--上证指数与各宏观经济指标之间相关分析
计量经济分析
-----上证指数与各宏观经济指标之间相关分析
小组成员：赵莹 40511099 龚焕 40511103
平孝兰 40511109
上证指数与各宏观经济指标之间相关分析
小组成员：赵莹 （40511099）
龚焕 （40511103）
平孝兰（40511109）
（一）.问题提出：
在我国,股票市场已有十余年的发展历程。随着股票市场的深化与发展,以及居民收入水平的提高,居民个人持有股权的比重在逐步增加。尤其是1997年以来,原先以银行储蓄为主要资产形式的居民资产结构开始发生变化,其资产总量中股权资产的比重在逐步增加。而近年来,连续下调利率,并开征存款利息税,实施存款实名制,都在不同程度上促进了居民资产结构多元化的调整。现在,股票市场在人们的生活中越来越发挥着重要的作用,股市对经济和货币政策的影响日益明显,许多专家学者都开始关注股市的发展及其对经济生活的影响。因此,关于我国股市变动情况与各宏观经济因素之间的关系值得我们深入研究。
（二）.理论综述
证券市场态势多变，这是因为影响证券市场的因素多而且复杂。就宏观经济走势、货币供应量、利率等三个方面对证券市场态势的影响进行分析。
（三）.模型建立
由以上分析知，对于影响股票指数的各因素中，我们选取较为典型的几个因素来分析它们和上证指数之间的相关性:选择上证指数增长率为被解释变量（Y），分别选取工业生产值增长率，狭义货币供应量增长率（M1），广义货币供应量增长率(M2)，全国物价指数增长率，人民币一年期存款利率水平为解释变量，设为X1,X2,X3,X4,X5。
(选取数据为2004-2006年各月度数据,样本量为36。如下：)
工业生产增长率X1
狭义货币供应量增长率X2
广义货币供应量增长率X3
全国物价指数增长率X4
人民币一年期存款利率X5
上证指数增长率Y
103
14
102
101
101
102
14
101
10
101
16
101
101
11
101
100
16
100
18
100
101
101
101
100
100
101
14
101
101
101
101
101
101
102
102
102
21
102
103
20
102
102
103
18
104
105
105
105
建立模型为Y=a+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+Ut,其中Ut为随机误差项。
使用的回归结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/10/07 Time: 13:04
Sample: 2004M01 2006M12
Included observations: 36
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X1
-05
X2
X3
X4
X5
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
从模型拟合结果可知，样本观测个数为36，模型的判定系数R^2=，F统计量为，在置信水平下,F临界值为，计算的F值远大于临界值，表明回归方程是显著的。模型整体拟合程度较高。
但是，由于的t检验值均不能通过检验，故初步判定数据中存在多重共线性。
由相关系数矩阵（下图）可以看出有些解释变量之间相关系数较高，说明模型中确实存在多重共线性。
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
（四）.模型修正
（1）.多重共线修正：
先将模型作对数模型的变换，得到回归结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/10/07 Time: 12:52
Sample: 2004M01 2006M12
Included observations: 36
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LX1
LX2
LX3
LX4
LX5
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
再用逐步回归来剔除变量以消除多重共线性：
（1）.
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/10/07 Time: 13:13
Sample: 2004M01 2006M12
Included observations: 36
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LX2
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
分别对各解释变量做一元回归分析, 发现其中X2的R^2最大，并且t值检验显著。故将X2作为第一个进入方程的变量。
（2）.
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/10/07 Time: 13:16
Sample: 2004M01 2006M12
Included observations: 36
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LX2
LX5
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
将x5加入方程，再将剩下的变量逐渐加入方程：
最后经过分析,挑选，保留两个变量。
模型为Y=++
（2）.异方差检验
用ARCH检验法检验模型中是否存在异方差：
提出假设：H0:a2=……a5=0 , H1: ai (i=1,3,4..5) 中至少有一个不为零
用OLS法估计原模型，计算残差式et=Yt-Yt’,并计算残差平方序列et^2, e(t-1)^2,…,
e(t-p)^2.
