毕业论文中美货币政策对股市影响的比较研究基于金融危机背景下的视角.doc

《毕业论文中美货币政策对股市影响的比较研究基于金融危机背景下的视角.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《毕业论文中美货币政策对股市影响的比较研究基于金融危机背景下的视角.doc（25页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、w中美货币政策对股市影响的比较研究基于金融危机背景下的视角A Comparation on the Impact of the Monetary Policy on the Stock Market in China and the USThe period of the financial crisis Lifuquan2011年4月10日摘 要2007年以来，由美国次贷危机引起的全球金融危机中，绝大多数国家经济受到影响。各国政府纷纷救市，其中货币政策的决策、实施，不可避免的与股票市场有着千丝万缕的联系。作为国家宏观调控的两大手段之一，货币政策对股票市场的影响，也渐渐成为国内外学者的研究焦点

2、。本文选取2007年1月至2011年2月股票市场及货币政策的相关数据，运用各类计量方法，对两国股票市场的波动性做出了比较分析，并对中美货币政策与股票市场间的关系进行了实证研究，探讨了两国间差异的原因。全文的结构安排如下：本文第一部分说明变量选择的理由及样本数据的来源。文章以市场利率SHIBOR及LIBOR作为两国货币政策的指标，选取沪深300指数及S&P500指数作为两国股市的代表。第二部分运用计量模型对沪深300指数日收益率的波动特征进行实证研究，通过建立ARCH族模型，分析我国股市07年以来日收益率的各项特征，并且证实了我国股市存在杠杆效应的结论。第三部分，引入SHIBOR数据作为货币政策

3、指标，运用协整检验、建立误差修正模型等方法，对沪深300指数与SHIBOR之间的关系进行实证分析。得到我国货币政策与股市之间存在协整关系，但是二者间波动影响不显著。第四部分，以同时期S&P500指数和LIBOR数据作为美国国家的对比样本，对比中国和美国在货币政策与股票市场关系之间的差异。得到美国股市与股票市场不存在协整关系。最后，通过第三、四部分的结果，分析中美两国货币政策与股票市场差异的原因，并对中国股市的发展提出展望。关键词：银行同业拆借利率；货币政策；股价指数；ARCH效应；协整AbstractIn the globe financial crisis arouse from the U

4、nited State subprime mortgage crisis in 2007, the economy of most countries affected. Governments of all countries formulated policies to rescue stock market, among which the decision and implementation of monetary policies inevitably had countless ties with stock market. As one of the most importan

5、t tools to control the macroeconomic, the relationship between the monetary policy and the stock market become the focus of scholars. The first part explaining the choice the variable and where is the data from. We choose the SHIBOR and LIBOR as the indicators of monetary policy, and choose the CSI

6、300 index and S&P 500 index as the represents of stock markets in two countries.The second part using the econometric model to study the daily return volatility characteristics of the CSI 300 Index. We establish the ARCH model, analyse the stock market on the characteristics of yield in recent 4 yea

7、rs, and confirmed the existence of Leverage Effects in Chinas stock market.The third part, we introduce the SHIBOR data as indicators of monetary policy, analyse the relationship between the CSI 300 Index and SHIBOR through the Co-integration test, Granger test and other methods. Then, we find the c

8、ointegration between the monetary policies and the stock market, but the effect is not very significant.The fourth part, we have a contrast of the Chinese and the US in the relationship between monetary policy and the stock market, which the US sample based on the same period data of S&P500 index an

9、d LIBOR. We didnt find the cointegration between the US stock market and the stock market.The fifth part, we analyse the differences between the stock market and the US monetary policy through the results of the third and fourth part. And then, make a proposal in the development of Chinas stock mark

10、et.Key words: Interbank offered rate; Monetary Policy; Stock Index; ARCH effect; cointegration目 录引言1（一）选题意义1（二）文献综述1（三）研究内容和结构安排3一、样本数据的选择4（一）变量的选取4（二）样本数据的选择5（三）符号约定5二、中国股市特征实证分析6（一）描述统计分析6（二）平稳性检验6（三）ARCH效应检验7三、我国货币政策对于股市波动性的影响9（一）协整9（二）误差修正模型10四、中美市场的对比分析11（一）描述统计分析11（二）货币政策对于股市波动性的影响12五、结论及展望12（

