趨勢(shì)狀態(tài)的重要性-宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列報(bào)告之方法

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宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系研究意義 4二、 宏觀經(jīng)濟(jì)與股市關(guān)系的復(fù)雜性 5三、 協(xié)整關(guān)系 6四、 一種簡(jiǎn)化的檢驗(yàn)方法 7五、 趨勢(shì)的識(shí)別 81. 高低點(diǎn)標(biāo)記 92. 趨勢(shì)生成 103. 不同維度的趨勢(shì) 11六、 檢驗(yàn)方法………………………121. 股票收益率計(jì)算方法 122. 檢驗(yàn)方法 13七、 總結(jié)……………15八、 參考文獻(xiàn)………………………15圖表目錄TOC\h\z\c"圖表"圖1：系列報(bào)告內(nèi)容簡(jiǎn)介 8圖1：M1與M2增速差(%) 9圖2：趨勢(shì)的定義：高低點(diǎn)標(biāo)記 9圖3：趨勢(shì)的定義：調(diào)整高低點(diǎn) 10圖4：趨勢(shì)的定義：趨勢(shì)生成 10圖5：j取1個(gè)月，M1與M2增速差的趨勢(shì)圖 11圖6：j取4個(gè)月，M1與M2增速差的趨勢(shì)圖 11圖7：j取9個(gè)月，M1與M2增速差的趨勢(shì)圖 11圖8：M1與M2的增速差與三種股指收益的關(guān)系 13圖9：M1與M2增速差、M1與M2增速差狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖 15TOC\h\z\c"表格"表1：j取不同時(shí)間長(zhǎng)度，識(shí)別出的趨勢(shì)情況 12表2：M1與M2增速差對(duì)股指收益回歸結(jié)果 13表3：M1與M2增速差的差對(duì)股指收益回歸結(jié)果 14表4：j取值不同時(shí)，M1與M2增速差對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量對(duì)上證綜指回歸結(jié)果 14表5：M1與M2增速差對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量對(duì)股指收益回歸結(jié)果 14宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系研究意義金融經(jīng)濟(jì)學(xué)原理告訴我們，在長(zhǎng)期均衡條件下，資產(chǎn)的收益率與所冒的風(fēng)險(xiǎn)是相匹配的，如果要追求高收益率就必須冒高風(fēng)險(xiǎn)，如果想穩(wěn)妥就必須忍受低收益率。除非有內(nèi)幕信息，否則的話一個(gè)資產(chǎn)組合的收益率比另一個(gè)組合的收益率高，一定是因?yàn)樗傲烁嗟娘L(fēng)險(xiǎn)。那么，一個(gè)很自然的問(wèn)題就是：如何度量風(fēng)險(xiǎn)？目前有兩套嚴(yán)格的理論來(lái)刻畫風(fēng)險(xiǎn)與收益的均衡關(guān)系，一套是WilliamSharpe、JohnLintner和JanMossin的資本資產(chǎn)定價(jià)理論(CAPM)，另一套是StephenRoss的套利定價(jià)理論(APT)。APT是CAPM更一般化的推廣，適用于更廣泛的情形。在CAPM中，資產(chǎn)的收益率被描述為下述過(guò)程：（1）其中是第i種資產(chǎn)在t時(shí)刻的收益率，是t時(shí)刻的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率，是資產(chǎn)i的貝塔值，反映的是資產(chǎn)i與整體市場(chǎng)的相關(guān)性，是t時(shí)刻的整體市場(chǎng)的收益率，是殘差項(xiàng)。CAPM告訴我們資產(chǎn)個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)可以用貝塔值度量，市場(chǎng)收益率是解釋資產(chǎn)個(gè)體收益率的一個(gè)因子。另外，F(xiàn)ama-French三因素模型告訴我們，股票的收益率不僅與市場(chǎng)收益率有關(guān)，還與公司規(guī)模和市凈率有關(guān)。在這兩個(gè)定價(jià)模型中，市場(chǎng)收益率都被看作一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)源，但是這兩個(gè)模型都沒(méi)有解釋整體市場(chǎng)收益率的形成機(jī)制。APT理論的資產(chǎn)收益率就描述為如下過(guò)程：（2）其中是第j個(gè)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因子在t時(shí)刻的收益率，是資產(chǎn)i在第j個(gè)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因子上的暴露。APT把CAPM的單因子模型擴(kuò)展到多因子模型。同樣，在模型推導(dǎo)過(guò)程中Ross沒(méi)有指出哪些變量可以作為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因子，但對(duì)于整體股市而言，宏觀經(jīng)濟(jì)就是它的基本面，因此，宏觀經(jīng)濟(jì)變量是系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因子最好的備選。這與許多投資者的直觀也相符，例如利率、通脹和各種經(jīng)濟(jì)行為都在影響整個(gè)股市。APT理論不僅解釋了個(gè)體資產(chǎn)的收益率，也解釋了整體市場(chǎng)的收益率，也就是說(shuō)依據(jù)APT理論的假設(shè)，整體市場(chǎng)的收益率是由全部的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因子線性決定的。但在眾多的宏觀經(jīng)濟(jì)變量中，究竟哪些變量可以作為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的因子呢？