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基于時間序列模型的股票價格因素分析

2017-01-07 01:25陳雄偉
現代商貿工業 2016年9期

陳雄偉

摘 要:在吸收借國內外一些知名文獻后,對影響股票價格的宏觀經濟因素進行了實證研究,最后選擇股票價格指數、貨幣供應量等因素進行了分析。在此基礎上構建時間序列模型,然后運用Eviews軟件進行回歸分析表明,得出方程并給出了政策建議。

關鍵詞:股票價格指數;貨幣供給量;EVIEWS

中圖分類號:F83

文獻標識碼:A

doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2016.09.042

1 引言

股票價格指數是股票市場繁榮的重要指標之一,影響我國股票市場的總體水平程度高低,上市公司在股票價格、升跌幅度和交易量的大小,都嚴重影響著股票市場和投資者的投資情緒,而且指導監管機構的決策方向,受到很多人的關注,因此很有研究的意義。對股票價格指數影響因素的分析,預測股票價格走勢,已成為學術界研究的熱點之一。

2 時間序列模型的建立步驟

在建立時間序列模型的時候,首先還是要檢驗時間序列的平穩性,可利用DF或ADF檢驗單位根是否存在,若DF或ADF小于臨界值,則時間序列平穩,否則時間序列為非平穩.當時間序列為非平穩時,需要對變量進行差分,直至隨機差分序列平穩為止。

當時間序列或差分序列平穩后,就可以確定模型的類型,利用Eviews軟件估計參數。

診斷檢驗.利用估計結果對模型參數進行顯著性檢驗(t檢驗),以決定模型中相應變量的取舍;利用殘差序列對模型的誤差項進行平穩性檢驗,以決定所建立的模型是否平穩,

對模型進行誤差修正。

3 上證綜合指數的時間序列模型的建立與分析

3.1 上證綜合指數時間序列的平穩性的單位根檢驗

以SZ表示上證綜合指數,以CPI表示價格指數,以M2表示貨幣供應貨幣供給。數據為2006年至2007年各月度統計數據,來源于國家統計年鑒。

首先我們檢驗經過數據處理的貨幣供給貨幣供給即LNM2是否平穩,根據DF檢驗方法,檢驗該時間序列的單位根,從檢驗結果看,在1%、5%、10%三個顯著性水平下,單位根檢驗的Mackinnon臨界值分別為-4.121990、-3.144920、-2.713751,t檢驗統計量值-1.381602大于相應臨界值,從而不能拒絕H0 ,表明貨幣供給貨幣供給序列存在單位根,是非平穩序列。

為了得到貨幣供給貨幣供給的單整階數,在單位根檢驗中,指定對二階分序列作單位根檢驗,得到估計結果,從檢驗結果看,在1%、5%、10%三個顯著性水平下,單位根檢驗的Mackinnon臨界值分別為-4.200056、-3175352、-2.728985,t檢驗統計量值-5.350746小于相應臨界值,從而拒絕 H0 ,表明貨幣供給(LNM2)不存在單位根,是平穩序列。即LNM2序列是二階單整的,LNM2~I(2)。

采用同樣的方法,可檢驗LNCPI、LNSZ序列也是二階單整的,即LNCPI~I(2),LNSZ~I(2)。

為了分析上證綜合指數(LNSZ)、居民消費價格指數(LNCPI)、貨幣供給(LNM2)之間是否存在協整關系,我們先做變量之間的回歸,然后再檢驗回歸殘差的平穩性。

3.2 OLS回歸方法估計回歸模型

以上證綜合指數(LNSZ)為被解釋變量,居民消費價格指數(LNCPI)、貨幣供給(LNM2)為解釋變量,用OLS回歸方法估計回歸模型,結果見表1。

估計的回歸模型為:

LNSZ=30.41114-36.19596CPI+11.44004M2+e

(0.536229) (-2.683381) (9.566948)

上式中括號中的數值為t值,可以得出各變量都是顯著性的。

上述回歸模型中的參數通過顯著性檢驗,因此,上證綜合指數的時間序列模型為:

LNSZ=30.41114-36.19596CPI+11.44004M2

3.3 檢驗回歸殘差的平穩性,判斷是否存在協整關系

檢驗回歸殘差的穩定性,把OLS回歸殘差序列任命為新的序列的ET,對ET的單位根檢驗。由于平均殘值為零,所以我選擇不攔截,沒有趨勢的DF檢驗項目,估計,在5%的顯著水平,對-3.401089t檢驗統計值小于相應的閾值,從而拒絕H0,表明不存在單位根的殘差序列是平穩序列,說明上海綜合指數(INSZ),居民消費價格指數(INCPI)和貨幣供應(LNM2)之間的協整關系。

3.4 建立誤差修正模型

上證綜合指數(LNSZ)、居民消費價格指數(LNCPI)和貨幣供給(LNM2)三者之間存在協整關系,表明他們之間是有長期關系的。但是三者短期之間的關系似乎并不均衡,如果想讓模型的可靠度更強,可以把協整回歸式中的誤差項e看作均衡誤差,通過建立誤差修正模型把生活費支出的短期關系確定出來。誤差修正模型的結構如下:

ΔSZ=α+βCPI+θΔM2+δΔSZ(-1)+γET(-1)+ε

然后以DLNSZ作為被解釋變量,以DLNCPI、DLNM2和ET作為解釋變量,估計回歸模型式,最終得到誤差修正模型的估計結果:

ΔSZ=0.071746-20.21540CPI+1.923426ΔM2+0.526776ΔSZ(-1)-1.305080ET(-1)

(0.431392) (-1.858311) (2.158950)(1.290822) (-2.878086)

以上的模型結果說明,上證綜合指數不但受到居民消費價格指數和貨幣供給量的影響,上一期的指數也會對上證指數造成影響,并且影響的程度取決于上一期的指數偏離的大小程度有關。誤差項ET(-1)的估計系數-1.305080體現了對偏離的修正,上一期偏離遠,本期修正的量就越大,即系統存在誤差修正機制。

4 政策建議

現在要不斷的擴大股票市場的規模,慢慢的減少國有股的比例,讓可流通的股量增大,保證股票市場提高國民經濟的作用,在確保上市公司的審核質量同時,增加優秀的上市公司數量,對那些潛力較大、盈利好的高新技術企業上市數量股票進行增發或配股,加大融資的那種規模;提高股價流通總市值與GDP的比率和居民股票資產占總資產的比率。堅決打擊各種違法犯罪分子對股市的操縱。隨著市場的發展情況,各種暗箱操縱越來越多,對股市的健康發展非常不好。由此造成有些股票在一個月間上漲數倍,認知乃至更多。特別像中小板還有創業板的股票,這些股票的價格低,操作起來更容易。很多公司一個年盈利只有幾千萬,被炒到幾百億的市值,上市公司和市場莊家聯合操作的結果,內幕消息,最后都有散戶買單。建議借鑒國外成熟市場的做法,在股票市場實施集體訴訟制度,依靠市場的力量來監管市場。

參考文獻

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