影响股价指数的因素分析-2019年文档
沪深300股指期货与现货市场间风险传染效应及影响因素
收稿日期：2020-09-04修回日期：2020-10-21作者简介：李延军，男，陕西延川人，河北工业大学经济管理学院教授，博士，研究方向为证券市场；林雪瑞，女，河北沧州人，河北工业大学经济管理学院，研究方向为证券市场。
沪深300股指期货与现货市场间风险传染效应及影响因素李延军林雪瑞（河北工业大学经济管理学院，天津300401）摘要：本文选取2005—2019年我国沪深300股指期货和沪深300股票指数日收盘价数据，结合股票推出时间、股价波动性，设置样本组、对照组，运用GARCH 模型、DCC-GARCH 模型、Granger 因果关系检验及多元线性回归模型分析了沪深300股指期货与现货间的风险传染效应及影响因素，并结合研究结论提出对策，以期促进资本市场健康发展。
结果表明：沪深300股指期货市场与现货市场间存在双向的风险传染效应，且经DCC-GARCH 模型分析表明风险传染效应在动荡期尤为明显；影响这种风险传染效应的因素有很多，主要表现为微观因素中的股票市场流动性和股票市场不确定性与极端事件两个方面。
关键词：沪深300股指期货；沪深300股票指数；风险传染；DCC-GARCH 模型；多元线性回归中图分类号：F830.91文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2021）01-0069-09DOI ：10.19647/ki.37-1462/f.2021.01.010一、引言21世纪以来，随着全球金融市场开放程度加深、联动性加强，金融市场间的风险传染效应已成为投资者关注的重点之一。
风险传染效应即在危机发生时，不同金融市场间价格波动的相关性较稳定时期明显增加的现象，它通过贸易传染、资本流动等宏观层面和噪声交易、羊群效应等微观层面的传染渠道引起金融资产收益率和价格波动。
信息时代的到来加速了金融市场间讯息的传递，为金融市场间风险的加速传染埋下隐患。
因此，如何防范金融市场间的风险传染已成为亟待解决的问题。
股价崩盘风险的影响因素及其对策
股价崩盘风险的影响因素及其对策作者：史鹂鸿来源：《今日财富》2022年第32期近年来资本市场逐利性发展暴露出越来越多的问题，人口红利、资源红利逐渐褪去，实体经济发展疲软，房地产泡沫引发的一系列系统性风险都可能为资本市场带来危机，导致虚拟经济与实体经济风险传染。
本文梳理了股价崩盘风险的影响因素，找出影响股价崩盘风险的源头所在。
首先对股价崩盘风险的宏观和微观概念进行区分，直指微观层面的信息隐藏假说理论，梳理管理层隐瞒信息的动机以及解决的办法，找准未来研究的方向，使资本市场平稳健康地发展。
一、引言资本市场的健康发展关乎着整个宏观经济的平稳运行，股价崩盘风险也时有发生，严重打击了投资者的积极性。
股价崩盘风险可以从市场和公司两个层面来说，在市场层面如1997年金融危机、2000年美国互联网泡沫与2008年的次贷危机以及我國2015年千股跌停，极大阻碍了资本市场的发展。
在公司层面，微观企业的股价映射着股市的一举一动，我国股市与成熟市场相比仍然处于发展阶段，股价崩盘的例子不在少数，如2017年辉山乳业财务数据造假以及重大关联方交易，2018年坚瑞沃能错误战略致使大量债务逾期，2019年康美药业和康得新事件导致公司股价断崖式下跌，2021年房地产行业频频暴雷，华夏幸福、花样年等以及华夏幸福持股公司平安集团也受到波及，可以看出企业股价崩盘不仅会给公司本身带来负面影响，还会造成关联方受损，打击投资者的积极性，抑制资本市场发展甚至在一定程度上波及实体经济进而影响宏观经济的发展。
基于以上背景，本文梳理了股价崩盘风险的理论基础以及影响因素，为降低股价崩盘风险提出合理的建议，从而减少资本市场的波动。
二、市场股价崩盘风险（一）理论基础阐述1.理性均衡股价崩盘风险是指市场指数或者个股价格在没有征兆的前提下单日或数日连续下跌20%以上的概率，其在资本市场上并不少见，如1997年的金融风暴、2000年美国互联网泡沫破裂、2008年美国次贷危机以及我国2015年千股跌停，极大地打击了投资者的信心，抑制了资本市场的发展。
Dihxok2019证券市场基础知识全真模拟试卷四-答案解析-37页精选文档
