趨勢狀態(tài)的重要性-宏觀經(jīng)濟變量與股市關系系列報告之方法

37/38男人看完這些文章還沒過隱嗎？請速度看下面的↓↓男人推薦精彩文章↓↓

注：下載原文后點及連接進入，不下載無法觀看秘少婦*女主播*玩車震，一晚17次*姿勢誘人，原來是因為。。。。

【視頻】新婚妻子對忄生·生·活不滿足,老公被迫離婚!點此進入（太刺激了！）

少婦自述：老公出差，鄰居偷進我房間，要了我7次（視頻）點此進入……（好給力）

秘ge哥秘?。∷?，爽..死..寶貝..呀！我還要...啊..內(nèi)附視頻...

↓↓女人推薦精彩文章↓↓注：下載原文后點及連接進入，不下載無法觀看

30天提升1個罩杯，不做男人一手掌握的女人！嫩模內(nèi)供全國貨到付款（推薦閱讀）

誰說豐胸是長久之計？我的罩杯一日暴漲，想多大就多大，老公永遠在騷動！

波波小姐”讓你的胸不再尷尬，想要多大就有多大?。ㄅ吮乜矗?00萬人見證減肥牛貨！少吃多運動都是騙人的，她們回家都在偷偷喝這個！[Table_MainInfo]趨勢狀態(tài)的重要性金融工程研究報告——宏觀經(jīng)濟變量與股市關系系列研究之方法篇2011-01-14[Table_KeyInfo][Table_Title]趨勢狀態(tài)的重要性報告要點宏觀經(jīng)濟變量與股市關系研究意義金融經(jīng)濟學原理告訴我們，投資就是在風險和收益之間進行決策。而APT理論不僅解釋了個體資產(chǎn)的收益率，也解釋了整體市場的收益率，也就是說依據(jù)APT理論的假設，整體市場的收益率是由全部的系統(tǒng)風險因子線性決定的。對于整體股市而言，宏觀經(jīng)濟就是它的基本面，因此，宏觀經(jīng)濟變量是系統(tǒng)風險因子最好的備選。協(xié)整關系宏觀經(jīng)濟變量與股市的關系比較復雜，在復雜的宏觀經(jīng)濟變量與股市的關系中，有一類關系被廣泛地進行了研究，這種關系被稱為協(xié)整關系。它是一種趨勢相關聯(lián)的關系，即兩個序列擁有相同的隨機趨勢。描述協(xié)整關系的計量模型通常比較復雜，我們采用了一種簡化計量方法，即先識別宏觀經(jīng)濟變量的趨勢，分為上升有下降兩種，分別以1和0代表，形成狀態(tài)變量，再看這種狀態(tài)變量能否解釋股市的收益率。簡而言之，這種簡化方法就是檢驗宏觀變量與股市之間是否有趨勢對應關系。趨勢識別對于宏觀經(jīng)濟變量的趨勢識別，我們采用事后的識別方法。對于一個時間序列，根據(jù)每一個點及前后j個階段的數(shù)據(jù)進行判斷，標記出高點和低點，低點與下一個高點之間標記為上升趨勢，用1表示；高點與下一個低點之間標記為下降趨勢，用0表示，這樣就生成了一個宏觀經(jīng)濟變量所對應的趨勢狀態(tài)變量。檢驗方法以M1與M2的增速差為例，用前面所述趨勢識別的方法生成對應的1至9個月的趨勢狀態(tài)變量，分別對三種股票收益率進行回歸，根據(jù)回歸系數(shù)的t-test可知，M1與M2的增速差的趨勢與股市之間是一個十分顯著的正向關系，而用M1與M2的增速差與股票收益并沒有直接的正向關系。[Table_BaseInfo]系列報告內(nèi)容簡介資料來源：長江證券研究部M1與M2增速差與股市關系圖資料來源：wind，長江證券研究部M1與M2增速差的狀態(tài)變量對股指收益回歸結果上證綜指流通A股等權A股j7774.86065.45345.1639t-test3.84623.87763.39770.07750.07870.0616資料來源：wind,長江證券研究部分析師：范辛亭(8621)6875859執(zhí)業(yè)證書編號：S76聯(lián)系人：范辛亭(8621)6875859正文目錄一、 宏觀經(jīng)濟變量與股市關系研究意義 4二、 宏觀經(jīng)濟與股市關系的復雜性 5三、 協(xié)整關系 6四、 一種簡化的檢驗方法 7五、 趨勢的識別 81. 高低點標記 92. 趨勢生成 103. 不同維度的趨勢 11六、 檢驗方法………………………121. 股票收益率計算方法 122. 檢驗方法 13七、 總結……………15八、 參考文獻………………………15圖表目錄TOC\h\z\c"圖表"圖1：系列報告內(nèi)容簡介 8圖1：M1與M2增速差(%) 9圖2：趨勢的定義：高低點標記 9圖3：趨勢的定義：調(diào)整高低點 10圖4：趨勢的定義：趨勢生成 10圖5：j取1個月，M1與M2增速差的趨勢圖 11圖6：j取4個月，M1與M2增速差的趨勢圖 11圖7：j取9個月，M1與M2增速差的趨勢圖 11圖8：M1與M2的增速差與三種股指收益的關系 13圖9：M1與M2增速差、M1與M2增速差狀態(tài)變量與上證綜指關系圖 15TOC\h\z\c"表格"表1：j取不同時間長度，識別出的趨勢情況 12表2：M1與M2增速差對股指收益回歸結果 13表3：M1與M2增速差的差對股指收益回歸結果 14表4：j取值不同時，M1與M2增速差對應的狀態(tài)變量對上證綜指回歸結果 14表5：M1與M2增速差對應的狀態(tài)變量對股指收益回歸結果 14宏觀經(jīng)濟變量與股市關系研究意義金融經(jīng)濟學原理告訴我們，在長期均衡條件下，資產(chǎn)的收益率與所冒的風險是相匹配的，如果要追求高收益率就必須冒高風險，如果想穩(wěn)妥就必須忍受低收益率。