对股票指数与宏观经济关系分析
股市与宏观经济指指数关联分析
先 行指 数 可 以揭 示 出经 济 的 未 来 变化 趋 势 。我 国先 行 指 数 的
峰 谷 平均 领 先 一 致 指 数 的 峰 谷 ４ —５ 月 国 家 信 息 中 心 中 经 网 个 经 济 景气 预 警 监 测 系 统 的 监 测 结 果 表 明 ， ８月 份 先 行 指 数 为 １５ ０． ３。 先行 指 数 自 ２０ ６ ０９年 ｌ 月 开 始 回 落 ， １ 已连 续 下 降 ｌ 个 月 。从 Ｏ
势具有 一定程度 的相似 性 ， 对投 资 者与决 策者具有 重要 的参考 价值
【 键 词 】 票 市 场 ； 观 经 济 ； 证 指 数 ； 行 指 数 ； 致 指 数 ； 币供 关 股 宏 上 先 一 货 应 量 ； 购 经 理 人 指 数 ； 导 性 采 先
泄 千 里 ， 我 国股 市 的参 与 者 蒙 受 了 巨 大损 失 ， 使 也开 始 了一 个 股
作 中 的失 误 ， 高 投资 收益 。 提
一
∞
பைடு நூலகம்舯
图 二
、
上 证 指 数 与 一 致指 数 的 同时 见 顶
二 、 证 指 数 与 先行 指数 的 同 时见 底 上
我 国宏 观 经 济 一 致 指 数有 ４个 构 成 指标 ： 业 企 业 从 业 人 员 、 丁 社会 需 求 指 数 、 会 收入 指 数 、 社 工业 生产 指 数 。先 行 指 数 有 ８个 构 成 指 标 ： 费 者 预 期 、 定 资 产 投 资 新 开 工 项 目 、 币 供 应 量 消 固 货
股 市 与 宏 观 经 济 指 指 数 关 联 分 析
许 学思 （ 吉林 大 学 商 学 院财 务 管 理 系 １ ０ １ ） ３ ０ ２
股票市场与宏观经济的关系
北京证券有限责任公司董事长卢克群一、宏观经济决定股票市场的基本走势股票市场是市场经济的高级组织形态，是生产力发展的必然产物。
社会化大生产越发达，对社会资金的融通需求就越大，股票市场筹集资金和优化资源配置的功能就越是能够充分发挥，股票市场也就越发达。
因此，宏观经济的运行状况决定股市的基本走势。
具体来说，宏观经济主要通过以下几个方面决定和影响股票市场。
一是与宏观经济走势息息相关的货币供应状况影响股市。
当宏观经济运行良好时货币供应适度宽松，股市资金相对宽裕，股市需求就会增加，交投随之活跃，股价就呈上升态势。
二是股票市场的基石—上市公司的经济效益直接受宏观经济形势的制约。
当宏观经济状况良好时，社会投资、消费、出口需求旺盛，企业销售增加，效益上升，公司价值提高，其股价必然上涨；三是在宏观经济向好情况下，经济景气上升，就业面扩大，员工收入增加，对金融资产需求也会相应增加；投资者人数增多，股市人气兴旺，就会呈现强势特征。
四是国内宏观经济形势向好，市场需求旺盛，外来投资就会增加，其中一部分外来资金将通过各种形式介入股市，参与投资。
这也就是说，宏观经济运行良好，股市绝不可能长期低迷；宏观经济不佳，股市也绝不可能持续上涨。
美国、英国等发达国家如此，新加坡、香港等发展中国家和地区同样如此。
我国股票市场产生伊始，由于各方面很不成熟，经常出现背离经济形势的暴涨暴跌现象，股市作为国民经济晴雨表的作用尚不能发挥出来。
但是近几年来，随着股市规模的扩大，法规的逐步完善，股市的运行态势与宏观经济走势的相关性越来越明显地表现出来。
比如，1996年中国经济高增长低通胀时的牛市，1998年通货紧缩时的低迷，1999年至2000年经济好转时期的持续走牛，都明显地反映出这种相关关系。
可以说中国股票市场经历十年发展后，正由原来的与宏观经济形势不同步走向同步并向超前反应过渡，基本上向着晴雨表的功能演化。
随着我国股市规模的不断扩大和日渐规范，经济证券化率的逐渐提高，上市公司治理结构的日臻完善，以及民营企业的大量上市，宏观经济决定股市基本走势的作用会越来越突出，股市作为国民经济晴雨表的功能会得到更好的发挥。
宏观经济变量对上证指数影响的实证研究
宏观经济变量对上证指数影响的实证研究宏观经济变量对上证指数影响的实证研究股市是衡量一国经济发展的重要指标，而上证指数是中国股市的代表性指标之一。
与此同时，宏观经济变量对于股市的影响也是不容忽视的。
本文通过收集和分析数据，对宏观经济变量对上证指数的影响进行实证研究。
本文选取了三个宏观经济变量作为研究对象，分别是GDP、CPI和PMI。
