股市波动经济增长上证指数范文

股票市场作为现代金融市场的重要组成部分,随着金融工具创新和通讯技术发展等因素在世界各国融资体系中的比重日益增加,不仅承担着融资和资源配置的资本媒介职能,作为一国经济发展的“晴雨表”也发挥着经济预测和价值发现的功能。越来越多的经济学家和金融学家已经把目光投入到股票市场在经济增长中重要作用这个焦点之上,股市的波动性与经济增长关系成为了研究课题之一。目前国内外关于股市波动性与经济增长之间关系的研究的文献比较多,Umstead和Fama的研究结果表明,股票价格和实际经济增长存在正相关关系[1][2];Tirole分析了在经济动态无效的情况下,股票等资产价格对实体经济的影响[3];M.宾斯维杰认为股票市场的波动与实物经济的发展根本不存在明显的关系[4](P13);EveLiljeblom和Marianne采用VAR方法研究股市波动与经济波动之间的关系,结果表明二者显著相关[5]。国内学者对中国股市的波动做了一些研究,主要着眼于从微观层次和宏观方面考察经济活动对股市的影响及股市对经济增长的作用。其基本结论与经验判断证明,目前我国股市仍然是“政策市”,推动股票市场发展的直接动力源仍然来自相关政策。也有一些学者利用1990—1998年的沪深股市数据资料,分析了中国股市的运行特征,认为我国股市目前已经初步具有了成熟股市的基本特征,股市运行曲线基本上与宏观经济运行相吻合。自从1991年7月上海证券交易所成立以来,上海股市随着经济的迅速发展,取得了很大的进步。截至2007年5月底,沪市共有上市公司850家,总市值137056亿元,流通市值39100亿元,在全国中所占的比重分别是58.5%,77.1%,65.8%,可知沪市在我国股市中占有举足轻重的作用。针对国内大多数学者研究股市波动性与经济增长的关系时,都是将沪市与深圳股市结合起来作为一个整体来研究。本文单独的研究我国股市的重要组成部分沪市波动与经济增长的关系。从波动性这个股市中最显著的特征出发来研究沪市波动与经济增长之间的关系,一定会得出一些有意义的结论与发现。

一、研究方法的介绍和样本数据的选择

目前对中国股市波动的研究,大多是以股价指数和它相关指标如收益率、成交额等为研究对象,分析股市的波动现象。本文以“股价指数”这个指标代表沪市的波动情况;以“GDP”和“ΔGDP”作为经济增长的指标。但是对于指标GDP,由于官方数据只给了季度GDP的现价累计值,所以要得到每季度的GDP数据且使每季度的GDP具有可比性,做了如下的处理:(1)根据Wind资讯金融终端中提供的月度CPI指数环比增长率进行分析,取3abc作为一个季度的CPI指数环比增长率(其中a,b,c表示一个季度中三个月的CPI指数环比增长率)。(2)根据Wind资讯金融终端中给出的季度GDP的累计值比上同季度的CPI指数环比增长率,计算出其具有可比性的季度GDP累计值;然后对可比性的季度GDP累计值进行差分,就得到了每季度具有可比性的GDP数据。中国股票市场交易于1996年12月16日开始实行T+1交易制度和实施涨停跌停板限制,且中国资本市场在1997年开始全面的发展起来了;同时有学者通过对中国股票市场渐近有效性的研究表明,中国股票市场在1997年之后呈“弱式有效”和我国的经济在1997年之后进入了“需求单因素驱动阶段”(一种典型的经济增长阶段),因此在本文的实证研究中以1997年为起点进行研究,取上证指数的季度收盘价和实际季度GDP经济增长作为分析变量。采用的数据时间段为11年:1997年第一季度—2007年第一季度。季度数据来源于Wind资讯金融终端。本文数据处理与分析采用的软件为Eviews3.0和Excel。

