货币政策、流动性溢价与股票市场波动

■刘维奇，卫飞扬

国内外大量研究表明货币政策与股票市场的波动有着千丝万缕的联系。本文基于固浮利差对货币政策进行了分解，采用事件研究法，分析了货币政策对股票市场波动的影响，并探索了货币政策对股票市场波动影响的传导途径。实证结果表明：第一，货币政策对股票市场波动率有负向的影响；第二，未预期的货币政策对股票市场收益率的变化有显著的负向影响；第三，未预期的货币政策对流动性资产的流动性溢价有显著正向影响；第四，准备金和政府债券的流动性溢价在未预期的货币政策对股票市场收益率的影响关系中具有中介效应。

一、引言与文献综述

股票市场的危机往往会对一国的经济产生重大的影响，不少学者认为宽松的货币政策是引发股票市场危机的一大原因。利率是央行实施货币政策的重要指标，随着我国市场化改革的不断推进，以利率为目标的货币政策日益受到广泛关注。2019年8月17日，中国人民银行决定改革完善贷款市场报价利率（LPR）形成机制，要求新发放贷款主要参考LPR定价。自此，货币政策的传导将更加迅速，对市场的调节会更加有效。因此，研究以利率为目标的货币政策对金融市场的影响在当今中国经济发展中有着重要的参考价值。

国内外学者对货币政策和股票市场的关系做了大量的研究，表明货币政策对由资本构成的风险溢价有很大影响。例如，Woodford（2003）在他的模型分析中指出货币政策通过改变真实利率发挥作用；Bernanke&Kuttner（2005）的实证研究发现，未预期货币政策冲击对股票价格有很大影响；Hanson&Stein（2015）和Gertler et al.（2015）指出长期债券收益率和信贷息差之间存在平行关系。同时，许多中央银行政策的目标也被认为是支持股票市场的价格。Rajan（2011）认为央行政策介入的目标是风险资产的风险溢价。Bernanke（2013）指出在经济危机期间，大规模的资产购买，股本注入和资产保障等央行政策是在支持风险资产的价格。Schnabl et al.（2018）认为货币政策和股票市场之间存在潜在的影响渠道并通过建立资产定价模型说明了货币政策是如何通过改变流动性资产的流动性溢价来影响股票市场的，但作者只是对模型进行了数学分析并没有进行实证分析。上述文献表明，中央银行可以通过货币政策来影响流动性资产的流动性溢价，达成调节股票市场的目标，流动性资产的流动性溢价在这中间可能起到了中介作用。

随着我国市场化改革的不断推进，货币政策对股票市场的影响受到了国内学者的关注，大多数研究表明货币政策通过利率而不是货币供应量来对股票市场产生影响。孙华妤和马跃（2003）通过实证分析指出在某些样本中利率对股票市场有显著影响，而货币数量对股票市场没有影响。郭金龙和李文军（2004）的实证结果表明货币供应量与股票价格之间无格兰杰因果关系。董直庆和王林辉（2008）指出财政政策对股票市场冲击力度不大，货币政策中货币供应量的增长对股票市场影响很小而利率冲击对股票市场影响强度大且持续时间长。贺晓波和许晓帆（2009）通过构建误差修正模型说明无论在经济膨胀还是衰退时期利率调节均具有相对持久和明显的效果而在衰退时期货币供给冲击影响几近无效，说明利率变化对股票市场波动存在较为显著的影响。但进一步的研究发现，单纯的研究利率对股票市场的影响其结果往往是影响不大，因此许多学者倾向于将货币政策分解进行研究。张勇等（2015）指出未预期的宽松性货币政策会使市场对经济前景形成悲观预期从而影响到资本市场；朱小能和周磊（2018）也认为未预期的货币政策对股票市场有显著负向影响，表明未预期的货币政策影响了股票市场。

