中国股市对于货币政策的反应效率

中国股市对于货币政策的反应效率
陈信恺;谢德军
【摘要】中国经济的发展,离不开中国政府对于各个行业的支持.2015年上半年,央行一共施行了三次下调存贷款利率以及三次下调金融机构存款准备金率.这些市场刺激举措,增加了市场资金的流动性,势必将给中国股票市场带来正面的冲击.本文以几次央行的货币政策为依据,利用事件窗口研究方法,研究中国股市对于央行货币政策的反应速度.自结果来看,每次政策出台,中国沪深股市都会有一定程度的反馈,事件冲击的效果在货币政策出台后三个交易日开始回归平静.
【期刊名称】《金融经济（理论版）》
【年(卷),期】2016(000)001
【总页数】3页(P109-111)
【关键词】货币政策;2015年上半年;事件研究法;针对政策的反应速度
【作者】陈信恺;谢德军
【作者单位】南方科技大学,广东深圳518055;南方科技大学,广东深圳518055【正文语种】中文
1.绪论
中国的各个行业的发展和中国政府出台的各项政策调控非常相关。

近年来，中国的经济发展一直被看好，并且也的确正处于高速发展的阶段。

然而，自2015年来，中国的股市经历了剧烈的波动，波动的原因包括中国的外交策略以及国内的政策调控，但是在这篇研究中并不会详细讨论。

这篇文章将着重研
究2015年上半年中国央行出台的货币政策。

自2008年的金融海啸至2015年上半年，中国央行已经施行过20次的货币政策调控。

除了2008年第四季度，货币政策施行最集中的时段就是2015年。

在2015年上半年，中国央行已经出台了6次货币政策。

这些货币政策出台的主要目的是为了降低存贷款利率以及存款准备金率，无疑这些政策调控将给中国股市带来正面的刺激。

在本次研究中，我们试图寻找到这些宽松的货币政策对于中国股市影响的程度以及股市对于货币政策的的反应效率。

为了探寻这些货币政策对于中国股市的影响，这份研究中采用了经典的“事件研究法”。

之前已有大量的实证研究采用这种方法测量一个经济事件的影响。

事件研究法如何衡量某件事件的影响的基础理念是寻找在该事件发生的一段时间内，被研究的企业或证券的异常收益。

这项研究总结了一些事件研究法的经济模型，并采用市场模型检测事件的影响。

为了更准确地测量事件的反映效率，虚拟变量将被引入。

通过严格的定量研究，研究结果在统计的意义上支持了中国央行在2015年上半年货币政策的施行的确刺激了中国股市，也同时发现了一些值得更深入研究的现象。

2.中国货币政策简介
货币政策是一个国家的货币权力机关控制货币供给的过程，通常以通货膨胀或者利率为目标，试图保证物价稳定以及货币信任。

货币政策更长远的目标通常是保障经济增长和稳定性，降低失业率并保持与其他货币的汇率。

自1978年中国改革开放以来，中国的经济发展并不稳定，因此中国政府采取了不同的宏观调控策略干预或调整经济增长。

经过多年的努力，中国政府的宏观调控能力日趋完善。

在1984年前，中国人民银行和其他商业银行的功能并没有分开，因此中国真正的货币政策调控是在人民银行开始专门行驶中国央行的职能开始的。

自那开始，中国
的货币政策可以被划分为几个阶段：
(1)1984年至1986年针对降低通货膨胀的“财政”式货币政策；
(2)1987年至1991年针对降低通货膨胀的“硬着陆”式货币政策；
(3)1992年至1997年针对降低通货膨胀以及国际收支平衡的“软着陆”式货币政策；
(4)1998年至2002年针对降低通货紧缩以及经济发展的宽松的货币政策；
(5)2003年至2007年针对保持经济增长的稳中求紧的货币政策；
(6)2008年至2012年针对经济复苏的货币政策；
(7)2013年至今刺激经济增长的稳重带松的货币政策。

