货币供应与股市

货币供应量与股市货币学派的代表人物弗里德曼说：无论何时何地，物价都是货币现象。如果将该结论套用在我国股票市场上，也是十分合适的，在已经过去的 20 年里，我国股票市场不一定准确反映宏观经济的增长状况，即我国股市不一定是经济的“晴雨表” ，但股市却准确的反映着货币供应情况，股市成为货币供应量的“温度计” 。观察 20 年来股市的潮起潮落，我们能清楚地看到这样的“规律”是：每当 M2 比 M1 大 5 个百分点以上时，股票指数即开始走入牛市，而当它们的差逐渐缩小，股市就开始见顶，尤其当 M1 达到 22%左右高度时，股票指数就开始下跌。股市周期与货币供应量的周期变动吻合得相当好。例如：上个世纪 90 年代的经济周期始于 1992 年，1995 年之后经济开始步入调整。在此过程中，M1 和 M2 的增长速度的差距开始收窄，而后又扩大。 1992 年二者之间的差距是 6 个百分点，1993年收窄为 1 个百分点， 1994 年和 1995 年，M1 的增长速度明显放缓，使 M1 和 M2 的差距开始拉大，1994 年和 1995 年 M2 比 M1 分别快7.7 个百分点和 12.8 个百分点。随后是 1996 年之后的大牛市，股票指数连续 2 年上涨，上海综合指数从 1996 年初的 500 点左右上涨1997 年 5 月份的 1300 多点，涨幅近 2 倍。分析中国的股票指数，不能不提 5?19 行情。在 1999 年 5?19 行情之前，M1 和 M2 同样出现了这样的背离走势，最大差距达到 6 个百分点。5?19 行情之所以在十年后的今天仍然被市场津津乐道，其重要原因是很多股票在很短的时间里（只有 2 个多月时间）涨幅巨大，当时炒作的主题是网络、科技，网络科技给投资者带来了无限想象空间，和网络科技沾边的股票都涨幅巨大，少则数倍，多则十余倍。笔者发现这个“规律”是在 2005 年底。在 2006 年 1 月 16 日在上海证券报上发表了题为金融统计数据表明实体经济正在降温 ，两天后，2006 年 1 月 18 日中国社会科学院金融研究所召开“股权分置改革理论研讨会” ，尚福林主席在会上发表了演讲，对股市的未来走势表达了乐观的预期，其依据正是笔者在两天前发表的文章观点，即 M2 的增长速度比 M1 高出 6 个百分点，意味着当前金融体系资金充裕，股市应该看涨。笔者不清楚尚主席是否参考了笔者的观点，但至少可以说明，当时已经有人关注到该观点。2006年 2 月 8 日，笔者在中国证券报发表题为 M1、M2 隐含玄机的文章，再次表达了类似的观点, 并预言： 2005 年金融统计数据却显露了股市上涨的曙光，它意味着股票投资的好时光开始来临。有意思的是，根据货币供应量数据的变化，不仅可以预测股指的低点，而且可以预测其高点。当 M1 增长速度超过 22%以后，股指一般会步入熊市。2007 年 12 月 11 日，笔者在中国证券报发表题为从金融统计数据看股市的牛熊交替规律的文章，并得出结论：假如上述经验还有效的话，那么当前的股市行情可能已经接近尾声了，因为 M1 已经在 20%至上持续了数月时间，估计储蓄搬家的情况即将减缓，股市的持续上涨已经难以为继。10 月份银行存款减少的 4498 亿元和上海综合指数的 6124 点将一起成为一个新的历史纪录。让自己感到欣慰的是，正是基于自己对股市的一系列研究，我在2005 年底开始重返股票市场（笔者是 2002 年开始第一次离开股票市场的） ，捕获了一次大牛市，同样的原因使我在 2007 年中第二次从股票市场退出，避免了 2008 年残酷的大熊市。当然，遗憾一定是有的。当股指在 2008 年底跌到 1700 点附近时，货币供应量指标 M2 和 M1 再次出现较大的背离，当时的 M2 比 M1高 10 多个百分点。有不少朋友打电话询问我，认为根据我发现的“规律” ，当时应该是市场的最低点了。笔者犹豫再三，鉴于对全球金融危机的担忧，笔者采取的保守的策略- 不参与。但事后观察，“规律”真的再次被应验，截至到 2009 年 5 月底，股指反弹了 40% 多，300 只股票涨幅超过 1 倍。