已有研究表明，将货币政策进行有效的区分可以排除市场微观主体提前反应而抵消货币政策的部分，国内外学者对货币政策分解的方法做了长时间的探索。货币政策的分解方法最早可以追溯到西方学者使用的ARIMA模型来预测货币供应量的增长并由此分解出未预期的货币供应量，虽然在一定程度上将货币政策进行了分解，但是学者们对所拟合的模型并没有统一意见，且模型大量的假设使得这种方法有很大的局限性。后来不少学者试图通过市场调查的方法来分解货币政策，Reinhart&Simin（1997）和Lobo（2002）通过对市场主体和经济学家进行问卷调查获得了他们对利率变化的预期，利用实际利率变动减去他们对利率变动的预期分解出了未预期的利率变动。朱小能和周磊（2018）使用了主流财经报纸预测货币政策的数据，未预期的货币政策由实际的货币政策变动减去预期的货币政策变动得到。这些方法有一定的实践意义，但是大规模的进行问卷调查和查阅媒体数据工作量巨大，个别经济学家和个别市场参与者不能代表整个市场主体对货币政策的预期，因而可能存在一定的主观性，且我国调整基准存贷款利率的次数较少导致所得样本观测值也较低。

另一种主流方法是基于有效市场假说，在健全的市场中所有可以获得的信息都反应在市场价格上，那么市场主体对货币政策的预期也反应在市场价格中，而利率可以被认为是货币的价格。西方学者首先提出利用联邦基金利率的衍生品对货币政策进行分解，Kuttner（2001）和 Bernanke&Kuttner（2005）利用联邦基金利率期货合约的远期利率来代表市场主体对利率的预期，市场主体对利率变化中没有预期到的部分由实际利率与利率预期的差值表示。但是我国的利率衍生品市场的数据有限，因此该方法并不适用。国内有学者提出利用动态随机一般均衡模型（DSGE）对货币政策进行分解，王曦等（2016）通过将泰勒规则进行对数线性化处理区分了预期和未预期的货币政策。但是该区分方法的模型中引入了理性预期、线性关系等假设，方法上有一定的局限性。郭晔等（2016）提出使用固息债与浮息债的利差对货币政策进行分解，该方法经过了理论与实践的验证是可行的，本文将在该方法基础上进行一定的调整并对货币政策进行了分解。

不难发现，已有研究较少涉及货币政策对股票市场影响的传导路径。Bernanke and Kuttner（2005）对货币政策进行了分解后发现预期超额收益、预期股利起主要的传导作用。Schnabl et al.（2018）所构建的模型指出货币政策通过改变利率来影响持有流动性缓冲的流动性溢价，继而影响风险资产的需求并影响风险资产的价格。国内少数学者构建了向量自回归模型证明了未预期货币政策对股票市场的影响主要通过预期未来超额收益实现（朱小能和周磊，2018）。本文依据Schnabl et al.（2018）的模型思路，创新性地利用固浮利差的货币政策分解方法来研究其对股票市场的影响并引入流动性资产的流动性溢价作为传导机制的中介变量，通过实证分析得出准备金和政府债券的流动性溢价在未预期的货币政策对股票市场收益率的影响关系中具有中介效应的结论。

二、货币政策对股票市场影响的传导机制

（一）货币政策与流动性溢价

流动性资产会为持有它的主体在必要的时候提供流动性服务（Liquidity service），在Schnabl et al.（2018）的模型中将流动性资产的流动性溢价解释为持有流动性资产的机会成本，流动性资产的流动性溢价和名义利率有着很大的正向关系。

流动性资产可以分为两类：准备金和短期政府债券。其中，准备金存在于银行体系中，它提供的流动性服务最强；政府债券由于存在变现问题，其提供的流动性服务要低于准备金，而且期限越长的政府债券流动性越低，其所提供的流动性服务也更低，流动性溢价也更高。Schnabl et al.（2018）在模型中使用名义利率代表准备金的流动性溢价，使用名义利率与短期政府债券收益率的差值代表短期国债的流动性溢价。从形式看，流动性资产的流动性溢价应该与利率变动有正向关系，即基准利率的提高会导致名义利率的增加继而导致流动性资产的流动性溢价增加。从经济学角度看，名义利率增加代表着货币时间收益的增加，但是持有准备金和短期国债的利率在其持有期限内是不变的，此时持有流动性资产的机会成本就会增加，即流动性资产的流动性溢价增加。

