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长征的小故事范文1
关键词：弱有效性；ADF检验；游程检验；上海股票市场；
一、引言
我国股票市场在过去的二十年里得到飞速发展，但是在实际的运行过程中，市场效率并没有得到有效提高，存在着一些亟待解决的问题。
尽管之前对我国股票市场有效性的研究不少，股市是在不断向前发展的，所以对其有效性的研究应该是一个长期的跟踪过程。本文选取上证A股指数日收盘价，样本区间为2008年9月1日至2011年9月30日，样本数为752，避免因样本个数不足而导致的结论不准确的问题，主要利用两种检验方法对我国股票市场进行实证分析。
二、上海股市弱有效性实证分析
(一) 股票价格的随机游走模型
股票价格序列满足随机游走则该市场达到弱有效，而不满足随机游走的市场则不一定是无效率市场。反之，一个达到弱有效的股票市场应当符合“随机游走”的随机过程，但无效市场则一定不遵循随机游走假设。假设股票价格服从简单随机游走过程，以和分别表示t日和t-1日的股票收盘指数，为股价变动随机扰动项，则有。定义为一个白噪声序列，则E ()=0。D()=E()= <。考察股票市场是否符合这一随机过程，也就是进行单位根检验。本文采用ADF 检验(Augmented Dickey-Fuller Text)，考虑一个不含常数项的AR(1)过程：
单位根检验的原假设为：H0：=1，备择假设为：H1：<1
应用软件Eviews 5.0对上证A股指数进行ADF检验，得到结果为：(见表1)
表1：序列的单位根检验结果
ADF单位根检验显示，即使在1%的置信水平下也不能拒绝原假设,即服从简单随机游走过程。
（二）股票收益率序列的游程检验
游程检验是一种检验证券价格波动模式的非参数方法，它通过测试价格变化的标志来对股票收益率的相关性进行检验，可以避开随机游走模型对随机误差项方差有限或协方差稳定等条件的要求，而且可克服序列相关检验易受极端值的影响。证券价格连续性地单向上升或下降的过程就为一个游程。当样本足够大时，总游程数趋于正态分布。如果证券市场是弱有效的，则在一定显著水平下，总游程数服从正态分布。
在大样本下，总游程数R趋于正态分布，则服从标准正态分布N(0，1)，其中E(R)为总游程数的平均值，, 为总游程数的标准差， (为股价变动的总天数，为股价上升天数，为股价下降天数)
取一定的显著水平： (或0.01)，求出临界值，若Z的绝对值大于临界值，则拒绝假设，即Z不服从N(0,1)分布，股市不具有弱式有效性；反之，则达到弱式有效性。
对上证A股指数日收益率序列应用SPSS 16.0软件进行游程检验可以得到表2。
表2：序列游程检验
由游程检验的结果可知，原收益率序列中比中位数小的样本为375，大于等于中位数的样本为376，总游程数为365，相伴概率为0.401，即接受原假设，收益率序列为平稳随机序列。
三、结论
上面运用ADF单位根检验和游程检验，考察了上证A股市场2008年9月1日至2011年9月30日的日收益序列，单位根检验接受上海股票市场的随机游走性和序列相关检验接受上海股票市场日收益率的平稳随机性，因此，可以认为系列的改革和有力措施之后，上海股票市场已经能够满足弱有效性。
参考文献：
.长沙：湖南大学出版社，2008：155-156.
作者简介：
贾延超(1981年7月)，男，河南省濮阳市，硕士研究生在读，就读于北京物资学院产业经济学专业。研究领域：金融研究。
长征的小故事范文2
【关键词】行业板块 联动效应 关联规则
一、前言
随着市场经济的不断推进，我国股票市场日益繁荣，股票投资已成为人们经济生活中不可或缺的一部分。在股票市场中，板块与板块之间，股票价格或收益率的波动常常存在着显著的联动效应。回顾我国股票市场的发展历程，不难发现每一波大行情往往都是由一个或数个板块所带动的，借助板块的联动效应，将有利于投资者及时发现市场热点，增强交易的盈利性；并适度调整资产组合，降低投资风险。对监管机构而言，股票市场联动效应的强弱可以用于衡量风险传递的可能性，为其制定市场监管机制提供借鉴。
本文基于数据挖掘的视角，利用关联规则挖掘的Apriori算法，分析我国股票市场行业板块联动效应，旨在挖掘出我国行业板块指数间潜在有用的联动关联规则。
二、相关理论与方法介绍
