经济政策不确定性与股价波动性的关系研究 工商管理专业

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1、经济政策不确定性与股价波动性的关系研究摘要我国股市在30多年的发展历程中取得了较大进步，在逐渐形成具有本国特色的股市环境的同时，也发挥着对金融市场各类资源优化配置的重要作用。在不同阶段下，中国政府会根据市场发展需要实施不同的经济政策来稳定我国经济的发展，这种情况下，经济政策的变动即经济政策变化的不确定性加大，该类变化能够对整个股票市场发挥重要作用，由此而言，针对政策变化同股市股价波动性之间的关系进行分析，有利于我国股市的正常运行，对与经济政策的制定也会有一定的参考意义。在数据的选取上，本文选取了经济政策不确定性指数以及具有代表性的沪深300指数作为研究对象，考虑到指数的发布时间，选取了2006

2、年1月至2020年12月作为样本区间进行分析，以此通过统计数据关系弄清政策变化同股票股价变动之间的关联性，特别选用时间序列关联性模型（VAR模型）对二者的关系进行计量分析。研究发现，沪深300指数对经济政策不确定性存在着反向推动作用，说明我国存在一定程度的股市变动倒逼政策的现象。而股价波动性也只是在短期内受到经济政策不确定性的影响，长期的影响甚微。本文最后，对政策的制定者、监管者以及投资分别提出相应的建议，即政策制定者在制定经济政策时要充分考虑政策的可实施性；监管者应该配合前者完善市场监管；投资者不要盲目从众，要有自己的投资观念，理性决策。关键词：经济政策；不确定性；沪深300指数；股票市场；

3、VAR模型。StudyontherelationshipbetweeneconomicpolicyuncertaintyandstockpricevolatilityAbstractChina,sstockmarkethasmadegreatprogressinmorethan30yearsofdevelopment.Whilegraduallyformingastockmarketenvironmentwithitsowncharacteristics,italsoplaysanimportantroleinoptimizingtheallocationofvariousresourcesi

4、nthefinancialmarket.Indifferentstages,theChinesegovernmentwillimplementdifferenteconomicpoliciesaccordingtotheneedsofmarketdevelopmenttostabilizeChina,seconomicdevelopment.Inthiscase,thechangeofeconomicpolicy,thatis,theuncertaintyofthechangeofeconomicpolicyincreases,whichcanplayanimportantroleinthew

5、holestockmarket,ItisconducivetothenormaloperationofChina,sstockmarket,andalsohascertainreferencesignificancefortheformulationofeconomicpolicies.Intermsofdataselection,thispaperselectstheeconomicpolicyuncertaintyindexandtherepresentativeCSI300indexastheresearchobjects.Consideringthereleasetimeofthein

6、dex,thispaperselectsJanuary2006toDecember2020asthesampleintervalforanalysis,soastoclarifythecorrelationbetweenpolicychangesandstockpricechangesthroughstatisticaldatarelationship,Inparticular,thetimeseriescorrelationmodel(VARmodel)isselectedtoanalyzetherelationshipbetweenthem.TheresearchfindsthattheC

7、SI300indexhasanegativeeffectontheeconomicpolicyuncertainty,whichindicatesthatthestockmarketfluctuationsinChinatoacertainextentforcethepolicyphenomenon.Andstockpricevolatilityisonlyaffectedbyeconomicpolicyuncertaintyintheshortrun,withlittlelong-termimpact.Attheendofthispaper,correspondingsuggestionsa

8、reputforwardforpolicymakers,regulatorsandinvestmentrespectively,thatis,policymakersshouldfullyconsidertheavailabilityofpolicieswhenmakingeconomicpolicies;Regulatorsshouldcooperatewiththeformertoimprovemarketsupervision;Investorsshouldnotblindlyfollowthecrowd.Theyshouldhavetheirowninvestmentconceptsa

9、ndmakerationaldecisions.Keywords:Economicpolicy;Uncertainty;CSI300Index;Thestockmarket;TheVARmodel.目录1 .绪论11.1 研究背景和研究意义11.1.1 研究背景11.1.2研究意义1L2国内外研究现状21.2.1 国内研究现状21.2.2 国外研究现状51.2.3国内外研究述评6L3研究内容与研究方法71.3.1研究内容71.3.2研究方法91.4创新点与不足之处91.4.1可能存在的创新点91.4.2不足之处92.概念界定和相关理论102.1相关概念的界定102.1.1经济政策不确定性102

10、.1.2中国经济政策不确定性指数102.2股市波动的相关理论112.2.1股市周期循环理论112. 2.2道氏理论123. 2.3艾略特波浪理论133.经济政策与我国股价波动的关联机制143. 1我国股票市场的波动143. 1.1我国股票市场的波动周期143. 1.2股价波动的特征163. L3股价波动的影响因素173. 2经济政策对股票市场的影响机理183. 2.1货币政策与股票市场183. 2.2财政政策与股票市场194. 2.3其他政策与股票市场204.经济政策不确定性与股价波动关系的实证分析234.1 变量的选取与数据来源234.1.1 变量的选取234. 1.2数据的来源234.1.

