股票市場論文
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股票市場論文范文第1篇
一、引言
貨幣因素對股票市場有較大的影響得到普遍的認同,但貨幣政策如何影響股票市場沒有定論。大部分研究都側重于分析資本市場怎樣將貨幣政策的信息傳導到實物經濟,忽略貨幣政策如何傳導到資本市場。如一些學者分析貨幣資本市場傳導效應對托賓q效應、企業的資產負債表效應、家庭的財富效應、家庭的流動性效應的分析,都有M增加而P增加的機制,都將此過程視為理所當然,沒有作具體分析。
本文在前人研究的基礎上,對貨幣供應量對股票市場影響的具體途徑進行分析,主要分為直接效應和間接效應。
二、直接傳導效應
貨幣供應變化直接導致股票價格變化,早有研究。實證方面,Sprinkel通過比較股票價格和貨幣供應增長率的圖形,提出股票價格是過去貨幣供應變化量的直接函數。Homa和Jaffee則通過建立貨幣供應量與股票價格的回歸方程,來說明貨幣供給對股票價格具有直接影響。
貨幣供應對股票價格的直接影響主要反映在對股票的需求上:第一條途徑,貨幣供應增加,居民手中的現金增加,流動性過剩,資本市場成為現金流向地,股票需求增加。股股熱錢流入,一步步推高股價。特別是股票等有價證券日益成為財富貯藏的重要手段時,效果更為明顯。具體的傳導機制為M居民手中現金超過意愿持有金額股票等有價證券需求增加p。第二條途徑考慮到人們預期的作用。經濟理論的普及,人們對于貨幣供應量變化與未來通貨膨脹的關系有一定了解,貨幣供應增加,人們預期通貨膨脹將起,為財富保值增值,股市最少可以抵御通脹[1],股票需求增加。M預期通貨膨脹為財富保值增值股票需求增加p。
三、間接效應
(一)利率機制
利率機制下,貨幣供應通過影響利率水平,進而影響股票價格,整體分為兩個階段。首先是貨幣供應對利率的影響。利率決定理論包括古典供求關系決定理論、可貸資金理論與流動性偏好理論。古典理論將利率變化取決于投資流量和儲蓄流量的均衡?？少J資金理論從流量角度融合貨幣因素和實際因素?？少J資金需求分為購買實物資產的投資者的實際資金需求,它隨著利率的上升而下降以及家庭和企業對貨幣需求量的增加,即為了增加其實際貨幣持有量而借款或少存款。供給也來自于兩方面:家庭、企業當期愿意儲蓄的部分(實質部分)和政府、銀行體系決定的當期實際貨幣供給量的增加部分(貨幣因素)。這兩方面因素變化,都將導致利率變化。凱恩斯流動性偏好理論將需求交易、謹慎性、投機性需求且為內生變量,貨幣供給為外生變量,貨幣供求因素共同影響利率。貨幣供給增加對利率產生的效應有四種:流動性效應、收入效應、價格水平效應和通貨膨脹預期效應。流動性效應指出貨幣供給增加將使利率下降,而其他三種效應都使利率上升。流動性效作用比較直接,短期表現明顯,后三者在更長的期限內慢慢顯現。利率變動對股票價格的影響表現之一為財富積累效應。利率下降,儲蓄生息較少,且未必能抵御通貨膨脹的侵蝕,機會成本較大。出于資產保值增值需要,人們更樂于將資金投入相對收益較高的股市,股票需求增加,股價上升。其二是利率變化的政策信號效應。根據有效市場理論,市場反應各種信息。利率作為影響宏觀經濟的重要變量,市場會消化這一信息做出調整。同時,投資者會調整對經濟的未來預期,從而調整自己的資產組合,引起股價波動。綜上所述,利率機制對股票價格的影響受很多因素的影響,最終效果難以定量。當貨幣需求相對穩定時,Mr(短期)安全資產收益率資金流入股市P。第一個環節,利率長期趨于上升,且貨幣需求不斷變化,利率傳導機制最終結果難以定論,甚至可能得出相反結論。以上流程圖建立在比較理想的前提假設下的傳導機制。
(二)通貨膨脹機制
通貨膨脹理論有很多,對于引起推動通貨膨脹的因素看法不一,但貨幣供應是通貨膨脹的重要影響因素之一沒有爭議。通貨膨脹是紙幣時代的產物,特別是信用貨幣創造體制下,表現更為明顯。
通貨膨脹從幾個方面對股票價格產生影響。首先,貨幣大量發行,多于經濟生產需要,會導致貨幣貶值,物價上漲,股票作為金融資產的一種,其名義價格會趨升。MпP。