货币政策的分解能够更进一步地研究货币政策与流动性资产的流动性溢价之间的关系。本文认为，预期的利率变动会被市场微观主体的反应而抵消，所以预期的货币政策对流动性溢价的影响应该低于未预期货币政策对流动性溢价的影响。

综上所述，本文认为未预期的货币政策会对流动性资产的流动性溢价产生正向冲击，即未预期的利率增长会导致流动性资产的流动性溢价增加。

（二）流动性溢价与股票市场

参考Schnabl et al.（2018）的模型思想，本文将市场中的主体分为风险偏好主体和风险厌恶主体，风险偏好市场主体从风险厌恶市场主体那里借入资产并将其用于风险资产的投资，此时风险偏好市场主体因其持有的风险资产而面临风险暴露。当风险偏好市场主体由于各种原因（挤兑、资产损失等）临时需要资金时，若其没有足够的流动性资产，那么他必须将其持有的风险资产贱卖以便在短时间内获得足够的资金，进而满足临时资金需求。但是贱卖会造成很大的资金损失，一般风险偏好市场主体要持有充足的流动性资产以应对这种资金需求，因为这样可以避免贱卖损失。

基于以上分析，本文认为风险偏好市场主体会根据其风险暴露而持有相应的流动性资产，当流动性资产的流动性溢价增加，其持有流动性资产的机会成本就会增加。此时风险偏好市场主体要付出更多的成本来持有流动性资产，在相同的禀赋条件下，其对风险资产的需求也会降低，那么风险资产的价格就会降低。总之，流动性资产的流动性溢价增加会导致风险资产的价格下降，在本文中以股票市场来代表风险资产市场。

（三）货币政策与股票市场

基于以上讨论，本文可以梳理出货币政策如何通过影响流动性资产的流动性溢价来影响股票市场。未预期的货币政策会通过影响流动性资产的流动性溢价继而影响股票市场，未预期的利率降低会引起流动性资产的流动性溢价下降，从而会导致更高的股票价格及波动率。可以看出流动性资产的流动性溢价在未预期货币政策对股票市场的影响中起了桥梁作用，故而本文采用中介效应检验来验证这种关系。

在这种传导过程中流动性资产的流动性起了不可或缺的作用，本文通过之前的分析得出准备金的流动性是最高的，而短期国债的流动性随着其期限的增加而降低。故流动性资产的流动性越高，其中介作用将越强。因为流动性资产的流动性越高，其在抵偿资金需求时所提供的流动性服务就更多，继而对市场主体的风险资产需求产生更大影响，从而起到了更强的中介作用。

三、实证数据来源、处理与说明

（一）数据来源与说明

我国的货币政策通常以存贷款基准利率和法定存款准备金的形式来实施，所以本文将存贷款基准利率的调整和法定存款准备金率的调整作为货币政策调整的事件，并将央行对存贷款基准利率和法定存款准备金率局部的调整也考虑在内。从2007年下半年到2019年1月，中国人民银行共调整存贷款基准利率24次，调整法定存款准备金率45次，其中2008年10月8日、11月26日、12月22日、2011年3月18日、2015年6月28日、10月24日对存贷款基准利率和法定存款准备金同时进行了调整，总共63个事件日。