生命是永恒不断的创造，因为在它内部蕴含着过剩的精力，它不断流溢，越出时间和空间的界限，它不停地追求，以形形色色的自我表现的形式表现出来。
－－泰戈尔证券市场基础知识全真模拟试卷(四)单项选择题本大题共60小题，每小题1分，共60分。
以下各小题所给出的4个选项中，只有一项最符合题目要求1、()是日本经济新闻社编制和公布的反映日本股票市场价格变动的股价指数。
A.道琼斯工业股价平均数B.金融时报证券交易所指数C.日经225股价指数D.NASDAQ综合指数【正确答案】：C【答案解析】：日经225股价指数是日本经济新闻社编制和公布的反映日本股票市场价格变动的股价指数。
2、短期贴现债券多采用()招标。
A.以价格为标的的荷兰式B.以价格为标的的美式C.以收益率为标的的荷兰式D.以收益率为标的的美式【正确答案】：A【答案解析】：短期贴现债券多采用单一价格的荷兰式招标，长期附息债券多采用多种收益率的美式招标。
3、在我国，证监会属于()管辖。
A.中国人民银行B.国务院C.人大常委会D.国家主席【正确答案】：B【答案解析】：在我国，证券监管机构是中国证券监督管理委员会(证监会)，证监会是国务院直属的证券监督管理机构，按照国务院授权和依照相关法律法规对证券市场进行集中、统一监管。
4、证券持有人可能面临预期收益不能实现的情况，这体现了证券的()。
A.期限性B.收益性C.流通性D.风险性【正确答案】：D【答案解析】：有价证券的风险性是指证券持有者面临着预期投资收益不能实现，甚至连本金也受到损失的可能。
5、商品证券是证明持券人对其证券所代表的商品具有()的凭证。
A.所有权或使用权B.租赁权或转让权C.收益权或处分权D.使用权或转让权【正确答案】：A【答案解析】：商品证券是证明持有人有商品所有权或者使用权的凭证，取得这种证券就等于取得这种商品的所有权，持有人对这种证券所代表的商品所有权受到法律保护。
6、《全国社会保障基金投资管理暂行办法》规定，社会保障基金投资于银行存款和国债的比例不低于()。
计量经济学论文研究主题选取
1、政府间策略性博弈中的FDI区位选择研究〔1〕我国外商直接投资的空间分布结构分析结合外商直接投资理论、新地理经济学理论、空间经济学理论，运用Moran指数、Moran 散点图、Moran’I、Geary’C、局部Moran、局部Geary与LISA等指标从全域与局域两个层面考察我国FDI的区域空间及产业空间的关联性，包括FDI的区域分布、FDI的产业分布是否存在地理上的结块效应，以及这种集聚特征的时空跃变规律。
〔2〕我国地方政府间的策略性博弈行为分析基于空间经济分析理论，本部分将总结归纳某地方政府支出决策与其它政府支出决策之间的关系，即影响地方政府支出规模与结构决策的因素应包括：自身预算约束、其它政府的同期博弈、其它政府的跨期博弈。
在此基础上，拟运用空间动态面板模型，考察地方政府尤其是在财政政策上的竞争和博弈行为，包括同期外溢效应、时间滞后效应与跨期外溢效应。
〔3〕地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的理论机制基于“第三方效应”理论，构建由某地方政府、其它政府与外资企业三方参与的两阶段博弈模型，试图阐明地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的机理：①政府间相对竞争的强弱会影响两区域内外资企业的相对生产成本，影响外资企业的生产决策；②政府间竞争的外溢效应会改变本区域外资企业生产总成本；③不同产业对于地方政府竞争行为引致的生产成本变化的敏感性差异，会导致产业空间分布的变化。
〔4〕地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的经验检验基于上述模型分析，结合FDI区位选择理论，采用空间滞后模型、空间误差模型等空间计量模型，建立地方政府间策略性博弈行为影响FDI的实证模型，验证地方政府竞争的同期外溢效应、时间滞后效应与跨期外溢效应对FDI流入及FDI产业结构的影响，并结合不同的空间权重矩阵以及不同的“距离”范围，考察这种影响效应的差异性。
〔5〕有效利用地方政府间策略性博弈行为优化FDI的策略研究着重从以下两个方面就优化FDI从地方政府竞争行为视角提出相关对策：一是如何充分考虑与邻近区域政府在政策上可能存在的冲突，充分运用本区域政策促进区域要素结构提升与环境改善，强化本省政府行为尤其是财政行为的引资效应。
