宏观经济政策变化对股市价格影响

PAGEPAGE1第页共25页目录绪论 4（一）选题背景与研究意义 4（二）文献综述 41.离散型政策宣告与价格波动相关性研究 52.宏观经济变量变化与股票价格波动相关性 53.关于中国股票市场价格波动及特殊性的研究 6（三）研究思路与研究方法 61.研究思路 62.研究方法 7一、宏观经济政策变化与股票市场价格波动的理论分析 9（一）证券市场价格行为理论 9（二）宏观经济政策变化与股票市场波动相关性理论 10二、宏观经济政策变化与股票价格波动的经验分析 12（一）样本数据与实证方法 12（二）独立政策事件与股价波动的特征事实 121.数据比照分析 132.显著指数波动交易日的研究 15（三）宏观经济变量与股价波动相关性的计量分析 191.变量解释 202.数据来源和处理 213.宏观经济变量与股票价格指数的VAR模型分析 224.宏观经济变量与股票价格波动的因果关系检验 255.宏观经济变量对股票价格波动的脉冲响应分析 256.长期宏观经济指标与股指线性回归分析 26三、主要结论与政策建议 27（一）主要结论 27（二）政策建议 28参考文献 29致谢 31宏观经济政策变化对股市价格波动性影响的经验分析绪论（一）选题背景与研究意义股票市场被看作是一个国家宏观经济的“晴雨表”，股市价格变化往往与宏观经济形势和政策变化相伴随。从20世纪60年代开始，国外学术界对宏观因素与股票市场影响机制做了大量研究，对宏观货币政策与股票市场之间影响的传递途径进行了深入探究，逐渐扩展到以行为金融学为理论基础，以研究市场投机者行为课题方向的新领域。研究方法从简单相关分析发展到理论模型和实证研究的数量分析方法。长久以来理论界对宏观经济政策与股票市场波动相关性研究的意义，在于发掘宏观因素与股票市场关系的内在机理，剖析政府政策对市场行为的影响，充分挖掘金融市场作为宏观经济晴雨表的作用，并利用这一认识分析和预测市场波动，为宏观调控提供依据和参考。相较于西方经济发达国家的股票市场，中国大陆的股票市场发展起步较晚，市场机制不健全。在市场建立初期，政府利用宏观经济政策和行政手段调控和指导市场的目的之一是希望利用资本市场帮助国有企业脱困，依靠市场经营分散国有企业的经营风险。随着股票市场规模的扩大，政府对于市场的调控，一方面来自于对宏观经济增长的政策需要，另一方面来自稳定金融市场的目标。不同于西方政府承担的市场角色，中国政府的意志往往直接影响资本市场的发展。随着股票市场二十年的发展，政府与市场投资之间逐渐形成了一个动态博弈。股市波动与宏观调控之间建立起相互影响的反馈机制。因此，中国股票市场的未来发展和国内宏观经济调控迫切需要分析宏观经济变量和股票市场以及价格行为关系的课题研究。针对中国股票市场的发展现状，理论研究不应仅仅停留在对西方已有理论的分析和运用。盲目的照搬西方理论模型无法解决我国资本市场的现实问题。必须利用前沿的理论和研究方法深入分析中国金融市场自己的问题，形成符合中国资本市场发展的理论体系，解决本国市场的实际问题，这对于完善国内股票市场，提高宏观调控的有效性具有现实意义。本论文的选题就是在这样的背景下提出的。其目的是通过分析我国股票市场近年的发展状况，利用成熟的分析方法和理论分析我国宏观政策变化与股票市场波动的关系。（二）文献综述本文分析的是宏观经济政策变化与股票价格波动的实证分析。宏观经济政策变化包括离散型的政策宣告和宏观财政政策变量和货币政策变量的变化。国内外在此方面均有深入研究，下面从几个角度对国内外相关问题经行总结和评述。1.离散型政策宣告与价格波动相关性研究王恒（2005），宋玉臣（2007）针对股市价格波动与政府行为做相关性分析。徐晓光和黄国辉（2007）利用GARCH模型对我国股价波动的政策干预效果分析。徐炳胜（2007）利用离散政策变量对股市波动的分析。徐建国（2010）将波动性定义为股票未来收益率和过去收益率负相关，利用“具体事件分析法”分离具体事件，考察具体价格波动是否到位，用回报率自相关方法着眼整体市场在较长时间跨度上的过度波动问题。上述研究发现，中国股票市场存在“政策市”特征，股票市场波动与政府行为存在显著关系并呈短期特征。本文利用Fama(1988)的“异常波动分析法”对离散型政策宣告和股票价格波动进行对比分析。该方法对数据要求较低，操作简单，结果直接明了。一定程度上能解释短期离散型政策事件与市场波动性的关系。本论文将运用描述性统计和“异动波动分析法”结合分析离散型政策事件，考察事件宣告给市场相关变量变化带来的影响。2.宏观经济变量变化与股票价格波动相关性依照西方宏观经济学理论，宏观经济变量可以依据实现宏观经济增长的最终目标进行划分，分为失业率、通货膨胀率、汇率、GDP增长率等。由于宏观经济指标反映的是一国经济长期发展水平，所以作为经济“晴雨表”的股票市场价格变化应当先与同期宏观变量变化发生。同时，依据理性预期理论，当市场投资者对宏观经济预期发生变化时，其投资行为随即发生调整。因此，可以依据理论模型建立股票价格与宏观预期指标的假设模型。同时在实施宏观政策的过程中，政策中介目标与股票价格波动具有联系。流动性偏好理论认为，货币政策通过利率传导的过程中，货币供给同利率存在负相关关系，在增大货币供给时，随着利率的下降，投资成本下降将促进投资的增加，这对股票市场供求产生影响。而依照IS-LM模型分析，当施行扩张型财政政策如增加政府支出，对私人部门投资造成“挤出效应”，征收“印花”税等财政政策则增加市场交易成本，因此财政政策同样可能对股市价格带来波动。钟小强（2008）就股市价格波动对货币政策敏感性进行实证分析，得出相较于利率指标，短期货币供给量变化对股市价格波动影响较大。李卓琳（2008）认为我国股价波动具有资产推动型特征。在货币量指标中，股价指数受到M0、M1的显著影响，而对于M2的影响不显著。董合平（2006）将宏观指标与深证指数做实证分析，利用AR（1）—AGRCH（1,1）—M模型分析发现固定资产完成额、零售价格指数、城镇居民收入水平等宏观经济变量宣告对股市价格行为存在短期影响。同时得出固定资产投资完成率、消费者价格指数、M1和公开市场操作对股价长期有影响。金巧艺（2010）利用先行指标分析发现价格波动和经济波动走势趋于一致，中国股市逐渐摆脱“政策市”特征，价格变化包含越来越多宏观经济信息。