四大宏观指标(先行宏观指标与我国资本市场指数的关系检验)

投资者通常用三种指标来描述未来的经济形势，即领先指标、滞后指标和同步指标。大多数投资者认为股市是经济的晴雨表，被视为主要的先行指标。他们认为经济的质量会反映在股票市场上，而股票市场会提前预见未来的经济趋势。然而，少数投资者会注意寻找比股市更敏感的指标，从而预测股市的未来走势。国内外对对股票和指数股票的预测能力的研究并不多，很多研究都集中在当前指标与股票收益比率之间的联动关系上，但是对的这种联动关系在预测未来趋势上并没有起到很大的作用。在这些研究中，马克约翰逊(Mark A.Johnson)和凯文沃森(Kevin J.Watson)的研究思路与本文相似，并分析了美国，对的PMI与标普500的收益比率之间的相关性。分析结果表明，前一时期的PMI与目前标普500收益率在大部分时间内呈显著正相关。根据魏武沁，的研究，M2一年期固定政府债券的同比、PPI同比和收益利率与上交所的成交量有关。通过格兰杰因果检验，徐曼发现人民币汇率与汇率改革后的沪深300指数之间存在双向格兰杰因果关系。本文也参考了这一结论，并利用前期的汇率变化作为控制变量对对生产者价格指数进行了进一步的回归。然而，这两项研究仅分析了当前指标之间的关联关系，这是不可预测的。

许多领先指标已被证明能有效解释收益股票。例如，费希尔和斯特曼用美国数据验证了指数消费者信心指数和指数收益股票之间的关系。值得注意的是，既然指数消费者信心指数能解释收益股票指数，那么其他宏观指标也有同样的效果吗？这个问题是本文的中心问题。在我国，基本的宏观指标被用来建立股指之间的关系，但它们往往停留在定性方面，或者所选择的指标不能很好地解释股指的收益效应。通过实证研究，本文发现生产者价格指数和股票指数之间的关系是显著的，这改进和补充了这一领域的研究成果，也为行为金融学提供了一定的佐证。本文运用时间序列收益率分析和对九个宏观指标进行分析，发现生产者价格指数能够显著解释股票指数的收益率，并且生产者价格指数与股票指数的收益率呈负相关。这意味着指数生产者价格指数的下降(上升)可以解释对下一个股指收益的上升(下降)

模型和数据本文所使用的数据来自于资源网、csmar数据库和通达信软件。中国样本期为2005年1月至2013年9月，数据频率为月度数据。本文选取了9个宏观指标，如表1所示。

简单的相关系数不能得到准确的结果。现实中，影响对股指的因素很多。为了控制这些因素的影响，本文还选取上证综指和深证成指作为解释变量，对收益率模型进行稳健性检验。经验分析

(一)相关系数检验为了探讨各种宏观指标与收益股票指数之间的关系，本文采用了以下收益率公式：

摘要：Rindex，t= *indicatori，t-1 t (1)其中r是股指的月度收益，本文以沪深300指数月收益为代表，指标代表宏观指数上月变化率。用上个月的宏观变化率作为解释变量，可以显示上个月指数的变化是否对本月的对收益股票指数有预测作用。这一预测有合理的经济解释。当领先的宏观经济指标改善时，它将把上月预测的经济改善信息传送到股票市场

公式(1)的返回结果如表2所示。从表中可以看出，除了采购经理人指数增长率和生产者价格指数外，其他宏观指标都不显著。PMI增长率与收益，股票指数正相关，而PPI与收益，股票指数负相关，符合经济学解释。然而，采购经理人指数增长率的显著性水平不如生产者价格指数。因此，在对股票指数收益，中，采购经理人指数增长率和生产者价格指数同时为收益率，结果如表3所示。从表3可以看出，在将生产者价格指数添加为返回后，生产者价格指数变得不重要，这表明生产者价格指数所传递的信息包含在生产者价格指数信息中，因此生产者价格指数信息是多余的。因此，本文主要研究生产者价格指数和股票市场规律。

