在上式中， 如果 发生变化，不仅当前的 值立刻发生改变，而且还会通过当前的值影响到变量和其他的 今后的取值。因此，一般地，由 的脉冲引起的的响应函数可以求出如下：
且由的脉冲引起的的累积（accumulate）响应函数可表示为 。
 的第 行、第 列元素可以表示为
 
作为 的函数协整检验，它描述了在时期 ，其他变量和早期变量不变的情况下，对的一个冲击的反映，称它为脉冲响应函数。
也可以用矩阵的形式表示为：
即的第行、第列元素等于时期的第个变量的扰动项增加一个单位，而其他时期的扰动为常数时，对时期 的第个变量值的影响。
4 实证分析
4.1 数据说明及来源
本文的研究样本数据期间为2005年7月到2010年4月的中国股票价格报酬与人民币对美元的名义汇率的数据进行实证研究。资料来源于国家外汇管理局的网站() 和RESSET金融数据库，由于这些数据所在篇幅较大，所以本文中省略了。这些数据包括两个部分:汇率数据与上证综合指数数据,汇率是指中国人民银行公布的人民币对美元的名义汇率( 中间价) 每月数据; 股价指数是上证综合指数, 由于指数有开盘价、收盘价、最高价与最低价之分, 收盘价最具代表性, 因此选取每月上证指数的收盘指数的平均价作为股票价格报酬的代表。其中GJ代表第t月的上证综合指数收盘指数；HL代表人民币对美元则为每日名义汇率拭的对数, 其中HL代表第t月的人民币对美元的名义汇率的中间价。
4．2单位根检验
为提高估计的可靠性，我们首先对这些数据进行平稳性检验。本文用ADF检验对各个变量进行了单位根检验，对滞后项的选择和模型优劣的问题，本文主要运用AIC和SC信息准则，经过反复实验，使AIC和SC的值同时相对较小，则所选的模型最恰当，结果见表1。从检验结果可以看出SC、JJ、KJ、QT、SR、XF等变量都是一阶单整过程。
表1 单位根检验结果
|
变量
|
水平检验
|
|
一阶差分检验
|
|
检验形式
|
ADF值
|
1%临界值
|
5%临界值
|
|
检验形式
|
ADF值
|
1%临界值
|
5%临界值
|
|
GJ
|
C,0,1
|
-1.9817
|
-3.5626
|
-2.9187
|
|
C,0,1
|
-3.3151
|
-3.5626
|
-2.9187
|
|
HL
|
C,0,1
|
-1.8977
|
-3.5600
|
-2.9176
|
|
C,0,1
|
-12.8179
|
-3.5600
|
-2.9176
|
|
LL
|
C,0,1
|
-1.4045
|
-3.5600
|
-2.9176
|
|
C,0,1
|
-4.7086
|
-3.5600
|
-2.9176
|
|
CPI
|
C,0,1
|
-2.3795
|
-3.5654
|
-2.9199
|
|
C,1,1
|
-6.3927
|
-4.1408
|
-3.4969
|
注:检验形式中C表示带有常数项,0和1分别表示不含趋势项和滞后阶数；“*”“**”分别表示在5%和1%水平显著。
表2 协整检验（特征根迹检验）
|
假设
|
特征根
|
迹统计量
|
5%临界值
|
概率.**
|
|
无协整关系*
|
0.5087
|
71.9292
|
55.2457
|
0.0009
|
|
至多一个
|
0.3341
|
34.2620
|
35.0109
|
0.0600
|
|
至多二个
|
0.1265
|
12.7064
|
18.3977
|
0.2598
|
|
至多三个*
|
0.0991
|
5.5369
|
3.8414
|
0.0186
|
4.3 实证分析框架与识别过程
我们估计的VAR模型简化表达式为：
 
其中 ， 是滞后算子 阶多项式矩阵， 是 阶简化式残差项向量， 是简化式残差向量方差-协方差矩阵。在确定VAR模型之前，应用AIC准则和SC准则确定使得AIC值和SC值最小的滞后阶数，实证结果如表2：
表2 向量自回归模型滞后期选择标准
|
Lag
|
LogL
|
LR
|
FPE
|
AIC
|
SC
|
HQ
|
|
0
|
-333.9623
|
NA
|
6.6988
|
13.2534
|
13.4049
|
13.3113
|
|
1
|
-145.6763