为什么我国股市运行呈现这样的“规律”？背后的制度性基础更值得我们关注。一般而论，当 M2 增长速度超过 M1 时，经济增长处在走下坡路的状态，经济活跃程度在下降。此时，上市公司的盈利能力应该是下降的，1996 年、1999 年、 2005 年都是如此。在这样的背景下为什么会出现股指大幅度上涨呢？原因在于政策的干预，每当经济出现疲态，政府即会出现放松货币，多余的货币首先选择进入股市，推动股市大幅度上涨。启动股市已经成为政府宏观调控的工具之一。因此，上述现象如其说是股市运行的“规律” ，还不如说是我国宏观调控的规律。这个“规律”的存在还说明，政策之手对股市的干预太深了，我们的股市还远远没有摆脱“政策市”的巢臼。展望未来，面对复杂的国际经济形势，中央采取的“适度宽松的货币政策”还不会立即转向，货币供应量的增加还会持续。股市行情还会持续。那么，投资者买什么？当货币供应大幅度增加时，社会公众的通货膨胀预期很快会抬头，持有货币成为不合算的选择，于是，如何使财富保值增值成为时下关注的话题。依笔者之见，首要的选择是买房子，其次是买房地产类、资源类的股票。当然，股市红火了，最大的受益者是证券公司，证券公司的股票也必将跑赢大市。M1、 M2 是货币供应量的范畴。人们一般根据流动性的大小，将货币供应量划分不同的层次加以测量、分析和调控。实践中，各国对 M。 、M1、M2 的定义不尽相同，但都是根据流动性的大小来划分的，M。的流动性最强，M1 次之，M2 的流动性最差。 我国现阶段也是将货币供应量划分为三个层次，其含义分别是： M。：流通中现金，即在银行体系以外流通的现金； M1：狭义货币供应量，即M。企事业单位活期存款； M2：广义货币供应量，即 M1企事业单位定期存款居民储蓄存款。 在这三个层次中， M。与消费变动密切相关，是最活跃的货币； M1 反映居民和企业资金松紧变化，是经济周期波动的先行指标，流动性仅次于 M。 ； M2 流动性偏弱，但反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况，通常所说的货币供应量，主要指 M2。揭秘 M1 之一：M1 是经济的晴雨表股市是经济的晴雨表。这是一般人都可接受的。的确，经济景气，则股市向好；经济衰退，则股市滑坡，二者如影随形。按照经典投资理论的解读，经济好，则企业效益好，所以上市公司分红多，股市的回报率上升，因此，股市就会上涨。反之亦然。但是，这只是一般的概念、普通的理解。按照晴雨表的理论，恐怕没有办法解释 1994-1998 年期间中国经济持续萎缩而股市持续畅旺。它也没有办法解释 2001-2005 年期间经济向好而股市崩溃。它同样没有办法解释 2007-2008 年间经济轻微下滑而股市暴跌 70%。同样情况还出现在美国。 1966-1981 年的 15 年间，美国 GDP 从7000 亿美元增长到 3 万亿美元，而道琼斯指数竟然始终没有越过1000 点。所以，说股市是经济的晴雨表，只怕牵强。那么，有没有一个指标既能反映经济情况，又能预示股市方向呢？或者说，我们是否可以找到一个指标，可以真切作为经济的晴雨表呢？如果能找到，我们看这个指标就可以知道经济冷暖，看这个指标就可以预知股市涨跌，岂非轻松惬意？在研究中国宏观经济的过程中，扬韬发现，M1 这个指标屡屡浮出水面，在若干个领域成为晴雨表甚至是先行指标。M1，即 “狭义货币供应量” 。它等于 M0 加上企业活期存款，加上其它杂项（M0 即流通中的现金） 。M2，即“广义货币供应量” ，它包括了 M1，再加上居民储蓄存款、企业定期存款，再加上其它杂项。所以，简单点说，M1 就是活钱，它包括了全社会所有的现金以及企业的活期存款。这些钱，随时都可以流动，有点像财务报表中的“流动资产” 。M2 中包含了居民的活期储蓄存款，本来也是活钱，但从统计口径来看，这些钱的流动性比企业的活期存款要差一些。何以故？因为居民日常生活总会留一些现金应付不时之需，当需要动用活期储蓄的时候，一般要去一趟银行或者通过其它方式办一下手续。