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1、宏观因素对股票价格影响的计量分析宏观因素对股票价格影响的计量分析摘要摘要：股票价格不仅受其内在价值的影响，还和国家的宏观经济因素有密切的联系。本文以上证指数作为被解释变量，选取宏观经济中影响上证指数的因素，并引入前人没有研究的创业版因素等政策因素。运用 Eviews6.0 软件对数据进行回归分析并建立回归模型，分析得出影响我国股票价格的宏观因素主要有企业商品价格指数、利率、国家外汇储备、汇率、政策因素（股指期货与融资融券） ，并对如何提高股票市场的资源配置效率提出相关建议。关键词关键词：股票价格；宏观因素；影响因素；回归分析ChinasChinas MacroeconomicMacroecon
2、omic informationinformation andand stockstock pricesprices:An:An empiricalempirical analysisanalysisAbstractAbstract:The stock price is not only influenced by its intrinsic value, and also the macroeconomic are closely linked.In this paper, with the Shanghai composite index is as explained variable,
3、and related macroeconomic information,which including policy like GEM,are as explanatory variables, to analysis the data regression and establish the regression model.The conclusion is Enterprise commodity price index, interest rate, Chinas foreign exchange reserves, exchange rate are highly related
4、 with stock price.Then I put forward relevant Suggestions. Keywords:Keywords:Stock price; Macroeconomic information; Influencing factors; Regression analysis（1 1）选题背景选题背景股票市场作为金融市场的重要组成部分，不仅承担着融资和资源配置的资本媒介的职能，也发挥着经济预测等功能。股票价格就是股票在市场上买卖的价格，又称股票市价或股票行市，是衡量股票市场发展众多指标中一个最重要的指标，在实际经济运行中，影响股票价格的因素非常复杂。其中。
5、宏观经济因素是股价波动的大环境，只有从分析宏观经济发展的大方向着手，才能把握住股票市场的总体变动趋势。中国股市是中国市场化改革和经济发展的产物，它反过来又对这种市场化改革和经济发展产生了巨大影响，成为中国经济改革和经济发展的重要推动力量。中国股市在取得了令人注目的成就，但与成熟市场经济和更加规范化股票市场的要求相比，尚有许多问题需要研究解决。经济学家普遍认为，股票市场是经济的晴雨表。以美国的股票市场为例，在 2008 年金融危机前几十年，美国经济保持平稳增长的同时，股票市场也保持了平均每年 12%以上增长率的健康成长。美国股市甚至被认为是经济发达、机制成熟的象征。反观中国，中国改革开放以来的经
6、济快速增长中，中国股市在这二十几年终的成长和当下现状却与该经济规律不符合。2013 年，中国的两大股票市场依然挣扎于熊市的泥潭之中难以自拔，全年以上证指数下跌 6.75%，深证成指下跌 10.91%，在全球主要股票市场中的表现最差收场。（二）（二）选题的意义选题的意义1990 年 12 月 19 日上证交易所成立与上证指数相应推出，标志着中国股市的正式诞生，到现在已经历时近 24 年。但与西方发达国家相比，我国的股票市场仍然存在高度不完善现象。股票价格的变化及其变化趋势一直是资本市场备受关注的问题，它影响着股票市场的稳定性及投资者的投资策略。股票市场的发展和国家的宏观经济因素有着密切的联系，研
7、究我国股票价格波动宏观经济变量对股票市场的影响，对于提高市场的资源配置效率十分重要。而前人对股票市场的实证研究，多数只采用某一年或某两到三年的数据，对宏观经济因素对股票市场影响的分析较为粗略，且数据的时效性较差。本文认为，通过扩大样本容量，提高样本的时效性，并进行多次的迭代和筛选后，可以建立一个比较精确的方程来初步预测未来宏观经济的变化对上证指数的影响，对现实有一定的指导意义。三三 证券市场价格函数的构建和分析证券市场价格函数的构建和分析（一一）模型变量和数据设定模型变量和数据设定通过文献综述，我们发现影响证券价格的宏观因素很多，有政治因素、财政政策、货币政策、国民生产总值、汇率变动、利率情况
8、等。为了能够基本的包含这些要素同时考虑到引入的因素，本文基本涵盖了这些因素， 本模型将选取上证指数为被解释变量，企业商品价格指数、货币供应量、利率、汇率、国家外汇储备、宏观经济景气指数、消费者信心指数七个影响因素为解释变量，创业板因素，股指期货与融券融资因素作为虚拟变量，解释变量与虚拟变量解释如下：上证指数每月收盘指数：股指是选取有代表性的一组股票，把他们的价格进行加权平均，通过一定的计算得到，因此股指可以反映股票价格变化情况。上海为中国经济中心，上证股指数以全部上市股票为样本，具有广泛代表性，能够反映整个股票市场的情况，可以反映不同行业的景气状况及其价格整体变动情况。选择每月收盘指数分析，是
