通货膨胀\人民币升值与股票价格波动

  中图分类号:F830 文献标识码:A

  内容摘要:本文通过协整检验和VAR模型研究发现,通货膨胀、人民币升值与股票价格之间存在长期稳定的关系,并且股票价格的一个标准差新息会在较长时期内引起通货膨胀和人民币汇率的上升。方差分解表明,无论是对通货膨胀还是对人民币汇率波动,股票价格都具有最大贡献率。为了降低通货膨胀和人民币升值压力,我国在短期应避免出台对股市利好的经济政策。

  关键词:通货膨胀 人民币升值 股票价格 VAR模型

  

  随着4万亿的逐步落实、宽松货币政策效果的显现以及国际资本的大量流入,自2009年7月,我国的通货膨胀开始抬头。同比CPI已由2009年7月的98.2攀升至2010年11月的105.1。在此背景下,2010年12月3日召开的中共中央政治局会议指出,2011年要实施积极的财政政策和稳健的货币政策。这是2008年11月我国为应对国际金融危机提出货币政策“适度宽松”之后,首次回归稳健。与此同时,我国还面临人民币升值和股市宽幅震荡等宏观问题。

  在开放经济中,宏观经济各变量之间存在强关联性。从我国目前的情况来看,股票市场与CPI呈负相关性,与西方国家表现出的同向变动规律不一致。商品市场理论和资产组合理论都认为汇率与股票价格波动存在负相关性(采用的是直接标价法,汇率下降意味着本币升值)。但近期来看,股票价格与人民币汇率却表现出相当强的正相关性:人民币升值伴随着股票价格下降。对于通货膨胀与人民币升值之间的关系,一些学者通过定性分析认为人民币升值能够抑制通货膨胀,目前尚无统一定论。尽管有不少学者研究了股票价格与汇率波动、通货膨胀与资产价格的相互关系,但是这些研究多就两个变量展开,实证研究也多为静态分析。截止目前,研究通货膨胀、人民币汇率和股票价格三者关联性的文献尚未发现。本文通过向量自回归模型和变量间的脉冲响应函数等定量的方法,研究在当前新经济金融形势下我国通货膨胀、人民币升值和股票价格波动的关联性,力图为我国当前的物价治理、股票市场和人民币汇率政策提供参考。

  

  研究方法与数据

  

  (一)模型选择与设定

  1980年Sims将VAR模型引入经济学中,与单方程估计方法相比,VAR方法把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。多方程VAR系统估计可用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击,并利用乔利斯基分解来识别这些冲击,从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。

  以3个内生变量消费者价格指数(cpit)、股票价格(spt)、人民币汇率(et)为例,建立滞后1期的VAR模型:

  其中εi,t为随机扰动项,扰动项同期之间可以相关,但不能有自相关,不能与模型右边的变量相关。

  (二)数据描述与处理

  本文的样本数据区间为汇率制度改革后的2005年7月至2010年11月,共65个月数据样本。股票价格采用上证综合指数来衡量。人民币汇率采用间接标价法,汇率上升意味着人民币升值,反之人民币贬值。通货膨胀水平由同比CPI来衡量。数据来自wind资讯金融终端数据库、国研网统计数据库。其中,汇率和上证综合指数采用每月最后一个交易日的收盘价格。为了减小数据波动,对所有数据取自然对数。

  

  实证研究分析

  

  (一)Granger因果检验

  在建立VAR模型之前,需要先对CPI、人民币汇率波动和股票价格进行Granger因果检验。只有在Granger因果检验表明三个变量存在相互影响、相互制约的关系时,才可以建立VAR模型。检验结果见表1。

  检验结果显示,对各个变量序列或其联合的检验都在5%的显著性水平下得到通过。这一结论与邓�和杨朝军(2007)、骆振心(2009)等的研究相似。但是当考虑通货膨胀、汇率和股票价格三者之间的关联性时,汇率和股票价格不再是由汇率到股价的单向因果关系,而是双向因果。因此可以认为通货膨胀、人民币汇率和股票价格波动之间存在相互影响、相互制约的关系,能够进行VAR估计分析。

