我国股指期货推出前后货币政策对股票市场传导效应的演变与剖析

我国股指期货推出前后货币政策对股票市场传导效应的演变与剖析一、绪论1.1研究背景与意义1.1.1研究背景随着经济全球化和金融市场一体化的深入发展，金融市场在经济体系中的地位日益重要。货币政策作为宏观经济调控的重要手段，与金融市场尤其是股票市场之间存在着紧密的联系。货币政策的调整会对股票市场的价格、成交量等产生影响，进而影响投资者的决策和实体经济的运行。在我国金融市场的发展进程中，股指期货的推出是一个具有重要意义的事件。2010年4月16日，中国金融期货交易所正式推出沪深300股指期货，这标志着我国资本市场进入了一个新的发展阶段。此后，2015年4月16日，上证50股指期货和中证500股指期货也相继推出。股指期货的推出丰富了我国金融市场的投资工具和风险管理手段，改变了股票市场的运行机制和投资者的交易策略。货币政策对股票市场的传导效应是金融领域的重要研究课题。货币政策主要通过利率渠道、货币供应量渠道、资产价格渠道等对股票市场产生影响。在股指期货推出前，我国股票市场缺乏有效的做空机制，投资者主要通过买入并持有股票来获取收益，市场的波动性较大。股指期货推出后，其具有的套期保值、价格发现和套利功能，使得投资者可以通过期货市场来对冲股票现货市场的风险，提高市场的定价效率，增加市场的流动性。这些变化可能会对货币政策对股票市场的传导效应产生影响。例如，股指期货的套期保值功能可能会使投资者对货币政策变化的敏感度降低，从而影响货币政策通过资产价格渠道对股票市场的传导效果；股指期货的价格发现功能可能会使股票价格更快地反映货币政策的变化，提高货币政策的传导效率。综上所述，在我国股指期货推出前后，金融市场环境发生了显著变化，研究货币政策对股票市场的传导效应的变化，对于深入理解金融市场运行机制、完善货币政策调控体系具有重要的现实意义。1.1.2研究意义本研究具有重要的理论意义和实践意义。理论方面，货币政策与股票市场传导效应的研究一直是金融领域的热点话题。股指期货推出作为金融市场的重大变革，为这一领域的研究提供了新的视角和研究对象。通过对比股指期货推出前后货币政策对股票市场传导效应的变化，可以进一步丰富和完善货币政策传导理论，揭示金融市场创新工具对货币政策传导机制的影响机制。以往研究在探讨货币政策传导时，较少考虑股指期货这类金融衍生品的影响，本研究有望填补这一空白，为后续学者研究相关课题提供新的思路和方法，推动金融理论的发展。实践意义上，对于投资者而言，了解货币政策对股票市场传导效应在股指期货推出前后的变化，能够帮助他们更准确地把握市场动态，制定合理的投资策略。例如，在货币政策调整时，投资者可以根据股指期货推出后传导效应的变化特点，判断股票市场价格的走势，从而做出更明智的投资决策，降低投资风险，提高投资收益。对于政策制定者来说，研究结果有助于他们更深入地认识金融市场创新对货币政策实施效果的影响，从而优化货币政策的制定和执行。在制定货币政策时，充分考虑股指期货推出后的市场变化，提高货币政策的针对性和有效性，更好地实现宏观经济调控目标，促进金融市场的稳定和健康发展。对于监管部门而言，明确传导效应的变化有助于加强对金融市场的监管，防范金融风险，维护金融市场的稳定秩序。1.2国内外研究综述1.2.1货币政策对股票市场传导机制研究在货币政策对股票市场传导机制的研究方面，国外学者起步较早且成果丰硕。Modigliani（1971）提出的财富效应理论认为，货币政策通过利率渠道影响股票价格，当利率下降时，股票的吸引力增加，价格上升，居民的财富增加，进而刺激消费和投资，影响实体经济。Tobin（1969）的Q理论指出，货币政策变动会改变企业的市场价值与资本重置成本之比（即Q值），当Q值大于1时，企业发行股票融资进行新的投资更有利可图，从而增加投资，推动经济增长，这一过程中货币政策通过影响股票市场的估值进而影响实体经济。在实证研究方面，Bernanke和Kuttner（2005）通过事件研究法，分析了美联储货币政策公告对股票市场的影响，发现货币政策的意外调整会导致股票价格的显著变化，且短期利率的变动对股票价格的影响较为明显。Thorbecke（1997）运用向量自回归（VAR）模型研究发现，货币供应量的增加会在短期内推动股票价格上涨，但长期来看，这种影响并不稳定。国内学者也对货币政策对股票市场的传导机制进行了深入研究。钱小安（1998）通过对1994-1997年的数据进行分析，认为我国货币供应量与股票价格之间相关性较弱且不稳定。瞿强（2001）指出，我国股票市场对货币政策的传导存在诸多障碍，如股票市场规模较小、市场分割严重、投资者结构不合理等，导致货币政策通过股票市场传导的效率较低。近年来，随着计量经济学方法的不断发展，国内学者采用了更先进的实证方法进行研究。孙华妤和马跃（2003）运用结构向量自回归（SVAR）模型，研究了货币政策对股票市场的影响，发现货币供应量和利率对股票价格都有显著影响，但货币供应量的影响更为持久。郭田勇（2006）通过构建VAR模型，分析了货币政策变量与股票市场价格之间的动态关系，结果表明货币政策的调整会对股票市场产生影响，且存在一定的时滞。1.2.2股指期货对股票市场的影响研究在股指期货对股票市场影响的研究领域，国外学者进行了大量的理论和实证分析。Stoll和Whaley（1986）研究发现，股指期货的推出提高了股票市场的流动性，因为它为投资者提供了一种低成本的交易工具，使得投资者可以更方便地进行资产配置和风险管理，吸引了更多的投资者参与市场交易，从而增加了市场的活跃度和资金流动。Bessembinder和Seguin（1992）通过实证研究表明，股指期货的引入有助于提高股票市场的定价效率，期货市场的价格发现功能使得股票价格能够更快地反映市场信息，减少市场的信息不对称，使股票价格更接近其内在价值。关于股指期货对股票市场波动性的影响，学者们的观点存在一定分歧。一些学者认为，股指期货的卖空机制和杠杆效应可能会增加市场的波动性。如Figlewski和Webb（1993）的研究指出，在市场不稳定时期，股指期货的投机交易可能会放大市场的涨跌幅度，加剧市场的波动。然而，也有学者持相反观点，Antoniou和Holmes（1995）通过对英国金融时报100指数期货推出后的市场数据进行分析，发现股指期货的推出降低了股票市场的波动性，因为它为投资者提供了有效的套期保值工具，使得投资者可以通过期货市场对冲风险，减少了因市场不确定性而导致的恐慌性抛售，从而稳定了市场。国内学者对股指期货对股票市场的影响也进行了广泛研究。华仁海和仲伟俊（2004）运用GARCH模型，对香港恒生指数期货推出前后的市场数据进行分析，发现股指期货的推出在一定程度上降低了股票市场的波动性，提高了市场的稳定性。刘凤根和王博（2012）基于沪深300股指期货上市后的实际数据，采用事件研究法和GARCH类模型进行实证研究，结果表明股指期货的推出短期内对股票市场波动性的影响不显著，但从长期来看，有助于降低市场的波动性，增强市场的稳定性。在股指期货对股票市场流动性的影响方面，李华和程婧（2010）的研究认为，股指期货的推出增加了股票市场的流动性，因为它吸引了更多的投资者参与市场，包括套期保值者、投机者和套利者等，不同类型的投资者在市场中进行交易，提高了市场的交易活跃度和资金流动效率。1.2.3研究综述小结综上所述，国内外学者在货币政策对股票市场传导机制以及股指期货对股票市场影响的研究方面取得了丰硕的成果。现有研究明确了货币政策可以通过利率、货币供应量等多种渠道对股票市场产生影响，且这种影响在不同的经济环境和市场条件下存在差异。同时，股指期货的推出对股票市场的波动性、流动性和定价效率等方面都产生了重要影响。然而，在股指期货推出前后货币政策对股票市场传导效应变化的研究方面仍存在不足。