股票市场论文

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股票市场论文范文第1篇

一、引言

货币因素对股票市场有较大的影响得到普遍的认同,但货币政策如何影响股票市场没有定论。大部分研究都侧重于分析资本市场怎样将货币政策的信息传导到实物经济,忽略货币政策如何传导到资本市场。如一些学者分析货币资本市场传导效应对托宾q效应、企业的资产负债表效应、家庭的财富效应、家庭的流动性效应的分析,都有M增加而P增加的机制,都将此过程视为理所当然,没有作具体分析。

本文在前人研究的基础上,对货币供应量对股票市场影响的具体途径进行分析,主要分为直接效应和间接效应。

二、直接传导效应

货币供应变化直接导致股票价格变化,早有研究。实证方面,Sprinkel通过比较股票价格和货币供应增长率的图形,提出股票价格是过去货币供应变化量的直接函数。Homa和Jaffee则通过建立货币供应量与股票价格的回归方程,来说明货币供给对股票价格具有直接影响。

货币供应对股票价格的直接影响主要反映在对股票的需求上:第一条途径,货币供应增加,居民手中的现金增加,流动性过剩,资本市场成为现金流向地,股票需求增加。股股热钱流入,一步步推高股价。特别是股票等有价证券日益成为财富贮藏的重要手段时,效果更为明显。具体的传导机制为M居民手中现金超过意愿持有金额股票等有价证券需求增加p。第二条途径考虑到人们预期的作用。经济理论的普及,人们对于货币供应量变化与未来通货膨胀的关系有一定了解,货币供应增加,人们预期通货膨胀将起,为财富保值增值,股市最少可以抵御通胀[1],股票需求增加。M预期通货膨胀为财富保值增值股票需求增加p。

三、间接效应

(一)利率机制

利率机制下,货币供应通过影响利率水平,进而影响股票价格,整体分为两个阶段。首先是货币供应对利率的影响。利率决定理论包括古典供求关系决定理论、可贷资金理论与流动性偏好理论。古典理论将利率变化取决于投资流量和储蓄流量的均衡。可贷资金理论从流量角度融合货币因素和实际因素。可贷资金需求分为购买实物资产的投资者的实际资金需求,它随着利率的上升而下降以及家庭和企业对货币需求量的增加,即为了增加其实际货币持有量而借款或少存款。供给也来自于两方面:家庭、企业当期愿意储蓄的部分(实质部分)和政府、银行体系决定的当期实际货币供给量的增加部分(货币因素)。这两方面因素变化,都将导致利率变化。凯恩斯流动性偏好理论将需求交易、谨慎性、投机性需求且为内生变量,货币供给为外生变量,货币供求因素共同影响利率。货币供给增加对利率产生的效应有四种:流动性效应、收入效应、价格水平效应和通货膨胀预期效应。流动性效应指出货币供给增加将使利率下降,而其他三种效应都使利率上升。流动性效作用比较直接,短期表现明显,后三者在更长的期限内慢慢显现。利率变动对股票价格的影响表现之一为财富积累效应。利率下降,储蓄生息较少,且未必能抵御通货膨胀的侵蚀,机会成本较大。出于资产保值增值需要,人们更乐于将资金投入相对收益较高的股市,股票需求增加,股价上升。其二是利率变化的政策信号效应。根据有效市场理论,市场反应各种信息。利率作为影响宏观经济的重要变量,市场会消化这一信息做出调整。同时,投资者会调整对经济的未来预期,从而调整自己的资产组合,引起股价波动。综上所述,利率机制对股票价格的影响受很多因素的影响,最终效果难以定量。当货币需求相对稳定时,Mr(短期)安全资产收益率资金流入股市P。第一个环节,利率长期趋于上升,且货币需求不断变化,利率传导机制最终结果难以定论,甚至可能得出相反结论。以上流程图建立在比较理想的前提假设下的传导机制。

(二)通货膨胀机制

通货膨胀理论有很多,对于引起推动通货膨胀的因素看法不一,但货币供应是通货膨胀的重要影响因素之一没有争议。通货膨胀是纸币时代的产物,特别是信用货币创造体制下,表现更为明显。