生产者价格指数是一个非常敏感的指标，因为它反映了所有国内工业产品出厂价格总水平的变化趋势和程度。PPI可以解释股指的收益效应，这也符合经济直觉。(二)稳健性检验

为了进一步验证生产者价格指数和收益，股票指数之间的关系，需要将其他变量添加到模型中进行控制。以生产者价格指数衡量的国内生产者价格指数在一定程度上属于公司特征因素。模型中只包含公司特征因素是不可行的，需要加入反映行业水平和市场水平的因素，以检验加入这些因素后，PPI和股指之间的负相关是否仍然显著。人民币汇率的变化蕴含着大量的经济信息，人民币的强势充分影响着中国的宏观经济。人民币贬值将使国内产品和服务更具吸引力，反之亦然，这将最终影响国内经济，并在股市中得到反映。同时，人民币汇率的变化也将影响国内资本流动，资本的流入和流出将显著影响股市。

股票市场往往具有显著的动量或反转效应，即过去的股票价格往往可以预测未来的股票价格趋势。因此，本文构建了一个指数来度量股指收益在过去60天的移动平均趋势，作为控制变量来控制过去股价所反映的历史信息。设置股指收益率的虚拟变量，当股指上涨时取1，当股指下跌时取0，加上60天的虚拟变量数据，得到MA60指数。中国股票市场发展不完善，信息处理和反映能力远远落后于国外股票市场。上月的宏观经济信息并没有完全反映在上月的股指中，其剩余信息往往会影响本月的对股指。为了控制这一信息变量，本文在模型中加入了上个月的标准普尔500指数，能够有效、准确、及时地反映宏观经济形势。

在加上上个月的人民币汇率、前60天的移动平均指数收益汇率和上个月的标准普尔500指数收益汇率后，收益率模型变为(2b)。其中，CYNt-1为人民币对美元的汇率变动，MA60为股指收益首60天的移动平均指数，Rsp500t-1为上月标准的普尔500指数收益汇率。(2a)

(2b)同时，为了保证收益率结果的稳定性，本文选取上证综合指数和深证成分指数作为解释变量，进行了公式(2)的收益率计算。根据公式2的返回结果如表4所示。

从表4可以看出，加入其他控制变量后，上个月对，各股指的生产者价格指数系数明显为负，变化不大。对于沪深300指数，中的对，估计系数为-0.00747，表明每增加1个生产者价格指数，股票指数的收益值就会下降0.747%；人民币汇率系数也呈显著负相关，表明人民币汇率上升，即人民币贬值与股指呈显著负相关，反映出国内对在世界经济中的上升实力信息推动股指上升。标准普尔500指数收益上个月只有对上交所和深圳指数有解释意义，它表明沪深300指数能够有效地及时吸收经济信息，这证明沪深300已经在学术和研究中得到广泛应用。MA60虚拟变量的系数在三个市场中不显著，表明股指中没有显著的动量或反转效应信息。结论与研究展望

生产者价格指数(PPI)经常被用来判断未来的经济形势，但在预测股票市场时却很少受到重视。通过实证研究，本文证实了上个月收益股票指数与生产者价格指数显著负相关，同时也发现指数各行业的收益比率与生产者价格指数显著负相关。至于为什么生产者价格指数与收益比率负相关，目前还没有可靠的结论。一个合理的判断是，生产者价格对对企业成本的影响大于对对收入的影响，即生产者价格指数越高，企业越困难。如果这一判断成立，生产者价格指数很可能与企业利润有关。为了验证这种相关性，简单地选择某个企业的报告分析是非常片面的，很难得出令人信服的结论。一个更科学的方法是衡量上市公司的利润，然后用生产者价格指数进行检验。然而，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与股票收益率的关系可以对中国股票市场的合理性做出新的判断。事实上，中国股市的走势反映了一部分宏观经济信息，这表明确实有投资者在参考基本面信息进行投资，而且已经对对指数股票产生影响的投资者也不少。在后续研究中，我们将继续观察一些宏观指标与收益股票价格指数(尤其是PPI)和采购经理人指数(PMI)之间的相关性，并试图以此为基础，对对对股票市场与世界其他市场相比的合理性进行评估。