  (二)VAR模型的识别、检验与估计

  为了建立VAR模型,需要首先确定模型的滞后阶数并对序列进行平稳性检验。在选择最大滞后阶数为8时,LR、FPE、AIC、SC、HQ等5个准则选出来的滞后阶数都为1。在滞后阶数为1时的单位根检验表明,没有根位于单位圆之外,满足VAR模型的平稳性条件。此外,Johansen协整检验的迹检验和最大特征值检验结果也都表明(见表2):在α=5%的显著性水平下,最多1个协整向量的原假设被拒绝,cpi、sp和e三个变量序列之间存在协整关系。单位根和协整检验结果表明可以在选择1个滞后期对3个变量序列进行VAR估计。VAR估计结果如下:

  (2)

  方程调整后的拟合优度分别为:R2cpi=0.9403,R2sp=0.9458,R2e=0.9979,方程拟合程度良好。针对VAR系统整体的AIC、SC值分别为-17.5082和-17.1034,都较小,VAR模型整体效果理想。

  (三)脉冲响应函数

  脉冲函数描述的是在VAR模型的扰动项上施加一个标准差新息,对各内生变量当前值和未来值所带来的影响。由于系统内各变量都经过自然对数变换,若将新息正规化为1,则该标准差新息引起的其他变量的变化值可以理解为对冲击的弹性。

  通货膨胀、人民币汇率以及股票价格40期的脉冲响应函数如图1所示。

  由各变量对冲击的响应函数可以发现:一是股票价格(SP)和人民币汇率(E)对CPI冲击具有完全相反的响应。一个百分点的CPI冲击,尽管不能立即对股票价格造成影响,但是会在较长一段时间内较大幅度的拉低股票的价格,并在12期(1年)左右对股票价格的影响达到最大,使股票价格下降0.44%左右。这一影响会在27期左右由负转正并开始衰减。一个百分点的CPI冲击在短期对人民币汇率具有微弱的正向影响(人民币升值),并在半年前后达到最大值0.0017%,这一响应在1年后开始转为负值并逐步下降。表明通货膨胀水平的增加在1年内会对汇率有正向作用,而在2-3年内会更多程度的降低人民币汇率或人民币升值压力。二是股票价格冲击会引起CPI和人民币汇率比较大的正向响应。一个百分点的SP冲击会导致CPI快速走高,9个月过后上涨了0.005%,此后逐渐下降,2年后降至零并继续拉低通货膨胀水平0.003%,然后趋于平稳。人民币汇率对一个百分点股票价格冲击的响应比较缓慢,经过一年半左右汇率将会上升0.065%,此后开始减弱,并在3年多后响应趋于零。三是CPI和股票价格对人民币汇率冲击都有较弱的负向响应。人民币升值一个百分点将会在一年内逐步降低CPI到最大值0.002%,此后这一影响开始变弱并逐渐转正而后趋于消失。与CPI的缓慢降低不同,人民币升值会使股票价格立即下降0.18%。

  (四)方差分解分析

  方差分解是通过分析每个结构冲击对内生变量变化的贡献度,来评价不同结构冲击的重要性。Granger因果检验表明了变量之间的因果关系,但没能反映这种关系的强度。方差分解把每个内生变量的波动按其成因分解为一定比例的自身原因和其他变量的贡献,因而可以了解到各新息的相对重要性,弥补了Granger因果检验仅给出定性结论的不足。

  由图2可知,各变量的一个标准差新息都可以分解为自身和其他另外两个变量的作用,这些作用在滞后15期左右后趋于稳定。整体上,无论是对股票价格自身还是对通货膨胀以及人民币汇率波动,股票价格都具有最大贡献率。具体来看,股票价格对通货膨胀的贡献率达到了50%,对人民币汇率波动的贡献率更是高达80%。

  

