中国货币政策对股票市场影响的再考察

摘要

本文通过应用VaR模型的脉冲响应和方差分解考察了货币政策变量对股票价格影响的动态特征。研究结果表明：利率政策实施的初期阶段并不能达到政策的预期效果，在长期来讲有效但作用十分有限，而货币供应量对股票价格的影响则不显著。影响资产价格的主要因素还是资产自身因素，因此单纯依靠货币政策对资产价格进行调控并不十分合理。

中国货币政策对股票市场影响的再考察(上）

货币政策是国家实施宏观调控的重要手段之一，它的实施影响着经济生活的各个方面，对资产价格的影响也不例外。理论上讲，中央银行的货币政策工具主要有一般性的货币政策工具和选择性货币政策工具。前者又分为三种：存款准备金政策、再贴现政策和公开市场业务。这些工具的运用主要是先通过影响利率和货币供给量，从而再对宏观经济变量产生作用。显然，在这里政策工具的使用也会对资产价格造成影响。

一、货币政策对资产价格影响的理论与现实情况

根据现值理论，资产价格由未来的预期收益和贴现率决定。利率的提高，一方面会增加企业的融资成本，降低企业当期收益，在适应性预期下预期未来收益也会降低。根据凯恩斯的理论学说，利率提高会抑制投资需求，使经济趋冷。作为决定资产价格的宏观面不佳，这时资产价格往往也会下跌。一方面利率的提高势必会使贴现率提高，从而促使资产价格下降。这两方面得出的结论是，利率上涨，资产价格下降；利率下跌，资产价格上涨。即它们之间存在负相关关系。从改变货币供给量对资产价格的影响看，一方面从“货币供应→利率→实体经济”这一传导过程中可以知道，改变货币供应量可以像改变利率那样影响到资产价格，货币供应量增加，利率下降，资产价格上涨，反之反是；另一方面，扩大货币供应量可以增加资产市场的资金供给，提高对资产的需求，从而抬高资产价格。同理，货币供给量减少，资产价格下降；货币供给量增加，资产价格上涨。

在货币政策与股票价格这一问题上，国外学者的研究主要集中在股票价格与货币供应量之间是否存在因果关系上。大多认为股票价格与货币供应量之间存在正向关系(Home & Jaffrey，Hanger.D.& W.A.Krakow等)。随着我国股票市场的发展，国内许多学者也研究了货币政策与股票价格的关系。钱小安(1998)认为我国货币供应量与资产价格相关性较弱，且不稳定。易纲、王召(2002)认为货币政策对金融资产价格(特别是股票价格)有影响，当货币政策刺激投资的上升，且投资具有规模经济效应或可以使劳动生产率显著提高时，扩张性货币政策的长期结果是股价的上升和物价水平的下降。李红艳、江涛(2000)，周英章、孙崎岖(2002)运用协整和格兰杰因果检验、方差分解等时间序列方法对中国股市价格波动与货币供应量之间的关系进行了实证研究。研究结果表明；股市价格对货币供应量的影响比较显著，而货币供应量对股市价格的推动作用则相对较弱。孙华妤、马跃(2003)应用VaR方法，对1993年10月到2002年6月的数据进行了分析，他们发现所有的货币供应量对股市都没有影响。固然而这些研究大多集中于货币供应量与股票价格的研究，综合考虑利率与货币供应量对股票价格影响的研究不多。本文将从货币政策工具的两个方面(利率和货币供应量)来考察他们对股票价格的影响。

二、货币政策实施对股票价格影响的实证分析

至于一般性货币政策工具如何具体影响资产价格，我们应用向量自回归模型(VaR)的脉冲分析和方差分解来刻画系统的动态特征。

本文运用Excel和Eviews5.1软件对样本数据进行处理，拟建立一个含M2(广义货币量)、同业拆借利率和上证综合指数的VaR模型。

(一)数据收集、处理及变量说明

国内外经验表明，随着金融发展和深化，广义货币量M2是货币当局政策调控的有效指标。银行同业拆借利率是目前唯一市场化的利率，可以体现资金的供求状况，所以作为利率的替代变量。利率季度数据以7天同业拆借利率以交易额为权重加权计算获得。上证综合指数是我国股票市场的代表性变量，可以对股票价格走势有一个客观的反映，季度数据通过计算每月收盘数据的平均获得。对所有时间序列取对数以消除异方差干扰，记LnM2、LnR和LnSI分别为广义货币、利率和股票指数的对数，并且对M：采用X-11方法进行季度调整。数据时间跨度为1995年第一季度至2006年第四季度。数据来源于《中国人民银行统计季报》、《wind中国金融数据库》和《中国金融年鉴》。

