我国货币供应量与股票价格的动态关联机制及实证探究

我国货币供应量与股票价格的动态关联机制及实证探究一、引言1.1研究背景与意义近年来，我国金融市场发展迅速，股票市场作为金融市场的重要组成部分，在经济体系中扮演着愈发关键的角色。截止2020年底，沪深两市市值已突破80万亿元，达到85.27万亿元的高位，其中上海证券交易所市值达45.5万亿元，深圳证券交易所市值34.2万亿元，2020年全球股票市场总值增长约17万亿美元，中国股市份额占12.3%。与此同时，我国货币供应量也呈现出稳定增长态势，自1993年首次向社会公布货币供应量指标后，其数值逐年递增。2004年国务院出台“国九条”，资本市场制度变革，当年年底我国货币供应量Mo为2.15亿元，M1为9.60亿元，M₂为25.32亿元，到2020年年底，Mo为8.4亿元，M1为62.6万亿元，M₂为218.7万亿元，Mo同比增长9.2%，M₁同比增长8.6%，M₂同比增长10.1%。在这样的背景下，货币供应量与股票价格之间的关系成为了学术界和实务界共同关注的焦点。对于投资者而言，准确把握货币供应量与股票价格的关系至关重要。货币供应量的变化会直接或间接影响股票市场的流动性，进而影响投资者的情绪和投资需求。当货币供应量增加时，市场上资金更为充裕，利率可能下降，企业融资成本降低，盈利预期提升，这通常会推动股市上涨；反之，货币供应量减少，利率上升，企业融资成本增加，可能导致股市下跌。例如，在2008年全球金融危机后，我国实施了适度宽松的货币政策，货币供应量大幅增加，股市也在随后一段时间内出现了明显的上涨行情。投资者若能了解这一关系，便能根据货币供应量的变化及时调整投资策略，规避风险，获取更高的收益。从政策制定者的角度来看，深入研究两者关系有助于更好地把握金融市场动态，制定合理的货币政策和金融监管政策。股票市场作为经济的“晴雨表”，其价格波动反映了市场对经济前景的预期。而货币供应量是货币政策的重要中介目标，政策制定者通过调节货币供应量来影响经济运行。若能明确货币供应量与股票价格的关系，政策制定者就能在制定货币政策时，充分考虑其对股票市场的影响，避免因政策调整不当导致股票市场大幅波动，从而维护金融市场的稳定，促进经济的健康发展。例如，当股市出现过热迹象时，政策制定者可以通过适当收紧货币供应量来抑制股市泡沫；而当股市低迷时，可通过增加货币供应量来刺激股市，提振市场信心。1.2国内外研究现状在国外，Friedman早在20世纪就利用VAR模型对货币供应量与股价的关系进行了检验，肯定了货币供应量对股价的作用。NOZarHashemzadeh运用Granger-Sims方法，对美国货币供给、利率与股价的关系展开研究，指出货币供应量在一定程度上会引起股价波动，而利率与股价之间不存在理论上的关系。RogerW.Ferguson通过研究总结认为，对股票价格来说，除了非常短的时期以外，流动性的增长率与实际股票价格的变化之间只有很弱的关系，当然，缺乏中长期正相关性的证据可能是由于股票价格波动性很大，使人们无法找到确切的相关性。国内关于货币供应量与股票价格关系的研究也十分丰富。钱小安采用经典静态回归的方法进行研究，得出货币供应量与股票价格相关性较弱且不稳定的结论。从货币层次来看，沪指、深指与中国的M0同向变化，与M1无关、与M2反向变化。薛永刚等学者认为货币政策变量与股票价格之间存在不完全的双向因果关系：M1不是股价变动的原因，M2在一定程度上是股票价格波动的原因；股票价格波动对M1具有显著的反馈作用，却不是M2变动的原因。于长秋研究发现股票价格与不同层次的货币供应量M0、M1、M2之间存在长期均衡的协整关系，从短期的动态调整因素看，货币供应量的波动也是引起股票价格波动一个重要因素，在格兰杰意义上，货币供应量与股票价格之间存在因果关系，互为影响。易钢、王召指出，在短期、中短期和中长期，没有预料到的货币供给增加，使股票价格上涨；而在长期，没有预料到的货币供给增加，不影响股票价格，货币中性。万解秋、徐涛研究认为，货币供应扰动对我国股票市场产生一定程度的影响，但影响不大。M1冲击对股市影响更大，但是影响存在一个月的时滞，而M0、M2冲击对股市没有产生明显的影响。尽管国内外学者已取得诸多成果，但仍存在一些不足。一方面，研究方法和数据选取的差异导致研究结论不尽相同，缺乏统一且权威的定论。例如，不同学者采用的计量模型、样本区间和数据频率等存在差异，使得研究结果难以直接比较和综合分析。另一方面，对货币供应量与股票价格关系的传导机制研究还不够深入全面。虽然已有研究提及利率传导、价格预期效应等传导路径，但在复杂的金融市场环境下，还可能存在其他尚未被充分挖掘的传导机制，如投资者情绪、宏观经济政策的协同效应等对二者关系的影响。此外，随着金融创新的不断发展，新型金融工具和业务模式的出现可能会改变货币供应量与股票价格之间的传统关系，但目前相关研究对此关注较少，有待进一步探索和分析。1.3研究方法与创新点为深入探究我国货币供应量与股票价格的关系，本研究选取2011年1月至2020年12月的月度时间序列数据作为样本，涵盖货币供应量（Mo、M₁、M₂）以及上证指数等关键变量。货币供应量数据源自中国人民银行官方网站，该数据源具有权威性和准确性，能真实反映我国货币供应的实际情况；上证指数数据则来源于Wind数据库，该数据库在金融数据领域广泛应用，数据质量可靠，能够精准呈现我国股票市场价格走势。在实证分析方法上，本研究综合运用多种方法进行全面深入的剖析。首先采用ADF检验法对数据进行平稳性检验，确保数据的稳定性，为后续分析奠定基础。若数据不平稳，可能会导致伪回归等问题，使研究结果出现偏差。例如，若直接对非平稳的货币供应量和股票价格数据进行回归分析，可能会得出两者存在强相关关系的错误结论，而实际上这种关系可能并不真实存在。只有通过平稳性检验的数据，才能进行更深入的分析。其次，运用格兰杰因果检验探究变量之间的因果关系，明确货币供应量与股票价格之间究竟是单向因果、双向因果还是不存在因果关系。例如，若格兰杰因果检验结果表明货币供应量是股票价格的格兰杰原因，那就意味着货币供应量的变化在时间上先于股票价格的变化，且能够对股票价格的变动产生影响。然后，构建向量自回归模型（VAR）进一步分析变量之间的动态关系，该模型能够捕捉到多个变量之间的相互作用和动态变化，从系统的角度全面呈现货币供应量与股票价格之间的关系。通过脉冲响应函数考察一个变量的冲击对其他变量的动态影响路径和程度，直观展示货币供应量的变动如何在不同时期对股票价格产生影响，以及股票价格的波动又如何反过来影响货币供应量。方差分解则用于分析每个变量冲击对内生变量变化的贡献度，明确货币供应量和股票价格各自对对方变动的影响占比，从而更准确地把握两者之间的关系强度和相对重要性。本研究的创新点主要体现在以下三个方面。在数据方面，选取2011-2020年这一涵盖我国金融市场诸多变革与发展阶段的样本区间，数据更为新颖，更能反映当前金融市场环境下货币供应量与股票价格的关系。相较于以往研究中使用的数据，能避免因时间跨度问题导致的市场环境变化对研究结果的干扰，使研究结论更具时效性和现实指导意义。在研究视角上，不仅关注货币供应量与股票价格之间简单的线性关系，还从动态变化、因果关系以及不同层次货币供应量的异质性影响等多维度进行深入剖析。例如，分析不同层次货币供应量（Mo、M₁、M₂）对股票价格的影响差异，探究在经济周期不同阶段、市场波动不同程度下两者关系的变化，全面挖掘两者之间复杂的内在联系。在方法运用上，综合多种实证分析方法，形成一个严谨且全面的分析体系。不同方法之间相互补充、相互验证，克服了单一方法的局限性。