林莹莹

[摘要]我国货币政策的调整会对股票价格产生一定的长期影响，进而影响实体经济变动。运用科学有效的研究方法分析这种长期影响可以为广大的股票投资者提供科学的参考依据。基于Markov区制转换的VAR模型是用来分析货币政策对股票价格长期影响的一种方法，从而进一步得出在不同的市场状态中，货币政策对股票价格的长期影响关系。通过在不同的市场状态中进行分析，可以得到更加全面准确的结论。

[关键词]货币政策，股票价格，MS-VAR模型

[DOI]1013939/jcnkizgsc201529037

1数据的选取、处理与分析方法

1.1数据的选取

第一，货币供应量指标的选取：我国是以M1作为货币供应量的指标，但是我国的很多文章在实证分析过程中都是选用M2作为货币供应量的衡量指标的，因为相比M1来说，M2更加具有广泛性和客观性，所以本文以M2作为货币供应量的指标，记作M。第二，股票价格指数的选取：本文以上证A股收盘价格指数作为股票价格指数的衡量指标，记作p。第三，利率指标的选取：本文选用银行间7天同业拆借利率的加权平均利率作为利率政策的衡量指标，记作r。因为银行间同业拆借利率在很大程度上已被作为市场利率的参考。第四，样本区间：样本期间选取2000年1月—2013年6月的月度数据。因为在1999年8月，作为银行间同业拆借市场上活跃的拆借主体——证券公司和基金公司才获准进入银行间同业拆借市场，所以选用2000年以后的数据更具有代表性。样本频率的选择上，为避免样本量过少，本文使用月度数据，因此从2000年1月—2013年6月共选取了162个月度数据进行实证分析。

1.2数据的处理

本文在实证分析中，股票价格、货币供应量和利率指标均采用变动率，而非水平值，由于利率本身就是变动率，所以将股票价格和货币供应量变为变动率，分别记为：ΔM、Δp，并且为了消除所取数据的异方差，对所有变量取自然对数，分别记作：lnΔM、lnΔp、lnr。

1.3基于Markov区制转换的VAR模型

基于马尔科夫区制转换的向量自回归模型（MS-VAR）允许模型的回归参数依赖于一个不可观测的区制变量而变化，且此不可观测的区制变量遵循Markov-Switching（MS）过程。滞后p 阶的MS-VAR（p）表达式如下。

yt=v（st）+A1（st）（yt-1）+…+Ap（st）（yt-p）+utut～iidN（0，（st））（1）

其中，st表示不可观察的区制变量。

2基于MS-VAR模型分析货币政策对股票价格的长期影响

2.1平稳性检验

一般而言，MS-VAR模型是针对平稳数据的模型，若数据不是平稳的，则可能出现“伪回归”现象。检查序列平稳性的标准方法是单位根检验。本文运用ADF检验方法对数据进行平稳性检验，检验结果表明，原始数据股票价格（p）、货币供应量（M）和利率（r）存在单位根，均为非平稳数据。在对原始数据取对数差分后继续进行平稳性检验，检验结果为：在选取的时间序列中，在1%的显著性水平下都拒绝原假设，变量均不存在单位根，即数据是平稳的，可以用于MS-VAR模型的建立和分析。

2.2MS-VAR模型的选择

股市存在牛市和熊市状态，所以在研究货币政策对股票价格的影响时本文分为两个状态，状态1为熊市，状态2为牛市。由于在经济学当中，公式的截距项一般都没有实际意义，而异方差问题又是VAR模型无法解决的，所以相比较而言，均值调整模型在经济学中的研究价值就显得更加重要和显著，是真正的相互影响关系的非对称表现。因此，我们设定两个区制下滞后p阶的均值调整模型（MSM（2）-VAR（p））。模型的表达式如下。

yt-μ（st）=A1（yt-1-μ（st-1））+…+Ap（yt-p-μ（st-p））+ut（2）

其中，ut～NID（0，（st）），t=1，2，…，T，T为模型的样本数据数。公式表示，如果区制发生了变化，将会导致过程均值发生跳跃性变动。

建立MS-VAR模型的另外一个重要问题就是如何正确地确定滞后阶数p。在选择滞后阶数时需要综合考虑既要有足够数目的滞后项，又要有足够数目的自由度。现有的确定滞后阶数的方法主要包括信息准则法、對数似然比（LR）等。使用OxMetrics60计量经济分析软件进行分析得出了滞后1阶、存在2 个区制的均值调整的马尔科夫模型的AIC、HQ、SC 和对数似然值指标。从检验结果可知，线性VAR模型的对数似然值为-2423.8954，MSM（2）-VAR（1）模型的对数似然值为-24173300，比线性VAR模型的值更大一些，说明在研究和描述实际经济运行状态时，MSM（2）-VAR（1）非线性模型比简单的VAR线性模型更加精确科学。所以建立MSM（2）-VAR（1）的模型为最优选择，即存在两个区制，滞后阶数为1，且均值随状态的变化而变化。模型的表达式如下：