通货膨胀从几个方面对股票价格产生影响。首先,货币大量发行,多于经济生产需要,会导致货币贬值,物价上涨,股票作为金融资产的一种,其名义价格会趋升。MпP。

其次,通货膨胀会影响企业的成本和收益,影响企业的基本面状况。基本面是影响股价的重要因素,因而导致股票价格变动。Mп企业收入、企业成本企业利润?P?.具体企业利润变化考察因各企业情况不同而不同。从整体上说,Mп企业利润名义量P。

再次,通货膨胀下,现金持有成本高,存款利息不一定能覆盖通货膨胀影响,如彼得林奇等所说,股票投资才是最佳的选择。替代效用:Mп实际利率(甚至<0)股票替代存款股票需求P。

第四,预期作用。当货币供应量增加导致通货膨胀,人们预期通货膨胀水平会继续升高,投资者持有股份可得的未来股利的购买力下降,股票实际价值降低,相当于被征“通货膨胀税”。要求更高的收益。根据股利折现模型模型,在股利不变的情况下,期望收益提高,会导致股价下降。发放股利的能力取决于公司的盈利水平,通货膨胀又会对公司的盈利水平产生影响,也会对股价产生冲击。

(三)价值传导机制

根据货币银行学理论,增加货币供应量其中一个非常重要的原因是满足生产力发展的需要。货币真正所代表的是对实体财富的支配权,生产力水平不断提高,生产技术不断创新,新产品新工艺的层出不穷。这些新创造的物品都需要额外增加的货币维持其交易流通,从而促进经济的进一步发展,否则会导致越来越严重的通货紧缩。金本位时代,制约经济发展的最关键的原因,货币供应不足。从这一层面上说,货币供应量增加,促进国民经济的发展,从筹资者的角度,有利于企业发展,增加利润,提高企业的投资价值,推动股价上涨;从投资者一方,经济发展水平提高,人民拥有的财富增加,投资组合中的股票需求量增加,也会使股价发生波动。另外,从股票估值模型中,几个决定性因素如股利水平、股利增长率、无风险利率、风险溢价都与货币供应量相关。货币供应的变化会导致股价变动。以GDP反映国民经济发展状况,代表整个企业主体的价值增值,从这个社会来看,MGDPP。这两个环节由多个主体的共同作用,省略中间环节。

四、总结

货币供应量从四个途径影响股票价格,直接效应比较直观易懂,由于中国仍将货币供应量最为货币政策调控工具,其影响力仍然较大。其他效应牵涉主体较多,互相作用,可能会抵消部分货币的传导效应。无法度量各自的变化程度,因此只能简化一些条件,找出一般的规律。

货币供应会影响股票价格,但对股票价格的影响程度除前文分析因素外,还受到客观环境等方面的限制。如资本市场发展程度。只有当资本市场发展较成熟,股权在资产组合中占有较大的比重,因而投资者对货币因素敏感性增加,对股价影响更大。金融市场的一体化程度,当债务市场与股票市场、货币市场与资本市场在某种程度上一体化时,资金能在不同的市场间迅速流动,货币的传导就更为迅速。

股票市场论文范文第2篇

关键词：收益率风险多重分形

资本市场理论认为收益率遵循随机游动，其分布近似于正态或对数正态。实证研究发现证券收益率不服从正态分布，标准差作为风险的度量不再合适。随着对资本市场混沌特性的研究，人们开始用分形来研究风险问题。现阶段随着对金融市场分形性质研究的进一步加深，又产生多重分形问题，多重分形分析向人们展现了各个股市的混沌现象，使人们感觉到风险的存在。

本文研究的问题是：不同股票市场的风险不一样，它们的多重分形特征也不同，那么风险与多重分形间有什么关系呢？利用MF-DFA方法对中、美两国股票市场的多重分形特性进行研究与比较，结合二者的实际风险情况，得到多重分形与风险的关系。

证券市场风险的分形分析

当今资本市场理论是以理性投资者、有效市场和随机游动三个关键概念为基础，由于投资者的理性和市场的有效，收益率遵循随机游动。因此，收益率的概率分布近似于正态或对数正态，风险用收益率的标准差度量。但是，在对股票市场收益率分布进行正态性检验时，发现其明显地不拟合于正态分布的。只有在其背后的系统是随机的时候，标准差作为风险的度量才有意义。股票市场收益率的分布不呈现正态，所以我们关于风险的统计测度——标准差——亟需修正。