其次,通貨膨脹會影響企業的成本和收益,影響企業的基本面狀況。基本面是影響股價的重要因素,因而導致股票價格變動。Mп企業收入、企業成本企業利潤?P?.具體企業利潤變化考察因各企業情況不同而不同。從整體上說,Mп企業利潤名義量P。
再次,通貨膨脹下,現金持有成本高,存款利息不一定能覆蓋通貨膨脹影響,如彼得林奇等所說,股票投資才是最佳的選擇。替代效用:Mп實際利率(甚至<0)股票替代存款股票需求P。
第四,預期作用。當貨幣供應量增加導致通貨膨脹,人們預期通貨膨脹水平會繼續升高,投資者持有股份可得的未來股利的購買力下降,股票實際價值降低,相當于被征“通貨膨脹稅”。要求更高的收益。根據股利折現模型模型,在股利不變的情況下,期望收益提高,會導致股價下降。發放股利的能力取決于公司的盈利水平,通貨膨脹又會對公司的盈利水平產生影響,也會對股價產生沖擊。
(三)價值傳導機制
根據貨幣銀行學理論,增加貨幣供應量其中一個非常重要的原因是滿足生產力發展的需要。貨幣真正所代表的是對實體財富的支配權,生產力水平不斷提高,生產技術不斷創新,新產品新工藝的層出不窮。這些新創造的物品都需要額外增加的貨幣維持其交易流通,從而促進經濟的進一步發展,否則會導致越來越嚴重的通貨緊縮。金本位時代,制約經濟發展的最關鍵的原因,貨幣供應不足。從這一層面上說,貨幣供應量增加,促進國民經濟的發展,從籌資者的角度,有利于企業發展,增加利潤,提高企業的投資價值,推動股價上漲;從投資者一方,經濟發展水平提高,人民擁有的財富增加,投資組合中的股票需求量增加,也會使股價發生波動。另外,從股票估值模型中,幾個決定性因素如股利水平、股利增長率、無風險利率、風險溢價都與貨幣供應量相關。貨幣供應的變化會導致股價變動。以GDP反映國民經濟發展狀況,代表整個企業主體的價值增值,從這個社會來看,MGDPP。這兩個環節由多個主體的共同作用,省略中間環節。
四、總結
貨幣供應量從四個途徑影響股票價格,直接效應比較直觀易懂,由于中國仍將貨幣供應量最為貨幣政策調控工具,其影響力仍然較大。其他效應牽涉主體較多,互相作用,可能會抵消部分貨幣的傳導效應。無法度量各自的變化程度,因此只能簡化一些條件,找出一般的規律。
貨幣供應會影響股票價格,但對股票價格的影響程度除前文分析因素外,還受到客觀環境等方面的限制。如資本市場發展程度。只有當資本市場發展較成熟,股權在資產組合中占有較大的比重,因而投資者對貨幣因素敏感性增加,對股價影響更大。金融市場的一體化程度,當債務市場與股票市場、貨幣市場與資本市場在某種程度上一體化時,資金能在不同的市場間迅速流動,貨幣的傳導就更為迅速。
股票市場論文范文第2篇
關鍵詞：收益率風險多重分形
資本市場理論認為收益率遵循隨機游動，其分布近似于正態或對數正態。實證研究發現證券收益率不服從正態分布，標準差作為風險的度量不再合適。隨著對資本市場混沌特性的研究，人們開始用分形來研究風險問題。現階段隨著對金融市場分形性質研究的進一步加深，又產生多重分形問題，多重分形分析向人們展現了各個股市的混沌現象，使人們感覺到風險的存在。
本文研究的問題是：不同股票市場的風險不一樣，它們的多重分形特征也不同，那么風險與多重分形間有什么關系呢？利用MF-DFA方法對中、美兩國股票市場的多重分形特性進行研究與比較，結合二者的實際風險情況，得到多重分形與風險的關系。
證券市場風險的分形分析
當今資本市場理論是以理性投資者、有效市場和隨機游動三個關鍵概念為基礎，由于投資者的理性和市場的有效，收益率遵循隨機游動。因此，收益率的概率分布近似于正態或對數正態，風險用收益率的標準差度量。但是，在對股票市場收益率分布進行正態性檢驗時，發現其明顯地不擬合于正態分布的。只有在其背后的系統是隨機的時候，標準差作為風險的度量才有意義。股票市場收益率的分布不呈現正態，所以我們關于風險的統計測度——標準差——亟需修正。