3.关于中国股票市场价格波动及特殊性的研究作为分析中国股市波动与宏观经济因素关系的实证研究，必须充分了解中国股市的特殊。基于市场的现状和特点选择符合理科学的研究方法。国内大量研究文献对中国股市特殊性进行了深入讨论。叶莉萍和陈晓龙（2007）发现我国特殊的股权分置问题导致中国股市多年持续低迷，股市投资效应不显著。因此，文章在分析股市波动性和宏观经济指标问题时，必须考虑到股市投资效应不足带来的股票市场与实体经济存在脱节的现状。徐建国（2010）利用回报率自相关方法分析价格波动性，认定A股指数存在过度波动。王郧和欧阳红兵发现中国股市存在“过度自信”效应，投资者对私人信息存在过度反应，对市场交易量存在巨大影响。聂高辉和梅国平验证了股市“羊群”效应的非对称性。“利好”消息发布时，羊群效应呈理性羊群效应，而“利空”消息的羊群效应则呈非理性羊群效应。杨晓兰（2010）发现，非理性投资者存在基于“注意力”的购买行为，其行为导致当期高“关注度”的股票获得较高的收益。而这种“关注度”带来的正向影响在次日逆转。因此，一方面本文在分析过程中，要对市场是否因为政策影响发生波动进行鉴别，另有一方面要利用市场对于政策影响发生的过度波动，来分析政策变化与股价波动的相关性问题。本文将利用上证股价指数和收益率作为价格波动性度量，利用异常波动分析方法对短期离散政策宣告日与股价波动关系进行分析。建立向量自回归模型和简单线性回归模型分析中长期宏观经济变量与股指关系，试图找寻出政策影响的传导机制和原因，回答宏观政策变化与股市波动相关性问题。（三）研究思路与研究方法1.研究思路本文的研究思路将继承国内外已有的研究思路。首先在理论角度对股票价波动与宏观政策关系进行分析阐述，作为下一步实证分析的理论支持。然后分别分析离散型政策、连续性宏观政策变量与股票价格波动的关系，对宏观经济政策对股票波动影响进行实证分析。其整体研究思路框架如下：宏观经济政策变化与股票市场价格波动相关性宏观经济政策变化与股票市场价格波动相关性宏观经济政策理论与股票市场理论分析实证分析证券市场价格理论宏观经济学理论离散政策宣告与股票价格波动分析宏观经济变量与股票价格波动相关性分析政策建议政府的市场定位市场机制完善VAR模型分析简单线性回归分析货币政策传导机制财政政策传导机制“异常波动”分析法图1研究思路框架图2.研究方法本文运用“异常波动法”对重大政策性消息的交易日进行筛选，观察交易日当天的股价波动，分析短期独立政策消息对股票价格波动影响。运用VAR模型、Granger因果关系检验和脉冲响应分析，分析宏观经济中介变量与我国股市波动的因果关系。利用简单线性回归建立长期宏观经济指标和股价波动指标的回归模型，研究中长期宏观经济政策与股价波动性影响关系。伍青（2007）利用“异常波动点”法分析航天板块股票与航天相关政策的相关性。这一分析法对数据样本的要求较低，分析直接，操作简便，但是其分析前提必须依据部分假设（一定时间序列下选取的波动样本不存在其他对股票价格产生影响的因素）。利用“异常波动点”法一定程度上可以深入分析政策宣告与股价波动的相关性，将离散型政策宣告与单个交易日股价波动数据作描述性统计处理，用“异常波动法”分析两者的相关性，然后选取宏观经济指标和上证指数做向量自回归分析和简单线性回归分析。目的是利用不同时间窗口下的宏观经济变量变化，分析宏观政策变化与股价波动的关系。美国哈佛大学教授OliverJBlanchard宏观经济政策与股票价格研究模型解释了现期和预期生产率是决定资产价格的主要因素，而宏观经济政策是生产率变化的影响因素。DavidCutler（1988）的VAR模型对生产率决定资产价格进行了进一步解释。许均华(2001)的连续经济指标模型和高雷、任慧玉、文成林（2005）的宏观经济与股价时间序列模型和均采用货币供给（M1）、财政收入、财政支出、固定资产投资等宏观经济数据为指标，分析了股市波动与宏观政策的相关性。刘澜飚（2005）的对数多元线性回归模型，分析研究了股票指数与M1、储蓄存款、全社会固定资产投资和GDP之间的关系。钟小强（2008）用VAR模型克服货币政策变量的内生性，并利用脉冲响应函数描述了股指对利率、货币供应量变化的反应。李卓琳（2008）分析发现我国股价波动具有资产推动型特征。股价指数的受到M0、M1的显著影响。针对宏观经济变量与股指变量的计量模型均基于已有的宏观经济理论建立，但数据结果均不同程度呈现相关性不显著的情况。反映出不同宏观变量与股市价格波动的相关性存在差异。金巧艺（2010）利用国家统计局宏观经济景气指数的先行指标更好地解释了宏观经济变量对股票价格波动的影响。因此变量选取存在改善的空间，应当选取更符合市场特点和紧密联系的变量建立模型。VAR模型分析可以用于分析多元时间序列变量关系，由于是建立滞后期的回归，因此可以避免当期因素的影响，也可以考察多元变量滞后期与当期因变量的关系。同时VAR模型能建立起不具有严格经济模型关系变量的回归模型，并且可以利用Granger因果检验和脉冲函数分析变量关系，因此作为分析长期宏观经济变量与股票价格波动的相关性具有较好分析能力。建立宏观经济变量和股票指数的简单线性回归模型，是基于经典宏观经济理论，利用变量的回归模型来分析各个政策变量与股票指数波动的显著性。总之，利用实证分析对股票价格波动于宏观政策变化的相关性进行分析，能准确把握变量之间的数理关系，分析变量变化的显著关系，是一种成熟且具有分析力的研究方法。一、宏观经济政策变化与股票市场价格波动的理论分析现代金融理论认为宏观经济运行与股票市场密切相关。宏观政策对股票市场影响主要表现在两方面：一方面是宏观经济运行对上市公司的资产负债表情况具有重要影响。宏观经济增长水平会影响上市公司的收益情况和投资决策；另一方面宏观经济政策变化对市场投资者的投资预期和投资决策同样会造成影响。而股票市场的波动同样与宏观政策的调整具有密切关系。例如货币当局可能根据证券市场的波动情况和繁荣状况调整流动性政策，防止市场的过度膨胀和危机。因此本文将首先从理论上介绍宏观经济政策变化与股票市场波动关系。（一）证券市场价格行为理论价格行为是指市场价格形成的过程和价格变化的市场表现。按照经典价格理论，市场价格形成是市场供求双方均衡情况下形成的价格。同时由于在二级证券市场上买者与卖者不断实现交易，导致价格波动现象。