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经济学

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有效市场理论论争与中国资本市场实践

http://www.newdu.com 2018/3/17 《经济学动态》杂志社 佚名 参加讨论
来 源:《经济学动态》2013年第12期
    《经济学动态》2013年第12期
    

——2013年度诺贝尔经济学奖获奖成就实证检验  


    内容提要:市场有效性争论的核心问题在于证券价格的决定机制。与行为金融学的相关研究成果不同,有效市场理论认为信息因素是决定股票价格波动的最重要原因。国际金融危机的爆发与蔓延也进一步显示了具有宏观信息特征的货币政策变动能够对股票市场波动产生影响,并加剧其风险的传递。鉴于此,本文以中国的股票市场为例, 从货币供给量、利率、汇率及准备金率四个方面反映货币政策冲击,并对有效市场理论进行实证检验。本文通过实证分析研究发现,股票市场对货币政策冲击具有非对称性反应。相关结论说明弱势有效市场对宏观政策信息冲击的反应与市场本身的运行阶段相关,在不同的市场运行阶段下其反应存在偏差。
    关键词:货币政策 有效市场 法马 希勒 诺贝尔奖
    证券市场是否有效始终是金融学研究的重要问题之一,有关的争论也贯穿于该研究领域的各个环节,并由此形成了以法马(Fama)为代表的有效市场学派与以希勒(Shiller)为代表的行为金融学派。目前,围绕该问题争论的核心在于证券价格的决定机制及价格波动的主要原因。Shiller(1995,2000)认为,投资者心理、羊群效应等非经济因素和非理性行为是决定资产价格的最重要因素。与其结论不同,有效市场理论(Efficient Market Hypothesis,EMH)则认为,信息因素是决定股票价格波动的最重要原因。虽然不同效率的市场对信息的反应能力及特征存在差别,但是,信息的变化与冲击能够对股票市场运行及股票价格波动产生真实的作用(Fama,1969,1970)。虽然上述两种理论对有效市场的认识存在巨大差别,但是,其均对未来的研究提供了良好的视角。鉴于此,本文以EMH为基础,对中国的股票市场进行实证检验,从而说明信息冲击对股票市场波动的影响及其特征。从信息冲击的属性与作用特征看,宏观信息冲击对微观市场的影响更具系统性特征(Chen, Roll & Ross,1986)。在我国当前的宏观经济背景下,货币政策变动带来的信息冲击已经成为影响股票市场运行的重要因素,一方面,股票市场效率的提高有助于货币政策功能的发挥,另一方面,有效市场对货币政策冲击的反应偏差即非对称性反应也会增加未来经济运行的风险。由此可见,随着我国股票市场的发展,探讨其对宏观信息冲击的反应特征,既有助于更好地检验我国股票市场的运行效率,又能够为控制系统性风险的扩张提供依据。因此,本文以EMH为基础,在结合股票市场自身运行特征的前提下,就股票市场对货币政策冲击的非对称性反应进行实证研究。
    

