魯　鴿

(1.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院,湖北 武漢　430074;2.河南科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,河南 洛陽　471023)摘　要：分別以滬深兩市近年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)為樣本,選用四種指標(biāo)度量股市流動(dòng)性,采用VAR模型從宏觀和微觀兩個(gè)層面分析貨幣供應(yīng)量對(duì)股市流動(dòng)性的影響。時(shí)間序列分析結(jié)果表明,貨幣供應(yīng)量的增加有利于市場流動(dòng)性的提高;面板數(shù)據(jù)分析表明,對(duì)于個(gè)股也有類似的結(jié)論,即以貨幣供應(yīng)量為中介目標(biāo)的貨幣政策,其擴(kuò)張會(huì)提高個(gè)股的流動(dòng)性,其緊縮會(huì)降低個(gè)股的流動(dòng)性,且對(duì)小盤股的影響相對(duì)較大。

?

【經(jīng)濟(jì)研究】

貨幣供應(yīng)量對(duì)股市流動(dòng)性影響的實(shí)證研究

魯鴿1,2

(1.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院,湖北 武漢430074;2.河南科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,河南 洛陽471023)摘要：分別以滬深兩市近年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)為樣本,選用四種指標(biāo)度量股市流動(dòng)性,采用VAR模型從宏觀和微觀兩個(gè)層面分析貨幣供應(yīng)量對(duì)股市流動(dòng)性的影響。時(shí)間序列分析結(jié)果表明,貨幣供應(yīng)量的增加有利于市場流動(dòng)性的提高;面板數(shù)據(jù)分析表明,對(duì)于個(gè)股也有類似的結(jié)論,即以貨幣供應(yīng)量為中介目標(biāo)的貨幣政策,其擴(kuò)張會(huì)提高個(gè)股的流動(dòng)性,其緊縮會(huì)降低個(gè)股的流動(dòng)性,且對(duì)小盤股的影響相對(duì)較大。

關(guān)鍵詞：貨幣供應(yīng)量;股市流動(dòng)性;VAR模型

近年來,金融市場的穩(wěn)定性有時(shí)也成為貨幣政策調(diào)控的目標(biāo)之一,尤其是在金融危機(jī)時(shí)期,許多國家通過貨幣政策來保證金融市場有一定水平的流動(dòng)性,但也有學(xué)者認(rèn)為貨幣政策并不適用于維持金融市場的穩(wěn)定,因?yàn)檫@種手段的成本龐大,但解決金融穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)的效果卻很難確定。貨幣供應(yīng)量自1996年以來,就作為我國貨幣政策的中介目標(biāo),與宏觀經(jīng)濟(jì)的總體關(guān)聯(lián)度不斷增強(qiáng),貨幣供應(yīng)量是否影響以及如何影響金融市場的問題是值得研究的。近年來,關(guān)于貨幣政策對(duì)我國股市流動(dòng)性的影響已經(jīng)有了一些研究,許睿等(2004)采用換手率來度量股市流動(dòng)性,發(fā)現(xiàn)貨幣政策的變化對(duì)市場流動(dòng)性會(huì)產(chǎn)生顯著影響[1]。孫云輝(2005)采用綜合了成交額和價(jià)格變化的指標(biāo)來度量股市流動(dòng)性,利用事件分析法得出政府政策對(duì)整個(gè)股市流動(dòng)性有顯著影響的結(jié)論[2]。儲(chǔ)小俊等(2008)采用換手率和Amihud(2002)的非流動(dòng)性指標(biāo)[3]來反映股市流動(dòng)性,結(jié)果表明貨幣供應(yīng)量對(duì)股市流動(dòng)性沒有顯著影響[4]。王明濤(2010)對(duì)Amihud(2002)的非流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行了修正,研究發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)量M2的變化對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)影響最大,而利率對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響很小[5]。徐穎文(2007)采用Amihud(2002)定義的非流動(dòng)性指數(shù)的倒數(shù)來定義流動(dòng)性,結(jié)果表明,貨幣供應(yīng)量的增加會(huì)降低股市流動(dòng)性[6]。方舟(2011)的分析發(fā)現(xiàn)貨幣供給量的增加有助于提高市場流動(dòng)性[7]。彭小林(2012)采用Andreas和Timotheos(2008)的非流動(dòng)性指標(biāo)[8],研究表明貨幣政策對(duì)股市流動(dòng)性的影響顯著,貨幣供應(yīng)量M0和M2的增加會(huì)提高股市流動(dòng)性,而M1的增加會(huì)降低股市流動(dòng)性[9]。