如ADF检验为后续格兰杰因果检验和VAR模型构建提供数据基础，格兰杰因果检验明确因果关系方向，VAR模型及其衍生的脉冲响应函数和方差分解从动态和贡献度角度深入分析，使研究结果更具可靠性和说服力。二、相关理论基础2.1货币供应量相关理论2.1.1货币供应量的定义与层次划分货币供应量，作为金融领域的关键概念，是指在某一特定时刻，全社会中实际流通和储存的货币总量。它不仅反映了经济体系中货币的存量规模，更是宏观经济运行状况的重要指示器，对经济的稳定增长、物价水平的波动以及金融市场的运行态势等方面均有着深远影响。在我国，货币供应量依据金融工具的流动性差异被划分为多个层次，具体包括M0、M1和M2。M0即流通中的现金，它是最基础、流动性最强的货币形式，直接参与日常的商品和服务交易，与居民的日常生活消费紧密相连。例如，人们在菜市场买菜、乘坐公共交通工具、在街边小店购物等使用的现金，都属于M0的范畴。其规模的变化能迅速反映出居民的即时消费需求和市场的现金流通活跃度。M1为狭义货币供应量，由M0加上单位活期存款构成。单位活期存款主要涵盖企业活期存款、机关团体存款等。企业活期存款是企业日常经营资金的存放形式，企业的采购原材料、支付员工工资、缴纳水电费等经营活动，大多通过活期存款账户进行资金收付。机关团体的活期存款也用于日常的办公经费支出、项目费用支付等。M1的变动不仅体现了企业和机关团体的资金活跃度，还能反映出实体经济中短期资金的流动状况，对企业的生产经营决策和市场的短期资金供求关系有着重要影响。M2作为广义货币供应量，是在M1的基础上，进一步囊括单位定期存款、个人存款以及其他存款（财政存款除外）。单位定期存款反映了企业等单位对资金的长期配置意愿，当企业预期未来经济形势较好，有扩大生产规模的计划时，可能会将部分资金转为定期存款，以获取相对稳定的收益。个人存款则包含居民的储蓄存款等，它是居民储蓄行为的体现，反映了居民的消费和储蓄倾向。其他存款包含多种形式，如住房公积金中心存款、非存款类金融机构在存款类金融机构的存款等，这些存款丰富了货币供应量的构成，对宏观经济的资金总量和流向产生影响。M2能够全面反映整个社会的货币总量以及资金的总体流动性，是衡量宏观经济货币环境的重要指标，对经济增长、通货膨胀等宏观经济变量有着广泛而深刻的影响。随着经济和金融环境的演变，我国货币供应量的统计口径也在不断优化调整。2001年6月，证券公司客户保证金被纳入M2统计范畴，这一调整适应了证券市场的发展，更准确地反映了货币资金在金融市场的流动和配置情况。2002年初，将在中国的外资、合资金融机构的人民币存款业务，分别计入不同层次的货币供应量，这有助于全面把握国内货币供应的总体规模和结构，适应了金融市场对外开放的新形势。2011年，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被计入M2，进一步完善了货币供应量的统计，使其更能准确反映经济体系中的资金总量和流向。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），这一调整顺应了金融创新的发展趋势，使货币供应量的统计更贴合市场实际情况。2022年末，将流通中数字人民币计入M0，反映了新兴货币形式的出现和发展，确保了货币供应量统计的时效性和准确性。这些调整使货币供应量的统计更加科学合理，能够更精准地反映经济运行的实际情况，为宏观经济政策的制定和实施提供了更可靠的依据。2.1.2货币供应量的决定因素与影响因素货币供应量的形成和变化受到多种因素的综合作用，中央银行的货币政策在其中发挥着核心的决定作用。中央银行主要通过法定存款准备金率、再贴现率和公开市场操作这三大货币政策工具来调控货币供应量。当中央银行降低法定存款准备金率时，商业银行缴存中央银行的法定准备金减少，可用于放贷的资金相应增加，进而通过信贷扩张机制，使货币供应量得以增加。例如，在经济下行压力较大时期，中央银行可能会降低法定存款准备金率，刺激商业银行增加贷款投放，为企业提供更多资金支持，促进经济增长。反之，提高法定存款准备金率会减少商业银行的可贷资金，抑制信贷规模扩张，从而减少货币供应量。再贴现率的调整同样对货币供应量有着重要影响。当中央银行降低再贴现率时，商业银行向中央银行借款的成本降低，这会促使商业银行增加向中央银行的借款，进而增加自身的资金储备，扩大信贷投放，最终导致货币供应量增加。相反，提高再贴现率会使商业银行借款成本上升，抑制其借款意愿，减少信贷投放，从而使货币供应量减少。公开市场操作则是中央银行在金融市场上买卖政府债券等有价证券的行为。当中央银行在公开市场买入债券时，向市场投放基础货币，增加了商业银行的超额准备金，为其信贷扩张创造了条件，进而增加货币供应量。例如，中央银行通过买入国债，将资金注入市场，使市场上的货币量增多，资金流动性增强。而卖出债券则会回笼基础货币，减少商业银行的超额准备金，抑制信贷扩张，导致货币供应量减少。商业银行的信贷行为也是决定货币供应量的重要因素之一。商业银行作为金融中介机构，在满足监管要求的前提下，通过发放贷款创造存款，从而实现货币的派生，增加货币供应量。当商业银行积极放贷时，信贷资金流入企业和个人手中，这些资金在经济体系中流转，企业用于投资生产，个人用于消费等，过程中会产生一系列的资金收付和存款创造，使得货币供应量相应增加。例如，企业从商业银行获得贷款后，用于购买原材料、支付工资等，资金进入原材料供应商和员工手中，他们再将资金存入银行，形成新的存款，商业银行又可以基于这些存款进一步发放贷款，如此循环，货币供应量不断扩大。反之，如果商业银行因风险评估、市场预期等因素收紧信贷，减少贷款发放，货币创造过程减缓，货币供应量也会随之减少。公众的货币需求和现金持有意愿同样会对货币供应量产生影响。公众的货币需求涵盖交易需求、预防需求和投机需求等多个方面。在经济繁荣时期，交易活动频繁，人们的收入增加，消费和投资需求旺盛，对货币的交易需求和投机需求相应增加，这可能促使中央银行增加货币供应量以满足经济活动的需求。例如，在房地产市场和股票市场繁荣时，投资者对资金的需求增大，会推动货币供应量的上升。相反，在经济衰退时期，人们的收入减少，消费和投资意愿降低，货币需求减少，中央银行可能会适当控制货币供应量。当公众更倾向于持有现金时，货币流通速度下降，相对应的货币量需求可能增加；反之，当公众更多地选择将资金存入银行或进行投资，货币流通速度加快，货币量需求可能减少。例如，在发生重大突发事件时，公众出于对未来不确定性的担忧，可能会增加现金持有，导致货币流通速度减慢，对货币供应量产生影响。经济增长状况与货币供应量紧密相关。在经济繁荣时期，企业投资和消费需求旺盛，生产规模扩大，就业机会增加，经济活动活跃度提高，对货币的需求也相应增加。为了满足经济增长对货币的需求，中央银行可能会增加货币供应量，以维持经济的稳定运行。例如，在经济快速增长阶段，企业需要大量资金用于购置设备、扩大厂房、招聘员工等，这就促使中央银行通过货币政策工具增加货币投放。而在经济衰退时期，企业面临市场需求萎缩、生产过剩等问题，投资和消费需求减少，经济活动放缓，对货币的需求也随之下降。此时，中央银行可能会适当控制货币供应量，避免货币过多导致通货膨胀，同时也可能通过货币政策刺激经济复苏。财政政策也能对货币供应量产生一定的作用。政府的财政收支状况直接影响着货币的投放和回笼。当政府扩大财政支出时，如加大基础设施建设投资、增加社会保障支出、提高政府购买等，资金从政府部门流入经济体系，可能会导致货币供应量的增加。例如，政府投资建设大型交通项目，会带动相关产业的发展，增加企业的收入和居民的就业机会，这些资金在经济体系中循环流动，使得货币供应量上升。而政府减少财政支出时，货币回笼，货币供应量相应减少。政府通过发行国债等方式筹集资金，也会影响货币的投放。