中国股市波动特征的区制转移研究，本文主要内容关键词为：中国论文,股市论文,特征论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
2007年下半年，由美国次贷危机引发的金融海啸席卷全球，包括中国在内的各国政府都相继出台救市方案，不遗余力地挽救不断下滑的经济。作为最大的发展中国家，中国在宏观经济的调控方面表现出了出色的能力。从2008年6月起，中国人民银行及时进行政策调整，实行适度宽松的货币政策，扩大信贷和货币供应规模，以遏制经济下滑风险。到2009年中期，我国广义货币供应量(M[，2])同比增长率接近30%，达到最近10年来的增长波峰。
这一系列宽松货币政策实施之后，股票市场的波动态势随即开始发生引人关注的变化。自2008年开始，上证综指逐渐攀升，到2009年7月，股指比2008年的低谷水平增长一倍，然而2009年下半年至今股市又出现向下波动的趋势。股票市场的大幅波动不仅给未来政策调整的方向和力度带来了挑战，而且增大了货币信贷投放风险的潜在不确定性。因此，在全球新型金融危机后，我国股票市场的波动特征及其与货币政策调整的联系成为决策层和学术界关注的焦点。
关于股票市场波动特征的文献非常丰富，早期的研究主要关注股价波动性的预测信息。但由于早期研究大多使用噪声项的波动性替代股价本身的波动性，因此模型并不能准确描述股票市场波动的持续性特征，而且系数估计存在向下的偏差。Filardo(2004)的研究开始关注股票价格频繁波动持久性的原因。Christiano等人(2007)的研究进一步发现，扩张性货币政策的实施会向股票市场传递强烈反弹信号。但是张维等人(2009)却认为由于投资者的有限理性，股票市场也会出现异常剧烈的波动。
过度宽松的货币政策是否会引起资产价格剧烈波动，进而破坏实体经济的复苏，关于这一问题学界至今仍存在争议。争论的焦点在于货币当局是否应该把资产价格特别是股票价格的波动性纳入到政策决策的信息集中。例如，Bernanke and Gertler(1999)主张，中央银行在制定货币政策时应该主要关注通胀水平，不必考虑资产价格的波动因素。这种观点遭到Cecchetti等人(2000)的反对。后者提出，货币政策的根本目标之一是保证金融市场稳定，而股票市场剧烈波动无疑会对整个金融市场及实体经济产生巨大负面影响。因此，货币当局需要全面考虑包括股票市场在内的多维因素。
已有研究之所以出现不同的结论，关键在于他们对资本市场有效性的假设存在差异。例如，Bernanke and Gertler(1999)认为资本市场是有效的，它能够在资产价格发生错位时进行自动调节。因此，只要所有信息在股价上得到充分反映，那么长期来看资产价格就会与其真实价值保持一致。由于中央银行较难区分资产价格波动性的来源，所以中央银行的干预反而会削弱调控的效果。相反，Cecchetti等人(2000)的研究并未从资本市场有效性的角度出发，而是强调资产价格波动性是由宽松政策刺激产生的。瞿强(2001)认为这很容易导致资产泡沫的产生。而泡沫不可能长期持续，一旦破裂，实体经济就会受到冲击。因此，中央银行政策的制定过程中必须考虑资产价格的动态波动特征。
本文与已有研究不同，我们基于股票价格波动持久性特征的新视角，针对中国具体情况重新审视资产价格波动是否应该纳入货币政策的决策信息集中。本文研究的基本思路是，如果货币政策对股票市场的冲击推动资产价格波动性增大，而且这种高波动性的持久性非常强，那么资产价格自我调节的结论就不能成立，从而说明货币政策的制定需要考虑资产价格波动性因素。相反则说明资产价格波动不是货币政策调整的主要因素。
