GDP对中国股市的影响20

1、GDP对中国股市的影响课程名称： 国际金融 学期： 2016-2017 第一学期 任课教师： 金昊 姓 名： 黄泽龙 学 号： 22920142203833 学 院： 信息科学与技术学院 2016年12月GDP对中国股市的影响一、内容摘要：股市作为经济的晴雨表一向受到各国经济学家的广泛关注。相较于美国股市百年的历史，中国股市则是在改革开放后的1990年才正式登上历史舞台。虽然只有二十几年的发展历程，然而，伴随着我国经济实力的日渐强盛，股市也在这二十几年来发展迅速。截至2016年11月4日，沪深两市股票总市值已经超过7万亿美元，在全球市场上仅次于美股的25万亿美元。因此，GDP作为国家经济实力强

2、弱的一个重要指标也时常被人当作股市的风向标。人们普遍认为，国家经济形势越好，股市上涨的概率也就越高。本文旨在通过运用回归分析，探究与GDP相关的某些指标和股市之间的关系，进而分析GDP如何对股市产生影响。二、相关概念介绍：（一）GDP简介：国内生产总值（GDP=Gross Domestic Product）是指一个国家（国界范围内）所有常驻单位在一定时期内生产的所有最终产品和劳务的市场价值。GDP是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。（二）GDP增长率简介：GDP年增长率是反映一个国家或者地区国内生产总值在一年时间内增长状况的统计指标。反映了整个宏观经济的运行状

3、况和经济的发展速度。（三）上证指数简介：上海证券综合指数简称“上证综指”，其样本股是全部上市股票，包括A股和B股，反映了上海证券交易所上市股票价格的变动情况，上证综合指数是最早发布的指数，是以上交所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。这一指数自1991年7月15日起开始实时发布，基日定为1990年12月19日，基日指数定为100点。三、论文的要点概要：1，运用回归分析探讨GDP增长率对中国股市的影响：论文的第一个要点是探讨GDP增长率对中国股市的影响并根据结果分析原因。回归分析的解释变量为GDP增长率，因变量为一年内上证指数最高和最低点平均值。2，运用回归分析探讨市

4、场资本化率对中国股市的影响：论文的第二个要点是探讨市场资本化率对中国股市的影响并根据结果分析原因。回归分析用到的解释变量为市场资本化率（即股票市场总市值/GDP总量），因变量为一年内上证指数最高和最低点平均值。3，总结：对前面的分析结果作总结四、运用回归分析探讨GDP增长率对中国股市的影响：（一）导入数据：为了研究GDP增长率对中国股市的影响，本文选择了相关的数据进行分析。其中GDP增长率选取的是2006年到2015年的数据。上证指数选取的是2006年到2015年每年最高最低点的算术平均值。（数据来源：中国国家统计局）数据如下图所示（二）分析过程：对于上表的数据，我们可以建立以下的回归函数模型

5、，设上证指数平均值为Y，GDP年增长率为X，回归系数为b，常数为a，随机变量为u，则其表达式可写为Y=a+bX+u根据以上函数模型，我们就可以利用导入的数据进行和回归分析。回归分析：这里使用stata统计分析软件对数据进行回归分析。由图可以看出，a=80.6028，b=2125.325因此回归方程为：Y=2125.325+80.6028X，即index=2125.325+80.6028 growthrate回归模型的总结分析：1，拟合优度：R-squared仅为0.0551，说明拟合优度较差。2，显著性水平：growthrate的P-value值为0.514，远大于0.1，说明在10%的水平上

6、也不显著。常数项的P-value为0.103，在10%水平上可看为显著。由上图可以看出，GDP增长率和上证指数平均值的相关系数为0.23，为正相关，但相关程度不高。下图为两者的散点图，也可以说明这一点。五、运用回归分析探讨市场资本化率对中国股市的影响：（一）导入数据：为了研究市场资本化率对中国股市的影响，本文选择了相关的数据进行分析。其中市场资本化率选取的是2006年到2015年的数据。上证指数选取的是2006年到2015年每年最低点的算术平均值。（数据来源：中国国家统计局）数据如下图（二）分析过程：对于上表的数据，我们可以建立以下的回归函数模型，设上证指数平均值为Y，市场资本化率为X1，回归