英國水文學家赫斯特在20世紀40年代研究了有偏隨機游走，提出一種新的統計量即Hurst指數(H)。赫斯特指數有三個不同的類型：(1)H=0.5；(2)0≤H<0.5；(3)0.5Mandelbrot在20世紀60年代再次對非隨機時間序列作了全面研究，指出證券市場收益率服從一族分形分布。分形維(D)描述一個時間序列如何填充其空間的，是所有對于生成這一時間序列的系統發生影響的因素的產物。分形維是由時間序列如何填充其空間決定的。Hurst指數與時間序列分形維的關系：D=2-H。一條線分形維為1，隨機時間序列的分形維為1.5。宋學鋒提出用“混沌度”度量系統的復雜性，其中分形維就是“混沌度”的組成部分。劉衛東等人也提出用分形維度量證券投資風險。
證券市場的多重分形分析
隨著對金融市場分形性質研究的進一步加深，又產生了下述問題：一個分形維數能否很好地描述市場的分形結構，價格增量的不同部分的相關性及其在時間軸上的分布是否一致。要回答這些問題必須對分形局部結構進行更細致的研究。如果分形的局部結構是均勻一致的，那么一個整體分形維數就能很好地描述它；如果分形結構是非均勻的，僅用一個分形維數只能描述收益率波動的宏觀面貌，無法對其局部進行細致的刻畫，必須用多重分形來對局部結構進行更細致的分析。K.MATIA,Y.ASHKENAZY等人對股票和商品的價格波動的多重分形特性進行了研究。胡雪明、宋學鋒等曾對我國股票市場進行了多重分形分析。
所謂多重分形，是定義在分形結構上的由多個標度指數的分形測度組成的無限集合。它刻畫了分布在子集上的具有不同標度和標度指數的分形子集的局部標度性。從幾何的觀點看，組成分形集的若干個子集的標度、分形維數都不同。多重分形理論間接刻畫價格波動。
下面，我們利用多重分形理論對股票市場價格波動進行分析。
多重分形消除趨勢波動分析（MultifractalDetrendedFluctuationAnalysis，記MF-DFA）方法是驗證一個非平穩時間序列是否具有多重分形性的有效方法。對于給定長度為N的序列{xi}，i=1，2，……，N，MF-DFA方法一般可分為如下五個步聚：
1.計算序列對于均值的累積離差{Yi}：
其中為均值。
2.分割序列{Yi}成等長小段。把序列{Yi}分成長為s的NSint(N/s)個互不重疊小段。
3.通過最小二乘法擬合每一小段上的局部趨勢函數Pv(i)，這里Pv(i)是第v小段上的擬合多項式函數，可以是線性的、二次或更高階多項式（分別記為MF-DFA1，MF-DFA2,……）。消除每一小段的趨勢，得殘差平方和：
4.計算序列的q階波動函數Fq(s)=
其中，q為不等于0的實數。很顯然，Fq(s)與s、q有關。對于給定的q，Fq(s)隨s增加而增加。因此，對不同的s，重復步聚2、3、4，就可得到對應Fq(s)。一個分形時間序列，對于大量的s，有如下關系：Fq(s)~sh(q)。
5．給定階數q，通過雙對數圖，分析波動函數Fq(s)與時間標度s的關系。
一般地，標度指數h(q)與q有關。當h(q)與q無關時，稱時間序列是單分形的。當h(q)與q有關時，稱時間序列是多重分形的。對于平穩時間序列，h(2)就是Hurst指數H，因此，我們稱h(q)為廣義Hurst指數。
考慮到數據的代表性和可比性，本文選取1990年12月19日至2004年6月30日相同時間跨度的上證綜合指數和道瓊斯工業指數的日收盤指數為研究對象。這里上證綜指和道瓊斯指數的數據長度N分別為3132和3413。
首先把指數序列轉化為收益率序列{rt}：
rt=lnPt+1-lnPt，t=1，2，……，N-1
其中，Pt是股票市場在第t個交易日的收盤指數，rt為股票市場的日收益率。
考慮到要將股票市場收益率序列與高斯隨機序列作比較，我們用Matlab軟件的randn函數產生兩個高斯隨機序列，長度分別為3132和3413，依據MF-DFA方法分別計算其廣義Hurst指數，將其平均值作為隨機序列的廣義Hurst指數。
當擬合區間s取10~500天時，下面給出MF-DFA1的結果。
