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摘 要：关于货币政策是否破坏金融市场稳定性的争论由来已久，本文不同于其他文献着力研究货币政策的银行风险承担渠道，而是从投资者风险偏好角度出发，通过研究扩张性货币政策对投资者风险承受能力及股市波动的影响，分析扩张性货币政策的效果。
关键词：扩张性货币政策 风险厌恶 波动率
一、引言
2007年美国金融危机爆发后，许多学者对宽松的货币政策是否会加剧金融市场不稳定性展开了新一轮的争论。
国外对货币政策对金融市场稳定性的影响开展了深入的研究，许多学者认为在危机爆发之前，美联储长期实行超低利率并在市场上投入宽松流动性，使得实际利率长时间的处于低位，最终导致了资产价格泡沫。宽松的货币政策可以降低市场风险溢价，即经济与金融市场的波动率降低了且投资者的风险忍耐度加强了。扩张性货币政策使得银行通过增加风险承担与信贷投放来增加杠杆，他们指出了一种新的货币政策传导机制，即风险承担渠道。货币政策与VIX指数及其组成成分之间存在较强的相关性，并认为货币政策确实可以影响市场中的风险厌恶。由于国内关于扩张性的货币政策是否影响金融市场稳定性的研究较少，且其中较多的文献集中研究了货币政策的风险承担渠道之间的反向关系。区别于此类研究，本文从投资者的风险偏好角度出发，通过分析扩张性货币政策是否会影响投资者的风险承受能力来研究货币政策的实用性。其中，可衡量中国股票市场中投资者风险厌恶的风险偏好指数通过利用CAPM模型及Fama and MacBeth两步法估计得出，并在此基础上对风险厌恶、股市波动与货币政策建立VAR模型，从而分析其动态关系。最后得出宽松的货币政策将会降低投资者的风险厌恶程度，使其作出高风险选择，并加剧了股市的波动，最终可能破坏金融市场的稳定。
二、理论模型与方法
1.风险偏好指数。在经典CAPM模型下及所有投资者是绝对风险厌恶的假设下，其中任一位投资者的效用函数可以表达为，表示为绝对风险厌恶的阿罗-普拉特风险测度，即是需要估计的风险偏好指数，值越高表示投资者的对风险的厌恶程度越高。令投资者的初始财富为W，无风险资产的收益为Rf，风险资产的收益服从正太分布R～N（E（R），∑），此外，a=（a1……an）表示投入到每个资产i的财富，即：，此时消费可表示为：。
由于风险资产的收益服从正太分布，所以消费也服从正态分布：C～N（），其中，由此：。
在消费约束下求该投资者的最大效用可得到投资各个资产的最优财富量：
所以，该投资者的风险投资组合总收益为，而，令Rex为超额收益率，即：Rex=E（R）-IRf，则代入上式后可得。
2.市场波动率。市场波动率无法直接观测得到，而其常用的代理变量的获取方法大致为：（i）在具体的模型基础上进行参数化测量，例如建立ARCH族模型等模型中进行测量；（ii）从期权的价格中提取隐含波动率；（iii）运用市场的历史数据来计算已实现波动率。由于中国的期权市场刚刚起步，历史数据不足以分析计算，因此本文选用已实现波动率来衡量市场波动状况。
三、实证方法与结果
1.计算风险偏好指数。
1.1样本选取。本文选用沪深300指数及其所有成分股的自2008年12月至2015年12月的周收盘价和一年期定期存款利率为样本数据，并进行对数差分后得到收益率序列，其中表示投资i第t周收盘价。
1.2实证回归模型。经上述分析，为衡量风险偏好指数，我们需要在每一个时间段t对模型进行横截面估计。令，而进行估计之前需要先得到超额收益率Rex与股票i和市场组合的协方差。
计算超额收益需要得到期望收益E（Ri，t），从理性预期可知，其中为扰动项，因此模型可以变形为。而为了得到，我们运用Fama and MacBeth两步法，首先对每只股票i建立标准CAPM模型并进行时间序列滚动窗口回归，其回归方程为：
其中为市场的超额收益率，表示股票i对市场超额收益率的敏感系数，而估计得到的与市场超额收益率方差的乘积即为的估计，记为。
此外，使用滾动窗口回归是由于基于整个时间跨度的时间序列进行回归不能描述风险偏好关系随时间变化的动态情况。为了克服这一困难，我们采用滚动时间窗口的方法。具体操作如下， 选取窗口长度156（3年）。首先， 我们截取股票i和股指的2008年12月第一周至2011年12月第一周数据，并进行回归。下一步， 我们截取股票i和股指的2008年12月第二周至2011年12月第二周数据进行回归，以此类推至2012年12月最后一周。
在得到与超额收益率Rex与股票i和市场组合的协方差后，即可进行第二步，在每个时间段t内将作为输入变量进行横截面回归，方程如下：
其中估计得到的即为我们需要的风险偏好指数，其走势如下图1：
2.货币政策、投资者风险偏好及市场波动率动态关系研究。