对企业而言则不然。按照相关规定，企业几乎不自留现金，大量款项在银行里。而且，企业的计划性比较强，对于暂时用不着的钱，轻易不会放在活期储蓄账户里，而多会以定期存款的方式多赚一点利息。值得注意的是，股市投资者的保证金余额是纳入 M2 统计的。所以，M2 这个数据是不会直观反映股市趋势的。同样，M2 包含了居民储蓄和企业定期存款，它只代表着社会拥有的存款规模，反映着社会财富的变化情况，也不会体现出经济的冷暖正常情况下，无论经济好坏，M2 都是缓慢上升的，由于基数庞大，不太容易出现大起大落。但 M1 不同。由于流通中的现金数量相对稳定，所以 M，在基础货币投放不大的情况下，它的波动情况直接反映了企业的资金宽裕程度如果企业资金充沛，大量资金结余在银行的活期账户，M1快速增加，肯定就反映了经济情况向好。反之，如果企业资金紧张，活期资金不足以至于要动用定期存款，M1 增速下降甚至出现负增长，则经济情况肯定比较糟糕。所以，我们可以由此断定：M1 是经济的晴雨表。实证中可以得出类似的结论：1980 年以来的 17 年，M1 增幅与GDP 名义增幅的相关系数是 0.42，1990 年以来的相关系数更高达0.65。由此，我们在判断经济状况的时候，其实可以放弃其它指标而独盯 M1。如果从 M1 的情况看，中国本轮 M1 增速最快的时间出现在 2007年 10 月-2008 年 1 月。这期间，M1 增速都大于 20%。从 2008 年 2月起，M1 增速快速下滑，到 2008 年 10 月，该指标已经不到 9%，是最近 20 年的最低增幅之一。而几乎就在同时，中国经济出现转折。春节的雪灾一度被认为是经济滑坡的意外因素，但到年中，一些外向型企业开始倒闭，到 10月份，金融危机波及中国，最困难的时刻出现了。如今反思，如果我们能在年初就发现 M1 增速滑坡的现象，是否可以更早一些对经济调控政策作出调整呢？遗憾的是，一直到 9 月份，央行在提及金融形势的时候，更多还是以 M2 作为参照，以至于我们的金融紧缩政策延迟到 10 月，对经济造成了不可估量的负面影响。试想，如果早点注意到 M1 滑坡的现象，未雨绸缪，及早在经济的各个领域做出调整，我们还会有今日这样的被动局面吗？揭秘 M1 之二：M1 是物价的先行指标既然 M1 是企业经营状况的一个直观反映、所以它能成为经济的晴雨表，那么，我们是否可以从这个指标出发，来推断一下企业行为与物价的关系呢？我们可以有这样一个推测：由于企业经营状况很好，企业闲置资金充裕，在正常情况下，企业必有扩大再生产的冲动。试想一下，如果一家企业注册资金 1 亿元，每年竟然能赚 2000 万元甚至更多，企业除了将一部分盈利存入定期外，大量资金在活期账户上以至于来不及去存定期。它直接反映了企业的日子好过，企业的盈利能力强大。此时，每一个企业主都开始飘飘然，在享受着暴利幸福的同时，开始酝酿扩大生产规模。这种扩大，一方面是添置固定资产，另一方面是扩大采购规模。在看到远景美好的时候，企业开始扩大生产规模。他们开始制定宏伟蓝图，有的在本行业内实施收购兼并，有的在本行业内上下整合，有的开始对外投资。此时，企业的原材料开始进入供不应求状况，以至于价格出现上涨。而对外投资，也使得生产资料价格膨胀。渐渐的，社会就会进入通货膨胀时期。且慢，一般来说，通货膨胀是一种货币现象，是由于社会上流通的货币多了，以至于货币贬值，由此导致了物价上涨、通货膨胀。如果上述推理成立，岂不是意味着企业的货币泛滥导致了通胀?这似乎与传统的通胀概念相悖？其实不然。企业是一个以法人身份出现的有独立意识的经济单位，企业利润丰厚导致资金宽裕，第一选择往往是股东分红或者企业控制人的变相占有。只有在分红之余甚至占有之余，企业仍有闲钱才会萌生对外投资之意。它也就意味着，在企业通货膨胀的时候，个人那里早已膨胀了。或者说，企业是大河，个人是小河，大河泛滥，一定是小河溢出了。所以，从某种意义上说，企业资金异常宽裕，恰恰是个人资金严重扩张的时候。所以，企业活动所导致的通胀也就可以理解了。