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宏观经济方面有关论文范文集,与我国股票市场与宏观经济互动关系的实证相关本科毕业论文
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30340;月度数据进行分析,其中,HKCSI是从大智慧软件提取月线收盘值整理得到的,GDP为季度数据平均至各月,CPI、CU、INDU、IMEX和M2为中国统计局网站和东方财富网上公布的月度数据.3．数据的平稳性分析
运用回归方法来研究时间序列之间的关系时,要注意时间序列原序列是否平稳.平稳性的检验常用方法是单位根检验.我们选用ADF检验法.表1ADF检验结果
变量检验形式T统计量P值结论
CPI（C,T,2）-2.92220.1605非平稳
D(CPI)（0,0,1）-4.34510.0000平稳
CU（C,T,0）-0.94870.9453非平稳
D(CU)（C,T,0）-8.83780.0000平稳
INDU（C,0,0）-1,09320.5217非平稳
D(INDU)（C,T,0）-5.43270.0000平稳
LNGDP（C,T,9）-1.76490.5030非平稳
D(LNGDP)（0,0,8）-3.62590.0007平稳
LNIMEX（C,0,2）-1.23340.6572非平稳
D(LNIMEX)（0,0,1）-2.23670.2303非平稳
D2（LNIMEX）（C,0,0）-4.87520.0000平稳
LNM2（C,T,0）-2.01760.5841非平稳
D(LNM2)（C,0,0）-10.24090.0000平稳
LNHKCSI（C,T,0）-1.20230.9040非平稳
D(LNHKCSI)（0,0,0）-8.42750.0000平稳
说明：检验形式中的C表示常数项,T表示时间趋势,最后一项表示滞后的阶数；D表示一阶差分；D2表示二阶差分.
从上表的结果我们也已发现,在1％的显著性水平下,一阶差分后IMEX序列仍然非平稳,直到二阶差分后为平稳序列,是二阶单整.其他序列一阶差分后P值均小于0.05,差分后的序列都是平稳的,说明CPI、CU、LNM2、LNGDP和INDU为一阶单整序列.所以,我们要选择这五个同阶单整的变量进行协整检验,进行下一步的探索.
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4．VAR模型的建立
VAR模型是组建在数据统计基础上的虚拟模型,其主要功能是处理总结多个相关经济指标的计算分析以及预测,所以近年来越来越多的经济工作者投入更多的精力到VAR模型中.
综合LogL、LR、FPE、AIC、SC和HQ等准则并考虑模型的精简性,本文VAR的最优滞后阶数确定为1.VAR模型中5个回归函数的可决系数R2分别为0.9630、0.9301、0.9230、0.9994和0.9313,说明回归函数的拟合程度已经很好；VAR模型的极大似然函数值分别为730.4502,AIC值为-14.74632,SC值为-13.93983.
5．协整检验
协整理论是检验各非平稳时间序列之间是否存在长期稳定关系的理论.我们研究多个变量之间的关系,所以采用Johansen协整检验,检验结果如下：
表二协整结果检验
协整向量个数特征值特征根迹检验值最大特征值检验
0个0.475950105.518769.81889
至多一个0.19920444.7789847.85613
由上表可知,在5％的置信水平上,VAR模型的检验都拒绝了协整方程个数为0的假设,而接受了协整方程数为l的假设,即说明LNSHRET、CU、CPI、LNGDP、LNM2和LNIMEX存在长期的均衡关系.
6．Granger因果检验
我们已经检验出各变量之间存在长期稳定的关系,但这种关系是否具有因果性还需要进一步验证.目前对于变量间的因果关系研究主要是格兰杰(Granger)因果检验.
