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提要 本文使用格兰杰因果关系检验以及最小二乘估计的方法，研究中国证券市场价格和货币供应量的关系，并进一步研究我国货币市场和资本市场直接的相互关系。实证结果显示，M0、M1、M2与证券市场价格之间存在因果关系。证券市场价格可以用货币供应量M0、M1和M2来解释，而证券市场价格变化不是引起货币供应量变化的原因。
关键词：货币供应量；单位根检验；格兰杰因果关系检验；最小二乘估计
中图分类号：F832 文献标识码：A
一、引言
2000年1月份至今，我国广义、狭义货币供给量与上证指数、股票市场流通市值的月走势变动方向趋于一致，这在M1的变动上表现得更为明显。理论上，货币供应量的变化会通过一定的传导机制影响到股票价格。从利率的角度来看，随着货币供应量的增加，利率水平会随之下降，引发更多的投资支出。投资支出的增加创造更多的家庭收入，因而引起消费支出的增加。后者通过乘数的作用又导致了更高的产出和随之而来的更大的公司利润。公司利润的提高又刺激股票购买，从而促使股票价格的提高。由于股票的价格等于按利率贴现的预期收益流量，与利率成反比，这样也会提高股票的预期收益的现值，从而进一步促使股票价格上涨。货币供应量对股票价格影响的理论解释是建立在一系列经济学假设之上的，而实际经济活动远较这些假设复杂或者与假设根本不符。因而，从实际表现上来看，货币供应量与股票价格之间的关系并非全都符合理论上的推理。本文对M0、M1、M2与股价指数之间的关系进行了实证研究，我们发现，从长期来讲，货币供应量对股市有重大影响，但M2的变化对股市价格的变化有明显的影响。
二、数据选择与基本模型
（一）数据选择。本文旨在检验我国各个层次的货币供应量和证券市场的相互影响关系。在货币供应量方面我们分别选取M0、M1和M2作为研究对象；证券市场方面，由于沪深股市存在着密切的正相关关系，因此我们选择月度上证综合指数作为研究对象。所有数据均采用月度资料，上证综指月度数据采用每月的收盘价，样本期间为2004年5月至2008年4月，共48组数据，数据来源为中国人民银行网站和新浪网。
（二）模型介绍
1、单位根检验。以时间序列数据为依据的实证研究工作都必须假定有关的时间序列是平稳的，否则会导致谬误回归问题的出现，以此所作出的预测是无效的。
因此在研究中，我们首先以ADF检验，分析各个变量是否具有平稳性。其回归方程式为：
△Yt=?茁1＋?茁2t+?啄Yt-1+?琢i■△Yt-i+?着t
H0:?啄＝0
其中，△Yt为变量序列的一阶差分，t是时间或趋势变量，因为金融时间序列数据往往具有自相关性，因此加入△Yt-i项以消除变量自相关的影响。若检验结果?啄显著为0，则说明变量是单位根过程Ⅰ（1）；否则，若?啄显著异于0，则表明变量是一稳定过程Ⅰ（0）。
2、格兰杰因果关系检验。我们采用格兰杰因果关系检验法，以探讨我国货币供应量与股价指数之间的线性因果关系，并借此观察变量之间的影响大小。其模型建构如下：
格兰杰因果关系检验法假定有关变量的预测信息全部包含在这些变量的时间序列之中，检验要求估计下面的两个回归方程式：
Yt=c1+■?琢iYt-i+■?茁jXt-j+?着1
H0:■?茁j＝0
Xt=c2+■?姿iXt-i+■?啄jYt-j+?着2
H0:■?啄j＝0
其中，X、Y分别表示两个不同的变量，在第一个方程式中，假定Y与其自身以及X的过去值有关，如果估计结果表明X项的系数和■?茁j显著异于0，则说明有X到Y的单向因果关系，即变量X引致变量Y。同样，在第二个方程式中如果估计结果表明Y项的系数和■?啄j显著异于0，则说明有Y到X的单向因果关系。如果两者都显著异于零，则说明变量X和Y有双向因果关系。
格兰杰因果关系检验法是通过计算F值来进行的，这里：
F=■
其中，RSS■为没有包含X项的Y的受约束回归残差的平方和，RSS■为包含X项的Y的无约束回归残差的平方和，它遵循自由度为m和（n-k）的F分布，m为滞后期数，k为无约束回归中待估参数的个数。如果在选定的显著性水平上估计的F值超过临界F值，则拒绝原假定。