在实证阶段所用的数据主要有上证指数、深证成指日收益率、指数加权移动平均日波动率、对数加权移动平均日波动率、Garch（1，1）日波动率和Garch（1，1）对数日波动率；3个月期、6个月期、9个月期和1年期银行间固定利率国债收益率；银行间同业拆借利率（IBO001）；上海银行间同业拆借3个月利率（Shibor3M）；政策性金融债年到期收益率和政策性金融债浮动利率（Shibor3M_5D）1年点差到期收益率；中国人民银行调整存贷款基准利率、法定存款准备金的日期。数据来源于RESSET宏观数据库、RESSET金融数据库、中国进出口银行官网、中国农业发展银行官网和中国人民银行官网。

（二）货币政策分解

本文基于郭晔等（2016）固浮利差的方法对货币政策进行分解，具体的分解方法如下：

其中，d是货币政策公告日的后一个交易日，（d-1）是货币政策公告日，△id是货币政策的总变动，△ied是预期到的货币政策变动，△iud是未预期到的货币政策变动，bm是基准利率，fix是固息债到期收益率，float是对应固息债同期限、同发行主体的浮息债到期收益率。

本文在其他学者的基础上，将货币政策的局部调整也考虑在内并延长了样本的长度，在一定程度上缓解了样本观测值过少的问题。基于以上描述，本文利用式（1）对货币政策进行分解。

（三）流动性溢价

Negel&Stefan（2016）在实证模型分析中使用联邦基金利率和短期国库券收益率的差值代表政府债券的流动性溢价，使用名义利率作为准备金的流动性溢价。结合前文分析，提供流动性服务的流动性资产可以分为准备金和政府债券，因此本文使用名义利率代表准备金的流动性溢价，使用名义利率与短期国库券收益率的差值代表短期国库券的流动性溢价。具体如式（2）所示：

其中，LPrd代表准备金在d日即货币政策公布日的后一个交易日准备金的流动性溢价；LPgdi代表短期国库券的流动性溢价，其中i=3、6、9、12，分别代表3个月、6个月、9个月和1年的短期国库券的流动性溢价；nd代表d日的名义利率；ndgi代表d日短期国库券的收益率，其中，i=3、6、9、12，分别代表3个月、6个月、9个月和1年的短期国库券在d日的收益率。

美国的联邦基金利率在中国对应银行间同业拆借利率（IBO001），而短期国库券收益率对应银行间固定利率国债收益率。因此在本文中使用银行间同业拆借利率作为名义利率，使用3个月、6个月、9个月和1年的银行间固定利率国债收益率作为政府债券收益率，利用式（2）计算准备金和政府债券的流动性溢价。

（四）股票市场收益率变化

本文参考朱小能和周磊（2018）先选取货币政策调整后上海证券综合指数首个交易日的收益率和货币政策调整后深圳证券交易所成分股价指数首个交易日的收益率对货币政策、未预期货币政策和预期货币政策进行回归，发现回归结果不显著。其原因在于货币政策公布后引起股票市场波动需要一定的时间，因此选取货币政策调整后各指数首个交易日的收益率衡量股票市场对货币政策冲击的反应是不合理的。然而，本文通过选取货币政策调整后上海证券综合指数首个交易日的波动率和货币政策调整后深圳证券交易所成分股价指数首个交易日的波动率分别对货币政策、未预期货币政策和预期货币政策进行回归，发现回归结果均显著。因此，本文认为货币政策对股票市场的影响应体现在股票指数收益率的变化上而不是股票指数收益率本身。

基于以上分析，本文对股票市场收益率做了如下处理用以表示股票市场收益率对货币政策的反应：首先，对货币政策公告日及其后五日的上海证券综合指数和深圳证券交易所成分股价指数收益率逐日相减，得到货币政策公告日后五日的指数收益率的变化；然后，我们发现在不同的时间段，未预期的货币政策与不同滞后日股票收益率变化高度相关。因此，本文在不同的时间段截取相关的滞后日数据作为货币政策调整后股票市场收益率的变化；最后，对其中的一些异常值（波动过大或过小）选取其他合理日进行替代。为了保证选取滞后日的可信度，本文对上证指数和深证综指相同时间日选取了相同的滞后日。本文将基于以上原则筛选的数据作为货币政策调整后股票市场收益率的变化。