除非有內(nèi)幕信息，否則的話一個資產(chǎn)組合的收益率比另一個組合的收益率高，一定是因為它冒了更多的風險。那么，一個很自然的問題就是：如何度量風險？目前有兩套嚴格的理論來刻畫風險與收益的均衡關系，一套是WilliamSharpe、JohnLintner和JanMossin的資本資產(chǎn)定價理論(CAPM)，另一套是StephenRoss的套利定價理論(APT)。APT是CAPM更一般化的推廣，適用于更廣泛的情形。在CAPM中，資產(chǎn)的收益率被描述為下述過程：（1）其中是第i種資產(chǎn)在t時刻的收益率，是t時刻的無風險收益率，是資產(chǎn)i的貝塔值，反映的是資產(chǎn)i與整體市場的相關性，是t時刻的整體市場的收益率，是殘差項。CAPM告訴我們資產(chǎn)個體的風險可以用貝塔值度量，市場收益率是解釋資產(chǎn)個體收益率的一個因子。另外，F(xiàn)ama-French三因素模型告訴我們，股票的收益率不僅與市場收益率有關，還與公司規(guī)模和市凈率有關。在這兩個定價模型中，市場收益率都被看作一個風險源，但是這兩個模型都沒有解釋整體市場收益率的形成機制。APT理論的資產(chǎn)收益率就描述為如下過程：（2）其中是第j個系統(tǒng)風險因子在t時刻的收益率，是資產(chǎn)i在第j個系統(tǒng)風險因子上的暴露。APT把CAPM的單因子模型擴展到多因子模型。同樣，在模型推導過程中Ross沒有指出哪些變量可以作為系統(tǒng)風險因子，但對于整體股市而言，宏觀經(jīng)濟就是它的基本面，因此，宏觀經(jīng)濟變量是系統(tǒng)風險因子最好的備選。這與許多投資者的直觀也相符，例如利率、通脹和各種經(jīng)濟行為都在影響整個股市。APT理論不僅解釋了個體資產(chǎn)的收益率，也解釋了整體市場的收益率，也就是說依據(jù)APT理論的假設，整體市場的收益率是由全部的系統(tǒng)風險因子線性決定的。但在眾多的宏觀經(jīng)濟變量中，究竟哪些變量可以作為系統(tǒng)性風險的因子呢？金融理論里最常用的股息貼現(xiàn)模型(DDM)為我們提供了一些線索，按照這一模型，資產(chǎn)的價格等于未來期望股息的折現(xiàn)和，即為：（3）其中是t+j時刻的股息，是時刻t到t+j的年化風險收益率，為t時刻的預期。按照這一規(guī)模，所有可能影響股票未來現(xiàn)金流和風險收益水平的宏觀經(jīng)濟因素都可以作為系統(tǒng)性風險的因子。但這些因子是否在現(xiàn)實中能起到定價作用，還需要用實證來檢驗和篩選。從宏觀經(jīng)濟變量的角度去認識股票市場的整體收益率，至少有三點重要的現(xiàn)實意義：第一，可以改善投資組合的業(yè)績。從大類資產(chǎn)上看，我們一般會在股票和債券上進行配置；如果我們了解股市收益率與宏觀經(jīng)濟的關系，我們可以在有利于股市走牛的宏觀經(jīng)濟階段重配股票，而在有利于股市走熊的宏觀經(jīng)濟階段輕配股票。這樣一方面會提高組合的收益率，另一方面也有助于降低組合的風險。有些投資者甚至直接選擇市場指數(shù)作為投資標的，這種情況下對股市收益率的理解顯得尤其重要；即使對于一些主動型的配置策略，其資產(chǎn)與股市整體也存在很大的相關性，這種情況下也需要理解整體市場收益率的動因。第二，從宏觀經(jīng)濟變量出發(fā)我們可以對股市進行定價，這一定價是長期均衡定價。如果股票市場在沒有宏觀經(jīng)濟配合的情況下進行了大幅度的上漲或下跌，這些偏離就十分可疑。投資者根據(jù)理性的定價對這些炒作或者不參與，或者設計合適的策略進行套利，這都有利于指導股市在一個理性價格范圍內(nèi)進行動作，避免非理性的行為對市場進行干擾，積聚許多系統(tǒng)性的風險。第三，未來我們國民的相當一部分財富會投資于股市中。分析宏觀經(jīng)濟對股市的影響也使我們在宏觀經(jīng)濟調(diào)控時避免采取一些過激的手段，從而導致這部分財富的大幅膨脹和大幅縮水，這一方面會影響我國國民的福利水平，另一方面會進一步引發(fā)經(jīng)濟中更多的不確定因素，從而違反調(diào)控的初衷。宏觀經(jīng)濟與股市關系的復雜性巴布森在100多年前就提出了股市是經(jīng)濟的晴雨表理論，至今幾乎沒有人從根本上去否認它。