縱觀國內(nèi)已有的文獻(xiàn),在貨幣供應(yīng)量對(duì)我國股市流動(dòng)性的影響這個(gè)問題上,有以下兩個(gè)特點(diǎn):一是研究結(jié)論的不一致,二是研究主要是在宏觀層面上分析貨幣供應(yīng)量對(duì)整個(gè)股市流動(dòng)性的影響,而關(guān)于個(gè)股對(duì)貨幣供應(yīng)量的反應(yīng)是否存在差異的研究在國內(nèi)還很少見。本文將選取不同角度的多個(gè)指標(biāo)測(cè)度流動(dòng)性,同時(shí)考慮上海證券市場和深圳證券市場,從宏觀層面上,利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析貨幣供應(yīng)量對(duì)股市流動(dòng)性的影響；從微觀層面上,利用面板數(shù)據(jù)分析不同規(guī)模的上市公司其股票流動(dòng)性對(duì)貨幣供應(yīng)量的反應(yīng)是否存在顯著差異。

一、變量選取和數(shù)據(jù)處理

本文從滬深兩市2000年1月1日之前上市的A股所有股票中, 先剔除掉ST和PT的股票樣本, 再剔除掉每個(gè)月有效交易天數(shù)不足8天的股票樣本, 最后得到滬市樣本股33只, 深市樣本股35只。 樣本區(qū)間選擇2000年9月到2013年12月, 共160個(gè)月, 以下指標(biāo)均采用月度數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫。

(一)股票市場流動(dòng)性的測(cè)度

由于股票市場的流動(dòng)性可以從不同的方面進(jìn)行測(cè)度,本文將從交易活躍度方面選取換手率(TO)和成交額(TV)兩個(gè)指標(biāo),從交易量的價(jià)格沖擊方面選取Amihud(2002)的非流動(dòng)性比率(ILLIQ)[3]和Andreas(2008)的交易價(jià)格沖擊(TPI)[8]兩個(gè)指標(biāo)。其中,股票具有較高的換手率或者成交額暗含著較高的流動(dòng)性,因此換手率和成交額為股市流動(dòng)性的代理變量;Amihud(2002)構(gòu)建的非流動(dòng)性比率(ILLIQ)為

(1)

其中,ILLIQiy為第i只股票在第y個(gè)月的非流動(dòng)性比率,Diy為第i只股票在第y個(gè)月的交易天數(shù),Riyd為股票在第d天的收益率,TViyd為股票在第d天的成交額。該比率表示每單位交易額引起的價(jià)格變化,該比率越小,說明流動(dòng)性越好;Andreas和Timotheos(2008)建議采用交易價(jià)格沖擊(TPI)來度量股市的非流動(dòng)性,其構(gòu)建方法為

(2)

其中,TOiyd為股票在第d天的換手率。該指標(biāo)表示一個(gè)百分比的換手率帶來的價(jià)格變化,該指標(biāo)越小,說明流動(dòng)性越大。ILLIQ和TPI都衡量了價(jià)格沖擊的大小,與ILLIQ相比,TPI沒有量綱,便于研究對(duì)比,且與股票市值的關(guān)聯(lián)較小,受通貨膨脹因素的影響較小。本文將用以上四種指標(biāo)代表股票流動(dòng)性分別進(jìn)行分析,并把流動(dòng)性指標(biāo)記為LIQ。

(二)貨幣供應(yīng)量代理變量的選取

貨幣供應(yīng)量是貨幣政策重要的中介目標(biāo),這里選取廣義貨幣供應(yīng)量M2的同比增長率為貨幣供應(yīng)量的代理變量,仍記為M2。較高的貨幣供應(yīng)量增長率代表的是擴(kuò)張性貨幣政策。

(三)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的選取

現(xiàn)有的關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)因素與股市流動(dòng)性之間的關(guān)系的研究,如徐穎文(2007)[6],劉向華(2013)[10]等,都表明一些宏觀經(jīng)濟(jì)因素可能對(duì)股市流動(dòng)性存在潛在的影響,而且這些因素提供的信息在政府制定貨幣政策的過程中有著重要的作用。本文重點(diǎn)考慮經(jīng)濟(jì)周期和通貨膨脹率這兩個(gè)因素,因此選取工業(yè)增加值的同比增長速度(IP)和消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)(CPI)這兩個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量。