一方面，大多数研究将货币政策对股票市场的传导机制和股指期货对股票市场的影响分开进行研究，较少考虑两者之间的相互作用和影响。在股指期货推出后，金融市场结构和投资者行为发生了变化，这些变化可能会改变货币政策对股票市场的传导路径和效果，但目前相关研究对此关注不够。另一方面，在实证研究中，样本数据的选取和研究方法的运用存在差异，导致研究结果的可比性和可靠性受到一定影响。未来的研究可以进一步整合相关理论和方法，深入探讨股指期货推出前后货币政策对股票市场传导效应的变化，为金融市场的稳定发展和货币政策的有效实施提供更有力的理论支持和实证依据。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本文围绕“货币政策对股票市场的传导效应的变化研究——基于我国股指期货推出前后”这一核心主题展开多方面研究。首先，对货币政策对股票市场传导的相关理论进行系统梳理。深入剖析货币政策的利率传导理论，如凯恩斯的利率传导机制，阐述利率变动如何影响企业的融资成本和投资决策，进而影响股票市场的资金供求和价格走势。详细探讨货币供应量传导理论，分析货币供应量的变化如何通过影响市场流动性和投资者的资产配置行为，对股票市场产生作用。同时，对股指期货的相关理论，包括其套期保值、价格发现和套利功能等进行深入研究，为后续分析股指期货推出对货币政策传导效应的影响奠定理论基础。在理论研究的基础上，构建货币政策对股票市场传导效应的实证模型。选取合适的货币政策指标，如利率、货币供应量（M1、M2）等作为解释变量，以股票市场的相关指标，如股票价格指数（沪深300指数、上证综指等）、成交量等作为被解释变量。同时，引入控制变量，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率等，以控制宏观经济环境对股票市场的影响。运用计量经济学方法，如向量自回归（VAR）模型、向量误差修正模型（VECM）等，建立实证模型，分析货币政策变量与股票市场变量之间的动态关系。随后，利用构建的实证模型，对股指期货推出前后货币政策对股票市场的传导效应进行实证分析。收集股指期货推出前（如2005-2009年）和推出后（如2010-2020年）的相关数据，对模型进行估计和检验。通过脉冲响应函数和方差分解等方法，分析货币政策冲击对股票市场变量的动态影响，比较股指期货推出前后货币政策传导效应的差异。研究利率变动在股指期货推出前后对股票价格的影响程度和持续时间的变化，以及货币供应量变动对股票市场成交量和波动性的影响在股指期货推出前后的不同表现。最后，根据实证分析的结果，总结研究结论，并提出相应的政策建议。研究结论部分，明确阐述股指期货推出前后货币政策对股票市场传导效应的变化特征，如传导渠道是否发生改变、传导效率是否提高或降低等。政策建议方面，从货币政策制定者的角度出发，建议在制定货币政策时充分考虑股指期货市场的发展和影响，优化货币政策的目标和工具选择，提高货币政策的有效性。对于监管部门，建议加强对股指期货市场和股票市场的监管，防范金融风险，维护金融市场的稳定。对于投资者，提供基于研究结论的投资策略建议，帮助投资者更好地适应金融市场的变化，提高投资收益。1.3.2研究方法本文综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性和全面性。文献研究法是重要的基础方法，通过广泛搜集国内外关于货币政策对股票市场传导机制、股指期货对股票市场影响等方面的相关文献资料，对已有研究成果进行梳理和分析。深入研究Modigliani的财富效应理论、Tobin的Q理论等经典理论，以及国内外学者运用各种实证方法得出的研究结论。通过对这些文献的研究，了解该领域的研究现状和发展趋势，明确已有研究的不足和空白，为本研究提供理论支持和研究思路。实证分析法是本文的核心研究方法。运用计量经济学软件，如Eviews、Stata等，对收集到的数据进行处理和分析。通过构建VAR模型、VECM模型等，对货币政策对股票市场的传导效应进行实证检验。在构建模型过程中，对数据进行平稳性检验、协整检验、格兰杰因果检验等，确保模型的合理性和可靠性。利用脉冲响应函数分析货币政策冲击对股票市场变量的动态影响路径和程度，通过方差分解确定不同货币政策变量对股票市场变量波动的贡献度。对比分析法也是本文的重要研究手段。对比股指期货推出前后货币政策对股票市场传导效应的差异，从传导渠道、传导效率、影响程度等多个方面进行比较。分析利率渠道在股指期货推出前后对股票价格影响的变化，对比货币供应量渠道在股指期货推出前后对股票市场成交量和波动性的不同作用。通过对比分析，深入揭示股指期货推出对货币政策传导效应的影响机制。1.4创新点与不足1.4.1创新点本研究在研究视角上具有创新性。以往关于货币政策对股票市场传导效应的研究，大多未充分考虑股指期货推出这一重要金融市场变革因素。本文将研究重点聚焦于我国股指期货推出前后货币政策对股票市场传导效应的变化，填补了这一领域在特定视角下研究的不足。通过对比分析股指期货推出前后的不同市场环境下货币政策传导的差异，能够更深入地揭示金融市场创新对货币政策传导机制的影响，为货币政策制定者、投资者以及监管部门提供更具针对性的决策依据。在研究方法运用上，本研究也有所创新。综合运用多种计量经济学方法，构建了全面且严谨的实证分析框架。将向量自回归（VAR）模型、向量误差修正模型（VECM）等有机结合，不仅能够分析变量之间的长期均衡关系，还能捕捉短期动态调整过程。同时，利用脉冲响应函数和方差分解等技术，从多个维度深入剖析货币政策冲击对股票市场变量的动态影响路径和贡献度，使研究结果更加准确、全面和深入，相比以往单一方法的研究，具有更强的说服力和解释力。1.4.2不足之处本研究在数据局限性方面存在一定不足。虽然收集了股指期货推出前后较长时间跨度的数据，但部分数据可能存在样本量不足的问题。例如，在研究某些特定货币政策工具或极端市场情况下的传导效应时，由于相关数据的可获得性有限，可能无法全面准确地反映实际情况，从而对研究结果的可靠性产生一定影响。此外，数据的质量也可能存在一些问题，如数据的准确性、一致性和完整性等，这些都可能在一定程度上干扰实证分析的结果。模型假设也存在理想化的情况。在构建实证模型时，为了简化分析，对一些复杂的经济现象和市场行为进行了假设。例如，假设市场参与者是完全理性的，能够及时准确地获取和理解市场信息，并根据货币政策的变化做出最优决策。然而，在现实金融市场中，投资者往往受到多种因素的影响，如情绪、认知偏差等，并非完全理性，这可能导致模型与实际市场情况存在一定偏差，降低了模型的预测能力和解释力。同时，模型中可能无法涵盖所有影响货币政策传导效应的因素，如宏观经济政策的协同效应、国际金融市场的溢出效应等，这些未被考虑的因素可能会对研究结果产生遗漏变量偏差。二、相关概念与理论基础2.1相关概念界定2.1.1货币供应量货币供应量，是指在某一时点上，一国经济中流通的货币总量，它是各国中央银行编制和公布的主要经济统计指标之一。货币供应量的准确理解与有效控制，对于维持市场货币流通的稳定、克服市场缺陷具有关键意义，是预防通货膨胀、实现可持续经济增长的重要手段。根据金融工具“货币性”的差异，货币供应量被划分为不同层次。金融工具的“货币性”主要体现在流动性和收益性两方面。流动性是指金融工具在短时间内以全部或接近市场价值出售的能力。现金和活期银行存款流动性最强，能按全部面值用于各类交易，而其他有价证券需在证券市场出售转换后才可用于交换，流动性较弱。收益性方面，现金通常无收益，活期存款利息较低，定期存款和其他有价证券收益相对较高。中国的货币供应量层次划分历经多次调整。1994年，中国人民银行首次将其分为M0、M1、M2三个层次。