股票开户数影响研究

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数据和变量

本文选取了2008年1月11日至2012年5月11日的中国股票市场数据作为研究样本，对数据分别应用Excel和Eviews5．0进行回归分析。数据均来源于中证指数公司和东方财富网数据中心。在现实中，真正的股票市场收益率很难得到，研究大都采用市场指数收益率来代表市场收益率。本文采用沪深300指数周收益率来表示中国股票市场周收益率，用Y来表示。为了更好、更具体地反映股票开户数对中国股票市场的影响，我们采用了股票开户数的三个子数据:期末有效账户数、新增股票账户数、期末股票账户数，并取其周增长率来研究，分别用X1、X2、X3来表示。如表1所示。

ADF单位根检验

因为时间序列的数据可能是平稳的，也可能是不平稳的，因此为了防止伪回归，必须在时间序列数据进行回归之前对其进行单位根检验。在本文中我们以ADF单位根检验的方法对Y、X1、X2、X3分别进行检验，其结果见表2所示。根据表2的检验结果可知，X1、X2、X3、Y的ADF统计值均小于5%的临界值，所以其不存在单位根过程，也就是说这四个时间序列数据是平稳的，可以直接进行回归分析。

建立模型与回归分析

建立多元线性回归模型，分别以期末有效账户数、新增股票账户数、期末股票账户数周增长率作为自变量，以沪深300指数周收益率作为因变量，模型如下。运用Eviews5．0软件进行OLS回归，结果如表3所示。表3显示，模型中X1的回归结果的P值为0．2907，没有通过显著性检验。为此我们采用多元线性回归的逐步回归方法，将各变量逐一引入回归模型，再将模型中不符合设定条件的变量删除，寻找解释股指收益率最强的因素，最后得到模型摘要表和回归分析结果，如表4、表5所示。通过逐步回归，把模型中不显著的变量剔除，从模型摘要表可以看到，新增股票账户数、期末股票账户数都通过了0．01水平的显著性检验，说明新增股票账户数、期末股票账户数对股市是有影响的。从表4对重要变量X2、X3的综合回归分析结果可以看出，模型中X2的P值在0．01的显著性水平上显著，X3的P值在0．05的显著性水平上也是显著的，可以判断股指周收益率与模型所包含的两个解释变量存在显著性关系，建立线性模型是恰当的。虽然模型整体通过显著性检验，但是拟合优度比较低，说明自变量对因变量的解释作用较弱，只能在很小的程度上解释股指周收益率变动的问题。我们得到的股票开户数与股指收益率的样本回归方程为。从上式可以看出，新增股票账户数、期末股票账户数与股票市场收益率存在长期稳定的正相关关系，新增股票账户数、期末股票账户数对股市存在长期的影响。新增股票账户数周增长率提高1%，那么股票市场周收益率则上升0．027%。同样，期末账户数周增长率提高1%，股票市场周收益率则提高11．559%。以上回归分析表明:股票开户数三个指标中，期末有效账户数没能对股指收益率产生影响，新增股票账户数、期末股票账户数与股指收益率之间存在相关关系，而且两个解释变量都对股指收益率存在长期影响。新增账户数变化是大盘指数变化的长期原因，这意味着新增资金影响着股市的长期走势，由此也可推断出我国的股票市场仍属于资金推动型市场。

格兰杰因果关系检验

为了进一步考察新增股票账户数、期末股票账户数与股市的短期因果关系，我们对其进行格兰杰因果检验，检验结果见表6。由表6可知，X2不是Y的格兰杰原因的概率为0．97992，接受原假设，说明短期新增股票账户数对股市的走势基本上没有影响，X3不是Y的格兰杰原因的概率为0．27789，拒绝原假设，说明期末股票账户数对股市有很大程度的影响。Y不是X2、X3的格兰杰原因的概率为0．02444、0．00022，拒绝原假设，说明股市的走势对新增股票账户数、期末账户数的影响很大。由以上分析可知，新增股票账户数。期末股票账户数与作为股市整体走势变量的沪深300指数保持着长期一致的走势，前者是后者的长期原因。同时，沪深300指数是新增股票账户数、期末股票账户数的短期原因，这意味着新增资金影响着股市的长期走势，而新增资金变化受股市短期走势的影响，即新增资金着眼于股市短期走势，而非股市的长期运行趋势，因此，我国股票市场仍然具备资金推动型市场的特征。

本文作者：孟航吴霞作者单位：广西师范大学