2011年第3期(总第483期)M ar .,2011政府经济管理
V o.l 33 N o .03
我国货币政策对股票市场流动性风险的影响
)))基于流动性波动性的风险测度方法
王明涛1
,何浔丽
2
(11上海财经大学金融学院,上海 200433;21中国人民银行上海总部,上海 200120)
内容提要:本文以流动性的波动性度量流动性风险,从货币供应量和利率两个方面,应用VAR 模型首次研究了我国货币政策对股票市场流动性风险的影响。研究发现,货币供应量变化与流动性风险负相关,其中,M 2变化对流动性风险影响最大,M 1变化的影响次之,M 0变化的影响最小;
利率对流动性风险有正向影响,但影响力度小于货币供应量变化的影响。研究还发现,牛市状态下,货币供应量变化和利率对流动性风险的影响周期长于熊市状态,利率对流动性风险的影响力度明显大于熊市状态;但熊市状态下,货币供应量变化对流动性风险的影响力度相对较大,其中,M 0变化对流动性风险的影响明显大于牛市状态。
关键词:货币供应量;利率;流动性风险
中图分类号:F830191 文献标志码:A 文章编号:1002)5766(2011)03)0008)09
收稿日期:2010-12-06
作者简介:王明涛(1964-),男,河南偃师人。副教授,管理学博士,研究领域是金融工程与风险管理。E -m a i:l m t w ang @m a i.l shufe .edu .cn ;何浔丽(1986-),女,安徽安庆人。经济学硕士,研究领域是资本市场与风险管理。E-m a i:l hexunli @yahoo .cn 。
流动性风险是指由于市场缺乏流动性或流动性不足,给市场参与者带来的额外交易成本或潜在损失,是证券市场投资者面临的主要风险之一。历史上股票市场的多次暴跌,都与流动性供给机制失灵有关(G ross m an&M iller ,1988);上证综合指数从2007年10月16日的6124点跌到2008年10月28日的1664点,一年内暴跌了74%,其中流动性不足起到明显的助推作用。因此,防范和管理流动性风险已成为证券投资者关注的重要问题。货币政策是市场流动性供给的源泉,每次货币政策的变化都对股票市场流动性和流动性风险产生重要影响,那么我国货币政策是否对股票市场流动性风险产生影响、影响程度多大,这些问题对管理股票市场流动性风险具有重要意义。虽然国内外已有较多流动性风险影响因素的研究,但目前国内还没有针对货币政策对股票市场流动性风险影响的研究。
一、文献回顾
目前有关货币政策对股票市场流动性风险影响的研究文献十分少见,相关文献主要集中在货币政策与股票市场价格、成交量关系以及货币政策对股票市场流动性影响方面。Fride m an (1988)利用1961~1986年美国的季度数据对股票价格的货币需求效应进行了研究,发现M 2与三季度前股票价格负相关,与同期价格正相关,交易效应对M 2的影响不明显,但对M 1有显著影响;Palley (1995)研究发现,美国股票市场交易额与货币需求呈显著正相关;H uang 等(1994)对日本股票市场的研究发现股价与货币供应量之间存在着正向关系,与利率之间存在负向关系。Dayananda 等(1996)对台湾股票市场的研究表明,股价收益率与利率之间呈反向趋势,与货币供应量之间呈正向趋势,但二者的这种关系在统计上不具备显著性;Chord i a 等(2005)发现,市场危机时的货币放松政策有助于提高市场流
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动性;Fu ji m oto (2004)发现,美国联邦基金利率越高,货币政策越收紧,供给型通货膨胀越严重,则市场流动性越差。在国内,钱小安(1998)发现,沪指和深指与M 0同向变化、与M 1无关、与M 2反向变化,相关性较弱且不稳定;易纲和王召(2000)认为,在中短期,没有预料到的货币供给增加,使股票价格上升;在长期,没有预料到的货币供给增加不影响股票价格;孙华妤和马跃(2003)发现,所有货币数量(M 0、M 1、M 1-M 0、M 2、M 2-M 0)对股市都没有影响,而央行的利率变量在部分研究区间对股价产生了显著的影响;蒋振声等(2001)发现同业拆借市场与上海股市价格有反方向的联动关系;王虎等(2008)、唐齐鸣等(2009)认为,货币政策对股票价格有较大影响,其中货币供应量对股票价格的影响较大,而利率对股票价格无显著影响;刘勇(2004)认为,股价指数与货币供应量、利率之间是一种负相关关系;邱云波(2009)发现,股价变动导致货币需求的变化,M 2与股票收益率反方向变化,利率对股价指数影响不显著;储小俊和刘思峰(2008)研究表明,货币政策对股市流动性并无显著影响,货币政策的松紧、/宏观流动性0的强弱并不必然导致股市微观流动性的强弱。
目前学术界对货币政策对股票价格股价、成交量的影响等问题进行了大量研究,但得出的结论并不一致,有的认为货币供应量对股票市场影响较大,有的认为利率对股票市场影响较大,有的认为两者对股票市场的影响都很小。一些文献研究了货币政策对股票市场流动性的影响,得出的结论也不一致,有的认为货币政策对股票市场流动性的影响较大,有的认为影响不大。尽管货币政策对股票市场影响的研究较多,但鲜有文献研究货币政策对股票市场流动性风险的影响。为此,本文试图研究我国货币政策对股票市场流动性风险的影响,为投资者管理流动性风险提供参考。
二、理论分析与研究假设
一般情况下,中央银行实施货币政策直接调控的目标不是股票市场,但每一项货币政策措施的出台,都会直接或间接对股票市场产生影响,造成市
场流动性的变化,产生流动性风险。考虑到货币政策的两项常用工具:货币供应量和利率对股票市场的影响方式不同,本文分别从货币供应量和利率两个方面,分析货币政策对股票市场流动性风险的影响。
1、货币供应量变化对股票市场流动性风险的影响与研究假设
1
根据黄峰(2007)的研究,流动性水平低的时候伴随着高的流动性波动性,而低流动性波动性伴随着高的流动性水平。
若以流动性的波动性度量流动性风险,则流动性越差,流动性风险越大。
货币供应量的增加(或减少)将为市场增加(或减少)流动性,同样也为股票市场增加(或减少)流动性。相对于货币资产,股票属于低流动性资产,是流动性的吸收者,吸收的方式是资产价格上涨,而且上涨越多,流动性越差,流动性风险越大1
;如果在一个时点上,股票数量不变,进入股票市场的货币资产增加,股票预期收益上升,股票需求增加、价格上升直至达到一个新的价格水平,此时,经风险调整后的股票预期收益与货币的边际收益相等,达到新的均衡,这一重新达到均衡的过程,也是股票市场流动性水平调节的过程。随着股票价格的上升,股票资产的流动性下降,如果货币资产能成比例或更大量地不断进入股票市场,那么,股票市场的整体流动性会保持不变或上升。但如果货币资产进入股票市场的数量或速度下降,市场整体流动性将下降,流动性风险增加。此时,经风险调整后的股票预期收益会低于现时收益,甚至低于货币的边际收益,造成股票价格下跌,货币资金流出股票市场,导致股票市场整体流动性进一步下降,流动性风险增加,直到达到新的平衡。
货币供应量一般有三个层次(M 0、M 1、M 2)。从理论上看,它们具有不同的性质,对股票市场流动性风险的影响也不同。
M 0指银行体系以外各单位库存现金和居民手持现金之和,是人们生活或生产所必须的现金,一般用于日常生活支出。根据剑桥学派的货币需求理论,人们持有货币是因为货币具有交易媒介和价值贮藏功能;作为交易媒介,货币需求量与交易水平有关,其中通货膨胀是主要影响因素之一,当通货膨胀增加时,物价水平上升,人们对现金的需求也增加,反之,相反;作为价值贮藏的货币,随着人们的资产增加,意愿持有的货币也在增加,但这部
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分货币一般不会参与股票市场。因此,从理论上讲,M 0的变化与股票市场的关系并不密切,不会影响股票市场的流动性风险。当然,如果股票市场赚钱效应明显,人们可能会压缩这部分货币资产,参与股票市场,推升股价,加大流动性风险,为此,提出假设1:
假设1:M 0的变化与股票市场流动性风险之间不存在显著相关性,但它们之间可能存在不显著的负向关系。
M 1指M 0加上企业等单位在银行的活期存款,M 1与M 0的差本文称为准M 1,这部分资金主要是企业的运营资金。为了追求中短期投资利润,可能进入股票市场,这取决于股票市场的风险。如果股票价格上升(股票资产流动性风险增大),经风险调整的收益率高于银行储蓄,则这部分资金进入股票市场的数量会增加,M 1减少,反之,会加大。为此,提出假设2:
假设2:M 1的变化与股票市场流动性风险之间存在一定的负向关系,且这种影响是中短期的。
M 2是指M 1加上企业等单位在银行的定期存款和个人的各项储蓄存款,代表货币供应量的总规模。M 2与M 1的差额,本文称为准M 2,可用于长期投资。M 2和准M 2增加,反映居民和社会财富增加,但从投资的角度,可能是其他投资品种收益率相对于银行储蓄下降,资金回流银行的结果;如果这部分资金主动进入股市,则增加市场流动性,降低流动性风险。当然,资金是否进入股票市场,取决于股票市场的状况,当股市持续上涨,经风险调整的收益率高于银行储蓄时,长期资金进入股票市场的数量会增加,M 2减少,反之,会增加。为此,提出假设3:
假设3:M 2的变化与股票市场流动性风险之间存在负向关系,且这种影响是长期的。2、利率对股票市场流动性风险的影响与研究假设
利率与股票市场流动性风险的关系比较复杂。由于利率既是货币资产的收益率,又是企业的融资成本,同时也一定程度反映宏观经济状况。根据托宾等人的资产选择理论,当利率上升时,货币资金的收益率增加,其他投资品收益率相对下降,进入股票市场的资金会减。同时,公司融资成本增加,利润率下降,股票价格将下跌;但利率上调,往往预
