1 绪论
1.1 研究背景及意义
中国证券市场自成立以来，一直就被觉得和宏观经济指标有着千丝万缕的关系，股价联动性也是人们一直关注的话题[3]。传统金融学认为，公司以及市场这两类因素对于主导证券价格的变化起着最重要的作用。在经济学著名的 CAPM模型中，资产收益的大小是只和市场风险唯一有关系的，这个关系的大小由β系数来决定[4]。但是，之前的实践还告诉了我们，除了上文所讨论的风险因素之外，还存在其他的因素，例如，行业、地区等，他们也会对资产定价有一定的影响[5]。
在理论层次上，处于同一经济体中的同行业的公司，因为处在同一市场环境下，这也就意味着他们会具有相同的法律法规与政治环境。所以，在投融资行为和资本结构这两个方面会具有很大的相似性，这种情况就会导致在同一个行业里，公司与公司之间具有一定的相关性和相似性。一个单一信息的传递，就有可能导致同一个行业里的所有公司的股价都发生变化[6]。影响股价联动性的宏观经济指标层次之多之复杂，难以形成一个系统进行分析，而层次分析法刚好适用于需要考虑多种因素的问题。所以，在对与股价联动性相关的宏观经济指标进行整体分析时，可采取层次分析法。根据以上思路，本论文通过层次分析法，首先根据权重值大小选取出重要的指标，再从行业的角度出发，结合宏观经济指标，进行不同市场之间的股价联动性分析，从而得出最终的结果。
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1.2 文献综述
1.2.1 国外研究现状
从层次分析法的应用来看：层次分析法的运用在各类行业的决策案例分析中都是非常之多的。20 世纪70 年代初，层次分析法(Analytical Hierarchy Process，AHP)由 Saaty（1980）成功的提出，目的主要是为了彻底解决当时美国国防部的一个非常大的决策难题——“如何根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”，Saaty 据此成功地提出了一种多层次目标的决策分析方法。当所分析的决策结果需要考虑多种因素的时候，运用这种分析方法就会显得非常快捷而且有效。如果想要正确采用层次分析法，首先，我们需要把各个目标层次上的各种影响因素都进行划分、分类，由此可以形成最高层（目标层）、中间层（准则层）和最底层（方案层）的有序层次，再通过传统的专家分析和调查的方法或者其他比较权威的方法获取各层关键要素之间的关系和比较矩阵，采用数学的方式分析每一层的关键元素及其重要性，分别可以确定每个要素对于决策目标的影响重要性[7]。Ammar（2007）等论文列举了在决策风险管理的过程中，决策者可以广泛使用的多个风险分析方法。其中主要运用的多标准层次是将决策风险分析技术和传统的层次分析法相结合，可以非常有效地对风险因素进行层次分解与合成，从而给出量化的、相对准确的与目标联系最大的风险指标，这是这种方法独有的优势[8]。
从宏观经济指标对股价联动性产生影响来看：
经济学上最早对于与美国股价联动性相关的宏观经济指标的分析，是在上世纪 80 年代。当时，ROLL（1988）把美国证券市场的股价联动性作为主要的研究对象，通过运用经济学上非常实用和经典、且在全世界传播非常广泛又相对易于接受和理解的套利定价理论 APT 模型以及资本资产定价 CAPM 模型，将 r2 作为重要的测度指标，分别深入研究了美国证券市场的环境、行业的特点以及上市公司的信息对于股价联动性的重要性和影响程度的大小。同时，对于中国宏观经济指标与股价联动性的研究，国内外的学者对此也有相当多深入的研究[9]。Bekaert（2003）等侧重分析股票市场联动性的度量指标，发现了阀限宏观经济指标确实与股价联动性相关[10]。
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2 概念界定与相关理论基础
2.1 股价联动性概念及测查方法
股价联动性，指的是股票价格或者收益等，不同行业、不同地区或不同市场间的共变现象，受到多种因素影响[25]，其本身对于资产定价、风险管理还有投资组合选择的影响非常重要[26]。
本论文通过总结借鉴了 Roll（1992）[27]，Morck（2000）[28]，Gul（2010）[29]等资料以及相关学术论文的研究理论方法，构建了两个指标，因变量是行业的收益率，自变量是市场的收益率，在方程（2-1）基础上的拟合度 r2 可以准确测度行业的收益与市场收益间的相关性。其中，r2 的大小表示行业与市场两者之间的联动性，呈现的是正相关的关系[30]。
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2.2 理论基础
2.2.1 理性人假说
从字面意思来说，理性人表达的就是人一直都是利己的，即会在成本最小化的同时希望自己可以实现效用最大化。在进行理性人假设时，人是完整的，也就是说人是具有进行独自思考和做出决策的能力的；只不过在作出决策的时候会体现出人的自利性，也就是一直在追求效用最大化。目前的发展趋势是从理性人向复杂人的方向进行转变，这也表示经济处于不断的发展当中。
2.22 有效市场假说