11、一）实证结论12（二）实证研究的局限性13（三）政策建议13主要参考文献15附录16引言（一）选题意义随着资本市场在各国社会经济生活中的日益重要、流通市值占GDP比重日益提高，货币政策通过股票市场的财富效应和资产负债表效应对实体经济产生的影响日益加深。这其中作为主要表现形式的股价波动对货币政策决策框架的完善已提出迫切要求。由于股价的变化与公司盈利增长与产出增长密不可分，故股票市场的股价波动又被称为国民经济运行的“晴雨表”。研究货币政策调控对股票市场的影响其重要性可见一斑。因此，在上述背景下关于货币政策调控对股票市场价格的影响研究近年来越来越受到学者的关注。与此同时，由美国次贷危机引起的全球金融

12、危机使得绝大多数国家经济受到影响。各国政府纷纷救市，其中货币政策的决策、实施，不可避免的与股票市场有着千丝万缕的联系。中美两国货币政策与股市之间的关系究竟如何，二者有何异同处？这同样是一个值得关注的问题。（二）文献综述1国外研究现状股票市场发展与货币政策的关系是国内外经济学界和各国政府以及金融机构关注的重要问题，国外学术界对这一问题进行了大量的研究。首先，介绍侧重研究货币政策变化对股票市场影响的研究成果。早期许多学者大都用回归分析的方法对货币政策如何影响股市进行了研究，其中包括Keran（1971） Keran M.W.Expectations,Money and the Stockmarke

13、t.Federal Reserve Bank of St.Louis Review,1971,（1）:16-31.，Homa&Jaffee（1971） Homa K.E.,Jaffee D.M.The Supply of Money and Common Stock Prices.Journal of Finance, 1971,（26）:1056-1066.和Hamburger&Kochin（1972） Hamburger M.J.,Kochin L.A.Money and Stock Prices:the Channels of Influence.Journal of Finance,1

14、972,（27）:231-249.，得出的结论都是货币供应量的变化领先标准普尔指数。随后，联邦基金利率作为货币政策的衡量指标也开始被研究，Thorbecke和Alami（1994）考察了样本数据后发现股票收益和联邦基金利率之间有显著的负相关 Thorbeeke W.,Alami T.The Effect of Changes in the Federal Funds Rate Target on Stock Prices in the 1970s.Journal of Economics and Business,1994,（46）:13-19.。20世纪90年代后期，向量自回归（VAR模型）

15、被用于研究股票市场与货币政策相互关系。Lastrapes（1998）运用了VAR方法研究了1960年1月到1993年12月欧洲七国集团各成员国以及荷兰的货币政策冲击对利率以及股票价格的影响。他发现，除了法国和英国外，所有国家的货币供应对真实证券价格的影响都显著为正 LastrapesW.D.International Evidence on Equity Prices,Interest rates and Money.Journal of International Money and Finance,1998,（17）:377-406.。再次，介绍侧重研究股票市场发展对货币政策影响的主要成果

16、。针对股票价格变动对货币政策工具的影响，Rigobon and Sack（2003）的实证分析表明，标准普尔500指数上涨5时，将促使美联储调高利率25个基点 Roberto Rigobon,Brian Sack.Measuring the Reaction of Monetary Policy to the Stock Market. The Quarterly Journal of Economics,2003（5）: 639-668.。但是Cassola and Morana（2004）对欧元区货币政策和股票市场关系进行研究时发现，股票价格与通货膨胀无关，股票价格对货币政策的影响是独立的

17、 Cassola Nuno,Morana Claudio.Monetary Policy and The Stock Market in the Euro Area.Journal of Policy Modeling Volume:26,Issue:3,2004（4）: 387-399.。2国内研究现状综上所述，国外己有很多学者对货币政策和股市价格的关系做了研究，研究大多以发达国家的市场为研究对象，而发达国家的股票市场发展也是十分先进的。与之相比，我国股票市场是转轨过程中的新兴市场，一方面成立时间不长，另外一方面，我国股市有很多中国特色。因此，国外的研究结果对我国股市只能起参考、借鉴意义，很

18、有必要对我国股票市场与货币政策的互动关系这一课题进行深入研究。李红艳、江涛(2000)选取样本区间为1993年1月到1999年8月对股票与货币供应量之间关系进行研究，研究结果表明，中国股票市场价格与货币供应量之间存在长期均衡的协整关系，股市价格主要处于影响地位，货币供应量处于被影响地位，且股票价格对不同层次的货币供应量影响不同，对非现金层次影响比现金层次大 李红艳，江涛中国股市价格与货币供应量关系的实证分析预测2000（3）：37-40。许海燕、宋光辉（2004）选取了M2和股票市值占DNP的比重两个指标对我国1990年2001年的数据进行了因果关系分析，结果表明M2变动3期后能对股市产生一定