(二)ADF检验

由于VaR模型要求时间序列本身是平稳序列或序列之间存在协整关系，为避免出现伪回归问题，先对各变量进行ADF检验。计量结果显示(如表1)，广义货币量M2、同业拆借利率和上证综合指数的对数，在5%的置信水平下，均为一阶差分平稳过程，即它们是一阶单整时间序列。

(三)Johansen协整检验

在确定变量是一阶平稳之后，我们根据AIC和SC最小原则选择滞后期数为2。在有线性趋势与截距项的情况下，通过做Johansen协整检验发现，在5%的显著水平下，股票指数、利率和广义货币量之间不存在任何协整方程，说明各变量之间不存在长期稳定关系(见表2)。但还可以用VaR模型做进一步观察。

(四)模型稳定性检验

利用AIC和SC最小原则判断最优滞后期数为2，于是建立含M2、利率和股票价格的VaR(2)模型，但适合建立VaR模型的变量并不一定适合建立脉冲响应函数，所以我们需要对模型的稳定性进行检验。根据VaR模型特征多项式的模量(Modulus)都小于1的准则，我们发现模型是稳定的，即脉冲响应函数的结论具一定的有效性(见表3)。

为了使结果更加可靠，这里采用Pesaran和Shin(1998)等提出的一般脉冲响应分析方法(Generalized lmpulse Response)，以避免正交化对变量排列次序的依赖。图1和图2分别是利率和广义货币量对股票指数的冲击情况，横轴表示冲击作用的滞后期间数，纵轴表示股票指数的变化情况，实线代表脉冲响应函数，虚线代表正负两倍标准差偏离带。

根据图1可以看出，利率对股票指数一个新息的脉冲响应在一开始是负的冲击，然后急剧上升，到第二季度变为正的影响，于第三季度达到峰值，然后逐渐下降，从第六个季度开始又变为负的影响。这说明一个正向的利率冲击，一开始会使股价下跌，因为人们预期货币政策将紧缩，这对股市是一个利空。而一段时间过后，在利空出尽是利好心理的影响下，人们认为利率再次上升的概率减小，所以又刺激人们对股票的需求和投资热情，股价上升。再过六个季度之后，利率上升造成企业融资成本的提高、企业收益的下降、宏观经济的趋冷，这些都将在企业的业绩中得以体现，所以股价再次下滑。

广义货币量的冲击对股指的影响不大，始终贴近中轴线轻微波动。一开始呈正向反应，到第六个季度变为负的影响，之后一直稳定。这说明货币供应量对股票价格的影响不太显著，主要可以从两方面理解：(1)由于我国利率受到管制，利率并未完全市场化，从而在货币供应→利率→实体经济这一传导过程的前半部分效率不高，即货币供应量的增加并不能有效传递为利率的下降或者下降过程缓慢。(2)货币供应量的增加并朱使流入股市的资金增加。我国禁止银行资金入市就是一个很好的例子。另外，我国股票市场成立时间尚短，体制建设尚不完善，黑幕操纵时有发生，对资金的吸引力有限。而流入其他市场的资金如房地产市场，引起其他市场的繁荣，这一定程度上也会导致股票市场资金的流出。所以，货币供给对股价的冲击并不显著。

(五)方差分解

方差分解可用以考察各因素变化对股票价格变化的贡献程度。从表4显示结果可以看出，影响股指波动最大的因数是股票自身因素，如预期因素、心理因素等，其比例一直在80%以上。而利率与M2对股票指数的影响都不大，尤其是M2一直在1%以内，几乎可以忽略不计，而利率是随着时间的推移影响越来越大，但都在18%以内，说明利率变化对股票价格变化的贡献率比货币供应量要大得多。这在一定程度上也说明利率的稳定可以稳定人们对经济的预期，从而对股价的稳定会有所帮助。

(六)Granger因果检验

再根据AIC和SC最小原则，以滞后两期做格兰杰因果检验(表5)，笔者发现，在5%的显著水平下，货币供应量与股票价格之间不存在双向因果关系，而利率与股票价格之间存在单向因果关系，利率是股票价格的格兰杰原因，这也证实了前面的分析，即利率变化会引起股票价格的变化，而货币供应量却不能有效影响股票价格。

