領(lǐng)先因素模型——宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列研究之領(lǐng)先效果篇VIP

1、Table_MainInfo領(lǐng)先因子模型金融工程 研究報(bào)告宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列研究之領(lǐng)先效果篇2011-01-14Table_KeyInfoTable_Title領(lǐng)先因子模型報(bào)告要點(diǎn)n 領(lǐng)先滯后關(guān)系檢驗(yàn)領(lǐng)先因子模型中，我們主要討論宏經(jīng)濟(jì)變量對(duì)股市的領(lǐng)先效果。宏觀經(jīng)濟(jì)變量的選擇是基于多因素模型宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列研究之多因素篇中，與股市有顯著協(xié)整關(guān)系的宏觀經(jīng)濟(jì)變量。 在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用趨勢(shì)狀態(tài)的重要性宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列研究之方法篇中的方法檢驗(yàn)這些因子與股市之間的領(lǐng)先滯后關(guān)系，之后根據(jù)各個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的顯著性和差異性形成多因素模型。n 基于領(lǐng)先信息的過(guò)因素模型單變量與股市之間的領(lǐng)

2、先滯后關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果表明，以下幾個(gè)變量對(duì)股市有顯著的領(lǐng)先作用：用電量、出口訂單、積壓訂單、生產(chǎn)量、原材料庫(kù)存、ppi、固定資產(chǎn)投資。通過(guò)組合對(duì)股市有領(lǐng)先意義的宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)變量形成多因素模型，包含兩個(gè)因素：pmi的擴(kuò)散指標(biāo)生產(chǎn)量、ppi，這個(gè)模型對(duì)股市的月收益率序列有23.80%的解釋能力。n 系列報(bào)告總結(jié)及未來(lái)研究展望宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列研究從以下三個(gè)方面討論了我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)股市的影響：哪些宏觀因素會(huì)影響股市、這些因素的影響模式是怎么樣的、這些因素與股市的領(lǐng)先滯后效果。趨勢(shì)狀態(tài)的重要性從宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)股市的影響模式的研究入手，主要介紹了協(xié)整關(guān)系的簡(jiǎn)化檢驗(yàn)方法。多因素模型主要建立了宏觀因子備

3、選庫(kù)，對(duì)其中的宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市的關(guān)系一一進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。領(lǐng)先因子模型通過(guò)協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，篩選出對(duì)股市有領(lǐng)先意義的宏觀經(jīng)濟(jì)變量。宏觀經(jīng)濟(jì)與股市的關(guān)系十分復(fù)雜，我們使用了一種簡(jiǎn)化的協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)方法對(duì)最常見(jiàn)的一些宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市的關(guān)系加以檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)了豐富的結(jié)論。在此基礎(chǔ)上，還有很多問(wèn)題值得進(jìn)一步研究，如：在過(guò)程中識(shí)別趨勢(shì)，使用向量自回歸模型研究宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的相關(guān)關(guān)系等。Table_BaseInfo領(lǐng)先股市的多因素模型常數(shù)項(xiàng)生產(chǎn)量(j=7,k=-1)sppi(j=2,k=-2)2.8275 5.4221 -8.9226 資料來(lái)源：Wind資訊，長(zhǎng)江證券研究部領(lǐng)先變量多因素模型效果資料來(lái)源：Wi

4、nd資訊，長(zhǎng)江證券研究部分析師：范辛亭(8621) 6875859執(zhí)業(yè)證書編號(hào)：S6聯(lián)系人：范辛亭(8621) 6875859正文目錄一、研究思路4二、領(lǐng)先滯后關(guān)系檢驗(yàn)4三、基于領(lǐng)先信息的多變量模型.13四、系列報(bào)告總結(jié).15圖表目錄圖 1：系列報(bào)告內(nèi)容簡(jiǎn)介4圖2：用電量同比增速、用電量增速狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖7圖3：生產(chǎn)量、生產(chǎn)量狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖9圖4：出口訂單、出口訂單狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖9圖5：積壓訂單、積壓訂單狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖10圖6：原材料庫(kù)存、原材料庫(kù)存狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖10圖7：固定資產(chǎn)投資同比增速、固定資產(chǎn)投資同比增速狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖10圖

