浅析我国股票价格的影响因素及相关建议.docx

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浅析我国股票价格的影响因素及相关建议

浅析我国股票价格的影响因素

及相关建议

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摘要：

本文建立关于股票价格影响因素的模型，通过eviews软件对模型修正和完

善，得出模型结果；借此分析模型的各个影响因素和现实意义，并提出对股票和股票市场的相关建议和看法。

消费价格指数eviews

关键词：

股票价格上证综合指数M1货币供给量

1引言

在自由竟价的股票市场中，股票的市场价格不断变动。

引起股票价格变动的直接原因是供求关系的变化。

在供求关系的背后还有一系列更深层次的原因，进而影响股票价格的涨跌。

随着证券市场的崛起和迅速发展,股票在我国社会经济生活中和国民经济发展中的地位也越来越重要,已成为了我国资本投资市场的一个核心。

上证综合指数已成为我国股票市场上最常用的一种股票价格指数，上海证券综合指数是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数综合。

上证综指反映了上海证券交易市场的总体走势。

虽然，我国证券投资市场的发展已

取得了很大成绩，开始逐步走向成熟，但由于起步较晚，受规模、经验和硬、软环境等各方面条件的限制，仍然还存在着许多不够规范、不尽人意和阻碍其健康发展的地方。

本文着重在与分析在中国影响股票价格的各个因素，找出影响中国股票价格的主要影响因素，找出它们的运行机制，并提出一些建议。

2理论综述

“上证指数”全称“上海证券交易所综合股价指数”，是国内外普遍采用的反映上海股市总体走势的统计指标。

在对整个市场的综合股票价格的影响因素的研究主要采用的是计量经济学的方法，通过分析寻找相关因素，再构建计量经济模型，检验得出结论。

对于影响上证指数的各种因素，不同学者各有自己的看法。

大多数研究认为，影响我国上证指数的因素主要有以下几方面：

货币供应量M1，城乡居民储蓄存款额，零售商品物价，国家政策因素，利率等等。

本文选取其中几个定量因素作为解释变量，通过计量经济学的方法，使用eviews软件，对影响股票价格的因素作出简略的分析。

3模型设定与修正

本文选取了Y（上证综合指数）作为被解释变量。

解释变量为X1（GDP同比增长率）、

X2（M1货币供给量）、X3（居民储蓄存款额）、X4（消费价格指数）、X5（上交所开户数）。

得出的初步模型为：

Y=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+β5X5t+Ut

通过多重共线性，异方差和自相关的修正，得出以下结果：

Y=-13096.21729+87.6558X2+103.8275*X4+0.2620*X5+[AR

（1）=0.7560002229]

4模型分析

1.模型系数分析

综上，上证指数和M1货币供给量同比增长率，全国居民消费价格总指数，上交所投资者开户数之间存在均衡关系。

这三个影响因素中，宏观因素M1货币供给量同比增长率、全

国居民消费价格总指数对上证指数的影响更为显著。

在上证市场，M1货币供给量同比增长率每波动1个百分点，上证指数就会同向波动

87.6558，全国居民消费价格总指数每波动一个百分点,上证指数就会相应波动103.8275，上交所投资者开户数每波动1万户，上证指数就会相应波动0.2620。

2.模型现实性分析

货币供应量M1与股指的变化也是密切相关的，货币供给量对股票价格的正比关系，有三种表现:

（1）货币供给量增加，一方面可以促进生产，阻止商品利润的下降；另一方面使得对股票的需求增加，促进股票市场的繁荣。

（2）货币供给量增加引起社会商品的价格上涨，股份公司的销售收人及利润相应增加，从而使得以货币形式表现的股利会有一定幅度的上升，

使股票需求增加，从而股票价格也相应上涨。

（3）货币供给量的持续增加引起通货膨胀，通

货膨胀带来的往往是虚假的市场繁荣，造成一种企业利润普遍上升的假象，

也相应增加。

由此可见，货币供应量的增减是影响股价升降的重要原因之一。

当货币供应量

少，社会购买力，降低，投资就会减少，股市陷人低迷状态，因而股价也必定会受到影响。

全国居民消费价格总指数代表了我国的市场环境，其系数为正表示居民所消费的一篮子商品价格增加，则上证综指也会同比上涨。

居民消费价格指数上涨，从一个侧面反映市场的通货膨胀现象，通货膨胀率上升和股价上涨。

上交所投资者开户数对股指的推升作用是相当巨大的。

从模型可以看出。

上交所投资者开户数基本上是和股指同方向变化。

上交所投资者开户数节节高涨，同时股指也在随之上涨，上交所投资者开户数，股指也逐渐下降。

虽然中国的经济形势是一路向好的，但是由于没有大量资金入市，上证综指也就一路低迷。

五、改善我国股票市场环境的对策我国股票市场虽然经历了十多年的发展，有了一定的基础，但是相对于国际上成熟的证券市场还具有一定的距离。

要向成熟的证券市场发展，必须进一步规范我国股票市场。

（一）提高股民素质

根据相关统计数据推测，沪深两市账户总数已经突破一亿大关。

投资者是股票市场的基础。

随着市场经济的发展，想让自己剩余资金增值的人们会越来越多，投资者也将大幅增加。

而在这种股民膨胀的时期，对股票投资缺乏认识的新股民增加，股民教育势在必行。

如可以增加股票市场分析的电视节目数量，开展专家炒股辅导班，多出版炒股知识类书籍，通过股民股票投资知识的教育，提高股民风险意识、技术分析能力、宏观经济分析能力、行业分析能力等等。

投资者不但在理论上了解化解风险、处理风险的科学方法，同时提高了自身承受风险的心理能力，能够理性对待股市，有益于股票市场健康发展。

（二）提高上市公司质量

上市公司的质量好坏影响着投资者的资金投向。

投资者投资于股票，为的是能让自己手中股票获得比银行利息、债券利息高的股息、红股。

因此提高上市公司质量是能否吸引更多投资者的关键，也是更多的未上市股份有限公司能否获得直接融资的关键。

提高上市公司质量，核心在于提高其盈利能力、分红能力。

目前相当一批上市公司盈利能力不强，对投资者回报不高，严重影响了投资者的信心。

股票市场上不为股息、红利，而为获得交易差价的投机行为泛滥，制约了股票市场的健康、稳定发展。

因此，要加强公司内部管理机制，完善法人治理结构，加强对高级管理人员及员工的激励和约束，提高公司盈利能力。

（三）加强行业自律管理要充分发挥深沪证券交易所和证券业协会的作用。

两家证交所应充分维护市场运行的“三公”原则，力争保证证券上市、清算、过户与资产管理方面运作的安全，监督管理会员工作，建立有效的内部风险控制机构，促进市场健康、稳定、快速发展。

而证券业协会则将工作重点放在行业管理上，如制定行业统一行为规则，向政府提出政策建议，加强本行业与

其他相关行业联系等。

自律管理要落到实处，并且接受证监会的监督。

（四）完善证券法制体系，加大执法力度

随着《公司法》、《证券法》的颁布实施，我国证券市场初步形成了以《证券法》为核心，包括250多件法规和规章在内的证券市场法律法规体系。

继续加强证券法制建设，对股票发行、交易、监管、仲裁等给出明确的法律准则，防止欺诈行为，保护投资人权益，加大执法力度。

在执法上，一定要做到“有法可依、有法必依、执法必严、违法必究”。

（五）形成正确的舆论导向

要积极宣传、普及股票投资知识，帮助广大股民树立理性投资观念，形成科学投资的策略。

要把对股市舆论导向的监控列入日常监管内容，对于媒体、股评等故意以不实或含糊信息误导股民的行为要给予严厉处分，要确保披露信息的真实性，评论内容的客观性，保持舆论导向的客观中立性。

六、结论

通过本文的理论和实证分析可以得到以下结论：

中国股票市场是一个新兴市场，有其固有的特点，通过十几年已有了长足的发展。

但是相对于国际上成熟的市场我国股票市场还有很多问题存在。

通过理论研究可以得到影响我国股票市场的因素很多，这些因素在过去都不同程度地影响了股价的波动，但是通过对近年数据的收集和实证分析可以看到中国股票市场正在向规范化迈进。

