谈宏观经济下的中国股市.docx
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谈宏观经济下的中国股市
谈宏观经济下的中国股市
前言
目前国内学者在这方面所作的研究很多，我认真阅读过3篇，基本上用的方法都是采用协整模型来拟合宏观经济变量对中国股市的影响，不过本文只参考一篇，但是学者对于变量的选取并没有给出定量有力的论证，只是完全理论化的讲解，所以我在总结3篇论文涉及到的一系列变量以及自己的理解作出了数学上的剔除选取，而且对于消费价格指数的作用，我并没有直接拿来作为变量，而是用它来消除经济数据受通货膨胀的影响，即对原始数据作了预处理，而且对于目前通胀对股市的影响作了一定的说明。
当然由于本人第一次写关于经济的论文，错误不足之处难免，希望老师能包涵。
一、问题的提出
在股市里，成功与失败的区别，在很大程度上就在于对大势的准确判断与对后势的正确预测上。
股市的赢家往往就赢在比别人早一步认清市场的性质，发现股市的转折点上。
就以2003年以来的经济发展和宏观调控政策变化为例：
2003年后，经济发展目标又此前的“又快又好”转变为“又好又快”，宏观调控政策搭配对应为“双稳健”（稳健的货币政策和稳健的财政政策），一直持续到06年年底，03-06年底这段时间，在宽松的宏观调控政策作用下，经济增速持续上升，到06年一季度，GDP增速达12%，宏观经济发展进入偏快轨道。
在此期间，股市则通过推动股权分置改革，赋予证券市场新的生命力，股市也就焕发出了新的生机，加之宏观经济持续高速发展，而宏观调控政策虽然自03年起就开始，但此前的调控政策目标仍然在“快”字上（无论是最早的“又快又好”，还是后来的“又好又快”，以及此后的“平稳较快”宏观经济的反战仍然是“保增长”为主），而实际的货币和财政手段，也“相对宽松”，最高级的也不过是“适度从紧”，而多数时期则是“稳健”，在这种宏观经济高增长、宏观调控政策相对宽松的大背景下，刚刚改革之后的A股就理所当然的出现了一轮大的“牛市”。
到2007年，经济发展偏快，为此，经济发展目标就转为“平稳较快增长”，宏观调控政策则对应为：
适度从紧的货币政策和稳健的财政政策，一直持续到07年底，此段时间虽然宏观调控政策已经收紧，但经济增长依旧偏快。
于是，2007年12月中央政府提出“双防”，货币政策由“适度从紧”变为“从紧”。
正是宏观调控从紧力度的加大，遏制住了经济从“过快”转向“过热”的势头，到2008年上半年，经济增速朝着政府调控的方向出现回落。
同时，宏观调控政策也由“适度从紧”变为“从紧”，在2007年底，加上股市政策的转向“打压泡沫”，直接作用于股市，而市场对宏观经济的预期也转入悲观，导致股市在2008年上半年持续下跌。
对股市大势的分析，可以从宏观形势、政策导向、市场走势等方面着手。
宏观形势分析主要是分析政治环境、宏观经济状况、国际经济形势等，接下来我们主要对宏观经济状况进行分析，在辅以其它因素的理论说明。
二、模型设定
研究中国股市与宏观经济的影响，需要以下几个方面：
2.1对股市的指标衡量
在证券市场，常用上证指数来衡量股市的总体水平，股价指数是股价的加权平均，代表了一定的社会财富，它的发展趋势反映了国民经济的变化方向。
取上证指数来表示股市的变动。
上证指数是一个派许公式计算的以报期发行股数为权数的加权综合股价指数。
报告期指数=（报告期市价总值／基期市价总值）×100
市价总值：
Σ（市价×发行股数）
由于上证股指的获取方法中包含了股票价格和股票数量两方面，笔者认为上证股指的变动可以代表沪市股票的总体变动情况。
由于深市与沪市走势相关并且沪市总市值远大于深市总市值，且大多数的大盘股都在上海证券交易所上市，由此，认为上证指数的变动能够代表中国股市的整体变动形态。
为了实际计算的简便，本文采取年股价简单平均数作为上证指数的年度数据。
2.2影响因素的分析
工业增加值
由于我国是一个处于工业化进程中的国家，工业要比其他产业占GDP比重要大得多，所以工业增加值与GDP相关性较高。
而且，工业企业在我国上市公司的构成中占主导地位，因此工业增加值的实际值对股市的影响高于其他产业。
从理论上说，股价指的波动与经济增长的总体趋势一般情况下是同步的。
主要是因为，从宏观经济对证券市场的直接影响来看，宏观经济快速增长，作为股市基石的上市公司将直接受益，公司利润水平提高而股价上涨。
同时，经济增长使居民收入水平提高，增加证券市场需求，利于股价上涨。
从接影响来看，宏观经济快速增长，有利于增强投资者对股市的信心，从而吸引更多资金流入股市。
货币供应量
选取货币供应量的年度数据进行研究，因为此反映了比较长的趋势且流通速度较为稳定，能更正确地反映购买力的变化，而且它的数量受公众对货币流动性偏好的影响更小。
理论上，货币供应量的变化会通过一定的传导机制影响到股票的价格，且呈正相关。
这主要是因为货币供应量增加一方面可以增加流通中的现金流，为资本市场中更多的资金投入提供了可能；另一方面，则意味着国家将实行扩张的宏观经济政策，股市预期收益增加，促使股价攀升。
居民消费价格指数
一般来说，通货膨胀不仅直接影响人们当前决策，还会诱发他们对通货膨胀的预期。
居民消费价格指数是反映通货膨胀（或紧缩）程度的主要指标，文中采用每月公布的居民消费价格指数进行研究。
理论上说，股指变化与消费品价格指数呈负相关。
通货膨胀发展到一定阶段后政府往往会采用紧缩的财政和货币政策，促进利率上升。
此时，企业为了筹措资金，发行股票是较好的选择，从而使得股票市场的供给相应增加。
同时，利率的上升和物价上涨，会使得公司的资金成本和经营成本上升，从而导致利润下降。
在股票市场供给增加和公司利润下降综合作用下，股价会下挫。
但是我们并不打算将它单独作为一个变量来计算，而是通过它对数据进行预处理，这样可以消除价格波动对经济增长的假象，反映了实际情况。
短期一年利率