示着经济形势向好,企业预期收益增加,这样,利率上升时,企业价值是否下降取决于预期收益与融资成本哪个增加更快。如果利率上调给企业增加的融资成本效应小于预期收益增加的效用,则企业价值仍会增加,公司股票价格将上升,经风险调整的收益率可能还是高于银行储蓄的收益率。这样,资金不但不会撤离股市,还会进一步加大流入,流动性风险下降。相反,当利率下调时,公司融资成本下降。但利率下调,往往预示着经济形势不好,企业预期收益下降,因此,如果利率下调给企业减少的融资成本效应小于预期收益减少的效用,则企业价值会下降,资金会流出股市。另外,利率下调,将使部分资金从储蓄转向证券市场,导致证券需求上升,股市上涨。可见,利率下调,流入股市资金的数量是否增加取决于上述因素综合作用。所以,单从理论上并不能判断利率对股票市场流动性风险的影响方向。由于利率对虚拟经济的影响一般要快于对实体经济的影响,当利率下调时会增加货币供应量,进入股票市场的资金会增加,流动性风险下降,反之,相反。另外,当股票市场流动性风险较大,说明资本市场资金相对偏紧,市场利率将会上升。为此,提出假设4:
假设4:从中短期看,利率与股票市场流动性风险存在正向关系,但从长期看,它们之间不存在明确的相关关系。
三、研究设计1、样本选取
本文研究涉及到三类数据,分别为计算流动性风险的数据、货币供应量以及利率数据。在计算流动性风险时,鉴于沪深两市高度相似性,本文拟从上证A 股1999年之前上市的股票中选择样本股,样本区间为1999年1月4日~2009年12月30日,共计2653个观测日。样本股票选取的原则为:剔除ST 股、PT 股以及停牌超过90天的股票,研究期间内没有退市的股票。所有股票数据均为前复权数据。这样,本文共选取253只股票的日历数据。
货币供应量是1999年1月~2009年12月之间M 0、M 1和M 2的月度数据,共计132个月,单位均为一百万亿元。目前我国金融市场中存在多种利率,为了准确分析利率与股票市场流动性风险之间的关系,本文参照张屹山和张代强(2007)的研
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究,选取我国利率市场化程度最高的银行间7天同业拆借利率的月度平均值作为利率指标。所有数据均来自W i n d 数据库。
2、检验模型的构建
1
该指标是价量结合类指标,它综合反映了流动性的紧度、深度两方面特征,较为全面。根据H as brouck (2002)的研究,
该指标是目前最有代表性和最好的流动性计量指标,已广泛运用于股票、债券的流动性衡量中。
(1)股票市场流动性风险的计量模型。为了分析货币政策变化对股票市场流动性风险的影响,首先要对股票市场流动性风险进行计量。计量流动性风险的方法很多(Garbade &S ilber ,1979;Chor d ia 等1,2000;Jarro w &Subra m an i a n ,1997;Bang ia 等,1999;黄峰,2007;韩国文和杨威,2008),本文认为,流动性风险为流动性水平的波动性,可以用流动性水平的标准差计量(黄峰,2007)。流动性风险计量的基础是流动性的测度。目前度量市场流动性的指标很多,但在研究长周期市场流动性时常用Am -i
hud(2002)的非流动性指标1
。由于该指标易受流通资本总额的影响,同时,收益率的计算使用两日之间的收盘价得到,包含了与交易因素无关的新信息导致的价格变化,因此,为了有效排除新信息对价格变化的影响,又能兼顾股票价格交易当日相对前一交易日的变化信息,本文借鉴余立凡(2008)对Am ihud 修正的非流动性指标,即:
ill t =
(R 1t +R 2t )/2
t u rn t
(1)
其中,R 1t =(P h t -P lt )/P lt ,P h t 、P lt 分别为t 日股票最高价和最低价;R 2t =(P t -P t -1)/P t -1,P t 为t 日收盘价;P t -1为t -1日收盘价;turn t 为t 日换手率,用成交量除以流通股数计算。
股票市场非流动性指标往往具有自相关性和条件异方差效应,为了有效测度流动性风险,本文
采用AR(P)-GARC H (1,1)模型描述股票市场非流动性特征(模型(2)),并以该模型中非流动性水平条件标准差R t 测度流动性风险,记为illrisk (即illrisk t =R t )。
ill m t =a 0+E
p
i=1
a i ill m t -i +e t
e t =R t E t
R 2
t =w +A e 2
t -1+B R 2
t -1
(2)
其中,ill m t 为市场非流动性指标。
(2)货币政策对股票市场流动性风险的影响模
型。尽管我国货币政策的制定不是针对股票市场的,但股票市场对货币政策的影响也不可忽视。因此,货币政策与股票市场流动性风险之间的影响是相互的。尽管利率与货币供应量之间存在一定的相关关系,但它们是性质不同的货币政策工具,为此,本文拟建立如下含有两个变量滞后k 期的非限制性VAR 模型,研究货币政策与股票市场流动性风险之间的影响关系。
Y t =c +A 1Y t -1+A 2Y t -2+,+
A k Y t -k +u t ,u t ~F D (0,8)(3)
其中,c =(c 1,c 2)c 为常数项;u t =(u 1t ,u 2t )c 为误差项;A j =
a 11j a
12j a 21j
a 22j
,j =1,2,,k 为待估参数。
Y t =(M t ,illrisk t )c 为货币供应量(利率)和流动性风险。由于货币供应量有多个层次,本文分别取M 0、M 1和M 2。另外,由于货币供应量为月度数据,故流动性风险采用illrisk 时间序列月度平均获得。
四、实证分析
1、股票市场流动性风险测度
首先应用式(1)计算253只样本股每日的非流动性指标后,对所有样本股的非流动性进行等权重
加权平均,得到市场总体每日的非流动性指标il -l
m t 。ADF 检验ill m t 序列是平稳的,其自相关系数拖尾,偏自相关系数在4阶截尾。ill m t 的AR(4)过程残差存在自回归条件异方差效应,因此,可用AR (4)-GARC H (1,1)模型反映非流动性波动特征,估计结果如式(4)。ill m t =01001788+0129022ill m t -1+0116235ill m t -2
(614688)
(1411242)
(714638)
+0122719ill m t -3+0120426ill m t -4+e t
(1017962)
(1018760)
e t =R t E t
R 2
t =7196E -07+0118171e 2
t -1+01840159R 2
t -1
(415016)
(1711953)
(12813826)
(4)
其中,括号内为对应的Z 统计量,各系数都在1%水平上显著。模型(4)中非流动性水平日条件标准差R t 序列即为我国股票市场流动性风险时间
序列illrisk 。
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2、货币供应量对流动性风险的影响分析
进行实证研究时,要求各变量为平稳时间序列。在货币供应量时间序列中,只有M 0含有明显的季节因子,为此首先采用移动平均比率法对M 0进行季节调整,记为M 0S 。ADF 检验表明,各货币供应量都存在单位根,但它们的一阶差分M 0S1、
M 11和M 21以及illris k 不存在单位根,是平稳序列。
为确定模型(3)中VAR 模型的阶数,本文分别将illrisk 与各货币供应量一阶差分序列做滞后多期的尝试,结果发现,它们的VAR 估计在滞后2阶时A I C 与SC 值最小。这样,illrisk 与各货币供应量变
化序列的VAR 估计结果如表11
所示。
表1
M 0S1、M 11、M 21、r 与illrisk 的VAR 的估计结果C
M 0S1(-1)M 0S1(-2)illrisk (-1)
illrisk (-2)A d j 1R 2illrisk
0100366**
[314252]
-016104
[-017051]-110011[-111852]017184***
[810561]
010281[013150]015384C
M 11(-1)M 11(-2)illrisk (-1)
illrisk (-2)A d j 1R 2illrisk
010039***
[312124]
-015462***[-213549]012176[019133]017111***
[719276]
010245[012804]015560C
M 21(-1)M 21(-2)illrisk (-1)
illrisk (-2)A d j 1R 2illrisk
010046***[315702]
-012842**[-210498]010212[011498]016916***
[716979]
010377[014287]015500C
r(-1)r(-2)illrisk (-1)
illrisk (-2)A d j 1R 2illrisk
010016[018113]
010028**[211463]
-010022[-117196]
017353***
[812945]
010315[013570]
015499
注:括号里的数字为t 检验值;*、**、***
分别代表在10%、5%、1%的程度上显著。
1
由于本文主要研究货币政策对流动性风险的影响,故表1仅列出流动性风险对货币供应量及利率的回归方程,略去货币供应量及利率对流动性风险的回归方程。
o
一般脉冲响应函数用图示表示,考虑到篇幅和简洁性,这里将其转化为表格形式。
从表1看出,M 0的前期变化与流动性风险不
存在显著的相关关系。从符号看,它们之间有负向关系,这与假设1完全一致。M 1、M 2的前期变化与流动性风险存在显著的负相关关系,这与假设2和假设3一致。由于金融时间序列常出现伪相关现象,我们将illrisk 与各货币供应量的变化做滞后1期的格兰杰因果检验,结果发现,在5%显著水平下,M 1和M 2的变化是illris k 的格兰杰原因,M 0的变化不是illris k 的格兰杰原因,这与回归分析的结果一致。上述分析并不能得出各种货币供应量变
化对流动性风险影响期限的长短以及影响程度,这些需要应用脉冲响应函数和方差分解做进一步分析。