事物存在普遍的联系，I1发生时，I2也有可能发生，如在美国买啤酒的人极有可能买尿布，类似于“I1发生时，有n%的可能I2会发生”的规律被称之为关联规则（Association Rule），其中I1称为规则的前项（Antecedent），I2称之为规则的后项（Consequent）。I1与I2同时发生的概率称之为支持度（Support），支持度反应了I1与I2同时出现的频繁程度；I1发生时，I2发生的概率称之为置信度（Confidence），置信度反应了关联规则的可靠性。关联规则挖掘实际上就是在大量数据中，寻找同时满足用户给定的最小支持度（Minsupport）和最小置信度（Minconfidence）的关联规则的过程。1994年Agrawal等人给出的Apriori算法为关联规则挖掘最具代表性的算法，该算法沿用至今，一直作为新兴的关联规则挖掘算法的理论基础。
三、实证分析
（一）数据选取与预处理
为了较为系统和全面地研究我国股票市场行业板块间的联动效应，本文选取了来自大智慧软件（大智慧ver7.0版）2008年12月24日到2013年10月30日的30个行业板块指数――保险、电力、电器、电子信息、房地产、纺织服装、钢铁、工程建筑、化工化纤、供水供气、机械、计算机、建材、交通工具、交通设施、教育传媒、旅游酒店、煤炭石油、酿酒食品、农林牧渔、券商、商业连锁、通信、外贸、医疗、仪电仪表、银行类、有色金属、运输物流、造纸印刷。为消除异常值对实证结果的影响，这里对板块指数日开盘、最高、最低、收盘价格取算术平均数作为衡量股票价格的指标，在此基础上，计算每日的涨跌幅。
为了关注行业板块间“较大幅度”的同涨（同跌）效应，同时考虑各行业板块的实际涨跌幅度，故而选择1%为最小涨跌幅度，当上涨（下跌）幅度≥1%时，则认为板块指数上涨（下跌）。
（二）联动效应分析
由表1可见，有意义的同涨联动效应主要集中于外贸、建材、机械、电子信息、纺织服装、计算机、造纸印刷、仪电仪表、农林牧渔、化工化纤、工程建筑、通信这12个板块之间。电子信息板块上涨时，计算机板块有81.82%的可能性会在同一天上涨；化工化纤板块上涨时，电子信息板块有82.82%的可能性会在同一天上涨；化工化纤板块和电子信息板块同时上涨时，计算机板块有88.8%的可能性会在同一天上涨，农林牧渔（纺织服装）有84.23%的可能会在同一天上涨，外贸同一天上涨的可能性为83.82%，造纸印刷（建材）的可能性为82.57%，仪电仪表（机械）可能性为80.91%，可见化工化纤板块、电子信息板块与多个板块间存在同涨的联动效应，这点应予以重视。
由表2可见，有意义的同跌联动效应主要集中于供水供气、外贸、建材、机械、电子信息、纺织服装、计算机、仪电仪表、化工化纤、交通工具这10个板块之间。电子信息板块下跌时，计算机板块有83.27%的可能性会在同一天下跌，化工化纤有80.48%的可能性会在同一天下跌；化工化纤板块下跌时，外贸板块有85.6%的可能性会在同一天下跌，仪电仪表同一天下跌的可能性为81.6%，纺织服装的可能性为81.2%，电子信息（机械）的可能性为80.8%，可见化工化纤板块、电子信息板块与多个板块间同样存在着同跌的联动效应，这可能与造成板块同涨（同跌）的政治、经济或是社会因素存在一致性有关。
四、结论
本文利用关联规则挖掘的Apriori算法，全面分析了我国股票市场30个行业板块间的联动效应，所获得的关联规则有助于投资者做出更加理性的投资决策；股票市场联动效应的强弱可以用于衡量风险传递的可能性，故而这些规则也可为市场监管机制的制定提供借鉴。由于没有考虑板块间的联动效应具有一定程度的滞后性，即同涨（同跌）联动效应不一定在同一天出现，挖掘到的关联规则具有局限性。股票的价格往往是政治、经济、社会等因素共同作用的结果，股票价格具有随机性特征，即过去的数据所提炼出来的规则在将来不一定有效，为了提高决策的有效性，实际应用中应该将关联规则挖掘的结果与传统的技术分析以及基本面分析相结合。
参考文献
[1]AGRAWAL R，IMII.IENSKI T，SWAMI A.Mining association rules between sets of items in large databases[C].GIGMOD，1993：207-216.
[2]毛国君，段立娟，王实，等.数据挖掘原理和算法[M].第二版.北京：清华大学出版社，2007：67-73.
[3]汪赫瑜，王伟.股票间关联规则的挖掘算法[J].中国科技信息，2008，05：155-156.