结论与启示

通过应用VaR模型的脉冲响应、方差分解以及Granger因果检验，考察了货币政策包括利率和货币供应量对股票价格的影响。从计量结果可以看出，虽然利率实施的初期阶段并不能达到政策的预期效果，在长期来讲是符合理论分析的。同时利率比货币供应量对股票价格的影响更大，货币供应量对股票价格的影响却十分有限。这里面有货币政策工具自身的原因，如利率未能完全市场化造成资金不能有效配置的因素；也有资产市场自身的原因，如股票市场投机操纵、黑幕违规以及股权分置等先天性缺陷的制度安排等因素；更有心理预期的原因，如赚钱效应、政策预期等。当然，这也给了我们一些货币政策层面的启示。

首先，随着居民持有的资产数量日益增多，股市发展健康与否，直接影响到真实经济的稳定与发展。一方面既要规范和完善资本市场和货币市场，提高利率市场化程度和货币政策透明度；一方面又要防止资产泡沫形成以及泡沫破裂对经济造成的严重影响。

其次，货币政策对资产价格的干预并不能达到预期的理想效果。所以试图单纯使用货币政策工具调节资产价格，在货币工具运用有效性上值得怀疑。在防止资产泡沫对经济造成冲击这一问题上，单单依靠货币工具调节资产价格并不能提高金融体系的抗风险能力，可能更多的是要依靠金融监管体系的完善以及市场投资者行为的理性化。

最后，货币政策仍应遵守资产市场自身的价格形成机制，强行干预恐怕只会增加其他宏观经济变量的波动性。资产价格运动有其规律性，造成资产价格波动的原因主要还是资产自身因素，如预期因数、心理因数等。防止资产价格的非理性单边走势还需要寻求其他非货币部门的配合协调。

中国货币政策对股票市场影响的再考察(下)

协整检验。VAR模型包含四个变量：通货膨胀率、工业增加值增长率、货币政策指数和股市收益率。本文根据AIC和SBC信息准则选定水平VAR的最优滞后阶数为12，并依此进行Johansen协整检验。检验结果表明，此VAR系统存在2个协整关系。协整检验结果表明应用向量误差修正模型(VEC)来估计本文的VAR体系。

DAG分析。本文运用向量误差修正模型对 VAR体系进行了参数估计，得到如下回归残差相关系数矩阵：

其中变量的排列顺序为：货币政策指数MP、通货膨胀率IF、工业增加值增长率IP、股市价格水平 ST。回归残差相关系数矩阵是DAG分析的源数据，我们将它输入TETRAD软件，在10%的显著性水平下，最终得到MP、IP、IF和ST四个变量的DAG (见图1)。由图1可知，在同期因果关系的意义上，通货膨胀率IF是货币政策指数MP的原因，货币政策指数MP是股市价格水平ST的原因。因此可以说通货膨胀率IP同期影响货币政策指数MP，货币政策指数MP同期影响股市价格水平ST，而其它同期影响的关系不存在。  由此得到本文的VAR模型 Sims-Bemanke结构分解的识别条件(Enders，2003)。

基于DAG的脉冲响应函数和方差分解。根据以上分析，得到基于DAG的脉冲响应函数和方差分解，结果如图2、3、4所示。

从脉冲响应函数图可以得到以下观察结果：(1)股市价格冲击在当期对通货膨胀没有影响，但之后有显著的正效应，对通货膨胀的方差分解表明股票价格指数对未来通货膨胀有很强的解释力，这支持了引言中一些研究者的观点，即通过关注股市价格并实施对应的货币政策，有助于预先防范未来的通货膨胀，加强货币政策的前瞻性和预调能力(见图4)。(2)股票价格指数在货币政策冲击的同期就有负反应，并且在之后的10期(月)负反应逐步增强，在10期以后负反应逐步减弱为0，这表明货币政策冲击对股票市场短期和中期都有显著的负影响。对股票价格指数的方差分解同样表明货币政策冲击对股票价格指数的变化有较大的影响(见图2)。刘晃松(2005)对 1998年到2004年中国存款准备金率升降与股市涨跌做了一个简略的案例分析，得出了与本文相同的结沦。(3)虽然脉冲响应图表明在7期以前通货膨胀冲击对股票价格指数有微弱的汇效应，在7期以后有不断增加的负效应，但是对股票价格指数的方差分解表明通货膨胀冲击对股票价格指数的变化缺乏解释力 (见图3)。

