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1、预期与未预期的货币政策对股票市场的影响(上)邹文理王曦发布时间:201112-23摘要：本文以M2增长率作为中国货币政策的度量指标，运用ARIMA预测方法，首次将货币政策分解为预期和未预期的两个部分，进而分析了货币政策对沪深两市的影响。结果表明,股票收益率与未预期货币政策存在显著的正向关系，而股票收益率与预期货币政策基本不相关。基于各行业股票指数的检验进一步验证了这个结论。我们还发现，不同行业对未预期的货币政策的反应程度有所不同，并且这种差异不能用CAP怫解释。关键词:预期的货币政策,未预期的货币政策，股票市场引言由于人们前瞻性的行动，那些已经被预期到的(ant1cipated)信息不会对经济
2、产生显著影响，“只有那些未被预期的(unanticipated)信息才会对经济变量产生影响(Bano,1977)。将预期的思想融入货币政策对股票市场的影响分析中，可以想象,预期和未预期的货币政策对股票市场的影响应该完全不同。预期的货币政策对股票市场不会产生激烈的影响，因为预期的政策在还没有执行以前就已经产生作用。当政策真正实施时，其影响可能很小甚至没有。而未预期的政策将引起经济主体行为的巨大调整，从而导致股票市场产生剧烈波动。目前，国外诸多学者开始将货币政策分解为预期的和未预期的两部分,分析货币政策对股票市场的影响;然而在国内,我们尚未找到相关的文献。在国外，20世纪90年代以前，货币总量是度
3、量货币政策的主流指标。Berkman(1978)发现，未预期的货币供应增加将使股票彳格降低。Pearce&Roley(1983)发现，正如“有效市场假说”所言，股票价格只会对未预期货币供应做出反应Jain(1988)证明未预期货币供应变化和CPI以及股票价格显著相关，而与股票交易量不相关。受Bernanke&Blinder(1992)的影响，90年代以后使用联邦基金利率成为度量货币政策的主流。Bomfim(2003)发现，未预期的联邦基金利率变化在短期内会显著地加剧股票市场波动，且正向的未预期联邦基金利率变化对资产收益率的影响大于负面变化的影响。Bernanke&Kuttner(2005)发现
4、，未预期的联邦基金利率变化对股票价格的影响远大于预期的联邦基金利率。Ma r tin , Pierre &Da vid（2008 ）考察了欧洲中央银行未预期利率变化对欧洲股票市场的影响,发现二者之间存在显著的负面关系。总体来看，这些研究都发现，未预期的货币政策对股票市场的影响要远大于预期的货币政策，但就影响的细节仍有所争论。在国内，货币政策对股票市场的影响研究大都是分析货币政策的整体效应，很少考虑预期作用，更没有将货币政策分解为预期和未预期的两部分。如许均华、李启亚等（2001）研究了包括货币供给量在内的宏观政策对我国股市的影响，发现M1增加对股市有负面影响。孙华妤、马跃（2003）发现，货币
5、供给量对股票市场没有影响。陆蓉（2003）采用贷款余额、货币供应量和同业拆借利率作为货币政策度量指标，通过预测误差方差分解分析，发现1998年以前，贷款额度对股票市场影响较大，而货币供应量对股票价格影响很小；1998年以后，利率对股票价格的影响越来越大。综上所述，理论和国外实证研究都表明，预期的和未预期的货币政策对股票市场的影响有着巨大的差异。就此的检验和研究，对于判断市场效率以及理解货币政策实践有着重要的理论和实践指导意义。鉴于国内的相关研究较为薄弱，本文尝试借鉴国外的主流方法将货币政策分为预期和未预期的两部分，以更为细致地考察货币政策对股票市场的影响。本文的基本结论是：以广义货币M2的增长