另外，本文在研究方法上也有针对性地进行了拓展。在实证分析中，我们在上世纪90年代中后期一系列重要的相关研究成果的基础上进行计量建模。Hamilton and Susmelb(1994)将区制转移因素作为内生变量引入到时间序列模型中。Gray(1996)在这一思想的基础上，将无法观测的区制路径引入到GARCH的结构方程之中，利用上一个时期方差的条件期望来估计本期方差，即马尔可夫区制转移GARCH(MRS-GARCH)模型。在对我国股价波动性进行建模的过程中，我们认识到，如果样本区间内存在结构性突变，那么使用传统的广义自回归条件异方差(GARCH)模型将会导致波动性统计量被高估或低估。
因此，本文基于中国股票市场的实际波动特征对MRS-GARCH模型进行了改进，使用改进后的模型来检验我国近年来货币政策的实施对股票市场波动性的影响。在结构安排上，第二部分是MRS-GARCH模型的设立、数据说明以及估计结果的分析；第三部分阐释实证结果的政策含义，特别对货币政策传导机制和政策目标如何设定做了深入探讨；第四部分总结全文。
一、模型建立与估计
(一)模型
本文基于Gray(1996)的MRS-GARCH模型，但从两方面进行了改进。第一，我们考虑到国际资本跨境流动的现实情况，在均值方程中引入标准普尔500指数，用来反映国际股票市场的收益跟波动情况。第二，由于股票指数收益率表现出宽尾特性，因此我们在波动性区制中设定股票指数收益率服从t-分布，而不使用Gray提出的正态分布来捕捉指数收益率的边际分布特征。
(二)数据
为了刻画股票市场的总体价格水平，我们采用市场上具有代表性的价格指数数据。其中，中国股票市场采用上证综指作为代表。国际市场使用标准普尔500指数(S&P500)作为代表。数据样本为2003年1月1日起到2009年12月15日对应指数的每日收盘价(来源于Datastream)。图1刻画了所选的两个市场指数及各自对应的日收益率走势。
图1 股票指数及收益率时序图
(2003年1月1日至2009年12月15日)
图1描述的指数动态变化路径所包含的信息是相当丰富的，从某种程度上反映了近几年来国内国际经济运行和宏观政策的变迁对股票市场的影响情况。具体来说，2003到2007年上半年，世界经济总体向好，经济运行比较平稳，各国的资本市场经历了一轮牛市。对于中国来说，在经济持续高速增长的背景下，上证综指增长了3倍以上。然而，自2007年下半年开始，美国次贷危机迅速席卷全球，标准普尔500指数大幅下跌。紧接着，中国市场也开始风格转向，上证综指一度跌入谷底。2008年下半年，随着政府相继出台一系列的财政和货币政策应对金融危机，市场指数又开始平稳回升。不过，从收益率的时序图中我们可以清楚地发现，这一轮的复苏过程中，指数收益率的波动性明显在加剧。无论是中国市场还是国际市场，2008年下半年以后的指数日收益率波动性更加密集频繁。①
(三)估计结果
根据前面设定的9个方程，我们对上证综指和S&P500指数从2003年的1月1日到2009年12月15日的1813个数据进行了极大似然估计，结果报告在表1中。首先，我们使用一般的GARCH(1，1)模型对上证指数收益率的数据进行了估计，以此作为评价我们的MRS-GARCH模型优劣的基准。通过两个模型的极大似然函数对数值的比较不难看出，MRS-GARCH模型更好地捕捉了数据中条件异方差的特点，这也验证了我们关于市场波动性存在结构性突变的假设。
从MRS-GARCH模型的估计结果上看，均值方程(3)和方差方程(4)中的大部分参数估计值在5%的显著性水平上都具有统计显著性。其中，两个区制中均值方程的自回归系数