11、 3描述性统计234. 2模型的选取254. 2.1皮尔逊相关性检验254. 2.2VAR模型264. 3实证分析264. 3.1皮尔逊相关性分析264. 3.2单位根检验274. 3.3VAR模型构建284. 3.4格兰杰因果关系检验304. 3.5脉冲响应分析315. 3.6方差分解335.研究结论以及政策建议345. 1研究结论346. 2政策建议357. 文献378. 391 .绪论1.1 研究背景和研究意义1.1.1 研究背景各国经济都受到了2008年的世界经济危机的影响，为了减弱不利冲击，削弱影响，各国政府纷纷采取了相应的经济政策。美国采取量化宽松政策，向社会中提供大量的基础货币，

12、增强市场流动性并且激活市场；日本则采取了多种经济政策来应对此次危机；为应对此次危机，我国则采取了宽松的经济政策，为社会注入流动性，刺激我国经济的恢复，扩大需求，刺激消费与投资，增强市场流动性，降低危机对我国经济的影响。适度的宏观调控可以调节本国的经济运行，但是政府过多的干预可能会事与愿违，对金融体系的自身运行以及经济周期的自身调控产生影响。由于在危机爆发后，各国政府纷纷采取不同的经济政策来应对危机，这就使得经济政策不确定性的程度加深，而政策的不确定性则会通过其特定的影响渠道，对我国股市的波动产生影响。股市是一把“双刃剑”，股价的波动有利有弊，有利之处在于股价的适度波动可以推动我国金融市场以及经

13、济的发展，不利之处则在于当股价剧烈波动时，不仅会对我国的股市自身产生影响，而且不利于我国宏观经济的正常运行。在此背景下，本文研究经济政策不确定性与股价波动之间的关联关系，从而为政策制定者提供有意义、有价值的参考，这样有利于股票市场的平稳运行。1.1.2 研究意义我国的股市已经经历了三十余年的发展，一直发挥着金融市场资源配置的功能，推动我国经济的发展。政策制定者在不同的发展阶段采取不同的宏观政策,能够对市场发挥引导作用。本篇论文首先是基于经济政策同股市股价变化关联性进行研究分析，接着运用时间序列模型对两类之变进行统计分析，具体表现为本文运用能较为准确反映经济政策不确定性水平的经济政策不确定性指数

14、，并且较为创新地选择沪深300指数来进行研究，实证结果不仅丰富了相关理论，也为今后关于二者之间的关系研究提供更广阔的思路，有着较大的理论意义。金融危机过后，各国政府均采取不同的宏观政策来调控市场、引导市场逐步走向正规，经济政策变化很大，由此专门针对政策变化同股价波动之间的关系进行分析，有利于我国股市的平稳运行以及推动我国宏观经济的发展，可以作为政策制定者的参考，具有重要的现实意义。1.2 国内外研究现状1.2.1 国内研究现状国内关于经济政策不确定性与股价波动性的关系这一问题主要分为两大部分，最为著名的即为Baker等研究学者(2013)在研究中提出了EPU指数，自此很多研究学者开始采用该指数

15、对宏观经济政策不确定性变化同其他经济现象变化关系进行研究分析。1 .在EPU指数提出之前邹昊平等(2000)通过研究发现，如果政策和投资者之间存在着博弈模型，那么政策会影响投资者的行为，最终会影响到股票市场的股价也会发生急剧改变,也就是说政策变化也会对股价改变发挥重要作用lljo王曦等研究学者(2011)在研究工作中，选用Gordon模型来构建股价变化测度模型，通过研究发现本国股票市场本质是一类政策股票市场，严格来讲，这个问题存在一定的必然性。张培源(2013)在研究工作中，主要借助MGARCH-BEKK模型对经济政策变化同股市股价变动的关联性进行分析，得出经济政策与股价收益率是呈现出非对称变

16、化特性l31o2 .在EPU指数提出之后在宏观层面，研究学者金学军(2014)通过研究工作得出宏观经济发展会明显受到政策变化的影响，以此导致股价下跌。刘镜秀和门明(2015)通过建立平滑转移向量自回归模型来分析我国股市是如何被经济政策的不确定性影响，结果表明股市主要是受到金融摩擦以及实物期权两个渠道被经济政策不确定性所影响。黄宁和郭平(2015)通过建立PVAR模型，发现股市在短期内会受到来自经济政策不确定性的不利影响，长期来看，影响甚微。在微观层面上，蒋玉梅(2010)等研究学者通过研究得出，投资者在股市收益中能够获得收益大小同投资人本身的情绪密切关联，也就是说投资会受到自身情绪改变的影响。

17、李凤羽和史永东(2016)研究发现，投资者在应对政策不确定时，会减少消费与投资，向股市中投入的资金减少，增加手中的现金，从而对股价的波动产生影响，抑制经济增长。刘晓星等(2016)研究发现，投资者情绪对我国股市的流动性影响是正相关的。姚尧之等(2018)研究发现投资者情绪对股市当期收益以及波动性有着正向的影响”任永平和李伟(2020)通过建立TVPVAR模型，发现经济政策不确定性主要在短期内对股价产生影响，而长期影响甚微皿。在资本市场层面，陈国进(2014)主要基于本国股市的资金流向进行分析,得出本国股市股票变化同经济政策变化之间，有着显著的双向溢出特性，二者之间的相关性显著为负王晓娟等(20

18、15)通过协整检验等分析方法发现经济政策不确定性与股市收益之间存在着长期均衡关系王静姝(2018)研究发现我国股市变化最为明显受着金融摩擦及实物期权的变化影响，两者的变化直接影响到股市股价的变化.。对于政策变化对股市股价的作用的研究成果很多，国内的学者主要集中在波动率模型的构建这方面。徐忠轩(2016)研究了经济政策不确定性与股票市场波动率的关系，研究发现股市处于牛市和熊市时经济政策不确定性对波动率的作用效果有显著差异。在牛市时，二者显著正相关；熊市时则相反。潘群星(2017)通过研究发现我国经济政策不确定性存在着波动聚集性以及短期效应等特征I。雷立坤等(2018)通过研究工作得出，从长期来看