從表1可以看出，當q從負10變到正10，上證的h(q)從0.7946遞減為0.2633，而道瓊斯的h(q)從0.6248遞減為0.3015,隨機序列的h(q)則在0.4791~0.5067之間變動。
對上證、道瓊斯及隨機序列的h(q)與q的關系分別作線性回歸分析，結果如表2。
根據表2的P-value值，不難得出結論：隨機序列的h(q)與q無顯著關系,而上證和道瓊斯的h(q)與q有顯著關系。
h(q)和q無關等價于Fq(S)和q無關，即一個時間序列的每一小段消除趨勢后的q階波動相同，說明時間序列的局部結構是均勻一致的，這樣的分形時間序列當然是單分形的。h(q)僅給出這一相同的標度行為。理論上，隨機序列的h(q)應為0.5，由于Matlab產生的隨機數本身就是偽隨機數，所以，q從負10變到正10，隨機序列的h(q)在0.4791~0.5067之間變動是合理的。h(q)與q有關和Fq(S)與q有關是等價的，即消除趨勢后Ns小段的q階波動大小不同，說明時間序列的局部結構是非均勻一致的，這樣的分形時間序列是多重分形的。所以，得出結論：上證綜指和道瓊斯工業指數收益率均存在較明顯的多重分形特性。但是，從表2的Coefficients值看，上證的h(q)隨q變化趨勢更明顯，所以，我們說上證的多重分形特征比道瓊斯明顯。
對深圳成指與納斯達克綜指進行相同分析，可得出類似的結論，在此不列出詳細結果。
多重分形與風險關系
線性范式基本上是說，投資者以線性方式對信息做出反應。也就是說，他們在接到信息時做出反應；他們不以累計的方式對一個事件列做出反應。線性觀點是內在于理性投資者的概念的，因為過去的信息已經被計算進證券的價格了。因此，線性范式暗示收益率應該有近似正態的分布，應該是獨立的。但對收益率分布的正態性進行檢驗時得出結論：股票市場收益率不是正態分布的。因此，描述收益率的概率的線性范式失靈了。標準差作為風險的度量不再合適。
股票市場論文范文第3篇
【個股增持減持—職稱】
鮑斯股份：董監高擬減持不超310萬股減持價不低于28元
長江電力：三峽資產累計增持1328萬股
德力股份：倡議增持期間共7人增持合計193萬元
廣田集團：控股股東近半年斥資1.41億增持1579萬股
恒力股份：控股股東聯合員工擬設立2.5億元信托計劃增持
冀東水泥：公司股東擬減持696萬股
凱瑞德：獲董事長舉牌持股達5%
口子窖：股東擬清倉減持4093.74萬股
理工環科：董事朱林生擬減持不超350萬股
清水源：董事違規減持5萬股公司股份
順網科技：股東擬減持9.5萬股公司股份
通光線纜：董事增持公司股份40.5萬股
通裕重工：股東減持940.78萬股公司股份
陽谷華泰：部分董事、高管計劃減持39萬股
張家界：控股股東增持股份達到1%
個股利空：
百川能源：交易標的已不涉及糾紛及訴訟；
硅寶科技：雄安新區后期項目用膠情況尚存不確定性；
多喜愛：控股股東補充質押； 京投發展終止籌劃重大事項；
股票市場論文范文第4篇
關鍵詞：股票收益率；GARCH模型；統計檢驗
在風險管理中，我們往往關注的就是資產收益率的分布。許多實證研究表明，金融資產收益率分布表現出尖峰、厚尾的特征。另外,收益率序列還具有條件異方差性、波動聚集性等特點。選擇合適的統計模型對金融資產收益率分布進行描述顯得尤為重要。
1數據選取
本文實證分析的數據選取上海股市綜合指數(簡稱上證綜指)每日收盤指數?？紤]到我國于1996年12月16日開始實行漲跌停板限價交易，即除上市首日以外，股票、基金類證券在一個交易日的交易價格相對上一個交易日收市價格的漲跌幅不得超過10%，本文把數據分析時段選擇為：1996.12.16-2007.05.18，共2510組有效數據。數據來源為CCER中國經濟金融數據庫。數據分析采用軟件為Eviews5.1。通過對原始序列的自然對數變換，得到上證綜指收益率序列，有2509個數據，記為RSH。
2基本統計分析
2.1序列的基本統計量
