D = 1 若本月有政策出台
D = 0 若本月没有政策出台
u 为模型的随机干扰项。样本范围为：1993 年1 月至2007 年12 月，共计180 个样本数据。数据对象为上证综指，选取数据依据：上证综指能够很好地反映市场整体情况，虽然中国证券市场有沪深两个市场，综合指数也有上证综指和深证综指之分，但由于上证综指与深证综指之间存在着很大的相关性，因此它们的走势大体上都一致。这里只做上证综指关于政策因素的回归模型，足够可以说明政策因素与中国股市波动的关系。
（二）模型回归结果分析
利用样本数据进行回归，通过Eviews3.0 计量经济软件的OLS 估计模型中的参数得到如表1 估计结果：
表1 回归结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/21/08 Time: 10:42
Sample（adjusted）: 1993:01 2007:12
Included observations: 180 after adjusting endpoints
Variable : Coefficient: Std. Error: t- Statistic: Prob.
C 0.016352 0.001125 14.52908 0.0000
X 0.013004 0.002411 5.393407 0.0000
R- squared 0.141147 Mean dependent var 0.019185
Adjusted R- squared 0.136295 S.D. dependent var 0.014329
S.E. of regression 0.013317 Akaike info criterion - 5.788471
Sum squared resid 0.031389 Schwarz criterion - 5.752858
Log likelihood 520.0682 F- statistic 29.08883
Durbin-Watson stat 1.363034 Prob（F- statistic） 0.000000
回归结果表明：T 统计量（t- Statistic）在本模型中的值为5.393407，说明政策因素对中国股市波动的影响是显著的。从经济意义上来看，回归直线的截距b =0.016352，表明在没有政策因素影响的条件下，月内日收益率标准差达到1.6%，也就是说，即使不考虑政策因素的影响，中国股票市场的平均波动水平都高于发达国家成熟股票市场收益率的波动水平；再从政策因素回归系数的大小看，表明由于相关政策的出台，使得当月的日收益率波动幅度加大，波幅接近平常水平的2倍。R =0.141147，这说明样本回归的解释能力较弱，它代表中国证券市场波动ST 的总变差中，解释变量政策因素D 解释的部分占14%左右，或者说，中国证券市场波动的14%可由样本回归直线作出解释，模型的拟合优度较低，可能还存在其他影响日收益率波动的因素。
四、消除政策因素对中国股市波动影响的思考
从本文研究的结论可以得知，政策因素对股票市场波动性有显著影响，政策出台加剧了市场的波动幅度。并且中国针对股市出台的政策相当频繁。这两点在解释中国股市频繁且剧烈的波动的因素上占了很大的比例。针对上述结论，提出以下若干建议:
（一）完善证券法制体系，加大执法力度
随着《公司法》、《证券法》的修订实行，中国证券市场基本形成了以《证券法》为核心的证券市场法律法规体系，促进了股票市场逐步走上了规范、健康发展的道路，降低了股票市场的系统风险。但中国股票市场与发达国家的成熟资本市场相比差距很大，市场建设的相关制度、法律法规的后续建设还需要继续加强。中国股市在发展历程中基本上遵循着“低迷—利多政策—复苏、高涨—利空打压—衰退、低迷”这样一种循环周期。几乎在股市每次大的起伏背后，都闪现着政策的影子。因此，建议政府应建立长期有效的法律法规体 政策因素对中国股市波动影响的实证分析(三)由毕业论文网（www.huoyuandh.com）会员上传。
