对股票指数与宏观经济关系分析Word文件下载.docx

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（2）上证指数（SHSCI）

上证指数即“上证综合指数”-（上海证券综合指数），“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。

（3）深证指数（SZSCI）

深证指数是指由深圳证券交易所编制的股价指数，该股票指数的计算方法基本与上证指数相同，其样本为所有在深圳证券交易所挂牌上市的股票，权数为股票的总股本。

由于以所有挂牌的上市公司为样本，其代表性非常广泛，且它与深圳股市的行情同步发布，它是股民和证券从业人员研判深圳股市股票价格变化趋势必不可少的参考依据。

（4）沪深300（HS300）

沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300支A股作为样本，其中沪市有179支,深市121支。

沪深300指数反映中国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况，并能够作为投资业绩的评价标准，为指数化投资和指数衍生产品创新提供基础条件。

4、描述分析

图一GDP序列图

图二上证指数、深证指数和沪深300序列图

描述统计量

N

极小值

极大值

均值

标准差

方差

GDP

228

7419.49

637328.60

131628.9249

125188.10294

1.567E10

SHSCI

537.35

5954.77

1905.6618

943.38803

889980.980

SZSCI

109.15

1532.67

617.0180

349.34203

122039.854

HS300

95

1009.60

5688.54

2788.7551

964.33793

929947.643

有效的N（列表状态）

5、统计分析

（1）数据调整

对数据进行相应的调整，以消除季节等因素对分析的影响。

对于GDP序列，先采用X11方法消除季节性，然后用Holter-Winter非季节模型进行平滑。

对于上证指数（SHSCI）、深证指数（SZSCI）和沪深300（HS300），采用Holter-Winter非季节模型进行平滑。

以下分别是GDP序列、SHSCI序列、SZSCI和HS300序列调整前后的序列图：

图三对数GDP和调整后的对数GDP序列图

图四对数上证指数及调整后的上证指数对数序列图

图五对数深证指数及调整后的深证指数对数序列

图六对数沪深300及调整后的沪深300对数序列

（2）单位根检验

对调整的数据再对数化后，进行单位根检验，以判断序列的平稳性。

用Eviews软件进行ADF检验结果如下：

表1序列LGDP、LSHSCI和LSZSCI的ADF检验

Method

Statistic

Prob.**

ADF-FisherChi-square

2.78297

0.8356

ADF-ChoiZ-stat

0.78594

0.7840

**ProbabilitiesforFishertestsarecomputedusinganasympoticChi

-squaredistribution.Allothertestsassumeasymptotic

normality.

IntermediateADFtestresultsGROUP01

Series

Prob.

Lag 

MaxLag

Obs

LSHSCI

0.5030

14

227

LSZSCI

0.5577

LGDP

0.8866

213

从表一可以看出，序列LGDP、LSHSCI和LSZSCI的ADF检验P值分别是 

0.5030，0.5577和0.8866，比显著性水平5%大，所以不能拒绝序列有单位根的原假设，认为序列存在单位根，是非平稳的。

表2序列LHS300的ADF检验

NullHypothesis:

LOGHS300hasaunitroot

t-Statistic

Prob.*

AugmentedDickey-Fullerteststatistic

-2.752061

0.0693

Testcriticalvalues:

1%level

-3.501445

5%level

-2.892536

10%level

-2.583371

从表二可以看出，序列LHS300的ADF检验P值是0.063，比显著性水平5%大，所以不能拒绝序列LHS300有单位根的原假设，认为LHS300存在单位根，是非平稳的。

下面分别对LGDP、LSHSCI、LSZSCI进行差分后的序列DLGDP、DLSHSCI和DLSZSCI进行ADF检验，检验结果如下表所示：

表3序列DLGDP、DLSHSCI和DLSZSCI的ADF检验

Cross-sectionsincluded:

3

283.709

0.0000

-16.0070

IntermediateADFtestresultsD（GROUP01）

DLSHSC

226

DLSZSC

1

225

DLGDP

11

215

对LHS300进行差分后的序列DLHS300进行ADF检验，检验结果如下表所示：

表4序列DLHS300的ADF检验

D（LOGHS300）hasaunitroot

-8.516727

-3.502238

-2.892879

-2.583553

从表3和表4可以看出，检验P值都非常小，小于显著性水平5%，所以有充分的理由拒绝序列有单位根的原假设，即不存在单位根，是平稳序列。

故序列LGDP、LSHSCI、LSZSCI和LHS300都是一阶单整序列。

（3）协整检验

协整概念是20世纪80年代由恩格尔和格兰杰提出的。

协整的基本思想认为，尽管两个或两个以上的变量中每个都是非平稳的，但它们的线性组合有可能相互抵销趋势项的影响，是该组合成为一个平稳的变量。

协整理论为两个或两个以上非平稳变量之间寻找均衡关系、以及用存在协整关系的变量建立动态模型奠定了理论基础。

协整检验的常用方法有E-G两步检验法和约翰森检验法。

E-G检验法通常用于检验两变量之间的协整关系。

本文分别检验上证指数、深证综指与GDP的协整关系，所以采用E-G两步检验法。

由单位根检验可知，LGDP、LSHSC和LSZSC时间序列都是一阶平稳的。

协整检验可以分两步进行

第一步协整回归。

用普通最小二乘法（OLS）估计，结果如下：

表5LSHSCI与LGDP协整回归

DependentVariable:

LGDP

Method:

LeastSquares

Date:

05/21/14Time:

19:

56

Sample:

1995M012013M12

Includedobservations:

228

Variable

Coefficient

Std.Error

Prob. 

