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沪深300指数主要影响因素分析
浙江大学管理学院 硕士学位论文 沪深300指数主要影响因素分析 姓名：张风兰 申请学位级别：硕士 专业：会计学 指导教师：郑明川
浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析摘要股价指数是衡量股票市场总体价格水平及其变动趋势的尺度，也是反映一个 国家或地区经济发展状态的灵敏信号。股价指数的影响因素一直是理论界和实务界广泛关注的课题。沪深３００指数由于其反映我国股票市场的全面性和作为股指期货的首选标的指数而备受关注，因此本文选择沪深３００指数的影响因素分析作 为研究课题。本文在总结国内外研究的基础上，选取反映宏观、行业和其他市场的变量来整合分析沪深３００指数的主要影响因素，包括货币供应成长率、通货膨胀率、人民币汇率、房价指数、美国道琼斯指数等。利用ＡＤＦ检验、协整检验和格兰杰因果关系检验进行了详细的实证分析。结果表明，在样本期间内，各变量序列均为非平稳的时间序列，且与沪深３００指数之间均存在协整关系，这说明在股价指数的变化中包含了宏观经济、行业变化以及其他市场变化的信息。在此基 础上，利用ＶＡＲ模型脉冲响应函数和方差分解来分析各个变量对沪深３００指数的 综合作用，并给出此模型在过去、现在和未来的预测结果。结论表明，从整体来看，我国宏观、行业经济对股市具有决定性影响；货币政策对股市的传导渠道是畅通的；通货膨胀率变化与股价指数负相关，初期影响幅度较大，随后作用减缓； 人民币汇率变化与股价指数初期正相关，随后负相关；房价指数对股价指数有明 显的提升和促进作用等，并有针对性提供政策建议。 关键词：沪深３００指数Ｖ／ｔＲ模型ＡＤＦ检验协整检验格兰杰因果检验脉冲响应函数方差分解Ａｂｓｔ ｒａｃｔＳｔｏｃｋ ｉｎｄｅｘ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ ｐｒｉｃｅ ｌｅｖｅｌ ａｎｄ ｉｔｓ ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ．Ｉｔ ａｌｓｏ ｒｅｔｉｅｃｔｓ ｃｏｕｎｔｒｙ ｏｒａｒｅｇｉｏｎａｌ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｓｔｏｃｋ ｉｎｄｅｘ ｈａｖｅｂｅｅｎ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｃｏｖｅｒｅｄ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｒｅｓｅａｃｈ ｉｎｄｅｘ ｈａｓ ｂｅｅｎｓｕｂｊｅｃｔｓ．ＡｎｄＳＨＳＺ３００ ｓｔｏｃｋｃｈｏｓｅｎ ａｓｔｈｅ ｐｒｉｍａｒｙ ｓｔｏｃｋｉｎｄｅｘ ｆｕｔｕｒｅ ｄｕｅ ｔｏ ｉｔｓ ｆｕｌｌｙ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｏｆｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔｓ ａｎｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ． Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｗｅ ｓｅｌｅｃｔ ｓｔｏｃｋ ｉｎｄｅｘ ａｓ ｔｈｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｔｏｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃ，ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｎａｌｙｚｅｔｈｅｉｒ ｉｍｐａｃｔｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄｆｏｒｅｉｇｎ ｍａｒｋｅｔＳＨＳＺ ３００ ｉｎｄｅｘ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅｍｏｎｅｙ ｓｕｐｐｌｙ ｇｒｏｗｔｈ ｒａｔｅ，ｔｈｅ ｉｎｆｌａｔｉｏｎ ｒａｔｅ，ＲＭＢ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｒａｔｅ，ｈｏｕｓｉｎｇ ｐｒｉｃｅｓｉｎｄｅｘ，ａｎｄＧｒａｎｇｅｒＵＳ Ｄｏｗ Ｊｏｎｅｓｉｎｄｅｘ．Ｗｅｅｍｐｌｏｙ ＡＤＦ ｔｅｓｔ，Ｃｏ．ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｔｅｓｔ，ａｎｄｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂＩｅｃａｕｓｅｓａｎｄ ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ａｒｅ ｎｏｎ－ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ．Ａｎｄ ｔｈｅｙ ａｒｅ ｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ＳＨＳＺ３００ ｓｔｏｃｋ ｉｎｄｅｘ．Ｂａｓｅｄ ａｎｄｏｎｔｈｅｓｅ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｔｅｓｔｓ，ＶＡＲ ｍｏｄｅｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｒｅ ｅｍｐｌｏｙｅｄａｒｅ ａｓＩｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｆｕｎｃｆｉｏｎｆｏｒ ｆｕｒｔｈｅｒ ｓｔｕｄｙ ｔｏ ｇｉｖｅ ｔｈｅ Ｃｈｉｎａ’Ｓ ｍａｃｒｏ．ｅｃｏｎｏｍｖＶａｒｉａｎｃｅ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅｐｒｉｍａｒｙ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋｆｏｌｌｏｗｓ：ｈａｓ ｄｅｃｉｓｉｖｅ ｉｍｐａｃｔｏｎｍａｒｋｅｔ；Ｔｈｅｃａｎｍｏｎｅｔａｒｙ ｐｏｌｉｃｙ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｃｈａｎｎｅｌｓ ｔｈｅ ｉｎｉｔｉａｌ ｓｔｏｃｋａｒｅ ｏｐｅｎ；Ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｔｈｅｒａｔｅ ｏｆ ｉｎｆｌａｔｉｏｎ ａｒｅ ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏｉｎｄｅｘ；Ｈｏｕｓｉｎｇ ｐｒｉｃｅｓ ｉｎｄｅｘ ｐｒｉｃｅｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｔｈｅｓｔｏｃｋｉｎｄｅｘ．Ｗｅａｌｓｏｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｐｏｌｉｃｙ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＳＨＳＺ３００ ｉｎｄｅｘＧｒａｎｇｅｒ ｔｅｓｔＶＡＲ ｍｏｄｅｌＡＤＦ ｔｅｓｔＣｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｔｅｓｔＩｍｐｕｌｓｅＲｅｓｐｏｎｓｅＦｕｎｃｔｉｏｎ ＯａＦ）ＶａｒｉａｎｃｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎＩＩＩ浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析１导论１．１研究背景及意义１．１．１研究背景从全球来看，资本市场的产生和发展是与社会化大生产紧密相连的，它既是现代市场经济发展的必要条件，也是现代市场经济发达程度的重要标志之一。资 本市场的发展推动了市场化资源配置机制的形成和完善，从而帮助实现社会资源的优化配置。随着金融市场全球化的趋势不断增强，各国资本市场和金融中心的 竞争日益加剧，资本市场的发展也日新月异，其竞争力和发达程度已经成为一个 国家竞争力的重要组成部分。 从我国来看，改革开放以来，我国经济和社会发生了深刻变革，社会主义市 场经济体制初步建立并不断完善。１９７９年到２００７年间，我国的国内生产总值（ＧＤＰ） 年均增长率达到９％以上，经济成长为世界第四大经济体，综合国力跻身世界前列。１在这一发展过程中，我国资本市场萌生、起步、发展，充分发挥筹资投资、 资产定价、优化资源配置等功能，在经济发展中扮演重要角色。从政策层面，党的十七大报告中，提出“要深化金融体制改革，增加金融 体系的弹性，分散金融风险，要创造条件让更多群众拥有财产性收入，完善养 老体系，需要资本市场发挥其财富管理的功能。’’温家宝总理在２００８年的政府 工作报告中也明确指出发展资本市场的任务： “优化资本市场结构，促进股票市场稳定健康发展，着力提高上市公司质量，维护公开公平公正的市场秩序， 建立创业板市场，加快发展债券市场，稳步发展期货市场。’’２００４年，国务院 出台了《关于推进资本市场改革开放和稳定发展的若干意见》。文中指出要“健 全资本市场体系，丰富证券投资品种”， “研究开发与股票和债券相关的新品种及其衍生产品＂。２００８年中国人民银行等多家监管机构联合发布了《关于金 融支持服务业加快发展的若干意见》。文中指出“鼓励多领域开发适应服务业发 展的金融产品。发展外汇、黄金和金融衍生产品市场，为服务企业提供外汇避 险工具和对冲利率风险工具”。股价指数是衡量股票市场总体价格水平及其变动趋势的尺度，也是反映一个国家或地区经济发展状态的灵敏信号。因此研究股票市场价格与宏观、行业 等经济变量之间的关系，从而分析股价指数与经济增长的变化，无论对于政府 监管、上市公司还是机构、个人投资者都具有重要意义。而沪深３００指数作为 第一个反映中国证券市场股票价格变化概貌的股价指数，丰富了市场现有的指１《中国资本市场发展报告》（序），中国证监会网站。ｌ浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析数体系，增加了一项用于观察市场走势的指标，为投资业绩评价的提供重要标 准，也进一步为指数投资产品的创新和发展提供了基础条件，包括即将推出的 股指期货也将沪深３００指数作为首选标的指数。所以本文选择沪深３００指数的 主要影响因素分析作为研究课题。１．１．２研究意义（１）对政府监管具有重要意义 股价指数反映经济发展的总体状况，分析股价指数的影响因素有利于政府制 定宏观调控的具体政策。利用货币供应成长率、通货膨胀率、人民币汇率等因素 对股市的影响，监管层可以权衡和协调不同政策措施的综合影响，最大程度实现 政策调控的预期目标，有利于促进经济的健康发展。 （２）对投资者制定投资策略和进行风险管理具有重要意义 掌握股价指数主要影响因素之间的因果关系，利用预测模型进行整合分析， 可以帮助投资者更好把握宏观基本面和行业发展态势，选择正确的投资时机， 制定更好的投资策略，实现最优的资产配置和投资组合，最大化风险调整收益。 （３）对上市公司发展具有重要意义 投资融资决策对于上市公司的发展和壮大具有重要意义。股价指数的周期性变化体现经济周期的变化和行业周期的变化，与上市公司的投融资决策密切相 关。研究分析股价指数可以为上市公司进行投融资管理提供决策参考，包括方案的选择、时机的确定、如何降低成本、减少不确定因素的影响、最小化风险、最 大化收益等。 （４）股价指数对投资管理具有重要意义 首先股价指数代表股票市场总体的波动。通过股价指数可以方便了解整个市 场的涨跌状况，并度量市场总体的收益率和风险状况。其次，股价指数可以作为 衡量投资组合收益率的基准。因为指数的收益率是不用付出任何努力就可以获得 的，在评价一个投资组合的收益率时，就可以市场指数的收益率作为评价的基准，如果通过研究等付出获得了超过市场指数的收益率，就说明投资组合的管理是成功的。第三，股价指数可以作为指数基金和股指期货的标的物。成熟的证券市场 基本是有效的市场，即使花费很大努力也很难获得超过市场平均的回报，因此通 过模拟市场指数得到市场平均的回报而分享市场总体上涨带来的好处就成为成 本低且有效的投资方法，这就是指数基金。指数基金试图完全复制某一证券价格 指数或者按照证券价格指数编制原理构建投资组合而进行投资，其目标是获取大体上相当于市场平均水平的投资回报。对于投资者来说，购买指数基金就等于同时购买了构成指数的各种证券。而股指期货与此相反，是通过卖空市场指数而对 冲掉投资组合的市场风险，从而无论市场总体涨跌都可以获得通过挑选好股票和 选择正确市场时机而积极管理组合的好处。因此如何判断股价指数的波动和走浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析势，就成为投资组合是否可以获得良好投资业绩的重要决定因素。１．２研究内容与方法１．２．１研究内容本文通过借鉴国内外的相关研究成果，并对他们研究中存在的问题进行分析 改进，主要从货币供应成长率、通货膨胀率、房价指数、美国道琼斯指数、人民 币汇率等五个方面来分析沪深３００指数的影响因素。论文分为五个部分： 第一章“导论’’部分，主要介绍论文的研究背景和研究意义。 第二章“文献综述’’部分，首先介绍了市场供求关系理论、现代投资理论等 基本理论，然后对股价指数各影响因素分析的相关文献进行较为全面的介绍和总结，以奠定本文研究的基础。 第三章“沪深３００指数的介绍与分析”部分，主要介绍沪深３００指数的编制、计算、调整方法，及投资价值分析。第四章“实证分析框架与估计结果”部分，首先交代数据处理和变量选取， 接着进行了ＡＤＦ检验、协整检验和格兰杰因果检验。并在此基础上进行ＶＡＲ模型脉冲响应函数分析和方差分解，从而给出模型预测的结果，得出实证检验的结论。 第五章“结论分析与政策建议”部分，给出本文的结论分析，并有针对性地 提出政策建议。１．２．２研究方法研究方法服务于研究对象和目标，文中比较充分地应用了下列研究方法： 第一，采用规范分析和实证检验相结合的方法，并将分析结果与我国实际结合起来讨论，且在实证检验中用到协整检验，格兰杰因果检验、向量自回归模型在占号手。第二，采用宏观与微观，外因与内因相结合的方法。主要体现在影响因素的选择方面，既有反映宏观经济的指标，也有反映行业发展的指标，并且顾及与其他市场的联动性。第三，采用定量分析和定性分析相结合的方法。在具体阐述每一个因素对沪深３００指数的影响时，不仅从理论方面进行分析，而且尽量使用定量分析方法， 使得更加有说服力。 本文实证部分所用到的沪深３００指数来自于中证指数公司网站，其他数据来 自于国研网金融数据库、中国人民银行和国家统计局网站等。数据处理采用 Ｅｖｉｅｗｓ５．０计量分析软件。浙江大学硕十学位论文沪深３００指数主要影响因素分析２文献综述本部分主要包含四部分的文献综述，一是市场供求关系的基本理论综述；二 是现代投资理论发展的文献综述；三是股价指数影响因素分析的文献综述；四是各影响因素的理论分析。通过上述四方面的文献综述从而明确并建立了本文研究的平台。２．１供求理论供求理论即指当需求量大于供给量时，价格上升；当需求量小于供给量时，价格下降。这就是市场价格变化的具体规律。需求规律是指，一般情况下，商品价格提高，对该商品的需求量减少，反之，商品价格下降，则对该商品的需求量 增加。这种需求数量和商品价格成反向变化的关系称需求规律或需求定理。而供给规律是指商品价格提高，对于该商品的供给量增加。反之，商品价格下降，则对该商品的供给量减少，这种供给数量和商品价格呈同向变化关系称供给规律或 供给定理。通过运用供求理论，我们可以解释过去价格与数量的波动，也可以预测未来的波动。资本市场是资本证券的发行者通过发行资本证券募集资金的场所，也是各类投资者通过买卖证券进行投资者的场所。而股价指数代表证券的整 体价格水平，是证券商品的价格。发行者通过发行证券筹资构成资本市场的供给，投资者利用资金购买证券则构成资本市场的需求。根据供求理论，在其他因素不变或没有发生显著变化的情况下，指数的上升将导致供给的增加，需求的减少； 反之，指数的下降表示供给的减少和需求的增加。２．２现代投资理论的发展现代投资理论的产生以１９５２年３月马可维茨（Ｈａｒｒｙ．Ｍ．Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ）所发表的 《投资组合选择》的论文为标志，至今已有四五十年的发展历史。现代投资理论主要由投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价模型和有效市场理论组成。（１）投资组合理论 投资组合理论以均值和方差作为证券投资收益和风险的衡量标准，为有效投 资组合的构建和投资组合的分析提供重要的思想基础和分析体系。但这一方法要 求计算所有资产的协方差矩阵，在一段时间内严重制约了其在实践中的应用。 （２）资本资产定价模型（ＣＡＰＭ） 资本资产定价模型由Ｗｉｌｌｉａｍ Ｓｈａｒｐｅ和Ｊ．Ｌｉｎｔｎｅｒ于１９６５年提出，该理论认 为一项投资所要求的必要报酬率取决于以下三个因素：无风险报酬率，即将国债 投资（或银行存款）视为无风险投资；市场平均报酬率，即整个市场的平均报酬率； 和投资组合的系统风险Ｂ系数。ＣＡＰＭ模型说明了单个证券投资组合的期望收益浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析率与相对风险程度间的关系，即任何资产的期望报酬一定等于无风险利率加上一 个风险调整。后者相对整个市场组合的风险程度越高，需要得到的额外补偿也就越高。ＣＡＰＭ理论通过预测证券的期望收益率和标准差的定量关系来考虑已经上市的不同证券价格的合理性；可以帮助确定准备上市证券的价格；能够估计各种 宏观经济变化对证券价格的影响。由于模型本身要求存在一系列严格的假设条件，所以ＣＡＰＭ模型存在理论上的抽象和对现实经济的简化，与一些实证经验不 完全符合，在一定程度上制约了它的发展。（３）套利定价模型（＿ＡＰＴ） 套利定价模型由史蒂芬．罗斯（Ｓｔｅｐｈｅｎ．Ａ．Ｒｏｓｓ）于１９７６年提出，套利定价 理论在资本资产定价模型的基础上发展而来，但是资本资产定价模型依赖于均值一方差分析，而套利定价模型则假定收益率是由一个要素模型生成的。后者不需要像前者那样对投资者的偏好作出很强的假定，即套利定价模型并不依据预期收 益率和标准差来寻找资产组合。套利定价模型承认有多种因素影响股票价格，扩 大了资产定价的思考范围。在实践中，单因素模型将问题过于简单化。经验表明 确实存在多个重要因素影响证券的回报率，从而也就为识别影响证券回报率的主 要来源、风险的大小以及组合分析提供了新的工具。ＡＰＴ模型在应用上的问题主 要体现在，该模型表明在决定风险资产的均衡价格上可能存在多种影响因素，但该模型本身却不能确定这些因素是什么以及这些因素的可能数量。在实践中，相关风险因素的选择是以它们过去是否对证券收益产生影响以及是否具有预测性 为基础的。 （４）有效市场理论（ＥＭＨ） 有效市场理论由Ｐ．Ａ．Ｓａｍａｎｅｌｓｏｎ和Ｅｕｇｅｎｅ Ｆａｍａ于１ ９６５年提出，Ｆａｍａ于 １９７０年进行了系统总结。该理论将证券市场按照证券价格对市场信息的反应程度 分为三类：弱势有效市场、半强势有效市场和强势有效市场。在弱势有效市场存 在的情况下，可以假定在这一市场上参加交易的所有投资者均掌握了某一特定证 券的历史价格变动情况及这些变动所反映的全部信息。所有投资者对这些信息的 集体判断形成了这一特定证券的价格。在半强势有效市场存在的情况下，可以假定在这一市场上所有参加交易的投资者所占有的有关某一特定上市公司的所有 公开信息都是一样的，证券价格反映了所有公开信息所包含的价值，也就是说，证券价格的形成反映了所有投资者对所有公开信息的集体判断。在强势有效市场存在的情况下，可以假定在这一市场上所有参加交易的投资者都掌握了有关某一 特定上市公司的业绩及其内在价值的所有信息，无论其公开与否，即所有投资者，无论是否特权群体，所占有的信息都是一样的，证券价格反映了所有这些信息所 包含的价值。事实上，期权定价公式、套利定价理论等现代证券投资理论都是以 有效市场理论为前提条件的，随后出现了大量相关的实证研究。浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析２．３股价指数影响因素分析文献回顾国外学者对于股价指数影响因素的研究开始的比较早。Ｆａｍａ（１９９０）的观 点是美国证券市场收益率和宏观经济存在相关关系，Ｍｕｋｈｅｒｊｅｅ（１９９５）的观点是对 于美国和日本证券市场，证券价格和国民生产总值增长率、长期和短期利率、通 货膨胀率等宏观经济运行状况指标之间存在长期的均衡关系。对于新兴市场研究，Ｋｗｏｎ＆Ｓｈｉｎ（１９９９）研究了韩国股票市场指数和宏观经济指标之间的关系， Ｍａｙｓａｍｉ（２０００）的观点是新加坡的股票市场指数和宏观经济变量之间存在协整 关系。尤其是Ｅｎｇｌｅ（２００６）提出了用于长期股价波动性预测的Ｓｐｌｉｎｅ Ｇａｒｃｈ模型， 在这篇文章中，第一次将宏观经济指标ＧＤＰ、通货膨胀率和短期利率等纳入模型。 探讨在宏观视角下股价指数的长期波动，并利用新兴市场数据进行检验。 国内不少学者对影响股价指数的宏观经济因素进行了实证研究。晏艳阳，李治和许均平（２００４）的观点是股票市场价格波动主要是由经济周期、货币供给、利率、通货膨胀率等经济变量所决定的。柳松（２００３）利用协整检验方法，对我 国股价指数和物价指数波动的关系进行分析，认为上证指数和深证成指在波动的延续性上不同，股价指数与物价指数的协整关系对校正股价指数偏离长期均衡有 一定的调节作用，但力度不大。至于长期调节因素对本期物价指数的变动，上证指 数和深证成指的表现刚好相反。张卫国，马文霞和任九泉（２００６）等人的研究更 进一步，运用协整理论研究了中国股价指数与多个宏观影响因素之间的长期均衡关系，建立了多因素的长期均衡模型，突破了以往的单因素协整关系及传统的多元线性回归模式的研究，给出了各影响因素对股价指数波动贡献份额大小的数量化测度，同时建立了误差修正模型。徐国祥，马俊玲（２００６）则基于季度抽样数据利用格兰杰因果检验法对中国宏观经济与股市的关系从实证角度作了考察，发 现中国宏观经济对股市有着决定性的影响关系。在此基础上进一步建立了一阶自回归误差模型，得到了中国宏观经济对股市影响的数量关系。由此对中国宏观经济与股市之间的关系有一个清楚地认识。