间存在协整关系。用同样方法检验Y和LOG(M1)、CPI、TYLL、LOG(CC)、LOG(WH)的协整性,结果发现Y和LOG(M1)、 TYLL、LOG(CC)、LOG(WH)是单位根过程。所以上证综指和LOG(M1)、 TYLL、LOG(CC)、LOG(WH)不存在协整关系。我们确定上证综指和GY的回归模型:

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