Fama(1970)有效市场假说认为市场可以分为弱有效、中度有效和强有效市场。强有效市场，股票价格反映全部信息，其价格调整应该在信息产生之时迅速发生。中度有效市场，股票价格反映所有公开信息，包括宏观经济信息、公司运营信息和公开财务状况等。市场如果呈强有效还是中度有效特点，那么股票价格均符合随机游走过程。Markowitz（1952）提出的证券组合投资理论利用资产组合收益率和样本方差定义了资产有效收益率和风险模型，其收益率公式和波动公式如下：收益率公式：（公式1）方差公式：（公式2）在此理论基础上，价格理论发展出了存货理论和信息理论等现代金融理论。其主要观点认为证券市场价格是对市场交易供求以及交易信息的反映，价格波动体现了信息不对称下投资者预期和投资策略的变化。总体上看，价格行为理论认为个体股票价格的波动受到上市公司财务状况和收益水平方面的因素影响。整体市场价格波动主要来自由宏观经济状况、市场情绪和市场供需变化等因素引起的市场流动性和收益率变化。证券市场价格行为理论为分析宏观经济政策变化与股市波动相关性分析提供了基础和依据。（二）宏观经济政策变化与股票市场波动相关性理论制定宏观经济政策的最终目标是为了实现宏观经济的稳定与增长，降低社会失业率和通货膨胀，实现国际收支的平衡。依照西方宏观经济学理论，宏观经济变量根据最终目标划分为失业率、通货膨胀率、汇率、GDP增长率等。而在实现政策最终目标的过程中，与政策操作相关的中介指标包括了货币供给量、利率、财政支出等。依据证券市场价格理论，市场利率、货币供给量、资产供给量、交易成本等宏观因素会对股票市场影响。其传导机制如下：（1）宏观层面。货币政策变化→货币政策工具操作→货币中介指标变化（基础货币、短期利率、汇率）→（市场利率+货币供给量）→投资与储蓄需求变化→股票市场供求变化→股票价格变化财政政策变化→（财政支出+税收）→货币需求变化→利率变化→投资与储蓄需求变化→股票市场供求变化→股票价格变化（2）微观层面。宏观经济政策变化→宏观指标变化（货币供给量、基础利率、汇率、税收等）→投资成本与收益率变化→上市公司资产负债表状况变化→股票价格变化无论从微观层面还是宏观层面，作为经济“晴雨表”的股票市场发生价格变化与宏观经济政策密切相关。货币需求理论的观点认为，货币需求来源于对商品、劳务等的需求，与永久收入和财富正相关，市场利率反映的是资产供求。因此依照货币需求理论，施行扩张性货币政策时，随着货币供给的增加，总产出增加，投资需求增加，给股票市场带来正面冲击。流动性偏好理论认为货币需求与利率负相关，货币当局扩大货币供给时，随着利率的下降，投资成本下降将促进投资的增加。因此从利率传导机制分析，在宏观货币政策变化与股票价格波动关系中存在如下关系：（3）货币政策的利率传导机制。宽松货币政策→货币供给增加→利率下降→投资增加→股市正面冲击汇率理论观点认为汇率反映的是国外对本国资本的需求。因此，在施行扩张性货币政策时，随着国内利率的下降，国外对本国资本的预期回报率下降，资本需求下降，导致本币贬值，一方面对涉及国际贸易的上市公司带来汇率波动的影响，公司价值影响最终反映在股票价值上。另一方面，国外资本外流导致市场短期流动性收紧，对证券市场产生负面影响。其传导机制如下：（4）货币政策的汇率传导机制。宽松货币政策→国内资本需求下降→国际资本流出→汇率下降→（国际贸易行业上市公司股价影响+市场流动性短期下降）从货币政策效果的微观层面看，通过银行信贷理论和公司金融角度分析，宽松的货币政策带来的货币供给的增加，一方面会增加社会的信贷规模，对证券市场带来投资需求和流动性；另一方面流动性的增加，改善了公司负债表状况，给股票市场带来正面冲击。其传导机制如下：（5）货币政策的信用传导机制。宽松货币政策→（流动性增加+信贷规模增加）→（资产负债表情况改善+投资需求增加）→股市正面冲击财政政策理论中，反对国家干预自由经济理论认为，扩张性财政支出会带来“挤出效应”。公共支出的增加货币需求增加，利率上升，私人部门投资减少。根据货币需求：（公式3）其中k系数反映的是产出水平敏感程度，h反映的是货币需求对利率的变动。k值越大，政府支出带来的产出水平增加会导致货币需求增加，利率上升，挤出效应越大。h值越小，利率变动带来的货币需求变动越大，挤出效应越明显。凯恩斯主义学派则认为一般只有达到充分就业后才会存在挤出效应。因此，在有效需求不足的条件下，不存在公共支出基础私人投资问题。同时，在增加公共支出带来了预期利润率提高的情况下，公共支出对私人投资不存在“挤出效应”。因此，增加公共支出仍然能使总需求增加。总体上看，改变政府支出政策都会对私人部门投资带来影响，从而影响证券市场的供求状况和市场收益，造成股价波动。另外，政府通过在公开市场上出售政府债券来为其支出筹资。在这种情况下，一方面，在货币供给不变情况下，通过出售债券的方式，货币当局收回流通中的部分资金，导致市场上资金减少，从而利率升高，私人投资下降。另一方面，根据“李嘉图平衡式”，市场投资者在预期政府会提高税收弥补财政赤字的情况下，货币需求下降。这从两方面对证券市场交易带来影响。除此之外，征收“印花”税等税收政策一方面增加市场交易成本，另一方面减少了私人部门的收入，投资需求下降也会对证券市场带来影响。因此，在证券市场价格理论和西方宏观经济学理论的基础上，宏观经济政策变化会通过宏观经济变量变化和信息传导对股票市场产生影响。理论上，宏观经济政策变化与股票价格波动密切相关。二、宏观经济政策变化与股票价格波动的经验分析（一）样本数据与实证方法本文首先将离散型政策宣告与单个交易日股价波动数据作描述性统计处理，用“异常波动法”分析两者的相关性。然后选取宏观经济指标和上证指数做向量自回归分析和简单线性回归分析。目的是利用不同时间窗口下的宏观经济变量变化，分析宏观政策变化与股价波动的关系。“异常波动法”的分析数据选取了上证指数1992年至2013年单日股价指数和涨跌幅数字。VAR模型样本数据选取的是依据2006年1月4日至2012年8月31日上证指数全部交易日价格指数所得的月平均指数。宏观变量选取了交易日对应时间序列的回购利率、货币供给量和兑换美元中间汇率的月度平均值。简单线性回归模型选取了2006年至2012年年度上证指数作为因变量数据。