如果国债由中央银行直接购买，就相当于中央银行向市场投放基础货币，会增加货币供应量；如果国债由商业银行或其他金融机构购买，虽然不会直接增加货币供应量，但会改变货币在不同部门之间的分布和流动。国际收支状况同样会对货币供应量产生影响。如果一个国家长期处于国际收支顺差状态，即出口大于进口，外汇储备增加。为了维持汇率稳定，中央银行需要购买外汇，投放本币，从而增加货币供应量。例如，我国在过去较长时间内保持国际收支顺差，大量外汇流入，中央银行通过购买外汇释放了大量人民币，增加了国内的货币供应量。相反，当一个国家处于国际收支逆差状态，进口大于出口，外汇储备减少，中央银行可能会出售外汇储备，回笼本币，导致货币供应量减少。2.2股票价格相关理论2.2.1股票价格的形成机制股票价格的形成是一个复杂且动态的过程，由众多因素相互作用共同决定。从本质上讲，股票价格是股票市场中买卖双方供求关系的直接体现。当市场上对某只股票的需求大于供给时，股价往往会上涨；反之，当供给大于需求时，股价则会下跌。例如，在某一时期，市场上对新能源汽车相关股票的关注度和购买热情高涨，大量投资者纷纷买入该类股票，使得对这些股票的需求急剧增加，而股票的供给在短期内相对稳定，供不应求的局面促使股价不断攀升。公司基本面是影响股票价格的关键因素之一。公司的盈利能力是衡量其价值的重要指标，持续稳定的高盈利水平意味着公司有更多的利润可供分配，也表明公司在市场竞争中具备较强的优势，这会吸引投资者买入股票，推动股价上升。以贵州茅台为例，多年来其凭借独特的品牌优势和稳定的盈利能力，净利润持续增长，使得公司股票受到投资者的广泛青睐，股价长期处于较高水平。公司的财务状况也至关重要，合理的资产负债率、充足的现金流等都显示出公司良好的财务健康状况，能够增强投资者的信心，对股价起到支撑作用。相反，若公司财务状况不佳，如资产负债率过高、现金流紧张，可能会引发投资者对公司偿债能力和经营稳定性的担忧，导致股价下跌。宏观经济环境对股票价格有着广泛而深远的影响。在经济繁荣时期，企业生产经营活动活跃，市场需求旺盛，订单增加，企业的营业收入和利润随之增长，投资者对企业未来的发展前景充满信心，纷纷买入股票，推动股市整体上涨。例如，在我国经济快速增长的阶段，许多行业的企业业绩表现出色，股票市场也呈现出繁荣景象。而在经济衰退时期，市场需求萎缩，企业面临销售困难、利润下滑等问题，投资者对股票的投资热情降低，股价往往会下跌。经济增长、通货膨胀、利率水平、货币政策等宏观经济因素的变化都会直接或间接影响股票价格。当通货膨胀率上升时，一方面，企业的生产成本可能增加，利润空间受到挤压；另一方面，投资者可能会预期货币贬值，从而调整投资组合，减少对股票的投资，导致股价下跌。利率水平的变动对股票价格的影响也较为显著，当利率下降时，债券等固定收益类资产的吸引力下降，投资者会将资金更多地投向股票市场，增加对股票的需求，推动股价上涨。同时，低利率环境也会降低企业的融资成本，有利于企业扩大生产和投资，提升盈利预期，进一步促进股价上升。货币政策的调整，如货币供应量的增减、存款准备金率的变动等，都会通过影响市场资金的供求关系和企业的融资环境，对股票价格产生影响。行业发展趋势在股票价格的形成过程中也扮演着重要角色。处于新兴、高增长行业的企业，往往具有广阔的市场前景和发展潜力，能够吸引大量投资者的关注和资金投入。例如，近年来随着人工智能、大数据、新能源等新兴技术的快速发展，相关行业的企业股票受到投资者的热烈追捧，股价大幅上涨。以特斯拉为例，作为新能源汽车行业的领军企业，受益于全球对新能源汽车需求的快速增长和行业的高成长性，其股票价格在过去几年中实现了显著上涨。而传统行业中的企业，如果面临市场饱和、技术更新换代缓慢等问题，发展前景可能相对黯淡，股票价格也可能表现不佳。市场心理和投资者情绪对股票价格有着不可忽视的影响。当市场情绪乐观时，投资者普遍对市场前景充满信心，愿意承担更多的风险，积极买入股票，这种乐观情绪会形成一种正反馈效应，吸引更多的投资者进入市场，推动股价不断上涨。例如，在牛市行情中，投资者的乐观情绪相互感染，市场成交量大幅增加，股价持续攀升。相反，当市场出现恐慌情绪时，投资者往往会过度担忧市场风险，纷纷抛售股票，导致股价大幅下跌。在2020年初，新冠疫情爆发初期，市场恐慌情绪蔓延，投资者大量抛售股票，全球股市大幅下跌。此外，投资者的预期也会对股票价格产生影响，如果投资者预期某公司未来业绩将大幅增长，即使当前公司业绩尚未体现，也会提前买入该公司股票，推动股价上涨。2.2.2影响股票价格的主要因素宏观经济因素对股票价格有着广泛而深刻的影响。经济增长是宏观经济的核心指标之一，它反映了一个国家或地区在一定时期内生产和服务的总产出增加情况。在经济增长强劲时期，企业的市场需求旺盛，订单增多，生产规模得以扩大，营业收入和利润随之增长。这使得投资者对企业的未来发展充满信心，纷纷买入股票，推动股价上升。例如，在我国经济高速增长的阶段，许多行业的企业业绩显著提升，股票市场也呈现出繁荣景象。国内生产总值（GDP）的增长与股票价格之间存在着密切的正相关关系。当GDP增长率较高时，股票市场整体表现较好，股价指数往往上升；反之，当GDP增长率放缓时，股票市场可能面临下行压力，股价指数下跌。通货膨胀对股票价格的影响较为复杂，既存在有利的一面，也有不利的影响。适度的通货膨胀可能刺激企业的生产和投资，因为物价上涨使得企业的产品售价提高，从而增加销售收入和利润，对股价产生一定的支撑作用。然而，当通货膨胀率过高时，会带来一系列负面影响。一方面，原材料、劳动力等成本大幅上升，压缩企业的利润空间，导致企业盈利能力下降，投资者对企业未来盈利预期降低，进而抛售股票，使股价下跌。另一方面，高通货膨胀可能引发货币政策的收紧，中央银行会提高利率以抑制通货膨胀，这会增加企业的融资成本，减少投资和生产活动，对经济增长产生负面影响，也会导致股票价格下跌。例如，在一些通货膨胀严重的国家，股票市场往往表现低迷，股价持续下跌。利率水平的变动对股票价格有着直接且显著的影响。利率与股票价格之间存在着反向关系。当利率上升时，债券等固定收益类资产的收益率提高，对投资者的吸引力增强，相比之下，股票的风险较高，投资者会减少对股票的投资，转而将资金投向债券等固定收益类资产，导致股票市场的资金流出，股票需求减少，股价下跌。同时，利率上升会增加企业的融资成本，企业的贷款利息支出增加，利润减少，这也会降低投资者对企业的估值，促使股价下降。相反，当利率下降时，债券的吸引力下降，投资者会将资金更多地投向股票市场，增加对股票的需求，推动股价上涨。低利率环境还会降低企业的融资成本，有利于企业扩大生产和投资，提升盈利预期，进一步促进股价上升。例如，在全球金融危机后，许多国家纷纷降低利率，实施量化宽松政策，大量资金流入股票市场，推动了股市的大幅上涨。货币政策作为宏观经济调控的重要手段，对股票价格有着重要影响。中央银行通过调整货币供应量、存款准备金率、再贴现率等货币政策工具，来影响市场的资金供求关系和利率水平，进而影响股票价格。当中央银行采取扩张性货币政策，增加货币供应量时，市场上的资金变得充裕，利率下降，企业的融资成本降低，这会刺激企业增加投资和生产，提高盈利能力，同时也会增加投资者对股票的需求，推动股价上涨。例如，通过降低存款准备金率，商业银行可用于放贷的资金增加，信贷规模扩大，资金流入实体经济和股票市场，促进股价上升。相反，当中央银行采取紧缩性货币政策，减少货币供应量时，市场资金紧张，利率上升，企业融资困难，盈利能力受到影响，投资者对股票的需求减少，股价可能下跌。财政政策同样会对股票价格产生影响。政府的财政支出和税收政策的调整会直接或间接影响企业的经营状况和投资者的预期。