上证指数的影响因素

也为現鼻史谬应用科燉禽配《统计学》课程设计题目：上证指数变动的实证分析姓名：吴维姜有明李文海班级：金融101、102学号：一班07、40二班完成时间：2012-07-05目录1历年来上证指数的基本情况2影响上证指数的因素2.1汇率对上证指数的影响2.2广义货币供给量对上证指数的影响2.3狭义货币供给量对上证指数的影响2.4沪深300对上证指数的影响3上证指数影响的综合分析4总结参考文献上证指数变动的实证分析【摘要】：上证指数对我们每个参与证券市场的人并不陌生，它对我们的意义十分巨大。本文尝试着通过汇率、广义货币供给量、狭义货币供给量以及沪深300指数的历年数据的分析，来解释它们与上证指数的关系，以及通过模型给出其与上证指数的线性关系。关键字：上证指数汇率广义货币供给量狭义货币供给量沪深3001历年来上证指数的基本情况上证指数全称是上海证券交易所股票价格综合指数,是由上海证券交易所编制的股票指数，1990年12月19日正式开始发布。该股票指数的样本为所有在上海证券交易所挂牌上市的股票，其中新上市的股票在挂牌的10天之后纳入股票指数的计算范围。A该指数的前身为上海静安指数,是由中国工商银行上海市分行信托投资公司静安证券业务部于1987年11月2日开始编制的。而上证综合指数是上海证券交易所于1991年7月15日开始编制和公布的，以1990年12月19日为基期，基期值为100,以全部的上市股票为样本，以股票发行量为权数进行编制。随着上市品种的逐步丰富，上海证券交易所在这一综合指数的基础上，从1992年2月起分别公布A股指数和B股指数，1993年5月3日起正式公布工业、商业、地产业、公用事业和综合五大类分类股价指数。2影响上证指数的因素2・1汇率对上证指数的影响汇率亦称外汇行市或汇价，是一国货币兑换另一国货币的比率，是以一种货币表示另一种货币的价格。由于世界各国货币的名称不同，币值不一，所以一国货币对其他国家的货币要规定一个兑换率，即汇率。从短期来看，一国的汇率由对该国货币兑换外币的需求和供给所决定。外国人购买本国商品、在本国投资以及利用本国货币进行投机会影响本国货币的需求。本国居民想购买外国产品、向外国投资以及外汇投机影响本国货币供给。在长期中，影响汇率的主要因素主要有：相对价格水平、关税和限额、对本国商品相对于外国商品的偏好以及生产率。DescriptivesDescriptiveStatisticsNMinimumMaximumMeanStd.SkewnessKurtosisStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStd.ErrorStatisticStd.ErrorTW-726.59008.27607.372097.5761787.247.283-1.636.559广义货币供给量72257084.474043442492659.2446897.67.247.28357.972.559狡义货币供给量729281495266621.30156240.44900535.633.283-.754.559沪深3皿Valid!N(listwise)7272855.9456S8.542574.83831308.408.44b.283-.488.559通过对2005—2011年每年的1月到12月的汇率、广义货币供给量、狭义货币供给量以及沪深300指数的数据分析，由表可知每个变量的描述统计信息，可以了解每个变量的极值情况（最大值和最小值）、取值波动情况（标准差）以及分布情况（峰度和偏度）。Correlations上证指数与汇率相关分析DescriptiveStatisticsMeanStd.DeviationN上讷旨数2601.14811136.6693372汇率7.372097.576178772Correlations上证指数汇率上谚旨数PearsonCorrelation1-.427**Sig.(2-tailed}.000N7272汇率PearsonCorrelation-.427**1Sig.(2-tailed).000忖7272**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).NonparametricCorrelationsCorrelations上证指数汇率KendialI'stau_b上证指数CorrelationCoefficient1.000-357**Sig.(2-tailed).000N7272汇率CorrelationCoefficient-357**1.000Sig.(2-tailed).000N7272Spearman'srho上证指数CorrelationCoefficient1.000-518**Sig.(2-tailed}.000N7272汇率CorrelationCoefficient-.518^1.000Sig.(2-tailed).000N7272**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).首先应用SPSS软件作出汇率与上证指的相关性分析，由分析结果可以看出上证指数与汇率的简单相关系数为-0.427,说明两者之间存在负的弱相关性。相关性”表格给出的是Pearson相关系数及检验结果;“相关系数”表格给出的是两个非参数相关系数与其检验结果。可见,3个相关系数在0.01的显著水平（双侧检验）上都非常显著，从而推断上证指数和汇率之间存在存在这明显的负相关关系。通过汇率与上证指数的一元线性回归分析可知：