對稱分布的偏度應為等于0，而上證綜指收益率的偏度為負值，說明該序列的分布是有偏的且向左偏斜，即收益率出現正值的概率小于收益率出現負值的概率。另外，已知正態分布的峰度等于3，而上證綜指收益率的峰度是8.919924，遠大于3，這表明RSH序列不服從正態分布，而是具有尖峰厚尾特性。
2.2序列的自相關性
采用Ljung-BoxQ統計量檢驗上證綜指收益率序列的自相關性。原假設為序列不存在階自相關。根據上證綜指收益率的10階滯后期的Q統計值及其相應概率值可知，上證綜指收益率的相關性并不顯著。
2.3序列的平穩性和正態性
為了避免偽回歸現象的發生，在建立回歸模型之前須對收益率序列進行平穩性檢驗。采用ADF方法檢驗RSH序列的平穩性，其檢驗統計值為-51.7733，遠小于MacKinnon的1％臨界值，認為上證綜指收益率序列不存在單位根，是顯著平穩的。這就避免了非平穩性帶來的許多缺陷。上證綜指收益率序列的D.W.值為1.9705，非常接近于2，表明其殘差序列不存在序列相關。
本文使用Jarque-Bera方法對RSH序列其進行正態性檢驗，檢驗統計值為3682.735(p=0.000)，概率值足夠小以至于必須懷疑原假設的正確性。這也就說明，用正態分布對中國股市收益率的波動性進行描述是不正確的。
2.4ARCH效應檢驗
大量的實證分析表明，大多數金融資產收益率序列的條件方差具有時變性，即ARCH效應。利用ARCH-LM方法檢驗殘差序列中是否存在ARCH效應。選擇滯后階數為5階，檢驗統計值為28.92598(p=0.000)，表明殘差存在顯著的ARCH效應，至少存在5階的ARCH效應。這就意味著必須估計很多個參數，而這卻是很難精確的做到。在這種情況下，可以用一個低階的GARCH模型代替，以減少待估參數的個數。
3分布模型的確定
金融時間序列的分布往往具有比正態分布更寬的尾部。為了更精確地描述這些時間序列分布的尾部特征，本文分別運用GARCH-Normal、GARCH-t和GARCH-GED模型擬合樣本數據。
較之其它模型，GARCH-t(1,1)模型的對數似然值有所增加，同時AIC和SC值都變小，這說明GARCH-t(1,1)模型對上證綜指收益率序列波動的刻畫能力要強于其它模型。對模型中的未知參數進行極大似然估計，得出GARCH-t(1,1)模型為：
均值方程為：RSH=0.0399(1.7435)
方差方程為：2t=0.1137+0.1331×2t-1+0.8261×2t-1
(4.5005*)(6.6345*)(10.3761*)
在方差方程中，ARCH項和GARCH項的系數都是顯著的，且兩項系數之和為0.9592，小于1，滿足參數約束條件。另外，系數之和非常接近于1，表明收益率序列的條件方差所受的沖擊是持久的，這對所有的未來預測都有重要作用。
4分布模型的檢驗
模型建立的好壞首先要檢驗其是否有效的消除原序列的異方差性。另外，基于收益率序列概率積分變換的檢驗方法，可以檢驗序列分布與理論分布的擬合情況。對原序列做概率積分變換，然后檢驗變換后的序列是否服從i.i.d.（ol）均勻分布。一般地對變換后的序列進行BDS檢驗，以判斷其是否是獨立同分布。而運用Kolmogorov-Smirnov(K-S)檢驗則可以檢驗變換后的序列是否服從均勻分布。
4.1殘差序列的ARCH-LM檢驗
對新方程產生的殘差序列{εx}進行ARCH-LM檢驗，以觀察是否還存在ARCH效應。選擇滯后階數為1階，ARCH-LM檢驗統計值為0.629764(p=0.426)。伴隨概率顯著不為0，即接受原假設，認為殘差序列{εx}不存在ARCH效應。這說明，用GARCH-t(1,1)模型擬合樣本數據可以消除序列的異方差效應。
殘差εxt的分布為vxσ2xt(vx-2)εxt|It-1~t(vx)，根據殘差序列的數值，變換為vxσ2xt(vx-2)εxt序列，并按照自由度為vx=4.6528的t分布函數，對其進行概率積分變換，得到新序列記為{ut}。新序列{ut}在理論上應是獨立同分布序列，且服從(0,1)的均勻分布。因此，本文通過BDS檢驗、K-S檢驗對新序列{ut}的分布進行檢驗。