三、货币政策对股票市场的不对称效应

2006年初，中国股市告别长达4年的低迷期，进入新一轮的暴涨暴跌行情：2006年1月，上证指数从1200点启动，到2007年10月16门冲上6124的历史最高点，随后在短短10个月内又迅速跌回到2400点左右。几乎同时，2006年初中国经济出现了信贷投放过多、投资增长过快、资产价格膨胀、通货膨胀抬头等经济过热的迹象，央行货币政策开始从紧。从2006年4月至2008年6月央行共计上调人民币存贷款基准利率8次、提高存款类金融机构人民币存款准备金率16次。有的股市投资者和研究者认为，央行频繁的紧缩货币政策导致了这一轮大牛市的终结。前文我们用DAG和VAR的方法证实了货币政策对股市收益有迅速显著的负影响，这里我们将用实证检验的方法进一步研究两个令人感兴趣的问题，第一，货币政策在牛市和熊市对股市收益是否有不同的影响。理论研究表明，由于金融市场存在着代理成本和信息不对称，金融资产起着重要的信贷抵押品的功能，因此当股市处于熊市时，紧缩的货币政策通过股票市场“金融加速器”的作用放大了信贷紧缩和总需求紧缩的效应，所以货币政策在熊市对股市收益有更大的影响。我们将运用固定转移概率马尔科夫转换模型考察这一问题。第二，货币政策是否会推动股市的周期转换，即是否货币政策冲击会改变股票市场从牛市到熊市或从熊市到牛市的转移概率，本文将运用时变转移概率马尔科夫转换模型考察货币政策是否影响股市状态转移概率。

(一)1998年1月-2008年6月中国股票市场周期的识别

首先运用固定转移概率马尔科夫转换模型划分1998年到2008年中国股票市场的牛市和熊市，使用的数据为1998年1月到2008年6月上证指数月度收益率。假定股市收益率服从如下二状态马尔科夫转换模型：

其中

　　为滞后算子，μst和σ2st分别是股市收益率Rt的状态依赖均值和方差，不可观察的状态变量St取值为1或者2，分别代表股市的牛市和熊市，状态转移概率矩阵为：

其中

　　，为状态1转移到状态2的概率。

　　，为状态2转移到状态1的概率。

二状态马尔科夫转换模型的估计结果表明，马尔科夫转换模型识别了两个机制，一个为高均值收益机制(μ1)，一个为低均值收益机制(μ2)，状态1代表牛市，状态2代表熊市了状态转移概率的估计结果表明，牛市的平均持续期为l／p12=17个月，熊市的平均持续期为l／p21=40.8个月。图5中上图为1998年1月到2008年6月上证指数月度收益率，下图为马尔科夫转换模型估计的股市处于状态1(牛市)的平滑概率，对比上下两图可见，马尔科夫转换模型清楚地识别了股市的牛市和熊市，而且估计结果与经验观察十分吻合。

(二)货币政策对股票市场的不对称效应

本文假定货币政策对股市的影响服从如下马尔科夫转换模：

其中Rt为t时的股市收益率，Xt为t时的货币政策冲击。通过估计货币政策状态依赖影响系数(βst,j)，这个模型可以度量货币政策冲击在不同的股市状态下对股市收益率的不同的影响。这里使用两种方法度量货币政策，第一种是货币总量M2增长率，第二种仍然用金融机构基准存款利率加上法定存款准备金率构造一个货币政策指标，然后用这个货币政策指标的一阶差分代表货币政策冲击。本文用两种货币政策度量分别估计如上马尔科夫转换模型，得到如下结果：

首先看表1的第一列，β1,0，β1,1，β2,0，β2,1都显著小于0，表明紧缩性货币政策冲击(货币政策指标差分大于0)会降低股市收益率，货币政策指标增加1个百分点(例如法定存款准备金率上升1个百分点)，在熊市当期会使股市月度收益率降低9.63个百分点，而滞后1期的货币政策指标增加1个百分点，在熊市会使股市月度收益率降低7.84个百分点。但是在牛市货币政策冲击的影响则很小，货币政策指标增加1个百分点在牛市当期会使股市月度收益率降低0.66个百分点.而滞后1期的货币政策指标增加1个百分点，在牛市会使股市月度收益率降低1.46个百分点，这可能是由于在熊市紧缩性货币政策有更强的金融约束效应，也可能在熊市股市投资者对不利的宏观经济信息反应更为敏感。|β2,0|>|β1,0|表明货币政策冲击对中国股市确实存在不对称效应，同时以β2,0=β1,0为原假设的Wald统计量ωl和以β2,1=β1,1为原假设的Wald统计量ω2也进一步证实了货币政策不对称效应的存在。