通過對美國股市近百年統(tǒng)計研究，人們發(fā)現(xiàn)，道瓊斯指數(shù)的重大轉(zhuǎn)折總是要提前經(jīng)濟轉(zhuǎn)折3至6個月，至少也是同步。雖然如此，無論在發(fā)達國家經(jīng)濟，亦或是新興市場，經(jīng)濟與股市的背道而馳在歷史長河中比比皆是。譬如，2000年至2002年，美國的經(jīng)濟非常清楚地走在復蘇的道路上，與此同時，反映大多數(shù)行業(yè)的道指下跌了30%，而以科技股為主的納指則狂跌70%。1997至2007年是我國經(jīng)濟發(fā)展最好的十年，而這段時間卻是中國股市的十年熊市；2009年上半年我國經(jīng)濟尚未從國際金融危機的影響中復蘇，股市卻迎來了長達九個月的牛市。從理論上講，加息會對股價產(chǎn)生負面影響，但大多數(shù)實際情況是加息后股市經(jīng)過短暫回調(diào)后又繼續(xù)上揚。直觀上理解，物價水平的上升會引成企業(yè)成本的增加，削弱企業(yè)的利潤空間，進而對實體經(jīng)濟造成傷害，但現(xiàn)實觀察到的結果是我國的消費物價指數(shù)(cpi)經(jīng)常與股指一同創(chuàng)新高。諸如此類的現(xiàn)象不勝枚舉，股市與經(jīng)濟的復雜關系可見一斑。迄今為止，經(jīng)濟學家們對股市與宏觀經(jīng)濟發(fā)展之間的關系在理論和實證上還存在著一定的分歧，并且研究結果表明宏觀經(jīng)濟變量對股市收益率的影響模式比較復雜。McQueenandRoley（1993）發(fā)現(xiàn)同一個經(jīng)濟變量對股市的影響在經(jīng)濟周期的不同階段影響效果甚至方向都不一樣，Boyd,Jagannathan,andHu（2001）發(fā)現(xiàn)宏觀信息對股市的影響是時變的，用常系數(shù)模型很難估計；國內(nèi)學者陳朝旭（2006）發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟對股市的影響是非對稱的，即解釋變量上升時對股市的作用與下降時對股市的作用在程度上是不一樣的。還有，同一個宏觀經(jīng)濟變量在不同的國家與股市的關系也不同，在有的國家是正相關關系，在有的國家是負相關關系。通過對研究方法和所面臨問題的復雜性的總結，我們意識到宏觀經(jīng)濟變量與股市的關系是非常復雜的。宏觀經(jīng)濟變量與股市關系的復雜性主要表現(xiàn)在以下幾個方面：一是它與股市相關的形式復雜，不能簡單地用線性模型加以描述；第二，它對股市的影響還與其他宏觀經(jīng)濟變量有關，需要引入控制變量，并且控制變量在計量模型中的表述形式也比較復雜；第三，它對股市的影響可能是非對稱的或是時變的，需要分析它的具體變化形式，引入可計量的結構來加以描述；第四，它與股市的關系并不一定是因果關系，很有可能是股市與宏觀經(jīng)濟變量都是某些外生經(jīng)濟變量的內(nèi)生變量，它們只有一定的相關性。協(xié)整關系在復雜的宏觀經(jīng)濟變量與股市的關系中，有一類關系被廣泛地進行了研究，這種關系被稱為協(xié)整關系。協(xié)整的核心意思是兩個時間序列共有一種隨機趨勢，而對于趨勢而言，大體上可分為上升趨勢和下降趨勢。對于正相關的協(xié)整關系而言，兩個時間序列的上升趨勢與上升趨勢同步，下降趨勢與下降趨勢同步；對于負相關的協(xié)整關系而言，一個序列的上升趨勢與另一個序列的下降趨勢同步，而下降趨勢與上升趨勢同步。因此一種簡單的識別方法是看兩個序列的趨勢是否有對應關系。由于宏觀經(jīng)濟變量與股市的關系比較復雜，學術界使用的計量工具也由簡到繁。最初，Chen,RollandRoss(1986)使用的是簡單線模型，他們把股市的收益率回歸到幾個宏觀經(jīng)濟變量上，用回歸的t檢驗來篩選因子。其后的研究者認識到相關關系中更多的復雜情況，進而采用了更多較為高級的計量手段。BulmashandTrivoli(1991)使用帶有領先滯后項的自回歸模型考慮宏觀經(jīng)濟變量對股市的領先滯后關系；Dhakal(1993)使用向量模型研究宏觀經(jīng)濟變量之間存在相互影響關系；AbdullahandHayworth（1993）使用格蘭杰因果檢驗方法，研究股市與宏觀經(jīng)濟變量之間是否存在因果關系；Apergis(1998)采用GARCH和GARCH-X模型考慮誤差項的自相關屬性，而MaysamiandSims(2002)采用誤差修正模型考慮誤差項的自相關屬性；Apergis(1998)采用多元Johansen協(xié)整檢驗考慮短期動態(tài)調(diào)整和長期均衡關系。