(四)個(gè)股特征變量的選取

對(duì)于個(gè)股而言,Brunnermeier 和Pederson(2009)[11],Hameed和Kang (2010)[12]分別從理論和實(shí)證上說明了前一個(gè)月的股票收益率(RET)可能會(huì)對(duì)當(dāng)月的流動(dòng)性產(chǎn)生影響,另外也有研究表明,股票收益波動(dòng)率(STDV)與流動(dòng)性是負(fù)相關(guān)的,因此個(gè)股的特征變量選取RET和STDV。另外,O. Fernández-Amador(2013)對(duì)歐元區(qū)股市的研究發(fā)現(xiàn),貨幣政策對(duì)小盤股流動(dòng)性的影響要大于對(duì)大盤股的影響[13],本文為了考察我國貨幣供應(yīng)量對(duì)個(gè)股流動(dòng)性的影響是否依賴于公司的資產(chǎn)規(guī)模,在本文第三部分微觀分析中也引入個(gè)股的總市值這個(gè)指標(biāo),并對(duì)其求對(duì)數(shù)(lnMV)。

二、宏觀層面上的實(shí)證分析——貨幣供應(yīng)量對(duì)市場流動(dòng)性的影響

為了研究貨幣供應(yīng)量對(duì)股票市場流動(dòng)性的影響,采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,滬市的四個(gè)流動(dòng)性指標(biāo)(TO、TV、ILLIQ、TPI)、股票收益率(RET)及股票收益波動(dòng)率(STDV)采用33只樣本股的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單算術(shù)平均。考慮到貨幣供應(yīng)量及其他宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)股市流動(dòng)性可能會(huì)有一定的影響,而另一方面,股市的流動(dòng)性也可能會(huì)影響到中央銀行的決策及其他宏觀經(jīng)濟(jì)變量的變動(dòng),因此本文選擇在股市流動(dòng)性和貨幣供應(yīng)量之間建立向量自回歸(VAR)模型:

Xt=C+Xt-1B+εt

(3)

其中,X為6個(gè)變量構(gòu)成的向量,根據(jù)脈沖響應(yīng)分析的需要,令X=(IP,CPI,M2,STDV,RET,LIQ),LIQ是指前面給出的四種流動(dòng)性指標(biāo)中的一個(gè),C為截距向量,B為6階系數(shù)矩陣,ε為隨機(jī)誤差向量。選擇1階滯后的依據(jù)是AIC準(zhǔn)則。

(一)序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文采用ADF方法來檢驗(yàn)上述時(shí)間序列的平穩(wěn)性。檢驗(yàn)結(jié)果表明,在5%的置信水平下,上述9個(gè)時(shí)間序列(其中包括四種流動(dòng)性指標(biāo))都是平穩(wěn)的。

由于篇幅限制,本文不再列出VAR模型的估計(jì)結(jié)果,只給出Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果。

(二)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

由表1可以看到,在0.05顯著性水平下,無論是滬市還是深市,都有證據(jù)表明貨幣供應(yīng)量是股市流動(dòng)性的Granger原因,卻沒有證據(jù)表明股市流動(dòng)性是貨幣供應(yīng)量的Granger原因。

表1　Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

注:表中給出的為Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的P值。

(三)脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)可以描述當(dāng)VAR模型中的某一變量t期的擾動(dòng)項(xiàng)變動(dòng)時(shí),系統(tǒng)對(duì)這種沖擊的動(dòng)態(tài)反應(yīng),并能夠從動(dòng)態(tài)反應(yīng)中判斷變量間的時(shí)滯關(guān)系。為了描述股市流動(dòng)性對(duì)貨幣供應(yīng)量的沖擊的動(dòng)態(tài)效應(yīng)和持續(xù)的時(shí)間,本文接下來給出脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果。

由圖1給出的滬市的脈沖響應(yīng)分析圖可以看到,對(duì)于貨幣供應(yīng)量M2的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差信息,描述流動(dòng)性的四個(gè)指標(biāo)在第一期都有一個(gè)明顯的反應(yīng),從第二期開始趨于穩(wěn)定,且持續(xù)時(shí)間很長;其中兩個(gè)流動(dòng)性指標(biāo)TO和TV的反應(yīng)是正向的,兩個(gè)非流動(dòng)性指標(biāo)ILLIQ和TPI的反應(yīng)是反向的。為了結(jié)果的穩(wěn)健性,本文對(duì)深市也進(jìn)行了同樣的分析,得到的結(jié)論和滬市一致。由此可以看出,貨幣供應(yīng)量的增加有利于提高股市的流動(dòng)性。

