1、计量经济学课程论文影响上证指数因素分析小组成员 :（信息管理与信息系统 05 级） 李健 40511107吴双 405111122007 年 12 月一、理论分析“上证指数”全称“上海证券交易所综合股价指数” ，是国内外普遍采用的反映上海股市总体走势的统计指标。上证指数是一个派许公式计算的以报告期发行股数为权数的加权综合股价指数。 报告期指数=（报告期采样股的市价总值/基日采样股的市价总值）100上证指数与股价息息相关，所以我们先来看看影响股价的因素有哪些：影响股票价格变动的因素很多，但基本上可分为 以下三类：市场内部因素，基本面因素，政策因素。 （1）市场内部因素它主要是指市场的供给和需求，
2、 即资金面和筹码面的相对比例，如一定阶段的股市扩 容节奏将成为该因素重要部分。 （2）基本面因素 包括宏观经济因素和公司内部因素，宏观经济因素主 要是能影响市场中股票价格的因素，包括经济增长， 经济景气循环，利率，财政收支，货币供应量，物价， 国际收支，汇率等，公司内部因素主要指公司的财务状况。 （3）政策因素是指足以影响股票价格变动的国内外 重大活动以及政府的政策，措施，法令等重大事件， 政府的社会经济发展计划，经济政策的变化，新颁布 法令和管理条例等均会影响到股价的变动。我们主要讨论基本面因素：货币供应量、汇率及市场内部因素：投资者开户数。我们可用得出汇率，货币供应量，投资者是影响股价的重
3、要因素，即影响上证指数的重要因素。二、实证分析我们从中国统计网上找到了时间为 2002 年 1 月到 2006 年 12 月的相关数据，样本量为 60。数据如下：上证指数（Y）日期 2002 2003 2004 2005 20061 1396.61 1499.82 1590.73 1191.82 1258.052 1524.7 1511.93 1675.07 1306 1299.033 1603.91 1510.98 1741.62 1181.24 1298.34 1667.75 1521.44 1595.59 1159.15 1440.225 1515.73 1576.26 1555.91
4、1060.74 1641.36 1732.96 1489.02 1399.16 1080.94 1672.217 1651.59 1476.74 1386.2 1083.03 1612.738 1666.62 1421.98 1342.06 1162.8 1658.649 1581.62 1367.16 1396.7 1155.61 1752.4210 1507.5 1348.3 1320.54 1092.82 1837.9911 1434.18 1397.23 1340.77 1099.26 2099.2912 1357.65 1497.04 1266.5 1161.06 2675.47汇率
5、（人民币对美元 X1）日期 2002 2003 2004 2005 20061 8.2772 8.2768 8.2769 8.2765 8.06682 8.2772 8.2773 8.2771 8.2765 8.04933 8.2772 8.2772 8.2771 8.2765 8.0354 8.2772 8.2771 8.2769 8.2765 8.01565 8.2772 8.2769 8.2771 8.2765 8.01526 8.2772 8.2770 8.2767 8.2765 8.00677 8.2772 8.2773 8.2767 8.2369 7.9918 8.2772 8.2
6、770 8.2768 8.1019 7.97339 8.2772 8.2771 8.2767 8.0922 7.936810 8.2772 8.2767 8.2765 8.0889 7.903211 8.2772 8.2769 8.2765 8.084 7.865212 8.2772 8.2770 8.2765 8.0759 7.8238投资者开户数（A 股+B 股 X2）日期 2002 2003 2004 2005 20061 6673.63 6895.93 7039.87 7221.05 7347.542 6689.29 6904.01 7076.35 7228.02 7361.33 67
7、30.96 6914.04 7104.02 7242.47 7382.864 6759.94 6930.99 7123.47 7252.8 7414.635 6785.35 6943.56 7133.74 7260.5 74760296 6804.17 6959.54 7146.68 7273.93 7526.037 6823.58 6971.07 7156.58 7281.35 7566.718 6840.67 6979.94 7164.4 7295.37 75910199 6850.98 6988.95 7118.77 7312.76 7615.6810 6860.42 6996.35 7
8、187.57 7319.67 7650.1811 6871.32 7008.41 7198.16 7328.45 7694.1112 6884.08 7025.41 7211.43 7336.07 7854广义货币供给量（X3）日期 2002 2003 2004 2005 20061 159669 190488.3 225076 257752.8 303538.62 160935.6 190108.4 227050.7 259356.1 304516.33 164064.6 194487.3 231654.6 264588.9 310490.74 164571 196130 233628 26
9、6993 313701.85 166061 199505 234842 269229.4 313701.86 169601.2 204907.4 238427.5 275785.5 322756.47 170851.1 206193 238127 276952 324010.88 173250.9 210592 239729 281288 327885.79 176982 213567.1 243756.9 287438.3 331865.410 177294 214469 243740.3 287591.6 33274711 179736.3 216352 247136 292000 338
10、00012 185007 221222.8 253207.7 298755.5 345577.9狭义货币供给量（X4）日期 2002 2003 2004 2005 20061 60577 72405.7 83790 97079 107389.82 58702.9 69756.6 83556.4 92815 104357.13 59474.8 71438.8 85815.6 94743.2 106737.14 60461 71321 85604 94594 106389.15 61284.9 72778 86780 95801.3 1092196 63144 75923.2 88627.1 98