5、8：ppi、ppi狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖12圖9：生產(chǎn)量狀態(tài)變量、ppi狀態(tài)變量對(duì)比圖14圖 10：領(lǐng)先變量多因素模型效果15表 1：M1與M2增速差與對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)狀態(tài)變量5表 2：貨幣政策類趨勢(shì)狀態(tài)變量與流通A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果5表 3：貨幣政策類趨勢(shì)狀態(tài)變量與等權(quán)A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果6表 4：貨幣政策類趨勢(shì)狀態(tài)變量與上證綜指領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果6表 5：工業(yè)生產(chǎn)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與流通A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果6表 6：工業(yè)生產(chǎn)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與等權(quán)A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果6表 7：工業(yè)生產(chǎn)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與上證綜指領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果7表 8：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與流通A股領(lǐng)先滯后檢驗(yàn)結(jié)果8

6、表 9：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與流通A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果（續(xù)）8表 10：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與等權(quán)A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果8表 11：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與等權(quán)A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果（續(xù)）8表 12：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與上證綜指領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果9表 13：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與上證綜指領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果（續(xù)）9表 14：固定投資同比增長(zhǎng)率趨勢(shì)狀態(tài)變量與股票指數(shù)領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果10表 15：物價(jià)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與等權(quán)A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果11表 16：物價(jià)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與流通A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果11表 17：物價(jià)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與上證綜指領(lǐng)先

7、、滯后檢驗(yàn)結(jié)果11表 18：外匯類趨勢(shì)狀態(tài)變量與股票指數(shù)領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果12表 19：利率類趨勢(shì)狀態(tài)變量與股票指數(shù)領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果12表 20：具有領(lǐng)先作用的變量相關(guān)關(guān)系13表 21：領(lǐng)先變量的信息比較13表 22：領(lǐng)先股市的多變量模型14一、 研究思路對(duì)股市的領(lǐng)先效果中，我們主要討論宏經(jīng)濟(jì)變量對(duì)股市的領(lǐng)先效果。宏觀經(jīng)濟(jì)變量的選擇是基于多因素模型宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列研究之多因素篇中，與股市有顯著協(xié)整關(guān)系的宏觀經(jīng)濟(jì)變量。 在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用趨勢(shì)狀態(tài)的重要性宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列研究之方法篇中的方法檢驗(yàn)這些因子與股市之間的領(lǐng)先滯后關(guān)系，之后根據(jù)各個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的顯著性和差異性形成多因素

8、模型。圖 1：系列報(bào)告內(nèi)容簡(jiǎn)介資料來(lái)源：長(zhǎng)江證券研究部二、 領(lǐng)先滯后關(guān)系檢驗(yàn)我們檢驗(yàn)宏觀經(jīng)濟(jì)變量在協(xié)整基礎(chǔ)上的領(lǐng)先和滯后關(guān)系，可用以下的簡(jiǎn)化模型： （1）當(dāng)k取大于零的值時(shí)，宏觀經(jīng)濟(jì)變量滯后于股市；當(dāng)k取小于零的值時(shí)，宏觀經(jīng)濟(jì)變量領(lǐng)先于股市。下面以M1與M2增速差為例，給出了從1997年11月至1998年11月M1與M2增速差與對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量，j分別取一個(gè)月、四個(gè)月、九個(gè)月時(shí)所對(duì)應(yīng)的宏觀經(jīng)濟(jì)變量的時(shí)間序列分別表示為：、。從表1可以看出，j取不同的值，識(shí)別出來(lái)的趨勢(shì)不盡相同，當(dāng)j的取值較小，可以識(shí)別出較短、較小、變化較為頻繁的趨勢(shì)，而隨著j的增大，識(shí)別出的趨勢(shì)變得越來(lái)越粗略、過(guò)濾掉越來(lái)越多的微小

