3.5.1 理论基础

格兰杰因果检验基本思想见术语说明。

四个注意点：变量x,y要求是平稳的，对滞后期个数非常敏感，不写出模型，双向检验。

要检验“x不是引起y变化的原因”的假设，需对下面两个回归模型进行估计：

有条件回归模型：

无条件回归模型：

然后用各回归的残差平方和计算F统计值，检验系数是否同时显著不为零。如果是这样就拒绝“x不是引起y变化的原因”的原假设。其中F统计量构成为：

分别为有限制条件回归和无限制条件回归的残差平方和，N是观察个数，K是无限制条件回归参数个数，q是参数限制个数^[8]。

3.5.2 格兰杰因果检验

首先用命令show dlp dle打开变量dlp，dle；在点击“view”——“Granger Gausality”，滞后期从一开始试起。

滞后期取一时：

图3-8 因果检验滞后一阶

拒绝“dle does not Granger Cause dlp”犯错误的概率为0.46456，大于5%，概率很大，所以我们不能拒绝“dle does not Granger Cause dlp”。而“dle does not Granger Cause dlp”的意思是“dlp不是dle的格兰杰原因”。The probability of “DLE does no Granger Cause DLP is 0.46456，这句英文的意思就是dlp不是dle的原因[1]。同样，因为下面的probability为0.85650>0.05，得出dle也不是dlp的原因。

当滞后期为一时dlp和dle互不为原因。

取滞后期为二时：

图3-9 因果检验滞后两阶

因为0.47191>0.05，dlp不是dle的原因；0.01283<0.05，dle是dlp的原因。

取滞后期为三时：

图3-10 因果检验滞后三阶

和滞后期为二一样的结果，dle是dlp的原因，但dlp不是dle的原因。

滞后期为四时：

图3-11 因果检验滞后四阶

结论和滞后期为二，三相同。当然我们还可以把滞后期延长，但结论都是类似的。

小结：除了滞后期为一时dlp，dle互不相关，其它滞后期水平都显示dle是dlp的原因，dlp不是dle的原因。所以我们可以下这样的结论：dle是dlp的原因，但dlp不是dle的原因；通俗点说就是汇率波动会影响股票市场，从而影响股价指数，但股价波动则难于影响外汇市场。

因果检验结果的现实意义：汇率波动比如人民币升值，势必会引来大量国际游资进入中国，之后就会进入中国各种资本市场，如房地产业，股票市场，接着就会导致该国房价或股市上涨。而从股价到外汇市场情况则不同，会不会因为一国股市上涨并导致大量国际游资进入该国而导致该国货币升值？我们认为这种可能性不大，首先我们认为国际游资在追逐高收益的同时风险也是一个重要考虑的因素。国际游资对外汇市场价格影响能力要远远大于对一国股票市场的影响能力。大量资金进入一国外汇市场，该国的汇价肯定要变；而一国的股票价格主要由周期性和该国股民的资金决定。就像中国，就上海证券交易所的市值就超过11万亿人民币，而2005年-2006年中国外汇增加额大约为2000亿美元[2]，如果按20%流入股市的话，在以1$=8￥计算的话，进入股市的国际游资为3200亿人民币，占11万亿的3%。3%根本不能起决定性作用。所以在历史上就曾经有索罗斯阻击英镑、卢布、港币，这都是国际游资能影响外汇市场价格的例子。但好象没听说过哪个笨蛋去阻击一个国家的股票市场，因为这需要的资金实在太大，没有可行性。

既然我们得出结论说汇率波动会影响股价，下面我们就尝试建立汇率影响股价模型，并用模型作预测。

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