货币供应量与股价关系的实证研究

【摘要】 本文利用Granger因果检验、Johansen协整检验和向量误差修正模型来检验我国货币供应量和上证价格指数之间的关系。结论表明:货币供应量和股票价格之间存在着长期均衡的协整关系。货币供应量在短期内对股票价格有影响,而股票价格波动是货币供应量波动的格兰杰原因。因此,中央银行在制定货币政策时,不仅应分析实体经济的变化,也应关注证券市场的变化。

【关键词】 货币供应量 股票价格 向量误差修正模型

一、引言

为了应对国际金融危机的冲击,2008年11月我国政府宣布实施大规模的经济刺激计划,两年中央新增投资1.18万亿元带动总额4万亿元投资计划,用于基础设施建设和增加银行信贷等。2009年国内生产总值同比增长9.1%,广义货币余额(M2)增加了131056.95亿元,比2008年增长了182.72%,同时中国股市也持续上涨,上证综指从年初的1880.72到年末的3277.14,上涨了1396.423,比年初上涨了74.25%。货币供应量的快速增长引起了人们对新一轮的经济过热和通货膨胀的担心。中央银行是选择货币供应量还是利率来调控市场一直存在着争议。

货币主义学派主张用货币供应量作为货币政策的中介目标,而凯恩斯主义者及新凯恩斯主义者则主张用利率作为中介目标。

从国外的研究情况来看,对货币政策中介目标的研究主要是在对货币政策传导机制的基础上进行的。货币政策中介目标包括货币供应量、信贷总量、利率、汇率和股票价格等。随着金融市场和货币传导机制的发展,股票市场价格被部分学者认为可作为货币政策的中介目标。其中,托宾的q理论提出了资本资产价格与资本重置成本之间的关系,认为货币政策可以通过影响股票价格进而影响投资产出;莫迪利安尼的生命周期消费理论则认为,货币政策的变动会引起公众调整资产组合促使股价变动,股价的变动又导致居民财富的变动,而后者的变动会引起居民消费的变动。

本文主要是借助计量经济模型,来探讨我国的证券市场价格和货币供应量的关系,以检验中央银行把货币供应量作为货币政策的中介目标的适用性。

二、模型建立

1、数据选取

本文主要是研究我国货币供应量和股票价格之间的关系,在货币供应量方面,按照《中国人民银行货币供应量统计和公布暂行办法》,M0:流通中的现金;M1:M0+企业活期存款+机关团体存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款;M2:M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+外币存款+信托类存款。M2与M1的差额是准货币,考虑到准货币在一定条件下也可以直接变为现金,以及M2包含了客户保证金,所以本文选取M2(广义货币量)作为研究对象。股票价格则采用上证综合指数(SZ)作为研究对象。

本文选取从2000年1月到2010年3月的月数据作为分析数据,有效数据共123个。上证综指月度数据采用每月的收盘价,数据来源于RESSET/DB金融数据库。为消除时间序列可能存在的异方差性,对上证综指和广义货币量分别取自然对数,然后记为LNSZ和LNM2。本文采用Eviews5软件进行分析。

2、数据分析

(1)相关性分析

整个样本区间的M2和上证综指的相关系数为0.4994,两者正相关程度适中。但是,由图1可见,M2一直处于上升状态,而上证综指则波动幅度较大,在前部分的小幅震荡走低后,迅速上升,达到顶点后,又转而下降。以上可以说明,两者的相关关系会随着时间的推移而变化。

根据图1的描述统计结果,从变异系数(标准差除以均值)比较看,股票市场波动较为剧烈,而M2的波动相对平缓,M2波动的平稳可能是由于受到中国人民银行的管制。从偏度来看,上证综指和M2都是右偏,就峰度而言,两个序列的峰度都没有超过3,结合JB统计量可知,上证综指与M2都不服从正态分布(见表1)。

(2)单位根检验

上证综指和汇率序列都是时间序列数据,为避免时间序列非平稳性带来的虚假回归,在进行协整和Granger因果检验之前,必须先检验时间序列的平稳性,即检验序列是否服从单位根过程。本文采用常用的ADF检验对数据进行平稳性检验。

(注:(c, t, p)为检验类型,c和t分别表示带有常数项和时间趋势项,p表示所采用的滞后阶数。表示原序列的一阶差分。)

从表2可以看出,LNSZ和LNM2原序列在1%的显著性水平下都不能拒绝原假设,所以他们都是非平稳序列。对LNSZ和LNM2进行一阶差分,差分后的序列在1%的显著性水平下都拒绝原假设,因此,LNSZ和LNM2的一阶差分序列是平稳的,即LNSZ和LNM2都是一阶单整的,可以进行协整检验。

