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【摘要】 本文收集了从2009年1月1日到2014年5月31日的沪深300指数和货币供应量的月度数据，通过单位根检验、Granger检验分析了变量之间的因果关系，之后将股票价格指数与三种货币供应量分别利用双变量SVAR模型进行系数估计，并进行脉冲响应分析。结果表明：我国货币供应量与股票价格相关性较弱，资产价格变化的规律性还有待进一步探索，股票价格的波动促使货币在货币市场和资本市场之间流动，促进货币供应量不同层次之间的转化，这给中央银行制定货币政策带来挑战。
【关键词】 SVAR模型 股票价格 货币供应量
一、引言
近年来，金融市场一直保持较高的增长速度，各国金融资产相对于GDP的比率在不断提高。在我国，2014年3月，沪深两市的股票总市值随指数一起再度创出新高，达到20.68万亿元。相比去年21.087万亿元的GDP总量，中国股市总市值占GDP的比重已经接近98.07%，这意味着中国资产证券化率已近100%。
在这个过程中，货币政策传导机制作为联系货币因素和实体经济的重要纽带发挥了至关重要的作用。但学术界对于货币政策与股市的关系没有统一结论，且较少对不同层次的货币供应量与股价进行深刻分析，本文进一步细化了货币政策和股市的相互关系。
二、数据选择、处理和模型构建
2.1 数据的选择和处理
本文选择2009年1月1日到2014年5月31日期间三种货币供应量和沪深300每日收盘指数进行算术平均求得的月度数据，并对其取对数以消除异方差，用MOt，M1t，M2t，SPt，表示。
2.2 双变量SVAR模型构建
向量自回归（SVAR）模型最先由Sims（1980）提出，从理论上判断，货币供给与股票价格在滞后期和当期相互影响，所以本文选取SVAR双变量模型。
三、实证分析
3.1 SVAR模型的单位根检验
为了避免出现“伪回归”，在用SVAR模型回归之前要对各变量进行ADF单位根检验，首先，采用含截距项、趋势项的ADF模型检验，再根据其显著性进行调整；其次，根据AIC的最小化原则选择滞后阶数。结果显示，MO、M1、SP均为I（1）序列，而M2为I（0）序列。
稳定性检验可以作为检验理论合理性的标准，它也是进行脉冲响应分析的前提。经检验，全部AR根的模均位于单位圆内，表明模型具有良好稳定性。
3.2 SVAR模型的Granger因果关系检验
只有在平稳变量之间或存在协整关系的非平稳变量之间才能进行Granger因果关系检验。由于D（MO）、D（MI）、D （M2）、D（SP）都是平稳的时间序列，故取它们的一阶差分变量进行格兰杰因果关系检验，结果显示MO、M2是SP的Granger因，而SP是M1的Granger因，即在格兰杰意义上，货币供应量与股价指数之间存在一定的相互影响、错综复杂的因果关系。
3.3 SVAR模型的估计
由于MO、M1、M2之间有着密切的关系，故不可进行多元线性回归，否则会导致严重的多重共线性。本文选取双变量SVAR模型，进行k（k-l）/2=1个约束，根据Granger因果检验对A进行约束，结果如下：
（1） SP和MO进行SVAR回归时，因为SP不是MO的Granger因，即SP对MO的影响为O，所以假设，得到
（2） SP和M1进行SVAR回归时，因为M1不是SP的Granger因，即M1对SP的影响为O，所以假设Cl2=0，同理假设εt和ut的线性组合估计结果为
（ 3） SP和M2进行SVAR回归时，因为SP不是MO的Granger因，即SP对MO的影响为0.所以假设Cl2=0，同理假设εt和ut的线性组合估计结果为。
3.4 SVAR的脉冲相应函数分析
分析模型受到某种冲击时对系统动态影响的方法就称为脉冲响应法。
（l）股票价格D（SP）与货币货币供应D（MO）的影响，因受到一个单位D （SP）的正面的冲击D（MO）在第二期达到最高点，之后逐渐衰减并趋向于O，而D （MO）对D（SP）存在滞后三期的正面的冲击，但是不太显著，且均没有持续效应。
（2）股票价格D（SP）与货币货币供应D（MI）的影响，D （SP）对D（MI）的影响不显著，而D（MI）对D（SP）刚开始有正的影响，且存在滞后三期的正面的冲击，第二期达到最高点，第四期时影响趋向于0，也均没有持续效应。
（3）股票价格D（SP）与货币货币供应D（M2）的影响基本与对D （MO）的影响类似，而D（M2）对D（SP）刚开始有负的影响，第二期之后为正，第四期时影响趋向于O，也没有持续效应。
四、结论
第一，我国货币供应量与股票价格相关性较弱，且不稳定，因此，股票综合指数还不能完全作为宏观经济的晴雨表，故也不能以股票价格的变化作为判断货币政策松紧的依据；