9、波動(dòng)。表 1：M1與M2增速差與對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)狀態(tài)變量日期(%)1997年11月-1.200001997年12月-0.801001998年1月-2.800001998年2月-4.300001998年3月-3.601001998年4月-3.401001998年5月-4.700001998年6月-5.900001998年7月-5.001111998年8月-4.101111998年9月-2.801111998年10月-2.800011998年11月-3.00001資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部在模型（1）中狀態(tài)變量的回歸中我們?cè)O(shè)計(jì)了領(lǐng)先滯后參數(shù)k，當(dāng)k取負(fù)值時(shí)是領(lǐng)先關(guān)系，取0時(shí)是同步關(guān)系，取正值時(shí)是

10、滯后關(guān)系。我們選擇j的取值范圍是1個(gè)月至9個(gè)月，k的取值范圍是-2至5，分別表示宏觀經(jīng)濟(jì)變量領(lǐng)先于股市2個(gè)月、滯后于股市5個(gè)月，重點(diǎn)考察宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市之間的領(lǐng)先滯后關(guān)系。我們?cè)谡{(diào)整k值，也同樣觀察模型的解釋能力，當(dāng)解釋能力最強(qiáng)時(shí)，也就是t-test值最大時(shí)，我們根據(jù)k的取值就能判斷領(lǐng)先、同步和滯后。著重考察對(duì)股市有領(lǐng)先作用的變量。對(duì)于每一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量，我們羅列出最大的t-test值，及其對(duì)應(yīng)的j、k、回歸系數(shù)、決定系數(shù)。表2至表4是貨幣供應(yīng)量與三種股票收益率的領(lǐng)先滯后檢驗(yàn)結(jié)果，可以看出，這一類別中的每一個(gè)變量都與股市有著很顯著的滯后關(guān)系。表 2：貨幣政策類趨勢(shì)狀態(tài)變量與流通A股領(lǐng)先、滯后

11、檢驗(yàn)結(jié)果sm0 sm1 sm2 s(m1-m2) shs/m2 j17576k331323.6877 5.5779 3.2349 6.8391 -6.5368 t-test2.5643 3.9788 2.2346 4.9884 -4.6314 0.0360 0.0825 0.0276 0.1239 0.1157 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 3：貨幣政策類趨勢(shì)狀態(tài)變量與等權(quán)A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果sm0 sm1 sm2 s(m1-m2) shs/m2 j17576k331323.7122 5.7490 3.4917 7.2417 -6.5631 t-test2.4138 3.8311 2

12、.2555 4.9441 -4.2632 0.0320 0.0770 0.0281 0.1219 0.0998 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 4：貨幣政策類趨勢(shì)狀態(tài)變量與上證綜指領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果sm0 sm1 sm2 s(m1-m2) shs/m2 j14176k324123.7342 4.9738 -2.0858 5.8227 -5.8873 t-test2.8960 3.9218 -1.5922 4.6675 -4.6245 0.0455 0.0804 0.0142 0.1101 0.1154 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部從表5至表7可以看出， 工業(yè)增加值增速與三種股票收益

13、率的領(lǐng)先滯后關(guān)系不是很穩(wěn)定，我們認(rèn)為造成這個(gè)數(shù)值結(jié)果的原因是工業(yè)增加值本身就是一個(gè)噪音很大的量，對(duì)股市的作用本身并不顯著，而考慮這個(gè)量與股市的領(lǐng)先滯后關(guān)系時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)上的偶然吻合，這并不能反映真實(shí)的工業(yè)增加值與股市的關(guān)系，因此，我們認(rèn)為工業(yè)增加值與股市之間并不存在一個(gè)穩(wěn)定的領(lǐng)先滯后關(guān)系。表 5：工業(yè)生產(chǎn)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與流通A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果工業(yè)增加值同比增長(zhǎng)率發(fā)電量同比增長(zhǎng)率用電量同比增長(zhǎng)率j156k51-14.1599 5.6585 9.3088 t-test2.2940 3.9586 4.2795 0.0224 0.0877 0.1902 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 6：