二、沪市波动与经济增长关系的分析

(一)协整检验

为了有效地衡量序列之间是否具有长期均衡关系,Engle和Granger于1987年提出了协整的概念。在进行协整检验之前,首先对数据进行单位根检验,在Eviews软件中,对消除季节因素的变量GDP,SZZS进行ADF检验。检验结果如下。由表1知,在1%的显著性水平下,消除季节因素的变量GDP和SZZS为一阶单整序列,满足协整检验的前提。下面进行协整检验方法的分析。为检验两变量GDPSA和SZZSSA是否协整,本文采用Engle和Granger的两步检验方法,EG检验。步骤一是建立响应序列与输入序列之间的回归模型;步骤二是对回归残差序列{εt}进行平稳性检验。检验结果如表2。从表2中知GDPSA和SZZSSA不存在协整关系,也就是说经济增长与沪市股票价格的波动不存在长期的均衡关系。这与众多学者得出的中国股票市场波动性与经济增长之间存在着协整关系,即二者有着某种长期均衡关系相悖;这也与股票市场的波动能够反映宏观经济运行状况的变化,股票市场作为宏观经济的“晴雨表”等一些结论相悖。对于这种情况可能有几方面的原因。

1.中国股市自出生就存有“先天不足”和“体制障碍”,即现时的国有股、法人股和公众流通股的股权结构安排以及歧视民营企业、为国有企业改革融资解困的特殊任务。这种特殊性使沪市运行常常表现不出国民经济运行的晴雨表,更多的是所谓国家有关股市政策的体现,即所谓的“政策市”。以2007年为例,从3月到5月,沪市指数从2798点上升到4110点,期间政府连续提高存款准备金率和连续的加息,旨在防止指数升的过快。尤其是6月1日提高印花税政策的出台,引起了沪市的大幅震荡,股票市场一片恐慌,而我国经济正处于繁荣上升阶段,股市运行与宏观经济完全相背。

2.沪市规模尚小,难以表现国民经济。虽然沪市上市公司数量发展很快,但仍然难以代表整个国民经济。根据《Wind资讯金融终端》统计,截止到2007年五月底,沪市850家,总市值137056亿元,上市公司总市值为34792亿元,按照2006年209407亿元的GDP总量,沪市证券化率(总市值与GDP之比)还不到40%,而一般发达国家的证券化率都在100%以上。

3.沪市股票市场机制很不完善,投机成分比较重,市场中缺乏理性的投资意识,使股价往往脱离经济基本面。在上市公司业绩不良和市场总规模供给不大的情况下,投资者难以通过传统的分红获得投资收益,这就使得多数股民只有在股市价格波动中进行投机才能获利,必然产生过度投机和不规范的股市运作行为,由此促使股市本身无规则运行,因而使沪市失去了应有的综合反映国民经济晴雨表的作用。下面对变量的稳态差分采用VAR模型,但这只能检验短期Granger因果关系,因为差分会导致长期信息的丧失。

(二)格兰杰因果检验

选用已消除季节因素的平稳序列ΔGDPSA和ΔSZZSSA进行格兰杰因果关系检验,统计结果见表3。由表3统计结果可知,在短期内,沪市波动不是经济增长的格兰杰原因,但经济增长却是沪市波动的格兰杰原因。得出这种结论,可能由于:1.沪市上市公司行业分布不合理,高新技术产业和高成长性的企业比例,不能适应经济结构调整的要求;部分上市公司所筹资金没有用于指定用途,而投向指定项目的资金未必当期见效,从而股市对经济的正作用在短期内无法显示。2.经济增长提升了沪市上市公司的经营业绩,个人收入增加,投资者普遍对股票市场充满信心,股票市场资金投入充足,从而促进了股市的繁荣,经济增长对股市的作用在短期内得到反映。以2007年为例,经济形势发展良好,沪市进入了牛市,又由于2008年我国将举行奥运会,使得投资者对股市普遍看好,以至股市都形成了“概念市”,虽然这种现象是比较危险的,但这也正说明了经济增长是沪市波动的原因。

