貨幣市場與股票市場關系的實證研究

劉亞麗

摘 要：在金融市場中，貨幣市場和股票市場占據著非常重要的地位，研究兩者之間的關系能夠更好地幫助我們了解整個金融體系的運行機制，推動金融業和國民經濟的發展。為了研究貨幣市場和股票市場之間是否存在互動關系，互動關系又是如何展現的。本文選取了上證指數和不同層次的貨幣供給量作為變量，采用時間序列分析方法中的單位根檢驗，非平穩序列的因果關系檢驗，以及是否存在格蘭杰因果性檢驗等研究方法。研究發現變量間有著長期的協整關系，對此，本文提出了針對性的政策建議。

關鍵詞：貨幣供給量 流動性過剩 季節性調整 ADF檢驗 協整檢驗 Granger因果檢驗

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2017）03（c）-013-04

1 問題的提出

在金融市場中，貨幣市場和股票市場占據著非常重要的地位，研究兩者之間的關系能夠更好的幫助我們了解整個金融體系的運行機制，推動金融業和國民經濟的發展。從經濟學原理來說，貨幣供應量的變化會通過一些渠道對股票市場的供給和需求產生影響，從而使股價發生相應的變化。當我們從利率角度來看時，隨著貨幣供應量的增加，利率水平會隨著貨幣供應量的增加而下降，投資支出也會隨之增加。投資支出的增加會提高家庭收入水平，從而消費支出也會增加。在乘數作用下，消費支出的增加又會引發更高的產出和更多的公司利潤。公司利潤的提高會刺激股民購買更多的股票。股票作為一種商品，也要遵循供求理論。當股市上需求增加時，就會提高股票價格。從銀行的角度來說，如果貨幣供應量增加，那么現金支出就會較多，人們手上有了更多的貨幣，那么貨幣的邊際收益就會下降，從而使當前股票收益低于預期收益，而且如果手中持有的貨幣量超過日常交易的需要，就會有一部分貨幣流入股市尋求更高的收益。股票市場上的資金供給量上升，那么股票的需求量也會上升，從而使得股票的價格上升。

本文通過建立向量自回歸模型來考察上海股市價格與貨幣供應量間有沒有存在長期的均衡關系，如果有，那么他們之間的因果關系又是什么樣的呢？分析后給出相應的結論和政策建議，希望對我國貨幣市場和股票市場的發展能夠有所裨益。

2 文獻回顧

2.1 國外研究現狀

VAR模型（也叫向量自回歸模型）是計量經濟研究方法發展的一個重要里程碑，它是由Sims在1980年提出的。這個模型常用于預測相互聯系的時間序列系統以及分析隨機擾動對變量系統的動態影響。與以往研究方法最大的不同點是，這種方法通過把系統中的每一個內生變量，作為系統中所有內生變量的滯后值函數來構造模型，彌補了以往研究方法的缺陷，所以獲得了更為廣泛的應用。VAR模型被頻繁的用于分析不同類型的隨機誤差項對于系統變量的動態影響。

弗里德曼（1988）等人通過對高頻數據——月度數據進行分析發現m2和滯后階數為3的普通股平減指數有著反向的變動關系，而與當期的股票價格有著正向關系，而且正向關系要大于反向關系。Dhakal，Kandil，Sharma（1993）假設貨幣市場是均衡的，以此為基礎分析美國股價與貨幣供應量之間的關系，結果證明貨幣供應量變動通過資產替代效應，對股價變動具有顯著影響；在《股票市場》一書中，J.H.洛里和M.T.漢密爾頓利用美國1918～1970年的資料證明貨幣供應與股票價格之間也存在著密切關系；Spfinkel（1994）采用作圖的方法，發現貨幣供應量變動的最高值比股價要領先近4個月，最低值比股價領先大概2個月，也就是說，貨幣供應量雖然會對股市產生影響，但是有一段時間的滯后性。Pearce和Roley（1983）主要對1977年～1982年的周數據進行實證分析，他們的主要研究方向是非預期貨幣供應量的變化對股票價格的影響，從而發現非預期貨幣供應量的變動帶來股票價格向反方向變動。

