中国股市价格波动因素分析 (9)
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中国股市价格波动因素分析作者:lj273-货币政策对中国股市价格波动的影响摘要:本文主要以货币政策的调整为研究对象,选取2007年以来的经济数据作为样本,试图探析在牛熊市之中货币政策的调整对中国股市的影响,并给出避免货币政策的变化导致股市价格非正常波动对策建议。正文共分四部分:第一部分是中国股市波动的特点,具体分析中国股市波动幅度较大,波动频率较高,投机色彩较浓,受舆论的影响较大,受政策影响剧烈等特点,提出货币政策的变化是股市价格变动的一个主要影响因素。第二部分为本文的重点章节,以2007年至2011年股市价格波动情况做为数据样本,通过VECM模型,对货币政策对中国股市价格波动的影响进行实证分析。第三部分提出了避免货币政策的变化导致中国股市价格非正常波动的对策建议。第四部分为结论,阐述了论文的主要积极成果和不足之处。关键词:股市价格波动 货币政策 利率 货币供量一、引言:货币政策作为国家的主要经济调控手段,它与股票价格之间的关系,一直都是学者们关注的重点。目前各项研究主要集中在货币政策对股市波动是否应该进行干预,货币政策是否能有效干预股市两个方面。本文主要关心后一问题。目前,对货币政策干预股市的考察主要从两个方面进行,一是货币供应量的变动,二是利率水平的变动。从货币数量论的角度来说,货币供应量的增加可以增加投资人手中的流动性,使其存量资金的边际安全增加,在这种情况下投资人将会增加风险资产投资,如果此时供给没有发生变化,风险资产价格将上涨。Friedman(1988)正是持有这个观点,他认为股票价格的变动可以由货币供应量的变动来解释。但是有学者指出这种货币供应量需要区别对待,就短时期而言,只有未预期到的货币供应量才会导致股票价格出现上涨(Laurence boone,1998)。另外,易刚(2002)指出,在中短期内未预期的扩张性货币政策会导致股票价格与一般物价水平同时出现上涨,而在长期条件下,扩张性货币政策只会导致股票价格上涨,一般物价水平将会下降。Field(1984)则从货币需求与供应的角度论证了货币供应量与股市波动之间的关系,他认为1929年纽约股市暴跌的主要原因是美国货币当局对股市上涨的货币需求缺少认识。刘熀松(2004)提出如果某年新增加的货币供应量与上年相比是增加的,那么该年上证指数上涨的可能性很大,反之,则股市下跌可能性大。不过也有学者对此提出了反对意见,钱小安(1998)对我国股市与货币供应量之间的关系进行实证,认为我国目前的股市还不完善,股票价格与货币供应量之间的相关性还很低,货币供应量的改变对股市的影响微乎其微。孙华妤(2003)在对我国股市与货币政策主要工具之间的实证中指出,货币数量的变动对股票市场是不起作用的,如果中央银行意图影响股市时,政策工具只能选择利率,因为只有利率才影响股票价格。关于利率对股市波动产生的影响,资产选择理论认为,利率可以通过替代效应以及积累效应对投资者的安全边际收入进行影响,从而影响投资者的债券投资需求,进而影响股价,两者之间为负相关的关系。Rigobon(2003)对美国的股市进行研究发现,利率政策变动将对标准普尔指数产生明显的负面影响。凯恩斯的流动性偏好理论则认为对利率变动应该区分对待,其关键问题是利率调整幅度是否高于预期,他们指出高于预期的调整将对股市产生正向影响,低于预期的调整才会导致两者呈负相关,符合预期的利率调整则不会对股市产生影响。可是也有学者对于这种现值理论提出了相反的意见,孙华妤(2003)指出利率的变动还会对投资者产生一种“指示器效应”,这将导致股市与利率呈现出一种正相关的关系,他指出当央行调整利率的时候往往是经济出现转变的时候,利率下降表示经济可能衰退,投资者风险上升,从而卖出股票导致股市下跌。谢平(2002)根据美国的数据发现,利率对股市产生的影响正在减弱,托宾等人传统的资产选择理论虽然在早些时期得到市场的确认,但是在近几年,投资者似乎更倾向于“指示器效应”,美国股市已经经历了多次利率上调股市大涨的局面。除了两者之间正负关系的研究,学者们对于利率变动产生的影响大小也进行了分析。Bernanke(2001)指出货币政策中利率变动是对股市影响最大的,其效果远大于其他政策手段。但是,利率变动对股市产生的影响却是不对称的,升息对股市的冲击比降息的冲击要大(许均华,2001)。从现有文献中可以看出,货币政策对股市波动的影响这一议题,理论界还存在一些分歧。本文立足于国内股市现状,希望通过对近几年的货币政策调控手段的变化与股市波动之间的数量研究,探讨中国股市波动的货币政策原因。 