19、的影响，并且后探讨了两者相互影响的影响机制 许海燕，宋光辉股市与货币供应量的互动关系分析统计与信息论坛，2004（3）：69-71。张琦、徐璋勇（2007）利用协整方法对19922004年我国股票市场发展对货币供应量影响进行研究，发现股票市场发展对M1、M2有明显的吸收效应 张琦，徐璋勇中国股票市场发展对货币政策冲击效应的实证检验中国社会科学院研究生院学报，2007（1）：23-29。也有学者选取货币供应量和利率两个指标研究与股票市场关系。孙华好、马跃（2003）应用动态滚动式的VAR方法，对1993年10月到2002年6月的数据进行了分析，他们却发现所有的货币供应量对股市都没有影响，但央行利

20、率变量对股价产生了显著的影响 孙华妤，马跃中国货币政策与股票市场的关系经济研究，2003（7）：44-53。吴振信，许宁（2006）建立了GARCH-M模型，以研究利率、货币供应量与股价波动之间关系。结果表明，利率波动与股价关系和持续性影响都较弱，而货币供应量的波动对股价则表现出很强联系和持续性 吴振信，许宁货币政策对股指影响的GARCH-M效应研究经济问题，2006（8）：67-68。陈益民（2000）在研究股票市场的货币政策效应中认为股票市场已经逐步成为我国货币政策的传导渠道 陈益民论股票市场的货币政策效应证券市场导报，2000（1）：48-52。中国人民银行课题组认为，股票市场在我国货币

21、政策传导中发挥的作用还较小，但是特点却很明显，中央银行的货币政策操作应关注股票价格的波动，但不能把它作为货币政策决策的决定因素。杨新松，龙革生（2006）对货币政策是否影响股票市场问题的回答进行研究，得出货币供应量与股市流通市值存在双向因果关系，名义利率Nr、实际利率Rr是股市流通市值的Granger原因，中央银行可以通过货币供应量和利率两种方式影响股票市场，其中利率更有效 杨新松，龙革生货币政策是否影响股票市场：基于中国股市的实证分析中央财经大学学报，2006（3）：39-44。徐子峰（2008）对20052007年的数据进行分析，指出在我国货币供给量指标作用减弱的情况下，要想增强央行对资本

22、市场的调控能力，适时采取利率作为货币政策的中介目标是切实可行的 徐子峰我国货币政策对股票市场影响的实证研究厦门大学硕士学位论文2008。赖光仕（2009）的实证研究表明，上证指数的波动与银行间同业拆借利率和货币供给量之间是存在相关关系的，并且货币供给量与股票市场的相关程度明显大于利率与股票市场的相关程度 赖光仕我国货币政策与股市波动的相关性研究厦门大学硕士学位论文2009。3国内外文献评述国内外学者对于货币政策与股票市场相关关系的研究已经取得了很多的研究成果，但是，仍有一些有待改善的方面。如时间序列的非平稳性可能会产生伪回归；并没有在特定时期选取样本数据作为研究对象，削弱了问题的针对性；有些仅

23、仅考虑货币供应量作为影响股票市场的变量，而有学者研究表明，利率方式影响股票市场更加有效。本文针对这一问题，选取SHIBOR与LIBOR两个由市场决定的银行间同业拆借利率为变量，以期通过协整检验、误差修正模型来研究我国货币政策对股票市场影响。（三）研究内容和结构安排本文主要研究分析中美各国货币政策与股票市场间关系及两国间差异的原因。具体来说，本文的结构安排如下：本文第一部分说明变量选择的理由及样本数据的来源。文章以市场利率SHIBOR及LIBOR作为两国货币政策的指标，选取沪深300指数及S&P500指数作为两国股市的代表。第二部分运用计量模型对沪深300指数日收益率的波动特征进行实证研究，通过

