先行宏观指标与我国资本市场指数的关系检验

　　引言

　　投资者经常利用三种类型的指标来描述未来经济状况，这三种类型指标分别为领先指标、滞后指标和同步指标。大部分投资者都认为股票市场是经济晴雨表，将股票市场当做主要的先行指标，认为经济的好坏将会反映到股票市场上，股票市场会事前预见未来经济走势。然而较少部分投资者会将注意力放在寻找比股票市场更敏感的指标，以此预测未来股票市场走势。

　　国内外关于宏观经济指标对股票指数的预测能力的研究，并不是非常多。很多研究集中于当期指标与股票收益率的联动关系，但是这种联动关系对于预测未来走势并没有很大的作用。在这些研究中，Mark A.Johnson 和 Kevin J.Watson的研究与本文的研究思路类似，对美国的△PMI和标普500收益率的相关性进行了分析，分析结果表明在多数时间内上一期的△PMI与当期标普500收益率成显著的正相关关系。魏武沁研究发现，M2同比，PPI同比和一年期固定国债收益率与上证成交金额有相关关系。徐曼通过格兰杰因果检验发现，汇改后人民币汇率与沪深300指数间存在双向的格兰杰因果关系。本文也参考了该结论，采用上一期的汇率变动作为控制变量来对PPI进行进一步的回归。但这两个研究中都只分析了当期指标间的联动关系，并不具有预测性。

　　许多先行指标已经证实了能有效解释股票收益，例如Fisher和statman用美国数据验证了消费者信心指数和股票指数收益的关系。值得注意的是，既然消费者信心指数能解释股指收益，其他宏观指标是否也具有同样的效果呢？这个问题即是本文研究的中心问题。在国内也有运用基本的宏观指标去建立于股指的关系，但是往往停留在定性方面，或者选取的指标不能很好解释股指的收益。本文通过实证研究发现PPI和股指的关系是显著的，完善和补充了该领域的研究成果，也为行为金融学提供了一些印证。

　　本文使用时间序列回归分析，对9种宏观指标进行分析，发现PPI能显著解释股指收益率，PPI和股指收益率是显著负相关的。意味着PPI指数的下降（上升）能对下一期股指收益的上升（下降）做出解释。

　　模型与数据

　　本文实证所用数据来自resset、csmar数据库及通达信软件，样本期间为我国2005年1月到2013年9月，数据频率为月数据。本文选取的宏观指标有9种，如表1所示。

　　简单的相关系数无法得到准确的结果，现实中还有许多影响因素会对股指产生影响，为控制这些因素的影响，在回归模型中本文还选取了上证综指和深证成指作为被解释变量进行稳健性检验。

　　实证分析

　　（一）相关系数检验

　　为了探寻各个宏观指标和股指收益率的关系，本文用如下公式进行回归：

　　Rindex，t=α+β*indicatori，t-1+εt （1）

　　其中R是股指月收益，本文用沪深300指数月收益代表，indicator代表宏观指数上月变化率。使用上月宏观指数变化率作为解释变量，能够表明上月指标的变化是否对本月股指收益具有预测作用。该预测具有合理的经济学解释，当先行宏观经济指标好转时，会传递上月预测到的经济好转信息到股票市场上，促使股指上涨。

　　公式（1）的回归结果如表2所示。从表中可以得知，除了PMI增长率和PPI显著外，其他宏观指标均不显著。其中PMI增长率和股指收益正相关，PPI和股指收益负相关，符合经济学解释。

　　然而PMI增长率显著性水平不如PPI，故将PMI增长率和PPI同时对股指收益进行回归，结果如表3所示。从表3可以看出，加入了PPI作回归后，PMI变得不显著了，说明PMI传递的信息包含于PPI的信息中，故PMI的信息是冗余的，因此本文主要着重PPI与股票市场的规律研究。