圖1　滬市的流動(dòng)性指標(biāo)對(duì)M2的脈沖響應(yīng)

三、微觀層面上的實(shí)證分析——貨幣供應(yīng)量對(duì)個(gè)股流動(dòng)性的影響

由于股票的多樣性,對(duì)于每一只股票來說,貨幣供應(yīng)量是否影響以及如何影響其流動(dòng)性并不能從上文的分析中得出結(jié)論,為此,有必要從微觀層面來分析貨幣供應(yīng)量對(duì)個(gè)股流動(dòng)性的影響。對(duì)滬市個(gè)股的分析,采用33只樣本股的面板數(shù)據(jù),選用的變量有代表個(gè)股流動(dòng)性的四個(gè)變量(TO、TV、ILLIQ、TPI)、股票收益率(RET)、股票收益波動(dòng)率(STDV)及個(gè)股總市值的對(duì)數(shù)(lnMV)、貨幣供應(yīng)量(M2)及兩個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量(IP和CPI)。建立模型如下:

LIQi,t=c+β1LIQi,t-1+β2M2t-1+β3IPt-1+β4CPIt-1+β5STDVi,t-1+β6RETi,t-1+β7lnMVi,t-1+β8M2t-1·lnMVi,t-1+ci+ui,t

其中,LIQi,t為第i只股票在第t個(gè)月的流動(dòng)性水平(仍為四種流動(dòng)性指標(biāo)中的一種),交叉項(xiàng)M2t-1·lnMVi,t-1的引入,是為了分析貨幣供應(yīng)量對(duì)個(gè)股流動(dòng)性的影響是否跟公司規(guī)模有關(guān)。為了研究個(gè)股流動(dòng)性的非時(shí)變的影響因素,采用固定效應(yīng)模型;又考慮到貨幣供應(yīng)量對(duì)個(gè)股流動(dòng)性的影響可能存在差異,因此使用變截距模型,其中ci表示截面單元的個(gè)體特性,反映模型中體現(xiàn)的不同股票之間的差異。

由表2滬市面板數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可以看出,對(duì)于個(gè)股而言,較高的貨幣供應(yīng)量增長率會(huì)引起流動(dòng)性指標(biāo)TO的增加和非流動(dòng)性指標(biāo)ILLIQ的減少,即以貨幣供應(yīng)量為中介目標(biāo)的擴(kuò)張的貨幣政策會(huì)促進(jìn)個(gè)股的流動(dòng)性,而緊縮的貨幣政策會(huì)降低個(gè)股流動(dòng)性,這和前面對(duì)整個(gè)股票市場的宏觀分析結(jié)果是吻合的。同時(shí),還可以從交叉項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果看出,貨幣政策對(duì)不同規(guī)模公司的股票的影響程度是不同的,從流動(dòng)性指標(biāo)和非流動(dòng)性指標(biāo)的結(jié)果都可以看出,擴(kuò)張(緊縮)的貨幣政策對(duì)大盤股流動(dòng)水平的促進(jìn)(抑制)作用相對(duì)較弱,對(duì)小盤股流動(dòng)水平的促進(jìn)(抑制)作用相對(duì)較強(qiáng)。

對(duì)深市也進(jìn)行了如上的分析,采用的是深市的35只樣本股?？紤]到篇幅限制及模型結(jié)果和滬市非常相近,此處不再給出深市類似于表2的模型結(jié)果?？傊?對(duì)深市的分析結(jié)果也表明以貨幣供應(yīng)量為中介目標(biāo)的擴(kuò)張性貨幣政策能夠給股票提供流動(dòng)性,而緊縮的貨幣政策會(huì)抑制股票流動(dòng)性,而且,這種效應(yīng)對(duì)于小盤股更為明顯。