(3)协整检验

对于两组或两组以上存在单位根的变量序列,如果它们的线性组合是平稳的,则表明这些变量序列之间存在协整关系。本文采用Johansen检验进行协整检验。在运用Johansen检验来分析LNSZ和LNM2是否具有协整关系前,需要确定VAR模型的最优滞后期数,本文根据LR(Likelihood Ratio)、FPE(final prediction error)和AIC(Akaike information criterion)来确定最优滞后期,当滞后期为6时,LNSZ和LNM2组合的FPE和AIC数值最小,因此这里VAR模型的最佳滞后期为6。然后将LNSZ和LNM2进行配对,得到向量组(LNSZ,LNM2),计算迹统计量和最大特征值统计量,Johansen检验结果列示于表3。

从表3可以看出,实证结果在5%的置信水平下拒绝了并不存在协整方程的原假设,接受了存在一个协整方程的原假设,说明LNSZ和LNM2之间存在长期稳定的均衡关系,并且从标准化的协整系数的符号来判断,他们之间存在着反向关系,这与前面相关系数检验的结论相反。李胜利(2003)认为这主要是由于我国居民的消费形式以现金支出为主,当股市低迷时,现金从证券市场流向了货币市场,进而增加了M2的数量。

(4)Granger因果关系检验

由于上证综指和M2间存在协整关系,因此需要使用误差修正模型来检测二者间长期和短期的因果关系,而不能使用标准的Granger因果检验。误差修正模型的滞后阶数是无约束VAR模型的变量一阶差分后的滞后阶数。根据无约束VAR模型的最优滞后期为6,将上证综指和M2之间的向量误差修正模型的最佳滞后期确定为5,以使残差满足白噪声的要求。

从表4可以看出,在检验LNSZ是否是LNM2的Granger原因时,ECT(-1)的系数的t值很小,而D(LNSZ(-1))的系数的t值很大,说明其系数显著异于0,因此,在短期LNSZ对M2的影响不显著,在长期来看,LNSZ是M2变动的原因。在检验LNM2是否是LNSZ的Granger原因时,可以看出ECT(-1)的系数的t值很大,说明其系数显著异于0,在短期LNM2对LNSZ的影响显著,而在长期,LNM2的各滞后项的系数的t值都很小,所以LNM2不是LNSZ的Granger原因。经检验,由表中的协整向量分别得到的2个线性组合序列都是平稳的,即都是I(0)的。

基于VAR的Granger因果检验也印证了上述的结论(见表5)。在5%的置信水平下,拒绝LNSZ不是LNM2的Granger原因的假设,表明LNSZ是LNM2的Granger原因,而不能拒绝LNSZ不是LNM2的Granger原因的原假设,所以LNM2不是LNSZ的Granger原因。说明在股票市场和货币供应量之间,只存在着股票市场到货币供应量的单向关系。

三、实证结果分析与建议

通过以上的实证分析可以得出,我国的股票价格和货币供应量之间存在长期均衡的协整关系,从短期的动态调整因素看,货币供应量的波动会引起股票价格的波动。而在格兰杰意义上,股票价格的波动是引起货币供应量波动的原因。这说明了货币供应量和股票价格存在着互动关系。

股票价格是货币供应量的格兰杰原因,即股票价格的变化对货币供应量的变化有显著的影响。Friedman(1988)认为股票交易引起货币需求的途径和机制主要表现为:财富效应、资产组合效应、交易效应和替代效应,其中前三者为正效应,会增加货币需求,替代效应是负效应,会减少货币需求。

股票价格的上涨会直接导致股票交易量的增加,交易量的增加则必然需要更多的货币量。另外,由于股票价格的上涨存在着财富效应,意味着人们名义财富的增加,使得消费需求增加,消费支出的增加也导致货币需求的增加。其次,股票价格的上涨还存在着资产组合效应,当股票价格上涨时,风险资产的预期收益相比无风险资产要高,从而导致风险资产的风险程度增加,人们就会在自己的资产组合中增加相对安全的资产来回避这种风险,这就引起了货币需求的增加。

货币供应量只在短期对股票价格产生影响。产生这一结果的原因有以下几点:第一,股市在短期内会对央行的货币政策和宏观经济数据作出反应,但长期内,股票价格主要受其自身规律的支配,并不受货币供应量的影响。第二,我国的证券市场目前还处于发展阶段,市场机制和政策体制还不是很完善,处于政策市的状态,市场化的程度还不是很高。

基于本文的实证结果,提出以下建议:第一,货币供应量与股票价格之间存在长期均衡的协整关系,股票价格变化能够影响货币需求变化。因此,中央银行在制定货币政策时,不仅应分析宏观经济运行的变化,也应关注股票价格的变化对货币需求量的影响;健全央行宏观调控政策,保持金融市场的稳定,促进国民经济的持续稳定健康发展。第二,货币供给量对股票价格的变化的影响作用不显著,股市主要受自身规律的支配。因此,管理机构应完善证券市场体制,优化证券市场结构,加强市场监管,促进证券市场建立合理的股票价格形成机制,提高证券市场的运行效率,发挥证券市场的资源配置作用。

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