　　由于PPI反映了国内全部工业产品出厂价格总水平的变动趋势和程度，所以PPI是一个非常敏感的指标。PPI能解释股指收益也是符合经济学直觉的。

　　（二）稳健性检验

　　为了进一步验证PPI和股指收益的关系，其他变量需要加入模型进行控制。PPI衡量的国内生产者物价指数，某种程度上属于公司特质因子。模型中仅仅具有公司特质因子是不可行的，还需加入反映行业层面、市场层面的因子，检验加入这些因子后PPI与股指的负相关关系是否依旧显著。

　　人民币汇率的变动包含了许多经济信息，人民币的强弱充分影响到我国宏观经济。人民币走弱将使国内产品和服务变得更加有吸引力，反之也成立，最终影响到本国经济反映于股票市场。同时人民币汇率的变化还会影响国内资本流动，资本的流入流出会显著影响到股票市场。

　　股票市场往往具有显著的动量或反转效应，即过去的股价往往能预测未来的股价走势，因此本文构造了一个衡量股指收益过去60天移动平均趋势指标作为控制变量，控制过去股价反映的历史信息。设置股指收益率哑变量，当股指上涨取1，下跌时取0，将60天的哑变量数据相加得到MA60指标。

　　我国股票市场发展不完善，信息处理和反映能力大大滞后于国外股票市场，上月的宏观经济信息并没有充分反映到上月股指上，其残余信息往往会对本月股指造成影响。为了控制该信息变量，本文将上月标准普尔500指数加入到模型中，能有效准确及时的反映宏观经济状况。

　　加入了上月人民币汇率、前60天移动平均股指收益率指标、上月标准普尔500指数收益率后，回归模型变为（2b）。其中，△CYNt-1是人民币兑美元汇率变动，MA60是前60天移动平均股指收益率指标，Rsp500t-1 是上月标准普尔500指数收益率。

　　（2a）

　　（2b）

　　同时，为了确保回归结果的稳健，本文额外选取了上证综指和深证成指作为解释变量进行公式（2）的回归。根据公式2回归结果如表4所示。

　　从表4可以看出，在加入了其他控制变量后上月PPI系数对每一个股指都显著为负，且系数变化幅度都不大。对于沪深300指数而言，系数估计值为-0.00747，说明PPI每上升1，股指收益下降0.747%；人民币汇率系数也是显著为负的，说明人民币汇率上升，即人民币贬值与股指显著负相关，反映了国内相对于世界经济实力上升的信息促使股指上涨。标准普尔500指数上月收益只对上证和深证指数具有解释意义，说明沪深300指数能有效的吸收及时的经济信息，为沪深300指数在学术和研究上得于广泛运用做出了印证。MA60哑变量系数在三个市场都不显著，说明股指并不存在显著的动量或反转效应信息。

　　结论与研究展望

　　生产者物价指数（PPI）经常被用于判断未来经济状况，但在预测股票市场上却得到了非常少的关注。本文通过实证研究证实了上月PPI与股指收益显著负相关，同时本文还发现所有行业指数收益率都和PPI负相关。至于为什么PPI会与收益率负相关，目前还没有得出可靠的结论。一个合理的判断是：生产者价格对于企业成本的影响要大于其对于收入的影响，即生产者物价指数越高，企业的日子越难过。如果这个判断成立的话，PPI很有可能会与企业的利润存在某种关联。要验证这种关联性，单纯选取某一企业的报表分析就显得很片面，也难以得出一个让人信服的结论。一个比较科学的方法是将上市公司的利润进行加权后再与PPI进行检验。但这超出了本文的研究范围，可以作为下一步的研究方向。

　　同时PPI与股票收益率的这层关系，可使我国股票市场的理性程度有了一个新的判断。我国股票市场的走势事实上反映了一部分宏观经济的信息，这表明确实有投资者参考基本面信息进行投资，而且这种投资者并不在少数，已经对股票指数产生影响。在后续研究中，将持续观测部分宏观指标与股票收益率的相关性，尤其是PPI与PMI，并尝试以此来作为依据，并对比全球其他市场来对我国股票市场的理性程度加以评估。