貨幣政策對股市的影響對稱嗎？

摘 要：本文將預期理論引入貨幣政策和股市關系研究中，分別采用帶啞變量的線性回歸模型和擴展的馬爾可夫轉換模型考察未預期到的貨幣政策對股市影響。研究結果顯示：未預期到的貨幣政策對股市的影響存在明顯的非對稱性，即熊市時能夠對股市產生顯著的影響，而牛市時這種影響較弱且不顯著，投資者情緒和借貸約束是造成非對稱性的原因。

關鍵詞：貨幣政策；馬爾可夫轉換模型；預期效應；非對稱效應

中圖分類號：F832.51 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2014）08-0004-06 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2014.08.01

一、引言

自改革開放以來，我國越來越依賴運用貨幣政策對宏觀經濟進行調控。同時，我國股票市場也在這一期間內不斷發展和完善，其在經濟發展中的作用以及在人們日常生活中的地位日益凸顯，股票市場的波動不僅影響宏觀經濟的發展，而且還關系著眾多投資者個人財富的增減。因此，研究貨幣政策對股票市場的走勢會產生怎樣的影響，產生多大的影響，以及進一步研究這種影響是否對稱，不僅是廣大投資者進行投資時需要關注的問題，而且對于貨幣當局判斷金融市場運行狀況和制定宏觀經濟政策也具有重要意義。

貨幣政策對股票收益的影響是金融研究的中心議題之一，也是貨幣政策理論的核心內容。早在20世紀70年代，國外學者就開始研究貨幣政策對股票收益的影響。已有文獻主要從貨幣供應量和利率兩方面進行研究。Nozar和Taylor（1988）對美國的貨幣政策變量與股票市場收益之間的關系進行實證檢驗，結果表明貨幣供給量的變動能夠影響股票收益率，而利率和股票收益率之間卻沒有嚴格的相關關系[1]。Conover等（1999）發現股票收益率不僅對本國貨幣政策作出反應，而且還受美國貨幣政策的影響[2]。Rigobon和Sack（2004）利用異方差識別法研究美國貨幣政策對股市的影響，與傳統的事件研究法相比，該方法更有優勢，并發現短期利率的變化能夠對股市產生顯著的影響[3]。孫華妤和馬躍（2003）利用動態滾動式VAR方法，對我國1993年10月到2002年6月的數據進行研究，發現貨幣供給量對股票市場沒有影響，但利率能夠對股票價格產生顯著的影響[4]。

隨著研究的深入，國外的學者開始將預期理論引入貨幣政策和股票市場關系探討中。Bernanke和 Kuttner（2005）將利率期貨合約中的遠期利率作為利率分解工具，從聯邦基金目標利率中分離出未預期到的利率變動，并且發現未預期到的利率變動能夠影響股權溢價，從而對股價產生顯著影響[5]。鄒文理和王曦（2011）通過對貨幣供應增長率分解，發現預期到的貨幣供應量增長率對股票收益不產生影響，而未預期到的貨幣供應量的增長率能夠顯著影響股票收益率[6]。劉維奇和汪立平（2010）通過將我國政策利率分解成預期到的利率調整和未預期到的利率調整，分別研究了預期到的利率調整和未預期到的利率調整對股票收益率的影響，發現未預期到的利率調整能夠對股票收益率產生顯著的負向影響，而預期到的利率變化與股票收益率之間存在正相關關系[7]。

近來，關于貨幣政策對股票市場影響的探討中學者們開始關注以下兩點。第一，隨著計量方法的發展，眾多的非線性模型得以運用，經濟中存在著被廣泛證明的非線性關系促使學者開始思考能否在一個非線性框架下探討貨幣政策和股票收益率之間的聯系。第二，股票市場存在著典型的周期性波動特征，股市高漲（牛市）和下跌（熊市）兩種狀態不斷交替出現，那么在牛熊市時貨幣政策是否對股票收益率產生不同影響，即影響是否對稱。Chen（2007）分別運用線性模型和馬爾可夫轉換模型研究美國貨幣政策對股票收益率影響，發現非線性模型能夠更好的模擬貨幣政策對股市的影響，且牛熊市下貨幣政策對股票收益率的影響是不同的。在熊市時，貨幣政策能夠顯著影響股票收益率，而牛市時這種影響較弱且不顯著[8]。Kurov（2010）對美國股票市場研究也得到類似的結論[9]。國內關于貨幣政策對股票市場影響的非對稱性研究較少，鄭鳴等（2010）運用兩狀態馬爾可夫轉換的向量自回歸模型（MS-VAR）和脈沖響應分析，發現利用非線性模型是合理的，并且在不同市場狀態下貨幣政策對股票價格的影響效果在時間、方向和程度上表現不同[10]。曲春青和王乾乾（2013）利用MS（3）-VAR（2）模型，分別分析了股市在高虧損和高波動，高收益和低波動，低虧損和低波動三種狀態下，貨幣政策對股票收益率的影響。實證結果表明在高虧損，高波動的狀態下貨幣政策對股市的影響是顯著的，其余兩個狀態下這種影響并不顯著[11]。