此后，2001年6月将证券公司客户保证金计入M2；2002年初将在中国的外资、合资金融机构的人民币存款业务计入不同层次；2011年将住房公积金存款和非存款类金融机构在存款类金融机构存款计入M2；2018年初用非存款机构部门持有的货币市场基金取代货币市场基金存款（含存单）；2022年末将流通中数字人民币计入M0。当前，中国货币供应量层次具体如下：M0等于流通中现金，是最基础的货币层次，与现实的购买力直接相关，其数量变化会直接影响市场的物价水平；M1等于M0加上单位活期存款，反映了经济中的现实购买力，具有较强的流动性，对经济活动的影响较为直接，常被视为经济周期波动的先行指标；M2等于M1加上单位定期存款、个人存款和其他存款，M2的流动性相对较差，但它涵盖了更广泛的货币形式，能更全面地反映社会的潜在购买力和未来的通货压力，常用于分析社会总需求。在货币政策中，货币供应量占据着举足轻重的地位。中央银行可通过调整法定存款准备金率、开展公开市场业务、调节利率等手段，对货币供应量进行调控。当经济面临通货膨胀压力时，央行可能会采取紧缩性货币政策，减少货币供应量，提高利率，以抑制经济过热和物价上涨；而在经济衰退时期，央行则可能实施扩张性货币政策，增加货币供应量，降低利率，刺激经济增长和投资消费。货币供应量的变化会直接影响市场的流动性和资金的供求关系，进而对金融市场各类资产价格，包括股票价格产生重要影响。例如，当货币供应量增加时，市场流动性增强，更多资金可能流入股票市场，推动股票价格上涨；反之，货币供应量减少可能导致股票市场资金流出，股价下跌。2.1.2股指期货股指期货，全称股票价格指数期货，是以股价指数为标的物的标准化期货合约。它是金融期货中历史较短但发展迅速的品种，属于指数类期货的主导品种。投资者交易股指期货，本质上是对股票指数未来价格走势的预期进行买卖。股指期货具有独特的特点。其一，采用保证金交易制度，投资者只需缴纳一定比例的保证金，就能控制较大规模的合约价值，这种杠杆效应在放大投资收益的同时，也加剧了投资风险。其二，具备双向交易机制，投资者既可以做多，在预期指数上涨时买入合约获利；也可以做空，在预期指数下跌时卖出合约盈利，这为投资者提供了更灵活的投资策略选择。其三，实行T+0交易，当天买入的合约当天即可卖出，交易灵活性高，能让投资者及时根据市场变化调整投资组合。在交易机制方面，股指期货的交易流程与其他期货品种类似。投资者需先在期货公司开立账户，存入一定保证金，然后通过期货交易软件下达交易指令，买卖股指期货合约。合约到期时，采用现金交割方式，即根据交割结算价计算交易双方的盈亏，以现金结清头寸，而非交割股票实物。在金融市场中，股指期货发挥着多方面重要作用。从风险管理角度看，它为投资者提供了有效的套期保值工具。当股票市场出现系统性风险时，投资者可以通过卖出股指期货合约，对冲股票现货市场的损失，锁定资产价值。从市场效率角度分析，股指期货有助于提高市场的定价效率和流动性。其价格发现功能使期货市场的价格能够迅速反映市场信息，引导股票现货市场价格更接近其内在价值；众多投资者的参与以及高频交易的特点，增加了市场的交易活跃度，促进了资金的流动和配置。此外，股指期货还为投资者提供了更多的投资策略选择，如套利交易、跨期交易等，丰富了金融市场的投资方式，满足了不同风险偏好投资者的需求，进一步完善了金融市场体系。2.1.3同业拆借利率同业拆借利率，是指金融机构之间相互拆借资金时所适用的利率。在金融机构的日常运营中，资金状况会时常发生变化，当一家金融机构出现资金短缺，而另一家有资金盈余时，资金短缺的机构就可能向资金盈余的机构借入资金，此时所支付的成本便是以同业拆借利率来衡量。同业拆借利率并非固定不变，而是会受到多种因素的综合影响而波动。资金供求关系是决定同业拆借利率的核心因素。当市场上金融机构的资金需求旺盛，而资金供给相对不足时，为获取资金，金融机构愿意支付更高的成本，从而推动同业拆借利率上升；反之，若资金供给充裕，而需求相对较弱，资金盈余的金融机构为将资金贷出，会降低拆借利率，导致同业拆借利率下降。市场参与者的预期也对同业拆借利率有着重要作用。如果市场普遍预期未来资金紧张，那么当前的同业拆借利率可能会提前上涨，因为金融机构会为未来可能的资金短缺提前做好准备，增加当前的资金借贷需求，进而推高利率。央行的货币政策是影响同业拆借利率的重要宏观因素。央行通过调整基准利率、开展公开市场操作等手段来调节市场流动性。当央行采取扩张性货币政策，增加市场流动性时，同业拆借利率可能会下降；而当央行实施紧缩性货币政策，减少市场流动性时，同业拆借利率则可能上升。此外，金融机构的信用状况也会在一定程度上左右同业拆借利率。信用评级高的机构，由于其违约风险较低，在拆借资金时往往能获得相对较低的利率；而信用评级低的机构，因其违约风险较高，可能面临较高的拆借成本。同业拆借利率的变动对金融市场有着广泛而深远的影响。在货币市场中，同业拆借利率上升会增加货币市场的融资成本，使得金融机构的资金获取难度加大，从而导致货币市场交易活跃度下降；反之，利率下降则会降低融资成本，刺激金融机构进行更多的资金拆借和交易活动，增加市场流动性。在债券市场，同业拆借利率的变动与债券价格呈反向关系。当同业拆借利率上升时，债券的收益率也会相应上升，根据债券价格与收益率的反向关系，债券价格会下跌；反之，同业拆借利率下降，债券价格通常会上涨。在股票市场方面，较高的同业拆借利率可能会增加企业的融资难度和成本，抑制企业的投资和扩张计划，对企业的盈利和发展产生不利影响，从而导致股票市场走弱；而较低的同业拆借利率则有助于企业降低融资成本，增强企业的盈利能力，对股票市场形成支撑。此外，同业拆借利率还是货币政策的重要传导渠道。央行通过调整货币政策，影响同业拆借市场的资金供求，进而引导同业拆借利率的变动，实现对整个金融市场的调控，最终影响实体经济的运行。2.2相关理论基础介绍2.2.1货币政策的股票价格传导机制过程货币政策对股票价格的传导主要通过利率渠道和货币供应量渠道实现。利率渠道方面，依据凯恩斯的利率传导理论，货币政策的调整会直接改变市场利率水平。当央行实施扩张性货币政策，如降低基准利率，市场利率随之下降。从企业角度来看，利率下降意味着企业的融资成本降低，这使得企业的投资项目更具吸引力，企业会增加投资，扩大生产规模。随着企业投资和生产的扩张，其盈利能力增强，预期未来的股息收入增加。根据股票定价的股息贴现模型，股票价格等于未来股息的现值之和，股息收入增加会提高股票的内在价值，从而吸引投资者买入股票，推动股票价格上涨。从投资者角度分析，利率下降使得债券等固定收益类资产的收益率降低，相比之下，股票的预期回报率更具优势。投资者为了追求更高的收益，会调整资产配置，减少对债券等低收益资产的持有，增加对股票的投资，导致股票市场的资金供给增加，进而推动股票价格上升。货币供应量渠道上，根据货币数量论，MV=PQ（M为货币供应量，V为货币流通速度，P为物价水平，Q为商品和劳务的交易量），在货币流通速度V和商品劳务交易量Q相对稳定的情况下，货币供应量M的变化会直接影响物价水平P。当央行增加货币供应量时，市场上的货币资金增多，流动性增强。一方面，投资者手中可支配的资金增加，他们会将多余的资金投入股票市场，增加对股票的需求，从而推动股票价格上涨。另一方面，货币供应量增加可能引发通货膨胀预期，投资者预期未来物价上涨，为了实现资产的保值增值，会更倾向于投资股票等具有抗通胀能力的资产，进一步促使股票价格上升。此外，货币供应量的增加还可能导致银行信贷规模扩大，企业更容易获得贷款，这为企业的发展提供了更多资金支持，有助于企业提升业绩，增强市场对企业的信心，推动股票价格上升。2.2.2货币政策传导机制理论的不同划分不同学派对货币政策传导机制持有不同的理论观点。凯恩斯学派的货币政策传导机制理论认为，货币政策主要通过利率渠道发挥作用。凯恩斯主张国家采用扩张性的经济政策，通过增加需求促进经济增长。当央行实施扩张性货币政策，增加货币供应量时，货币市场的均衡被打破，货币供给大于货币需求。在这种情况下，人们会将多余的货币用于购买债券等资产，导致债券价格上升，利率下降。