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對股票指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)關(guān)系分析
(總16頁)-本頁僅作為文檔封面,使用時(shí)請直接刪除即可---內(nèi)頁可以根據(jù)需求調(diào)整合適字體及大小-對股票指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)關(guān)系分析1、研究目的通過研究股票指數(shù)走勢與宏觀經(jīng)濟(jì)變化間的變化關(guān)系,建立理論模型,來探討國內(nèi)股票市場與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)系,從而為未來經(jīng)濟(jì)決策、以及對股票市場走勢的判斷和預(yù)測提供理論依據(jù)。2、背景介紹自1992年滬、深兩市證券交易所成立以來,無論從股票市值總值、流通市值,還是從成交金額等指標(biāo)來看,中國股票市場都取得了長足的發(fā)展。至2006年3月1日,上海證券交易所股票市價(jià)總值達(dá)到億元,流通市值7321億元,成交金額億元;與此同時(shí),深圳證券交易所股票市價(jià)總值、流通市值和成交金額分別達(dá)到億元、億元和億元。中國股票市場在宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的作用得到空前提高。但是,自2006年6月起后的一段時(shí)間內(nèi),無論是上證指數(shù)還是深證指數(shù),都發(fā)生了與宏觀經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長相背離的局面。滬、深兩市綜合指數(shù)分別從2001年6月2218點(diǎn)和658點(diǎn)降至2006年1月的1258點(diǎn)和307點(diǎn)。與此同時(shí),宏觀經(jīng)濟(jì)卻保持高速增長。2001年至2005年,中國的GDP增長率分別是%、%、%、%和%。根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)的一般規(guī)律,股票市場是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“晴雨表”。經(jīng)濟(jì)總量的上升將導(dǎo)致更多的資金為了追逐良好的經(jīng)濟(jì)收益,進(jìn)入股票市場,支持股票市場不斷走強(qiáng),從而出現(xiàn)股票指數(shù)不斷攀升的情況。然而,中國市場的股票指數(shù)走勢和宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展并不總是保持相同的變化方向,反而出現(xiàn)了相背離現(xiàn)象。那么,中國股票指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)之間是否存在關(guān)系成了人們感興趣的問題。如果股票指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)之間存在關(guān)系,那么這種關(guān)系是什么,是否遵循宏觀經(jīng)濟(jì)的一般規(guī)律 股票市場是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“晴雨表”,還是“晴雨表”已經(jīng)失效。這就是本研究要解決的問題。3、指標(biāo)設(shè)計(jì)在指標(biāo)設(shè)計(jì)方面,根據(jù)實(shí)際需要經(jīng)行選擇。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究對象是國民經(jīng)濟(jì)中的總量關(guān)系,國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)是一個(gè)國家范圍內(nèi)一定時(shí)期內(nèi)所生產(chǎn)的最終產(chǎn)品和勞務(wù)的市場總價(jià)值,因而是最具有代表性的經(jīng)濟(jì)總量的指標(biāo),所以選擇與宏觀經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切的GDP進(jìn)行分析。對于股票指數(shù)的選擇,由于我國滬、深兩市在實(shí)際經(jīng)濟(jì)中的表現(xiàn)有時(shí)并不一致,所以分別選取股票市場最具代表性的股票指數(shù):上證綜合指數(shù)和深證綜合指數(shù)和滬深300指數(shù)作為股票價(jià)格的代表。本研究所采用的GDP數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站,上證綜合指數(shù)、深證綜合指數(shù)和滬深300指數(shù)的數(shù)據(jù)來自搜狐財(cái)經(jīng)網(wǎng)站。