对应自变量选取了M1、全年总财政支出、全社会固定资产投资总额和储蓄存款总额。（二）独立政策事件与股价波动的特征事实依据Fama(1970)有效市场假说，无论市场是强有效还是中度有效，股票价格均符合随机游走过程。因此利用宏观经济信息生产时间与股票自身收益率变化可以用来分析波动性。由于市场股票价格波动无时不刻在发生，为了发现宏观经济信息与价格波动的关系，应当利用过度反应市场或者反应不足市场特征，考察股票价格的异常波动，寻找宏观经济信息宣告与短期价格波动的关系。本文对短期经济政策的选取主要包括政府颁布的行政管理政策和与股市交易相关的税率、利率政策等（如印花税、存款准备金率等）。上述短期政策相对长期宏观政策，具有离散性和针对性特点。因此在分析短期政策与股价波动相关性时，应当以独立政策事件的宣告与连续单日交易日的股指波动作对比分析，考察事件宣告时间与股价波动的关联性。同时为了甄别出政策宣告对市场波动的影响，可以选取异常波动股指交易日作为样本，排除市场内在正常波动干扰。1.数据比照分析比照的股市政策内容主要包括：行政监管制度的制定和施行、相关法律法规的制定和颁布、股权改革方案的制定和施行、股票发行和交易制度的制定施行、市场税率调整信息及相关部委、国企消息通告等。波动性数据是上证指数的涨跌幅和振幅。相关数据和新闻均来自于中信建投大盘软件专业版（上海大智慧网络有限公司）和新浪财经（）。利用数据对比分析能直观看出股票价格波动与政策宣告的关系。将1992年至2013年上证指数当日涨跌幅前十位的交易日进行统计整理，得到表1、2。同时筛选出在排行榜前十位的股票价格波动交易日前后三天内发生了重要政策事件数据，等到表3、4。排名升幅（%）日期跌幅（%）日期1105.2691992/05/21-16.3941995/05/23233.4571994/08/01-13.0761993/12/20330.9871995/05/18-12.6751994/08/09429.9041992/11/25-11.7511993/03/22521.3711994/08/05-11.1771992/10/27620.8901994/08/03-10.7101994/10/05718.9811994/08/10-10.6361994/10/13816.4361993/06/02-10.4601993/03/01915.5221992/12/11-10.4431992/08/111013.6321992/11/30-10.3011993/05/24表1上证综合指数涨跌幅前十位（实施涨跌停板制度之前）表1所得为施行涨跌幅制度之前的上证指数涨跌幅排名情况，由于涨停板制度颁布前后的股票涨跌幅存在明显不同，为了保证数据对比的有效性，避免由于施行涨跌幅前数据的影响，因此需要对不同时期的股票价格涨跌幅进行分别对比，所以得到施行涨跌幅限制之后的排名情况，如表2。表2上证综合指数涨跌幅前十位（实施涨跌停板制度之后）排名升幅（%）日期跌幅（%）日期19.862001/10/23-8.911997/02/1829.452008/09/19-8.842007/02/2739.292008/04/24-8.631998/08/1749.252002/06/24-8.262007/06/0459.052000/02/14-7.732008/06/1068.212005/06/08-7.611999/07/0178.132008/02/04-7.222008/01/2287.772008/09/22-7.192008/01/2897.632008/08/20-6.742009/08/31107.581997/02/19-6.502007/05/30在1996年12月16日开始实行10%涨停板制度之前，涨跌幅前十位的交易日平均绝对值水平为21.2%。实行涨跌幅限制之后（即从1997年开始），涨跌幅前十位的平均波动水平为8.19%。施行涨跌幅限制之前，在涨跌幅历史排名前十位的共20个交易日（涨幅前十位和跌幅前十位交易日）当中，当日政府颁布出台相关管理政策的交易日共有3个，前一天有相关政策信息发布的有2个。在1997年之后，在总共20个交易日中，当天政府颁布新政策的有9个。表3上证指数涨跌幅与政策事件对照表（实施涨跌停板制度之前）排名涨幅（%）日期当日相关政策发布1105.2691992/05/21股市放开涨跌幅限制233.4571994/08/01政府出台救市政策330.9871995/05/18证监会发布暂停国债交易期货试点排名跌幅（%）日期当日相关政策发布1-16.3941995/05/235.22为抑制过度投机95年的股票发行规模就将在二季度下达9-10.4431992/08/118.10深圳发售1992年新股认购抽签表表4上证指数涨跌幅与政策事件对照表（实施涨跌停板制度之后）排名涨幅（%）日期当日相关政策发布19.862001/10/23证监会宣布首发增发中停止国有股出售29.452008/09/19三大利好齐发促股市健康运行39.292008/04/24证券交易印花税下调至千分之一49.252002/06/24上市公司增发门槛提高，证监会指定《关于进一步规范上市公司增发新股通知》（征求意见稿）国务院决定停止国内市场减持国有股87.772008/09/22证监会拟放松上市公司股份管制97.632008/08/20保监会澄清“敦促保险公司减持A股”报道不实排名跌幅（%）日期当日相关政策发布5-7.732008/06/10存款准备金上调一个百分点，至17.5%历史最高位6-7.611999/07/01证券法开始实施10-6.502007/05/30印花税上调至千分之三注：表3、4排名名次为各交易日在表1、表2中的排名表3和表4中，涨跌幅排名前三的交易日当天都有政府新政出台。直观上能够反映出股市政策对股市波动的影响。从对比表中可以看到，在涨跌幅限制政策出台前，股票市场对政策的敏感程度相当明显，政策宣告往往伴随着市场异常波动，同时市场波动的程度与宏观政策内容与证券市场的相关程度具有相关。在涨跌幅限制政策出台后，股票市场的波动一方面受到涨跌幅限制的影响，市场波动受到抑制；另一方面，与涨跌幅限制之前的市场波动特征具有相似性，对市场走势密切相关的政策利好、利空消息，市场波动的敏感程度较高，且不存在明显的政策影响的时滞效应。