本文使用了构建时间序列模型的方法来探讨城镇居民消费变动与股票市场间存在的关系。首先对三个变量做了描述性分析，其次检验了三个变量的数据平稳性，然后建立 VAR 模型，最后进行格兰杰因果检验、脉冲响应函数分析和方差分解。通过理论与实证相联合的方式分析了我国居民消费变动对股票市场的有效性。
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 选题背景
股市作为国内市场经济体系的不可或缺的一部分，与人民生活和国计民生息息相关，对国内经济稳定增长有着不可忽视的影响[1]。1980 年开始，我国就提出创建股票市场，然后发行股票。1990 年，第一所证券交易所上交所成立，在第二年深交所也成立起来了，两个交易所的先后营业标志着国内证券市场形成了沪深双主板的局面，国内股票市场就逐渐发展起来。到 2020 年，国内股票市场已经经过了 30 年的成长，获得了傲人的成绩。国内股票市场也在不停的改善，规模也渐渐扩大，已经是中国市场经济关键的构成部分之一。根据 2018 年的统计数据，我国股票市场中 A 股的上市公司数目已经有 3583 家，市场内投资人数达上亿，沪深两市的总市场价值更是超过了 485900 亿元，占到国内 GDP 总值的一半。因此越来越多的企业选择上市，许多投资者也纷纷入市，股市的规模日益庞大，发展速度也越来越快。
随着我国股市发展的越来越成熟，其“晴雨表”的功能也越来越重要，这反映了股票市场与国民经济健康发展存在紧密的关系。然而，类似于国民经济，股票市场也具有非常显著的周期性波动，随着经济周期的变化，股市也随之上下波动。改革开放之后，我国逐渐面向全世界开放，伴随全球经济逐渐趋于一体化以及金融市场变得更加自由化，加速了我国同全球经济的融合，也导致股市波动的影响范围和影响程度也在不断扩大。我国的股票市场虽然发展迅猛，市场规模排在全世界的前列，但是同外国发展完善成熟的证券市场相比较，我国股市发展时间太短，并没有形成完善的制度、市场投机性强。因为这些原因也导致近三十年来，国内股市波动异常剧烈，发生了多次暴涨暴跌的情况，整个证券市场出现多次股市危机。离我们最近的股市危机发生在2018 年，由于经济增速放缓、政府“去扛杆”政策的冲击以及中美贸易摩擦扩大等等因素的影响，我国股票市场投资者的情绪悲观，股票市场的估值也出现下滑，其中A 股市场价值蒸发规模在过去 10 年里达到最高水平，达到了 149400 亿元。2018 年 A股市值的大幅度下滑直接影响了股票市场的健康发展，同时造成了投资者情绪悲观、上市公司发展受阻、社会财富的损失以及实体经济受损。此次危机给我国国民经济稳定增长带来了严重的恶劣影响。纵观股市的发展，不难发现从 20 世纪以来，全球已经发生过多次股灾，经历过许多个发展周期，出现了许多次的大幅度涨跌，股价大起大落，股灾发生的频率也越来越高，每一次股灾的发生都给投资者以及经济带来不可忽视的损失。最典型的是 20008 年全球性的金融危机，由美国引起的金融危机席卷全球，证券市场的奔溃倒逼实体企业，严重影响了全球经济的健康发展。
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1.2 研究方案
1.2.1 研究思路
本文的研究思路如下：本文从国内股市情况出发，概述了我国股市的现状以及股市危机带来的负面影响，基于国内股市情况以及相关研究理论，提出了中国居民的消费变动对国内股市是否具有有效性的问题。根据研究目标，确定了本文研究所需的变量，即城镇居民消费支出同比增长率（RUPCE）、城镇居民人均可支配收入同比增长率（RUPDI）和沪深300 指数（HS300）。然后，基于以往关于股市预警的相关文献，研究了对于经济变量间联系的研究方法，对于本文的变量选取了适合的模型和软件，基于模型对数据进行描述性分析以及平稳性检验，构建向量自回归（VAR）模型，再做 Granger 因果检验、脉冲响应函数分析以及方差分解。最后根据研究结果提出了相关的建议。具体研究内容如下：
第一章是绪论。在绪论里，本文主要阐述了文章的研究背景，介绍了我国股票市场的现状以及股市危机带来的负面影响，从而提出了居民消费变动对股票市场是否具有有效性，利用消费的变动预测股市的变化。基于研究背景，提出了研究思路和研究方法，画出了技术路线图。最后提出了论文的创新之处。
第二章是文献综述。本章对国内外有关讨论分析股票市场波动预测的相关文献进行了整理，并对相关文献进行了述评。
第三章是相关理论及概念。本章主要对股市的有效市场理论、经济周期理论、股市泡沫理论以及消费理论等相关理论进行了阐述，并且基于相关理论说明了居民家庭消费变动主要通过影响公司利润进而影响公司股价，最终对股市造成影响的路径。
第四章是数据指标的选取以及模型的建立。本章基于研究方向，选定了本文研究所需要的变量，并对数据进行处理，最终确定城镇居民人均消费支出同比增长率、城镇居民人均可支配收入同比增长率以及沪深 300 指数三者的数据作为分析的依据。根据计量经济学相关理论，选取了 VAR 模型，并使用 Eviews10.0 软件进行操作。