9、因为收盘指数通常比较准确地反映股票价格的最终走势。企业商品价格指数：反映国内企业之间物质商品集中交易价格变动的统计指标，是比较全面的测度通货膨胀水平和反映经济波动的综合价格指数。货币供应量：指一国在某一时点上为社会经济运转服务的货币存量，与一国的经济形势与股票市场密切相关。 （单位：亿元人民币） （注：自 2011 年 10 月起，货币供应量已包括住房公积金中心存款和非存款类金融机构在存款类金融机构的存款）利率：以活期存款利率体现利率高低。汇率：以一美元折合人民币的平均数来表示利率水平的高低。尽管从 2005 年 7 月 21 日起，中国人民银行宣布人民币汇率不再单一盯住美元，而是参考一篮子货
10、币实行有管理的浮动汇率制度。但自 2008 年以来，美元相对贸易加权一篮子货币的汇率几乎没怎么改变。因此可以美元这和人民币的平均数来反映利率水平的高低。国家外汇储备：指一国政府所持有的国际储备资产中的外汇部分，是一个国家经济实力的重要组成部分。 （单位：亿美元）宏观经济景气指数：由企业家对企业经营情况及宏观经济状况的判断和预期来编制的，由此反映企业的生产经营状况、经济运行状况，预测未来经济的发展变化趋势。消费者信心指数：反映消费者信心强弱的指标，是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受，是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标，是监测经济
11、周期变化不可缺少的依据。创业板因素：创业板因素作为政策性因素作为虚拟变量。中国创业板从 2009 年 9 月开始正式上市，将 2008 年 1 月-2009 年 9 月的变量值设定为 0，将 2009 年 10 月-2013 年 12 月的变量值设定为 1。股指期货因素与融券融资因素：股指期货因素与融券融资因素作为政策性因素作为虚拟变量。中国股指期货与融资融券政策均在 2010 年 4 月出台，在这里将 2008 年 1 月到 2010 年 3 月的变量值设定为 0，在 2010 年 4 月到 2013 年 12 月的变量值设定为 1。模型使用的是 2008 年-2013 年的月度时间序列数据
12、，来源于中国人民银行门户网站，中华人民共和国统计局门户网及中国统计年鉴。对上证综合指数取对数，使其结果更加平滑，并结合各因素，建立模型：loglog（Y Y）=0 0+ +1 1X X1 1+2 2X X2 2+3 3X X3 3+4 4X X4 4+5 5X X5 5+6 6X X6 6+7 7X X7 7+8 8d d1 1+9 9d d2+2+，在这个模型中，以上证综合指数为解释变量 Y，根据设定的解释变量，2008 年-2013 年的企业商品价格指数 X X1 1 、货币供应量 X X2 2（亿元人民币） 、利率 X X3 3、国家外汇储备 X X4 4（亿美元） 、汇率 X X5 5
13、，宏观经济景气指数 X X6 6、企业景气及企业家信心指数 X X7 7 虚拟变量有创业板因素 d d1 1、股指期货因素与融券融资因素 d d2 2。X X8 8，i i，i 为各变量的系数， 为随机扰动项，表示出了解释变量以外的心理预期因素、国际股市因素、上市公司信息公开化因素等难以量化的因素的影响。（二二）数据收集和说明数据收集和说明1 1、数据信息数据信息本文数据来源于中国人民银行门户网站，中华人民共和国统计局门户网及中国统计年鉴。详细数据请见文末附表 1。2 2、数据说明、数据说明本模型的数据来源可靠，内容真实，具有权威性，对于政策制度因素中的创业版因素、股指期货因素、融券融资因素设
14、置为虚拟变量。创业板因素在 1999 年 1 月-2009 年 10 月为 0，在 2009年 10 月-2013 年 12 月为 1；股指期货因素与融券融资因素在 1999 年 1 月到 2010 年 3 月为 0，在2010 年 4 月到 2013 年 12 月为 1。（三三）用用 OLSOLS 法估计模型法估计模型假定模型中随机项满足基本假定，在显著性水平 5下。用 OLS 法估计参数估计结果如下图：图一 OLS回归结果估计结果如下（括号里是t统计量），估计方程为：Y=-7.821934-0.016090XY=-7.821934-0.016090X1 1+1.92E-+1.92E-06X
15、06X2 2+1.046205X+1.046205X3 3+7.19E-05X+7.19E-05X4 4+1.984657X+1.984657X5 5+0.020031X+0.020031X6 6-0.005392X-0.005392X7 7- -（-2.40-2.40） （1.451.45） （7.797.79） （5.225.22） （10.6210.62） （1.471.47） （-1.53-1.53） 0.046839DX0.046839DX1 1-0.012002DX-0.012002DX1 1（-0.83-0.83） （-2.28-2.28）R R2 2=0.87245=0.872
16、45 F=47.12029F=47.12029 D.W=1.520001D.W=1.520001可知R R2 2较接近于1，且F F=47.12029F F0.05（9， 72） ，所以可以认为上证指数和上述解释变量间总体线性关系较显著。但是我们可以发现，x2，X6，x7未能通过t检验，且x6前的符号的经济意义不合理，因此可以判断解释变量之间可能存在着多重共线的，这两种情况可能都是由于解释变量之间存在着多重共线性。我们通过下面的散点图和变量间简单相关系数进行分析。图二 变量的散点图表一 变量间相关系数表从图二和表一可以看出，解释变量之间存在相关关系，所以采用逐步回归法对多重共线性进行修正。（四）（四）应用逐步回归寻找合理的回归模型应用逐步回归寻找合理的回归模型用逐步回归法进行修正，分别做 Y 对X X1 1、X X2 2、X X3 3