3、最小二乘估计。最小二乘原理利用样本回归函数Yi=■1+■2Xi+ei估计总体回归函数Yi=?茁1+?茁2Xi+ui，是以一个给定的包含n组X和Y观测数据为样本，根据使样本剩余的平方和达到最小的准则，也即最小二乘准则：min■e■■=min■（Y■-■■）■=min■（Y■-■1-■2Xi）■，确定模型中的参数，建立样本回归函数，使估计值尽可能接近观测值Yi。
三、实证检验结果分析
（一）ADF检验实证结果。通过滞后的选取，采用可消除残差自相关的ADF单位根检验法，可以检验变量是否为稳态。单位根检验的最适滞后期是在残差符合无序列相关下（P-Value＞0.05），选择AIC的最小值所产生的。由于单位根检验有三种形式：有截距项、有截距项并有时间趋势项以及无截距和时间趋势项，因此检验的顺序为先选择有截距和时间趋势项，若截距项与时间趋势项不显著（P-Value＞0.05），再选择有截距项，若截距项不显著，最后选择无截距项与无趋势项，假如在无截距项与无趋势项的情况下仍无法形成稳态，必须进行一阶差分重复以上检验顺序一直达到稳态为止。表1是对各变量进行ADF检验的结果。（表1）
从以上检验结果可以看出，上证综指、各货币供给量变量的t统计量绝对值都小于1%、5%和10%的临界值，所以我们接受这些变量具有一个单位根的虚无假设，也就是这些变量是非稳定的，而这些变量的一阶差分的t统计量绝对值都大于1%、5%和10%的临界值，所以我们拒绝这些变量具有一个单位根的虚无假设，这些变量的一阶差分是稳定的。
（二）格兰杰因果关系检验结果。根据格兰杰因果关系检验法，分析我国的货币供应量与股价指数之间的因果关系：我们使用格兰杰因果关系检验法分别对三组数据（上证综指、M0）滞后期2期、（上证综指、M1）滞后期2期、（上证综指、M2）滞后期3期进行因果关系检验，检验结果实证结果如表2所示。（表2）
检验结果分别拒绝了上证综指月收益率是M0、M1和M2的原因，但接受了M0、M1和M2是引起上证综指月收益率变化的原因。这表明，M0、M1和M0可以解释上证综指的变化。
（三）最小二乘估计。由表2知，M0、M1和M0可以解释上证综指的变化。所以，我们采用最小二乘估计建立以下模型：ZSi=c+?茁0M0i+?茁1M1i+?茁2M2i+ui，得最小二乘估计结果如下：
ZS＝-4185.131-0.12920M0＋0.174574M1
-0.032664M2
（-8.091466）（-20285758）（6.323802）（3.384742）
R2=0.862594
S.E.=566.5673
F=92.07279
由以上结果看，模型拟合较好，因为可决系数R2=0.862594，表明模型在整体上拟合较好；由于各个变量的t值都大于t0.025（48），所以各变量作为解释变量在5%的置信水平下显著。
四、实证研究结论
（一）M0、M1和M2的变化可以引起上证综指的变化，也就是可以解释上证综指的变化。以前的研究中，有人指出M1对指数的影响不显著，但是目前在我国证券市场中，尤其是自从2005年以来的牛市使得以企业和机关团体存款为主的资金大量进入股市，因此M1的变化对证券市场的影响力发生了很大的变化。因此，央行可以借助调整M0、M1和M2的数量来调控证券市场，进而影响证券市场的走势。
（二）所有层次上的货币供应量都不能用证券市场价格来解释，也就是说，证券市场价格的变化不会明显引起货币供给量的变化。这是因为影响货币供应量的因素有很多，比如物价指数、GDP增长、固定资产投资等其他因素，而且相对于庞大的货币供给量来说，仅仅由于证券市场价格变动导致的货币供给量变动显得微不足道。
（三）总体来说，在我国证券市场上，M0、M1对股价指数的影响较大，而证券市场的波动，对货币政策变量并不具有明显的解释作用。
（四）随着我国证券市场的发展，货币政策的传导对证券市场的影响越来越大，证券市场对货币政策的敏感性不断加强。因此，中央银行应该利用货币供应量作为调控证券市场的中间目标，灵活地调控证券市场。
（作者单位：山东财政学院）
参考文献：
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