利率下降使得企业的投资成本降低，投资的边际收益率上升，企业会增加投资，进而带动社会总需求增加。投资的增加通过乘数效应，使得国民收入倍数增加，经济实现扩张。在这个过程中，股票价格也会受到影响，因为企业投资增加、盈利预期改善，会吸引投资者购买股票，推动股票价格上涨。凯恩斯学派强调利率在货币政策传导中的核心作用，认为利率的变动会直接影响投资和消费，进而影响实体经济和股票市场。货币学派则更强调货币供应量在货币政策传导中的关键作用。货币学派主张实行“单一规则”的货币政策，即排除利息率、信贷流量、自由准备金等因素，仅以一定的货币存量作为控制经济唯一因素的货币政策。他们认为，货币供应量的变动直接影响名义国民收入。当货币供应量增加时，人们手中的货币余额超过了他们所希望持有的货币量，为了调整货币余额，人们会增加对各种资产的购买，包括股票。这种对股票需求的增加会推动股票价格上涨，进而影响企业的融资和投资行为，最终对实体经济产生影响。货币学派认为，货币供应量的变化在短期内会影响产出和就业，在长期内则主要影响物价水平，但对股票市场的影响是直接且重要的。新古典综合派在凯恩斯学派和货币学派的基础上，进一步发展了货币政策传导机制理论。他们认为，货币政策的传导不仅通过利率和货币供应量渠道，还通过资产价格、信贷可得性等多种渠道。在资产价格渠道方面，货币政策的变化会影响股票、债券等资产的价格，资产价格的变动又会影响企业和居民的财富水平，进而影响他们的消费和投资决策。例如，当股票价格上涨时，居民的财富增加，会增加消费支出，企业的市值上升，也更容易通过发行股票进行融资，扩大投资。在信贷可得性渠道方面，货币政策的调整会影响银行的信贷供给能力。当央行实施扩张性货币政策时，银行的准备金增加，信贷供给能力增强，企业更容易获得贷款，从而促进投资和经济增长。新古典综合派的理论更加全面地考虑了货币政策传导的多种途径，强调了金融市场与实体经济之间的相互作用。2.2.3货币政策影响股票市场价格的理论资产组合理论认为，投资者会根据资产的预期收益、风险和流动性等因素，将资金分配到不同的资产上，构建最优的资产组合。当货币政策发生变化时，会改变各种资产的预期收益和风险特征，从而促使投资者调整资产组合。例如，当央行实施扩张性货币政策，降低利率并增加货币供应量时，债券等固定收益类资产的收益率下降，风险相对增加；而股票的预期收益可能上升，因为企业的融资成本降低，盈利预期改善。投资者为了实现资产的最优配置，会减少对债券等资产的持有，增加对股票的投资，导致股票市场的资金流入增加，推动股票价格上涨。资产组合理论强调了投资者在不同资产之间的选择和配置行为，以及货币政策对这种行为的影响，为解释货币政策如何影响股票市场价格提供了重要的理论依据。托宾Q理论由美国经济学家詹姆斯・托宾（JamesTobin）提出，该理论认为，企业的投资决策取决于企业的市场价值（股票价格）与资本重置成本之比，即Q值。当Q值大于1时，意味着企业的市场价值高于资本重置成本，企业通过发行股票融资来购买新的资本设备更有利可图，企业会增加投资，扩大生产规模。这会带动经济增长，提高企业的盈利能力，进而推动股票价格上涨。相反，当Q值小于1时，企业的市场价值低于资本重置成本，企业更倾向于通过购买现成的资本设备来满足生产需求，而不是进行新的投资，这会抑制经济增长，降低企业的盈利能力，导致股票价格下跌。货币政策可以通过影响利率和货币供应量，改变企业的融资成本和市场对企业未来盈利的预期，从而影响Q值，进而影响股票市场价格。例如，扩张性货币政策可以降低利率，增加货币供应量，提高企业的市场价值，使Q值上升，刺激企业投资，推动股票价格上涨。托宾Q理论将货币政策、企业投资决策和股票市场价格紧密联系起来，为理解货币政策对股票市场的影响提供了独特的视角。2.2.4股指期货影响股票市场价格的理论股指期货主要通过套期保值和价格发现等功能对股票市场价格产生影响。套期保值功能是股指期货的重要功能之一。当股票市场面临系统性风险时，投资者可以通过卖出股指期货合约来对冲股票现货市场的风险。例如，投资者持有大量股票现货，担心股票市场下跌导致资产价值受损，此时可以卖出与股票现货价值相当的股指期货合约。如果股票市场真的下跌，股票现货的损失可以通过股指期货合约的盈利来弥补；反之，如果股票市场上涨，股指期货合约的损失可以由股票现货的盈利来抵消。通过套期保值，投资者可以锁定资产价值，降低股票市场价格波动对资产的影响，从而稳定股票市场价格。这种稳定作用使得市场参与者对股票市场的信心增强，吸引更多投资者参与市场交易，促进股票市场的健康发展。股指期货的价格发现功能也对股票市场价格有着重要影响。在股指期货市场中，众多投资者基于自己对市场信息的分析和判断进行交易，这些交易行为反映了市场对股票指数未来走势的预期。由于股指期货交易的便捷性和高效性，其价格能够迅速反映市场信息的变化。当市场上出现新的信息，如宏观经济数据的公布、货币政策的调整等，股指期货价格会率先做出反应。这种价格变化会通过市场传导机制，影响股票现货市场参与者的预期和交易行为，促使股票现货市场价格向股指期货价格所反映的合理价值靠拢。例如，如果股指期货价格上涨，表明市场对股票指数未来走势看好，股票现货市场的投资者会增加对股票的需求，推动股票价格上涨；反之，如果股指期货价格下跌，股票现货市场的投资者会减少对股票的需求，导致股票价格下跌。股指期货的价格发现功能使得股票市场价格能够更及时、准确地反映市场信息，提高了股票市场的定价效率。2.3股指期货的推出影响货币政策对股票市场的传导效应2.3.1股指期货影响股价对货币政策的反应强度股指期货推出后，投资者行为发生显著变化，进而对股价对货币政策的反应强度产生影响。在股指期货推出前，股票市场缺乏有效的做空机制，投资者主要通过买入并持有股票来获取收益，投资策略较为单一。这种情况下，投资者对货币政策变化的反应主要基于对股票价格上涨的预期，当货币政策宽松时，投资者预期股票价格会上涨，便会增加股票投资；而当货币政策紧缩时，投资者则会减少股票投资。然而，由于缺乏有效的风险对冲工具，投资者在面对市场不确定性时，往往会采取较为保守的投资策略，对货币政策变化的敏感度相对较低。股指期货推出后，投资者可以利用其套期保值、套利和投机功能，根据自身的风险偏好和投资目标制定更为灵活多样的投资策略。在套期保值方面，当投资者预期货币政策调整可能导致股票市场出现系统性风险时，他们可以通过卖出股指期货合约来对冲股票现货市场的风险，从而降低对股票价格波动的担忧，使得投资者在面对货币政策变化时，不再仅仅局限于通过买卖股票来调整投资组合，对货币政策变化的反应更为理性和从容。例如，当央行宣布加息，市场预期股票价格可能下跌时，持有股票现货的投资者可以卖出股指期货合约，若股票价格真的下跌，股票现货的损失可由股指期货合约的盈利弥补，这使得投资者在货币政策调整时，不会过度恐慌抛售股票，稳定了股票市场的价格波动。在套利交易中，股指期货与股票现货之间存在价格关联，当两者价格偏离正常水平时，投资者可以通过买入低价资产、卖出高价资产进行套利操作。货币政策的变化会影响股指期货和股票现货的价格，投资者会根据价格差异及时调整套利策略，这种套利行为促使股指期货和股票现货价格趋于合理，也使得股价对货币政策的反应更加灵敏。比如，当货币政策宽松导致货币供应量增加时，股票市场资金流入，股票价格上涨，若此时股指期货价格相对较低，投资者会买入股指期货合约，卖出股票现货进行套利，这种交易行为会推动股指期货价格上升，股票现货价格下降，直至两者价格关系恢复正常，从而使股价能够更迅速地反映货币政策的变化。从市场结构角度分析，股指期货的推出吸引了更多的机构投资者参与股票市场。机构投资者具有专业的研究团队和丰富的投资经验，对货币政策的解读和判断更为准确和深入。他们能够更及时地捕捉货币政策变化对股票市场的影响，并根据自身的投资策略进行资产配置调整。