還有些學者將上述五方面根據(jù)實際情況結合在一起使用，例如MukherjeeandNaka(1995)、Hassan(2003)andOmran(2003)考慮了誤差修正和協(xié)整兩種情況，Vuyyuri(2005)把協(xié)整模型與格蘭杰因果關系結合在了一起，Gunasekarage,PisedtasalasaiandPower(2004)除了考慮誤差修正和協(xié)整兩種情況，還采用了單位根檢驗。Chen,RollandRoss（1986）通過研究紐約交易所上市的股票收益率與宏觀經(jīng)濟變量的關系，發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟變量諸如工業(yè)生產(chǎn)、可預期的與不可預期的通貨膨脹率、期限息差（長短期利率差）、信用息差（高低級債券利差）會通過未來股息和貼現(xiàn)率系統(tǒng)性地影響股票收益率。Dhakal,Kandil,Sharma（1993）通過建立向量自回歸模型，研究了貨幣供應、工業(yè)生產(chǎn)、三個月國庫券利率（TBR）、cpi與美國的股票價格之間的相互關系，研究表明，貨幣供應量的變化會通過影響利率與通貨膨脹率，間接導致股價發(fā)生明顯變化。MaysamiandKoh（2000）的研究發(fā)現(xiàn)，通貨膨脹、貨幣供應量的增長、長短期利率變化、匯率的變化與新加坡股市變化確實存在協(xié)整關系。MaysamiandSims(2002,2001a,2001b)通過誤差修正模型分別探討了在香港和新加坡(MaysamiandSims，2002)，馬來西亞和泰國（MaysamiandSims，2001a），日本和韓國（MaysamiandSims，2001b）的宏觀經(jīng)濟變量與股票收益的關系。他們通過應用Hendry（1986）關于宏觀變量與股市的短期動態(tài)調(diào)整和長期均衡關系的研究，分析了利率、通貨膨脹、貨幣供應量、匯率、實際經(jīng)濟活動以及一個虛擬變量對股市的影響。Islam（2003）試圖用同樣的方法研究四個宏觀經(jīng)濟變量與吉隆坡證券交易所（KLSE）綜合指數(shù)之間的短期動態(tài)調(diào)整以及長期均衡關系，這四個宏觀變量分別為：利率、通貨膨脹率、匯率與工業(yè)生產(chǎn)率。他得到了類似的結論，上述宏觀變量與吉隆坡綜合指數(shù)收益率之間存在顯著的短期動態(tài)和長期平衡的關系。ChongandKoh（2003）的結論也類似，他們指出，在馬來西亞，無論有無資本管制，股票價格、經(jīng)濟活動、實際利率和實際貨幣余額存在長期的均衡關系。Vuyyuri（2005）研究了印度的市場因素與實際經(jīng)濟因素之間的協(xié)整關系與格蘭杰因果關系，Johansen（1988）多變量協(xié)整檢驗的結果顯示二者之間存在長期的均衡關系。描述協(xié)整關系的計量模型通常比較復雜，檢驗協(xié)整關系有三種主要方法：一是Engle-Ganger兩階段方法，一是Johansen方法，還有一種是Philips-Ouliaris檢驗。這三種方法都是比較復雜的計量方法，需要熟悉模型的假設條件，并依據(jù)某一宏觀經(jīng)濟變量的具體情況調(diào)整參數(shù)設置。一種簡化的檢驗方法就象期權定價一樣，Black-Scholes使用了非常高級的隨機偏微分方程，而Cox,RossandRubinstein使用了簡單的二叉樹法，一種復雜的計量方法是否有簡單的替代方法呢？盡管簡化的方法在數(shù)學的嚴格性上存在一些問題，但如果它能夠把規(guī)律的主要精髓刻畫出來，也不失為一種實用的選擇。對于隨機趨勢，在事中很難識別，因為趨勢的幅度和時間長短都是隨機的，既可能繼續(xù)延續(xù)趨勢，也可以隨時中止，轉(zhuǎn)入相反的趨勢過程。但是事后識別是比較容易的，人的肉眼也很容易看出來：上升趨勢是大體走勢向上，盡管有向下的回調(diào)，但回調(diào)的幅度和時間都比較短；而下降的趨勢是大體走勢向下，盡管有向上的回調(diào)，但回調(diào)的幅度和時間都比較短。一個簡單的檢驗方法就此形成：分別在事后識別出兩個時間序列的趨勢性階段，將上升趨勢和下降趨勢分別標識出來（例如位于上升階段所有的時間點都標為示性變量1，而處于下降趨勢的時間點都標為0），檢驗兩個示性序列的對應關系；如果對應關系顯著，則兩個序列存在明顯的協(xié)整關系。對于股市而言如果外于上升趨勢，價格不斷上升，它還有另外一個特征，就是收益率顯著為正；而處于下降趨勢中，收益率顯著為負。