金融理論里最常用的股息貼現(xiàn)模型(DDM)為我們提供了一些線索，按照這一模型，資產(chǎn)的價(jià)格等于未來(lái)期望股息的折現(xiàn)和，即為：（3）其中是t+j時(shí)刻的股息，是時(shí)刻t到t+j的年化風(fēng)險(xiǎn)收益率，為t時(shí)刻的預(yù)期。按照這一規(guī)模，所有可能影響股票未來(lái)現(xiàn)金流和風(fēng)險(xiǎn)收益水平的宏觀經(jīng)濟(jì)因素都可以作為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的因子。但這些因子是否在現(xiàn)實(shí)中能起到定價(jià)作用，還需要用實(shí)證來(lái)檢驗(yàn)和篩選。從宏觀經(jīng)濟(jì)變量的角度去認(rèn)識(shí)股票市場(chǎng)的整體收益率，至少有三點(diǎn)重要的現(xiàn)實(shí)意義：第一，可以改善投資組合的業(yè)績(jī)。從大類資產(chǎn)上看，我們一般會(huì)在股票和債券上進(jìn)行配置；如果我們了解股市收益率與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，我們可以在有利于股市走牛的宏觀經(jīng)濟(jì)階段重配股票，而在有利于股市走熊的宏觀經(jīng)濟(jì)階段輕配股票。這樣一方面會(huì)提高組合的收益率，另一方面也有助于降低組合的風(fēng)險(xiǎn)。有些投資者甚至直接選擇市場(chǎng)指數(shù)作為投資標(biāo)的，這種情況下對(duì)股市收益率的理解顯得尤其重要；即使對(duì)于一些主動(dòng)型的配置策略，其資產(chǎn)與股市整體也存在很大的相關(guān)性，這種情況下也需要理解整體市場(chǎng)收益率的動(dòng)因。第二，從宏觀經(jīng)濟(jì)變量出發(fā)我們可以對(duì)股市進(jìn)行定價(jià)，這一定價(jià)是長(zhǎng)期均衡定價(jià)。如果股票市場(chǎng)在沒(méi)有宏觀經(jīng)濟(jì)配合的情況下進(jìn)行了大幅度的上漲或下跌，這些偏離就十分可疑。投資者根據(jù)理性的定價(jià)對(duì)這些炒作或者不參與，或者設(shè)計(jì)合適的策略進(jìn)行套利，這都有利于指導(dǎo)股市在一個(gè)理性價(jià)格范圍內(nèi)進(jìn)行動(dòng)作，避免非理性的行為對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行干擾，積聚許多系統(tǒng)性的風(fēng)險(xiǎn)。第三，未來(lái)我們國(guó)民的相當(dāng)一部分財(cái)富會(huì)投資于股市中。分析宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)股市的影響也使我們?cè)诤暧^經(jīng)濟(jì)調(diào)控時(shí)避免采取一些過(guò)激的手段，從而導(dǎo)致這部分財(cái)富的大幅膨脹和大幅縮水，這一方面會(huì)影響我國(guó)國(guó)民的福利水平，另一方面會(huì)進(jìn)一步引發(fā)經(jīng)濟(jì)中更多的不確定因素，從而違反調(diào)控的初衷。宏觀經(jīng)濟(jì)與股市關(guān)系的復(fù)雜性巴布森在100多年前就提出了股市是經(jīng)濟(jì)的晴雨表理論，至今幾乎沒(méi)有人從根本上去否認(rèn)它。通過(guò)對(duì)美國(guó)股市近百年統(tǒng)計(jì)研究，人們發(fā)現(xiàn)，道瓊斯指數(shù)的重大轉(zhuǎn)折總是要提前經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)折3至6個(gè)月，至少也是同步。雖然如此，無(wú)論在發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)，亦或是新興市場(chǎng)，經(jīng)濟(jì)與股市的背道而馳在歷史長(zhǎng)河中比比皆是。譬如，2000年至2002年，美國(guó)的經(jīng)濟(jì)非常清楚地走在復(fù)蘇的道路上，與此同時(shí)，反映大多數(shù)行業(yè)的道指下跌了30%，而以科技股為主的納指則狂跌70%。1997至2007年是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最好的十年，而這段時(shí)間卻是中國(guó)股市的十年熊市；2009年上半年我國(guó)經(jīng)濟(jì)尚未從國(guó)際金融危機(jī)的影響中復(fù)蘇，股市卻迎來(lái)了長(zhǎng)達(dá)九個(gè)月的牛市。從理論上講，加息會(huì)對(duì)股價(jià)產(chǎn)生負(fù)面影響，但大多數(shù)實(shí)際情況是加息后股市經(jīng)過(guò)短暫回調(diào)后又繼續(xù)上揚(yáng)。直觀上理解，物價(jià)水平的上升會(huì)引成企業(yè)成本的增加，削弱企業(yè)的利潤(rùn)空間，進(jìn)而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成傷害，但現(xiàn)實(shí)觀察到的結(jié)果是我國(guó)的消費(fèi)物價(jià)指數(shù)(cpi)經(jīng)常與股指一同創(chuàng)新高。諸如此類的現(xiàn)象不勝枚舉，股市與經(jīng)濟(jì)的復(fù)雜關(guān)系可見一斑。迄今為止，經(jīng)濟(jì)學(xué)家們對(duì)股市與宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系在理論和實(shí)證上還存在著一定的分歧，并且研究結(jié)果表明宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)股市收益率的影響模式比較復(fù)雜。McQueenandRoley（1993）發(fā)現(xiàn)同一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量對(duì)股市的影響在經(jīng)濟(jì)周期的不同階段影響效果甚至方向都不一樣，Boyd,Jagannathan,andHu（2001）發(fā)現(xiàn)宏觀信息對(duì)股市的影響是時(shí)變的，用常系數(shù)模型很難估計(jì)；國(guó)內(nèi)學(xué)者陳朝旭（2006）發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)股市的影響是非對(duì)稱的，即解釋變量上升時(shí)對(duì)股市的作用與下降時(shí)對(duì)股市的作用在程度上是不一樣的。