一、文献回顾


    与希勒强调“动物精神”来解释资产价格波动不同,EMH强调了信息冲击对市场波动的重要影响。与此同时,股票市场对信息的反应能力也是判断其市场效率,研究其反应特征的重要依据。由此可见,研究货币政策冲击与我国股票市场的非对称反应的理论前提在于中国的股票市场是否有效,是否能够对信息冲击做出反应。目前,多数学者利用Fama(1991)的理论方法对中国的数据进行实证检验,尽管从多数研究结果看,中国股票市场是否具有半强势有效特征还受到诸多挑战(Beltratti & Caccavaio,2007),但大量的研究成果认为,经过一个阶段的规范发展,中国股票市场逐渐呈现出弱势有效的特征(胡金焱,2002;张兵和李晓明,2003;朱孔来和李静静,2013)。同时,Fama(1995),Fama & French(2008)的研究表明,在市场达到弱势有效时,当期股票价格及信息冲击会成为影响未来股票价格预期的重要因素。据此,国内一些学者研究了具有宏观信息特征的货币政策冲击对我国股票市场的影响,并以此探讨了弱势有效市场的宏观信息反映能力,孙华妤和马跃(2003),周晖(2010),年方舟等(2011)诸位学者的研究不仅认可了货币政策冲击的真实作用,而且延续Bernanke & Kuttner(2005)、Jalil et al(2009)、Colacito & Croce(2011)、Olugbenga(2012)的思路,在充分考虑弱势有效市场中股票价格运行特征(Fama,1965)的基础上,从理论与实证两个方面探讨了我国股票市场对各种货币政策冲击的反应能力与特征。虽然他们的研究视角与目的存在一定的差别,但是根据其研究结果可以看出我国股票市场具有足够的宏观信息反应能力,弱势有效的特征日益明显。在研究方法方面,为了更好地分析股票市场对信息冲击的持续反应以及股票价格之间的自相关特征,VAR模型在该问题的研究过程中得到了广泛应用,特别是在非线性方法不断得到认可与推广之后,有关股票价格与信息冲击之间关系的研究变得更加深入与细致(年方舟等,2011)。相关研究一方面有力支撑了有效市场能够对包括宏观政策信息变动在内的信息冲击做出反应的理论基础,另一方面,也更加详细地探讨了股票市场对各项政策冲击的反应特征。
    由此可见,随着我国股票市场的改革与发展,弱势有效的特征已经逐渐显现。根据EMH的相关研究结果可知,市场效率的改善与提高不仅强化了连续时期内股票价格之间的相互影响,同时,也更加突显了市场对货币政策冲击的反应能力。频繁变动的货币政策带来更加高频的信息冲击,对股票市场的运行产生了重要影响,并成为加剧市场波动、提高长期运行风险的因素。以EMH为基础结合,当前的宏观经济背景可以看出,货币政策变动带来的信息冲击已经成为影响股票市场的重要因素,并成为应用EMH对我国股票市场进行研究的重要问题。该问题的研究不仅有助于分析我国股票市场的运行效率,同时,也能够为控制政策风险,提高政策实施效率提供依据。
    

二、理论分析及模型选择


    (一)理论假设及模型介绍
    根据Fama & French(2008)的研究,在我国股票市场逐渐呈现出弱势有效的背景下,未来股票价格及收益的预期与股票当期价格之间具有显著的相关性。与此同时,借鉴EMH及Bernanke & Kutter(2005)、Kodres & Pritsker(2002)的相关研究结论同样可以发现,具有信息特征的货币政策冲击也是影响股票市场运行的重要原因,基于此,本文建立以下两个假设:
    假设1.第t期股票市场指数收益预期取决于前期(t-1)市场指数收益与当期货币政策冲击。
    在该假设下,令表示第t期股票市场指数收益,表示第t期的货币政策冲击对指数收益的干扰,本文界定的主要的货币政策冲击包括4个方面,即利率政策、汇率政策、存款准备金率政策及货币供给政策。所以,,其中代表在非货币政策冲击(通货膨胀程度、市场预期、国际经济环境等)影响下指数收益的常规变动函数。因此,可以通过确定第t期的基本市场指数收益。同理,,……,以此递推可得式(1):
    
    (1)
    通过对理论及现实的研究可以发现,在有效市场中,预期与“市场惯性”之间存在相关性(Fama & French,2012),市场过去的运行特征能够对预期产生显著影响。同时,Shiller(1990,2003)对于市场参与者预期及行为的研究也进一步说明,理性预期并不能很好地刻画股票市场对未来宏观信息的预期方式。因此,本文借鉴适应性预期的某些特征进行理论分析,并认为当期货币政策冲击往往表现为第t期的真实货币政策冲击与第t-1期对第t期的预期货币政策冲击之间的差,正是由于预期的不完全性导致了市场在第t-1期对信息的反应出现偏差,而第t期对偏差的修正就成为了当期货币政策冲击的结果。因此,本文假定,其中表示第t期货币政策冲击、表示反应系数、为数学期望。
    假设2.货币政策冲击预期形成方式可以用线性方程描述(Kodres & Pritsker,2002)。
    在该假设下,本文认为股票市场在第t-1期对第t期货币政策冲击进行预期时,其期望表达式可以写为:,其中,代表常数项,代表系数。将期望表达式代入式(1)可得:
    
