余萬林， 裴延華,2， 時 敏

(1.山東理工大學 經(jīng)濟學院，山東 淄博 255000;2.中國人民銀行 淄博市中心支行，山東 淄博 255000;3.大連航運職業(yè)技術學院 管理與教育學院，遼寧 大連 116052)

證券市場估值的波動會對宏觀經(jīng)濟以及投資者財富積累產(chǎn)生十分重要的影響。一方面，GDP、貨幣供給量、通貨膨脹率、利率等宏觀經(jīng)濟指標與股票估值波動之間存在著較強相關性；另一方面，隨著社會經(jīng)濟發(fā)展，股票投資也成為居民最重要的投資對象之一，是家庭資產(chǎn)增值和財富積累的重要途徑。由于股票估值的結(jié)果是在各種要素綜合作用下產(chǎn)生的，它的波動必然會對宏觀經(jīng)濟和家庭財富帶來巨大風險。所以，若風險處理不當，從宏觀來說，可能產(chǎn)生系統(tǒng)性風險；從微觀方面來說，可能給家庭財富帶來巨大波動和損失。

近年來，中國股票市場經(jīng)歷了2014年7月—2015年6月的一輪大牛市，上證綜指最高漲至5178點，隨后又遭受到2015年6—8月的兩輪暴跌，最大跌幅35%。與股市的大漲大跌相比，據(jù)2015年市場調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，我國商品房銷售額高達8.7萬億元，同比增長14.4%，增速創(chuàng)歷年最高峰。于是，為了抑制房地產(chǎn)泡沫，2016年中央經(jīng)濟工作會議提出“住房不炒”的基準導向，試圖通過差別化稅收、限購限售等調(diào)控政策使房地產(chǎn)價格逐步回歸理性。眾所周知，房地產(chǎn)行業(yè)對我國宏觀經(jīng)濟的發(fā)展至關重要，而股票市場是國民經(jīng)濟的“晴雨表”，結(jié)合以上分析可以看出我國股市的大幅波動與房地產(chǎn)行業(yè)的政策導向和股票市場行情存在很大程度的關聯(lián)。與此同時，2016年中共中央政治局會議明確了發(fā)展方向，要以穩(wěn)健的貨幣政策為導向，既要確保市場上具備充足的流動性，也要抑制資產(chǎn)泡沫，積極應對金融市場風險，通過對貨幣供給的有效調(diào)節(jié)來防范股市價格的劇烈波動。

一、文獻綜述

根據(jù)Fama(1970)的有效市場理論，在有效市場中投資者能夠迅速的領會所接收到的消息，并迅速體現(xiàn)在市場價格中，所以此時市場價格反映了股票的估值[1]383-417。中國股票市場通過不斷完善自身制度，持續(xù)提高監(jiān)管效率，以及投資者趨于理性的投資，使得中國股票市場的信息效率得到了迅速提升。張虎(2011)等在研究中發(fā)現(xiàn)，我國股票市場目前正從弱式有效市場逐漸向半強式有效市場發(fā)展[2]63-82；隨后，王善軍等(2015)進一步通過事件分析法進行驗證，發(fā)現(xiàn)中國股票市場已經(jīng)具有半強式有效性[3]59-62。所以，我國股票價格能夠較為迅速的對市場中的信息作出反應，體現(xiàn)出股票的內(nèi)在價值。

房地產(chǎn)市場和股票市場都是資本和財富聚集的重要場所，在整個資本運行過程中不僅能創(chuàng)造高額收益，還蘊藏較高投資風險。所以，這兩個市場之間存在怎樣關系，一直是國內(nèi)外學者討論的熱點話題。魯曉琳等(2017)研究發(fā)現(xiàn)雖然股價的波動在格蘭杰因果關系中占據(jù)主導地位，但房價對股價的變動發(fā)揮了更顯著的作用[4]45-47。Geriber C(2007)、Yuksel A(2016)等從信貸傳導機制研究股票價格與房地產(chǎn)價格關系，認為房地產(chǎn)作為信貸抵押的主要資產(chǎn)，一旦價格上升，銀行會增加對企業(yè)的信貸規(guī)模，從而更多資金用來支持企業(yè)的生產(chǎn)和擴張，有利于創(chuàng)造更多的經(jīng)濟效益，進而帶動股票價格上漲[5]175-196 [6]33-34。