股票基本面分析
股票基本面分析基本面分析就是根据有关理论对影响股票价值及股票价格走势的基本因素进行分析，以决定投资某种股票的决策过程。
经济因素主要包括宏观经济形势、国家的各种政策、上市公司所属行业的发展状况、上市公司本身的发展情况以及股票“替代品”（债券、基金等）市场的走势等。
一般情况下，股市同经济形势的联系最密切，同时经济因素对股市的作用力也最强，因此经济因素就成了基本面分析的重点。
股市分拆除了基本面分析外，还有技术分析。
对投资者而言，二者的作用各不相同，基本面分析解决的是投资“什么”的问题，而技术分析解决的是“何时”投资的问题。
一、基本面分析的特点及适用范围首先，基本面分析是股市波动成因分析。
基本面分析要弄懂的是股市波动的理由和原因，因此就必须对各种因素进行研究，分析它们对股市有何种方向的影响。
如果股票市场大势向下，基本面分析就必须对近期股票市场供求关系和影响因素作出合理的分析，并指明股市整体走向和个股的波动方向。
由此可见，投资者可以借助基本面分析来解决买卖“什么”的问题，以纠正技术分析可能提供的失真信息。
由于技术分析注重的是短线量化分析，很可能会出现“只见树木，不见森林”的现象。
例如，当某种股票价格连续攀升，各项技术指标也显示出买入信号时，如果该发行者的基本情况并没有什么明显变化，这时投资者就需谨慎，因为该股票的上涨很可能是主力资金操纵的结果，在主力资金将股价抬到某一预定目标后，它们就会撤退，以套取投机利润，尤其是在不成熟的股票市场上，这类“陷讲”比比皆是，而对这些骗局的识破又非技术分析所能及的，必须依靠基本面分析来解决。
其次，基本面分析是定性分析。
在基本面分析过程中，涉及的虽主要是经济指标的数量方面，但这些指标对股市的影响程度却难以量化，只能把它们对股市的影响方向加以定性。
例如，当有关部门公布某个时点的失业率下降了两个百分点后，基本面分析并不能指明股价指数的涨跌幅度与这两个百分点之间的数量关系，只能就股市的影响方向作出大致的判断。
计量经济学课程论文_参考题目
计量经济学论文参考题目1.对我国经济增长的因素分析2.关于教育对中国经济增长作用的计量分析3.关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析4.改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析5.固定资产投资对GDP的影响6.关于GDP与其他经济因素关系的计量分析7.吉尼系数影响因素的计量分析8.我国旅游经济的因素分析9.试探交通运输发展与国民经济的关系10.我国**年-**年的财政收入和国民生产总值的计量分析11.我国经济增长对能源消耗的依赖12.投资额与生产总值和物价指数13.外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析14.影响居民消费水平的因素分析15.我国人均GDP与消费的计量分析16.有关我国居民储蓄影响因素的计量分析17.新中国出口的影响因素分析18.影响股价指数的因素分析19.影响居民消费水平的主要因素分析20.我国消费的影响因素分析21.中国能源需求影响因素实证分析22.中国经济增长与周期波动23.中国旅游业发展状况分析24.中国城市居民消费计量分析25.对上市公司利用新四项计提进行盈余管理的实证研究26.对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析27.餐饮业区域市场潜力的影响因素分析28.FDI对中国经济增长的影响29.城镇居民住房面积的多因素分析30.关于影响我国南方几省市农业总产值因素的实证分析31.关于国内旅游需求的计量分析32.宏观经济政策对中国经济周期波动的影响分析33.三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出的关系分析34.上市公司财务预警模型设计与分析35.货币政策有效性分析36.外资利用与我国进出口贸易关系的实证分析37.我国采矿业龙头企业利润因素分析38.我国农民收入影响因素的回归分析39.我国财产保险市场发展的因素分析40.