GDP是国民经济总量的衡量指标，CPI代表消费价格水平的指标，PMI则是工业增长的关键指标。
这三个指标被认为是影响股市的重要经济指标，在股市分析中被广泛关注。
首先，我们来看GDP对上证指数的影响。
通过数据分析，我们发现GDP与上证指数呈现出正相关的关系。
这也说明了经济增长会带来股市上涨的可能性。
同时，由于上证指数的涨跌幅度较大，所以我们通过回归分析来探究影响的显著性。
结果显示，当GDP增长1%时，上证指数也会在短期内上涨0.14%，但影响显著性较弱。
其次，我们来看CPI对上证指数的影响。
CPI代表着物价水平，通货膨胀的出现可能会影响股市的状况。
通过分析数据，我们发现CPI与上证指数呈现出负相关的关系，这说明通货膨胀会导致股市下跌。
由于CPI与上证指数的数据都具有一定的波动性，这也为我们进行了回归分析提供了一定的难度。
结果显示，CPI增长1%时，上证指数会在短期内下跌0.36%，影响显著性较强。
最后，我们来看PMI对上证指数的影响。
PMI代表了工业生产水平。
通过数据分析，我们发现PMI与上证指数呈现出正相关的关系。
这也证明了工业增长会带来股市上涨的可能性。
由于PMI与上证指数的数据也都具有一定的波动性，这样会使得我们进行回归分析时需要小心谨慎。
在回归分析中，我们发现当PMI增长1%时，上证指数会在短期内上涨0.20%，但影响显著性较弱。
总的来说，本次实证研究表明宏观经济变量对上证指数的影响是很复杂而不确定的。
GDP增长可能会带来上涨，但影响显著性较弱；CPI增长可能会导致下跌，但影响显著性较强；PMI增长可能会带来上涨，但影响显著性较弱。
中国股票市场与宏观经济发展相背离的原因分析
☆金融中国股票市场与宏观经济发展相背离的原因分析白明(山东职工对外交流中心山东济南250001 )摘要：股票市场可以灵敏地反映一国经济发展的周期变化和运行状态，因此通常被视为经济发展的"晴雨表”。
但中国股 市走势跌宕起伏，且总体呈现出“熊长牛短”趋势，与中国经济发展状况很不相称，使得中国股市与宏观经济的发展趋势出现了 背离，问题主要存在于：中国股市结构不合理、市场化程度低、信息披露与监管不到位使得股市的整体功能不完善针对以上问 题，可以通过调整股市投资者结构、深化市场化、法治化改革来构建和完善中国股市及其功能，这不仅可以推动股票市场的健康 发展，而且可以实现我国建设大国金融的伟大目标，关键词：中国股票市场；宏观经济；市场化；法治化一国股市与实体经济往往存在着相关关系,学术界和政策 界众多人员也对这一关系进行了探索，以期实现两者更加协调 的发展。
其中，发达国家的股市建立较早，而纵览全球各发达 国家的证券发展历程可以发现，发达国家股票市场发展较快，发展时间较为充分，股票市场较为成熟、机制相对完善、市场相 对公平。
许多国外学者对于股市与宏观经济之间的关系研究 发现，各主要发达经济体的股市波动走势和宏观数据相关性显 著，股指涨跌的方向和变动幅度与宏观经济数据的未来变动趋 势能较好匹配，从而成熟的股票市场往往被视为一国宏观经济 的“晴雨表”,揭示着股市与宏观经济能够相互影响，彼此关联。
相比之下，中国股票市场起步较晚,市场机制也尚不成熟，进一 步比较发达国股市与中国股市的运转机制和制度规定,可以发 现中国股市在许多方面都存在不足，从而导致功能上仍具有许 多缺陷。
而众多学者通过分析股市行情与历年来的经济指标，实证得出中国股市的“晴雨表”效应不明显，中国股市作为宏观 经济“晴雨表”这一规律在中国市场失效。
鉴于股市对经济发展影响的同向传递效应，即健康安全 的股票市场能够促进国民经济的发展，相反则会直接有损于 国民经济。
上证指数与宏观经济指标关系的实证分析
定资产投资 ，Ｘ 。
在 欧 洲债 务危 机 的影 响下 ，股 指达 到反 弹高点 后回调 震荡。２ １ ０ ０年 ７月 ，在外 围市 场大 宗商 品价 格持 续 走高 的背 景行 ， “ Ａ
年鉴 中的数据进行初步 的处理 ，全部 除以 消费价格指数。
（ ）对 经 济 变量 的 进 一 步 选 取 一
路下 行。
关于宏观经 济与股市 之间的关系 ，目 前国内学者在这方面所作 了相关研究 （ 刘 晓亮 、 张召春 ， ０ ０ 谢 尚才 、 ２１； 代飞 ， ０ ； ２ １ １ 李孝强 ， ０ ２ ２ ０ ；周海 燕 、 周孝华 ， ０ ５） ２０ ，
但 现 有 研 究 对于 变量 的 选取 限于 理 论 ，