而胡波（２００７）研究了上证综合指数与宏观经济变量的协整关系，其结果表明股票市场与宏观经济增长相背离，并不是 经济发展的“晴雨表＂，且认为股票市场在一定程度阻碍了货币政策传导效率，股价指数与货币供应量及利率之间存在负向变动的关系。在与其他市场指数的关系方面，陈守东和韩广哲（２００３）应用协整分析和误 差修正模型对沪、深股市指数和主要股票市场（美国、英国、香港和日本）之间的关系进行了实证分析。通过建立误差修正模型，发现指数之间收益率序列具有相异的短期波动，而对沪、深股市指数和主要股票市场指数进行协整分析，认为国内 市场与国际市场不存在协整关系，即没有长期共同趋势，从而得出我国股票市场 与国际市场相分离的结论。史代敏（２００２）认为沪深股票市场彼此联动的现象比 较明显，文章从数量分析的角度来加以考察，运用协整分析方法来考察国内沪深浙江大学硕七学１１：）：论文沪深３００指数主要影响冈素分析股票市场波动的联动关系。综上所述，上述研究存在以下几个问题：第一，这些研究没有考虑汇率因素 对股价指数的影响，在人民币升值的背景下，汇率因素对股价指数的影响如何 呢？第二，没有考虑行业因素，比如房地产行业的发展对股市的影响，房地产行 业的产业链很长，尤其在经济过热的条件下，容易产生财富效应，那么房地产市场发展的泡沫是否会影响股市呢？第三，关于其他市场对中国股市的影响研究较 少。随着金融全球化和一体化的发展，金融市场的开放程度不断提高，各市场之间的影响也日益扩大，一国股票市场的走势往往直接受其他市场的影响，风险传 染同益加剧。１９９７年的亚洲金融危机和２００７年底美国爆发的次级贷款危机，以 及房地产泡沫危机都是具体的体现。那么世界主要资本市场发展对我国股市产生 的影响如何呢？另外，在数据的选取方面，多采用月度、年度数据来进行实证设 计和检验，缺乏可靠性。因此有必要将上述因素纳入考虑范围，并且采用每日高 频数据做一些全新尝试。２．４主要影响因素的理论分析（１）货币供应成长率与股价指数 要讨论货币供应对股价指数的影响，实际体现在货币政策的传导机制。所谓 货币政策的传导机制是指一定的货币政策工具，如何引起社会经济生活的某些变化，最终实现预期的货币政策目标。对货币政策传导机制的分析，主要有凯恩斯 学派和货币学派。货币学派认为，货币供给量的变化直接影响支出，支出又影响投资或者说导致资产结构调整，资产结构的调整又导致实际产出和价格的变动。 凯恩斯学派认为通过货币供给的增减影响利率，利率的变化通过资本边际效益的 影响使投资以乘数方式增减，而投资的增减会进而影响总支出和总收入。国外的研究发现，货币供应量和证券市场价格存在密切关系，并且货币供应 量的变化会影响股票的价格。例如，美国学者Ｓｐｒｉｎｋｅｌ首先研究了货币供应量与股票价格的关系。文中利用作图的方法，发现货币供应量的变动的峰值领先股价１５个月，谷底值领先股价２个月。如果将这一时滞关系运用于投资策略，每年连续操作收益可达１２．５％，而简单购买并持有策略的平均收益为５．８％，虽然此方 法简单直观，但是缺乏严密的统计分析检验，可靠程度不高。Ｈｏｍａ＆Ｊａｆｆｅｅ提出了 货币供应量、货币供应成长率和股票价格的线性关系，得出货币供应的扩张将导 致股价上升的结论。但是回归分析方法存在明显的缺陷，由于经济金融变量普遍 存在单位根，将这些变量不加检验直接用于回归，容易出现“伪回归”现象，需 要进一步严密的检验和分析。 国内学者余明桂和夏新平（２００３）以１９９３－２００２年的季度数据为样本检验我 国股票市场和货币政策之间的互动关系。他们采用广义最ｄ、－－－－乘法以消除序列相浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析关的影响，对数据进行回归分析。结果发现，我国股票市场的价格走势与货币供应量显著正相关，而且随着股票市场的发展这种相关性有进一步加强的趋势。而 孙舒舒（２００３）应用动态滚动计量检验方法得出货币政策对股票市场的影响是不 畅通的，尚不能发挥传导作用。 （２）通货膨胀率与股价指数关于通货膨胀与股价指数的关系主要有两种观点。一种观点认为通胀和股价 正相关，代表学说有货币幻觉说和行为代理说。另一种观点认为通胀和股价负相关，代表学说有税收影响说和替换资产说。 货币幻觉说由莫迪古里安（Ｍｏｄｉｇｌｉａｎｉ）和科恩（Ｃｏｈｎ）于１９７９年提出。认为在一个经历了长期低通胀的经济环境下，投资者会自动按习惯和历史通货膨胀情况对资产的名义收益率和真实收益率做出调整，对未曾预料到的通货膨胀上升也仍按习惯进行调整。对于资产名义收益率的上升，投资者会认为是真实收益的增加，于是就会对资产价格做出调整，即提高资产的价格。但名义收益率的上升很快会被通货膨胀的增加所抵消，资产价格又会回落。这样，从长期来看，股价和通货膨胀间不存在正相关关系。通货膨胀并不会提高资产的真实收益水平，因 而通货膨胀也就不能提高股票的真实价格水平；相反，投资者可能采用提高了的 名义收益率作为真实折扣利率，来计算股票的价格，反而可能导致股价的下跌。 只有在通货膨胀从长期上刺激了经济的增长，提高了股票的基础价值，通货膨胀 和股价指数之间才会表现出正相关关系来。行为代理说认为，通胀和股市收益或 股票价格间无因果联系。通货膨胀和股票价格都是由实际经济部门的运行情况所 决定的。对未来经济前景的良好预期和高产出预期将导致目前股价上扬的预期， 以及对货币需求的增加。在给定的货币增长速度下，预期产出的增长将导致较低 的通货膨胀。在描述通货膨胀与股票价格间关系时，不论及实际经济活动，实际 上是将通货膨胀当作了实际经济运行表现的代表，通货膨胀与股票价格间的关 系，实质上是实体部门的实际经济表现与股票价格间的关系，通货膨胀的上升时 期一般也是经济周期的上升阶段，因而它们之间是正相关的关系。１ 税收影响说的思想由菲德思顿（Ｆｅｌｄｓｔｅｉｎ）和休莫（Ｓｕｍｅｌ＂￥）于１９７９年首 先提出。税收影响说认为，在一个通货膨胀的环境下，销售的增长快于销货成本 的增长，因为成本总是按账面成本（历史成本）计价的。所以，在高的通货膨胀 环境下，应税收入被高估，在不变真实收入情况下，按名义收入计算的税收等级提高，税后真实收入下降。未预料到的通货膨胀率越高，税后的真实收入就越是下降。真实收入下降引起企业价值下降，这样企业发行股票的基础价值也随之下降，从而引起股价降低，股票投资的收益下降。股价和通胀之间表现出负相关的相关关系。胡月晓．宏观研究：流动性对股价影响不确定 ［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｖｎ唧．ｔｏｐｃｊ．ｃ伽／ｈｔｍｌ／３／ＨＧＳＤ／２００８０２２８／６８１２７．ｓｈｔｍｌ，２００８．０２．２８９浙江大学硕士学何论文沪深３００指数主要影响因素分析替换资产说认为，人们以持有不同类型的多种财产的资产组合形式持有财 富。通货膨胀等宏观经济环境的变化，会导致人们持有财富的资产组合中不同类 型资产的收益率发生变化。在通货膨胀情况下，房地产等不动产的价格会提高， 不动产市场上的收益率上升。房产市场上的高收益导致股票市场上收益要求提 高，这通常会导致当前股价的下跌。通货膨胀上升，导致房租提高或房产市场上投资收益上升，也使得人们对不同类型财富的需求发生变化。一般而言，人们对不动产的需求会上升，而对股票等金融资产的需求会下降，这就使得股价下降。 因此，通货膨胀并不必定伴随着股票价格的上升。１ （３）汇率与股价指数 汇率主要通过以下几个机制来影响股票价格。一种是通过影响投资者的资产 组合机制，从而使得各类资产的供需发生变化，进而影响股票价格。一种是通过 股票市场的流动性来影响股票价格。经济的快速发展以及汇率的升值预期，使得 大量资金流入资本市场和房地产市场，使得资产价格高涨。第三种是汇率波动会 通过外汇储备和政府对经济的干预，进而影响政府的政策发生变化，引起资产价 格的进一步变化。还有一种，也是广泛认可的，汇率变化影响上市公司的进出口 数量、风险收益匹配，进而从基本面影响股票价格。汇率上升时，本币贬值，这 将使得本国商品在国际市场上更有竞争力，进而促进出口的增加与进口的减少，这就意味着本国企业将有更多的国际市场与更好的盈利空间，从而使得上市公司的股价也随之向上。 从宏观研究角度，Ｄｉｍｉｔｒｏｖａ（２００５）认为汇率与股市之间存在密切关系，当汇率是引致变量时，两者关系是相反的，主要采用美国和英国１９９０到２００４年的 股市和汇市的数据，运用多变量模型和两阶段最ｄ＇－－乘法，但是实证的结果比较弱。陈雁云和何维达（２００６）通过对人民币汇率和股价的逐日数据所做的ＡＲＣＨ 效应检验，证明人民币贬值与股价存在反向关系。 （４）房价指数与股价指数 房地产价格的波动主要通过财富效应的传导对证券市场投资产生影响。而对 于财富效应的分析，一直以来都是在Ｍｉｌｔｏｎ Ｆｒｉｅｄｍａｎ于１９５７年创立的持久收入 理论和Ｆｒａｎｃｏ Ｍｏｄｉｇｌｉｎｉ于１９６３年创立的生命周期理论的传统框架下分析。这一 理论框架在考虑消费与长期收入关系的基础上，将财富纳入消费函数，指出消费 决策不仅取决于当期收入，而且受一生收入的影响，消费者总是将自己的收入与财富在全部生命周期中的现期与延期消费中进行最优配置，并且现期收入变化是持久的，否则消费将不会对现期收入作出反应，房地产是居民持有的一种重要财 富，其资产价值与房地产价格息息相关，因此房地产价格的波动必然会引起居民胡月晓．宏观研究：流动性对股价影响不确定 ［ＥＢ／０Ｌ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｏｐｃｊ．ｃ伽／ｈｔｍｌ／３／ＨＧＳＤ／２００８０２２８／６８１２７．ｓｈｔｍｌ，２００８．０２．２８浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析可支配财富的总量发生变化。进而影响居民对有价证券的投资。浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析３沪深３００指数介绍与分析沪深３００指数是沪深证券交易所于２００５年４月８日联合发布的反映Ａ股市 场整体走势的成份股指数。选择市场中规模大、流动性好的上市公司为样本股， 覆盖了沪深市场六成左右的市值，具有良好的市场代表性。目前３００只样本股中， 深市１２１只样本股中有９２只来自于深证１００，沪市１４１只来自于上证１８０，入选率分别为９２％和７８．３％。它的推出，丰富了市场现有的指数体系，增加了一项用于观察市场走势的指标，有利于投资者全面把握市场运行状况，也进一步为指数投资产品的创新和发展提供了基础条件。３．１沪深３００指数的编制、计算与调整３．１．１沪深３００指数的编制沪深３００指数以２００４年１２月３１日为基日，基点为１０００点，自２００５年４ 月８日起正式发布。样本空间需满足条件：（１）上市时间超过一个季度，除非该股票自上市以来的日均Ａ股总市值在全部Ａ股中排在前３０位；（２）非ＳＴ、＊ＳＴ、非暂停上市股票；（３）公司经营状况良好，最近一年无重大违法违规事件、财务 报告无重大问题；（４）股票价格无明显的异常波动或市场操纵；（５）剔除其它经专家委员会认定不能进入指数的股票。选样方法是先计算样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均总市值、日均流通市值、日均流通股份数、日均成交金额和日均成交股份数五个指标，再将上述指标的比重按２：２：２：１：ｌ进行加 权平均，然后将计算结果从高到低排序，选取排名在前３００的股票。３．１．２沪深３００指数的计算沪深３００指数以调整股本为权重，采用派许加权综合价格指数公式进行计算。