但是仍然有一些非规范因素影响着股价的波动，这就需要我们进一步规范我国股票市场，向更成熟的市场迈进。

中国股票市场正处于发展时期，审视其发展历程，对一些对股票市场的矛盾观点的正确认识、提高股民素质、增加上市公司数量、提高上市公司质量，股票市场将迎来飞跃式的发展。

股票市场的完善和发展能使股票市场成为真正的企业融资的场所，起到中国宏观经济的晴雨表作用。

另一方面，本文没有考虑政策因素对上证指数的影响，但是实际情况中政策因素是影响上证指数的一个重要因素，且影响是非常大的，是证券投资者不可忽略的因素。

我国股市基本上还是一个政策市，要求管理层政策的出台和变动能使市场形成相对准确的预期，使得政策对股市波动的直接影响转化为间接的指导作用。

通过货币政策——紧缩性政策、扩张性政策，在不同时期采用相适应的货币政策，来调节股市。

尤其在出现通货膨胀现象时，可以根据货币政策的传导机制，充分利用利率这一中间指标，达到降温的目的。

因此我们在判断中国证券市场走势的时候，不能简单地看某一方面的情况，而应当结合考虑多种因素的共同影响，做到理性投资。

附：

数据与模型修正过程

一数据的收集

本文收集了我国从2002年3季度至2011年2季度之间的36个季度数据，数据的选择全部来自互联网，大体准确，有个别因素的年份数据未找全，采取估量值。

如下表所示：

时间

上证指数

GDP同比增长率%

M1货币供给同比增长率%

居民储蓄

存款期末余额同比增长率%

全国居民消费价格总指数%

上交所

投资者开户

数（万户）

季度

2002Q3

1581.62

8.3

15.9

18.09

99.3

10620.49

2002Q4

1357.65

9.1

16.82

17.83

99.6

10677.79

2003Q1

1510.58

10.3

20.12

100.9

10733.8

2003Q2

1486.02

9.2

20.24

19.54

100.3

0798.49

2003Q3

1367.16

9.3

18.51

19.91

101.1

10856.7

2003Q4

1497.04

18.7

19.22

103.2

10906.62

2004Q1

1741.62

9.8

20.1

18.3

103

11000.98

2004Q2

1399.16

9.7

16.2

16.5

105

11095.2

2004Q3

1396.7

9.5

13.7

14.44

105.2

11147.91

2004Q4

1266.5

10.1

13.6

15.38

102.4

11336.07

2005Q1

1181.24

10.5

9.9

15.54

102.7

11387.35

2005Q2

1080.94

10.5

11.25

16.3

101.6

11438.2

2005Q3

1155.61

10.4

11.64

18.06

100.9

11499.11

2005Q4

1161.06

10.4

11.78

17.98

101.6

11555.69

2006Q1

1298.3

10.4

12.7

18.23

100.8

11436.66

2006Q2

1672.21

13.9

17.12

101.5

11598.05

2006Q3

1752.42

10.8

15.7

15.99

101.5

11780.72

2006Q4

2675.47

10.7

17.48

14.56

102.8

11983.53

2007Q1

3183.98

11.1

19.8

12.81

103.3

12992.48

2007Q2

3820.7

11.5

20.92

9.38

104.4

5432.01

2007Q3

5552.3

11.5

22.07

6.87

106.2

17987.89

2007Q4

5261.5

6.8

107.3

13886.18

2008Q1

3472.7

10.6

17.97

108.3

11577.68

2008Q2

2736.1

10.4

14.19

107.1

11879.22

2008Q3

2293.78

9.9

9.43

104.6

12121.47

2008Q4

1820.81

9.6

9.06

26.3

101.2

12363.89

2009Q1

2373.21

6.1

17.04

98.8

10631.83

2009Q2

2959.36

7.1

24.79

98.3

11040.63

2009Q3

2779.43

7.7

29.51

99.2

11644.89

2009Q4

3277.14

8.7

32.35

19.7

101.2

12037.69

2010Q1

3109.1

11.9

29.94

102.4

12288.98

2010Q2

2398.37

10.04

24.56

102.9

12629.77

2010Q3

2655.66

20.87

103.6

12947.33

2010Q4

2808.08

21.19

16.3

104.6

13391.04

2011Q1

2928.11

9.7

15.01

105.4

13273.35

2011Q2

2762.08

9.5

13.1

16.2

106.4

13544.25

二模型的估计与调整

、被解释变量与所有的解释变量回归

本文是对影响股票价格因素分析，所以首先对被解释变量与所有解释变量作回归分

析，模型为：

Y=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+β5X5t+Ut

用Eviews进行OLS回归分析，结果见下表：

DependentVariable:

Method:

LeastSquares

Date:

06/27/13Time:

18:

Sample:

2002Q32011Q2

Includedobservations:

Variable

Coefficient

Std.Errort-Statistic

Prob.

-17104.10

4524.473-3.780351

0.0007

-96.31139

99.08164-0.972041

0.3388

81.20895

17.037194.766568

0.0000

5.603172

33.395850.167781

0.8679

129.7027

46.583772.784289

0.0092

0.456241

0.0852735.350345

0.0000

R-squared

0.808426

Meandependentvar

2299.270

AdjustedR-squared

0.776497

S.D.dependentvar

1094.320

S.E.ofregression

517.3512

Akaikeinfocriterion

15.48633

Sumsquaredresid

8029569.

Schwarzcriterion

15.75025

Loglikelihood

-272.7540

F-statistic

25.31955

Durbin-Watsonstat

0.916511

Prob（F-statistic）

0.000000

由此可见，该模型R^2=0.808426，可决系数较高，说明模型对样本数据的整体拟合优度很好，可解释被解释变量Y大约97.1%的变动；F统计量=25.31955，也说明回归方程显著，即“上证指数”、“GDP同比增长率”、“M1货币供给量同比增长率”、“居民储蓄存款期末余额同比增长率”、“全国居民消费价格总指数”、“上交所投资者开户数”这些变量联合起来对上证指数Y具有显著影响；在显著性水平为0.05的情况下，变量X2，X4，X5的t检验值较显著，另一方面，X1、X3的t检验值不够显著，并且系数符号与预期相反，不通过经济检

验。

除掉解释变量x1和x3,作y,x2,x4,x5的回归模型，得出以下结论：

DependentVariable:

Method:

LeastSquares

Date:

06/27/13Time:

18:

Sample:

2002Q32011Q2

Includedobservations:

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

-15312.08

3981.923

-3.845399

0.0005

83.01740

16.18209

5.130201

0.0000

107.3013

42.32574

2.535132

0.0163

0.424259

0.073341

5.784773

0.0000

R-squared

0.799131

Meandependentvar

2299.270

AdjustedR-squared

0.780300

S.D.dependentvar

1094.320

S.E.ofregression

512.9319

Akaikeinfocriterion

15.42260

Sumsquaredresid

8419173.

Schwarzcriterion

15.59855

Loglikelihood

-273.6068

F-statistic

42.43593

Durbin-Watsonstat

0.772655

Prob（F-statistic）

0.000000

由此得出模型：

Y=-15312.08337+83.01739841*X2+107.3013392*X4+0.4242591653*X5

2.多重共线性检验

通过相关系数检验得出以下结果：

-0.122344992165138

0.192665548112449

-0.122344992165138

0.541214349881496

0.192665548112449

0.541214349881496

所以，由于变量之间相关系数较小，可以判定解释变量间不存在多重共线性。

3.异方差检验

经过white检验得出以下结果：

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic3.029972Probability0.020052

Obs*R-squared13.87190Probability0.031100

由于Probability（Obs*R-squared）=0.0311<0.05的显著水平，认为该模型存在异方差性。

用加权最小二乘法，比较权数分别为w1=1/x,w2=1/x^2,w3=1/sqr（x）的回归模型，得出最佳模型：

Y=66.82126771*X2+111.5316172*X4+0.5143651916*X5-16587.70731

4.自相关检验

经过格兰杰因果检验，得出以下结果：

Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:

Obs*R-squared10.90407Probability0.004288

由于Probability（Obs*R-squared）=0.004288<0.05的显著水平，认为该模型存在自