表1第二列对M2增长率的估计结果表明，M2增长率的变化对股市收益率的影响是高度不确定的。例如紧缩性货币政策冲击，当M2增长率减少5个百分点，在牛市当期会使股市月度收益率降低0.5个百分点，而在熊市当期会使股市月度收益率增加0.8个百分点，而当滞后1期的M2增长率减少5个百分点，在牛市会使股市月度收益率增加13个百分点。这似乎也表明M2增长率并不是一个好的货币政策度量。

(三)货币政策对股票市场状态转移概率的影响

假定股票市场收益率服从如下二状态马尔科夫转换模型：

转移概率矩阵为

其中Pt12为t时状态1转移到状态2的概率，Pt21为t时状态2转移到状态1的概率。这里状态的转移概率不再保持恒定，而是依赖于货币政策冲击，因此这是一个时变转移概率马尔科夫转换模型(Diebold和Lee，1994；Chen，2007)。转移概率函数有如下形式：

其中Xt为t时的货币政策冲击，由货币政策指标的一阶差分代表，如前文货币政策指标等于金融机构法定存款利率加上法定存款准备金率。转移概率函数对货币政策冲击求偏导数可得：

由于pt12和1-pt12都大于0，则pt12对货币政策冲击 Xt-1的偏导数的符号取决于θ1的符号。因此如果θ1大于0，则表明当期正的货币政策冲击(即紧缩性货币政策)会使股市从牛市转入熊市的概率增大，反之如果θ2小于0，则表明紧缩性货币政策会使股市从中市转入熊市的概率减小。同理，如果θ2大于0，则表明滞后一期紧缩性货币政策会使股市从牛市转入熊市的概率增大，反之如果θ2小于0，则表明滞后一期紧缩性货币政策会使股市从牛市转入熊市的概率减小。γ1和γ2取值的符号也有类似的经济学含义。

使用1998年1月到2008年6月上证指数月度收益率和同期货币政策指标的一阶差分数据，表2给出了时变转移概率马尔科夫转换模型的估计结果。

估计结果清楚地表明，当不存在货币政策冲击时 (Xt-1和Xt-2都等于0)，股市从牛市转入熊市的概率(pt12)为0.074，而股市从熊市转入牛市的概率(pt12)为0.035。由于θ1和θ2的估计值都大于0，因此正的货币政策冲击(即紧缩性货币政策)使股市从牛市转入熊市的概率增大，而由于γ1的估计值小于0，因此正的货币政策冲击(即紧缩性货币政策)使股市从熊市转入牛市的概率减小。进一步分析，当期1个百分点的货币政策指标的上升，会使股市从牛市转入熊市的概率增大0.11，而滞后1期的货币政策指标增加1个百分点，会使牛市转入熊市的概率增大0.17，另一方面当期1个百分点的货币政策指标的上升，使股市从熊市转入牛市的概率减小0.01，而滞后1期的货币政策指标的变化对股市从熊市转入牛市的概率影响十分微弱，因此本文的计量分析结果表明中国央行强的紧缩性货币政策确实会大大增加股市从牛市转入熊市的可能性。

结论

本文使用1998年1月到2008年6月的中国月度经济数据，主要考察了如下问题：第一，运用DAG方法和VAR模型考察了货币政策对股市价格水平的影响。DAG分析表明，通货膨胀率同期影响货币政策指数，货币政策指数同期影响股市价格水平。基于 DAG的脉冲响应函数和方差分解结果表明，货币政策冲击对股票市场价格水平短期和中期都有显著的负效应。第二，考察了货币政策冲击是否对股市收益存在非对称效应的问题。固定转移概率马尔科夫转换模型的估计结果表明，紧缩性货币政策冲击在熊市会更大降低股市收益率，但是在牛市货币政策冲击的影响则较小，这可能是由于在熊市紧缩性货币政策有更强的金融约束效应，也可能是熊市投资者对不利的宏观经济信息反应更为敏感。第三，本文运用时变转移概率马尔科夫转换模型考察了货币政策冲击会否改变股票市场从牛市到熊市或从熊市到牛市的转移概率，计量分析结果表明中国央行的紧缩性货币政策确实会增加股市从牛市转入熊市的可能性。

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