24、建立ARCH族模型，分析我国股市2007年以来日收益率的各项特征，并且证实了我国股市存在杠杆效应的结论。第三部分，引入SHIBOR数据作为货币政策指标，运用协整检验、建立误差修正模型等方法，对沪深300指数与SHIBOR之间的关系进行实证分析。得到我国货币政策与股市之间存在协整关系，但是二者间波动影响不显著。第四部分，以同时期S&P500指数和LIBOR数据作为美国国家的对比样本，对比中国和美国在货币政策与股票市场关系之间的差异。得到美国货币政策与股票市场不存在协整关系。最后，通过第三、四部分的结果，分析中美两国货币政策对股票市场影响差异的原因，并对中国股市的发展提出展望。一、 样本数据的选择

25、（一）变量的选取所谓货币政策，就是指中央银行通过调整一系列货币政策工具，如货币发行量、利率等措施，影响经济体中信贷的供求程度，间接影响到总需求，以达到总需求与总供给的均衡。其最终目标是为了保持物价稳定、就业充分、经济增长和国内外收支平衡。一般认为，货币政策的传导机制主要包括利率机制、非货币金融资产价格机制、汇率机制、信贷配给机制等，而利率机制这是货币政策传导机制中最重要、也是出现最早的。利率并不是单一地通过商业银行和货币市场的途径进行传导，它还会通过股票市场对实体经济产生的影响。作为股票市场的一个敏感指标，利率对股票市场的影响主要是通过以下几个途径：首先，利率变化会使不同投资工具的收益结构发生

26、相应的变化。当中央银行降低利率时，持有债券所得到的收益相对于持有股票所得到的收益就会降低，债券持有者就会卖掉债券转而投资股票市场，从而推动股票价格的上涨，而股票价格的上涨必然会为企业的股票筹资活动提供更加广阔的市场空间。随着企业股票发行和筹资量的增加，企业的投资会相应增加，进而会带动社会投资、消费和收入的增加。如果相反，中央银行提高利率，理论上则会导致股票价格下降，从而降低企业在股票市场的筹资能力和在实际投资的积极性，最终使社会投资、消费和收入减少 朱怀镇中国股票市场与货币政策的良性互动机制研究江西财经大学硕士学位论文2004：12-13。其次，利率变化会对公司的利润产生影响。当利率提高时，企

27、业贷款的成本也相应提高，企业利润下降，进一步影响到企业的生产经营，经营状况出现问题股票价格就会下降。相反，利率下降时，企业贷款的成本也会下降，企业利润提高，企业经营改善，企业股票价格上升。最后，对于投资者而言，利率的提高会给银行信贷进行股票抵押买卖或者实行保证金买卖的短期股票交易带来较大影响，增加了交易成本，引起股票需求下降，从而导致股票价格下降。相反，利率下降会降低利用银行信贷进行短期股票交易的投资者的交易成本，引起信贷增多股票需求上升，从而导致股票价格上升。所以，本文选取了利率作为货币政策的代表。一般文献中，利率的选择有1年期人民币存款利率和银行间同业拆借利率指标。作为官方利率，1年期人民

28、币存款利率由中国人民银行决定，并且根据现实经济发展状况不断调整。由市场资金供求情况决定的银行间同业拆借利率属于市场利率，它不仅更加贴切地反映了银行间借贷资金的成本，而且如实地反映了社会资金的供求状况。然而，人民币的存款利率目前还不完全是市场自身形成的利率，它难以及时准确地反映资金市场的供求。因此，本文在研究股票市场对货币政策利率传导渠道的影响时，选取了由市场供求决定的银行间同业拆借利率。在股票市场数据的变量上，本文选取了具有代表性的沪深300指数。沪深300指数是沪深证券交易所联合发布的反映A股市场整体走势的指数，能良好的代表中国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况。美国市场上，相应的选取S&

29、P500指数为代表。（二）样本数据的选择自金融危机来，各国政府频繁调整货币政策已达到救市、复苏经济体的目的，而股市在此期间也经历了剧烈的震荡。故而本文选取了2007年1月1日至2011年2月28日的每日数据，以便对二者关系有更整体性的认识。利率方面，以各国常用利率数据为主，以SHIBOR利率（7天）数据为代表，美元3个月LIBOR作为参照。利率数据来源于官方网站以及彭博社网站，部分数据由笔者手动整理。股票市场选取沪深300与S&P500指数，数据来源于yahoo财经。由于需要做股价和利率之间的相关关系分析，所以数据整理时剔除非交易日的利率数据，以保证二者样本量相同（国内共1001组数据，美国共