4.2BDS檢驗
BDS檢驗的原假設是序列為獨立同分布的隨機變量。根據表中的概率值可知，在顯著性水平α=0.05下，認為新序列{ut}為獨立同分布的變量。
4.3K-S檢驗
對新序列{ut}進行K-S檢驗，其檢驗統計值為0.0175(p=0.4245)，這表明，用新序列{ut}服從獨立同分布的(0,1)均勻分布。這也說明了GARCH-t(1,1)模型可以較好的擬合上證綜指收益率序列的分布。
5結論
本文對上證綜指對對數收益率序列的分布模型進行了實證研究。在現實生活中，金融收益序列分布不僅呈現出偏斜、尖峰、厚尾等特征，還具有異方差的特性，本文首先通過大量的統計檢驗方法驗證了金融時間序列的各項特性。GARCH模型比ARCH模型有更快的滯后收斂性，從而大大減少了參數的個數，提高了參數估計的準確性。在運用正態分布假設的GARCH模型來描述金融收益序列的條件分布時，正態分布假設常常被拒絕，人們用一些具有尖峰、厚尾特性的分布，如t分布、GED分布來替代正態分布假設，從而得到一系列GARCH模型的擴展形式，如GARCH-t模型、GARCH-GED模型等。本文依據嚴密的統計分析方法選擇了GARCH-t(1,1)模型描述上證綜指對數收益率序列的分布。最后，根據各項模型檢驗結果說明，用GARCH-t(1,1)模型描述上證綜指收益率序列是有充分理由的。
參考文獻
［1］高鐵梅.計量經濟分析方法與建模:Eviews應用及實例［M］.北京:清華大學出版社,2006.
［3］易丹輝.數據分析與Eviews應用［M］.北京:中國統計出版社,2002.
［4］劉仁和，陳柳欽.中國股票市場波動的統計特征分析［J］.現代管理科學，2005,（1）:108~109.
股票市場論文范文第5篇
[關鍵詞]股票市場；貨幣政策調控；互動；政策建議
股票市場與貨幣政策調控之間存在互動關系，而且越來越密切。股票市場的發展深刻影響著貨幣的供給需求、貨幣政策傳導機制和貨幣政策調控目標，而貨幣政策通過貨幣供應變化、利率變化等調控手段也在影響著股票市場。在我國股市深刻變化的今天，對股票市場與貨幣政策調控的關系進行研究具有重要意義。
一、文獻回顧
關于股票市場與貨幣政策調控的研究，近年來越來越受到各國政府和學者的關注。
(一)在關于股票市場與貨幣政策傳導效應的關系方面
陸蓉(2003)通過構建向量誤差修正模型進行脈沖反應分析和方差分解，度量了股票市場的貨幣政策效應，她認為貨幣政策目標能否實現，很大程度上取決于貨幣市場與資本市場的一體化程度。楚爾鳴(2005)進一步的實證分析表明，中國貨幣政策通過貨幣供應量作用于股票市場的效應明顯，但傳導過程中的“q”渠道和“財富效應”渠道等并沒有充分發揮作用。宋宸剛、譚曉蓉(2001)還對股市泡沫的產生及其對貨幣政策傳導效應的影響作了分析，這個研究對當前股市或許具有現實意義。
具體深入到貨幣政策傳導有效性方面，茍文均(2000)分析了資本市場有效傳導貨幣政策的條件，探討了貨幣政策變革的基本方向。欒怡(2001)開始注重資本市場的發展對貨幣政策有效性的影響。江其務(2001)、許祥秦(2001)在研究中國貨幣政策失效問題時提到股票市場的因素，進而陳柳欽(2002)系統分析了資本市場發展對貨幣政策的影響，并重點闡明了我國資本市場有效傳導貨幣政策的阻礙因素。劉志陽(2002)則從實證分析的角度提出貨幣政策的股市傳導機制模型并進行檢驗，得出結論：貨幣政策與資本市場的相關度在逐步增強，這使得資本市場對貨幣政策的有效性產生了較大沖擊；當局應對現有貨幣政策框架進行調整，重點是貨幣政策中介目標的利率取向和最終目標的股價參考。劉嶺(2003)進一步通過分析不同貨幣政策傳導機制，討論了QFII對中國貨幣政策有效性的影響。許崇正(2003)則詳細分析了中國股票市場傳導貨幣政策低效的原因，并且與陳建新(2003)提出了扭轉中國股市傳導貨幣政策低效的對策。
