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供应量 编辑
中文名:供应量
外文名:Thesupplyof
学科:金融
范围:股票市场
影响:货币政策对股票市场的影响
货币政策:保持适当的货币供给
我国的股票市场经历了20 多年的发展,其融资规模在不断地提高与扩大。截至2016 年底,沪深两市市价总值已达507685.88 亿元,其中上海证券交易所市值达284607.63 亿元,深交所223078.25 亿元。两市成交总额达98288 亿元,其中上海证券交易所交易金额达44417.99 亿元,深交所53870.01亿元。股票市场的融资金额已达到相当高的规模,在很大程度上反映了当前的宏观经济状况。我国货币供应量则被作为实施货币政策的中介目标。截至2016 年底,M0 为68303.9 亿元,M1为486557.2 亿元,M2 为1550066.7 亿元,M0 同比增长8.1%,M1同比增长21.4%,M2 同比增长11.3%。股票市场作为货币市场与资本市场之间的融资渠道,其对货币政策和宏观经济的影响不断增强 。
国外学者研究货币供应量对股票价格的影响,主要分为直接影响和间接影响两类。早在20 世纪60 年代,Sprinkler(1964)使用作图的方法研究货币供给量变化与股票价格变化的关系,得出股市峰值比货币供给量的峰值滞后15 个月,谷底滞后2 个月。在研究间接影响方面,Humpe&.Macmillan(2009)将美国与日本现状比较分析,得出两个市场的结果是不一样的,在美国货币供应量对股市没有明显影响,但是在日本却有着负向的影响。
1.变量选取与数据来源
选取M0、M1、M2 作为衡量货币供应量的指标,选取市场成立量和活跃程度较高的上证综合指数SZ 代表股票市场的发展情况。对各变量时间序列取自然对数,以减少模型的异方差。模型样本区间确定为2005 年1月至2016 年12 月。数据来源于国家统计局网站和wind 数据库。
2.单位根检验
为了避免伪回归现象,运用ADF 检验法对LNMO、LNM1、LNM2、LNSZ 进行平稳性检验。利用Eview8.0 进行分析,结果表明在5%的显著水平下,ADF 统计值都大于临界值,接受原假设,存在单位根,这些指标是非平稳的。经一阶差分后,ADF 统计量小于临界值,拒绝原假设,指标平稳,即各指标为一阶单整变量。
3.协整检验与误差修正模型
由于四个变量指标为同阶单整过程,满足协整检验,因此基于EG 两步法,利用Eviews8.0 进行检验,结果表明,以上证股指LNSZ 为被解释变量,LNMO、LNM1、LNM2 为被解释变量时,残差的单位根系数检验量与伪t 检验量对应的检验概率都小于5%显著性水平的临界值,因此LNSZ 与LNMO、LNM1、LNM2 各自存在协整关系。
上证股指LNSZ 的短期变动主要受到其差分滞后2期的影响,当上证股指与三个货币指标偏离各自的长期均衡时,三个误差修正项发挥反向调节作用,对应LNM0、LNM1、LNM2 的调整大小分别为-O.O492、-0.0461和-0.0476,符合反向修正机制。
4. GrAnge因果检验
Grange 因果检验结果显示,从滞后2期到滞后5期,检验结论具有稳定性,在5%的显著性水平下,仅有股指LNSZ是LNM1的格兰杰原因,而LNM1不是LNSZ的格兰杰原因,即LNSZ与LNM1存在单项因果关系。在10%的显著性水平下,滞后5期检验发现,LSZ与LM1之间存在双向因果关系。所有的滞后期均没有发现LNSZ与LNM1和LNM2的货币指标存在因果关系。
5. VAR模型、脉冲响应与方差分解
建立VAR模型,通过信息指标来确定各自的模型阶数。比较不同滞后期的有关信息指标的计算结果,可见选用VAR模型来描述LNSZ与LNM0、LNM1及LNM2之间的动态关系,每个VAR模型对应的两个特征根均小于1,即每个VAR模型都是平稳的。
从估计结果显示,LNSZ分别与LNM0、LNM1、LNM2 的相关性不显著,它们受自身滞后期的影响显著,这与Grange因果检验结果一致。
脉冲响应和方差分解显示,每个图示的左侧图显示,LNM0、LNM1、LNM2 对LNSZ 拉动作用较小,但对LNSZ本身的冲击有一定的影响,并呈衰减趋势。右侧图形显示,LNSZ 对LNM0、LNM1、LNM2有较小的拉动作用,但对LNM0、LNM1、LNM2 的冲击影响较大,并呈下降趋势,这与平稳的VAR模型估计结果一致。
方差分解结果显示,每个指标预测产生的方差,主要来自其自身扰动项部分,而来自其他指标扰动项方差所占比例非常小。在LNM0、LNM1和LNM2 的方差分解中,来自LNSZ 扰动项方差所占份额在LNM1中最大,而在LMO、LM2 的方差份额非常小,这说明LNSZ 对LNM1的影响远远大于LNSZ 对LNM0、LNM1的影响 。
首先,通过协整检验与误差修正模型检验,LNSZ 与LNMO、LNM1、LNM2 存在着长期的均衡现象,并且LNMO、LNM1、LNM2 误差修正项发挥反向调节作用,但是调整力度相当,不能进行较好的自行调控。
其次,通过Grange 因果检验,从滞后2 期到滞后5 期,检验结论具有稳定性,在5%的显著性水平下,LNSZ 与LNM1存在单项因果关系。在10%的显著性水平下,LSZ 与LM1之间存在双向因果关系。所有的滞后期均没有发现LNSZ 与LNM1和LNM2的货币指标存在因果关系。
最后,通过VAR 模型、脉冲响应与方差分解得出,建立VAR模型估计结果显示LNSZ 分别与LNM0、LNM1、LNM2 的相关性不显著,它们受自身滞后期的影响显著;通过脉冲响应分析图及方差分解表,表明LNM0、LNM1、LNM2 对LNSZ 的冲击影响比较弱,反之LNSZ 对LNM0、LNM1、LNM2 也具有微弱的影响,但两种情况都受自身冲击的影响较大。另外,在LNM0、LNM1和LNM2的方差分解中,LNSZ 对LNM1的影响远远大于LNSZ 对LNM0、LNM1的影响。
在制定和执行货币政策时,央行应充分考虑货币政策对股票市场的影响。保持适当的货币供给,进而保证股票市场的健康发展;加快市场公平公正建设,公开信息透明披露;融通货币市场和资本市场渠道,大力推进利率市场化改革,以增强利率对金融资产价格传导的有效性 。
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