英国水文学家赫斯特在20世纪40年代研究了有偏随机游走，提出一种新的统计量即Hurst指数(H)。赫斯特指数有三个不同的类型：(1)H=0.5；(2)0≤H<0.5；(3)0.5Mandelbrot在20世纪60年代再次对非随机时间序列作了全面研究，指出证券市场收益率服从一族分形分布。分形维(D)描述一个时间序列如何填充其空间的，是所有对于生成这一时间序列的系统发生影响的因素的产物。分形维是由时间序列如何填充其空间决定的。Hurst指数与时间序列分形维的关系：D=2-H。一条线分形维为1，随机时间序列的分形维为1.5。宋学锋提出用“混沌度”度量系统的复杂性，其中分形维就是“混沌度”的组成部分。刘卫东等人也提出用分形维度量证券投资风险。

证券市场的多重分形分析

随着对金融市场分形性质研究的进一步加深，又产生了下述问题：一个分形维数能否很好地描述市场的分形结构，价格增量的不同部分的相关性及其在时间轴上的分布是否一致。要回答这些问题必须对分形局部结构进行更细致的研究。如果分形的局部结构是均匀一致的，那么一个整体分形维数就能很好地描述它；如果分形结构是非均匀的，仅用一个分形维数只能描述收益率波动的宏观面貌，无法对其局部进行细致的刻画，必须用多重分形来对局部结构进行更细致的分析。K.MATIA,Y.ASHKENAZY等人对股票和商品的价格波动的多重分形特性进行了研究。胡雪明、宋学锋等曾对我国股票市场进行了多重分形分析。

所谓多重分形，是定义在分形结构上的由多个标度指数的分形测度组成的无限集合。它刻画了分布在子集上的具有不同标度和标度指数的分形子集的局部标度性。从几何的观点看，组成分形集的若干个子集的标度、分形维数都不同。多重分形理论间接刻画价格波动。

下面，我们利用多重分形理论对股票市场价格波动进行分析。

多重分形消除趋势波动分析（MultifractalDetrendedFluctuationAnalysis，记MF-DFA）方法是验证一个非平稳时间序列是否具有多重分形性的有效方法。对于给定长度为N的序列{xi}，i=1，2，……，N，MF-DFA方法一般可分为如下五个步聚：

1.计算序列对于均值的累积离差{Yi}：

其中为均值。

2.分割序列{Yi}成等长小段。把序列{Yi}分成长为s的NSint(N/s)个互不重叠小段。

3.通过最小二乘法拟合每一小段上的局部趋势函数Pv(i)，这里Pv(i)是第v小段上的拟合多项式函数，可以是线性的、二次或更高阶多项式（分别记为MF-DFA1，MF-DFA2,……）。消除每一小段的趋势，得残差平方和：

4.计算序列的q阶波动函数Fq(s)=

其中，q为不等于0的实数。很显然，Fq(s)与s、q有关。对于给定的q，Fq(s)随s增加而增加。因此，对不同的s，重复步聚2、3、4，就可得到对应Fq(s)。一个分形时间序列，对于大量的s，有如下关系：Fq(s)~sh(q)。

5．给定阶数q，通过双对数图，分析波动函数Fq(s)与时间标度s的关系。

一般地，标度指数h(q)与q有关。当h(q)与q无关时，称时间序列是单分形的。当h(q)与q有关时，称时间序列是多重分形的。对于平稳时间序列，h(2)就是Hurst指数H，因此，我们称h(q)为广义Hurst指数。

考虑到数据的代表性和可比性，本文选取1990年12月19日至2004年6月30日相同时间跨度的上证综合指数和道琼斯工业指数的日收盘指数为研究对象。这里上证综指和道琼斯指数的数据长度N分别为3132和3413。

首先把指数序列转化为收益率序列{rt}：

rt=lnPt+1-lnPt，t=1，2，……，N-1

其中，Pt是股票市场在第t个交易日的收盘指数，rt为股票市场的日收益率。

考虑到要将股票市场收益率序列与高斯随机序列作比较，我们用Matlab软件的randn函数产生两个高斯随机序列，长度分别为3132和3413，依据MF-DFA方法分别计算其广义Hurst指数，将其平均值作为随机序列的广义Hurst指数。

