存款准备金率调整的“空窗期”对股市的影响分析

Ｍｏｎｔｈｌｙ　ＨＡｌＮＡＮ　ＦＩＮＡＮＣＥ　

存款准备金率调整的“空窗期”对股市的影响分析　乔坤元　（北京大学光华管理学院，北京１００８７１）　

摘要：本文着重分析我国频繁调整准备金率的“空窗期”对我国股市总体的影响，发现上调准备金率和下调准备　金率的“空窗期”对于股市都会增加股市的交易量．但对收益不会产生显著的影响。进一步关注个股在的“空窗期”异　常值与其公司特点之间的关系。发现资产规模大的公司，在“空窗期”的异常收益更低，异常流动性总体而言更低并且　异常波动率更小：债权比例大的公司在“空窗期”的异常流动性会更大；资本回报率更高的公司在“空窗期”获得的异　常流动性总体上会更大。　关键词：存款准备金率：股票市场；“空窗期”效应　中图分类号：ＦＩ２６．１　文献标识码：Ａ　文章编号：１０ｏ３＿９０３１（２０１２）０７－００１６－０３　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－９０３１．２０１２．０７．０４　

一、

引言　

自１９９８年存款准备金制度改革至２０１２年３月，中国　人民银行已４０次调整存款准备金率，存款准备金政策已　成为中国人民银行调控经济的一个重要货币政策工具。　近３０年来。我国股票市场获得了长足的发展。中国　证券监督管理委员会统计数据显示①．２０１０年Ａ股市场　融资总额达到１．０３万亿元．较２００９年的４６０９．５４亿元大　幅增长１２３％，成为全球第一大融资额的股票市场。截至　２０１１年ｌ２月２９日，Ａ股总市值为２Ｏ．１４万亿元，流通市　值为ｌ６．１４万亿元。２０１１年Ａ股市场共融资９０７８．９８亿　元，其中沪市全年融资４５０７．４１亿元、深市主板融资　２２７３．９２亿元、中小板融资１５０６．１８亿元而创业板则融资　７９１．４７亿元。这些数据均说明股票市场已成为经济发展　当中不容忽视的一部分。　存款准备金率每一次调整都有一个宣布日和一个　正式实施日，那么这两个日期之间的差距也就是存款准　备金率的“空窗期”。“空窗期”对于股市的影响到底如何　呢？从理论上来讲，存款准备金率像其他宏观经济信息　一样在公开市场上通过影响和改变市场参与者对金融　资产风险的预期。而成为影响和决定资产价格的重要因　素。存款准备金率从宣布到实施之间的“空窗期”则可以　提供探讨人们的预期和股票市场的反应的机会。从现实　上来说．中央银行从宣布存款准备金率的调整到真正实　施这一调整之间的时间很重要，研究资本市场存款准备　金率的“空窗期”效应将有助于货币政策决策者更好地　了解资本市场的运行规律和把握存款准备金率的调整　对于资本市场造成的影响，从而制定更为恰当的宣布时　期和“空窗期”长度。　二、文献回顾　

一般认为．法定存款准备金率的作用是为了更容易　预测准备金需求，而不应该将其作为货币政策的一般工　具。因此从２０世纪９０年代以来，许多国家特别是一些发　达国家的中央银行相继降低或甚至取消了它们的法定　准备金，法定准备金的重要性及各国中央银行对它的重　视程度大大降低。因此国外对法定准备金这一政策工具　的研究成果较少。目前国内对法定准备金率影响股票价　格的研究也较少，李念斋和范祚军（２００５）使用ＧＡＲＣＨ　模型和事件研究方法研究了利率、存款准备金率调整对　股票市场的短期影响，发现我国货币政策实施对股票市　场的影响与调控方式的应用有很大关系。而存款准备金　

收稿日期：２０１２—０５—１８　作者简介：乔坤元（１９９０一），男，新疆鸟鲁木齐人，北京大学光华管理学院硕士研究生。　①资料来源：笔者根据中国证券监督管理委员会网站统计数据栏目（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｓｒｃ．ｇｏｖ．ｃｎ，ｐｕｂ／ｎｅｗｓｉｔｅ，ｓｊｔｊ／）相关数据整理得出。　