（五）变量的意义和描述性统计

本文选取了2007年7月21日到2019年1月14日的样本区间。在样本期间内，中国人民银行调整存贷款基准利率24次，调整法定存款准备金率45次，同时调整存贷款基准利率和法定存款准备金率6次，得到了63个事件样本。具体的变量符号和定义如表1所示。

根据上述对各个主要变量的描述和解释，本文对这些变量的数据进行了筛选和计算，描述性统计如表2所示。货币政策分解后的描述性统计在数值上与郭晔等（2016）中的数值相近，说明货币政策分解是正确的。

四、货币政策、流动性溢价和收益率变动的实证分析

（一）货币政策与股票市场波动

为了研究货币政策与股票市场波动之间的关系，本文选取货币政策公告日的后一个交易日作为窗口期，计算货币政策对股票市场的影响。首先，利用未分解的利率来探究货币政策对股票市场波动的影响。然后，根据前文所分解的货币政策预期和未预期的部分对货币政策公告日后一个交易日股票波动率、收益率变化进行分析。据此，构建如下的实证模型，其中，公式（3）、（4）没有对货币政策进行分解，公式（5）、（6）对货币政策进行了分解。

表1 变量符号和定义

表2 变量描述性统计

其中，σt代表股票市场波动率，returnt代表股票市场收益率，△it代表基准利率的变动，ϵt是回归的残差项。

其中，△iet代表预期到的货币政策，△iut代表未预期到的货币政策，ϵt是回归的残差项。

表3是对式（3）、（4）的回归结果，从股票市场波动率、收益率对基准利率变化的回归结果可以看出利率与股票市场波动率呈反向变动关系。其中收益率的回归结果均不显著，说明货币政策的冲击并没有引起货币政策公告日后第一个交易日股票市场收益率的变动。性水平下显著。括号内数值表示对应系数的p值。下同。

表3 基准利率变化对股票市场影响

表4 预期到的未预期到的利率变化对股票市场影响

表4是方程（5）、（6）的回归结果。从股票市场波动率、收益率对预期到的和未预期到的利率变化的回归结果可以看出，对股票市场波动率而言回归结果均为负且显著。未预期的利率变动引起的股票市场波动率变动比预期的利率变动引起的股票市场波动率变动更大，这是因为市场的微观主体会提前对预期的利率变化做出反应，这抵消了预期利率变动的冲击，所以未预期的货币政策会对股票市场产生更大的影响。与表3的回归结果相比表4中的R2值均分别略大于表3中的R2值，这说明了对货币政策的分解在一定程度上提高了模型的解释能力。

从上述回归结果中可以发现，无论货币政策分解与否，股票市场收益率的回归结果均不显著且R2值均小于1%，这就说明货币政策对货币政策公告日后股票市场第一个交易日的收益率基本没有解释能力。根据表3和表4的回归结果，可以判定出货币政策会引起股票市场收益率的波动。基于以上分析和结论，本文对股票市场收益率做了进一步的处理和筛选并以此来研究流动性溢价的中介效应。

（二）货币政策与股票市场收益率变化

本节按照上文所述方法对股票市场的收益率数据进行了处理并筛选出股票市场收益率变化，为了研究股票市场收益率变化与货币政策的关系，本文设计了如下回归方程：

其中，△returnt代表的是股票市场收益率变化，而△it、△iet和△iut分别表示未分解的货币政策、预期的货币政策和未预期的货币政策，ϵt为残差项。

表5 未预期货币政策与股票市场收益率变化

表5显示，式（7）的回归结果（a）并不显著，说明未分解的货币政策与股票市场收益率的变动没有显著关系，并且式（7）的回归结果中R2值极低，说明模型基本没有解释能力。而式（8）的回归结果（b）表明，预期的利率变化的系数为负且不显著，说明预期到的货币政策对股票市场收益率没有影响。而未预期的利率变化的系数为负且在10%的显著性水平下显著，说明未预期的宽松货币政策会使股票市场收益率上升。同时本文发现对式（8）回归的R2值比式（7）中的R2值显著提高，说明货币政策的分解提高了模型的解释能力。