本文将在现有研究和相关理论基础上,以2007年-2011年股市价格波动情况做为数据样本,采用向量自回归VECM模型来分析货币政策对中国股市价格波动的影响,并提出相应避免货币政策变化对中国股市价格带来非正常波动的对策建议。二、中国股市波动的特点2007年初以来,伴随着我国货币政策的变化,中国股市走势也是跌宕起伏,上证指数从998.23点扶摇直上突破6000点大关,而后随着金融危机的加剧与股市泡沫的破灭,指数急转而下迅速跌至最低的1664.93点,到2011年10月末仍在2432.17点徘徊。纵观2007年到2011年中国股票价格波动情况,可以发现以下明显的特征:(一)波动幅度较大图1:股市价格波动幅度情况从股价指数来看,日股指升跌点100以上时有发生,呈现剧烈的震荡行情。从单个交易日波动情况来看,在2007年1月31日,上证综合指数全天跌幅达144.23点、深成指更是暴跌630点,跌幅7.62%,创下历史最大单日跌幅,个股行情更是跌宕起伏, 两市仅100多只股票上涨,封在跌停板上的股票多达60余家,万科、民生银行等蓝筹股跌幅均超过9。从长期波动来看,2007年2011年间,上证指数最低时为2541.52点,最高时为6124.04点。中国股市在如此短的时间内,波幅如此之大,在世界股市中都是罕见的。(二)波动频率较高图2:股市价格波动频率情况中国股市不仅波动幅度大,而且波动频率高。在2007年2月2011年10月期间,上市发生了45多次月内波动幅度不低于30%的波动,即平均不足2个月就要发生一次较大的月内波动,其中2007年57月、2007年112008年2月、2009年72010年10月连续出现了波幅不低于30%的月内波动。而在2007年5月至2008年6月,上市出现波幅在40%以上的波动高达10次之多。这种上下振荡频繁的波动,构成了中国股市波动中的显著特征。(三)投机色彩较浓投机行为是股票市场中的正常行为,但若投机过度,就会产生极大的危害性。目前我国股市投机过度的主要表现是:市场的投资者大多是短期投资者,主要搞“短线”操作,因此,寻找题材,兴风作浪,从而引起股价暴涨暴跌。这是中国股市的一大特点。(四)受舆论的影响较大由于我国股票市场信息披露的不充分性,以及我国目前的股民结构中掌握信息的能力,分析信息能力均处于劣势地位的大众股民较多的特点,舆再加上国内的论传媒的非中立性和投资者入市对舆论传媒存在着一定程度的依赖性,造成我国股市舆论具有天然的市场影响力。各类证券咨询机构直接或间接从事股票交易行为,同时又散发各种各样的股市信息,方便股民入市的同时又便于自己股票炒作。许多股民由于受到舆论的影响,经常出现 “羊群效应”,从而造成股市大幅上下波动。(五)受政策影响剧烈图3:股市受政策影响波动情况2007年5月30日,财政部凌晨宣布,即日起将证券交易印花税上调至0.3%。上午9点半,沪深股市开盘后出现了放量暴跌的态势,跌幅达6%以上,两市跌停的个股超过900只。6月4日收盘时,沪深大盘分别狂泻8.26%、7.76%。从10月17日开始,股市再度上演暴跌悲剧,一度下跌至4619.51,幅度也多达21.6%。而截至12月19日,两大指数与历史高点相比,跌幅依然分别高达约19.3%和16%。那时股民人数仅几百万到1000万左右。2008年6月10日,央行上调存款准备金率1个百分点,当日股价由3197.40点暴跌到3020.57点。2009年7月29日,央行发布第二季度经济形势分析报告,当日股价由3408.40点暴跌到3251.78点。2009年8月12日,M1增速创历史新高,当日股价由3245.97点暴跌至3106.76点;2009年8月31日,证监会表示股指期货没有时间表,当日股价由2816.72点暴跌到2660.10点。2010年10月15日,地方融资平台贷款清查结果出炉,当日股价由2861.02点暴涨到2971.11点。由此可见,我国股票市场政策市的特点尤为突出。(六)、小结2007年,在国家连续采取了一系列紧缩货币政策下,中国证券市场有史以来最红火的一轮大牛市达到了它的顶峰之后一路暴跌。2008年,各国为遏止美国次贷危机引发的消极影响,相继出台了一系列救市的措施,凯恩斯主义的货币政策理论成了解决经济萧条的主要政策工具。国际主要的经济体纷纷大幅降低利率,同时,增加货币供应量,从而稳定金融系统、刺激经济。我国自2008年9月份起五次下调金融机构存贷款基准利率,四次下调存款准备金率,在2009年初宏观调控政策初见成效,一些先行指标有回暖迹象,经济增速过快下滑的局面基本得到遏制。由此可见,货币政策变动是影响股价波动的一个主要因素。三、货币政策对中国股市的影响的实证分析随着资本市场的不断发展和完善,我国货币政策变量内生性逐渐增强,不再是货币政策单向地影响股票市场,股票市场反过来也会通过交易效应、资产配置效应、替代效应以及通过影响货币乘数来影响利率和货币供应量。