１６　２０１２年第７期总第２８４期　变动事件发生后将使公众对以后货币政策走向形成预　期【ｌ】。李阳（２００７）发现上调存款准备金率在一定程度上　对商业银行的信贷放款量的约束，将会对房地产市场资　金链产生影响，但是对股票市场的作用不明显１２］　对存款准备金率调整“空窗期”的研究很少。　Ｇｔｉｒｋａｙｎａｋ等（２００５）发现仅仅是单一的公告效应或者是　货币政策的执行效应不能完全衡量货币政策的作用．而　应该将两者共同考虑１３］。为数不多的研究存款准备金率　调整对于股市影响的文献。将公告日或者是执行日作为　事件日进行研究。如左俊义和王玮（２００９）对于宣告日进　行了研究［４１，而李念斋和范祚军（２００５）则重点关注存款准　备金率的执行日的效应。　三、理论基础、模型和数据分析　（一）准备金制度对股市的影响机理分析　股票市场是货币政策的传导渠道，准备金政策作为　货币政策工具之一，它对股票市场的影响在一定程度上　反映了自身的有效性。法定存款准备金主要通过以下几　点作用影响股票市场：　１．直接作用。调整法定存款准备金率可以直接调节　市场中的货币数量，从而影响股票的购买需求和购买能　力，进而影响股票价格。这一点可以由货币供应方程式，　即货币供应量Ｍｌ：货币乘数ｍＸ基础货币的数量Ｂ得　出。其中，货币乘数ｍ＝（１＋ｋ）／（ｒ＋ｋ＋ｅ）；ｒ是法定存款准备　金率；ｋ是现金／存款比率；ｅ是超额存款准备金率。这说　明货币供应量对于资本市场的影响是十分显著的．而法　定准备金率作为中央银行控制货币创造乘数的有效工　具能够对货币供应量产生直接作用，因而也能对股票价　格发挥重要的影响作用。一方面．上调法定准备金率将　使市场中的货币供应量减少，人们持有的货币减少，自然　降低了流入股票市场的资金流量：另一方面，上调法定准　备金率意味着金融机构收缩银根，上市公司的融资将变　得更加困难，削弱了企业的经营能力和价值创造能力，影　响了上市公司的股票价值，从而使得股价下降。　２．信号作用。调整法定准备金率具有强烈的政策信　号作用，将影响股票市场投资者的预期。从而影响投资行　为并造成股票价格的上升或下跌。当货币当局暗示或者　宣布上调法定存款准备金率时，人们会判断这是一种紧　缩的货币政策的标志，从而推测货币供应量将减少，具体　而言就是银行贷款减少。影响到流到股市上的资金：货币　供应量的减少使得利率升高、经济增速减缓，进而使上市　公司的利润降低，股价下降。　３．间接作用。当准备金率调整时，会引起货币供给的　Ｍｏｎｔｈｌｙ　ＨＡＩＮＡＮ　ＦＩＮＡＮＣＥ　变化，从而使市场利率发生变化，而利率的变化最终又会　影响到股市的资金数量。　（二）事件研究和异常值测算——常均值模型　与乔坤元（２０１２）研究股票送转事件使用的标准事件　研究方法相比。本文使用的方法并不是标准的，因为一般　在事件研究中主要看个股的反应，而整体股市的情况是　不会受到太大冲击的，这与本文研究的内容相悖，个股之　间有一定相关性，因此不能探究异常值的显著性［５１．本文　只能使用其中的常均值模型来计算预期的收益、流动性　和波动率，具体的常均值公式由乔坤元（２０１２）给出。　（三）数据和指标数据来源和指标构造　本文的数据来自于国泰安（ｃｓＭＡＲ）数据库，取用自　从中国证券市场成立以来的所有上市公司的交易数据和　上市公司的资产规模ａｓｓｅｔ、杠杆比率ｄｅｒａｔｉｏ和资本回报　率ｒｏｅ。对市场的影响使用市场收益率、流动性和波动率　来讨论。其中收益主要使用的是从国泰安数据库下载的　考虑现金红利再投资的日个股回报率。　在学术界．流动性指标一直难以达成一致。在已有的　实证研究中，Ａｍｉｈｕｄ（２００２）使用非流动性指标、Ｂｒｅｎｎａｎ　等（１９９８）则选用了交易量指标而Ｄａｔａｒ等（１９９８）［６￣８１选用　了换手率指标。本文考虑到价格和数量相结合的因素，选　用了以下三个指标：　１．非流动性指标。定义为股票的每日回报率的绝对　值与当天交易额的比率。该数值越大，则说明单位成交额　所导致的价格变动越大，股票的流动性就越差。Ａｍｉｈｕｄ　（２００２）认为，这是可信度最高的指标。　２．交易额指标。Ｂｒｅｎｎａｎ等（１９９８）使用了这一指标来　测度流动性，但是交易额指标无法说明不同交易价格下吸　收交易量的能力，也不能估计不同成交额对股价的影响。　３．换手率指标。即交易股数除以流通股数。使用换手　率指标是为了避免以交易额或者交易量作为流动性衡量　指标时，因公司大小规模不同而对结果造成误差。低换手　率的股票表明市场缺乏流动性。但是它同样没有考虑价　格因素。　在线性回归模型中，设定一个虚拟变量，在“空窗期”　的交易日为１，否则为０。这样使用市场的收益、指数收益、　流动性和波动性对于这个虚拟变量回归，进而探究“空窗　期”的效应。由于调整分上调和下调，因此这一部分的样　本划分为上调样本和下调样本，其中上调样本是去除了　下调样本“空窗期”的样本，而下调样本与之正好相反。　表１是后文为计算个股异常值的事件研究中存款准　备金率调整的事件，包含公告日和执行日、“空窗期”长　