脉冲响应函数描述的是特定变量对各种冲击的反应轨迹,是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后对内生变量的当前值和未来值所带来的影响。由于脉冲响应函数的分析结果一般会受到方程顺序的影响,因此,在分析货币供应量对流动性风险的影响时,将各货币供应量的变化放在流动性风险的前面。分析结果如表2o
所示。
表2
流动性风险对各货币供应量变化的脉冲响应
illrisk \M 0S1
illrisk \M 11illrisk \M 21illrisk \r 响应方向
负向负向负向正向冲击力度最大值/发生时期-01000574/3
-01001681/2
-01001449/2
01000962/2
影响周期(月)
6
11
16
13
注:表中illrisk \M 0S1表示illr isk 对M 0S1的脉冲响应,其他相同;影响周期的确定,本文按10100E -05为标准,冲击数量值的绝对值大于等于此值的计入影响周期。
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根据表2,所有货币供应量变化对illrisk 的冲击都是负向的,这与本文的假设1~假设3一致。M 0S1对illrisk 的冲击力度最小,在第三期达到负最大值-01000574,影响周期达6个月;M 11和M 21对illrisk 的冲击力度分别在第二期达到负最大值-01001681和-01001449,影响周期分别为11个月和16个月。可见,M 1和M 2的变化对流动性风
险的影响都大于M 0的变化,M 2的变化对流动性风
险的影响周期最长,也与假设1~假设3一致。
方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度来评价特定变量变化中各种冲击的相对重要性。流动性风险方差分解(变量的
顺序为:货币供应量变化或利率、illrisk )1
如表3所示。
1
考虑到各货币供应量变化及利率对流动性风险影响的不同,为了与表2对应,这里时期(月)采用不规则方式列出。表
6的列出方式与表3类似(与表5对应)。
表3流动性风险方差分解时期(月)
M 0S1illrisk M 11illr isk M 21illr isk r illrisk 101001001001165981351112981880100100100201249917671019219941899511111809812050171991297116921849184901162113971876017399127711892182101808912021249717610017499126712092180121408716021469715411017499126712092180121538714721499715113017499126712092180121668713421529714816017499126712092180121728712821559714520
0174
99126
7120
92180
12174
87126
2156
97144
根据表3,在20个月内illris k 自身的冲击始终是illrisk 预测误差的第一位方差来源,占87%以上;在各货币供应量变化对illrisk 的影响中,M 2的变化影响最大,从第1个月的1112%开始,逐步达到第16个月的12172%,之后一直维持在此水平上方;M 1的变化对illrisk 的影响次之,从第1个月的1165%开始,逐步达到第10个月的7120%,之后一直维持在此水平;M 0S1对illrisk 几乎没有影响,在20个月内M 0S1对illris k 预测误差的影响最大只有0174%。可见,在各货币供应量变化中,M 21对ill -ris k 的影响最大、时期最长,M 11次之,M 0S1最小,这与前面脉冲响应函数分析的结果相同。
3、利率对流动性风险的影响分析
仍采用模型(3)分析利率对股票市场流动性风险的影响,其中,M 为利率r 。ADF 检验表明,r 为平稳序列。反复比较VAR 系统的A I C 与SC 值,其在滞后二阶时最小。illrisk 与r 的VAR 估计结果如表1所示。
从表1看出,r 的前期变化与流动性风险存在显著的正向关,但滞后一期的格兰杰因果检验表
明,r 并不是illrisk 的格兰杰原因;从脉冲响应(表2)看,r 对illrisk 有正冲击,并在第二期达到最大值01000962,影响周期为13个月;根据illrisk 的方差分解(表3),r 对illrisk 的影响在20个月内最大值为2156%,远小于货币供应量对illrisk 的影响(除M 0S 的变化外);说明从长期看,利率对股票市场流动性风险的影响并不大,这些与假设4一致。
4、牛熊市状态下货币政策对流动性风险的影响分析
股票市场运行状态不同,有可能造成货币政策对流动性风险的影响不同,因为货币政策对流动性风险的影响,部分取决于股票市场运行状态。当市场处于牛市状态时,市场具有赚钱效应,此时,货币资金更容易进入股票市场,货币政策对流动性风险的影响可能更大更持久;相反,在熊市环境中,货币资金不容易进入股票市场,此时,货币政策对流动性风险的影响可能是短期的、较弱的。为此,根据沪市的运行特征,在分析区间内将我国股票市场分为牛熊市两种状态(牛市为72个月,熊市为60个月),如表4所示,分别分析货币政策对流动性风险的影响。
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表4分析区间内我国股票市场的牛熊市分段
时间(月)最低或最高点位时间(月)最低或最高点位区间变化(%)市场状态
199911最低点位:1104150200116最高点位:224514310313牛市
200117最高点位:2223120200516最低点位:998123-55110熊市
200517最低点位:10041082007110最高点位:6124104509192牛市
2007111最高点位:60051132008110最低点位:1664193-72127熊市
2008111最低点位:16781962009112最高点位:333410198158牛市
应用上面相同方法,分析各货币供应量变化及利率对流动性风险的影响,计算结果如表5和表6所示,其中,表5为不同市场状态下流动性风险对各货币供应量变化及利率的脉冲响应,表6为对应的流动性风险方差分解。
表5牛熊市状态下流动性风险对各货币供应量变化及利率的脉冲响应
牛市状态illrisk\M0S1illrisk\M11illrisk\M21illr isk\r
响应方向负向负向负向正向
冲击力度最大值/发生时期-01000523/2-01000708/1-01000753/301000525/3影响周期(月)571110
熊市状态响应方向负向负向负向负向
冲击力度最大值/发生时期-01002343/2-01001882/1-01001816/1-01000860/2影响周期(月)5558
表6牛熊市状态下流动性风险方差分解
时期(月)M0S1illrisk M11illr isk M21illr isk r illrisk
牛市状态1015899142312096180112098180017499126 2210997191316696134211797183112398177 5216397137614293158811591185512994171 7216397137615593145913990161710392197 10216397137615893142919290108811191189 11216397137615893142919790103812791173 202163971376158931421010389197815491146
熊市状态1316596135717092130617893122010399197 21012989171513294168810791193110898192 51112188179512594175919090110212697174 81112188179512694174919090110213697164 101112188179512694174919090110213897162 201112188179512694174919090110214097160
根据表5,市场无论是牛市还是熊市,货币供应量变化对流动性风险的影响始终是负向的,这与假设1到3一致。在牛市状态下,M2变化对流动性风险的影响周期与影响力度最大,M1变化次之,M0变化最小,这与前面分析相同。另外,货币供应量变化对流动性风险的影响周期长于熊市状态。所不同的是,熊市状态下,各货币供应量变化对流动性风险的影响力度(用冲击力度最大值反映)则更大,影响周期趋同、趋短。根据表6,在牛市状态下,M0、M1和M2变化对流动性风险的影响分别在第5、7和11期达到稳定,而熊市状态下,它们的影响都在第5期达到稳定,这进一步说明牛市状态下货币政策对流动性风险的影响更持久。从影响力度看,在牛市状态下,M2变化对流动性风险的影响大于M1变化的影响,M0变化对流动性风险的影响很小,这与假设1~假设3相同。所不同的是,在熊市状态下,尽管M1和M2变化对流动性风险的影响力度略小于牛市状态,但前两期它们的变化对流动
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2011年第3期(总第483期)
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性风险的影响远大于牛市状。特别是M 0变化对流动性风险的影响远大于牛市状态,这说明熊市状态下,货币供应量变化对流动性风险的影响力度大且影响时间短,也说明熊市状态下,资金在市场中停留时间短,进出更为频繁。出现这种现象的原因在于,牛市状态下,由于赚钱效应的长期存在,中长线资金成为市场的主流资金,这使得M 2和M 1变化对流动性风险的影响较大,而M 0变化对流动性风险几乎没有影响;相反,在熊市环境中,参与股市的主要是短线资金和投机性资金。因此,货币供应量变化对流动性风险的影响期限很短,尤其是M 0变化对流动性风险的影响明显加大。