2.显著指数波动交易日的研究由于对波动前十位的交易日的分析存在涨跌幅制度的干扰，波动现象可能存在市场内部因素影响。并且单从原始涨跌幅数据无法准确地反映股价波动情况，因此需要更科学的方法认定指数波动。在描述性统计的基础上，可以选择异常波动的股票指数来排除仅仅依靠市场因素造成的股指波动情况。同时，为了改善分析方法假设带来的局限性，降低分析难度，本文在异常波动点的选取过程中，只对“显著异常波动点”（即涨跌幅超过5%的波动情况）进行分析。（1）股票价格波显著波动的认定。数据样本均来自于新浪财经（）数据库。样本容量是2006年至2013年1779交易日的上海交易所大盘数据。对于重大指数波动的认定，我们采用攀登（2003）研究使用的极值异常波动点的度量方法。设为第t个交易日的上证指数收盘价，为第t-1个交易日得收盘价。有。得到样本平均值=μ；=σ。假设R服从正态分布，则在给定α情况下，根据≤，其中，确定C值。可判定当时，收益率当天的股价发生了异动。中国股市收益率不完全符合正态分布，存在以下置信水平：=1.4%1%0.5%0.1%K=33.353.895样本的=0.007；=0.004。选取=0.5%，得到置信区间为∈（-0.00856,0.02256）。在样本1779个交易日（2006-2013）中，有412个认定为异动交易日，约占总数的23%。其中涨跌幅超过5%的交易日有34个，占异动交易日的约2%，设定为显著异动交易日。（2）显著异动交易日分析。分析显著股市波动下，政策信息与股市日指数相关性有助于体现整体政策事件对股市波动的影响。将涨跌幅超过5%的显著异动交易日筛选处理。由振幅计算公式：，利用极值异常波动法和振幅筛选出来的交易日，可以认定是存在剧烈波动的。表5相关政策事件主要涵盖出台市场监管政策、印花税率和准备金率的调整、政府利空、利好信息以及相关金融改革信息。表5中显示，当日大盘指数下跌的交易日有12个，占到整体的约71%，平均跌幅为5.69%。其他交易日的平均涨幅为8.28%。振幅指标是根据当日最高价格和最低价格的计算得到，反映的是当日市场指数和交易的波动。结果显示：上涨交易日的振幅方差为7.54，下跌交易日振幅方差为1.61。利空政策消息发布对股市的影响作用较稳定，而利好消息带来的市场波动更大。在分别去掉下跌交易日和上涨交易日振幅的最大值和最小值后，平均振幅为4.89%和4.81%。反映出市场对利空消息较为敏感。综上所述，独立政策宣告与股指异常波动存在一定相关性。具体来看，利空性的政策消息更容易引发市场波动，而利好消息对市场波动显著性的影响更大。引起市场异常波动的主要是政策面信息，特别是政府针对股市颁布的行政手段政策，如颁布《证券公司风险控制管理办法》、放松股票回购管制、开启创业板发行、宣布融资券业务试点等，市场反应均较大。而相对具有延续性的宏观经济政策却不易造成短期市场波动。同时部分虚假信息的生产，对市场行为同样带来影响。针对异动点当日新闻消息的调查发现，部分“异动点”交易日虽无官方发布政策信息，但是当日存在对政策信息的预测。如2008年8月20日保监会澄清“敦促保险公司减持A股”报道不实，其前后4个交易日市场针对证监会相关政策均存在大量市场猜测信息，而在18日到21日四个交易日时段，单日股指振幅均超过3%，最大达到9%。表5为17个与政策事件发生日期相符的交易日列表。本文认为造成这一现象其中有中国股市特有的历史原因。股市建立之初，为了防止国有企业大量私有化，国务院提出确定提出三种不同的股份种类：国有股、法人股和个人股。国有股和法人股不允许在股票交易所买卖交易，国有股要实现转让必须通过繁杂的政府手续，因此国有股的流动性非常低。同时，一个国有企业重组为一个股份公司时必须发行这三种股票。其股份构成为：约1/3的公司权益由国有股构成；另1/3公司权益由法人股构成，其初次公开出售前，股份被分派给为正在重组的公司划拨资本的其他国有企业；剩余公司权益作为个人股才能在股票交易市场进行买卖交易。我国上市公司中非流通股份占总股本的比重约占2/3；国家股在不可流通的股份中所占比重1/2，法人股比重约为1/4张兵.中国股票市场有效性研究[M].南京:南京大学出版社,2003。由于流通股份额较低，股民和管理层对上市公司的控制能力较弱。政府和法人的压倒性所有权比例方便了政府对上市公司和市场进行控制。约80%的中国上市公司都有一个拥有多于50%股份的大股东。这一股权制度一方面限制了国内股市的流动性，同时也使得政府和法人的行为常常代替了市场规律对中国股票市场发挥作用。这种按照股东所有制成分划分的股权结构反映了我国股票市场的特殊性。所以表3、表4中反映出来的关系可以得到一定程度的解释。张兵.中国股票市场有效性研究[M].南京:南京大学出版社,2003表5政策时间日期及当日股市表现情况列表日期振幅（%）涨跌幅（%）政策事件2007.5.305.99-6.501印花税率上调0.3%2008.3.274.94.246.106.278.188.209.199.2210.610.2711.103.705.374.015.123.425.579.251.685.064.134.765.37-5.416-5.4989.294-7.728-5.286-5.3357.6279.4557.774-5.233-6.3207.271证监会批准两只偏股型基金发行。证监会就《证劵公司风险控制指标管理办法》、《证券公司分公司监管规定（试行）》征求意见；外汇局拟松绑QFII的资金限制。下调印花税率0.1%。上调准备金1%，至17.5%历史最高台开放人民币兑换业务；第一批五项两岸金融松绑利多出台证监会拟增加控股股东增加股份灵活性保监会澄清“敦促保险公司减持A股”报道不实三大利好齐发促股市健康发展证监会拟放松上市公司回购股份管制证监会宣布融资券业务试点近期启动个人证券交易资金免征利息税国务院常务会议确定扩大内需，促进经济增长十项措施2009.7.292-5.000-5.787央行发布《2009年二季度宏观经济形势报告》，报告认为经济恢复超出预期尚福林表示创业板发行启动2010.5.1711.123.955.56-5.069-5.156温家宝强调防止项政策叠加的负面影响上交所发布证券发行业务指引；胡锦涛：渐进推行人民币汇率改革相关研究显示，在1990年至2005年间，在中国证券市场出现了7个较大的促进市场发展的管理政策变化和6个较大的一致市场过度投机的管理政策变化。