2015年中国股灾的成因分析和对策思考
为了找出新开户数与上证指数之间的一般性规律，我们从中国证券登记结算公司官网和东方财富网查找了2007年牛市前后的数据与2015年牛市前后的数据进行对比探究，其中我们选取的数据有新增股票账户数和股票指数，前者包括各个账户的新开户数，后者的话我们选取了上证指数，深证指数和沪深300指数。同时我们把具体的数据做成了折线图如下所示：
图3-6新增股票账户数与股市指数走势图（2006年1月至2010年12月）
图3-7新增股票账户数与股市指数走势图（2014年8月1日至2015年9月25日）
从以上的折线图中我们可以总结出以下几点：
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1.大熊市时期：开户数“水波不兴”
当市场处于熊市阶段时，市场热点少之又少，人气低迷，大部分的投资者都会选择持币观望的态度，所以新开户数没有很大的波动，指数也处在一个底部震荡的位置，两者之间的表现十分平静。 2.股市上涨期：开户数“水涨船高”
当牛市拉开序幕之后，市场预期趋于良好，场外资金会跑步入场，所以新开户数会出现一个急剧增长的阶段，这表示行情将会逐步走高，但是我们也可以发现，即使是到了牛市的大后期，指数已经出现了回调的迹象，只要新开户数还处在一个平稳的上升阶段的话，后市还有可能有一个较大的上涨空间。所以在这个时期两者之间出现了一个“水涨船高”的关系。 3.股市见顶期：开户数“背道而驰”
大家可以看到在指数接近顶部之前出现了一个很明显的背离现象(图中红色区域所示)，这时候指数出现了横盘的现象，而新开户数整体出现了一个急剧下滑，两者背离。原因是这样的，指数可以没有上限，但是市场参与者是有上限的。如果把股市比喻成一台车，那么参与者手里的资金就是汽油，油烧完了，发动机也就必然停止工作。同样的道理，当后来者的资金满足不了股市上涨的需要时，离股灾就不远了。
4.股市跌落期：开户数“欲拒还迎”
当进入下跌阶段时，新开户数指标会提前于指数进入下跌模式，并且幅度更加陡峭，持续时间更长，所以与指数相比会更晚进入底部，最终呈现出地量地价的特征，在底部企稳，总体上给人的感觉就是“欲拒还迎”。
3.2.2 政府角度：持续宽松货币政策下的“筹码”支持
通过以上的分析我们都知道投资者手头的资源是有限的，不可能无休止的增加，并且市场上的资源部可能被完全挖掘，那么通过宽松的货币政策来刺激新的资金入场维持局面是否可行呢？在这里我很想给大家举一个很形象的例子，就是开赌场的老板会免费送给一些顾客筹码，鼓励他们继续赌博，争取回本，可能现在大家都已经看得很明白了，结果是越陷越深，但是当时醒悟过来的人确实不多。
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3.2.2.1 模型的建立
那么利率与上证指数之间的关系到底如何，我们选取了2014年9月29日至2016年3月30日的隔夜Shibor对上证指数的引导关系进行检验（数据来自东方财富Choice数据，具体数据见附录），将 t 期的上证综合指数 LRSTt作为因变量，t 期上海银行间同业拆放利率 RSHt和 t-1 期的 LRSTt-1作为自变量，建立回归模型：
LRSTt=aRSHt+ bLRSTt-1+ c
3.2.2.2 数据的平稳性检验
本文采用DF检验法对上证综合指数LRST和上海银行间隔夜拆借利率RSH进行平稳性检验，结果如下：
表3-8 上证综合指数LRST的检验结果
表3-9 上海银行间隔夜拆借利率RSH检验结果
从表 3-4 和表 3-5 显示的检验结果可以我们可以得出，上证综合指数 LRST 的ADF 统计量为-6.315896，比较在显著性水平分别为 1%、5%和 10%时的统计量都小，同时 P 值也小于 0.05 的临界值；上海银行间隔夜拆借利率 RSH 的 ADF 统计量-8.919881同样小于显著性水平为 1%、5%和 10%时的统计量，P 值小于 0.05。所以两个变量的时间序列均拒绝存在单位根的原假设，变量 LRST
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和 RSH 都是平稳序列。鉴于两个变量都是平稳的，用最小二乘法回归得方程如下：
LRSTt= 0.268353953147 - 0.14396335503*RSHt+ 0.832776961238*LRSTOCKt-1 R^2= 0.85510617610197，Adjusted R^2= 0.84993139667704 DW = 2.02283790974073
根据系数来看，LRST和RSH之间呈负相关关系，与基本理论相一致，利率每变化 1%，股票价格向相应相反方向变化 0.14%。 3.2.2.3 格兰杰检验
用 Eviews 中的格兰杰检验对变量 LRST 和 RSH 分别进行滞后 2 期、4 期、6 期、8期的检验，可得到表 3-6中所列数据：
表4-10 格兰杰检验结果（滞后2、4、6、8期）
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