其计算公式：报告期指数＝报告期成份股的调整市值／基日成份股的调整市值×１０００其中，调整股本根据分级靠档方法获得。分级靠档方法如下表所示：浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析 表３．１沪深３００指数调整股本分级靠档方法表流通比例 加权比例≤ｌＯ（１０，２０］（２０，３０１（３０，４０１（４０，５０］（５０，６０］（６０，７０１（７０，８０］＞８０流通比例２０３０４０５０６０７０８０１００资料来源：中证指数公司网站举例如下：某股票流通股比例（流通股本／总股本）为７％，低于１０％，则采 用流通股本为权数；某股票流通比例为３５％，落在区间（３０，４０）内，对应的加权 比例为４０％，则将总股本的４０％作为权数。 沪深３００指数通过沪深两个证券交易所的卫星行情系统进行实时发布。具体 做法是，在每一交易日集合竞价结束后，用集合竞价产生的股票开盘价（若无成 交则取昨收盘价）计算开盘指数，以后每有一笔新的成交，就重新计算一次指数， 直至收盘，实时向外发布。３．１．３沪深３００指数的调整沪深３００指数依据样本稳定性和动态跟踪相结合的原则，成份股原则上每半 年调整一次，一般为１月初和７月初实施调整，调整方案提前两周在上海证券交 易所网站公布。每次调整的比例不超过１０％。样本调整设置缓冲区，依据前述计 算方法，排名在２４０名内的新样本优先进入，排名在３６０名之前的老样本优先保 留。最近一次财务报告亏损的股票原则上不进入新选样本，除非该股票影响指数的代表性。当样本股公司退市时，自退市日起，从指数样本中剔除，由过去最近一次指数定期调整时的候选样本中排名最高的尚未调入指数的股票替代。 当主要出现下列情况，指数需要修正，以保证其连贯性。（１）当成份股名单 发生变化；（２）成份股的股本结构发生变化，主要是指除权或内部职工股上市引 起的流通股本增加等，在除权（分红送股或增资送股）日或股本变动日进行调整。修正后市值＝收盘价×调整后的股本数＋修正前市值（不含变动股票）。（３）成份股的市值出现非交易因素的变动。 凡有成份股分红派息，指数不予调整，任其自然回落。分红派息时，从理论 上来说，新的股票价格＝原价格．红利，采用“除数修正法”修正原固定除数， 以保证指数的连续性。修正公式为：修正前的市值／原除数＝修正后的市值／新除数（新除数作为新的基期数值） 其中，修正后的市值＝修正前的市值＋新增（减）市值。浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析３．２沪深３００指数运行分析（１）指数的市场代表性 从总市值占比角度，指数的首要功能是反映股票市场股价的变化情况，因此 必须具备一定的市场规模和代表性。沪深３００指数样本覆盖了沪深市场６０９６的份 额，具有较强的市场代表性。如图３．１所示。ｉ沪深７１００㈣全体蛾一蔻馐篌占比（，‘）６５４。撼６０％盏妊ＳＳ４４ＳＯ“一资料来源：中证指数公司沪深３００指数运行分析周报图３．１沪深３００指数总市值占比分析图从行业代表性角度，指数的行业分布和目标市场越接近，则指数越能代表市 场，越有利于指数化投资者较充分地分散组合的行业风险。以证监会的行业分类 为依据，沪深３００指数的成份股涵盖了全部１３个行业。计算结果显示，沪深３００ 指数总市值的行业偏离度仅为２．０５％，用较少的股票样本实现了指数行业比重与 整体市场的高度一致。１从行业分布来看，沪深３００指数的权重股主要分布在金 融地产、能源、工业等行业。其中，金融保险和房地产业合计占到５０％。如图３．２ 和表３．２所示。Ｂ ２Ｉ强 ∞盘 鼍 毖 拳豹 生产 髯 激膨 毁廖娃 鬻龟建囊托 镌力筑箍炭 瑚 蕊霉 堙酱 渔翁 鍪峙ｌ■Ｄ Ｄ赫孢疆Ｚ娃辕 龟、 缮攮 叠畦Ｉ Ｉ Ｏ■孽岿定丧缓 Ａ∞ 与严廷鹣嚣 等 ．敬避疆爨ｌ～资料来源：上海证券报《沪深３００指数运行分析》，中证指数公司网站。～鞫图３．２沪深３００指数行业调整市值分布图浙江人学硕十学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析 表３．２行业对指数贡献度对比表 行业 能源 原材料 工业 可选消费 主要消费 医药卫生 金融地产 信息技术 电信业务 公用事业 沪深３００指数１５．７８９ １３．２７％ １６．４４％ ５．８９％ ４．１０％ ０．６２％ ３４．７６％ ０．６７％ ０．２２％ ８．２６％上证指数３５．５３％ ５．６７％ ｌＩ．９６％ ２．５８％ ０．４６％ ０．６６％ ３８．８３％ ０．２８％ ０．４７７０ ３．５５％资料米源：上海证券报（２）指数的投资性分析从市盈率和市净率两个指标来看，沪深３００指数成份股的股指显著低于市场 平均水平，显现良好的投资机会。如图３．３和图３．４所示。从沪深３００指数权重 股的行业估值来看，也显示也良好的投资价值。如表３．３所示。藿紫镶０§Ｏ皇德瞒警簟，Ｊｌｉ“。Ｊｌ＿ 《ｉ２∞溺２ ２篱５；３ ２铷鬣４ ２８０∞ｌ ｚｏｏ∞Ｚ『¨｜＿资料来源：中证指数公司 图３．３沪深３００指数市盈率图资料米源：中证指数公司 图３．４沪深３００指数市净率幽浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析表３．３沪深３００指数行业估值行业沪深３００ 能源 原材料 工业 可选消费 主要消费 医药卫生 金融地产 信息技术 电信业务 公用事业Ｐ／Ｅ３０．１６ ２８．１０ ２５．３４ ４２．４９ ４０．４８ ７１．００ ４７．６１ ２８．４４ ５１．６１ ４１．８５ ２７．０２Ｐ／ａ４．９４ ６．４３ ４．６９ ６．０３ ４．７６ １０．８１ ６．２８ ４．０２ ５．３８ ２．９７ ３．１４ＥＰＳ ０．５６ ０．９０ ０．８２ ０．４６ ０．５０ ０．５４ ０．４６ ０．４０ ０．３２ Ｏ．３３ ０．５０ＲＯＥ １６．３８％ ２２．９０％ １８．５０％ １４．１９％ １１．７６％ １５．２３％ １３．１９％ １４．１３％ １０．４２％ ７．１０％ １１．６４９６ＲＯＡ ３．３３％ １８．４３９６ １０．６７％ ７．５２％ ６．４４％ １１．８０％ ９．０９％ １．４２％ ６．４４％ ６．８２％ ６．５４％资料米源：上海证券报（３）指数的抗操纵性分析 分析指数的抗操纵性主要参考行业的权重占比和集中度指标。沪深３００指数 的相应指标分别如图３．５和图３．６所示。曦ｉ争资料来源：上海证券报 图３．５沪深３００指数行业权重占比三。｝㈨ 蜘隅蛹泓铂端揣懈“一／．∥‘｛，挑．．≯ｏ―，∥＿二―――，一；Ｘ’ｅ∞｛芤ｌ。。豁就２￡∞：资料来源：上海证券报 图３．６沪深３００指数权重集中度浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析３．３沪深３００指数的基本统计分析通过数据基本统计量的分析，可以揭示数据变动的规律。本文从平均值、标 准差、偏度和峰度等几个方面来分析。 样本均值反映了指数的平均价格。标准差是反映股价分布的离散程度的指标，用来度量风险的大小，标准差越大，股价指数的波动程度越大。偏度是由收 益率的三阶中心矩来计算，是反映序列分布密度对称性的指标。如果密度函数是 对称的，偏度为零，比如正态分布。如果偏度大于零，意味着序列分布右偏，有长的右拖尾。如果偏度小于零，意味着序列分布左偏，有长的左拖尾。偏度值不仅 能够反映偏斜的方向，而且可以表示偏离的程度。沪深３００指数的偏度为１．０１，可 见其分布右偏，有长的右拖尾，平均值２１９０大于中位数１３６６。峰度一般由收益率的四阶中心距计算得到，用来描述收益分布的形状，通常与正态分布比较，正态分布的峰度为３。如果峰度大于３，则表示分布的突起程度大于标准正态分布，具有 尖峰肥尾的特征。如果峰度小于３，则表示分布是相对平坦的，具有低峰薄尾的特 征．沪深３００指数的峰度为２．５３，分布相对平坦。分析结果参考表３．４和图３．７。表３．４沪深２００指数基本统计分析 统计指标 平均值 中位数 最大值 最小值 标准差 偏度 峰度 沪深３００ｔＰ数２１９０．５７１ １３６６．１００ ５８７７．２００ ８１８．０３００ １５６７．９３１ １．０１４４１０ ２．５３１９５４资料来源：根据数据由Ｅｖｉｅｗｓ５．０软件分析得到资料来源：根据数据由Ｅｖｉ ｅｗｓ５．０软件分析得到 图３．７沪深３００指数分布图浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析４实证分析框架与估计结果４．１数据描述与处理本文选择六个变量，即ＳＨＳＺ３００、ＭＳ、ＣＰＩ、ＲＭＢ、ＨＰ和ＤＯＷ，其中ＳＨＳＺ３００ 代表沪深３００指数，具体选取每日收盘价数据；ＭＳ代表货币供应成长率，具体 由广义货币供应量Ｍ２数据计算得到年度同比增长率；ＣＰＩ代表通货膨胀率，由消费者物价指数年度同比变化率计算得到；ＲＭＢ代表人民币对美圆双边汇率；ＨＰ代表北京、深圳房价指数（下文简称房价指数），体现全国市场平均水平； ＤＯＷ代表美国道琼斯指数，具体选取道琼斯指数每日收盘价数据。各变量与沪深３００指数的相关矩阵请参考表４．１。沪深３００指数与通货膨胀率、道琼斯指数、 人民币汇率和房价指数的相关系数都在０．９以上，最高达到０．９７。与货币供应 成长率的相关性在０．８７左右，也体现较强的相关性。再次说明本文选择变量的合理性。本文的样本数据为２００５年４月８日到２００７年１２月３１日每日数据，共７０９个有效数据。以往的研究通常选取年度、季度和月度等低频数据来处理，本文选择每日高频数据可以提供更加全面和准确的信息，以求更加接近真实的市场。在 实证分析时，对沪深３００指数、道琼斯指数和房价指数数据均取自然对数，得到变量ＬＮＳＨＳＺ３００、ＬＮＤＯＷ、ＬＮＨＰ。这样处理的原因是资产价格具有很高的波 动性，取对数可以消除异方差；再者由于各数据的统计口径不一致，最后利用对 数来进行实证分析，可以在一定程度上减少原始数据对最终结果的影响。另外， 经过处理，各变量均变成无量纲的单位，以便直接运用模型通过计算机进行估值。 本文的数据来源主要有国研网金融数据库，中国人民银行网站，国家统计局 网站、美国雅虎财经、中证指数公司网站等。本文采用通用软件ＥＶｉｅｗ５．０对所有数据进行计算处理。表４．１各变量相关矩阵 变量 沪深３００指数 货币供应成长率 通货膨胀率 道琼斯指数 人民币汇率 房价指数 沪深３００指数１．００００００货币供应成长率０．８７４９２５ １．００００００通货膨胀率０．９１６４７９ ０．７１１７０４ １．００００００道琼斯指数０．９５０３０７ ０．８４０６７６ ０．８４１０８６ １．００００００人民币汇率―０．９６２８９６ －０．８７４８４３ －０．８８９７４８ －０．９４３０５６ １．００００００房价指数０．９７５７３２ ０．８１１５０８ ０．９０７０２７ ０．９０１６９５ ―０．９２１５９３ １．００００００浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析４．２实证分析框架与检验过程４．２．１计量模型与分析框架４．２．１．１向量自回归模型向量自回归（ＶＡＲ）模型由西姆斯（Ｓｉｍｓ．Ｃ．Ａ．）于１９８０年引入经济学，常用于 预测相互关联的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量造成的影响。 ＶＡＲ模型实际上是一个方程系统，在这个系统中每一个内生变量都是自己过 去值和系统中其他内生变量过去值的函数。考察一个简单双变量一阶向量白回归 模型ｖＡＲ（１）：弗喾ａ１１．），，＿ｌ＋ａ１２ｘｔ．