第二，我国股票市场还处于规范和完善过程中，非理性投资比较突出，价格变化受预期、投机因素或操纵价格等因素的影响较重；
第三，由于股价与货币供应量的互动机制在发挥作用，股票价格的波动促使货币在货币市场和资本市场之间流动，促进货币供应量不同层次之间的转化，这就给中央银行制定货币。
【关键词】 SVAR模型 股票价格 货币供应量
一、引言
近年来，金融市场一直保持较高的增长速度，各国金融资产相对于GDP的比率在不断提高。在我国，2014年3月，沪深两市的股票总市值随指数一起再度创出新高，达到20.68万亿元。相比去年21.087万亿元的GDP总量，中国股市总市值占GDP的比重已经接近98.07%，这意味着中国资产证券化率已近100%。
在这个过程中，货币政策传导机制作为联系货币因素和实体经济的重要纽带发挥了至关重要的作用。但学术界对于货币政策与股市的关系没有统一结论，且较少对不同层次的货币供应量与股价进行深刻分析，本文进一步细化了货币政策和股市的相互关系。
二、数据选择、处理和模型构建
2.1 数据的选择和处理
本文选择2009年1月1日到2014年5月31日期间三种货币供应量和沪深300每日收盘指数进行算术平均求得的月度数据，并对其取对数以消除异方差，用MOt，M1t，M2t，SPt，表示。
2.2 双变量SVAR模型构建
向量自回归（SVAR）模型最先由Sims（1980）提出，从理论上判断，货币供给与股票价格在滞后期和当期相互影响，所以本文选取SVAR双变量模型。
三、实证分析
3.1 SVAR模型的单位根检验
为了避免出现“伪回归”，在用SVAR模型回归之前要对各变量进行ADF单位根检验，首先，采用含截距项、趋势项的ADF模型检验，再根据其显著性进行调整；其次，根据AIC的最小化原则选择滞后阶数。结果显示，MO、M1、SP均为I（1）序列，而M2为I（0）序列。
稳定性检验可以作为检验理论合理性的标准，它也是进行脉冲响应分析的前提。经检验，全部AR根的模均位于单位圆内，表明模型具有良好稳定性。
3.2 SVAR模型的Granger因果关系检验
只有在平稳变量之间或存在协整关系的非平稳变量之间才能进行Granger因果关系检验。由于D（MO）、D（MI）、D （M2）、D（SP）都是平稳的时间序列，故取它们的一阶差分变量进行格兰杰因果关系检验，结果显示MO、M2是SP的Granger因，而SP是M1的Granger因，即在格兰杰意义上，货币供应量与股价指数之间存在一定的相互影响、错综复杂的因果关系。
3.3 SVAR模型的估计
由于MO、M1、M2之间有着密切的关系，故不可进行多元线性回归，否则会导致严重的多重共线性。本文选取双变量SVAR模型，进行k（k-l）/2=1个约束，根据Granger因果检验对A进行约束，结果如下：
（1） SP和MO进行SVAR回归时，因为SP不是MO的Granger因，即SP对MO的影响为O，所以假设，得到
（2） SP和M1进行SVAR回归时，因为M1不是SP的Granger因，即M1对SP的影响为O，所以假设Cl2=0，同理假设εt和ut的线性组合估计结果为
（ 3） SP和M2进行SVAR回归时，因为SP不是MO的Granger因，即SP对MO的影响为0.所以假设Cl2=0，同理假设εt和ut的线性组合估计结果为。
3.4 SVAR的脉冲相应函数分析
分析模型受到某种冲击时对系统动态影响的方法就称为脉冲响应法。
（l）股票价格D（SP）与货币货币供应D（MO）的影响，因受到一个单位D （SP）的正面的冲击D（MO）在第二期达到最高点，之后逐渐衰减并趋向于O，而D （MO）对D（SP）存在滞后三期的正面的冲击，但是不太显著，且均没有持续效应。
（2）股票价格D（SP）与货币货币供应D（MI）的影响，D （SP）对D（MI）的影响不显著，而D（MI）对D（SP）刚开始有正的影响，且存在滞后三期的正面的冲击，第二期达到最高点，第四期时影响趋向于0，也均没有持续效应。
（3）股票价格D（SP）与货币货币供应D（M2）的影响基本与对D （MO）的影响类似，而D（M2）对D（SP）刚开始有负的影响，第二期之后为正，第四期时影响趋向于O，也没有持续效应。
四、结论
第一，我国货币供应量与股票价格相关性较弱，且不稳定，因此，股票综合指数还不能完全作为宏观经济的晴雨表，故也不能以股票价格的变化作为判断货币政策松紧的依据；
第二，我国股票市场还处于规范和完善过程中，非理性投资比较突出，价格变化受预期、投机因素或操纵价格等因素的影响较重；
第三，由于股价与货币供应量的互动机制在发挥作用，股票价格的波动促使货币在货币市场和资本市场之间流动，促进货币供应量不同层次之间的转化，这就给中央银行制定货币。