做辅助回归 ：et^2=a0+a1*e(t-1)^2+a2*e(t-2)^2+……ap*e(t-p)^2
计算统计量(n-p)*R^2,其中n为样本容量，R^2为辅助回归的可决系数,p为自由度。
在H0:a2=……a5=0 , H1: ai (i=1,3,4..5) 中至少有一个不为零的假设条件下，查卡方分布表，得到(n-p)*R^2=<X^2(5)=.故可以判断模型中不存在异方差。
回归结果如下：
ARCH Test:
F-statistic
Probability
Obs*R-squared
Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/18/07 Time: 18:44
Sample (adjusted): 2004M06 2006M12
Included observations: 31 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RESID^2(-1)
RESID^2(-2)
RESID^2(-3)
RESID^2(-4)
RESID^2(-5)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
5998958.
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
模型仍然为 Y=++
（3）.自相关性检验
查DW统计表，在显著性水平为时, 得到dl=,du=，模型中dw=<dl,显然模型中有自相关存在。现用科克伦-奥克特迭代法来修正：
对残差et进行回归分析,回归结果如下：
Dependent Variable: ET
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 10:48
Sample (adjusted): 2004M02 2006M12
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
ET(-1)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
Durbin-Watson stat
进行广义差分，得到回归结果：
Dependent Variable: *Y(-1)
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 10:50
Sample (adjusted): 2004M02 2006M12
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
*LX2(-1)
*LX5(-1)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
由于考虑到样本量大于30，故这里省去了进行普莱斯-温斯滕变换来补充观测值这一步。
由上面回归结果可得方程：
Yn=+*lx2n+*lx5n
其中，yn= *Y(-1) lx2n= *LX2(-1) lx5n= *LX5(-1)
再有，cn=c/()
故cn=
Yt=+*lx2t+*lx5t
1．经济意义检验：从回归结果来看，各回归系数的符号均符合现实经济意义。
2. 统计推断检验：从回归结果看：可决系数=，模型拟合良好，在显著性水平=时，查t分布表得知，各解释变量系数的t值均大于临界值，所以M1和利率水平对上证指数增长率均有显著影响。
（4）.平稳性检验与协整检验：
（a）.采用ADF法，对模型中各序列进行单位根检验：
Y序列：
Null Hypothesis: Y has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 9 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
可见，y序列存在单位根，故检验其一阶差分序列的平稳性：
Null Hypothesis: D(Y) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
可见其一阶差分序列为平稳的，故y为一阶单整的。
同理可得，lx2,lx5序列均为一阶单整的，如下表：