對貨幣供給對股票價格的影響，方舟(2011)、肖洋(2012)等，將股市劃分為膨脹期和低迷期兩個區(qū)制，發(fā)現(xiàn)當股市處于膨脹期時，股市流動性受到來自貨幣供給的沖擊作用更明顯。與此同時，貨幣供給與股價波動的關系還與貨幣供給的結(jié)構(gòu)密切相關[7]43-56[8]97-104。Carpente S B(2002)等發(fā)現(xiàn)M2的變化最容易引起美國股價的波動[9]1。徐曉光等(2014)使用Morlet小波分析方法發(fā)現(xiàn)，M0與上證綜指之間在短期存在互動關系，M1的波動在中期對上證綜指影響最顯著，而M2和上證綜指在中長期的互動明顯[10]91-93。

綜上分析可知，以往對影響股價波動的研究沒有建立起統(tǒng)一的分析框架。在研究內(nèi)容上，對股價波動影響的研究中，國內(nèi)外文獻大多只單一地從貨幣供給角度或者只從房地產(chǎn)業(yè)角度出發(fā)，很少綜合考慮在二者的綜合作用下股市如何變動，而在實際上，我國家庭持有資產(chǎn)的三種主要形式為：以股票為代表的證券、貨幣和房地產(chǎn)，它們?nèi)唠S著市場價格的波動必然產(chǎn)生一定的波動效應。所以本文以貨幣供給、房地產(chǎn)價格作為關鍵變量來分析其對股票估值的影響，分析貨幣供給和房地產(chǎn)價格等宏觀經(jīng)濟因素如何影響股市估值波動，影響的途徑怎樣。

二、樣本選取與數(shù)據(jù)處理

在構(gòu)建我國貨幣供給、房地產(chǎn)價格與股票估值之間的VAR模型時，關鍵變量主要包括：股票估值水平、房地產(chǎn)價格、貨幣供給(M1、M2)，為了基本反映宏觀經(jīng)濟整體態(tài)勢，本文借鑒寇明婷(2011)的做法從而引入通貨膨脹率、產(chǎn)出水平和利率水平等三個控制變量[11]51-59，進行具體解釋。

(一)股票估值水平

本文運用相對估值方法中的市盈率模型，參考陳一博、宛晶(2012)利用上證指數(shù)的滾動市盈率(TTM)來估算股票的價值[12]39-52。平均滾動市盈率是用最近一個季度財務報告中的每股凈利潤與前三個季度的每股凈利潤作為估值基準，所以與靜態(tài)市盈率相比，能夠更準確測算股票價值。

(1)

成分股每股總市值=指定日收盤價*指定日當日總股本

(2)

(二)房地產(chǎn)價格

本文選取國家統(tǒng)計局針對我國房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展變化編制的權(quán)威綜合指標即國房景氣指數(shù)(RECI)作為房地產(chǎn)價格的代表。國房景氣指數(shù)的編制綜合考慮了土地、資金、開發(fā)量、市場需求等多個因素，全面反映了我國房地產(chǎn)行業(yè)的基本運行狀況。

(三)貨幣供給

由于M1和M2對貨幣供給的統(tǒng)計口徑不一致，所以二者與經(jīng)濟運行的關系存在差異，本文將分別討論M1和M2的變動對股票估值變動的影響。

(四)通貨膨脹率

本文以居民消費價格指數(shù)為參考，用其進行通貨膨脹率分析。通常情況下，物價水平上漲勢必會引起CPI指數(shù)上升，也即通貨膨脹率上升。

(五)產(chǎn)出水平

由于現(xiàn)有統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，缺乏月度GDP數(shù)據(jù)，所以本文使用工業(yè)增加值的增速(GY)來反映國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展狀況。