14、工業(yè)生產(chǎn)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與等權(quán)A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果工業(yè)增加值同比增長(zhǎng)率發(fā)電量同比增長(zhǎng)率用電量同比增長(zhǎng)率j756k-11-14.8228 6.7692 10.1727 t-test2.0999 4.4374 4.1516 0.0185 0.1078 0.1810 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 7：工業(yè)生產(chǎn)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與上證綜指領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果工業(yè)增加值同比增長(zhǎng)率發(fā)電量同比增長(zhǎng)率用電量同比增長(zhǎng)率j556k51-14.5518 4.3973 8.2578 t-test1.8815 3.3179 4.0979 0.0152 0.0633 0.1772 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部用電

15、量增速的長(zhǎng)期趨勢(shì)是一個(gè)領(lǐng)先股市的十分顯著的變量。這可能是由于用電量統(tǒng)計(jì)的是我國(guó)所有產(chǎn)業(yè)的電力消耗情況，而制造業(yè)等行業(yè)在生產(chǎn)階段是電力消耗的高峰期，同時(shí)我國(guó)發(fā)電以火電為主，用電量的增加會(huì)直接導(dǎo)致上游行業(yè)的景氣及繁榮，因此從這幾個(gè)方面來(lái)看用電量確實(shí)是一個(gè)領(lǐng)先股市的指標(biāo)。相比而言，發(fā)電量是一個(gè)相對(duì)滯后的變量，造成用電量與發(fā)電量的差別的原因一方面是由于用電量的數(shù)據(jù)量較少，規(guī)律比較明確，另一方面是用電量可以側(cè)面反映社會(huì)活動(dòng)以及工業(yè)生產(chǎn)的景氣。為了使用電量增速領(lǐng)先股市的關(guān)系更直觀一些，我們把用電量增速及其狀態(tài)變量在坐標(biāo)上向后移動(dòng)了一個(gè)月，如圖2所示，這樣可以將用電量增速的趨勢(shì)與上證綜指的走勢(shì)進(jìn)行直接對(duì)比。

16、圖2：用電量同比增速、用電量增速狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部由于中國(guó)制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)的生成是通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的形式，對(duì)大型企業(yè)進(jìn)行調(diào)查，了解被訪者對(duì)下一期的擴(kuò)散指標(biāo)的預(yù)期程度，這個(gè)指數(shù)的構(gòu)成形式導(dǎo)致有較多的變量對(duì)股市有領(lǐng)先作用，包括：出口訂單、積壓訂單、生產(chǎn)量、原材料存。表 8：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與流通A股領(lǐng)先滯后檢驗(yàn)結(jié)果采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)生產(chǎn)量新訂單出口訂單積壓訂單產(chǎn)成品庫(kù)存j776661k0-10-1-207.58427.55067.58425.76986.3991-6.8411t-test2.99592.92572.99591.95512.3877-2

17、.66930.11810.11480.11810.05470.08060.0961資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 9：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與流通A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果（續(xù)）采購(gòu)量進(jìn)口購(gòu)進(jìn)價(jià)格原材料庫(kù)存從業(yè)人員供應(yīng)商配送時(shí)間j543693k011-1326.95108.219611.48637.00999.09064.2476t-test2.64533.26654.70032.70133.68531.59320.09460.13740.24800.09960.16850.0365資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 10：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與等權(quán)A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果

18、采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)生產(chǎn)量新訂單出口訂單積壓訂單產(chǎn)成品庫(kù)存j376361k1-101207.96908.66387.68587.37716.8326-7.8219t-test2.75823.02842.69332.52092.3101-2.74630.10200.12200.09770.08660.07380.1012資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 11：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與等權(quán)A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果（續(xù)）采購(gòu)量進(jìn)口購(gòu)進(jìn)價(jià)格原材料庫(kù)存從業(yè)人員供應(yīng)商配送時(shí)間j444692k111-2329.08589.676712.60247.30479.97435.4912t-test3.21233