還有，同一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量在不同的國(guó)家與股市的關(guān)系也不同，在有的國(guó)家是正相關(guān)關(guān)系，在有的國(guó)家是負(fù)相關(guān)關(guān)系。通過(guò)對(duì)研究方法和所面臨問(wèn)題的復(fù)雜性的總結(jié)，我們意識(shí)到宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市的關(guān)系是非常復(fù)雜的。宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系的復(fù)雜性主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是它與股市相關(guān)的形式復(fù)雜，不能簡(jiǎn)單地用線性模型加以描述；第二，它對(duì)股市的影響還與其他宏觀經(jīng)濟(jì)變量有關(guān)，需要引入控制變量，并且控制變量在計(jì)量模型中的表述形式也比較復(fù)雜；第三，它對(duì)股市的影響可能是非對(duì)稱的或是時(shí)變的，需要分析它的具體變化形式，引入可計(jì)量的結(jié)構(gòu)來(lái)加以描述；第四，它與股市的關(guān)系并不一定是因果關(guān)系，很有可能是股市與宏觀經(jīng)濟(jì)變量都是某些外生經(jīng)濟(jì)變量的內(nèi)生變量，它們只有一定的相關(guān)性。協(xié)整關(guān)系在復(fù)雜的宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市的關(guān)系中，有一類關(guān)系被廣泛地進(jìn)行了研究，這種關(guān)系被稱為協(xié)整關(guān)系。協(xié)整的核心意思是兩個(gè)時(shí)間序列共有一種隨機(jī)趨勢(shì)，而對(duì)于趨勢(shì)而言，大體上可分為上升趨勢(shì)和下降趨勢(shì)。對(duì)于正相關(guān)的協(xié)整關(guān)系而言，兩個(gè)時(shí)間序列的上升趨勢(shì)與上升趨勢(shì)同步，下降趨勢(shì)與下降趨勢(shì)同步；對(duì)于負(fù)相關(guān)的協(xié)整關(guān)系而言，一個(gè)序列的上升趨勢(shì)與另一個(gè)序列的下降趨勢(shì)同步，而下降趨勢(shì)與上升趨勢(shì)同步。因此一種簡(jiǎn)單的識(shí)別方法是看兩個(gè)序列的趨勢(shì)是否有對(duì)應(yīng)關(guān)系。由于宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市的關(guān)系比較復(fù)雜，學(xué)術(shù)界使用的計(jì)量工具也由簡(jiǎn)到繁。最初，Chen,RollandRoss(1986)使用的是簡(jiǎn)單線模型，他們把股市的收益率回歸到幾個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量上，用回歸的t檢驗(yàn)來(lái)篩選因子。其后的研究者認(rèn)識(shí)到相關(guān)關(guān)系中更多的復(fù)雜情況，進(jìn)而采用了更多較為高級(jí)的計(jì)量手段。BulmashandTrivoli(1991)使用帶有領(lǐng)先滯后項(xiàng)的自回歸模型考慮宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)股市的領(lǐng)先滯后關(guān)系；Dhakal(1993)使用向量模型研究宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間存在相互影響關(guān)系；AbdullahandHayworth（1993）使用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法，研究股市與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間是否存在因果關(guān)系；Apergis(1998)采用GARCH和GARCH-X模型考慮誤差項(xiàng)的自相關(guān)屬性，而MaysamiandSims(2002)采用誤差修正模型考慮誤差項(xiàng)的自相關(guān)屬性；Apergis(1998)采用多元Johansen協(xié)整檢驗(yàn)考慮短期動(dòng)態(tài)調(diào)整和長(zhǎng)期均衡關(guān)系。還有些學(xué)者將上述五方面根據(jù)實(shí)際情況結(jié)合在一起使用，例如MukherjeeandNaka(1995)、Hassan(2003)andOmran(2003)考慮了誤差修正和協(xié)整兩種情況，Vuyyuri(2005)把協(xié)整模型與格蘭杰因果關(guān)系結(jié)合在了一起，Gunasekarage,PisedtasalasaiandPower(2004)除了考慮誤差修正和協(xié)整兩種情況，還采用了單位根檢驗(yàn)。Chen,RollandRoss（1986）通過(guò)研究紐約交易所上市的股票收益率與宏觀經(jīng)濟(jì)變量的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)變量諸如工業(yè)生產(chǎn)、可預(yù)期的與不可預(yù)期的通貨膨脹率、期限息差（長(zhǎng)短期利率差）、信用息差（高低級(jí)債券利差）會(huì)通過(guò)未來(lái)股息和貼現(xiàn)率系統(tǒng)性地影響股票收益率。Dhakal,Kandil,Sharma（1993）通過(guò)建立向量自回歸模型，研究了貨幣供應(yīng)、工業(yè)生產(chǎn)、三個(gè)月國(guó)庫(kù)券利率（TBR）、cpi與美國(guó)的股票價(jià)格之間的相互關(guān)系，研究表明，貨幣供應(yīng)量的變化會(huì)通過(guò)影響利率與通貨膨脹率，間接導(dǎo)致股價(jià)發(fā)生明顯變化。MaysamiandKoh（2000）的研究發(fā)現(xiàn)，通貨膨脹、貨幣供應(yīng)量的增長(zhǎng)、長(zhǎng)短期利率變化、匯率的變化與新加坡股市變化確實(shí)存在協(xié)整關(guān)系。