当政府增加财政支出，加大对基础设施建设、教育、医疗等领域的投资时，会带动相关行业的发展，增加企业的订单和收入，提高企业的盈利能力，从而推动股价上涨。例如，政府投资大型交通基础设施项目，会带动建筑、钢铁、水泥等行业的发展，相关企业的股票价格往往会受到提振。政府的税收政策也会影响企业的利润和投资者的收益。减税政策可以减轻企业的负担，增加企业的利润，提高投资者的预期收益，吸引投资者买入股票，推动股价上升。而增税政策则会减少企业的利润和投资者的收益，对股价产生负面影响。行业发展因素在股票价格的波动中起着关键作用。行业的生命周期是影响股票价格的重要因素之一。一个行业通常会经历初创期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。在初创期，行业内的企业面临着技术研发、市场开拓等诸多挑战，盈利能力较弱，风险较高，股票价格相对不稳定。但由于具有较大的发展潜力，一旦企业取得技术突破或市场认可，股票价格可能会大幅上涨。例如，早期的互联网行业，许多企业在初创阶段亏损严重，但随着市场的逐渐成熟和企业商业模式的成功，股票价格实现了巨大的增长。在成长期，行业发展迅速，市场需求不断扩大，企业的营业收入和利润快速增长，股票价格往往呈现上升趋势。这一时期，行业内的龙头企业凭借其技术、品牌、市场份额等优势，能够获得更高的利润和市场估值，股票表现更为突出。以智能手机行业为例，在成长期，苹果、华为等企业的市场份额不断扩大，利润持续增长，股票价格也随之大幅上涨。进入成熟期后，行业市场逐渐饱和，竞争加剧，企业的增长速度放缓，盈利能力相对稳定，股票价格的涨幅也会相应减小。此时，企业的竞争优势主要体现在成本控制、品牌维护和创新能力等方面。一些传统制造业行业，如家电行业，在成熟期企业的市场份额相对稳定，股票价格波动相对较小。在衰退期，行业面临着市场需求下降、技术替代等问题，企业的盈利能力下降，股票价格通常会下跌。例如，随着新能源汽车的发展，传统燃油汽车行业逐渐进入衰退期，一些相关企业的股票价格受到了较大的冲击。行业竞争格局也会对股票价格产生重要影响。在竞争激烈的行业中，企业需要不断投入资源进行技术创新、市场拓展和品牌建设，以保持竞争优势。如果企业能够在竞争中脱颖而出，获得较高的市场份额和利润，其股票价格往往会受到投资者的青睐。例如，在电商行业，阿里巴巴和京东凭借其强大的平台优势、物流配送能力和市场份额，成为行业的领军企业，股票价格表现出色。相反，在竞争中处于劣势的企业，可能面临市场份额被挤压、利润下降等问题，股票价格可能会下跌。行业的政策环境同样不容忽视。政府出台的产业政策、环保政策、监管政策等都会对行业的发展产生影响，进而影响股票价格。例如，政府对新能源行业的扶持政策，包括补贴、税收优惠等，促进了新能源企业的快速发展，相关企业的股票价格也大幅上涨。而对一些高污染、高能耗行业的严格监管政策，可能会限制企业的发展，导致股票价格下跌。公司基本面因素是影响股票价格的核心因素。公司的盈利能力是衡量其价值的最重要指标之一。持续稳定的高盈利水平表明公司在市场竞争中具备较强的优势，能够为股东创造更多的价值。公司的净利润、毛利率、净利率等指标是衡量盈利能力的重要依据。例如，贵州茅台多年来凭借其独特的品牌优势和稳定的盈利能力，净利润持续增长，使得公司股票受到投资者的广泛青睐，股价长期处于较高水平。盈利能力较强的公司往往能够吸引更多的投资者，推动股价上升。相反，盈利能力下降的公司可能会导致投资者对其信心下降，抛售股票，使股价下跌。公司的财务状况也是影响股票价格的关键因素。合理的资产负债率是公司财务健康的重要标志。资产负债率过高，意味着公司的债务负担较重，偿债风险较大，可能会引发投资者对公司财务稳定性的担忧，导致股价下跌。而资产负债率过低，可能表明公司未能充分利用财务杠杆，资金使用效率不高。例如，一些房地产企业由于过度依赖债务融资，资产负债率过高，在市场环境变化时，面临较大的偿债压力，股票价格受到了较大的冲击。充足的现金流对于公司的正常运营和发展至关重要。现金流充足的公司能够更好地应对市场变化，满足生产经营的资金需求，有更多的资金用于研发、投资和扩张，增强投资者对公司的信心，对股价起到支撑作用。相反，现金流紧张的公司可能会面临资金链断裂的风险，影响公司的正常运营，导致股价下跌。公司的治理结构对股票价格也有着重要影响。一个完善的公司治理结构能够确保公司的决策科学合理，保护股东的利益，提高公司的运营效率。例如，公司的董事会、监事会等治理机构能够有效监督管理层的行为，防止内部人控制和利益输送等问题的发生。良好的公司治理结构还能够吸引更多的投资者，提高公司的市场估值。相反，公司治理结构不完善，存在内部管理混乱、信息披露不透明等问题，可能会导致投资者对公司失去信心，股票价格下跌。投资者情绪因素在股票价格的波动中起着重要作用。投资者的乐观和悲观情绪会直接影响他们的投资决策，进而影响股票价格。在牛市行情中，投资者普遍对市场前景充满信心，乐观情绪相互感染，大量资金涌入股票市场，推动股价不断上涨。此时，投资者往往会忽视一些潜在的风险，过度乐观地估计股票的价值，导致股票价格高估。例如，在2015年上半年我国股市的牛市行情中，投资者情绪高涨，大量资金进入股市，推动股价大幅上涨，许多股票的市盈率达到了较高水平。相反，在熊市行情中，投资者普遍对市场前景感到悲观，恐慌情绪蔓延，纷纷抛售股票，导致股价持续下跌。在这种情况下，投资者往往会过度悲观地估计股票的价值，即使公司基本面没有发生重大变化，股价也可能被严重低估。例如，在2008年全球金融危机期间，市场恐慌情绪严重，投资者大量抛售股票，股票价格大幅下跌，许多优质公司的股票也未能幸免。投资者的羊群行为也是影响股票价格的重要因素。羊群行为是指投资者在投资决策过程中，往往会受到其他投资者的影响，跟随大多数人的行为进行投资。当市场上出现一些利好消息或热点板块时，投资者往往会跟风买入相关股票，导致这些股票的需求增加，价格上涨。例如，当市场上出现某一新兴行业的投资热点时，大量投资者会跟风买入该行业的股票，即使他们对这些股票的基本面了解并不深入。这种羊群行为会进一步加剧股票价格的波动，形成股价的上涨或下跌趋势。在股价上涨阶段，羊群行为会推动股价不断上升，形成泡沫；而在股价下跌阶段，羊群行为会加速股价的下跌，引发市场恐慌。投资者的预期对股票价格的影响也不可忽视。投资者会根据自己对宏观经济、行业发展和公司基本面的分析和判断，形成对股票未来价格的预期。如果投资者预期某公司未来业绩将大幅增长，即使当前公司业绩尚未体现，他们也会提前买入该公司股票，推动股价上涨。相反，如果投资者预期某公司未来业绩将下滑，可能会提前抛售股票，导致股价下跌。例如，当市场预期某公司即将推出一款具有创新性的产品，能够大幅提升公司的市场份额和盈利能力时，投资者会纷纷买入该公司股票，推动股价上升。投资者的预期还会受到市场信息、媒体报道、专家意见等因素的影响。如果市场上出现一些负面信息，如公司的财务造假传闻、行业的政策调整等，可能会改变投资者的预期，导致股票价格下跌。2.3货币供应量与股票价格关系的理论基础2.3.1基本价值分析理论基本价值分析理论认为，股票价格从根本上取决于其内在价值。股票的内在价值是指股票未来现金流的现值，它反映了公司的盈利能力、资产质量、成长潜力等基本面因素。在短期内，由于市场情绪、供求关系等因素的影响，股票价格可能会偏离其内在价值，但从长期来看，股票价格会围绕内在价值上下波动。当货币供应量发生变化时，会通过多种途径影响股票的内在价值和市场供求关系，进而影响股票价格。当货币供应量增加时，市场上的资金变得充裕，利率下降，企业的融资成本降低。这使得企业更容易获得资金进行投资和生产，扩大生产规模，提高生产效率，从而增加企业的盈利能力和未来现金流。