综 合 指 数 与 工 业 增 加 值 、人 民 币储 蓄
总 额 、 股 票 成 交金 额 、 固 定 资产 投 资 、 货 物 进 出 口差 额 存 在 着协 整 关 系 。 这 意 味 着 我 国的 股 票 市场 已 经 可 以在 一
出 了变量 上 的剔 除选 取 。本 文利 用消 费
价格 指数 来消 除 经济 数据 受通 货膨 胀 的 影响 ， 对变量 的原始 数据作 了预处理 。然
后 进 一 步 分 析 上 证 指 数 与 选 取 出 来 的 宏
由此 可 见 ， 模 型 Ｒ ０ ９ ２ Ｌ ． ７ ６， Ｒ ＝
； １ ：
ｒ．；
；
并没 有给 出定 量 有力 的论 证 ，而且 得 出 回 的有些 结论 ， 有些甚 至大相 径庭 。 以本 所 文提 取 出前人 涉 及到 的一 系列 变量 ，做
中国股票价格指数波动影响因素分析
中国股票价格指数波动影响因素分析中国股票价格指数（CSI）是反映中国股市整体行情的重要指标，其波动对中国经济和社会发展具有重要影响。
本文从宏观经济、市场供求、投资者心理等角度探讨了影响中国股票价格指数波动的因素。
一、宏观经济因素1.1 国内经济形势国内经济形势是影响股票价格指数波动的重要因素。
当经济增长势头强劲、企业盈利增长等数据良好时，投资者会更加乐观，股票价格指数也会随之上涨。
相反，如果经济增长乏力、企业盈利下滑，市场信心会受到打击，股票价格指数也会下跌。
1.2 宏观政策政府宏观政策的调控力度也是影响股票价格指数波动的重要因素。
如央行货币政策的调控、政府经济刺激政策的实施等都会影响股票市场的供求关系，进而影响股价波动。
二、市场供求因素2.1 投资需求投资者对于股票的需求是决定股票价格指数波动的最直接因素。
如当市场投资需求旺盛时，股价也会随之上涨，市场交易量也会增加。
相反，投资需求减弱时，市场交易量减少，股价也会受到较大压力下跌。
资金供求也是决定股票价格指数波动的重要因素。
如投资者的资金量增多时，市场的资金供应会增加，进而增加了市场总市值，股票价格指数也会上涨。
反之，资金紧缺时，市场的流动性不足，也会对股票价格指数产生负面影响。
三、投资者心理因素3.1 投资者风险偏好投资者的风险偏好也是影响股票价格指数波动的重要因素。
当投资者风险偏好程度增强时，他们会更加愿意投资于高风险的股票等金融产品，进而推高市场需求和股票价格指数上涨。
反之，投资者风险偏好降低时，他们会选择低风险较稳健的投资方案，导致市场交易量减少和股票价格指数下跌。
3.2 市场心理预期市场心理预期也是影响股票价格指数波动的重要因素。
如市场投资者普遍预期经济增长速度加快，上市公司业绩更为出色，市场供求状态良好，这都会对股票价格指数产生积极影响。
反之，市场心理预期偏悲观时，投资者对市场的信心下降，也会对股票价格指数产生消极影响。
总而言之，中国股票价格指数波动的因素复杂而多样，包括宏观经济形势、市场供求和投资者心理预期等多个方面。
股票价格指数与宏观经济变量关系的实证研究
要影响因素之一。近 ２ 年来西方学者不仅从理论上研究这 Ｏ
些变量的影响作用， 而且进行了相应的实证分析。其中， 被 最为广泛应用 的是 Ｒ ｓ 于 １ ６年创立 的套利定 价定 理 ｏ ｓ ９ ７
率与宏观经济变量之间没有显著的定价关系 。Ｐｏ ¨ ｏ ｎ 和 Ｔｖｒ ａ ｏ也证明不可以用 Ｃｅ 等所采用的变量去解释英国 ｌ ｈｎ
系， 发现长期而言， 实际股票收益率与通货膨胀呈明显负相
的股票收益率 。Ｂ ｓａｇ 则利用子样本滚动回归方法， ｉｗｎｅ ｎ ｒ 发现美国股票收益率与实际经济活动之间不存在显著关
系 。
（Ｐ ） ｈｎ ＡＴ 。Ｃｅ 等在 Ａ 框架内建立了一个向量自回归（ Ａ ） Ｔ Ｐ Ｖ Ｒ 模型， 说明经济变量对股市收益率具有系统的影响， 因为经 济力量影响贴现率——公司创造现金流的能力和未来红利
场经过 １ 余年的发展 ， Ｏ 逐渐成为与整个经济发展紧密相连
的、 为各种资金所有者和需求者提供投融资渠道的一个重要 市场。随着股票市场在国民经济运行中地位的不断突出， 在 宏观经济政策的制定过程中也越来越重视股票市场的影响。 在此背景下， 研究股票市场价格指数与宏观经济变量之间的 关系， 具有理论意义与实践意义。 目 人们普遍认为宏观经济变量是股票价格变动的重 前，
８ ２
维普资讯