ｊ＋孝＂‘＝口ｚｌ，ｏｌ＋口２２．ｂ，ｌ＋厶ｙ和ｘ是ＶＡＲ（１）中内生变量，孝指扰动项，亏¨的变化会立即改变ｙ的当前 值，同时也会影响ｙ和Ｘ的所有未来值，因为ｙ的滞后项在两个方程中都是解释 变量。 本文的研究采用如下的Ｋ阶向量自回归模型：ｚｔ＝ＩＩ １ Ｚｔ．１＋…＋ＩＩ ｋＺ，ｔ＿ｋ－｛－ｅｔ式中：Ｚｔ＝（１ｎＳＨＳＺ，Ｍ２，ＣＰＩ，ＲＭＢ，ｌｎＤＯＷ，ｌｎＨＰ），ＩＩ １，．一ＩＩ。是６＊６阶矩阵，ｅ。 表示白噪声。 ４．２．１．２分析框架 一般情况下，分析多个变量对另一个变量的影响，常采用多元线性回归，但此方法是建立在变量都是平稳性的基础上。本文所采用的变量是时间序列变量，而大多数时间序列实际上是不平稳的，对这种序列进行线性回归会引起无意义的 或谬误的结果，这种现象被成为“伪回归”。这样的回归有可能拟合优度、显著性水平等指标都很好，但这种回归不能够真实反映因变量和解释变量之间存在的均衡关系，而仅仅是一种数字上的巧合。所以本文首先对变量进行单位根检验， 来判断它们的平稳性，如果结果是非平稳时间序列，则进行变量间的协整检验，判断是否存在长期协整关系，如果存在这种关系，就可以进一步分析它们的格兰杰因果关系，进而建立ＶＡＲ模型进行检验和进一步分析。检验流程如图４．１所示。浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析是口１ ｒｌ ＶＡＲ脉冲响应函 Ｉ数和方差分解图４．１实证分析流程图４．２．２单位根检验非平稳序列的各期均值、方差和协方差是随着时间的变化而变化的，很难利用已知信息建立模型预测未来。所以我们首先必须对上述各个变量之间进行单位根检验，即检验序列本身是非平稳的，但其一阶差分是平稳的。我们采用扩展的迪基一富勒（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｄｉｃｋｅｙ．Ｆｕｌｌｅｒ，ＡＤＦ）方法进行序列 单位根检验。ＡＤＦ单位根检验是基于以下的回归方程：－Ｊ匕趟嚣，‰＋善磊蛾垤ａｔ，拳铴夸，嚣一◆杰磊△毪，＋岛（无常数项，无趋势项）（有常数项，无趋势项）浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析厶Ｋ群％＋掰ｌｆ＋，－嚣．，＋杰＾Ａ艺。＋曩 州（有常数项，有趋势项）其中，ａｔ，誊乓一‰ｌ，ｐ是使残差项为白噪声的最优滞后阶数，取值以使ＡＩｃ（赤池信息标准）和ＳＣ（施瓦茨标准）值最小原则。检验的原假设Ｈｏ．ｒ＝Ｏ，备选假设Ｈ。： ｒ＜Ｏ，如果检验结果拒绝零假设，表示ｒ为平稳数列，如果检验结果不能拒绝零假 设，则‘不平稳．接受原假设意味着时间序列含有单位根。对变量的检验结果见表４．２和表４．３。从检验结果可知，对于所有序列，在５％的显著性水平上存在单位根的原假 设无法拒绝，一阶差分后，所有变量在５％的显著水平上，可以拒绝非稳态的原 假设。因而所有变量序列都是一阶单整，即均具有单位根，是非平稳的序列。表４．２单位根ＡＤＦ水平序列检验结果 变量ＬＮＳＨＳＺ３００ Ｍ２ ＣＰＩ ＬＮＤＯＷ ＲＭＢ ＬＮＨＰＡＤＦ检验１．２２ ０．６９ １．３２ １．４１ １．２２ 一０．３９检验类型 （０，１） （０，２） （Ｏ，２） （０，１） （ｃ，０） （Ｃ，１）临界值一１．９４ 一１．９４ 一１．９４ －１．９４ 一２．８６ 一２．８６注：括号内第一个字符表示检验的类型（ｃ：含常数项，０：不含常 数项），第二个字符表示滞后的阶数。 表４．３单位根ＡＤＦ一阶差分检验结果 变量ＡＡＤＦ检验―２６．６７ 一１７．８ －２６．６ 一２９ 一２７．３１ －２８．０８检验类型 （０，１） （０，２） （０，２） （０，０） （ｃ，０） （Ｃ，０）临界值一１．９４ 一１．９４ 一１．９４ 一１．９４ 一２．８６ 一２．８６ＬＮＳＨＳＺ３００ △Ｍ２Ａ ＡＣＰＩＬＮＤｏｗ△ＲＭＢ △ＬＮＨＰ注：Ａ代表一阶差分；括号内第一个字符表示检验的类型（Ｃ：含 常数项，０：不含常数项），第二个字符表示滞后的阶数。４．２．３协整检验由４．２．２单位根检验可知，所有变量序列都是一阶单整的，即均为非平稳序 列。根据我们的检验步骤，如果序列是非平稳序列，则可以继续进行协整检验。 为此，我们对上述各个变量序列做长期的协整分析。协整分析的经济意义在于， 对于两个具有各自长期波动规律的变量，如果他们之间是协整的，则他们之间存浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析在一个长期均衡关系。反之，如果这两个变量不是协整的，则他们之间不存在一个长期协整关系。在检验手段上，协整检验的检验方法可以分为两种：一种是基于回 归残差的ＥＧ两步法协整检验，也称为第一方程的协整检验，特别适用于检验两变量的协整关系，另一种是基于回归系数Ｊｏｈａｎｓｅｎ的协整检验，适用于多变量之间的协整关系检验。 Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验是由Ｊｏｈａｎｓｅｎ于１９９８年提出的一种在ＶＡＲ系统下用极大似然估计来检验变量之间的协整关系的方法。通常称为Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验，或ＪＪ检 验。设有向量自回归模型以慧搿＋圭见．ｒ％÷冉扣１只表示Ｍ个Ｉ（１）过程构成的向量，对该式进行差分变换可以得到织一±ｒ，ａｙ，，ｌ十ｎ以，Ｉ＋％，。，式中震（Ｉ＇Ｄ２，ｐ《，‘麒，表示存在ｒ个协整组合，ｎ可以分解为两个（耐ｘ，）阶矩阵眷和∥的乘积：１１－喇一，其中震懈》＿，－冀ｔ加＿ｒ，从而有觑－圭‘Ａ陬Ｊ＋卵弧。，中ｑ，式中∥成为协整向量矩阵，ｒ为系统中向量的个数，于是将Ｈ中的协整检 验变成对角矩阵ｉｌ的分析问题． 在样本容量有限的条件下，采用两步法是有偏差的，而且样本容量越小，偏差越大。为了克服两步法参数估计的不足，本文采用多变量Ｊｏｈｎｓｅｎ协整检验方法，即极大似然法，对变量进行协整检验，检验的结果如表４．４和表４．５所示。 检验结果表明，在５％的显著水平上，我国的货币供应成长率、通货膨胀率、道琼 斯指数，人民币汇率以及房价指数与股价指数之间存在协整关系。表明我国的我 国的货币供应量、通货膨胀率、道琼指数，人民币汇率以及商品房价格之间存在 着长期稳定的均衡关系。浙江大学硕十学位论文 表４．４协整检验的结果 原假设 ０个协整向量木 至少１个协整向量木 至少２个协整向量 至少３个协整向量 至少４个协整向量 至少５个协整向量 注： 极大统计量４６．６７６１４ ３４．３８９３４ １７．２５４１７ ９．７１０５ｌＯ ６．４４７８２４ ０．７６２８６５沪深３００指数主要影响因素分析特征根３６．６３０１９ ３０．４３９６１ ２４．１５９２ｌ １７．７９７３０ １１．２２４８０ ４．１２９９０６Ｐ值０．００２５ ０．０１５２ ０．３２３９ ０．５１６１ ０．３０１６ ０．４３９９宰表示在５％的显著性水平下拒绝原假设，检验结果表明，至少有两个协整向量．表４．５标准化后的协整向量ＬｎＳＨＳＺ３００ １．００００００ ＣＰＩ ０．０６３７７１ ＬＮＤＯＷ ―１．１９９７８２ ＲＭＢ １．５７０３５８ ＬＮＨＰ ―１．２２２４４７（０．０４６９６） 似然率９０４０．７０１（０．４２０１５）（０．２５０９７）（０．３６９８５）４．２．４格兰杰因果检验由４．２．３协整检验可知，我国的货币供应成长率、通货膨胀率、道琼斯指数， 人民币汇率以及房价指数与股价指数之间存在协整关系。于是进入下一阶段检验，即格兰杰因果检验。如果通过了格兰杰因果关系检验，我们可以进行ＶＡＲ模 型的脉冲响应函数和方差分解分析。 格兰杰因果关系检验法由美国加州大学著名计量经济学家Ｇｒａｎｇｅｒ提出来的一种检验方法。Ｇｒａｎｇｅｒ提出的因果关系定义是利用时间序列来鉴定因果关系，假设给定一个信息集４，它至少包含（置，Ｚ），根据Ｇｒａｎｇｅｒ的定义，称五为Ｚ的原因，是指如果利用五的过去比不用它时可以更好地预测Ｚ，则序列ｒ是序列五的格兰杰成因。检验式如下：ｒ嚣蒜铴＋强鬈ｑ＋??－◆吒鬈础＋磊墨以＋…。玩Ｘ。以｛乙一霉％＋强ｋ，＋…＋嘞Ｚ－◆属‰＋…尻Ｚ咕Ｖｌ， １，１，其中，Ｋ为最大滞后期数，检验的零假设是序列五，（７ｔ）不是序列。ｔ（五，）的格兰杰成因，即屈＝反兰…拦展盘０。因此，Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析入到其他变量方程中。一个变量如果受到其他变量的滞后影响，则称他们具有 Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系。Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系的本质含义是指时间上的先后关系，而不 是通常意义上的因果关系，从预测的角度看就是：对于Ｘｔ和Ｙｔ两个时间序列，如果ｘｔ是Ｙｔ的Ｇｒａｎｇｅｒ原因，意味着包含在ｘｔ的过去值中的信息有助于对Ｙｔ 进行预测，或者说Ｘｔ和Ｙｔ的过去值对Ｙｔ进行预测的效果好于仅用Ｙｔ的过去值对Ｙｔ进行预测的效果。检验结果如表４．６所示：表４．６ 原假设 Ｍ２不能Ｇｒａｎｇｅｒ弓ｌ起ＳＨＳＺ３００ ＳＨＳＺ３００不能Ｇｒａｎｇｅｒ弓Ｉ起Ｍ２ ＣＰＩ不能Ｇｒａｎｇｅｒ引起ＳＨＳＺ３００ ＤＯＷ不胄邑Ｇｒａｎｇｅｒ弓Ｉ起ＳＨＳＺ３００ ＲＭＢ不能Ｇｒａｎｇｅｒ弓Ｉ起ＳＨＳＺ３００ ＨＰ不台皂Ｇｒａｎｇｅｒ弓Ｉ起ＳＨＳＺ３００Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验 样本量７０９ ７０９ ７０９ ７０９ ７０９ ７０９Ｆ统计量０．３６７６５ ０．５４２６２ ２．４３７７２ ８．３２５８５ ２．９２０１９ ０．３９３０８概率０．６９２４９ ０．００６６２ ０．０８８１０ ０．０００２７ ０．０５４５８ ０．６７５１２从上表可以得出以下结论： （１）货币供应成长率Ｍ２是沪深３００指数的Ｇｒａｎｇｅｒ因。 （２）通货膨胀率ＣＰＩ是沪深３００指数的Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系，反之也成立。 （３）道琼斯指数ＤＯＷ是沪深３００指数的Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系，反之也成立。（４）人民币汇率ＲＭＢ是沪深３００指数的Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系，反之也成立。（５）房价指数ＨＰ是沪深３００指数的Ｇｒａｎｇｅｒ因。鉴于通货膨胀率、道琼斯指数和人民币汇率与沪深３００指数之间直接存在双向的因果关系，我们在这里仅探讨他们对沪深３００指数的单项影响。４．２．５本节小结本节单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验结果表明，在样本期间内， 各变量序列均为非平稳的时间序列。货币供应成长率、通货膨胀率、道琼斯指数、人民币汇率以及房价指数与沪深３００指数之间均存在协整关系，即表明他们之间存在稳定的均衡关系，这说明在股价指数的变化中包含了宏观经济、行业变化以 及其他市场变化的信息。从Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验来看，货币供应量、通货膨胀率、道琼指数、人民币汇率及房价指数五个变量都与沪深３００指数存在Ｇｒａｎｇｅｒ 因果关系，下文将通过脉冲响应函数和方差分解进一步分析五个因素对沪深３００指数的具体影响。