众所周知，利率是股市变动最敏感因素之一。
由于在我国目前的利率体系中，同业拆借利率经历利率市场化改革的时间最长，市场化程度也最高，且有一定的基准利率的功能，所以选取银行间同业拆借利率月度数据作为分析变量之一。
理论上，利率与股指呈反向相关关系。
利率对股价的影响会通过对投资者和上市公司的影响而实现。
（1）利率通过对投资者资金数量的影响来影响股市。
从股市上看，当市场利率上升时，人们投资股市的机会成本增加，部分资金从股市流出，资金供不应求，股票市场需求减少，供大于求，股价就会下跌，反之，股价上升。
（2）利率通过对上市公司业绩的影响来影响股市。
对上市公司而言，利率下降将降低融资成本，促进企业投资，扩大生产，从而提高盈利水平，给投资者带来丰厚报酬，因而该股票具有投资价值，股价也会上涨；反之当利率上升时，股价也会下跌。
人民币储蓄存款
随着股市不断创出新高，大量存款开始从银行涌入股市，储蓄存款便出现下跌。
而股市振幅加剧，风险加大，储蓄存款也就开始有所回流。
可以说，储蓄存款增减幅是跟着股票的涨跌而起伏变化的。
而且从宏观经济学的角度来说，投资的本钱主要源自储蓄，因而储蓄是作为股票投资的一个最有利的基础。
国内生产总值
国内生产总值是反映一国经济实力的综合指标,股市规模则反映股市的发展水平和企业在股市筹集资金的状况。
一国经济迅速发展,国内生产总值增长快,人们对未来预期良好,企业对市场前景看好,进而扩大投资规模,使投资需求加大,直接融资市场需求增加,证券市场趋向活跃,股市规模随之扩大;反之股市规模增长缓慢。
股票成交金额
这也是上证指数相关的，用一个简单的例子来说明，如果一件东西买的人多了，必然会出现供不应求的状况，而此时必然会带来该股的价格上升，再加上人们的盲目从众，会使得股票有意想不到的价格。
固定资产投资
投资的增加主要表现在对宏观经济的影响，其传导机制是投资增加→经济回升→股票市场上涨。
其对股票市场的直接影响在我国目前的市场状况下可能的表现形式是部分以投资为理由的贷款违规进入股市。
但就理论而言，固定资产投资不直接作用于股市。
但它可以影响企业的发展，固定资产的投资往往是为了提高生产技术，重置投资，加速资本折旧，这在一定方面可以提高企业的竞争力，自然会影响上市公司的股价。
货物进出口差额
其实货物进出口是与一国的汇率息息相关的，而汇率变动对一国经济的影响是多方面的。
一般说来，本国货币升值不利于出口却有利于进口，而贬值却正好相反。
我们之所以选择货物进出口差额，而没有直接选取汇率，是因为汇率的变化是由两国的货币市场供求关系决定的，影响因素比较复杂。
三、符号说明
实际意义
y
x1
x2
x3
x4
符号
上证指数%
工业增加值
货币供应量
年利率%
人民币储蓄存款
实际意义
x5
x6
x7
x8
其余单位
（亿元）
符号
国内生产总值
股票成交金额
固定资产投资
货物进出口差额
四、数据的收集
为了计算真实的宏观经济与股市波动的情况，首先必须在使用的经济指标中排除通货膨胀的影响。
也就是说不能用现行的价格指标计算，而要用不变的价格指标计算。
所以必须对统计年鉴中的数据进行初步的处理，全部除以消费价格指数，得到下表。
年份
y
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
1992
780
72.04398496
238.7424812
1.8
110.500752
253.0357143
6.40037594
75.9406955
2.189849624
1993
834
111.9671316
304.0959024
2.655
132.55048
308.0557977
31.97035745
108.612729
-6.11508282
1994
648
118.4533441
378.1103948
2.655
173.398791
388.3803384
65.49556809
131.912409
3.720386785
1995
555
131.9054654
518.7916311
2.655
253.307003
519.1631085
34.46626815
170.958668
11.98719044
1996
917
166.4460757
702.6306556
2.475
355.686427
657.2206833
196.9713758
212.133241
9.409048938
1997
1194
192.9492218
885.1682879
1.71
450.192607
768.2198444
298.8521401
242.617802
32.62840467
1998
1147
195.7855847
1053.412298
1.53
538.381754
850.8266129
237.3387097
286.35252
36.34576613
1999
1367
218.7093306
1216.003043
0.99
604.683874
909.5030426
317.6470588
302.786105
24.57809331
2000
2073
252.9371514
1340.741036
0.99
640.760757
988.1972112
605.8466135
327.865837
19.87649402
2001
1646
281.324429
1572.014896
0.99
732.496822
1088.927507
380.387289
369.548064
18.52234359
2002
1358
332.6083669
1864.989919
0.72
876.115423
1213.034274
282.1572581
438.50715
25.3790
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