MaysamiandSims(2002,2001a,2001b)通過(guò)誤差修正模型分別探討了在香港和新加坡(MaysamiandSims，2002)，馬來(lái)西亞和泰國(guó)（MaysamiandSims，2001a），日本和韓國(guó)（MaysamiandSims，2001b）的宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股票收益的關(guān)系。他們通過(guò)應(yīng)用Hendry（1986）關(guān)于宏觀變量與股市的短期動(dòng)態(tài)調(diào)整和長(zhǎng)期均衡關(guān)系的研究，分析了利率、通貨膨脹、貨幣供應(yīng)量、匯率、實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)以及一個(gè)虛擬變量對(duì)股市的影響。Islam（2003）試圖用同樣的方法研究四個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量與吉隆坡證券交易所（KLSE）綜合指數(shù)之間的短期動(dòng)態(tài)調(diào)整以及長(zhǎng)期均衡關(guān)系，這四個(gè)宏觀變量分別為：利率、通貨膨脹率、匯率與工業(yè)生產(chǎn)率。他得到了類似的結(jié)論，上述宏觀變量與吉隆坡綜合指數(shù)收益率之間存在顯著的短期動(dòng)態(tài)和長(zhǎng)期平衡的關(guān)系。ChongandKoh（2003）的結(jié)論也類似，他們指出，在馬來(lái)西亞，無(wú)論有無(wú)資本管制，股票價(jià)格、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、實(shí)際利率和實(shí)際貨幣余額存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。Vuyyuri（2005）研究了印度的市場(chǎng)因素與實(shí)際經(jīng)濟(jì)因素之間的協(xié)整關(guān)系與格蘭杰因果關(guān)系，Johansen（1988）多變量協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果顯示二者之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。描述協(xié)整關(guān)系的計(jì)量模型通常比較復(fù)雜，檢驗(yàn)協(xié)整關(guān)系有三種主要方法：一是Engle-Ganger兩階段方法，一是Johansen方法，還有一種是Philips-Ouliaris檢驗(yàn)。這三種方法都是比較復(fù)雜的計(jì)量方法，需要熟悉模型的假設(shè)條件，并依據(jù)某一宏觀經(jīng)濟(jì)變量的具體情況調(diào)整參數(shù)設(shè)置。一種簡(jiǎn)化的檢驗(yàn)方法就象期權(quán)定價(jià)一樣，Black-Scholes使用了非常高級(jí)的隨機(jī)偏微分方程，而Cox,RossandRubinstein使用了簡(jiǎn)單的二叉樹法，一種復(fù)雜的計(jì)量方法是否有簡(jiǎn)單的替代方法呢？盡管簡(jiǎn)化的方法在數(shù)學(xué)的嚴(yán)格性上存在一些問(wèn)題，但如果它能夠把規(guī)律的主要精髓刻畫出來(lái)，也不失為一種實(shí)用的選擇。對(duì)于隨機(jī)趨勢(shì)，在事中很難識(shí)別，因?yàn)橼厔?shì)的幅度和時(shí)間長(zhǎng)短都是隨機(jī)的，既可能繼續(xù)延續(xù)趨勢(shì)，也可以隨時(shí)中止，轉(zhuǎn)入相反的趨勢(shì)過(guò)程。但是事后識(shí)別是比較容易的，人的肉眼也很容易看出來(lái)：上升趨勢(shì)是大體走勢(shì)向上，盡管有向下的回調(diào)，但回調(diào)的幅度和時(shí)間都比較短；而下降的趨勢(shì)是大體走勢(shì)向下，盡管有向上的回調(diào)，但回調(diào)的幅度和時(shí)間都比較短。一個(gè)簡(jiǎn)單的檢驗(yàn)方法就此形成：分別在事后識(shí)別出兩個(gè)時(shí)間序列的趨勢(shì)性階段，將上升趨勢(shì)和下降趨勢(shì)分別標(biāo)識(shí)出來(lái)（例如位于上升階段所有的時(shí)間點(diǎn)都標(biāo)為示性變量1，而處于下降趨勢(shì)的時(shí)間點(diǎn)都標(biāo)為0），檢驗(yàn)兩個(gè)示性序列的對(duì)應(yīng)關(guān)系；如果對(duì)應(yīng)關(guān)系顯著，則兩個(gè)序列存在明顯的協(xié)整關(guān)系。對(duì)于股市而言如果外于上升趨勢(shì)，價(jià)格不斷上升，它還有另外一個(gè)特征，就是收益率顯著為正；而處于下降趨勢(shì)中，收益率顯著為負(fù)。根據(jù)這一特點(diǎn)，并且依照資本資產(chǎn)定價(jià)研究將收益率作為被解釋變量的慣例，我們就有了一套協(xié)整關(guān)系的簡(jiǎn)化檢驗(yàn)方法：將宏觀經(jīng)濟(jì)變量按事后識(shí)別的方法劃分為上升和下降兩種趨勢(shì)狀態(tài)，處于上升狀態(tài)的點(diǎn)都標(biāo)記為1，下降狀態(tài)的點(diǎn)都標(biāo)記為0，這就形成了宏觀經(jīng)濟(jì)變量的狀態(tài)變量，用這個(gè)狀態(tài)變量序列去回歸股市的收益率，如果回歸系數(shù)顯著則宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市之間存在協(xié)整關(guān)系，如果系數(shù)不顯著，則協(xié)整關(guān)系不成立。我們的研究目標(biāo)是在眾多的宏觀經(jīng)濟(jì)變量中，篩選出一批從趨勢(shì)上看與股市有簡(jiǎn)單、直觀和穩(wěn)定相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)，采用的方法是研究宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市之間的協(xié)整關(guān)系，協(xié)整關(guān)系是一種趨勢(shì)相關(guān)聯(lián)的關(guān)系，即兩個(gè)序列擁有相同的隨機(jī)趨勢(shì)。