当国家采取宽松的货币政策的时候，利率以及存款准备金率会被下调。

相比于无风险的资产，投资者更愿意将资本投资于其他证券，无疑将增加证券的价格。

3.事件研究法概论
为了探寻中国的货币政策对于中国股市的影响，研究中选择经典的事件研究法。

研究者通常需要测量一件经济事件对于某些证券的影响，如果不使用事件研究法则一般情况下很难完成。

事件研究法只需要使用简单的金融市场数据就可以在统计的意义上测量某件经济事件对于某些证券的影响。

事件研究法测量事件影响的基本概念就是寻找在事件发生的那段时间内，特定证券产生的异常收益。

自事件研究法被发明至今的近五十年内，已经有不少杰出的研究者采用这种方法研究经济事件，但是事件研究法的研究步骤基本上并没什么改变，MacKinlay在1997年总结了事件研究法的六个基本步骤。

第一步是确定发生事件以及确定被研究的证券与事件产生联系的时间范围，这个时间范围被称作是“事件窗口”。

第二步是确定检测事件影响的标准参数，这个标准需是客观可量化的。

第三步是确定可以代表正常表现的标杆参数。

第四步是收集标准参数以及标杆参数的数据，值得注意的是，即便事件窗口很小，可能才几天，但
是数据的收集也必须足够长以减少测量误差。

第五步是建立合适的经济模型以获得异常收益，异常收益是标准参数的实际收益与被标杆参数模拟的标准参数的“正常”收益之间的差额。

最后一步则是验证异常收益的显著性。

4.实证研究及数据
4.1 基础测定模型
此次研究中将采用事件研究法市场模型检测2015年上半年的货币政策对中国股市的影响，同时为了便于理解与简化，在模型中将加入一些调整。

首先虚拟变量将被引入模型以便于更加直观的展示在事件窗口内股票市场的变化。

第二，上海证券综合指数(上证综指)和深证成分股指数(深证成指)作为标杆参数及标准参数，虽然两
个指数的走势趋向都能代表整个中国股市的发展，但是根据两个指数的构成以及行业覆盖等因素，我们将深证成指的每日收益作为因变量，而上证综指的每日收益作为标杆参数进行模拟。

此次研究将使用的模型为
Ri,t=α+β1Rm,t+βnDummyn+εi,t
其中Ri,t是深证成指在时间t的收益，Rm,t是上证综指在时间的收益，Dummyn 是虚拟变量，在事件窗口内的每一天内是1，在剩余时间内都是0，虚拟变量的数量的依据是在事件窗口内的观察值数量。

εi,t是在时间t内的随机干扰。

4.2 事件窗口的确定
此次研究将2015年上半年的中国央行出台的货币政策作为对于中国股市的外生冲击，因此中国股市伴随着这一系列出台的货币政策产生的异常收益都可以归咎于这些政策出台的影响。

实际研究中，有三个假设需要被设立：第一，这些货币政策出台对于市场参与者来说都是意料之外的，所以股票市场的价格变化并不会在公众知晓这些货币政策的相关信息或者是流言之前发生；第二，市场是足够有效的，所以市场对于货币政策出台的反应能够获取这些事件对于股票市场的真实影响；第三，在事件窗口内没有其
他会引起股票市场异常收益的事件发生。

如上所述，再此研究中关注的事件是2015年上半年中国央行出台的一系列货币政策，因此事件窗口必须包含货币政策发布当天。

然而事件发生前的信息流出也需要考虑在内，虽然可以确信在货币政策发布之前并没有信息泄露，但为求稳健，在政策发行前一个交易日也需要在事件窗口之内。

中国的股票市场相对来说是有效的，相信经济事件的冲击在一个星期内，或者说五个工作日内会慢慢消失。

因此对于每一个货币政策的出台，其事件窗口从政策出台当天的前一个交易日至包括政策出台当天的后五个交易日。

因此，此次研究的建模公式为：
Ri,t=α+β1Rm,t+β2D-1+β3D0+β4D1+β5D2+β6D3+β7D4+εi,t
其中D-1至D4代表从事件反生的前一个交易日至之后的第四个交易日的虚拟变量。

结合货币政策的出台日期，针对2015上半年的一系列货币政策事件窗口如下表所示：
4.3 数据收集
为了获得统计结论，此次研究选择上证综指(交易代码：000001)与深证成指(交易代码：399001)作为数据支持。

