金融論文范本代寫：
本文是一篇金融論文，本文創(chuàng)新性地將證券投資學領(lǐng)域中CCAPM模型、股利貼現(xiàn)模型和長期風險模型進行有機綜合，構(gòu)成了貨幣政策中介目標的非預期變動對股市波動影響的理論基礎(chǔ)，進而提出本文的研究假設(shè)。
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.1.1 研究背景
我國自1990年設(shè)立滬深兩所證券交易所起，股票市場迅速發(fā)展。上市公司數(shù)量從1990年底的8個增加到2021年底的4615個，增加了575.9倍；總市值從1990年底的28億元增長至2021年底的916088.18億元，增長了32716.4倍。30年來，我國股市在優(yōu)化資本資源配置、支持實體經(jīng)濟、促進國民經(jīng)濟發(fā)展方面起到了重要作用。然不可否認的是，30年來，我國股市在運行方面卻表現(xiàn)出換手率高、投機性強、波動性大、趨勢性弱、熊長牛短等特點，這與發(fā)達市場經(jīng)濟國家的股票市場運行大相徑庭。例如在換手率方面，2002年至2017年，以道瓊斯指數(shù)、納斯達克指數(shù)為代表的美國股市平均換手率分別為50%、118%，而代表我國股市的上證綜指、深證成指在此期間的平均換手率分別為162%、215%，我國股市換手率約為美國的兩倍；在波動率方面，1993年至2018年8月期間，美國道瓊斯指數(shù)和納斯達克指數(shù)的平均波動率分別為15.85%、21.40%，而我國上證綜指和深證成指的平均波動率分別為30.92%、31.35%，我國股市波動率亦接近美國的兩倍。尤為令人沮喪的是在運行趨勢性方面，相較于世界各國，我國股市存在很大問題。2009年12月31日，上證綜指為3277.14點，到2020年12月31日3473.07點，僅上漲5.98%；然在此期間，韓國綜指、法國CAC40指數(shù)、巴西BOVESPA指數(shù)漲幅均超50%，日經(jīng)225指數(shù)、德國DAX30指數(shù)漲幅均超100%，美國標普500指數(shù)更是漲幅超200%。
我國股市波動劇烈而成長性明顯不足，原因何在？多年來，國內(nèi)學者對此進行了廣泛深入的探討。大量研究結(jié)果表明，原因是多方面的，諸如：我國上市公司質(zhì)量不夠高、IPO過快而退市過慢、大股東減持打擊投資者信心、上市公司信息披露不規(guī)范等。這些原因無疑已經(jīng)成為當前我國學界和業(yè)界的共識。但回顧我國股市發(fā)展史，我們可以發(fā)現(xiàn)，在我國股市幾乎每一次向下的大幅波動過程中，實際上政府都出臺了一系列政策，首先是貨幣政策“救市”，試圖扭轉(zhuǎn)跌勢，然而卻很難阻止股指繼續(xù)慣性向下波動，直至出現(xiàn)一個比“政策底”低出很多的“市場底”才真正見底，開始新一輪的上下波動周期。
1.2 研究內(nèi)容與研究方法
1.2.1 研究內(nèi)容
本文的研究內(nèi)容一共分為5章。
第一章為緒論。首先，闡述了研究背景以及研究意義。然后，梳理了有關(guān)非預期的貨幣政策中介目標變量對股市波動影響的相關(guān)文獻。最后，介紹了本文的研究內(nèi)容、研究方法以及不足和創(chuàng)新。
第二章為理論分析和研究假設(shè)。首先，闡述了貨幣政策中介目標變動對股價影響的傳統(tǒng)理論。然后，著重對CCAPM模型、股利貼現(xiàn)模型和長期風險模型等三個資本資產(chǎn)定價模型展開理論分析，由此構(gòu)成了本文研究貨幣政策中介目標的非預期變動影響股市波動的理論基礎(chǔ)。最后，基于非預期的貨幣政策中介目標變動通過改變股市主體對未來的預期，從而改變股市收益率的理論基礎(chǔ)，提出貨幣政策中介目標的非預期變動將顯著影響股市波動的研究假設(shè)。