根據(jù)這一特點，并且依照資本資產(chǎn)定價研究將收益率作為被解釋變量的慣例，我們就有了一套協(xié)整關系的簡化檢驗方法：將宏觀經(jīng)濟變量按事后識別的方法劃分為上升和下降兩種趨勢狀態(tài)，處于上升狀態(tài)的點都標記為1，下降狀態(tài)的點都標記為0，這就形成了宏觀經(jīng)濟變量的狀態(tài)變量，用這個狀態(tài)變量序列去回歸股市的收益率，如果回歸系數(shù)顯著則宏觀經(jīng)濟變量與股市之間存在協(xié)整關系，如果系數(shù)不顯著，則協(xié)整關系不成立。我們的研究目標是在眾多的宏觀經(jīng)濟變量中，篩選出一批從趨勢上看與股市有簡單、直觀和穩(wěn)定相關關系的指標，采用的方法是研究宏觀經(jīng)濟變量與股市之間的協(xié)整關系，協(xié)整關系是一種趨勢相關聯(lián)的關系，即兩個序列擁有相同的隨機趨勢。協(xié)整關系可理解為長期穩(wěn)定的同步關系，同步是在趨勢發(fā)生的時候，這種關系對于投資業(yè)界做趨勢性交易的投資者是一種夢寐以求的關系，對于趨勢性擇時有著重要的現(xiàn)實意義?！逗暧^經(jīng)濟變量與股市關系系列研究》將按照這種方法，從以下三個方面討論我國宏觀經(jīng)濟對股市的影響：哪些宏觀因素會影響股市、這些因素的影響模式是怎么樣的、這些因素與股市的領先滯后效果?！囤厔轄顟B(tài)的重要性》將從宏觀經(jīng)濟因素對股市的影響模式的研究入手，主要介紹協(xié)整關系的簡化檢驗方法。圖SEQ圖表\*ARABIC1：系列報告內(nèi)容簡介資料來源：長江證券研究部宏觀經(jīng)濟包括很多方面的因素，其中有生產(chǎn)、物價、投資、對外貿(mào)易，還有國家的貨幣政策、財政政策和匯率政策，我們這里以貨幣供應量中的M1與M2增速差為例，介紹趨勢的識別方法、趨勢狀態(tài)變量的生成方法、以及協(xié)整關系的檢驗方法。趨勢的識別對于宏觀經(jīng)濟變量的趨勢識別，我們采用事后的識別方法。因為這套方法中需要考察一個宏觀經(jīng)濟變量的時間序列中每一個點是否是一段時期內(nèi)的最大值，或者最小值，用到了未來的數(shù)據(jù)，所以我們稱它為事后識別法。盡管這種方法在事中沒辦法判斷趨勢狀態(tài)，但它可以用于對歷史的檢驗。對于給定時間序列x（t），t=1,…,n，我們定義了一套趨勢生成的辦法，分為兩個部分：高低點標記與趨勢生成，下面將以M1與M2的增速差為例解釋詳細的步驟。圖SEQ圖表\*ARABIC2：M1與M2增速差(%)資料來源：wind,長江證券研究部高低點標記對于任何一個時間點t，考察時間序列x(t)在以t為中心的前后各j個時間段內(nèi)的值，若x(t)是x(t-j),…,x(t-1),x(t),x(t+1),…,x(t+j)，共2j+1個值中的最大值（最小值），則x(t)標記為高點（低點）。若x(t-j),…,x(t-1),x(t),x(t+1),…,x(t+j)，共2j+1個值超出了時間序列的范圍，則考慮x(t)是否二者交集的最大值（最小值）。如，對于終點x(n)，如果x(n)是x(n-j),…,x(n)共j+1個值中的最大值（最小值），則標記為高點（低點）。下圖3以M1與M2的增速差為例展示高低點標記后的結果，其中◆表示高點，▲表示低點。圖SEQ圖表\*ARABIC3：趨勢的定義：高低點標記資料來源：wind,長江證券研究部如果連續(xù)出現(xiàn)高點（低點），之間沒有低點（高點），也沒有中間間隔點，則只保留第一個高點（低點），其他高點（低點）不作標記。在初步標記的結果中，如果連續(xù)出現(xiàn)兩個高點（低點），之間沒有低點（高點），但是有中間間隔點，則尋找這兩個高點之間的最小值點標記為低點（高點）。調(diào)整后的高低點在下圖4中用框線標出。圖SEQ圖表\*ARABIC4：趨勢的定義：調(diào)整高低點資料來源：wind,長江證券研究部趨勢生成每一個低點與下一個高點之間（含高點）識別為上升趨勢，每一個高點與下一個低點之間（含低點）識別為下降趨勢。如果起始點是高點或者低點，則此點包含在已經(jīng)被識別的下降趨勢或者上升趨勢中。否則，則進行起始點處的趨勢再加工。方法如下：尋找距離起始點最近的高點或者低點，若為高點，則起始點與此高點之間（包含這兩個點）識別為下降趨勢；若為低點，則起始點與此低點之間（包含這兩個點）識別為上升趨勢。這樣做，我們傾向于認為起始處的趨勢不明確，把它的狀態(tài)歸到了下一個趨勢階段。如果終點既非高點也非低點，則進行終點處的趨勢再加工。方法如下：尋找距離終點最近的高點或者低點，若為高點，則此高點與終點之間（含終點）識別為上升趨勢；若為低點，則此低點與終點之間（含終點）識別為下降趨勢。我們這樣做是相信趨勢還會延續(xù)，因為現(xiàn)實中趨勢延續(xù)的概率比反轉(zhuǎn)的概率稍大一些。圖4中陰影部分表示識別出的上升趨勢，白色部分表示下降趨勢。圖SEQ圖表\*ARABIC5：趨勢的定義：趨勢生成資料來源：wind,長江證券研究部不同維度的趨勢我們發(fā)現(xiàn)如果j的長度取得不同，則會識別出不同類型的趨勢，取值較大，只識別出長期趨勢，取值較小會將短期趨勢與長期趨勢一并識別出來。