长征的小故事范文3
【关键词】 古钩藤;血糖;小鼠
古钩藤又名海上霸王、白叶藤、牛角藤等等，为萝摩科植物古钩藤Cryptolepis buchananiiRoem. et Schult 的地上部分。多生于阳坡，攀援于其他树上，分布于广东、广西、云南、贵州等地。具有舒筋活络、消肿止痛、解毒等功效，用于治疗腰痛、腹痛、跌打损伤、骨折、痈疮、癣等疾病[1]。目前，治疗糖尿病的口服药物多为西药，但副作用较多，研究中草药在治疗糖尿病这方面的作用是现展趋势。古钩藤对血糖的影响在文献中没有详细的记载。本实验主要通过对正常血糖小鼠以及建立葡萄糖所致小鼠急性高血糖模型，研究古钩藤水提液对小鼠的降血糖作用，为其进一步开发和临床应用提供理论依据。
1材料与仪器
1.1动物昆明种小鼠，雌雄兼用，体质量(20±2)g，普通级小鼠，由广西中医学院实验动物中心提供，合格证号:桂医动字11004号。
1.2药物和水提液的制备古钩藤全草采于广西中医学院植物园，全草晒干。取古钩藤500 g加8倍水浸泡2 h，第1次煎煮2 h，过滤，取滤液;第2次再煎煮1 h，过滤，取滤液，将两次滤液合并，静置过夜，过滤，滤液加热浓缩至500 g/500 ml，按需要配制所需给药浓度。
1.3试剂盐酸二甲双胍片(甲福明)，北京四环制药有限公司生产，批号20080114;格列本脲，山西汾河制药有限公司生产，批号20081209;葡萄糖氧化酶法测定试剂盒，四川省迈克科技有限责任公司生产，批号0608111。
1.4仪器TU-1901双光束紫外可见光分光光度计，北京普析通用仪器有限责任公司;台式离心机，16K，珠海黑马医学仪器有限公司产品;电子天平，EL204，梅特勒-托利多仪器(上海)有限公司产品;数显恒温水浴锅，HH-8，国华电器有限公司产品。
2方法和结果
2.1古钩藤水提液对正常小鼠血糖的影响取小鼠48只，雌雄各半，体质量(20±2)g，随机分为空白对照组，格列本脲组，古钩藤水提物高剂量组(30 g/kg)和低剂量组(15 g/kg)，每组12只。格列本脲组和古钩藤各给药组灌胃1次/d，空白对照组给予等体积生理盐水，各给药容量均为20 ml/kg体质量，连续10 d。末次给药前小鼠禁食不禁水12 h，末次给药1 h后摘眼球取血，以3 000 r/min离心10 min，分离血清，GOD-PAP法测定血糖含量，严格按照血糖试剂盒说明进行血糖测定。实验结果用t检验法进行统计学分析，比较各给药组与阳性药组之间的差异。结果见表1。由表1可知，古钩藤水提物高、低剂量对小鼠的正常血糖没有影响。
2.2古钩藤水提物对葡萄糖所致高血糖小鼠的影响取小鼠60只，雌雄各半，体质量(20±2)g，随机分为空白对照组，模型对照组，二甲双胍组(750 mg/kg)和古钩藤水提物高剂量组(30 g/kg)、低剂量组(15 g/kg)，每组12只。二甲双胍组和古钩藤水提物各给药组灌胃1次/d，空白对照组和模型对照组给予等体积生理盐水，各给药容量均为20 ml/kg，连续10 d。末次给药前小鼠禁食不禁水12 h，末次给药1 h后，空白对照组灌胃生理盐水，其余各组均灌胃葡萄糖溶液2.5 g/kg，分别于灌胃后30，60 min和120 min用玻璃毛细管从小鼠眼眶静脉丛取血，离心3 000 r/min×10 min，分离血清，GOD-PAP法测定血糖含量，严格按照血糖试剂盒说明进行测定。实验结果用t检验法进行统计学分析，比较各给药组与模型组之间的差异。结果见表2。表2可知，检测30，120 min内古钩藤水提物2个剂量组对葡萄糖所致高血糖小鼠均有降血糖作用，60 min高剂量组对葡萄糖所致高血糖小鼠均有降血糖作用。
2.3古钩藤水提物对小鼠体质量的影响取小鼠60只，雌雄各半，体质量(20±2)g，分组参照“2.2”，少1个模型组;二甲双胍组和古钩藤水提物各给药组灌胃1次/d，空白对照组给予等体积生理盐水，各给药容量均为20 ml/kg体质量，连续10 d。分别在第5，10天小鼠禁食前称体质量，观察小鼠体质量变化，实验结果用t检验法进行统计学分析，比较各给药组与正常对照组之间的差异。结果见表3。表1古钩藤水提物对正常小鼠血糖的影响表2古钩藤水提物对葡萄糖所致高血糖小鼠的影响
表3古钩藤水提物对小鼠体质量影响由表3可知，古钩藤水提物第5天和第10天对小鼠体质量没有影响(P>0.05)。
3讨论
糖尿病是世界范围最常见的疾病之一，已经成为继心血管、肿瘤之后的第3大严重威胁人类健康的非传染病。目前全球有1.5亿糖尿病患者，预计到2025年将增加至3亿。2003年中国已经成为糖尿病第2大国，拥有2380万糖尿病患者[2]。目前临床上降血糖药的主力军仍然是西药[3]，但西药在治疗中存在着副作用多的缺点，例如低血糖症，胃肠道反应等不良反应，肝、肾毒性，心脏毒性等[3]。因此从天然药物中寻找降血糖有效成分的研究日益受到重视。中药治疗糖尿病有独到之处，如降糖作用温和持久，毒性和不良反应小，具有综合治疗作用，可有效地延缓并发症的发生与发展。本实验中发现古钩藤水提液对正常小鼠血糖水平无明显影响，而对葡萄糖所致高血糖小鼠均有降血糖作用。实验只是对古钩藤水提液降血糖作用进行初步研究，有助于明确中药古钩藤水提液的降血糖作用，并对相关的中药开发和临床应用提供线索。有关古钩藤降血糖作用机理和有效成分有待进一步研究。
参考文献
[1]全国中草药汇编编写组.全国中草药汇编，下册[M].北京:人民卫生出版社，1976:170.