**省居民消费水平的多因素分析41.我国汽车需求的因素分析42.影响GDP增长的经济因素分析43.影响保费收入的因素分析44.影响寿险保费收入的因素分析45.影响**省房地产业发展的因素分析46.影响我国农业总产值因素的实证分析47.影响中国汽车产量的多因素分析48.资本结构主要影响因素分析49.中国城镇居民可支配收入分析50.中国农业总产值问题的计量分析51.中国上市公司现金股利的影响因素分析52.在校学生总数变动的多因素分析53.GDP与进出口总额的计量分析54.城市住房均衡价格供求模型55.城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析56.城镇人均收入与人均通讯消费分析57.**省城镇居民消费模型分析58.工业产值与能源耗量的实证分析59.发展中国家货币需求模型60.货币政策与GDP关系的计量分析61.农民收入影响因素分析62.**国居民消费与可支配收入关系的实证分析63.**省居民消费结构计量分析64.我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析65.我国国债发行规模影响因素的分析66.我国外汇储备及其影响因素的分析67.我国涉外旅游业收入的实证分析68.西方消费理论在中国的实证分析69.我国私人汽车拥有量影响因素分析70.影响GDP的因素分析71.有关我国进口商品消费的计量分析72.影响我国粮食总产量诸因素分析73.影响新股上市定价的因素分析74.影响粮食产量的相关因素分析75.影响银行卡交易量的因素分析76.中国股票内在价值影响因素的实证分析77.政府对公共卫生事业的投78.中国粮食总产量多因素分析79.**省城乡居民储蓄存款的计量模型分析80.农民人均纯收入影响因素的计量分析81.加工工业产品出厂价格多因素分析82.我国钢铁产量的影响因素分析83.影响电信业的因素分析84.税收收入与国内生产总值的关系分析85.税收收入与进出口总额的关系分析86.农业总产值影响因素分析87.关于**国政府社会保障支出与失业率的计量分析88.中国进出口相关因素的数量与实证分析89.**省就业状况对经济发展的影响分析90.对我国国债发行规模的计量经济分析91.**年~**年中国失业多因素分析92.通货膨胀的影响因素分析93.外国直接投资决定因素分析94.**省农业生产函数建立与分析95.影响上市公司高管薪酬的企业因素实证分析96.影响IPO公司上市前后的绩效分析97.中国期货市场与相关市场价格关系的实证研究98.银行信贷资金与股票市场交易金额变动的关系99.我国资本市场与经济增长的实证分析100.财政支农与中国农业产出及增长的关系分析。
2019年a股行情回顾
2019年a股行情回顾（原创版）目录1.2019 年 A 股总体走势2.2019 年 A 股影响因素3.2019 年 A 股行情展望正文一、2019 年 A 股总体走势2019 年 A 股行情总体呈现出震荡上行的趋势。
在上半年，股市经历了一段上涨行情，上证指数涨幅达到 19.45%，创业板跌幅为 20.87%。
然而，进入下半年，市场走势开始出现波动，上涨和下跌交替出现。
在 2019 年收官之际，上证指数最终收于 3050 点附近，较年初有一定幅度的上涨。
二、2019 年 A 股影响因素1.政策因素：2019 年，我国政府出台了一系列政策，以稳定经济增长和金融市场。
这些政策在一定程度上提升了市场信心，促进了股市的上涨。
2.经济环境：2019 年，我国经济环境总体稳定，但仍面临一定的下行压力。
在这样的背景下，上市公司的业绩表现不一，有些公司业绩亮眼，股价上涨；而有些公司则业绩不佳，股价下跌。
3.市场情绪：市场情绪是影响股市走势的重要因素。
2019 年，市场情绪波动较大，尤其是在下半年，股市走势受到市场情绪的影响较大。
三、2019 年 A 股行情展望1.估值方面：目前，A 股市场的估值已经处于历史底部区域，具有较高的投资价值。
这为股市的上涨提供了一定的空间。
2.经济基本面：我国经济正在逐步好转，这有利于股市的长期发展。
然而，仍需关注国际经济环境的变化以及国内经济结构的调整。
3.市场情绪：市场情绪是影响股市走势的重要因素。
在 2020 年，我们需要密切关注市场情绪的变化，以应对股市可能出现的波动。