    (2)
    由递推方程式(2)可见,最终可以被多期货币政策冲击…..与前期指数收益所解释。
    根据EMH可知,在理想市场状态下,弱势有效市场中的股票价格包含有一切历史信息,排除当期信息冲击的影响后,市场指数收益具有白噪声的特征。从现实来看,前期政策的影响会随着时间的推移而逐渐减弱。因此,本文认为第t-i期的货币政策冲击给股票指数收益带来的影响会随时间的变化逐渐趋于稳定,而股票价格之间的影响特征仍然能够满足弱势有效市场的特点(Fama & French,1992;Fama,1995)。综合(2)式来看,当期货币政策冲击的影响关系较为直接,而…..的关系则较为复杂,一方面,表现在滞后期数的选择;另一方面,表现在影响形式并不明确。所以,本文需要选择不同的模型对当期指数收益与前期货币政策冲击及当期货币政策冲击的关系进行研究。因此,本文选择从以下两个步骤对该问题进行探讨:(1)构建MS(p)-VAR(q)模型,以分析股票市场对前期货币政策冲击的反应特征;(2)利用所得残差进行EGARCH模型的建立,分析股票市场对当期货币政策冲击的反应特征。
    (二)模型说明
    本文的主要模型由以下两部分组成
    1.MS(p)-VAR(q)模型设定。设向量,其中,表示指数收益率,表示利率变动率,表示货币供给量的变动率,表示汇率变动率,表示准备金率变动率,为残差项。根据本文的理论假定,设定MS(p)-VAR(q)模型如(3)式:
    
    (3)
    其中,不可观测的状态变量服从p状态的遍历不可约的马尔科夫过程,其转移概率为。q是滞后阶数,其数值根据信息准则来判断。根据模型(3)式的表达式,可以看出常数随机向量和系数随机矩阵都具有区制转移特征,随状态而变,不同状态下,其估计结果有所区别。
    2.EGARCH模型设定。本文选择EGARCH模型对当期货币政策冲击尤其是正负冲击的非对称效应进行实证研究。该模型能够合理分析扰动项的条件方差的非正态分布特征,根据本文的理论假设及研究思路,将模型设定为(4)式与(5)式:
    
    (4)
    
    (5)
    当时,具有非对称性;当时,负冲击()带来的影响大于正冲击;当时,负冲击将增加市场的波动性,而正冲击将减少市场的波动性;当时,负冲击带来的影响小于正冲击。
    

三、实证检验


    (一)数据说明及准备性检验
    本文所用模型中主要包括上证综指收益率、人民币利率变动率、汇率变动率、法定存款准备金率变动率、货币供给量(M2)变动率五个变量。样本采用我国2005年7月至2013年2月的月度数据。根据本文的主要研究方法和目的,在后文中仅给出以当期指数收益率作为被解释变量的实证结果。
    为避免模型伪回归的问题,本文对各组变量进行了单位根检验。ADF检验结果表明,各序列均是平稳序列,符合VAR族模型建立的要求,为后续的处理提供了基础。同时,在结合数据适用性及AIC、SC等信息准则的基础上,本文选择内生向量的滞后期为2,并建立VAR(2)-EGARCH(1,1)模型考察线性模型的解释力度,检验结果见表1。
    由VAR(2)-EGARCH(1,1)的实证结果看,多数变量的回归系数在统计上不显著。本文认为存在两种可能造成这样的结果:(1)股票市场对货币政策冲击的反应非常微弱;(2)利用线性VAR(2)模型与EGARCH模型进行连接的方法存在错误。然而,通过对文献的梳理及现实的观察,本文认为第一种可能是难以成立的。所以,第二种可能是造成回归结果缺乏解释力度的主要原因。为了有效检验股票市场对货币政策冲击的反应特征,本文认为应该选择内生划分区制的方法,同时,模型内生选择区制的数量与阶段也应该在一定程度上能够符合现实的特征。依据Pagan & Sossounov(2003)对市场态势的划分标准,本文认为将市场划分为熊市与牛市两种态势是较为合理的。因此,本文选择建立MS(2)-VAR(2)模型具有一定的理论及现实基础。
    表1 VAR(2)-EGARCH(1,1)结果
    