对lx2序列：
Null Hypothesis: LX2 has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(LX2) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
对lx5序列：
Null Hypothesis: LX5 has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: D(LX5) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
（b）.协整检验：
Y对 lx2 和lx5的回归，令e=resid, 对e做ADF检验：
Null Hypothesis: E has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
可见e无单位根，序列lx2，lx5与y整协，可见变量之间存在着长期稳定的关系，故排除了伪回归的可能。
（5）.建立误差修正模型：
Dependent Variable: DY
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 17:08
Sample (adjusted): 2004M02 2006M12
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
DLX2
DLX5
E(-1)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
其中，DY=Y-Y（-1）, DLX2=LX2-LX2（-1），DLX5=DLX5-DLX5（-1）
故误差修正模型为：DY=+*DLX2+**E（-1）
上述结果表明，上证指数增长率的变化不仅取决于广义货币供应量增长和利率水平，还取决于上一期上证指数增长对均衡水平的偏离，误差项E（T-1）估计的系数体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正量就越大，即系统存在误差修正机制。
四.结果分析
由最终模型结果可以推断出，对上证指数增长明显的因素主要有M1和利率水平，而其他的变量相对来说对上证指数增长的影响较小。
（1）.宏观经济走势对证券市场的影响
宏观经济走势是影响证券市场大盘走势的最基本因素。证券市场是整个国民经济的重要组成部分，它在宏观经济的大环境中发展，同时又服务于国民经济的发展。从根本上说，股市的运行与宏观的经济运行应当是一致的，经济的周期决定股市的周期，股市周期的变化反映了经济周期的变动。经济周期包括衰退、危机、复苏和繁荣四个阶段，一般来说，在经济衰退时期，股价指数会逐渐下跌；到经济危机时期，股价指数跌至最低点；当经济复苏开始时，股价指数又会逐步上升；到经济繁荣时，股价指数则上涨至最高点。
宏观经济走势影响股价变动，但宏观经济走势与股市趋势的变动周期不是完全同步的。2002年10月，两个数据在中国证券业界引起了广泛关注，一个数据是2002年前三个季度中国国内生产总值同比增长％，一个数据是2002年1～10月上证指数跌幅达到％，一正一负，宏观经济走势与证券市场走势看上去形同陌路，相互背离，让投资者感到困惑。实际上，无论是宏观经济还是股票市场，都存在着各自周期性变化的特征。股市周期是指股票市场长期升势与长期跌势更替出现不断循环反复的过程，即牛市与熊市不断更替的现象。
以上海证券市场为例对中国的股市周期进行分析。中国股市运行的第一个周期，是从1990年12月19日的100点至 1996年1月的512点，其中，大牛市阶段为1990年12月19日的100点至1993年2月16日的1558点；大熊市阶段为 1993年2月16日的1558点至1996年1月的512点。第二个周期是从1996年1月的512点至今，其中，大牛市阶段是 1996年1月的512点至2001年6月的2245点，从此股市出现了较大的下跌行情。同期中国宏观经济运行的状况为：1978～1990年期间，中国经济运行的总体态势是经济增长的稳定性在逐步增强，经济增长的质量有所提高。