第五章是基于 VAR 模型的中国居民消费变动对股票市场影响的实证研究。本章在研究居民家庭消费变动与股票市场之间的联系时，基于选取的研究变量数据以及模型，首先对数据进行了描述性分析以及平稳性检验，这是后续建立 VAR 模型的基础。其次，利用 Eviews10.0 建立 VAR 模型，再做 Granger 因果检验、脉冲响应函数分析和方差分解，从而根据研究结果知道居民家庭消费变动如何影响股票市场。
第六章是研究结论与不足。本章首先总结了文章的主要研究工作，对实证研究结果进行了总结，根据研究结果，阐述了居民消费变动对股票市场具有有效性，从而提出了相关的建议以及研究的不足之处，为股票市场的预测提供一定的参考。
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第二章 文献综述及基础理论研究
2.1 文献综述
2.1.1 国外研究现状
Sindey 最早提到了金融风险预警，在这之后外国学者就着手研究怎样对金融风险进行预测，其研究焦点主要在预警模型方面。Frankel 和 Rose[3]（1996）两人构建了Probit/Logit 模型来探讨货币危机，这个模型也被称为 FR 概率模型，在这之后许多学者纷纷利用此模型来研究预警危机。他们在文中定义了什么是货币危机即名义汇率的大幅度变化，然后选取了一组从 1971 年到 1992 年的一百多个发展中国家的年度数据作为研究对象，研究了债务的构成、债务水平、其他宏观经济因素以及外部因素等。结果显示，产出增长率、国内信贷的变化率、外外汇利率等因素与危机的发生有着显著的关系，外国直接投资与负债的比率低意味着很可能会出现货币危机。Bussiere 等[4]（2006）基于 FR 概率模型，提出了一种新的预警系统即 EWS 模型来预测金融危机。研究显示，使用 Logit 回归模型的多变量评价模型能够正确预测 1993 年至 2001 年期 20 个公开新兴市场中的大部分危机，这表明该模型对于预测金融危机有很好的效果。Sachs，Tornel 和 Velasco[5]（1996）研究了 1994 年墨西哥经济危机对其他 20 个国家产生的影响，三人选择了汇率折旧、私人贷款增加率以及国际存贮和广义钱币两者比值作为模型的自变量，把外汇贮备变动率作为因变量，从而建立了多元回归模型。研究最终得出，私人贷款增加率、外汇储备以及汇率这三个指标对于金融危机是否发生有着重要的影响。也就是说，如果一个国家的国家经济基本面发生恶化、外汇储备减少以及汇率升高的时候，那么这个国就有较大可能发生金融危机。 Kaminsky 等[6]（1998）为了研究货币危机，提出了 KLR 信号分析模型。他们选取了 20 个国家的金融市场作为样本，包括 15 个发展中国家以及 5 个发达国家，选取 1970 年至 1995 年的月度数据，建立了 KLR 预警系统。他们研究了与货币危机有紧密联系的因素，包含实际汇率与趋向之间偏差、广义钱币与国际贮备的比率、产出、出口和股价。每个指标数据都有一定的临界值，假如其中一个指标超出临界值值范围，那么出现一个危险的信号，表明在接下来的 24 个月内可能出现货币危机。如果超出临界值值范围的指标数量越大，那么出现危机的几率也就越高。研究成果显示，KLR 模型对于预知货币危机较为有效，精确率高。Kim 等[7]（2004）构建了人工神经网络模型，研究了韩国 1997 年经济危机之前经济变量对经济危机的预警，研究表明神经网络模型能够很好预知经济危机的发生。Flad[8](2006)利用美国 40 年间的宏观经济和股市数据，建立了 APT 波动模型，讨论宏观经济信息是不是能更准确预知股市的波动性。
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2.2 基础理论研究
2.2.1 有效市场理论
有效市场假说学说最初由 Fama 在上世纪七十年代提出的，许多其他理论也是基于此理论提出来的。该学说以为，在资本市场上，如果证券市场的价格不会受到向全体参与证券市场的人披露相关信息的影响，那么，就认为市场对信息的应对是有效的。如果证券市场对信息的应对有效，那么依靠消息的证券买卖获得不了超额利润。Fama把证券市场的信息分成三个类别，一是过去的信息，即过去的股票价格，交易量等以证券交易为基础的相关过去的数据。；二是公开信息，即所以能够公开得到的有关公司财务及其发展前景等方面的信息；三是内部信息，即只有公司内部职员才能得到的相关信息。该理论有两个其中两个很重要的要点：首先就是充足性。也就是说，假如证券的价格能够包括全部信息的价格越充实，则该市场就越有效。 第二是及时性。一旦市场上的消息发生变动，证券价格将立即跟随该消息响应的速度越快，证券市场就越有效。由此又定义了三种市场形态，分别为弱式有效市场、半强式有效市场以及强式有效市场。
（1）弱式有效市场理论
弱式有效证券市场认为证券价格可以足够体现历史价格数据中包括的所有信息，例如相关股票的价格、股市买卖量等。早期时候，证券市场状态处于弱有效期，证券价格除了包含过去的信息没有反映其他的信息。技术分析主要是指使用历史信息（例如历史股价或历史交易量）来预测未来价格以获得收益。在无效的证券市场中，投资人能够利用分析历史消息的方法得到逾额利润，然而在弱式有效证券市场中，由于过去的信息对证券价格波动都不能产生任何作用，所以投资者基于技术面的分析无法对股票未来价格进行预测，不能获得超额利益。