实际上，中国在 1985-1988 年的通货膨胀，主要是居民个人的货币泛滥导致的。但 2007-2008 年的通胀，主要是企业行为使然。前者是供不应求所致，而后者是在社会供给相对均衡的情况下由企业扩张而导致的。 （对此，扬韬将在以后的分析中阐述企业扩张导致的价格上涨，尤其是油价和大宗商品价格暴涨，主要由企业行为导致，而非终端需求膨胀。 ）因此，企业 M1 宽裕，肯定会导致物价的上涨。这种物价的上涨，是由于企业的过度扩张而导致的。企业之所以过度扩张，根本原因还是钱太多，以至于心理膨胀。假设上述分析能够成立，则在数理统计中势必存在这样一种情况：物价指数与 M1 之间高度相关。不过，在统计中，扬韬发现，物价指数与即期 M1 增速的关系虽然很大，不过似乎并不高。以 1990-2008 年的 17 年的近 200 个月的数据来计算，其相关系数为 0.49。这其实已经意味着高度正相关了。那么，在何种情况下，其相关系数最高呢？按照扬韬上述分析，似乎 M1 增速应该提前反映物价指数。于是，扬韬选择 M1 提前 1个月、2 个月乃至于 20 个月，再来对照与物价指数的关系，结果发现，在提前 18 个月的时候，其相关系数高达 0.75，也即绝对正相关。换言之，M1 增速实际上是提前一年半反映着物价指数。如果我们把视野放宽，我们会赫然发现，M1 增速与居民消费价格指数的提前反应体现在 12-20 个月的水平上。在此状况下，其相关系数都高达 0.7 以上。也就是说，M1 增速可以提前 1 年到 1 年半反映物价涨幅。即：M1 是物价指数的先行指标。举例来说，1993 年 2-4 月，这三个月，是中国 M1 的历史巅峰。其间，M1 增速均大于 50%，最高达到 51.74%。而中国的居民消费价格指数的历史巅峰出现于 1994 年 9-11 月，均大于 27%。M1 的巅峰领先 CPI 巅峰恰为 18 个月。再如，M1 增速的历史最低位出现于 1998 年 6 月（自 1990 年以来） ，而 CPI 指数除了在 1998 年 9 月最低为 98.5 之外，在 1999 年的4-6 月都不足 98，最低点出现于 1999 年 4 月和 5 月，都只有 97.8。即 M1 提前 10-12 个月反映着物价的变化。最近一次的 CPI 峰值出现在 2008 年 2-4 月，CPI 都大于 8%。而最近一次 M1 峰值出现在 2007 年 2 月到 2008 年 1 月，都大于20%。 M1 对 CPI 的领先时间也在一年左右。所以，由上述扬韬的上述推论应该是准确的。既然如此，我们似乎可以大致推测一下：M1 的低谷预计出现在2008 年 10-11 月间，那么，中国的物价指数的低谷将出现在 2009年 10 月前后，CPI 很可能低于 100。如果我们考虑递延效应，则可以大致预测，在 2009 年的 4-5 或之后，中国将进入通货紧缩时期，届时，物价指数将出现负增长。揭秘 M1 之三：M1 是股市的晴雨表从上述两篇文章，我们可以得出一个初步的结论：M1 是经济的晴雨表，M1 也是物价指数的先行指标。这是从宏观经济学角度能直观判断的东西。不过，我们研究的目的是为了服务股市投资。为此，我们不免要问：M1 与股市的关系如何呢？其实，在 2008 年 10 月 31 日这一天，扬韬曾先后两次撰文，题目分别是11 月能涨多少 和关于 11 月股市上涨的若干思考 。这两篇文章都有一个不容置疑的前提，即 2008 年 11 月的股市应该上涨。如今，我们都知道，11 月的中国股市大涨，世界股市也都涨起来了。但是，扬韬为什么敢于在 10 月就提出 11 月股市必涨呢？因为当时发现，中国股市的涨跌竟然与 M1 增速高度正相关。换言之，M1 是股市的晴雨表。分析师们在做研究的时候会发现，以 1992 年 5 月中国股市放开价格管制为基准，从 1993 年 5 月起，股市涨跌与 M1 的相关系数似乎并不高，只有 0.25 而已。它意味着，股市涨跌的因素只有四分之一与 M1 增速相关。如果仅仅由此推断，似乎无法得出扬韬的上述结论。