Coefficients3ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.CollinearityStatisticsBStd.ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)汇率9084.724-879.4751645.898222.591-4275.520-3.951.000.0001.0001.000aDependenttriable:.biJEf旨数由表可知，一元线性回归方程为上证指数X3=9084.724-879.475X4经过t检验，汇率、常数的显著性P知都小于0.01，因而有显著意义。2.2广义货币供给量对上证指数的影响广义货币供应量M2,在我国现阶段是指M1加上机关、团体、部队、企业和事业单位在银行的定期存款、城乡居民储蓄存款、外币存款和信托类存款。M2可用来作为观察和调控中长期金融市场均衡的目标，通常M2的增幅应控制在经济增长率、物价上涨率、货币流通速度变化程度三者之和的范围内。Correlations上证指数与广义货币供给量相关分析DescriptiveStatisticsMeanStd.DeviationN上谧旨数2601.14311136.6698372广义货币供给量4-92659.2446897.5812672Correlations上迺旨数广义货币供给量上讷旨数PearsonCorrelationT.359"Sig.(2-ta.iled}.002N7272厂义赏市供给臺PearsonCorrelation359*"1Sig.(2-ta.iled}.002N7272**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).NonparametricCorrelationsCorrelations上迴旨数广义货币供给量Kendall'stau_b上证指数CorrelationCoefficient1.000.412^Sig.(2-tailedl).000N7272广义货币供给重CorrelationCoefficient.W1.000Sig.(2-tailedl).000N7272Spearman'srho上证指数CorrelationCoefficient1.000.570*^Sig.(2-tailedl).000N7272厂又赁巾供给重CorrelationCoefficient.570^1.000Sig.(2-tailedl).000N7272&Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailedl)i.通过广义货币供给量与上证指的相关性分析,由分析结果可以看出上证指数与广义货币供给量的简单相关系数为0.359,说明两者之间存在正的弱相关性。“相关性”表格给出的是Pearson相关系数及检验结果；“相关系数”表格给出的是两个非参数相关系数与其检验结果。可见，3个相关系数在0.01的显著水平(双侧检验)上都非常显著，从而推断上证指数和广义货币供给量之间存在存在这明显的正相关关系。通过广义货币供给量与上证指数的一元线性回归分析可知：Coefficients3ModelUnstandardized!CoefficientsStandardized!CoefficientstSig.CollinearityStatisticsBStd.ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)广义货币供给量2130.920.001196.376.000.35910.8513.223.000.0021.0001.000a.Dependenttriable:旨数由表可知，一元线性回归方程为上证指数X3=2130.620+0.001X5经过t检验，广义货币供给量的显著性P接近0.01，因而有显著意义，常数的显著性P知远小于0.01，因而有显著意义。2.3狭义货币供给量对上证指数的影响狭义货币供应量即M1，在我国现阶段是指M0加上机关、团体、部队、企业和事业单位在银行的活期存款、农村存款和个人持有的信用卡类存款。不包含居民个人的任何储蓄存款。M1体现当前的市场需求并且最直接地作用于物价水平，是货币政策最重要的中介目标之一。

CorrelationsDescriptiveStatisticsMeanStd.DeviationN上谪旨数2601.1-4311136.6693372狭冥货币供给量156240.449885.34S6672Correlations卜讦指数狭义货币供给量上询旨数PearsonCorrelation1.353^Sig.(2-tailed).002N7272狭义货市供给臺PearsonCorrelation353*"1Sig.(2-tailed).002N7272**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).NonparametricCorrelationsCorrelations上過旨数狭义货币供给量Kendall'stau_b上i止指数CorrelationCoefficient1.000.379^Sig.(2-tailed).000N7272狭义货币供给重CorrelationCoefficient.3了旷1.000Sig.(2-tailed).000忖7272Spearmansrho上证指数CorrelationCoefficient1.000.539^Sig.(2-tailed).000N7272狭义货币供给重CorrelationCoefficient.539*"1.000Sig.(2-tailed).000N7272**■Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).通过狭义货币供给量与上证指的相关性分析，由分析结果可以看出上证指数与狭义货币供给量的简单相关系数为0.353，说明两者之间存在正的弱相关性。“相关性”表格给出的是Pearson相关系数及检验结果；“相关系数”表格给出的是两个非参数相关系数与其检验结果。可见，3个相关系数在0.01的显著水平（双侧检验）上都非常显著，从而推断上证指数和广义货币供给量之间存在存在这明显的正相关关系。通过对狭义货币供给量与上证指数的一元线性回归分析可知：

Coefficients3ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.CollinearityStatisticsBStd.ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)役义货币供给量12S8.648.008435.991.003.3532.9563.158.004.0021.0001.000a.Dependenttriable:.tiiEJ旨数由表可知，一元线性回归方程为上证指数X3=1288.648+0.008X6,经过t检验，广义货币供给量、常数项的显著性P知比较接近0.01，因而有显著意义。2・4沪深300对上证指数的影响沪深300指数是沪深证券交易所于2005年4月8日联合发布的反映A股市场整体走势的指数。沪深300指数编制目标是反映中国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况，并能够作为投资业绩的评价标准，为指数化投资和指数衍生产品创新提供基础条件。Correlations上证指数与沪深300相关分析DescriptiveStatisticsMeanStd.DeviationN上谄旨数2601.14811186.6698372沪S3002566.505013213568672Correlations上证指数沪^300上i曲旨数PEa「sonCorrelation1.903*"Sig.(2-tailedl).000N7272沪｝^300PearsonCorrelation.933*"1Sig.(2-tailed).000N7272**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).