相比个人投资者，机构投资者的交易规模较大，其投资行为对股票市场的影响力更强。当机构投资者根据货币政策变化调整投资组合时，会带动市场资金的流向和股票价格的波动，从而增强了股价对货币政策的反应强度。例如，大型基金公司在分析央行货币政策调整后，可能会大规模买入或卖出某些股票，引发市场的跟风效应，使得股票价格迅速对货币政策变化做出反应。此外，股指期货的价格发现功能使得股票市场的信息传递更加高效。在股指期货市场中，众多投资者基于对市场信息的分析和判断进行交易，这些交易行为反映了市场对股票指数未来走势的预期。货币政策作为重要的宏观经济信息，会在股指期货市场中迅速得到反映，进而影响股票现货市场。当市场预期货币政策将发生变化时，股指期货价格会率先做出调整，这种价格变化会通过市场传导机制，影响股票现货市场参与者的预期和交易行为，促使股票现货市场价格更快地向股指期货价格所反映的合理价值靠拢，提高了股价对货币政策的反应速度和强度。例如，当市场预期央行将降息时，股指期货价格会提前上涨，股票现货市场的投资者会根据股指期货价格的变化，调整对股票价格的预期，增加对股票的需求，推动股票价格上涨。2.3.2股指期货影响货币政策在股票市场的传导效应和速度股指期货推出后，货币政策在股票市场的传导路径和效率发生了明显变化。在传导路径方面，货币政策主要通过利率渠道、货币供应量渠道和资产价格渠道对股票市场产生影响。在股指期货推出前，这些传导渠道在一定程度上受到限制。例如，利率渠道中，由于股票市场缺乏有效的风险管理工具，投资者对利率变动的敏感度较低，利率变动对股票价格的影响可能无法及时、充分地传导。当央行降低利率时，理论上企业融资成本降低，投资增加，股票价格应上涨，但由于投资者担心市场风险，可能不会迅速增加股票投资，导致股票价格对利率变动的反应滞后。股指期货推出后，丰富了货币政策的传导路径。以资产价格渠道为例，股指期货的价格变动会直接影响投资者的资产组合价值和投资决策。当货币政策宽松时，货币供应量增加，市场流动性增强，股指期货价格上涨，投资者的资产组合价值上升，投资者会增加对股票的投资，推动股票价格上涨，进一步促进经济增长。这种传导路径更加直接和高效，使得货币政策能够更快地影响股票市场。同时，股指期货的套期保值和套利功能，使得投资者在面对货币政策变化时，能够通过期货市场进行风险对冲和资产配置调整，从而间接影响股票现货市场的供求关系和价格走势，拓宽了货币政策的传导渠道。在传导效率方面，股指期货的推出提高了货币政策在股票市场的传导速度。股指期货市场的交易效率高，信息传递迅速，能够快速反映市场对货币政策变化的预期。当央行发布货币政策调整信息时，股指期货市场能够在短时间内做出反应，价格迅速调整。这种价格变化会通过市场机制迅速传导到股票现货市场，促使股票现货市场价格也随之调整。相比股指期货推出前，股票现货市场需要较长时间来消化和反映货币政策变化，股指期货的存在大大缩短了这个时间差，提高了货币政策的传导速度。例如，当央行宣布降低存款准备金率，市场预期货币供应量将增加，股指期货价格会立即上涨，股票现货市场的投资者会根据股指期货价格的变化，迅速调整投资策略，买入股票，推动股票价格上涨，使得货币政策的影响能够更快地在股票市场体现出来。此外，股指期货的推出增强了市场的有效性，使得股票价格能够更准确地反映市场信息和货币政策变化。在有效的市场中，股票价格能够及时、充分地反映所有可用信息，货币政策的调整作为重要的市场信息，会被股票价格迅速吸收。股指期货的价格发现功能使得市场信息能够更高效地在期货市场和现货市场之间传递，减少了信息不对称和市场摩擦，提高了股票市场的定价效率，进而提高了货币政策在股票市场的传导效率。例如，当市场出现关于货币政策调整的谣言时，股指期货市场的投资者会根据自己的判断进行交易，这种交易行为会反映在股指期货价格上，若谣言被证实为假，股指期货价格会迅速回调，股票现货市场也会随之调整，避免了股票价格因错误信息而出现过度波动，使得货币政策的传导更加稳定和有效。三、股指期货影响货币政策对股票市场传导效应的模型构建3.1模型选择3.1.1VAR模型的估计向量自回归（VAR）模型是一种常用的计量经济学模型，用于分析多个时间序列变量之间的动态关系。在本研究中，选择VAR模型来研究货币政策对股票市场的传导效应以及股指期货推出前后这种效应的变化，主要是因为VAR模型具有以下优势：它能够同时考虑多个变量之间的相互作用，无需事先确定变量的内生性或外生性，避免了因变量设定错误而导致的估计偏差。VAR模型将每个变量都视为内生变量，通过引入滞后项来捕捉变量之间的动态关系，能够较好地反映货币政策变量与股票市场变量之间复杂的动态联系。VAR模型的一般形式可以表示为：Y_t=c+A_1Y_{t-1}+A_2Y_{t-2}+\cdots+A_pY_{t-p}+\epsilon_t其中，Y_t是一个k维向量，表示k个相关变量在t时期的观测值；c是一个k维向量，表示截距项；A_1,A_2,\cdots,A_p是k×k的矩阵，分别表示各个变量的系数矩阵；p是滞后期数，表示模型中引入的滞后项的数量；\epsilon_t是一个k维向量，表示误差项，通常假设其服从均值为零、方差协方差矩阵为\Omega的正态分布。在实际应用中，首先需要确定VAR模型的滞后阶数p。滞后阶数的选择至关重要，若滞后阶数过小，可能无法充分捕捉变量之间的动态关系；若滞后阶数过大，会增加模型的参数数量，导致自由度减少，影响模型的估计效果。通常可以采用赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）、汉南-奎因准则（HQ）等信息准则来确定最优滞后阶数。这些准则通过对模型的拟合优度和自由度进行权衡，选择使准则值最小的滞后阶数作为最优滞后阶数。例如，在Eviews软件中，可以通过“LagStructure-LagLengthCriteria”选项来计算不同滞后阶数下的AIC、SC和HQ值，然后比较这些值，选择最小值对应的滞后阶数。确定滞后阶数后，使用最小二乘法（OLS）对VAR模型进行估计。最小二乘法的原理是通过最小化残差平方和来确定模型的参数估计值，使得模型的预测值与实际观测值之间的误差最小。在估计过程中，需要对模型的残差进行检验，以确保残差满足正态性、独立性和同方差性的假设。若残差不满足这些假设，可能会导致模型的估计结果不准确，需要对模型进行调整或采用其他估计方法。例如，可以通过绘制残差的直方图和自相关图来检验残差的正态性和独立性，通过White检验或ARCH检验来检验残差的同方差性。如果发现残差存在异方差性，可以采用广义最小二乘法（GLS）或加权最小二乘法（WLS）等方法进行修正。3.1.2单位根检验在进行时间序列分析时，传统上要求所用的时间序列必须是平稳的，否则将会产生伪回归问题。伪回归是指在两个或多个非平稳时间序列之间进行回归分析时，即使它们之间不存在真实的经济关系，也可能得到一个很高的拟合优度和显著的回归系数，从而得出错误的结论。因此，在构建VAR模型之前，需要对时间序列数据进行单位根检验，以确定其平稳性。单位根检验的目的是检查序列中是否存在单位根，如果存在单位根，则该时间序列是非平稳的。常见的单位根检验方法有迪基-富勒检验（DF检验）和增广迪基-富勒检验（ADF检验）。DF检验是基于以下自回归模型：y_t=\alpha+\betat+\gammay_{t-1}+\epsilon_t其中，y_t是时间序列变量，\alpha是截距项，\beta是趋势项系数，\gamma是自回归系数，\epsilon_t是误差项。原假设为H_0:\gamma=1，即存在单位根，时间序列是非平稳的；备择假设为H_1:\gamma\lt1，即不存在单位根，时间序列是平稳的。通过检验\gamma是否等于1来判断时间序列的平稳性。然而，DF检验在存在高阶自相关时，检验功效较低。