(六)利率水平

由于銀行間隔夜同業(yè)拆借加權(quán)平均利率能夠有效反映市場利率水平，因此，本文在分析利率水平時，將其作為主要評價指標。

為了使計量結(jié)果更準確，本文對所有變量的月度數(shù)據(jù)使用Census X12方法進行數(shù)據(jù)季節(jié)調(diào)整，消除季節(jié)性因素干擾。同時，對動態(tài)市盈率(TTM)、國房景氣指數(shù)(RECI)、貨幣供給量(M1、M2)、居民消費價格指數(shù)(CPI)等取自然對數(shù)，以消除異方差的影響。

本文所有變量均使用月度數(shù)據(jù)。1998年底發(fā)布了《中華人民共和國證券法》，使得我國股票市場步入規(guī)范化階段；而1998年底我國房地產(chǎn)市場剛剛結(jié)束住房分配局面，開啟了住房貨幣化改革新態(tài)勢。所以本文的樣本區(qū)間長度為1999年1月—2017年12月，共228組數(shù)據(jù)。此外，由于2009—2017年間每年1月份的國房景氣指數(shù)存在數(shù)據(jù)缺失，本文使用相鄰兩個月的平均數(shù)據(jù)代替1月份的數(shù)值。

分析時所用的上述各種數(shù)據(jù)，均選自WIND數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局以及和訊數(shù)據(jù)庫。此外，本文通過計量軟件Eviews9.0，完成對上述各種數(shù)據(jù)模型的建立和分析。其中，實證分析時所用到的各評價指標，如表1所示。

三、實證檢驗和分析

為了檢驗股票估值與貨幣供給波動及房地產(chǎn)價格波動之間的變化關系，本節(jié)首先對各變量進行平穩(wěn)性檢驗，然后通過分析得到VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，之后開展Johanson協(xié)整檢驗，緊接著通過VAR模型中的脈沖響應函數(shù)和方差分解來研究房地產(chǎn)價格、貨幣供給等經(jīng)濟變量的波動能否對股票估值的波動產(chǎn)生影響，并對結(jié)果進行分析。

表1 實證分析的指標體系

變量名稱代理變量符號股票估值水平上證綜指的平均滾動市盈率lnTTM房地產(chǎn)價格國房景氣指數(shù)lnRECI貨幣供應量狹義的貨幣供給lnM1廣義的貨幣供給lnM2通貨膨脹率居民消費價格指數(shù)lnCPI產(chǎn)出水平工業(yè)增加值的增速GY利率水平銀行間隔夜同業(yè)拆借加權(quán)平均利率R

(一)平穩(wěn)性檢驗

為了保證檢驗結(jié)果的可靠性，首先利用ADF檢驗法對所有變量的平穩(wěn)性進行檢驗。檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)在5%的顯著性水平下，原始序列存在單位根，即原始序列是非平穩(wěn)的。然后，在此基礎上再對非平穩(wěn)的結(jié)果進行檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在5%置信水平下，一階差分處理后各變量的ADF值均比臨界值小，這表明差分后的序列是平穩(wěn)的。

(二) VAR模型滯后階數(shù)選取

建立VAR模型的前提是判定最優(yōu)滯后階數(shù)，因為這不僅可以提高估計結(jié)果的準確率和可靠性，還是后續(xù)進行實證檢驗的基礎。通過表2可以看出，模型中FPE、AIC的最優(yōu)滯后階數(shù)均是3階，由此可知，最優(yōu)滯后階數(shù)為3。

(三)Johanson協(xié)整檢驗

在確定了各變量屬于一階單整的基礎上，為了進一步判定各變量間是否具有長期穩(wěn)定的協(xié)整關系，運用Johanson多變量協(xié)整關系法進行實證研究，其中，所得到的協(xié)整檢驗結(jié)果如表3所示。第四個特征根的P值是0.2100，在5%的水平下，接受H0：即最多3個，說明變量之間存在3個協(xié)整方程。各變量之間存在長期穩(wěn)定關系。

(四)基于VAR模型的脈沖響應函數(shù)