  结论与政策启示

  

  本文在协整检验的基础上,利用VAR模型脉冲响应函数分析了人民币汇率与股票价格波动对国内通货膨胀的影响,并通过方差分解确定了各个变量冲击的相对重要性,得到以下结论:第一,通货膨胀、人民币汇率和股票价格波动之间存在关联性,具有长期稳定的协整关系。人民币升值在一定时期内可以降低通货膨胀水平,并会导致股票价格的走低;股票价格走高会显著提升我国的通货膨胀水平;通胀水平的冲击会导致股票价格快速走低,但是对人民币汇率的负向效应要在一年后才显现。第二,方差分解分析发现,在通货膨胀、人民币汇率与股票价格三个变量中,股票价格是最为活跃的影响因素,它的冲击在很大程度上可以解释通货膨胀水平以及人民币汇率的波动。

  由于目前我国经济对外有人民币进一步升值的压力,对内有通货膨胀持续升温的威胁,如果政府宏观经济政策的目标是治理通货膨胀并减小人民币升值压力,那么避免出台股市利好政策措施显然是有益的。而且,股票价格的稳定还可以减少国外流动资本对股票市场的投机,可以进一步减小人民币升值的压力。虽然短期来看,股票价格的稳定不利于股票市场的发展壮大,但是考虑到通货膨胀与股票价格间的负相关性,长期而言,较低的通货膨胀水平最终将对股票市场有促进作用。因此,避免出台刺激股票价格上扬的政策,可以在一定程度上减缓通货膨胀和人民币升值压力。

  

  参考文献:

  1.邓�,杨朝军.汇率制度改革后中国股市与汇市关系:人民币名义汇率与上证综合指数的实证研究[J].金融研究,2007(12)

  2.巴曙松,严敏.股票价格与汇率之间的动态关系―基于中国市场的经验分析[J].南开经济评论,2009(3)

  3.何海峰.对中国未来通货膨胀的一个判断[J].金融与经济,2010(1)

  4.高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社,2009

  注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

  中图分类号:F830 文献标识码:A

  内容摘要:本文通过协整检验和VAR模型研究发现,通货膨胀、人民币升值与股票价格之间存在长期稳定的关系,并且股票价格的一个标准差新息会在较长时期内引起通货膨胀和人民币汇率的上升。方差分解表明,无论是对通货膨胀还是对人民币汇率波动,股票价格都具有最大贡献率。为了降低通货膨胀和人民币升值压力,我国在短期应避免出台对股市利好的经济政策。

  关键词:通货膨胀 人民币升值 股票价格 VAR模型

  

  随着4万亿的逐步落实、宽松货币政策效果的显现以及国际资本的大量流入,自2009年7月,我国的通货膨胀开始抬头。同比CPI已由2009年7月的98.2攀升至2010年11月的105.1。在此背景下,2010年12月3日召开的中共中央政治局会议指出,2011年要实施积极的财政政策和稳健的货币政策。这是2008年11月我国为应对国际金融危机提出货币政策“适度宽松”之后,首次回归稳健。与此同时,我国还面临人民币升值和股市宽幅震荡等宏观问题。

  在开放经济中,宏观经济各变量之间存在强关联性。从我国目前的情况来看,股票市场与CPI呈负相关性,与西方国家表现出的同向变动规律不一致。商品市场理论和资产组合理论都认为汇率与股票价格波动存在负相关性(采用的是直接标价法,汇率下降意味着本币升值)。但近期来看,股票价格与人民币汇率却表现出相当强的正相关性:人民币升值伴随着股票价格下降。对于通货膨胀与人民币升值之间的关系,一些学者通过定性分析认为人民币升值能够抑制通货膨胀,目前尚无统一定论。尽管有不少学者研究了股票价格与汇率波动、通货膨胀与资产价格的相互关系,但是这些研究多就两个变量展开,实证研究也多为静态分析。截止目前,研究通货膨胀、人民币汇率和股票价格三者关联性的文献尚未发现。本文通过向量自回归模型和变量间的脉冲响应函数等定量的方法,研究在当前新经济金融形势下我国通货膨胀、人民币升值和股票价格波动的关联性,力图为我国当前的物价治理、股票市场和人民币汇率政策提供参考。