我國滬、深兩市交易所成立于二十世紀(jì)就是年代初,至今發(fā)展二十余年,樣本數(shù)據(jù)不夠多,所以上證指數(shù)、深證指數(shù)和GDP均采用月度數(shù)據(jù),樣本區(qū)間為1995年1月至2013年12月,樣本量為228??紤]到滬深300指數(shù)于2005年4月才開始發(fā)布,我們選取的樣本區(qū)間是2006年1月至2013年11月,樣本量為95。由于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布的GDP數(shù)據(jù)為年度或季度數(shù)據(jù),沒有月度數(shù)據(jù),所以利用將GDP季度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為月度數(shù)據(jù)。(1)國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)國內(nèi)生產(chǎn)總值是指在一定時(shí)期內(nèi),一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價(jià)值,常被公認(rèn)為衡量國家經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo)。它不但可反映一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn),還可以反映一國的國力與財(cái)富。所以它能作為一個(gè)國家宏觀經(jīng)濟(jì)的代表。⑵上證指數(shù)(SHSCI)上證指數(shù)即“上證綜合指數(shù)”-(上海證券綜合指數(shù)),“上海證券綜合指數(shù)”是上海證券交易所編制的,以上海證券交易所掛牌上市的全部股票為計(jì)算范圍,以發(fā)行量為權(quán)數(shù)綜合。上證綜指反映了上海證券交易市場的總體走勢。(3)深證指數(shù)(SZSCI)深證指數(shù)是指由深圳證券交易所編制的股價(jià)指數(shù),該股票指數(shù)的計(jì)算方法基本與上證指數(shù)相同,其樣本為所有在深圳證券交易所掛牌上市的股票,權(quán)數(shù)為股票的總股本。由于以所有掛牌的上市公司為樣本,其代表性非常廣泛,且它與深圳股市的行情同步發(fā)布,它是股民和證券從業(yè)人員研判深圳股市股票價(jià)格變化趨勢必不可少的參考依據(jù)。⑷滬深300(HS300)滬深300指數(shù)是由上海和深圳證券市場中選取300支A股作為樣本,其中滬市有179支,深市121支。滬深300指數(shù)反映中國證券市場股票價(jià)格變動的概貌和運(yùn)行狀況,并能夠作為投資業(yè)績的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),為指數(shù)化投資和指數(shù)衍生產(chǎn)品創(chuàng)新提供基礎(chǔ)條件。4、描述分析圖一GDP序列圖600000.00-400000.00-200000.00-.oo-&13O5以12O7以11D9&1D11百1001BOO9O3400805COD7D7JCI0E09N00511&昌1陰以033日&。3。54口已號N001D9-L999D3J5當(dāng)口5A997O7■99609J99511-L99501圖二上證指數(shù)、深證指數(shù)和滬深300序列圖一HS300-SHSCISZSCI國1109-25D11BO1DD1-200605白口口707洛甘609-20患1期皆。4D3日國0305-2DD2D7-2昌11A99903-199805199707-199E09■99511-199501描述統(tǒng)計(jì)量N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差方差GDP228SHSCI228SZSCI228HS30095有效的N(列表狀態(tài))955、統(tǒng)計(jì)分析(1)數(shù)據(jù)調(diào)整對數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整,以消除季節(jié)等因素對分析的影響。對于GDP序列,先采用X11方法消除季節(jié)性,然后用Holter-Winter非季節(jié)模型進(jìn)行平采用滑。對于上證指數(shù)(SHSCI)、深證指數(shù)(SZSCI)和滬深300(HS300)
采用Holter-Winter非季節(jié)模型進(jìn)行平滑。以下分別是GDP序列、SHSCI序列、SZSCI和HS300序列調(diào)整前后的序列圖:圖三對數(shù)GDP和調(diào)整后的對數(shù)GDP序列圖128149-13-11-10-969800020406081012LOGGDPSALOGGDP