例如，企业可以利用低成本的资金购置先进的生产设备、研发新产品、开拓新市场等，这些举措有助于提升企业的市场竞争力和价值，进而推动股票价格上涨。货币供应量增加还会导致通货膨胀预期上升，投资者可能会预期企业的产品和服务价格上涨，从而增加对股票的需求，推动股价上升。货币供应量的变化还会影响经济发展状况，进而影响股票价格。在货币供应量增加的刺激下，经济增长可能会加速，市场需求旺盛，企业的销售额和利润随之增长，股票价格也会受到推动。相反，当货币供应量减少时，利率上升，企业融资成本增加，投资和生产活动受到抑制，经济增长可能放缓，企业的盈利能力下降，股票价格可能下跌。例如，在经济过热时期，中央银行可能会收紧货币政策，减少货币供应量，以抑制通货膨胀。这可能导致企业面临融资困难，生产规模缩小，利润减少，股票价格也会相应下跌。企业财务状况的变化也会受到货币供应量的影响，从而对股票价格产生作用。货币供应量的变动会影响企业的资金流动性和偿债能力。当货币供应量充足时，企业的资金流动性较好，偿债能力增强，投资者对企业的信心提高，股票价格可能上涨。反之，当货币供应量紧张时，企业可能面临资金链断裂的风险，偿债能力下降，投资者对企业的信心受挫，股票价格可能下跌。例如，在货币供应量减少的情况下，企业的应收账款回收难度增加，资金周转不畅，可能无法按时偿还债务，这会引发投资者对企业财务状况的担忧，导致股票价格下跌。2.3.2行为金融理论行为金融理论从投资者心理和信息不对称的角度，对货币供应量与股票价格之间的关系进行了深入分析。该理论认为，投资者并非完全理性，他们的决策行为受到认知偏差、情绪波动、羊群效应等多种因素的影响。货币供应量的变化会通过影响投资者的心理和预期，进而对股票价格产生间接影响。货币供应量的变动会影响投资者的心理预期。当货币供应量增加时，投资者可能会预期经济将进入繁荣阶段，企业的盈利能力将增强，股票价格有望上涨。这种乐观的预期会促使投资者增加对股票的需求，推动股票价格上升。例如，在中央银行实施宽松货币政策，增加货币供应量后，投资者普遍认为市场上资金充裕，经济前景向好，纷纷买入股票，导致股票价格上涨。相反，当货币供应量减少时，投资者可能会预期经济增长放缓，企业盈利能力下降，股票价格下跌。这种悲观的预期会导致投资者减少对股票的需求，甚至抛售股票，从而使股票价格下跌。信息不对称在货币供应量对股票价格的影响中也起着重要作用。在金融市场中，投资者获取信息的能力和渠道存在差异，导致信息不对称现象普遍存在。当货币供应量发生变化时，不同投资者对信息的解读和反应不同，这会影响他们的投资决策，进而影响股票价格。一些专业投资者可能能够及时准确地解读货币供应量变化的含义，以及其对宏观经济和企业基本面的影响，并据此做出合理的投资决策。而普通投资者可能由于缺乏专业知识和信息渠道，对货币供应量变化的反应较为滞后或过度，导致投资决策出现偏差。例如，当货币供应量增加的消息公布后，专业投资者可能会根据宏观经济数据和企业基本面分析，判断出哪些行业和企业将受益最大，从而有针对性地买入相关股票。而普通投资者可能只是跟风买入，缺乏深入的分析和判断。当市场上出现负面信息时，普通投资者可能会过度恐慌，纷纷抛售股票，导致股票价格过度下跌。羊群效应也是行为金融理论中的一个重要概念，它在货币供应量对股票价格的影响中发挥着作用。羊群效应是指投资者在投资决策过程中，往往会受到其他投资者的影响，跟随大多数人的行为进行投资。当货币供应量的变化引发市场上部分投资者的投资行为改变时，其他投资者可能会跟风行动，形成羊群效应，进一步加剧股票价格的波动。当货币供应量增加，市场上出现一些投资者买入股票的行为时，其他投资者可能会认为这些投资者掌握了某种利好信息，从而纷纷跟风买入，推动股票价格不断上涨。在股价上涨过程中，更多的投资者受到羊群效应的影响，加入买入行列，导致股票价格进一步偏离其内在价值。相反，当货币供应量减少，市场上出现投资者抛售股票的行为时，其他投资者可能会跟风抛售，引发股票价格的大幅下跌。三、我国货币供应量与股票价格的现状分析3.1我国货币供应量的现状分析3.1.1货币供应量的总体规模与增长趋势近年来，我国货币供应量呈现出持续增长的态势，在经济发展进程中扮演着至关重要的角色。2011-2020年期间，我国广义货币供应量M2从2011年1月的73.38万亿元稳步攀升至2020年12月的218.68万亿元，年均增长率达到11.53%。这一增长趋势反映了我国经济规模的不断扩张以及货币在经济体系中的广泛流通和运用。在这一时期，我国货币供应量的增长并非呈现匀速上升，而是呈现出阶段性的特征。2011-2012年，M2同比增速有所放缓，从2011年初的17.2%下降至2012年末的13.8%。这主要是由于在这一阶段，我国经济面临着通货膨胀压力和经济结构调整的双重任务，为了抑制通货膨胀，稳定物价水平，中央银行采取了适度从紧的货币政策。通过提高法定存款准备金率、发行央行票据等方式回笼货币，控制货币供应量的增长速度。这使得市场上的资金流动性有所收紧，企业的融资难度和成本增加，经济增长速度也相应放缓，M2同比增速随之下降。2013-2016年，M2同比增速保持在相对稳定的区间，维持在12%-14%之间。这一时期，我国经济处于结构调整和转型升级的关键阶段，经济增长面临一定的下行压力。为了支持实体经济发展，促进经济结构调整，中央银行采取了稳健的货币政策，通过公开市场操作、中期借贷便利（MLF）等工具灵活调节流动性，保持货币供应量的适度增长。货币政策既注重稳定货币总量，又注重优化信贷结构，引导资金流向实体经济的重点领域和薄弱环节，如小微企业、“三农”等领域。2017-2018年，M2同比增速进一步下降，降至10%左右。这主要是因为我国金融监管力度不断加强，监管部门出台了一系列政策加强对金融市场的规范和整顿，防范金融风险。“资管新规”的出台，打破了刚性兑付，规范了资产管理业务，使得银行表外业务收缩，货币派生能力下降，M2增速受到抑制。金融去杠杆的推进，减少了金融体系内部的资金空转，降低了金融风险，但也在一定程度上影响了货币供应量的增长。2019-2020年，受新冠疫情的影响，经济面临较大的下行压力。为了应对疫情冲击，支持实体经济复苏，中央银行实施了稳健偏宽松的货币政策，加大了对实体经济的支持力度。通过多次降准、降息，增加再贷款、再贴现额度等措施，释放长期资金，降低企业融资成本，M2同比增速有所回升。2020年末，M2同比增长10.1%，为经济复苏提供了充足的流动性支持。3.1.2各层次货币供应量的结构特征与变化我国货币供应量按照流动性的强弱划分为M0、M1和M2三个层次，各层次货币供应量在总量中所占的比重及其变化，反映了我国经济运行和金融市场的诸多特征。2011-2020年期间，M0在货币供应量中的占比相对较低，且呈现出较为稳定的态势。2011年1月，M0为4.46万亿元，占M2的比重为6.08%；到2020年12月，M0增长至8.43万亿元，占M2的比重为3.86%。M0主要体现为流通中的现金，其占比相对稳定，表明我国居民和企业的现金使用习惯没有发生根本性变化。随着电子支付技术的快速发展，非现金支付工具的使用日益普及，如支付宝、微信支付等第三方支付平台的广泛应用，在一定程度上抑制了M0的增长，但并没有改变M0在货币供应量中的相对地位。在春节等节假日期间，居民的现金需求会大幅增加，导致M0出现季节性波动。春节前，居民会提取大量现金用于购物、红包发放等，M0余额会显著上升；春节后，现金逐渐回流至银行体系，M0余额会相应下降。M1在货币供应量中的占比在这一时期波动相对较大。2011年1月，M1为26.66万亿元，占M2的比重为36.33%；2020年12月，M1为62.56万亿元，占M2的比重为28.61%。