我国股票市场收益率的影响因素研究——基于利率调整和流动性变化的数据分析

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3年月

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我国股票市场收益率的影响因素研究——基于利率调整和流动性变化的数据分析

暨南大学

劳健林

摘要：本文通过SV A R 的方法，捕捉系统里银行间7天内同业拆借加权利率和广义货币量分别对上证综指连续复利收益率和深证成指连续复利收益率的结构关系，发现利率对股票市场收益率存在反向即期影响，而广义货币量则存在正向即期影响。最后，本文就研究结论提出政策性建议。关键词：利率广义货币量股票市场收益率结构向量自回归模型中图分类号：F832

文献标识码：A

文章编号：1005-5800(2013)07(b)-075-03

1研究背景

近期受到银行间流动性紧张以及其他方面因素的影响，我国股市出现大幅的下滑。2013年6月25日，沪指盘中击破1949点下探至1849点，市场再度回到2000点以下。中国股市是政策驱动型，当局发出的信号对投资者的影响尤为重要。对于银行间同业拆借利率的飙升，刚开始时央行态度坚定，不予救市并规劝商业银行整理贷款账目，这些利空消息致使投资者急于抛售资产。正因为利率调整和流动性变化对我国股票市场收益率有着重要的影响关系，国家当局可以通过利率和流动性对股票市场的主体来进行引导，促进资本市场进而整个宏观市场的健康发展。

利率是一国货币政策的重要指标，央行对基准利率进行调整，控制国内信贷规模和货币投放量，引导各种市场主体的经济行为，从而达到对宏观经济进行调控的目的，使国家的经济走上平稳发展的轨道。利率是影响股票市场的基本因素，一般认为利率与股票价格存在反向变动关系，因为利率是股票的投资机会成本，一旦利率上升会使资金流出股市，从而导致股价下跌，投资者收益率减少。而流动性反映的是在一个宏观体系中所投放货币量的多寡情况。一般来说，流动性较好的时候，为投资者提供资金来源注入股市，从而有更好的投资预期，即流动性与股市收益率存在一个正向变动关系。既然利率与流动性对一国股票市场产生如此重大的影响作用，本文将从以往的历史数据入手来探究三者之间的关系。

2实证分析

2.1SV AR 模型构建及识别

2.1.1SV AR 模型构建及样本选取

SVAR 较VAR 优良在于可以捕捉模型系统内各个变量之间当期的结构性关系，并可直观地观察标准正交随机扰动项对系统冲击的影响情况，且其脉冲响应函数分析过程中使用到的变量冲击是独立于其他变量冲击，排除其他因素的干扰。因此，本研究分析构建如下的SVAR(p)模型：

AALyt=A εtA εt=Bet

Eet=0

Eetet'=In

其中，yt 是n 阶列向量，其分量为研究系统内的各变量；A 、B 被称为正交因子分解矩阵，都是n 阶非奇异矩阵。矩阵A 反映结构性冲击对内生变量的影响乘数；矩阵B 则对标准正交随机扰动项的方差-协方差矩阵设置约束条件。εt 是缩减式V AR 模型中的随机扰动项，亦称为脉冲值，服从向量高斯白噪音过程，即εt~VGW(0,Σ)；Σ是随机扰动项的方差协方差矩阵，即εε'=Σ。而则称为标准正交随机扰动项，期望值为零，各分量间正交即相互独立，且其方差协方差矩阵为单位矩阵。矩阵将系统中的随机扰动项ε转

化为标准正交随机扰动项et 的线性组合，该线性组合通过B 矩阵来实现。

AL 是滞后算子多项式的矩阵表达形式：AL=In-i=1pAiLi ，其中，Ai(i=1,…,p)为n 阶系数矩阵，Li 为滞后i 阶的算子。

要考察系统中利率对股票市场收益率的影响作用，利率选取银行间7天内同业拆借加权利率作为代表变量，因为该利率更能反映出货币市场的利率变化情况；而流动性则选取广义货币量作为代表变量。因此，yt 的分量为银行间7天内同业拆借加权利率I Rt ，广义货币量M2，股市收益率RORt ，即yt=(I Rt,M2t,RORt)'。股市收益率分别考虑上海证券交易所的上证综指连续复利收益率SHRORt ，此时yt=(IRt,M2t,SHRORt)'；与深圳证券交易所的深证成指连续复利收益率SZRORt ，此时yt=(IRt,M2t,SZRORt)'。连续复利收益率的计算公式为：RORt=LnPt-LnP t-1，Pt 为t 时点的指数收盘价。

原始数据来源于WIND 数据终端EDB ，选取2001年1月至2012年12月各个随机过程的月数据作为一个实现，样本容量为144。再使用EXCEL 和STATA 等统计软件对数据进行实证分析。

2.1.2SV AR 模型的识别

该模型的识别问题就是要符合联立方程中的阶条件。SVAR (p)模型共有A 、B 矩阵的系数需要估计，共2n2个元素。由所构建的SVAR 模型可推出，A εt εt'A'=BB'，等号两边皆为对称矩阵。即一旦模型设立，就附加n(n+1)/2个约束条件，剩下的2n2-n(n+1)/2个约束条件需要通过其他的限制方式来完成。

通常使用的方法有两种：短期约束条件和长期约束条件，在此仅考虑前者。短期约束条件是对A 、B 两个矩阵的元素进行约束，而这两个矩阵此时也称为类型矩阵。首先，对类型矩阵A 进行分析，需要甄别所建立的SVAR 模型背后的经济意义，考虑到当期我国股票市场收益率和当期广义货币量的结构冲击不会立即对当期的利率产生影响，以及当期我国股票市场收益率也不会对当期广义货币产生影响，使用三个“伍德因果链”约束条件，即I Rt eRORt=0，

IRt eM2t=0和M2t eRORt=0。然后，考虑类型矩阵B ，为使结构扰动项彼此不相关，这也是比较合理的假设，从而类型矩阵B 设为对角矩阵的形式。至此，可以构造出两个类型矩阵，此时模型恰好识别：A=100.10..1，B=.000.000.。2.2单位根检验及格兰杰因果检验

2.2.1单位根检验

分别对四个变量进行单位根检验，发现上证综指连续复利收益率的τ值为356，绝对值大于5%置信水平上的临界值35的绝对值，通过单位根检验；而深证成指连续复利收益率的τ值

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