我們以M1與M2的增速差為例，j分別取1、4、9個月，結果如下圖6-圖8所示，圖中◆表示高點，▲表示低點，陰影部分表示識別出的上升趨勢，白色部分表示下降趨勢。圖SEQ圖表\*ARABIC6：j取1個月，M1與M2增速差的趨勢圖資料來源：wind,長江證券研究部圖SEQ圖表\*ARABIC7：j取4個月，M1與M2增速差的趨勢圖資料來源：wind,長江證券研究部圖SEQ圖表\*ARABIC8：j取9個月，M1與M2增速差的趨勢圖資料來源：wind,長江證券研究部圖6-圖8分別表示了j取1、4、9個月時，識別出的高、低點與相應的趨勢。另外，表1列出了j取不同的時間長度時，識別出的趨勢之間的差別?？梢钥吹?，上升階段或者下降階段的個數(shù)隨著j所取的時間長度的增加而有明顯減少，同時，上升階段或者下降階段的平均長度隨著j所取的時間長度的增加而增加，例如，在j取1個月時，上升階段的個數(shù)為45個，在j取9個月時，上升階段的個數(shù)僅為6個，不到前者的七分之一，總的階段也表現(xiàn)出類似的特點。表SEQ表格\*ARABIC1：j取不同時間長度，識別出的趨勢情況j=1個月j=4個月j=9個月上升階段個數(shù)45136上升階段平均長度（月）2.11115.846212.1667下降階段個數(shù)46137下降階段平均長度（月）1.80437.846213.2857總階段個數(shù)912613總階段平均長度（月）1.95606.846213.6923資料來源：wind,長江證券研究部檢驗方法股票收益率計算方法本文考慮三種股票市場指數(shù)：流通股本市值加權的股票市場指數(shù)、等權重加權的股票市場指數(shù)、總股本市值加權的股票市場指數(shù)，其中選擇上證綜指作為總股本市值加權的股票市場指數(shù)的代表，另外兩種股票市場指數(shù)根據(jù)研究的需要編寫，原始計算方法如下：股票資產(chǎn)計算日期：起始日：1995年12月30日；截止日：2010年9月30日。股票收益率編制方法采用兩種收益率計算方法，一是加權計算特定時期的標的股票的收益率；二是等權計算特定時期標的股票收益率。A:標的股票調(diào)整方法：1）標的股票調(diào)整日期：每月第一個交易日；2）標的股票選擇方法：權重調(diào)整日期尚在交易且非*ST、非PT的股票；B:流通股本加權收益率計算方法1）權重：上月最后一個交易日對應品種的收盤價*流通股本；2）權重調(diào)整：每月第一個交易日調(diào)整權重，直至本月結束不再調(diào)整權重比例；3）收益率計算：當月最后一個交易日收盤價/前月最后一個交易日收盤價-1作為收益率指標（此處價格采用股票的復權價格）C:等權收益率計算方法當月最后一個交易日收盤價/前月最后一個交易日收盤價-1（復權價格）；等權。特殊情況處理：1）對于股票中途停牌情況，權重不變，收益率為零計算；2）ST股票是包含在目標標的范圍之內(nèi)的；3）此處收益率采用復權價格計算，間接假設了股利的連續(xù)投入?？紤]M1與M2的增速差與三種股指收益的關系，如下圖所示：圖SEQ圖表\*ARABIC9：M1與M2的增速差與三種股指收益的關系資料來源：wind,長江證券研究部檢驗方法我們知道在一般情況下，M1與M2增速應該保持平衡，也就是說在收入增加、貨幣供應量逐步擴大的外部環(huán)境下，企業(yè)的活期存款和定期存款是同步增加的，這符合凱恩斯流動性偏好理論中對三大動機的解釋。如果M1增速大于M2，也就是說M1與M2的增速差越大，這表示企業(yè)的定期存款增速小于活期存款增速，企業(yè)和居民之間的經(jīng)濟活動活躍，經(jīng)濟景氣度上升。如果M1增速小于M2，意味著企業(yè)和居民傾向于選擇將資金以定期的形式存在銀行，而不是去投資，多余的貨幣開始從實體經(jīng)濟中抽離，經(jīng)濟運行逐步回落。若用M1與M2的增速差分別對股指收益直接進行回歸，效果如表2所示，可以發(fā)現(xiàn)，M1與M2的增速差與股指收益之間是較為微弱的關系。這樣與我們對貨幣供應量與股市關系的理解，以及對圖形的直觀感受不符的結果主要是因為個別噪音較大的數(shù)據(jù)點對貨幣供應與股市的本質(zhì)關系干擾太大，以至于從圖形上直觀可以看出的正向關系反而在數(shù)據(jù)上無法體現(xiàn)。表SEQ表格\*ARABIC2：M1與M2增速差對股指收益回歸結果上證綜指流通A股等權A股-0.0023-0.0029-0.0024t-test-1.7330-2.0060-1.54330.01690.02250.0134資料來源：wind,長江證券研究部這里，我們又用M1與M2增速差的差對股指收益進行了回歸，表3是回歸結果，我們發(fā)現(xiàn)二者之間的關系不顯著，我們認為，這是由于M1與M2增速差的差的具體量與股市收益之間沒有很好的對應關系，與股市之間存在對應關系的是宏觀經(jīng)濟變量的趨勢，宏觀經(jīng)濟變量的數(shù)值上的微小變動不會全部反應在股市上，而宏觀經(jīng)濟變量的趨勢才是真正影響股市的因素。