长征的小故事范文4
关键词：美国货币政策；溢出效应；价格示范效应
作者简介：袁鹏(1972-)，男，河南唐河人，河南财经学院金融学院讲师，中山大学岭南学院博士研究生，主要从事货币政策、金融机构与金融市场研究。
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1006-1096(2010)01-0046-04 收稿日期：2009-09-01
一、文献的简要回顾
与本研究相关的文献主要有三类：一类是有关货币政策溢出效应效果研究；另一类是有关货币政策溢出效应传导机制研究；还有一类是有关美国货币政策对我国经济的溢出效应研究。
国内外有关货币政策对本国股票市场影响的研究文献较多。总的来讲，稳健的结论认为货币政策影响本国股票市场的回报。例如，美国联邦基准利率提高1％，美国股市下降5.3％(Bernanke et al，2005)，5.5％(Ehrmann et al，2004)，6.2％(Rigobon et al，2004)，7％-9％(Bjornland et al，2009)。孙华好、马跃(2003)对我国股票市场实证研究后认为利率影响股票价格，而货币数量对股票市场不起作用。殷波(2009)的研究表明中短期内货币政策对股票市场回报水平存在显著影响，并表现出较强的非对称效应。
然而，在美国货币政策对外国金融市场影响的研究方面，研究文献相对较少，结论存在争议。例如，Mann等(2004)用月度资料实证研究了6个国际股票指数对美国货币政策的敏感性，结论是美国货币政策变量几乎不能解释和预测国际股票回报。Ehrmann和Fratzscher(2006)通过对全球50个股票市场的研究表明美国联邦基金利率上调100个基点全球股市回报平均下降约3.8％，范围从0到10％。
货币政策溢出效应的传导机制大致有三种：金融渠道，贸易渠道和心理渠道。例如，Cushman和Zha(1997)以加拿大为案例，研究发现汇率是货币政策溢出效应最重要的传导渠道。Kim(2001)用低频数据在VAR框架下作了实证研究，认为利率是货币政策溢出效应最重要的传导渠道。Dong He等(2008)认为外部冲击可透过实质经济与金融市场渠道，以及投资者、消费者情绪传导至另一经济体。
叶辅靖(2008)定性分析了美国货币政策对中国出口、通货膨胀的影响。Johansson(2009)在误差修正模型框架下证明，联邦基金利率是中国实际产出的Granger原因，而美国货币供给对中国产出无明显影响。庄佳(2009)的实证检验也表明美国货币政策对中国产出存在着正向的溢出效应，但在短期美国货币政策冲击对我国产出变动的贡献率要小于其对G7国家的影响。吴宏、刘威(2009)实证研究发现美国货币政策对我国贸易顺差波动影响尤为显著。就笔者所知，迄今尚未有在SVAR模型框架下实证检验美国货币政策对我国金融市场影响的文章，本文试图填补这方面的空白。
二、模型的设定、变量选取和数据说明
(一)结构向量自回归模型
在研究货币政策传导及其溢出效应时，结构向量自回归是最常用的方法。标准的向量自回归模型可以表述如下：
Xt＝A0＋A1Xt-11＋L＋ApXt-p＋et (1)
其中Xt代表n'1内生变量向量。A0为n'1的常数矩阵，A1，L Ap为n'n的系数矩阵，p为最大滞后阶数，ei为n'1的向量白噪声扰动项。
如果行列式det(L)的根都在单位圆外，(1)式满足平稳性条件，可以将其表示为无穷阶的向量移动平均形式VMA(￥)
Xt＝B(L)et
(2)这里忽略了常数项。B(L)是滞后算子L的参数矩阵。
假设正交结构扰动项ut可以表示为扰动项et的线性组合，即
et＝Sut
(3)其中S为n'n的矩阵，由(2)、(3)式可得SVAR模型如下：
Xt＝B(L)Sut
(4)
Christiano等(1998)将Xt。中的变量区分为三块：第一块变量Xt。的当期值出现在货币当局t期的信息集，即货币政策决策规则中包含这些变量的当期值；第二块变量X2,是货币政策工具变量；第三块变量X3t。的当期值不出现在货币当局t期的信息集。Christiano等(1998)证明，只要正确选取X1t、X2t、X3t。中的变量，使其满足分块递归的要求，采用Chol-esky分解，X2t对应的结构型冲击就可以被识别。
(二)变量选取和数据说明
参照已有货币政策研究的模型设定，选取如下经济变量来构建本文的SVAR模型。美国产出(yt)、美国通货膨胀(pt)、联邦基金利率(rt)、美国股票市场真实回报(st)、我国股票市场真实回报(pt)和联邦基金利率作为美国货币政策变量，被大部分文献所采用。美国产出、美国通货膨胀作为影响美国货币政策的宏观变量出现在货币当局期的信息集内，也是可能影响我国股票市场真实回报的重要外部变量。美国股票市场真实回报是深受美国货币政策影响的变量，也是可能对我国股票市场真实回报有价格示范效应的外部冲击变量。鉴于美国经济规模庞大，假定所有美国变量都会对我国股票市场真实回报产生同期影响，我国股票市场真实回报不会对美国变量产生同期影响。因此有