因此,货币政策变量的内生性使得用传统的静态回归分析方法研究货币政策对股票市场的影响存在问题,导致其分析不再是无偏、有效和一致的,从而使分析结果产生误导。所以本文采用向量自回归模型进行分析,将所有的变量都看成是内生变量,避免因为货币政策变量内生性给静态回归分析带来的问题。(一)货币政策变量的提出与假设从理论上讲,货币政策主要包括货币数量和利率两项常用工具,对股市的影响机制是不同的:1 货币数量调整对股票价格的影响机制:根据资产组合理论,投资者持有货币数量增加,使其安全资产比例提高,于是投资者将增加对风险资产的投资,如果风险资产供给数量不变,那么根据供给与需求理论,势必会的导致风险资产价格上升。所以,货币供给量增加,股票价格将上升。2 利率调整对股票价格的影响机制:利率是货币的价格,是持有货币的机会成本,它取决于资本市场的资金供求。资金的供给来自储蓄,需求来自投资,而投资和储蓄都是利率的函数,所以资金会随着利率的升降,在储蓄和投资之间相互转化。利率提高,货币的成本增加,促进投资向储蓄转化,从而减少流通中的现金流,导致股价下降。利率下调,货币的成本降低,促进储蓄向投资转化,从而增加流通中的现金流和企业贴现率,导致股价上升。所以,利率提高,股市走低;反之,利率下降,股市走高。基于以上分析,我们以货币供应量和利率两个指标作为货币政策的变量。(二)数据来源及样本我们采用上证综指(SH)代表股票价格水平,货币供应量选M1、M2,样本区间为2007年1月至2011年10月。之所以货币供应量取M1、M2是考虑到货币供应量是我国货币政策的主要调控目标。样本区间之所以选为2007年1月至2011年10月,是因为这个期间我国证券市场和货币政策均出现了较大的变化,具有一定的代表性。利率取30天的平均拆借利率(R),因为在我国目前的利率体系中,同业拆借利率经历利率市场化改革的时间最长,市场化程度也最高,且有一定的基准利率的功能,它比存贷款利率、存款准备金利率等利率指标更能反映货币供求情况。为减少数据的剧烈波动,先分别对上证综指(SH)、货币供应量M1、M2和平均拆借利率(R)取自然对数,分别表示为LSH、LM1、LM2、LR。所有数据来源于wind资讯系统。(三)单位根检验时间序列是否平稳,是我们进一步分析的前提,为此,我们对各时间序列进行单位根检验:ADF检验,结果如下:表1:时间序列的ADF检验表 t-Statistic Prob.* Test critical values: 1% levelNull Hypothesis:LM1 has a unit root -1.932473 0.6217 -4.183247Null Hypothesis: LM2 has a unit root -3.787653 0.0236 -4.188513Null Hypothesis: LR has a unit root -0.762507 0.9612 -4.183247Null Hypothesis: LSH has a unit root 0.010386 0.9951 -4.183247表2.时间序列一阶差分D()的ADF检验表 t-Statistic Prob.* Test critical values: 1% levelNull Hypothesis: D(LM1) has a unit root -6.578353 0.0000 -4.189612Null Hypothesis:D(LM2)has a unit root -4.572978 0.0038 -4.189612Null Hypothesis:D(LR)has a unit root -7.861374 0.0000 -4.189612Null Hypothesis:D(LSH)has a unit root -6.082725 0.0001 -4.189612Exogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)*MacKinnon (2007) one-sided p-values.结果表明,各序列的ADF检验统计量的值都大于临界值,因此,这些序列存在单位根,是不平稳的,但经过一阶差分后,各序列的ADF检验统计量的值都小于临界值,是平稳序列,说明非平稳序列经过一阶差分平稳,是一阶单整序列,即I(1)。(四)、协整检验为了检验LM1、LM2、LR、LSH之间是否存在长期稳定的均衡关系,我们对他们之间进行协整检验。本文采用多变量的Johansen检验法进行检验。