2.1数据选取。本文选用2008年12月至2015年12月的M1货币供应量环比增长率和沪深300指数日5分钟收盘价作为样本数据。其中，将M1货币供应量环比增长率作为货币政策的代理指标。并将沪深300的收盘价数据进行对数差分得到收益率后再将其平方并加总，即可得到已实现方差序列，代表市场波动情况。
2.2数据的平稳性检验。在建立VAR模型前，先对风险偏好指数（RA），货币供应量增长率（DMS）和已实现波动率（RV）进行ADF检验以确定他们的平稳性，结果如下表1，三个变量序列都是平稳序列。
2.3建立VAR模型。进一步对Xt=（DMSt，RAt，RVt）建立VAR模型以观察他们之间存在的相关关系，根据AIC信息准则可确定建立一阶滞后的VAR（1）模型，并检验模型的稳定性得到结果表明VAR系统是稳定的。
2.4脉冲响应分析。在VAR（1）的基础上进行了脉冲检验，结果如下图3： 由上图3可以发现，（a）图中描绘了货币供应量增长率与风险偏好指数之间的相互关系，其中（a1）表示对货币供应增长率的一个正向标准差冲击在第一期后对风险偏好指数产生了负向的影响，且在第二期达到最低值-0.001741，并持续10期。这表明了增加货币投放量即实施较宽松的货币政策后，将会降低投资者风险厌恶情绪，使投资者相对于政策实施前偏向于从事更高风险的投资活动。而（a2）表示了对风险偏好指数的一个正向标准差冲击从滞后2期开始对货币投放增长率产生了正向影响。
（b）图描绘的是货币供应增长率与股市波动性之间的相关关系，（b1）对表示货币供应增长率的一个正向标准差冲击从第一期对开始波动性产生正向影响，在第6期达到最大，且此正向影响一直持续至40期后。这表示了扩张性的货币政策将会增加股市波动并持续影响9个月。（b2）表示了对波动率的一个正向标准差对货币供应增长率产生正向影响。
（c）图表示风险厌恶与波动性之间的相互关系，（c1）是对风险厌恶的一个正向标准差冲击从第一期起对市场波动率产生负向的影响，这说明风险厌恶的上升即投资者倾向于作出低风险的选择时，将降低股市的波动。而（c2）则表明，股市波动率的上升也会使投资者风险厌恶情绪上升。
综上可以得出，宽松的货币政策加大的投资者对风险的承受能力，使其更加偏向作出高风险的选择，从而导致整个市场波动上升，破坏了市場的稳定性。
四、结论与建议
本文运用2008至2015间沪深300股指及其成分股的收益率数据，在经典CAPM模型的基础上运用Fama and MacBeth两步法计算得到风险偏好指标，并通过构建一个VAR（1）模型以分析风险厌恶，市场波动与货币政策之间的动态关系。研究的结果显著的表明宽松的货币政策将会降低投资者对风险的厌恶（即提高风险偏好）并持续3个月左右，并会进一步导致长期的股市波动增加，从而破坏了金融市场的稳定性。另一方面，风险厌恶程度及股市波动的上升会促使货币供应量的增加。
虽然现在尚没有定论说明货币政策是否会是股市泡沫形成的重要因素，但本文的研究结果表明在中国金融市场中，货币政策确实会影响投资者的风险偏好与整个股票市场的波动性，而这些金融变量可能将影响实体产业产出，所以中央银行在制定货币政策时除了要考虑到价格稳定，还应该顾全金融风险的问题。更为谨慎的采取货币政策，以保障经济稳定发展。
参考文献：
[1]Bernanke，B.Kuttner，K.N.，2005.What explains the stock market’s sreaction to federal reserce policy[J]Journal of Finance 60（3），1211-1257.
[2]Borio， C.， Zhu， H.， 2008. Capital regulation， risk-taking and monetary policy： A missing link in the transmission mechanism[J] BIS Working Paper no. 268.
[3]Bekaert， G.， Hoerova， M.， Lo Duca， M.， 2013. Risk， uncertainty， and monetary policy [J] Monetary Econom. 60 （7）， 771–788.
[4]Marcello Pericoli，Massimo Sbracia， 2009. The CAPM and the Risk Appetite Index： Theoretical Di¤erences，Empirical Similarities， and Implementation Problems[J] Ssrn Electronic Journal.