都显著为负，这似乎与已有研究相悖。例如，非同步交易理论、变动预期理论以及交易成本理论都显示股票收益率的一阶自回归系数应该是正的。但需要说明的是，以上理论都不同程度地对市场的有效性进行较强的假设。这种假设与中国市场的现实情况并不相符。结合实际来看，负的自回归系数与中国股票市场常见的过度投机行为有关。特别是机构投资者对股票价格有较强的操纵性，这导致了投机行为在市场上屡见不鲜。投资者的这种投机行为增加了股票价格的异常波动，从而导致了这种逆向的一阶自相关现象。
对于我们所研究的问题，高波动性和低波动性区制的期望持续久期分别是323天和46天。也就是说，按照一年250个交易日计算，高波动性区制的波动特征可以持续1年以上。在瞬息万变的股票市场上，这无疑是相当高的持久性特征。
其次，在肯定了股票市场波动有结构性变化的基础上，我们下面要去确定这种结构性变化发生的时点。为此，我们要通过时间序列在每个时点的波动性的区制概率分布来解决这个问题。根据方程(9)，我们能计算出当期状态处于任意区制的后验概率。在已知了当前信息的情况下，投资者正是根据这个概率来预测下一期的波动性情况，从而作出投资决策的。因此，这个概率就反映了当前市场对未来股价波动性的预期，从而可以反映出市场波动性的情绪。但由于估计误差的存在，可能导致市场状态在两种波动性区制间频繁跳跃，因此，我们又重新计算了经过平滑处理后的后验概率，来减少这种区制间频繁的跳跃，从而更好地反映实际状况。
图2描述的是通过MRS-GARCH模型计算出来的状态参数处于区制1(高波动性)的后验概率的时间序列。其中，浅色线条是直接通过方程(9)计算出的后验概率的结果，黑色线条描绘的是经过了平滑处理后的结果。可以看出，由于未经平滑的后验概率是由不断变化的信息集计算出来的，它要比平滑后的结果显得更加不规则。
但这两种计算得到的结果都清楚地显示，在很长的一段低波动性的时期之后，市场波动性在2008年中后期有一个很明显的跳跃。而这正是中央银行开始利用货币政策全力对金融市场进行调整的时点，从那以后，中国的股票市场就一直维持在这种高波动性的市场氛围中。
图3是从2003年1月1日到2009年12月15日的股票收益率的条件方差的时间序列，从中我们也可以发现波动性变化的总体特征。在开始的几年中，中国股票市场经历了一段相对来讲波动性较小的时期。然而，当中央银行开始实行扩张性的货币政策时，市场经历了一个明显的从低波动性到高波动性的转变。大量的流动性虽然鼓励了投资者在资本市场的投资，但不断猛增的银行信贷增加了信贷的违约风险，同时提高了整个经济系统的不确定性，股票市场上的潜在风险在这个过程中也在不断的积累，导致了股价剧烈的波动。而且，这种高的波动性的特征没有任何转低的迹象，很可能会持续较长的一段时间。
图3 收益率的条件方差
二、进一步讨论
(一)全球金融危机后我国货币政策与股市波动
2007年，由美国次贷危机所引发的金融海啸在全球的金融市场上引发巨大恐慌，投资者纷纷将资金从高风险的抵押贷款债券市场和不断下滑的股票市场中撤出，导致了市场上出现了严重的流动性短缺。与此同时，银行间同业拆借利率迅速上涨，几乎所有的金融机构都面临着融资途径有限、融资成本高涨的局面，这直接导致了银行信贷业务的大幅萎缩。大量金融机构因缺少流动性而不得不宣告破产，实体经济中的资金链条也变得越来越脆弱，经济开始出现严重的衰退。
为了减轻外部危机对我国实体经济的冲击，中国人民银行通过各种政策工具，向市场投放流动性，以刺激经济增长。在政策调整的过程中，由于我国公开市场业务中回购市场规模相对较小，政府债券也只占中央银行资产负债表中很小的一部分，因此中国人民银行主要还是通过直接调整利率、存款准备金率和信贷配给等渠道向市场投放流动性。