第三章為研究設(shè)計。首先，介紹了本文所選的GJR-GARCH-MIDAS模型。然后，介紹模型中所需要的經(jīng)濟變量的提取方法和預處理方式，即股市收益率、低頻波動率和非預期的貨幣政策中介目標變動，其中本文使用信貸規(guī)模、M2和社會融資規(guī)模作為貨幣政策中介目標變量，非預期成分使用ARIMA模型進行提取。最后，對本文的數(shù)據(jù)來源進行說明。
第四章為實證分析。首先，對本文數(shù)據(jù)進行了描述性統(tǒng)計，分析了涉及變量的基本數(shù)據(jù)特征。其次，利用GJR-GARCH-MIDAS模型進行實證分析，分別對非預期的貨幣政策中介目標的三個代理變量逐一進行參數(shù)估計、長短期波動、權(quán)重函數(shù)分析。然后，分別利用方差貢獻和模型預測來評價各個模型下對股市波動的解釋能力和預測能力。最后，通過使用SPA檢驗對各類模型的預測結(jié)果進行穩(wěn)健性分析。
第五章為研究結(jié)論與政策建議。主要對第四章中的實證結(jié)果進行歸納性總結(jié)，以及借助理論與實證相一致的結(jié)論為中央銀行促進股市穩(wěn)定提供若干建議。
2 理論分析與研究假設(shè)
2.1 理論分析
2.1.1 貨幣政策中介目標變動對股市影響的傳統(tǒng)理論概述
按照基本成為學術(shù)界共識的傳統(tǒng)貨幣理論中的貨幣政策傳導機制理論，貨幣政策的最終目標是物價穩(wěn)定（或幣值穩(wěn)定）、經(jīng)濟增長、充分就業(yè)和國際收支平衡這四大目標。盡管20世紀90年代以后學術(shù)界主流觀點又增加了金融市場穩(wěn)定這一目標（甚至還有由此引申出的利率穩(wěn)定、匯率穩(wěn)定目標），但畢竟，貨幣政策主要的最終目標仍是屬于實體經(jīng)濟領(lǐng)域的上述前四個。不僅如此，在中高級貨幣理論范疇，在討論貨幣政策有效性問題時，學術(shù)界往往將貨幣政策最終目標指向表征經(jīng)濟增長的（實際）產(chǎn)量，以貨幣政策對（實際）產(chǎn)量影響的有無或大小來辨別貨幣政策是否有效及有效性大小。貨幣理論并沒有對于貨幣政策如何影響股市展開專門的討論。另一方面，按照貨幣理論，貨幣政策對于最終目標的影響是指貨幣政策工具對于最終目標的影響，而不是指貨幣政策中介目標對于最終目標的影響，是分析貨幣政策工具傳導至最終目標的機制，而不是分析貨幣政策中介目標傳導至最終目標的機制。
然而，從傳統(tǒng)的貨幣政策傳導機制理論中的傳導邏輯、傳導脈絡(luò)，傳導路徑中，我們不難提煉、萃取出貨幣政策中介目標變動對股市影響的理論內(nèi)容。
理論上，貨幣政策中介目標變動對股市的影響路徑，包括三個渠道：利率渠道、其他資產(chǎn)價格渠道（托賓Q效應(yīng)、財富效應(yīng)、匯率渠道）、信用渠道（信貸渠道、實際利率效應(yīng)渠道）。貨幣政策中介目標一般包括利率和貨幣供應(yīng)量兩種，為方便討論，也考慮到傳統(tǒng)主流文獻的習慣，在此主要聚焦利率這個貨幣政策中介目標。
2.2 研究假設(shè)
當貨幣政策中介目標變動的實際值和預期值不一致時，則產(chǎn)生非預期部分，當前者大于后者時，則產(chǎn)生超預期，當后者大于前者時，則產(chǎn)生低預期。非預期的貨幣政策中介目標變動將會促使股市主體即投資者調(diào)整對未來的預期，從而影響消費預期、現(xiàn)金流預期、折現(xiàn)率預期。考慮到利率渠道在理論分析中的重要性以及利率與折現(xiàn)率的同向關(guān)系，本文將影響折現(xiàn)率預期納入到影響利率預期中，以此構(gòu)成本文研究假設(shè)的理論基礎(chǔ)。