11、601.3 112342.47 63487.8 76153 87982 97663 1126538 64868.8 77033 89125 99378 114845.79 66797 79163.9 90439.1 100964 116814.110 67100 80267 90782.5 101752 11836011 67992.8 80815 92387 104000 12200012 70881.8 84118.6 95970.8 107278.6 126028.1以上证指数为被解释变量 Y，以人民币对美元的汇率为解释变量 X1，以投资者开户数为解释变量 X2，以广义货币供应量为解释变
12、量 X3，以狭义货币供应量为解释变量 X4 建立多元线性回归模型：Y=a0+a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*X4+U (U为随机扰动项)利用EVIEWS软件估计模型如下：Included observations: 60Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X4 0.052028 0.012681 4.102966 0.0001X3 -0.022262 0.004386 -5.076106 0.0000X2 1.62E-05 1.85E-05 0.879188 0.3831X1 -2719.847 344.7086 -7.
13、890279 0.0000C 24583.23 2965.978 8.288406 0.0000R-squared 0.558559 Mean dependent var 1464.162Adjusted R-squared 0.526454 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 182.9574 Akaike info criterion 13.33604Sum squared resid 1841039. Schwarz criterion 13.51057Log likelihood -395.0812 F-statistic 17.
14、39797Durbin-Watson stat 0.561589 Prob(F-statistic) 0.000000初步方程为：Y = 24583.22673 - 2719.84735*X1 + 1.622415122e-005*X2 - 0.02226179382*X3 + 0.05202810665*X4模型检验：(一) 经济意义检验：x3 的符号不符合经济理论的假设，因此经济意义检验不能通过。(二) 统计检验：（1） 拟合优度检验：可决系数=0.558559，修正可决系数 =0.526454，拟合效果不是很好，说明还有其他解释变量对被解释变量产生影响，介于所学知识有限，在此不引入其他变
15、量。（2） T 检验：给定显著性水平 0.05，针对 H0：a1=a2=a3=a4=0, 查 t 分布表得自由度为 n-k=60-5=55 的临界值等于 2.011，x2 不能通过 t 检验，说明在其他解释变量不变的情况下，投资者开户数对被解释变量没有显著的影响。（3） F 检验：给定显著性水平 0.05，查表得自由度为 k-1=4 和 n-k=60-5=55的临界值为 2.54，F=17.39797 大于临界值，应拒绝原假设，说明回归方程显著。三个解释变量联合起来对被解释变量的影响是显著的。（三）计量检验：A）多重共线性检验：t 检验跟 F 检验综合判断法：F 检验显著，整个回归方程显著，但
16、是 x2 不能通过 t 检验，对因变量的影响不显著，表明模型很有可能存在多重共线性。简单相关系数判断法：得到的相关系数矩阵如下：X4 X3 X2 X1X4 1.000000 0.994035 0.251542 -0.811950X3 0.994035 1.000000 0.268685 -0.832330X2 0.251542 0.268685 1.000000 -0.297395X1 -0.811950 -0.832330 -0.297395 1.000000可以看出：x3 跟 x4 存在严重的正相关，x1 和 x3 存在严重的负相关。多重共线性的修正：（逐步回归法）首先对自变量 x1，x2
17、，x3，x4 进行对数变换，重新拟合模型如下：Y = 54941.41711 - 19358.60483*LX1 + 14.31618099*LX2 - 5161.65511*LX3 + 4486.983161*LX4第一步：运用OLS方法分别求 Y对各解释变量lx1，lx2，lx3，lx4 进行一元回归。四个方程的回归结果如下：Y C L X1Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 15344.59 4218.480 3.637468 0.0006LX1 -6597.176 2004.929 -3.290479 0.0017R-
18、squared 0.157311 Mean dependent var 1464.162Adjusted R-squared 0.142781 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 246.1585 Akaike info criterion 13.88259Sum squared resid 3514451. Schwarz criterion 13.95240Log likelihood -414.4778 F-statistic 10.82725Durbin-Watson stat 0.210992 Prob(F-statistic)
19、 0.001705Y C LX2Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1206.686 252.0823 4.786873 0.0000LX2 28.28325 27.43321 1.030986 0.3068R-squared 0.017997 Mean dependent var 1464.162Adjusted R-squared 0.001065 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 265.7281 Akaike info criterion 14.03559Sum