協(xié)整關(guān)系可理解為長(zhǎng)期穩(wěn)定的同步關(guān)系，同步是在趨勢(shì)發(fā)生的時(shí)候，這種關(guān)系對(duì)于投資業(yè)界做趨勢(shì)性交易的投資者是一種夢(mèng)寐以求的關(guān)系，對(duì)于趨勢(shì)性擇時(shí)有著重要的現(xiàn)實(shí)意義?！逗暧^經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列研究》將按照這種方法，從以下三個(gè)方面討論我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)股市的影響：哪些宏觀因素會(huì)影響股市、這些因素的影響模式是怎么樣的、這些因素與股市的領(lǐng)先滯后效果?！囤厔?shì)狀態(tài)的重要性》將從宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)股市的影響模式的研究入手，主要介紹協(xié)整關(guān)系的簡(jiǎn)化檢驗(yàn)方法。圖SEQ圖表\*ARABIC1：系列報(bào)告內(nèi)容簡(jiǎn)介資料來(lái)源：長(zhǎng)江證券研究部宏觀經(jīng)濟(jì)包括很多方面的因素，其中有生產(chǎn)、物價(jià)、投資、對(duì)外貿(mào)易，還有國(guó)家的貨幣政策、財(cái)政政策和匯率政策，我們這里以貨幣供應(yīng)量中的M1與M2增速差為例，介紹趨勢(shì)的識(shí)別方法、趨勢(shì)狀態(tài)變量的生成方法、以及協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)方法。趨勢(shì)的識(shí)別對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)變量的趨勢(shì)識(shí)別，我們采用事后的識(shí)別方法。因?yàn)檫@套方法中需要考察一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的時(shí)間序列中每一個(gè)點(diǎn)是否是一段時(shí)期內(nèi)的最大值，或者最小值，用到了未來(lái)的數(shù)據(jù)，所以我們稱它為事后識(shí)別法。盡管這種方法在事中沒(méi)辦法判斷趨勢(shì)狀態(tài)，但它可以用于對(duì)歷史的檢驗(yàn)。對(duì)于給定時(shí)間序列x（t），t=1,…,n，我們定義了一套趨勢(shì)生成的辦法，分為兩個(gè)部分：高低點(diǎn)標(biāo)記與趨勢(shì)生成，下面將以M1與M2的增速差為例解釋詳細(xì)的步驟。圖SEQ圖表\*ARABIC2：M1與M2增速差(%)資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部高低點(diǎn)標(biāo)記對(duì)于任何一個(gè)時(shí)間點(diǎn)t，考察時(shí)間序列x(t)在以t為中心的前后各j個(gè)時(shí)間段內(nèi)的值，若x(t)是x(t-j),…,x(t-1),x(t),x(t+1),…,x(t+j)，共2j+1個(gè)值中的最大值（最小值），則x(t)標(biāo)記為高點(diǎn)（低點(diǎn)）。若x(t-j),…,x(t-1),x(t),x(t+1),…,x(t+j)，共2j+1個(gè)值超出了時(shí)間序列的范圍，則考慮x(t)是否二者交集的最大值（最小值）。如，對(duì)于終點(diǎn)x(n)，如果x(n)是x(n-j),…,x(n)共j+1個(gè)值中的最大值（最小值），則標(biāo)記為高點(diǎn)（低點(diǎn)）。下圖3以M1與M2的增速差為例展示高低點(diǎn)標(biāo)記后的結(jié)果，其中◆表示高點(diǎn)，▲表示低點(diǎn)。圖SEQ圖表\*ARABIC3：趨勢(shì)的定義：高低點(diǎn)標(biāo)記資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部如果連續(xù)出現(xiàn)高點(diǎn)（低點(diǎn)），之間沒(méi)有低點(diǎn)（高點(diǎn)），也沒(méi)有中間間隔點(diǎn)，則只保留第一個(gè)高點(diǎn)（低點(diǎn)），其他高點(diǎn)（低點(diǎn)）不作標(biāo)記。在初步標(biāo)記的結(jié)果中，如果連續(xù)出現(xiàn)兩個(gè)高點(diǎn)（低點(diǎn)），之間沒(méi)有低點(diǎn)（高點(diǎn)），但是有中間間隔點(diǎn)，則尋找這兩個(gè)高點(diǎn)之間的最小值點(diǎn)標(biāo)記為低點(diǎn)（高點(diǎn)）。調(diào)整后的高低點(diǎn)在下圖4中用框線標(biāo)出。圖SEQ圖表\*ARABIC4：趨勢(shì)的定義：調(diào)整高低點(diǎn)資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部趨勢(shì)生成每一個(gè)低點(diǎn)與下一個(gè)高點(diǎn)之間（含高點(diǎn)）識(shí)別為上升趨勢(shì)，每一個(gè)高點(diǎn)與下一個(gè)低點(diǎn)之間（含低點(diǎn)）識(shí)別為下降趨勢(shì)。如果起始點(diǎn)是高點(diǎn)或者低點(diǎn)，則此點(diǎn)包含在已經(jīng)被識(shí)別的下降趨勢(shì)或者上升趨勢(shì)中。否則，則進(jìn)行起始點(diǎn)處的趨勢(shì)再加工。方法如下：尋找距離起始點(diǎn)最近的高點(diǎn)或者低點(diǎn)，若為高點(diǎn)，則起始點(diǎn)與此高點(diǎn)之間（包含這兩個(gè)點(diǎn)）識(shí)別為下降趨勢(shì)；若為低點(diǎn)，則起始點(diǎn)與此低點(diǎn)之間（包含這兩個(gè)點(diǎn)）識(shí)別為上升趨勢(shì)。這樣做，我們傾向于認(rèn)為起始處的趨勢(shì)不明確，把它的狀態(tài)歸到了下一個(gè)趨勢(shì)階段。如果終點(diǎn)既非高點(diǎn)也非低點(diǎn)，則進(jìn)行終點(diǎn)處的趨勢(shì)再加工。方法如下：尋找距離終點(diǎn)最近的高點(diǎn)或者低點(diǎn)，若為高點(diǎn)，則此高點(diǎn)與終點(diǎn)之間（含終點(diǎn)）識(shí)別為上升趨勢(shì)；若為低點(diǎn)，則此低點(diǎn)與終點(diǎn)之間（含終點(diǎn)）識(shí)別為下降趨勢(shì)。