序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇宏觀經濟變化范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

股票市場作為金融市場的重要組成部分，最初產生的目的是為企業獲得融資，使企業獲得充足的資金，以促進宏觀經濟更好的發展。自從1976年羅斯提出APT理論以來，宏觀經濟變量與風險一起成為了影響股票市場的因素，使得股票市場與宏觀經濟變量的相互關系有了理論依據。從此，股票市場與宏觀經濟變量的相互影響關系就成為學者們研究的熱點問題。股票市場的發展壯大不僅增強了資本市場的活動能力，一定程度上也將反作用于實體經濟，對各個宏觀經濟變量產生影響，再由宏觀經濟變量反作用于股票市場而起到循環作用。而政府采取宏觀經濟調控手段，也是基于這樣的作用機制來對資本市場和實體經濟進行調節。因而，在目前情況下對我國的股票市場和宏觀經濟變量是否存在關聯性進行深入的研究，顯得十分必要。世界上所有的新興證券市場都會不可避免的受到宏觀調控的干預，中國股票市場作為一個發展僅有二十余年的新市場，更是需要國家的宏觀調控。但是，國家對股票市場的宏觀調控不能盲目的進行，要實行有效的調控措施，對宏觀經濟變量與股票市場的關系必須有明確的了解。由于宏觀經濟變量眾多，且與股票市場的關系也各不相同，因此宏觀經濟變量對股票市場的作用機制比較復雜。本文以實證的方式，通過運用多種計量方法建立模型來研究股票市場與宏觀經濟變量之間是否存在關聯性，以及存在怎樣的關聯性。

二、文獻回顧

Chen等（1986）在APT的基礎上建立了一個向量自回歸（VAR）模型，他們研究發現宏觀經濟變量通過影響貼現率成為股市風險因素之一，還發現宏觀經濟變量和股票價格之間存在長期的均衡關系。Grange（r1981）提出了協整分析理論，為檢驗宏觀經濟變量與股市的關聯性提供了的另一種方法。Fama（1990）用多因素模型證實了美國經濟中貨幣供應量與通貨膨脹率對股市收益率有顯著的影響，并指出貨幣供應量、通貨膨脹是通過影響實體經濟增長來對股市產生作用的。Benranke和Kuttne（2004）利用VAR方法，考察了未預期貨幣政策對股票市場的影響。實證結果表明，貨幣政策對股票市場有影響，但貨幣政策的變動只能解釋部分股票價格的變動。鐘小強（2008）利用VAR模型和協整理論對于貨幣政策對股市的有效性進行實證檢驗，結果表明股指和貨幣供應量、利率之間存在穩定的長期均衡關系；同時貨幣供應量是股指的格蘭杰原因，利率不是股指的格蘭杰原因；相對于利率，貨幣供應量對股市的影響更大。孫云玉（2009）采用2000—2007年的數據分析中國股市價格波動與貨幣供應量之間的關系，結果表明二者之間存在著長期穩定的均衡關系，股市價格對不同層次貨幣供應量影響程度不同，M1對股市價格影響最大，但反過來股市價格則對M0影響最大，對M1僅有一定程度的影響。三、宏觀經濟變量與股票市場關聯性的理論分析及研究假設本文將以股票定價理論為基礎，分別從宏觀經濟變量對股票市場產生的影響和股票市場對宏觀經濟變量產生的影響這兩個方面進行簡要的理論分析，為實證分析提出相關的理論假設奠定基礎。

（一）股票定價理論

作為資本市場理論的核心內容，股票定價理論經歷了從傳統理論向現論轉變的過程。傳統股票定價理論主要指穩固基礎理論，其基本思想是，股票具有內在價值，它是股票價格穩固的基點，股票價格決定于內在價值。股票價格總是圍繞其內在價值而上下波動的，當股票市價高于其內在價值時，就出現賣出機會，反之亦然。傳統的定價理論著重于價值發現功能，即從企業角度入手考察股票價格決定因素。現代定價理論則從投資者的角度出發，更多地考慮到投資者的現實情況，即投資者往往不是投資于一種股票，而是投資于由多種股票形成的組合。現代股票定價理論的代表人物Markowitz在1952年發表了《證券組合的選擇》一文，他根據統計學上的均值、方差和協方差等指標，將單個股票和股票組合的收益和風險進行量化，將復雜的投資決策問題簡化為收益-風險（期望值-方差）的二維問題，給出了投資者如何通過建立有效邊界，并根據自身風險承受能力選擇最優投資組合，以實現投資效用最大化的一整套理論，即現代證券組合理論。

（二）宏觀經濟變量對股票市場產生的影響

股價的波動取決于預期的未來現金流的波動性、未來貼現因子的波動性及兩者之間的相關性。而未來現金流、貼現因子直接受企業層面實體因素的影響，如企業的盈利能力、資本結構、營運杠桿、管理水平等；企業的實體因素又受行業因素、宏觀經濟基礎變量（如國內生產總值、貨幣供應量、通貨膨脹、實際利率、匯率與進出口等）及宏觀調控政策（如財政政策、貨幣政策）的影響。因此，股價的變動因素取決于上述經濟實體變量及相關政策變量，股指的變化也應由這些變量的變化所決定。如圖1所示所有因素都是通過作用于供求關系而影響股票價格。

（三）股票市場對宏觀經濟變量產生的影響

股票市場作為一種日益重要的投資方式，其在籌集資金、促進企業經營機制的轉換和優化資源配置這三方面對宏觀經濟也產生越來越重要的影響。股票市場對宏觀經濟的影響，主要是通過消費、投資、貨幣政策和匯率等渠道來產生作用的：（1）股票價格一般被認為是經濟運行的先行指標，具有國民經濟“晴雨表”的功能。股票市場對GDP的作用主要通過股票市場的消費和投資兩個渠道來推動。（2）股市市場對貨幣供應量的影響主要體現在股市價格波動改變了貨幣需求的穩定性,從而對貨幣供應帶來沖擊，并推動貨幣供應的存量和結構發生相應變化。（3）股票市場對匯率的影響主要體現在股價上升還將增加國內投資者的財富，增加貨幣需求，推動國內利率的上升，而國內利率的上升還將進一步刺激資本流入，使本幣升值，匯率上升。

（四）研究假設

綜合已有的宏觀經濟變量與股票市場關系的理論研究，我們可以看出二者之間的影響是相互的，并且是復雜的、不確定的。具體到我國的經濟來說，這種影響也是不確定的。這種不確定性，一方面是由于影響機制本身的復雜性，另一方面也與我國股票市場的自身發展特點密切相關。本文關于宏觀經濟變量和股票市場價格指數關聯性實證分析的理論假設如下：

假設1：股票市場價格指數和國內生產總值正相關消費、投資和進出口都是總產出的組成部分，它們增加表明國內總需求增加，并決定國內生產總值增加，公司利潤也隨之增加。國內生產總值的任何增加，都會影響國內公司現金流同方向變化。一般來說，在其他條件不變的情況下,股票價格也會同方向變化。因此，股市表現和國內市場總值，甚至和消費、投資、進出口之間應存在正向關系。

假設2：股票市場價格指數和通貨膨脹率成負相關通常認為實際通貨膨脹率和非預期通貨膨脹率之間存在正相關關系。因此，在其他條件不變的情況下，通貨膨脹和資產價格之間就會存在一種反向關系。如果通貨膨脹使產品售價上升，導致公司利潤增加，從而使公司現金流增加且這種增加是同步的，上述關系可能不再成立。因此，通貨膨脹和股票價格存在一種不十分確定的負相關關系。