利率对流动性风险的影响在不同市场状态下表现出不同的特征。在牛市状态下,利率对流动性风险具有正向较大的影响,与假设4一致。所不同的是,在熊市状态下,利率对流动性风险具有负向很小的影响。这说明,在牛市状态下,利率上调会显著影响资金流向股票市场的增速,增加市场流动性风险;在熊市状态下,由于市场缺乏赚钱效应,既是利率下调,投资者参与股市的热情也不高,甚至资金还会流出市场,造成流动性风险增加,不过这种影响很小。另外,不论什么市场环境,利率对流动性风险的影响都小于货币供应量M 2变化的影响。
五、结论与启示
通过实证研究,本文得出如下结论:
(1)货币供应量变化与流动性风险负相关,前期货币供应量的增加(或减少)将降低(增加)后期股票市场流动性风险。其中,M 2变化对流动性风险影响最大、周期最长,M 1变化次之,M 0变化对流动性风险影响较小。
(2)牛市状态下,货币供应量变化对流动性风险影响的周期长;熊市状态下,各种货币供应量变化对流动性风险的影响力度相对较大但周期短。
(3)总体上,利率与股票市场流动性风险存在正向关系,利率上调将增大股票市场流动性风险,
但不同市场状态下,利率对流动性风险的影响又表现出不同的特征。牛市状态下,利率对流动性风险具有正向较大的影响,熊市状态下,利率对流动性风险具有负向很小的影响。
(4)股票市场流动性风险具有很强的自相关性,影响股票市场流动性风险的主要因素是前期流动性风险的状况。
根据本文的研究结论,对股票市场管理者和投资者有以下启示:
第一,总体上看,由于货币供应量变化对流动性风险的影响大于利率的影响,因此,管理者对股票市场流动性风险(或流动性)的管理,采用数量型工具效果好于价格型工具。但在牛市行情中,采用利率工具管理流动性风险(或流动性)也有较好的效果;而在熊市行情中,采用利率工具管理流动性风险(或流动性)几乎没有效果。
第二,为了降低流动性风险,投资者应密切关注货币供应量的变化,尤其是M 2的变化。当M 2增加时,流动性风险将下降,反之,相反。这种影响一般是长期的(在1年左右)。对于中短期投资者,也应当关注M 1的变化。当前期M 1增加(减少)时,股票市场流动性风险将下降(增加),影响一般在半年左右。在不同市场环境下,对货币供应量变化关注的重点不同。在牛市环境下,重点关注M 2的变化;而在熊市状态下,进行中短期投资时,各种货币供应量的变化都要关注。
第三,适当关注利率变化对股票市场流动性风险的影响,特别是在牛市环境下,重点关注利率上调对市场流动性风险增大的影响。但从总体上看,投资者应更多关注货币供应量的变化,对利率的调整不必过分担心。
影响股票市场流动性风险的因素有很多,本文只分析了货币政策对它的影响,后续研究可以从多角度进一步分析其他因素的影响。此外,测度股票市场流动性风险还有其他方法,可以采用其他流动性风险度量指标进一步分析货币政策对流动性风险的影响。
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A Research of Chinese M onetary Policy A ffecti n g on Its StockM arket Liquidity R isk
)))B ased on t h e R isk M easure by L i q u i d ity Vo latility
WANG M i n g-tao1,HE Xun-li2
(11School of F i n ance,Shangha iU niversity o f Finance and E cono m ics,Shangha,i200433,China;
21ShanghaiH ead O ffice,The Peop le.s B ank of Ch i n a,Shangha,i200120,Ch i n a) Abst ract:M easuri n g the liquidity risk by li q u i d ity vo latility and usi n g VAR m ode,l th is paper analyzes the a-f fecti o ns of Chinese m onetar y po licy on its stock m ar ket li q u i d ity risk fro m the aspects o fm oney supp ly and i n terest rate1W e find that the m oney supply.s changes have a negative i n fluence on stock m arket li q u i d ity risk1Am ong t h e m,the changes ofM2have greatest i n fluence on the risk,fo ll o w ed by changes of M11Changes ofM0have s m a ll e st influence on the risk1The i n terest rate has a positi v e infl u ence on stock m arket liqu i d ity risk,but t h e de-gree o f the infl u ence i s s m a ller than m oney supp ly.s changes1W e a lso fi n d tha,t i n bull situati o ns,the i n fl u ence periods o fm oney supp l y.s changes and interest rate on liqu idity risk are l o nger than i n bear sit u ations,the degree of the i n terest rate affection on liquidity risk is greater than i n bear situations1I n bear situations,the deg rees of i n-fl u ences ofm oney supply.s changes on the risk are g reater than i n bull situati o ns,especially,the degrees ofM0p s changes infl u encing on the risk are clearly g reater than i n bu ll situations1
K ey W ords:m oney supp l y;i n terest rate;liquidity risk
(责任编辑:文川)
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中国股票市场现在存在的主要问题 见证了“牛市”的6000点，现在又经历着跌破1200的“熊市”，广大股民的心理素质想必有了很大的提高，毕竟这可是从天堂一下子掉到了地狱。 现在问及大众怎么看待现在的中国股市，想必大多的答案是：只可远观，不可亵玩焉。毕竟现在的股市，真的已经让广大人民群众伤心透了。从6000点下跌，人们观望着，期待不会跌破4000点，可是它就这样轻易的破了这个界限，毫不顾忌人们的感受。然后人们又相信不会跌破3000点，可是它坚持了好久周，最终还是没能坚持到底，又跌破了3000点。现在人们已经不在抱幻想，可是依然保持着最好的期待，可惜，事与愿违，该来的总要来，2000点也破了。这样的恶性循环到底什么时候会结束？是什么让中国股市变成了现在的样子。 这学期选了“证券投资与分析”这门课，虽然只是选修，但是老师全面的分析股市，还是让我学到了许多。关于现在中国股票市场存在的主要问题，我上网查了相关的资料，也有自己的想法。 现在专家对这个问题主要有五个观点。主要观点一：股权分置。很多人将股市走弱的原因归结为股权分置问题，这是有一定道理的。由于股权分置问题的存在，不利于上市公司改善治理结构，不利于形成外部治理机制，不利于市场形成稳
定预期，不利于投资者评估上市公司投资价值。但是我们也应看到，股权分置问题并不是中国股市问题的唯一症结，解决了股权分置问题也并不意味着中国股市从此向好。中国股市也有全流通的公司，中国股市也有民营企业，但是这些公司给投资者的回报也并未高人一等。即使股份全流通了，仍然会有上市公司作假，仍然会有上市公司损害投资者权益，即使在美国这样成熟的市场也出了安然事件。对于那些素质差的上市公司，迟早要退市的公司，解决股权分置问题只能给大股东再增加一次圈钱的机会，只能再让投资者付出更高的代价。 主要观点二：上市制度。这么多的上市公司出问题，已不能简单地当个案来处理了，我们必须反思发行上市制度。当前上市公司的风险实在太大了，这必然要带来投资者投资策略和选股思路上的调整。仅仅凭借财务数据和业绩预期选股已不够，即使我们能够甄别出财务报表的真假虚实，即使我们能够准确预测出未来上市公司的经营业绩，但如果我们不能察觉管理层的道德风险，如果我们不能识别公司治理机制中的潜在缺陷，我们仍然无法规避投资风险。 主要观点三：新股发行的心态。 新股发行也是影响近期市场走势的一个因素。面对新股发行，投资者是一种十分矛盾的心态。一方面新股发行要带来现有股价结构的调整，要分流市场的资金。另一方面投资