X1t＝(yt，Pt)'X2t＝(rt) X3t＝(st，pt)'从而，(4)式可以表示为：
根据数据的可获得性，本研究使用1996年2月-2009年9月的月度数据。美国产出用美国工业生产指数增长年
率表示；美国通货膨胀用美国消费者物价指数(经季节调整)的环比增长年率表示；联邦基金利率用年率表示；美国股票市场真实回报用标准普尔500指数月度真实回报率代表，我国股票市场真实回报采用上证综合指数月度真实回报率代表。上述股票市场真实回报率用经消费者物价指数调整后的股票价格指数取对数再差分计算得到。数据来源为中经统计专网、BvD数据库。
三、实证结果分析
(一)模型滞后阶数确定及平稳性
经单位根检验(结果如表1所示)，模型中的变量除联邦基金利率在0.10的显著水平平稳外，其他变量都在0.05的显著水平上平稳。因此，模型的移动平均表示VMA(￥)是收敛的。参照Likelihood Ratio(LR)原则，选择6项滞后建VAR(6)模型。模型特征多项式所有的特征值都落在单位圆内，满足平稳性要求。模型残差的自相关LM检验值为27.59，p-value为0.32，拒绝残差有自相关；模型残差的White异方差检验值为969.64，p-value为0.05，可以视为不存在异方差。
(二)美国货币政策对我国股票市场的影响及传导机制分析
利用脉冲响应函数可以考察美国货币政策冲击对我国股票市场真实回报的动态影响。本研究分析的是当美国变量产生Cholesky一个标准差的冲击时，我国股票市场真实回报变化的动态路径。同时，配合上、下两个标准差的置信区间讨论，能够清楚看到美国冲击是否具有统计上显著的影响力。
SVAR模型的脉冲响应函数如图1所示：选定24期作为观察动态影响的期间，横轴代表冲击发生后的期数，纵轴表示我国股票市场真实回报对各个变量的响应，单位是百分点，实线表示脉冲响应函数曲线，两条虚线代表两倍标准差的置信区间。从脉冲响应函数图上可以清楚看到，美国的产出、通货膨胀、联邦基金利率、美国股票市场真实回报产生Cholesky一个标准差的冲击时，分别会对我国股票价格产生不同程度的影响。
当美国联邦基金利率产生一个标准差的冲击时，如图1(c)所示，我国股票市场真实回报除第3期为负向反应，其他各期大致呈现正向波动的反应，其中在第1期股票价格上涨1.06％，统计上比较显著，在第5期达到最大值1.56％，而且呈现统计上显著的正向反应，第13期之后则反应逐渐平稳。此结果显示当美联储采取紧缩性的货币政策，投资者会产生美国乃至全球通货膨胀趋缓的预期，令投资信心增加，我国股票市场真实回报上升。
当美国通货膨胀产生一个标准差的冲击时，如图1(b)所示，我国股票市场真实回报从第1期开始表现为负向反应，股票市场真实回报下降0.6％，负向反应在第4期达到最大值1.9％，而且在统计上显著不等于零。随后振荡收敛，第12期之后的冲击反应才逐渐平稳。该结果显示当美国通货膨胀上升，在人民币与美元汇率保持相对稳定条件下，投资者预期我国未来通货膨胀上升，股票市场真实回报下降。
当美国产出产生一个标准差的冲击时，如图1(a)所示，我国在第1期表现为负向反应，股票市场真实回报下降0.56％，在第2期达到上升的最大值1.38％，而且在统计上显著异于零。该结果说明，从统计显著性的意义上来讲，我国股票市场真实回报对美国产出冲击的反应是正面的，美国经济的增长带动投资者对我国企业尤其是出口导向型企业的盈利向好预期，我国股票市场真实回报上升。
当美国股票市场真实回报产生一个标准差的冲击时，如图1(d)所示，我国股票市场真实回报从第1期开始产生正向反应，回报上升0.7％，随后除3、7、12期为负的反应外，其余各期均为正的反应。此结果说明美国股市对我国股市有一定的价格示范效应，但结合2倍标准差的置信区间分析，不具有统计的显著性。
综上所述，美国联邦基金利率在第5期对我国股票市场真实回报冲击十分明显，美国通货膨胀在第4期对我国股票市场真实回报冲击显著，美国产出在冲击发生后第2期对我国股票市场真实回报冲击十分明显。在考察的24期内，美国股票市场真实回报对我国股票市场真实回报冲击在统计上不显著。因此，可以认为美国货币政策对我国股票市场溢出效应的传导机制主要是通过美国产出和通胀的冲击，影响投资者对企业未来业绩的预期实现的，而美国货币政策溢出效应经由美国股票市场价格示范效应传递的机制不显著。