假設3：股票市場價格指數和利率正相關一般假設名義利率和價值模型的無風險利率之間存在一種正相關關系，因此名義利率的變化將會使資產價格向相反方向運動。因為利率降低一般使投資者要求貼現率下降，在預期股利不變的條件下，股票的內在價值將會上升。

假設4：股票市場價格指數和貨幣供應量關系不確定從長期來看，股市上漲根本動力應該是經濟增長和企業營利能力的增強。但在短期內，資金是股市的物質基礎，資金的流入流出是造成股市漲跌的直接因素。當貨幣供應增加超過民眾因經濟增長及支付習慣和制度等變動引起的需求增加時，市場利率會下降，就會存在部分資金流入股票市場，從而提高股市成交量和成交金額。當股市擴容有限時，股價將上漲。可見，貨幣變動領先于股價變動，且兩者之間是正相關關系，但同時貨幣供給增長會刺激經濟增長，會使企業現金流增加，從而提高股票價格。可是貨幣供給增加有可能導致流通中的貨幣過多，這在一定程度上會導致通貨膨脹，從而使資產價格向相反的方向運動。這樣，股價指數和貨幣供給應該反向變化。綜上所述,貨幣供給和股票價格變動方向更應該由經驗證據來決定。

四、宏觀經濟變量與中國股票市場關聯性的實證分

本文采用向量自回歸（VAR）模型對宏觀經濟變量與股票市場的關聯性進行考察，主要遵循如下步驟：首先進行數據來源和變量的選擇，之后進行單位根檢驗，并以平穩的時間序列數據構造VAR模型進行結構分析，最后從協整檢驗和Granger因果檢驗等角度來進一步驗證變量之間的關系。

（一）樣本選擇與數據處理

本文選取1998年1月至2009年9月的月度數據對中國股票市場進行實證分析，數據均來源于RESSET金融研究數據庫、大智慧系統軟件、中國統計年鑒和中國人民銀行的官方網站。由于月度數據會存在一定的季節性，因此，為了消除季節因素的影響，本文用X-n的方法對樣本數據進行調整，得到剔除季節因素的數據。

（二）變量定義

本文選取上海證券交易所股票價格綜合指數（SZ）作為股市指標；國內生產總值GDP由于是年度數據，很難得到月度數據，故在實證分析中我們將采用工業增加值（GYZJZ）來代替GDP；貨幣供應量本文采用M2來反映貨幣供應量;通貨膨脹率用某一具有代表性的物價指數比如居民消費價格指數（CPI）來反映通脹情況；利率作為國家宏觀經濟調控的中間目標之一，本文選用的是實際貸款利率并選6個月貸款利率作為短期利率的代表，以5年期貸款利率作為長期利率的代表；匯率本文選用外匯儲備（WHCB）作為匯率指標。

（三）實證檢驗

大部分有關宏觀經濟的模型，都是利用經濟理論來建立變量之間關系的聯立方程模型。但是，經濟理論通常并不足以對變量之間的動態聯系提供一個嚴密的說明，而且內生變量既可以出現在等式的左端又可以出現在等式的右端，這使得估計和推斷更加復雜。為解決這些問題，產生了一種用非結構性方法來建立各個變量之間關系的模型，就是本章所采用的向量自回歸模型（VAR）。向量自回歸模型通常用于相關時間序列系統的預測和隨機擾動對變量系統的動態影響，對宏觀經濟變量這一時間序列的相關分析具有較好的預測和解釋能力。由于宏觀經濟中包含有許多的變量，無法明確的知道每一個變量是如何影響股票市場的，故本文將他們拆分開來進行研究。

1.GDP、投資、儲蓄、消費、對外貿易與股票市場關聯性的研究。本節選取的宏觀經濟變量有工業增加值（GYZJZ）、儲蓄額（CXE）、社會消費總額（SHXFE）、固定資產投資（GDZCWCE）、進出口額（JCKE）。（1）單位根檢驗。由于Johansen協整檢驗，以及VAR模型的構建是要求變量都是一階單整的，故本文要對所選的變量進行單位根檢驗。本文選取的檢驗方法是ADF檢驗。由表1可知，我們所選取的變量都是一階單整的。

（2）VAR模型的建立。建立VAR模型前也要先確定模型的滯后階數，本文參考了LR（極大似然比值）、SC值、AIC值，結合實際情況，選取滯后一階的VAR模型。由運算結果我們可以看到上證綜指擬合的方程擬合優度為0.90，調整后的擬合優度為0.89，說明模型擬合的還算是比較成功的。得到上證綜指與宏觀經濟變量的數學公式：SZ=0.85*SZ（-1）-0.005*CXE（-1）+0.02*GDZCWCE（-1）-0.23*GYZJZ（-1）+0.44*JCKE（-1）+0.15*SHIXFZE（-1）+25.53由上述公式我們可以看到，上證綜指與自身前一期的指數成正向變化，與固定資產完成額、進出口額、社會消費總額的前一期值成正向變化。固定資產完成額的增加，表明實業投資的增加，實業投資與股票市場投資是相互促進的，實業投資的增加必然會帶動股票市場的發展。進出口的增加，則有利于國內企業的發展，使得企業的利潤增加，同時使得企業的股票價格上揚。而消費的增加，一方面使得企業的銷售增加，另一方面消費還推動經濟的發展。這兩方面的作用都將有利于股票市場的發展，體現在股票價格的上揚上。上證綜指與工業增加值的前一期變化成反向變化，在本期的關系中也是負向相關，這與我們前期理論分析結論有些出入，原因可能有以下幾點：第一，本文用工業增加值來替代GDP，替代性可能不夠。第二，我國股票市場的發展軌道與國外的股票市場很不一致。我國股票市場起步較晚，起步原因較特殊，而且還有中國股市自身特有的特點，這使得我國的股票市場的有效性不是很強，導致股票價格會經常出現異常性的波動。

（3）Johansen協整檢驗。協整檢驗是檢驗變量之間是否存在著長期穩定的關系。我們依然選用特征根檢驗法對上述模型進行了協整檢驗。檢驗結果表明這幾個變量之間存在三個協整關系見表2：

這說明上證綜指和宏觀經濟變量之間是存在著長期穩定的關系的。同時也說明了宏觀經濟變量之間也是存在著長期的相互關系的。這從另一方面為我們前面的理論假設中提到的宏觀經濟變量之間相互傳導影響股市提供了實證支持。協整方程式如下：SZ=1.49CXE+2.90GDZCWCE-5.38GYZJZ+12.97JCKE-2.005SHXFZE從上述公式中得出，長期儲蓄額的增加，使得貨幣供給增加，更多的資金進入股市，讓股市資金充足，促使股價上升，因此股價與儲蓄額是正向波動的，這和我們前面的理論假設是一致的。固定資產投資長期的增加，意味著社會大環境的良好發展，增強股票投資者的信心，從而給股票市場良好的信號，使得股票價格上漲，這也和我們前面的理論假設是一致的。進出口額的增加表明我國對外貿易的良好發展，同時也表明國家大力發展對外經濟。這至少對外貿企業是一個良好的發展機會，外貿企業的發展，也會帶動其他的提供原料和銷售的上下游的企業的發展。企業基本面發展良好，反映在企業股票上，促使股票價格上升。但我們也可以看到社會消費的增加會使股票價格下降。其可能原因為，消費的過快增加會使物價上漲過快，產生一定的通貨膨脹和投資心理恐慌，從而對股市產生不利影響。

