上证综指影响因素实证分析

杨芷熠

摘 要 宏观经济变量对股票市场的影响一直是学界研究的热点问题。本文选取货币供给量、居民消费价格指数、消费者信心指数、采购经理指数建立了一套影响上证综指的宏观经济发展指标体系，通过构建向量自回归模型进行实证分析，并且对上证综指进行预测。据模型结果，上证综指预测值虽然不是很理想，但是其趋势与真实走势还是比较一致的。最后，得出相关研究的一些启示。

关键词 M1 CPI CCI PMI 上证综指 VAR模型 R语言

一、上证指数介绍与分析

上证综合指数（Shanghai Composite Index）是我国股市中常见的一个股票价格指数。1991年7月15日，上海证券交易所首次编制和公布上证综指，将1990年12月19日作为基期，基期值视为100，现有的所有上市公司股票当作样本，以报告期股票发行量为权数，用综合法进行编制。本文探讨一些因素与上证综指的关系。

二、实证分析

（一）样本指标选取

本文主要选取M1（货币供应量）、CPI（居民消费价格指数）、CCI（消费者信心指数）、PMI（制造业采购经理指数）4个指标，研究其与上证综指的关系及其对上证综指的影响。

（二）数据选取

本文采用2015年4月至2019年4月近4年月度数据，其中M1来源于国家统计局，CPI、CCI、PMI和SCI（上证综指收盘价）来源于东方财富网。

（三）数据处理

1.平稳性检验

除M1、SCI在1%时是平稳的，其他变量均不平稳。于是笔者再取一阶差分后再做平稳性检验，再来看一阶差分后的检验结果。

5个变量一阶差分均通过了平稳性检验。变量都是一阶差分平稳的，即都是一阶单整的，是不平稳的时间序列，对此，笔者做协整检验。

2.协整检验

M1、CCI、PMI对SCI有显著性影响，而CPI对SCI没有显著性影响。

现对残差序列进行平稳性检验。据残差序列的平稳性检验结果，在1%的显著性水平上拒绝残差序列存在单位根的原假设，即残差序列是平稳的，说明变量间存在协整关系，即变量间具有长期均衡关系，协同增长或者协同减少。

E-G两步法：第二步——误差修正模型的建立。误差修正项系数为负，这符合误差修正机制，说明上一期偏离长期均衡的部分将在下一期得到反向修正，这也符合前文提及的协整关系。

3.滞后阶数的确定

在拟合VAR模型之前还需要确定拟合几阶VAR模型，也就是确定滞后阶数。AIC、HQ、SC准则均显示滞后期为2时最佳。

4. VAR模型构建

确定滞后阶数为2后，拟合出一致的VAR模型。

5.脉冲响应分析

通过图形反映施加随机扰动项一个标准冲击对内生变量的当期值及将来值的影响程度，这可以更加直观地观察各变量之间的动态关系。

施加M1一个单位的冲击，上证综指产生一个正向效应，并且逐渐减小，在第二期以后有轻微的负向效应。

施加CPI一个单位冲击，上证综指产生一个负向效应，并逐渐减小。

施加CCI一个单位冲击，上证综指产生一个负向效应，并逐渐减小。

施加PMI一个单位冲击，上证综指产生一个明显的正向效应，并逐渐减小。

6.方差分解

初始SCI的变动主要受自身标准误影响，自身贡献率达71.07%，然后逐渐减小，在第十期稳定于52.10%。除自身贡献率外，PMI对SCI的影响最大，为27.57%，其次为CPI、CCI和M1，贡献度分别为15.73%、4.06%、0.56%。

7.模型预测

该预测结果是以宏观经济的发展状况为依据的，这说明我国目前的股票价格指数仅从宏观经济的角度出发远远达不到现有的高度，缺乏经济基础，存在一定的泡沫，尤其是短期的炒作成分相当严重。短期来说，股票价格指数在一定程度上还受其他因素的影响，与经济发展的相关性不是很高。但长期看来应该还是与经济发展相一致。随着我国经济制度的完善，如果采用更多的宏观经济指标体系建立VAR模型进行预测，那么预测结果将会更加理想。

三、分析结果

根据上述分析，我们得知：第一，M1与SCI呈负相关，且有较大的影响，是影响SCI的主要因素。第二，虽然分析结果显示CPI与SCI呈负相关，但据回归结果，其对SCI影响很小，几乎可忽略。第三，CCI与SCI呈正相关，且有较大的影响，是影响SCI的主要因素。第四，PMI与SCI呈正相关，在很大程度上影响着SCI，是影响SCI最主要的因素。

四、结语

据前文研究结果，CPI与SCI的相关性较低，但是，这一结论并不能否定这些宏观经济数据对股市的影响，相反，它恰好反映出上海股市在股改完成前的結构性缺陷，从而映射了我国股改完成前的资本市场存在结构性缺陷。笔者认为，这一情况将会随着我国股改的不断推进和完善而逐步改善，这些因素与上证综指的相关程度一定会有所加强。

参考文献

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