一、非預期的貨幣政策中介目標變動通過影響投資者的消費預期，進而影響股市收益率。當超預期產(chǎn)生時，投資者將會發(fā)覺自己低估了貨幣政策的寬松程度，從而做出貨幣繼續(xù)寬松、經(jīng)濟將會繼續(xù)增長的預期，根據(jù)生命周期理論或跨期消費理論，投資者為了提高自己的終身效用水平，將會提前消費，引致消費增加；非預期的貨幣政策中介目標變動也會促使投資者產(chǎn)生市場利率下降的預期，利率的下降將會導致居民儲蓄的機會成本上升，從而將資金用于當期消費的實物資產(chǎn)和未來期消費的金融資產(chǎn)。當預期未來消費增加時（消費增長率改變），資產(chǎn)收益率也會同方向變動。
二、非預期的貨幣政策中介目標變動通過影響投資者對企業(yè)未來現(xiàn)金流的預期，進而影響股市收益率。當超預期的貨幣政策中介目標變動時，投資者預期經(jīng)濟市場中存在超額資金，超額資金將以借貸關(guān)系流轉(zhuǎn)到企業(yè)內(nèi)部，在緩解企業(yè)融資約束的同時，也降低了企業(yè)資金鏈斷裂的風險，從而投資者會形成企業(yè)凈利潤穩(wěn)定增長的預期，預期股票將會帶來穩(wěn)定的現(xiàn)金流；另外消費需求的增加也會降低企業(yè)的存貨投資，將存貨成本用銷售收入彌補，擴大盈利空間，促使投資者產(chǎn)生了企業(yè)將會有穩(wěn)定增長的現(xiàn)金流預期。當預期未來的現(xiàn)金流增加時，資產(chǎn)收益率將會同向變動。
3 研究設(shè)計 ........................ 15
3.1 模型選擇 ............................... 15
3.1.1 GARCH模型 .................................. 16
3.1.2 GJR-GARCH模型 ............................. 16
4 實證分析 ............................... 25
4.1 描述性統(tǒng)計 ....................................... 25
4.2 模型估計 ................................... 26
5 研究結(jié)論和政策建議 ................................. 45
5.1 研究結(jié)論 ............................... 45
5.2 政策建議 ............................ 46
4 實證分析
4.1 描述性統(tǒng)計
為了展示本文所用數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計特征，本文使用EViews10.0軟件進行描述性統(tǒng)計，具體包括樣本數(shù)、均值、標準差、最小值、最大值、JB統(tǒng)計值以及檢驗平穩(wěn)性的ADF統(tǒng)計值和檢驗ARCH效應(yīng)的LM統(tǒng)計值，所有結(jié)果如表4.1所示。
表4.1中，R代表上證綜指收益率，Credit、M2和Sr分別代表信貸規(guī)模、貨幣供應(yīng)M2和社會融資規(guī)模的非預期變動。上證綜指收益率從1992年1月2日至2020年12月31日，共7061個交易日數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)已經(jīng)乘以100，單位為“%”。上證綜指收益率幾乎和0無顯著差異，表現(xiàn)出極強的均值回復效果，上證綜指收益率的最大值為105.27%，對應(yīng)的事件是上證綜指從1992年5月20的616.99點一躍到1992年5月21的1266.49點。