128149-13-11-10-969800020406081012LOGGDPSALOGGDP圖四對數(shù)上證指數(shù)及調(diào)整后的上證指數(shù)對數(shù)序列圖圖六對數(shù)滬深300及調(diào)整后的滬深300對數(shù)序列(2)單位根檢驗(yàn)對調(diào)整的數(shù)據(jù)再對數(shù)化后,進(jìn)行單位根檢驗(yàn),以判斷序列的平穩(wěn)性。用Eviews軟件進(jìn)行ADF檢驗(yàn)結(jié)果如下:表1序列LGDP、LSHSCI和LSZSCI的ADF檢驗(yàn)Method Statistic Prob.ProbabilitiesforFishertestsarecomputedusinganasympoticChiProbabilitiesforFishertestsarecomputedusinganasympoticChi????????-squaredistribution.Allothertestsassumeasymptotic????????normality.IntermediateADFtestresultsGROUP01ADF-FisherChi-square ? ?ADF-ChoiZ-stat ? ?SeriesProb.Lag??MaxLagObsLSHSCI??0?14?227LSZSCI??0?14?227LGDP??14?14?213從表一可以看出,序列LGDP、LSHSCI和LSZSCI的ADF檢驗(yàn)P值分別是?,和,比顯著性水平5%大,所以不能拒絕序列有單位根的原假設(shè),認(rèn)為序列存在單位根,是非平穩(wěn)的。表2序列LHS300的ADF檢驗(yàn)NullHypothesis:LOGHS300hasaunitroott-Statistic??Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic ?Testcriticalvalues: 1%level5%level
10%level從表二可以看出,序列LHS300的ADF檢驗(yàn)P值是,比顯著性水平5%大,所以不能拒絕序列LHS300有單位根的原假設(shè),認(rèn)為LHS300存在單位根,是非平穩(wěn)的。下面分別對LGDP、LSHSCI、LSZSCI進(jìn)行差分后的序列DLGDP、DLSHSCI和DLSZSCI進(jìn)行ADF檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示:表3序列DLGDP、DLSHSCI和DLSZSCI的ADF檢驗(yàn)Cross-sectionsincluded:3Method Statistic Prob.ProbabilitiesforFishertestsarecomputedusinganasympoticProbabilitiesforFishertestsarecomputedusinganasympotic從表3和表4可以看出,檢驗(yàn)P值都非常小,小于顯著性水平5%,所以有充分的理由拒絕序列有單位根的原假設(shè),即不存在單位根,是平穩(wěn)序列。故序列LGDP、LSHSCI、LSZSCI和LHS300都是一階單整序列。(3)協(xié)整檢驗(yàn)協(xié)整概念是20世紀(jì)80年代由恩格爾和格蘭杰提出的。協(xié)整的基本思想認(rèn)為,盡管兩個(gè)或兩個(gè)以上的變量中每個(gè)都是非平穩(wěn)的,但它們的線性組合有可能相互抵銷趨勢項(xiàng)的影響,是該組合成為一個(gè)平穩(wěn)的變量。協(xié)整理論為兩個(gè)或????MeandependentR-squared varAdjustedR-squared ????.dependentvar.ofregression ????AkaikeinfocriterionSumsquaredresid ????SchwarzcriterionLoglikelihood ????F-statisticDurbin-Watsonstat ????Prob(F-statistic)得到LGDP與LSHSCI之間的回歸方程:LGDP=2.924+1.135LSHSCI表6LSZSCI與LGDP協(xié)整回歸????Meandependentvar????.dependentvar????Akaikeinfocriterion????Schwarzcriterion????F-statisticProb(F-statistic)t-Statistic??Prob.*殘差序列E3的ADF檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)量的值為,小于顯著性水平為5%的臨界值。拒絕序列有單位根的原假設(shè),可以認(rèn)為殘差序列E3是平穩(wěn)序列,也就是說序列LGDP和LHS300之間存在協(xié)整關(guān)系,GDP和滬深300之間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。綜上,上證指數(shù)、深證綜指和HS300與GDP之間都分別存在著協(xié)整關(guān)系,也就是說股票價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,從下面的圖8中也可以大致看出。ADF-FisherChi-square ? ?ADF-ChoiZ-stat ?Chi????????