7、系数为b1，常数为a1，随机变量为u，则其表达式可写为Y=a1+b1X1+u根据以上函数模型，我们就可以利用导入的数据进行和回归分析。回归分析：这里使用stata统计分析软件对数据进行回归分析。由图可知 a1=1512.741b1=2317.166因此回归方程为Y=1512.741+2317.166X1即index=1512.741+2317.166capital-rate回归模型的总结分析：1，拟合优度：R-squared仅为0.5411，说明拟合优度较好。2，显著性水平：capitalrate的P-value值为0.015，说明在5%的水平上显著。常数项的P-value为0.014，在5%

8、水平上显著。由上图可以看出，市场资本化率和上证指数平均值的相关系数为0.7356，为正相关，且相关程度较高。如下图所示，散点图中除了一两个点出现较大偏差以外，其余点均在拟合曲线附近。七、总结：本文运用线性回归模型对GDP增长率和市场资本化率对中国股市的影响进行分析，得到了两个线性回归函数方程，从而得出如下结论：市场资本化率与中国股市存在较强的正相关性，而GDP增长率与中国股市之间的相关性则相对较弱。因此，较高的GDP增速带来的经济走强并不意味着股市将会上涨，同样地，较低的GDP增速所导致的经济疲软也不意味着股市将会走弱。我们不能仅仅依靠GDP增速的变化来判断其将会对股市产生什么样的影响，否则，

9、很可能将会出现大的偏差。然而，我们不难发现，市场资本化率之所以与中国股市存在较强正相关性，其主要原因在于股市总市值和上证指数之间的强相关性，指数拉上去了，总市值自然就高了。这就使得GDP总量在这个模型里看起来并不那么重要。为了进一步分析，我们先引入轴心率这一概念。所谓轴心率就是指市场资本化率会以其为轴心上下波动，换句话说，轴心率乘以GDP总量就大致可以得到中国股票市场的轴心点位。经济学家华生曾经提供了一个关于市场资本化率轴心率的估计:“低收入国家一般在20%30%左右，中等收入国家一般在50%左右。市场经济发达的国家，股市市值大体与GDP持平。”接下来，回到回归方程index=1512.741

10、+2317.166capital-rate。我们将分为机会和风险两个部分来分析，并根据分析结果进行综述。(一)机会：根据回归方程，在2006年前后，以40%为轴心的上证指数对应的轴心点位为2439.6点。而实际上，在那个时候，上证指数却一直在1700点附近震荡，远低于轴心点位，最低点998.23更是仅仅对应20%的市场资本化率，属于明显被低估的状态。而就在之后的2007年，沪指一路上扬，最高触及6124点。(如下图所示)到了2014年，随着中国经济的不断发展，轴心率也被重估为75%。同样地，根据回归方程，上证指数的轴心点位由8年前的2439.6点上升到了3250.62点。而沪指却一直徘徊在20

11、00点附近，最低点1974.38对应的市场资本化率也仅有40%，明显被低估。历史又一次重演，借着沪港通开通的东风，沪指在短短一年的时间内从2000点涨到了5000点。(如下图所示)(二)风险：然而，市场往往是风险与机遇并存。在2007年沪指触及6124点后，随着北京奥运会的开幕，沪指在不到一年的时间内从6124点一路跌到了1700点，许多人因此倾家荡产。历史总是惊人的相似，在2015年沪指摸到了5178点之后，短短半年之内，沪指就跌倒了2800点，许多个股更是跌到了原来价格的30%。贪婪是人类的本性，当你看到身边的人在几天之内赚了你几年的工资的时候，当你已经享受到了飞快赚钱的快感之后，要想冷静

12、的全身而退，并没有想象中的那么容易。因此，在中国股市里，学会规避风险有时候比把握机会更为重要，而市场资本化率的另一个作用正在于此。前面提到的轴心率代表着机会，而与之相对应泡沫化率则意味着风险。依据经济学家的评估，泡沫化率大致在100%到150%之间，市场越发达这个比率就越高，市场资本化率一旦突破这个比率，将面临着风险和拐点。2007年，以120%为泡沫化率的上证指数对应点位为4293.34点，远低于6124点。而在最高点6124点对应的市场资本化率竟达到了160%。2015年，以130%为泡沫化率的上证指数点位为4525.06点。这一数字虽与5178差距不大，然而，由于沪港通开通和新股的集中发行，使得在5178点的市场资本化率竟高达170%。(三)综述：因此，市场资本化率可以作为一个风险指标，较好的判断当前的股市是否存在风险或是机会。文章最后，让我们再次回到论文的题目：GDP对中国股市的影响是什么？综合以上分析，我们可以得到如下结论：GDP对中国股市并不直接产生影响。GDP增速和GDP总量共同决定了我国经济实力的强弱，进而决定了市场资本化率中的轴心率和泡沫