（三）货币政策与流动性溢价

为了探究货币政策与流动性资产的流动性溢价之间的关系，本文设计了如下回归方程：

其中，△it、△iet和△iut分别是基准利率变动、预期的利率变动和未预期的利率变动，而LPt代表的是准备金、3个月、6个月、9个月和1年期的短期国库券的流动性溢价，ϵt是残差项。

表6 货币政策与流动性溢价

表6的（a）行代表对（9）式的回归，（b）行代表对式（10）的回归。在对准备金的流动性溢价的回归中可以看出所有的回归系数在1%和5%的显著性水平下均显著，因为本文中用名义利率代表准备金的流动性溢价，银行间同业拆借利率（IBO001）与上海银行间同业拆借3个月利率（Shibor3M）高度显著是在情理之中的。但是对比分解后的货币政策系数发现未预期货币政策系数要比预期货币政策系数更大且更为显著，说明未预期的货币政策对准备金流动性溢价的冲击要高于预期的货币政策。同时（a）行的R2值都小于1%，说明未分解的货币政策对流动性溢价的解释能力不足，（b）行的R2值与（a）行相比都有显著的提高，说明对货币政策的分解提高了模型的解释能力。

在对短期银行间固定利率国债的流动性溢价的回归中可以看到，所有关于未分解货币政策的系数均不显著，说明未分解的货币政策对短期国库券的流动性溢价没有直接影响。同时在（b）行的回归中发现，未预期的货币政策的系数在1%的显著性水平下大部分显著且都为正而预期货币政策的系数均小于未预期货币政策的系数且都不显著，说明未预期货币政策对短期国库券的流动性溢价有正向影响而预期的货币政策由于市场微观主体的提前反应导致没有影响。

综上所述，货币政策对准备金的流动性溢价有正向影响，未预期的货币政策对其的影响要大于预期的货币政策；未预期的货币政策对短期国库券的流动性溢价有正向的影响，预期的货币政策由于市场微观主体的提前反应没有对短期国库券的流动性溢价产生影响。

（四）流动性溢价的中介效应

前文已实证分析了货币政策与股票市场收益率变化之间的关系，未预期的利率变动会使股票市场收益率呈现反方向变动，这是对直接效应的检验。并且实证验证了未预期的货币政策对流动性资产的流动性溢价有同方向的变动影响。为了进一步探讨货币政策冲击作用于股票市场收益率变动的途径，本文构建了如下的模型进行中介效应分析：

其中，△iu为未预期的利率变动，其代表的是t未预期的货币政策；△returnt为上证指数或深证成指收益率的变动；中介变量Channel为准备金的流动性溢价（LPrd）或3个月、6个月、9个月和1年期短期国库券的流动性溢价（LP3d、LP6d、LP9d、LP1d2）。在这里本文重点关注β1、γ1和γ2，如果回归结果中β1和γ2都是显著的，那么就说明流动性溢价的中介效应是存在的。在上述情况下，如果γ1也显著，那么说明货币政策冲击对股票市场收益率的变动产生的直接效应和通过中介变量产生的间接效应同时存在；否则，流动性溢价就具有完全的中介效应。本文还对数据做了Sobel检验，以进一步确认中介效应。