[5]张强，乔煜峰，张宝.2013 中国货币政策的银行风险承担渠道存在吗？[J]金融研究.8.P398.
关键词：扩张性货币政策 风险厌恶 波动率
一、引言
2007年美国金融危机爆发后，许多学者对宽松的货币政策是否会加剧金融市场不稳定性展开了新一轮的争论。
国外对货币政策对金融市场稳定性的影响开展了深入的研究，许多学者认为在危机爆发之前，美联储长期实行超低利率并在市场上投入宽松流动性，使得实际利率长时间的处于低位，最终导致了资产价格泡沫。宽松的货币政策可以降低市场风险溢价，即经济与金融市场的波动率降低了且投资者的风险忍耐度加强了。扩张性货币政策使得银行通过增加风险承担与信贷投放来增加杠杆，他们指出了一种新的货币政策传导机制，即风险承担渠道。货币政策与VIX指数及其组成成分之间存在较强的相关性，并认为货币政策确实可以影响市场中的风险厌恶。由于国内关于扩张性的货币政策是否影响金融市场稳定性的研究较少，且其中较多的文献集中研究了货币政策的风险承担渠道之间的反向关系。区别于此类研究，本文从投资者的风险偏好角度出发，通过分析扩张性货币政策是否会影响投资者的风险承受能力来研究货币政策的实用性。其中，可衡量中国股票市场中投资者风险厌恶的风险偏好指数通过利用CAPM模型及Fama and MacBeth两步法估计得出，并在此基础上对风险厌恶、股市波动与货币政策建立VAR模型，从而分析其动态关系。最后得出宽松的货币政策将会降低投资者的风险厌恶程度，使其作出高风险选择，并加剧了股市的波动，最终可能破坏金融市场的稳定。
二、理论模型与方法
1.风险偏好指数。在经典CAPM模型下及所有投资者是绝对风险厌恶的假设下，其中任一位投资者的效用函数可以表达为，表示为绝对风险厌恶的阿罗-普拉特风险测度，即是需要估计的风险偏好指数，值越高表示投资者的对风险的厌恶程度越高。令投资者的初始财富为W，无风险资产的收益为Rf，风险资产的收益服从正太分布R～N（E（R），∑），此外，a=（a1……an）表示投入到每个资产i的财富，即：，此时消费可表示为：。
由于风险资产的收益服从正太分布，所以消费也服从正态分布：C～N（），其中，由此：。
在消费约束下求该投资者的最大效用可得到投资各个资产的最优财富量：
所以，该投资者的风险投资组合总收益为，而，令Rex为超额收益率，即：Rex=E（R）-IRf，则代入上式后可得。
2.市场波动率。市场波动率无法直接观测得到，而其常用的代理变量的获取方法大致为：（i）在具体的模型基础上进行参数化测量，例如建立ARCH族模型等模型中进行测量；（ii）从期权的价格中提取隐含波动率；（iii）运用市场的历史数据来计算已实现波动率。由于中国的期权市场刚刚起步，历史数据不足以分析计算，因此本文选用已实现波动率来衡量市场波动状况。
三、实证方法与结果
1.计算风险偏好指数。
1.1样本选取。本文选用沪深300指数及其所有成分股的自2008年12月至2015年12月的周收盘价和一年期定期存款利率为样本数据，并进行对数差分后得到收益率序列，其中表示投资i第t周收盘价。
1.2实证回归模型。经上述分析，为衡量风险偏好指数，我们需要在每一个时间段t对模型进行横截面估计。令，而进行估计之前需要先得到超额收益率Rex与股票i和市场组合的协方差。
计算超额收益需要得到期望收益E（Ri，t），从理性预期可知，其中为扰动项，因此模型可以变形为。而为了得到，我们运用Fama and MacBeth两步法，首先对每只股票i建立标准CAPM模型并进行时间序列滚动窗口回归，其回归方程为：
其中为市场的超额收益率，表示股票i对市场超额收益率的敏感系数，而估计得到的与市场超额收益率方差的乘积即为的估计，记为。
此外，使用滾动窗口回归是由于基于整个时间跨度的时间序列进行回归不能描述风险偏好关系随时间变化的动态情况。为了克服这一困难，我们采用滚动时间窗口的方法。具体操作如下， 选取窗口长度156（3年）。首先， 我们截取股票i和股指的2008年12月第一周至2011年12月第一周数据，并进行回归。下一步， 我们截取股票i和股指的2008年12月第二周至2011年12月第二周数据进行回归，以此类推至2012年12月最后一周。
在得到与超额收益率Rex与股票i和市场组合的协方差后，即可进行第二步，在每个时间段t内将作为输入变量进行横截面回归，方程如下：
其中估计得到的即为我们需要的风险偏好指数，其走势如下图1：
2.货币政策、投资者风险偏好及市场波动率动态关系研究。