    变量
    

    估计值
    

    标准差
    

    P值
    

    变量
    

    估计值
    

    标准差
    

    P值
    

    
    

    0.009
    

    0.024
    

    0.708*
    

    
    

    -0.911
    

    0.914
    

    0.319*
    

    
    

    0.089
    

    0.117
    

    0.447*
    

    C
    

    -0.015
    

    0.017
    

    0.359*
    

    
    

    0.206
    

    0.121
    

    0.089
    

    
    

    0.336
    

    0.159
    

    0.035
    

    
    

    0.044
    

    0.231
    

    0.849*
    

    
    

    -0.343
    

    0.191
    

    0.072
    

    
    

    -0.081
    

    0.239
    

    0.782*
    

    
    

    -0.409
    

    0.267
    

    0.125*
    

    
    

    -0.026
    

    0.213
    

    0.903*
    

    
    

    0.812
    

    0.784
    

    0.301*
    

    
    

    0.097
    

    0.202
    

    0.631*
    

    
    

    -6.012
    

    3.425
    

    0.079
    

    
    

    0.007
    

    0.449
    

    0.987*
    

    
    

    0.415
    

    0.315
    

    0.188*
    

    
    

    -0.281
    

    0.433
    

    0.526*
    

    
    

    0.094
    

    0.157
    

    0.552*
    

    
    

    1.122
    

    0.948
    

    0.236*
    

    
    

    -0.141
    

    0.706
    

    0.842*
    

    *表示在10%的显著性水平上不显著,不加标志表示统计上显著。
    (二)VAR(2)模型的非线性检验
    为了考察变量之间是否存在显著的非线性特征,本文根据RESET检验及相关修正方法对问题进行研究,并在单方程下逐步进行检验。基于此,本文将线性VAR(2)模型设定为:
    
    (6)
    其中,是截距向量,为系数矩阵,为残差项。根据RESET检验的要求,本文首先对线性VAR(2)模型进行回归并计算其残差平方和。其次,对进行回归并得到残差拟合值,进而计算残差平方和。最后,构建F统计量,从而考察所建立VAR(2)模型中是否存在非线性特征。相关检验结果见表2。
    表2 RESET检验结果
    

    检验名称
    

    F-统计量
    

    自由度
    

    5%临界值
    

    P值
    

    RESET检验
    

    4.11
    

    (4,84)
    

    2.481
    

    0.004
    

    表3  MS(2)-VAR(2)估计结果
    

    

    区制1
    

    区制2
    

    变量
    

    估计值
    

    标准差
    

    P值
    

    估计值
    

    标准差
    

    P值
    

    
    

    0.758
    

    0.063
    

    0
    

    0.924
    

    0.216
    

    0
    

    
    

    0.620
    

    0.085
    

    0
    

    0.376
    

    0.208
    

    0.072
    

    
    

    0.035
    

    0.203
    

    0.864*
    

    -0.309
    

    0.011
    

    0
    

    
    

    0.271
    

    0.11
    

    0.014
    

    -0.293
    

    0.105
    

    0.005
    

    
    

    -0.164
    

    0.094
    

    0.082
    

    0.179
    

    0.989
    

    0.856*
    

    
    

    0.301
    

    0.009
    

    0
    

    0.527
    

    0.311
    

    0.091
    

    
    

    0.209
    

    0.057
    

    0
    

    0.317
    

    0.096
    

    0
    

    
    

    -0.214
    

    0.017
    

    0
    

    0.162
    

    0.095
    

    0.088
    

    
    

    -0.812
    

    0. 97
    

    0.402*
    

    -0.339
    

    0.423
    

    0.424*
    

    
    

    0.961
    

    0.397
    

    0.017
    

    0.426
    

    0.01
    

    0
    

    
    

