摘要：股价指数是反映国民经济的重要指标，股价指数的波动在一定程度上反映了我国宏观经济状况，研究影响股指的因素对股票市场有着重要意义。本文选取我国近年来的股票价格指数（上证综合指数）以及国内生产总值、居民消费价格指数、无风险利率、固定资产投资额等宏观因素的统计数据，运用计量经济学的分析方法建立回归模型并进行相关分析，探索影响股价指数的国内宏观因素。
关键词：股价指数 影响因素 计量分析 多元回归
一、引言
自从1990 年上海交易所成立以来，股票市场就作为资本市场的核心迅猛发展，以强劲的势头飞速追赶发达国家。迄今为止，中国的股票市场在筹资融资、优化产业结构、提高社会资源的配置效率以及促进宏观经济的发展等方面发挥了不可替代的作用。
我国股票市场20多年的发展道路充满了曲折坎坷，但也取得了许多辉煌的成就。随着我国经济的快速增长，证券市场取得了巨大的发展，已经成为整个世界中不可或缺的资本市场之一。宏观市场与证券市场的关系非常密切，因此股票市场也渐渐成为了宏观经济的“晴雨表”。但是，相对于成熟的股票市场，我国股市在发展过程中也暴露出了一系列问题。如：政策管束严格、股价不稳定、波动大等。这些问题往往会使政府难以有效把握股市脉搏，也使投资者无所适从。而这就需要我们对股价波动的影响因素进行深入探讨，分析影响股价波动的主要原因，以便于国家进行有效的調整与改革，也能使投资者据此分析股价走势，减少操作的盲目性，使投资更加准确与理性。
股价指数是衡量股票市场总体价格水平及其变动趋势的尺度，也是反映一个国家或地区经济发展状态的灵敏信号。因此研究股票价格指数与宏观经济之间的关系，从而分析股价与经济增长变化的规律，无论对于政府监管、上市公司还是机构、个人投资者都具有重要意义。
二、文献回顾
国内不少学者探讨过股票价格指数与宏观经济基本面之间的关系。李惠男，和付晓梅（2001）认为股价指数的波动与经济增长的总体趋势同步，与货币政策之间也有着内在关联性。周海燕（2005）则从实证的角度论证了经济增长、货币供应量、利率、商品价格指数和财政政策等宏观经济因素与股价的波动存在的关系。而张培源（2013）认为宏观经济周期是对股票市场运行的具有重要影响的风险因子，同时，股市的运行也对宏观经济的运行具有能动反作用。但在中短期也并不能排除股市周期与经济周期背离的可能性。
在诸多文献中，大部分只是在理论层面阐述股价指数的影响因素，近年来才开始对股价指数的实证分析。本文采用先理论分析后实证研究的方法，使分析更全面和完善。在分析中，本文将结合文献提出过的影响因素，并新加入居民消费价格指数、固定资产投资额等因素，量化分析影响股价指数的宏观因素。
三、理论分析
通过阅读文献及综合分析，本文认为影响股价指数的宏观因素主要包括经济发展水平、居民的消费水平、货币政策以及国家的投资规模。
经济发展水平采用国内生产总值（GDP）进行衡量。GDP增长，意味着总体经济不断成长，上市公司的利润上升，股息和红利也随之增长，企业经营状况得到改善，投资风险减小，这将会为投资者传递积极的信号，从而推动股价指数上扬。因此我们认为，国内生产总值（GDP）应与股价指数呈正相关关系。
居民消费水平采用居民消费价格指数（CPI）进行衡量。居民消费价格指数的变动率在一定程度上反映了通货膨胀和紧缩的程度。CPI如果涨幅迅速，意味着货币在贬值，央行就会采取加息的政策来抑制这种波动，这使得居民的消费成本增大，居民的投资水平相应降低。因此我们认为，居民消费水平（CPI）应与股价指数呈负相关关系。
货币政策采用货币供应量（M1）与无风险利率进行衡量。货币供应量（M1）增加，流通中的现金增加，企业筹资所需的成本降低，预期收益增加，使得股指上扬。因此我们认为，货币供应量（M1）与股价指数呈正相关关系。
无风险利率降低，企业的利息支出减少，盈利增加。站在投资者的角度看，利率的降低使货币的持有成本减小，居民将更多的资金用于投资，促使股价上涨。因此我们认为，无风险利率与股价指数呈负相关关系。
国家投资规模采用固定资产投资额进行衡量。一般认为，投资增速加快会拉动整体经济快速增长，能提振股市。但如果投资增长过快，会给整体经济带来结构性问题，导致经济发展质量不高、效益不好、且不可持续。这样则会给股市未来行情埋下隐患。因此我们认为，固定资产投资额与股价指数的关系通过理论分析还不能确定。
四、数据来源及模型的建立
（一）变量定义及数据来源
由于数据限制，本文以1999—2014年作为样本区间，使用年度数据（取各月数据的平均值），选取上证综指作为被解释变量（Y），解释变量有：国内生产总值（X1），居民消费价格指数（X2），货币流通量（X3），人民币对美元汇率（X4），固定资产投资额（X5）。变量数据均来自中经网统计数据库。
（二）模型的建立
本文采用最小二乘法（OLS）进行多元线性回归分析，采用的分析软件为EViews7.2。应用回归方法将上述五个指标与上证综指联系起来，建立多元线性回归模型：
lnY=β0+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5+μi
（三）模型结果
将数据导入EViews软件进行OLS回归得到回归结果如表1。
五、实证分析
（一）多重共线性检验
采用解释变量间的相关系数矩阵方法对模型进行多重共线性检验，见表2。一般认为，两个变量间的相关系数大于0.8时存在多重共线性。