表SEQ表格\*ARABIC3：M1與M2增速差的差對股指收益回歸結果上證綜指流通A股等權A股0.00340.00450.0043t-test1.01861.22121.08240.00590.00840.0067資料來源：wind,長江證券研究部檢驗宏觀經(jīng)濟變量與股市之間的長短期協(xié)整關系，可以用以下的簡化模型：（1）其中，表示M1與M2增速差的時間序列依據(jù)前后個時間點識別出來的高低點來形成的狀態(tài)變量。當j取值比較小時，反映的是短期的同期協(xié)整關系；當j取值比較大時，檢驗的是長期的同期協(xié)整關系。我們使用模型（1）對M1與M2增速差對應的趨勢狀態(tài)變量與股市之間的短期與長期關系進行研究，我們選擇j的取值范圍是1個月至9個月，重點考察宏觀經(jīng)濟變量與股市之間的長期、短期協(xié)整關系。具體方法是：對于每一個宏觀經(jīng)濟變量，前面所述趨勢識別的方法生成對應的1至9個月的趨勢狀態(tài)變量，分別對股票收益率進行回歸，根據(jù)回歸系數(shù)的t-test獲得結論。表4羅列出j分別取1、3、5、7個月時，M1與M2增速差對應的狀態(tài)變量與上證綜指的回歸結果，檢驗結果表明，j取7時的t-test值最大，因此我們認為M1與M2增速差與股市之間是一個長期的協(xié)整關系。表SEQ表格\*ARABIC4：j取值不同時，M1與M2增速差對應的狀態(tài)變量對上證綜指回歸結果j13572.29532.76083.99304.8606t-test1.75872.12383.06013.84620.01730.02500.05050.0775資料來源：wind,長江證券研究部參數(shù)j的取值不同，可以讓我們識別出短期和長期趨勢，宏觀經(jīng)濟變量對應的狀態(tài)變量與股市回歸結果的t-test值是判斷二者短期或者長期關系的重要依據(jù)，我們認為最大的t-test值對應的j是描述二者之間協(xié)整關系最恰當?shù)闹芷?。?羅列出M1與M2增速差對應的狀態(tài)變量對三種股票收益率回歸的結果，包括最大的t-test值，及其對應的j、回歸系數(shù)、決定系數(shù)。表SEQ表格\*ARABIC5：M1與M2增速差對應的狀態(tài)變量對股指收益回歸結果上證綜指流通A股等權A股j7774.86065.45345.1639t-test3.84623.87763.39770.07750.07870.0616資料來源：wind,長江證券研究部從表5可以看出，趨勢狀態(tài)變量與股市是正向的關系，這與直觀理解相符合，并且這種關系十分顯著。從j的取值來看，M1與M2的增速差的短期增減并不影響股市，而長期調(diào)整才會在股市上反映出來。也就是說貨幣供應一兩個月的增加或減少并不一定能在股價上反映出來，因為增加的貨幣不一定立即就能流進和流出股市；而長期貨幣增加或減少一定能在股市表現(xiàn)出來，因為各個容納貨幣的途徑最終有所均衡，流入流出股市的貨幣在這種均衡的意義下體現(xiàn)出來。這種中長期性也說明貨幣對股市的支持是持續(xù)性的，是形成股市趨勢的重要原因之一。圖10描述了上述回歸結果，陰影部分表示了M1與M2增速差對應的7個月的狀態(tài)變量，從圖中可以直觀看到，M1與M2增速差的中長期上升趨勢與上證綜指的上升趨勢較為一致。圖SEQ圖表\*ARABIC10：M1與M2增速差、M1與M2增速差狀態(tài)變量與上證綜指關系圖資料來源：wind,長江證券研究部總結《宏觀經(jīng)濟變量與股市關系系列研究之趨勢狀態(tài)的重要性》主要以M1與M2增速為例，討論了宏觀因素對股市的影響模式。我們采用了一種簡化的協(xié)整計量模型，對以M1與M2增速的主要宏觀經(jīng)濟變量與股市的關系進行了檢驗。具體的做法是首先將宏觀經(jīng)濟變量識別出上升和下降兩種狀態(tài)，分別用1和0來代表這兩種狀態(tài)形成狀態(tài)變量，再用生成的狀態(tài)變量序列去解釋股市的收益率，檢驗狀態(tài)變量是否顯著。我們發(fā)現(xiàn)貨幣供應量中的M1與M2增速差與股市的關系是趨勢上的關系，也就是說直接用M1與M2增速差對股指收益回歸并不顯著，而用M1與M2增速差對應的狀態(tài)變量對股指收益回歸可以發(fā)現(xiàn)，二者之間的正向關系是十分顯著的，這符合我們對流動性與股票市場關系的理解。