30、1018组数据）。本文的股指、利率均选用日数据，其中股指日收益率的计算采用连续复利的自然对数方法计算，即，其中为股价在时刻t的收盘价。（三）符号约定HS ：对数处理过后的每日沪深300指数收盘价SP ：对数处理过后的每日S&P500指数收盘价RT ：沪深300指数日收益率RT_ SP ：S&P500指数日收益率SHIBOR ：7天SHIBOR数据LIBOR ：3个月的美元LIBOR数据LIBOR ：3个月的美元LIBOR数据的一阶差分本文数据处理分析所用软件均为E-views 6.0。二、 中国股市特征实证分析（一）描述统计分析 首先，对沪深300的日收益率进行描述性统计量的分析，得到样本期内

31、收益率的相关数据如图1所示：图 1 2007年1月2011年2月年沪深300指数日收益率描述性统计量从图中我们可以发现，样本期内沪深300指数日收益率均值为0.0449%，标准差为2.3466%，偏度-0.534069。峰度4.993589，高于正态分布的峰度值3，说明收益率有尖峰和厚尾的特征。JB正态性检验也证实了这一点，统计量为213.3513，说明收益率显著异于正态分布。（二）平稳性检验对收益率序列的平稳性进行研究，对该序列选择带截距项而无趋势项的模型进行ADF单位根检验，得到结果如表1所示：表 1 RT序列单位根检验结果在0.01的显著水平下，上证指数日收益率序列是平稳的。这个结果与国

32、外学者对发达成熟市场的波动性的研究一致：Pagan（1996）和Bollerslev（1994）指出：金融资产的价格一般是非平稳的，经常有一个单位根，而收益率序列通常是平稳的。进而，我们得到收益率序列与收益率平方序列的自相关-偏自相关图（见图2）：通过样本序列的自相关-偏自相关图可以看出，滞后15阶的自相关函数和偏自相关函数在95%的置信水平下接受自相关函数全部为0的原假设，而收益率平方则拒绝原假设，说明日收益率本身的自相关性很弱，但是日收益率平方却表现出很强的自相关性。这种高度自相关性正好反映了收益率大（小）的波动跟随着大（小）的波动的集聚效应，显示出收益率波动的集聚性特性。 （a） （b）

33、图 2 收益率序列（a）与收益率平方序列（b）的自相关-偏自相关图（三）ARCH效应检验1ARCH类模型概述（1）ARCH（q）模型 ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型的最基本特征在于它对一个基本线性回归模型误差项的假定上，假设观测数据的条件方差呈现自相关。此模型能较贴切地刻画金融市场的变化情况，尤其能很好的反映股票收益率的波动的集聚性，即“大幅波动往往集中在某些时段上，而小幅波动集中在另外一些时段上”。 （1）其中是期的被解释变量，它由解释变量来解释；是期的扰动项，它为独立同分布的白噪声过程，表示偶发因素的作用；是时间的

34、信息集合；为条件方差；，保证条件方差严格为正。（2）GARCH（p, q）模型 （2） 其中，。该模型平稳的条件是。GARCH模型能够更好地刻画出收益率序列残差项的异方差性。如果假设所有的项都等于0，该模型则简化为ARCH（q）模型。虽然目前还没有统一的标准和完善的理论对GARCH模型滞后阶数（p，q）来进行选取，但大量实证研究表明滞后阶数p和q都取1足以描述金融市场的波动性。（3）EGARCH（p, q）模型Nelson（1990）在GARCH-M模型的基础上，在条件方差采用了自然对数形式，提出EGARCH模型，即指数GARCH（exponential GARCH）模型。模型的条件方差表达式

35、为 （3）模型中条件方差采用了自然对数形式，意味着杠杆效应是指数型的。若 0说明信息作用非对称， 0说明在波动大小相同的情况下，条件方差在负波动下的增幅大于正波动下的增幅，体现了不对称性。条件方差的对数变换能确保了条件方差取正值，克服了GARCH模型的局限，可以更好地判断波动源的持续性。同时，EGARCH模型不受平稳性条件的限制。2ARCH效应检验由上述分析可知，日收益率序列有很弱的自相关性，因此可以把日收益率设为：，其中为常数项，为误差项。我们对残差进行ARCH效应检验，取7阶滞后。得到表2：表 2 日收益率残差的ARCH-LM检验从表中可以看出相伴概率为0.0008，小于显著性水平=0.1