20、 squared resid 4095463. Schwarz criterion 14.10540Log likelihood -419.0677 F-statistic 1.062931Durbin-Watson stat 0.224652 Prob(F-statistic) 0.306828Y C LX3Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1738.176 1889.601 0.919864 0.3615LX3 -22.14564 152.6906 -0.145036 0.8852R-squared 0.000363 M
21、ean dependent var 1464.162Adjusted R-squared -0.016873 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 268.1034 Akaike info criterion 14.05339Sum squared resid 4169006. Schwarz criterion 14.12320Log likelihood -419.6016 F-statistic 0.021035Durbin-Watson stat 0.196000 Prob(F-statistic) 0.885185Y C LX4V
22、ariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1525.488 1905.639 0.800513 0.4267LX4 -5.396617 167.6652 -0.032187 0.9744R-squared 0.000018 Mean dependent var 1464.162Adjusted R-squared -0.017223 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 268.1496 Akaike info criterion 14.05373Sum squared resid
23、 4170443. Schwarz criterion 14.12354Log likelihood -419.6120 F-statistic 0.001036Durbin-Watson stat 0.195728 Prob(F-statistic) 0.974434结合经济意义跟统计检验选出最好的一元线性回归方程，选取 Lx1 进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型。第二步：逐步回归：将剩余解释变量分别加入模型，结果如下：Y C LX1 LX2Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 15230.64 4573.222
24、3.330396 0.0015LX1 -6550.975 2133.442 -3.070613 0.0033LX2 1.838772 27.04182 0.067997 0.9460R-squared 0.157379 Mean dependent var 1464.162Adjusted R-squared 0.127813 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 248.2983 Akaike info criterion 13.91585Sum squared resid 3514166. Schwarz criterion 14.02
25、056Log likelihood -414.4754 F-statistic 5.323030Durbin-Watson stat 0.210246 Prob(F-statistic) 0.007595Y C LX1 LX3Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 49556.25 7488.711 6.617460 0.0000LX1 -17227.29 2647.321 -6.507442 0.0000LX3 -957.3820 185.1111 -5.171931 0.0000R-squared 0.426460 Mean
26、dependent var 1464.162Adjusted R-squared 0.406336 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 204.8516 Akaike info criterion 13.53116Sum squared resid 2391957. Schwarz criterion 13.63587Log likelihood -402.9347 F-statistic 21.19142Durbin-Watson stat 0.306046 Prob(F-statistic) 0.000000Y C LX1 LX4Va
27、riable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 44428.33 7520.538 5.907600 0.0000LX1 -15524.44 2665.010 -5.825285 0.0000LX4 -906.4538 204.5882 -4.430626 0.0000R-squared 0.373183 Mean dependent var 1464.162Adjusted R-squared 0.351189 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 214.1549 Akaike inf
28、o criterion 13.61998Sum squared resid 2614153. Schwarz criterion 13.72470Log likelihood -405.5995 F-statistic 16.96778Durbin-Watson stat 0.281521 Prob(F-statistic) 0.000002通过观察比较，选取 LX3 作为第二个变量引入模型第三步：在保留 LX1，LX3 的基础上，继续进行逐步回归，得到结果如下：Y C LX1 LX3 LX2Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C