为了解决这个问题，ADF检验在DF检验的基础上，引入了滞后差分项，其检验模型为：\Deltay_t=\alpha+\betat+\gammay_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\delta_i\Deltay_{t-i}+\epsilon_t其中，\Deltay_t表示y_t的一阶差分，p是滞后阶数，其他符号含义与DF检验模型相同。ADF检验同样通过检验\gamma是否等于1来判断时间序列的平稳性。在实际应用中，通常根据AIC、SC等信息准则来确定ADF检验的滞后阶数p。以本研究中的货币政策变量（如货币供应量M2、同业拆借利率）和股票市场变量（如股票价格指数）为例，对这些时间序列数据进行ADF检验。在Eviews软件中，选择“Quick-SeriesStatistics-UnitRootTest”，在弹出的对话框中选择要检验的序列，检验类型选择“AugmentedDickey-Fuller”，并根据信息准则确定滞后阶数，然后点击“OK”进行检验。如果ADF检验的统计量小于临界值，且p值小于给定的显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为时间序列是平稳的；反之，如果ADF检验的统计量大于临界值，且p值大于给定的显著性水平，则接受原假设，认为时间序列是非平稳的。对于非平稳的时间序列，需要进行差分处理，使其变为平稳序列后再进行后续分析。例如，如果原时间序列y_t是非平稳的，对其进行一阶差分得到\Deltay_t，然后对\Deltay_t进行ADF检验，若\Deltay_t是平稳的，则称原时间序列y_t是一阶单整序列，记为I(1)。3.1.3协整检验和VEC模型的估计如果经过单位根检验发现多个时间序列变量都是非平稳的，但它们的单整阶数相同，那么这些变量之间可能存在协整关系。协整关系是指多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的，这种平稳的线性组合反映了变量之间长期稳定的比例关系。在研究货币政策对股票市场的传导效应时，若货币政策变量和股票市场变量之间存在协整关系，说明它们之间存在长期稳定的均衡关系，这种关系对于理解货币政策的传导机制具有重要意义。常用的协整检验方法有Engle-Granger两步法和Johansen检验。Engle-Granger两步法主要用于检验两个变量之间的协整关系，其步骤如下：首先，用普通最小二乘法（OLS）对两个非平稳且同阶单整的变量进行回归，得到回归方程；然后，对回归方程的残差进行单位根检验，如果残差是平稳的，则认为这两个变量之间存在协整关系，协整向量为回归方程的系数。然而，Engle-Granger两步法在检验多个变量之间的协整关系时存在局限性，此时通常采用Johansen检验。Johansen检验是基于VAR模型进行的，它可以同时检验多个变量之间的协整关系，并确定协整向量的个数。在进行Johansen检验之前，需要先确定VAR模型的最优滞后阶数，这可以通过前面提到的AIC、SC等信息准则来确定。然后，在Eviews软件中，选择“Quick-GroupStatistics-CointegrationTest”，在弹出的对话框中选择要检验的变量组，选择Johansen检验方法，并根据VAR模型的最优滞后阶数确定协整检验的滞后区间，点击“OK”进行检验。Johansen检验通过迹统计量（TraceStatistic）和最大特征值统计量（Max-EigenStatistic）来判断协整关系的个数。迹统计量检验原假设H_0:r=0（r表示协整关系的个数），备择假设H_1:r\geq1；最大特征值统计量检验原假设H_0:r=i，备择假设H_1:r=i+1，i=0,1,\cdots,k-1（k是变量的个数）。如果迹统计量或最大特征值统计量大于临界值，且p值小于给定的显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为存在协整关系。若通过Johansen检验发现变量之间存在协整关系，则可以构建向量误差修正（VEC）模型来进一步分析变量之间的短期动态关系和长期均衡关系。VEC模型是含有协整约束的VAR模型，它可以将变量之间的短期波动和长期均衡调整有机地结合起来。VEC模型的一般形式为：\DeltaY_t=\PiY_{t-1}+\sum_{i=1}^{p-1}\Gamma_i\DeltaY_{t-i}+\epsilon_t其中，\DeltaY_t是Y_t的一阶差分，\Pi是协整矩阵，反映变量之间的长期均衡关系；\Gamma_i是短期调整系数矩阵，反映变量之间的短期动态关系；p是VAR模型的滞后阶数；\epsilon_t是误差项。在Eviews软件中，选择“Quick-EstimateVAR”，在弹出的对话框中选择“VectorErrorCorrection”，并根据前面确定的VAR模型的最优滞后阶数和协整检验结果进行相应设置，点击“OK”即可估计VEC模型。通过估计VEC模型，可以得到协整向量和短期调整系数，从而分析货币政策变量和股票市场变量之间的长期均衡关系和短期动态调整过程。例如，协整向量可以反映货币政策变量和股票市场变量在长期均衡状态下的比例关系，短期调整系数可以反映当变量偏离长期均衡时，向均衡状态调整的速度和方向。3.1.4Granger因果关系检验Granger因果关系检验是一种用于判断变量之间因果关系的方法，它基于向量自回归（VAR）模型，通过检验一个变量的滞后值是否能够显著地解释另一个变量的当前值，来判断两个变量之间是否存在因果关系。在研究货币政策对股票市场的传导效应时，Granger因果关系检验可以帮助确定货币政策变量是否是股票市场变量的Granger原因，即货币政策的变化是否会引起股票市场的变化。Granger因果关系检验的基本原理是：如果变量X是变量Y的Granger原因，那么X的过去值应该能够帮助预测Y的未来值，即在Y关于其自身过去值的回归方程中加入X的过去值后，能够显著提高方程的解释能力。检验的原假设为H_0:X不是Y的Granger原因，备择假设为H_1:X是Y的Granger原因。在进行Granger因果关系检验时，首先需要建立VAR模型，确定模型的滞后阶数，这可以通过前面提到的AIC、SC等信息准则来确定。然后，在Eviews软件中，选择“Quick-GroupStatistics-GrangerCausalityTest”，在弹出的对话框中选择要检验的变量组，根据VAR模型的滞后阶数设置检验的滞后长度，点击“OK”进行检验。检验结果通过F统计量和p值来判断。如果F统计量的值较大，且p值小于给定的显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为X是Y的Granger原因；反之，如果F统计量的值较小，且p值大于给定的显著性水平，则接受原假设，认为X不是Y的Granger原因。例如，在检验货币供应量是否是股票价格的Granger原因时，如果检验结果拒绝原假设，说明货币供应量的变化会引起股票价格的变化，即货币供应量对股票价格具有Granger因果关系，这为研究货币政策对股票市场的传导效应提供了重要的证据。同时，还可以进行双向Granger因果关系检验，即检验股票价格是否也是货币供应量的Granger原因，以全面了解变量之间的因果关系。3.2模型变量与评价指标选取3.2.1股票价格指数在衡量股票市场价格时，选取沪深300指数作为代表变量。沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300只A股作为样本编制而成的成份股指数。这300只样本股覆盖了沪深市场六成左右的市值，具有良好的市场代表性。