(三)美国货币政策在我国股票市场真实回报的要素贡献
预测误方差分解反应当一个变量冲击对某一内生变量变动的相对重要性。因此，可以用预测误方差分解来讨论4个外部变量对我国股票市场真实回报的动态影响。有关我国股票市场真实回报的预测误方差分解的结果如表2。
整体而言，我国股票市场真实回报解释其本身波动的比例最大(71.12％-96.26％)，至于其他部分，美国通货膨胀、联邦基金利率解释能力较好，美国股票市场真实回报的解释能力较小，不足2％。
纵向来看，美国货币政策在第一期解释我国股票市场真实回报波动的比重为1.81％，随后逐步增大，在冲击发生后第13期达到最大值7.43％，然后逐步下降，在第24期为7.33％，可见，美国货币政策对我国股票市场的溢出效应是短期的。美国产出在第一期解释我国股票市场真实回报波动的比重为0.52％，在第二期陡然升至3.47％，在第8期超过5％，然后缓慢上升，在16期超过6％，24期达到6.49％，凸显美国经济经济增长影响我国股票市场真实回报的长期波动。美国通货膨胀在第一期解释我国股票市场真实回报波动的比重为0.59％，快速升至第3期的3.11％，第4期的7.79％，第5期的10.8％，第13期后稳定在13％左右，美国通货膨胀在解释我国股票市场真实回报波动的比重上升较快，显示投资者对美国通胀向全球传递的担忧。美国股票市场真实回报在第一期解释我国股票市场真实回报波动的比重为0.82％，随后在波动中缓慢上升，第16期大于1.5％，第24期达到1.67％，解释我国股票价格波动的比重较小。
横向来看，在冲击发生后第1期，联邦基金利率是除我国股价自身之外解释能力最强的，达1.8％，而其他因素的解释能力都不足1％。在第2期和第3期美国产出成为我国股价自身之外解释能力最强的，从第4期开始通货膨胀成为解释能力最强的因素。由此可见，在短期内，我国股票市场真实回报对美国货币政策的反应是最敏感的。在中长期，美国经济的基本面比货币政策更能解释我国股票市场真实回报的波动。
四、主要结论及研究展望
笔者在SVAR模型框架下分析美国货币政策及其他美国经济、金融因素对我国股票市场的溢出效应。参照Chris-tiano等(1999)的分块方法，按照变量当期值是否出现在货币当局的信息集将变量分为3块，从而可以恰好识别SVAR模型。在此基础上使用1996年2月-2009年9月的月度数据，就美国货币政策对我国股票市场真实回报的溢出效应进行了实证检验。实证结果表明：
第一，美国货币政策对我国股票市场真实回报具有显著的溢出效应，即扩张性的货币政策使我国股票市场真实回报下降。以向前预测24期来观察，当美国联邦基金利率产生一个标准差的冲击时，我国股票市场真实回报除第3期产生负向反应，其他各期大致呈现正向波动的反应，其中在第l期股票市场真实回报上涨1.06％，统计上比较显著，在第5期达到最大值1.56％，呈现统计上显著的正向反应。
第二，在短期，美国货币政策冲击对我国股票市场真实回报波动贡献大，而在中长期美国的通货膨胀、产出冲击贡献大。在冲击发生后第1期，联邦基金利率是除我国股价自身之外解释能力最强的，达1.8％，而其他因素的解释能力都不足1％。在第2期和第3期美国产出成为我国股价自身之外解释能力最强的，从第4期开始通货膨胀成为解释能力最强的因素。
长征的小故事范文5
关键词：货币政策 信息传导 实体经济传导
货币政策传导机制包括“货币观”和“信用观”。“货币观”主要包括凯恩斯学派和货币主义学派，他们都认为货币政策的传导是通过“货币途径”完成的，不同之处在于前者强调“货币价格”途径，后者强调“货币数量”途径。凯恩斯主义认为货币政策变化先引起利率变化，从而影响实际投资，最终影响产出。而货币主义认为货币政策除了通过利率变动来影响产出，也可以通过其他资产如股票、房地产和外汇的价格变动影响产出，因此也就有了货币政策的股票价格传导渠道。货币政策通过“股票价格”传导会产生“财富效应”，货币政策“财富效应”主要是通过影响消费者家庭财富来改变消费，从而影响产出。本文试图通过实证分析来观察我国货币政策的股票市场传导渠道是否畅通，最终是否对消费产生影响。
文献回顾
货币政策的股票价格传导渠道可以分为两阶段：第一阶段，信息传导，即货币冲击传导到股票价格，把信号传递给消费者；第二阶段，实体经济传导（即财富效应），即消费者根据货币冲击的信号调整消费（Chami，R.，Casimano，T.，Fullenkamp，C.，1999）。因此对货币政策的股票价格传导渠道的研究不仅要考虑货币政策对股票收益率的影响，还要考虑股票收益率变动的财富效应如何影响消费。