（2）半强式有效市场理论
半强式有效证券市场与弱式有效证券市场的不同在于，证券价格不但可以反映第一类历史的价格信息，还会体现公司收入、分红、公司的期望值，股权分割，合并及公司间的并购活动等与公司证券相关的第二种类型的公开及有效信息，这些信息都是公司公布的并且投资者可以获得的。基本分析面是投资者可以利用公司的情况预测未来股价信息以此来获得利润。该理论以为价格足以体现出全部已公布的有关公司营运前景的信息。这些信息包含了交易价格、交易量、利润信息、利润预测值，公司管理状况及其它公开披露的财务信息等，如果投资人能快速得到这些消息，股票价格应该快速随着发生变化。在这种情况下，投资人不仅不能使用技术分析面得到超额收益，也不能使用基本面分析获得盈利。
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第三章 指标和模型的选取...........................21
3.1 变量的选取 .............................. 21
3.2 数据的选取及处理 .......................... 21
第四章 基于 VAR 模型的中国居民消费变动与股票市场关系的实证研究.........24
4.1 数据的描述性分析 ................ 24
4.2 数据的平稳性检验 ....................... 26
第五章 研究结论与不足.............................37
5.1 研究结论 ....................... 37
5.2 研究不足与展望 ...................... 38
第四章 基于 VAR 模型的中国居民消费变动与股票市场关系的实证研究
4.1 数据的描述性分析
上文已经说明，本文选择了 2005 年 6 月至 2019 年 9 月的沪深 300 指数、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费支出的季度数据作为研究对象，分别记为LNHS300、UPDI、UPCE，城镇居民人均可支配收入和城镇居民人均消费支出的同比增长率分别记为 RUPDI、RUPCE。如下表 1 以及图 2 所示，LNHS300 的最大值是8.627089，最小值为 7.239904，差距比较明显，正像前文所说，股票市场的波动性很大，存在非常大风险。
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第五章 研究结论与不足
5.1 研究结论
本文以 2005 年 6 月至 2019 年 9 月的沪深 300 指数、城镇居民收入、城镇居民消费支出的季度数据作为研究对象，建立了 HS300、RUPDI 和 RUPCE 三个变量，使用了构建时间序列模型的方法来探讨城镇居民消费变动与股票市场间存在的关系。首先对三个变量做了描述性分析，其次检验了三个变量的数据平稳性，然后建立 VAR 模型，最后进行格兰杰因果检验、脉冲响应函数分析和方差分解。通过理论与实证相联合的方式分析了我国居民消费变动对股票市场的有效性。根据上述的研究结果，主要得出以下结论：
我国股票市场存在时期不长，国内对于股市的研究也处于不完善状态。由于国外对于股票市场的研究已经比较成熟，国内大部分学者还是借鉴国外的研究方法。国外已经有学者基于美国市场，讨论了个人消费支出的变动可以预测股票市场的走向。但是国内关于这方面的研究还比较少，因此本文从城镇居民消费支出的角度出发，分析了其对股票市场是否存在预测作用。除了利用传统方法分析股票市场收益波动外，也可以从消费角度进行考虑，这为股票市场的研究提供了新的论据。
本文选取了 HS300、RUPCE、RUPDI 三个研究变量，从数据的描述性分析可以得出，HS300 与 RUPCE、RUPDI 有着一致的走势，因此沪深 300 指数与收入、支出具有密切的联系。
从 Granger 因果检验结果能够得到，在 10%置信水平下，RUPCE 是 HS300 的Granger 原因，RUPDI 是 RUPCE 的 Granger 原因。因此城镇居民的收入变化会影响到居民的消费情况，消费的变动进一步影响股市的变动。脉冲响应函数分析结果能够看出，HS300 指数受自身影响是最大的，HS300 指数本身的波动对其后期的波动有着较为显著的影响，但是这种影响持续时间较短。RUPDI 对 RUPCE 有着长期的正向的影响，居民收入的增加会带动消费支出出现上涨，居民收入越高，消费支出也会越多。正常情况下，居民的消费能力取决于其收入水平，因为大部分人靠工资活着，所以收入的变化将极大的影响消费者的消费信心。RUPCE的变动对 HS300 指数的影响是正向的，当 RUPCE 增长时，HS300 指数也会随之出现增长，但是这种变化有一定的滞后，滞后期大概在 2 期左右。
参考文献（略）