实证分析9

从宏观方面分析股票价格影响因素

【摘要】：股票市场的发展和国家的宏观经济因素有着密切的联系。研究我国股票价格波动宏观经济变量对股票市场的影响，对于提高市场的资源配置效率十分重要。文章试图从影响股票价格波动的宏观因素出发来分析股票价格的波动。本文以上证指数作为因变量，选取宏观经济中能影响上证指数的指标，运用Eviews软件对数据进行回归分析并建立回归模型，分析得出影响我国股票价格的宏观影响因素有汇率，CGPI指数，利率等，并提出相关的政策建议。 【关键词】：股票价格；宏观因素；回归分析

引言

股市是反映国民经济状况的一个窗口，股市的兴衰直接反映国民经济发展的好坏与快慢，同时，也在一定程度上影响国民经济的发展。但是，从根本上来说，国民经济的发展决定着股市的发展，而不是相反。因此，国家宏观经济状况以及对国民经济发展有重要影响的一些因素都将对股市及股市中存在着的各种股票发生显著作用。

近些年来，我国股市在制度性建设方面取得了重要进展。以股权分置改革的全面启动为重点，困扰我国股市15年之久的根本性制度缺陷已经破题，我国股市开始进入全流通时代。2006年1月1日新证券法的正式实施是我国股市进入新时代的又一重要标志。新修订的证券法在许多方面取得了重大突破。同时，信证券法还在制度建设上增加了若干新制度，包括保荐制度，信息披露制度，交易结算第三方独立存管制度，投资者保护基金制度等，这些全新的举措必将促进我国股市的长期健康发展。同时，我国股市在证券公司综合治理，提高上市公司质量，发展机构投资者等方面也取得了较大的进展。这些进展成为我国股市进入转折期的制度基础。

股票价格是衡量股票市场发展众多指标中一个最重要的指标。在实际经济运行中，宏观经济因素在影响股票价格波动的众多因素中十分重要的因素，只有从经济发展的大环境入手，才能把握住股票市场的总体变动趋势。本文主要选取有代表性的几个宏观因素来对股票价格进行研究分析，以得出对股票价格有影响的因素。

文献综述

宏观经济的运行状况对股票市场有着重要的影响，在股票资产的定价模型中，任何影响股票价格的因素都应反映在该模型当中。宏观经济的运行状况会影响到上市公司的未来盈利能力，现金流量及风险贴现因子进而影响到公司的价值，对股票的价格产生直接的影响。基于这种认识，国内外很多学者都研究了宏观经济变量对股票市场的作用程度和影响方式，希望由此得到影响股票价格的宏观因素 构成。

? 国外关于宏观视角下经济因素对股票价格的影响文献综述

人们普遍认为宏观经济因素是影响股票价格的重要方面。关于他们二者之的研究大多出现在二十世纪八十年代末到九十年代初期。其中以早期的Fama和Schwert的研究最具代表性。

Fama和Schwert（1997）研究发现，股价与预期通货膨胀率呈显著负相关关系，并且和未预期的通货膨胀率的变化及预期通货膨胀率的变化也是负相关关系，但这种负相关的关系并不能对股价的升降作出解释。

之后，Fama（1981）作出解释，认为宏观经济变量与股票价格之间联系密切。认为通货膨胀率与股票价格有相关性，通货膨胀率升高，股价会相应下降，即通货膨胀率与股市回报之间成负相关关系。

Schwert（1987）研究得出美国的宏观观经济变动不能很好地解释和预测股市价格的波动性，股市价格的波动却能很好地解释宏观经济的波动。

Joseph（1990）用向量自回归模型（VECM模型）来检验股市收益率，股票价格，股票市场发展情况与经济各变量也存在相互关系。

Harris（1997）对发展中国家和发达国家的GDP与国内股票市场的股票价格的相关关系进行了研究，发现在发达国家GDP与股票价格的正相关关系比较明显，而在发达国家这两者之间则无显著关系。

上述学者都是从单一的经济因素来分析对股票价格的影响，例如：利率，通货膨胀率，GDP，CPI，汇率等因素方面出发。这必然存在着相当大的局限性，以至于后来的学者开始从多个经济因素分析宏观因素对股价的影响程度，采用了大量的实证研究。

Wasserfallen（1989）研究了是瑞士，德国和英国三国的四个宏观经济变量对股票价格指数的影响，通过实证研究发现：实体经济的上升有助于股价的提高。国民生产指标GNP，消费指数，失业率，实际工资，工业产值等宏观经济指标，对测量通货膨胀率和衡量股票价格波动具有很重要的影响。

Rapach，DE和Rangvid(2005)等人对日本和美国过去45年以来宏观经济变和股市的关系进行了研究，发现对于日本来说，消费者物价指数对股价的影响更为明显，对于美国来说，股价受工业产值和长期利率的影响更为明显。 综观国外参考文献，可以看出不同国家的学者采用了不同的方法研究了宏观经济因素对股价的影响。从APT到协整理论，金融时间序列理论，这些都是随着计量统计的不断发展而改进，在具体的实证中，分别采用了不同的宏观经济变量指标或者其组合对股价影响作用相关性进行分析。 ? 国内关于宏观视角下经济因素对股票价格的影响文献综述

在国内，随着股票等资本市场逐步完善和发展，许多专家学者从不同角度对影响我国股票价格和宏观经济因素的相关性进行了分析研究。早期的时候国内大多学者与国外学者一样，主要效仿考察单一的变量与股票价格之间的定性简单的关系描述。