19、，经济政策的变化能够在很大程度上说明其对本国股市变化的影响。李力(2018)在研究工作中，主要针对政策变化及股市收益率之间关系，选择使用回归模型进行分析，得出两者之间的关系为明显的非线性，并非线性关系I。夏婷和闻岳春(2018)运用混频模型，研究发现通过运用EPU指数，可以更好地预测沪深300指数的中长期波动间。张茂军等(2018)在研究中运用GARCH-MIDAS模型，得出公司债的变化能够明显受到经济政策变化的影响，后者的波动很大程度上会造成前者的波动如。崔欣等(2018)通过滚动估计方法，发现经济政策的不确定性会加剧股价暴跌崩盘的风险。周方召和贾少卿(2019)采用逐步回归的方法，专门针对

20、投资者情绪及股价变化进行分析，得出投资人情绪在很大程度上会随着经济政策的变化程度的加深而受到抑制，对股市波动的影响降低。1.2 .2国外研究现状就研究结果而言，大多数学者认为经济政策不确定性与股市波动性之间存在线性关系，呈正相关。Li和BOrn(2006)采用GARCH模型探究美国重大选举结果的不确定性与股票市场波动性之间的关系，最后发现在选举事件前股市收益率会大幅上涨，而对应的事件则为不确定大的选举事件。Pastor和VerOnSei(2013)研究发现政府对市场的隐形保护价值当受到来自经济政策不确定性的冲击时，价值会降低，使得股市的波动性加大。Wu等(2016)通过在不同国家地区的经济政策

21、不确定性与股价的波动之间运行格兰杰因果关系检验，发现不同国家、地区以及地域的这种因果关系会有所区别，包含中国在内多数国家发现二者之间并不具有因果关系阂。但也有部分学者认为这二者间其实是非线性关联的。即二者之间的相关性具有时变性特征，会随时间与发展阶段的不同而发生变化。AntOnakaki(2014)在针对股价收益同经济政策变化关联性进行分析中，发现两者均会因经济衰退的影响,即在不同的经济时期二者之间的关系表现可能不同，存在着一定的时效性。LiU和Zhang(2015)采用EPU指数，通过研究发现经济政策不确定性与股市的波动之间有着正相关的关系加。Dakhlaoui和AIOUi(2016)研究发

22、现如果在美国以及金砖国家的股市都进行投资会有较大风险，美国的股市与金砖国家的股市之间的波动关系非常不稳定。Li等(2016)运用滚动窗口因果检验方法，研究对象为中印两国各国的经济政策变化同股市收益变化，都显著有着因果关联性，然而在统计数据分析中却发现这种关系的关联程度较弱。关于该问题的研究国外学者开始的更早一些。Vichet(2013)通过研究美国的经济政策不确定性与东南亚几个国家股市收益之间的关系，得出经济政策的变化会显著对该国股市变化具有显著推动作用30oAdamT等(2016)研究发现，美国以及欧洲各国的黄金价格与经济政策不确定性之间存在着显著的正相关关系，对于投资者而言，在经济政策不确

23、定性程度加深时，黄金则可以成为一种很好的保值工具。Mehmet等(2017)研究发现美国的经济政策不确定性会削弱欧元区的货币政策影响，这种削弱会更加地显著当不确定性水平较低时。Yosuke（2018）利用因子向量自回归（FAvAR）模型，将美国经济不确定性从股票价格、汇率和商品价格中提取的潜在因素结合起来进行建模。结果发现美国经济政策的不确定性对这些因素有着显著地影响OSaUd和Barrak（2019）研究发现经济政策不确定性会对公司的财务情况和消费者的支出情况都有重要影响，并且这种影响还会传播到其他国家的。1.3 .3国内外研究述评从上述国内外文献的分析可知，在对于经济政策不确定性与股市波动

24、的关系研究方面，国内外存在着明显差异，主要有以下两点。第一，国外关于该问题的研究起步较早，也颇具规模，国外一部分学者从理论角度进行了研究，并且所使用研究方法主要是基于一般均衡模型和动态优化等实证手段。第二，国外大部分学者认为经济政策不确定性与股市波动之间的关系主要分为线性关系和非线性关系，同时不同经济政策的效果，如货币政策对货币供应量的增减或财政政策对税收水平的改变，对股市产生的作用也不尽相同。国内关于该问题的研究，在EPU指数提出之前，无法更好地衡量经济政策不确定性，在进行实证分析时不能很好地预测模型。在EPU指数提出之后，有了衡量经济政策不确定的指数变量后，大多数学者从实证角度研究经济政策

25、不确定性与股市以及金融市场间的关系，研究中运用的模型灵活多样，研究对象覆盖面广，研究结论也具有较强的解释性。故本文将借鉴国内外学者的经验，通过建立VAR模型更好的解释二者之间的相互关系。1.4 研究内容与研究方法1.4.1 研究内容本文主要分为五个章节来分析经济政策不确定性与股价变化的关联性进行分析，主要内容有：第一章为绪论。这部分主要内容是针对研究问题的背景、意义、研究方法等进行详细分析，整理归纳研究命题研究工作的发展现状，同时阐明研究问题的创新点及研究工作不足之处。第二章对相关理论进行研究。包括对本研究问题涉及到的相关概念进行整理,然后补充了股价波动的相关理论。第三章为经济政策与我国股价波