扬韬所采取的研究思路是：从 1993 年起迄今，看一下每个月的股市涨跌与 M1 的关系，然后把起点向后延伸，比如，从 1993 年 12月、1994 年 1 月、 1995 年 1 月，以此类推，由此来做相关系数研究。结果有惊人的发现：越是往后，M1 与股市的相关系数越高，而且高到令人吃惊的程度。1994 年 12 月以来，M1 与股市涨跌的相关系数为 0.347。1995年以来高达 0.51。1996-2002 年 12 月以来高达 0.56-0.61。而 2003 年 12 月以来，M1 与股市涨跌的相关系数达到了惊人的 0.77 的水平。但是，如果我们以 2006 年 12 月作为起点，到 2008 年 10 月，在22 个月时间里，M1 与股市涨跌的相关系数已经达到 85%乃至 90%的水平。也就是说，股市涨跌的 80%以上的理由都是与 M1 增速高度正相关的。它的潜台词就是：M1 涨，则股市涨；反之亦然。也就是说，M1 是股市的晴雨表。假设上述分析能够成立，那么，扬韬从历史数据推断，中国的 M1增速最低点出现在 1998 年 6 月的 8.7%和 1999 年 1 月的 9.6%，而2008 年 9 月已经低到 9.2%。鉴于央行放松银根始于 2008 年 10 月，由此扬韬推断 10 月份的 M1 增速可能创下历史新低，而 11 月势必出现反弹。按照 M1 是股市的晴雨表的判断，如果 11 月 M1 反弹，则股市理应出现反弹。所以，扬韬判断：11 月的中国股市将上涨。在上述判断做出后 10 天，中国央行公布数据显示， 2008 年 10 月的中国 M1 增速 8.61%，创下历史新低。伴随这一数据的，是中国股市创下了 1664 点的调整新低。11 月，中国股市上涨 8%以上。虽然迄今为止，M1 数据尚未公布，但我们可以预期，2008 年 11 月的 M1必然出现反弹，增速肯定在 9%左右甚至更高。而且，就算 11 月的数据不理想，12 月或 2009 年 1 月的 M1 增速也应该在 10%以上。这正是中国股市走好的基础。所以，我们得出的结论是有道理的M1 是股市的晴雨表。但是，扬韬并不满意于上述数理统计的结论。我们需要研究的是：为什么会这样呢？它的理论基础何在呢？从行为金融学角度分析，股市是一个投资的场所，它的理论回报率应该不低于企业盈利率。对企业家而言，如果扩大再生产的利润率是 10%，而股市投资的利润率也能达到 10%，那么，在正常情况下，企业家肯定会选择投资股市，而绝对不会去投资实业扩大再生产。何以故？因为在常规利润回报之外，股市的流动性远好于实体经济，进出方便。所以，如果股市具有了显著的投资价值，企业在资金充裕的情况下，未必会首选扩大再生产，而一定会因为流动性极佳去投资股市。所以，M1 增速过快，企业的第一选择必然是投资股市。这正是我们要得出的一个结论：在 M1 充裕的情况下，股市必涨。既然上述结论成立，那么，我们也一定可以得出一个结论：如果 M1 紧张，企业资金匮乏，那么，企业的第一选择必然是先卖出股票而绝不是先撤出实业投资。换言之，在企业资金紧张的情况下，企业必然先卖股票，股市必然下跌。看到这样的结论，中国的投资者不由得心跳加快。为什么？因为股改之后，大小非出现了。当可以选择卖出股票的时候，中国的企业家将毫不犹豫地卖出股票。而这，正是大小非的行为。过去一年，中国的大小非卖出股票的行为异常活跃。按照扬韬的统计，2007 年6 月到 2008 年 11 月，中国的法人机构（大小非）合计卖出股票4600 亿元，这正是股市下跌的第一力量但是，我们发现，虽然企业家们抛出了这么多股票，中国的 M1 增速竟然创下了历史新低，这不正说明企业的情况陷入冰谷吗？所以，不必再对中国股市过去一年跌幅 70%而耿耿于怀了。因为企业的效益越来越差、企业的资金越来越紧张、企业家不得不加大卖出股票的力度，由此造成了股市的跌跌不休。所以，要想中国股票好，必须先让企业好。如果中国的企业资金充裕，根本就不缺资金，他们自然不会再卖股票。如果资金充裕得让人惊讶，他们必然会来买股票，那将自然导致股票上涨。