1991～1999年期间，中国经济先是快速增长，越过高峰后，以小幅缓收为基调，而且收缩期明显增长(从1993年步入经济收缩期开始到1999年底，7年内GDP增长率平均每年下降1个百分点左右，波动较为平缓，但下滑时间较长)。进入2000年，中国的经济增长率结束了连续7年的下滑过程(1999年为 ％，2000年为8％，2001年为％，2002年为8％)。经济周期是根本，经济从衰退、萧条、复苏到高涨的周期性变化，是形成股市牛熊周期性转换的最基本的原因，正是从这种意义上讲，股市是国民经济的晴雨表，但这并不代表两个周期是完全同步的。作为一个相对独立的市场，股市的波动也存在着自身特有的规律，在实际运行中，股市周期反映经济周期有着独特的特点，从而造成了股市周期与经济周期不同步，甚至背离的现象。
（2）.货币供应量对证券市场的影响
货币供应量与股票价格一般是呈正相关关系，即货币供应量增大使股票价格上涨，反之，货币供应量缩小则使股票价格下跌。但从1994年以来，我国货币供应量的增长与股市的增长率变化比较，货币供应量的变化就不能准确地反映股市的变化。如1994、1995、1998这三年，上证指数的增幅都是负数，而同期我国的货币供应量(M2)的增幅分别是 ％、％、％；1996、1997、1999、2000这四年，上证指数的增幅分别是％、％、％、 ％，同期我国的M2增幅分别是％、％、％、％。原本是强相关的两项指标，增幅的变化却出现了背离现象。这说明证券市场与货币市场没有完全打通，货币政策的传导机制出现了故障。
所谓货币政策的传导机制是指一定的货币政策工具，如何引起社会经济生活的某些变化，最终实现预期的货币政策目标。对货币政策传导机制的分析，在西方主要有凯恩斯学派和货币学派。凯恩斯学派的主要思路：通过货币供给的增减影响利率，利率的变化通过资本边际效益的影响使投资以乘数方式增减，而投资的增减会进而影响总支出和总收入。凯恩斯学派传导机制理论的特点是对利率这一中介指标特别重视。货币学派认为，利率在货币传导机制中不起重要作用，更强调货币供应量在整个传导机制上的直接效果，主要思路：货币供给量的变化直接影响支出，变化了的支出影响投资或者说导致资产结构调整，资产结构的调整又反映在实际产出和价格的变动上。
从货币政策工具的运用到货币政策目标的实现中间有一个相当长的作用过程，在过程中货币当局本身并不能直接控制和实现诸如稳定、增长这些目标，它只能借助于货币政策工具、设置中介指标并通过对中介指标的调节和影响最终实现政策目标。因此，中介指标就成了货币政策作用过程中一个十分重要的中间环节，对它们的选择是否正确以及选定后能否达到预期调节效果，关系到货币政策最终目标能否实现。根据中介指标的可控性、可测性、相关性、抗干扰性以及在不同经济体制和金融体制下的适应性，中介指标一般有利率、货币供应量等。作为中介指标，利率有可控性强、可测性强、货币当局能够通过利率影响投资和消费支出的优点，但利率作为中介指标也有不理想之处。因为利率既是一个内生经济变量，又是一个政策变量。作为内生变量，在经济繁荣时，利率随信贷需求增加而上升；在经济停滞时，利率随信贷需求减少而下降。作为政策变量，经济过热，应提高利率；经济疲软，应降低利率。可见。利率作为内生变量与政策变量往往很难区分。在这样的情况下，中央银行很难判明自己的政策操作是否已达到了预期的目标。以货币供应量作为中介指标，首先遇到的困难是确定哪种口径的货币作为中介指标，是MO(现金)，还是M1(M1=MO+活期存款)，还是M2(MO +M1+定期存款+其他存款)。三个指标分别反映在中央银行和商业银行及其他金融机构的资产负债表上，可以进行测算和控制，问题在于究竟哪一个指标更能代表一定时期的社会总需求和购买力，通过对它的调控就可直接影响总供求。至于抗干扰性，货币供应量的变动作为内生变量是顺循环的，作为政策变量是逆循环的，一般说来两者是不会混淆的。
货币供应量与股票价格一般是呈正相关关系，但在特殊情况下必须具体情况具体分析。如，在通货膨胀的情况下，政府一般会采取紧缩的货币政策，这就会提高市场利率水平，从而使股票价格下降。同期，企业经理和投资者不能明确地知道眼前盈利究竟是多少，更难预料将来盈利水平，他们无法判断与物价有关的设备、原材料、工资等成本的上涨情况，从而引起企业利润的不稳定，对证券市场造成不良影响。