|
339.6533*
|
0.0078*
|
6.4971
|
7.2546*
|
6.7866*
|
|
2
|
-139.2194
|
10.6348
|
0.0115
|
6.8713
|
8.2349
|
7.3924
|
|
3
|
-122.6388
|
24.7083
|
0.0115
|
6.8485
|
8.8182
|
7.6012
|
|
4
|
-104.3497
|
24.3854
|
0.0112
|
6.7588
|
9.3345
|
7.7431
|
由表2可见，根据AIC和SC判断准则结果，我们得出本文所构造的多元VAR模型最优的滞后阶数为1，在此基础上，可以进一步检验四个宏观经济变量之间的滞后Granger因果关系，表3给出了Granger因果检验结果。
表3 变量间两两格兰杰因果检验
|
原假设：A不是B的格兰杰原因
|
|
解释变量(A)
|
被解释变量（B）
|
|
DGJ
|
|
DLL
|
|
DHL
|
|
DCPI
|
|
DGJ
|
—
|
|
N
|
|
N
|
|
N
|
|
DLL
|
N
|
|
Y
|
|
Y
|
|
Y
|
|
DHL
|
Y
|
|
N
|
|
Y
|
|
Y
|
|
DCPI
|
Y
|
|
Y
|
|
Y
|
|
—
|
注：Y表示接受解释变量不是被解释变量的格兰杰原因原假设，N表示拒绝原假设。
4.4 脉冲响应函数与方差分解
在上述分析的基础上，通过VAR模型的动态结构传导给其他所有的内生变量。通过脉冲响应函数，我们可以识别1单位的汇率波动、利率以及CPI对股票价格报酬的冲击在短期和长期所产生的影响，下面分别给出汇率波动、利率以及CPI变动一个单位股票价格报酬的脉冲响应函数图：
图2 汇率、利率以及CPI变动的股票价格报酬脉冲响应函数图
由图2可见：汇率波动提高一个单位，沪市指数将上升80个单位，并且开始下降在第二期达到最低点，然后又开始回升。全球视野下，人民币升值可以提高国内证券市场的估值水平协整检验，因此将吸引国际投机资本，以正规和非正规渠道进入中国证券市场进行套汇，人民币升值将提升以人民币计价的A股的国际估值，所以估值价格会立即上升，表现为当期股价的理科上升，然而，随着国际资金的不断涌入股市，投资者对股市的预期将下降，这将使股市出现小幅的波动，股指下降，随着全球对中国经济的关注程度越来越高，特别是在人民币升值的大背景下，已经有越来越多的国际资本对中国市场机会感兴趣。汇率升值后，会带来资本市场效应，使大量外来资金投到股票市场上去，有利于市场资金的扩容，活跃A股市场，增强市场信心，从中长期的技术面上看，无疑是一个极大的实质性利好。同时，通过带动直接投资直接进入各行业，形成资本投入、购并和重组的热潮，成为促进A股上涨的另一条途径。尤其是不断升值的预期对不断上扬的股市起到进一步推波助澜的作用。
通货膨胀对股票市场的影响比较复杂。它既有刺激股票市场的作用，又有压抑股票市场的作用。通货膨胀主要是由于过多地增加货币供应量造成的论文范文。货币供应量与股票价格一般是呈正比关系，即货币供应量增大使股票价格上升，反之，货币供应量缩小则使股票价格下降，但在特殊情况又有相反的作用。首先，货币供给量增加，一方面可以促进生产，扶持物价水平，阻止商品利润的下降；另一方面使得对股票的需求增加，促进股票市场的繁荣。其次协整检验，货币供给量增加引起社会商品的价格上涨，股份公司的销售收入及利润相应增加，从而使得以货币形式表现的股利（即股票的名义收益）会有一定幅度的上升，使股票需求增加，从而股票价格也相应上涨。再次，物价持续上涨，引起股票投资者的保障意识的作用增加，因此使投资者从股市中抽出来，转投向动产或不动产，如房地产、贵重金属等保值性强的物品上，带来股票需求量降低，因而使股价下跌。总之，当通货膨胀对股票市场的刺激作用大时，股票市场的趋势与通货膨胀的趋势一致；而其压抑作用大时，股票市场的趋势与通货膨胀的趋势相反。 CPI变动一个单位，股票价格报酬在第一期刊几乎没有变动，第二期开始上升，第四期达到最高值然后开始下降，在第九期下降为零，然后变为负值。
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