26、动的关联机制，先是介绍了我国股市的波动周期，然后系统地阐述股市如何被不同的经济政策所影响。第四章主要是实证工作，借助时间序列模型VAR模型对研究经济变量之间的关联性进行分析，运用脉冲、方差分解等测量手段对两个变量之间的关系进行深入研究。第五章主要是结论及研究对策。根据前文研究的实证分析结果，进行研究问题的总结，并为我国的股票市场能够更好发挥资源配置作用提出建议。文章具体技术路线如图IT所示：国内研究现状国夕前究脾相关概念的界定股价波动的相关理论经济政策对股票市场的影响机理经济政策不确定性对股票市场的作用三触以;的处理皮尔逊相关性检验单位根检验格兰杰因果关系检验图IT文章具体技术路线1.4.2

27、研究方法文献研究方法：在阅读大量国内外文献的基础上分析该问题，认识到该问题的研究现状，并且应用此方法,在文献述评中总结出所研究问题目前的研究成果。定性分析方法：通过皮尔逊相关系数，对2006年1月到2020年12月沪深300指数每月收盘价以及中国经济政策不确定指数（EPU指数）的关联性进行全面分析。定量分析方法：对沪深300指数以及EPU指数建立VAR模型，之后通过一系列计量检验分析二者的关系。1.5 创新点与不足之处1.5.1 可能存在的创新点一是变量上的选择，国内大部分的学者选取了上证指数，而随着股市的发展,单一的股指收益不能很好的反映股价波动的情况，本文选取了沪深300指数，可以较好地反

28、映中国证券市场的股价波动情况。二是模型的选择，在研究二者之间关系时，建立VAR模型可以不会受到设定内生变量与外生变量问题的困扰，使研究更加科学、准确。1.4. 2不足之处首先，由于本文选取了沪深300指数数据来综合反映股价的变动，沪深300指数发布时间较晚，因此样本容量较少，研究的解释力度可能会受到影响，实证结果需要进一步印证。其次，本文在数据的选取上都是选择了月度数据，时间跨度相对较长，只能较好地解释二者之间的长期关系，而对于短期的关系，有待于进一步研究。最后，本文选取了VAR模型来进行建模，该模型应用广泛，但是结构单一,无法从长短期内分别进行分析，在变量控制上还不够严谨。2.概念界定和相关

29、理论2.1 相关概念的界定2.1.1 经济政策不确定性经济政策不确定性早在上世纪六七十年代开始提出，经济政策不确定性可定义为单一国家或者经济体由于经济政策本身以及政策制定者错误的实施方式导致的非稳定性，该非稳定性会造成政治、经济和文化传播影响的不可预知性。一般来说,在政策制定过程中，政策制定者会依据当前经济环境信息进行政策调整,但是这类政策变化也会对市场发展带来一定的影响。Bake等三位学者共同在研究工作中编制出了一套针对经济政策变动进行测度的指标EPU,即为经济政策不确定性指数。该指数能够对一个国家及地区的经济政策变化效果从数量角度来分析，因此受到了大家的广泛认可。式3-1是其标准化的计算公

30、式，公式一共由四个指数体系构成，如下所示：111EPU=新闻指数+zCPl偏差指数+z政府支出偏差指数1.66i税法失效指数O(3-1)其中，新闻指数是指通过分析并量化当地权威新闻媒体发布的关于经济政策信息发布的频率以构建相应指数；CPI偏差指数是反映宏观经济中相对重要的消费价格波动情况，通过多家专业预测机构对CPI预期变化的加权偏差来代表宏观经济的不确定性；政府支出偏差指数是用政府支出来反映政府实施经济政策所造成影响的量化指标，同样采用预测值的加权偏差构建；税法失效指数，即为通过政府最近一阶段内的报告值为基准，以此来测度预期一定时期内可能会失去效用的法规、条款数值，以此完成加权转换。EPU指

31、数的指标体系会有一定差异,但经过近些年的不断完善该指数已经能较好的反映出一国的经济政策不确定性水平。2.1.2中国经济政策不确定性指数中国的经济政策不确定性指数只是综合指数的第一部分，即新闻指数部分。通过对南华早报进行检索，过滤出含有policy、spendingsinterestrate、和*governmentBeijingsauthorities,等相关词汇的文章,利用相关量化方法得出该指数。正因如此，我国EPU指数全面性与系统性存在着不足，但通过查阅相关文献，使用我国EPU指数进行研究也存在合理性，本文认为其可以一定程度上反映我国经济政策变化的主要状况。如2-1图，能够较为明显表现出本

32、国经济政策改变同我国宏观经济的相关性。中国经济政策不确定性指数与国内生产总值当季值5。ZOZ Io,6IOZ Io,8IOZ IOzioz IO9I0Z Igoz IsTOZ 130Z TgOZ T9IOZ 130Z Io,6OOZ Io,8OOZ 109。Z IOSOO Z TOtTOOZ Iomood ROOZ 51。Z Igooz IO,666I 58661 IOZ66I &966T 0966T中国经济政策不确定性指数国内生产总值当季值（亿元）图2-1中国经济政策不确定性指数与GDP当季值走势对比如图2-1所示，以2008年为分界点。2008年之前，我国GDP平稳增加，相应地EPU指数也