36、，所以拒绝原假设，认为残差序列存在高阶ARCH效应，因此可以对残差进行进一步建模分析。3GARCH模型建模及分析之前对GARCH模型的概述已经说明，一般GARCH（1,1）足以模拟金融市场的波动性，所以我们建立了GARCH（1,1）模型，最终模型的表达式可以写成： （4），因此GARCH（1,1）模型是平稳的，即过去对未来的影响逐渐衰减，但是波动的持续性很高。4EGARCH模型建立及分析为了分析股票市场的波动性，我们进而建立EGARCH（1,1）模型，表达形式如下： （5）从参数估计结果来看，条件方差方程的各参数估计结果都是高度显著的，说明沪深200指数日收益率显示出高度的非对称性，且模型中的

37、，为负值，说明市场上预期看空或利空消息的出台等对大盘股指波动的负面冲击要比预期看多或利好消息出台等正面冲击对大盘的影响更为剧烈，也就是说股市的下跌反应要比股市的上涨反应更为迅速。这种非对称效应也证实了我国股市存在的“杠杆效应”。5小结 运用以上分析，基本可以得到以下结论： 第一，沪深300指数具有尖峰厚尾的特征，且其收益率序列是平稳的。 第二，沪深300指数本身不存在相关性，而收益率的平方存在高度自相关，且存在明显的GARCH效应；第三，沪深300指数日收益率存在明显的杠杆效应，反映了我国股票市场上坏消息引起的波动要大于好消息引起的波动。三、 我国货币政策对于股市波动性的影响（一）协整为了考察

38、SHIBOR利率与指数之间的关系，我们引入协整的概念：在一个动态随机系统，均衡状态值系统不存在固定的发展趋势，当系统偏离均衡状态时，就会有一种“力”把系统“拉”回来。经济学强调的长期均衡要求组成系统的变量应沿着（或逼近）稳定路径做同向运动。协整理论就是在两个或多个非平稳序列间找寻均衡关系。常用的协整检验有两种：Engle-Granger两步协整检验法和Johansen协整检验法。这两种方法的主要差别在于Engle-Granger两步协整检验法采用的是一元方程技术，而Johansen协整检验法采用的是多元方程技术。由于货币政策与股票市场之间可能存在传导的机制，所以本文利用EG两步法检验SHIBO

39、R与沪深300指数之间是否存在协整关系。第一步：对两变量进行单位根检验，结果如表3所示：表 3 各序列的ADF检验检验结果来看，HS与SHIBOR两个序列在显著性水平=0.05下都显著接受原序列存在一个单位根的原假设，说明两个数列都不平稳。而其一阶差分序列在=0.05下都显著拒绝存在单位根的原假设，说明差分序列显著平稳，也就是指数日收盘价与SHIBOR利率两序列均为一阶单整序列，HSI(1),SHIBORI(1)，所以可以做协整检验。第二步：用变量HS对SHIBOR进行普通最小二乘回归，得到回归模型如下： （6）而后，对残差进行ADF检验。由于协整回归已含有截距项，因此残差检验模型中不再用截距

40、项。检验结果见表4，结果表明残差不存在单位根，即残差平稳。又因为HS和SHIBOR都是一阶单整序列，所以两者具有协整关系。表 4 残差序列的ADF检验上述分析说明，尽管沪深300指数SHIBOR利率都是非平稳序列，但是由于它们之间具有协整关系，因此可以建立动态回归模型来拟合他们之间长期互动关系。（二）误差修正模型误差修正模型（Error Correction Model）简称ECM，其主要形式是由Davidson、Hendry、Srba和You提出的，也成为DHSY模型，常常作为协整回归模型的补充模型出现。它克服了伪回归问题，对短期内经济变量间失衡部分做出纠正，有效地描述了经济变量序列之间的长

41、期（静态）表现和短期（动态）特征。一阶误差修正模型（first-order error correction model）的表达式通常为： （7） 式中，表示误差修正项， 成为误差修正系数，表示误差修正项对当期波动的修正力度。接下来，我们进一步简历误差修正模型来研究沪深300指数的短期波动特征。利用差分序列HS关于SHIBOR和前期误差序列进行OLS回归，构建如下ECM模型： （8） 从回归系数的绝对值大小可以看出，每增加1%的SHIBOR利率，沪深300指数会减少0.000287点，SHIBOR的当期波动对沪深300的当期波动影响不很显著，上期误差对当期股指波动的影响也不大。四、 中美市场的