当拟合区间s取10~500天时，下面给出MF-DFA1的结果。

从表1可以看出，当q从负10变到正10，上证的h(q)从0.7946递减为0.2633，而道琼斯的h(q)从0.6248递减为0.3015,随机序列的h(q)则在0.4791~0.5067之间变动。

对上证、道琼斯及随机序列的h(q)与q的关系分别作线性回归分析，结果如表2。

根据表2的P-value值，不难得出结论：随机序列的h(q)与q无显著关系,而上证和道琼斯的h(q)与q有显著关系。

h(q)和q无关等价于Fq(S)和q无关，即一个时间序列的每一小段消除趋势后的q阶波动相同，说明时间序列的局部结构是均匀一致的，这样的分形时间序列当然是单分形的。h(q)仅给出这一相同的标度行为。理论上，随机序列的h(q)应为0.5，由于Matlab产生的随机数本身就是伪随机数，所以，q从负10变到正10，随机序列的h(q)在0.4791~0.5067之间变动是合理的。h(q)与q有关和Fq(S)与q有关是等价的，即消除趋势后Ns小段的q阶波动大小不同，说明时间序列的局部结构是非均匀一致的，这样的分形时间序列是多重分形的。所以，得出结论：上证综指和道琼斯工业指数收益率均存在较明显的多重分形特性。但是，从表2的Coefficients值看，上证的h(q)随q变化趋势更明显，所以，我们说上证的多重分形特征比道琼斯明显。

对深圳成指与纳斯达克综指进行相同分析，可得出类似的结论，在此不列出详细结果。

多重分形与风险关系

线性范式基本上是说，投资者以线性方式对信息做出反应。也就是说，他们在接到信息时做出反应；他们不以累计的方式对一个事件列做出反应。线性观点是内在于理性投资者的概念的，因为过去的信息已经被计算进证券的价格了。因此，线性范式暗示收益率应该有近似正态的分布，应该是独立的。但对收益率分布的正态性进行检验时得出结论：股票市场收益率不是正态分布的。因此，描述收益率的概率的线性范式失灵了。标准差作为风险的度量不再合适。

股票市场论文范文第3篇

【个股增持减持—职称】

鲍斯股份：董监高拟减持不超310万股减持价不低于28元

长江电力：三峡资产累计增持1328万股

德力股份：倡议增持期间共7人增持合计193万元

广田集团：控股股东近半年斥资1.41亿增持1579万股

恒力股份：控股股东联合员工拟设立2.5亿元信托计划增持

冀东水泥：公司股东拟减持696万股

凯瑞德：获董事长举牌持股达5%

口子窖：股东拟清仓减持4093.74万股

理工环科：董事朱林生拟减持不超350万股

清水源：董事违规减持5万股公司股份

顺网科技：股东拟减持9.5万股公司股份

通光线缆：董事增持公司股份40.5万股

通裕重工：股东减持940.78万股公司股份

阳谷华泰：部分董事、高管计划减持39万股

张家界：控股股东增持股份达到1%

个股利空：

百川能源：交易标的已不涉及纠纷及诉讼；

硅宝科技：雄安新区后期项目用胶情况尚存不确定性；

多喜爱：控股股东补充质押； 京投发展终止筹划重大事项；

股票市场论文范文第4篇

关键词：股票收益率；GARCH模型；统计检验

在风险管理中，我们往往关注的就是资产收益率的分布。许多实证研究表明，金融资产收益率分布表现出尖峰、厚尾的特征。另外,收益率序列还具有条件异方差性、波动聚集性等特点。选择合适的统计模型对金融资产收益率分布进行描述显得尤为重要。

1数据选取

本文实证分析的数据选取上海股市综合指数(简称上证综指)每日收盘指数。考虑到我国于1996年12月16日开始实行涨跌停板限价交易，即除上市首日以外，股票、基金类证券在一个交易日的交易价格相对上一个交易日收市价格的涨跌幅不得超过10%，本文把数据分析时段选择为：1996.12.16-2007.05.18，共2510组有效数据。数据来源为CCER中国经济金融数据库。数据分析采用软件为Eviews5.1。通过对原始序列的自然对数变换，得到上证综指收益率序列，有2509个数据，记为RSH。