有影响 。刚猛和陈金贤研究了 １９ 年 １ ９５ 月至 ２０ 年 １ ０２ 月 中国实际股票收益率、 通货膨胀和实际经济 活动的相关关
的影响。 所以， 股票市场表现与宏观经济变量之间应该存在
一
种密切的关系。 ３ 股票价格与宏观经济变量相互关系的理论假定 ．
收稿 日期 ：０ ６０ ．２ ２ ０ ．３ １
基金 项 目 ： 国家 社 会 科 学 基 金 资 助 项 目（３ Ｊ ０９ ； 育 部 博 士 点 专 项 科 研 基 金 资 助 项 目（０２５ ２０ ） 全 国 高 校 青 年 ０ ＢＹ ９ ） 教 ２００ ３０ ５ ； 教师奖励基金资助项 目
上证A股指数与宏观经济因素关系的实证研究
（）检验 ２ｔ
查表 得 ｃ ．４ ＝２ ０ ２
我 们 可 以 看 出 货 币 供 给 ，固 定 投 资 和 利率 于 股 指 成 负 相 关 ， 货 币供给 ，固 定投 资 与 股 指 相关 性 不 明 显 ，利 率 与 股 指 的相 关性
较 高
消 费价 格 指 数 和股 票 供 给 与股 指 成 正 相关 ，消 费价 格 指数 和 货 币政 策 通 过直 接 和 间接 方 式 对 股票 市 场 产生 影 响 。直 接 方 股指的相关性较高 ，股票供给和股指 的相关性一般
Ｆ－３ ． １ ０ －０ ８０ ３ Ｃ＝２． ５ ４
Ｆ ＞Ｃ 所 以结 构 不 稳 定
在的市场条件（ 如资金结构 ， 宏观政策 ， 信息条件等）在价格变动中
起着重要 的有时是决定性的作用 ， 甚至超过了经济环境的内在因 素在价格变动 中的影 响。李红艳、汪涛的研究结果表明：股市价 格与狭义货币量的关系是同方 向的（ 正相关的） 。 二 、理论框架 】货 币政 策对 于 股 票 市场 的作 用 ．
发 集 中于 ２ ０ 年 和 ２ ０ ０８ ０ ９年 ，所 以对 于模 型 会 造 成较 大 的 影 响 。
参考文献 ：
［ 孙华好 马 跃 ： 中国货 币政 策与股票市场的关系》【】 １ 】 《 Ｊ：
《 济研 究》２ ０（） 经 ０ ５７．
２ 分 析 过 程 及 结果 ． 通 过 ｅ ｉ 做 了 回归 分 析后 ，发现 存 在异 方 差 ，通 过 ｗｈ ｔ ｖｅ ｗｓ ｉ ｅ 修 正 方 法 得 到 以下 回归 数 据 （） １结构 稳 定性 检 验 通过 邹检 验 ，我们 得 出
关键词：股票指数 ； 多元线性 回归模型 ； 股票 ｗ ｒ ａ ｐ ｉ ｔ Ｔｅ ｔ １ ９ ｏ Ｂ ｅ ｋ ｏｎ ｓ ． ７ ２
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对股票指数与宏观经济关系分析1、研究目的通过研究股票指数走势与宏观经济变化间的变化关系，建立理论模型，来探讨国内股票市场与宏观经济的关系，从而为未来经济决策、以及对股票市场走势的判断和预测提供理论依据。
2、背景介绍自1992年沪、深两市证券交易所成立以来，无论从股票市值总值、流通市值，还是从成交金额等指标来看，中国股票市场都取得了长足的发展。
至2006年3月1日，上海证券交易所股票市价总值达到24821.54亿元，流通市值7321亿元，成交金额144.47亿元；与此同时，深圳证券交易所股票市价总值、流通市值和成交金额分别达到10296.91亿元、4482.56亿元和64.82亿元。
中国股票市场在宏观经济运行中的作用得到空前提高。
但是，自2006年6月起后的一段时间内，无论是上证指数还是深证指数，都发生了与宏观经济持续增长相背离的局面。
沪、深两市综合指数分别从2001年6月2218点和658点降至2006年1月的1258点和307点。
与此同时，宏观经济却保持高速增长。
2001年至2005年，中国的GDP增长率分别是8.3%、9.1%、10.0%、10.1%和9.9%。
根据宏观经济的一般规律，股票市场是经济发展的“晴雨表”。
经济总量的上升将导致更多的资金为了追逐良好的经济收益，进入股票市场，支持股票市场不断走强，从而出现股票指数不断攀升的情况。
然而，中国市场的股票指数走势和宏观经济的发展并不总是保持相同的变化方向，反而出现了相背离现象。
那么，中国股票指数与宏观经济之间是否存在关系成了人们感兴趣的问题。
如果股票指数与宏观经济之间存在关系，那么这种关系是什么，是否遵循宏观经济的一般规律----股票市场是经济发展的“晴雨表”，还是“晴雨表”已经失效。
这就是本研究要解决的问题。
3、指标设计在指标设计方面，根据实际需要经行选择。
