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摘 要：本文选取近年的经济增长指标和证券市场发展的指标数据，先对GDP和上证指数与深圳指数的走势进行了相关性分析，发现两者之间的具有正向相关关系，可以初步认为中国证券市场的发展与经济增长之间是正相关，但是上证指数与GDP的相关系数为0.0924，深圳指数与GDP的相关系数为0.2369，虽然GDP与市场依存率之间的相关系数数值只有0.0684，两者之间的正相关关系比较弱，但是由于资本化率、交易率和上市公司数量与GDP正相关性程度高，进一步认为证券市场的发展与经济增长之间是正相关关系。
关键词：经济增长；股票市场；分析
（一）变量和数据的选取
为了检验证券市场发展与经济增长相关性，我所选取的指标有：一是经济增长的指标；二是股票市场发展的指标。
本文分别采用了经济增长指标、证券市场发展的指标（市场资本化率、换手率、交易率、股票市场依存率、上市公司数量）来进行分析。
（二）实证检验
利用stata软件分析国内生产总值与上证指数和深证指数之间存在的关系，分析情况如下：
本文采用2005-2015的年度国内生产总值与上证指数和深圳指数的年度数据进行计算，如表3.1所示的，使用stata软件计算得出国内生产总值与上证和深圳指数存在正相关，但是由于相关系数数值只有0.0924和0.2369，表示国内生产总值与两者之间的存在的相关性不太显著，因此我们需要进一步研究证券市场中的那些变量影响了我国经济的增长。由图3.1我们可以看出上证指数与深证指数的走势基本相似，然而利用stata软件算出上证指数与深证指数的相关系数为0.9263，说明上证指数与深证指数之间存在显著相关性。
1.经济意义检验
由表3模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当资本化率（CAP）每增长1%，平均来说国内生产总值（GDP）会增长4335.84元；当换手率（TOR）每增长1%，平均来说国内生产总值会增长266.2441元；当交易率率（VAL）每增长1%，平均来说国内生产总值会减少311.3249元；当市场依存率（SDR）每增长1%，平均来说国内生产总值会减少39724.65元；当上市公司数量（GS）每增长1%，平均来说国内生产总值会增长240.6668元。
2.统计检验
由表3中的数据可以得到可决系数 R2=0.9784，修正的可决系数为2=0.9712，这说明模型对样本的拟合很好，回归效果比较好。
F检验：针对：=====0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度k-1=5和n-k=15的临界值（5，15）=2.90。由表3.7中得到F=135.71，由于F=135.71>（5，15）=2.90，因拒绝原假设：=====0，说明回归方程显著，即“资本化率”、“换手率”、“交易率”、“市场依存率”、“上市公司数量”等变量联合起来确实对“国内生产总值”有显著影响。
t检验：分布针对：=（j=1，2，3，4，5，6），给定显著性水平α=0.05，查t分布表得到自由度为n-k=15的临界值（n-k）=2.131，由表3.7中的数据可得，与、、、、对应的t统计量分别为-4.06、3.86、3.22、-0.96、-2.90、9.17，只有的绝对值小于于（n-k）=2.131，这说明在显著水平α=0.05下，分别应当拒绝：=（j=4），也就是说当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“资本化率（CAP）”、“换手率（TOR）”、“市场依存率（SDR）”、“上市公司数量（GS）”分别对被解释变量“国内生产总值”都有显著影响。“交易率（VAL）”所对应的t统计量为-0.96，从图3.7中可得P值为0.350，表明在α=0.05下，“交易率（VAL）”对“国内生产总值”的影响不显著，但是在α=0.10下，可不拒绝“换手率（TOR）”对“国内生产总值”有显著影响。
最后通过回归分析，由表7可以看出，可决系数 R2=0.9784，修正的可决系数为2=0.9712，模型的拟合优度高，F检验显著，P<0.05，模型中的数据在95%水平显著。变量交易率（VAL）的回归系数为负值，但是回归系数较小且不显著，说明证券市场的流动性加大会阻碍中国经济的发展，但是其对经济的影响程度比较小。
变量CAP、TOR和GS的回归系数为正值，三个变量都显著地进入回归模型中，并且与GDP呈现正相关关系，由此我们可以知道，资本化率、换手率和上市公司的数量对经济增长起着积极作用；股票市場依存度SDR的回归系数为-39724.65，说明股票市场依存度对我国经济增长有不利的影响，但是CAP、TOR和GS对GDP的影响比SDR对GDP的影响显著，所以本文最后的结论是中国证券市场发展与经济增长之间的关系总体上是正相关。
参考文献
[1] 张培源.中国股票市场与宏观经济波动溢出效应研究[J]. 经济问题. 2013（03）.
