陳雄偉

摘 要：在吸收借國內(nèi)外一些知名文獻(xiàn)后，對影響股票價格的宏觀經(jīng)濟因素進(jìn)行了實證研究，最后選擇股票價格指數(shù)、貨幣供應(yīng)量等因素進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建時間序列模型，然后運用Eviews軟件進(jìn)行回歸分析表明，得出方程并給出了政策建議。

關(guān)鍵詞：股票價格指數(shù)；貨幣供給量；EVIEWS

中圖分類號：F83

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2016.09.042

1 引言

股票價格指數(shù)是股票市場繁榮的重要指標(biāo)之一，影響我國股票市場的總體水平程度高低，上市公司在股票價格、升跌幅度和交易量的大小，都嚴(yán)重影響著股票市場和投資者的投資情緒，而且指導(dǎo)監(jiān)管機構(gòu)的決策方向，受到很多人的關(guān)注，因此很有研究的意義。對股票價格指數(shù)影響因素的分析，預(yù)測股票價格走勢，已成為學(xué)術(shù)界研究的熱點之一。

2 時間序列模型的建立步驟

在建立時間序列模型的時候，首先還是要檢驗時間序列的平穩(wěn)性，可利用DF或ADF檢驗單位根是否存在，若DF或ADF小于臨界值，則時間序列平穩(wěn)，否則時間序列為非平穩(wěn).當(dāng)時間序列為非平穩(wěn)時，需要對變量進(jìn)行差分，直至隨機差分序列平穩(wěn)為止。

當(dāng)時間序列或差分序列平穩(wěn)后，就可以確定模型的類型，利用Eviews軟件估計參數(shù)。

診斷檢驗.利用估計結(jié)果對模型參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗（t檢驗），以決定模型中相應(yīng)變量的取舍；利用殘差序列對模型的誤差項進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，以決定所建立的模型是否平穩(wěn)，

對模型進(jìn)行誤差修正。

3 上證綜合指數(shù)的時間序列模型的建立與分析

3.1 上證綜合指數(shù)時間序列的平穩(wěn)性的單位根檢驗

以SZ表示上證綜合指數(shù)，以CPI表示價格指數(shù)，以M2表示貨幣供應(yīng)貨幣供給。數(shù)據(jù)為2006年至2007年各月度統(tǒng)計數(shù)據(jù)，來源于國家統(tǒng)計年鑒。

首先我們檢驗經(jīng)過數(shù)據(jù)處理的貨幣供給貨幣供給即LNM2是否平穩(wěn)，根據(jù)DF檢驗方法，檢驗該時間序列的單位根，從檢驗結(jié)果看，在1%、5%、10%三個顯著性水平下，單位根檢驗的Mackinnon臨界值分別為-4.121990、-3.144920、-2.713751，t檢驗統(tǒng)計量值-1.381602大于相應(yīng)臨界值，從而不能拒絕H0 ，表明貨幣供給貨幣供給序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列。

為了得到貨幣供給貨幣供給的單整階數(shù)，在單位根檢驗中，指定對二階分序列作單位根檢驗，得到估計結(jié)果，從檢驗結(jié)果看，在1%、5%、10%三個顯著性水平下，單位根檢驗的Mackinnon臨界值分別為-4.200056、-3175352、-2.728985，t檢驗統(tǒng)計量值-5.350746小于相應(yīng)臨界值，從而拒絕 H0 ，表明貨幣供給（LNM2）不存在單位根，是平穩(wěn)序列。即LNM2序列是二階單整的，LNM2～I(xiàn)（2）。

采用同樣的方法，可檢驗LNCPI、LNSZ序列也是二階單整的，即LNCPI～I(xiàn)（2），LNSZ～I(xiàn)（2）。

為了分析上證綜合指數(shù)（LNSZ）、居民消費價格指數(shù)（LNCPI）、貨幣供給（LNM2）之間是否存在協(xié)整關(guān)系，我們先做變量之間的回歸，然后再檢驗回歸殘差的平穩(wěn)性。

3.2 OLS回歸方法估計回歸模型

以上證綜合指數(shù)（LNSZ）為被解釋變量，居民消費價格指數(shù)（LNCPI）、貨幣供給（LNM2）為解釋變量，用OLS回歸方法估計回歸模型，結(jié)果見表1。