-squaredistribution.Allothertestsassumeasymptotic????????normality.IntermediateADFtestresultsD(GROUP01)SeriesProb.Lag??MaxLagObsDLSHSC??0?14?226DLSZSC??1?14?225DLGDP??11?14?215對LHS300進(jìn)行差分后的序列DLHS300進(jìn)行ADF檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示:表4序列DLHS300的ADF檢驗(yàn)NullHypothesis:D(LOGHS300)hasaunitroott-Statistic??Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic ?Testcriticalvalues: 1%level5%level
10%level兩個(gè)以上非平穩(wěn)變量之間尋找均衡關(guān)系、以及用存在協(xié)整關(guān)系的變量建立動態(tài)模型奠定了理論基礎(chǔ)。協(xié)整檢驗(yàn)的常用方法有E-G兩步檢驗(yàn)法和約翰森檢驗(yàn)法。E-G檢驗(yàn)法通常用于檢驗(yàn)兩變量之間的協(xié)整關(guān)系。本文分別檢驗(yàn)上證指數(shù)、深證綜指與GDP的協(xié)整關(guān)系,所以采用E-G兩步檢驗(yàn)法。由單位根檢驗(yàn)可知,LGDP、LSHSC和LSZSC時(shí)間序列都是一階平穩(wěn)的。協(xié)整檢驗(yàn)可以分兩步進(jìn)行第一步協(xié)整回歸。用普通最小二乘法(OLS)估計(jì),結(jié)果如下:表5LSHSCI與LGDP協(xié)整回歸DependentVariable:LGDPMethod:LeastSquaresDate:05/21/14Time:19:56Sample:1995M012013M12Includedobservations:228CoefficieVariable ntStd.Errort-StatisticProb.??C
LSHSCI
DependentVariable:LGDPMethod:LeastSquaresDate:05/21/14Time:19:59Sample:1995M012013M12Includedobservations:228VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.??CLSZSCIR-squaredAdjustedR-squared.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstat????Meandependentvar????.dependentvar????Akaikeinfocriterion????Schwarzcriterion????F-statistic????Prob(F-statistic)得到LGDP與LSZSCI之間的回歸方程:LGDP=5.495+0.940LSZSCI表7LHS300與LGDP協(xié)整回歸DependentVariable:LOGGDPMethod:LeastSquaresDate:05/27/14Time:22:14Sample(adjusted):2006M012013M11Includedobservations:95afteradjustmentsVariable CoefficientStd.Errort-StatisticProb.??R-squaredAdjustedR-squared.R-squaredAdjustedR-squared.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstat得到LGDP與LHS300之間的回歸方程:LGDP=10.252+0.234LHS300第二步檢驗(yàn)殘差的單整性,看其是否是平穩(wěn)序列規(guī)定E1、E2和E3分別代表序列LGDP、LSHSCI和LGDP、LSZSCI及LGDP、LHS300的回歸殘差序列。對E1、E2、E3分別做單位根檢驗(yàn),所得結(jié)果如下:表8E1的ADF檢驗(yàn)NullHypothesis:E1hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=0)t-Statistic??Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic ?Testcriticalvalues:1%level5%level10%level*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.殘差序列E1的ADF檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)量的值為,小于顯著性水平為1%的臨界值。拒絕序列有單位根的原假設(shè),可以認(rèn)為殘差序列E1是平穩(wěn)序列,也就是說序列LGDP和LSHSCI之間存在協(xié)整關(guān)系,GDP和上證指數(shù)之間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。表9E2的ADF檢驗(yàn)NullHypothesis:E2hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=0)AugmentedDickey-Fullerteststatistic ?Testcriticalvalues:1%level5%level