19、.47784.59662.48233.61791.85590.13350.15290.23980.08660.16340.0489資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 12：pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與上證綜指領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)生產(chǎn)量新訂單出口訂單積壓訂單產(chǎn)成品庫(kù)存j716668k010-1-206.79726.52186.79724.47885.7339-5.7743t-test2.89012.74882.89011.62592.3091-2.40040.11090.10130.11090.03850.07580.0792資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 13：pmi及其

20、擴(kuò)散指標(biāo)趨勢(shì)狀態(tài)變量與上證綜指領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果（續(xù)）采購(gòu)量進(jìn)口購(gòu)進(jìn)價(jià)格原材料庫(kù)存從業(yè)人員供應(yīng)商配送時(shí)間j543694k011-13-16.20637.537710.63736.68127.5609-4.1384t-test2.54373.23894.71602.79133.2494-1.64870.08810.13540.24920.10560.13610.0396資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部從表8-表13可以看出，pmi及其擴(kuò)散指標(biāo)中，有四個(gè)量對(duì)股市有顯著的領(lǐng)先作用，分別是：出口訂單、積壓訂單、生產(chǎn)量、原材料存，分別領(lǐng)先股市一個(gè)月、兩個(gè)月、一個(gè)月、一個(gè)月。為了使這四個(gè)變量領(lǐng)先股市的關(guān)

21、系更直觀一些，我們把它們及其狀態(tài)變量向后進(jìn)行移動(dòng)，如圖3-圖6所示，這樣可以將這四個(gè)領(lǐng)先股市的變量與上證綜指的走勢(shì)進(jìn)行直接對(duì)比。圖3：生產(chǎn)量、生產(chǎn)量狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖圖4：出口訂單、出口訂單狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部圖5：積壓訂單、積壓訂單狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖圖6：原材料庫(kù)存、原材料庫(kù)存狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部從表14可以看出，固定資產(chǎn)投資同比增速對(duì)股市有顯著的領(lǐng)先作用。表 14：固定投資同比增長(zhǎng)率趨勢(shì)狀態(tài)變量與股票指數(shù)領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果指數(shù)類型等權(quán)A

22、股流通A股上證綜指j222k-2-2-23.7911 3.7327 3.2117 t-test1.9618 2.1823 1.6261 0.0175 0.0216 0.0121 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部為了使固定資產(chǎn)投資增速領(lǐng)先股市的關(guān)系更直觀一些，我們把它及其狀態(tài)變量在坐標(biāo)上向后移動(dòng)了兩個(gè)月，如圖7所示，這樣可以將固定資產(chǎn)投資增速的趨勢(shì)與上證綜指的走勢(shì)進(jìn)行直接對(duì)比。圖7：固定資產(chǎn)投資同比增速、固定資產(chǎn)投資同比增速狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部由表15至表17可以看出，物價(jià)指數(shù)類變量中ppi的短期趨勢(shì)對(duì)股市有顯著的領(lǐng)先效果，并且對(duì)于三種股票收益率領(lǐng)先的階段

23、都是兩個(gè)月。這是由于ppi衡量的是工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品出廠價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)和變動(dòng)程度的指數(shù)，是反映某一時(shí)期生產(chǎn)領(lǐng)域價(jià)格變動(dòng)情況的重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。與cpi不同的是，ppi 反映生產(chǎn)環(huán)節(jié)價(jià)格水平，cpi反映消費(fèi)環(huán)節(jié)的價(jià)格水平。而整體物價(jià)水平的波動(dòng)一般首先會(huì)出現(xiàn)在生產(chǎn)領(lǐng)域，隨后沿著產(chǎn)業(yè)鏈向下游產(chǎn)業(yè)傳導(dǎo)，最后波及消費(fèi)品。因此，ppi對(duì)股市有一定的領(lǐng)先作用。而cgpi與cpi是股市的滯后變量，并且滯后階段相對(duì)較長(zhǎng)期。表 15：物價(jià)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與等權(quán)A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果scpisppiscgpij623k5-255.6943-3.80435.8754t-test3.5088-2.46983.38870.07540.