互联网金融及其风险控制 一、互联网金融 随着互联网行业的不断发展，许多基于互联网的金融服务模式应运而生，并对传统金融产生了深刻的影响和巨大的冲击：余额宝的横空出世，P2P的迅猛发展等，给传统金融业带来了挑战，也带来了机遇。 互联网金融是传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。其主要业态包括互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融等。从互联网发展历程上看，互联网金融是依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系，是伴随着电子商务而迅速发展起来的，其核心资源是大数据，核心技术是云计算。 互联网金融具有很多的区别于传统金融机构的特征，包括资源开放化、成本集约化、选择市场化、渠道互联网化、运营高效化、用户行为价值化等。这些特点是传统金融所不具备的，也是互联网金融独特的优势，但是作为一个新生事物，其在发展过程中也暴露出一些问题，具体表现在以下几个方面：管理弱，行业内部自律松散，外部监管及法律规范的缺失.信用体系尚不完善、信用信息交换有困难、风险高。今年7月，十部委发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》（银发〔2015〕221号）针对所暴露出的一些问题给出了指导意见。但是对于风险的研究还有待进一步深入。 二、互联网金融的风险 互联网金融作为互联网和金融相结合的新兴行业，其发展仍处于探索阶段，由于行业本身所存在的高风险特征，两者结合之后所存在的风险将比单个行业所存在的风险可能更大。具体来看，国内互联网金融发展主要面临的风险包括： 1.市场风险；由于便捷性和优惠性，互联网金融可以吸收更多的存款，发放更多的贷款，与更多的客户进行交易，面临着更大的利率风险以及价格波动风险； 2.操作风险；目前互联网公司在没有法律法规规范、监管政策监管等外部监控环境下，互联网企业仅是通过自律来经营金融业务，容易出现以下问题：为赢取不正当收入，一方面，
货币政策对股票市场流动性的影响研究 一、研究意义 我国货币政策的主要目标是维持物价稳定和促进经济增长。因为我国股票市场在资本配置和引导投资方面的作用日益增强，使其对实体经济的影响力日渐扩大，所以中央银行应该考虑到我国资本市场的现状以及其受到货币政策影响的程度，从而使得所采用的货币政策能够与资本市场的运行相匹配，进而实现货币政策调控的有效性。而在资本市场的长期发展中，股市流动性是整个资本市场能否稳定有序运行的重要影响因素。鉴于资本市场流动性对我国资本市场的建设乃至整个国家经济稳定发展的重要作用，深入分析我国货币政策对股市流动性造成的冲击效应，不仅可以为中央银行及时了解股票市场变动信息提供指导，进而制定有效的经济调控政策，以引导我国经济的健康稳定发展，而且在理论上也具有重要的补充价值。 二、理论基础 1、国外研究： Choi 和Cook（2005）利用VAR模型对日本后泡沫时期股市流动性与国内宏观经济的相关关系进行研究，结果发现股市流动性仅仅对国内总需求产生单向的冲击影响。Chordia、Sarkar 和Subrahmanyam（2005）发现在危机时期，扩张性货币政策能增强股票市场和债券市场流动性。Goyenko 和Ukhov（2009）[4]研究发现货币政策冲击会影响股票市场和债券市场流动性。由于债券市场对货币政策反应更迅速，因此货币政策冲击通常是先影响债券市场流动性，然后通过债券市场流动性再影响股票市场流动性。 2、国内研究 许睿等（2004）和孙云辉（2005）最早对一些重大的政策和事件对整个市场流动性的影响做了分析。他们的政策事件是指股票市场的相关政策法规，而不是专指货币政策。许睿使用统计回归的方法，发现上海和深圳市场流动性对政策事件有基本一致的反应。孙云辉利用事件研究法发现2001—2004 年间，政府政策对股市流动性有显著影响。当利好政策出台后，股市累积异常流动性明显上升，而当利空政策出台后，股市累积异常流动性大幅度下降，同时也证明中国股市的流动性具有非常大的波动性。周晔（2009）通过对自2005年以来流动性变动的阐述，指出流动性变动与股市巨幅波动之间具有同步相关性。央行货币政策调控上的刚性有余、弹性不足导致流动性的过度波动给股市带来负面冲击。可以发现，国内这些相关研究牵涉到货币政策，但大都没有直接研究货币政策对股市流动性的影响。 三、实证检验 本文研究分析货币政策事件对股市流动性的影响,基于事件研究分析法去度量货币政策颁布后股市流动性的累计超额流动性,进而分析货币政策的宣告效应。 1、事件样本：2015年4月20日：央行降准，人民币存款准备金率下调1个百分点。 2、事件窗口的选择 事件研究分析法涉及三个时间窗口的设置,分别为预估窗口,事件窗口,事后窗口。具体时间上的设置如图所示: 其中T0到T1为事件窗口T-1到T0为预估窗口,0为货币政策事件宣告日。由于我国货币政策宣告日和实施日并一定相同,故本文以政策宣告日作为整个事件窗口的中心,由宣告日前后两个阶段
市场风险管理办法 文件编号： 版次号：A/0
第一章总则 (4) 第二章市场风险管理组织架构 (5) 第三章市场风险的鉴别与分类 (9) 第一节市场风险的定义 (9) 第二节市场风险的分类 (9) 第三节市场风险的主要范围 (13) 第四节新产品批准程序 (13) 第四章市场风险的评估与度量 (14) 第五章风险控制的基础设施与程序 (17) 第一节责任与职务 (18) 第二节职务分割 (20) 第三节头寸获取 (20) 第四节市场价格的合理确定 (21)
第五节估价 (21) 第六节收益曲线构建 (23) 第七节事后检验 (23) 第八节模型确认 (24) 第六章风险报告 (26) 第七章风险监控与绩效测评 (28) 第八章附则 (30) 内外部规章制度索引 (31)
第一章总则 第一条为提高本行的市场风险管理水平，保护我行避免遭受到因承担了超越我行风险偏好而产生的不可预测的损失，根据中国银行业监督管理委员会《商业银行市场风险管理指引》的规定，结合本行实际，制定本办法。 第二条本办法适用于我行交易帐户与银行帐户所承担的一切市场风险。 第三条本办法的制定基于以下目的： （一）股东的长期风险调整收益最大化 （二）依据风险容忍度和谨慎性限额来管理整体市场风险 （三）有效地支配风险敞口以协助在利率变动中获利 第四条本办法是由我行风险管理部拟定,资产负债管理委员会审核,再经行长同意及我行的董事会予以批准。风险管理部负责至少每年审定本办法与配合业务发展,市场风险管理目标及法规上的要求相
匹配。本办法的所有变更必须由我行的资产负债管理委员会审核,行长同意后再报董事会批准。 第二章市场风险管理组织架构 第五条我行的风险管理自上而下由董事会通过行长实施。为了使风险管理更为有效，风险管理权限由董事会授权高级管理层（主要授予资产负债管理委员会）至各业务部门，风险权限组织如下： 第六条风险承担部门和风险控制部门之间存在明确的责任分割。控制部门负责监管和独立报告风险状况。我行的审计部根据董事会同意与资产负债管理委员会审批的政策进行进一步的审核。
内文提示：流动性风险不仅限于P2P，即使有存贷比考核的银行也有流动性风险，切忌一味的恐慌。对投资人来说最直接的便是“提现困难”，可这困难到底出自哪里，是“期限错配”还是“不能准时兑付”？两者结果大相径庭。 从互联网金融流动性风险看风控 投资人总畏惧于P2P的流动性风险，殊不知，即使有存贷比考核的银行也有流动性难题，切忌一味的恐慌。 有不少投资人会产生疑问，排除自融、诈骗的可能，假设一借款标的到期，大额提现也属正常操作，可为什么把自己的钱拿回来就这么难、怎么就有流动性风险了呢？事实上，该问题存在两种可能，一种是拆标引起的期限错配，另一种则是平台不能准时兑付（出现违约需有一段处理时间）的情况。前者极可能发生挤兑难题，而后者只要缓缓便能恢复正常，两种虽同属流动性风险，但本质与结果却大相径庭。 避免“拆标”陷阱 拆标的本质是把长标拆成短标。例如把6个月100万的标的，期限缩短为1个月，滚动放标6次。这种做法实际上就形成“资金池”，一旦碰上集中到期、大量提现的状况，平台就需自筹资金进行垫付，从而引发流动性风险。如果一个平台充斥一个月标，或者经常出现“天标”、“秒标”的话，作为投资人就一定要避免，拆标所引起的期限错配危害在此不做赘述。 常见“御流”招数 抛开上述“拆标”引发的流动性风险，我们现在看一下在借款标的期限和资金与借款人提出的要求一一匹配的前提下，为避免“提现困难”，各平台抵御流动性风险的招数。 1、债权转让 严格来说，债权转让更多的发生在投资人在债权到期前因急用钱，而把原有债权转让给后续投资人的做法。此举因赋予提现较大的灵活度而深受投资人喜爱，不过也暗藏不少“玄机”。 并非所有债权都可无条件转让，只有过了锁定期（最快当天，最慢要等90天）的有关债权才有资格申请转让，同时转让也并不一定能实时到账，有的是T+0，有的则是T+1，因平台不同而各有差异。 不过，提供债权转让功能的平台规范性往往很好，且符合债权转让条件的借款标的前期几乎是没有逾期的，风险也相对较低。