NonparametricCorrelationsCorrelations上证指数沪深300Kendallstaub上证指数CorrelationCoefficient1.000.918^Sig.(2-tailed}.000N7272沪/^300CorrelationCoefficient.918^1.000Sig.(2-tailed}.000N7272Spearman'srho上证指数CorrelationCoefficient1.000.931^Sig.(2-tailed}.000N7272沪?^300CorrelationCoefficient.981*-1.000Sig.(2-tailed}.000N7272**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).通过沪深300与上证指的相关性分析，由分析结果可以看出上证指数与狭义货币供给量的简单相关系数为0.983，说明两者之间存在正的强相关性。“相关性”表格给出的是Pearson相关系数及检验结果；“相关系数”表格给出的是两个非参数相关系数与其检验结果。可见，3个相关系数在0.01的显著水平（双侧检验）上都非常显著，从而推断上证指数和广义货币供给量之间存在存在这明显的正相关关系。通过对沪深300指数与上证指数的一元线性回归分析可知：Coefficients3ModelUnstandardizedCoefficientsStandardized!CoefficientstSig.CollinearityStatisticsBStdErrorBetaToleranceVIF1(Constant)沪漆300301.529.89354.419.019.9855.54147.333.000.0001.0001.000a.Dependenttriable:旨数由表可知，一元线性回归方程为上证指数X3=301.529+0.893X7经过t检验，沪深300、常数项的显著性P知远小于0.01，因而有显著意义。3上证指数影响的综合分析ModelSummarydModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1-985s.970.96920S.023872.994b.90S.98713S.123433.995-.939.989126.5&407Predictors:(Constant).沪深300Predictors:(Constant).>P?^300.汇率Predictors:(Constant),沪帶皿汇率狭义赏币供给里①Dependenttriable:_t®旨数从表中可看出模型2的调整RA2为0.988,大于模型1调整RA2值0.970,说明模型可解释的变异占总变异的比例越来越大，引入方程的变量汇率是显著的，同理可知，引入变量狭义货币供给量也是显著的。ANOVAdModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1RegressionResidualTotal9695198130291759998115617196951901.0243273.9302240.425,000a2RegressionResidualTotal9375034912220079998115626971493791743217721.8472706.345,000b3RegressionResidualTotal988920731009083999811563637132964024.2516015.9322058.202,000cPredictors:(Constant},沪深300Predictors:(Constant},7p?^300.汇率cPredictors:(Constant),沪深MOO.汇率.铁义货币供给量d-Dependenttriable:旨数由表可知模型的回归平方和与残差平方和，二者的大小相差较大，说明模型的拟合效果比较理想。当回归方程包含不同的自变量时，其显著性概率值均远小于0.01，所以可以显著地拒绝总体回归系数为0的原假设。CoelTiciemits3ModelUnstandaidlizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.CollinearityStatisticsBStdErrorBetaToleranceVIF1(Constant)沪深300301.529.89354.419.019.9855.54147.333.000.0001.0001.0002(Constant)沪深300-2343.498.973264.293.0141073-8.86767.409.000.000.7001.429汇率330.90732.776.16110.096.000TOO1.4293(Constant)沪深300-996.649.972529.516.0141.072-1.88270.849.064.000.7001.429汇率187.84358.499.0913.211.002.1995.036狭义货币供给量-.002.001-.078-2.890.0052194.566a-Depen«±nttriable:.bilEJ旨数表格给出了所有模型的回归系数估计值，根据模型3简历的多元线性回归方程为上证指数X3=-996.649+0.972X7+187.843X4-0.002X6通过经济检验可知X4、X6不符合经济意义，所以下面对模型重新做出线性回归分析。首先踢出沪深300指数利用SPSS软件分析进行逐步回归法可知：M&delSummary0ModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate■1.427且.182.-171■1000.672022492b242220■1048.10024Predictors:(Constant},汇率Predictors:(Constant),汇率.广义货币供给量Dependent^riable:旨数ANOVACModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.■1RegressionResidualTotal1B23139401749762999811561707118231394.221167853.74-1-15.61-1,000a2RegressionResidualTotal2418368375797473999811562697112091S41.4210985-14.105■11.007,000bPredictors:(Constant),汇率Predictors:(Constant),汇率.广义货币供给量Dependent^riable:Jz®旨数从表中可看出模型2的调整RA2为0.492,大于模型1调整RA2值0.427,说明模型可解释的变异占总变异的比例越来越大，引入方程的变量广义货币供给量是显著的。

由下表可知，线性模型的拟合效果不太理想，当回归方程包含不同的自变量时，其显著性概率值均远小于0.01，所以可以显著地拒绝总体回归系数为0的原假设。Coefficients3ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.CollinearityStatisticsBStd.ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)汇率9084.724-879.4751645.898222.591-.4275.520-3.951.000.0001.0001.0002（Constant）汇率广义货币供给量7602.