２０１２年第７期总第２８４期　１７　度。调整前后准备金率以及调整幅度（调整后一调整前）。　对于“空窗期”的长度，经过对央行公告的搜集，可以看到　从２００４年４月１２日起每次公告都是在晚上１８：００左右　进行的，而前面的两次（有“空窗期”的）也都是主要考察　后一个交易日的情况，因此本文使用的公告日实际上是　指准备金率调整后的第一个交易日，也就是公告后真正　生效的交易日。本文选取“空窗期”大于０的数据。　表１人民币存款准备金率历次调整（截至２０１２年３月２４日）　公告日　执行日　“空窗期”　调整前　调整后　调整幅度　１９９８年３月２１日　１９９８年３月２１日　０　Ｏ．１３　Ｏ．０８　－０．０５　１９９９年１１月ｌ８日　１９９９年１１月２１日　２　０．０８　０．０６　－０．０２　２ｏ０３年８月２３日　２００３年９月２１日　２０　Ｏ．０６　Ｏ．０７　０．０ｌ　２０Ｏ４年４月１２日　２００４年４月２５日　１０　０．０７　Ｏ．Ｏ７５　Ｏ．ｏｏ５　２０ｏ６年６月ｌ６日　２００６年７月５日　１３　０．０７５　Ｏ．０８　０．０ｏ５　２００６年７月２１日　２００６年８月１５日　１７　Ｏ．Ｏ８　０．０８５　Ｏ．００５　２００６年ｌ】月３日　２００６年１１月１５日　８　Ｏ．Ｏ８５　Ｏ．０９　０．０ｏ５　２ｏ０７年１月５日　２ｏ０７年１月１５日　６　Ｏ．０９　０．Ｏ９５　Ｏ．０ｏ５　２ｏ０７年２月１６日　２０ｏ７年２月２５日　ｌ　０．ｏ９５　０．１　０．ｏｏ５　２ｏ０７年４月５日　２ｏ０７年４月１６日　７　Ｏ．１　０．１Ｏ５　Ｏ．ｏｏ５　２ｏｏ７年４月２９日　２０ｏ７年５月１５日　６　０．１０５　０．１１　Ｏ．０ｏ５　２０ｏ７年５月１８日　２ｏｏ７年６月５日　ｌ２　０．１１　Ｏ．１１５　Ｏ．ｏｏ５　２ｏｏ７年７月３０日　２ｏｏ７年８月１５日　１２　０．１】５　Ｏ．１２　０．００５　２ｏ０７年９月６日　２０ｏ７年９月２５日　１３　Ｏ．１２　Ｏ．１２５　０．００５　２ｏ０７年１０月１３日　２ｏｏ７年１Ｏ月２５日　８　Ｏ．１２５　０．１３　０．００５　２０ｏ７年１１月ｌ０日　２００７年１１月２６日　ｌ０　０．１３　０．１３５　Ｏ．０ｏ５　２００７年１２月８日　２ｏ０７年１２月２５日　１ｌ　０．１３５　０．１４５　Ｏ．０ｌ　２００８年１月１６日　２０ｏ８年１月２５日　７　０．１４５　Ｏ．１５　０．ｏ０５　２０ｏ８年３月ｌ８日　２００８年３月２５日　５　Ｏ．１５　０．１５５　Ｏ．０ｏ５　２ｏｏ８年４月１６日　２ｏｏ８年４月２５日　７　Ｏ．１５５　Ｏ．１６　０．００５　２０ｏ８年５月ｌ２日　２０ｏ８年５月２Ｏ日　６　０．１６　Ｏ．１６５　Ｏ．０ｏ５　２ｏ０８年６月７日　２００８年６月２５日　ｌ１　Ｏ．１６５　０．１７５　０．０１　２ｏ０８年９月１５日　２０ｏ８年９月２５日　７　０．１７５　０．１７５　０　２ｏ０８年ｌＯ月８日　２０ｏ８年１Ｏ月１５日　５　０　１７５　０　１７　－０．