我們這樣做是相信趨勢(shì)還會(huì)延續(xù)，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)中趨勢(shì)延續(xù)的概率比反轉(zhuǎn)的概率稍大一些。圖4中陰影部分表示識(shí)別出的上升趨勢(shì)，白色部分表示下降趨勢(shì)。圖SEQ圖表\*ARABIC5：趨勢(shì)的定義：趨勢(shì)生成資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部不同維度的趨勢(shì)我們發(fā)現(xiàn)如果j的長(zhǎng)度取得不同，則會(huì)識(shí)別出不同類型的趨勢(shì)，取值較大，只識(shí)別出長(zhǎng)期趨勢(shì)，取值較小會(huì)將短期趨勢(shì)與長(zhǎng)期趨勢(shì)一并識(shí)別出來(lái)。我們以M1與M2的增速差為例，j分別取1、4、9個(gè)月，結(jié)果如下圖6-圖8所示，圖中◆表示高點(diǎn)，▲表示低點(diǎn)，陰影部分表示識(shí)別出的上升趨勢(shì)，白色部分表示下降趨勢(shì)。圖SEQ圖表\*ARABIC6：j取1個(gè)月，M1與M2增速差的趨勢(shì)圖資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部圖SEQ圖表\*ARABIC7：j取4個(gè)月，M1與M2增速差的趨勢(shì)圖資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部圖SEQ圖表\*ARABIC8：j取9個(gè)月，M1與M2增速差的趨勢(shì)圖資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部圖6-圖8分別表示了j取1、4、9個(gè)月時(shí)，識(shí)別出的高、低點(diǎn)與相應(yīng)的趨勢(shì)。另外，表1列出了j取不同的時(shí)間長(zhǎng)度時(shí)，識(shí)別出的趨勢(shì)之間的差別。可以看到，上升階段或者下降階段的個(gè)數(shù)隨著j所取的時(shí)間長(zhǎng)度的增加而有明顯減少，同時(shí)，上升階段或者下降階段的平均長(zhǎng)度隨著j所取的時(shí)間長(zhǎng)度的增加而增加，例如，在j取1個(gè)月時(shí)，上升階段的個(gè)數(shù)為45個(gè)，在j取9個(gè)月時(shí)，上升階段的個(gè)數(shù)僅為6個(gè)，不到前者的七分之一，總的階段也表現(xiàn)出類似的特點(diǎn)。表SEQ表格\*ARABIC1：j取不同時(shí)間長(zhǎng)度，識(shí)別出的趨勢(shì)情況j=1個(gè)月j=4個(gè)月j=9個(gè)月上升階段個(gè)數(shù)45136上升階段平均長(zhǎng)度（月）2.11115.846212.1667下降階段個(gè)數(shù)46137下降階段平均長(zhǎng)度（月）1.80437.846213.2857總階段個(gè)數(shù)912613總階段平均長(zhǎng)度（月）1.95606.846213.6923資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部檢驗(yàn)方法股票收益率計(jì)算方法本文考慮三種股票市場(chǎng)指數(shù)：流通股本市值加權(quán)的股票市場(chǎng)指數(shù)、等權(quán)重加權(quán)的股票市場(chǎng)指數(shù)、總股本市值加權(quán)的股票市場(chǎng)指數(shù)，其中選擇上證綜指作為總股本市值加權(quán)的股票市場(chǎng)指數(shù)的代表，另外兩種股票市場(chǎng)指數(shù)根據(jù)研究的需要編寫，原始計(jì)算方法如下：股票資產(chǎn)計(jì)算日期：起始日：1995年12月30日；截止日：2010年9月30日。股票收益率編制方法采用兩種收益率計(jì)算方法，一是加權(quán)計(jì)算特定時(shí)期的標(biāo)的股票的收益率；二是等權(quán)計(jì)算特定時(shí)期標(biāo)的股票收益率。A:標(biāo)的股票調(diào)整方法：1）標(biāo)的股票調(diào)整日期：每月第一個(gè)交易日；2）標(biāo)的股票選擇方法：權(quán)重調(diào)整日期尚在交易且非*ST、非PT的股票；B:流通股本加權(quán)收益率計(jì)算方法1）權(quán)重：上月最后一個(gè)交易日對(duì)應(yīng)品種的收盤價(jià)*流通股本；2）權(quán)重調(diào)整：每月第一個(gè)交易日調(diào)整權(quán)重，直至本月結(jié)束不再調(diào)整權(quán)重比例；3）收益率計(jì)算：當(dāng)月最后一個(gè)交易日收盤價(jià)/前月最后一個(gè)交易日收盤價(jià)-1作為收益率指標(biāo)（此處價(jià)格采用股票的復(fù)權(quán)價(jià)格）C:等權(quán)收益率計(jì)算方法當(dāng)月最后一個(gè)交易日收盤價(jià)/前月最后一個(gè)交易日收盤價(jià)-1（復(fù)權(quán)價(jià)格）；等權(quán)。特殊情況處理：1）對(duì)于股票中途停牌情況，權(quán)重不變，收益率為零計(jì)算；2）ST股票是包含在目標(biāo)標(biāo)的范圍之內(nèi)的；3）此處收益率采用復(fù)權(quán)價(jià)格計(jì)算，間接假設(shè)了股利的連續(xù)投入。考慮M1與M2的增速差與三種股指收益的關(guān)系，如下圖所示：圖SEQ圖表\*ARABIC9：M1與M2的增速差與三種股指收益的關(guān)系資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部檢驗(yàn)方法我們知道在一般情況下，M1與M2增速應(yīng)該保持平衡，也就是說(shuō)在收入增加、貨幣供應(yīng)量逐步擴(kuò)大的外部環(huán)境下，企業(yè)的活期存款和定期存款是同步增加的，這符合凱恩斯流動(dòng)性偏好理論中對(duì)三大動(dòng)機(jī)的解釋。如果M1增速大于M2，也就是說(shuō)M1與M2的增速差越大，這表示企業(yè)的定期存款增速小于活期存款增速，企業(yè)和居民之間的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)活躍，經(jīng)濟(jì)景氣度上升。