所以，中国股市其实不是政策市，而纯粹是企业市。企业兴，则股市旺；企业衰，则股市亡。所以，救股市，其实是救企业。救企业，正是救中国经济。最后，扬韬将 1993 年 6 月以来中国股市涨跌情况与中国同期 M1 增速列在同一张表格上。其中，2008 年 11 月的 M1 增速假设为 10%。由此图可以看到，M1 基本与中国股市同涨共跌，也即：M1 是股市的晴雨表。揭秘 M1 之四：前因后果与 M2 几乎月月上升不同，M1 经常会出现月度环比下降的现象。1978 年 11 月以来的 360 个月，M1 月环比下降的月份有 86 个月，占比近四分之一。相比之下，M1 同比的数据一般是增长的，迄今只有两个月出现同比下降：1989 年的 8 月和 9 月。也正因为如此，在过去 30 年中，M1 同比数据只出现了两次负数，而它恰恰说明一点：M1 可以真实反映经济状况。不过，M1 数据环比下降，多数是能找到对应的原因的。比如，每年的 2 月份，M1 大多比 1 月份出现下降。究其原因，是 2 月份往往横跨春节，企业在 1 月底积累的大量现金要发放给员工回家过年，而2 月份的开工时间较短，企业的利润较低。同时，也正因为 2 月份跨节日、开工时间不长，所以多数企业都会把暂时闲置的资金存入定期账户。当然，这只是对上月的下降。由于全国每天都有很多企业新成立，所以，理论上说，M1 的余额应该越来越大，故相比一年前，M1 横竖都应该增长。这正是 30 年来 M1 只出现过两个月同比下降的根由。也许正是由于 2 月份的环比下降是一种习惯，所以，2008 年 2 月的M1 出现大幅度下降，并没有引起人们的重视。数据显示，今年 2 月，M1 环比下降近 4700 亿元，大幅度创下历史记录。但由于 2 月份的春节和雪灾因素，再加上习惯因素，几乎没有人认为这个月的情况属于异常。而在此期间，股市大幅度下跌，也很少有人从企业层面找原因。但是，除了 2008 年 1 月的 M1 增加超过 2000 亿元外，今年其它 9个月的 M1 数据环比增长很小甚至下滑。前 10 月的 M1 增量只有4590 亿元，同比增幅不到 9%。而 2007 年前 10 月增量为 1.86 万亿元。很显然，2007 年前 10 月，恰恰是中国企业资金最宽裕的时期，而这正促成了历史上罕见的一轮大牛市。2005-2007 年，11 月和 12 月的 M1 总增量均达到 5500-7800 亿元，是企业资金最为宽裕的两个月份。这可能与很多企业习惯于年终结算有关。但今年的 11-12 月份，情况会如何呢？我们还需要等待央行的相关数据。扬韬判断，环比增长应该问题不大，而同比数据只会轻微上升。而 M1 同比增速的最低点估计将出现在 2009 年 1 月，届时，该指标可能低于 7%。需要指出的是，虽然央行从 10 月开始放松银根，银行也在 11 月大举放贷，但这并不必然导致 11 月起的 M1 全面增加。因为企业贷款之后，往往将紧缺的资金投入到急需的环节，账上很少会留存活期的资金。M1 的增加，必须以企业效益大幅度提高为前提，而不是贷款增加的必然结果。从这个角度说，M1 就像一只鸭子，企业的春江冷暖如何，M1 这只鸭子最先知道。如果我们把视野再放宽一点，我们或许能够发现，中国的企业家们其实一直在股市和实业中游弋。他们资金宽裕之后，会很容易地将部分资金转移到股市中去，而这基本上导致了股市的暴涨暴跌。比如，1994 年 8、9 月的股市暴涨，伴随着的是 1994 年 7 月及之后的 M1 增速突然加快。1996 年年初之前，中国 GDP 数据似乎还没有明显好转，要一直到 1998 年才达到调控的最低点。但是，1996 年1 月后，M1 增速开始加快，许多月份超过 20%，这种趋势一直延续到 1997 年 6 月。而中国股市的那一轮牛市，恰恰在 1997 年 5 月达到顶峰。另外，2000 年 7 月，M1 增速达到阶段高峰，意味着企业资金开始紧张。也正是在这个时候起，德隆系陷入了资金链困境，虽然许多投机资金通过各种途径高价融资来推高股市，但 2001 年 6 月之后，股市还是轰然倒塌。