沪深300指数与实体经济指标的回归模型实证

文/黄滢



沪深300指数与实体经济指标的回归模型实证

文/黄滢

上海大学经济学院

本文选取了从2012年01月至2016年12月的沪深300指数、全国工业用电量、铁路货运量、银行对非金融机构的中长期贷款以及制造业采购经理人指数的月度数据进行模型实证，试图研究中国股票市场与实体经济之间的相关关系。发现中国的股票市场发展与实体经济之间并不存在明显的相关关系，股票市场对实体经济的反映能力很低，实体经济的发展情况无法通过股票市场真正地体现出来，二者之间存在一定的脱节现象。

沪深300指数；实体经济；多元回归；相关关系

1 研究背景和意义

改革开放以来，随着我国社会经济的不断发展，资本市场也逐渐受到各经济主体的关注和参与。因而，实体经济与股票市场作为两个市场中最具代表性的价值标准，对二者之间的关系的研究便显得尤为重要。从1990年起，股票市场逐渐成为我国资本市场筹资和融资的重要渠道。对实体经济而言，企业的发展离不开资金的支持，足够的流动资金是企业维持生存和发展的重要因素。那么股票市场与实体经济之间是否存在某种特定的关系呢？二者之间是如何相互影响的？本文出于这样的考量，采用沪深300指数作为中国股票市场的代表，研究与实体经济之间的关系，尝试得出具有参考价值的结果。

2 实证分析

本文选取了2012年1月至2016年12月的沪深300指数、铁路货运量、全国工业用电量、银行对非金融机构中长期贷款以及制造业采购经理人指数的月度数据，共60组数据进行实证检验。

2.1 变量经济意义假设

本文主要研究中国股票市场与实体经济之间的关系，因此选取了沪深300指数代表股票市场，实体经济方面选取了铁路货运量、全国工业用电量、银行对非金融机构中长期贷款以及制造业采购经理人指数四个指标作为代表。

（1）沪深300指数（HS300）：该指标样本覆盖了沪深市场60%左右的市值，具有良好的市场代表性和可投资性。

（2）全国工业用电量（EC）：该指标取自21发展指数之一，是以一定时段内工业用电量数值，衡量一个地区经济发展速度的快与慢、总量的多与少。一般来说工业用电量会随着制造企业的增加、工业规模的扩大而增加，制造业的发展也意味着经济的向好。

（3）铁路货运量（RCV）：该指标是指在一定时期内使用铁路货车实际运送的货物数量，单位为万吨，为了配合其它几个变量的量纲，本文对该指标的单位进行了调整，为十万吨。就其经济意义而言，铁路货运量越大，表明市场越有活力，经济发展得越好。

（4）银行对非金融机构中长期贷款（MLTL）：该指标是指银行针对非金融机构的中长期贷款，一般该指标越高，表明企业业务有所扩大，经济发展越快。

（5）制造业采购经理人指数（PMI）：该指标涵盖了经济活动的多个方面，其综合指数反映了经济总体情况和总的变化趋势，而各项指标又反映了企业供应与采购活动的各个侧面，对国家经济活动的监测和预测具有重要作用。制造业是反映实体经济好坏的重要方面，PMI指数在50%以上，反映制造业总体扩张；低于50%，通常反映制造业衰退。

2.2 构建广义线性回归模型

广义线性模型通过拟合响应变量的条件均值的一个函数（不是响应变量的条件均值），假设响应变量服从指数分布中的某个分布（并不仅限于正态分布），极大地扩展了标准线性模型，其推导依据的是极大似然估计，而非最小二乘法。本文将通过glm()函数重新构建模型，首先通过resid()函数求出原回归方程的残差值，然后构造方差协方差矩阵，并对该矩阵做广义线性回归模型，结果如下：

Model 1：HS300 ~ EC + RCV + MLTL + PMI

EC: Estimate: 0.3693; Std. Error: 0.1849; t value: 1.998; Pr（>|t|）:0.0507;

RCV: Estimate: -1.5945; Std. Error:0.3096; t value:-5.149; Pr（>|t|）:3.63e-06;

MLTL: Estimate:0.0321; Std. Error:0.0378; t value:0.849; Pr（>|t|）: 0.3994;

PMI: Estimate:116.7168; Std. Error:113.2706; t value:1.030; Pr（>|t|）:0.3073 .

从图1可以看出，做了广义线性回归以后，模型仍旧出现了异常值，图六的横坐标为10000点，纵坐标为3000至5000点的区间内存在很明显的离群点，纵坐标10000点之后的图形拟合效果也不好，且模型中依然只有EC和RCV两个变量是显著的，去除其他变量，仅对EC、RCV和HS300重新拟合，检验模型是否拟合得好：

Model 2：HS300 ~ EC + RCV

EC: Estimate: 0.3823；Std. Error:0.1834；t value:2.084；Pr（>|t|）:0.0416；

RCV: Estimate:-1.4420；Std. Error:0.2428；t value:-5.940；Pr（>|t|）:1.81e-07；

比较上述两个模型的结果，可以发现在去除了其他两个变量后，新模型的每个回归系数都通过显著性检验（p<0.05）。

3 实证总结

本文通过对沪深300指数、全国工业用电量、铁路货运量、银行对非金融机构中长期贷款与制造业采购经理人指数进行多元线性回归与广义线性回归模型的处理，发现对模型解释最显著的变量是铁路货运量，其次是全国工业用电量，银行对非金融机构中长期贷款与采购经理人指数不仅在多元线性回归模型中不显著，在广义线性回归模型中依旧不显著，可以认为这两个变量对沪深300指数没有明显的影响。

4 结论与建议

通过第三节的实证分析，本文得出以下结论：中国股票市场与实体经济之间不存在明显的相关关系，股票市场并不是反应实体经济发展水平的“晴雨表”，二者存在一定的脱节现象。笔者认为，之所以会出现实证结果与预期假设相背离的情况，与目前中国特殊的经济金融结构密切相关。第一，虽然近年来股票投资比例在居民的家庭财富总额中有较大比重的上升，但普通居民仍以储蓄作为主要投资方式，同时参与股票市场的个人投资者并非完全理性，羊群效应和投机心理使得股票价格不能正常反映企业的真实情况；第二，中国股票市场的投资主体结构仍有很大的调整余地，机构投资者力量的壮大是股市健康发展的重要基础；第三，中国股票市场功能存在一定程度的扭曲性，股价往往在短期内容易产生较大幅度的波动；第四，金融市场监管者与参与主体之间仍有需要磨合的地方，监管制度也成为股市能否健康发展的重要因素之一。

在有效监管的前提下，完善信息披露制度，合理扩大股市规模，引导诸如养老基金、社保基金、保险资金等优秀的机构投资者进入市场，引导个人投资者进行理性交易，规范投资者的交易行为，同时加强市场创新，充分发挥金融衍生工具的价格发现功能与风险规避功能，建立风险对冲机制，降低股票市场价格波动程度，共同分享我国经济发展和股市健康发展带来的累累硕果。

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