货币政策对股票价格指数的影响
【摘要】通过建立面板数据模型，对比分析了世界主要国家或地区的货币政策对股票价格指数的影响。研究发现货币政策对各大股票价格指数均具有一定的影响，但影响方向与力度不同，其中我国货币政策对股票价格指数的影响力度要小的多；货币供应量对股票价格指数的影响要大于利率。
【关键词】货币政策 股票价格指数 影响 面板数据模型
一、引言
随着股票市场规模的不断扩大，股票市场已经成为企业融资的重要场所和普通投资者投资理财的重要手段，股票市场在各国的经济中发挥着越来越重要的作用。同时货币政策的变动也越来越多的影响着股票市场。在这种背景下，研究货币政策对股票价格指数有何影响、不同的国家与不同的货币政策工具其影响又有何区别，将具有重要的意义。该研究一方面会为政策制定者有效把握货币政策力度、维护股票市场的稳定及健康发展提供重要依据。另一方面有利于股票投资者根据货币政策的变动做出理性的投资决策。
二、研究方法与数据说明
（一）研究方法
面板数据模型是将横截面数据和时间序列数据结合起来进行综合分析的一种模型，其最大的特点是包含横截面成员、时间序列和指标，能够建立比单独建立横截面模型或时间序列模型更为真实的回归方程，因为它综合了横截面信息和时间序列信息，降低了样本数据之间的共线性，并能更为真实的反应个体之间的差异性。本文就是运用面板数据模型的这种优势，就货币政策对各大股票价格指数的影响进行回归研究。
（二）数据说明
本文面板回归的截面成员有英国、美国、日本、中国香港和上海股市，回归指标有股票价格指数、货币供应量和利率指标。其中股票价格指数分别为英国富时 100 指数、标准普尔 500 指数、日经 225 指数、恒生指数和上证指数。货币供应量均为广义货币供应量。利率指标一般采用市场化程度较高的利率，像美国选取的是联邦基金利率、香港选取的同业拆息利率、我国选取的是 7 天同业拆借利率等。数据是从 1996 年 1 月到 2012 年 12 月的月度数据。数据来源于美联储的官方网站、英格兰银行的官方网站、日本银行官方网站、香港金融管理局、国家宏观经济信息网等网站。使用的是 eviews6.0 软件进行数据分析处理。
三、实证分析
（一）单位根检验与协整检验
对数据进行取对数处理，去除趋势后进行单位根检验，检验结果见表 1。其中字母 zs_uk、zs_us、zs_j、zs_hk、zs_ch 分别表示英国富时 100 指数、标准普尔 500 指数、日经 225 指数、恒生指数和上证指数；字母 m_uk、m_us、m_j、 m_hk、m_ch 分别表示各国或地区的货币供应量；字母 i_uk、i_us、i_j、i_hk、i_ch 分别表示各国或地区的利率。
从回归结果可以清楚的看出，所有取对数序列均为不平稳序列，而经过一阶差分之后所有序列都变的平稳，也就是所有序列均为一阶单整序列，因为是同阶单整序列，可以进一步进行面板协整关系检验以判断变量之间是否存在稳定的线性关系，也就是长期中是否存在稳定的均衡关系。
面板数据协整检验方法包括两大类：一类是建立在 Engle and Granger 两步法基础上的面板协整检验方法，具体方法有 Kao 检验和 Pedroni 检验；另一类是建立在 Johansen 检验基础之上的面板协整检验方法。
下面用这两种方法对对 lnzs、lnm 和 lni 之间的协整关系进行检验，检验股票指数对数序列、货币供应量对数序列与利率对数序列之间的协整关系，结果如表 2、表 3 所示：
从表 2、表 3 可以看出，在 Kao 检验和 Pedroni 检验中，各统计量 p 值除 Pedroni 检验中的面板 ADF 统计量和组 ADF 统计量的 p 值大于 0.05 外，其他统计量 p 值均小于 0.05，也就是说检验结果整体上是拒绝原假设，五大股市面板数据之间存在协整关系，从 Johansen 面板协整检验结果中也可以得到同样的结论，即五大股市面板数据之间存在协整关系。
（二）有关模型设定的检验
1.协方差分析检验。首先分别进行变参数模型、变截距模型和不变参数模型的回归，记录各模型回归的残差和，如下所示：
变参数模型残差和 S1=8.311
变截距模型残差和 S2=13.493
不变参数模型残差和 S3=122.524
然后计算 F 统计量，包括 F2、F1
在该回归模型中 N=5，k=2，T=204，因此
F2=（（S3-S1）/（N-1）（k+1））/（S1/（NT-N（k+1）））=（（S3-S1）/12）/（S1/1005））=1150.925