通過對已有文獻的梳理，我們發現雖然存在關于貨幣政策對股市非對稱性影響的研究，但是研究中卻忽略了市場預期這一因素，本文將兩者結合，首先對預期效應進行檢驗，接著在預期效應的框架下研究非對稱性。這種做法排除了市場主體預期對非對稱研究產生的干擾，使結論更加準確和符合實際。其次，已有文獻一般僅采用非線性模型研究非對稱效應，而本文在采用非線性模型研究的基礎上，以線性模型進行穩健性檢驗，避免了運用單一模型所造成實證結果的偶然性。最后，本文結合相關領域的研究成果，對這種非對稱效應形成的內在機理予以解釋，而現有文獻一般僅給出實證結果，并沒有進一步研究造成非對稱性的原因。

二、數據選取與模型設定

（一）數據選取

本文選取1997年2月到2013年8月的月度數據為研究樣本，共199組數據，數據均來源于中經網統計數據庫。貨幣政策方面，由于貨幣供應量一直是我國貨幣政策首要的中間目標。本文采用廣義貨幣供應量（M2）的增長率作為貨幣政策的代理變量。首先需要采用census X12方法對M2去季節化，然后取M2的對數增長率，記為m2g。圖1給出了廣義貨幣供應增長率（m2g）的時間序列圖。股票收益率方面，選擇上證綜指和深證綜指這兩種具有代表性的股票價格指數作為研究對象，分別取其對數收益率，記為R1、R2。圖2分別給出了上證綜指和深證綜指月度收益率的時間序列圖。實證中所使用的數據都做了去百分號的處理。

（二）貨幣供應增長率的預測與分解

由于需要分析預期到的貨幣政策和未預期到的貨幣政策對股票收益率的影響，故將m2g分解成預期到的貨幣供應增長率和未預期到的貨幣供應增長率兩部分。與鄒文理和王曦（2011）采用的方法相同，本文采用自回歸移動平均模型（ARMA）對貨幣供應增長率進行預測和分解。

利用ARMA方法對貨幣供應增長率進行分解，首先要檢驗m2g的平穩性，本文采用ADF方法對m2g進行單位根檢驗，m2g為平穩的時間序列。通過對m2g的自相關和偏自相關系數的分析，確定自回歸滯后階數為3，從而建立了一個AR（3）模型，回歸的殘差為未預期到的貨幣供應增長率，記為m2gu，預期到的貨幣供應增長率為m2g減去m2gu，記為m2ge。

（三）馬爾可夫狀態轉換模型

Hamilton（1989）提出的馬爾可夫狀態轉換模型是一種非線性模型[12]，設Rt是股票指數收益率，下面考慮股指收益率的馬爾可夫轉換模型：

狀態變量St是一個不可觀測到的潛在虛擬變量，分別表示狀態依賴的均值和方差。兩狀態的馬爾可夫轉換模型中，St等于1或者2，當其等于1時，表示該時期系統處于狀態1，否則處于狀態2。假設不同狀態間的轉換服從一個固定轉移概率的馬爾可夫過程，固定轉移概率矩陣如下：

P=P11 P21P12 P22（2）

Pij=P（St=j|St-1=i），i，j=1，2

Pij表示從第i個狀態轉移到第j個狀態的概率，所以有P11+P12=1，P21+P22=1。Kurov（2010）利用馬爾可夫區制轉換模型對美國股市進行研究，發現美國股市可以被劃分為具有高收益和低波動特征的牛市以及具有低收益和高波動特征的熊市。本文應用這一模型于中國股市，股指收益率分別取R1和R2，采用極大似然法進行估計，結果如下：