唐有瑜（1999）采用线性回归方法对深市具有代表性的30家上市公司从1997年5月5日到12月28日的数据进行实证分析，当前我国股市运用单因素模型有一定的适应性，相对而言，对因素模拟的拟合效果比单因素模型要好。 肖变英（2004）使用误差修正模型和脉冲响应函数。采用变量国内生产总值，货币供应量，用货膨胀，汇率和利率，研究了其与股票价格收益率之间的相关关系。实证得出从长期上看，上证指数与货币供应量和GDP同向增长，而与利率，物价和汇率成负相关关系。

何德旭，饶明（2010）从理论分析和经验检验的结果得出我国股票和实体经济之间存在正相关关系。在一般均衡分析当中存在不同的滞后期，何种正相关有着Granger因果关系。

综观以上学者，我们发现尚有不足，时间阶段选择上，大部分集中在2003年以前的股市数据。而我国股市正处在高速发展的时期，特别是自2008年金融危机以来，我国股市发生了天翻地覆的变化 ，市场的各要素的影响变化作用非常大。

? 项目设计

? 数据来源

本文采用的数据来源于中华人民共和国国家统计局网站，中国人民银行网站，东方财富网数据中心（http://data.eastmoney.com/cjsj）和上海证券交易所。其中汇率，外汇储备，货币供应量来源于中国人民银行；CGPI指数来源于国家统计局；消费者信心指数来源于东方财富网数据中心；上证指数来源于上海证券交易所。

? 样本数据说明

由于上海是我国的金融中心，其证券市场的表现可以从宏观上对我国股票的表现程度作出反应，而且由于上证指数代表了各种证券品种，可以反映整体的股票价格变动幅度，股选取上证指数作为衡量我国股票价格的波动。

国内外的许多学者和专家都以指出，一国股票价格指数的走势与该国的宏观经济状况有着密切联系，随着我国的股票市场不断发展和完善，各种法律规章的不断推出和进一步的监管，股票市场不断发挥其对资源的配置作用，股票市场规模迅速扩大，其与宏观经济中的其他因素的关系开始凸现出来。

所选取的上证指数如在当月12日不是交易日择选取相邻的一天选取数据。所有数据都取自2012年7月至2013年6月份之间。由于每月的收盘价格跟能反映股票的最终走势，所以选取收盘时的上证指数。

对影响股票价格总体水平的因素进行了选取，选择具有代表性的六个因素。分别为：

X1-（汇率），X2-（外汇储备），X3-（CGPI指数），X4-（货币供应量），X5-（利率），X6-（消费者信心指数）。根据查询相关信息，得到如表一所示的数据表。

表一

根据现有数据建立上证指数与各因素致之间的回归模型，数据的处理在

Eviews7.0软件中完成。为使结果更为平滑，对上证指数Y进行对数处理，并建立多元回归模型，其回归方程可以写为：

lnY =β0 +β1X1 +β2X2 +β3X3 +β4X4+β5X5+β6X6+μ，其中β0，β1，β2，β3，β4，β5，β6分别是对应的各变量模型的估值系数，μ表示其他的影响因素。

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实证分析

? 变量的平稳性检验

采用扩展的 DF 检验（Augmented Dickey-Fuller），简称ADF检验，首先对模型中的时间序列进行单位根检验，以确定其平稳性。将12组数据样本导入到 eviews6.0 的数据框中对各个变量做ADF检验。

经检验7个时间序列X1,X2,X3,X4,X5,X6，Y的检验值分别为-2.515734，-3.496131，-1.87698，-5.27892，-6.98654，7.23782和-3.56673，其中有些因素的ADF检验值明显大于在5%显著水平下的临界值，尤其是X2（外汇储备），X4（货币供应量）明显过大，再次略去货币供应量和国家外汇储备，其余变量均小于临界值，即是平稳的零阶单整序列。

? 回归分析

采用经济学软件Eviews7.0进行多元回归分析。使用最小二乘法（NLS）对

2012年7月至2013年6月每月数据共12个样本进行回归分析，得出表2所示的结果

表二

统计量 R-quared Ajusted R-squared

回归标准差 残差平方和 对数似然值 F-statistic Prob（F-statistic）

参数值 0.909036 0.874062 0.578895 2.345838 -7.316209 13.058023 0.005610

统计量 因变量均值 因变量标准差 AIC信息准确值 SC准确值 Hannan-Quinn Criter

D.W.统计量

参数值 2.678462 3.053683 2.048648 2.309393 1.995052 1.654927

从表二模型参数值中可以看出，模型的决定系数R2=0.909036，调整后的R2统计量Ajusted R-squared值为0.874062，也就是修正的可决系数是87.4%，说明该模型的解释程度为87.4%。所选因素能够较好的解释因变量。除此之外，模型的D.W.统计值=1.654927>0.859036，说明该回归不是伪回归，可以进行进一步的数据分析。并且F-statistic=13.05802，Prob（F-statistic）=0.005610小于0.05，说明该回归模型通过了F检验。

所有变量对上证指数变量Y可以产生显著的线性影响，此判断错误发生的概率仅为0.5%。

从以上数据分析的结果可以判断，X1（汇率），X3（CGP指数），X5（利率），X6（消费者信心指数）整体上对Y(上证指数)具有明显的线性影响。依此建立线性回归方程Y=β0 +β1X1 +β3X3+β5X5+β6X6+μ,在Eviews进行线性回归

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