根據(jù)JB統(tǒng)計值可以看出股指收益率均顯示出非正態(tài)的特性，這說明直接使用正態(tài)假設(shè)的GARCH混頻模型是不合理的，慶幸的是，Wang和Ghysels（2014）已經(jīng)證明了即使在分布假設(shè)不正確的前提下，依然可以得到一致性估計量的準極大似然估計的若干性質(zhì)，這為模型構(gòu)建提供了更加有力的依據(jù)。根據(jù)表4.1中第二列中的ADF統(tǒng)計值和LM統(tǒng)計值，股指收益率通過無截距、無趨勢項的ADF單位根檢驗和滯后12階的ARCH效應(yīng)檢驗，檢驗結(jié)果表明，序列是平穩(wěn)的，且具有高ARCH效應(yīng)。三種貨幣政策中介目標的非預期變動數(shù)據(jù)屬于月度數(shù)據(jù)，并且已經(jīng)經(jīng)過標準化處理，所以表現(xiàn)出均值為0，標準差為1的樣本數(shù)據(jù)特征，樣本量分別為348、336、228。
5 研究結(jié)論和政策建議
5.1 研究結(jié)論
本文以貨幣政策為切入點，研究了我國貨幣政策中介目標的非預期變動對股市波動的影響，本質(zhì)上探討了貨幣政策中介目標的非預期變動是否可以扭轉(zhuǎn)投資者在股市連續(xù)下跌過程中改善投資者預期和行為，促使股市降低向下波動的幅度，從而整體降低股市波動性，呈現(xiàn)出趨勢向上的健康、穩(wěn)定運行問題。 本文創(chuàng)新性地將證券投資學領(lǐng)域中CCAPM模型、股利貼現(xiàn)模型和長期風險模型進行有機綜合，構(gòu)成了貨幣政策中介目標的非預期變動對股市波動影響的理論基礎(chǔ)，進而提出本文的研究假設(shè)。在實證分析中，本文以信貸規(guī)模、M2和社會融資規(guī)模作為貨幣政策中介目標變量，使用ARIMA模型對非預期成分進行提取，用上證綜指的收盤價構(gòu)造對數(shù)股市收益率，使用已實現(xiàn)極差和已實現(xiàn)波動率作為低頻波動率的代理變量，借鑒較為流行的GJR-GARCH-MIDAS模型來完成計量建模，通過使用方差比率、樣本預測及SPA檢驗來檢驗各種模型的解釋能力、預測能力及穩(wěn)健性。通過實證分析，本文得出非預期貨幣政策中介目標變動對股市波動產(chǎn)生顯著影響的結(jié)論。具體實證結(jié)果有以下幾點：
一、非預期的貨幣政策中介目標變動將顯著地影響股市波動。當超預期的信貸規(guī)模、M2、社會融資規(guī)模發(fā)生時，將會正向影響股市波動的長期趨勢成分，進而影響股市趨勢向上波動。當?shù)皖A期的信貸規(guī)模、M2、社會融資規(guī)模發(fā)生時，將會負向影響股市波動的長期趨勢成分，進而影響股市趨勢向下波動。
二、基于已實現(xiàn)極差構(gòu)造的GJR-GARCH-MIDAS模型在股市波動的解釋能力方面優(yōu)于基于已實現(xiàn)波動率構(gòu)造的GJR-GARCH-MIDAS模型。將已實現(xiàn)極差和已實現(xiàn)波動率分別與非預期的信貸規(guī)模變動、非預期的M2變動和非預期的社會融資規(guī)模變動構(gòu)成雙因子GJR-GARCH-MIDAS模型，研究結(jié)果表明：基于已實現(xiàn)極差和“非預期”因子構(gòu)造的各種模型的解釋能力均高于基于以實現(xiàn)波動率和“非預期”因子所構(gòu)造的模型。
三、非預期的貨幣政策中介目標變動能夠顯著地提高模型的解釋能力、預測能力。通過方差貢獻分析和樣本預測分析，可以得出結(jié)論：相較于單因子GJR-GARCH-MIDAS模型，加入非預期的貨幣政策中介目標變動所構(gòu)造的雙因子GJR-GARCH-MIDAS模型對股市波動的解釋能力、預測能力更好，即“非預期”因子的加入對提高模型的解釋能力、預測能力是有益的。
參考文獻（略）
