时间:2024-05-07
崔帅帅++黄鹏兴
【摘要】本文主要研究后金融危机时代及杠杆牛背景下,我国股票价格波动与银行信贷之间的关联关系。采用5因素VAR模型分析方法。经研究,银行信贷和股票价格波动互为格兰杰因果。杠杆牛背景下的股票快速下跌是短期内风险加剧的结果,并不是银行信贷缩减所造成的。
【关键词】银行信贷 股票价格波动 VAR 模型
1、绪论
1.1 选题背景与研究意义
随着我国金融市场化改革进程不断推进,资本市场规模不断扩大,我国居民资产结构中股票占比快速提升,融资贷款现象更是比比皆是。2015 年杠杆牛之下,我们更见识到了上证指数的快速上升及快速下降。如何让我国居民正确认识股票波动风险,以及积极防范风险,正是此选题的意义所在。
1.2 国内研究现状
国内学者对于银行信贷与股票市场在各个方面的相互关系了做了较为全面和深入的分析。一些国内学者研究了我国宏观经济与我国股票价格之间的关系。如股票市场对我国经济产出和宏观层面的作用机制:(赵志君,2000)分析發现中国股票市价总值与GNP的比值和GNP的增长率存在显著的负相关关系。也有一些国内学者从更微观的角度对银行信贷与股票价格波动进行了实证分析。
1.3 研究内容与方法
该文旨在分析后金融危机时代以及杠杆牛背景下,我国银行信贷与股票价格波动之间的关联关系。在第2部分阐述了银行信贷影响股票价格的几个途径及相关理论。第 3 部分运用 VAR5因素模型简要分析了银行信贷对股票价格波动趋势的影响情况。同时,通过平稳性和单位根检验、Granger 因果关系检验等相关实证方法的理论进行实证分析。最后第 4 部分根据前面的理论和实证结果总结出本文研究结论及建议。
2、银行信贷与股票市场价格关系的理论分析
2.1 货币政策与股票市场的相互作用
货币政策对股票市场具有直接影响与间接影响两个方面。对于直接影响,一方面宽松的货币政策会使得资金直接流入股市,使得股票需求增加,股票价格上升。另一方面,利率调整等货币政策工具的执行,会使得资产价格折现率发生变化,当利率上升时,折现率上升从而使得资产价格现值减少,股票价格降低。对于间接作用,货币政策的变化会影响实体经济的增长,从而引起股票市场价格的变化,来改变投资者对实体经济的基本面的预期发生变化。反过来,股票市场将通过股票价格的变化,改变对货币需求及货币中介目标的变化来影响货币需求量。因此,股票市场对货币政策具有重大指导作用。
2.2、银行信贷对股票价格影响的传导机制
股票价格最主要的决定因素是股票的供给与需求关系。在股票供给不变的情况下,当股票需求增加时,股票价格就会提升。股票的需求 Q=Q(p,w,r ,r*,t),(为股票价格,w为投资者财富水平,r为股票预期收益率,r*为其他替代品收益,t为投资者偏好水平),从函数中可以发现,银行信贷水平直接影响股票价格。一种观点认为,银行信贷通过影响货币供给量影响股票价格。另一种观点认为,银行信贷通过影响上市公司的融资成本,财务状况等间接影响股票价格。而实际上这种间接作用机制包括通货膨胀效应、预期效应等。
2.3、基于行为金融学的解释
2.3.1 从众行为
从众行为又称羊群效应,表现为投资者的选择完全依赖于舆论,投资者随大流,投资选择行为是对大众行为的模仿,并不是参照自己挖掘的信息。
2.3.2 自信的偏差
从行为金融学研究的领域来看,投资者过度的自信或高估从私人渠道获得的“小道消息”的准确性,他们错误的认为,熟人或者朋友向自己传递的信息要比在投资机构或者公共平台获得的信息更加准确;另一方面,投资者在自信心的驱使下会高估自己对股票价格运行的判断能力,同时低估了自身在预测过程中可能产生的误差。
3、银行信贷与股票市场价格关系实证研究
3.1、数据和变量的选取与研究方法
本文选取2010年1月至2015年9月期间的数据进行分析,因为2010年开始,我国股票市场经历了后金融危机时代与杠杆牛窗口期。同时,本文通过5变量VAR模型(银行信贷、股票价格、国内生产总值、消费者价格指数、银行间同业拆借利率),其中选用金融机构各项贷款余额(loan)作为衡量银行信贷量的指标,股票总市值(SVC)作为衡量价格波动的指标,GDP表示国内生产总值(由于无法获得月度GDP数值,通过工业增加值Q代替GDP),CPI表示消费者价格指数,I表示银行间同业拆借利率,进行分析银行信贷与股票价格波动之间的关系。