通货紧缩对证券市场的影响是通过伤害消费者和投资者的积极性反映出来的。就消费者而言，持续的通货紧缩使消费者对物价的预期值下降，而更多地持币待购，推迟购买；就投资者而言，通货紧缩将使目前的投资在将来投产后，产品价格比现在的价格还低，并且投资者预期未来工资下降，成本降低，这些会促使投资者更加谨慎，或者推迟原有的投资计划。消费和投资的下降减少了总需求，使物价继续下降，从而使股票、债券及房地产等资产价格大幅下降，进一步又大大影响了投资者对证券市场走势的信心。
（3）.利率变动对股市的影响
一般情况下，利率变动与股价变动成反相关关系。1996年以来，我国已八次下调人民币利率。1996年5月1日中央银行决定实施首次降息，当时的股市正从底步启动，市场从4月份起，就对这一利好作出了积极的提前反应，消息出台后虽然出现了暂时的获利回吐，但很快就步入了持续的升势，一个历时超过两年的大牛市从此拉开了序幕。1996年8月 23日央行实施了第二次降息，存款利率平均降低个百分点，贷款利率平均下调个百分点，幅度之大超出了当时人们的预期。这一消息对于已经经历4个月调整的沪深股市带来了新的刺激，市场很快探底成功，股指由此屡创新高，并在当年年底冲上了历史的高峰(1996年上证指数增幅 ％)。1997年10月23日，央行第三次降息，存贷利率平均下调幅度分别为和个百分点，由于经历了三次降息，流向资本市场和消费市场的资金不断增加。1998年3月25日和1998年7月1日的第四、第五次降息虽然在幅度上明显低于前三次，但同时对准备金率作出了大幅度的调整(由1980年的13％降到1998年的8％)，使得社会融资环境进一步宽松。由此，沪市综指也从第一次降息的660点升至 1998年7月的1330点，升幅超过1倍。1998年12月?日，央行决定第六次降低金融机构的存贷利率，一年内三次降息的间隔之短，在我国银行利率调整历史上也实属罕见，这次降息没有对股市起到立竿见影的作用，但却使股市在1000点企稳，也为之后的“”行情做了铺垫。1999年6月10日，央行宣布第七次降息，金融机构存贷款利率分别下调1个、个百分点。这次降息虽然仍激发了投资者的投资热情，市场的直接反应却呈现逐步减弱之势，这是因为市场缺乏能够引导市场的热点板快等，但这并不能否定降息对股市的长期利好作用，就是说，政策的利好虽没有改变市场趋势，但却在不断改变经济和市场环境，此次降息为“”行情的爆发起到了推波助澜的作用。2002年2月21日，央行实施第八次降息政策，存贷款利率平均下调分别是个百分点和个百分点，此次降息最重要的是政府表明了一种态度，给消费者者、投资者、生产者一个积极的信号：只要通货紧缩的趋势继续延续，经济低迷，政府就不会坐视不管，政府要加大金融对经济发展的力度，以此来促进国民经济持续、快速、健康发展。
（4）.股票市场对货币政策传导的影响
一般来说,股票市场越发展,股票价格对宏观经济的影响越显著。我们分别选择了1995年以来我国的沪深综合指数、股票市值、同期的社会消费品零售总额以及工业增加值的数字进行了分析,发现社会消费品零售总额、工业增加值与同期沪深股市综合指数之间的相关度分别是负值和较低(见表3)。由此得出的结论是,我国股票市场在货币政策传导中发挥的作用还较小,但特点却很明显,主要是自1995年以来货币供应量较高,而同期的沪深两市股票指数与社会消费品零售总额却是负相关,意味着部分货币需求并没有进入消费领域或实体经济。究其原因,一方面是由于我国股票市场发展只有十年的历史,其深度和广度都还不够,资产存量还较小；另一方面则是由于我国转轨时期的特殊经济背景使股票市场传导渠道的"财富效应"和"q效应"难以发挥。居民出于对国有企业改革、医疗、住房、教育体制改革的预期,出现较强的时间偏好,使其在名义财富增加的情况下仍不会增加消费。
值得注意的是过量的信贷资金进入股市,尤其是信贷资金违规进入股市,将会对货币政策产生负面影响。
1、影响货币政策的顺利传导。大量信贷资金流入股市意味着大量资金从实体经济向虚拟经济转移,滋生"泡沫经济",造成银行对实体经济的投资和生产供应资金不足,从而大大削弱近年来一系列货币政策的有效性。
2、银行信贷需求管理难度加大,信贷需求由生产领域转向非生产领域,由实物资产转向虚拟资产,这样在股票价格上涨时期,会吸引大量的银行资金进入,而一旦股价下跌,则可能会使银行体系的坏帐增加,造成金融体系的不稳定。