综上所述，2019 年 A 股行情呈现出震荡上行的趋势，受到政策、经济环境和市场情绪等多种因素的影响。
2019年股市行情回顾
2019年股市行情回顾
2019年是股市发展变化的一年，股市普遍面临着多方位的变化，新的概念、新的特点和新的投资模式出现在市场上，股市的行情走势也变得不稳定，多样性和复杂性不断提升。
2019年，全球股市表现平稳，沪深股市改变走势，投资者的态度也随之发生变化。
从总体来看，到目前为止，全球股市表现良好，整体上涨。
但是从中国股市来看，沪深两市基本收涨率在4%，不意外地呈上涨趋势，但细节上显示出走势发生了变化，股价和行情波动剧烈。
这也是2019年股市发展的一个特点，即变化多端、不稳定，也是股市的一个关键点。
此外，2019年的股市发展还引入了新的概念和投资模式。
其中，ETF（交易型开放式指数基金）是当今股市投资的主流模式，它采用基于指数的投资策略，既节省了投资人的时间，又可以对多个板块和股票进行多元化投资，降低投资风险，吸引了更多投资者以及资本规模。
此外，持续流行的“日内策略”也提高了股市投资者的盈利空间，也助推了整体股市的发展和转变。
同时，股市的复杂性也提高了，各行业之间的竞争也更加激烈。
今年，国内A股市场的“新经济”企业崛起，这些企业的股价给投资者带来了机会，但又有了一些投资风险。
此外，在股市投资人数不断增多的今天，各行业之间的竞争也变得更加激烈，从而形成价格波动大、行情不稳定的情况。
总结起来，在2019年股市中，变化多端、不稳定、多元化和复
杂性都是重要特征，使投资者难以分析行情，需要更多独立思考、全面分析和把握趋势，才能更好地把握投资机会，进一步提高投资收益。
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影响股价指数的因素分析摘要：股价指数是国民经济的“晴雨表”，文中介绍了利用向前逐步回归法结合EVIEWS 软件对影响股价指数因素进行筛选的方法，得到了股价指数与对其有显著影响的存款利率，人民币汇率两个因素的线性回归模型,并给予模型合理的经济解释。
关键词：股价指数，存款利率，国民生产总值，人民币汇率，实证分析一、文献综述本文研究影响股价指数的因素，通过阅读多篇文献及资料，认为影响股股价指数的因素主要有国内生产总值，存款利率，从理论上说GDP的增长会促使上市公司业绩变好，股民收入增加，促进股市的繁荣从而股价指数攀升；利率的变动主要通过对居民和上市公司的影响而影响股价，利率对投资者的影响具体体现在：一方面引发居民的资金流向发生变动，另一方面则通过居民的心理预期对股市产生影响。
同时，利率通过对上市公司生产经营成本中的借贷资金成本对股市产生影响。
概括起来，变量的选择和研究方法大致有以下几种：（1）2019 年至 2019 年,中国的国内生产总值以每年9 %左右的速度增长,而股市在这段时间却下跌了 50 %;同样,股市飞涨的情形,也未必说明中国经济的“质量”。
上证指数在2019一年里由年初的1 180. 96上升到年末的2 675. 47 ,总计上涨1 494. 51点,涨幅126. 5 %。
但其中的 1 000 点是在后 3 个月内上涨的,而同期 GDP增幅仅10 %左右。
本文运用时间数列和计量分析方法,搜集1991年以来上证指数和 G DP增长率的季度数据,运用相关分析和格兰杰检验分析我国股市波动和经济增长之间的关系,从长期看,股价与经济景气存在正相关关系,经济增长的变化是股价变化的一个显著影响因素。
刘家树《股市波动与经济增长关系的实证分析》（2）股票价格聚集现象(price clustering)是指成交价末位数出现0和5的概率大于其他数字。
针对价格聚集现象的成因 ,目前主要的理论解释有 Ball等提出的价格决定假设(price resolution hypothesis) 和 Harris提出的谈判假设(negotiation hypothesis) 。
前者认为股票内在价值的不确定性使得精确定价难以达到 ,因此投资者倾向提交整数价格;后者认为股价是投资者谈判的结果 ,为了减少时间成本 ,成交价更集中于整数。
笔者结合实证结果 ,论述上海股市的价格聚集现象是否能用上述假设进行解释 ,并回归分析了影响股票价格聚集程度的因素。