表2　滬市面板數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果

注:在上表中,括號(hào)中的數(shù)值為P值,***、**、*分別代表在1%、5%和10%的顯著水平下是顯著的。

四、結(jié)論

本文考慮到央行的貨幣政策可能是股市流動(dòng)性的一個(gè)潛在影響因素,先后從宏觀和微觀兩種層面上分析了貨幣供應(yīng)量的變動(dòng)是否影響股市的流動(dòng)性,并分別對(duì)滬市和深市的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。為了度量股票的流動(dòng)性,本文引入了四個(gè)指標(biāo),其中兩個(gè)衡量流動(dòng)性,兩個(gè)衡量非流動(dòng)性。為了從宏觀層面上檢驗(yàn)貨幣供應(yīng)量與整個(gè)股市的流動(dòng)性之間的關(guān)系,采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)及VAR模型來揭示二者之間潛在的內(nèi)生關(guān)系,Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)提供的證據(jù)傾向于說明貨幣政策會(huì)單方面地影響股市流動(dòng)性,脈沖響應(yīng)分析給出了更進(jìn)一步的結(jié)論,對(duì)于貨幣供應(yīng)量M2的一個(gè)波動(dòng),股市流動(dòng)性會(huì)有一個(gè)立即的反應(yīng),且持續(xù)時(shí)間較長,從股市流動(dòng)性反應(yīng)的方向來看,擴(kuò)張的貨幣政策會(huì)增加整個(gè)股市的流動(dòng)性。微觀層面上的研究,選用了面板數(shù)據(jù)和固定效應(yīng)模型,研究表明,擴(kuò)張的貨幣政策對(duì)個(gè)股的流動(dòng)性有促進(jìn)作用,而且通過在模型中引入公司規(guī)模這個(gè)因素,發(fā)現(xiàn)貨幣政策對(duì)小盤股的影響較強(qiáng)。本文分別對(duì)滬市和深市都做了類似的分析,其結(jié)果是一致的,這說明本文的研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 許睿,馮蕓,吳沖鋒.影響中國A股市場流動(dòng)性的政策和因素[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2004,(3).

[2] 孫云輝,政策性因素對(duì)我國股市流動(dòng)性影響分析[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2005,(8).

[3] AMIHUD Y. Illiquidity and Stock Returns:Cross-section and time-series effects[J].Journal of Financial Markets,2002,(5).

[4] 儲(chǔ)小俊,劉思峰.貨幣政策、市場狀態(tài)對(duì)中國股市微觀流動(dòng)性影響的實(shí)證分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2008,(3).

[5] 王明濤, 何潯麗.貨幣政策與股票市場流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)——來自中國股票市場的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J].上海金融,2010,(12).

[6] 徐穎文,陳收十,李雙飛.機(jī)構(gòu)投資者入市資金規(guī)模與股市流動(dòng)性均衡關(guān)系研究[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2007, (8).

[7] 方舟,倪玉娟,莊金良.貨幣政策沖擊對(duì)股票市場流動(dòng)性的影響——基于Markov區(qū)制轉(zhuǎn)換VAR模型的實(shí)證研究[J].金融研究,2011,(7).

[8] ANDRIKOPOULOS A,ANGELIDIS T. Idiosyncratic Risk,Returns and Liquidity in the London Stock Exchange: a Spillover Ap?proach[C]. Working paper, 2008.

[9] 彭小林.貨幣政策對(duì)股票市場流動(dòng)性的影響研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2012,(16).

[10] 劉向華,柳恩普.股票市場流動(dòng)性與宏觀經(jīng)濟(jì)的影響機(jī)制研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2013,(8).

[11] BRUNNERMEIER M K,PEDERSEN L H. Market liquidity and funding liquidity[J]. Rev Financ Stud,2009, (6).

[12] HAMEED A,KANG W,VISWANATHAN S. Stock market declines and liquidity[J]. J Finance,2010,(1).

[責(zé)任編輯衛(wèi)玲]

An Empirical Study of the Impact of Money Supply on Stock Market Liquidity

LU Ge1,2

(1.SchoolofStatisticsandMathematics,ZhongnanUniversityofEconomicsandLaw,Wuhan430074,China; 2.SchoolofMathematicsandStatistics,HenanUniversityofScienceandtechnology,Luoyang471023,China)

Abstract:This paper selects the time series data and the panel data respectively of stock market of Shanghai and Shenzhen as samples. It uses four indexes to measure the stock market liquidity and uses the VAR model to analyze the impact of monetary policy on stock liquidity in two ways: The time series analysis shows that the increase in the money supply leads to the improvement of the market liquidity; the panel data analysis for individual stocks draws a similar conclusion. Expansionary money policy will increase the liquidity of stocks; tight money policy will reduce the liquidity of stocks. Furthermore, the effect of monetary policy is significantly stronger for smaller stocks.

Key words:money supply; stock market liquidity; VAR

收稿日期：2016-01-10

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11201123),國家自然科學(xué)基金青年基金(11301545)

作者簡介：魯鴿,女,河南正陽人, 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)博士生,從事金融計(jì)量研究。

中圖分類號(hào)：F832.5

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.16152/j.cnki.xdxbsk.2016-03-014