(二)在股票市場與貨幣政策調控目標的關系方面
1．與最終目標的關系研究。Borio.C(1994)認為在一個有效的資本市場中，央行沒有理由去關注資產價格的波動。只有當資產價格波動影響到貨幣政策最終目標時，貨幣政策才應干預資本市場。而國內學者錢小安(1998)在研究了資產價格變動對貨幣政策的影響后指出，資產價格變化對貨幣需求的穩定性、貨幣政策的執行會產生較大的沖擊，應在確定貨幣政策目標、運用貨幣政策等方面作出相應的調整。Friedman(2000)通過對美國股票價格在一個較長時期中對通貨膨脹和產出的影響進行實證分析，認為股票價格對產出和通貨膨脹的影響并不顯著。但就我國情況，謝平、焦瑾璞(2002)認為1999年下半年開始的貨幣政策機制緊縮效應與股票市場的關聯在增強。央行為提高穩健貨幣政策的有效性應當關注股票市場的發展。同期，易綱等人(2002)借助模型分析發現，貨幣數量與通貨膨脹的關系不僅取決于商品和服務的價格，而且在一定意義上取決于股市。當股市價格偏離穩態越來越遠時，經濟運行將是不安全的。因此，央行制定貨幣政策應同時考慮股市價格和商品與服務的價格，但是央行的根本目標仍是維護幣值的穩定。較權威的中國人民銀行研究局課題組(2002)的研究報告也認為對股市波動央行應關注但沒必要盯住。
2．與中介目標的關系研究。貨幣需求方面：Friedman(1988)認為股票市場通過財富效應、資產組合效應、交易效應和替代效應對貨幣需求產生影響。Friedman&McComac(1991)分析了美國和日本的股票價格與貨幣需求的關系，結果顯示股票價格對貨幣需求具有負向影響。國內學者易行健等人(2004)實證檢驗了我國股票市場發展對貨幣需求的影響，估計了包含股票市場成交額的季度貨幣需求函數，得出我國股票市場成交額減少了各個層次貨幣需求的結論。進而趙明勛(2005)實證檢驗了我國股票市場對貨幣需求的綜合效應，結果表明股票市場的發展傾向于減少狹義和廣義的貨幣需求，且對廣義貨幣需求的影響小于對狹義貨幣需求的影響。
具體到股票二級市場，據石建民(2001)、高莉、樊衛東(2001)的實證研究表明，股票二級市場對貨幣需求具有統計顯著性，為正相關關系。股票二級市場對M1需求的影響要大于對M2的影響。
貨幣供給方面：周英章、孫崎嶇(2002)對中國1993—2001年股市價格波動與貨幣供應量之間的關系進行實證研究，發現二者之間存在著長期穩定的均衡關系，但股市價格波動明顯領先于貨幣供應量且對貨幣供應結構的穩定性構成較強的正向沖擊，從而加大了央行貨幣調控的難度，削弱了宏觀需求管理的有效性，故建議貨幣政策應密切關注股價波動。在股票價格對各層次的貨幣供應量影響方面，王維安、楊靖(2003)通過對中國1999～2002年的實證分析認為，股價變化引起的替代效應和轉換效應是存在的，替代效應作用于短期，而轉換效應會在一段時滯后顯現。金德環、李勝利(2004)則進一步研究了中國股市價格和貨幣供應量的關系，實證結果顯示股市價格和M0、M2之間存在著長期穩定的協整關系，它可以用貨幣供應量M0和M2來解釋，但股價變化不是引起貨幣供應量變化的原因。
(三)在股票市場與利率手段的關系方面
Rigobon＆Sack(2001)實證檢驗的結果表明，標準普爾500指數每升降5％就可能導致利率升降25個基本點，利率對股市波動的反應強烈。國內學者王軍波、鄧述慧(1999)通過分析央行利率政策對股票市場的短期和長期影響，發現利率政策在短期和長期上對股價波動幅度、股票成交量等都有顯著的影響，只是對股票市場的短期影響有反?，F象，而長期影響則是穩定的。但是高俊峰(2004)在分析利率政策對我國股市的短期和長期效應后，則認為我國利率政策對股市的短期效應非常明顯，但長期效應與理論分析有出入。他認為長期效應還要受資本市場和貨幣市場的完善程度、相互間溝通程度以及長短期證券工具的豐富程度的制約，而這恰是我國的不足。具體到利率調整對股票交易量的影響方面，李敏、金光(2004)通過實證分析認為該影響存在時滯，這一時滯約在15到30天之間；而且利率調整不對股票交易量產生決定性影響。