上海证券综合指数自1991年7月15日开始实时发布，基日定位1990年12月19日，基日指数为100点。

指数采用派许加权综合价格指数计算，至2015年4月，指数中工包含1073支股票。

深证成份股自1995年1月23日正式发布，基日定为1994年7月20日，基日指数为1000点。

最开始该指数中仅包括40支成份股，但至2011年，其中成份股扩张到500支。

在实证研究开始以前，其他的指数以及证券组合也被考虑在内。

但因为指数必须有解释股票市场变动的能力，所以机构与私人投资者建立的证券组合并未考虑在内。

考虑到其他指数，为了更好地解释中国股票市场整体行为和变动，上证综指由于其对于股票的大范围覆盖率，以及在国内最长的运营时间，用以代表整体市场标杆。

为了更好表现2015年上半年中国股市的变化，此次研究选择深证成指用以代表，因其价格通过加权典型股票价格而非所有股票价格，更容易反应各类行业的实质变化。

并且相比于其他指数，比如上证50指数(交易代码：000016)或者上证180指数(交易代码：000010)，深证成指拥有更大范围的股票覆盖面。

换而言之，上证指数的表现最能模拟整个股票市场的表现，而深证成指在保证了对于行业的最大覆盖面的同时，更能体现整个股票市场的波动。

MacKinlay(1997)表示为了保证结果的可信度，至少需要收集120个事件之前的数据，因此此次研究的数据收集了2010年1月1日至2015年9月11日一共1380个交易日的数据。

5.实证结果及讨论
通过4.2中的模型，以及收集的1380个交易日的数据，获得的结果如下表所示：如上表所示，虽然在时间窗口内的大部分交易日内，中国股票市场并未产生异常收益，然而在大部分的事件窗口内，最大的正向异常收益发生在货币政策出台的第二个交易日内，同时异常收益由负变正也发生在货币政策出台的第二个交易日内。

另外，在2015年上半年，六月之前中国的股票市场趋向牛市，股票市场收益走势向上，而六月之后股票市场走势迅速向下。

在6月26日至7月3日的事件窗口内，股票收益的向下趋势在7月1日转而向上，这天同时也是6月28日这次货币政策出台之后的第二个交易日。

可以总结出宽松的货币政策的救市能力在市场熊市时的作用要远大于当市场处于牛市时的作用。

但如果政策出台当日股票市场休市，比如6月28日，或者3月1日，货币政策的影响将在出台后第三个交易日后消失。

6.结论与讨论
此次研究采用了事件研究法探寻2015年上半年中国的货币政策对于中国股票市场
的影响。

当一个国家采取宽松的货币政策时，将必然增加证券的价格，甚至刺激整个金融市场的价格上涨。

在此次研究中假设在2015年上半年中国的货币政策对于中国股市会有积极的影响。

通过严谨的数理研究，也证明了假设的正确性。

更准确的说，实证研究后发现这些货币政策对于股市的影响将在货币政策出台的第三个交易日内消失。

然而，实证研究的结果并没有解释所有的现象，并且依然存在一些需要更深入研究的问题，诸如以下三点：
(1)研究中所选用的两个指数并不完美。

研究中选取上海证券综合指数和深证成分指数作为研究变量，虽然实证结果证明了研究最初的假设，但是这两个指数属于中国不同的股票市场。

在之后的研究当中，可能人为的建立所需要的证券组合将给之后的研究提供更可信的结论。

(2)研究中针对货币政策确立的事件窗口并不完美。

研究中将货币政策出台前1个交易日至出台后4个交易日一共6个交易日的时间作为事件窗口。

但是货币政策的的发布日期一般早于实际的出台日期，即便在货币政策的发布日通常并没有实质性的宏观调整，关于该货币政策的消息也可能在股票市场中产生影响。

在之后的研究中，货币政策的发布消息对于股票市场的影响也需要考虑。

(3)对于宽松的货币政策并未产生正向的异常收益的现象也需要更多的研究。

即便在此次研究中也针对性的做了解释，但是并没有可靠的数理支持，对这类现象的研究需要更多的投入。