从1992年到2000年期间出现的16次振幅超过了20%的市场波动中，8次是由管理政策变化而引起的。在此阶段发生的52次异常波动中，32次是因管理政策变化造成的高雷,任慧玉,文成林.掌握股市：行为金融学与定量预测之应用研究[M].北京:中国科学技术出版社,2005。高雷,任慧玉,文成林.掌握股市：行为金融学与定量预测之应用研究[M].北京:中国科学技术出版社,2005东北证券（2008）的研究报告显示，股改信息的提前泄露助推了股价波动。由于知情交易者和流动性交易者、散户之间存在信息不对称，在非约定时期股改信息披露的事件中，一旦流动性交易者发现存在信息方面的劣势，就会暂停降低对流动性的需求，等待正式股改方案的披露。在市场博弈中，交易量会随着信息更新的变化而变化，所以会出现换手率和深度指标在公告日前后明显变化。流动性变量通过间接方式影响股价波动张宗新、郭来生、朱伟华，孙兰兰.股权分置改革、股价波动和信息冲击-股权分置的金融市场微观结构研究视角[J/OL].张宗新、郭来生、朱伟华，孙兰兰.股权分置改革、股价波动和信息冲击-股权分置的金融市场微观结构研究视角[J/OL].因此总的来看，由于市场股份结构的失衡和市场机制不完善的情况下，政府行为对市场表现产生了直接影响。伴随市场信息的不对称性和投资者非理性行为，短期政策信息的生产容易引起市场的异常波动。（三）宏观经济变量与股价波动相关性的计量分析根据政策调控的方式分类，宏观经济政策可以分为财政政策和货币政策。政策的最终目的是实现低失业率、低通胀率、收支平衡和国民经济的稳定增长。财政政策是通过调整政府的财政支出和转移支付来影响社会总产出，其主要内容包括税收、财政补贴等转移支付内容。货币政策则是货币当局运用公开市场操作、调节存款准备金率和再贴现利率等政策手段，通过货币总量和利率等货币政策中介目标，依靠利率传导机制、资本市场传导机制、信用传导机制和资产负债表传导机制等多渠道对市场产生影响。在政策实现过程中，政策的名义锚各国不尽相同。随着市场规模的不断扩大，虚拟经济的快速发展，各国政府的宏观调控手段也愈趋复杂。就我国实际看，主要使用的货币政策工具有：政府制定的贷款计划、准备金和利率。同时，由于经济体制的差异，我国政府的财政政策手段对市场的影响与国外发达经济体政府财政手段的效果存在不同。因此在政策指标的选取过程中，一方面需要考虑政策变量的代表性。另一方面，为了提高实证分析对实际问题的解释力度，变量选取还要考虑我国宏观政策的实际情况。另外，不同周期的宏观政策之间存在多重目标实现的矛盾。同时从政策制定结构看，中长期宏观政策往往需要依靠短期宏观政策的实现。同时在理性预期影响下，政策的短期效果也与中长期政策的预期相关。例如，在制定针对短期通货膨胀时，需要货币当局同时提出配套的中长期通胀目标和调控手段，树立抑制通胀的决心。因此有必要对不同时间窗口的宏观变量区分加以分析。最后，由于政策实施和影响传导到过程需要时间。例如，货币政策实施就存在内部时滞和外部时滞，政策影响存在滞后效应。因此在实证分析时，必须将变量的滞后项纳入分析。本文继承已有研究的思路，利用VAR模型和线性回归模型分析宏观变量与股市波动的相关性，通过建立宏观经济变量与上证指数（2006-2012）的计量模型，分析宏观经济政策对股价波动的影响。1.变量解释本文在总结了国内外文献针对宏观经济变量的方法基础上，基于以下原则对变量进行选择：第一、符合宏观经济的理论观点，从宏观经济学关于货币政策和财政政策的理论模型选取经济变量。第二、符合我国宏观调控的现实。只有选择对应政策工具的变量才能充分反映现实宏观经济政策与股市波动的相关性。第三、保证变量的代表性。无论是分析宏观政策对股市波动的短期影响还是中长期影响，应当以具有代表性的数据以保证分析的准确性。第四、保证数据的可得性和准确性。从权威的数据库选取数据样本，利用科学的统计方法处理、分析数据。基于以上几点，本文将利用如下宏观经济变量进行实证分析：（1）货币供给量。在货币金融学理论和国内外研究中，货币供给量一直都是研究宏观经济政策与资本市场波动的重要变量。作为货币政策的中介指标，通过调控货币供给量，货币当局最终将实现对宏观经济的调控。货币供给量变化带来的市场流动性影响是研究货币政策对市场波动影响的关键信息，采用不同口径的货币供给能更加深入地分析货币政策与股票市场波动相关关系。M0反映的是市场中流通的现金量。M1中包括了M0、支票存款和活期存款部分。M2则在M1的基础上包括了储蓄存款和定期存款。本文将利用以上三种口径指标分析货币供给量与市场波动的影响关系。（2）银行间债券回购利率。该回购利率是银行间市场质押债券的回购利率，相当于质押式回购债券的价格。这一利率反映了商业银行对流动性的需求。作为一种市场利率类型，回购市场的各期限利率的加权平均指标一定程度上能反映市场利率水平，所以可作为分析宏观政策由利率传导机制影响股票市场的中期指标。（3）汇率。汇率指标作为反映本国货币的供需状况的指标，在实际变化过程中，一方面反映了国外资金对本币资产的需求变化，另一方面也可以体现了在管理浮动汇率制度下，反映了央行防御性和主动性操作策略的变化。因此，分析月均人民币中间价的变化对分析宏观经济政策对股票市场影响同样重要。（4）全年财政支出。依据宏观经济理论，政府支出的增加对私人部门投资具有挤出效应，因此在考虑财政政策对股市波动的长期影响时，全年财政支出是重要指标。（5）全年财政税收。税收同样是反映财政政策的经济指标。根据货币金融相关理论，税收的增加影响资产供求，影响利率水平。并且税收情况与政府负债表状况相关。根据李嘉图平衡式，由于考虑未来税收增加，人们会应对政府发债调整对货币的需政策求预期，因此税收对股票市场波动也存在长期影响的可能。（6）全社会固定投资额。该指标能反映全年社会总体的固定资本再生产情况，反映整体社会生产环境好坏。该指标的变化反映企业以实现扩大再生产目的，对固定资产的投资活动的变化。而股票市场的波动与企业投资行为相关，因此将该指标应当纳入分析宏观经济与股市波动相关性模型中。（7）储蓄存款。货币需求理论中，储蓄存款与利率正相关，投资于利率负相关。储蓄存款通过货币乘数，为市场提供了货币供给，另一方面存款变化反映公众的货币偏好变化。