24、03590.0763資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 16：物價(jià)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與流通A股領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果scpisppiscgpij826k5-255.9332-3.56326.1683t-test4.0563-2.49743.83600.09830.03660.0957資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部表 17：物價(jià)類趨勢(shì)狀態(tài)變量與上證綜指領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果scpisppiscgpij826k4-255.9757 -3.4755 6.1868 t-test4.4625 -2.6692 4.1947 0.1165 0.0416 0.1124 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部為了使ppi

25、領(lǐng)先股市的關(guān)系更直觀一些，我們把ppi及其狀態(tài)變量在坐標(biāo)上向后移動(dòng)了兩個(gè)月，如圖8所示，這樣可以將ppi的趨勢(shì)與上證綜指的走勢(shì)進(jìn)行直接對(duì)比。圖8：ppi、ppi狀態(tài)變量與上證綜指關(guān)系圖資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部如表18所示，對(duì)外匯類宏觀因素而言，外匯儲(chǔ)備相對(duì)股市滯后或者同步，美元指數(shù)相對(duì)股市滯后。外匯儲(chǔ)備中很大一部分是外匯占款，外匯占款是市場(chǎng)上流動(dòng)性的反映，因此這里的結(jié)果是與貨幣供應(yīng)量對(duì)股市滯后相一致的。而美元指數(shù)的長(zhǎng)期趨勢(shì)是相對(duì)股市滯后的。表 18：外匯類趨勢(shì)狀態(tài)變量與股票指數(shù)領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果指數(shù)類型流通A股等權(quán)A股上證綜指外匯儲(chǔ)備susdx 外匯儲(chǔ)備susdx 外匯儲(chǔ)備susdx

26、 j262616k04044410.6006 -10.9085 11.2284 -10.4662 8.6289 -10.3117 t-test3.8135 -3.9186 3.6053 -3.2893 3.5195 -4.0194 0.1925 0.2011 0.1757 0.1506 0.1688 0.2094 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部利率類趨勢(shì)狀態(tài)變量與股票指數(shù)領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果如表19所示，可以看出sShibor與三種股票收益率滯后關(guān)系比較穩(wěn)定，均為較為顯著的短期滯后關(guān)系，而從k的取值來(lái)看，貸款余額與三種股票收益率的領(lǐng)先滯后關(guān)系有些差異，如，貸款余額顯著地領(lǐng)先流通A股收益率一個(gè)

27、月，而滯后于等權(quán)A股與上證綜指，這可能一方面由于貸款余額有時(shí)會(huì)有一些季節(jié)性，另外同時(shí)也說(shuō)明貸款余額是一個(gè)相對(duì)來(lái)講較同步的一個(gè)變量。表 19：利率類趨勢(shì)狀態(tài)變量與股票指數(shù)領(lǐng)先、滯后檢驗(yàn)結(jié)果指數(shù)類型流通A股等權(quán)A股上證綜指貸款余額sShibor 貸款余額sShibor 貸款余額sShibor j433363k-1414134.7475 12.8582 4.8777 12.5263 3.9752 13.1401 t-test3.4516 4.0598 3.3034 3.5057 3.1115 4.5545 0.0602 0.2638 0.0551 0.2108 0.0492 0.3108 資料來(lái)源：

28、wind,長(zhǎng)江證券研究部三、 基于領(lǐng)先信息的多變量模型由單變量與股市之間的領(lǐng)先滯后關(guān)系研究發(fā)現(xiàn)，以下幾個(gè)變量對(duì)股市有顯著的領(lǐng)先作用：用電量、出口訂單、積壓訂單、生產(chǎn)量、原材料庫(kù)存、ppi、固定資產(chǎn)投資，表20表示了這七個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系。表 20：具有領(lǐng)先作用的變量相關(guān)關(guān)系相關(guān)系數(shù)用電量(j=6,k=-1)出口訂單(j=6,k=-1)積壓訂單(j=6,k=-2)生產(chǎn)量(j=7,k=-1)原材料庫(kù)存(j=7,k=-1)sppi(j=2,k=-2)固定資產(chǎn)投資(j=2,k=-2)用電量1.0000 出口訂單0.2336 1.0000 積壓訂單0.4431 0.2452 1.0000 生產(chǎn)量0.441