表1顯示，當股市處于狀態1時，股指收益率的均值為負（上證綜指），或者為正（上證綜指），但是數值較小，方差也較小，這時股市處于低收益或虧損狀態，且波動性較小。當股市處于狀態2時，收益率的均值和方差都較大，這時股市處于高收益和高波動的狀態。與美國股市不同，對我國股市而言，低收益與低波動對應，高收益與高波動對應。一般來說均值收益率的大小是劃分牛熊市最重要的特征，因此取狀態1為熊市，狀態2為牛市。表1同時給出不同狀態之間的轉移概率，可以看出，對于滬市而言，系統維持在熊市的概率為0.98，由熊市轉移到牛市的概率是1-P11=0.02。根據固定狀態轉移概率可計算出每個狀態的平均持續期，熊市的平均持續期1/（1-P11）=59.90個月。系統維持在牛市的概率為0.96，那么其由牛市轉入熊市的概率為1-P22=0.04。牛市的平均持續期為1/（1-P22）=18.39個月。同樣可以計算出深市的狀態轉移概率和平均持續期。從平均持續期可以觀察出，在所選的期間內，熊市的平均持續期長于牛市，這與我國股市發展的實際情況是相符的。

三、實證分析

根據有效市場理論，我們知道股票價格只對新信息做出調整，并不會對提前預期到的信息做出反應，當然這些信息包括有關貨幣政策的信息，提出假設1：預期到的貨幣供應增長率對股票收益率不產生影響，未預期到的貨幣政策對其產生影響。根據Chen（2007）和Kurov（2010）的研究，未預期到的貨幣政策能夠通過影響投資者情緒和企業信貸能力，從而對股價產生影響，且貨幣政策對投資者情緒或者企業信貸能力的影響在不同的股市狀態下表現出明顯的非對稱性，提出假設2：未預期到的貨幣政策對股票收益率具有非對稱影響，即在牛市時貨幣政策對股票市場的影響不同于熊市。這兩個假設分別代表貨幣政策對股票市場影響的預期效應和非對稱效應，實證分析主要是圍繞這兩個假設進行。

探討預期效應和非對稱效應前，首先需要檢驗變量的平穩性，本文使用ADF方法對m2ge，m2gu，R1和R2予以檢驗，檢驗結果如表2所示。結果表明：在1%的顯著性水平下，四個變量均為平穩的時間序列，所以可以直接使用這四個變量構造線性模型和非線性模型對假設1和假設2進行檢驗。

（一）預期效應

下面探討預期到的貨幣政策和未預期到的貨幣政策如何影響股票收益率，這里采用線性回歸模型。

其中，使用普通最小二乘法對式（3）回歸（見表3）。

由表3可知，？酌1是預期到的貨幣供應增長率對股票收益率的影響，對于上證綜指，這一系數為7.25，對于深證綜指，這一系數為-9.73。但是兩者在10%的顯著性水平下均不顯著，所以預期到的貨幣供應量的增長率對股票價格不產生顯著的影響。？酌2是未預期到的貨幣供應量的增長率對股票收益率的影響，對于上證綜指，這一系數為1.79，對于深證綜指，這一系數為3.28，兩者均在5%的顯著性水平下顯著，事實上這兩者的P值均在2%左右，這說明未預期到的貨幣供應量的增加對股票收益率有顯著的正向影響，且對深市影響大于滬市。當未預期到的貨幣供應量增長率為正，即貨幣政策擴張，對股票市場是一種利好消息，股票收益率上升。未預期到的貨幣供應量為負，貨幣政策緊縮，這相當一種利空消息，股票收益率下降。

實證結果與有效市場理論以及宏觀經濟學的預期理論是一致的，由于人們的前瞻性行動，那些已經預期到的貨幣政策不會對真實經濟變量產生顯著的影響，只有未預期到的貨幣政策才能影響真實經濟變量。將這一理論應用于貨幣政策和股票價格關系的研究中，貨幣政策實施前，股票價格中已經包含了那些預期到的貨幣政策信息，所以當貨幣當局真正實施這些貨幣政策時，股票價格并不因為這些預期到的貨幣政策發生變化或者只發生很小的變化。但是貨幣政策中未預期到的那部分對于投資者而言屬于新信息，投資者會根據這一信息調整投資行為，從而使股票價格發生波動。

（二）非對稱效應

探討貨幣政策對股票收益是否具有非對稱效應，必須對之前的馬爾可夫轉換模型進行擴展，這里需要加入貨幣供應增長率這一自變量。由于對預期效應的檢驗中已知只有未預期到的貨幣政策才能對股票收益率產生顯著影響，所以這里取m2gu作為自變量。擴展的馬爾可夫狀態轉換模型表述如下：