    0.401
    

    0.184
    

    0.031
    

    0.613
    

    0.302
    

    0.042
    

    *表示在10%的显著性水平上不显著,不加标志表示统计上显著。
    由检验结果看,RESET检验过程中所拟合的之间的相关系数显著不为0。所以,接受(6)式中存在非线性特征的事实。因此,本文选择非线性VAR模型对问题进行研究就具有明显的合理性。
    (三)MS(2)-VAR(2)模型估计
    利用所选择的样本数据,本文对建立的MS(2)-VAR(2)模型进行估计,估计结果见表3,区制转移概率矩阵由表4给出。
    表4 区制转移概率矩阵及持续期估计表 
    由表3可见,我国货币政策冲击对股票市场的影响明显可以划分为两个区制,同时,回归结果也反应出当期指数收益对前期货币政策冲击的反应具有明显的非对称特征。首先,在不同的区制下,第t-1期利率冲击,准备金率冲击与第t期指数收益之间的关系具有一定的区别。而这也是在股票市场中最容易直接观察到的现象。究其原因,本文认为不同的区制对应于不同的市场运行阶段,容易导致相关政策变动之后,政策在信号作用还是预期释放作用之间的实际效力发生偏转(Bjornland & Leitemo,2009)。当信号作用更加强烈时,利率冲击,准备金率冲击与指数收益之间存在负相关关系;而预期释放作用更加强烈时,利率冲击,准备金率冲击与指数收益之间存在正相关关系。从本文的实证结果看,这种效力的偏转仅仅依赖于市场自身的运行阶段,而与政策变动方向之间的相关性并不明显;其次,在两个区制下,汇率冲击与指数收益之间始终保持正相关关系,并且系数在统计上显著不为0。这也说明,自2005年7月人民币汇率改革以来,汇率冲击对于股票市场的影响非常稳定。随着人民币汇率的不断提高,人民币资产的吸引力逐渐变大,更多“热钱”流入我国的资本市场,从而对市场带来正向的影响,进而形成了两者之间稳定的正相关关系,而这种关系并不会因为市场区制的转换而发生变化。最后,在两个区制下,货币供给变动率与指数收益率之间始终具有正相关关系。货币供给量的增减直接影响市场流动性水平的高低,而判断流动性水平高低的标准是不以区制(市场态势)变化而转移的。因此,高货币供给增长率带来的富裕流动性有助于市场的上涨,并且两者之间的正相关关系较为稳定性。
    由表4可知,两个区制的转移概率非常接近,,由此说明样本期内市场的波动比较频繁。同时,由图1可以看出,区制平滑转移概率可以简要分为表5中的几个阶段。通过将这几个阶段与现实市场的情况进行对比,可以判断出本文所建立的模型中内生选择的区制一对应于现实的熊市区制,而区制二对应于牛市区制。由此,也更进一步验证了本文对MS(2)-VAR(2)划分及拟合结果的解释。从而可以得到在不同市场态势下,股票市场对货币政策冲击的反应具有非对称性特征的结论。
    
    图1 区制1、区制2平滑转移概率图
    表5 区制阶段总体划分表
    
    (四)EGARCH模型估计
    通过MS(2)-VAR(2)模型的建立与相关检验,本文发现,股票市场对前期货币政策冲击的反应存在非对称性特点,而对于当期货币政策冲击的效果还需要做进一步的研究。根据前文的理论分析及模型介绍,本文选择EGARCH(1,1)模型对由MS(2)-VAR(2)拟合得到的残差序列进行研究,并将描述当期货币政策冲击的变量引入均值方程。相关检验及回归结果见表6、表7。
    表6 自回归条件异方差检验结果
    

    市场
    

    滞后期
    

    LM值
    

    P值
    

    结论
    

    区制1
    

    2
    

    5.12
    

    0.077
    

    存在ARCH效应
    

    区制2
    

    2
    

    8.77
    

    0.012
    

    存在ARCH效应
    

    表7 EGARCH回归结果 
    

    区制一
    

    区制二
    

    系数
    

    估计值
    

    标准差
    

    P值
    

    估计值
    

    标准差
    

    P值
    

    C
    

    -0.781
    

    0.015
    

    0
    

    -1.064
    

    1.261
    

    0.398*
    

    
    