6、率度量中国货币政策，股票收益率与未预期的货币政策存在显著的正向关系，而股票收益率与预期的货币政策基本不相关。基于各行业股票指数的检验进一步验证了这个结论。我们还发现，不同行业对未预期到的货币政策的反应程度有所不同，并且这种差异不能用CAPMe解释，我国股市的结构和不完善性可能是导致行业差异的原因。、理论框架与实证模型（一）理论框架按照经典资产定价理论（Gordon,1962;Sharp,1964;Shiller,1987）,一项资产的当前价格是这项资产所能够带来的预期未来净现金流入的折现值。因此，股票价格可以表示为其中，SPt表示在时间t时的股票价格，Dt+i表示在t时刻预期的t+i时企业支付
7、的红利（diVidend）,Rt+.表示在时间t+i净现金流入折现率。由式（1）可知，股票价格取决于持有股票的预期红利收入和现金折现率。股票红利有两种：现金股利和股票股利。现金股利以现金的方式发放,股票股利是上市公司无偿向股东赠送股票。现金股利无疑是公司分配给股东的营业利润的一部分,而股票股利尽管没有现金发放,但分配股票股利需要满足一定的要求,即企业在账面上需要能够有盈利。因此,无论是现金股利还是股票股利，股票红利都与上市公司的营业利润息息相关。营业利润越多，发放的股票红利也会相应增加。决定上市公司营业利润的因素可以概括为宏观和微观两个方面。在宏观方面,整体国家的经济状况决定了企业收入。经济景
8、气时，社会需求旺盛,企业盈利多;经济衰退时,企业盈利会相应减少。在微观层面,企业自身的状况，如企业所处的行业、企业管理者的能力等，都会影响到企业的盈利状况；此外，上市公司的分红派息政策也会有所影响。相对而言,企业自身的情况是比较固定的;另外，在平均的意义上，分红派息的政策也可以在短期内假定为不变。因此影响企业盈利进而影响股票红利的主要因素是整体经济状况,其最重要的经济代理变量是实际国内产出或国内生产总值（GDP）。由于本文考虑的是股票的名义价格，我们还需要考虑物价变化的影响。物价变动通过影响预期名义收入和名义红利，也是影响股票名义价格的重要因素。式（1）在理论上是合理的，但是其中涉及对未来红利
9、流和折现率的预期，未来红利流又取决于对未来实际产出和物价的预期。由于未来尚未发生，这给实际研究带来了一定困难。本文采用Keran（1971）,Hamburger&Kochin（1972）等对股票价格的设定思想，即在股票定价的研究中，认为这些未来因素（预期值）取决于当前的实现值，或者说是当期的状态（state）。这种设定思想背后的含义是，在特定的历史规律下，未来变量的预期值取决于现状。Keran,Hamburger&Kochin对股票价格（以SP代表）的设定是：SP=SP（丫，p,r）（2）其中，Y表示国内实际产出，P表示物价水平，r表示名义利率。在式（2）的基础上，我们还要考虑中国的特殊情况。
10、研究表明,影响我国股票价格的另一个重要因素就是所谓的入市资金量或者是“热钱”,其作用实际上是一种“流动性效应”。以代表入市资金量或者“热钱”，设定我国股票价格满足下面的方程：SP=SP（Y,P,r,H）（3）根据式（3）可知，货币政策对我国股票价格的影响渠道是：通过影响实际产出量、价格水平、市场利率以及入市资金量,进而影响股票市场。值得注意的是：实际产出量、物价水平、市场利率以及入市资金量这四个因素之间也很可能存在相互作用（见图1）。图1表明，货币政策通过图中黑色方框中的一系列“机关”影响股票市场。由于“机关”中因素众多，且相互间又存在千丝万缕的联系，作用机理异常复杂。因此，“对于货币政策如何
11、发挥其作用仍没有一致的观点，有关货币政策效应的实证研究通常将货币政策传导机制看做一个黑盒子（Bernanke&Gertler,1995）。遵循通常的做法，本文同样忽略货币政策传导机制的细节，仅考察“盒子”两端的因素：货币政策与股票市场。（二）实证模型按相关研究的做法（Cornell,1983a;Bernanke&Kuttner,2005）,我们设定股票收益为预期与未预期货币政策的线性函数：H,k+aMP,+yM（4）其中，R表示股票收益率。MP表示预期的货币政策，MPt表示未预期的货币政策。在股票收益率方面，由于我国股票红利数据获取比较困难，并且考虑到我国股市的红利只占股票收益很小一部分，因此