33、相对稳定，总体走势相对平稳。2008年爆发金融危机，虽然GDP也在稳步增加，但是EPU指数开始大幅度地波动，数值动荡加剧，这里主要分析几次出现峰值的情况。首先，在2011年，我国EPU指数达到新高，源于2011年11月我国在金融危机后首次下调存款准备金率，意味着我国紧缩的财政政策开始转向；其次，在2015年EPU指数再创新高，2015年我国经济下行压力大,金融市场动荡不已，这就导致了经济政策的不确定性增大；最后，自从2018年开始，EPU指数便不断上升，不仅源于我国内在经济的波动，还有外在的中美贸易战的复杂形势，为了应对，我国采取了一系列宽松化的经济政策，这些举措都导致不确定性加大。2.2股价

34、波动的相关理论2.2.1股市周期循环理论股价受到许多因素的影响，一些投资者经过长时间的统计和总结后明白，虽然影响股价的因素很多，但它们是一致的。投资者发现股市的波动是周期性质的，他们是可以从中获利的如果他们知道股票的波动属于哪一时间段内或者哪一周期段内。通常来说，股市变化的一个完整周期可以划分为从低迷期到末跌期的9个不同时期，这几个阶段收尾相接以此循环往复，形成一个完整的股市的一个周期，而我们只要能够分析出现阶段的行情，区分出属于哪个阶段,然后通过各种操作,那么便可以增加获利的可能性。2. 2.2道氏理论道氏理论是分析股价变动的一种技术分析理论，该理论认为股价的运动趋势可以分为以下三种：主要趋

35、势，指的是在整个股市变化的长期发展过程来看，会处于持续上涨或者下跌的趋势，若上涨则股价的升降幅度也会大于20%。另外，对于这种上涨趋势称之为牛市，相反则称之为熊市。次要趋势，指的是在长期发展过程中产生的回撤现象，这种回撤的存续时间一般为三周到数月不等，是一种中期的价格运动形式。短期趋势，也叫小趋势，反映的是短期内股价变动的状态，也就是几天内的价格变动状况。相对于主要趋势以及次要趋势，短期趋势对于投资者而言更容易操作。对于投资者而言，主要趋势最为重要，投资者可以通过各种方法对长期趋势进行总结、归纳以此来增加自己的获利机会；而短期趋势则是投机者的主要考虑因素，投机者通过对短期趋势的分析从中获利。3

36、. 2.3艾略特波浪理论该理论主要是针对股市股价变化效果的一种趋势性研究。该理论直接指出，股市股价一般会沿着周期性产生升降变化，在完整的八个波浪变化中，一般会有5起、3落，以此完整的8个波浪构成了一个波动周期。如图2-2所示：艾略特谀浪示量图图2-2艾略特波浪示意图如图2-2所示，一个完整的波浪由八个浪构成，前五浪推动上涨，后三浪调整下跌。3.经济政策与我国股价波动的关联机制3. 1我国股票市场的波动3.1.1 我国股票市场的波动周期我国股市在三十余年的发展时间里，不断发展壮大，但与国外发展几百年的股市相比，实属新兴市场。在这三十余年的发展历程里，我国股市也出现了多次周期性的剧烈波动，详见表3

37、-1。表3-1中国股票市场的波动周期周期时间指数变化主要特征及重大事件周期I牛市1990.12-1992.595-1429上交所12月19日正式营业，“老八股”发行，实施1%涨跌停板，股指一路看涨。1991年印花税下降为3%o,1992年涨跌停板制度取消熊市1992.5-1992.111429-386多头能量释放，市场价值回归，深圳“810”股疯事件发生周期II牛市1992.11-1993.2386-1558邓小平南巡讲话，股市大扩容，股指三个月内快速上涨熊市1993.2-1994.71558-325新股不断发行，国家因经济过热进行紧缩调控，大盘反转一路下行周期III牛市1994.7-1994

38、.9325-105三大利好救市，股市再度亢奋,一个半月内股指涨幅200%熊市1994.9-1995.51052-582股民信心丧失，缺乏政策支持，股指回落周期IV牛市1995.5-1995.5582-926暂停IP0；暂停国债期货交易，管理层关闭国债期货消息引起全面暴涨，熊市1995.5-1996.1926-512短暂牛市后重新下跌，沪深股市废除“T+0”实行“T+1”制度；20家存在历史遗留问题的股票开始上市周期V牛市1996.1-1997.5512-1510管理层被迫发新股，政策开始回暖，券商资金逐步宽裕熊市1997.5-1999.51510-1047印花税上调至5%。，过度投机导致股市开

39、始下跌；亚洲金融危机不断蔓延，殃及股指周期VI牛市1999.5-2001.61047-2245人民日报发表社论，投资者踊跃入市熊市2001.6-2005.62245-998国务院发布了减持国有股筹集社会保障资金管理暂行办法，引发市场恐慌；在QFH的出台及通货膨胀的影响下，股指波动下调周期Vn牛市2005.6-2007.10998-6124股权分置改革的启动以及开放式基金大量发行，股价不断创出历史新高；股市经历了两个月的调整，冲破6000点大关熊市2007.10-2008.106124-1664受世界油价上涨、美国次贷危机等利空因素的影响，股市大跌；国务院出台救市举措，仍无事于补，股指一路下滑周