2.2 國內目前研究現狀分析

目前從國內學者的研究方面來看，余元全（2004）在傳統的IS-LM模型中利用TSLS計量方法分析股票交易額和股價指數，從而發現股票市場對貨幣供應量的需求有比較弱的替代效應；李紅艷、汪濤（2000）檢驗了1993年1月——1999年8月間貨幣供應量和股市價格兩者之間的關系。統計區間里中國的股價和貨幣供應量間有著長期均衡的協整關系，在它們的因果關系里，股市價格主要是“因”，貨幣供應量主要是“果”，而且股價對于不同層次的貨幣供應量也會有著不同的影響，對非m0的影響要更大一些；瞿強（2001）分析了資產價格與貨幣政策目標之間的關系，而且深入探討了在貨幣政策傳導過程中，資產價格對于消費、投資以及金融體系的影響，還有在貨幣政策操作中與資產價格有關的一些爭論；劉志陽（2002）采用與錢小安（1998）相同的方法，分析出來的結果是貨幣供應量和股價指數間有著正相關關系，股價和央行貨幣供應量增加間的相互影響在逐步增大；張蓉（2013）把股市分為牛市、熊市和震蕩市，在熊市下，股價走勢會影響m1，在牛市和震蕩市下，m1和m2會影響股價走勢，所以在不同的股市下需要政府制定不同的貨幣政策從而引導股市健康發展；沈冰，廖杰，馬哲光（2012）在向量自回歸模型中，引用2005年～2007牛市和2001年～2005年熊市的數據，對m2和股價指數進行了計量分析。他們發現，不管是在股價上漲時期還是股價萎靡不振時，長期均衡關系都存在于m2和股價指數之間。股價上漲時期中貨幣供應量對股價指數有著促進作用，然而在股價萎靡不振時，影響就會變得非常小。以謝平（2002）為首的中國人民銀行課題組認為在我國貨幣政策傳導渠道中，股票市場占有重要的一席之地，m2已經很難用于判斷貨幣的實際供求狀況，有鑒于此，在中央銀行進行貨幣政策決策時要多多關心股票價格的波動，但也不能把它作為決定因素。易綱、王召（2002）認為貨幣政策對資產價格，尤其是股票價格有一定影響，商品和服務的價格不僅決定了貨幣數量與通貨膨脹的關系，而且從某種意義上來說，股市對貨幣數量與通貨膨脹也有非常重要的影響，但以貨幣政策來刺激股票市場從而拉動需求的做法從長遠來看是不可靠的，如果股票價格偏離穩態而且越來越遠時，經濟運行將是非常危險的。孫華好、馬躍（2003）應用動態滾動式的VAR方法研究了1993年10月～2002年6月的數據，他們認為各級貨幣供應量對股市的基本影響不大。石建民（2001）在分析股票市場對貨幣需求影響的基礎上引入了一個簡單的一般均衡模型，綜合分析股票市場對于實體總量經濟的影響；申建文（2005）通過向量自回歸和脈沖響應函數對此做出實證研究，得出上證指數對Ml、M2都有負作用，認為股市持續上漲時應通過減少貨幣供應量來壓制股市泡沫；當股市低迷時應采用寬松的貨幣政策來為股票市場注入活力，增強股票市場的融資功能。

3 實證分析

3.1 樣本數據選擇

本文選取月度數據來進行實證研究，共101個數據，時間為1999年12月～2008年4月。數據來源于中國人民銀行網站和搜狐財經網站。選取上證指數月收盤價作為股票指數，而關于貨幣供應量的變量選取方面，理論界尚有爭議。根據我國現行的統計制度，可以把貨幣供應量分為以下幾個層次：（1）m0：流通中的現金；（2）m1（狹義貨幣供應量）：指m0加上企業、單位在銀行的活期存款；（3）m2（廣義貨幣供應量）：指m1加上企業、單位在銀行的定期存款以及財政金庫存款。

Chow推薦使用m0，因為在中國的消費者不能使用支票購買股票；也有研究者認為m2相對于m0更有外生性，同時m2考慮到國家的信貸規模擴張情況，故m2更能滿足貨幣數量論的要求。為了能夠更加全面而又細致的考察貨幣供應量與股票價格之間的關系，避免因為貨幣度量指標選錯從而使得結果不穩定，本文將m0、m1、m2都納入考慮范圍。

3.2 季節性調整

由于高頻數據一般存在季節性，使得月度數據這種高頻數據之間在統計上不好比較。為了去除季節性因素，本文在以下的實證分析中用EVIEWS3.1采用移動平均比率法，并通過取對數的方法來去除異方差，在數據處理后，相應的上證指數為Y，貨幣供應量M0、M1和M2為LYSA，LMOSA，M1SA，LM2SA。