[2] 张培源.后金融危机时期推进我国商业银行资产证券化的战略思考[J]. 特区经济. 2012（12）.
关键词：经济增长；股票市场；分析
（一）变量和数据的选取
为了检验证券市场发展与经济增长相关性，我所选取的指标有：一是经济增长的指标；二是股票市场发展的指标。
本文分别采用了经济增长指标、证券市场发展的指标（市场资本化率、换手率、交易率、股票市场依存率、上市公司数量）来进行分析。
（二）实证检验
利用stata软件分析国内生产总值与上证指数和深证指数之间存在的关系，分析情况如下：
本文采用2005-2015的年度国内生产总值与上证指数和深圳指数的年度数据进行计算，如表3.1所示的，使用stata软件计算得出国内生产总值与上证和深圳指数存在正相关，但是由于相关系数数值只有0.0924和0.2369，表示国内生产总值与两者之间的存在的相关性不太显著，因此我们需要进一步研究证券市场中的那些变量影响了我国经济的增长。由图3.1我们可以看出上证指数与深证指数的走势基本相似，然而利用stata软件算出上证指数与深证指数的相关系数为0.9263，说明上证指数与深证指数之间存在显著相关性。
1.经济意义检验
由表3模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当资本化率（CAP）每增长1%，平均来说国内生产总值（GDP）会增长4335.84元；当换手率（TOR）每增长1%，平均来说国内生产总值会增长266.2441元；当交易率率（VAL）每增长1%，平均来说国内生产总值会减少311.3249元；当市场依存率（SDR）每增长1%，平均来说国内生产总值会减少39724.65元；当上市公司数量（GS）每增长1%，平均来说国内生产总值会增长240.6668元。
2.统计检验
由表3中的数据可以得到可决系数 R2=0.9784，修正的可决系数为2=0.9712，这说明模型对样本的拟合很好，回归效果比较好。
F检验：针对：=====0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度k-1=5和n-k=15的临界值（5，15）=2.90。由表3.7中得到F=135.71，由于F=135.71>（5，15）=2.90，因拒绝原假设：=====0，说明回归方程显著，即“资本化率”、“换手率”、“交易率”、“市场依存率”、“上市公司数量”等变量联合起来确实对“国内生产总值”有显著影响。
t检验：分布针对：=（j=1，2，3，4，5，6），给定显著性水平α=0.05，查t分布表得到自由度为n-k=15的临界值（n-k）=2.131，由表3.7中的数据可得，与、、、、对应的t统计量分别为-4.06、3.86、3.22、-0.96、-2.90、9.17，只有的绝对值小于于（n-k）=2.131，这说明在显著水平α=0.05下，分别应当拒绝：=（j=4），也就是说当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“资本化率（CAP）”、“换手率（TOR）”、“市场依存率（SDR）”、“上市公司数量（GS）”分别对被解释变量“国内生产总值”都有显著影响。“交易率（VAL）”所对应的t统计量为-0.96，从图3.7中可得P值为0.350，表明在α=0.05下，“交易率（VAL）”对“国内生产总值”的影响不显著，但是在α=0.10下，可不拒绝“换手率（TOR）”对“国内生产总值”有显著影响。
最后通过回归分析，由表7可以看出，可决系数 R2=0.9784，修正的可决系数为2=0.9712，模型的拟合优度高，F检验显著，P<0.05，模型中的数据在95%水平显著。变量交易率（VAL）的回归系数为负值，但是回归系数较小且不显著，说明证券市场的流动性加大会阻碍中国经济的发展，但是其对经济的影响程度比较小。
变量CAP、TOR和GS的回归系数为正值，三个变量都显著地进入回归模型中，并且与GDP呈现正相关关系，由此我们可以知道，资本化率、换手率和上市公司的数量对经济增长起着积极作用；股票市場依存度SDR的回归系数为-39724.65，说明股票市场依存度对我国经济增长有不利的影响，但是CAP、TOR和GS对GDP的影响比SDR对GDP的影响显著，所以本文最后的结论是中国证券市场发展与经济增长之间的关系总体上是正相关。
参考文献
[1] 张培源.中国股票市场与宏观经济波动溢出效应研究[J]. 经济问题. 2013（03）.
[2] 张培源.后金融危机时期推进我国商业银行资产证券化的战略思考[J]. 特区经济. 2012（12）.