yt-μ（st）=A1（yt-1-μ（st-1））+ut（3）

其中，ut～NID（0，（st）），t=1，2，…，T，T为模型的样本数据数。当st=1时，μ（st）=μ1；当st=2时，μ（st）=μ2。

2.3MS-VAR模型的估计结果

2.3.1股票市场的状态划分和差异性影响分析

根据数据分析得出不同区制下变量的平均值：区制1下，ln（ΔM）为14.198027%，lnr为-5031835%，ln（Δp）为-13.114316%；区制2下，ln（ΔM）为11.725860%，lnr为26241011%，ln（Δp）为54.463965%。这表明在st=1时，股票价格对数变动率的平均值较小，且通过观察货币供应量和利率的均值可以发现，货币政策处于适度宽松的状态，所以区制1描述的是股票市场处于熊市状态；在st=2时，股票价格对数变动率的平均值较大，且货币政策处于紧缩的状态，所以区制2描述的是股票市场处于牛市状态。另外，从货币供应量与利率在不同区制下的均值大小可以看出，货币供应量的调整在两个区制下的力度没有很大区别，但是利率的调整力度却有很大的区别。这说明，股票市场处于熊市状态下的利率政策调整力度比牛市状态下的调整力度小，也就是说，利率政策在不同的股票市场状态下对股票市场的影响是有差异的，在熊市状态下的影响力度相比在牛市状态下的影响力度要大。

2.3.2影响的滞后性分析

本文以平滑概率值05作为区制划分的标准，根据两个区制的估计概率图可知，在平滑概率值大于05的时期，st=1，说明股票市场是处于熊市状态；在平滑概率值小于05的时期，st=2，说明股票市场是处于牛市状态。另外，两个区制的转换概率为系统维持在区制1的概率为09873，由区制1转移到区制2的概率为00127； 系统维持在区制2的概率为09295，由区制2转移到区制1的概率为00705。由于系统维持在区制1和维持在区制2的概率值都非常大，所以可以断定，我国股票市场无论是处于熊市状态还是处于牛市状态，股票市场的状态都不会轻易改变，而是会持续很长时期。因此在货币政策等外部经济因素对股票市场进行冲击时，股票市场的反应会存在一定的滞后性。

2.3.3影响的显著性分析

根据区制特性分析可知，系统84.68% 的时间处于区制1的熊市状态，平均可持续7847 个月； 系统1532%的时间处于区制2的牛市状态，平均可持续14.19个月。从中可以得出结论，我国股票市场长期处于熊市状态下，牛市状态的持续时间比较短。由前部分所得的货币政策在熊市状态下对股票价格影响的力度大于牛市状态的结论可知，我国货币政策在长期以来的实施过程中，对股票价格产生显著影响的时期大于影响不显著时期，即在长期过程中，货币政策对股票价格具有显著性的影响。

2.3.4货币供应量和利率调整对股票价格影响的差异性分析

根据模型各变量之间的同期相关性分析可知，货币供应量与股票价格的相关系数为01867，利率与股票价格之间的相关系数为00348，远远小于货币供应量与股票价格的相关系数。这就说明，货币供应量发生变动对股票价格产生的影响要比利率调整对股票价格产生的影响更大更明显。

3实证小结

第一，在研究货币政策在不同的股票市场状态下对股票价格产生差异性影响的分析过程中，我们先依照马尔科夫区制将股票市场按照收益率的平均值进行划分，划分为熊市和牛市两个状态。通过分析两种状态下各个变量的均值得出以下结论：货币供应量调整政策在两种市场状态下对股票价格的影响力度相近，而利率调整政策在两种市场状态下对股票价格的影响力度有明显的差别，在熊市状态影响大，而在牛市状态影响小。第二，在研究货币政策对股票价格长期影响的滞后性问题时，主要是通过分析两种区制的区制转换概率进行说明。通过分析可以得出以下结论：我国股票市场无论是处于熊市状态还是处于牛市状态都表现很持久，也很稳固。这说明在长期影响过程中，货币政策等外部经济政策性因素的产生不会立即对股票价格产生影响，影响会在滞后一定时期后显现出来。第三，影响的显著性分析研究的是在长期过程中，货币政策对股票价格是否产生显著性的影响。通过本文第一部分的分析已经得出货币政策在熊市状态下对股票价格产生的影响比在牛市状态下产生的影响显著的结论，而在第三部分通过对区制特性的分析得出我國股票市场长期处于熊市状态下，牛市状态的持续时间相当短的结论。第四，通过分析各变量之间的同期相关性可以说明不同的政策变量对股票价格产生的影响不同。从同期相关结果来看，货币供应量变动比利率变动对股票价格的影响更大，符合我国一直采用货币供应量作为货币政策中介目标的现实。

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