浙江火学硕十学位论文沪深３００指数主要影响因素分析４．３脉冲响应函数与方差分解经过前文的协整检验可知，ＶＡＲ模型中的时间序列向量Ｚ。是协整的，也就 是说此模型中的各个指标从长期来看具有均衡的关系，但在短期里由于会受到随 机干扰的影响，这些变量有可能偏离均衡值，但这种偏离是暂时的，最终会回到 均衡状态，即所选指标适用于上述ＶＡＲ模型。４．３．１沪深３００指数的脉冲响应函数及分析在分析ＶＡＲ模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响， 即脉冲响应函数方法（ＩｍｐｕｌｓｅＲｅｓｐｏｎｓｅＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＩＲＦ）。脉冲响应函数的意思是在扰动项上加一个标准差大小的冲击，对于内生变量当前值和未来值所带来的影 响。对一个变量的冲击直接影响这个变量，并且通过ＶＡＲ模型的动态结构传导给其他所有的内生变量。由ＶＡＲ模型得到的向量移动平均模型为：Ｚｔ＝中ｏｅｔ＋①１ｅｔ－ｉ＋…＋①。ｅｔ－ｐ＋…式中：①，＝（①ｐ，ｉｊ）为系数矩阵，ｐ＝０，１，２，…，则对Ｙ。的脉冲引起Ｙ；的响应函数 为中ｏ，ｍ①¨ｊ，①２川，…本模型的估计所采用的数据如前文所述，首先用Ｅ．ｖｉｅｗ５．０软件对ＶＡＲ模型的参数进行估计，经过检验，结果是显著的，说明本文使用的数据满足模型的假 设条件。下面分别给各个变量一个标准差大小的冲击，得到关于沪深３００指数的脉冲响应表。如表４．７所示，沪深３００指数受自身脉冲响应要强于货币供应成长率、通货膨胀率、道琼斯指数、人民币汇率和房价指数对它的脉冲响应。沪深 ３００指数的一个标准扰动的修正使其在第一期增加０．０１７，而其他各变量的一个标准扰动的修正没有影响上证指数在第一期的增减，但在后面几期在沪深３００指 数的增减有一定影响，并且各序列对沪深３００指数的脉冲相应逐渐增强，并且在第四期以后逐渐稳定。浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析 表４．７沪深３００指数对各变量的脉冲响应表１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ １００．０１７０１１ ０．０１６２９２ Ｏ．０１５８３２ ０．０１５４７６ ０．０１５１５３ ０．０１４８６４ ０．０１４６０５ ０．０１４３７２ ０．０１４１６１ ０．０１３９７１０．００００００ ０．０００２７３ ０．０００８４１ ０．００１１７８ ０．００１４７２ ０．００１６９８ ０．００１８７２ ０．００１９９９ ０．００２０８８ ０．００２１４４０．００００００ ―０．００１４１２ 一Ｏ．００１１２９ ―０．００１０６６ 一Ｏ．００１０２０ －０．０００９９２ －０．０００９７９ －０．０００９７８ －０．０００９８８ ―０．００１００８０．００００００ ０．００１４０９ ０．００１９４９ ０．００２５１９ ０．００３０３４ ０．００３５１３ ０．００３９５８ ０．００４３７３ ０．００４７６１ ０．００５１２４０．００００００ ０．０００４８０ ０．０００３２０ ０．０００１５１ ―９．５８Ｅ一０６ ―０．０００１６６ －０．０００３２０ －０．０００４７０ ―０．０００６１８ ―０．０００７６３０．００００００ ０．０００１７１ ０．００１０２１ ０．００１６９２ ０．００２２６２ ０．００２７４４ ０．００３１５０ ０．００３４８８ ０．００３７６９ ０．００３９９８下面分别给各变量一个正的单位大小的冲击，得到关于沪深３００指数的脉冲 响应函数图。在下列各图中，横轴表示冲击作用的滞后期间数（单位：每天）， 纵轴表示沪深３００指数的变化程度，图形表示脉冲响应函数，代表沪深３００指数对变量冲击的反应。从图４．２可以看出，当在本期给货币供应量一个冲击后（货币供应量增加）， 人民币汇率从第１期到第６期呈较大程度的上升趋势，第６期以后上浮程度逐渐下降，第９期以后沪深３００指数停止浮动，并且稳定在一个新的均衡水平。这说 明，通过货币供应量冲击，可以立即引起沪深３００指数在一定期间内发生变化， 并且没有任何时滞，但在第９期后，冲击作用会逐渐消失。图４．２货币供应量冲击引起的沪深３００指数响应图４．３是通货膨胀率的冲击引起的沪深３００指数变化的脉冲响应函数图。从中可以看出，ＣＰＩ与沪深３００指数呈反向波动，当ＣＰＩ过高时，产生通货膨胀政 府就会采取宏观调控，紧缩银根，市场上的流动资金减少。第２期沪深３００指数 呈上浮波动，此后，第２期到第３．５期沪深３００指数呈缓慢的上升趋势，第３．５期以后沪深３００指数稳定在一个新的均衡水平，但是整体低于调整前的水平。浙江人学硕＋学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析∞６ ∞５ ∞４ ∞３ ∞２ ∞１ ∞０ ∞１＼ 、――一叫２图４．３通货膨胀率冲击引起的沪深３００指数响应图４．４是道琼斯指数的冲击引起的沪深３００指数的脉冲响应函数图。从中可以看出，当在本期给道琼指数一个冲击后，从第１期到第２期沪深３００指数呈上浮波动，此后，波浮减小，第３期以后沪深３００指数呈稳定的上升趋势。２３４５６７８９１ ０道琼指数冲击引起的沪深３００指数响应图４．５是人民币汇率冲击引起的沪深３００指数的脉冲响应函数图。在本期给ＲＭＢ一个冲击后（增加），从第１期到第４．５期与沪深３００指数呈正向波动，其中第１期到第２期上浮波动，第２期到第４．５期下浮波动。从第４．５期开始与沪深３００指数呈反向波动。浙江大学硕士学位论文叩６ ∞５ 叩４ ∞３ 叩２ 叩１ ∞０ ∞１ 叩２１ ２ ３４沪深３００指数主要影响因素分析．一一４―――～～―、―＼、～５日７Ｂ９１０图４．５人民币汇率冲击引起的沪深３００指数响应图４．６是房价指数变化的冲击引起的沪深３００指数的脉冲响应函数图。从图中可以看出，当在本期给房价指数一个冲击后，从第１期到第２期沪深３００指数 呈小浮波动，甚至没有波动．此后第２期以后沪深３００指数呈稳定的上升趋势。∞６叩５ ∞４∞３叩２ 叩１ ∞０ 叩１ ∞２１◆２ ３ ４ ５ ５ ７ 日 ｇ１口图４．６房价指数冲击引起的沪深３００指数响应４．３．２沪深３００指数的方差分解及分析一个时间序列预测的误差方差是自身扰动及系统其他扰动项共同作用的结 果，冲击分解的目的就是要将系统的均方差（Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）分解成各个变量 冲击所做的贡献。因此，本文利用方差分解（Ｖａｒｉａｎｃｅ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）技术分析各 个变量对沪深３００指数的贡献率。方差分解的结果如下表所示：浙江入学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析 表４．８沪深３００指数的方差分解表沪深３００指 时期ｌ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ １０ Ｓ．Ｅ． ０．０１７０１ｌ ０．０２３６４５ ０．０２８５７８ ０．０３２６７９ ０．０３６２６４ ０．０３９４９４ ０．０４２４６５ ０．０４５２３５ ０．０４７８４７ ０．０５０３２９货币供应 成长率０．００００００ ０．０１３２８６ ０．０９５６２６ ０．２０３０４０ ０．３２９６５９ ０．４６２８７４ ０．５９４６８４ ０．７１９４２１ ０．８３３４９２ ０．９３４８４５数１００．００００ ９９．２２８３２ ９８．６２３８７ ９７．８４６８８ ９６．９１８６０ ９５．８７８０９ ９４．７６２４８ ９３．６０２３８ ９２．４２１６８ ９１．２３８３９通货膨胀率 道琼斯指数 人民币汇率０．００００００ ０．３５６７１１ ０．４００２８９ ０．４１２５１２ ０．４１４１３４ ０．４１２２５０ ０．４０９７０７ ０．４０７８０４ ０．４０７１６６ ０．４０８１００ ０．００００００ ０．３５５２２５ ０．７０８３６７ １．１３６０４６ １．６２２５４４ ２．１５９３１６ ２．７３６６３９ ３．３４６１７０ ３．９８０７４０ ４．６３４３３２ ０．００００００ ０．０４１２３３ ０．０４０７４４ ０．０３３２８６ ０．０２７０３７ ０．０２４５７１ ０．０２６９２７ ０．０３４５３３ ０．０４７５３３ ０．０６５９２４房价指数０．００００００ ０．００５２２２ ０．１３１１００ ０．３６８２３５ ０．６８８０２１ １．０６２８９５ １．４６９５５９ １．８８９６９６ ２．３０９３８５ ２．７１８４０５表中标准差表示沪深３００指数在将来不同时期的预测误差。表中数字表示今 后一期的预测误差为０．０１７０１１，今后二期的预测误差为０．０２３６４５，以此类推。 这种预测误差是由于修正项的现在值或将来值的变化造成的。还可以看出，沪深３００指数除了受自身波动影响外，货币供应成长率的波动对沪深３００指数的影响在以后各期逐渐增大，最大达到０．９３％。通货膨胀率波动对沪深３００指数的影响 从第三期开始达到稳定，保持在０．４％左右。道琼斯指数的波动对沪深３００指数的影响在以后各期逐渐增大，最大达到４．６３％。人民币汇率波动对沪深３００指数波动的贡献相对稳定，维持在０．０３％Ｎ ０．０４％，最后两期有明显增大，达到０．０６６％。房价指数对沪深３００指数波动的贡献不断增大，最高达到２．７％。这些结果与我们脉冲响应函数的分析结论也是一致的。 用图形表示如下：从图４．７到图４．１１分别表示货币供应成长率ＭＳ、通货 膨胀率ＣＰＩ、道琼斯指数ＤＯＷ、人民币汇率ＲＭＢ和房价指数ＨＰ的方差分解图。 各图中横轴表示滞后期间数，纵轴表示该变量对沪深３００指数变动的贡献率。浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析图４．７货币供应成长率方差分解图图４．８通货膨胀率方差分解图图４．９道琼斯指数方差分解图浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析图４．１０人民币汇率方差分解图图４．１ｌ房价指数方差分解图４．３．３本节小结本节脉冲相应函数和方差分解的结果表明，货币供应成长率的变化对股价指数有显著影响，货币政策对股票市场的传导是畅通的。我国宏观产业经济对股票市场有决定性的作用。我国市场与国际主要市场存在联动关系，不是相分离的。 汇率、房价指数和通货膨胀率与股价指数之间存在稳定均衡关系。４．４模型预测基于以上分析，本文给出如下二次方程预测模型：浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析ＬＮＹ＝Ｃ（１）＋Ｃ（２）木ｘ１＋ｃ（３）木Ｘ２＋Ｃ（４）木ＬＮＸ３＋Ｃ（５）乖Ｘ４＋Ｃ（６）木Ｘ１木Ｘ２＋Ｃ（７）水Ｘ１ 宰ＬＮＸ３＋Ｃ（８）牛Ｘ２木ＬＮＸ３＋Ｃ（９）木Ｘ１幸Ｘ４＋Ｃ（１０）木Ｘ２宰Ｘ４＋Ｃ（１１）牟Ｘ１木Ｘ１ ＋Ｃ（１２）宰Ｘ２宰Ｘ２＋Ｃ（１３）木ＬＮＸ３木ＬＮＸ３＋Ｃ（１４）牛ＬＮＸ５上式中Ｙ是指变量ＳＨＳＺ３００，Ｃ（１）到Ｃ（１４）表示常数项，ｘ１到Ｘ５分别表示变量ＭＳ、ＣＰＩ、ＲＭＢ、ＨＰ和ＤＯＷ。 下图表示沪深３００指数的预测及残差波动，横轴表示时间，右边纵轴表示沪深３００指数的对数值，左边代表残差波动的范围。