货币流动性对我国股票交易金额的影响分析 2

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货币供应量对我国股票交易金额的影响分析

一、摘要

为了研究货币供应量对我国股票交易金额的影响程度,建立经济模型进行估计检验,用二元回归分析的方法,通过OLS法和广义差分法进行模型修正,从而得出狭义货币供应量和广义货币供应量对股票交易额的影响变化情况。

二、关键字:股票交易额狭义货币供应量广义货币供应量

三、模型建立与检验

由经济理论知,货币流动性与证券市场密切相关,它是货币政策调整的重要工具,它影响着股票价格和交易额,货币供应量越多,实际利率下降,增加了持有货币的机会成本,货币会由货币市场流入资本市场。反之,流通中的货币供应量越少,货币会由资本市场流向货币市场。对我国股票交易额建立股票交易金额与货币供应量的函数关系,Y表示股票市场交易额,X1表示狭义的货币供给量M1,M1=流通中现金+企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款;X2表示广义货币供应量,M2=M1+居民储蓄存款+企业定期存款

1.建立模型

如下表数据是1995-2008年的时间序列数据,即观测值是连续不同年份中的数据。

表一我国股票交易金额与货币供应量资料

对时间序列数据,建立计量经济模型,并进行回归分析。我们假设先建立如下二元回归模型:

Y=C+β1X1+β2X2+u i

Y——股票交易额

X1——狭义货币供应量

X2——广义货币供应量

U i——随机干扰项

根据表一中的数据,利用EVIEWS软件,可得如表二所示结果:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/06/10 Time: 15:32

Sample: 1995 2008

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -115989.0 52017.46 -2.229809 0.0475

X1 12.88979 8.314261 1.550323 0.1493

X2 -3.842880 2.956650 -1.299741 0.2203

R-squared 0.638700 Mean dependent var 82079.93 Adjusted R-squared 0.573010 S.D. dependent var 126996.2

S.E. of regression 82985.04 Akaike info criterion 25.67812

Sum squared resid 7.58E+10 Schwarz criterion 25.81506

Log likelihood -176.7468 F-statistic 9.722821 Durbin-Watson stat 1.005954 Prob(F-statistic) 0.003701

初步方程为:

Y=-115989.0+12.88979x1-3.842880x2

(-2.23)(1.55)(-1.30)

R2= 0.6387F=9.7228DW=1.0060

模型检验:

(一)经济意义检验:X2的符号不符合经济理论的假设,因此经

济意义检验不能通过。

(二)统计检验:

1.拟合优度检验:拟合优度R2= 0.6387,修正后的R2=0.5730,

拟合效果不是很好,说明还有其他解释变量对被解释变量产生影

响。

2.T检验:在5%的显著水平下,临界值t0.025(11)=2.201, x1、x2都

不能通过t检验,说明在其他解释变量不变的情况下,广义的货

币供应量和狭义的货币供应量对股票交易额没有显著影响。

3.F检验:在5%的显著水平下, F0.05(2,11)=3.98,F大于临界值,应拒绝原假设,说明回归方程显著。两个解释变量联合起来对被解释变量的影响是显著的。

(三)计量检验

A.多重共线性检验

T检验和F检验综合判断法,F检验通过,但T检验不通过,说明模型很可能存在着多重共线性。

相关系数判断法

得到相关系数矩阵如下:

X1 X2

X1 1 0.998197

X2 0.998197 1

可以看出:X1、X2之间存在严重的正相关。

多重共线性的修正:

首先对y和x1进行回归分析的计算结果如下,

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 10/29/10 Time: 22:35

Sample: 1995 2008

Included observations: 14

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -81374.50 45948.36 -1.770999 0.1019

X1 2.102889 0.513179 4.097772 0.0015 R-squared 0.583214 Mean dependent var 82079.93 Adjusted R-squared 0.548481 S.D. dependent var 126996.2 S.E. of regression 85335.26 Akaike info criterion 25.67813 Sum squared resid 8.74E+10 Schwarz criterion 25.76942 Log likelihood -177.7469 F-statistic 16.79173

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