常熟理工学院毕业设计(论文)
1.引言
1.1 货币供应量
从我国最近几年经济状况可以看出，受2008年金融危机的影响，我国出现了一定通货膨胀，由于我国经济体制改革实质上是一场深刻的制度变革，因此我国通货膨胀在表现形式上错综复杂，但从直接原因上来说，通货膨胀是一种货币现象，总是表现为货币供应量过快增长。因为所谓通货膨胀是指流通中的实际货币量超过社会可供商品和劳务的货币总需求量导致货币贬值，引起物价水平普遍持续上涨的现象。此外，货币供应量的走势与资产价格变动的趋势有着非常明显的同步性，货币供应量的波动在一定程度上影响着资产价格水平。货币供应量对国民经济运行有着极其重要的参考价值，对居民生活有着不可忽视的作用，这是各国央行选择货币供应量为调控经济主要手段的重要原因。关注货币需求变化长期趋势，提高货币政策预见性是宏观调控的主要手段之一。为尽可能保持经济平稳发展，提高货币政策的预见性十分重要。对货币需求变化长期趋势的研究，有利于及早观察到货币数量的短期异动，判断异动可能对未来货币形势产生的影响，进而有预见性地采取相应的货币政策，在一定程度上降低短期冲击产生的不利影响。建立出一段时间的货币供应模型，有利于对一定时期的货币供应量进行估计和研究从而及时提出相应的货币政策，减少消极影响。
1.2 股票价格和货币供应量
股票价格和货币供应量的关系一直备受国内外学者的关注，货币政策与股票市场的互动关系显然已成为金融研究的前沿课题。理论上说货币供应量和股票市场具有一定的相关性，二者相互影响，具体表现如下：
货币供应量对股票价格的影响可以总结为三个方面：一方面货币供应量增加，可以促进生产，维持物价水平，阻止商品利润的下降，从而使得对股票的需求增加，促进股票市场的繁荣。另一方面货币供应量增加引起社会商品的价格上涨，股份公司的销售收入及利润相应增加，从而使得以货币形式表现的股利会有一定幅度的上升，使股票需求增加，从而股票价格也相应上涨。最后，如果货币供应量持续增加则会引起通货膨胀，通货膨胀带来的往往是虚假的市场繁荣，造成企业利润普遍上升的假象，保值意识使人们倾向于将货币投向贵重金属、不动产和短期债券上，股票需求量也会增加，从而使股票价格也相应增加[1]。由此可见，货币供应量的增减是影响股价升降的重要原因之一。
股票价格变动也会对货币需求产生影响。在假定短期实际经济不变即收入不变的条件
1
常熟理工学院毕业设计(论文)
下，股票价格变动对货币需求的影响体现在三个方面：一是财富效应。股票价格的上升意味着人们名义财富的增加，促使其增加投资和消费，从而货币需求相应地增加。二是交易效应。股价的上涨往往伴随着股市交易量的扩张。成交量越大，需要用来起到媒介作用的货币就越多，从而货币的需求也就相应地越大。三是替代效应。股票价格上涨会使得人们调整自己的资产结构，多持有股票，少持有货币，货币在人们资产组合中的比重下降，会降低货币需求。股价变动对货币需求的净影响由这三方面的效应共同决定，财富效应和交易效应增大了货币需求，替代效应则减少了货币需求。一般而言，财富效应大于替代效应。所以，股价上扬一般会增加对货币的需求[2]。在股票市场对货币需求产生的财富效应、资产组合效应、交易效应、替代效应等不同方向的作用力中，增加货币需求的力量（财富效应、交易效应等）超过降低货币需求的力量（替代效应），从逻辑上讲，这些新的需求是要有相配套的一定量货币供给予以满足的，即需要增加货币供应量。
除理论上的相关性之外，现实中随着股票市场对我国社会生活各个层面影响越来越大，股票市场发展对我国货币政策施行的影响也引起了学术界和政府部门的极大关注。股票市场是金融市场重要的组成部分，具有优化资本配置和提高资金融通效率等功能，被称为宏观经济的“晴雨表”。在许多股票市场发展已经相当成熟的国家，货币当局已经认识到了股票市场与货币政策施行之间的相互影响，在制定货币政策时把股票市场的一些因素考虑进去，以便更好的实施货币政策。因此，研究股票市场发展与货币政策之间的关系具有重要的理论与现实意义。