（4）格蘭杰因果檢驗。對上述變量進行格蘭杰因果檢驗，來檢驗變量之間是否存在格蘭杰因果關系，見表3。由表3可知：工業增加值可以單向格蘭杰引起上證綜指的變化，社會消費總額的變化也可以單向格蘭杰引起上證綜指的變化。同時，上證綜指可以單向格蘭杰引起進出口額的變化。固定資產完成額和進出口額與上證綜指之間不存在格蘭杰因果關系。這說明上證綜指與宏觀經濟變量之間是存在格蘭杰因果關系的，不僅宏觀經濟變量會引起上證綜指的變化，而且上證綜指也會反作用于宏觀經濟變量。最終我們可以發現，這五個變量可以同時格蘭杰引起上證綜指的變化，這與我們前面的理論假定相吻合，即宏觀經濟變量可以通過錯綜復雜的相互關系來共同對股票市場產生作用。

2.貨幣政策、財政政策、匯率與股票市場關聯性的研究。貨幣政策指標、財政政策指標和匯率是代表宏觀經濟政策的傳統指標，建立它們與股票市場的計量模型并進行分析，可以更詳細的了解宏觀經濟政策與股票市場之間的相互影響機制。本小節選取的宏觀經濟變量有貨幣供給（M2）、財政收入（CZSR）、財政支出（CZZC）、外匯儲備（WHCB）等。

（1）單位根檢驗。由表4可知，上述的變量都是一階單整的。說明這些數據是符合我們進行協整檢驗的要求的。

（2）VAR模型的建立。建立VAR模型前，要先確定滯后階數。這里還是采用LR似然比和SC值、AIC值相結合的方法，綜合考慮，選取一個較合理的滯后階數。這里我們選取滯后一階的方式來構建VAR模型。其方程式為：SZ=0.8352SZ（-1）+0.006CZSR（-1）+0.048CZZC（-1）-0.317WHCB（-1）+0.0169M2（-1）-2310.5由上面的公式我們也可以發現，上證綜指仍舊受自身前一期的影響。同時，短期財政支出和財政收入的變化均會引起上證綜指正向的變化。但從長期來看，財政收入的過多增加可能會不利于股市的發展，這和財政收入的來源有很大的關系。因為財政收入主要來源于稅收和國債，稅收的增加，加重了企業和投資者的負擔，減少了資金供給，長此以往，對資本市場將產生不利影響。

M2將引起上證綜指的同向變化，這和我們前面關于貨幣供給量的理論假設是一致的。貨幣政策的預期效應、資產組合效應和內在價值增長效應都體現了貨幣供給量的變化將引起上證綜指的正向變化。短期外匯儲備將引起股票市場反方向的變化。外匯儲備雖然有利于貨幣供給量的增加，但是我國目前的外匯儲備量已經過量，故而它的負面影響也開始顯現。這也和我們的理論是基本一致的。

（3）Johansen協整檢驗。對上述VAR模型進行協整檢驗，發現上述的模型中存在著協整關系。這說明了股票市場和宏觀經濟變量之間存在著長期穩定的關系。我們將上證綜指的協整方程式列出，詳細地分析變量之間的長期關系。SZ=-1.24CZSR+4.03CZZC+2.17M2-26.74WHCB由上面的協整方程式，我們可以得到變量間的長期關系，和我們分析VAR模型時提到的一樣，財政收入的系數在長期協整關系式中變為負數，即財政收入的增加，長期而言是不利于股市的。其余的變量的系數都沒有改變正負。這說明，在長期中，宏觀經濟變量與股票市場之間的關系是符合我們的理論假設的。

（4）格蘭杰因果檢驗。我們需要分析這幾個宏觀經濟變量與股價是否存在格蘭杰因果關系，因此我們要對它們進行格蘭杰因果檢驗。我們從表5中可以看出，外匯儲備的格蘭杰引起上證綜指的變動。而且，這些變量還能同時格蘭杰引起上證綜指的變動，說明貨幣政策、財政政策和匯率不但可以單方面影響股票市場，而且可以綜合起來對股票市場產生一定的影響。表5格蘭杰因果檢驗同時我們也看到，上證綜指不能格蘭杰引起財政政策變量的變化，不能格蘭杰引起貨幣供給量和匯率的變化。反過來看這也說明了就中國股市而言，匯率與股市是匯率導向模型的傳導機制。股票導向的傳導機制，在中國還沒有成熟的條件形成，股票市場對匯率的影響作用還沒有發揮作用。股票市場不能對貨幣供給量產生影響，這也和我國的實際國情有關，一般認為貨幣供給量是受中央控制來調節宏觀經濟的。

篇(2)

關鍵詞：上證綜指；宏觀經濟變量；協整檢驗；誤差修正模型股票市場是宏觀經濟的晴雨表，隨著我國股市的快速發展，股市與宏觀經濟之間的密切關系也逐步展現出來。2003-2006年，寬松的宏觀調控政策助漲A股出現了一輪大的“牛市”現象。2007年宏觀調控政策轉向“從緊”，“打壓泡沫”直接作用于股市，另外加上國外的金融危機，導致股市各指數在2008年上半年持續下跌。2008年底，政府投出4萬億擴大內需，股市明顯回溫。到2009年8月IPO發行重新啟動，及在歐洲債務危機的影響下，股指達到反彈高點后又回調震蕩。2010年7月，在市場大宗商品價格持續走高的背景之下，中央采取“適度寬松”的貨幣政策，A股快速大幅拉升。2011年由于國內通脹壓力過大，政府開始實行“寬松的財政政策，從緊的貨幣政策”，加上美國信用評級下降及歐洲債務危機的擴散，指數一路下行。進入2012年，國家放緩宏觀經濟增長目標，持續調控房地產，上半年宏觀經濟數據顯示經濟增長緩慢，股市也處于低迷狀態。

由上可見宏觀經濟與股市之間的聯動反應，中國股市正處發展階段，在一定程度還需要國家的宏觀調控，這就必須明白我國股指與國內主要宏觀經濟指標的關系。因此要研究主要宏觀經濟變量影響股票市場的途徑與作用機制，進而進行有效的預測，這對于促進股票市場穩定健康發展和提高國家宏觀調控能力有著十分現實的意義。

1、數據來源與處理

（1）由于我國股票市場的特殊性以及長期來備受爭議，國家對其的干預較為嚴重，因此股市本身并不是有效的獨立。本文在考慮到宏觀經濟數據的易獲得性，選取了2008年1月一2012年5月年的月度數據。數據主要來源于中華人民共和國統計局網站、中國人民銀行網站、東方財富網。

（2）在研究分析中使用的數據為月度數據。這是因為，根據過去學者的研究結論，月度數據比日數據更具有不敏感與穩定特征。首先采用了上證綜合指數從2008年1月到2012年5月的月度收盤數據以及對應期間的宏觀經濟變量指標（包括工業總增加值增速、居民消費物價指數同比增長率、利率水平、貨幣供應量以及社會消費品零售總額5個具體宏觀變量指標）的月度數據。

（3）為了消除所選變量的季節性因素影響，本文采用X-12方法對除利率外的所有數據消除季節因素，并加SA表示，然后取對數以消除時間序列存在的異方差，加L表示。

2、實證分析

2.1相關分析

首先將上述可能影響股市的5個宏觀經濟變量與上證指數放在一起做出它們的相關系數矩陣，結果發現除利率水平與上證指數較低的相關程度外，其它的相關程度還是比較高，表明這些經濟變量與上證指數之間有較強的線性相關關系。利率與股指相關程度較低，說明利率在這一段時間內的變動對股市的影響不是很明顯，這與目前實行的利率制度有很大的關系。利率沒有市場化，并且中央銀行在相當長的時間才會有所調整，這樣大大降低了利率與股市變化的聯動性。