图４．１２沪深３００指数预测及残差波动图此模型已预测央行宏观调控货币政策、房价、人民币汇率、通货膨胀率及美国道琼斯指数对样本期内每日沪深３００指数、权重股、金融房地产、能源等营 运股价影响。 ２００７年６月，此模型应用于预测次贷危机和房地产泡沫。房价持续滑落，带动美国经济进入不景气，影响美股，而美股带动国际股市进入熊市，金融、房地产、 高科技、石油石化等高价权重股首当其冲，暴跌五成以上。我国通货膨胀率高达 ６．９％，迫使央行采取紧缩货币政策，六次加息，十次提高准备率至１５．５％。２００７ 年９月预测美元贬值、房价继续滑落，美国经济进入衰退，我国经济增长随之放缓。 对于未来，为防止高通膨，我国央行宏观调控力度将继续加大，并会延续至 今年夏季，中国房地产与股市泡沫面临破灭，房价跌三到五成，沪深３００指数四 月仍在３０００－３５００点之间震荡，探底筑底。今年二季度将在３５００到４４００点之间 震荡，下半年会上涨到４５００点。浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析５结论分析及政策建议５．１结论分析本文对沪深３００指数的影响因素进行了实证分析，将货币供应成长率、通货 膨胀率、道琼斯指数，人民币汇率以及房价指数等纳入模型，通过单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验来对模型进行识别。并进一步进行脉冲响应分析 和方差分解，给出预测结果。文章主要得出几点结论：（１）从整体来看，我国宏观行业经济对股市具有决定性影响。股票市场是宏观经济的“晴雨表”。（２）货币政策对股市的传导渠道是畅通的。货币政策力度对股票市场有显著影响。（３）通货膨胀率变化与股价指数负相关，初期影响幅度较大，随后作用减缓。（４）人民币汇率变化与股价指数初期正相关，随后负相关。 （５）房价指数价格对股价指数有明显的提升和促进作用。 在房价高涨，房地产行业景气时，居民将多于财富投资于房地产，加之一些 外部因素的影响，共同推动房地产价格进一步上涨，从而投资者获得较高的投资回报。于是将投资回报进一步投资股市，股市流动资金进一步增加，推动股指进 一步上扬。而一旦房价下跌，房市，股市均受到影响，财富效应被挤出。 （６）我国股市与国际主要市场并没有分离，其他市场指数与我国股价指数呈现明显联动。５．２政策建议（１）充分重视央行货币政策和宏观调控房地产价格对股市的调节作用。 中央银行的货币政策对股票价格有直接的影响。货币政策是政府重要的宏观 调控政策，中央银行通常采用存款准备金制度、再贴现政策、公开市场业务等货币政策手段调控货币供应量，进而影响股票价格。当央行放松银根、增加货币供 应，资金面较宽松时，大量游资需要新的投资机会，股票成为理想的投资对象。一旦资金进入股市，引起对股票需求的增加，立即促使股价上升。反之，则需求 减少，交易萎缩，股价下跌。货币供应成长率从２００５年１３％增加到２００７年１９％， 推动股价指数由９２０点上涨到５０００点． 另外，监管层要关注资产价格的上涨，尤其是房地产价格的上涨对股市的影 响。房地产行业的关联度极大，能够显示对宏观经济运行状况的敏感性和超前性， 是经济发展状况的指向标，具有先导性。房地产行业产业链较长，联系到一大批 相关产业，涉及面广，关联效应强。在通货膨胀情况下，房地产等不动产的价格浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析会提高，不动产市场上的收益率上升。房产市场上的高收益导致股票市场上收益要求提高，投资者会实现投资类型的转化，将房地产市场上获得的回报在投资于股票市场，推动股价指数上涨。所以相关部门在制定股市调整政策时，应充分考虑对房地产行业的调控。（２）探究股票市场价格形成机制，将模型应用于投资实践和风险预警 分析股价指数影响因素绝对不是一个对以往历史数据进行分析而得出简单 结论的过程，更重要的是去分析股票市场影响因素内在的因果关系，及深层次的 价格形成机制。此模型精确给出货币供应成长率、通货膨胀率、人民币汇率、房价指数及道琼斯指数与我国沪深３００指数之间的因果关系。掌握这种因果关系，可以运用于证券价值投资分析，整合宏观、行业及上市公司业绩，把握投资先机。同时，可以及时利用指数的变化进行风险对冲，进行风险预警。 （３）人民币汇率应避免大幅波动，保持稳步小幅升值，避免金融危机。 从宏观角度来看，汇率波动对股市的影响主要取决于一国国际贸易在国民经济中的重要性与一国的进出口额的不平衡程度。同时，一国国际贸易的结构也将 在很大程度上决定汇率变动对宏观经济及对股市的影响。关于人民币汇率一股市的关系，一般误解是两者负相关，其实应该分两阶段来分析。２００５年我国实行 人民币汇率改革，实行一揽子货币政策，人民币稳步升值，这是既定的政策，从而导致热钱进入股市，大幅增长。在汇率升值的第一年，出口可能会有所减少， 但是会使国内产能过剩的情形更加严重，使得价格下跌，甚至出现通货紧缩。而 在后期，价格下跌会抵消汇率升值对真实价格的影响，经常账户的顺差又会回到 以前的水平，甚至比以前的水平更高。所以，大幅升值会使国内经济付出巨大的代价，而结构性的问题却不能因此而得到解决。日本九十年代的金融危机便是由 于日元短时间的大幅升值造成。因此，人民币的升值不能一步到位，应以小幅、 主动、可控的灵活方式升值。浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响因素分析参考文献【１］Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ，Ｔ．ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＡｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ Ｈｅｔｅｒｏｓｋｅｄａｓｔｉｃｉｔｙ ＧＡＲＣＨ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＥｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ，１９８６，２０（２）：２５－３０ ［２］Ｃｏｖｅｒ，Ｊ．Ｐ．Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｓｈｏｃｋｓ［Ｊ］．Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ ＪｏｕｒｎａｌＥｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ ａｎｄ ＮｅｇａｔｉｖｅＭｏｎｅｙＳｕｐｐｌｙｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９９２，１０７（４）：１２６１－１２８２ｏｆ ｔｈｅ Ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ ｆｏｒ Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｔｉｍｅ【３］Ｄｉｃｋｅｙ，Ｄ．Ａ．＆Ｆｕｌｌｅｒ，Ｗ．ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＳｅｒｉｅｓ ｗｉｔｈａＵＩｌｉｔｅＲｏｏｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，１ ９７９，７４（３６６）：４２７―４３ １ ［４］Ｄｉｍｉｔｒｏｖａ，Ｄ．Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｔｏｃｋ ｐｒｉｃｅｓａｎｄｅｘｃｈａｎｇｅ ｒａｔｅｓ：ｓｔｕｄｉｅｄ ｉｎＭｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ Ｍｏｄｅｌ”［Ｊ】．Ｐｏｌｉｔｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏｍｙ，２００５，Ｉ ４（８） ［５］Ｅｎｇｅｌ，Ｒ．Ｆ．＆Ｇｒａｎｇｅｒ．Ｃ．Ｗ．Ｊ．Ｃｏｎｉｎｔｒｇｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｒｒｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｅｓｔｉｎｇ Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃａ，１９８７，５５（３）：２５０―２７６ ［６］Ｅｎｇｅｌ，Ｒ．Ｆ．＆Ｇｏｎｚａｌｏ，Ｊ．ＴｈｅＦｒｅｑｕｅｎｃｙＶｏｌａｔｉｌｉｔｙ Ｓｐｌｉｎｅ－ＧＡＲＣＨＭｏｄｅｌ ｆｏｒＬｏｗａｎｄＩｔｓ Ｇｌｏｂａｌ ＭａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃＣａｕｓｅｓ［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｐａｇｅｓ．ｓｔｅｍ．ｎｙｕ．ｅｄｕ／－ｒｅｎｇｌｅ／，２００６．０８．１２［７］Ｅｎｇｌｅ，Ｒ．Ｆ．ＡｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅＳｐａｃｅｄＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ Ｄｕｒａｔｉｏｎ：Ａ Ｎｅｗ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ＩｒｒｅｇｕｌａｒｌｙＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎ Ｄａｔａ［Ｊ】．Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃａ，１９９８，６６：１ １２７―１ １６２ｏｆ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｎｄ［８］Ｅｎｇｌｅ，Ｒ．Ｆ．＆Ｋｏｚｉｃｋｉ，Ｓ．Ｔｅｓｔｉｎｇ ｆｏｒ Ｃｏｍｍｏｎ Ｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌＥｃｏｎｏｍｉｃ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，１ ９９３，１ １：３６９―３８０［９］Ｅｎｇｌｅ，Ｒ．Ｆ．１１１ｅ Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ６８：１．２２ｏｆＵｌ仃ａ Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄａｔａ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃａ，２０００，［１ Ｏ］Ｆａｉｒ，Ｒ．Ｃ．Ｓｈｏｃｋ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｎｓｔｏｃｋｓ，ｂｏｎｄｓ，ａｎｄｅｘｃｈａｎｇｅ ｒａｔｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｔｅｍａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｎｅｙ ａｎｄ Ｆｉｎａｎｃｅ，２００３，２２（１）：３０７―３４１［１１］Ｆａｍａ，Ｅ．