表3:Johansen协整检验表Sample (adjusted): 2007M01 2011M10Included observations: 57 after adjustmentsTrend assumption: Linear deterministic trendSeries: LM1 LM2 LR LSHLags interval (in first differences): 1 to 1Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)Hypothesized Trace 0.05No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.*None * 0.532867 55.27512 47.86523 0.0087At most 1 0.386232 24.15620 29.78728 0.1948At most 2 0.063872 3.467824 15.48572 0.9423At most 3 0.017468 0.722537 3.841466 0.3953Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level*MacKinnon-Haug-Michelis (2007) p-valuesUnrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)Hypothesized Max-Eigen 0.05No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.*None * 0.531966 31.12781 27.58434 0.0168At most 1 0.396132 20.67039 21.15162 0.0577At most 2 0.064971 2.754277 14.26460 0.9617At most 3 0.017468 0.722537 3.841466 0.3953Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level*MacKinnon-Haug-Michelis (2007) p-values从表中可以看出,不论是迹检验还是最大特征值检验,在5%的显著性水平下,对不存在协整关系和至少存在一个协整关系的假设,检验统计量与临界值都分别存在关系55.2747.86, 24.1527.58,20.6721.15这表明LM1 、LM2、 LR、 LSH四个序列之间存在且仅存在一个协整关系,标准化的协整系数表如下:表4:标准化的协整系数表1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 330.1130Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)LSH LR LM2 LM11.000000 -2.275856 -3.723965 3.547613 (0.46527 (3.37386) (3.78157)进一步的,令协整方程为:VECM=LSH-2.275856LR-3.723965LM2+3.547613LM1(1)从VECM模型可知,LM1、LM2、LR、LSH四个序列之间存在长期均衡的协整关系,但LSH与LM1负相关,有悖经济学原理,因此,我们下面分别以LSH、LR、 LM1 和LSH、LR、LM2进行协整分析:表5:LSH、LR LM1的协整分析表Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)Hypothesized Max-Eigen 0.05No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.*None * 0.425137 21.97313 21.24162 0.0387At most 1 0.078065 3.333515 14.26460 0.9321At most 2 0.013028 0.528263 3.850367 0.4728Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level*MacKinnon-Haug-Michelis (2007) p-values1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 167.3224Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)LSH LR LM11.000000 -1.337342 -1.893285 (0.37864) (0.77260)表6:LSH、LR、LM2的协整分析表Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)Hypothesized Max-Eigen 0.05No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.