在这样的背景下，自2008年9月起4个月时间内，中央银行连续5次下调存贷款基准利率，4次下调存款准备金率，同时放宽商业银行信贷限额。事实上，从2008年第三季度开始，中央银行停止了商业银行贷款限额的规定，并引导商业银行逐步向企业增发贷款。这一系列宽松的货币政策直接导致了全国范围内信贷以及货币供应量的快速增长。图4描绘了2003年1月至2009年12月我国新增贷款额度与M[，2]同比增长率。从图中可以看到，新增贷款与广义货币增长率在2008年后期都出现陡然大幅上升的现象，并在2009年上半年达到增长的波峰。
图4 2003年以来中国M[，2]增长率和新增贷款额度
在货币信贷高速增长的同时，各商业银行为了给国家4万亿元经济刺激计划提供配套资金，不断向获批项目注资，进一步使大量信贷资金流入市场。根据中国人民银行公布的数据，仅在2009年上半年，商业银行新增贷款增长率就达到了27.5%，这大大超出了“适度宽松”的货币政策的范围。
当然，从积极方面看，这种扩张性的财政和货币政策确实起到了刺激和推动经济发展的效果，2009年中国的GDP实现持续较高的增长速度(8.7%)。而在股票市场上，上证综指稳步攀升，在2009年的7月1日首次突破了3000点，仅第二季度的增幅就达到34%。同时，房地产价格也一路上扬，地方政府进行大量项目投资。在这样的背景下，国内消费、投资与物价均出现较大幅度反弹。
(二)波动性增大的系统性原因
在前面的分析中，我们已经指出了几点致使中国股票市场波动性增大的具体原因，但问题并非这么简单。事实上，中国的货币政策有着其自身的结构性问题，这种结构性问题才是股市剧烈波动的真正原因。首先，我们来看看这些贷款的用途，图5描述了2009年银行新增加贷款的行业流向。可以很清楚地看出，信贷资金最多地流向了制造业，这与我国庞大的制造产业是相符的。但紧随其后的却是房地产行业，而且它总共吸收了高达15%新增贷款。正是这样巨大的流动性引发了中国房地产市场2009年逆市上扬的繁荣景象。
图5 2009年银行新增贷款行业流向
事实上，在商业银行新增的7万亿元的贷款中，只有不到一半的资金流入到了实体经济中。有超过30%流入到了票据市场中，另外的约20%则流入了股票、房地产等资本市场。从中我们可以看出，股市和房市的繁荣，并不是经济复苏所推动的，而是得到了政策导向的支撑。流动性的大量涌入，直接导致了资产价格的大幅增长，甚至有可能引发资产泡沫的形成。
虽然中国的宏观经济似乎已经从全球的金融危机中摆脱出来，但从微观上看，企业依然担心经济中风险的集聚会导致二次衰落。因此，在资金的运用上，企业更倾向于将资金投资到先行复苏的资本市场上，以得到较高的短期回报。这就导致了股票市场上的过度投机和热钱的大量涌入。
另外，对于地方政府来说，由于中国特殊的财政和金融体制，地方政府自身有很强的投资冲动。而经济刺激计划启动了很多地方上的大型项目，需要银行大量的贷款作为配套资金。因此，货币政策的内生性直接导致了政策效果偏离中央银行的预期，更多的流动性被注入到市场之中，这进一步加剧了信贷激增对实体经济所产生的不良影响。资本的大量积累致使信贷风险在经济系统中不断增加。在这种情况下，投资者对未来很难形成一致的预期，传导到股票市场上就体现为股价剧烈的波动。
(三)高波动性对经济的影响
股票市场是企业融资的一个十分重要的渠道，扩张性货币政策的主要目的是通过注入大量的流动性，保持资本市场的稳定增长，从而刺激投资，拉动经济增长。但是如果股价异常剧烈的波动的话，会对资本市场的流动性有很大的影响。所以，市场就需要更多的流动性来刺激投资，这就形成了一个恶性循环。高的波动性对经济的另外一个不利影响来自于逆向选择效应。在危机时期，如果资本市场波动比较剧烈，谨慎的投资者会尽量避免将资金投资于市场中，市场上只剩下风险喜好的投机者，这反而又进一步的增加了市场的风险。正是这种自我增强的机制使得高的波动性有很强的持续性，严重影响经济稳定运行。