29、0 0.3118 0.6407 1.0000 原材料庫(kù)存0.7063 0.4048 0.5541 0.5544 1.0000 sppi-0.4612 -0.3725 0.0181 -0.0287 -0.2949 1.0000 固定資產(chǎn)投資0.1186 0.1829 -0.0246 -0.0261 0.0617 -0.2048 1.0000 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部類似于類別內(nèi)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)變量的信息比較的方法，對(duì)于篩選出的七個(gè)對(duì)股市具有領(lǐng)先作用的宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)變量進(jìn)行多變量回歸，試圖得到一個(gè)顯著性較高，與其他變量沒(méi)有信息重疊，對(duì)股市解釋能力較強(qiáng)的多變量組合，結(jié)果如下表所示。表 21：領(lǐng)

30、先變量的信息比較生產(chǎn)量(j=7,k=-1)sppi(j=2,k=-2)用電量殘差(j=6,k=-1)出口訂單殘差(j=6,k=-1)積壓訂單殘差(j=6,k=-2)原材料庫(kù)存殘差(j=7,k=-1)固定資產(chǎn)投資殘差(j=2,k=-2)adj-(t-test)5.4221(2.4282)-8.9226(-3.9211)0.2380(t-test)5.4221(2.4190)-8.9226(-3.9063)2.0987(0.7248)0.2322(t-test)5.4221(2.4210)-8.9226(-3.9095)-2.0635(-0.7943)0.2335(t-test)5.4221(2.

31、4090)-8.9226(-3.8908)-0.4406(-0.1795)0.2261(t-test)5.4221(2.4150)-8.9226(-3.8998)1.6047(0.5634)0.2296(t-test)5.4221(2.399)-8.9226(-3.9401)-2.9498(-1.2699)0.2453資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部生產(chǎn)量領(lǐng)先一個(gè)月的長(zhǎng)期趨勢(shì)、sppi領(lǐng)先兩個(gè)月的短期趨勢(shì)的組合對(duì)股市解釋能力較高，并且這兩個(gè)變量分別對(duì)其他五個(gè)變量回歸的殘差均不顯著，也就是說(shuō)，用電量、積壓訂單、出口訂單、原材料庫(kù)存、固定資產(chǎn)投資反映的對(duì)股市有影響的信息已經(jīng)在生產(chǎn)量與ppi中反映

32、出來(lái)了。具體回歸結(jié)果如表21所示。圖9是生產(chǎn)量與ppi的趨勢(shì)狀態(tài)變量對(duì)比圖，從圖中可以看出，在二者的共同樣本區(qū)間：2005年1月至2010年9月，二者體現(xiàn)的信息是不完全相同的，生產(chǎn)量對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)狀態(tài)是較為長(zhǎng)期的趨勢(shì)，ppi對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)狀態(tài)較短期。圖9：生產(chǎn)量狀態(tài)變量、ppi狀態(tài)變量對(duì)比圖資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部根據(jù)以上討論可以得到領(lǐng)先股市的多變量模型，如表22所示：表 22：領(lǐng)先股市的多變量模型多變量模型常數(shù)項(xiàng)生產(chǎn)量(j=7,k=-1)sppi(j=2,k=-2)2.8275 5.4221 -8.9226 資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部根據(jù)這個(gè)多因素模型，可以對(duì)上證綜指進(jìn)行擇時(shí)。將上