*None * 0.451172 24.78678 21.13162 0.0207At most 1 0.060537 2.599619 14.26460 0.9698At most 2 0.033525 1.380713 3.832467 0.2412Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level*MacKinnon-Haug-Michelis (2007) p-values1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 195.2358Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)LSH LR LM21.000000 -1.562579 -1.367526 (0.31352) (0.64228)协整方程分别为VECM=LSH-1.337342LR-1.893285LM1(2)VECM=LSH-1.562579LR-1.367526LM2(3)可见,股票价格指数与利率、货币供应量(M1、M2)显著相关,股票价格指数对利率的弹性系数分别为1.337和1.562,对货币供应量M1和M2的弹性系数分别为1.893和1.367。股票价格指数的利率弹性为正,表面看与传统的经济学理论不符,但这正说明了在当时人民币升值与股改的背景之下,利率对股票价格的作用力度取决于股市收益率与利率之间差异的大小,如果股市收益率高于利率,那么提高利率对股市的抑制作用就大打折扣,股票价格依然会上涨。从上述两个协整方程中可知,从股票与货币供应量的关系来看,M1与股票价格指数的关系要比M2大,因此,下面以M1作为货币供应量指标进行格兰杰因果检验。(五)格兰杰因果检验通过LSH、LR、LM1协整检验,仅说明这些内生变量之间存在长期稳定的均衡关系,要弄清这些变量究竟谁是因、谁是果,就必须对它们进行格兰杰因果检验,表示如下:表7:LSH、LR、LM1的格兰杰因果检验结果Pairwise Granger Causality TestsDate: 10/25/11 Time: 09:43Sample: 2007M01 2011M10Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityLR does not Granger Cause LSH 57 2.51274 0.09597LSH does not Granger Cause LR 4.38652 0.01975LM1 does not Granger Cause LSH 57 3.32847 0.04724LSH does not Granger Cause LM1 2.47361 0.09720LM1 does not Granger Cause LR 57 0.81987 0.45286LR does not Granger Cause LM1 1.03439 0.37531由分析结果可见,对于“LM1不是LR的格兰杰成因”,”LR不是LM1的格兰杰成因”的原假设,拒绝它们犯第一类错误的概率分别高达45%和37%,所以不能拒绝原假设。由此我们得出,利率LR不是货币供应量LM1的格兰杰成因,货币供应量LM1也不是利率LR的格兰杰成因。在10%的显著性水平下,利率LR是股指LSH的格兰杰成因,货币供应量LM1是股指LSH的格兰杰成因,股指LSH是利率LR的格兰杰成因,股指LSH是货币供应量LM1的格兰杰成因。在5%的显著性水平下,利率LR不是股指LSH的格兰杰成因,LSH也不是LM1的格兰杰成因, LSH是LR的格兰杰成因,LM1是LSH的格兰杰成因。这表明,严格上来说,股指LSH与利率LR,货币供应量LM1与股指LSH存在单向的因果关系。(六)脉冲反应分析由于扰动项是通过模型中各变量的滞后值对各变量的未来值施加影响,所以我们运用脉冲反应检验各变量对其他变量未来值和现期值的影响程度。下面我们用脉冲反应函数进一步分析货币供应量LM1和利率LR的变动对股指LSH的动态影响,股指LSH对LM1和LR的脉冲反应如下图所示:图4:LSH的脉冲反应函数图从上图中可以看出,当给LM1一个正的标准差新息的冲击后,股指LSH在当期没什么反应,但第2期起就有了明显的正向反应,而且这种正向反应是越来越强;当给LR一个正的标准差新息的冲击后,股指LSH在当期没什么反应,第2期反应也并不强烈,但在第2期以后,负向反应越来越大,并且比对LM1一个正的标准差新息的冲击反应还要大,在第9期达到顶点后才开始变得缓和。