2.1数据选取。本文选用2008年12月至2015年12月的M1货币供应量环比增长率和沪深300指数日5分钟收盘价作为样本数据。其中，将M1货币供应量环比增长率作为货币政策的代理指标。并将沪深300的收盘价数据进行对数差分得到收益率后再将其平方并加总，即可得到已实现方差序列，代表市场波动情况。
2.2数据的平稳性检验。在建立VAR模型前，先对风险偏好指数（RA），货币供应量增长率（DMS）和已实现波动率（RV）进行ADF检验以确定他们的平稳性，结果如下表1，三个变量序列都是平稳序列。
2.3建立VAR模型。进一步对Xt=（DMSt，RAt，RVt）建立VAR模型以观察他们之间存在的相关关系，根据AIC信息准则可确定建立一阶滞后的VAR（1）模型，并检验模型的稳定性得到结果表明VAR系统是稳定的。
2.4脉冲响应分析。在VAR（1）的基础上进行了脉冲检验，结果如下图3： 由上图3可以发现，（a）图中描绘了货币供应量增长率与风险偏好指数之间的相互关系，其中（a1）表示对货币供应增长率的一个正向标准差冲击在第一期后对风险偏好指数产生了负向的影响，且在第二期达到最低值-0.001741，并持续10期。这表明了增加货币投放量即实施较宽松的货币政策后，将会降低投资者风险厌恶情绪，使投资者相对于政策实施前偏向于从事更高风险的投资活动。而（a2）表示了对风险偏好指数的一个正向标准差冲击从滞后2期开始对货币投放增长率产生了正向影响。
（b）图描绘的是货币供应增长率与股市波动性之间的相关关系，（b1）对表示货币供应增长率的一个正向标准差冲击从第一期对开始波动性产生正向影响，在第6期达到最大，且此正向影响一直持续至40期后。这表示了扩张性的货币政策将会增加股市波动并持续影响9个月。（b2）表示了对波动率的一个正向标准差对货币供应增长率产生正向影响。
（c）图表示风险厌恶与波动性之间的相互关系，（c1）是对风险厌恶的一个正向标准差冲击从第一期起对市场波动率产生负向的影响，这说明风险厌恶的上升即投资者倾向于作出低风险的选择时，将降低股市的波动。而（c2）则表明，股市波动率的上升也会使投资者风险厌恶情绪上升。
综上可以得出，宽松的货币政策加大的投资者对风险的承受能力，使其更加偏向作出高风险的选择，从而导致整个市场波动上升，破坏了市場的稳定性。
四、结论与建议
本文运用2008至2015间沪深300股指及其成分股的收益率数据，在经典CAPM模型的基础上运用Fama and MacBeth两步法计算得到风险偏好指标，并通过构建一个VAR（1）模型以分析风险厌恶，市场波动与货币政策之间的动态关系。研究的结果显著的表明宽松的货币政策将会降低投资者对风险的厌恶（即提高风险偏好）并持续3个月左右，并会进一步导致长期的股市波动增加，从而破坏了金融市场的稳定性。另一方面，风险厌恶程度及股市波动的上升会促使货币供应量的增加。
虽然现在尚没有定论说明货币政策是否会是股市泡沫形成的重要因素，但本文的研究结果表明在中国金融市场中，货币政策确实会影响投资者的风险偏好与整个股票市场的波动性，而这些金融变量可能将影响实体产业产出，所以中央银行在制定货币政策时除了要考虑到价格稳定，还应该顾全金融风险的问题。更为谨慎的采取货币政策，以保障经济稳定发展。
参考文献：
[1]Bernanke，B.Kuttner，K.N.，2005.What explains the stock market’s sreaction to federal reserce policy[J]Journal of Finance 60（3），1211-1257.
[2]Borio， C.， Zhu， H.， 2008. Capital regulation， risk-taking and monetary policy： A missing link in the transmission mechanism[J] BIS Working Paper no. 268.
[3]Bekaert， G.， Hoerova， M.， Lo Duca， M.， 2013. Risk， uncertainty， and monetary policy [J] Monetary Econom. 60 （7）， 771–788.
[4]Marcello Pericoli，Massimo Sbracia， 2009. The CAPM and the Risk Appetite Index： Theoretical Di¤erences，Empirical Similarities， and Implementation Problems[J] Ssrn Electronic Journal.
[5]张强，乔煜峰，张宝.2013 中国货币政策的银行风险承担渠道存在吗？[J]金融研究.8.P398.