商业文化·学术探讨 2008年2月 314 我国股票市场流动性风险调整VaR 模型的构建 孟祥赫 陈春林 （辽宁大学经济学院，沈阳，110036） 摘 要：流动性风险是金融资产所面临的主要风险之一。近年来国内外研究者都试图将流动性风险的度量纳入业已成熟并广泛应用的风险管理体系——VaR 体系中。本文在归纳总结现有研究成果的基础上，结合我国特有经济条件下股票市场所面临的流动性风险的特点，选取适当指标构建具有直观经济意义的流动性风险度量模型，用以度量单只股票及股票投资组合的流动性风险。 关键词：流动性风险 风险价值（VaR ） 流动性风险调整VaR 模型 中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1006—4117（2008）02—0314—02 一、文献综述 VaR （Value at Risk ）是指在市场的正常波动下，在给定的置信水平下，某一金融资产或者证券投资组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。从统计角度上讲，VaR 的定义如下： p 1))p (VaR Y (P ?=≤ 其中，Y 代表资产（或资产组合）的利润或损失，VaR(p)表示置信水平P 下的VaR 值。传统的VaR 模型已经广泛应用于度量市场风险和信用风险，而对于流动性风险的考察却一直没有形成规范的体系。国外研究认为传统的市场风险测度忽略了流动性风险，因此试图在VaR 方法基础上通过融合市场风险和流动性风险形成新的风险管理体系，按研究方法不同可分为两类： （一）基于资产头寸变现期限的市场风险和流动性风险的合成 Hisata ，Yamai （2000）将变现时间作为内生变量，分别建立连续时间模型和离散时间模型，提出用最优变现策略来计算L-VaR 。他们在模型中引入了市场影响这一因素，并应用模型计算在最优交易策略下由于价格波动导致的最大损失。 Shamroukh （2001）提出了另一种流动性风险调整VaR 模型（LA-VaR ）。他把持有期等分为n 个阶段，将持有期的长度T 定义为一个给定的外生变量，然后在每一阶段等量分批出售持有的头寸。该模型使用的是经流动性调整后的价格。其研究结果发现，与传统VaR 模型计算得到的风险值相比，LA-VaR 模型计算得到的风险值等于传统计算得到的风险值再乘以一个放大因子。 （二）基于买卖价差的市场风险与流动性风险的合成 Bangia ，Diebold ，Schuermann ，Stroughair （1999）从另一个角度把流动性风险度量引入VaR 模型。他们把流动性风险分为内生和外生两部分，用买卖价差的波动衡量外生流动性风险，以此定义外生流动成本。在传统VaR 模型计算的风险值的基础上再加上外生流动成本，就得到了流动性风险调整后的风险值。他们所提出的模型即为BDSS 模型。 Le Saout （2001）利用BDSS 模型在法国股票市场进行了实证检验。在模型中，他用加权买卖价差代替了直接观测到的买卖价差，这样的处理放大了买卖价差的波动，放大的部分反映了内生的流动性风险。其研究结果认为：外 生流动性风险和内生流动性风险是总风险中不可忽略的一部分，因此不经过流动性调整的传统的VaR 模型会低估风险。 二、模型的建立 本文采用参数法计算VaR 。参数法利用对资产流动性指标统计分布的假定来简化VaR 的计算。此方法计算VaR 的关键在于确定证券组合未来损益的统计分布或者概率密度函数。 为了能够应用VaR 方法准确的测度流动性风险，需要选取适当的流动性测度指标。本文所研究的流动性风险是股票市场面临的主要风险，考虑到我国股票市场特有的交易机制与市场成熟度，本文的研究侧重于从价量结合的角度来反映流动性。可构建指标如下： V P ) P P (L min min max t ?= 其中： max P 代表日最高价格，min P 代表日最低价格， V 为当日成交金额。 该指标的分子为股价的日波动率，可理解为日价差，这样L t 即可理解为一个交易日内单位成交金额所导致的最大价格变动率。该指标形式简单，经济意义明确，同时涵盖了流动性多维属性中的深度和宽度，可用于计算证券变现的损失率：证券(个股或者资产组合)一日内变现V 的损失金额L v 。 为了处理上的简便，对L t 取自然对数， 进而对指标*t L 进行分布拟合。* t L 的计算公式如下: ) V (ln P ) P (P ln L min min max *t ??= 由参数法计算VaR ，对某一证券或者证券组合的流动性风险进行测度时，先要拟合时间序列L t 的分布。然后依据其统计分布计算各证券在一定置信水平下的流动性风险值。 根据流动性风险值的定义，L-VaR 实际上是要估测在t 期，正常情况下，投资工具或资产组合的均值与在一定置
股票市场流动性衡量方法的理性选择 ” 【摘要】在国内，股票市场流动性的研究方兴未艾。从国内文献来看，对于中国证券市场（尤其是股票市场）的流动性水平究竟如何评价，研究结论分歧相当严重，其主要在于没有一个合理的中国流动性衡量方法。本文以流动性的本质为起点，深入分析各种衡量方法，结合我国证券市场特点，提出衡量方法的选择标准，对此后的流动性研究有借鉴作用。 【关键词】流动性衡量方法 流动性是证券市场健康有序运行并充分发挥作用的重要条件之一。在证券市场上，交易商、限价订单的提供者以及其他一些投机者为市场提供了流动性，经纪商和交易所组织流动性，而无耐心的投资者获得或需要流动性。一个具有良好流动性的证券市场不仅能在交易成本尽可能低的情况下为投资者提供大量转让和买卖证券的机会，满足投资者获利、避险等需求，同时也为筹资者提供了筹资的必要前提。如果市场缺乏流动性，则会导致交易难以完成，证券发行受阻，市场也就失去了存在的必要。 一、流动性的内涵 可以说，流动性是证券市场的生命力所在，即“流动性是市场的一切”。（Amihud & Mdelson,1988）。从更广泛的意义上看，市场流动性的增加不仅保证了金融市场的正常运转，也促进了资源有效配置和经济增长。（Leevine,1991）证券市场的一个主要功能就是在交易成本尽可能低的情况下，使投资者能够迅速、有效地执行交易。也就是说，市场必须提供足够的流动性。但是对于流动性的定义却众说纷纭。有的从价格角度，认为流动性就是“立即完成交易的价格”（O’hara,1995）；有的从及时性角度来定义流动性，即“在一定时间内完成交易所需的成本，多寻找一个理想的价格所需用的时间”。（Amihud & Mendelson,1989）；也有人把流动性概括为“为进入市场的订单提供立即执行交易的一种市场能力”和“执行小额市价订单时不会导致市场价格较大幅度变化的能力”。Black （1974）指出，市场有流动性是指任何数量的证券都可立即买进或卖出，或者说小额买卖可以按接近市场价格、大额买卖在一定时间内可按平均接近日前市场价
风险评估方法及技巧 本专题将从风险的定义、风险的分类、风险评估的发展历史、风险评估的分类、风险评估的常用方法、风险的处理、整改措施的分类、措施的执行。 举例电力行业的常见风险及改进措施。 一、风险的定义 风险是人们对未来行为的决策及客观条件的不确定性而导致的实际结果与预期结果之间偏离的程度。 二、风险的三要素 风险因素、风险事故、损失 1、风险因素 是指引起或增加风险事故发生的机会或影响损失程度的条件。风险因素越多，风险事故发生的机会就越大。（1）物质风险因素（2）道德风险因素（3）心理风险因素。 2、风险事故 是指直接或间接造成损失发生的偶发事件，又称风险事件。是造成损失的直接原因或间接原因。 3、损失 是指由于风险事故的发生或风险因素的存在所导致的经济价值的意外丧失或减少。（1）损失是意外发生的，排除故意的、有计划的、预期的情况；（2）损失是经济价值的丧失或减少。 三、风险的分类 1、按损失对象分类 人身风险、财产风险、责任风险 2、按风险性质分类 纯粹风险、投机风险 3、按风险的来源分类 基本风险、特定风险 4、按生产风险的原因分类 静态风险、动态风险 5、按损失产生的原因 自然风险、人为风险（行为风险、经济风险、政治风险、技术风险） 6、按风险控制的程度分类 可控风险、不可控风险。 四、风险管理的发展历史 1、国际风险管理的发展 德国在20世纪初第一次世界大战结束后，就为重建提出了风险管理。其强调风险的控制、分散、补偿、转嫁、防止、回避、抵消、比较完善。 美国开始对风险管理理解比较狭窄，他们是从费用管理为出发点，把风险管理作为经营合理化的手段提出。二战后，才过度到全面的风险管理。 法国和一些欧洲国家直到70年代中期才接受这一概念发展较晚。 日本的风险管理虽然起步较晚，但其研究的比较透彻和深入，基本继承了德国风险管理理论和观念。
商业银行市场风险管理：反思与重构 次贷危机以来，美国抵押债券市场、股票市场和货币市场经历了巨幅振荡。金融市场此起彼伏的波动、接踵而至的损失事件，使得人们对长期以来奉为圭臬的市场风险管理理论和技术方法的有效性提出质疑。市场风险的直观表现是波动性。但波动性只是现象，仅仅关注波动性，并不能真正抓住市场风险的本质。这次金融危机给了人们很多鲜活的教训，也促使大家透过波动性的表象，对市场风险的内生动因和驱动因素进行更深入的思考，并对传统市场风险管理的理念和方法进行反思和重构。 对市场风险的再认识 一直以来，人们认为市场风险就是波动性风险，即因市场价格波动带来的不利变化，导致银行表外业务发生损失。这个观点被业内广泛接受。既然市场波动是风险的主要来源，那么利率、汇率、股票价格和商品价格则是引发波动的风险驱动因子。基于这个认识，金融机构普遍采取以风险价值（VAR）、多层次限额体系为核心构筑市场风险管理体系框架。但是，从次贷危机到欧洲主权债务危机，从巴林银行、法兴银行到瑞银集团的交易亏损事件，都从不同侧面暴露了上述市场风险管理模式的局限性。这种局限性导致传统市场风险管理的理论和方法在应对现实风险时往往力不从心（于是往往将其归咎于“市场异常波动”）。 随着20世纪以来金融的不断深化，全球金融市场和金融体系运行日趋精细复杂，市场风险的形态、结构和内在特征都发生了很大变化，突出表现在以下方面。 交易对手风险日渐成为市场风险的重要驱动因子美国次贷危机发展、蔓延过程中的一个关键阶段，就是信贷市场紧缩，市场收益率大幅上扬。利率大幅上行的背后，驱动力量实际上是交易对手风险。Libor-OIS息差代表了剥离无风险收益率变动后的风险预测水平，透过这个指标可以直观考察银行间市场流动性压力和交易对手风险的影响。事实上，这个指标一定程度上成为危机发展演变和风险程度的风向标。具体来说，Libor减去OIS（隔夜指数掉期，Overnight Indexed Swaps）后，可剔除拆借市场中市场预期效应对市场利率走势的影响，从而得到交易对手风险和流动性因素对Libor的实际影响。即：Libor-OIS息差＝交易对手风险补偿＋市场流动性风险要求＋其他（交易成本的差异）。 在其他因素变化不大的情况下，Libor-OIS息差扩大主要是由于交易对手违约风险的增大，导致放款银行要求收取较高的利息以补偿交易对手违约风险。对金融危机中相关数据进行分析可以发现，市场风险上升背后的驱动力量主要是交易对手风险。从图1看，金融危机爆发后，市场收益率水平大幅上扬，以