3.2 实证方法与过程说明
因为多数经济时间序列变量都是非平稳的以及本文所选取的各变量指标数据统计方法和口径并不一致,因此本文通过取对数来消除异方差并在一定程度消除上述的不利影响。并进行以下实证分析。
首先,采用 5变量 VAR 模型分析银行信贷与股票价格波动之间的关系。其中:首先进行平稳性及协整关系检验,其次进行OLS模型回归检验,最后进行Grange因果关系检验。具体操作过程如下:
第一,平稳性与协整关系检验。采用 ADF 检验法对五个对数变量序列进行平稳性检验,检验发现LNSVC、LNCPI、LNI在5%的显著性水平下是非平稳的序列。但在一阶差分之后,上述变量在1%显著水平下是平稳的。LNQ在1%显著性水平下是平稳序列。以平稳序列构建VAR模型,并进行协整检验。
第二,为了精确地描述两者之间的关系,采用最小二乘法 OLS 进行多元回归分析。
第三,检验股票价格与银行信贷及其他变量之间是否存在格兰杰因果关系。
3.3 基于VAR模型的银行信贷与股票价格波动关系的结果分析
3.3.1 平稳性及协整关系检验结果分析
平稳性检验结果如表1,由表可知LNloan、LNSVC、LNCPI、LNI在5%的显著性水平下是非平稳的序列。但在一阶差分之后,LNloan、LNSVC、LNCPI、LNI 在 1%显著水平下是平稳序列。而 LNQ在 1%的显著性水平下是平稳序列,一阶差分在 5%的显著性水平下不是平稳序列。
首先,利用平稳序列构建无约束的VAR模型,进一步检验该模型的滞后项,发现最优滞后项选择为 1 期,然后调整 VAR 模型的滞后项。基于此对模型进行协整性检验。检验结果表示,在5%的显著性水平下拒绝了“各个变量之间不存在协整关系”的假设,也就是说各个变量之间存在长期稳定均衡关系。
3.3.2 OLS 模型检验结果分析
根据最小二乘法进行回归并进行逐步回归消除多重共线性,检验结果如下:
LNSVC=-116.442+7.418LNLOAN-0.742LNQ+7.825LNCPI
T-Value -7.357 9.422 -8.810 4.273 R2=0.651
所估计参数 a1 位 7.418,说明银行信贷每增加一个单位将导致股票价格增加 7.418个单位;CPI每增加一个单位,股票价格将上升 7.825 个单位;而工业增加值每增加一个单位,股票价格将减少 0.742 个单位。
3.3.3 Grange 因果关系检验结果分析
格兰杰因果检验结果如表2:格兰杰因果检验表明(在 10%的显著性水平下):
第一,银行信贷与股票价格波动互为格兰杰因果关系。
第二,工业增加值与股票价格波动互为格兰杰因果关系。
第三,同业拆借利率与股票价格波动之间不存在格兰杰因果关系。
第四,消费者价格指数是股票价格波动的格兰杰因果关系,股票价格波动不是消费者价格指数的格兰杰因果关系。
4、主要结论与建议
4.1 主要结论
第一,我国股票价格波动与银行信贷存在稳定的长期互动关系,银行信贷与股票价格波动互为格兰杰因果。
第二,股票价格的大幅上涨期间,银行信贷起着重要的推动作用,而在杠杆牛推动下的股票下跌行情中,股票的大幅下跌是由于短期内风险急速加剧,并不是银行信贷缩减所造成的。
4.2 政策建议
我国在货币政策操作实践中,应注重对银行信贷的调控,防止银行信贷增加引起的股市泡沫问题,同时应密切关注股票价格波动。为了减少金融市场改革所带来的各种不确定因素所造成的种种损失,我国居民投资者应该从防范风险做起,合理分配投资资产比例。
参考文献
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作者简介:崔帅帅(1989-),男,河南省商丘市人,民族:汉,学历:在读硕士研究生,研究方向:国际金融学,
作者简介:黄鹏兴(1991-),男,四川省内江市人,民 族:汉,学历:在读硕士研究生。研究方向:证券投资。
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