在分析宏观经济变量与股市价格之间的长期关系时，应当纳入对该指标的分析。2.数据来源和处理股票指数数据来自新浪财经数据库（）和东方财富网（）。宏观经济数据和货币量数据均来源于国家统计局数据库（）和人民银行数据库（）。样本时间跨度为2006-2012年。主要指标的释义见表6。（1）上证指数（INDEX）样本处理。INDEX的样本数据选取了上证综合指数2006年至2012年的每日收盘价。排除短期政策事件对指数的干扰，将上证指数中涨跌幅超过5%的交易日剔除，分别求出月度算数平均指数和年度算数平均指数。（2）利率（i）样本的处理。先选取银行间回购市场中的全部期限利率（包括1天回购期限到1年回购期限）的月度加权平均利率，再算出各期利率的算数平均数，得到月度总体平均利率。其中2008年12月缺少统计数据，则利用2008年11月数据和2009年1月数据算出加权平均数。（3）货币供给量指标处理。本文搜集M1、M2、M3的每月货币总额数据，同时计算出每月三个层次货币供给的变化率（变化率=（月末供给量—月初供给量）/月初供给量*100%）。（4）其他数据的处理。其他涉及平均数指标均按照算数平均数算法得到。汇率（E）指标选取的是对应时间序列交易日的人民币兑美元中间价，然后计算每月平均中间价指数。表6指标释义表货币政策中介指标变量指标含义i回购利率的月度加权平均数M0每月市场流通中的现金量指标M1M0+支票存款+活期存款M2M1+定期存款+储蓄存款E每月美元与人民币汇率中间价算数平均数长期政策指标变量O全年财政支出总额T全年财政税收收入S全年储蓄存款额I2全社会固定资产投资额证券市场股价指标变量INDEX上证综合指数3.宏观经济变量与股票价格指数的VAR模型分析（1）货币中介指标变量与股票指数平稳性检验。本文利用ADF检验法对变量的平稳性进行检验。在零假设为变量存在一个单位根条件下，如存在指标的t统计量的绝对值大于MacKinnon所得1%显著水平下的临界值，那么否定原假设，该检验变量平稳。通过在AIC信息原则下的ADF检验发现，i、INDEX、M0、M1、M2、E均存在不同程度的不平稳。利用差分法处理，i、INDEX、M0、M1、M2、E二阶差分平稳。（2）VAR模型滞后期的选取。VAR模型的滞后项选取对模型分析至关重要，首先应当确定模型的滞后项。在选取滞后项时，应当在滞后期和自由度上平衡考虑。根据AIC和SC信息准则，其最优选择滞后期选择是滞后1期。因此建立含滞后1期的VAR（1）模型。（3）宏观经济变量与股票价格指数的VAR模型分析。将经行过二阶差分处理的上证指数、回购利率、货币供给量和汇率指标建立VAR模型得到表7。表7宏观经济变量与上证指数VAR模型估计结果表LOG(INDEX)LOG(M0)LOG(M1)LOG(M2)LOG(I)LOG(E)LOG(INDEX(-1))0.984846-0.1196080.2006160.0691560.172264-0.004140(0.03588)(0.21838)(0.07777)(0.02675)(0.11719)(0.00140)[27.4487][-0.54771][2.57969][2.58520][1.46994][-2.95988]LOG(M0(-1))0.026238-0.129195-0.007718-0.023576-0.028634-8.95E-05(0.01886)(0.11482)(0.04089)(0.01406)(0.06162)(0.00074)[1.39085][-1.12522][-0.18877][-1.67622][-0.46472][-0.12167]LOG(M1(-1))-0.0341240.4843190.760671-0.0414210.223836-0.002141(0.03051)(0.18568)(0.06612)(0.02274)(0.09964)(0.00119)[-1.11857][2.60838][11.5040][-1.82110][2.24639][-1.80012]LOG(M2(-1))0.029963-0.8080350.1986040.868458-1.1107960.005318(0.08769)(0.53374)(0.19007)(0.06538)(0.28643)(0.00342)[0.34168][-1.51390][1.04489][13.2830][-3.87810][1.55555]LOG(I(-1))-0.0420050.042260-0.200714-0.1044600.494342-0.002303(0.03345)(0.20357)(0.07249)(0.02494)(0.10924)(0.00130)[-1.25589][0.20759][-2.76872][-4.18903][4.52513][-1.76622]LOG(E(-1))0.382493-0.2717390.8959260.159367-0.2185970.985684(0.12958)(0.78866)(0.28085)(0.09661)(0.42322)(0.00505)[2.95189][-0.34456][3.19006][1.64964][-0.51650][195.124]C-0.544318-1.393471-3.311878-1.131788-2.0676450.064114(0.46967)(2.85863)(1.01799)(0.35017)(1.53405)(0.01831)[-1.15894][-0.48746][-3.25335][-3.23211][-1.34783][3.50154]关注模型整体的显著性，见表8。其AdjustedR-squared为0.947，F统计量为231.772。根据拟合优度指标AdjustedR-squared和F量检验得出VAR一阶滞后模型具有整体显著性。说明利用该模型分析变量关系时可行的。同时对模型稳定性做检验，其VAR（1）模型的所有根模的倒数都在单位圆内，即倒数小于1，说明该模型稳定。其结果均有效，得AR根图（如图2）。表8VAR模型检验结果表LOG(INDEX)LOG(M0)LOG(M1)LOG(M2)LOG(I)LOG(E)