股票市场的主要风险及规避方法 摘要：我国股票市场经过这几年的发展,在增加融资渠道,合理配置社会资源,促进企业优胜劣汰等方面起到巨大的作用,股票市场与整个社会经济的关系日趋密切。但是近年以来一些国家的金融风险,又向我们揭示了股票市场的巨大风险。,由于我国股票市场是一个新兴的市场,高风险性已成为其突出的特点。股票市场风险是指股票投资的预期收益变动的可能性及变化幅度。投资股票在可能给投资者带来丰厚回报的同时，还可能给投资者带来操守严重损失的风险。风险性是证券的基本性质，如何规避风险已成为当今我国股票市发展过程中必须要考虑的一个重要问题。本文阐述了我国股票市场系统风险来源，在此基础上，结合实际提出了降低股票风险的对策。 关键词:证券交易；股票市场；风险规避 1、股票市场的主要风险 投资风险，是指股票投资者达不到预期收益或遭受损失的可能性。国际上已经公认,股票投资是各种投资形式中风险最大的一种,股票的风险主要来源四个方面,一是市场风险,二是企业风险,三政府干预风险,四是购买力风险。 市场风险是指来自股票市场自身的风险,主要包括上面所讲的市场因素影响所形成的股票风险。通常用日值来测量股票市场风险的程度。目前我国尚未用日值来反映市场风险。 企业风险是指由于企业经营管理不善,效益不好,造成企业倒闭,企业危机所 给股民带来的风险。企业倒闭对股票持有者来说,是一种灾难性的风险。因此股票持有 者应密切注视该公司的经营状况。 政府干预风险。这是指在股票市场发生动荡时,政府采取调控手段,干预市场股价所形成的风险。西方国家虽然都是市场经济,但政府在关键时刻,也对股票市场进行干预,特别是针对股市中的洗盘卖出、轧空、集团操作、内幕交易等投机欺诈性交易,西方各国都逐渐形成了各自的以制止投机和欺诈行为,保护投资者利益,进行公平、公正交易为中心内容的股市管理体系。 购买力风险。购买力风险是指由于通货膨胀的影喻,股民定期所获固定收入的实际购买力下降,在通货膨胀的情况下,由于利率上升,企业经营成本增加,股息将会下降,同时货币值也会下降,此期股票将面临双重损失。 2、股票风险的规避办法 2．1股民风险防范意识必须建立 2.1.1风险防御 对于股市投机者来说，勇于承担风险是其行为的基础，投资者的风险特征不在于回避风险，而在于规避风险，即在承担风险中设法防范风险。规避风险首先做到风险防御，即最大程度上排除和减轻一切可以事先排除和减轻的风险。要主要做到以下几个方面：高度重视风
精选239个关于互联网金融论文题目 毕业每位学生都要写毕业论文，在写作过程中与遇到很多不同的问题，整站能够解决学生在论文写作过程中遇到的所有问题，里面包含了论文选题、正文写作、写作技巧、反抄袭检测等等，本篇文章主要针对互联网金融论文选题提供了239个优秀题目，给学生参考。 1、余额宝现状及发展对策分析 2、“互联网垣”经济的政府服务模式探讨 3、政策性保险对“互联网+金融”影响测度研究--基于多维信息不对称的视角 4、浅议互联网金融对会计发展的影响 5、大学生分期市场成长与问题浅析 6、对互联网金融与电子商务、网络安全市场关联性的研究 7、上海交大互联网金融俱乐部成立 8、互联网金融风险管理策略分析 9、汽车金融将成未来新的增长点 10、互联网金融研究文献的知识图谱分析 11、新一轮产业与科技革命带来哪些新挑战 12、以“极致”思维推进互联网金融创新 13、守住风险底线把握发展机遇--专家学者谈互联网金融创新与行业发展 14、中国P2P网络借贷利率波动研究
15、中国互联网金融领先世界美媒:应用范围远超美国 16、互联网消费风起 17、腾邦国际:业绩增速符合预期 18、基于国际经验对我国互联网金融监管的探讨 19、超50位银行高管离职大佬们去哪了 20、网络行为金融大数据与中国证券市场的相关性研究 21、云南省工行荣获云南金融百姓口碑榜多项大奖 22、杨定平:雅堂要做家具业的京东! 23、深圳电信互联网化道路的探索--市场超细分,跨界微营销,转型新突破 24、浅谈对“互联网金融”的看法 25、互联网金融对利率市场化推动的研究 26、我国互联网金融发展的现状与问题分析 27、用互联网金融吸引国外小额投资的可行性研究 28、互联网金融冲击下传统网上银行的机遇与挑战 29、虞咏峰:让人人都做“巴菲特” 30、杨恒:用阿里基因打造麦子金服 31、大数据时代下券商的转型策略 32、互联网时代背景下我国民间金融的发展分析 33、浅谈互联网金融企业的社会责任 34、大数据技术在银行业务中的应用 35、商业银行人力资源流失的原因与对策分析
风险的标准计量方法。Jorion给出的目前比较公认的VaR定义,指在某一给定的置信水平下,资产组合在未来特定的一段时间内可能遭受的最大损失。 流动性风险是金融风险的一种,指由于市场交易不足而无法按照当前的市场价值进行交易所造成的损失。它是一种综合性风险,是其他风险在金融机构整体经营方面的综合体现。因此流动性的问题开始引入到风险值的计算当中,使风险值针对流动性风险作调整,而衡量流动性调整的风险值 (La-VaR)则是本文要讨论的问题。 1999年Bangia、Diebold、Schuermann和Stroughair四位学者提出了著名的基于流动性调整的La-VaR ,即BDSS模型,为以后的研究做出了相当大的贡献。但是,Bangia等学者在提出BDSS模型的时候,并没有进行严格的数学推导,这使得该模型对价差的估计缺乏理论依据。 国外关于流动性风险的相关研究很少,多数研究仍然处于理论研究阶段,目前仍然没有一个统一的、令人信服的理论框架。而且国外的研究多是基于做市商制度,而我国的股票市场是订单驱动型市场,与做市商制度有着很大的区别,而针对于我国股票订单驱动型市场的研究更少。因此本文希望借鉴当前风险管理技术的新发展,在介绍传统的金融风险度量工具VaR(value at risk)的基础上,引入股票市场的流动性因素,使其在VaR中有所体现,针对我国订单驱动的股票市场建立
中国股票市场流动性特征及其影响因素 一、中国股市流动性特征 1.中国股市流动性特征。 以下内容主要根据上海股票交易所和深圳股票交易所的数据进行综合整理得到。 （1）买卖价差。 买卖报价差(bid-ask spread)，也称为买卖价差，买卖价差分为绝对买卖价差和相对买卖价差两种形式，是度量流动性最基本的指标之一。一般而言，价差越大，流动性越差，价差越小，流动性则越强。 上海股票市场：全部股票的绝对买卖价差和相对买卖价差的年度结果如图1。继2005年、2006年连续两年显著降低后，2007年的绝对买卖价差有所上升，而相对买卖价差则进一步下降。2007年的绝对买卖价差是0.03元，这主要是由于2007年股票单价相比2006年较高造成的。2007年的相对买卖价差是24个基点，比2000年和1995年分别降低了64％和84％，比2006年下降了23%。
深圳股票市场：深市A股的绝对买卖价差和相对买卖价差的年度结果如图2。从2003年到2006年，绝对买卖价差逐年下降，2007年的绝对买卖价差有较大的上升。而相对买卖价差，继2002年到2005年连续四年上升后，2006年和2007年则显著下降。 （2）有效价差。 有效价差也是度量流动性最基本的指标之一，有效价差分为绝对有效价差和相对有效价差两种形式，有效价差越大，流动性越差，有效价差越小，流动性则越强。 上海股票市场：上海股市全部股票的绝对有效价差和相对有效价差的结果如图3。2000年的有效价差最大，2005年和2006年显著降低，2007年的绝对有效价差又重新增加至接近1995年的水平，而相对有效价差则进一步下降。
股票投资的风险控制 做为市场分析又可以划分为基础分析和技术分析两个部分，而基础分析和技术分析还可以一步一步的做更细致的划分，但那些不属于我此篇文章要论述的范畴。我在此主要是把风险控制的各个方面作一下详细的阐述。 风险控制包括以下几个方面： 一，正确地认识市场的风险。全世界亿万之众投身于股市之中，其目的就是一个，都想从股市中赚取利润，但股市里是否人人都能赚到钱？那肯定是不可能的。在进入这个市场之前每个人都要做好赔钱的准备，这个市场风云变幻，许多风险是我们每个人都始料不及的，正确地认识这个市场的性质是投身股市必备的前提。抛开股市对于一个国家的经济活动所起的作用，单就这个风险投机市场而言，它本身并不创造价值，任何人所赚的钱都来自别人的口袋，任何人所赔的钱也都流进别人的腰包。揭开股市华丽的面纱，往本质上看，就是个人吃人的场所，是个少数人赚多数人钱的地方，这里是胜利者的天堂，也是失败者的地狱。股市不相信眼泪，也不要祈求任何人的怜悯，要想来这里淘金就必须清醒地看到这里面蕴藏的风险。“不尽知用兵之害者，则不能尽知用兵之利也”。 二，股票的选择：股票市场里拥有成千上万个股票，但并非所有的股票都有投资价值或操作价值，我们在选择可操作的股票之前首先要做的是剔除那些风险大于回报的股票，缩小选择股票的范围，以利于我们更准确地寻找到可操作的股票。这里所谈的股票选择是什么样的股票不可以介入：1．成交量低迷的股票不能做：如果一个股票的成交量过小那操作中进出都存在困难，不论它好坏，都不能介入，万一行情对你不利你无法迅速地离开市场，风险无法控制。2．不熟悉的股票不要做：在买入一只股票之前，要对你所要买的股票做深入细致的分析，对这个股票要有充分的了解，主力炒做一只股票炒的是题材，你必须了解你想做的股票有没有主力可炒做的题材或者借口，如果你对此股丝毫不了解，那这只股票还是最好别碰，无论别人如何对你推荐，你要做的股自己必须搞明白。有些股票虽然庄家运作他们的时候，给他们披上了这样那样华丽的外衣，但如果该股票的上市公司是严重亏损的企业，那炒做它的任何题材都可能是庄家为拉高出货而编造的美丽谎言，没有业绩支撑的股价99.99％都是建立在沙滩上的楼阁。3．技术形态没有走好的股票不要做：任何一只股票，如果庄家想炒做它，都必须经过一个漫长的先期准备工作时间，庄家在一只股票上要完成很多例如吸筹或者洗盘等必不可少的工序，虽然庄家所做的一切是及其隐蔽的，但在技术图表上还是可以看到它运作这只股票的操作轨迹的。我们要尽量规避它很多不确定的因素，不和庄家一起在一只股票里面耗时间和精力，等待庄家把上升前的所有准备工作都做完后准备拉抬的时候果断介入。而那些技术图表没有一点走好迹象的股票，要不就是没庄，要不就是庄家的前期工作还没做完，最好还是离它越远越好。总之，不要选择那些无法把握的股票，不论它是否能给你带来丰厚的利润，只要是风险不易控制的股票都近似于赌博。孙子兵法云：“途有所不由，军有所不击，城有所不攻，地有所不争，君命有所不受”。放到股市中就是有些股票就不能做，有些钱就不能挣。 三，资金管理：投资股市的人，你手里的资金就是你在股市中作战的武器，如何合理的运用你手中的资金，是股票操作的一个重要的环节。股市中的资金管理大致可分为两个方面：1，投入股市的资金占你总资产的比例：股市是个风险投资的场所，不论你股票操作
