法定存款准备金率的调整对我国股市收益的影响分析
[摘 要]采用理论分析和实证分析相结合的方法，研究我国存款准备金率的调整对股票市场收益率的影响。得出的结论为存款准备金率的调整短期内会对股市产生显著影响。本文创新之处在于采用GARCH模型对上证综合指数收益率进行拟合，并对上证综合指数取对数处理，之后进一步进行移动平均，使数据更加平稳。
[关键词]存款准备金率;上证综合指数;GARCH模型
1 引 言
我国股市自1986年成立以来，经历了三十年的高速发展，其范围已经覆盖社会的方方面面，如今越来越多的人参与到股票市场中，2014年12月第二周更是创下89.13万户的开户峰值[ZW(]数据来源：中国结算，大智慧通讯社整理。[ZW)]。随着股票市场的发展与人民的生活水平紧密联系在一起，其在国民经济中的地位也凸显出来，因此任何影响股票市场运行的因素变动都受到了社会学者的广泛关注，我国货币当局在制定和实施宏观经济政策时也必不可少地把对股票市场的影响纳入考虑范围之中。
随着经济全球化的不断深化，我国经济发展的步伐要想同世界经济进程保持协调一致，必须不断调整国内的货币政策。相比于美国经常采用的公开市场操作，存款准备金率作为三大货币政策工具之一，受到我国货币当局的广泛重视。仅2014年4月至2015年5月间就被调整了4次[ZW(]数据来源：中国人民银行网站。[ZW)]。在这段时间内我国股票市场也经历了跌宕起伏的变化。存款准备金的调整对股市的影响效果如何，二者之间是否存在线性关系，都值得我们研究和探讨。
2 理论依据
存款准备金率的变动对股票市场的影响可以分为直接影响和间接影响两个方面。直接影响是指存款准备金率的变动会改变各种金融市场工具的价格。其原理为准备金率的调整将会改变一国货币供应量和利率水平，直接导致资金的流向发生改变，最终影响股票价格，这种影响机制被称作货币供应量效应;它的间接影响又被称为市场结构效应，准备金率的调整会通过一定的作用机制影响实体经济，进而影响股市行情，如影响上市公司内部的资本结构、资金运营效率和净利润，从而对其股价造成影响。除此之外，民众也会根据自身对货币政策方向的心理预期，调整投资行为和决策，这些行为会被反应在股票的即期价格中，即宣示效应。
3 理论假设
国内外很多学者都曾对准备金率调整与股票市场的关系展开深入研究。陈志行(2004)认为如果如果存款准备金率上调，则股票市场资金供给减少，导致股票价格指数趋于下跌;下调存款准备金率，则会增加股票市场上的资金供给，导致股票价格指数趋于上涨。刘洋(2008)认为存款准备金率变动与大盘综合指数的变动率呈负相关关系。金利玲(2012)认为存款准备金率的调整确实在一定程度上影响了股票市场的价格以及股票收益，但它们之间并不是简单的负相关性，存在一定的滞后性和累积性，同时存在不确定性和不一致的特征。岳海峰(2013)认为存款准备金率的降低会给股票市场带来提振作用，而提升存款准备金率并不能够抑制股票的上涨。因此本文做出以下假设：
存款准备金率的变动对股票市场的收益率具有显著影响。
4 构建收益率回归模型
4.1 样本和数据
由于2008年美国爆发金融危机，我国股票市场发生了深刻的变化。因此本文选取了2008年以后的存款准备金率的调整数据作为分析对象。与其他指数相比上证综合指数(000001)具有覆盖范围广、综合性强、变异敏感度高和规模大等特点，本文根据习惯也采用上证综合指数作为股票市场行情的代表，样本区间为2008年1月4日至2015年5月6日。存款准备金率的数据样本共31个，上证综合指数样本1783个。其中存款准备金率的数据来源于中国人民银行网站，上证综合指数的数据来源于上海证券交易所网站和新浪财经网。
为避免其他可能因素的干扰，剔除了与央行宣布调整人民币存款利率日期相近的2008年11月26日、2008年12月22日、2011年2月18日和2011年4月17日的数据。考虑到上证综合指数在样本区间波动幅度较大，在估计时对其进行了自然对数处理，并将序列进行三项移动平均，得到的序列{sha}作为分析变量。
4.2 模型选择
由于股价的波动性较大，影响因素较多，对货币政策的反应存在滞后性，使用简单线性回归模型难以全面包含股市的影响因素，而且存在异方差等问题，难以获得满意的结果。GRACH模型适用于这种具有异方差特性和重尾特性的金融时间序列。因此本文选择GRACH模型作为研究模型。
4.3 统计分析
对上证综合指数收益率的时间序列样本进行基本统计分析，结果如下：样本期内沪市收益率为0.0115%，偏度为0.117，峰度为5.088，收益率RH具有剑锋厚尾特征。其J-B统计量下显示的概率值为零，拒绝原假设，因而收益率不服从正态分布。
4.4 收益率的自相关检验和自回归
在对收益率作自相关检验后发现上证综合指数收益率与其滞后一阶存在显著自相关。因此对收益率的均值方程设定为如下形式：
根据以上得出的结论对收益率序列进行自回归，方法采用最小二乘法。由于金融时间序列具有异方差性，所以进一步分析方程的残差平方的自相关性。结果见图1，根据结果显示的ACF值和PACF值可以看出残差平方存在明显的自相关性。
图1 残差平方自相关检验
4.5 构建GARCH模型
经过反复试验，最后得出的结论为GARCH(4，4)的拟合效果最好，AIC的值为-7.383，SC的值为-7.349。并对其残差平方进行自回归检验，得到结果见图2，证明方程的残差平方已经不存在了自相关性。
图2 GARCH(4，4)模型残差平方自回归
5 准备金率变动对股市收益影响的实证研究
本文采用事件研究的方法分析存款准备金率的调整是否对股市的收益率产生影响。通过计算上证指数的实际收益率Rt与GARCH模型预测的`正常收益RHt之间的差额来确定非正常收益URt，并对非正常收益分别进行求和、平均得到CURt和ACURt，计算公式如下：
将存款准备金率调整当日作为事件发生日，考虑到我国在发布存款准备金率政策之前可能会被民众预测到以及影响的滞后性问题，本文把事件窗口设定为事件发生日的前后各10天，并且采用Excel的T-TEST来分析非正常收益的显著性。为了综合反映准备金率的调整对股市的影响，选择的事件包括两次准备金率的上调和两次准备金率的下调，并且分布时间在总体样本内均匀分布。选择的事件发生日分别为2008年10月8日、2010年1月12日、2011年5月18日和2015年2月4日。分析结果为下表，检验结果显示各样本的t检验伴随概率均小于0.05，其中2011年5月18日的伴随概率小于0.01，这意味着我们可以得出存款准备金率的调整对股票市场收益率有显著的影响。