10%level*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.殘差序列E2的ADF檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)量的值為,小于顯著性水平為1%的臨界值。拒絕序列有單位根的原假設(shè),可以認(rèn)為殘差序列E2是平穩(wěn)序列,也就是說序列LGDP和LSZSCI之間存在協(xié)整關(guān)系,GDP和深證綜指之間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。表10E3的ADF檢驗(yàn)NullHypothesis:RESID01hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=0)t-Statistic??Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic ?Testcriticalvalues: 1%level5%level
10%level
一LGDPLSHSCI一LGDPLSHSCILSZSCI-LHS30O453O54口1207過1109-201。11過10010605-200511UD05D1陰Err.-2004D3日4口口2070109過。。11洛。OOO1A99903_L露。51陷07-199E09A99511-199501這個(gè)結(jié)論與有些學(xué)者的研究略有不同。李瑞(2006)的研究表明:股票價(jià)格與GDP之間不存在協(xié)整關(guān)系。產(chǎn)生不同結(jié)論的原因主要在于兩個(gè)研究選取的時(shí)間段不同。李瑞的研究數(shù)據(jù)選取的是1995年1月至2005年12月,而本研究數(shù)據(jù)選取的是1995年1月至2013年12月。這說明在近幾年,中國股票市場活動水平較好,對經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一些影響。⑷誤差修正模型對于非平穩(wěn)時(shí)間序列通過差分的方法,將其化為平穩(wěn)序列,然后可建立經(jīng)典的回歸分析模型。如建立模型:LGDP=d0+@LSHSCI+rNLGDP=a1ALSHSCI+v,其中v=R—R1此做法存在兩個(gè)問題:1)因?yàn)長GDP與LSHSCI一階單整,兩者之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,則誤差項(xiàng)Nt不存在序列相關(guān),所以vt= 一匕_1是一個(gè)一階移動平均時(shí)間序列,因而是序列相關(guān)的。2)采用差分形式進(jìn)行估計(jì),則關(guān)于變量水平值的重要信息將被忽略,此時(shí)模型只表達(dá)了LSHSCI與LGDP間的短期關(guān)系,而沒有揭示它們之間的長期關(guān)系。因?yàn)閺拈L期均衡的關(guān)系看,LGDP在第t期的變化不僅取決于LSHSCI本身的變化,還取決于LSHSCI與LGDP在t-1期末的狀態(tài),尤其是LSHSCI與LGDP在t-1期的不平衡程度??梢?,簡單差分不能解決非平穩(wěn)時(shí)間序列所遇到的全部問題,此時(shí)需要建立誤差修正模型(ECM)。對于分別存在協(xié)整關(guān)系的序列LGDP、LSHSCI和LGDP、LSZSCI,建立誤差修正模型。誤差修正模型可以將長期關(guān)系與短期動態(tài)特征結(jié)合在一個(gè)模型中,利用該模型來分析影響因素是合理的。 ..?.. 1)長期均衡模型Y=aQ+alXt+Nt中的1可視為Y關(guān)于X的長期彈性;2)短期非均衡模型Y=P0+P1Xt+P2X「吵-1+et中的。1可視為Y關(guān)于X的短期彈性;誤差修正模型的建立 Engle-Granger兩步法:1)進(jìn)行協(xié)整回歸,檢驗(yàn)變量間的協(xié)整關(guān)系,估計(jì)協(xié)整向量(長期均衡關(guān)系參數(shù));
2)若協(xié)整性存在,則以第一步求到的殘差作為非均衡誤差項(xiàng)加入到誤差修正模型中,并用OLSE法估計(jì)相應(yīng)參數(shù)。故,建立如下誤差修正模型1)ALGDP=PALSHSCI-X(LGDP-a1)ALGDP=PALSHSCI-X(LGDP-a-aLSHSCI)+?t11t1t-1 10 11t—1 t=PALSHSCI-九ECM+£11t1 1tECM1=LGDP—2.924—1.135LSHSCI2)ALGDP=pALSZSCI-X(LGDP2)ALGDP=p
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