1、1货币政策与股价水平的实证检验作者简介：谭清荣（1964.3-） ，女，汉族，单位：东方电气集团财务有限公司。 摘要：本文首先介绍“伪回归”的相关背景以及解决“伪回归”现象的相关方法。并通过协整、误差修正模型对股价水平和实体经济相关性进行实证分析，得出二者单向影响的结论。根据实证结果提出本文的建议。 关键词：协整;误差修正模型;货币政策在计量经济分析中，时间序列数据模型有着广泛的应用。我们运用时间序列数据对宏观经济、金融市场等进行分析和预测，还可以对相关的经济理论进行实证分析。在经典计量经济学模型中，我们并未考虑时间序列的平稳性与否，对于时间序列数据的分析也没有消除“时间”的影响，从而在一些经
2、济震荡面前发生了失灵，无法预料到一些经济震荡的一些动态影响。经过研究发现，这是因为实际数据不满足经典时间序列分析中所隐含的假定条件，如平稳性、正态性等要求。当数据不满足这些假定，而我们仍然使用传统方法时，所得到的估计与检验便不具有可信度。非平稳序列之间的关系就可能是“伪回归” 。 所谓的“伪回归” ，就是指本来不存在相依关系的时间序列，回归结果却得出存在相依关系的错误结果的现象。在回归方程中避免出现非平稳的时间序列变量可以避免“伪回归”的现象，差分就可以很好的解决2这个问题，但是这也会损失变量之间长期关系的信息，因为差分后回归实际得到的是经济变量增量之间的关系，所以一般是采用协整的方法探测非平
3、稳变量间是否存在真正的依存关系。 所谓协整，就是指多个非平稳经济变量的某种组合是平稳的。更直观而言，尽管各个经济变量具有各自的长期波动规律，但它们的某种线性组合却存在稳定的均衡关系，从而具有一个长期稳定的关系，这种长期稳定关系便构成了协整。协整有着严格的定义，它的含义就是两个或多个单整序列，其单整阶数为，存在这些单整序列的线性组合，新的线性组合的单整阶数比 d 小。运用协整，我们就可以利用非平稳变量进行有意义的回归分析，从而建立误差分析模型，将长期关系和短期动态特征结合到一个模型中。 我们首先要对变量间进行协整检验。一般而言，如果函数模型是适当的，那么经济变量对长期均衡关系的偏离将是暂时的，干
4、扰项序列是平稳序列，估计出的函数模型就可以解释该经济变量的长期均衡关系；相反，若干扰项序列有随机趋势而呈现非平稳现象，那么模型中的误差会逐步累积，使得宏观经济对长期均衡关系的偏离在长期内不会消失。因此，模型是否具有实际价值，关键在于干扰项是否平稳。最常用的协整检验方法就是基于回归方程残差的 EG 检验和基于回归系数的协整检验，例如 Johansen 协整检验。EG 检验是对单一方程进行的检验，被解释变量选择的不同通常会产生不同的结果；Johansen 检验可以利用完全信息最大似然方法对协整系统中存在的协整关系个数进行统计假设检验，是一种进行多变量检验的方法。 3当检验得到变量间存在协整关系时，
5、说明变量间存在一种长期均衡关系。直观而言，变量之间会像一个整体同向变动，呈现一种均衡状态。即变量在本期的变动，会根据上期偏差的情况做出调整，使其向长期均衡关系靠拢，这种过程就是误差校正机制。在动态模型中，我们常见的动态模型为一阶自回归分布滞后模型: yt=a0+a1yt-1+0xt+1xt-1+tti.i.d(0,2) 以该模型为例，可以推导出误差修正模型（ECM）为： yt=0xt+(a1-1)(yt-1-k0-k1xt-1)+et 其中，k0=a0/(1-a1)，k1=(0+1)/(1-a1)，k1 是 y 关于 x 的长期乘数。(a-1)(yt-1-k0-k1xt-1)称为误差修正项，(
6、yt-1-k0-k1xt-1)被称为非均衡误差，表示上一期被解释变量偏离均衡状态的程度，(a1-1)称为修正系数，表示非均衡误差对 yt 的调整速度。在 EG 两步法中，通常计算残差项： et=yt-(a+xt) 然后得到回归模型为 ECM 的最终估计式： yt=0xt+1et-1+ut 通过得到的误差修正模型，就可以对经济变量之间的关系作出解释和分析。 随着上海自贸区的开启，中国在开放市场经济的步伐又迈出了新的一步。对于金融市场的研究也日新月异。目前，国际上对于股价的变动是否对货币政策产生影响也有着不同的研究。本文将利用协整相关知识对该问题进行实证研究。 4本文将选取 1992 年至 201
7、2 年上证综合指数（SZ） ，国内生产总值（GDP）作为我们的研究对象。首先我们对数据进行对数处理，再对数据序列进行单位根检验，利用 ADF 协整检验得到对国内生产总值和上证综合指数为一阶单整，即 I(1)变量，因此我们利用取得的数据考察经济事实之间是否存在协整关系。 首先选取 LNSZ 为被解释变量，LNGDP 为解释变量，进行简单线性回归，得到结果为： lnszt=1.031132+0.532750lngdpt+et Adjusted R2=0.624589S.E.=0.344584F=34.27494 对得到的残差序列使用 EG 法进行单位根检验，结果为不存在单位根，即该回归是平稳的，L
8、NSZ 和 LNGDP 序列之间是协整的，说明宏观经济与上证指数是存在产期稳定关系的。 得到相应的误差修正模型为： lnszt=0.263987lnszt-1+0.084941lngdpt-1.019593et-1 Adjusted R2=0.355914S.E.=0.349205 DW=1.940020 上述模型表示短期内当年国内生产总值以 0.26 的比率影响当期股价水平，上一年上证综合指数以 0.085 的比率影响当年的股价水平。模型并不存在异方差和自相关。但从得到的误差修正模型来看，模型拟合的水平一般，这说明该误差修正模型并不能很好的对经济形势进行解释，即实际经济对于股价的影响并不显著
9、。 选取 LNGDP 为被解释变量，LNSZ 为解释变量，进行简单线性回归，得到的残差序列没有单位根，则具有下列协整关系： 5lngdpt=-264.1279+0.137943t-0.33437szt+et Adjusted R2=0.984096 S.E.=0.106784 F=619.7536 相应的误差修正模型为： lngdpt=0.919191lngdpt-1+0.004611lnszt-0.323352et-1 Adjusted R2=0.607240S.E.=0.558145DW=2.307154 模型结果表示，上年 GDP 和上年的上证综合指数分别以 0.92 和0.005 的比率影响当年的国内生产总值，而上一年的非均衡误差项则以0.32 的比率对当年国内生产总值做反向修正。该模型修正的可决系数为0.6，模型拟合效果较好。 从上面的结果可以得出宏观经济与股价水平的影响是单向的，宏观经济对股价水平的影响并不显著，而股市水平对于经济增长有着较为显著地影响，一般反应在财富效应和投资效应。进一步分析指出，我国的货币政策应当对股价变动作出一定的反应，使实体经济运行更为稳定。 参考文献： 1吕江林.我国的货币政策是否应对股价变动做出反应J.经济研究,2005,03:80-90. 2史代敏,谢小燕.应用时间序列分析M.高等教育出版社.