如今回头看，2000 年 7 月之后的股市机会已经很少，许多投资家将资金撤出后投入房市。所以，2001 年之后的崩溃几乎是必然的。至于本轮牛市和熊市的演变，已不遑多言。上述分析，其实说明一个问题：郎咸平先生所说的中国制造业不景气导致的资金投入股市，有一定的逻辑准确性。他是从企业调研得出这样的结论，而扬韬以 M1 的演变逻辑，同样推得了这种结论。也就说，中国股市几乎从 15 年前开始，就一直是 “企业市” 。这也正是为什么如今大小非成为市场最为恐惧的利空因素的根本原因。综合上述的分析，扬韬认为，中国经济的低谷时期出现在 2009 年第一季度或许不难理解。而中国通缩的时间将可能延续到 2009 年年底前后。中国股市的也将在 2009 年第一季度探到另一个底部。今年底或明年一季度,全国房价同比增幅或触顶今年以来，我国房地产市场持续转好，半年之内，出人意料的完成了复苏、回暖、繁荣的全过程。如果说 2-4 月份自住需求的合理释放是主要原因，那么 5 月以来投资投机需求的持续入市，则表明房地产市场内部因素已无法解释市场表现。实际上，在实体经济尚未全面复苏的前提下，流动性充裕已成为楼市和股市繁荣的重要外部因素。经济学原理也认为，资产价格上涨实质是一种货币现象。为了探究货币供应量与楼市之间的关系，我们以实证分析法，比较国内外情况，做出本研究报告。一、流动性与货币供应简析1、货币供应量指标分类严格意义上讲，流动性指资产变现能力，比如股票比房产的流动性强。现在媒体泛指货币供应量的多少，当然，货币本身也是资产,而且是流动性较强的资产。国际上，货币供应量是计算具有不同变现能力的货币数量，表现货币总体结构的指标。货币供应量构成如下： M0-现金M1-M0+ 活期存款M2-M1+ 定期存款，非支票性储蓄存款M3-M2+ 私有机构和公司的大额定期存款L-M3+各种有价证券我国从 1994 年三季度起由中国人民银行按季向社会公布货币供应量统计监测指标。参照国际通用原则，根据我国实际情况，中国人民银行将我国货币供应量指标分为以下四个层次：M0 ：流通中的现金；M1 ：M0+企业活期存款+机关团体部队存款+ 农村存款+个人持有的信用卡类存款；M2 ：M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+外币存款+信托类存款；M3 ：M2+金融债券+商业票据+ 大额可转让存单等。从流动性程度上讲，M0 流动性最强；M1 是狭义货币量，流动性较强；M2 是广义货币量，流动性较弱；M3 是考虑到金融创新的现状而设立的，暂未测算。2、M1 是经济的领先指标经济发展需要一定量货币供应，按经济学流派中的货币主义，央行只要调整货币供应量，就能有效的保持经济稳定增长。货币供应量就像血液，其规模大小能够影响经济变化。货币供应量指标中，作为流通中的现金数量，M0 规模相对稳定，与消费变动密切相关；M1 主要是企业活期存款(包括企业留存利润和尚未投入使用的贷款)，反映企业和居民资金松紧变化，是经济周期波动的先行指标；M2 反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况，一般用 M2指代货币供应量。这三者的结构大致如下。2009 年 6 月底，M0 为 33641 亿元，M1 为 193200 亿元，M2 为 568900 亿元。全国金融机构各项存款为580507 亿元，其中企事业单位活期存款为 124690 亿元，企业定期存款为 77631 亿元，居民活期储蓄为 90910 亿元，居民定期储蓄为162445 亿元。从结构上可知，企事业单位活期存款数量较大，是M1 的主要组成部分。M1 的波动情况直接反映了企业的资金宽裕程度，如果企业资金充沛，大量资金结余在银行的活期账户，M1 快速增加，说明经济向好，企业经营活跃。反之，如果企业资金紧张，活期资金不足，以至于要动用定期存款，M1 增速下降甚至出现负增长，则体现了经济景气度下降，企业经营困难。在很大程度上，可以说 M1 是经济的领先指标。