2基本统计分析

2.1序列的基本统计量

对称分布的偏度应为等于0，而上证综指收益率的偏度为负值，说明该序列的分布是有偏的且向左偏斜，即收益率出现正值的概率小于收益率出现负值的概率。另外，已知正态分布的峰度等于3，而上证综指收益率的峰度是8.919924，远大于3，这表明RSH序列不服从正态分布，而是具有尖峰厚尾特性。

2.2序列的自相关性

采用Ljung-BoxQ统计量检验上证综指收益率序列的自相关性。原假设为序列不存在阶自相关。根据上证综指收益率的10阶滞后期的Q统计值及其相应概率值可知，上证综指收益率的相关性并不显著。

2.3序列的平稳性和正态性

为了避免伪回归现象的发生，在建立回归模型之前须对收益率序列进行平稳性检验。采用ADF方法检验RSH序列的平稳性，其检验统计值为-51.7733，远小于MacKinnon的1％临界值，认为上证综指收益率序列不存在单位根，是显著平稳的。这就避免了非平稳性带来的许多缺陷。上证综指收益率序列的D.W.值为1.9705，非常接近于2，表明其残差序列不存在序列相关。

本文使用Jarque-Bera方法对RSH序列其进行正态性检验，检验统计值为3682.735(p=0.000)，概率值足够小以至于必须怀疑原假设的正确性。这也就说明，用正态分布对中国股市收益率的波动性进行描述是不正确的。

2.4ARCH效应检验

大量的实证分析表明，大多数金融资产收益率序列的条件方差具有时变性，即ARCH效应。利用ARCH-LM方法检验残差序列中是否存在ARCH效应。选择滞后阶数为5阶，检验统计值为28.92598(p=0.000)，表明残差存在显著的ARCH效应，至少存在5阶的ARCH效应。这就意味着必须估计很多个参数，而这却是很难精确的做到。在这种情况下，可以用一个低阶的GARCH模型代替，以减少待估参数的个数。

3分布模型的确定

金融时间序列的分布往往具有比正态分布更宽的尾部。为了更精确地描述这些时间序列分布的尾部特征，本文分别运用GARCH-Normal、GARCH-t和GARCH-GED模型拟合样本数据。

较之其它模型，GARCH-t(1,1)模型的对数似然值有所增加，同时AIC和SC值都变小，这说明GARCH-t(1,1)模型对上证综指收益率序列波动的刻画能力要强于其它模型。对模型中的未知参数进行极大似然估计，得出GARCH-t(1,1)模型为：

均值方程为：RSH=0.0399(1.7435)

方差方程为：2t=0.1137+0.1331×2t-1+0.8261×2t-1

(4.5005*)(6.6345*)(10.3761*)

在方差方程中，ARCH项和GARCH项的系数都是显著的，且两项系数之和为0.9592，小于1，满足参数约束条件。另外，系数之和非常接近于1，表明收益率序列的条件方差所受的冲击是持久的，这对所有的未来预测都有重要作用。

4分布模型的检验

模型建立的好坏首先要检验其是否有效的消除原序列的异方差性。另外，基于收益率序列概率积分变换的检验方法，可以检验序列分布与理论分布的拟合情况。对原序列做概率积分变换，然后检验变换后的序列是否服从i.i.d.（ol）均匀分布。一般地对变换后的序列进行BDS检验，以判断其是否是独立同分布。而运用Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验则可以检验变换后的序列是否服从均匀分布。

4.1残差序列的ARCH-LM检验

对新方程产生的残差序列{εx}进行ARCH-LM检验，以观察是否还存在ARCH效应。选择滞后阶数为1阶，ARCH-LM检验统计值为0.629764(p=0.426)。伴随概率显著不为0，即接受原假设，认为残差序列{εx}不存在ARCH效应。这说明，用GARCH-t(1,1)模型拟合样本数据可以消除序列的异方差效应。

残差εxt的分布为vxσ2xt(vx-2)εxt|It-1~t(vx)，根据残差序列的数值，变换为vxσ2xt(vx-2)εxt序列，并按照自由度为vx=4.6528的t分布函数，对其进行概率积分变换，得到新序列记为{ut}。新序列{ut}在理论上应是独立同分布序列，且服从(0,1)的均匀分布。因此，本文通过BDS检验、K-S检验对新序列{ut}的分布进行检验。