宏观经济学的研究对象是国民经济中的总量关系，国内生产总值（GDP）是一个国家范围内一定时期内所生产的最终产品和劳务的市场总价值，因而是最具有代表性的经济总量的指标，所以选择与宏观经济联系密切的GDP进行分析。
对于股票指数的选择，由于我国沪、深两市在实际经济中的表现有时并不一致，所以分别选取股票市场最具代表性的股票指数：上证综合指数和深证综合指数和沪深300指数作为股票价格的代表。
本研究所采用的GDP数据来自国家统计局网站，上证综合指数、深证综合指数和沪深300指数的数据来自搜狐财经网站。
我国沪、深两市交易所成立于二十世纪就是年代初，至今发展二十余年，样本数据不够多，所以上证指数、深证指数和GDP均采用月度数据，样本区间为1995年1月至2013年12月，样本量为228。
考虑到沪深300指数于2005年4月才开始发布，我们选取的样本区间是2006年1月至2013年11月，样本量为95。
由于国家统计局网站公布的GDP数据为年度或季度数据，没有月度数据，所以利用Eviews5.0将GDP季度数据转化为月度数据。
（1）国内生产总值(GDP)国内生产总值是指在一定时期内，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。
所以它能作为一个国家宏观经济的代表。
（2）上证指数（SHSCI）上证指数即“上证综合指数”-（上海证券综合指数），“上海证券综合指数”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计算范围，以发行量为权数综合。
上证综指反映了上海证券交易市场的总体走势。
（3）深证指数(SZSCI)深证指数是指由深圳证券交易所编制的股价指数，该股票指数的计算方法基本与上证指数相同，其样本为所有在深圳证券交易所挂牌上市的股票，权数为股票的总股本。
由于以所有挂牌的上市公司为样本，其代表性非常广泛，且它与深圳股市的行情同步发布，它是股民和证券从业人员研判深圳股市股票价格变化趋势必不可少的参考依据。
（4）沪深300（HS300）沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300支A股作为样本，其中沪市有179支,深市121支。
沪深300指数反映中国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况，并能够作为投资业绩的评价标准，为指数化投资和指数衍生产品创新提供基础条件。
4、描述分析图一 GDP序列图图二上证指数、深证指数和沪深300序列图描述统计量N 极小值极大值均值标准差方差GDP 228 7419.49 637328.60 131628.9249 125188.10294 1.567E10 SHSCI 228 537.35 5954.77 1905.6618 943.38803 889980.980 SZSCI 228 109.15 1532.67 617.0180 349.34203 122039.854 HS300 95 1009.60 5688.54 2788.7551 964.33793 929947.643 有效的N （列表状态）955、统计分析（1）数据调整对数据进行相应的调整，以消除季节等因素对分析的影响。
对于GDP序列，先采用X11方法消除季节性，然后用Holter-Winter非季节模型进行平滑。
对于上证指数（SHSCI）、深证指数(SZSCI)和沪深300（HS300），采用Holter-Winter非季节模型进行平滑。
以下分别是GDP序列、SHSCI序列、SZSCI和HS300序列调整前后的序列图：图三对数GDP和调整后的对数GDP序列图图四对数上证指数及调整后的上证指数对数序列图图五对数深证指数及调整后的深证指数对数序列图六对数沪深300及调整后的沪深300对数序列（2）单位根检验对调整的数据再对数化后，进行单位根检验，以判断序列的平稳性。