(三)脉冲响应函数

在分析脉冲响应函数之前,利用Eviews软件先拟合经济增长与沪市价格波动的向量自回归模型,也就是拟合消除季节因素的GDP和SZZS的一阶差分VAR模型。根据AIC和SBC准则分析,利用Eviews软件拟合消除季节因素的GDP和SZZS的一阶差分VAR模型如下:ΔGDPSA=-0.75ΔGDPSA(-1)-0.49ΔGDPSA(-2)-0.77ΔGDPSA(-3)+0.47ΔSZZSSA(-1)+1.85ΔSZZSSA(-2)+0.48ΔSZZSSA(-3)+2793.95(1)ΔSZZSSA=0.01ΔGDPSA(-1)+0.01ΔGDPSA(-2)+0.03ΔGDPSA(-3)+0.27ΔSZZSSA(-1)+0.21ΔSZZSSA(-2)+0.38ΔSZZSSA(-3)-6.20(2)由Eviews软件得到定义响应函数追踪期为10的ΔGDPSA和ΔSZZSSA的合成图如下。由图2可知,GDPSA对其自身的一个标准差新息立刻有很强的反映,产出增加约3500,紧接着就急剧下降,第2期产出减少约-2500,到第3期趋于原来水平,到第4期又下降,然后第5期上升,这样反复波动。总体上来看是起伏波动较大,但影响的时间不长,周期性短。经济增长(GDPSA)对来自沪市股票指数(SZZSSA)的新息在第1到10期几乎没有反映,来自沪市股票指数的影响几乎接近于0,这也从侧面说明沪市波动对经济增长几乎没有促进作用。由图3知SZZSSA对自身的一个标准差新息也有较强的反映,在第1期增加了约200,但第2期下降到了约50,从第4期后就开始了持续较平稳的增长趋势,保持50均值附近。而沪市股票指数(SZZSSA)对来自经济增长(GDPSA)的新息在第1期没有反映,第2期,来自经济增长的影响为正,影响较小,第4期来自经济增长的影响较显著,是正向的,到第5期沪市股票指数(SZZSSA)对来自经济增长(GDPSA)的新息呈负反映,第6期,来自经济增长的影响是正向的,但影响较小。这样反复波动,这也从侧面说明经济增长对沪市波动具有较大的作用,在短期内沪市波动受经济增长的影响较大。

(四)方差分解

考察VAR模型时,还可以采用方差分解方法研究模型的动态特征。现继续对VAR模型利用Eviews软件进行方差分解分析,采用的追踪期数还是10。得到的统计结果如下。由表4表明,ΔGDPSA各期预测误差几乎由它自己的新息影响,它对自己的贡献率几乎都在99.5%以上。第二个方程ΔGDPSA的新息对ΔGDPSA各期预测误差几乎没有影响。对ΔGDPSA的贡献率可以忽略。表5可知,ΔSZZSSA各期预测误差大部分由它自己的新息来解释,但在第5期开始,方差结果基本稳定,来自第一个方程ΔGDPSA新息的影响对ΔSZZSSA各期预测误差比较大,贡献率达到了17%多,在第8期后,贡献率达到了20%以上。从表4和表5的分析可知,经济增长对沪市波动的影响较大,而沪市波动对经济增长的作用很小,几乎可以忽略。

四、结论与分析

本文通过运用计量经济学中的协整理论、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数等处理非平稳变量的分析方法,对沪市波动与经济增长之间的关系进行了研究分析,由实证结果可以得出如下结论:

(一)在运用ADF对消除季节因素的GDP和SZZS进行单位根检验时,发现在1%的显著性水平下,原序列GDP和SZZS是非平稳的,但一阶差分后是平稳的,即原序列GDP和SZZS为一阶单整序列。

(二)协整检验中,得出在长期中,沪市波动性与经济增长之间不存在均衡关系,这与众多学者得出的中国股票市场波动性与经济增长之间存在着协整关系,即二者有着某种长期均衡关系相悖;这也与股票市场的波动能够反映宏观经济运行状况的变化,股票市场作为宏观经济的“晴雨表”等一些结论相悖。格兰杰因果关系检验中得出结论,在短期中,沪市股票价格的波动不是经济增长的原因,但经济增长却是沪市股票价格的波动的一个原因。由脉冲响应函数和方差分解的分析中,发现在短期内,沪市波动受经济增长的影响较大,但沪市波动对经济增长的作用却很小。由结论说明沪市的波动性与经济增长之间的关系还不明显,沪市的发展并不能对经济的发展和增长起到积极的促进作用,沪市作为中国股市的重要核心部分,我国的重要现代金融市场,并没有发挥出它扮演的金融角色的相应作用。当然,由结论也可知在短期内,沪市波动性受经济增长的影响较大,说明经济增长的确促进了沪市的发展,没有一个良好的宏观经济运行环境的作用,不可能有一个繁荣的股市。因此,沪市应该抓住当前我国良好的经济环境这个有利条件,积极主动地加快自身的发展。