C

2.924026

0.803365

3.639723

0.0003

1.135073

0.107756

10.53376

R-squared

0.329297

Meandependentvar

11.36899

AdjustedR-squared

0.326330

S.D.dependentvar

0.949670

S.E.ofregression

0.779465

Akaikeinfocriterion

2.348316

Sumsquaredresid

137.3099

Schwarzcriterion

2.378398

Loglikelihood

-265.7080

F-statistic

110.9600

Durbin-Watsonstat

0.315330

Prob（F-statistic）

0.000000

得到LGDP与LSHSCI之间的回归方程：

表6LSZSCI与LGDP协整回归

59

5.494671

0.502364

10.93763

0.939885

0.079984

11.75091

0.379264

0.376517

0.749868

2.270895

127.0804

2.300977

-256.8821

138.0840

0.342784

得到LGDP与LSZSCI之间的回归方程：

表7LHS300与LGDP协整回归

LOGGDP

05/27/14Time:

22:

Sample（adjusted）:

2006M012013M11

95afteradjustments

10.25229

1.571611

6.523424

LOGHS300

0.234055

0.199418

1.173691

0.2435

0.014596

12.09498

0.004000

0.694461

0.693070

2.125457

44.67222

2.179223

-98.95922

1.377551

0.378730

0.243516

得到LGDP与LHS300之间的回归方程：

第二步检验残差的单整性，看其是否是平稳序列

规定E1、E2和E3分别代表序列LGDP、LSHSCI和LGDP、LSZSCI及LGDP、LHS300的回归残差序列。

对E1、E2、E3分别做单位根检验，所得结果如下：

表8E1的ADF检验

E1hasaunitroot

Exogenous:

Constant,LinearTrend

LagLength:

0（AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=0）

-4.786960

0.0006

-3.998997

-3.429745

-3.138397

*MacKinnon（1996）one-sidedp-values.

残差序列E1的ADF检验t统计量的值为-4.786960，小于显著性水平为1%的临界值-3.998997。

拒绝序列有单位根的原假设，可以认为残差序列E1是平稳序列，也就是说序列LGDP和LSHSCI之间存在协整关系，GDP和上证指数之间存在长期稳定的关系。

表9E2的ADF检验

E2hasaunitroot

-4.949215

残差序列E2的ADF检验t统计量的值为-4.949215，小于显著性水平为1%的临界值-3.998997。

拒绝序列有单位根的原假设，可以认为残差序列E2是平稳序列，也就是说序列LGDP和LSZSCI之间存在协整关系，GDP和深证综指之间存在长期稳定的关系。

表10E3的ADF检验

RESID01hasaunitroot

-3.611099

0.0342

-4.058619

-3.458326

-3.155161

残差序列E3的ADF检验t统计量的值为-3.611099，小于显著性水平为5%的临界值-3.458326。

拒绝序列有单位根的原假设，可以认为残差序列E3是平稳序列，也就是说序列LGDP和LHS300之间存在协整关系，GDP和沪深300之间存在长期稳定的关系。

综上，上证指数、深证综指和HS300与GDP之间都分别存在着协整关系，也就是说股票价格与宏观经济之间存在长期稳定的均衡关系，从下面的图8中也可以大致看出。

图8

这个结论与有些学者的研究略有不同。

李瑞（2006）的研究表明：

股票价格与GDP之间不存在协整关系。

产生不同结论的原因主要在于两个研究选取的时间段不同。

李瑞的研究数据选取的是1995年1月至2005年12月，而本研究数据选取的是1995年1月至2013年12月。

这说明在近几年，中国股票市场活动水平较好，对经济发展有一些影响。

（4）误差修正模型

对于非平稳时间序列通过差分的方法，将其化为平稳序列，然后可建立经典的回归分析模型。

如建立模型：

，其中

此做法存在两个问题：

1）因为LGDP与LSHSCI一阶单整，两者之间存在着长期稳定的均衡关系，则误差项

不存在序列相关，所以

是一个一阶移动平均时间序列，因而是序列相关的。

2）采用差分形式进行估计，则关于变量水平值的重要信息将被忽略，此时模型只表达了LSHSCI与LGDP间的短期关系，而没有揭示它们之间的长期关系。

因为从长期均衡的关系看，LGDP在第t期的变化不仅取决于LSHSCI本身的变化，还取决于LSHSCI与LGDP在t-1期末的状态，尤其是LSHSCI与LGDP在t-1期的不平衡程度。

可见，简单差分不能解决非平稳时间序列所遇到的全部问题，此