早期对这一问题的研究主要集中于货币供给是否能够预测股票收益，即货币政策的传导是否存在股票信息传导渠道。最初有部分学者提出过去的货币供给能够预测股票收益，Homa & Jaffee（1971）的研究结果表明，股票价格由三个变量决定：股利水平和增长速度，无风险利率和风险溢价。无风险利率由货币供给决定，因此货币供给会影响股票价格，他们得出股票价格与货币供给正相关。这种观点很快受到挑战，Rozeff（1974）对股票收益和货币变量建立简单回归模型，得出过去的货币供给不能预测股票收益，而当期和未来的货币供给变动与股票收益相关。后来的研究多是把利率、货币供给等当作宏观经济变量之一，研究不同国家的股票收益与宏观经济变量之间的关系。Mukherjee & Naka（1995）用向量误差修正模型分析了日本股票市场与汇率、通货膨胀、货币供给、实际经济活动、长期政府债券利率、短期拆息率之间的关系。Thorbecke（1997）通过建立VAR模型分析联邦基金利率和股票收益率等变量之间的关系，得出货币政策会较大程度影响股票收益，扩张性（紧缩性）的货币政策会使股票收益率上升（下降）；股票价格与长期利率负相关，与货币供给、短期利率、工业产出、物价和汇率呈正相关关系。Ratanapakorn & Sharma（2007）通过研究美国股价指数与六个宏观经济变量之间长期和短期关系，观察到股票价格与货币供应量、工业生产、通货膨胀、汇率和短期利率正相关。Dynan & Maki（2001）对美国单个家庭1983-1989年的消费支出进行调查，得出持有股票的家庭消费与股票价格同方向变化，这从微观数据方面为股票价格变动所产生的财富效应提供了证据。Ludwig & Slφk（2004）通过分析OECD16国的股票价格和消费之间的关系，发现与那些金融体系以银行为主的国家相比，以金融市场为主的国家的股票价格对消费影响更大。Case，Quigley & Shiller（2005）对十四个国家的房地产和股票的财富效应进行比较，发现房地产的财富效应要比股票的财富效应显著很多。
薛永刚、曹艳铭（2008）通过对我国的货币供应量和股票价格之间的关系进行实证分析，得出我国货币政策的股票传导渠道存在但效率并不高。陈峥嵘等（2009）对消费、收入和股市财富三变量之间建立VAR模型，得出我国股票市场对货币政策的传导已越来越显著。本文将把货币政策传导的两阶段结合起来研究，通过对货币政策、股票价格和消费三个经济变量的变量之间建立VAR模型，研究我国货币政策对股票价格和消费水平的影响。
实证研究
货币政策的主要变量有利率和货币供应量，由于我国利率市场仍存在管制，因此选取货币供应量M1作为货币政策的变量；股票价格选择上证综指每月最后一个交易日的收盘价，用SHI表示；消费水平选取每月社会消费品零售总额，用SC表示。由于我国从2005年下半年开始股权分置改革，因此本文选择2005年10月到2012年3月的月度数据为样本，数据来源于中国人民银行网站和中经数据库。M1和消费数据均采用剔除价格因素后的实际值，在对所有数据进行X11季节调整后，取其对数形式，分别表示为LM1、LSHI和LSC。
（一）平稳性检验
对相关变量进行建模之前要先对变量平稳性作检验，本文采用增项迪基-富勒（ADF）方法进行单位根检验。由表1的检验结果可知，所有原始序列都是非平稳的，但其一阶差分是平稳的，因此为一阶单整。
（二）协整检验
由于序列存在一阶单整，本文对包含货币供给、股票价格和消费变量的系统进行了协整检验。采用基于VAR模型的Johanson协整检验方法，根据VAR滞后期的最优选择为2，协整检验中的滞后阶数为1。
表2的协整检验结果显示，在5%的显著性水平下，序列LM1、LSHI和LSC存在一个协整关系。
（三）建立VEC模型
根据变量之间存在一个协整关系，得到实际股票价格、实际M1和实际消费之间存在的协整方程（括号内数值为t统计量）为：
从股票价格方程得出，在其他条件不变的情况下，当期实际M1增加一个百分点，股票价格将增加0.99个百分点。也就是说，长期看来货币政策的信号传导渠道确实已形成，当采取扩张性货币政策时，市场流动性会变强，而当前我国居民投资的可选择资产较少，因此大量的货币会流入股市，从而推高股票价格。而实际的消费变动对股票价格几乎无影响，说明消费和股票之间不存在替代关系。反过来，实际消费和股票价格之间不存在协整关系，即股票价格变动对消费的影响无法捕捉，说明我国货币政策通过股票价格传导后并没有对消费产生影响，因此股票价格变动并不存在财富效应。
在上式中得到误差修正项后，可以对实际M1、股票价格和实际消费变量建立向量误差修正模型：
（四）VEC模型结果分析
表3给出了向量误差修正模型的估计结果。从表中可以看出，三个方程中，股票价格方程和实际货币供给方程拟合程度较好，而实际消费方程几乎无解释力。