1.3 国内研究现状
对货币供应量与价格指数、资产价格关系问题很多学者进行了分析。随着经济虚拟化趋势的加强，出现了许多用传统理论难以解释的种种谜团，这些谜团背后的深层原因何在？王千（2007）从货币数量出发，对实体经济与虚拟经济之间关系进行研究，通过分析实体经济中价格指数不断下降出现总体上的通缩趋势，而虚拟资产价格不断膨胀的现象，揭示出在经济虚拟化条件下，货币政策必须考虑虚拟经济对货币的需求，以使货币供应满足整个经济发展的需要，而非仅仅考虑实体经济。对于货币供应量、财政政策和通货膨胀，高茵（2009）通过实证试图分析政府财政刺激计划、货币供应量和公众预期这三大因素，对通货膨胀的实际发生所分别产生的冲击。采用中国1996年1月—2008年12月的财政支出、货币供应量及居民消费物价指数月度数据，运用VEC模型进行分析的结果表明，财政支出对通货膨胀的解释力很低，货币供应量和物价自身对通货膨胀的解释力最强。而从时间效应来看，物价自身在短期内对通货膨胀起决定作用，而长期看货币供应量是影响通货膨胀
2
常熟理工学院毕业设计(论文)
的最主要因素。
货币供应量作为中介目标的适用性方面，李建浔（2004）采集了我国近十多年的相关经济指标数据，运用时间序列技术对其进行实证分析，得出的结论是: 货币供应量与经济增长这一货币政策最终目标具有较强的相关性，但作为中介目标的长远效应却相对弱化。熊鹭，郝联峰（2003）从实际货币供应量与中性货币供应量差异的角度来进行分析。中性货币供应量是指与一国经济自然增长率和正常货币深化系数相适应的货币供应量。文章通过中国改革开放以来的经验数据计算出中国经济的自然增长率和货币深化系数，从而得出相应的中性货币供应量。在此基础上，给出了一个评价中国货币政策的分析框架，并据此对中国改革开放以来的货币政策进行评价和提出相应的政策建议。刘明志（2005）分析研究得出在货币流通速度不稳定的情况下，继续使用货币供应量作为货币政策中介目标，可将中介目标动态化。在利率形成机制尚不完善、银行间利率变动与经济景气变化之间的互动关系非足够强的情况下，银行间利率作为货币政策中介目标是否可行，尚须进一步观察。应加快利率市场化进程，为银行间利率作为货币政策中介目标创造条件。当前可继续使用货币供应量作为中介目标，同时对银行间市场利率进行监测,条件成熟时发布货币市场利率预测值，作为中介目标转向货币市场利率的过渡。曾令华、李红光（2006）把理论分析与实证分析相结合，运用协整检验、VEC 模型和方差分解方法分析了1996 年以来我国货币供应量、物价和产出的季度时间序列，论证了货币供应量与物价、产出间具有较强的相关性。得出的结论是货币供应量具有较强的可控性，从而有理由认为，货币供应量作为我国货币政策的中介目标在现阶段仍然是有效的。在我国各层次货币供应量变化的趋势及结构分析中，陈绍刚、鲁合营、李坤龙（2010）基于曲线拟合、回归分析的方法对我国2004年1月- 2009年6月的M0、M1、M2月数型增长。同时得出我国近期的活期存款、定期存款的发展趋势也具有类似的发展趋势。M0、M1、M2两两之间仍然存在高度相关关系，并通过回归分析法对M0、M1、M2之间的关系作出了描述。
目前，货币供应与股票关系的分析已经成为金融研究的前沿课题。国内学者对我国股票价格和货币供应量之间关系也做出了大量的研究。刘熀松（2004）得出货币供应量对股市运行有很大影响，每年新增的M0(M1)增减方向与股票涨跌方向基本同步。但M1与股票价格之间不存在长期协整关系。暨南大学陈姝（2010）也得出类似结论。同时陈姝还得出货币流动性与股票价格存在正相关关系，股票价格对货币供应量及流动性的变化存在影响。于长秋（2004）得出股票价格波动与货币供应量变化存在因果关系，因此货币政策应