3.3 ADF檢驗

我們建立計量模型的主要目的在于預測經濟系統在未來可能出現的狀況，也即走勢。通過變量的歷史和現狀來預測未來，也是我們進行經濟計量的基本思路。這就需要假設變量的歷史和現狀具有代表性，也就是說，變量的基本特性必須是在一個較長的時期里維持不變的。否則，這個思路就是錯的。所以，我們所說的時間序列的平穩性，是指時間序列的本質和特性不會隨著時間的變化而發生變化，也就是說，樣本數據時間序列的本質特性可以延續到未來，他的基本形態可以維持不變。在對時間序列的數據進行分析之前，必須對經濟變量的平穩性進行檢測，如果對不平穩的數據直接進行回歸分析容易產生偽回歸。本文采用ADF檢驗來檢測數據的平穩性。

我們利用赤池信息準則（Akaike information criterion）反復比較，確定各變量的滯后階數，得結果如表1所示。

由表1可以看出，所有變量都是一階單整的，也就是說我們所使用的數據是平穩的，接下來我們就可以對這些變量進行協整。

3.4 協整檢驗

協整模型是從變量間協同變化這一角度出發，展現它們間長期的趨同行為，從而向我們揭示了這個系統特征——穩定性。關于對變量間進行的協整檢驗，Johansen提出了一種對協整向量系統進行極大似然估計和檢驗的方法，這種方法是在VAR系統下進行的。這個方法最重要的是把求極大似然函數最大化的問題轉化成在正則約束條件下求最大特征根的問題，所以Johansen的檢驗方法又叫極大似然估計與跡檢驗或者最大特征根檢驗。由于Johansen的極大似然估計與跡檢驗方法可以非常準確的找出協整關系的個數，所以本文采用這種方法。

通過上面的ADF檢驗，我們在所有變量一階平穩的條件下對其進行Johansen檢驗，來尋求這些變量間是不是有長期的穩定關系，即協整關系。

Jonhansen檢驗結果顯示，在5%的顯著水平下我們可以拒絕原假設，所以在5%的水平下各變量間有協整關系，也就是說股價指數和貨幣供應量這兩個變量間很有可能有著長期的均衡關系。

3.5 Granger因果檢驗

協整檢驗的結論告訴我們變量間是不是有著長期的均衡關系，然而這種均衡關系是不是能夠進一步構成因果關系呢？本文使用Granger因果關系來進行進一步檢驗。Granger因果關系檢驗需要對滯后階數進行選擇，本文通過對無約束的VAR模型的殘差分析來確定最優的滯后階數，也就是通過AIC定階準則來確定，最后最優的滯后階數確定為k=2。

我們將LYSA分別對LMOSA，M1SA，LM2SA進行了格蘭杰因果檢驗，我們所得出的結論如表3所示。

由上述結果可以看出，在5%的顯著性水平下，股票價格是M1的Granger原因。在10%的顯著性水平下我們可以認為M1是股票價格的Granger原因。其他層次的貨幣供給量與股票價格不存在顯著的Granger因果關系。

4 結論及政策建議

4.1 結論

綜合上述分析，我們可以探索出以下規律：長期的協整關系存在于股票價格和貨幣供應量間，不僅如此，我們還可以得出，在股票價格和貨幣供應量的因果關系分析中，在5%的置信水平下股票價格是M1的Granger原因。也就是說當其他因素導致股票價格上漲時，它會使得M1層次的貨幣供應量增加。這樣聽起來似乎有些不合理。但換一個角度考慮，貨幣供應量是掌握在中央銀行手中的，由股票價格上漲而導致的貨幣供應量增加很可能是中央銀行為了順應經濟增長和股市發展的需要而增發貨幣。在10%的置信水平下M1是股票價格的Granger原因，這在一定程度上說明了股票市場和貨幣市場的互動關系。也就是說，在兩者的因果關系中，股票價格有著不可忽視的重要地位，它對貨幣供給量的影響比較顯著，而貨幣供給量對股票價格的影響則稍顯弱勢。進一步，通過數據分析我們可以看出，對于不同層次的貨幣供給量，股票價格的作用效果是不一樣的。對M1的影響最大，對其他層次的貨幣供給量影響較小。

4.2 政策建議

鑒于股票市場和貨幣市場的這種互動關系，本文提出以下建議。

（1）中央銀行在制定貨幣政策時，要考慮到影響股票市場價格波動的各種因素，股票價格的變化也應在中央銀行的監管范圍之內。

（2）規范同業拆借和債券回購行為，嚴禁違規資金流入股市，對股票價格產生非正常沖擊。

（3）對利率市場化改革進行進一步推動，并且應一步步放棄把貨幣供應量作為貨幣政策的中介目標進行控制。

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