从行业分布来看，涵盖了金融、能源、工业、消费、信息技术等多个主要行业，能够全面反映我国股票市场的整体走势。与其他股票价格指数相比，如上证综指主要反映上海证券市场的情况，深证成指主要侧重于深圳证券市场，沪深300指数则更具综合性和全面性。在反映宏观经济形势变化方面，沪深300指数与我国经济增长的相关性较高。当我国经济增长较快时，沪深300指数中的众多上市公司业绩往往随之提升，推动指数上涨；反之，经济增长放缓时，指数也会受到负面影响。在货币政策传导方面，沪深300指数对货币政策变化较为敏感。当央行实施扩张性货币政策，增加货币供应量或降低利率时，市场流动性增强，投资者资金增多，对沪深300指数成分股的需求增加，从而推动指数上涨。例如，在2008年全球金融危机后，我国央行实施了一系列扩张性货币政策，沪深300指数在随后一段时间内逐渐回升并上涨。因此，选择沪深300指数能够更准确地反映货币政策对股票市场整体价格的影响，为研究货币政策对股票市场的传导效应提供可靠的指标。3.2.2股指期货指数选用沪深300股指期货指数来衡量股指期货市场表现。沪深300股指期货是以沪深300指数为标的的期货合约，其价格走势与沪深300指数密切相关。两者的相关性源于股指期货的定价机制，沪深300股指期货的理论价格是根据沪深300指数的预期未来值、无风险利率、股息率等因素计算得出的。在实际市场中，虽然由于市场供求关系、投资者情绪等因素的影响，两者价格可能会出现短期偏离，但从长期来看，沪深300股指期货指数与沪深300指数的走势基本一致。沪深300股指期货指数具有良好的市场代表性。在市场参与者方面，众多的机构投资者和个人投资者参与沪深300股指期货交易，使其交易活跃度高，市场流动性好。这些投资者来自不同的行业和领域，拥有不同的投资策略和风险偏好，他们的交易行为充分反映了市场对沪深300指数未来走势的预期。在市场影响力方面，沪深300股指期货指数的价格变动不仅影响股指期货市场参与者的投资决策，还会通过市场传导机制，对股票现货市场产生影响。当沪深300股指期货指数上涨时，会吸引更多投资者买入股票现货，推动股票价格上涨；反之，股指期货指数下跌会引发投资者抛售股票现货，导致股票价格下跌。因此，沪深300股指期货指数能够准确反映股指期货市场的运行状况和投资者的预期，是衡量股指期货市场表现的理想指标。3.2.3货币供应量和同业拆借利率选择货币供应量（M2）和同业拆借利率作为货币政策变量。货币供应量是货币政策的重要中介目标，M2作为广义货币供应量，涵盖了流通中的现金、企事业单位活期存款、定期存款、储蓄存款等，能够全面反映市场的货币总量和流动性状况。当央行实施扩张性货币政策时，会通过公开市场操作、降低法定存款准备金率等手段增加货币供应量，市场上的货币资金增多，流动性增强。此时，投资者手中可支配的资金增加，会将多余的资金投入股票市场，增加对股票的需求，从而推动股票价格上涨。相反，当央行实施紧缩性货币政策，减少货币供应量时，股票市场资金流出，股价可能下跌。例如，在2015-2016年期间，我国央行多次降准降息，货币供应量M2持续增长，股票市场在一定程度上受到资金推动而上涨。同业拆借利率是金融机构之间短期资金拆借的利率，能够灵敏地反映市场资金的供求状况。当市场资金紧张时，金融机构之间的资金拆借需求增加，同业拆借利率上升；反之，当市场资金充裕时，同业拆借利率下降。同业拆借利率的变动会影响企业的融资成本和投资者的资金成本。当同业拆借利率上升时，企业的融资难度加大，融资成本增加，可能会减少投资，对股票市场产生负面影响；投资者的资金成本上升，也会降低其对股票的投资意愿。而当同业拆借利率下降时，企业融资成本降低，有利于企业扩大生产和投资，促进股票市场上涨；投资者资金成本降低，会增加对股票的投资。例如，在市场流动性紧张时期，同业拆借利率大幅上升，股票市场往往表现不佳；而在央行通过货币政策调节增加市场流动性后，同业拆借利率下降，股票市场可能会出现反弹。因此，货币供应量和同业拆借利率能够有效反映货币政策的松紧程度，对研究货币政策对股票市场的传导效应具有重要意义。3.2.4实际GDP和CPI引入实际国内生产总值（GDP）和居民消费价格指数（CPI）作为控制变量，以反映宏观经济状况。实际GDP是衡量一个国家或地区在一定时期内生产的最终产品和服务的市场价值总和，扣除了通货膨胀因素，能够真实反映经济的实际增长情况。经济增长与股票市场之间存在着密切的联系。在经济增长较快的时期，企业的营业收入和利润通常会增加，市场对企业的未来盈利预期提高，吸引投资者购买股票，推动股票价格上涨。例如，当我国经济处于高速增长阶段，许多上市公司的业绩大幅提升，股票市场呈现出繁荣景象。相反，在经济衰退时期，企业面临市场需求不足、成本上升等问题，盈利能力下降，股票价格往往会下跌。CPI是衡量居民生活消费品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标，是反映通货膨胀或通货紧缩程度的重要标志。通货膨胀对股票市场的影响较为复杂。适度的通货膨胀可能会刺激企业的生产和投资，因为产品价格上涨，企业的利润空间扩大，股票价格可能会上涨。但过高的通货膨胀会导致企业成本上升，消费者购买力下降，市场需求萎缩，企业盈利受到影响，股票价格可能下跌。此外，通货膨胀还会影响投资者的预期和投资行为。当通货膨胀率较高时，投资者可能会预期未来物价继续上涨，为了实现资产的保值增值，会调整资产配置，增加对股票等资产的投资；但如果通货膨胀失控，投资者可能会对市场失去信心，减少股票投资。因此，实际GDP和CPI能够综合反映宏观经济的增长和价格水平变化，控制这两个变量可以更准确地研究货币政策对股票市场的传导效应，排除宏观经济因素对研究结果的干扰。3.3样本数据的选取来源和处理3.3.1样本数据的选取本研究选取的时间区间为2005年1月至2020年12月，将其划分为两个阶段：股指期货推出前（2005年1月-2010年3月）和股指期货推出后（2010年4月-2020年12月）。这一时间区间的选择具有合理性和代表性。2005年我国启动股权分置改革，股市逐渐进入全流通时代，市场环境发生重大变化，为研究货币政策对股票市场的传导效应提供了一个相对稳定且具有变革意义的起点。2010年4月沪深300股指期货的推出是我国金融市场发展的重要里程碑，以此为界划分样本区间，能够清晰地对比股指期货推出前后货币政策传导效应的变化。而截至2020年12月，既涵盖了股指期货推出后的市场发展阶段，又避免了近期市场可能出现的极端波动和特殊事件对研究结果的干扰，保证了数据的稳定性和研究结果的可靠性。在样本数据选取标准上，对于股票价格指数，选取沪深300指数作为衡量股票市场价格的指标，因其具有广泛的市场代表性，涵盖了沪深两市多个行业的优质上市公司，能较好地反映我国股票市场的整体走势。对于股指期货指数，选用沪深300股指期货指数，其与沪深300指数紧密相关，能够准确反映股指期货市场的运行状况。在货币政策变量方面，选择货币供应量（M2）和同业拆借利率。M2作为广义货币供应量，全面反映了市场的货币总量和流动性状况，是货币政策的重要中介目标；同业拆借利率能灵敏地反映市场资金的供求状况，对企业融资成本和投资者资金成本有着重要影响。实际GDP和CPI作为控制变量，分别反映宏观经济的增长情况和通货膨胀水平，能够综合体现宏观经济状况，有助于排除宏观经济因素对货币政策传导效应研究的干扰。3.3.2样本数据的筛选和处理原始数据来源于多个权威渠道，沪深300指数和沪深300股指期货指数数据取自中国金融期货交易所官方网站，该网站提供的交易数据准确、完整，涵盖了交易价格、成交量等详细信息。货币供应量（M2）数据来源于中国人民银行官网，央行作为货币政策的制定和执行机构，其发布的数据具有权威性和可靠性。同业拆借利率数据取自上海银行间同业拆放利率（Shibor）官网，Shibor是我国货币市场的基准利率，其官网数据实时更新，能准确反映市场资金供求状况。