资产价格剧烈的波动还会对商业银行和其他金融机构的资产负债有很大的影响。非贷款类资产投资的减少直接会导致银行交易收入的下降和流动性的不足。更重要的是，资产价格波动恶化了经济个体的财务情况，从而减弱了它们的偿债能力。银行不良贷款的增加也进一步削弱了银行应对危机的能力。虽然资产价格的波动并不能算得上是产出和就业下降的直接原因，但它的负面影响依然不容忽视。这就产生了一个关键的问题，中央银行应不应该在制定货币政策时有意去减小市场波动对经济所能带来的负面影响呢。
(四)货币政策目标启示
在引文中我们提到，中央银行是否应该将可能引发的股票市场异常波动考虑到货币政策的制定目标中，关键问题在于这种波动是否有很强的持续性。通过MRS-GARCH的检验，我们发现这种波动表现出较强的持续性。其中，高波动性区制的期望持续时长高达322天，再次印证了这种高的波动性的持久性特征。所以，市场是很难在短期内通过自我调节重新回到原来的平稳状态，货币当局需要对股票市场及时作出反应。
虽然本文只给出了中国股票市场的检验结果，但这种分析方法绝对不仅仅局限在中国的情形。MRS-GARCH模型提供了一个较为普适的分析框架，来检验扩张货币政策实施后的波动性结构变化和波动性的持续性问题。
宽松的货币政策可以把国民经济从衰退中拯救出来，尤其是在危机的时刻，这已经成了世界各国政府的共识。然而，政策的效果并不一定像想象中的那样有效，易纲等就曾经提出资本市场上的一个较为复杂的传导机制会直接影响到货币政策执行的效果。因此，中央银行在制定货币政策的时候应该将资产价格等多方面的因素考虑在内。特别是在像中国这样的发展中国家，经济中的风险大量的在银行系统中积累。中央银行必须时刻监控商业银行不良贷款的规模，以减小危机爆发的可能。否则，持续的波动会给整个金融系统带来灾难性的打击。
三、结论
本文通过马尔可夫区制转换GARCH模型对2003年初至2009年底的上证指数数据进行了检验，发现在货币政策转向的时点处中国股票市场的波动性出现了一个显著性的结构性变化。2008年中期前后，中国股票市场上出现了两种完全不同的波动性特征。本文认为，这种波动性特征的结构性转变突变并非偶然，而是源于货币政策由适度宽松向过度宽松的转变。
在货币政策对股市波动的影响途径上，主要通过两条渠道得以实现。第一，由于宏观经济企稳回升与资本市场的复苏相比具有滞后性，因此大量得到贷款的企业没有将获得的流动性投入到实际生产方面，而是投向股市和楼市。大量流动性涌入资本市场之后，资产价格随之迅速上升。同时，资产价格的大幅飙升导致投资者的逆向选择，市场上最终剩下大量的投机者，甚至是股价的操纵者。这都不同程度地加剧了股票价格的波动。第二，地方政府具有很强投资冲动，致使中央银行很难控制贷款发放量。尤其是在国家宣布4万亿元经济刺激计划之后，大量地方项目需要地方商业银行进行融资，致使信贷的发放量远超出中央银行的预期。而且中国人民银行的短期资金调控工具较少，公开市场业务所能起到的作用有限，使得货币供给的实际增加更为迅速。信贷的过度投放，直接导致了信贷风险的大量积累，从而增加了市场的波动性。
本文的研究结果也暗示，当货币政策由宽松向紧缩(或者反之)转变时，同样需要关注股票市场波动特征的变化态势，从而有针对性地调整政策实施的力量与节奏，避免引发较大的股市波动。综合来看，本文的研究结果说明，资产价格自动调节假说与中国近年来的现实情况不符，中央银行在政策制定过程中，亟须将资产价格波动性纳入其政策调整的信息集中。只有这样，才能实现经济与金融双稳定。
注释：
①在运用计量模型分析股票市场波动特征之前，需要首先检验各收益率数据的平稳性特征。标准的单位根检验结果表明收益率序列是平稳的。
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