Ｅ＆Ｆｒｅｎｃｈ，Ｋ．Ｒ．Ｔｈｅｃｒｏｓｓ－ｓｅｃｔｉｏｎ ｏｆｅｘｐｅｃｔｅｄ ｓｔｏｃｋｒｅｔｕｍｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｍａｌ ｏｆＦｉｎａｎｃｅ，１９９２，ＸＬＶＩＩ（２）：３５－３７ ［１ ２］Ｆａｍａ，Ｓｔｏｃｋｓ ｒｅｔｕｒｎｓ，ｅｘｐｅｃｔｅｄ ｒｅｔｕｒｎｓ，ａｎｄ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ，１９９０，７（４）：５４５－５６５ ［１３］Ｆｒｉｅｄｍａｎ，Ｍ．＆Ｓｃｈｗａｒｔｚ，Ａ．ＭｏｎｅｙＥｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，１９６３，４５（１）：３２―６４ａｎｄ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｒｅａｌａｃｔｉｖｉｔｙ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｙｃｌｅｓ［Ｊ］．Ｒｅｖｉｅｗｏｆ［１ ４］Ｈｏｍａ，Ｋ．Ｔ１１ｅＳｕｐｐｌｙ ｏｆ Ｍｏｎｅｙ ａｎｄ Ｃｏｍｍｏｎ ＳｔｏｃｋＰｒｉｃｅｓ［Ｊ】．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｅ，１９９１，１６（２）：２８－３０ ［１ ５］Ｈｕａｎｇ，Ｗ．＆Ｚｈａｎｇ，Ｆ．Ｌ．ＰｒｏａｃｔｉｖｅＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＣｏｍｍｏｄｉｔｙ，ＦｉｎａｎｃｉａｌＦｕｔｕｒｅｓ，Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ Ｐｒｉｃｉｎｇ ｆｏｒ Ｃｒｉｓｉｓ，Ｒｉｓｋｓ ｅａｒｌｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００７：２ １．２４ｗａｒｎｉｎｇ［Ｃ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｐｅｋｉｎｇ浙江大学硕十学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ Ｃｏｍｍｏｄｉｔｙ，Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｆｕｔｕｒｅｓ，［１ ６］Ｈｕａｎｇ，Ｗ．＆Ｚｈａｎｇ，Ｆ．Ｌ．ＰｒｏａｃｔｉｖｅＤｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ ＰｒｉｃｅｓＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ，Ｇｌｏｂａｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ Ｓｃａｎｄａｌ Ｃｙｃｌｅｓ，Ｃｒｉｓｉｓ ｅａｒｌｙＴａｉｗａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００６：５－７ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎ Ｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｖｅｃｔｏｒ Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｐｒｅｓｓ，１ ９９５：２８－３２ｗａｒｎｉｎｇ［Ｃ］．Ｔａｉｐｅｉ：Ｎａｔｉｏｎａｌ【１ ７］Ｊｏａｎｓｅｎ，Ｓ．Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ－ｂａｓｅｄＭｏｄｅｌｓ［Ｍ］．Ｌｏｎｄｏｎ：Ｏｘｆｏｒｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ［１ ８］Ｋｗｏ，Ｃ．＆Ｓｈｉｎ．Ａ，Ｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ａｎｄａｎｄ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔｃａｕｓａｌｉｔｙ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃ ｖａｒｉａｂｌｅｓｒｅｔｕｒｎｓ［Ｊ］．ＧｌｏｂａｌＦｉｎａｎｃｅ Ｊｏｕｒｎａｌ，１ ９９９，１ ０（２）：７ １．８４ｏｎ［１ ９］Ｌｉｕ，Ｃ．＆Ｌｕ，Ｌ．Ｗ．Ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃｔｈｅ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｆ ＶＡＲＡｎａｌｙｓｉｓｔｈｅ ＦＤＩ’Ｓ Ｔｉｍｅ ｌａｇ Ｅｆｆｅｃｔ ｕｎｄｅｒＭｏｄｅｌ［Ｊ】．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ＆ＴｅｃｈｎｉｃａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００６，１ ０（３）：２ １―２５【２０］Ｍａｔｈｕｒ，Ｌ．Ｋ．＆Ｍａｔｈｕｒ，Ｉ．Ａｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅＷｅａｌｔｈ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｇｒｅｅｎ ＭａｒｋｅｔｉｎｇＳｔｒａｔｅｇｉｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ［２ｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓＲｅｓｅａｒｃｈ，２０００，５０（２）：１９３－２００ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ１］Ｍａｙｓａｍｉ，Ｋ．Ａ．Ｖｃｔｏｒ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅｒｒｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎＲｅｖｅｉｅｗ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄ Ｆｉｎａｎｃｅ，２０００，９（２）：７９―９４Ｒｅｓｅｒｖｅ Ｂａｎｋ［２２］Ｍｃｃａｎｄｌｅｓｓ，Ｇ Ｔ．＆Ｗｅｂｅｒ，Ｗ．Ｅ．Ｓｏｍｅ Ｍｏｎｅｙ Ｆａｃｔｓ［Ｊ］．Ｆｅｄｅｒａｌ ｏｆＭｉｎｎｅａｐｏｌｉｓ Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ Ｒｅｖｉｅｗ，ｌ ９９５，１９（３）：２－１１【２３］Ｍｕｋｈｅｒｊｅｅ，Ｎ．ＤｙｎａｍｉｃＪａｐａｎｅｓｅ ｓｔｏｃｋｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎ ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｎｄ ｔｈｅｍａｒｋｅｔ［Ｊ］．Ｔｈｅ Ｊｏｕｍａｌｒｅｓｅａｒｃｈ，１９９５，１８（２）：２２３―２３７ａ Ｆａｃｔｏｒ［２４］Ｎｇ，Ｖ．，Ｒｏｔｈｓｃｈｉｌｄ，Ｍ．＆Ｅｎｇｅｌ．Ｒ．Ｆ．ＡｓｓｅｔＰｒｉｃｉｎｇ ｗｉｔｈＡＲＣＨ ｏｆＣｏｖａｒｉａｎｃｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ：Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｅｓｔｉｍａｔｅｓ ｆｏｒ Ｔｒｅａｓｕｒｙ Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ，１９９０，４５：２１３．２３７Ｂｉｌｌｓ［Ｊ】．Ｊｏｕｒｎａｌ【２５］Ｒｅｉｌｌｙ，ＥＫ．＆Ｂｒｏｗｎ，Ｋ．Ｃ．Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｐｏｒｔｆｏｌｉｏ Ｐｒｅｓｓ，２００２：２３８－２４５ Ｐｒｅｓｓ，１９９０：ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｃｈｉｎａ Ｃｉｔｉｃ 【２６］Ｓｉｍｓ，Ｃ．Ａ．Ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｓ５０一５２ ａｎｄＲｅａｌｉｔｙ［Ｍ］．Ｌｏｎｄｏｎ：Ｃｌａｒｅｎｄｏｎ［２７］Ｓｐｒｉｎｋｅｌ，Ｂ．Ｍｏｎｅｙ ａｎｄＳｔｏｃｋＰｒｉｃｅｓ［Ｍ】．Ｈｏｍｅｗｏｏｄ，１９９４：２３０－２３２【２８］保罗．萨缪尔森．经济学［Ｍ］．北京：华夏出版社，１９９９：２５０―２５１ ［２９１｛ｆｌ特西马斯．数据、模型与决策［Ｍ］．北京：中信出版社，２００２：１２７－１３０ ［３０］陈国伟，夏门．人民币实际汇率的变动对总产出影响的实证分析［Ｊ］．经济科学，２００２，４（１）：１９―２０［３１］陈六傅，刘厚俊．人民币汇率的价格传递效应一基于ＶＡＲ模型的实证分析［Ｊ］．金融研究，２００７，４（１）：４―７ ［３２］陈守东，韩广哲，荆伟主要股票市场指数与我国股票市场指数问的协整分析 ［Ｊ］．数量经济技术经济研究，２００３．５ ［３３］陈雁云，何维达．人民币汇率与股价的ＡＲＣＨ效应检验及模型分析［Ｊ］．集美浙江大学硕士学位论文沪深３００指数主要影响冈素分析大学学报（哲学社会科学版），２００６．１［３４］高铁梅．计量经济学分析方法与建模：Ｅｖｉｅｗｓ应用及实例［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００６：９２－１０８［３５］顾岚，刘长标．中国股市与宏观经济基本面的关系［Ｊ］．数理统计与管理，２００１，３：４１―４５［３６］胡波，吴昼平和沈叶丹．宏观经济变量与股价指数的协整关系分析［Ｊ］．北京科技大学学报（社会科学版），２００７．３：２３－２４ ［３７］胡月晓．宏观研究：流动性对股价影响不确定 ［ＥＢ／０Ｌ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｏｐｃｊ．ｃｏｎｌ／ｌｌｔＩＩｌｌ／３／ＨＧＳＤ／２００８０２２８／６８ １ ２７．ｓｈｔｍｌ，２００８．０２．２８ ［３８］黄华南．前瞻决策资产价格机制操作模拟 【ＥＢ／０Ｌ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｓａｗｈ．ｃｏｍ／ｃｈｈｍ．ｈｔｍｌ，２００８．０３．２０ ［３９］克劳伊．风险管理［Ｍ］．北京：北京大学出版社，２００５：２２１－２３１ 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