表三格兰杰因果关系检验表
零假设F统计量P值
CPIdoesnotGrangerCauseLNHKCSI7.770290.0065
LNHKCSIdoesnotGrangerCauseCPI7.016320.0095
LNGDPdoesnotGrangerCauseLNHKCSI0.730010.3951
CUdoesnotGrangerCauseLNHKCSI0.497540.4824
LNHKCSIdoesnotGrangerCauseCU8.199780.0052
LNHKCSIdoesnotGrangerCauseLNGDP0.440730.5084
LNM2doesnotGrangerCauseLNHKCSI0.273880.6020
LNHKCSIdoesnotGrangerCauseLNM28.7E-060.9976
INDUdoesnotGrangerCauseLNHKCSI7.328770.0081
LNHKCSIdoesnotGrangerCauseINDU7.130750.0090
检验结果表明：GDP和M2不是HKCSI变动的格兰杰原因；HKCSI变动不是GDP和M2的格兰杰原因；CPI和INDU是HKCSI变动的格兰杰原因；HKCSI变动是INDU、CU和CPI的格兰杰原因.
（七）脉冲响应
脉冲响应函数的分析方法是用来在一个内生变量对因为误差项而带来的冲击的反应的情况下,结果对内生变量的现在值和以后值所带来的影响程度.
脉冲影响函数能够比较直观的表现出变量之间的动态效应,横轴是追溯期数（X),纵轴是因变量对所有变量的不同影响程度(Y).
图一宏观经济变量对HKCSI的脉冲影响
HKCSI序列对来自INDU一直为正影响,但幅度并不是很大,最大为第三期大约为0.005,然后随着时间的推移,影响程度变小,到第十期时,几乎无影响,整体的影响是正的；HKCSI序列对CU的影响前六期一直增长,第六期最大为0.01,随后降低,总体的影响是正的；序列对来自M2的影响并不明显,稍有正的冲击,但影响极小；HKCSI序列对来自CPI在第1期没有反应,第2期反应开始变得显著,约为-0.01,之后到第十期影响逐步增强,第十期约为-0.05其整体影响是负的,且持续时间较长；HKCSI序列对来自GDP在第1期没有反应,第2期的反应约为0.001,第6期以后其影响变为负的,且其影响程度随着时间的推移变得越来越高,第十期达到-0.003.
五、结论与建议
1．结论分析
我们通过实证分析总结出下面的结论：
HKCSI与宏观经济因子的水平序列均为不平稳序列,其中HKCSI、CPI、CU、INDU、M2和GDP都是一阶单整序列,IMEX是二阶单整序列.
HKCSI与CPI、CU、GDP、INDU和M2之间存在协整关系,这意味着宏观经济变量与股票价格之间存在一定的影响,股票价格指数可在一定程度上反映中国经济发展的整体趋势及水平.
Granger检验的结果表明GDP和M2与HKCSI互不为格兰杰原因,而CPI和INDU与HKCSI互为格兰杰原因,并且HKCSI变动是CU的格兰杰原因.
在对脉冲响应函数的分析时,我们发现HKCSI月度收盘价的波动受GDP的影响较大,同时也受CPI和INDU的影响,其与GDP之间的联系较弱,所以它现在还不能充当我国经济发展的晴雨表.
2．建议
综合上文,我们可以看出我国的股市正在处于初始阶段,股票市场好似一根橡皮筋,一端是投资机构而另一端是广大散户.只有二者的同时存在而且置身于政府机构及时正确的调整下,才能使股市既有弹性,又不会崩断.所以对如何发展扩大我国股票市场的规模提出以下几条建议：
(1)构建不同层次的股票市场
如何发展不同层次也就是多层次的股票市场,应尽量集中各种领域中具有潜力同时又具有实力和良好素质的大型企业进入股票市场,结合中国特色主义理论发展属于我国自己的股票市场格局.使每个领域都有好的领导者来促进各层次的股票市场共同进步,逐渐趋向成熟.
(2)适度调整政府在股票市场的职能
无规矩不成方圆,政府在股票市场既可以作为一个执法者,也可以作为一个引路人.科学、有序地监督股票市场的发展,维持股票市场在不同时期不同阶段甚至在面临困难的时候都能够正常运作,预测金融危机并提前防范并及时化解危机中出现的问题.使广大散户和各领域的投资机构都以政府为首,共同处理市场
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