对于限价指令簿聚集现象的研究 ,国外已有少数的文章 ,如 Palmon 和Hee-Joon Ann等,但国内几乎为空白。
笔者对限价指令簿价格聚集现象进行了研究，中得出了有益结论。
刘善存《上海股市价格聚集现象及影响因素研究》⑶ 2019年美国住房抵押贷款风险悄悄显现并迅速演变成为一场波及全球的金融危机。
2019年 2月汇丰控股为在美次级房贷业务增 18亿美元坏账拨备, 次贷危机初露苗头; 2019年 8月 10日美国次贷危机蔓延, 欧洲央行出手干预。
2019年 3月 16日美国第五大投行贝尔斯登以 2美元 /股出售给摩根大通, 美国次贷危机越演越烈; 2019年9月 7日美国政府宣布接管美国最大的住房抵押贷款融资机构房地美和房利美; 2019年 9月 15日美国第四大投行雷曼兄弟宣布申请破产保护; 第二天美国政府出资拯救美国最大的保险集团美国国际集团(A IG) ; 美国次贷危机进一步恶化。
我国 A股在 2019年 10月达到历史高峰。
上证综合指数最高达到 6214点, 而在 2019年 10月跌至1664点, 跌幅高达 73%。
期间人民币依然保持升值态势, 人民币对美元汇率从 2019年 10月底的 7148: 1升值2019年 10月底的 6183: 1, 升值 817%。
牛市期间对 A股市场起重要推动作用的人民币升值因素在全球金融危机背景下是否仍是股市的推动作用呢?陈乐《汇率波动对我国股市稳定的实证研究》⑷由于国外研究成果大多建立在国外成熟的股票市场和开放的外汇管理制度上, 因此国外的一些结论是否适合我国的资本市场情况和外汇管理情况还有待验证。
此外大多数文献的研究期间是经济正常发展阶段, 较少文献研究在金融危机情况下汇率与股价之间的传导机制。
并且汇率变动对不同行业的影响有可能存在差异。
陈雁云《人民币汇率变动对股票市场的影响》⑸随着股票市场的发展，利率对实体经济的影响日益深刻，股票市场与货币政策的关系也日益紧密在诸多宏观经济因素中，利率调整是货币当局调控经济的重要手段，因而也是影响股票市场的最重要因素之一本文将在借鉴国内外研究的基础上，考察我国利率政策对股票市场尤其是对反应股票价格总体水平的股价指数的影响。
本文采用定性和定量分析归纳与演绎相结合的分析方法对我国利率对股价指数的动态作用进行了深入研究首先，回顾了国内外利率对股价影响的研究现状; 其次，在对利率与股票市场传导机制进行科学分析的基础上对 2019 年前后我国利率对股价影响的现状进行了分析; 最后，以 VAR 模型为基础，采用协整分析与脉冲响应分析方差分解分析相结合的方法对利率及其它因素与股价指数的关系进行了动态计量分析。
杨杰《我国利率对股票价格指数影响的实证分析》⑹股票市场是国民经济发展状况和金融市场化程度的一个重要指标，而股票价格或股票价格指数是股票市场的晴雨表，其上涨或下跌反映了股市走势的好与坏，2019年中国A股的下跌速度几乎与2019年的上涨速度一样快的惊人。
基于上述原因，具体分析导致股票价格波动的主要因素，并在最后提出了稳定股市的建议。
徐文涛《影响中国股市大涨大跌因素的额探究》⑺近三年来，中国汇市持续上扬，但在此期间，中国上证综合股指的走势却分为方向截然不同的两段：从1020.63点（2019年7月21日）一路飙升至6092.06点（2019年10月16日）后，锋头调转向下，在这样复杂的现实背景下，本文对汇改后中国股市与汇市的关系进行的深入研究，不仅有助于深刻认识当前的资本市场，对于防范金融风险也有重要的理论和实践意义。
本文利用单根检验和协整检验的计量方法，对汇率制度改革后至今的中国股市与汇市的关系进行了实证分析，从购买力评价角度、货币供给、利率和资本流动四个方面对实证结果进行了解释，并指出了汇率的变动带动股市变动，最终取决于各种影响因素决定的市场的力量，我国股市与汇市不再存在简单的长期稳定的关系。
潘菁晶《人民币名义汇率与上证综合指数关系的实证研究》⑻ Granger，Huang and Yang(2019)在研究2019年亚洲金融危机中究竟是货币贬值导致股市下跌还是股市下跌导致货币贬值的因果关系时发现，股市与汇市存在着很强的联系，但不同的国家结果并不一样，部分国家的股市与汇市存在单向（unidirectional）因果关系，部分国家存在双向（bidirectional）因果关系。