F1=（（S2-S1）/（N-1）k）/（S1 /（NT-N（k+1）））=（（S2-S1）/8）/（S1 /1005）=78.323
利用 eviews6.0 中 fdist（x，k1，k2）函数，计算出 F1，F2 统计量对应的 p 值为 0.000，也就是说拒绝原假设 H2 模型是不变系数模型，拒绝 H1 模型是变截距模型，进而采用变参数模型形式，也就说截面成员既受个体影响，又受结构变化的影响。
2.Hausman 检验。 Hausman 检验是常用的用于检验是固定影响还是随机影响模型的检验方法。利用 Hausman 检验的结果见表 4。
检验结果中 P 值为 1，无法拒绝个体影响与解释变量不相关的原假设，也就是说模型应采用随机影响模型。综合上面的协方差分析检验，最终将模型设定为随机影响的变系数模型。
（三）面板数据模型的回归
确定了面板回归模型的设定形式为变系数模型，同时确定模型为随机影响模型之后，下面就该对模型进行相应的回归，利用 eviews6.0 对随机影响变系数模型进行回归的结果如表 5 所示：
在随机影响模型当中可决系数不是很高，为 0.5，但经过 Hausman 检验模型确实更适合用随机影响模型进行回归，所以采用随机影响回归模型。但对固定影响模型进行回归过程中，可决系数为 0.963，远大于随机影响模型，因此将固定影响模型的回归结果也在表格中列出，以作对比，两种模型回归结果差距基本不大，系数的正负性完全相同，只是参数大小有微小的差异。现在将随机影响变系数面板回归模型用公式表示如下：
四、研究结论与政策建议
（一）研究结论
从回归结果看，在各大股市，货币政策的实施的确会对股票价格指数产生相应的影响，但其影响的力度，在各个国家或地区有所不同，甚至作用方向也不一致。
1.各个国家或地区的货币供应量系数较大，货币供应量对股票价格指数的影响更为明显，基本成正向作用。其中香港货币供应量系数最大，为 0.92。英国货币供应量系数最小，为 0.275。日本货币供应量系数为负，其中原因可能是过去十几年日本经济持续低迷，导致股票价格持续下跌，同时日本为应对经济低迷采取扩大货币供给量的办法，但不足以抵制经济低迷对股票价格的影响，从而导致货币供应量上升与股票价格指数下跌同时存在。
2.各个国家或地区的利率系数比较小，利率对股票价格指数的影响不显着，并且基本成正向作用。利率上升会引起股票价格指数上涨这与一般经济理论的结果不符合，一般来讲，利率的上升一方面会将货币从股市中拉出，投入到债券或银行存款中去，从而减少股市的货币供应量，压低股价，另一方面利率的上升会提高公司的融资成本，降低公司的盈利预期，同样也会降低股价与股价指数。而在面板回归结果中利率系数除中国外全部为正，原因可能有以下两点：一是在股市收益率较高的情况下，利率的上升对股市的抑制作用有限； 二是股票价格指数受经济增长速度、心理预期等因素的影响比受利率的影响更大，从而有可能导致利率与股票价格指数同方向变动。
3.中国的货币供应量系数和利率系数在五个国家或地区当中较小，其中货币供应量的系数为 0.374，利率系数是-0.054。表明我国的货币政策对股票价格指数的影响较小，货币政策不能充分有效的传达到股市中去。
（二）政策建议
针对以上分析提出三点建议：一是由于我国的货币政策对股票价格指数确实有影响，所以建议我国央行在制定货币政策时要考虑到对股票市场的影响。二是由于我国货币供应量对股票价格指数的影响要大于利率对其的影响，所以建议我国央行要充分利用好货币供应量这一货币政策工具，同时加快推进我国利率市场化改革的进程，以提高利率对股市的作用力度。三是由于我国的货币政策对股票价格指数的影响相对于发达国家或地区较小，所以建议进一步推进我国股票市场的发展，疏通货币政策与股票市场之间的联动机制。
参考文献
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[2]卢明珠.货币政策对股票指数影响实证研究-基于 VAR 模型分析[J].现代商贸工业，2009（20）：135-136.
[3]王曦，邹文理.货币政策对股票市场的冲击[J].统计研究，2011（12）：55-65.
作者简介：杨宝成（1975-），男，山东昌邑人，硕士，济宁医学院管理学院，讲师，研究方向：宏观经济；杜莎莎（1988-），女，山东沂南人，硕士，山东财经大学数学与数量经济学院，研究方向：数量经济。
（编辑：陈岑）
作者 杨宝成 杜莎莎