依賴于一個不可觀測的區制變量St；？茁1表示在狀態1（熊市）情況下，未預期到的貨幣政策對股票收益率的影響；？茁2表示在狀態2（牛市）的情況下，未預期到的貨幣政策對收益率的影響。式（4）的回歸結果如下：

首先觀察熊市時未預期到的貨幣政策對股票收益率的影響。對于上證綜指而言，？茁1為1.36，在5%的顯著性水平下顯著；對于深證綜指來說，？茁1為2.31，在1%的顯著性水平下顯著。這說明無論滬市或深市，熊市時未預期到的貨幣政策能夠對股票收益率產生顯著的正向影響，并且未預期到的貨幣政策對深市股票收益率產生的正向影響大于滬市。下面再來觀察牛市時貨幣政策對股票收益率的影響。對上證綜指而言，？茁2為2.34，對深證綜指而言，？茁2為7.45，但是兩系數在10%的顯著性水平下均不顯著。所以無論滬市或深市，在牛市行情下，未預期到的貨幣政策對股票收益率不產生顯著影響。

馬爾可夫轉換模型中，牛市和熊市兩狀態的劃分是由該模型自身決定的，為了確保有關非對稱性實證結果的穩健性，本文采用另一種方法予以檢驗，即通過事先觀察劃分牛熊市，然后采用帶虛擬變量的線性回歸模型探討貨幣政策和股票收益之間的非對稱關系。將過去幾期股指平均收益率作為劃分牛熊市的依據，定義 為滯后k階股票收益率的移動平均值，即 = 。定義一個啞變量Dt，若 >0，則Dt為1，否則為0。考慮如下的線性回歸模型：

Rt=？滋t+？姿0m2g +？姿dDt×m2g +？著t（5）

？姿0是在熊市時未預期到的貨幣政策對股票收益率的影響，？姿1=？姿0+？姿d是牛市時未預期到的貨幣政策對股票市場的影響，k分別取3，5和7，估計結果如表5所示。

由表5可知，在熊市中，對上證綜指收益率R1，無論k= 3、5或7，？姿0均為正且在2與3之間，而且除了k=3，？姿0在5%的水平下顯著之外，其余系數均在1%的顯著性水平下顯著。對深證綜指收益率R2而言，均為正且在4與6之間，且在1%的顯著性水平下顯著。這說明在熊市時，未預期到的貨幣政策能夠對股票收益率產生顯著的正向影響。在滬市未預期到的貨幣供應量每增加1個百分點，股指收益率增加2至3個百分點。在深市未預期到的貨幣供應量每增加1個百分點，股票市場的收益率增加4至6個百分點，所以可知未預期到的貨幣政策對深市的影響大于滬市。在牛市中，對上證綜指收益率，？姿1雖然為正，但數值都較小，且在10%的水平下均不顯著。對深證綜指收益率，除了k=3的情況下，？姿1在10%的水平下顯著，其余均不顯著。從整體來看，仍可以得出牛市時未預期到的貨幣政策對股票收益率不產生顯著影響的結論。

實證檢驗結果與Chen（2007）對美國貨幣政策和股票收益率非對稱關系的研究結果是一致的。雖然中國與美國股票市場存在著制度差異和發展水平的差距，但兩個國家的實證檢驗均表明貨幣政策對股市存在非對稱影響，所以必定存在某種因素使得貨幣政策在牛市時對股票市場不起作用或者起很小的作用，而在熊市時對股票市場產生顯著的影響。但目前并沒有文獻對非對稱性產生的原因以及其作用機理進行系統的闡述，筆者通過對相關文獻的分析與延伸，認為投資者情緒和借貸約束是造成非對稱效應存在的兩個主要原因。

第一，投資者情緒的影響。在不同的股票市場狀態下貨幣政策能夠對投資者情緒產生不同影響，Kurov（2010）認為熊市中擴張的貨幣政策對投資者情緒的影響大于牛市，而投資者情緒會影響股票的收益率，所以可能是由于投資者情緒造成貨幣政策對股票價格影響的非對稱性。Kurov（2010）并沒有進一步解釋為什么牛熊市下貨幣政策能夠對投資者情緒產生不同的影響。這里推測，由于在牛市時，市場行情好，投資可獲得較高的收益率，投資者情緒原本就高漲，所以即使實施擴張的貨幣政策也不能較大的提高投資者情緒。在熊市時，投資者情緒低落，這時實施擴張的貨幣政策能夠明顯地增強投資者信心，提高投資者情緒。