数据表明，1990 年以来 M1 增幅与 GDP 名义增幅的相关系数高达 0.65。二、M1 、股市、楼市关系的国际实证分析1、美国情况分析图 1 美国股市、楼市、 M1 数据对比1987 年以来， M1 与股市在 1997-2005 年间高度相关，基本同步，其它时间相关度不高。2008 年 9 月 M1 增速由 2%左右，迅速提高到 2009 年 1 月的 16%，创近 22 年新高。股市则于 2009 年 3 月开始触底反弹，滞后于 M1 变化约 6 个月。M1 与楼市的关联度高于股市。比较典型的有两次，一是 1989年 8 月 M1 增幅触底， 1991 年 4 月房价指数增幅触底；二是 2003年 8 月 M1 增幅到顶， 2004 年 8 月房价指数增幅到顶。两次平均滞后时间约为 16 个月。股市和楼市关联度较高。1991 年开始，美国楼市和股市稳定上升，2000 年 3 月纳斯达克股价泡沫开始破裂，道指开始高位盘整，房价指数增幅则直到 2001 年 2 月才到达高位，其后皆出现回落，2002 年触底反弹。二者基本同步。2004 年 8 月房价指数同比增幅触顶，但房价指数高点出现于 2006 年 6 月(见下图)。道指于 2007 年10 月触顶下滑。今年 3 月道指触底，5 月房价指数首次实现环比上涨，增幅为 0.9%。6 月房价指数环比上升 11%，为 8 年来最大涨幅。图 2 美国股市、楼市数据对比2、日本情况分析图 3 日本股市、楼市、 M1 数据对比由上图可知，1984-2000 年，M1 与股市相关度很高。1987 年 5月-1989 年 3 月， M1 增幅持续维持在较高位置，其后，快速回落；1989 年底股指达到最高点，随即崩盘。1996 年 3-5 月，M1 增幅再创新高，股指于当年 7 月反弹至阶段性新高。总体而言，股市的方向性变化一般滞后 M1 变化数月。股市与楼市大体同步，关联度高，只是后者波动的频率慢于前者。股指 1989 年底达到最高点，地价同比增幅 1990 年 6 月才到达高点，实际指数 1991 年才触点( 见下图)。1991 年 9 月开始，地价持续近 15 年的负增长， 2006 年 6 月开始一轮正增长， 2007 年 6 月增幅触顶；而股市 1990 年下拐后至今，总体趋跌，其中 2005 年 7 月曾出现一轮的反弹，也是 2007 年 6 月到顶。大致而言，楼市变化滞后于股市 6-10 个月。图 4 日本股市、楼市数据对比3、香港情况分析图 5 香港股市、楼市、 M1 数据对比由上图可知，M1 与股市相关度较高，尤其是上世纪 90 年代以后。比如，1997 年 1 月 M1 是阶段性高点，1997 年 8 月股市达到高点；2008 年 11 月 M1 跌至 20 年来最低点， 2009 年 3 月股市触底。大致而言，股市变化滞后 M1 变化 4-7 个月。M1 与楼市的相关度比股市更高，几乎每次波动，都是同向的；在 1987 年以来 7 个峰点中，有 5 次是 M1 领先于楼市，平均领先 6个月；在 6 个谷点中，有 5 次是 M1 领先于楼市，平均领先 5 个月。图 6 香港股市、楼市数据对比如上图，我们采用香港私人住宅售价指数与股市相比较，可以发现股市与楼市呈较强的正相关。1997 年 8 月，股价触顶，10 月房价触顶；2003 年 4 月，股价触底，8 月房价触底；2007 年 10 月底，股价再创历史新高，2008 年 6 月，房价再次到达高点，不过离 1997年历史峰值仍然下跌了 27%。由此证明，股市领先楼市 4 个月左右。4、台湾情况分析图 7 台湾股市、楼市、 M1B 数据对比上图中，台湾地区的 M1B 增幅取的是年均值，所以比较平滑，但还是能够看出 M1B 与股市有一定的相关度，基本是同向变化。由下图可知，在可知的 1995-2006 年间，M1B 与股指高度相关，步调非常一致。不存在明显的领先或滞后关系。图 8 台湾股市、 M1B 数据对比M1B 与楼市相关度较高，由