12、本文不考虑红利的影响。于是，就有R=lnSRlnSP.1,其中SPt表示t时期股票价格指数的收盘价。在货币政策方面，货币供应量一直是我国货币政策首要的中间目标。因此，本文采用货币供应量M2增长率来度量货币政策，这也是文献中的常用做法（宋旺、钟正生，2006;彭方平等，2008;王曦、冯文光，2009）。在处理上，MPet通过彳t计M2增长率的预测值（mg）得到，MPt则通过计算M2的实际增长率与预测值的差额（mgut）得到。于是式（4）可转化为：RtM+oi*mg”始十啖(5)二、货币供应增长预测和分解(一)预测方法总结现有国外文献，预测货币增长的方法主要有两种：一种是基于社会调查的方法，即通
13、过调查社会公众对下一期货币供应的预期，或是通过收集一些专业统计分析机构所做的货币供应的预期，以得到货币供应的预测数据；另一种则是通过分析有关货币供应的历史信息，使用时间序列方法来预测货币供应。在基于社会调查的方法方面，部分学者直接采用美国货币市场服务公司(MoneyMarketServices,Inc.)的预测数据来预测货币增长。相对而言，更多的学者采用了时间序列方法预测货币供应增长率。目前主流的预测方法是自回归移动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,ARIMA模型)，其代表包括Barro&Hereowitz(1980),Urich&
14、Wachtel(1981),Cornell(1983b)&Bai1ey(1989)等。其中，Urich&Wichte1(1981)发现，利用2阶自回归模型AR(2)较好地预测货币增长率；Gr。ssman(1981)发现，用AR(1,2,3,52,53)模型能较好地预测货币增长率，其中?t后1、2、3阶反映增长趋势，滞后52、53阶反映季节调整；Cornel1(1983b)发现，ARIMA(1,1)和ARIMA(0,2)模型均能较好地预测货币增长率；Bailey(1989)发现，AR(1,5,6)能有效地预测加拿大的货币增长率。中国目前没有有关货币供应预测的相关机构和调查数据，因此，只能够采用时
15、间序列方法来预测货币增长率。ARIMA模型是由Box&Jenkins在20世纪70年代提出的时间序列预测方法，因此ARIMA模型又称为Box-Jenkins模型。ARIMA模型的基本思想是：对于某个待预测变量，认为所有的影响因素作用都反应在该变量的历史数据中；于是，将预测变量的历史数据视为一个随机序列，其中定然存在规律；就可以采用一定的数学模型来近似地描述这个规律。当模型被识另1J后,我们就可以利用时间序列的已知信息(过去值及现在值)来预测未来值。由于ARIMA模型形式多样，因此，我们需要对模型的形式进行判定，选择最合理的预测模型。基本操作程序为:(1)对时间序列数据进行单位根检验，判别序列的平稳性。(2)对非平稳序列进行平稳化处理。(3)通过计算能够描述序列特征的一些统计量(比如自相关系数、偏相关系数及Q统计量等)，结合模型的识别规则，建立模型(如ARM,AR或MA模型)。同时，按照简约(reduced-form)原则，对模型阶数进行设定，在初始估计中选择尽可能少的参数。(4)参数估计和参数的显著性检验，以及进行诊断分析，确定模型本身的合理性。（5）利用已通过检验的模型进行预测。对于所选择的模型是否合适，需要的统计量和检验包括：一是检验模型参数显著性水平的t统计量;二是为保证模型的平稳性，模型的特征根的倒数应该均小于1;三是模型的残差序列应当为白噪声过程。下面是详细的实证分析。