3
常熟理工学院毕业设计(论文)
该关注股票价格波动，但不能将股票价格作为货币政策的一个中介目标。肖才林（2005）通过实证研究得到股票价格与不同口径货币供应量之间存在一定的均衡关系，股票市场价格对货币供应量的变动有影响，但对不同口径的货币供应量的影响效果是不同的。浙江财经学院陈门吹雪（2010）的实证研究结果发现当中央银行意图影响股票市场时，只能选择其他货币政策工具，而不能是货币数量，因为我国M0、M1和M2并不能引起股票价格的变化。同时认为投资者在预测股市走向时要尽可能关注新增货币数量M1变化，它们与股票走向很一致。除此之外，在乔桂明、刘钟鸣、郑晓玲（2007）的分析结果显示，2004年到2007年我国股市上涨与货币供应过多之间关系不大，股市上涨主要取决于人们对未来股市的预期。
总的来说，在实证研究方面，不同的学者采取的指标体系和模型各不相同，数据的处理方式也不同，再加上数据的缺乏使得国内学者对于同一问题即使使用同一方法也会得出截然不同的结论。
1.4 本文研究思路和方法
本文在总结学者们对货币供应量和股票价格关系研究经验的基础上，运用计量经济的基本方法，对货币供应量对股票指数的影响这一问题进行了进一步的研究。具体思路和方法如下：
(1)首先研究分析不同口径货币供应量M0、M1、M2最近几年的变化情况，并分别对他们建立模型，对未来情况进行预测，目的是为中央银行的货币政策制订及实施提供一个参考性的预测分析框架。
(2)其次在上述分析的基础上，研究分析M0、M1、M2涨幅与股票价格涨幅之间相关关系，并计算出相关系数，进行相关分析，并为下文的研究提供依据。
(3)最后进行回归分析并建立回归模型，研究分析M0、M1、M2涨幅与各股票指数涨幅的关系。
本文将采取理论分析与数学模型分析相结合的方法，分析我国货币供应量与各股票指数之间的关系。
4
常熟理工学院毕业设计(论文)
2.ARMA时间序列模型简介
2.1 建模思想
某些时间序列是依赖于时间t 的一族随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却有一定的规律，可以用相应的数学模型近似描述。
ARMA 模型有三种基本类型: 自回归模型、移动平均模型以及自回归移动平均模型。如果时间序列是它前期值和随机项的线性函数, 即可表示为:
?t??1?t?1??2?t?2??????p?t?p??t （1）
则称该时间序列Xt 是自回归序列, （1）式为p 阶自回归模型, 记为AR(P)。实参数
?1，?2，???，?p 称为自回归系数, 是模型的待估参数。随机项?t 是相互独立的白噪声序
2列, 且服从均值为0, 方差为?? 的正态分布。如果时间序列?t 是它当期和前期的随机误
差项的线性函数, 即可表示为
?t??t??1?t?1??2?t?2??????q?t?q （2）则称该时间序列?t 是移动平均序列, （2）式为q 阶移动平均模型, 记为MA(q)。实参数如果时间序列?t是它当期和前期的?1，?2，???，?q称为移动平均系数, 是模型的待估参数。随机误差项以及前期值的线性函数, 即可表示为
（3） ?t??1?t?1??2?t?2??????p?t?p??t??1?t?1??2?t?2??????q?t?q 则称该时间序列?t 是自回归移动平均序列, （3）式为(p,q)阶自回归移动平均模型, 记为ARMA(p,q)。实参数?1，?2，???，?p 称为自回归系数, ?1，?2，???，?q 为移动平均系数, 都是模型的待估参数。
2.2 Box-Jenkins建模方法
建模思想：观察自相关和偏自相关图，观察它们的拖尾截尾情况依照下列准则定阶。 模 型 AR(n) MA(m) ARMA(n,m) 自相关函数 拖尾 截尾 拖尾 偏自相关函数 截尾 拖尾 拖尾
5