ｏｏ５　２０ｏ８年１１月２６日　２００８年１２月５日　７　０．１７　０．１６　－０．Ｏ１　２ｏ０８年１２月２２日　２ｏ０８年１２月２５日　３　０．１６　０．１５５　－０．ｏ０５　２０ｌ０年１月ｌ２日　２０１０年１月１８日　４　０．１５５　Ｏ．１６　０．００５　２０１０年２月１２日　２０１０年２月２５日　４　Ｏ．１６　０．１６５　Ｏ．ｏ０５　２０１０年５月２日　２０１０年５月１０日　４　Ｏ．１６５　０．１７　０．０ｏ５　２０１０年ｌ１月９日　２０１０年１１月１６日　５　０．１７　Ｏ．１７５　０．００５　２０１０年１１月１９日　２０１０年１１月２９日　６　０．１７５　Ｏ．１８　Ｏ．ｏ０５　２０１０年１２月１０日　２０１０年１２月２０日　６　０　１８　０．１８５　Ｏ．０ｏ５　２０１１年１月ｌ４日　２０ｌ１年１月２０日　４　Ｏ．１８５　０．１９　０．ｏｏ５　２０ｌ１年２月１８日　２０１１年２月２４日　４　０．１９　０．１９５　０．００５　２０１１年３月１８日　２０１１年３月２５日　５　０．１９５　０－２　０．００５　２０１１年４月１７日　２０１１年４月２１日　３　０．２　０．２０５　Ｏ．ｏ０５　２０１１年５月１２日　２０ｌ１年５月１８日　４　０．２０５　Ｏ．２１　０．ｏ０５　２０１１年６月１４日　２０１１年６月２０日　４　０．２ｌ　Ｏ．２１５　Ｏ．０ｏ５　２０１１年１１月３０日　２０１１年１２月５目　３　Ｏ．２ｌ５　０．２１　－０．ｏ０５　２０１２年２月１８日　２０１２年２月２４日　４　０－２１　０．２０５　－０．０ｏ５　资料来源：中国人民银行网站及资料整理。由于我国于　２００４年４月２５日施行差别准备金率制度．本文的调整的额度　参照的是大型金融机构准备金率．因此我们会看到２００８年９　月１６日的调整额为０。　本文定义的事件为存款准备金率的调整的“空窗　期”时段，即公告日到执行日这一段时期。对于这个事件　研究而言，估计窗和时间窗的选择显得尤为重要，因为中　国人民银行调整存款准备金率的频率非常高，这导致很　多次的调整都发生了堆叠，这一点可以从表ｌ中清晰地　看到。　基于以上特征做如下处理：１．由于中央银行频繁调　整准备金率，很难捕捉到这一政策的长期效应，因此我们　主要关注短期效应，因此事件窗取公告日前２０天和执行　日后２０个交易日，并且如果两次事件的事件窗重叠，将　它定义为同一个事件，经过如此定义之后发现，由于我国　准备金率调整过于频繁，还是有一些事件之间的间隔很　小，将间隔很小的事件做进一步的整合。２．估计窗的长度　设为６Ｏ个交易日，但是经过前述的处理方法，仍然有一　次事件的事件窗距离下一次事件的事件窗开始不足６０　个交易日，则按照两个事件日之间的长度算。因为本文　使用的测算正常收益的模型是常均值模型，因此对于准　备金率调整事件的累计异常值是测算可行的。　根据上述方法，将重新整合本文使用的３９次准备金　率的调整，并且给出估计窗的长度值，最后可以得到８个　事件（见表２）。