29、 49197.16 7621.980 6.454643 0.0000LX1 -17071.03 2707.882 -6.304201 0.0000LX3 -960.5297 186.7986 -5.142060 0.0000LX2 7.609917 22.51348 0.338016 0.7366R-squared 0.427628 Mean dependent var 1464.162Adjusted R-squared 0.396965 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 206.4620 Akaike info criterion
30、13.56245Sum squared resid 2387087. Schwarz criterion 13.70207Log likelihood -402.8735 F-statistic 13.94616Durbin-Watson stat 0.304644 Prob(F-statistic) 0.000001Y C LX1 LX3 LX4Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 55513.71 6987.838 7.944332 0.0000LX1 -19611.24 2489.234 -7.878425 0.0000L
31、X3 -5084.213 1145.655 -4.437821 0.0000LX4 4410.546 1211.193 3.641490 0.0006R-squared 0.536269 Mean dependent var 1464.162Adjusted R-squared 0.511426 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 185.8378 Akaike info criterion 13.35197Sum squared resid 1933999. Schwarz criterion 13.49159Log likelihoo
32、d -396.5590 F-statistic 21.58655Durbin-Watson stat 0.505557 Prob(F-statistic) 0.000000通过结果分析，在 lx1，lx3 的基础上引入 lx4 后 R2 有了改进，而且各参数的 t 检验显著，F检验显著，相应的 p 值都7.815, 则拒绝原假设，说明模型的随机误差项存在异方差。异方差的修正：加权最小二乘法我们分别选用权数w1=1/Lx1,w2=1/LX3 w31/LX3,w4=1/LX12,w5=LX42,w6=LX32,w7=1/sqr(LX1), w8=1/sqr(Lx2),w9=1/sqr(LX3),经
33、估计检验发现选用权数w4=1/LX12 的效果最好。下面仅给出 w4 的结果：Included observations: 60Weighting series: W4Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56470.66 7006.069 8.060250 0.0000LX1 -19983.63 2481.528 -8.052952 0.0000LX3 -5244.221 1146.036 -4.575966 0.0000LX4 4569.500 1213.076 3.766870 0.0004Weighted Statist
34、icsR-squared 0.580721 Mean dependent var 1465.789Adjusted R-squared 0.558259 S.D. dependent var 281.8614S.E. of regression 187.3352 Akaike info criterion 13.36802Sum squared resid 1965290. Schwarz criterion 13.50764Log likelihood -397.0405 F-statistic 22.72913Durbin-Watson stat 0.513601 Prob(F-stati
35、stic) 0.000000Unweighted StatisticsR-squared 0.535995 Mean dependent var 1464.162Adjusted R-squared 0.511138 S.D. dependent var 265.8698S.E. of regression 185.8927 Sum squared resid 1935141.Durbin-Watson stat 0.514775修正异方差性之后的模型为：Y = 56470.66247 - 19983.62982*LX1 - 5244.220702*LX3 + 4569.499924*LX4C
36、）自相关性检验：！）图示检验法：绘制 e（-1）和 e 的散点-60-40-200204060-50-30-1010203040E1E从散点图可以看出，(e,e(-1)大部分点落在第一，第三象限，表明随机扰动项u 存在着正自相关。3） DW 检验法：对样本量为 60，三个解释变量的模型，5%显著水平，查 DW统计表可知，DL=1.480，DU=1.689，模型中 DW=0.513601DU，说明广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。而且可决系数 R2,T,F 统计量也均达到理想水平。a0= 6895.328/(1-0.8651)=51114.366.最终模型为：Y = 51114.366
37、- 19734.70*LX1 - 834.7173*LX3 + 200.1357*LX4三、结果分析根据实证分析，说明，人民币升值会通过影响国内外资本的流动，影响股票价格。外汇市场对人民币形成升值预期，将在短期内吸引国际资本流入，以获得以人民币计值资产升值的收益，就会导致相关资产价格上涨，并通过预期的增强，吸引更多国际资本流入，进一步加大升值压力，推动股价上涨。反之亦然。投资者的迅速上升是与经济发展成正相关的。供给关系对股价上升因素有很大影响。货币供应量是一国货币政策的主要调控指标，当中央银行放松银根，增加货币供应量时，一方面使用于购买股票的资金增多，需求增加，因而股价会上涨；另一方面，货币供应量增加，也会使利率下降，投资和消费需求增加，生产和销售增加，企业利润增加，这些因素都会促使股票价格上涨。反之，当中央银行紧缩银根，减少货币供应量时，就会产生相反的结果因此我们在判断中国证券市场走势的时候，不能简单地看某一方面的情况，而应当结合考虑多种因素的共同影响，做到理性投资。