4.2BDS检验

BDS检验的原假设是序列为独立同分布的随机变量。根据表中的概率值可知，在显著性水平α=0.05下，认为新序列{ut}为独立同分布的变量。

4.3K-S检验

对新序列{ut}进行K-S检验，其检验统计值为0.0175(p=0.4245)，这表明，用新序列{ut}服从独立同分布的(0,1)均匀分布。这也说明了GARCH-t(1,1)模型可以较好的拟合上证综指收益率序列的分布。

5结论

本文对上证综指对对数收益率序列的分布模型进行了实证研究。在现实生活中，金融收益序列分布不仅呈现出偏斜、尖峰、厚尾等特征，还具有异方差的特性，本文首先通过大量的统计检验方法验证了金融时间序列的各项特性。GARCH模型比ARCH模型有更快的滞后收敛性，从而大大减少了参数的个数，提高了参数估计的准确性。在运用正态分布假设的GARCH模型来描述金融收益序列的条件分布时，正态分布假设常常被拒绝，人们用一些具有尖峰、厚尾特性的分布，如t分布、GED分布来替代正态分布假设，从而得到一系列GARCH模型的扩展形式，如GARCH-t模型、GARCH-GED模型等。本文依据严密的统计分析方法选择了GARCH-t(1,1)模型描述上证综指对数收益率序列的分布。最后，根据各项模型检验结果说明，用GARCH-t(1,1)模型描述上证综指收益率序列是有充分理由的。

参考文献

［1］高铁梅.计量经济分析方法与建模:Eviews应用及实例［M］.北京:清华大学出版社,2006.

［3］易丹辉.数据分析与Eviews应用［M］.北京:中国统计出版社,2002.

［4］刘仁和，陈柳钦.中国股票市场波动的统计特征分析［J］.现代管理科学，2005,（1）:108~109.

股票市场论文范文第5篇

[关键词]股票市场；货币政策调控；互动；政策建议

股票市场与货币政策调控之间存在互动关系，而且越来越密切。股票市场的发展深刻影响着货币的供给需求、货币政策传导机制和货币政策调控目标，而货币政策通过货币供应变化、利率变化等调控手段也在影响着股票市场。在我国股市深刻变化的今天，对股票市场与货币政策调控的关系进行研究具有重要意义。

一、文献回顾

关于股票市场与货币政策调控的研究，近年来越来越受到各国政府和学者的关注。

(一)在关于股票市场与货币政策传导效应的关系方面

陆蓉(2003)通过构建向量误差修正模型进行脉冲反应分析和方差分解，度量了股票市场的货币政策效应，她认为货币政策目标能否实现，很大程度上取决于货币市场与资本市场的一体化程度。楚尔鸣(2005)进一步的实证分析表明，中国货币政策通过货币供应量作用于股票市场的效应明显，但传导过程中的“q”渠道和“财富效应”渠道等并没有充分发挥作用。宋宸刚、谭晓蓉(2001)还对股市泡沫的产生及其对货币政策传导效应的影响作了分析，这个研究对当前股市或许具有现实意义。

具体深入到货币政策传导有效性方面，苟文均(2000)分析了资本市场有效传导货币政策的条件，探讨了货币政策变革的基本方向。栾怡(2001)开始注重资本市场的发展对货币政策有效性的影响。江其务(2001)、许祥秦(2001)在研究中国货币政策失效问题时提到股票市场的因素，进而陈柳钦(2002)系统分析了资本市场发展对货币政策的影响，并重点阐明了我国资本市场有效传导货币政策的阻碍因素。刘志阳(2002)则从实证分析的角度提出货币政策的股市传导机制模型并进行检验，得出结论：货币政策与资本市场的相关度在逐步增强，这使得资本市场对货币政策的有效性产生了较大冲击；当局应对现有货币政策框架进行调整，重点是货币政策中介目标的利率取向和最终目标的股价参考。刘岭(2003)进一步通过分析不同货币政策传导机制，讨论了QFII对中国货币政策有效性的影响。许崇正(2003)则详细分析了中国股票市场传导货币政策低效的原因，并且与陈建新(2003)提出了扭转中国股市传导货币政策低效的对策。