实际GDP数据来源于国家统计局官网，统计局通过全面的统计调查和严谨的数据核算，提供了准确的国内生产总值数据。CPI数据也来源于国家统计局官网，能真实反映居民生活消费品和服务价格水平的变动情况。在数据筛选过程中，首先对各变量数据进行完整性检查，剔除数据缺失值较多的样本。对于存在少量缺失值的数据，采用插值法进行补充。例如，若某一月度的沪深300指数数据缺失，可根据该指数前后相邻月份的数据，运用线性插值法计算出缺失值。同时，对数据进行异常值检查，对于明显偏离正常范围的异常值，进行修正或剔除。如在检查货币供应量数据时，若发现某一数据点与前后数据差异过大，且无合理的经济解释，经进一步核实后，若确定为错误数据，则予以剔除。为了消除数据的异方差性和数据波动对研究结果的影响，对所有时间序列数据进行对数化处理。以沪深300指数为例，对其取自然对数后得到lnHS300，货币供应量（M2）取对数后为lnM2，这样处理使得数据的变化趋势更加平稳，更符合计量经济学模型的假设要求。在进行单位根检验、协整检验等分析之前，还需对数据进行季节性调整。对于具有明显季节性波动的数据，如CPI数据，采用X-12季节调整方法，去除季节性因素的影响，以便更准确地分析数据的长期趋势和变量之间的关系。3.4传导效应的假设基于前文的理论分析，提出以下关于股指期货推出前后货币政策对股票市场传导效应变化的假设：假设1：股指期货推出后，货币政策对股票市场价格的传导效应增强。股指期货的推出丰富了投资者的投资策略，增强了市场的流动性和定价效率。在利率渠道方面，股指期货推出前，利率变动对股票价格的影响可能因投资者缺乏有效的风险对冲工具而受到一定限制；股指期货推出后，投资者可以利用股指期货进行套期保值，降低利率变动带来的风险，从而更积极地根据利率变化调整股票投资，使得利率变动对股票价格的传导更加顺畅，传导效应增强。在货币供应量渠道上，股指期货推出前，货币供应量的变化对股票价格的影响可能由于市场信息传递不畅等原因而不够显著；股指期货推出后，其价格发现功能使市场信息传递更加高效，货币供应量的变化能够更快地反映在股票价格上，增强了货币供应量对股票价格的传导效应。假设2：股指期货推出后，货币政策对股票市场成交量的传导效应发生变化。股指期货推出前，货币政策的调整对股票市场成交量的影响相对单一，主要通过影响投资者的资金成本和投资预期来改变成交量。股指期货推出后，由于其套利和套期保值功能，投资者可以根据货币政策变化，通过股指期货与股票现货之间的套利和套期保值操作，调整投资组合，这可能导致股票市场成交量对货币政策变化的反应更加复杂。一方面，当货币政策宽松时，货币供应量增加，市场流动性增强，股指期货市场的套利和套期保值活动可能会增加，带动股票市场成交量上升；另一方面，由于股指期货可以满足投资者的风险管理需求，部分投资者可能会减少在股票现货市场的交易，导致股票市场成交量上升幅度有限甚至下降。因此，假设股指期货推出后，货币政策对股票市场成交量的传导效应在方向和程度上都可能发生变化。假设3：股指期货推出后，货币政策对股票市场波动性的传导效应减弱。在股指期货推出前，股票市场缺乏有效的风险对冲工具，当货币政策发生变化时，投资者往往难以有效应对市场风险，容易引发股票市场的大幅波动。例如，当货币政策紧缩时，投资者可能因担心股票价格下跌而大量抛售股票，导致股票市场波动性加剧。股指期货推出后，其套期保值功能为投资者提供了有效的风险对冲手段。当货币政策调整引发市场波动时，投资者可以通过卖出股指期货合约来对冲股票现货市场的风险，降低股票价格的波动幅度。此外，股指期货的价格发现功能使得市场信息能够更及时地反映在股票价格中，减少了因信息不对称导致的股票价格过度波动。因此，假设股指期货推出后，货币政策对股票市场波动性的传导效应减弱，股票市场的稳定性增强。四、股指期货影响货币政策对股票市场传导效应的实证研究4.1传导效应模型的设定4.1.1短期对比VAR模型为深入研究股指期货推出前后货币政策对股票市场短期传导效应的差异，构建如下向量自回归（VAR）模型：Y_{t}=\sum_{i=1}^{p}\Phi_{i}Y_{t-i}+\epsilon_{t}其中，Y_{t}为t时刻的内生变量向量，在本研究中，对于股指期货推出前的样本期，Y_{t}=\begin{bmatrix}\lnHS300_{t}\\\lnM2_{t}\\r_{t}\\\lnGDP_{t}\\CPI_{t}\end{bmatrix}；对于股指期货推出后的样本期，Y_{t}=\begin{bmatrix}\lnHS300_{t}\\\lnM2_{t}\\r_{t}\\\lnGDP_{t}\\CPI_{t}\\\lnIF300_{t}\end{bmatrix}。\lnHS300_{t}表示t时刻沪深300指数的对数，用于衡量股票市场价格水平；\lnM2_{t}为t时刻广义货币供应量M2的对数，反映货币政策的货币供应量渠道；r_{t}代表t时刻的同业拆借利率，体现货币政策的利率渠道；\lnGDP_{t}是t时刻实际国内生产总值的对数，用于控制宏观经济增长因素；CPI_{t}表示t时刻的居民消费价格指数，用于控制通货膨胀因素；\lnIF300_{t}仅在股指期货推出后的样本期出现，代表t时刻沪深300股指期货指数的对数，用以考察股指期货对货币政策传导效应的影响。\Phi_{i}为k\timesk阶的系数矩阵，k为内生变量的个数，i表示滞后阶数，p为最优滞后阶数。在实际应用中，通过赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）和汉南-奎因准则（HQ）等信息准则来确定最优滞后阶数p，以确保模型能够准确捕捉变量之间的动态关系，同时避免过度拟合问题。\epsilon_{t}为随机误差项向量，满足均值为零、方差协方差矩阵为\Omega的正态分布，即\epsilon_{t}\simN(0,\Omega)。此模型将每个内生变量都视为所有内生变量滞后值的线性函数，能够全面反映变量之间的相互作用和动态关系。在分析货币政策对股票市场的短期传导效应时，通过估计该VAR模型的参数，可以得到各变量滞后值对当前值的影响系数，进而分析货币政策变量（货币供应量和同业拆借利率）的变化如何在短期内影响股票市场价格（沪深300指数），以及股指期货推出后这种影响的变化情况。例如，通过脉冲响应函数可以分析当货币供应量或同业拆借利率发生一个单位的冲击时，沪深300指数在短期内的响应路径和幅度，对比股指期货推出前后脉冲响应函数的结果，能够直观地看出股指期货对货币政策短期传导效应的影响。4.1.2长期对比VAR模型为研究货币政策对股票市场的长期传导效应以及股指期货推出前后的变化，构建长期对比VAR模型，形式与短期对比VAR模型类似，但在分析时更侧重于长期均衡关系的探讨。Y_{t}=\sum_{i=1}^{p}\Phi_{i}Y_{t-i}+\epsilon_{t}其中各变量含义与短期对比VAR模型一致。与短期模型不同的是，在确定最优滞后阶数p时，除了参考AIC、SC和HQ等信息准则外，还需结合经济理论和实际经济情况进行判断，以确保模型能够准确反映变量之间的长期动态关系。在研究长期传导效应时，通过对该VAR模型进行协整检验，判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。若存在协整关系，则可以进一步构建向量误差修正（VEC）模型，以分析变量在长期内偏离均衡状态时的调整机制。VEC模型的一般形式为：\DeltaY_{t}=\PiY_{t-1}+\sum_{i=1}^{p-1}\Gamma_{i}\DeltaY_{t-i}+\epsilon_{t}其中，\DeltaY_{t}表示Y_{t}的一阶差分，反映变量的短期波动；\Pi为协整矩阵，体现变量之间的长期均衡