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【摘 要】本文运用协整检验和误差修正模型对我国股票市值与货币需求间的关系进行了研究。结果显示：货币需求和股票市值存在协整关系；对货币的需求会对我国的股票总市值产生正向影响。
【关键词】货币需求；股票市值；协整关系；误差修正模型
一、数据和变量的选择
（1）变量的选择。本文选取广义货币需求（M）作为货币需求的替代指标；以深市、沪市上市公司股票市值作为我国股票市值SE的替代指标。（2）数据的选择。一是回归分析的广义货币需求量来自人民银行公布的数据，采用的是从1992～2010年的年度数据。二是我国股票总市值来自证监会统计的沪深股票市值总和，从1992～2010年。
二、平稳性和协整检验
1．ADF检验。货币需求Lnm、股票市值lnse的ADF检验的三个模型为：模型1：△X■=δX■+■β■△X■+ε■；模型2：△X■=d+δX■+■β■△X■+ε■；模型3：△X■=a+βt+δX■+■β■△X■+ε■；模型3中的t是时间变量，代表了时间序列随时间变化的某种趋势。虚拟假设都是H0：δ=0，即存在单位根。实际检验都是从模型3检验开始，直到拒绝原假设为止。对变量M（貨币需求）、SE（股票市值）分别进行上述3个模型检验，最终得出M（货币需求）、SE（股票市值）是不存在常数项和时间趋势项的平稳序列。即在模型1的情况下，M、SE的ADF检验通过。
2．协整检验。选用适用于进行两个变量协整性检验的EG两步法。其步骤如下：第一步，用ols回归模型：ＬＮＳＥ■=a■+a■LNM■+μ■，从而得到残差序列。得到回归方程为：lnse=-8.528924+1.571348lnm （-6.124370）（13.52787）。第二步，对上式的残差进行单位根检验。通过检验得到残差在水平状态，不含时间趋势和常数项的情况下是平稳的。因此，我国货币需求（m）与我国股市市值（se）是（2，2)阶协整的，说明了两变量间存在长期稳定的“均衡”关系。
3．Granger因果检验。对lnm和lnse滞后2期时发现lnm是lnse的Granger原因。如表1所示：从结果可以看出，在5%的置信水平下接受“lnm不是lnse的Granger原因，而不拒绝“lnse不是lnm的Granger原因”的假设。
表1
三、误差修正模型
误差修正模型（ECM）是一种具有特定形式的计量经济学模型，它的主要形式是由Davidson，Hendry，Srba和Yeo于1978年提出的，称为DHSY模型。第一步，进行协整回归（ols法），检验变量间的协整关系，估计长期均衡关系参数。第二步，若存在协整关系，则以第一步求到得残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中，并用ols法估计相应参数。将残差序列作为误差修正项，建立误差修正模型。估计结果如表2：因此，最终的误差修正模型为：△lnse=1.595931△lnm-0.766366（lnse+8.528924-1.571348lnm）（2.842926）（-3.224373）
表2
四、结论
第一，在1992年至2010年，我国的股票市值与货币需求之间存在长期稳定的均衡关系。第二，货币需求M是股票市值SE的Granger原因，股票市值SE不是货币需求M 的Granger原因。第三，从短期来看，货币需求增加以个1％点，将使我国股票总市值增加1.60％个点，即lnse关于lnm的短期弹性为1.6。而长期弹性为0.86。综上所述，可以得出初步结果是股市市值与货币需求正相关。因此，中央银行在制定货币政策时，要把握好宏观调控的方向和力度。
参 考 文 献
[1]邹欣妮．我国股票市值与货币需求关系的实证分析[J]．金融经
济．2010（4）
[2]王晶，邢惠敏．对中国货币需求的实证分析[J]．市场经纬．2008（11）
[3]周三颖．关于弗里德曼货币需求理论的实证分析[J]．中国商界．2010（2）
【关键词】货币需求；股票市值；协整关系；误差修正模型
一、数据和变量的选择
（1）变量的选择。本文选取广义货币需求（M）作为货币需求的替代指标；以深市、沪市上市公司股票市值作为我国股票市值SE的替代指标。（2）数据的选择。一是回归分析的广义货币需求量来自人民银行公布的数据，采用的是从1992～2010年的年度数据。二是我国股票总市值来自证监会统计的沪深股票市值总和，从1992～2010年。
二、平稳性和协整检验
1．ADF检验。货币需求Lnm、股票市值lnse的ADF检验的三个模型为：模型1：△X■=δX■+■β■△X■+ε■；模型2：△X■=d+δX■+■β■△X■+ε■；模型3：△X■=a+βt+δX■+■β■△X■+ε■；模型3中的t是时间变量，代表了时间序列随时间变化的某种趋势。虚拟假设都是H0：δ=0，即存在单位根。实际检验都是从模型3检验开始，直到拒绝原假设为止。对变量M（貨币需求）、SE（股票市值）分别进行上述3个模型检验，最终得出M（货币需求）、SE（股票市值）是不存在常数项和时间趋势项的平稳序列。即在模型1的情况下，M、SE的ADF检验通过。
2．协整检验。选用适用于进行两个变量协整性检验的EG两步法。其步骤如下：第一步，用ols回归模型：ＬＮＳＥ■=a■+a■LNM■+μ■，从而得到残差序列。得到回归方程为：lnse=-8.528924+1.571348lnm （-6.124370）（13.52787）。第二步，对上式的残差进行单位根检验。通过检验得到残差在水平状态，不含时间趋势和常数项的情况下是平稳的。因此，我国货币需求（m）与我国股市市值（se）是（2，2)阶协整的，说明了两变量间存在长期稳定的“均衡”关系。
3．Granger因果检验。对lnm和lnse滞后2期时发现lnm是lnse的Granger原因。如表1所示：从结果可以看出，在5%的置信水平下接受“lnm不是lnse的Granger原因，而不拒绝“lnse不是lnm的Granger原因”的假设。
表1
三、误差修正模型
误差修正模型（ECM）是一种具有特定形式的计量经济学模型，它的主要形式是由Davidson，Hendry，Srba和Yeo于1978年提出的，称为DHSY模型。第一步，进行协整回归（ols法），检验变量间的协整关系，估计长期均衡关系参数。第二步，若存在协整关系，则以第一步求到得残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中，并用ols法估计相应参数。将残差序列作为误差修正项，建立误差修正模型。估计结果如表2：因此，最终的误差修正模型为：△lnse=1.595931△lnm-0.766366（lnse+8.528924-1.571348lnm）（2.842926）（-3.224373）
表2
四、结论
第一，在1992年至2010年，我国的股票市值与货币需求之间存在长期稳定的均衡关系。第二，货币需求M是股票市值SE的Granger原因，股票市值SE不是货币需求M 的Granger原因。第三，从短期来看，货币需求增加以个1％点，将使我国股票总市值增加1.60％个点，即lnse关于lnm的短期弹性为1.6。而长期弹性为0.86。综上所述，可以得出初步结果是股市市值与货币需求正相关。因此，中央银行在制定货币政策时，要把握好宏观调控的方向和力度。
参 考 文 献
[1]邹欣妮．我国股票市值与货币需求关系的实证分析[J]．金融经
济．2010（4）
[2]王晶，邢惠敏．对中国货币需求的实证分析[J]．市场经纬．2008（11）
[3]周三颖．关于弗里德曼货币需求理论的实证分析[J]．中国商界．2010（2）