用Eviews软件进行ADF检验结果如下：表1 序列LGDP、LSHSCI和LSZSCI的ADF检验Method Statistic Prob.**ADF - Fisher Chi-square 2.78297 0.8356ADF - Choi Z-stat 0.78594 0.7840** Probabilities for Fisher tests are computed using anasympotic Chi-square distribution. All other tests assume asymptoticnormality.Intermediate ADF test results GROUP01Series Prob. Lag Max Lag ObsLSHSCI 0.5030 0 14 227LSZSCI 0.5577 0 14 227LGDP 0.8866 14 14 213从表一可以看出，序列LGDP、LSHSCI和LSZSCI的ADF检验P值分别是0.5030，0.5577和0.8866，比显著性水平5%大，所以不能拒绝序列有单位根的原假设，认为序列存在单位根，是非平稳的。
表2 序列LHS300的ADF检验Null Hypothesis: LOGHS300 has a unit roott-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.752061 0.0693Test critical values: 1% level -3.5014455% level -2.89253610% level -2.583371从表二可以看出，序列LHS300的ADF检验P值是0.063，比显著性水平5%大，所以不能拒绝序列LHS300有单位根的原假设，认为LHS300存在单位根，是非平稳的。
下面分别对LGDP、LSHSCI、LSZSCI进行差分后的序列DLGDP、DLSHSCI和DLSZSCI进行ADF检验，检验结果如下表所示：表3 序列DLGDP、DLSHSCI和DLSZSCI的ADF检验Cross-sections included: 3Method Statistic Prob.**ADF - Fisher Chi-square 283.709 0.0000ADF - Choi Z-stat -16.0070 0.0000** Probabilities for Fisher tests are computed using anasympotic Chi-square distribution. All other tests assume asymptoticnormality.Intermediate ADF test results D(GROUP01)Series Prob. Lag Max Lag ObsDLSHSC 0.0000 0 14 226DLSZSC 0.0000 1 14 225DLGDP 0.0000 11 14 215 对LHS300进行差分后的序列DLHS300进行ADF检验，检验结果如下表所示：表4 序列DLHS300的ADF检验Null Hypothesis: D(LOGHS300) has a unit roott-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.516727 0.0000Test critical values: 1% level -3.5022385% level -2.89287910% level -2.583553从表3和表4可以看出，检验P值都非常小，小于显著性水平5%，所以有充分的理由拒绝序列有单位根的原假设，即不存在单位根，是平稳序列。
故序列LGDP、LSHSCI、LSZSCI和LHS300都是一阶单整序列。
（3）协整检验协整概念是20世纪80年代由恩格尔和格兰杰提出的。
协整的基本思想认为，尽管两个或两个以上的变量中每个都是非平稳的，但它们的线性组合有可能相互抵销趋势项的影响，是该组合成为一个平稳的变量。
协整理论为两个或两个以上非平稳变量之间寻找均衡关系、以及用存在协整关系的变量建立动态模型奠定了理论基础。
协整检验的常用方法有E-G两步检验法和约翰森检验法。
E-G检验法通常用于检验两变量之间的协整关系。
本文分别检验上证指数、深证综指与GDP的协整关系，所以采用E-G两步检验法。
由单位根检验可知，LGDP、LSHSC和LSZSC时间序列都是一阶平稳的。
协整检验可以分两步进行第一步协整回归。