33、個(gè)月的生產(chǎn)量狀態(tài)變量與兩個(gè)月之前的ppi狀態(tài)變量與上述多因素模型結(jié)合，可以得到對(duì)當(dāng)月上證綜指收益率的判斷，若判斷收益率為正，則做多，否則做空，得到如圖2所示的模擬效果。 圖 10：領(lǐng)先變量多因素模型效果資料來(lái)源：wind,長(zhǎng)江證券研究部四、 系列報(bào)告總結(jié)及未來(lái)研究展望宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市關(guān)系系列研究從以下三個(gè)方面討論了我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)股市的影響：哪些宏觀因素會(huì)影響股市、這些因素的影響模式是怎么樣的、這些因素與股市的領(lǐng)先滯后效果。趨勢(shì)狀態(tài)的重要性從宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)股市的影響模式的研究入手，主要介紹了協(xié)整關(guān)系的簡(jiǎn)化檢驗(yàn)方法。多因素模型主要建立了宏觀因子備選庫(kù)，對(duì)其中的宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市的關(guān)系一一進(jìn)行協(xié)整

34、關(guān)系檢驗(yàn)。領(lǐng)先因子模型通過(guò)協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，篩選出對(duì)股市有領(lǐng)先意義的宏觀經(jīng)濟(jì)變量。宏觀經(jīng)濟(jì)與股市的關(guān)系十分復(fù)雜，我們使用了一種簡(jiǎn)化的協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)方法對(duì)最常見(jiàn)的一些宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市的關(guān)系加以檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)了豐富的結(jié)論。在此基礎(chǔ)上，還有很多問(wèn)題值得進(jìn)一步研究：第一，在過(guò)程中識(shí)別趨勢(shì)。趨勢(shì)事后識(shí)別是件很容易的事，我們運(yùn)用了識(shí)別局部高低點(diǎn)的方法定義了趨勢(shì)。然而對(duì)于投資更有意義的是在趨勢(shì)形成初期、過(guò)程中和趨勢(shì)結(jié)束時(shí)加以識(shí)別，這就需要更多基于趨勢(shì)特征的算法。投資業(yè)界有一些經(jīng)驗(yàn)，這方面的研究可以在吸取他們經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)做些嘗試。第二，在宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市的系列研究中我們把同期協(xié)整關(guān)系與領(lǐng)先協(xié)整關(guān)系分開進(jìn)行了研究，同期

35、協(xié)整關(guān)系是為了獲得對(duì)股市收益率的解釋，領(lǐng)先協(xié)整關(guān)系是為了對(duì)股市加以預(yù)測(cè)。但是從邏輯上講，這兩部分不是對(duì)立的，對(duì)股市的解釋還可以包括領(lǐng)先、同期和滯后關(guān)系，而且考慮了這些維度后可以獲得對(duì)股市更全面的解釋。雖然領(lǐng)先協(xié)整關(guān)系有助于預(yù)測(cè)股市，但同步和滯后關(guān)系卻有助于證實(shí)和強(qiáng)化對(duì)趨勢(shì)的認(rèn)識(shí)，它們對(duì)投資也是有意義的。因此，綜合各個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的領(lǐng)先滯后關(guān)系，形成一個(gè)多因素的模型，對(duì)股市的全面認(rèn)識(shí)也有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。第三，我們的思路是用宏觀經(jīng)濟(jì)變量的趨勢(shì)來(lái)解釋股市的收益率，但從機(jī)制上來(lái)講，宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市之間是協(xié)整關(guān)系，就是說(shuō)也存在股市趨勢(shì)解釋宏觀經(jīng)濟(jì)變量趨勢(shì)的可能性。我們從經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行機(jī)制上來(lái)看，也存在這種反向的因果關(guān)系。宏觀經(jīng)濟(jì)變量在趨勢(shì)識(shí)別的過(guò)程中會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)變量中隨機(jī)性的影響，因此這種識(shí)別只是粗線條的。精確地分析宏觀經(jīng)濟(jì)變量與股市的協(xié)整關(guān)系，還需要使GARCH類的高級(jí)計(jì)量模型對(duì)隨機(jī)干擾項(xiàng)的特點(diǎn)進(jìn)行擬合才能排除系數(shù)