40、期VUI牛市2008.10-2009.81664-3478政府宣布4万亿投资计划和十大产业振兴规划；IPO暂停半年后重启，助推指数上升熊2009.8-2013.63478-1849股指期货推出；受美国第二轮市量化宽松和资源股大涨等因素影响，股市出现小幅反弹，但整体呈现下降趋势周期IX牛市2013.6-2015.61849-5178光大乌龙指时间发生，当日股市发生剧烈波动；新三板全国扩容，IPO重启，优先股试点管理办法出台；沪港通由中国证监会正式批复试点熊市2015.6至今5178-股灾爆发，半年时间股指下降2000多点;2016年新股发行新制度实施，深港通开通；2017年证监会开出天价罚单，上

41、市公司股东和董监高减持新规发布等，都造成了此阶段股票市场的波动4. 1.2股价波动的特征股市股价变化的基本形态，归纳起来有如下特点：(1)偏向性特征。这点反映出整个股票市场中所有股票价格在一定时期内会呈现出-一种区域上涨的事态，并且这不是一种短期的趋势，在短期内很难体现出来，而且不是单个股票所能表现出的特征，是股市的整体特征。因此，对于投资者而言，投资风险与投资期限成反比，期限越长，风险则趋于降低。(2)随机性特征。该特征表明股价波动的不确定性，对于投资者而言，把握股价的上涨或下跌是困难的，因为投资者无法判断股价的接下来的变动方向。该特征遵循了有效市场理论，即价格已经充分反映了信息。(3)连续

42、性特征。对于投资者而说，除了法定节假日以及规定的休市日外，股市每天都是可以进行交易的，因此股票市场价格的波动是连续的，这样投资者便能够及时地获取市场的何种信息。(4)周期性特征。股价的波动会出现不断重复的上涨或者下跌的趋势，这种趋势不是简单的重复，是随着宏观经济的周期而波动，股市的波动速度要快于经济增长的速度，它会提前将经济增长的价值体现出来，因此会涨过头或者跌过头。3.1.3股价波动的影响因素影响到股票价格变动的因素不止一类，归纳起来有如下几类：（1）经济因素。若一个国家或者地区整体经济政治发展良好、平稳向前，那么股市的运行状况可以反映经济的发展状态，因此，宏观经济的变化势必会造成股市价格的

43、波动。一般来说，股市在经济繁荣时期有着上升的趋势；在经济萧条时期是趋于下跌的。（2）政治因素。政局的稳定有利于股市的平稳运行，即整个股票市场的长期趋势是上升的；反之，政局不稳定则会导致股价下跌。（3）上市公司自身因素。上市公司自身的经营状况、竞争与地位以及发展前景等会对股票的价值有着直接的影响，而决定股价的基本因素便是股票价值。（4）产业因素。对于一个全生命周期的产业发展过程来说，处于不同阶段的产业发展条件下，产业经营前景及发展策略应该做出不同调整，可能会伴随着股价的变动上有着相应的体现。（5）投资者心理因素。对于投资者而言，在投资时收集关于股市的信息时，尤其是一些看起来对自己不利的信息之后可

44、能会导致自己的心态发生变化，投资心态也被影响，情绪化投资，盲目从众，做出不合理的投资行为，进而会引起股价的变动。3.2经济政策对股票市场的影响机理3.2.1货币政策与股票市场本篇论文采取货币政策分析中的两类基本指标来分析研究问题，即为利率及货币供给量。（1）利率利率主要通过两个方面对股市产生影响。融资成本会伴随着利率发生反向改变。一旦政策导向下利率提高了，那么对于企业来说一方面增加了运营成本的各项投入，同时还会增加其融资成本，整体上会压缩其经营利润空间，引起其在市场中的价值减少；反之则相反，会使得该类企业的市场价值增加。利率改变也会不同程度上影响到金融产品的市场价值。如政策导向下使得利率上升，

45、会使得债券类金融产品价值下降，使得很多投资人放弃对该类产品的投资；相反，若利率下降之时，会使得该类产品的价值上升明显。（2）货币供应量除了以上因素影响之外，货币供应量改变也会对股市股价变化带来明显改变,主要表现为：直接传导机制。若货币供应量在政策导向下开始上升，使得货币流通性变得更为良好，使得投资人可能获得较多资金来发展企业，那么股市中众多企业价值也会在发展中得到提高，股价自然也会提高。利率机制。但是货币供给量与利率之间会呈现出反向变化关系，此消彼长，此高彼低。通货膨胀机制。在通胀不断增加的条件下，企业的利润会出现不及通货增长快的情况，如此以来企业的市值也会有影响。价值传导机制。宏观政策在市场

46、对货币的需求量与供给量变化关系下，不断改变，企业也会稳定发展，盈利增加，股价上涨。3. 2.2财政政策与股票市场财政政策对股市发展变化也会产生明显影响，主要手段就是使用扩张性、收缩性财政手段调节市场发展方向。本文主要介绍前者对股市的影响。（1） 降低税收。对投资者而言，收入增加，流入股市的资金则会增加，股价上涨；对企业而言，税后利润增加，企业的价值也会得到提升。（2） 增加政府支出或者不要补贴的力度，能够引起市场投资者及消费趋势，增加对于企业的投入及市场供给效果，因此利润上升，股价上涨。（3）减少国债发行。国债发行量减少，会使得资金流向社会，相当于货币供应量增加，这会使得股价上升；同时国债供给