3、中央银行对货币供应量的监测和调控更加困难。大量流入股市的信贷资金并不反映在货币当局的货币供应统计口径中,这就给中央银行对宏观经济运行的准确判断带来困难,增加了其制定实施货币信贷政策的难度。
4、误导资金流向,削弱信贷政策支持实体经济的力度,从而削弱实体经济的发展后劲。在现行的股票发行制度下,当新股发行时,大量的资金从企业活期存款账户中转入证券公司的证券保证金账户,表现为银行的同业存放增加,并且企业存款与同业往来存在着明显的互动关系,即成反比关系。一般来讲,当新股发行在月末出现时,狭义货币M1则出现较大波动,其直接后果是造成货币供应量的异常波动,影响中央银行决策。
（5）.政策建议
从近年来的情况看,股市对我国货币政策的影响越来越重要。中央银行作为宏观经济调控的重要部门,特别是货币政策制定和决策的金融当局,应密切关注股市变动,在进行货币政策执行和操作时考虑股票市场这一重要因素。目前,突出地要注意以下几点:
1.中央银行的货币政策操作应关注股票市场价格的波动,但不能把它作为货币政策决策的决定因素之一,也就是说,对股票市场的价格波动,应关注而不盯住。应该
看到,股票市场的发展使参与股票交易的货币需求量增加有客观必然性,但若因其价格虚高,则会引发社会信用过度膨胀,不利于经济持续健康发展。况且目前我国股市发展还不够规范,股票价格波动经常脱离基本经济因素,且股市还没成为真正意义上的投资场所,中央银行作为调控货币总量的金融当局,如果置如此庞大的股市资金总量于不顾,显然有悖情理。但却不能因此认为股价变化应成为影响货币政策的决定因素之一。对中央银行货币政策操作而言,着眼点仍应是对实体经济运行状况和货币需求量的分析、判断。
2.要正确处理信贷资金进入股市的问题。过量的信贷资金违规进入股市,会对经济产生严重的负面影响。但应该看到,随着股票市场的发展,股票市场必将成为货币政策传导的一个重要渠道,银行信贷资金与股票市场之间必须建立一种有效的联系。这种资金的沟通与流通不仅是必然的,也是正常的,问题的关键是在建立信贷资金与股市有机联系的同时,如何防止并控制过量的信贷资金违规流入股市,以防止金融风险。主要措施有:1、进一步完善股票质押贷款管理办法,对质押率、平仓线等予以弹性控制；2、对企业尤其是上市公司持有证券资产的数量实行比例限制,对其交易和投资收益加大征税力度等；3、进一步推进利率市场化,通过利率水平的市场调节,保持间接融资和直接融资的适当比例,促使资金流动的均衡分布。
3．要进一步改进和完善现行的货币供应量统计制度,以适应经济发展中的新变化。随着股票市场的不断发展以及股票市值和交易量的不断增大,股票价格的变化已经成为中央银行货币政策决策中不能不考虑的一个重要因素。但是现行的货币供应量统计还只能反映对实体经济的货币供应状况,建议对货币供应量统计口径进行调整,增加M3层次,以全面反映全社会资金运行,也有利于中央银行正确判断实体经济运行状况与股票市场运行的差异及其对信用规模的影响,从而准确把握货币政策调控的方向和力度。
4．续发展货币市场。货币市场与资本市场二者要协调发展,资本市场发展到一定规模,如果没有货币市场的发展来支持,资本市场则很难进一步发展。而正是由于我国货币市场发展缓慢,使资本市场在一定程度上不仅要承担长期性的资源配置作用,而且还要承担流动性管理的责任,这又会加剧资本市场的巨大波动。但从长远看,货币市场和资本市场二者早晚是要沟通的,关键是如何使两个市场既协调发展又不致于引发风险。
（五）遇到的问题：
由于本文中采用了多因素变量，而教科书上对异方差，自相关，协整检验的介绍，都是一元回归方程为例讲解的，我们只有通过参考其它文献来做检验，或是类比这一元方程检验的方法来做，做的过程中有许多困难和疑惑之处，更由于自身的计量经济学知识有限，所以得到的结果肯定还有待进一步修正，敬请老师见谅。
（注：由于初步分析时，GDP增长率和投资者开户数的月度数据不全，样本量比较小，小样本分析时造成误差过大，模型拟合不太好，故未考虑这两个因素，而是使用其它因素来做的分析。）
参考文献：
《对当前我国经济走势的评析及建议》,《 经济研究参考》 （浙江大学经济学院, 汤光平）
《货币市场基金发展与中央银行货币政策功效分析》 （财贸经济,南京审计学院金融学系, 刘志友 杨红）
《宏观经济因素对证券市场态势影响》 （证券时报, 山西大学 , 唐小果）
《货币需求计量的经济模型构建》 （安徽财经大学经济与金融学院， 刘丽）
