货币数量是否影响股票价格

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宏观经济学中对于资产定价的基本理论来自于诺贝尔奖得主Robert Lucas在1978年的文章。在完全市场假设下，股票价格等于企业所能产生的未来收入流的折现。但是在现实中，市场是不完全的，无法完全通过信用购买股票，往往需要交易手段（货币）。在特定时间内，资产市场上可得的货币（流动性）数量是有限的，流动性的多寡会影响资产价格。在企业利润没有大的趋势变化前提下，股价的直接决定因素是货币流动性。

在中国，短期货币市场与长期资本市场之间的联系千丝万缕，货币市场资金、银行贷款、储蓄存款可以通过多种渠道进入股市。即便金融机构不能同时参与两个市场，其企业客户和居民仍然有可能将货币市场获得的资金用于资本市场投资。在证券公司、基金管理公司等机构进入银行间债券市场后，国内的货币市场与资本市场之间也正式地建立起了资金流通的正规渠道和机制。

两者关系的多种解释

以往的宏观经济分析一般不涉及股票价格，因为股价存在明显的过度波动。但是最近几年，股市开始对宏观经济产生影响，尤其是影响到了货币数量（M1）。从现象上，似乎是货币数量变化“引起”了股票价格的变化。在通货紧缩的情况下，出乎意料的货币供给增加导致出乎意料的需求恢复并引起生产扩张，由此导致股票价格上升，是题中应有之义。

而在非通货紧缩下，持续货币扩张只能导致通胀，对生产有害无益。如果名义利率随通胀率上升，这样的货币扩张最多导致资产价格与通胀同比例上升。但在名义利率不变的情况下真实利率会下降，由此引起真实的资产价格上升。但这种情形只会在长期真实利率下降时发生。如果货币政策以稳定中长期通胀为目标，那么短期内引起高通胀的货币扩张会导致下一步抑制性宏观调控，在理性预期下不应当引起资产价格的变化。

货币流动性增加首先导致名义利率和真实利率下降，从而资产价格提升，这在经济学上称作“流动性效应”。很难找到一个流动性指标证明这一关系，持续性很强的两个时间序列之间的相关关系可能是伪回归，而不是“引起与被引起”的因果关系。判断二者的关系需要用合适的方法剔除趋势，这一点有待于进一步的研究。

货币M3的同比增长率在2006下半年到2008上半年之间与M2差别较大，此后渐趋一致。2002年以前，M3与上证综指的同比增长率具有弱的负相关关系，2002年以来似乎为正相关。即便股市和货币之间有很强的正相关，对这种关系也有多种解释。一种解释是看到货币增多，投资者预测实体经济将会快速恢复，所以股价上涨。和前面提到的“流动性效应”不同，这个逻辑的关键是预期改变，并不需要钱进入股市。

图11中下面的线是道琼斯工业指数，上面是中国的M3，似乎是中国的M3领先于道琼斯指数。这可能是偶然的，2006年－2009年间全球很多国家的股市都是相似趋势。另一种可能是，中国货币供给变化引起中国进口和国际商品价格等方面变化，又引起美国股票价格变化。特别在全球总需求不足的情况下，任何大的经济体需求的恢复都会对全球需求和增长起作用，中国的近邻对中国需求更敏感。但这不是通过中国企业和居民用人民币在美国买股票引起的，是货币流动性影响实体经济包括通货膨胀率和真实汇率，然后才影响股票价格。这里的关键仍然是预期改变。

股票价格存在惯性

从上证综指当月增长率与两个月以前增长率的散点图来看，2002年1月到2008年11月的83个样本显示了正相关关系。股价变化的这种惯性意味着追涨杀跌的投资行为，这与有效市场和股价随机游走的理论相矛盾，可以从行为金融学的理论进行解释，也可以从“流动性效应”来解释――在股价上涨的时候，会有更多的资金流入，流入的资金进一步推动股票价格走高。

图12是CPI调整后的上证综指对数对线性趋势的偏差，线性趋势使用了未来的信息。再用CPI调整后的上证综指对数对60个月移动均值的偏差，只使用了过去的信息。两者几乎一样，就是说用过去的信息就已经能知道未来的事情。

用60个月移动平均的偏差，与未来24个月的股指增长率作比较。结果表明现在股价低，未来增长率就高，这一现象被称为均值回归（meanreversion）。向均值回归其实是说股价波动得太厉害，而其均值变动小，看起来有一种向均值回归的趋势，事实上均值本身也在变。这样的规律可能不会持续，不然的话，根据过去的信息就可以预知未来的报酬率。

用货币预测股价？

与股价相似，货币环比增长率也具有相当强的惯性即序列相关，也就是说上期货币增长率较高，下期货币增长率也较高。这是名义利率稳定的结果：货币扩张导致通胀率上升，引起真实利率下降和更高的投资需求与进一步的货币扩张。

作为货币增长率序列相关的一个结果，中国产出和CPI变化率都具有很强的序列相关性，显著高于美国。如果没有外生宏观调控的话，这将是一个发散的系统。当货币扩张到一定程度时，必然发生信贷数量控制这样的宏观调控，以此来抑制货币增长。我们观察到的货币增长惯性是发散和调控两种力量作用的结果。

由于货币与股价的增长都有很强的持续性，两者之间的共同运动可能是巧合。所以，与其用货币指标来预测股市，还不如股票价格的自回归模型（用过去来解释现在的回归模型）去预测。但后者也是很不可靠的，美国道琼斯指数在1970年代以前与中国股市的图形很相似，也具有序列相关性，但70年代以后这种序列相关突然就没有了。这也许是美国1970年代对有效市场问题进行了充分的讨论，市场通过学习走向成熟，使得美国股市变得更加有效。

对于中国来说，货币数量的序列相关性可能还会持续一段时间，但将会逐渐减弱。股票价格的序列相关性以后还会存在吗？2007年后股市泡沫破灭，市场应该已经从中学习了很多。■