47、降低，则资金会转向其他资产，部分资金会转向股票市场，使得股价上升。3. 2.3其他政策与股票市场（1）汇率政策对股票市场的影响一般情况下，汇率变动后对于外贸业务较多的企业来说，影响最为明显：若企业生产的产品会通过贸易远销国外，一旦汇率提升或者本币升值，那么面临产品成本提高，相对来说就削弱了国际竞争力，使得企业利润也会降低，企业价值也会随之下降。若作为一个经营企业来说，非常年依赖于进口的原料，那么一旦本币升值或者汇率提高，自身的材料成本便会随之降低，带来利润的提高及市场价值的提升。当预测到某国的汇率将会上涨时，投资者可能会把自己手中的货币兑换成该国货币，货币量增加，那么股价可能上涨。（2）监管政

48、策对股票市场的影响我国政府还制定了一系列的监管政策来防止股票市场的剧烈波动，这些政策对于股市的影响也较为直接，例如涨跌停板限制、自律监管制度、信息披露等政策，涨跌停板限制可以防止股价的剧烈波动，它规定了股价波动的最大幅度；自律监管指出证券业协会等自律组织也应配合证监会来对股市进行管理；信息披露制度要求上市公司必须依法公开或公布有关资料，避免股价在段时间内大幅度波动，来保护投资者的利益。3.3经济政策不确定性对股票市场的作用渠道3.3.1经济政策不确定性影响的实物期权机制实物期权理论主旨思想即为，对投资人及消费者群体的行动也等同于一类期权，也就是说无论是企业，还是个人投资人、消费者等均能够在一定

49、时期内采取不同程度的延展时期或者是进行转换操作，甚至是放弃期权的一种方式。根据DiXit和PindyCk的简化模型：dV=Vdt+cVdz,在该模型中，其中V代表实物期权价值，为漂移率，。为波动率。根据该模型可以推断，当不确定性。即波动率增加时，等式左边的实物期权价值V也会增加。对于企业而言，这种情况会导致投资的不确定性程度加深，这就会使企业的融资需求降低，流入股市的资金减少，这就会使得消费者对于股市现金流的预期降低，使得消费者的投资需求下降，最终使得股价下降。3. 3.2经济政策不确定性影响的金融摩擦机制金融摩擦所反映的是金融市场中种种不利因素，这些因素会阻碍资本流动，具体来说，对企业而言，

50、当出现金融摩擦时，外部融资的成本相比内部融资的成本会上升，企业面临着融资困难的问题，而经济政策不确定性会使得金融摩擦的程度进一步加深，一方面企业的外部融资难度加大，另一方面会影响企业的净资产以及自身价值。对于企业而言，此时将会由于金融摩擦增大而形成的投融资下降与资产价格下跌的无限循环，股价将会因此而造成大幅度地波动。所谓金融摩擦，指的是各种不能够预先知晓的影响因素使得总投资受到影响，使得金融市场的信用利差发生剧烈变化，企业不得不减少各种支出的同时还得不断去杠杆，使得经济政策的的负面影响进一步扩大。3.3.3经济政策不确定性影响的投资者情绪机制根据近些年的研究以及理论，发现股票市场股价的变动不仅

51、由于市场自我变化的趋势的影响，同时也能够在投资人大幅度改变投资方向及带来资金流动，与此同时投资人个体情绪也能够改变自身的投资方向。如在股票市场初期阶段，相对来说投资人能够较为积极，情绪比较高涨，使得企业股票交易能够产生大幅度提升，带动市场交易水平，使得股价不断升高。在股票发行一段时间后，由于投资者对于发行的股票以及其公司的信息掌握的越来越充分，自己对于股价的变化也有了一定的判断,情绪也逐渐稳定，市场的活跃程度便不会向发行前期那么高,股价便会不断下降，直至一个稳定的水平。投资者的情绪很大程度上会使得自身的投资行为产生急剧变化，甚至相反的决策行动，与此最终会使得市场流入以及流出股市的资金量，对股价

52、的波动产生影响。4.经济政策不确定性与股价波动性关系的实证分析4.1 变量的选取与数据来源4.1.1 变量的选取为了使研究更有意义，本文以我国股票市场为研究对象，充分考虑了经济政策的不确定性对股市的影响。在变量的选取上遵循数据的可得性与适用性原则，对数据进行处理。（1）股价波动性：选取了可以反映A股市场整体走势的指数一一沪深300指数来反映近年来股市的变动状况。沪深300指数的指标大小主要是通过市值与加权的结合来实现的，能够较好代表市场指标。本篇论文同时选择使用连续复利收益率，以此代表本国股票市场的收益数值，同时基于该收益指的改变来代表股价的波动性，将沪深300指收益率定义为：Rt=In（含）

53、，在该公式中，Pt代表t时刻的沪深300指数收盘价，P.代表t-1时指数的收盘价，a代表的是I时沪深300指数收益率。（2）对于经济政策不确定性指标的选择，主要基于Bake等研究学者的研究指标EPU,该指标能够来测度中国经济政策不确定性的影响大小。具体来说，EPU指数的变化率定义为Et=ln,其中瓦代表的是t时EPU指数变化率，St代表t时EPU指数值，SJI代表LI时EPU指数值。4. 1.2数据的来源考虑到沪深300指数发布时间有滞后，因此本篇论文主要从历史数据中整理了从2006年到2020年底的月度数据指标值，以此进行相关分析，该类指标月度数值取自于Wind数据库。然而，对于经济政策变化

54、指标测度数据值，主要取自于网站http:/www.policyuncertainty.eom/o4.1.3描述性统计首先通过对沪深300指数收益率和经济政策不确定指数变化率做时间序列图，观测其在样本期内的波动情况。图4-1,4-2表明沪深300指数以及经济政策不确定性指数均在0附近波动，两者都具有波动性集聚现象。表4-1对沪深300指数以及经济政策不确定性指数分别进行描述统计,如下:表47变量的描述性统计变量均值中位数最大值最小值标准差偏度峰度J-B统计量R0.0090.0120.246-0.2990.087-0.5114.58926.649E0.0080.001.144-0.9660.365