接下來基于VAR(3)模型做脈沖響應函數(shù)，分析變量間動態(tài)影響過程，結(jié)果如下。

表2 VAR模型滯后期的選擇

LagLogLLRFPEAICSCHQ02401.615NA1.11E-18-21.47637-21.36941-21.4331914831.2904685.0245.93E-28-42.82772-41.97210?-42.4823124927.476179.43263.89E-28-43.25091-41.64664 -42.60328?34991.090114.6760 3.42e-28? -43.38198?-41.02904-42.4321145029.80667.362513.77E-28-43.28974-40.18815-42.0376555071.259 69.52192?4.08E-28-43.22206-39.3718-41.66773LagLogLLRFPEAICSCHQ

表3 協(xié)整檢驗結(jié)果

原假設特征值Trace統(tǒng)計量5%的臨界值概率值P沒有0.244717191.9089125.61540.0000最多1個0.216487128.759695.753660.0001最多2個0.13837773.8670069.818890.0229最多3個0.08013940.3559747.856130.2100最多4個0.04505421.5610929.797070.3236最多5個0.04050711.1886015.494710.2002最多6個0.0083421.8847713.8414660.1698

注：滯后階數(shù)比VAR模型少1階，所以為2階滯后。

1.貨幣供給、房地產(chǎn)價格等變量對股票估值波動的影響

從圖1(a)可見，當貨幣供給M1作用于股票估值一個單位正向沖擊時，第1期響應等于0，隨后在前16期股票估值產(chǎn)生正向響應，響應最大值為0.042，16期之后股票估值的響應由正轉(zhuǎn)負，在第30期負向響應最大為-0.09，且負向響應持續(xù)期較長。

從圖1(b)可見，當M2對股票估值發(fā)生一單位正向沖擊時，會滯后一期產(chǎn)生負向響應，且響應在第5期抵達最低點0.06，此后，從第8期開始，出現(xiàn)短暫和輕微的正向響應，到第25期時基本消失。

從圖1(c)可見，當房地產(chǎn)價格作用于股票估值一個單位的正向沖擊時，股票估值從第2期開始出現(xiàn)負向響應，且在第15期時抵達最小值-0.18，隨后響應逐漸回升直至消失，從第27期開始股票估值產(chǎn)生持續(xù)的正向響應，且正向響應要小于負向。

從圖1(d)可見，當通貨膨脹發(fā)生一個單位的正向沖擊時，從第3期開始股票估值會做出顯著的負向反應，且在第12期時抵達最低點-0.25，隨后，股票估值受通貨膨脹的影響作用逐漸減小，并且在第25期之后幾乎不受其影響。

從圖1(e)可見，當利率產(chǎn)生一單位的正向沖擊時，在前2期中，股票估值未隨之立刻做出反應，但在第3期至第5期時，會產(chǎn)生一定的正向響應，之后從第6期開始產(chǎn)生顯著的負向響應，直到第25期開始股票估值對利率產(chǎn)生持續(xù)平穩(wěn)的正向響應。

從圖1(f)可見，當產(chǎn)出水平發(fā)生一單位的正向沖擊時，股票估值在前4期中隨之產(chǎn)生相應的正向響應，但從第5期開始，逐漸產(chǎn)生負向反應，并且在第18期時抵達最低點-0.41，隨后負向響應慢慢回升，在第40期時基本消失。

2.貨幣供給通過房地產(chǎn)價格對股票估值影響

從圖2中可以看出，若M1產(chǎn)生一單位的正向沖擊，房地產(chǎn)價格從第2期開始產(chǎn)生正向響應，并且在第10期時響應最明顯，此后響應量開始逐漸減弱，并在第25期之后正向響應結(jié)束，M1開始對房地產(chǎn)價格形成持續(xù)、平穩(wěn)的負向響應。

結(jié)合上文，股票估值的波動在0～27期內(nèi)對房地產(chǎn)價格沖擊的響應為負，而27期之后對房地產(chǎn)價格沖擊的響應為正，由此可以推導出不同時期內(nèi)貨幣供給M1通過房地產(chǎn)價格對股票估值產(chǎn)生影響的具體路徑如下所示，即：