估計的回歸模型為：

LNSZ=30.41114-36.19596CPI+11.44004M2+e

（0.536229） （-2.683381） （9.566948）

上式中括號中的數(shù)值為t值，可以得出各變量都是顯著性的。

上述回歸模型中的參數(shù)通過顯著性檢驗，因此，上證綜合指數(shù)的時間序列模型為：

LNSZ=30.41114-36.19596CPI+11.44004M2

3.3 檢驗回歸殘差的平穩(wěn)性，判斷是否存在協(xié)整關(guān)系

檢驗回歸殘差的穩(wěn)定性，把OLS回歸殘差序列任命為新的序列的ET，對ET的單位根檢驗。由于平均殘值為零，所以我選擇不攔截，沒有趨勢的DF檢驗項目，估計，在5%的顯著水平，對-3.401089t檢驗統(tǒng)計值小于相應(yīng)的閾值，從而拒絕H0，表明不存在單位根的殘差序列是平穩(wěn)序列，說明上海綜合指數(shù)（INSZ），居民消費價格指數(shù)（INCPI）和貨幣供應(yīng)（LNM2）之間的協(xié)整關(guān)系。

3.4 建立誤差修正模型

上證綜合指數(shù)（LNSZ）、居民消費價格指數(shù)（LNCPI）和貨幣供給（LNM2）三者之間存在協(xié)整關(guān)系，表明他們之間是有長期關(guān)系的。但是三者短期之間的關(guān)系似乎并不均衡，如果想讓模型的可靠度更強，可以把協(xié)整回歸式中的誤差項e看作均衡誤差，通過建立誤差修正模型把生活費支出的短期關(guān)系確定出來。誤差修正模型的結(jié)構(gòu)如下：

ΔSZ=α+βCPI+θΔM2+δΔSZ（-1）+γET（-1）+ε

然后以DLNSZ作為被解釋變量，以DLNCPI、DLNM2和ET作為解釋變量，估計回歸模型式，最終得到誤差修正模型的估計結(jié)果：

ΔSZ=0.071746-20.21540CPI+1.923426ΔM2+0.526776ΔSZ（-1）-1.305080ET（-1）

（0.431392） （-1.858311） （2.158950）（1.290822） （-2.878086）

以上的模型結(jié)果說明，上證綜合指數(shù)不但受到居民消費價格指數(shù)和貨幣供給量的影響，上一期的指數(shù)也會對上證指數(shù)造成影響，并且影響的程度取決于上一期的指數(shù)偏離的大小程度有關(guān)。誤差項ET（-1）的估計系數(shù)-1.305080體現(xiàn)了對偏離的修正，上一期偏離遠(yuǎn)，本期修正的量就越大，即系統(tǒng)存在誤差修正機制。

4 政策建議

現(xiàn)在要不斷的擴大股票市場的規(guī)模，慢慢的減少國有股的比例，讓可流通的股量增大，保證股票市場提高國民經(jīng)濟的作用，在確保上市公司的審核質(zhì)量同時，增加優(yōu)秀的上市公司數(shù)量，對那些潛力較大、盈利好的高新技術(shù)企業(yè)上市數(shù)量股票進(jìn)行增發(fā)或配股，加大融資的那種規(guī)模；提高股價流通總市值與GDP的比率和居民股票資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比率。堅決打擊各種違法犯罪分子對股市的操縱。隨著市場的發(fā)展情況，各種暗箱操縱越來越多，對股市的健康發(fā)展非常不好。由此造成有些股票在一個月間上漲數(shù)倍，認(rèn)知乃至更多。特別像中小板還有創(chuàng)業(yè)板的股票，這些股票的價格低，操作起來更容易。很多公司一個年盈利只有幾千萬，被炒到幾百億的市值，上市公司和市場莊家聯(lián)合操作的結(jié)果，內(nèi)幕消息，最后都有散戶買單。建議借鑒國外成熟市場的做法，在股票市場實施集體訴訟制度，依靠市場的力量來監(jiān)管市場。

參考文獻(xiàn)

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