有效市场假说最开始在 20 世纪初由一位法国数学家提出，在 70 年代的时候由金·法玛进行了深化。市场上的信息主要存在以下 3 种，历史信息、公开信息和所有信息，也被称为弱式、半强式和强式有效市场。强有效市场中，投资者无法获取超额利润，在剩下的两类市场中，可以通过技术分析以及内幕消息来进行操作，得到超额利润。
2.2.3 羊群效应
“羊群效应”指的是市场上一部分人存在的跟风行为，字面上的意思指的是羊群处于混乱之中，不知道前进的方向，如果这个时候有一只领头羊，那么不管这个领头羊给羊群带来的是收益还是损失，这一部分羊群都会跟着这个领头羊，作出相同的举动。这种行为在股市中非常常见，原因在于在作出相关决策时，由于个人投资者相比于机构投资者来说，投资规模是比较小的，而且在经验以及专业层面上，都很容易导致其自信不足，转而选择跟风。
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3 与股价联动性相关的宏观经济指标体系的构建...............................15
3.1 与股价联动性相关的宏观经济指标评价体系的创建思路...... 15
3.2 与股价联动性相关的宏观经济指标评价体系的设计要求...... 16
3.3 与股价联动性相关的宏观经济指标评价体系的确立.............. 17
4 宏观经济指标与股价联动性的实证分析........................26
4.1 宏观经济指标与股价联动性的假设...........................26
4.2 变量选取与数据说明........................26
4.3 实证分析............................ 28
5 稳健性检验与异质性分析..........................32
5.1 稳健性检验......................... 32
5.2 异质性分析....................................... 34
5 稳健性检验与异质性分析
5.1 稳健性检验
稳健性检验的目的在于检验之前的结果是否可信，会不会因为参数设定的不同而不同。如果因为改变了参数而导致结果的显著性或者是符号方向不一致，那原先的结果就不稳健。本文稳健性检验采用以下方法：改月度数据为季度数据，重复之前的分析过程。我们发现，这样的分析结果和之前用月度数据得到的分析结果没有根本上的差异。
（1） 描述性统计分布
根据表 5-1，可以知道从行业角度出发的股价联动性变化与市场整体的联动性是比较强的。在全样本中，总体的行业股价联动性均值是 0.232，即在行业收益率变动中，与市场相关的部分平均是 23.2%，和之前的结果非常接近。还可以发现，每个行业自身不同月度之间的股价联动性差异也是比较大的，最大值达到了 0.669，而最小值显示为 0.001，相差的值可以高达 0.668，标准差为 0.172。还可以清楚地发现，FI 的季度同比增长率均值与变化幅度都是指标中最大的，数值分别为 52.710%，25.678%，居民消费者物价指数是 6 个指标里最小的，季度同比增长率均值和变化幅度分别为 0.994%，0.046%。
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6 结论与政策建议6.1 宏观经济指标与股价联动性的研究结论
本文通过层次分析法，构建一级指标和二级指标，根据精准计算、分析得到指标组合权重值的大小，选择了权重值较大的 6 个指标，分别包括国内生产总值、居民消费者物价指数、利率、汇率、固定资产投资额和货币供应量，以 2005 年1 月——2019 年 12 月期间相关数据为样本，从行业层面而非个股对股价联动性进行分析。得到了以下主要结论：
中国宏观经济指标对于股价联动性会产生显著影响，影响程度与层次分析法得到的指标权重值大小呈正相关，且股价联动性具有市场环境的基本特征。
首先，宏观经济指标会对股价联动性产生显著影响。先看到的是通过层次分析法，得到了指标体系权重值的数值大小，选取其中权重值较大的 6 个宏观经济指标，接着采用误差修正模型对月度数据进行了实证分析，最后用季度数据，重复分析过程进行稳健性检验。以上表格 5-16 中的相关数据都充分表明，在总体市场上，宏观经济指标对于股价联动性都具有一定的解释和分析能力。
其次，其影响程度大小与自身组合权重值呈正相关。在 6 个分析指标中，国内生产总值 GDP 对股价联动性的解释和分析能力无疑是最强的，而其在层次分析法中所占的比重也是最大的，这说明层次分析法指标权重值的大小是有意义的，代表着影响程度的高与低。国内生产总值 GDP 影响程度最大足以证明这一点。所以在之后的股价联动性分析中，如果发现宏观经济指标中的 GDP 值有相对较大幅度的变化时，应该要想到此时股价联动性应该会受到较大程度的影响，从而做好相关准备。
最后，股价联动性具有市场环境的基本特征。即宏观经济指标在不同市场环境下对股价联动性的影响是不一样的，和市场环境本身的权重值呈正相关。在之前的实证分析与检验中，表 5-14 和表 5-15 与都分别给出了在牛市与熊市两大环境下基于月度数据的股价联动性分析的结果。结果表明，宏观经济指标在处于熊市的环境下对于股价联动性是有显著影响的，而当处于牛市的环境时，得到了完全相反的结果。
参考文献（略）