(a) Response of lnTTM to Cholesky One S.D. lnM1 Innovation(b) Response of lnTTM to Cholesky One S.D. lnM2 Innovation(c) Response of lnTTM to Cholesky One S.D. lnRECI Innovation(d) Response of lnTTM to Cholesky One S.D. lnCPI Innovation(e) Response of lnTTM to Cholesky One S.D. RInnovation(f) Response of lnTTM to Cholesky One S.D. GY Innovation圖1 各變量對股票估值的影響作用

0～27期：M1產(chǎn)生一單位正向沖擊→房地產(chǎn)價格↑→股票估值↓；

27～40期：M1產(chǎn)生一單位正向沖擊→房地產(chǎn)價格↓→股票估值↑。

基于上述分析可以發(fā)現(xiàn)，M1的波動可以通過影響房地產(chǎn)價格來對股票估值產(chǎn)生影響，且在不同時期其估值效果不同。此外， 通過實證分析結(jié)果，可知房地產(chǎn)市場與股票市場具有顯著的替代效應。

Response of lnRECI to Cholesky One S.D. lnM1 Innovation圖2 M1對房地產(chǎn)價格的影響作用

通過圖3可以看出，若M2產(chǎn)生一單位的正向沖擊，在前10期內(nèi)，房地產(chǎn)價格隨之產(chǎn)生負向響應，且負向響應的最大值發(fā)生在第5期，此后，在第11至第30期內(nèi)響應為正，并且先增大后減小，在30期之后房地產(chǎn)價格幾乎不產(chǎn)生變化。

結(jié)合上文，股票估值的波動在0～27期對房地產(chǎn)價格沖擊的響應為負，而27～30期對房地產(chǎn)價格沖擊的響應為正，由此可以推導出不同時期的貨幣供給M2通過房地產(chǎn)價格對股票估值的影響路徑如下：

0～10期：M2產(chǎn)生一單位正向沖擊→房地產(chǎn)價格↓→股票估值↓；

11～27期：M2產(chǎn)生一單位正向沖擊→房地產(chǎn)價格↑→股票估值↓；

27～30期：M2產(chǎn)生一單位正向沖擊→房地產(chǎn)價格↑→股票估值↑。

從0～30期的推導路徑，可以推斷出M2波動也可以通過影響房地產(chǎn)價格來對股票估值產(chǎn)生影響，在不同時期估值效果不同，實證結(jié)果反映出房地產(chǎn)市場與股票市場間既存在替代效應也存在財富效應。

Response of lnRECI to Cholesky One S.D. lnM2 Innovation圖3 M2對房地產(chǎn)價格的影響作用

通過對比圖2和圖3發(fā)現(xiàn)，M1對房地產(chǎn)價格的沖擊效應大于M2，并且M1脈沖下的房地產(chǎn)價格響應的時間長度要比M2沖擊下的長，所以M1通過房地產(chǎn)價格進而影響股票估值的程度比M2高。

3.房地產(chǎn)價格通過貨幣供給對股票估值的影響

由上文脈沖結(jié)果顯示，與貨幣供給M2相比，M1的波動對股票估值的影響程度更明顯，所以本文通過圖4房地產(chǎn)價格對貨幣供給M1的影響，來實證分析房地產(chǎn)價格波動是否能夠通過影響貨幣供給進而對股票估值的波動產(chǎn)生作用。

分析圖4可知，若房地產(chǎn)價格產(chǎn)生一單位的正向沖擊，M1在當期立即隨之產(chǎn)生一定的正向響應，且在第5期后響應消失。由此可以推斷，在短期內(nèi)房地產(chǎn)市場的繁榮，一方面大大刺激了銀行對房地產(chǎn)業(yè)的信貸規(guī)模；另一方面，貨幣需求的增長勢必會“倒逼”貨幣供給的擴張。由上文實證結(jié)論可知，M1的擴張在短期內(nèi)會提高對股票的估值，從而可以推導出在前5期房地產(chǎn)價格的波動通過對M1的影響會提高對股票的估值，即：