  

  研究方法与数据

  

  (一)模型选择与设定

  1980年Sims将VAR模型引入经济学中,与单方程估计方法相比,VAR方法把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。多方程VAR系统估计可用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击,并利用乔利斯基分解来识别这些冲击,从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。

  以3个内生变量消费者价格指数(cpit)、股票价格(spt)、人民币汇率(et)为例,建立滞后1期的VAR模型:

  其中εi,t为随机扰动项,扰动项同期之间可以相关,但不能有自相关,不能与模型右边的变量相关。

  (二)数据描述与处理

  本文的样本数据区间为汇率制度改革后的2005年7月至2010年11月,共65个月数据样本。股票价格采用上证综合指数来衡量。人民币汇率采用间接标价法,汇率上升意味着人民币升值,反之人民币贬值。通货膨胀水平由同比CPI来衡量。数据来自wind资讯金融终端数据库、国研网统计数据库。其中,汇率和上证综合指数采用每月最后一个交易日的收盘价格。为了减小数据波动,对所有数据取自然对数。

  

  实证研究分析

  

  (一)Granger因果检验

  在建立VAR模型之前,需要先对CPI、人民币汇率波动和股票价格进行Granger因果检验。只有在Granger因果检验表明三个变量存在相互影响、相互制约的关系时,才可以建立VAR模型。检验结果见表1。

  检验结果显示,对各个变量序列或其联合的检验都在5%的显著性水平下得到通过。这一结论与邓�和杨朝军(2007)、骆振心(2009)等的研究相似。但是当考虑通货膨胀、汇率和股票价格三者之间的关联性时,汇率和股票价格不再是由汇率到股价的单向因果关系,而是双向因果。因此可以认为通货膨胀、人民币汇率和股票价格波动之间存在相互影响、相互制约的关系,能够进行VAR估计分析。

  (二)VAR模型的识别、检验与估计

  为了建立VAR模型,需要首先确定模型的滞后阶数并对序列进行平稳性检验。在选择最大滞后阶数为8时,LR、FPE、AIC、SC、HQ等5个准则选出来的滞后阶数都为1。在滞后阶数为1时的单位根检验表明,没有根位于单位圆之外,满足VAR模型的平稳性条件。此外,Johansen协整检验的迹检验和最大特征值检验结果也都表明(见表2):在α=5%的显著性水平下,最多1个协整向量的原假设被拒绝,cpi、sp和e三个变量序列之间存在协整关系。单位根和协整检验结果表明可以在选择1个滞后期对3个变量序列进行VAR估计。VAR估计结果如下:

  (2)

  方程调整后的拟合优度分别为:R2cpi=0.9403,R2sp=0.9458,R2e=0.9979,方程拟合程度良好。针对VAR系统整体的AIC、SC值分别为-17.5082和-17.1034,都较小,VAR模型整体效果理想。

  (三)脉冲响应函数

  脉冲函数描述的是在VAR模型的扰动项上施加一个标准差新息,对各内生变量当前值和未来值所带来的影响。由于系统内各变量都经过自然对数变换,若将新息正规化为1,则该标准差新息引起的其他变量的变化值可以理解为对冲击的弹性。