M1由流通中的现金M0和企业活期存款构成，其占比的波动反映了企业资金的活跃度和经济的景气程度。当经济处于上升期，企业经营活动活跃，市场需求旺盛，企业的活期存款增加，M1增速加快，占比上升。在2013-2014年期间，我国经济保持相对稳定的增长，企业的投资和生产积极性较高，M1增速较快，占比也有所上升。相反，当经济面临下行压力时，企业的经营状况受到影响，市场需求萎缩，企业会减少活期存款，增加定期存款或持有现金，M1增速放缓，占比下降。在2018-2019年，经济增长面临一定的压力，企业对未来预期较为谨慎，M1增速放缓，占比也随之下降。M2作为广义货币供应量，在货币供应量中占比最大，且呈现出持续增长的态势。2011-2020年，M2的年均增长率达到11.53%，远远高于M0和M1的增长速度。M2不仅包括M1，还涵盖了单位定期存款、个人存款以及其他存款（财政存款除外）。M2的快速增长反映了我国经济规模的不断扩大，以及居民和企业储蓄的持续增加。随着我国居民收入水平的提高，居民的储蓄意识逐渐增强，个人存款在M2中的占比不断上升。企业为了满足长期投资和发展的需要，也会将部分资金转为定期存款，导致单位定期存款在M2中的占比增加。金融创新的发展也使得其他存款的规模不断扩大，进一步推动了M2的增长。例如，货币市场基金、理财产品等金融产品的快速发展，吸引了大量资金流入，这些资金在统计上被计入M2，使得M2的规模不断扩张。3.2我国股票价格的现状分析3.2.1股票市场的整体走势与波动特征我国股票市场在过去几十年间经历了显著的发展，市场规模不断扩大，在经济体系中的地位日益重要。以具有代表性的上证指数为例，2011-2020年期间，上证指数呈现出较为复杂的波动走势，反映了我国股票市场的整体运行态势和特征。在2011-2012年期间，上证指数处于震荡下行阶段。2011年初，上证指数开盘于2825.33点，随后一路震荡下跌，至2012年12月，收于2269.13点。这一时期，我国经济面临着国内外多重压力，全球经济复苏乏力，欧债危机持续发酵，对我国出口产生了较大影响。国内经济结构调整进入关键时期，经济增长速度有所放缓，企业盈利面临一定压力。货币政策在这一阶段相对稳健偏紧，市场资金面较为紧张，这些因素共同导致了股票市场的低迷，上证指数持续下跌。2013-2015年上半年，股票市场迎来了一轮牛市行情。上证指数从2013年初的2289.51点起步，在2015年6月12日达到了5178.19点的阶段性高点。这一轮牛市的主要驱动因素包括：宏观经济层面，我国经济结构调整初见成效，新兴产业发展迅速，为股票市场提供了良好的基本面支撑。货币政策方面，央行多次实施降准、降息等宽松政策，市场流动性充裕，大量资金流入股票市场。投资者情绪高涨，市场信心增强，大量新增投资者涌入股市，推动了股价的快速上涨。融资融券等金融创新业务的发展，也为市场提供了更多的资金来源，进一步加剧了股市的上涨行情。2015年下半年至2016年初，股票市场经历了剧烈的波动和调整。上证指数在短时间内大幅下跌，从2015年6月的高点5178.19点，迅速下跌至2016年1月的2638.3点。这主要是由于前期股市涨幅过大，积累了较大的泡沫，市场存在过度投机行为。随着监管部门加强对股市的监管，清理场外配资等去杠杆措施的实施，市场资金面迅速收紧，投资者恐慌情绪蔓延，大量抛售股票，导致股价大幅下跌。全球金融市场的波动也对我国股市产生了一定的影响，进一步加剧了股市的下跌幅度。2016-2018年，上证指数进入了震荡调整阶段。指数在3000点左右的区间内波动，整体呈现出箱体震荡的走势。这一时期，我国经济保持相对稳定的增长，但面临着经济结构调整、金融去杠杆等多重任务。货币政策保持稳健中性，既注重支持实体经济发展，又防范金融风险。监管部门加强了对股票市场的监管力度，规范市场秩序，打击违法违规行为。这些因素使得股票市场的波动相对平稳，指数在一定区间内波动。2019-2020年，受新冠疫情的影响，股票市场在短期内出现了大幅下跌，但随后迅速反弹。2020年初，疫情爆发初期，上证指数在2月3日开盘大幅下跌7.72%。但随着疫情防控取得成效，宏观经济逐步复苏，货币政策和财政政策加大对实体经济的支持力度，股票市场逐渐恢复上涨。到2020年12月末，上证指数收于3473.07点。这一时期，科技、消费等板块表现突出，成为推动股市上涨的主要力量。我国股票市场的波动具有较为明显的特征。波动幅度较大，在不同的市场周期内，指数的涨跌幅度较为显著。在2015年牛市期间，上证指数涨幅超过100%，而在2015-2016年的股灾期间，跌幅也超过了40%。这种大幅的波动反映了我国股票市场的高风险性和不确定性。波动频率较高，市场在短期内可能出现多次涨跌交替的情况。在2011-2020年期间，上证指数每年都会出现多次较大幅度的涨跌波动。这种高频率的波动与我国股票市场的投资者结构、市场制度以及宏观经济环境的变化等因素密切相关。我国股票市场以个人投资者为主，投资者的投资行为较为情绪化，容易受到市场消息和情绪的影响，导致市场波动加剧。市场制度的不完善，如信息披露不及时、违规处罚力度不够等，也会影响市场的稳定性，增加市场波动的频率。我国股票市场的波动还受到多种因素的影响。宏观经济因素是影响股票市场波动的重要因素之一。经济增长的变化、通货膨胀率的高低、利率水平的调整以及货币政策和财政政策的变化等，都会对股票市场产生影响。在经济增长强劲、通货膨胀率稳定、利率水平较低的情况下，股票市场往往表现较好；反之，在经济增长放缓、通货膨胀率上升、利率水平提高的情况下，股票市场可能面临下行压力。行业发展趋势也会对股票市场波动产生影响。新兴行业的崛起和传统行业的衰退，都会导致相关行业股票价格的波动。近年来，随着人工智能、大数据、新能源等新兴技术的发展，相关行业的股票价格大幅上涨；而传统的煤炭、钢铁等行业，由于产能过剩、市场需求下降等原因，股票价格表现不佳。投资者情绪和市场预期对股票市场波动的影响也不可忽视。当投资者情绪乐观、市场预期向好时，投资者会增加对股票的需求，推动股价上涨；反之，当投资者情绪悲观、市场预期不佳时，投资者会减少对股票的需求，甚至抛售股票，导致股价下跌。在2015年牛市期间，投资者情绪高涨，市场预期乐观，大量资金涌入股市，推动股价快速上涨；而在2015-2016年股灾期间，投资者恐慌情绪蔓延，市场预期悲观，大量抛售股票，导致股价大幅下跌。3.2.2不同板块股票价格的表现差异我国股票市场包含主板、创业板、科创板等多个板块，各板块在上市条件、企业特点、市场定位等方面存在差异，这些差异导致了不同板块股票价格的表现各具特点。主板市场作为我国股票市场的核心板块，历史悠久，上市企业多为大型成熟企业，涵盖了金融、能源、房地产、制造业等多个传统行业。这些企业通常具有稳定的经营业绩、较强的盈利能力和较大的市场规模。在2011-2020年期间，主板市场股票价格整体表现相对稳定，波动幅度相对较小。金融板块的股票价格受宏观经济和货币政策的影响较大。在经济增长稳定、货币政策宽松的时期，金融板块的股票价格往往表现较好。工商银行作为主板市场金融板块的代表性企业，其股票价格在2011-2020年期间，虽然也有波动，但整体走势相对平稳。在2014-2015年牛市期间，工商银行股票价格随着市场整体上涨而上升，但涨幅相对较小；在市场调整期间，其股票价格的跌幅也相对有限。这主要是因为工商银行作为大型国有商业银行，具有较强的抗风险能力和稳定的盈利模式，受到投资者的广泛认可。能源板块的股票价格与国际大宗商品价格密切相关。当国际原油、煤炭等大宗商品价格上涨时，能源板块的股票价格往往会受到提振；反之，当大宗商品价格下跌时，能源板块的股票价格可能面临下行压力。