房地產(chǎn)價格產(chǎn)生一單位正向沖擊→M1↑→股票估值↑。

此外，由圖4可見，若房地產(chǎn)價格發(fā)生一單位的正向沖擊，M1自第6期開始即會做出長期的負向響應。由上文實證結(jié)論可知，M1的擴張在長期內(nèi)會降低對股票的估值，從而可以推導出在6～40期房地產(chǎn)價格的波動通過對M1的影響會降低對股票的估值，即：

房地產(chǎn)價格產(chǎn)生一單位正向沖擊→M1↓→股票估值↓。

Response of lnM1 to Cholesky One S.D. lnRECI Innovation圖4 房地產(chǎn)價格對貨幣供給M1的脈沖響應函數(shù)圖

這是因為，從長期來看，房地產(chǎn)價格的上漲，一方面會使大量資金流向房地產(chǎn)市場，而一定時期內(nèi)市場上存在的M1是有限的，此時流向股票市場的資金供給有所下降，進而削弱了對股票的估值；另一方面，M1的減少會引起市場利率上升，由股利貼現(xiàn)模型可知，利率的上升會降低對股票的估值?？芍簩嵶C結(jié)果與理論相符，房地產(chǎn)價格上升，在長期內(nèi)會通過引起貨幣供給M1的減少，造成股票估值的下降。

(五)基于VAR模型的方差分解分析

本部分在VAR(3)模型中對lnTTM變量做方差分解，從而對各變量對股票估值波動的影響程度進行分析。所得到的方差分解結(jié)果，如表4所示。

表4 股票估值的方差分解結(jié)果

PeriodS.E.lnTTMlnRECIlnM1lnM2lnCPIGYR10.07472710000000020.11107799.641370.2084120.0116300.0238250.0330500.0811740.00054250.20191399.039180.3790700.0145550.2250100.2898190.0418860.010482100.27413094.193071.2138130.0234180.1475812.6130771.5017300.307307150.30646183.789042.5954400.0230690.1571925.1241507.1642861.146823200.32535274.751813.3851260.0459300.1737455.99211914.054751.596526250.33774569.995743.4092180.1876730.1674495.86313418.817661.559125300.34159768.955873.3422350.3447810.1639845.73627319.857891.598969350.34397168.295853.3955350.5587580.1628375.66278920.080331.843895400.34528067.821913.5125640.7458180.1619425.62239619.992912.142452

根據(jù)上述分解結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，股票估值水平受到各變量的影響是從第2期開始顯現(xiàn)的。在第2期，股票估值結(jié)果對自身的解釋能力最強，貢獻率高達99.64%；房地產(chǎn)價格對股票估值的解釋能力次之，貢獻率為0.21%；其余變量在第2期對股票估值的解釋能力相對較弱。另外，在早期M2對股票估值的影響程度高于M1。

在第25期，股票估值對自身的解釋力度下降為69.70%，而其他變量在2～25期內(nèi)對股票估值波動的貢獻程度顯著提高，M1的解釋能力首次超過M2。在25期之后，只有貨幣供給M1和利率的貢獻率還在迅速增加，其余變量的貢獻率降低或呈緩慢增加趨勢。

從第40期的數(shù)據(jù)可以看出，除了股票估值自身的因素外，產(chǎn)出水平對股價的貢獻率最高，為19.99%，M2的貢獻率最低只有0.16%。此外，在眾多影響因素中，貨幣供給M1和M2兩者的貢獻率之和比房地產(chǎn)價格的貢獻率要小，并且M1的貢獻率比M2大。

四、結(jié)論和啟示

(一)結(jié)論

本文運用VAR模型研究了我國貨幣供給和房地產(chǎn)價格波動與股票估值波動問題，分析各變量如何影響股票的估值，對傳導機制進行了詳細推導和分析，本文得到的結(jié)論如下。

