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的外部因素,从而中央银行在制定货币政策时不得不关注股票价格波动.宏观经济变量与证券市场关系还可见王晓芳和田军伟(2002)[16]以及陈梦根(2004)[17].

本文通过采取Hodrick-Prescott滤波和自回归移动平均模型(ARMA模型)除去中国证券市场指数—上证指数月数据和宏观经济指标—GDP季度数据的线性趋势和线性相关后,运用非线性方法―重标极差分析(R/S)来研究数据的周期特征,我们发现中国宏观经济和证券市场波动均存在平均长度不同的非周期循环.证券市场波动平均周期大约是17个月,而中国GDP的平均周期大约是17个季度,约为上证指数收益率平均周期长度的4倍,所以就中国而言,在一个完整的经济周期中,证券市场大约要完成4个周期性波动,因此存在大量的趋同和背离.其次,两者Hurst指数均大于0.5(等于0.5时为独立随机过程),说明它们具有状态持续性,也就是说在上升过程或下降过程中倾向于保持趋势不变,即存在"约瑟效应".由于证券市场的Hurst指数(H等于0.8)小于GDP的Hurst指数(H等于0.9),所以证券市场比起宏观经济更容易出现反转,即比较而言,证券市场波动更有随机性.就其原因而言,宏观经济波动周期和证券市场波动周期的形成机制大不相同.另外,就证券市场和宏观经济变量之间的关系而言,我们通过建立VECM模型研究表明:从长期看来,上证指数与消费物价指数,货币供应量M2正相关,与财政收入,利率负相关,从短期来看,上证指数受到自身财政支出,国内生产总值,固定资产投资,汇率,消费物价指数,M2,财政收入,存款利率的波动影响.

本文内容按如下顺序组织:第一部分为引言,第二部分为重标极差(R/S)分析简介,第三部分为中国宏观经济波动的非周期性循环检验,第四部分为中国证券市场的非周期循环检验,第五部分为中国证券市场和宏观经济变量的内在关系分析,第六部分为中国宏观经济与证券市场异动机制分析.

二、模型介绍重标极差(R/S)分析简介

1,重标极差分析(R/S)的定义

重标极差分析(R/S)(1951)[18]是Hurst提出的一种分析长期记忆和非周期性循环时间序列的分析方法,详细算法见Hurst[18]与Peters[19]的文献.可简单表述为,其中:R为重新标度的极差,S为观测序列标准差,H为Hurst指数,c为常数,n是观测样本数.取对数变换,为,在实证分析中,H可以通过样本数据,用线性回归方法估计[20].

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2,检验R/S分析

检验一个序列是独立同分布(independentidenticallydistributed,IID),还是具有持续性和非周期循环的分形时间序列,是R/S分析方法的强大之处.在R/S分析的显着性检验中,把序列是一个服从正态分布的IID随机过程设为零假设.对于随机游走,Hurst给出Peters[19].对标准正态分布IID序列的模拟,发现随着n的增大得到的值逐渐收敛于上式得到的值,但对于较小的n值,模拟得到的结果系统地低于上式得到的Hurst理论值[20].Anis和Lioyd(1976)[21]围绕小n的R/S统计的系统偏差,提出了的计算公式,Peters[19]在此基础上给出了经验校正公式,即

在零假设之下,用回归方程,得到Hurst指数的期望值E(H)在n较小的时候,系统地小于Hurst的理论值,相应的E(H)高于理论值0.5,随着n增大,逼近理论值,E(H)也逼近0.5.Peters给出Hurst指数的方差为.注意若不是高斯分布,计算式仍然可以使用.用统计量,进行显着性假设检验[20].

3,V统计量

统计量,最初由Hurst[18]用于检验稳定性,可以用于估计周期长度,对于独立的随机过程(H等于0.5),统计量关于是平坦的.对于具有状态持续性的过程(H>,0.5),关于向上倾斜,对于具有状态反持续性的过程(H<,0.5),关于向下倾斜.当图形形状发生改变时,就产生突变,长期记忆过程消失[20].

三、中国宏观经济波动的非周期性循环检验

关于经济周期(economycycle),美国国民经济研究局的创始人伯恩斯和米切尔(BuynsA.F.andMitchellW1A1,1946)认为:"是在以商业企业组织活动为基础的国家总体经济活动中看到的一种波动:一个周期由许多经济活动几乎同时的扩张,随之而来类似的普遍的衰退,收缩以及与下一个周期的扩张阶段相连的复苏所组成.这种周期性变化顺序反复出现,但发生的时间并不确定."国内生产总值,工业生产,物价水平,就业和失业等都可以用来描述经济周期.这几个量之间有一致性,也有差异.尤其是在时间上有前后的差异.一般是投资量首先发生变动.本文就以国内生产总值(GDP)来描述经济周期.

该文来自:http://www.sxsky.net/xie/070377778.html

1,中国GDP年度数据(1978年-2004年),见图1(数据来源:《中国统计年鉴》).

图1图2

我们计算GDP增长率,作为我们的研究数据,见图2.由于年度数据有限,不利于用R/S分析,因此我们把年度GDP增长率数据平均分为季度数据,从而获得4倍的数据量,类似前面的分析,我开始考察其非周期循环特征.

2,中国GDP增长率线性趋势项提取及H

宏观经济相关论文范文素材P滤波.

通过计算,中国GDP增长率相关趋势可以用AR(1)来表达,具体结果见表1.

表1

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.023940.0028418.4280360.0000AR(1)0.883980.04609719.176580.0000趋势表达式为:,因此残差可以表示为:,我们再对进行HP滤波,结果见图3.

图3图4

3,重标极差分析(R/S)

我们应用前面介绍的重标极差分析,经过计算,结果如表2所示.我们对表2以Log(n)为横坐标,以,Vn,为纵坐标作图,见图4.经过计算,我们得出,中国GDP季度数据(1978年-2004年)平均周期为17季度,H指数()为0.9049.

表2

Log(n)LogVnLogH104.26112.650210.62951.34740.42320.9049114.69742.84831.04130.67181.41630.4545156.57543.56051.17600.81791.69770.5515177.53093.87981.23040.87681.82650.5888208.36214.32471.30100.92231.86980.6359229.81774.60251.34240.99202.09310.66292510.908624.99611.39791.03772.18170.69862911.96835.48501.46231.07802.22240.73913113.30685.71651.49131.12402.38990.75713414.887156.05011.53141.17282.55310.78174117.10096.77421.61271.23302.67070.83084418.33627.06521.64341.26332.76420.84915017.55487.61841.69891.24432.48260.88185117.09707.70731.70751.23292.39400.8869四,中国证券市场的非周期循环检验

因为中国股票市场目前还没有权威性的综合上海与深圳两个市场的统一指数,而据有关研究(翟淑萍,2001)[15],深证指数与上证指数具有极强的相关性(相关系数为0.985),所以我们可以仅以上证综合指数的走势来代表中国股票价格的波动趋势进行研究.下面我们进行上海证券市场的非周期循环检验.我们用上证指数月数据(1990年12月19日-2005年7月1日)分析.

1,上证指数月数据(1990年12月19日-2005年7月1日),见图5(数据来源

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