2.2回歸分析

由于以上所選定的宏觀經濟變量之間普遍存在著較高的相關系數，比較明顯的是LSE與LM2，LRATE與LSE、LCPI、LM2。這將出現嚴重的多重共線性的問題。為了消除變量之間的多重共線性，在此采取逐步回歸法。

2.2.1判定系數檢驗法

做LSE對LM2的回歸，發現R2=0.975789；做LM2對LSE的回歸，R2=0.975789，但是AIC與SC的值較高，所以我們選用LSE。

2.2.2修正的Frish方法

首先依次做LSH對LSE、LRATE、LGY、LCPI的回歸分析，得到R2最大的是LSH對LGY回歸，因此選取LGY作為模型的出發點進行估計。繼而在LSH和LGY中加入解釋變量LSE進行估計，結果R2=0.607245，R2明顯提高，并且對LGY的系數值和t檢驗值都沒有較大的影響，因此可以加入解釋變量LSE。同理依次加入解釋變量LRATE、LCPI，發現R2顯著提高入，并且對其它解釋變量的系數與t值也沒有多大影響，最終得出上證綜指與工業增加速度、社會消費零售總額、居民消費價格指數、利率水平之間的函數關系式：

LSH=0.526276*LGY+0.276255*LSE+0.0709678*LCPI-0.17579091LRATE+11.30623

（777）（347）（273）（-291）（1616）

DW值接近2，表明不存在自相關，其它各項值也顯示回歸方程的性狀良好。

2.3ADF檢驗和協整檢驗

首先對各變量依次做ADF檢驗，其檢驗結果匯總如表一所示。

表1單位根檢驗表水平檢驗值是否平穩一階差分值是否平穩變量ADF值1%水平值ADF值1%水平值LSH-0.48822-2.61203否-3.26754-2.61301是LSE6.039941-2.61203否-3.08677-2.61301是LRATE0.28784-2.61109否-3.22826-2.61203是LGY0.326733-2.61203否-4.50147-2.61301是LCPI1.294107-2.62724否-2.63076-2.39429是從單位根檢驗表可以看出它們的一次差分序列不存在單位根，是平穩的。即各變量均是一階單整I（1）序列，因此可以做協整檢驗，接著得出殘差序列為0階單整序列。說明上述宏觀經濟變量與我國股票市場的指數變量在樣本區間內存在長期均衡關系。

2.4建立誤差修正模型（ECM）

誤差修正模型是一個短期模型，其中誤差修正項反映了長期均衡對短期波動的影響，等式右側的差分項反映變量短期波動的影響。由上述檢驗結果可知，在1%顯著水平下，LSH序列與LGY、LSE、LRATE和LCPI序列存在協整關系。所以可以建立誤差修正模型（ECM）。由此進一步得到誤差修正模型為：D（LSH）=0.236996032656*D（LSE）+0.0643539330744*D（LCPI）+0.343416929634*D（LGY）-0.194980771541*D（LRATE）-0.387782334232*ECMt-1

由上可以看出誤差修正項ECMt-1對D（LSH）構成顯著的影響。即LSH與LSE，LCPI，LGY，LRATE長期均衡關系影響到D（LSH）的變比；另一方面，D（LSH）的變化也受到LSH與LSE，LCPI，LGY，LRATE的短期變化的影響。其中，LSE，LCPI，LGY的短期變化對D（LSH）變化的影響是正的，而LRATE的短期變化對D（LSH）變化的影響是負的。另外得出的誤差修正系數為-0.38778，表示當期波動偏離長期均衡時，誤差修正項將以0.38778的力度反向調整LSH，將非平衡拉回到均衡狀態，符合反向修正機制。

3、結論實證分析表明，上證綜指與部分宏觀經濟變量之間存在協整關系，說明中國股票市場與宏觀經濟的發展是基本一致的，股票價格指數可在一定程度上反映實體經濟發展趨勢及狀況。雖然上證股指與部分宏觀經濟變量之間存在長期均衡關系，當然在短期中也偶爾會出現偏離，這可能是市場不理性的緣故，在長期最終要回歸到理性。（作者單位：云南民族大學經濟學院）

參考文獻

篇(3)

【關鍵詞】利率期限結構 宏觀經濟信息 研究綜述

一、研究的背景和意義

在我國，由于利率管制的限制和債券市場發展不成熟等多方面的原因，學者對利率期限結構與宏觀經濟運行的關系的研究還處于初級階段。隨著我國金融體制改革、金融自由化程度的提高、貨幣和資本市場的發展、以及微觀主體參與度的提高和金融產品創新等一系列內源推動下，利率作為引導金融資源配置的重要杠桿，其作用日益凸顯，因此對利率期限結構和宏觀要素之間關系的研究具有越來越重要的意義。

二、文獻綜述

（一）利率期限結構與宏觀經濟的國外研究現狀

Litterman和Scheinkman（1991）采用主成分分析法對美國政府債券收益率進行了實證研究，并將影響利率期限結構的三個潛在因子分別稱為：水平因子、斜度因子和曲度因子，但是并沒有給出這些因子的宏觀經濟含義。

Ang和Piazzesi（2003）將宏觀變量加入到三因子的利率期限結構模型中，通過建立VAR模型對1952～2000年的美國國債利率期限結構與宏觀經濟因素的關系進行了實證研究，實證結果表明，宏觀經濟因子可以解釋利率期限結構中短期和中期利率變動的85%，可以解釋利率期限結構中期及長期利率變動的40%；通貨膨脹對利率期限結構中的短期部分具有較強的沖擊，且利率期限結構中的水平因子可以識別這種沖擊；水平因子和斜率因子受宏觀經濟變量的影響較大；加入宏觀經濟變量的模型對利率的預測精度有明顯的提升。

Hans（2006）在Ang和Piazzesi（2003）的基礎上將宏觀因子的長期預期值納入模型中，采用卡爾曼濾波算法對無套利的VAR模型進行估計，并將估計出的三個潛在因子與宏觀經濟因子進行正交回歸，結果表明：引入長期預期值后，模型的擬合優度與預測能力大幅度提升，且水平因子與通貨膨脹有關，斜率因子與經濟周期有關，而曲度因子則與貨幣政策有關。

Diebold和Li（2006）在Nelson和Siegle（1987）的NS靜態曲線的基礎上，提出了動態的Nelson-Siegel模型，構建動態利率期限結構模型，通過卡爾曼濾波方法來估計參數，從中提取出了利率期限結構的水平、斜率和曲率三個潛在因子，在此基礎上利用VAR模型檢驗利率潛在因子與宏觀經濟變量之間的雙向響應關系，將三因子向量擴展成包含宏觀經濟變量的六因子，從而探討利率潛在因子與宏觀經濟之間的相互影響。

Rudebusch和Wu（2008）構造了利率期限結構的宏觀金融模型，發現短期利率是利率期限結構與宏觀經濟變量之間相互影響的傳導變量。

Van Binsbergen等（2012）將利率期限結構引入DSGE模型，對比了包含不同變量的估計結果，發現利率期限結構能替代通貨膨脹指標得到相近的估計結果，并且包含了有關貼現因子、投資者風險厭惡程度等微觀信息。

Kagraoka和Moussa（2013）發現利率期限結構對未來宏觀經濟的預測能力存在時變特性，他們根據經濟狀況對樣本觀察期進行分段，再利用傳統模型對分段后的子樣本進行估計，基于分段方法存在較大的主觀性，這種做法并不能準確刻畫變量之間的時變特性。