55、0.1533.30310.383根据表4-1的结果可知，沪深300指数序列E的均值为0.009以及经济政策不确定性指数均值是0.0008,两类指数均值都明显大于零，能够表明我国股票市场具有大于零的收益值，同时经济政策变化也并没有明显增加；股市变化的标准差显著小于政策变化的标准差值，这点表明股市股价变化没有政策指标变化那么明显；而峰度值的测试来看，两类指标都明显高于3,相对正态分布而言更陡峭，呈现尖峰厚尾特征；J-B结果显示二者均不服从正态分布。4. 2VAR模型的选取VAR模型，是一种计量经济模型，该模型通过对变量的滞后期进行回归，研究变量之间的关系。而本文研究经济政策不确定性与股价波动之间的

56、关联关系，采用VAR模型来研究二者之间的相互关系是比较适用的，并以此展开计量分析。本文VAR模型的所有检验过程均通过EViewslO软件完成。首先，运用单位根对时间数据序列的整体平稳性进行检测。具体数据模型有如下三类选择：含趋势项模型：1.Xt=a+t+Xt.1+ENliAXjl+St（4-2）含常数项模型：1.Xt=a+Xt.1ENldAXi+t（4-3）既不含常数项也不含趋势项模型：AXt=BXtT+占4Art-+比（4-4）三种模型的原假设和备择假设均为：为：S=O,H1,0,若接受原假设，说明该序列不平稳，含有单位根，反之则序列平稳。其次，建立VAR模型，对沪深300指数收益率（R）和

57、经济政策不确定性指数变化率（E）,建立如下的VAR模型：Rt=Mit+=1aIiRt-iSiiEtT+5（4-5）Et=2t+X%Ei+PitRtT+t（4-6）其中，4it，代表条件期望，P为滞后阶数，跖S为待估系数，Gt表示均值方程残差项，并且满足比.N（0,乩）。4. 3实证分析4. 3.1单位根检验首先，为了更直观地反映沪深300指数以及EPU指数的之间的关系，根据数据画出二者的走势图，详见图4-3：图4-3沪深300指数与EPU指数走势图根据上图可以看出，自2006年到2020年的这15年来，沪深300指数与EPU指数的走势有着一定的正向关系。在进行单位根检验之前，运用皮尔逊相关性检

58、验得出二者的关联程度，检验结果见表4-2：表4-2相关性检验结果EPU指数沪深300指数EPlJ指数皮尔逊相关10.410显著性（双尾）0.000N180180沪深300指数皮尔逊相关0.410*1显著性（双尾）0.000N180180*.相关性在0.01层上显著（双尾）沪深300与EPU指数在1%的置信水平下显著性为正，0.4r=0.41,说明沪深300指数与EPU指数之间关系紧密，存在中度相关性。通过上述皮尔逊相关性检验，说明我国沪深300指数波动与经济政策不确定性之间存在着中度相关性，然后就可以通过建立VAR模型对二者进行计量分析,进一步研究经济政策不确定性与股市之间的关系。首先进行AD

59、F检验来检测数据的平稳性，检验结果如表4-3、4-4所示：表4-3EPU指数变化率的单位根检验结果iIIIT统;1量概率ADF检验-12.70710.0000检验临界值1%level-3.4676335%level-2.87782310%level-2.57553表4-4沪深300指数收益率的单位根检验结果T统计量概率ADF检验-11.549380检验临界值1%level-3.4672055%level-2.87763610%level-2.57543表4-3和表4-4说明，两序列的ADF检验值均小于1%、5%以及10%的显著水平下的临界值，即拒绝原假设，两个序列均不存在单位根，都是平稳序列，

60、可以建立VAR模型。4.3.2VAR模型构建建立VAR模型过程的关键在于选取合适的变量以及确定恰当的滞后阶数，根据统计量信息结果，而LR检验推荐的最优滞后期为2,AlC信息准则以及SC信息准则，推荐的最小滞后期分别为3和2,不相同，根据多数原则，本文应选择建立滞后期为2阶的VAR模型，即均值方程为VAR(2),详细数据见表4-5。表4-5不同滞后阶数的对应统计量信息LagLogLLRFPEAICSCHQ0105.7446NA0.001019-1.213387-1.176643-1.1984781133.346854.235820.000773-1.489436-1.379202-1.44470

61、82145.809312.39872*0.0007-1.588413-1.40469t-1.51387*3152.273324.196240.00068-1.61873*-1.360019-1.5128654156.40147.8216950.000679*-1.617231-1.288028-1.4845455158.4143.7664190.000695-1.595486-1.191295-1.4314836160.664.150390.00071-1.574971-1.097291-1.3811487161.93842.3325120.000733-1.543139-0.99197-1.3194988163.22082.3099220.000757-1.511355-0.886697-1.257895进一步建立VAR(3)模型并得到的回归结果见表4-6：表4-6VAR模型估计结果ERE(F-0.6527080.028447(0.07178)(0.02050)-9.093471.38794E(-2)-0.332249-0.00799(0.07224)(0.02063)-4.59906-0.38733RH)-0.4602970.134985(0.26466)(0.07557)-1.739211.78618R(-2)-0.2014610.127964(0.26752)