如果M1增速小于M2，意味著企業(yè)和居民傾向于選擇將資金以定期的形式存在銀行，而不是去投資，多余的貨幣開始從實(shí)體經(jīng)濟(jì)中抽離，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行逐步回落。若用M1與M2的增速差分別對(duì)股指收益直接進(jìn)行回歸，效果如表2所示，可以發(fā)現(xiàn)，M1與M2的增速差與股指收益之間是較為微弱的關(guān)系。這樣與我們對(duì)貨幣供應(yīng)量與股市關(guān)系的理解，以及對(duì)圖形的直觀感受不符的結(jié)果主要是因?yàn)閭€(gè)別噪音較大的數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)貨幣供應(yīng)與股市的本質(zhì)關(guān)系干擾太大，以至于從圖形上直觀可以看出的正向關(guān)系反而在數(shù)據(jù)上無(wú)法體現(xiàn)。表SEQ表格\*ARABIC2：M1與M2增速差對(duì)股指收益回歸結(jié)果上證綜指流通A股等權(quán)A股-0.0023-0.0029-0.0024t-test-1.7330-2.0060-1.54330.01690.02250.0134資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部這里，我們又用M1與M2增速差的差對(duì)股指收益進(jìn)行了回歸，表3是回歸結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)二者之間的關(guān)系不顯著，我們認(rèn)為，這是由于M1與M2增速差的差的具體量與股市收益之間沒(méi)有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，與股市之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系的是宏觀經(jīng)濟(jì)變量的趨勢(shì)，宏觀經(jīng)濟(jì)變量的數(shù)值上的微小變動(dòng)不會(huì)全部反應(yīng)在股市上，而宏觀經(jīng)濟(jì)變量的趨勢(shì)才是真正影響股市的因素。表SEQ表格\*ARABIC3：M1與M2增速差的差對(duì)股指收益回歸結(jié)果上證綜指流通A股等權(quán)A股0.00340.00450.0043t-test1.01861.22121.08240.00590.00840.0067資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部檢驗(yàn)宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市之間的長(zhǎng)短期協(xié)整關(guān)系，可以用以下的簡(jiǎn)化模型：（1）其中，表示M1與M2增速差的時(shí)間序列依據(jù)前后個(gè)時(shí)間點(diǎn)識(shí)別出來(lái)的高低點(diǎn)來(lái)形成的狀態(tài)變量。當(dāng)j取值比較小時(shí)，反映的是短期的同期協(xié)整關(guān)系；當(dāng)j取值比較大時(shí)，檢驗(yàn)的是長(zhǎng)期的同期協(xié)整關(guān)系。我們使用模型（1）對(duì)M1與M2增速差對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)狀態(tài)變量與股市之間的短期與長(zhǎng)期關(guān)系進(jìn)行研究，我們選擇j的取值范圍是1個(gè)月至9個(gè)月，重點(diǎn)考察宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市之間的長(zhǎng)期、短期協(xié)整關(guān)系。具體方法是：對(duì)于每一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量，前面所述趨勢(shì)識(shí)別的方法生成對(duì)應(yīng)的1至9個(gè)月的趨勢(shì)狀態(tài)變量，分別對(duì)股票收益率進(jìn)行回歸，根據(jù)回歸系數(shù)的t-test獲得結(jié)論。表4羅列出j分別取1、3、5、7個(gè)月時(shí)，M1與M2增速差對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量與上證綜指的回歸結(jié)果，檢驗(yàn)結(jié)果表明，j取7時(shí)的t-test值最大，因此我們認(rèn)為M1與M2增速差與股市之間是一個(gè)長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系。表SEQ表格\*ARABIC4：j取值不同時(shí)，M1與M2增速差對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量對(duì)上證綜指回歸結(jié)果j13572.29532.76083.99304.8606t-test1.75872.12383.06013.84620.01730.02500.05050.0775資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部參數(shù)j的取值不同，可以讓我們識(shí)別出短期和長(zhǎng)期趨勢(shì)，宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量與股市回歸結(jié)果的t-test值是判斷二者短期或者長(zhǎng)期關(guān)系的重要依據(jù)，我們認(rèn)為最大的t-test值對(duì)應(yīng)的j是描述二者之間協(xié)整關(guān)系最恰當(dāng)?shù)闹芷?。?羅列出M1與M2增速差對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量對(duì)三種股票收益率回歸的結(jié)果，包括最大的t-test值，及其對(duì)應(yīng)的j、回歸系數(shù)、決定系數(shù)。表SEQ表格\*ARABIC5：M1與M2增速差對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量對(duì)股指收益回歸結(jié)果上證綜指流通A股等權(quán)A股j7774.86065.45345.1639t-test3.84623.87763.39770.07750.07870.0616資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部從表5可以看出，趨勢(shì)狀態(tài)變量與股市是正向的關(guān)系，這與直觀理解相符合，并且這種關(guān)系十分顯著。