邓燊、杨朝军（2019）利用协整检验和Granger因果检验，对2019年7月至2019年3月人民币名义汇率与上证综指的关系进行了实证研究。
结果表明，汇改后人民币升值使中国股市上扬的单向Granger原因。
邓燊,杨朝军《汇率制度改革后中国股市与汇市关系——人民币名义汇率与上证综合指数的实证研究》二、实证分析在这里，我选择了上海证券交易所2019——2019年度的数据来代表中国的股价指数，即上证综合指数的收盘价，原因在于：上海证券交易所上市的公司大多数为大型的国有企业，而深圳证券交易所所上市的公司主要为小型的合资、外向型企业。
上海证券交易所与深圳证券交易所的股价指数具有较强的正相关性关系。
另外，还选取了一年期存款利率X1,国内生产总值（GDP）X2,人民币汇率（100美元对应的人民币）X3和城镇居民可支配收入X4作为解释变量。
1.相关数据Y X1 X2 X3 X4年份上证综合指数一年期存款利率（%）GDP人民币汇率城镇居民可支配收入2019 1366.58 2.25 89677.10 827.83 5854.00 2000 2073.48 2.25 99214.60 827.84 6280.00 2019 1645.97 2.25 109655.20 827.70 6859.60 2019 1357.65 1.98 120332.70 827.70 7702.80 2019 1497.04 1.98 135822.80 827.70 8472.20 2019 1266.50 2.25 159878.30 827.68 9421.60 2019 1161.06 2.25 183217.40 819.17 10493.00 2019 2675.47 2.52 211923.50 797.18 11759.50 2019 5261.56 3.47 257305.60 760.40 13785.80 2019 1820.81 3.06 300670.00 694.51 15780.76 资料来源：《中国统计年鉴》，中国人民银行官方网站2.建立模型由上诉分析，建立股价指数与各影响因素之间的线性回归模型：y= ax1+bx2+αx3+βx4+c+ξ运用OLS对公式进行多元线性回归分析，得到一下结果：表1 回归分析结果得到模型：⑴ Y=4612.697x1-0.125388x2+14.36947x3+2.50612x4-23978.02+ξ2R =0.8986572R=0.817582 DW=2.419191 F=11.08429方程的2R较高，说明方程整体上是合理的，能很较好地拟合数据。
但x2，x3，x4的t值都小于临界值，无法通过检验。
出现这种情况的原因可能是由于解释变量之间存在多重共线性。
下面进行相关系数检验：在EVIEWS 软件的命令窗口键入：COR Y X1 X2 X3 X4 X5输出的相关系数矩阵如表2：表2 相关系数表从表中可以看出，x1与y的相关度最高，其他三个解释变量与被解释变量的相关度相对较弱。
这四个变量之间也是高度相关的，说明模型确实存在多重共线性。
为了消除变量间的多重共线性，下面采用“向前逐步回归法”，根据新变量的引入造成原有变量的显著性变化状况来决定是否保留该变量。
①运用OLS 方法逐一求对各个解释变量的回归。
利用EVIEWS 软件即得以下六个一元回归模型：⑵ Y=2095.69x1-3071.531t=3.984069 p=0.00402R= 0.623 DW= 2.055378 F= 15.87281⑶ y=0.008873x2+532.8614t=1.691022 p=0.12932R= 0.171237 DW= 2.210520 F= 2.859555⑷ y=-11.74750x3+11454.91t=-1.318577 p=0.22382R= 0.075847 DW= 2.231490 F= 1.738644⑸ y=0.185177x4+227.3385T=1.630179 p=0.14172R= 0.155523 DW= 2.178304 F= 2.657485从以上五个模型的统计检验结果并结合模型（1）和表1，经综合分析，可知上证综合指数y与一年期存款利率x1的线性关系最强，拟合程度好，所以选择模型（2）：Y=2095.69x1-3071.531 作为最基本的模型。