在接下來的系列報告中，我們將繼續(xù)討論哪些宏觀因素會影響股市、這些因素與股市的領先滯后效果如何等方面內(nèi)容。參考文獻Abdullah,D.A.andHayworth,S.C.(1993)Macroeconometricsofstockpricefluctuations,QuarterlyJournalofBusinessandEconomics,32,50–67.Apergis,N.(1998)Stockmarketvolatilityanddeviationsfrommacroeconomicfundamentals:evidencefromGARCHandGARCH-Xmodels,KreditandKapital,31,400–12.Boyd,J.H.,Jagannathan,R.andHu,J.(2001),TheStockMarketsReactiontoUnemploymentNews:WhyBadNewsisUsuallyGoodforStocks,NationalBureauofEconomicResearchWorkingPaperNo.8092.Bulmash,S.B.andTrivoli,G.W.(1991)Time-laggedinteractionsbetweenstockpricesandselectedeconomicvariables,JournalofPortfolioManagement,17,61–7.Chen,N.-F.,Roll,R.andRoss,S.A.(1986)Economicsforcesandthestockmarket,JournalofBusiness,59,383–403.Chong,C.S.andKoh,K.L.2003.Linkagesofeconomicactivity,stockpricesandmonetarypolicy:thecaseofMalaysia.Dhakal,D.,Kandil,M.andSharma,S.C.(1993)Causalitybetweenthemoneysupplyandshareprices:aVARinvestigation,QuarterlyJournalofBusinessandEconomics,32,52-74.Gunasekarage,A.,Pisedtasalasai,A.,andPower,D.M.,(2004)“MacroeconomicInfluenceontheStockMarket:EvidencefromanEmergingMarketinSouthAsia”,JournalofEmergingMarketFinance3(3)285-304.Hendry,D.F.(1986).Econometricmodelingwithcointegratedvariables:Anoverview.OxfordBulletinofEconomicsandStatistics48(3)201-212.Islam,S.M.N.andWatanapalachaikul,S.(2003)TimeseriesfinancialeconometricsoftheThaistockmarket:amultivariateerrorcorrectionandvaluationmodel.Johansen,S.(1988)Statisticalanalysisifcointegrationvector,JournalofEconomicDynamicsandControl,12,231-54.Maysami,R.C.andKoh,T.S.(2000)AvectorerrorcorrectionmodeloftheSingaporestockmarket.InternationalReviewofEconomicsandFinance9:79-96.Maysami,R.C.andSim,H.H.(2002)Macroeconomicsvariablesandtheirrelationshipwithstockreturns:errorcorrectionevidencefromHongKongandSingapore.TheAsianEconomicReview44(1):69-85.Maysami,R.C.andSimH.H.(2001a)AnempiricalinvestigationofthedynamicrelationsbetweenmacroeconomicsvariableandthestockmarketsofMalaysiaandThailand.JurnalPengurusan20:1-20.Maysami,R.C.andSimH.H.(2001b)Macroeconomicforcesandstockreturns:ageneral-to-specificECManalysisoftheJap