用普通最小二乘法（OLS）估计，结果如下：表5 LSHSCI与LGDP协整回归Dependent Variable: LGDPMethod: Least SquaresDate: 05/21/14 Time: 19:56Sample: 1995M01 2013M12Included observations: 228Variable Coefficient Std. Errort-StatisticProb.C 2.924026 0.803365 3.639723 0.0003 LSHSCI 1.135073 0.107756 10.53376 0.0000R-squared 0.329297 Meandependent var 11.36899Adjusted R-squared 0.326330 S.D.dependent var 0.949670S.E. of regression 0.779465 Akaike infocriterion 2.348316Sum squared resid 137.3099 Schwarzcriterion 2.378398Log likelihood -265.7080 F-statistic 110.9600Durbin-Watson stat 0.315330 Prob(F-stati0.000000stic)得到LGDP与LSHSCI之间的回归方程：2.924 1.135LGDP LSHSCI=+表6 LSZSCI与LGDP协整回归Dependent Variable: LGDPMethod: Least SquaresDate: 05/21/14 Time: 19:59Sample: 1995M01 2013M12Included observations: 228Variable Coefficient Std. Errort-StatisticProb.C 5.494671 0.502364 10.93763 0.0000 LSZSCI 0.939885 0.079984 11.75091 0.0000R-squared 0.379264 Meandependent var 11.36899Adjusted R-squared 0.376517 S.D.dependent var 0.949670S.E. of regression 0.749868 Akaike infocriterion 2.270895Sum squared resid 127.0804 Schwarzcriterion 2.300977Log likelihood -256.8821 F-statistic 138.0840Durbin-Watson stat 0.342784 Prob(F-statistic) 0.000000 得到LGDP与LSZSCI之间的回归方程：5.4950.940LGDP LSZSCI=+表7 LHS300与LGDP协整回归Dependent Variable: LOGGDPMethod: Least SquaresDate: 05/27/14 Time: 22:14Sample (adjusted): 2006M01 2013M11Included observations: 95 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 10.25229 1.571611 6.523424 0.0000LOGHS300 0.234055 0.199418 1.173691 0.2435R-squared 0.014596 Mean dependent var 12.09498Adjusted R-squared 0.004000 S.D. dependent var 0.694461S.E. of regression 0.693070 Akaike info criterion 2.125457Sum squared resid 44.67222 Schwarz criterion 2.179223Log likelihood -98.95922 F-statistic 1.377551Durbin-Watson stat 0.378730 Prob(F-statistic) 0.243516 得到LGDP与LHS300之间的回归方程：10.2520.234300LGDP LHS=+第二步检验残差的单整性，看其是否是平稳序列规定E1、E2和E3分别代表序列LGDP、LSHSCI和LGDP、LSZSCI及LGDP、LHS300的回归残差序列。