R-squared

0.950774

0.121789

0.933043

0.944683

0.738509

0.998706

Adj.R-squared

0.946672

0.048605

0.927463

0.940073

0.716718

0.998598

Sumsq.resids

0.393388

14.57307

1.848090

0.218673

4.196795

0.000598

S.E.equation

0.073917

0.449893

0.160212

0.055110

0.241431

0.002882

F-statistic

231.7728

1.664141

167.2190

204.9309

33.89071

9263.605

Loglikelihood

97.34888-45.33038

36.23801

120.5441

3.841364

353.6693

AkaikeAIC-2.287314

1.324820-0.740203-2.874533

0.079965-8.776439

SchwarzSC-2.077362

1.534771-0.530252-2.664582

0.289917-8.566488

Meandependent

7.892582-2.100477-1.912077-1.716090

0.786305

1.943925

S.D.dependent

0.320085

0.461242

0.594861

0.225123

0.453611

0.076975

Determinantresidcovariance(dofadj.)

2.49E-14

Determinantresidcovariance

1.43E-14

Loglikelihood

586.7578

Akaikeinformationcriterion-13.79134

Schwarzcriterion-12.53163图2AR根表根据宏观经济变量与上证指数VAR（1）模型估计中t统计量结果（见表7）。对单个变量经行t检验，分析单个变量的显著性，发现上证指数INDEX的一期滞后指数、汇率E和货币供给量M0的一阶滞后项在5%的显著性水平下存在显著性。说明前一期的上证指数INDEX(-1)、货币供给M0量和汇率E对本期股票指数INDEX存在显著影响。4.宏观经济变量与股票价格波动的因果关系检验在VAR（1）模型估计的基础上，对宏观经济变量与股票价格指数波动进行Granger因果检验，验证上述结果的准确性。结果发现，E、M0和前1期上证指数INDEX能Granger引起当期上证指数，是上证指数的格兰杰因。同时，INDEX的当期指数是E、M2的Granger原因。而且M2同i互为Granger原因。以上结果说明，其市场整体表现和变量相关性基本出经典金融学理论，由于货币流通性和货币价值指标一方面是对货币价值的衡量，对市场的货币偏好产生影响，另一方面，利率和股票市场的变化，也会影响货币需求的变化。因此反映市场流动性越敏感的货币指标M0和货币汇率E能与股票市场指数的变化明显相关。同时由于股票市场与宏观经济变量内在的复杂性，其VAR模型估计结果和计量分析会显示出指标之间的联动关系。5.宏观经济变量对股票价格波动的脉冲响应分析利用脉冲响应函数分析法能描述一个内生变量对误差项所带来冲击的反应。因此在确定上述VAR(1)模型中的显著影响变量E、M0后，可以利用脉冲响应函数分析宏观经济变量E、M0对INDEX如何产生影响。脉冲响应分析结果如下图3、4。从图3、图4可以看出，给即期货币供给量（M0）一个正面冲击时，上证指数会在第2期到达最高点，然后至第3期后恢复平稳。这表明，货币供给量的当期增长在一个月后对股票价格带来正面影响。另外，如果对即期利率（E）一个正面冲击，对上证指数的影响会被逐渐放大，最终在第9-10期指数增长才得到完全反应。图3上证指数（INDEX）对货币供给量（M0）图4上证指数（INDEX）对汇率（E）的冲击反应总的来看，货币供给量和利率对上证指数的影响都具有滞后效应，指数对宏观经济变量的变化影响都存在一个消化的周期。并且不同指标在指数波动上的反应存在差异。6.长期宏观经济指标与股指变化的线性回归分析根据宏观经济理论，可以建立长期宏观经济政策与股票指数的线性线性模型，分析宏观指标与股票价格走势的关系，作为对货币金融理论的验证分析。假设模型如下：（公式4）表9参数估计结果表VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C17.242725.7019633.0239970.0193LO0.3808591.9845390.1919130.8533LT0.500100