(二)在股票市场与货币政策调控目标的关系方面

1．与最终目标的关系研究。Borio.C(1994)认为在一个有效的资本市场中，央行没有理由去关注资产价格的波动。只有当资产价格波动影响到货币政策最终目标时，货币政策才应干预资本市场。而国内学者钱小安(1998)在研究了资产价格变动对货币政策的影响后指出，资产价格变化对货币需求的稳定性、货币政策的执行会产生较大的冲击，应在确定货币政策目标、运用货币政策等方面作出相应的调整。Friedman(2000)通过对美国股票价格在一个较长时期中对通货膨胀和产出的影响进行实证分析，认为股票价格对产出和通货膨胀的影响并不显著。但就我国情况，谢平、焦瑾璞(2002)认为1999年下半年开始的货币政策机制紧缩效应与股票市场的关联在增强。央行为提高稳健货币政策的有效性应当关注股票市场的发展。同期，易纲等人(2002)借助模型分析发现，货币数量与通货膨胀的关系不仅取决于商品和服务的价格，而且在一定意义上取决于股市。当股市价格偏离稳态越来越远时，经济运行将是不安全的。因此，央行制定货币政策应同时考虑股市价格和商品与服务的价格，但是央行的根本目标仍是维护币值的稳定。较权威的中国人民银行研究局课题组(2002)的研究报告也认为对股市波动央行应关注但没必要盯住。

2．与中介目标的关系研究。货币需求方面：Friedman(1988)认为股票市场通过财富效应、资产组合效应、交易效应和替代效应对货币需求产生影响。Friedman&McComac(1991)分析了美国和日本的股票价格与货币需求的关系，结果显示股票价格对货币需求具有负向影响。国内学者易行健等人(2004)实证检验了我国股票市场发展对货币需求的影响，估计了包含股票市场成交额的季度货币需求函数，得出我国股票市场成交额减少了各个层次货币需求的结论。进而赵明勋(2005)实证检验了我国股票市场对货币需求的综合效应，结果表明股票市场的发展倾向于减少狭义和广义的货币需求，且对广义货币需求的影响小于对狭义货币需求的影响。

具体到股票二级市场，据石建民(2001)、高莉、樊卫东(2001)的实证研究表明，股票二级市场对货币需求具有统计显著性，为正相关关系。股票二级市场对M1需求的影响要大于对M2的影响。

货币供给方面：周英章、孙崎岖(2002)对中国1993—2001年股市价格波动与货币供应量之间的关系进行实证研究，发现二者之间存在着长期稳定的均衡关系，但股市价格波动明显领先于货币供应量且对货币供应结构的稳定性构成较强的正向冲击，从而加大了央行货币调控的难度，削弱了宏观需求管理的有效性，故建议货币政策应密切关注股价波动。在股票价格对各层次的货币供应量影响方面，王维安、杨靖(2003)通过对中国1999～2002年的实证分析认为，股价变化引起的替代效应和转换效应是存在的，替代效应作用于短期，而转换效应会在一段时滞后显现。金德环、李胜利(2004)则进一步研究了中国股市价格和货币供应量的关系，实证结果显示股市价格和M0、M2之间存在着长期稳定的协整关系，它可以用货币供应量M0和M2来解释，但股价变化不是引起货币供应量变化的原因。

(三)在股票市场与利率手段的关系方面

Rigobon＆Sack(2001)实证检验的结果表明，标准普尔500指数每升降5％就可能导致利率升降25个基本点，利率对股市波动的反应强烈。国内学者王军波、邓述慧(1999)通过分析央行利率政策对股票市场的短期和长期影响，发现利率政策在短期和长期上对股价波动幅度、股票成交量等都有显著的影响，只是对股票市场的短期影响有反常现象，而长期影响则是稳定的。但是高俊峰(2004)在分析利率政策对我国股市的短期和长期效应后，则认为我国利率政策对股市的短期效应非常明显，但长期效应与理论分析有出入。他认为长期效应还要受资本市场和货币市场的完善程度、相互间沟通程度以及长短期证券工具的丰富程度的制约，而这恰是我国的不足。具体到利率调整对股票交易量的影响方面，李敏、金光(2004)通过实证分析认为该影响存在时滞，这一时滞约在15到30天之间；而且利率调整不对股票交易量产生决定性影响。