Frances Shaw，Finbarr Murphy和Fergal（2014）將動態Nelson-Siegel模型運用于信用違約互換（Credit default swaps）上，并且結果表明，該模型對信用違約互換曲線的擬合效果很好，并且預測能力也比較好。

Dara Sim和Masamitsu Ohnishi（2015）在無套利Nelson- Siegel（AFNS）模型的基礎上，轉換視角將AFNS模型中的服從高斯過程的水平因子替換成服從CIR過程的水平因子，實證表明替換后的新模型更適合美國短期國債利率，而對于到期期限較長的國債收益率預測效果較差。而對于日本的零息債券而言，新模型與AFNS模型沒什么差別。

Jared Levant和Jun Ma（2016）在動態Nelson-Siegel模型的基礎上，引入了三個宏觀經濟變量：貨幣政策利率、工業生產總值、通貨膨脹預期，將模型擴展成MFA-DNS（Macro-Factor Augmented Dynamic Nelson-Siegel）模型，來研究英國的債券市場利率期限結構，結果表明，貨幣政策和經濟活動對英國債券利率期限結構的影響顯著，并且水平因子和斜率因子與通貨膨脹預期和貨幣政策有關。

（二）利率期限結構與宏觀經濟的國內研究現狀

國內對利率期限結構理論的研究始于上世紀九十年代中后期，起步較晚。此外我國存在一定程度的利率管制，中國債券市場發展僅30年，不管從市場規模、市場質量上看都還不成熟，因此對利率期限結構與宏觀經濟運行的關系的研究還比較有限。

傅曼麗、屠梅曾和董榮杰（2006）應用常用的四種靜態利率期限結構模型對上海證券交易所國債稻萁行實證分析。通過多方面數據比較，得出Nelson-Siegel模型和Svensson模型更加適合我國金融市場的結論。

劉海東（2006）研究了2002年4月至2005年8月期間我國貨幣政策對利率期限結構的影響。該文章首先用指數樣條法對我國國債利率期限結構進行估計，然后用7天期國債回購利率作為貨幣政策的變量，以此來檢驗貨幣政策對利率期限結構的影響。實證結果表明，貨幣政策對利率期限結構的影響顯著，且短期利率受貨幣政策的影響較大。

郭濤，宋德勇（2008）用Nelson-Siegel模型對我國2004年1月至2006年12月期間我國國債利率期限結構，分析了央行貨幣政策以及通貨膨脹對利率期限結構的影響。結果表明Nelson-Siegel模型可以較好的擬合我國國債利率期限結構，長短期利差可以反映出貨幣政策的狀態，利率期限結構的水平因子與通貨膨脹率之間協整。

季紹波，孫鐵卿，于鑫和李延喜（2010）通過VAR模型，考察了2004年至2009年我國國債利率期限結構與宏觀經濟因素之間的動態關系。研究發現，宏觀經濟因素對利率期限結構水平因子的影響顯著，水平因子、斜度因子和曲度因子三個因素可以解釋90%以上利率曲線的變化，利用脈沖反應和方差分解，發現實際經濟變化主要影響收益率曲線的斜度和曲度，其中貨幣政策是影響水平因子的主要原因，這一點與發達國家不同。

曾耿明，牛霖琳（2013）運用簡約無套利宏觀金融模型，首次將2005年1月至2012年4月期間的中國銀行間國債收益率曲線分解成債券市場實際利率和通脹預期的期限結構，通過對名義收益率曲線的方差進行分解，得到通脹預期對一年期及三年期的名義收益率曲線波動影響最大，而實際利率對五年期及以上的收益率曲線波動的影響最大。

何曉群，王彥飛（2014）選用動態Nelson-Siegel模型估計出我國銀行間債券市場的利率期限結構的三個潛在因子，同時，本文研究發現宏觀經濟在邊際上影響著利率期限結構，其主要是實體經濟（CPI和工業增加值）對斜率和曲度的影響，而對利率期限結構的水平移動沒有明顯影響。

金雯雯，陳亮（2014）利用動態Nelson-Siegel模型估計出國債利率期限結構，并構建時變參數向量自回歸（TVP-VAR）模型研究利率期限結構與宏觀經濟之間的關系，從中探尋利率期限結構隱含的宏觀經濟信息。研究表明，我國利率期限結構的調整與經濟運行相匹配，相比于經濟周期和通貨膨脹而言，我國利率期限結構沒有明確體現出貨幣政策利率調控的信息，貨幣政策利率對利率期限結構變化的反應不夠靈敏。

尚玉皇，鄭挺國（2015）基于混頻Nelson-Siegel模型來研究中國國債收益率及宏觀經濟變量之間的關系。研究表明混頻模型可以改進同頻模型擬合效果并能夠較好的刻畫出期限結構的水平、斜率和曲度因子；發現水平因子對通貨膨脹有明顯的作用，曲度因子受GDP正向影響；且通過方差分解發現通脹因子主要作用于水平因子及收益率曲線的長端，而GDP對曲度因子和中期利率的影響較大。

崔永濤（2016）通過Nelson-Siegel模型擬合我國利率期限結構參數，并將利率期限結構中的不同期限利率利用夾角余弦算法分為人們對未來的短期、中期和長期的利率預期來考察貨幣政策對人們各個時期利率預期的影響。結果發現，貨幣政策的變化對長期和短期利率預期有顯著影響，而對中期利率預期影響不顯著。

參考文獻

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[2]Dara Sim， Masamitsu Ohnishi.A Modified Arbitrage-Free Nelson-Siegel Model： An Alternative Affine Term Structure Model of Interest Rates [J].Asia-Pacific Finan Markets， 2015，22：53-74.

[3]Jared Levant，Jun Ma.Investigating United Kingdom’s monetary policy with Macro-Factor Augmented Dynamic Nelson-Siegel models [J].Journal of Empirical Finance，2016，117-127.

[4]何勻海王彥飛.中國利率期限結構與宏觀經濟運行的關系――基于動態Nelson-Siegel模型的研究[J].經濟理論與經濟管理，2014年第8期.

[5]金雯雯，陳亮，毛德勇，葉茜茜.利率期限結構內含的宏觀經濟信息――基于TVP-VAR模型的時變參數研究[J].經濟評論，2014年第5期.

[6] 尚玉皇，鄭挺國，夏凱，宏觀因子與利率期限結構：基于混頻Nelson-Siegel模型[J].金融研究，2015年第6期.