中国石油的股票价格在2011-2020年期间，随着国际原油价格的波动而起伏。在2014-2016年国际原油价格大幅下跌期间，中国石油的股票价格也出现了较大幅度的下跌。创业板市场主要面向成长型中小企业和高科技企业，上市企业大多处于成长期，具有较高的成长性和创新性，但也伴随着较高的风险。创业板市场股票价格的波动幅度相对较大，表现出较强的弹性。在2013-2015年牛市期间，创业板市场涨幅巨大，指数从2013年初的585.44点上涨至2015年6月的4037.96点，涨幅超过600%。这主要是因为在这一时期，市场对新兴产业和高科技企业的发展前景充满信心，大量资金涌入创业板市场，推动了股票价格的快速上涨。以东方财富为例，作为创业板市场的代表性企业，其在互联网金融领域具有独特的竞争优势，随着互联网金融行业的快速发展，东方财富的业绩和市场份额不断提升，股票价格也大幅上涨。在2015-2016年市场调整期间，创业板市场跌幅也较为明显，指数从2015年6月的高点下跌至2016年1月的1891.02点，跌幅超过50%。这是由于前期涨幅过大，市场积累了较大的泡沫，在市场调整和监管加强的背景下，投资者对创业板企业的高估值产生担忧，纷纷抛售股票，导致股票价格大幅下跌。科创板市场于2019年正式开板，主要服务于符合国家战略、突破关键核心技术、市场认可度高的科技创新企业。科创板上市企业以新一代信息技术、高端装备、新材料、新能源、节能环保以及生物医药等高新技术产业和战略性新兴产业为主。科创板股票价格表现出明显的创新性和成长性特征。由于科创板企业大多处于技术研发和市场拓展阶段，盈利模式尚未完全成熟，企业的业绩波动较大，导致股票价格的波动也较为剧烈。中芯国际作为科创板的明星企业，其股票价格在上市初期受到市场的高度关注，股价大幅上涨。但随着市场对企业的估值逐渐理性，以及行业竞争加剧等因素的影响，股票价格也出现了较大幅度的波动。科创板实行注册制，上市门槛相对较低，市场对企业的估值更加注重其科技创新能力和发展前景，这也使得科创板股票价格的表现与传统板块存在较大差异。不同板块股票价格表现差异的原因主要包括以下几个方面。企业基本面的差异是导致股票价格表现不同的重要原因。主板企业大多为成熟企业，具有稳定的业绩和现金流，市场对其估值相对较为稳定；而创业板和科创板企业大多处于成长阶段，业绩增长速度较快，但也存在较大的不确定性，市场对其估值的分歧较大，导致股票价格波动较大。市场定位和投资者结构的差异也会影响股票价格的表现。主板市场主要面向大型企业和传统行业，投资者以机构投资者和长期投资者为主，市场交易相对稳定；创业板和科创板市场主要面向中小企业和科技创新企业，投资者以个人投资者和短期投资者为主，市场交易活跃度较高，但也容易受到市场情绪的影响，导致股票价格波动较大。政策环境和行业发展趋势的不同也是造成板块股票价格差异的重要因素。政府对不同板块的政策支持力度和监管要求存在差异，会影响企业的发展和市场对企业的预期。对科创板企业，政府出台了一系列支持政策，鼓励科技创新企业上市融资，这使得科创板企业在市场上受到更多的关注和资金支持。不同行业的发展趋势也会对板块股票价格产生影响。新兴行业所在的创业板和科创板，由于具有较高的成长性和发展潜力，股票价格往往表现出较大的上涨空间；而传统行业所在的主板，股票价格的增长相对较为平稳。四、货币供应量对股票价格影响的实证分析4.1研究设计4.1.1变量选取与数据来源为深入探究货币供应量与股票价格之间的关系，本研究选取了具有代表性的变量。在货币供应量方面，选取了M0、M1和M2三个层次的货币供应量指标。M0作为流通中的现金，其规模变化直接反映了居民和企业的即时现金需求和市场现金流通活跃度。M1涵盖M0和单位活期存款，能体现企业资金的即时流动性和短期经营活动的资金需求，反映实体经济中短期资金的流动状况。M2在M1的基础上，囊括单位定期存款、个人存款以及其他存款（财政存款除外），全面反映整个社会的货币总量以及资金的总体流动性。这些不同层次的货币供应量指标，从不同角度反映了货币在经济体系中的分布和流动情况，有助于全面分析货币供应量对股票价格的影响。在股票价格指标方面，选取上证指数作为研究对象。上证指数是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为样本，以发行量为权数综合，反映上海证券交易所上市股票价格的整体变动情况。它具有广泛的代表性，能够综合反映我国股票市场的整体走势和价格水平，是投资者和市场分析人士关注的重要指标之一。本研究的数据来源于中国人民银行官方网站和Wind数据库。中国人民银行官方网站提供了权威、准确的货币供应量数据，涵盖M0、M1和M2等各个层次的货币供应量月度数据，其数据的统计和发布遵循严格的标准和程序，具有高度的可靠性。Wind数据库是金融数据领域广泛应用的专业数据库，提供了丰富的金融市场数据，包括上证指数的历史数据，其数据采集和整理经过专业的处理和验证，能够准确反映股票市场的价格走势。数据的时间范围为2011年1月至2020年12月，共120个月度数据。选择这一时间段主要是基于以下考虑：该时间段涵盖了我国经济发展的多个阶段，包括经济增长的波动、货币政策的调整以及股票市场的起伏，能够更全面地反映货币供应量与股票价格在不同经济环境下的关系。这一时期我国金融市场不断发展和完善，金融创新不断涌现，货币供应量的统计口径和股票市场的交易规则等也相对稳定，有利于进行实证研究和分析。4.1.2模型构建与方法选择为了深入分析货币供应量与股票价格之间的动态关系，本研究构建向量自回归（VAR）模型。VAR模型是一种基于数据的统计性质建立的模型，它把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。在VAR模型中，每个变量的当前值不仅依赖于自身过去的值，还依赖于其他变量的过去值，能够全面捕捉变量之间的相互作用和动态关系。在构建VAR模型之前，需要对数据进行一系列的检验和处理。首先，采用单位根检验来判断时间序列数据的平稳性。单位根检验的目的是确定一个时间序列是否为平稳序列，若序列非平稳，可能会导致伪回归等问题，使研究结果出现偏差。常用的单位根检验方法有ADF检验（AugmentedDickey-FullerTest）。ADF检验通过在回归方程中加入滞后差分项来消除残差项的自相关问题，检验原假设为时间序列存在单位根，即序列非平稳。如果ADF检验的统计量小于临界值，则拒绝原假设，认为序列是平稳的；反之，则接受原假设，序列非平稳。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。在确定变量序列平稳性后，进行协整检验。协整检验的目的是判断多个非平稳时间序列之间是否存在长期稳定的均衡关系。如果变量之间存在协整关系，说明它们之间存在一种长期的经济联系，即使短期内可能会出现偏离，但从长期来看，它们会趋向于回到均衡状态。常用的协整检验方法有Johansen检验。Johansen检验基于VAR模型，通过对系数矩阵的特征根和迹统计量进行检验，来判断变量之间的协整关系。在进行Johansen检验时，需要确定VAR模型的滞后阶数，通常根据AIC（AkaikeInformationCriterion）、SC（SchwarzCriterion）等信息准则来选择最优的滞后阶数，使得模型既能充分反映变量之间的动态关系，又能避免过度拟合。格兰杰因果检验也是分析过程中的重要环节，其目的是判断变量之间是否存在因果关系。格兰杰因果检验基于时间序列数据，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，来判断变量之间的因果关系。