三、二者的互動分析
股票市場和貨幣政策調控二者之間存在互動關系：
(一)股票市場對貨幣政策調控的影響
1．股票市場對貨幣政策傳導機制的影響。貨幣政策股票市場傳導的財富效應和資產負債表效應，它們所成立的前提是：金融市場是完全競爭市場，貨幣市場和資本市場是一體的，沒有阻滯。也就是說，要具有充分發展的金融市場，這樣的市場資金配置效率高，現實中歐美等發達國家的金融市場接近于此。
近兩年我國股票市場成功地進行了股權分置改革，實現了國有股和法人股的全流通，流通市值占GDP的比重迅速上升，股市規模進一步擴大，股市發展態勢良好，這是有利因素。但種種制約因素使我國的證券市場并沒有呈現出明顯的財富效應來響應央行貨幣政策的傳導：①貨幣市場和資本市場相互分割，一體化程度不高，貨幣和證券兩種資產自身的聯接效應以及兩種資產價格的聯接效應還有市場之間市場交易的非對稱信息對稱化效應不明顯。②我國股票市場投機性太強，股票價格易縱，上市公司信息披露造假，市場信用體系并不健全，相關的法律法規急需完善。③市場規模尚需進一步擴大。
2．股票市場的發展對貨幣政策調控最終目標的影響。傳統意義上貨幣政策最終目標是維持物價穩定，促進經濟增長。這種只關注實體經濟價格水平，不顧及虛擬經濟資產價格的目標取向，在貨幣政策的實施過程中遭受到越來越多的尷尬和無奈。事實證明：股票價格已不能再排除在貨幣政策視野范圍之外。隨著資本市場在社會經濟生活中日益重要、流通市值占GDP比重日益提高以及股指和GDP的相關度日益加強，貨幣政策通過股票市場的財富效應和資產負債表效應對實體經濟的影響必然會日益加深，這其中作為主要表現形式的股價波動對央行貨幣政策調控最終目標的完善已提出迫切要求。
3．股票市場的發展對貨幣政策調控中介目標的影響。我國將貨幣政策中介目標定為貨幣供應量，與其相應的操作手段是基礎貨幣。貨幣供應量取決于基礎貨幣投放的多少和貨幣乘數的大小。股票市場的發展將深刻影響貨幣供應量。因為伴隨其發展，大量社會閑置資金將進人股市，銀行、企業和居民的原有貨幣需求將發生變化，從而基礎貨幣在他們之間的分配比例也將改變，這將影響基礎貨幣的創造能力。而且由于股票價格的上漲，居民會減少現金持有，更多地進行證券投資，從而造成流通中現金漏損減少，貨幣乘數增大。股票市場的發展還將使居民、企業、機構投資者和商業銀行通過貨幣市場和資本市場進行資金配置的互動加強，這將影響商業銀行超額準備金的穩定性，從而影響貨幣政策的執行效力。可行的解決方法是在貨幣政策的調控方式上更多的采用利率手段，因為貨幣市場的利率變化將通過股票市場的財富效應和資產負債表效應對實體經濟產生影響，從而幫助央行實現貨幣政策意圖。
(二)貨幣政策調控對股票市場的影響
貨幣政策調控對股票市場的影響，集中體現在股票價格的變動上。上文提及的貨幣政策的利率調控手段，實質上就是央行通過利率變化來改變貨幣和證券這兩種資產的相對價格，從而吸引資金由貨幣市場流向資本市場，最終影響股票價格。貨幣供應量的變化同樣會對股票價格產生影響。當央行增加貨幣供應量時，居民手中持有的現金將增加，貨幣的邊際收益下降，而就短期看居民出于交易動機和預防動機的貨幣需求變化不大，投機需求則會出現較大變化，于是股票價格將被推高。
四、政策建議
為了實現我國股票市場和貨幣政策調控的良好互動，政府應在如下三個方面調整完善政策：
1．央行在制定貨幣政策時應關注股價波動
2006年來我國股市發展迅猛，資本市場在國家經濟生活中的位置愈發重要，股指與GDP的相關度也在加強，這意味著股票市場的財富效應和資產負債表效應會日益明顯。而央行將股票價格納入貨幣政策視線將適逢時機。
2．推進利率市場化改革
股票市場的深入發展將使作為我國貨幣政策中介目標的貨幣供應量越來越不具有可控性、可測性和相關性。利率手段將成為可行的目標取向。而這要求政府有力推進利率市場化改革，形成合理的利率風險結構和期限結構，以有效聯接貨幣市場和資本市場。