三、二者的互动分析

股票市场和货币政策调控二者之间存在互动关系：

(一)股票市场对货币政策调控的影响

1．股票市场对货币政策传导机制的影响。货币政策股票市场传导的财富效应和资产负债表效应，它们所成立的前提是：金融市场是完全竞争市场，货币市场和资本市场是一体的，没有阻滞。也就是说，要具有充分发展的金融市场，这样的市场资金配置效率高，现实中欧美等发达国家的金融市场接近于此。

近两年我国股票市场成功地进行了股权分置改革，实现了国有股和法人股的全流通，流通市值占GDP的比重迅速上升，股市规模进一步扩大，股市发展态势良好，这是有利因素。但种种制约因素使我国的证券市场并没有呈现出明显的财富效应来响应央行货币政策的传导：①货币市场和资本市场相互分割，一体化程度不高，货币和证券两种资产自身的联接效应以及两种资产价格的联接效应还有市场之间市场交易的非对称信息对称化效应不明显。②我国股票市场投机性太强，股票价格易纵，上市公司信息披露造假，市场信用体系并不健全，相关的法律法规急需完善。③市场规模尚需进一步扩大。

2．股票市场的发展对货币政策调控最终目标的影响。传统意义上货币政策最终目标是维持物价稳定，促进经济增长。这种只关注实体经济价格水平，不顾及虚拟经济资产价格的目标取向，在货币政策的实施过程中遭受到越来越多的尴尬和无奈。事实证明：股票价格已不能再排除在货币政策视野范围之外。随着资本市场在社会经济生活中日益重要、流通市值占GDP比重日益提高以及股指和GDP的相关度日益加强，货币政策通过股票市场的财富效应和资产负债表效应对实体经济的影响必然会日益加深，这其中作为主要表现形式的股价波动对央行货币政策调控最终目标的完善已提出迫切要求。

3．股票市场的发展对货币政策调控中介目标的影响。我国将货币政策中介目标定为货币供应量，与其相应的操作手段是基础货币。货币供应量取决于基础货币投放的多少和货币乘数的大小。股票市场的发展将深刻影响货币供应量。因为伴随其发展，大量社会闲置资金将进人股市，银行、企业和居民的原有货币需求将发生变化，从而基础货币在他们之间的分配比例也将改变，这将影响基础货币的创造能力。而且由于股票价格的上涨，居民会减少现金持有，更多地进行证券投资，从而造成流通中现金漏损减少，货币乘数增大。股票市场的发展还将使居民、企业、机构投资者和商业银行通过货币市场和资本市场进行资金配置的互动加强，这将影响商业银行超额准备金的稳定性，从而影响货币政策的执行效力。可行的解决方法是在货币政策的调控方式上更多的采用利率手段，因为货币市场的利率变化将通过股票市场的财富效应和资产负债表效应对实体经济产生影响，从而帮助央行实现货币政策意图。

(二)货币政策调控对股票市场的影响

货币政策调控对股票市场的影响，集中体现在股票价格的变动上。上文提及的货币政策的利率调控手段，实质上就是央行通过利率变化来改变货币和证券这两种资产的相对价格，从而吸引资金由货币市场流向资本市场，最终影响股票价格。货币供应量的变化同样会对股票价格产生影响。当央行增加货币供应量时，居民手中持有的现金将增加，货币的边际收益下降，而就短期看居民出于交易动机和预防动机的货币需求变化不大，投机需求则会出现较大变化，于是股票价格将被推高。

四、政策建议

为了实现我国股票市场和货币政策调控的良好互动，政府应在如下三个方面调整完善政策：

1．央行在制定货币政策时应关注股价波动

2006年来我国股市发展迅猛，资本市场在国家经济生活中的位置愈发重要，股指与GDP的相关度也在加强，这意味着股票市场的财富效应和资产负债表效应会日益明显。而央行将股票价格纳入货币政策视线将适逢时机。

2．推进利率市场化改革

股票市场的深入发展将使作为我国货币政策中介目标的货币供应量越来越不具有可控性、可测性和相关性。利率手段将成为可行的目标取向。而这要求政府有力推进利率市场化改革，形成合理的利率风险结构和期限结构，以有效联接货币市场和资本市场。