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基于VAR模型的股价波动与工业经济关系研究

作者:鸿运手机版登陆 更新时间:2015年10月30日 10:03:34

一、引言与文献综述

金融体系如何影响经济增长是保持经济平稳健康发展的关键问题。近年来,经济形势总的特点是缓中趋稳、稳中向好,但经济运行中仍存在不少突出矛盾和问题,产能过剩和需求结构升级矛盾突出,金融风险有所积聚等。金融体系能否有效促进经济增长的问题亟须解答。

关于金融体系与经济增长之间的关系,一部分学者认为金融体系可促进经济的增长:其一,从功能角度考虑,特别强调的是股票市场,其具有资源配置、融资和风险投资三重功能,是参与度最高的投资场所,如Bencivenga等(1991);其二,从融资角度考虑,则认为金融发展有利于促进储蓄向实际投资转化,有效的金融系统可以缓解那些阻碍企业和行业发展的外部融资约束,从而促进经济增长,如Levine(2005);其三,则运用实证研究分析验证了股票市场总体发展与长期经济增长显著正相关,如Beck(2004)。然而,另一部分学者认为上述观点缺乏风险变化对实体经济影响分析,难以有效解释金融危机和经济危机的爆发。因此,这部分学者对此持怀疑态度:其一,从金融体系的内在运行机制来看,投机成分过多会加大市场波动,偏离金融服务经济发展的初衷,如张晓朴、朱太辉(2014);其二,“金融过度论说”认为金融发展促进经济增长存在边界,金融发展越过边界会制约经济发展。此外,王千(2007)研究发现虚拟经济与实体经济之间存在明显的背离关系。

综上所述,结合近年来,我国工业经济占GDP的比重在45%左右浮动,是国民经济增长拉动的巨大引擎,其地位具有显著重要性(黄群慧,2014),以及中国步入工业化后期的阶段性特征,本文以股价波动与工业经济间的关系为研究重点,探讨现行经济运行体制中股价波动和工业经济发展间究竟存在怎样的关系这一问题。

二、研究方法与描述统计

(一)数据选取与模型设计

本文基于时间序列数据的考察时段为2000年至2015年,选取工业增加值指数度量工业经济的发展情况,选取上证综指数(收盘)度量股价波动,选取年度数据进行实证研究,相关数据均来源于国家统计局网。此外,为消除异方差的影响,研究中对时间序列变量数据进行对数标准化处理。文中,lngyzz表示工业增加值指数,lnszz表示上证综合指数。

本文选用VAR模型研究股价波动与工业经济间动态变化规律,模型形式如下:

Yt=β0+∑kj=1β1.jYt-j+∑kj=1β2.jXt-j+εt(1)

式(1)中Yt可包括:工业增加值指数;上证综合指数。Yt-j和Xt-j则包括:工业增加值指数的滞后期;上证综合指数的滞后期。

(二)描述性统计

表1数据显示:其一,虽然两个变量最大值与最小值的差异基本相同,但上证综合指数作为股价波动的代表量其标准差小于工业增加值指数的标准差,可说明工业经济波动幅度大于股价波动幅度;其二,Lnszz偏度为0.283949,为右偏,而lngyzz偏度为-0.154166,为左偏,这明显的差异使得以顺利考察工业经济和股价波动相互影响的关系。另外,图1可看出工业增加值指数大致趋于平稳,而上证综合指数的波动是否平稳有待检验。

三、实证研究

本文实证检验的顺序是:首先,进行平稳性检验,看是否平稳;其次,在序列平稳的前提下,进行Granger因果检验;再次,构造VAR模型;最后,在构造VAR模型的基础上进行脉冲响应分析。

(一)平稳性检验

判断时间序列的平稳性,本文对上证综合指数和工业增加值指数做ADF检验,如表2。

在5%和10%置信水平下,ADF的值均小于临界值,均可拒绝存在单位根的原假设,据此说明各变量是平稳的,即说明上证综合指数和工业增加值指数时间序列是平稳序列,可进行VAR建模。

(二)Granger因果检验

通过平稳性检验发现,虽然股价波动与工业经济之间存在着长期的平稳关系,但两者之间是否存在因果关系,以及因果关系的方向如何却并不清楚。为此,紧接着对两者之间的关系进行格兰杰因果检验。鉴于存在以下两方面因素,其一,因果检验对滞后阶数比较敏感;其二,年度数据的滞后阶数通常都很小。因此,本文选择滞后1阶到4阶,检验结果如表3。

从检验结果得出的一致性结论为,lnszz不是lngyzz的Granger原因,lngyzz也不是lnszz的Granger原因,即股价波动与工业经济间不存在因果关系,这意味着股价市场的波动不是促进工业经济增长的原因,而工业经济的增长也不会引起股价的波动。不难得出结论,股价波动背离工业经济的发展。