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關鍵詞:宏觀經濟;銀行危機;不良貸款率

一、引言

自20世紀70年代末,英、美等發達國家開始放松金融監管,也由此加劇了銀行危機。尤其是90年代以來,金融危機更是頻頻爆發,1992年的英鎊危機、1994年的美國利率風暴及中南美洲比索風暴、1997年的亞洲金融危機,特別是2007年始于美國的次貸危機最終演變成全球性的金融危機。這些危機的產生,很大一部分都是由銀行的信用風險直接導致的。巴塞爾銀行監督委員會秘書處成員Svoronos(2002)指出,銀行面臨的風險中以信用風險的比例最高,約占60%。信用風險已成為銀行風險監管的最主要方面。

從宏觀的角度來看,一個國家的宏觀經濟條件、宏觀經濟政策以及金融監管等在很大程度上決定該國商業銀行風險的大小。宏觀經濟中的通貨膨脹和經濟周期等是影響商業銀行信用風險的主要因素。下面本文就宏觀經濟因素與我國商業銀行信用風險的關系進行研究。

二、相關文獻回顧

近年來,已有國內學者研究了宏觀經濟因素與商業銀行風險之間的關系。蔣鑫(2008年)對我國商業銀行信用風險與宏觀經濟因素之間的關系進行了研究,表明我國商業銀行信用風險具有親周期性的特征。譚燕芝、張運東(2009)基于中國、美國、日本部分銀行的基礎數據對影響銀行信用風險的宏觀經濟因素進行了研究,表明我國銀行信用風險與失業率呈顯著負相關關系。李紅梅、李劍(2010)研究了宏觀經濟變量對國有商業銀行和股份制商業銀行信用風險的影響。本文利用2005-2009年的季度基礎數據研究我國商業銀行不良貸款率與宏觀經濟因素之間的關系。

三、模型建立與實證分析

本文利用宏觀經濟因素來分析我國商業銀行(國有商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行、農村商業銀行和外資銀行)的信用風險,宏觀經濟因素包括:物價(用CPI來表示)、M2增長率(M2R)、國內生產總值增長率(GDPR)、失業率(UN)。商業銀行的信用風險用不良貸款率(NPLR)來衡量。宏觀經濟變量的數據來自《中國統計年鑒》和國研網宏觀經濟數據庫,不良貸款率的數據來自中國人民銀行和中國銀行業監督管理委員會網站,經整理而成。在此基礎上,建立多元線性回歸模型,模型如下:

NPLR=β0+β1CPI+β2M2R+β3GDPR+β4UR+u

通過EVIEWS5.0對模型進行回歸,結果如下:

NPLR=52.31-0.76CPI+0.28M2R-

(9.62)(-8.24) (3.62)

0.59GDPR+0.07UN+u

(-2.81)(1.34)

由上式可以發現模型中CPI、M2R和GDPR均通過置信度為5%的t檢驗,說明它們對被解釋變量NPLR有顯著影響;而UN沒有通過t檢驗,說明它對NPLR沒有顯著影響。CPI、GDPR均與NPLR呈負相關關系,它們越大,NPLR越小;M2R與NPLR呈正相關性,它越大,NPLR也越大。消費者價格指數較高時,信用風險較小,此時,政府會進行有效調控,來降低消費者價格指數,經濟增速放緩,違約概率開始上升。GDP增長率較高時,信用風險小,但隨著信貸的不斷增加,至經濟增長放緩時,原來累積的風險將釋放出來,信用風險增大;當經濟增長較慢,政府將采取較為積極的貨幣政策來刺激經濟,M2供給迅速增加,同時違約風險也增大。

四、結論和建議

通過上面的研究可以發現,總體上宏觀經濟因素對商業銀行的信用風險有顯著影響,當宏觀經濟處于繁榮期時,信貸質量良好,違約概率低;而當經濟處于衰退期時,信貸質量較差,違約概率較高,即商業銀行的信用風險表示出一種親周期性。

針對以上研究結論,現提出以下幾點建議供我國商業銀行參考:一是加大對宏觀經濟形勢及國家相關政策的研究。我國商業銀行的不良貸款率受宏觀經濟波動的影響比較大,因此商業銀行應密切關注反映宏觀經濟變動的指標,特別是那些能夠提前反映宏觀經濟變化趨勢的指標。二是改進不良貸款的分類方法,現行的五級分類法已不能夠有效區分正常貸款與不良貸款,應制定更加精細、有效的分類方法。目前,中國銀行、中國工商銀行等銀行正在嘗試在現在五級分類法的基礎上,將貸款細化為十二級分類,這是一個發展的方向。三是進一步量化風險管理,商業銀行在構建信用風險度量模型時,應該把宏觀經濟因素考慮進去,提高模型的準確度。

參考文獻:

1、蔣鑫.影響商業銀行信用風險的宏觀經濟因素分析[J].財經研究,2008.

2、譚燕芝,張運東.信用風險水平與宏觀經濟變量的實證研究――基于中國、美國、日本部分銀行的比較分析[J].國際金融研究,2009(4).

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【關鍵詞】流動性 HP濾波法 單位根檢驗

一、引言

2007年，美國次貸危機發生后開始在全球范圍內迅速蔓延，并逐漸演化金融危機，對許多國家和地區的證券市場流動性造成了極大的沖擊。此輪危機中，我們發現美國股市的流動性與宏觀經濟之間存在著密切的聯系，實體經濟下滑之前，證券市場就已經開始出現流動性緊縮的狀況，股市“晴雨表”的功能得到體現。這種聯系在我國的證券市場中是否也存在呢？本文試圖通過對滬深兩市中流動性指標與宏觀經濟變量的季度數據進行實證分析，來探究我國證券市場流動性與宏觀經濟的關系以及內在機制。

二、文獻綜述和理論基礎

目前，國外文獻中關于證券市場流動性與宏觀經濟關系的研究主要從兩個角度出發。一些學者從經濟變化影響股市流動性的角度出發來探求兩者的關系。Longstaff（2004）認為投資者預測經濟狀況將發生變化時，他們會調整自己的資產組合來應對經濟形勢的改變（流動性資產轉移效應，flight to liquidity），當這一行為被大多數投資者采用時會導致市場流動性變化。Brunnermeier（2009）認為危機發生時，市場流動性和資金流動性的相互強化機制導致流動性螺旋式下降，金融機構將資金轉移到低保證金的金融資產上去，進一步改變了股市流動性。另一些學者從證券市場流動性影響宏觀經濟的角度來研究兩者的關系，其中研究證券市場流動性與經濟增長關系的文獻占了絕大多數。如Levine（1991）構建的內生經濟增長模型，股市風險改變了投資者激勵，并通過效率和資源改變了穩態的經濟增長率。Kyle（1984）、Holmstrom（1985）則認為證券市場機制增強了公司治理，對實體經濟產生正面影響。

國內學者在這一領域的研究多集中在研究證券市場流動性特征或證券市場與宏觀經濟關系上。劉勇（2004）研究表明股價指數和居民消費價格指數之間存在一種正相關關系，和貨幣供應量、利率之間存在一種負相關關系。陳夢根（2005）認為滬深兩市股價變動與宏觀經濟變量之間并未表現出協整性特征，在樣本期內，中國證券市場與國民經濟之間尚未呈現穩定的長期均衡關系。馬進、關偉（2006）通過協整分析和Granger因果檢驗指出我國股票市場與宏觀經濟存在著聯系，但是這種關系很弱且相互影響的程度還不明顯。

三、樣本選擇和實證分析

（一）變量選擇和數據收集

考慮我國證券市場的市場特征和數據可得性，本文選擇換手率和Illiquidity非流動性指標（ILR）來衡量我國股市的流動性。換手率從市場深度（depth）對流動性進行度量的，Illiquidity從市場深度和市場寬度兩個維度對流動性進行度量。

換手率：，其中為第i只股票在T期內的交易

量，第i只股票的流通總股數。換手率越大，表明證券持有時間越短，流動性越大；反之，則流動性越小。

Illiquidity：，其中表示第i只股票或指數在T期的非流動性比率；表示第i只股票或指數在T期的收益率；表示第i只股票或指數在T期的交易金額。ILR衡量了一定交易量引起價格變動幅度的大小，LIR越大說明流動性越差。

本文選擇上證綜指和深圳成指作為滬深兩市的代表，分別計算兩種指數的換手率和非流動性比率。為了便于數據處理，計算出的非流動性比率ILR統一乘以1013。宏觀經濟變量包括真實GDP，真實消費（CONS），真實投資（INV）和利率，其中真實投資用經價格調整的全社會固定資產投資代替，真實消費用經價格調整的社會消費品零售總額代替，利率選擇目前市場化程度較高的全國銀行間同業拆借利率（7天年化利率）代替。本文數據主要來自于Wind數據庫、國家統計局和中國人民銀行網站，樣本區間為2001年第一季度到2012年第二季度的季度數據，使用Excel和Eviews6.0beta進行數據處理和實證分析。