从估计结果看出，股票价格的短期变动主要受短期实际M1和短期自身价格变动的影响，消费对其几乎无影响。短期一阶滞后的实际M1增加和长期有一样的效果，都会使得股票价格上升。从一阶滞后的股票价格对当期股票价格的影响看出，股票价格存在反转效应。误差修正项系数为0.1545，说明当短期波动偏离长期均衡时，将以15%的力度向长期均衡调整。实际消费的短期变动会受实际M1和股票价格的影响，但由于t统计值和R2都较小，因此使得这一结果并无太大统计意义。实际货币供给在短期内受到股票价格和实际消费的影响，当一阶滞后的实际消费增加时，会使得实际货币供给有所增加，但这种影响力度并不太大。当一阶滞后股票价格上涨率为1%时，货币供给的增长率降低0.54%，这一结果表明货币政策调整不仅关注物价水平的波动，而且也关注金融资产价格的变动，当股票价格上涨时，政府可能采取紧缩货币政策以防形成金融资产泡沫。
（五）方差分解分析
表4给出了变量波动对股价和实际消费波动的方差分解贡献结果。股票价格LSHI的增长由它自己新生解释的比例从100%逐期下降到81.92%，实际M1对股票价格在第1期无影响，但从第2期开始稳步提高，到第10期可解释17.64%。消费LSC对股票价格第1期无解释能力，从第2期开始有微小冲击，但这种冲击较小且不稳定，到第10期仅可解释0.44%的新生。从中可以看出，货币政策对股票价格的影响一直在平稳地提高。而实际消费M1的增长由它自己新生解释的比例从第1期开始就逐步下降，到第10期已不足20%。股票价格对实际M1的影响却从第1期开始就越来越大，而消费对实际M1的影响却不太稳定。
参考文献：
1.Chami，R.，Casimano，T.，Fullenkamp，C.The Stock Market Channel of Monetary Policy. IMF Working Paper，1999
2.Homa，Kenneth E.，Dwight M. Jaffee. The Supply of Money and Common Stock. The Journal of Finance，1971，26（5）
3.Michael S. Rozeff. Money and stock prices： Market efficiency and the lag in effect of monetary policy. Journal of Financial Economics，1974，1（3）
4.Mukherjee，T.，Naka，A. Dynamic Relations between Macroeconomic Variables and the Japanese Stock Market： an Application of a Vector Error Correction Model.Journal of Financial Research，1995（18）
5.Thorbecke，W. On Stock Market Return and Monetary Policy. The Journal of Finance，1997，52（2）
6.Ratanapakorn. O.，Sharma. S. C. Dynamic analysis between the US stock returns and the macroeconomic variables. Applied Financial Economics，2007（17）
7.Dynan，Karen E.，Dean M. Maki. Does Stock Market Wealth Matter for Consumption？ Washington： Board of Governors of the Federal Reserve System， FEDS Discussion Paper No. 2001-23
8.Ludwig，Alexander，Slφk，Torsten. The Relationship between Stock Prices， House Prices and Consumption in OECD Countries. Topics in Macroeconomics，2004，Vol. 4
9.Case，Karl E.，Quigley，John M.，Shiller，Robert J. Comparing Wealth Effects： The Stock Market versus the Housing Market. Advances in Macroeconomics，2005，Vol. 5
