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1、1我国股市与宏观经济变量的协整分析及 因果检验摘要：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
2、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
3、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。 2（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
4、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
5、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3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
6、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
7、 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，-2.21-41.95，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（M
8、1）、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： Yt553.64+196.85GY 建立误差修正模型 我们直接估计误差修正模型（设残差序列是 et）：LS D（Y） D（GY） E（-1）。估计结果显示误差修正项的符号虽然是负的，但是，t 检验不显著。对模型的残差序列进行自相关检验，结果显示说明可能存在二阶或六阶自相关，但是检验在 16阶之内进行； 根据输出结果，剔
9、除其中不显著结果。估计出的上证指数的误差修正模型为： Yt-85.737GYt-3+0.414Yt-2+0.396Yt-1-0.144et-1 R20.583，SE265.77，DW1.86 所以，我国上证综合指数与宏观经济变量的关系 ECM 模型可以表述成： 长期均衡关系：Yt-553.64+196.85GY 短期波动模型：Yt-85.737GYt-3+0.414Yt-2+0.396Yt-1-0.144et-1 模型的解释：上述 ECM 模型将长期关系与短期效应有机的结合在一起，其中协整回归模型描述了 Y 的长期变化规律，196.85 衡量了 Y 与 GY 长期比例关系。由于 Y、GY 的协
10、整性，所以在其他因素的“冲击”下，Y 可能会偏离长期均衡线，但是随着时间的推移，Y 又会返回到长期均衡状态；短期波动模型描述了 Y 的短期变化规律，其短期波动由 GYt-3、Yt-2、Yt-4 和上期均衡误差决定，-85.737、0.414、0.396 表示变量之间的短期影响程度，-0.414 表示调整关系。由于5ECM 模型中 et-1 含有长期参数，所以 ECM 模型同时反应了变量之间的长期关系与短期效应。 （三） Granger 因果检验 表 2 结果显示，宏观经济变量变化值与上证指数变化值之间的因果关系并不强烈。TYLL、WH、GY 的变化值与上证指数的变化值之间不存在 Granger
11、 因果关系。上证指数变化值在滞后 2 期，7.84临界水平下，是导致狭义货币发行量变化值 D（M1）的 Granger 原因，而狭义货币发行量变化值 D（M1）不是导致上证指数变化值 D（Y）的 Granger 原因；上证指数变化值在滞后 2 期，6.58临界水平下，是导致金融机构储蓄存款变化值 D（CC）的 Granger 原因，而金融机构储蓄存款变化值 D（CC）不是导致上证指数变化值的 Granger 原因；上证指数变化值在滞后 2期，8.42临界水平下，是导致工业品出厂价格指数变化值的变化值 D（PPI，2）的Granger 原因，而工业品出厂价格指数变化值的变化值 D（PPI，2）不
12、是导致上证指数变化值 D（Y）的 Granger 原因；这也就为我们解释了，在经济衰退之前股价一般会下跌，在经济复苏之前，股价则会先于宏观经济拐点出现回升的现象。然而宏观经济对股市的影响却没有我们想象中那么大。 但是，为了解所检验结果是否具有可靠性，再连续作 2 期格兰杰检验看结果是否一致。对 2001 年 7 月2004 年 5 月和 2004 年 6 月2007 年 4 月之间的数据做 Granger 检验。结合 3 期的格兰杰因果检验，结果显示所得结论并不一致，但金融机构储蓄存款 CC 与工业品出厂价格指数 PPI 的差分在两次检验中显示与上证指数的差分之间存在 Granger 因果关系
13、，差分次数主要受原数据平稳性的影响。虽然理论上说，股市是宏观经济的晴雨表，股市长期顺应宏观经济周期而相应地上下波动，而且股市对宏观经济往往有预判性。但是，做 3 期的格兰杰因果检验显6示了我国股市的发展还不够完善。这从一定的角度再次说明了我国的上市公司规模都不是很大，质量不是很高，信息披露机制不够完善，不能很好的反映我国经济的增长情况，还没有真正成为我国经济运行的“晴雨表”。 （四）政策建议 为使中国的股票市场同中国的经济水平协调发展，笔者参考时下众多观点，总结出以下几点建议：加强上市公司改革治理、推进利率市场化改革、规范股票市场投资者、加快推出股指期货、构建科学严密的市场监管、实行合理的宏观调控措施。参考文献： 1 刘勇.我国股票市场和宏观经济变量关系的经验研究J.财贸经济，2004,（4）. 2赵卫亚.计量经济学M.北京：机械工业出版社，2008，11. 3 张晓峒.E-views 使用指南与案例M.北京：机械工业出版社，2007.