(三)VAR模型构建

为深入探讨工业经济与股价变动之间的动态关系,进一步构建VAR模型进行分析,据AIC值评价指标显示,最合适的滞后阶数为4阶,具体结果如表4所示。

整体上,以工业增加值指数为因变量的模型拟合优度远远优于以上证综合指数为因变量的模型,且整体水平显著,解释能力强,而以上证综合指数为因变量的模型拟合效果低且不显著,再次证明股价波动背离工业经济的发展。表4结果显示有两方面结论,一方面,无论滞后几期,工业增加值指数对上证综合指数均不构成显著性影响,说明股价波动不受工业经济的影响;另一方面,在前期,上证综合指数滞后1到2期对工业增加值指数的影响系数分别为-0.003和-0.020,且在5%水平下通过显著性检验,说明上证综合指数滞后对工业增加值指数存在显著的负方向影响,然而,随着时间的推移,上证综合指数滞后3到4期对工业增加值指数的影响系数分别为0.010和0.005,同样在5%水平下通过显著性检验,这意味着上证综合指数对工业增加值指数存在显著的正向影响。但是由于系数之和(-0.003-0.020+0.010+0.005=-0.008)小于零,所以从长期来看,股价波动会阻碍工业经济的发展。

图2显示,VAR模型的AR特征多项式的根的倒数都位于单位圆内,表明所建立VAR模型是稳定的。说明工业增加值指数和上证综合指数两者中任一变量发生变化,会使另一变量发生变化,但随着时间的推移,影响会逐渐消失。我们可以这样理解,尽管股价波动及工业经济发展变化复杂,但整体来看股票市场和工业经济所构成的经济体系是稳定的。

(四)脉冲响应分析

在构造VAR模型的基础上,紧接着进行脉冲响应分析,进一步讨论工业增加值指数和股价波动的动态关系,检验工业经济和股价波动之间的影响强度和持续时间,具体结果见图3和图4。

图3表明,股价波动的冲击对其自身的影响,首先会引起股价上升,然后下降,之后又会导致股价持续上升,呈周期性变动;其二,图4显示,工业增加值指数对上证综合指数的冲击,短期内会使上证综合指数小幅度上升,影响微弱,但长期来看,上证综合指数会稳定在零增长率这一均衡水平,也就是说工业经济对股价波动的影响会逐渐消失。

四、研究结论

综上所述,可得出以下三个结论:

首先,股价波动背离工业经济的发展。其一,从Granger 因果检验得出工业经济的变动不是股价波动的原因;其二,在所构建的VAR模型中,工业增加值指数对股价波动的影响未通过显著性检验;其三,由脉冲响应分析中的图3和图4可知,相对于股价波动自身冲击的影响,工业经济对股价波动是短期暂时性的影响,且影响微弱,长期来看影响会消失。

其次,金融发展并不总是单向促进经济增长,超过一定界限的金融发展反而会阻碍工业经济的发展。VAR模型中上证综合指数滞后1至2期对工业增加值指数存在显著性负向影响,主要因为金融体系具有风险积累和反馈效应,再者基于高投资回报预期,大量资金从实体经济领域流向股票市场领域,工业经济部门资金不足,生产性投资发展乏力;股价剧烈波动通过利率、汇率或资产价格变动会挤压实体经济发展,进而阻碍实体经济的发展。

第三,从整体来看,股票市场和工业经济所构成的经济体系是稳定的。由AR特征多项式逆根图得出,主要可归因于:其一,工业经济下滑外部性与周期性因素所造成的,必须发挥市场在资源配置中的决定性作用,依靠股票市场;其二,灵活、高效的融资渠道适应建立在资源禀赋结构之上的产业结构的需求,保证将资本配置到这些企业和产业中去,就可促进工业经济的发展。而工业经济的健康稳定发展,有利于股票市场正常发展。

[本文为北京市教学名师项目。]

 

参考文献:

[1] Bencivenga,V.,B.Smith.Financial Intermediation and Endogenous Growth[J].The Review of Economic Studies,1991(2)

[2] Levine, R. Finance and Growth: Theory and Evidence [R], in Handbook of Economic Growth, edited by P A ghion and S.Durlauf . North——Holland, 2005

[3] Beck, T. and Levine ,R. Stock Markets, Banks and Growth: Panel evidence [J]. Journal of Banking and Finance,2004

[4] 张晓朴,朱太辉.金融体系与实体经济关系的反思[J].国际金融研究,2014(3)

[5] 王千。虚拟经济与实体经济的非对称性影响[J]。开放导报,2007(4)

[6] 黄群慧.“新常态”、工业化后期与工业增长新动力[J].中国工业经济,2014(10)

[7] 杨帆,杨丽歌。我国实体经济与股价波动的背离关系研究[J]。宏观经济研究,2015(7)

[8] 林毅夫,樊纲,华生,张军。中国经济学家2015年度论坛专家演讲稿[J]。当代财经,2016(1)

(作者单位:北京农学院经济管理学院,北京新农村建设研究基地 北京 102206)