  通货膨胀、人民币汇率以及股票价格40期的脉冲响应函数如图1所示。

  由各变量对冲击的响应函数可以发现:一是股票价格(SP)和人民币汇率(E)对CPI冲击具有完全相反的响应。一个百分点的CPI冲击,尽管不能立即对股票价格造成影响,但是会在较长一段时间内较大幅度的拉低股票的价格,并在12期(1年)左右对股票价格的影响达到最大,使股票价格下降0.44%左右。这一影响会在27期左右由负转正并开始衰减。一个百分点的CPI冲击在短期对人民币汇率具有微弱的正向影响(人民币升值),并在半年前后达到最大值0.0017%,这一响应在1年后开始转为负值并逐步下降。表明通货膨胀水平的增加在1年内会对汇率有正向作用,而在2-3年内会更多程度的降低人民币汇率或人民币升值压力。二是股票价格冲击会引起CPI和人民币汇率比较大的正向响应。一个百分点的SP冲击会导致CPI快速走高,9个月过后上涨了0.005%,此后逐渐下降,2年后降至零并继续拉低通货膨胀水平0.003%,然后趋于平稳。人民币汇率对一个百分点股票价格冲击的响应比较缓慢,经过一年半左右汇率将会上升0.065%,此后开始减弱,并在3年多后响应趋于零。三是CPI和股票价格对人民币汇率冲击都有较弱的负向响应。人民币升值一个百分点将会在一年内逐步降低CPI到最大值0.002%,此后这一影响开始变弱并逐渐转正而后趋于消失。与CPI的缓慢降低不同,人民币升值会使股票价格立即下降0.18%。

  (四)方差分解分析

  方差分解是通过分析每个结构冲击对内生变量变化的贡献度,来评价不同结构冲击的重要性。Granger因果检验表明了变量之间的因果关系,但没能反映这种关系的强度。方差分解把每个内生变量的波动按其成因分解为一定比例的自身原因和其他变量的贡献,因而可以了解到各新息的相对重要性,弥补了Granger因果检验仅给出定性结论的不足。

  由图2可知,各变量的一个标准差新息都可以分解为自身和其他另外两个变量的作用,这些作用在滞后15期左右后趋于稳定。整体上,无论是对股票价格自身还是对通货膨胀以及人民币汇率波动,股票价格都具有最大贡献率。具体来看,股票价格对通货膨胀的贡献率达到了50%,对人民币汇率波动的贡献率更是高达80%。

  

  结论与政策启示

  

  本文在协整检验的基础上,利用VAR模型脉冲响应函数分析了人民币汇率与股票价格波动对国内通货膨胀的影响,并通过方差分解确定了各个变量冲击的相对重要性,得到以下结论:第一,通货膨胀、人民币汇率和股票价格波动之间存在关联性,具有长期稳定的协整关系。人民币升值在一定时期内可以降低通货膨胀水平,并会导致股票价格的走低;股票价格走高会显著提升我国的通货膨胀水平;通胀水平的冲击会导致股票价格快速走低,但是对人民币汇率的负向效应要在一年后才显现。第二,方差分解分析发现,在通货膨胀、人民币汇率与股票价格三个变量中,股票价格是最为活跃的影响因素,它的冲击在很大程度上可以解释通货膨胀水平以及人民币汇率的波动。

  由于目前我国经济对外有人民币进一步升值的压力,对内有通货膨胀持续升温的威胁,如果政府宏观经济政策的目标是治理通货膨胀并减小人民币升值压力,那么避免出台股市利好政策措施显然是有益的。而且,股票价格的稳定还可以减少国外流动资本对股票市场的投机,可以进一步减小人民币升值的压力。虽然短期来看,股票价格的稳定不利于股票市场的发展壮大,但是考虑到通货膨胀与股票价格间的负相关性,长期而言,较低的通货膨胀水平最终将对股票市场有促进作用。因此,避免出台刺激股票价格上扬的政策,可以在一定程度上减缓通货膨胀和人民币升值压力。

  

  参考文献:

  1.邓�,杨朝军.汇率制度改革后中国股市与汇市关系:人民币名义汇率与上证综合指数的实证研究[J].金融研究,2007(12)

  2.巴曙松,严敏.股票价格与汇率之间的动态关系―基于中国市场的经验分析[J].南开经济评论,2009(3)

  3.何海峰.对中国未来通货膨胀的一个判断[J].金融与经济,2010(1)

  4.高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社,2009

  注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文


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