上证指数与宏观经济指标关系的实证分析

上证指数与宏观经济指标关系的实证分析

内容摘要：本文通过两个步骤检验了1992-2010年之间上证指数与一些宏观经济指标之间的关系，结果发现上证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定程度上反映宏观经济发展状况。

关键词：上证指数宏观经济指标回归协整

问题的提出

随着我国股市呈现健康发展态势，股市与宏观经济之间的密切关系完全展现出来。2003-2006年，在宽松的宏观调控政策背景下，改革之后的A股出现了一轮大的“牛市”现象。2007年宏观调控政策也由“适度从紧”变为“从紧”，股市政策的转向“打压泡沫”直接作用于股市，而市场对宏观经济的预期也转入悲观，加上国外的金融危机，导致股市各指数在2008年上半年持续下跌。

2008年底，由于指数的回调幅度过大，且之前的“从紧”政策显效，政府推出4万亿投资计划以及一系列扩大内需的刺激措施，为我国经济率先复苏并对世界经济增长作出了巨大贡献。货币政策开始由“从紧”转向“适度宽松”，指数下跌至1664点开始超跌反弹。

到2009年8月IPO发行重新启动，及在欧洲债务危机的影响下，股指达到反弹高点后回调震荡。2010年7月，在外围市场大宗商品价格持续走高的背景之下，“适度宽松”的货币政策继续执行，A股快速大幅拉升。2011年由于国内通胀越来越严重，政府开始实行“宽松的财政政策，从紧的货币政策”，加上美国信用评级下降及欧洲债务危机的扩散，指数一路下行。

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，2010；谢尚才、代飞，2011；李孝强，2002；周海燕、周孝华，2005），但现有研究对于变量的选取限于理论，并没有给出定量有力的论证，而且得出的有些结论，有些甚至大相径庭。所以本文提取出前人涉及到的一系列变量，做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观经济指标的关系。

模型的估计与调整

本文采取1992-2010年股价简单平均数作为上证指数的年度数据。涉及的宏观经济指标如下：Y为上证指数，X1为工业增加值，X2为货币供应量，X3为年利率，X4为人民币储蓄存款，X5为国内生产总值，X6为股票成交金额，X7

为固定资产投资，X8为进出口差额。

为了计算真实的宏观经济与股市波动情况，首先必须在使用的经济指标中排除通货膨胀的影响。即不能用现行的价格指标计算，而要用不变的价格指标计算。所以必须对统计年鉴中的数据进行初步的处理，全部除以消费价格指数。

（一）对经济变量的进一步选取

做八元一次线性方程的简单回归，得

Yt=1268.49-0.3275X1+1.1745X2-102.7922X3+0.9935X4-1.3103X5+

0.9648X6-3.5182X7+10.8359X8

R2=0.9726 R2=0.9508 F=44.4509

由此可见，模型R2=0.9726，R2= 0.9507，可决系数很高，F检验值44.4509，较显著。但是X2、X3、X4、X5的P值大于0.05，说明t检验不显著，而且X7的系数为负与预期相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。

计算所有变量的相关系数，得到相关系数矩阵（见表1）。由相关系数矩阵可以看出，各解释变量之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。因此采用逐步回归的办法，检验和解决多重共线性问题。分别就Y对X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8进行一元回归，结果如表2所示。

其中加入X6的方程R2最大，以X6为基础，顺次加入其它变量逐步回归。得到最终效果比较好的5个变量，考虑删除变量X2，X3，X5，X7，利用最小二乘拟合得到回归方程为：Yt=694.56-0.39X1+ 2.23X4+1.01X6-3.37X7+7.28X8，而且各个解释变量的t检验都已通过，并且R2= 0.955312，可决系数很高。整个模型也通过了F检验，说明剔除变量后模型得到了改善。最终选取变量为：Y，X1，X4，X6，X7，X8。

（二）对经济指标进行协整回归

1.绘制时间序列图。从时序图中（见图1）可以看出X4，X6，X7显示出非平稳性，所以为了进一步探究其平稳性，对其单整阶数进行考察。检验结果如下：

Y的t检验统计量值-2.199830大于相应临界值，从而不能拒绝原假设，表明存在单位根，是非平稳序列。同样的方法可以得到：X4的t检验统计量值4.493726大于相应临界值，从而不能拒绝原假设，表明X4存在单位根，是非平稳序列；X6的t检验统计量值1.555322大于相应临界值，从而不能拒绝原假设，表明X6存在单位根，是非平稳序列；X7的t检验统计量值4.562589大于相应临界值，从而不能拒绝原假设，表明X7存在单位根，是非平稳序列；对X6进行一阶差分后对其进行单位根检验，DX6的t检验统计量值-7.286384小于相应临界值，

从而拒绝原假设，表明DX6不存在单位根，是平稳序列。

在5%的显著性水平下，残差序列的t检验统计量值为-4.678685，均小于相应临界值，表明其不存在单位根，是平稳序列，因此Y和X1，X4，X6，X7，X8之间存在协整关系。表明它们之间有长期均衡关系。但从长期来看，可能会出现失衡，为了增强模型的精度，可以把协整回归式中的误差项et看作均衡误差，通过建立误差修正模型把X1，X4，X6，X7，X8 的变化与长期行为的变化联系起来，误差修正模型的结构如下：

然后用最小二乘法估计回归模型，得到回归方程：

Yt=407.5592+0.007883X1+1.71895X4+

t=（2.273528）（0.053049）（4.468）

0.629126△X6-6.632844△X7+5.553747X8+

（6.211）（-2.343）（1.943）

0.672311et

（1.726144）

R2=0.945884

DW=1.184301

从模型结果来看，相关系数R2已经足够大，而且各个变量均已经通过t检验，DW检验已通过，各个变量的非平稳性已经消除，所以表明拟合效果已经得到了改善。

2.绘制残差图以及拟合效果图（见图2、图3）。从效果图中也可以看出真实值与拟合值已经相差无几，拟合效果较好，而且残差在零点附近波动。

结论

通过实证研究可知，上证综合指数与多数宏观经济变量的水平序列为不平稳序列，但是上证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、货物进出口差额的一阶差分序列为平稳序列，且变量之间存在长期协整关系，这意味着我国的股票市场已经可以在一定程度上反映宏观经济发展情况。本文针对模型中比较明显的关系进行说明：