（二）實證分析

第一步，通過X-12-AA法對時間序列進行調整以消除季節性影響，得到調整后的序列再取一階差分，得到dGDPSA、dCONSSA、dINVSA。對以上序列進行單位根檢驗，結果如表1所示，可見dGDPSA、dCONSSA和dINVSA是平穩的。

表1 單位根檢驗

t-Statistic ??Prob.*

D（GDPSA） ADF test statistic -4.291233 ?0.0016

Test critical values： 1% level -3.615588

5% level -2.941145

10% level -2.609066

D（CONSSA） ADF test statistic -10.07286 ?0.0000

Test critical values： 1% level -3.615588

5% level -2.941145

10% level -2.609066

D（INVSA） ADF test statistic -2.815358 ?0.0670

Test critical values： 1% level -3.646342

5% level -2.954021

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[關鍵詞]上證綜指；中小板指；創業板指；實證分析

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.42.047

本文目的主要是針對我國股票市場近年來的發展狀況，通過實證分析的方法，研究宏觀經濟因素與我國股票市場指數的關系，以期進一步了解影響股票市場發展的深層次原因，并有針對性地提出相應的解決方案。

1我國主要證券指數的編制

1.1上證綜指簡介

上證綜指，即“上證綜合指數”（上海證券綜合指數，Shanghai Securities Composite Index.）。它是上海證券交易所編制的，以上海證券交易所掛牌上市的全部股票為計算范圍，以發行量為權數綜合。上證綜指反映了上海證券交易市場的總體走勢。

上證綜合指數是最早的指數，這一指數自1991年7月15日起開始實時，基日定為1990年12月19日，基日指數定為100點。截至2014年10月17日，收盤點數為2341.18點。期間最高點數為6124.04點，發生于2007年10月16日。2007年以來，大部分時間運行于1800～2400點。

在世界比較成熟的股票市場中，股票市場的換手率相當低而且比較穩定，而我國股市的換手率比較高，且起伏比較大，但是隨著整個公司市值和體量的增大，換手率逐漸降低，目前月度換手率基本穩定在10%～20%。可見A股市場已經逐漸走向成熟。

從構成指數的公司的基本面情況來分析，上證綜指成分股估值主要集中在10～30倍區間，市值集中于20億～200億元人民幣，扣除非經常損益后的歸屬于母公司的凈利潤有70%左右的公司實現增長，充分體現了上市公司代表我國先進生產力的能力。

1.2中小板指

中小企業板指數；指數簡稱：中小板指；英文名稱：SSE SME COMPOSITE。2005年6月7日，確定為中小板指數的基日，基日指數定為1000點。

中小板指共包含100個公司，并且會進行每半年一次的調整。時間定于每年1月、7月的一個交易日進行，通常在前一年的12月和當年的6月的第二個完整交易周的第一個交易日公布調整方案。

成分股樣本定期調整方法是先對入圍股票按選樣方法中的加權比值進行綜合排名，再按下列原則選股：一是排名在樣本數70%范圍之內的非原成分股按順序入選；二是排名在樣本數130%范圍之內的原成分股按順序優先保留；三是每次樣本股調整數量不超過樣本總數的10%。

從構成指數的公司的基本面情況來分析，中小板指成分股的估值高于上證綜指，主要集中在30倍PE以上的區間，市值集中于50億～100億元人民幣，但是大于500億元人民幣的公司相比上證較少。扣除非經常損益后的歸屬于母公司的凈利潤有70%左右的公司實現增長，其中增速大于20%的有40家左右的公司，充分說明了中小板企業優秀的成長能力。

1.3創業板指

為了更全面地反映創業板市場情況，深圳證券交易所于2010年6月1日起正式編制和創業板指數。至此，創業板指數、深證成指、中小板指共同構成反映深交所上市股票運行情況的核心指數。創業板指基日2010年5月31日，基點為1000點。指數代碼為399006，指數名稱：創業板指數，簡稱：創業板指。

創業指數選樣以樣本股的“流通市值市場占比”和“成交金額市場占比”兩個指標為主要依據，體現深市流通市值比例高、成交活躍等特點。其次，指數計算以樣本股的“自由流通股本”的“精確值”為權數，消除了因股份結構而產生的杠桿效應，使指數表現更靈敏、準確、真實。指數樣本股調整每季度進行一次，相比于中小板指的半年一次，可以更好地反映創業板市場快速成長的特點。

從創業板指數編制方案來看，指數選樣入圍標準有5個：一是在深交所創業板上市交易的A股；二是有一定上市交易日期（一般為三個月）；三是公司最近一年無重大違規、財務報告無重大問題；四是公司最近一年經營無異常、無重大虧損；五是考察期內股價無異常波動。

從構成指數的公司的基本面情況來分析，創業板指成分股的估值高于上證綜指和中小板指，30倍PE以上的區間占絕對多數，市值集中于50億～100億元人民幣，大于200億元人民幣市值的公司相比上證和中小板指較少。扣除非經常損益后的歸屬于母公司的凈利潤有70%左右的公司實現增長，其中增速大于20%的有50家左右的公司，這一指標高于上證綜指和中小板指的情況，充分體現了作為新興產業優秀企業的代表，創業板指擁有高速增長能力和巨大的潛力。

2實證分析

2.1變量選擇

一是經濟增長GDP：當經濟增長時，企業盈利增加，股價上升，反之反是，由于缺乏GDP月度數據，本文采用國家統計局的工業增加值來代替；二是利率水平R：使用一年期國債利率，當利率提升時，資本市場未來現金流貼現值下降，企業融資成本上市盈利下降，股指下降，反之反是；三是通貨膨脹CPI：當通貨膨脹上升時，名義利率上升，帶動股指下降，反之反是，同時通貨膨脹會影響企業盈利，周期性行業在周期前段收益于通貨膨脹，周期后端受損于通貨膨脹，CPI數據來自中國統計局；四是人民幣實際匯率REER：用國際清算銀行公布的人民幣實際有效匯率表示，記為REER，標價法為間接標價法；五是貨幣供給量M：采用人民銀行公布的廣義貨幣M2；六是股票指數我們分別采用了上文提到的上證綜指、創業板指、中小板指，分別用sz、cy、zx表示。

以上所有變量序列中，除R外，都表示成自然對數的形式，其差分序列就是對應變量的增長率序列，所有變量以差分形態顯示。數據選取2008年1月～2014年10月，取用月度數據。

2.2方法論說明

2.2.1序列平穩性檢驗

由于可能存在謬回歸，一般需要檢驗經濟序列平穩性。平穩性檢驗可以歸結為時間序列單位根檢驗。常用單位根檢驗方法有ADF（Augmented Dickey-Fuller）檢驗法和PP（Phillips-Person）檢驗法。

2.2.2格蘭杰因果關系檢驗（Grange Casual Relation Test）

根據Grange檢驗方法，設兩個變量序列{x_t}和{y_t}，建立y_t關于和x的滯后模型。其中，c為常數項，p為滯后階數。檢驗x是不是關于y變化的原因相當于方程（1）檢驗假設H_0：β_1=β_2=β_3=…=β_p=0是否成立。