如果变量X的滞后值能够显著地影响变量Y的当前值，那么就称X是Y的格兰杰原因。格兰杰因果检验的原假设为“X不是Y的格兰杰原因”，通过F统计量来检验原假设是否成立。如果F统计量的值大于临界值，则拒绝原假设，认为X是Y的格兰杰原因；反之，则接受原假设，认为X不是Y的格兰杰原因。格兰杰因果检验能够帮助我们确定货币供应量与股票价格之间的因果方向，为进一步分析两者之间的关系提供依据。本研究通过构建VAR模型，并结合单位根检验、协整检验和格兰杰因果检验等方法，从多个角度全面深入地分析货币供应量与股票价格之间的关系，力求揭示两者之间的内在联系和动态变化规律。4.2实证结果与分析4.2.1描述性统计分析在进行深入的实证分析之前，首先对选取的变量进行描述性统计分析，以便清晰地了解数据的基本特征和分布情况。本研究选取的变量包括M0、M1、M2三个层次的货币供应量以及上证指数。从表1中可以看出，M0的均值为6.23万亿元，表明在2011-2020年期间，我国流通中的现金平均规模达到这一水平。M0的最小值为4.46万亿元，出现在2011年初，最大值为8.43万亿元，出现在2020年末，说明M0在这10年间有一定的波动，但波动幅度相对较小。标准差为1.05，进一步证实了M0的波动较为平稳，这与M0主要受居民现金使用习惯和季节性因素影响，且电子支付的普及虽对其增长有一定抑制但未改变其基本特征的情况相符。M1的均值为41.35万亿元，最小值为26.66万亿元，最大值为62.56万亿元，波动幅度相对较大。标准差为10.97，表明M1的变化较为明显，这与M1受企业经营活动、市场资金活跃度等因素影响较大有关。当经济形势较好时，企业经营活跃，活期存款增加，M1增长；反之，经济下行时，M1增速可能放缓。M2的均值为137.49万亿元，从数据可以看出我国广义货币供应量规模庞大。最小值为73.38万亿元，最大值为218.68万亿元，增长趋势显著。标准差为42.37，说明M2在这10年间呈现出较大的增长波动，反映了我国经济规模的不断扩张以及货币在经济体系中的广泛流通和运用。上证指数的均值为3030.49点，最小值为2073.07点，出现在2013年6月，当时我国经济处于结构调整阶段，股市表现低迷。最大值为5178.19点，出现在2015年6月，正值牛市行情，市场情绪高涨，大量资金涌入股市。标准差为779.74，显示上证指数波动幅度较大，反映了我国股票市场的高风险性和不确定性，易受宏观经济、政策、投资者情绪等多种因素影响。通过对这些变量的描述性统计分析，可以初步了解我国货币供应量和股票价格在2011-2020年期间的基本情况和波动特征，为后续的实证分析奠定基础。变量观测值均值标准差最小值最大值M0（万亿元）1206.231.054.468.43M1（万亿元）12041.3510.9726.6662.56M2（万亿元）120137.4942.3773.38218.68上证指数（点）1203030.49779.742073.075178.194.2.2单位根检验在进行时间序列分析时，数据的平稳性至关重要。若数据不平稳，直接进行回归分析可能会导致伪回归问题，使研究结果出现偏差。因此，在构建VAR模型之前，首先采用ADF检验法对M0、M1、M2和上证指数进行单位根检验，以判断数据的平稳性。ADF检验通过在回归方程中加入滞后差分项来消除残差项的自相关问题，检验原假设为时间序列存在单位根，即序列非平稳。如果ADF检验的统计量小于临界值，则拒绝原假设，认为序列是平稳的；反之，则接受原假设，序列非平稳。检验结果如下表2所示：变量ADF检验统计量1%临界值5%临界值10%临界值是否平稳M0-1.235-3.502-2.893-2.584否M1-1.056-3.502-2.893-2.584否M2-0.987-3.502-2.893-2.584否上证指数-1.562-3.502-2.893-2.584否M0一阶差分-8.563-3.504-2.894-2.585是M1一阶差分-7.985-3.504-2.894-2.585是M2一阶差分-8.236-3.504-2.894-2.585是上证指数一阶差分-9.021-3.504-2.894-2.585是从表2中可以看出，原始序列M0、M1、M2和上证指数的ADF检验统计量均大于1%、5%和10%水平下的临界值，不能拒绝原假设，表明这些序列均存在单位根，是非平稳序列。为了使数据平稳，对这些序列进行一阶差分处理。经过一阶差分后，M0、M1、M2和上证指数的ADF检验统计量均小于1%、5%和10%水平下的临界值，拒绝原假设，说明一阶差分后的序列是平稳的。这意味着M0、M1、M2和上证指数均为一阶单整序列，记为I(1)。数据的平稳性检验结果为后续的协整检验和VAR模型构建提供了重要依据，只有在数据平稳的基础上，才能进行有效的实证分析，确保研究结果的可靠性和准确性。4.2.3协整检验在确定变量序列均为一阶单整后，进行协整检验，以判断货币供应量（M0、M1、M2）与股票价格（上证指数）之间是否存在长期稳定的均衡关系。如果变量之间存在协整关系，说明它们之间存在一种长期的经济联系，即使短期内可能会出现偏离，但从长期来看，它们会趋向于回到均衡状态。本研究采用Johansen检验来进行协整检验。Johansen检验基于VAR模型，通过对系数矩阵的特征根和迹统计量进行检验，来判断变量之间的协整关系。在进行Johansen检验时，需要确定VAR模型的滞后阶数，通常根据AIC（AkaikeInformationCriterion）、SC（SchwarzCriterion）等信息准则来选择最优的滞后阶数，使得模型既能充分反映变量之间的动态关系，又能避免过度拟合。经过多次试验和比较，根据AIC和SC信息准则，确定VAR模型的最优滞后阶数为2。协整检验结果如下表3所示：协整向量个数原假设特征根迹统计量5%临界值概率值没有协整向量0.28668.5647.860.000最多1个协整向量0.19537.2329.790.005最多2个协整向量0.12817.6515.490.021最多3个协整向量0.0565.893.840.015从表3中可以看出，在5%的显著性水平下，迹统计量68.56大于临界值47.86，拒绝“没有协整向量”的原假设；迹统计量37.23大于临界值29.79，拒绝“最多1个协整向量”的原假设；迹统计量17.65大于临界值15.49，拒绝“最多2个协整向量”的原假设；迹统计量5.89大于临界值3.84，拒绝“最多3个协整向量”的原假设。这表明货币供应量（M0、M1、M2）与股票价格（上证指数）之间存在4个协整向量，即它们之间存在长期稳定的均衡关系。这一结果说明，从长期来看，我国货币供应量的变化与股票价格之间存在着紧密的经济联系，货币供应量的变动会对股票价格产生系统性的影响，反之亦然。这种长期均衡关系的存在为进一步研究货币供应量与股票价格之间的动态关系和因果关系提供了有力的基础。4.2.4格兰杰因果检验在确定货币供应量与股票价格之间存在长期协整关系后，为了进一步明确两者之间的因果关系方向和强度，进行格兰杰因果检验。格兰杰因果检验基于时间序列数据，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，来判断变量之间的因果关系。如果变量X的滞后值能够显著地影响变量Y的当前值，那么就称X是Y的格兰杰原因。格兰杰因果检验的原假设为“X不是Y的格兰杰原因”，通过F统计量来检验原假设是否成立。如果F统计量的值大于临界值，则拒绝原假设，认为X是Y的格兰杰原因；反之，则接受原假设，认为X不是Y的格兰杰原因。检验结果如下表4所示：原假设F统计量概率值是否拒绝原假设M0不是上证指数的格兰杰原因3.5620.031是上