    -0.91
    

    0.551
    

    0.098
    

    0.354
    

    1.065
    

    0.739*
    

    
    

    1.718
    

    0.636
    

    0.007
    

    1.098
    

    0.212
    

    0
    

    
    

    0.202
    

    0.762
    

    0.789*
    

    -1.278
    

    0.651
    

    0.05
    

    
    

    1.72
    

    0.88
    

    0.051
    

    0.606
    

    0.216
    

    0.005
    

    
    

    -1.065
    

    1.261
    

    0.398
    

    0.925
    

    0.085
    

    0
    

    
    

    0.558
    

    0.263
    

    0.034
    

    0.597
    

    0.318
    

    0.06
    

    
    

    0.616
    

    0.326
    

    0.059
    

    -0.583
    

    0.058
    

    0
    

    
    

    -0.312
    

    0.193
    

    0.113*
    

    -0.086
    

    0.159
    

    0.588*
    

    *表示在10%的显著性水平上不显著,不加标志表示统计上显著。
    由回归结果可以看出,在区制一中当期货币供给冲击、汇率冲击对指数收益的影响特点与前期冲击的特征基本一致。而当期利率及准备金率的影响特点与前期相比却出现了明显的变化,一方面,当期利率的变化与指数收益之间存在负相关关系,这与传统的经济金融理论相吻合;另一方面,准备金率的变化与市场指数收益之间存在正相关关系,市场的反应有悖于传统的经济金融理论。本文认为其根源在于人们对宏观经济体系内一个需要调控的现象进行政策预期时(例如CPI过高或上涨过快等),首先考虑的是最直接有效的政策变动方式,即利率政策。因此,在这样的预期下市场容易出现过度波动,而一旦央行通过采取变动准备金率进行调控时,预期偏差带来的过度波动就会有所修复,从而造成准备金率政策与市场指数收益之间存在正相关关系(Kurov,2010)。同时,在区制二中,利率冲击在统计上不显著,由此可见,在牛市的市场区制里,利率政策的冲击对市场指数的影响并不明确,而准备金率、货币供给及汇率因素冲击就显得非常重要,一方面相关政策的变化直接带来市场流动性的变动,另一方面,也有助于提高QFII等海外资金对人民币资产的投资力度。因此,对于一个高涨的市场来说,流动性与相对资产价值的变化是影响市场的最重要因素。
    从EGARCH(1,1)方程的回归结果来看,区制一中,说明货币政策变动带来的负向冲击所能造成的影响小于同等程度的正向冲击。而在区制二中,,说明货币政策变动带来的负向冲击所能造成的影响大于同等程度的正向冲击。由此可见,市场反应对于货币政策变动本身具有“反向性”,高涨的市场对于连续性紧缩政策的反应更加明显,而低落的市场对于连续性积极政策的反应更加敏感。这也就在一定程度上证明了当针对其他宏观经济问题变动货币政策时,容易引起市场区制的转移,打破市场本身的运行规律。这样的结论也可以在图1中得到验证,自2008年至今,受国际金融危机及宏观经济实际运行特点的影响,我国的货币政策经历了一个明显的转换周期,在这期间货币政策变动较为频繁,所以在图1中,自2008年底开始,区制的转移过程变得较为复杂,各个区制持续的时间较短。政策驱使下的区制转移容易造成市场运行的波动,进而加大其长期运行风险。因此,不同市场态势下,股票市场对货币政策冲击的非对称反应能够带来宏观政策干扰下微观市场长期运行风险的积聚与扩散等问题(Pastor & Veronesi,2012)。
    