從j的取值來(lái)看，M1與M2的增速差的短期增減并不影響股市，而長(zhǎng)期調(diào)整才會(huì)在股市上反映出來(lái)。也就是說(shuō)貨幣供應(yīng)一兩個(gè)月的增加或減少并不一定能在股價(jià)上反映出來(lái)，因?yàn)樵黾拥呢泿挪灰欢⒓淳湍芰鬟M(jìn)和流出股市；而長(zhǎng)期貨幣增加或減少一定能在股市表現(xiàn)出來(lái)，因?yàn)楦鱾€(gè)容納貨幣的途徑最終有所均衡，流入流出股市的貨幣在這種均衡的意義下體現(xiàn)出來(lái)。這種中長(zhǎng)期性也說(shuō)明貨幣對(duì)股市的支持是持續(xù)性的，是形成股市趨勢(shì)的重要原因之一。圖10描述了上述回歸結(jié)果，陰影部分表示了M1與M2增速差對(duì)應(yīng)的7個(gè)月的狀態(tài)變量，從圖中可以直觀看到，M1與M2增速差的中長(zhǎng)期上升趨勢(shì)與上證綜指的上升趨勢(shì)較為一致。圖SEQ圖表\*ARABIC10：M1與M2增速差、M1與M2增速差狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部總結(jié)《宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列研究之趨勢(shì)狀態(tài)的重要性》主要以M1與M2增速為例，討論了宏觀因素對(duì)股市的影響模式。我們采用了一種簡(jiǎn)化的協(xié)整計(jì)量模型，對(duì)以M1與M2增速的主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)。具體的做法是首先將宏觀經(jīng)濟(jì)變量識(shí)別出上升和下降兩種狀態(tài)，分別用1和0來(lái)代表這兩種狀態(tài)形成狀態(tài)變量，再用生成的狀態(tài)變量序列去解釋股市的收益率，檢驗(yàn)狀態(tài)變量是否顯著。我們發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)量中的M1與M2增速差與股市的關(guān)系是趨勢(shì)上的關(guān)系，也就是說(shuō)直接用M1與M2增速差對(duì)股指收益回歸并不顯著，而用M1與M2增速差對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量對(duì)股指收益回歸可以發(fā)現(xiàn)，二者之間的正向關(guān)系是十分顯著的，這符合我們對(duì)流動(dòng)性與股票市場(chǎng)關(guān)系的理解。在接下來(lái)的系列報(bào)告中，我們將繼續(xù)討論哪些宏觀因素會(huì)影響股市、這些因素與股市的領(lǐng)先滯后效果如何等方面內(nèi)容。參考文獻(xiàn)Abdullah,D.A.andHayworth,S.C.(1993)Macroeconometricsofstockpricefluctuations,QuarterlyJournalofBusinessandEconomics,32,50–67.Apergis,N.(1998)Stockmarketvolatilityanddeviationsfrommacroeconomicfundamentals:evidencefromGARCHandGARCH-Xmodels,KreditandKapital,31,400–12.Boyd,J.H.,Jagannathan,R.andHu,J.(2001),TheStockMarketsReactiontoUnemploymentNews:WhyBadNewsisUsuallyGoodforStocks,NationalBureauofEconomicResearchWorkingPaperNo.8092.Bulmash,S.B.andTrivoli,G.W.(1991)Time-laggedinteractionsbetweenstockpricesandselectedeconomicvariables,JournalofPortfolioManagement,17,61–7.Chen,N.-F.,Roll,R.andRoss,S.A.(1986)Economicsforcesandthestockmarket,JournalofBusiness,59,383–403.Chong,C.S.andKoh,K.L.2003.Linkagesofeconomicactivity,stockpricesandmonetarypolicy:thecaseofMalaysia.Dhakal,D.,Kandil,M.andSharma,S.C.(1993)Causalitybetweenthemoneysupplyandshareprices:aVARinvestigation,QuarterlyJournalofBusinessandEconomics,32,52-74.Gunasekarage,A.,Pisedtasalasai,A.,andPower,D.M.,(2004)“MacroeconomicInfluenceontheStockMarket:EvidencefromanEmergingMarketinSouthAsia”,JournalofEmergingMarketFinance3(3)285-304.Hendry,D.F.(1986).Econometricmodelingwithcointegratedvariables:Anoverview.OxfordBulletinofEconomicsandStatistics48(3)201-212.Islam,S.M.N.andWatanapalachaikul,S.(2003)TimeseriesfinancialeconometricsoftheThaistockmarket:amultivariateerrorcorrectionandvaluationmodel.Johansen,S.(1988)Statisticalanalysisifcointegrationvector,JournalofEconomicDynamicsandControl,12,231-54.Maysami,R.C.andKoh,T.S.(2000)Avectorerro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