2.3經濟計量檢驗結果與分析

2.3.1變量序列的平穩性檢驗

為了檢驗變量序列之間的格蘭杰因果關系和協整關系，首先檢驗變量序列的平穩性。檢驗方法采用ADF方法。檢驗時，先根據其基本時序圖確定截距項和時間趨勢項是否存在，也就是確定ADF檢驗的基本形式，再根據赤池信息準則（AIC）確定滯后階數，最后根據ADF統計量判定是否平穩。變量序列的平穩性檢驗表明，上述變量都是1（0）的，即它們本身都是平穩的。

2.3.2格蘭杰檢驗

為了檢驗股市價格指數和實質宏觀經濟變量之間的因果關系，同時為了避免檢驗中的偽回歸現象，對上述序列的平穩形式進行格蘭杰因果檢驗。從實證結果看，經濟增長、利率、匯率變化、通貨膨脹、貨幣發行M2都是上證綜指收益率的格蘭杰原因，而上證綜指反過來也是宏觀經濟變量（除經濟增長外）的格蘭杰原因，這意味著宏觀經濟變量和上證綜指在統計意義上彼此影響。中小板指的格蘭杰原因中顯著的僅有CPI一個，經濟增長、貨幣發行、利率變化、匯率變化不是中小板指的格蘭杰原因，反之，中小板指也不是宏觀變量的格蘭杰原因。中小板指對宏觀經濟不敏感的原因可能是因為中小板指的公司一方面成長性較好，這些公司的業績增長不太受宏觀經濟變量影響；另一方面，中小板指的上市公司市值偏小，容易因為某些概念受到游資瘋狂炒作。

宏觀經濟變量對創業板指數的格蘭杰影響都不顯著，反之，創業板指數對宏觀經濟變量的影響也不限制，創業板指獨立于宏觀經濟變量的影響，有兩種可能，原因可能和中小板指類似，主要是由于公司的成長性和游資的炒作。

3國外研究簡述

國外對于股票市場與實際經濟之間關系的最重要的研究來自于芝加哥大學法瑪，即有效市場理論的提出者。他利用美國1953―1987年月度、季度和年度的數據進行的回歸分析發現股市收益率和未來產出的增長率之間有顯著的正相關關系，股市在美國確實起到了經濟晴雨表的作用。

也有一些其他研究者指出，股票市場發展對經濟增長起著積極的促進作用，但是對于新興資本市場的研究結果卻呈現出不同的特征。認為在發達國家中股票市場與經濟增長之間存在著相互促進的正向關系，但在發展中國家兩者之間的聯系非常弱。

4結論

總體上說，針對證券市場制度性建設方面的政策措施等，將影響股市中長期的根本發展趨勢，如QFII、QDII、開放式基金成立、融資融券、股指期貨等對股市已經或必將產生長期、深遠的影響，伴隨著更加豐富的資本市場層次，更加多樣化的投資手段，更加國際化的機構投資者的加入，以及股票上市規模的擴大，股價指數大幅波動的情況逐步減少，股市與宏觀經濟的關系愈加密切。

參考文獻：

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[2]孟建國，吳鴻雁.我國股票指數期貨若干問題研究[J].金融理論與實踐，2002（12）：38-40.

篇(7)

一、引言

一般來說，國家相關統計部門都會定期對宏觀經濟統計數據進行披露，比如消費者物價指數、貿易順逆差以及固定資產投資等。這些宏觀經濟統計數據一旦公布出來后將影響金融市場，通常情況下市場預測值和實際宏觀經濟統計數據間有一定的偏差，這種偏差影響了金融市場的波動，所以客觀準確的宏觀經濟數據公布對債券市場、股票市場及外匯市場有著重要的影響，本研究正是以此為切入點，把預期值和實際數據之間的差距引入garch模型，探討宏觀經濟統計數據對金融市場的影響，從某種程度上來說具有一定的理論與實際意義。

二、宏觀經濟變量與市場預期

1.宏觀經濟變量

在本研究中主要采用國家統計部門每月公布的比較常用的五個宏觀經濟變量，比如城鎮固定資產投資增速、消費者物價指數、消費品零售總額增速、貨幣信貸信息及貿易順差或者逆差等。其中城鎮固定資產投資增速是反映固定資產投資在一定時期內變化的速度與程度；消費者物價指數是反映和居民生活有關的產品及勞務價格統計出來的物價變動指標，一般情況下作為觀察通貨膨脹水平的重要指標；消費品零售總額增速是指消費品零售總額增長的程度，它反映一定時期內消費品零售總額增長的速度；貨幣信貸信息是指關于貨幣增長速度、貨幣政策以及與貨幣市場相關的一切信息；貿易順差是指特定年度一國出口貿易總額大于進口貿易總額，通常又叫“出超”，它表示該國當年對外貿處于有利的地位，相反貿易逆差則是指特定年度一國出口的貿易總額小于進口貿易總額，一般又叫做“入超”。

2.市場預期

一般來說，在國家統計部門公布宏觀經濟統計數據之前，市場參與者會依據自己通過各種渠道獲得的信息積極主動地對宏觀經濟統計數據進行預測，這些具有一定預測作用的數據叫做市場預測數值，然而市場預測值和實際的宏觀經濟數值往往有不一致的情況，這種不一致的程度叫做偏差，本研究衡量這種偏差量采用的是實際公布數據與市場預測值之比，再乘以一百，然后對數據進行平滑處理，進而可以發現正偏差或者負偏差對金融市場價格行為的影響。本研究中采用的是朗潤預測，因為它具有很強的代表性。

3.預期檢驗模型對市場價格行為的影響

由于金融市場的收益率數據存在明顯的自相關性，所以探討宏觀經濟統計數據效應的模型不能簡單地采用回歸模型，而應當從arch族模型中選擇其中一個，本研究中采用的是garch模型，采用這一模型來探討宏觀經濟統計數據對股票市場、外匯市場及債券市場的價格行為。

(1)未引入預期檢驗模型對市場價格行為的影響

從未引入預期的garch模型結果來看，如果股票市場方差方程的城鎮固定資產投資回歸系數為負且具有顯著性，這表明貨幣供應量、固定資產投資及新增貸款數額統計數據的公布使得股票市場收益率的波動率降低，如果cpi回歸系數為正，但沒有顯著性，則表明cpi統計數據公布加大了股票市場日收益率的波動；如果債券市場貨幣信貸信息系數為負且顯著，則表明貨幣信息統計數據的公布對債券市場行為有著重要的影響，貨幣信貸統計數據的公布不僅降低了債券市場日收益率的波動率，且降低了債券市場日收盤的收益率的平均值；如果外匯市場cpi與貨幣信貸信息系數為負且顯著可以知道，cpi與貨幣供應量等統計數據的公布提高了人民幣升值的日幅度，如果外匯市場方差方程回歸結果中各個宏觀經濟統計數據的回歸系數皆不顯著時，則表明宏觀經濟統計數據的公布對人民幣和其他幣種收益率的波動影響降低。

(2)引入預期檢驗模型對市場價格行為的影響

引入市場預期之后，如果股票市場均值方差中城鎮固定資產投資回歸系數為負且顯著時，則表明固定資產投資增速的預期值要低于實際值，股票市場的日收益率降低。如果其他宏觀經濟統計數據公布的回歸系數為負且顯著時，不管實際數據公布與預期數據之間的偏差的正或者是負，都會降低股票市場日收益率的波動率；對外匯市場與債券市場而言，在引入預期檢驗模型后，其功效比未引入預期檢驗模型要差，主要是由于外匯市場化程度較低及外匯市場與債券市場的參與者主要是國家及大型金融機構。

三、結論