这表明,货币供应量变动的作用比利率变动的作用见效快,但其后劲没有利率的后劲大。(七)小结通过以上模型的分析,我们得出以下结论:1、在10%的显著性水平下,利率LR是股指LSH的格兰杰成因,货币供应量LM1是股指LSH的格兰杰成因,股指LSH是利率LR的格兰杰成因,股指LSH是货币供应量LM1的格兰杰成因。在5%的显著性水平下,利率LR不是股指LSH的格兰杰成因,LSH也不是LM1的格兰杰成因, LSH是LR的格兰杰成因,LM1是LSH的格兰杰成因。从中我们不难发现,一方面,由于利率降低,可以降低公司的利息负担,从而降低了公司的融资成本,增加公司盈利,股票价格也将随之上升;同时,利率降低,部分投资者将把储蓄投资转成股票投资,需求增加,促成股价上升;反之,股票价格下降。另一方面,由于货币供应量减少,市场上流通的资金减少了,原来很多可以在股市中流通的资金都被冻结了,我们知道股市离开资金是没有办法运转的,所以股票价格下降;反之,股票价格上升。然而,在实际情况当中,利率的调整对股市的影响不能简单的用正负相关来概括,历史数据表明,也不是每一次利率的上调都会导致股市下跌,也不是每一次利率的下调都会引起股市的上涨。但是严格上来说,我国股市与利率存在着高度的负相关性,与货币供应量存在着高度的正相关性。2、货币供应量变动的作用比利率变动的作用见效快,但其后劲没有利率的后劲大。造成这种现象的原因是,其一,股票市场的资金供应减少,也就是说原来很多可以在股市中流通的资金都被冻结了,使股市疲软。我们知道股市离开资金是没有办法运转的,所以货币供应量的变动对股市的影响的时效性较强。其二,与投资者对政策的预期有关。从历史经验来看,央行货币政策的出台一般有一定的时间间隔,所以如果上调利率,投资者一般会理解为短期内不会加息。较之对加息的恐慌,股市对于利率的反应似乎要平淡的多。另外,与利率所处的历史位置有关。如果利率已经达到了一个历史高位,那么投资者就会认为上调的空间有限,所以利率变化对股市造成的恐慌情绪也随之减少,所以利率的变动对股市影响的时效性较差。但是,利率的上升会限制商业银行体系创造派生存款的能力,并通过货币乘数的作用,使货币供应量更大幅度地减少,随着时间的推移,利率的杠杆效应越来越大,导致股市资金匮乏,从而股市价格下降。综上,严格上来说,我国股市与利率存在着高度的负相关性,与货币供应量存在着高度的正相关性。并且,货币供应量变动的作用比利率变动的作用见效快,但利率的变化产生的后劲比货币供应量变化产生的后劲大。四、避免货币政策变化导致中国股市价格非正常波动的对策建议(一)提高社会各界对货币政策的传导效果的认识从Johansen协整检验的结果来看,股指LSH和货币供应量LM1、LM2和同业拆借利率LR之间存在长期稳定的均衡关系,并且股指LSH与利率LR,货币供应量LM1与股指LSH存在互为因果的关系,即使是严格来说,也存在一种单向因果关系。这说明中国的股票市场已经具有一定的有效性,能够对货币政策做出反映,股市已成为货币政策的传导渠道,央行可以通过货币政策来达到对股市进行干预的目的,同时这也说明投资者应该实时关注国家货币的政策变化,判断股票市场的价格走势,以规避政策风险。(二)加强货币政策的实施力度股指利率弹性为正,表明我国利率的调整超出了公众的预期。根据凯恩斯的流动偏好理论,当利率的调整出乎公众预期,如果当前利率下降,会有更多的人相信将来利率会上升,现在卖出股票持有货币以备将来再买入股票,于是股票价格下降。根据这种情况,我国货币政策的实施过程中就必然增大货币政策的幅度才能达到调控的效果。(三)数量型和价格型调控有机结合从动态上看货币政策对股市的影响,利率和货币供应量变动的即期效果都不明显,但滞后作用都大,虽然货币供应量变动的作用比利率变动的作用见效快,但其后劲没有利率的大。因此,我们应根据宏观经济发展的实际情况,采用数量型调控和价格型调控两者结合的方式进行宏观调控。(四)规范发展股票市场,充分发挥货币政策的传导功能股票市场是资本市场的核心部分,股票市场渠道必将是未来我国货币政策传导的重要渠道。股票市场的效率和质量在很大程度上决定了其传导货币政策的效率和质量。我国股票市场需要在规范中发展,重点应放在提高上市公司质量上,要注意防止和消除股市泡沫,弱化股票市场的融资或“圈钱”功能,强化股票市场的优化资源配置功能、促进企业改制和加强企业监控功能。此外,要尽快推出创业板市场,完善三板市场,恢复柜台交易市场,健全市场退出机制,逐步解决国有股、法人股的流通问题,以股票指数期货为突破口积极发展金融期货市场。参考文献【 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