第二，借貸約束的影響。由于經濟生活中存在著信息不對稱問題，金融中介機構和金融市場的投資者就會面臨道德風險。金融中介一般會要求企業提供抵押物以防范道德風險，抵押物的價值越高，企業從中介機構獲取貸款的能力越強。在投資者面臨道德風險時，一般要求一個更高的溢價水平。Almeida和Campello（2007）發現企業獲得信貸能力越強，投資者所要求的溢價水平越低，即企業獲得信貸的能力對股票收益率產生影響[13]。一般在熊市下，市場行情差，企業資產價值較低，獲得信貸的能力較差，從而不得不支付一個較高水平的融資溢價。如果此時央行實行擴張的貨幣政策，企業獲得信貸的能力會顯著提升。而牛市下企業就有較好的信貸能力，即使實施擴張的貨幣政策，企業信貸能力也不會明顯提高。因此在牛熊市下貨幣政策能夠通過銀行信貸對企業在資本市場上融資的成本產生不同影響，進而導致非對稱效應的存在。

四、結論及建議

本文基于1997年2月到2013年8月的數據，首先利用馬爾可夫狀態轉換模型對我國股票市場進行模擬，發現馬爾可夫轉換模型能夠較好的捕捉到我國股票市場的兩狀態（牛市和熊市）轉換特征。其次，我們將貨幣供應增長率劃分為預期到的和未預期到的貨幣供應增長率兩部分，線性回歸結果表明，預期到的貨幣政策對股市產生很小且不顯著的影響，而未預期到的貨幣政策能夠對股市產生顯著的正向影響，這一結果符合有效市場假說以及預期理論。基于預期效應的研究，進一步分析了非對稱效應，運用擴展的馬爾可夫轉換模型和帶啞變量的線性回歸模型進行研究，實證結果表明，在牛市中，未預期到的貨幣政策對股票收益率不產生影響，而在熊市中，未預期到的貨幣政策對股票市場產生顯著的影響，并且提出投資者情緒和借貸約束是造成非對稱效應的主要原因。

基于以上的結論，本文分別針對投資者和貨幣當局提出幾點建議。對于投資者，由于我國股票市場存在明顯的狀態轉換特征，投資者可以根據狀態轉移概率和平均持續期等指標，選擇適合的投資策略和投資時點，從而達到規避風險，牟取收益的目的。其次，綜合預期效應和非對稱效應，可知在熊市時，未預期到的貨幣政策能夠對股市產生影響，投資者可以據此構建投資組合。但需要注意的是投資者不能盲目根據自己預期的貨幣政策進行投資，因為如果這一政策也能夠被市場上其他投資者預期到，那么即使預期的貨幣政策被證明是正確的，投資者也不能獲得超額收益。由此可見，雖然貨幣政策與股票市場存在一定的聯系，但是投資者想要利用這種聯系牟取超額收益還是存在著眾多的限制。對貨幣當局而言，在制定和執行貨幣政策時，應該考慮投資者對貨幣政策的預期以及股市所處的狀態。當央行期望通過貨幣政策達到干預股票市場的目的，只有貨幣政策是出乎投資者預料的以及股市處于熊市的情況下，央行才能達到其政策意圖。如果央行期望通過貨幣政策達到除穩定資本市場的其他目標時，如促進就業，穩定物價。在股市處于牛市或者該項貨幣政策已被市場預期到的情況下，央行無需考慮該項政策對股市的影響。

本文已經在前人的基礎上進行了擴展，但是仍有一些不足。首先，本文僅從貨幣供應量進行研究，但是貨幣政策的中間目標除了貨幣供應量外還有短期利率，今后的研究可以考慮采用短期利率這一指標。其次，關于貨幣供應增長率的預測與分解采用的是自回歸模型，但是這種模型主要針對的是適應性預期，它假設經濟主體只是根據過去的貨幣供應量的信息對未來的貨幣供應量預測，而大多數情況下經濟主體作出的是理性預期，所以可以考慮其他方法預測和分解貨幣供應增長率。最后，本文提出了投資者情緒和融資約束是導致非對稱效應存在的可能原因，但是否由于這一原因導致非對稱性需要進一步實證檢驗。

（責任編輯：張恩娟）

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