42、对比分析（一）描述统计分析图 3 2007年1月2011年2月S&P指数日收益率描述性统计量从图中我们可以发现，样本期内S&P指数日收益率为均值为-0.0105%，低于沪深300指数的0.0449%，标准差为1.7197%，低于沪深300的2.3466%，这可以从侧面看出，在统计数据的期间内，美国受到金融危机影响比较大，经济萧条。峰度10.00478，相较于中国股市更加有“尖峰厚尾”的特征。（二）货币政策对于股市波动性的影响对于LIBOR与S&P之间的关系，我们依然采用EG两步法进行协整检验。表5为检验的结果：四行分别为LIBOR、LIBOR以及以SP、SP序列的ADF检验：从检验结果来看，S

43、P与LIBOR两个序列在显著性水平=0.05下都显著接受原序列存在一个单位根的原假设，而其一阶差分序列显著拒绝存在单位根的原假设。指数日收盘价与LIBOR利率两序列均为一阶单整序列，所以可以做协整检验。表 5 单位根检验结果列表第二步：用变量SP对LIBOR进行普通最小二乘回归，而后对残差进行ADF检验，检验模型中不再用截距项。检验结果见表6。表 6 单位根检验结果列表结果显示，伴随概率为0.18，接受残差存在单位根的原假设。残差序列不平稳，所以二者之间不具有协整关系。五、 结论及展望（一）实证结论根据之前得到的结果，我们可以得出以下几点结论：1. 两国股票指数都具有尖峰厚尾的特征，并且收益率

44、序列是平稳的。然而通过对比可以发现，即使中国股市有涨跌幅限制，美国没有涨跌幅限制，中国股市的波动性还是大于美国。这说明了在中国这一新兴市场，许多投资者有资金却无经验，“羊群效应”比较普遍，使得市场暴涨暴跌现象时有发生，造成市场风险增大，此现象恰说明了新兴的股票市场较于成熟市场的风险更大这一普遍认可的结论。2. 从收益率角度来看，美国股市收益率（-0.0105%）要低于中国股市。我们可以从数据所取的时段来解释这个结果：2007年至今，美国经历了较为严重的金融危机，整体经济形势走弱低迷，企业盈利减少，失业率大大提高，市场流动性不足以至于股票市场的大量抛售出现。在股市动荡的状况下，收益率降低、甚至为

45、负是可以理解的。同一时期内，中国受金融危机的影响较小，虽然股市依旧经历了2007年的大牛市和2008年的大熊市，但是日平均收益率还是正值，可以侧面反映出中国资本市场发展良好。3. 沪深300指数与SHIBOR有协整关系。通过建立误差修正模型可以看出SHIBOR的当期波动和上期误差一样，与沪深300指数的当期波动呈负相关关系。利率上升，股价下跌，符合一般货币政策传导的规律。但是我国货币市场和资本市场相互分割，股票市场一体化程度不高，股价易被操纵，投机性过强，且有“资金市”、“政策市”等现象存在，利率市场化程度不高。所以造成了股市有对与SHIBOR的反馈机制，而反馈作用不是很明显的状况。即从模型的

46、系数来看，SHIBOR波动对沪深300指数的影响不显著。4. 实证结果说明S&P500指数与美元LIBOR没有协整关系。这和最初预期的结论不相同。因为从理论上说，美国作为一个较为成熟的市场，其货币政策传导的机制应该比中国更为完善，利率对于股指的影响应该更加敏感。笔者寻找原因，发现经过持续走低，自从2009年5月份开始，3个月的美元LIBOR就已经低于1%，而自2009年7月27日开始，3个月美元LIBOR更是低于0.5%。利率处于极低水平。这不禁引起了我们的思考凯恩斯陷阱。当利率极低时，人们认为有价证券的价值不会再有上涨空间，不管有多少货币都会留在手中，自然不会进行股票的买卖。美国在金融危机之后，尤其是2009年下半年之后股票指数和LIBOR无关的大部分原因就在于此。5. 纵观全局，我们对于中美两国利率对于股指的影响有了一个全局化的了解。就股票市场成熟度而言，中国这一新兴市场有很大的发展空间。其个人投资者对市场的清晰认知以及资金的理性运作将是未来一段时间内投资者教育的重点。而在事实上，中国利率市场化进程尚在进行阶段，远不如美国，所以所建立的误差修正模型不尽如人意。美国方面，由于受到金融危机的影响，