四、研究结论与政策建议


    (一)研究结论
    1.从模型的总体回归结果看,所有系数均不为零,除个别系数外,其余均通过了显著性检验。由此可见,我国股票市场对具有信息特征的货币政策冲击能够做出显著反应,有效市场的特征较为明显,EMH的相关结论得到验证。虽然MS(2)-VAR(2)模型将市场划分为两个区制,但是,结合回归系数的显著性检验结果可以发现,无论在何种市场态势下,股票的历史价格均会对未来价格产生显著影响,该实证结果进一步验证了我国股票市场处于弱势有效阶段的特征。同时,MS(2)-VAR(2)模型的建立过程也更加证明了非线性模型在该研究领域内具有良好的实际应用基础。
    2.从EGARCH方程的回归系数看,其更加细致地刻画了股票市场对货币政策冲击的非对称反应。对于高涨的市场,紧缩政策的抑制作用更加明显;而对于低落的市场,积极政策的推动作用更加明显。从整体上看,我国股票市场在不同的运行阶段里对宏观信息的反应存在一定偏差。特别是2008年后,当货币政策变化更加频繁时,股票市场对其冲击的“异常波动”有所增加,虽然这样的现象可以在一定程度上看作是市场弱势有效的证据(Fama,1998),但是,频繁的波动却会加大市场的运行风险,不利于微观市场的稳健运行。
    3.从各项政策的具体研究结果看,货币供给冲击、汇率冲击对股票市场的影响非常稳定。上述两种政策冲击与市场指数变动之间始终保持显著的正相关关系。由此可见,货币供给政策与汇率政策所包含的宏观信息是始终影响着我国股票市场波动的重要因素,并且股票市场对其冲击的反应较为稳定;对利率政策而言,在不同的区制下,股票市场对其冲击的反应存在较大差异,在不同时期表现出了非对称性特征;从准备金率变动的研究结果看,市场对其冲击的反应更加显示出非对称性特征。准备金率作为我国央行对宏观经济进行调控时较为频繁使用的一个政策,其对股票市场的冲击一方面受到市场所处区制的影响,另一方面也受到其本身所发挥作用的影响。在牛市区制里连续变动准备金率时,其具有更多的预期释放作用;而熊市区制里,同样的政策变动带来的更多是信号作用,从而导致了在不同市场区制里,股票市场对准备金率变动的反应存在一定的偏差。
    总体来看,本文的实证研究结果证明了我国股票市场弱势有效的特征,并且更进一步发现,在不同的市场区制里,其对货币政策冲击的反应具有明显的非对称性特征,虽然市场效率的改善与提高有助于其功能的发挥,但是,在货币政策使用频率逐渐提高,目标冲突更加复杂的背景下,股票市场对货币政策冲击的非对称性反应会加大其运行风险,不利于其长期的稳定健康发展。
    (二)政策建议
    1.我国的股票市场具有弱势有效特征,能够对宏观信息做出必要的反应,但是这样的反应在不同的市场运行阶段中,具有明显的偏差。因此,阶段性“政策市”的特征较为明显。 该现象的存在不仅加剧了参与主体的“投机”行为,而且增加了市场对于“正常范围”内的货币政策冲击的“过度”反应,甚至在某种程度上限制了货币政策的实施。在当前的经济环境下,以货币政策调控房地产泡沫、通货膨胀、人民币汇率等经济问题时,已经出现政策目标相互冲突的困境,所以,一旦股票市场对于货币政策的冲击存在更加明显的非对称反应就会进一步束缚货币政策的实施,影响货币政策调控宏观经济的效果。因此,相关部门应对股票市场建立一套完整的货币政策指导机制,提高货币政策在股票市场上的稳定性与持续性,逐渐改善阶段性“政策市”中的非对称反应。
    2.现实中,一项政策难以实现多重均衡,甚至为了最主要目标会损害部分均衡,已经成为现代经济发展过程中不可回避的话题。目前,我国货币政策调控的主要目标在于抑制通货膨胀、维护经济增长等宏观问题,而政策调整带来的各种冲击却具有加大股票市场波动,增加微观市场风险的作用。因此,当政府针对特定经济目标调整货币政策时,微观市场负责部门应该积极配合以针对股票市场的单一政策,从而达到减少市场异常波动的目的。
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    胡金焱,山东大学经济学院,邮政编码:250100,电子邮箱:hwx@sdu.edu.cn;郭峰,中国人民银行济南分行。
    全文请阅读 《经济学动态》2013年第12期
    

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