宏观经济方面论文范例,与股改前后股票市场对实体经济敏感度的实证相关发表论文

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[摘 要]股权分置改革对我国股票市场发展具有里程碑式的意义,解决了我国股票市场存在的许多问题.文章运用1992～2004年与1992～2007年两个季度序列时间数据,分别对我国股票市场对实体经济的敏感度进行实证分析,比较分析两次实证结果.实证结果表明股权分置改革提高了我国股票市场对实体经济的敏感度.

[关 键 词]股票市场；实体经济；敏感度

[作者简介]贾傅麟,华中师范大学经济学院本科生,湖北武汉430079

[中图分类号]F830.91　[文献标识码]A　[文章编号]1672―2728(2008)11―0026―03

一、引言

由于历史的原因和人们认识上的不足,中国的股票市场在发展过程中存在一系列问题,除了全球股票市场共同面临的透明度等问题外,我们的制度设计也存在严重的缺陷.其中,股权分置制度设计将上市公司的股权分为流通股和非流通股,导致了上市公司资金使用效率低下、业绩不断下滑、关联交易盛行、内部交易频繁等问题.同时股权分置使广大中小股民的利益不能得到有效维护,严重损害了中国股票市场持续发展的基础,使中国股票市场的发展缺乏一个具有共同利益趋向的制度平台,这也是我们推进股权分置改革的原因所在.股权分置改革试图从制度上“再造”中国股票市场,对中国的股票市场发展具有里程碑式意义.当股权分置这个支撑中国股票市场运行15年之久的制度不复存在时,中国股票市场将会发生什么样的变化理论上看,中国的股票市场会在许多方面发生深刻的变化.如资产估值功能完善,上市公司的股权结构高度分散化,股票市场对实体经济的敏感度会有所提高,市场的投资理念将会从追求价差收益变成注重收益与风险的分配等.

如何撰写宏观经济本科论文
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对于我国股票市场走势与实体经济发展关系,国内有许多学者研究过.一种观点认为股市与宏观经济有正相关关系.殷醒民、谢洁(2001)发现我国股市规模的扩大、交易率的提高增加了国有单位的固定资产投资、加快了企业的技术进步,推动了我国经济更快增长,因而,股票市场与经济增长之间有很强的正相关性；刘柯杰(2003)的结论表明,股票市场分散风险能力的提高能够显著地促进经济增长.另一种观点认为股市与宏观经济之间没有关系甚至呈现负相关关系.韩廷春(2002)实证分析认为股市对宏观经济反映甚微,甚至产生了显著的负相关；戴丽娜(2008)实证分析认为经济增长对股市规模方面有一定的影响,但股市规模对经济增长的作用不大.

近年来国内学术界对股权分置改革的研究在近年来也不断增加,学者们大多研究是股权分置改革对公司治理、上市公司的股价及股票市场的有效性影响.就股权分置改革对股票市场对实体经济的敏感度问题,国内也有一些学者研究过.何丽芬(2008)利用最小二乘回归法(OLS)对贷款额、股票市场融资额与GDP的关系进行回归,发现2005年是我国股票市场发挥经济晴雨表作用的重要转折点.本文应用季度时间序列数据进行实证检验,两个样本期间分别为1992年第1季度到2004年第4季度,1992年第1季度到2007年第4季度.第二个样本区间之所以选取1992年为起点的季度数据,是基于股改距今的时间较短的原因,样本量太少使回归失去意义.本文采取的这种处理方式就是为了有效地避免这种问题.数据来源中国统计局公布的数据、国研网统计数据库以及《中国季度国内生产总值核算历史资料(1992―2001)》.

二、实证分析

为了对中国股票市场发展对实体经济敏感度实证分析,论文构造两组指标：一是反映实体经济的指标,二是描述股票市场发展状况的指标.实体经济指标选取国内生产总值(GDP)的季度值,股票发展指标选取季度沪市综合指数.由于国内生产总值季度值中有较强的季节因素,所以有必要进行消除,本文采用的是移动平均比率法进行季节调整.设x表示季度沪市综合指数,Y表示调整后季度GDP,为了量纲一致以及消除异方差的影响,本文以LX、LY两个变量进行回归分析(LX、LY分别为x、Y的自然对数值).

1　序列根检验

由于LX、LY都为时间序列,具有非平稳性,若直接进行OLS回归容易导致“谬误回归”,所以先进行两次ADF检验.

(1)1992～2004年时间序列检验.序列LX单位根检验的统计量的值为－1.292998,大于显著水平1％的临界值-3.5653；DLX单位根检验的统计量的值为7.508509,小于显著水平1％的临界值－3.5682.序列LY单位根检验的统计量的值为－3.490642,大于显著水平1％的临界值－3.5653；DLY单位根检验的统计量的值为-4.367683,小于显著水平1％的临界值－3.5682.因此,时间序列LX、LY为I(1)序列(DLX、DLY分别代表LX、LY的一阶差分形式).

(2)1992～2007年时间序列检验.序列LX单位根检验的统计量的值为0.462107,大于显著水平1％的临界值－3.5380；DLX单位根检验的统计量的值为－6.177601,小于显著水平1％的临界值－3.5398.序列LY单位根检验的统计量的值为－1.054803,大于显著水平1％的临界值－3.5380；DLY单位根检验的统计量的值为-6.145324,小于显著水平1％的临界值－3.5398.因此,时间序列LX、LY为I(1)序列(DLX、DLY分别代表LX、LY的一阶差分形式).

　2　协积检验

两个样本时间序列都是I(1)序列,都是非平稳的,不能直接进行OLS回归,否则就会导致“谬误回归”.但如果LX、LY的一个线性组合是平稳的,那么LX、LY这两个非平稳经济变量之间存在着一个长期稳定的关系.本文采用德宾一沃森(CRDW)方法对两个样本时间序列分别进行检验.

(1)1992～2004年时间序列检验.用EViews3.1软件将LY对LX回归,得到如下结果：

LY等于4.196044+0.792625*Lx.d等于0.2163812等于0.501786

得到d等于0.216381小于10％的临界值0.322,所以接受d等于0的假设,意味着LX、LY之间不存在协积关系.

(2)1992―2007年时间序列检验.用EViews3.1软件将LY对LX回归,得到如下结果：

LY等于3.732178+0.874653*LX.d等于0.1591192等于0.529216

得到d等于0.159119小于10％的临界值0.322,所以接受d等于0的假设,意味着LX、LY之间不存在协积关系.

两次回归结果表明,我国股票价格指数与宏观经济之间不存在一个长期稳定的关系,即股改前后股票市场对实体经济的敏感度都比较低.

3　VAR回归分析

由于两个样本时间序列都不能进行OLS回归,为了分析两个样本时间序列的敏感度之间的数量关系,本文采用VAR(向量自回归模型)回归分析.由于同时引入同一变量的几个滞后项,可能会因为多重共线,产生每个估计系数在统计上不显著,但基于标准的F检验,它们又是显著的问题.因此本文的滞后期选为2.两次回归方程如表1.

从1992―2004年时间序列VAR回归结果来看,股票价格指数对季度GDP的影响系数都很小并且负相关.季度GDP对股票价格指数有明显作用,季度GDP的滞后第一期与股票价格指数存在相反关系,作用较明显；季度GDP的滞后第二期与股票价格指数存在正相关,作用也比较明显.两个方程的拟合优度都比较高.

从1992―2007年时间序列VAR回归结果来看,股票价格指数对季度GDP的影响系数都很小,但相对于前者的负相关而言有了改进.季度GDP对股票价格指数有明显作用,季度GDP的滞后第一期与股

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