1.股票估值水平對M1和M2的脈沖響應程度不同，其中，對M1的響應較為明顯

這是由貨幣結(jié)構(gòu)層次所造成的，M1反映的是現(xiàn)金與企業(yè)活期存款，而M2的主體部分為定期存款和居民儲蓄，所以M1的流動性更強，更容易在短時間內(nèi)帶動股票估值上升，與股市聯(lián)系更為緊密。

對M1、M2的調(diào)控，還可以通過影響房地產(chǎn)價格進而影響股票的估值，但是對股票估值的影響效果受到不同階段經(jīng)濟環(huán)境的影響。一般來說，市場在一定時期內(nèi)的貨幣供給有限，而早期資產(chǎn)之間的替代效應較明顯，若此時房地產(chǎn)市場繁榮，會降低對股票的估值；但是由于房地產(chǎn)市場在發(fā)展過程中會帶動相關產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，且后期會對股市產(chǎn)生財富效應和信貸擴張效應，所以在房地產(chǎn)行業(yè)的帶動下，整體經(jīng)濟形勢好轉(zhuǎn)，對股票的估值有所提高。

2.我國房地產(chǎn)市場和股票市場之間的“蹺蹺板效應”要比“共同繁榮效應”明顯

房地產(chǎn)價格的變動會影響到貨幣供給的情況，從而間接影響股票估值。具體來說，房地產(chǎn)市場的繁榮，在早期通過引起信貸擴張，貨幣供給M1增加，從而提高對股票的估值；在后期大量資本流向房地產(chǎn)市場，在替代效應和利率效應的影響下會造成股票估值下降。

3.我國企業(yè)內(nèi)在價值對股票估值的結(jié)果起到主導作用

除此之外，房地產(chǎn)價格、貨幣供給、通貨膨脹率、利率、產(chǎn)出水平等經(jīng)濟變量也會引起股票估值結(jié)果的變動。其中，房地產(chǎn)價格對股票估值的沖擊效應比貨幣供給更顯著。

(二)啟示

1.有效調(diào)控貨幣供給，穩(wěn)定股票和房地產(chǎn)市場價格，實現(xiàn)審慎監(jiān)管

利用貨幣供給這一中介目標來調(diào)控市場時，只考慮到貨幣供給總量是遠遠不夠的，還要注重貨幣供給的結(jié)構(gòu)層次，加強調(diào)控的有效性和針對性。同時，要充分考慮其對股票市場和房地產(chǎn)市場的影響，使貨幣供給的增長符合國民經(jīng)濟發(fā)展的客觀需要，實現(xiàn)審慎監(jiān)管效果。

2.推進房地產(chǎn)市場和股票市場的共同繁榮，防范兩市間的風險傳遞

目前，我國股市處在調(diào)整階段，而我國房地產(chǎn)價格居高不下，對股票市場的替代效應明顯。此時，一方面需要出臺強有力的宏觀政策，降低房地產(chǎn)市場過熱對于股票市場的負向替代效應，促進兩市共同繁榮；另一方面需要實施協(xié)同調(diào)控，加強對風險的監(jiān)管，尤其是對風險較高的股市的監(jiān)管，防范金融風險的積累和傳遞。

3.健全股票市場，提高股票市場投資價值

要從整體上提高對我國股票的估值，必須要進一步完善和健全股票市場自身，進一步提高股市操作的規(guī)范性，使得市場更為有效。因此，管理當局應當規(guī)范上市審批制度，推動更多優(yōu)質(zhì)公司上市，擴大我國股票市場的規(guī)模；同時，加強對證券市場交易的管理，保護股票投資者合法權(quán)益，提高股票市場投資價值。

4.把握經(jīng)濟運行波動規(guī)律，合理調(diào)整投資策略

投資者需要認清資產(chǎn)之間的內(nèi)在聯(lián)系和周期性波動規(guī)律，結(jié)合國家對貨幣供給量等經(jīng)濟變量的調(diào)整，對宏觀經(jīng)濟形勢作出準確的判斷，適時合理的調(diào)整自己的投資策略，選擇最優(yōu)的資產(chǎn)組合，從而提高投資收益。