表7 流动性溢价的中介效应检验（11）式

表8 流动性溢价的中介效应检验（12）式

如表7和表8的回归结果所示，回归模型中回归系数β1均为正且显著，验证了流动性溢价对未预期货币政策的正向反应。而回归系数γ2中1年期国债与深证成指收益率变动回归不显著，这可能是由于一年期国债的流动性不及其他的流动性资产。但其余的γ2均显著为正，可以看出在大多数情况下β1和γ2同时显著，说明准备金和短期国债在未预期货币政策对股票市场收益率变动的影响中具有中介效应。在这一前提下本文还发现回归系数γ1均显著为负，说明未预期货币政策冲击对股票市场收益率的变动产生的直接效应和通过中介变量产生的间接效应同时存在。同时Sobel检验的结果除了深证成指与一年期国债的流动性溢价不显著以外其他结果均显著为正，说明中介效应存在。在对流动性资产的流动性溢价的横向比较中发现，随着流动性资产的流动性逐级减弱，其对股票市场的影响系数逐级减少且显著性逐级减弱，说明了流动性资产的流动性会对中介效应产生影响。

（五）内生性问题

本文主要有如下内生性问题：其一，货币政策会影响流动性溢价和股票市场，同时流动性溢价与股票市场的波动也会影响货币政策的制定；其二，其他因素对流动性溢价和股票市场的影响；其三，其他信息对货币政策制定和实施的影响。

本文基于固浮利差分解区分了预期和未预期的货币政策，以事先来看，流动性溢价和股票市场的波动对货币政策的影响囊括于预期的货币政策中，基于货币政策分解的方法在很大程度上避免了内生性问题；本文选取了较为狭窄的时间窗口和日度高频数据，尽最大可能避免了其他因素对流动性溢价、股票市场和货币政策制定的影响。

（六）稳健性检验

本文从如下三个角度探讨稳健性问题：一是准备金流动性溢价的衡量，将准备金的流动性溢价由名义利率改为名义利率与准备金利率的差值（IOR）；二是风险资产的选择，将股票市场收益率变动替换成6个月（AAA6M）、1年期（AAA1Y）和5年期（AAA5Y）的企业债券收益率；三是货币政策的影响是宏观的，单独分析上海和深圳证券市场虽然避免了单一市场的特例但也失去了总体分析的优势，因此本文将上海和深圳股票市场收益率变化求均值（△mix_return）作为整个股票市场收益率的变动指标以弥补这方面的不足。上述三个角度的回归均显著，说明本文的结果是稳健的①篇幅所限，略去稳健性检验结果，如有需要请与作者联系。。

五、结论与政策建议

本文通过固浮利差的方法将货币政策分解为未预期的货币政策和预期的货币政策，同时引入了流动性溢价作为货币政策对股票市场影响的中介变量，分析了货币政策、流动性溢价与股票市场波动之间的关系。采用事件研究法，通过对2007年下半年到2019年1月的63个事件样本进行筛选和实证分析得出如下结论：其一，货币政策会对股票市场收益率的波动产生负向影响；其二，未预期的货币政策会对股票市场收益率变化产生负向的冲击；其三，货币政策会对准备金的流动性溢价产生正向影响；其四，未预期的货币政策会对短期国债的流动性溢价产生正向的影响；其五，准备金和短期国库券的流动性溢价在未预期货币政策对股票市场收益率变动的影响中具有中介效应。综上所述，本文认为货币政策通过其未预期的部分影响股票市场收益率的变动，流动性资产的流动性溢价在这种变动关系中起到了中介的作用。

据此，本文提出如下建议：其一，货币政策会通过流动性溢价来影响股票市场收益率的波动。因此，制定货币政策时不仅要考虑其对股票市场的影响，还应考虑其通过流动性资产的流动性溢价的传导，这关系到市场中进行杠杆投资的经济主体的运行状况；其二，从对货币政策的分解中可以看出货币政策的实际效果可能会被市场主体的提前反应所冲销，甚至会出现与调整预期相反的效果。因此，货币政策的制定应考虑市场的预期并适度加大或减少货币政策调整的力度，同时货币政策当局应对市场预期进行导向，以达到所预期的效果；其三，不同流动性资产的流动性溢价的传导效果不同，给了央行政策调整极大的灵活性。中央银行应通过公开市场业务和控制不同期限短期国债的发行数量适度调整准备金和不同期限的短期国债比例，以此来校准基准存贷款利率和准备金率变动对市场造成的冲击。