股票投资风险分析 公管1081 陆云聪 股票投资风险具有明显的两重性，即它的存在是客观的、绝对的，又是主观的、相对的；它既是不可完全避免的，又是可以控制的。投资者对股票风险的控制就是针对风险的这两重性，运用一系列投资策略和技术手段把承受风险的成本降到最低限度。 一、风险分析： 第一类是市场价格波动风险。无论是在成熟的股票市场，还是在新兴的股票市场，股票价格都总在频繁波动，这是股市的基本特征，不可避免。在股票市场上，行情瞬息万变，并且很难预测行情变化的方向和幅度。收入正在节节上升的公司，其股票价格却下降了；还有一些公司，经营状况不错，收入也很稳定，它们的股票却在很短的时间内上下剧烈波动。出现这类反常现象的原因，主要是投资者对股票的一般看法或对某些种类或某一组股票的看法发生变化所致。投资者对股票看法（主要是对股票收益的预期）的变化所引起的大多数普通股票收益的易变性，称为市场风险。 第二类是上市公司经营风险。股票价格与上市公司的经营业绩密切相关，而上市公司未来的经营状况总有些不确定性。在我国，每年有许多上市公司因各种原因出现亏损，这些公司公布业绩后，股票价格随后就下跌。 第三类是政策风险。国家有关部门出台或调整一些直接与股市相关的法规、政策，对股市会产生影响，有时甚至是巨大波动。有时候，相关部门出台一些经济调整策，虽然不是直接针对股票市场的，但也会对股票市场产生影响，如利率的调整、汇率体制改革、产业策或区域发展策的变化等。 第四类是投资者主观因素所造成的风险。投资者本人主观因素造成的风险，包括盲目跟风、不必要的恐慌、贪得无厌、错误估计形势、错过买卖时机、像赌徒一样迷恋股市等等。
作品编号：DG13485201600078972981 创作者：玫霸* 互联网金融主要风险及监管对策研究 摘要：互联网金融的蓬勃发展有力推进了我国传统金融业的改革，但也对风险防控、金融稳定、监管创新提出了新的挑战。在新常态下，如何应对挑战，做到既能充分包容创新又能确保风险防控到位，亟需加强研究。本文分析互联网金融发展存在的风险以及当前的管理政策，提出强化互联网风险防控、创新监管的对策建议。 关键词：互联网金融风险防控对策研究 一、国内互联网发展基本情况 近年来，互联网金融呈蓬勃发展态势。2014年中国互联网金融规模已突破10万亿元，第三方互联网支付市场交易规模达9.22万亿元，P2P市场规模约1000亿元，众筹市场规模约100亿元，网络小贷市场规模约5000亿元，基金销售约6000亿元，金融机构创新约1000亿元，财富管理约100亿元。互联网金融快速发展与其独特的优势密不可分，与传统金融相比，网络技术使金融信息和业务处理方式更加先进，能为客户提供更自主灵活和方便快捷的金融体验。
二、互联网金融的主要风险 （一）对互联网金融本质认识不清导致投资者风险意识薄弱。 互联网金融没有改变传统金融的功能和本质，创新之处在于创造了新的业务技术、交易渠道和方式，主要功能仍是资金融通、价格发现、支付清算等方面，没有超越现有金融体系范畴。这也说明互联网金融与传统金融同样会具有较大风险，甚至面临的局部风险远大于传统金融。比如，“余额宝”等产品直接将收益冠以活期储蓄的若干倍，忽视了货币市场基金的风险特征。再如，人人贷（P2P）型网上借贷机构向企业发放贷款的行为缺乏足够贷后管理和风险防控措施，导致一部分网贷企业因为不良贷款不断积累或突发贷款损失而无法正常运营。然而，由于没有认清互联网金融本质，很多投资者把互联网金融当作“救命稻草”，一旦互联网金融局部风险扩大可能导致系统性风险。 （二）混业经营加大分业监管风险。 互联网环境下的金融业务普遍具有跨行业、跨部门、业务交叉性强等特征，形成了银行业务、证券业务、保险业务以互联网为基础进行深度融合和交叉的模式。在目前分业监管格局下，对于涉及银行、券商、基金、保险等多方面的互联网金融产品，具体谁来监管、如何监
F inance 金融视线 3年月 5 我国股票市场收益率的影响因素研究——基于利率调整和流动性变化的数据分析 暨南大学 劳健林 摘要：本文通过SV A R 的方法，捕捉系统里银行间7天内同业拆借加权利率和广义货币量分别对上证综指连续复利收益率和深证成指连续复利收益率的结构关系，发现利率对股票市场收益率存在反向即期影响，而广义货币量则存在正向即期影响。最后，本文就研究结论提出政策性建议。关键词：利率广义货币量股票市场收益率结构向量自回归模型中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2013)07(b)-075-03 1研究背景 近期受到银行间流动性紧张以及其他方面因素的影响，我国股市出现大幅的下滑。2013年6月25日，沪指盘中击破1949点下探至1849点，市场再度回到2000点以下。中国股市是政策驱动型，当局发出的信号对投资者的影响尤为重要。对于银行间同业拆借利率的飙升，刚开始时央行态度坚定，不予救市并规劝商业银行整理贷款账目，这些利空消息致使投资者急于抛售资产。正因为利率调整和流动性变化对我国股票市场收益率有着重要的影响关系，国家当局可以通过利率和流动性对股票市场的主体来进行引导，促进资本市场进而整个宏观市场的健康发展。 利率是一国货币政策的重要指标，央行对基准利率进行调整，控制国内信贷规模和货币投放量，引导各种市场主体的经济行为，从而达到对宏观经济进行调控的目的，使国家的经济走上平稳发展的轨道。利率是影响股票市场的基本因素，一般认为利率与股票价格存在反向变动关系，因为利率是股票的投资机会成本，一旦利率上升会使资金流出股市，从而导致股价下跌，投资者收益率减少。而流动性反映的是在一个宏观体系中所投放货币量的多寡情况。一般来说，流动性较好的时候，为投资者提供资金来源注入股市，从而有更好的投资预期，即流动性与股市收益率存在一个正向变动关系。既然利率与流动性对一国股票市场产生如此重大的影响作用，本文将从以往的历史数据入手来探究三者之间的关系。 2实证分析 2.1SV AR 模型构建及识别 2.1.1SV AR 模型构建及样本选取 SVAR 较VAR 优良在于可以捕捉模型系统内各个变量之间当期的结构性关系，并可直观地观察标准正交随机扰动项对系统冲击的影响情况，且其脉冲响应函数分析过程中使用到的变量冲击是独立于其他变量冲击，排除其他因素的干扰。因此，本研究分析构建如下的SVAR(p)模型： AALyt=A εtA εt=Bet Eet=0 Eetet'=In 其中，yt 是n 阶列向量，其分量为研究系统内的各变量；A 、B 被称为正交因子分解矩阵，都是n 阶非奇异矩阵。矩阵A 反映结构性冲击对内生变量的影响乘数；矩阵B 则对标准正交随机扰动项的方差-协方差矩阵设置约束条件。εt 是缩减式V AR 模型中的随机扰动项，亦称为脉冲值，服从向量高斯白噪音过程，即εt~VGW(0,Σ)；Σ是随机扰动项的方差协方差矩阵，即εε'=Σ。而则称为标准正交随机扰动项，期望值为零，各分量间正交即相互独立，且其方差协方差矩阵为单位矩阵。矩阵将系统中的随机扰动项ε转 化为标准正交随机扰动项et 的线性组合，该线性组合通过B 矩阵来实现。 AL 是滞后算子多项式的矩阵表达形式：AL=In-i=1pAiLi ，其中，Ai(i=1,…,p)为n 阶系数矩阵，Li 为滞后i 阶的算子。 要考察系统中利率对股票市场收益率的影响作用，利率选取银行间7天内同业拆借加权利率作为代表变量，因为该利率更能反映出货币市场的利率变化情况；而流动性则选取广义货币量作为代表变量。因此，yt 的分量为银行间7天内同业拆借加权利率I Rt ，广义货币量M2，股市收益率RORt ，即yt=(I Rt,M2t,RORt)'。股市收益率分别考虑上海证券交易所的上证综指连续复利收益率SHRORt ，此时yt=(IRt,M2t,SHRORt)'；与深圳证券交易所的深证成指连续复利收益率SZRORt ，此时yt=(IRt,M2t,SZRORt)'。连续复利收益率的计算公式为：RORt=LnPt-LnP t-1，Pt 为t 时点的指数收盘价。 原始数据来源于WIND 数据终端EDB ，选取2001年1月至2012年12月各个随机过程的月数据作为一个实现，样本容量为144。再使用EXCEL 和STATA 等统计软件对数据进行实证分析。 2.1.2SV AR 模型的识别 该模型的识别问题就是要符合联立方程中的阶条件。SVAR (p)模型共有A 、B 矩阵的系数需要估计，共2n2个元素。由所构建的SVAR 模型可推出，A εt εt'A'=BB'，等号两边皆为对称矩阵。即一旦模型设立，就附加n(n+1)/2个约束条件，剩下的2n2-n(n+1)/2个约束条件需要通过其他的限制方式来完成。 通常使用的方法有两种：短期约束条件和长期约束条件，在此仅考虑前者。短期约束条件是对A 、B 两个矩阵的元素进行约束，而这两个矩阵此时也称为类型矩阵。首先，对类型矩阵A 进行分析，需要甄别所建立的SVAR 模型背后的经济意义，考虑到当期我国股票市场收益率和当期广义货币量的结构冲击不会立即对当期的利率产生影响，以及当期我国股票市场收益率也不会对当期广义货币产生影响，使用三个“伍德因果链”约束条件，即I Rt eRORt=0， IRt eM2t=0和M2t eRORt=0。然后，考虑类型矩阵B ，为使结构扰动项彼此不相关，这也是比较合理的假设，从而类型矩阵B 设为对角矩阵的形式。至此，可以构造出两个类型矩阵，此时模型恰好识别：A=100.10..1，B=.000.000.。2.2单位根检验及格兰杰因果检验 2.2.1单位根检验 分别对四个变量进行单位根检验，发现上证综指连续复利收益率的τ值为356，绝对值大于5%置信水平上的临界值35的绝对值，通过单位根检验；而深证成指连续复利收益率的τ值 www.china bt .n et 201707-E t t et -A t -.2-.44