2、同时宏观经济学也运用了多种模型去分析国民经济情况。
3、比如收入决定模型、IS–LM模型和总需求—总供给模型都是围绕着价格需求来发展变化的。
4、宏观经济学的研究方法还有很多，我们需要不断学习才能彻底掌握。
关键词：宏观经济；上证指数；VAR模型
中图分类号：F015文献标识码：A
一、引言
金融发展和经济增长之间的关系一直是经济学中极富争议的一个问题。作为金融市场重要组成部分的股票市场和经济增长，以及由此引申而出的股票市场和宏观经济变量的关系，也是最近研究热点之一。我国股票市场发展非常迅速，已经成为影响社会经济生活的重要因素。在这种背景之下，研究股票市场表现和宏观经济变量的经验关系，具有很大的理论意义和实践意义。
他们研究发现，TSE股票价格指数和六个宏观经济因子之间存在协整关系。而Binswanger（2000）对20世纪80年代以来的美国经济，用子样本滚动回归方法研究发现，股票收益率和实质经济活动之间的关系不成立。
从上述国内研究文献可以看出，研究重点大多放在金融发展和经济增长关系上，股票市场发展和经济增长之间的关系仅仅是研究中的一部分，很少涉及关于宏观经济和股票市场表现之间的经验检验。
二、模型设定及数据选取
宏观经济对股指波动的影响主要体现政府宏观调控、市场变化以及消费者行为方面，因此建立一个包含货币政策、宏观经济情况、房屋价格变动、通货膨胀及消费者信心指数的VAR模型，模型形式如下：
Yt=C1Xt-1+……CnXt-n+ξt
其中，Yt=[AINDEXt]Xt=[AINDEXt，Rt，M2，GDPt，HGINDESt+HOUSEINDEXt，CPIt，CCIt]，C表示常数项。其中AINDEX表示上证收盘综合指数；R分别表示利率水平和M2同比增长率，用以衡量货币政策；GDP分别表示GDP增长率和HGINDES宏观经济景气指数，两者结合衡量宏观经济变动；HOUSEINDEX表示国房景气指数，CPI衡量通货膨胀，与宏观经济变量一起表示市场变化；CCT表示消费者信心指数。样本区间为2001年1月―2013年12月共计156个样本。
三、实证结果
建立VAR模型，先对数据进行平稳性检验。经过检验，所有的变量都可以通过平稳性检验，可以用来构建VAR模型，在此基础上，为了保证模型的稳定性，进行AR根检验，检验结果表明模型具有稳定性，如图1所示。
（一）滞后阶的确定
进行VAR模型检验的最后一步就是确认滞后阶，模型滞后阶的选择过程如表1所示（最大试算阶数为2）。
根据表中所示，LR、FPE、AIC准则都显示最优滞后阶数为2，SC、HQ准则显示最优滞后阶数为1，根据少数服从多数原则，我们选取最优滞后阶数为2。
（二）VAR模型和脉冲响应
我们得到VAR模型形式如下：
AINDEX=0.857088397461*AINDEX（-1）+
0.126504716401*AINDEX（-2）-0.00230273338677*CCI（-1）
-0.000963551505897*CCI（-2）+0.0093385588814*CPI（-1）
-0.0195604202722*CPI（-2）+0.00942041778789*HGINDEX（-1）-0.0140177132655*HGINDEX（-2）+0.0138781296713
*GDP（-1）+0.00954420314823*GDP（-2）-0.000221171008889
*HOUSEINDEX（-1）-0.00501632789264*HOUSEINDEX（-2）+
0.0043259281095*M2（-1）-0.00657125075722*M2（-2）+
0.00636285095489*R（-1）-0.00643171398778*R（-2）-
0.007661618
R2=0.96
四、结论与建议
参考文献：
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[5]谢赤，吴丹.论股票市场对扩张性货币政策效力的影响及相应对策[J].当代经济科学，2002（4）.
【关键词】宏观经济；财务约束；资本结构
一、研究模型、变量设计和样本选取
（一）研究模型
（二）变量设计
一年期贷款利率（I）。贷款利率是央行进行宏观经济调控的工具之一，它的上下浮动会影响到企业的贷款成本，进而影响到企业的融资决策。
（三）样本选取和估计方法
二、实证结果分析
模型（1）的回归结果（如表1所示）：
从表1的回归结果中可以看出，财务状况不同的企业对于宏观经济的反应是完全不同的，对于现金流充足的企业而言，GDP和利率的回归系数均显著，股票市场回报的系数不显著。其中GDP的系数显著为负，说明财务状况良好的企业其资本结构具有逆周期效应。而对于受到财务约束的企业而言，不论是GDP，利率还是股票市场回报其系数均无法通过显著性检验，这说明宏观经济对现金流短缺企业的资本结构的影响不显著，其资本结构不具有周期性，同时也与财务状况良好的企业形成了鲜明的对比。回归方程的R-squared为0.6889，说明方程拟合程度较好，sargan-p值达到1，说明工具变量的选择是有效的。
实证结果表明，财务状况良好的企业其资本结构的选择表现出了逆周期效应，即在宏观经济繁荣时其资本结构下降，宏观经济衰退时资本结构上升；而财务状况差的企业其资本结构的调整不具有周期性，宏观经济对其影响不显著。
参考文献
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关键词：宏观经济政策；投资行为；投资效率
企业的投资活动既是公司权益价值创造的驱动力（Modigliani&Miller，1958），也是我国经济整体经济增长的驱动力。其投资效率的高低既关乎企业的成败，也关乎一个国家的整体经济发展水平。
企业的投资效率受到内外部环境的双重影响，目前的大多数研究集中在内部环境。例如公司治理水平、公司特征等等。改革开放以来我国经济取得了跨越式的巨大发展，对于微观企业的投资效率，国家层面的宏观经济政策发挥了一定的作用。宏观经济政策是国民经济的“调节器”，尤其是我国正处于转型时期，宏观经济政策更是发挥着巨大的导向作用。然而目前对于宏观经济政策是如何影响微观企业投资效率的研究不是很多，出现了一定的割裂现象。本文基于国内外的文献，对于宏观经济政策如何影响微观企业投资效率的文献进行了综述。
一、宏观经济政策
（一）宏观经济政策的定义
宏观经济政策是一个国家采取的对经济进行干预的手段，是政府为了协调和发展整个国民经济而制定和实施的一系列政策。主要有经济周期、财政政策、货币政策、信贷政策、税收政策、汇率政策、产业政策、监管政策以及收入分配政策等。
（二）宏观经济政策的作用
国家实行宏观经济政策就是为了实现经济的长期稳定发展、稳定物价水平、平衡国际收支以及实现充分就业。为应对2008全球金融危机对我国经济的巨大冲击，缓和惨淡的经济局面，我国当局实施了积极的财政政策以及宽松的货币政策，推出了4万亿救市计划并取得了预期效果，我国经济逐渐实现复苏。自2010年以来我国GDP增速逐渐回落，进入经济发展新常态的重要战略时期，宏观经济政策正逐渐引领中国经济向集约型、质量型转变，不断刺激需求，调整经济结构。
二、企业投资效率
（一）企业投资效率的衡量
投资效率的衡量是投资决策的核心问题。近年来国内外学者运用数学、计量经济学等原理对企业投资效率的的衡量方法和测度模型进行了不断地探索，主要有：（1）Fazzari等（1988）从融资约束角度提出的投资-现金流敏感度测量模型，基于信息不对称理论，外源融资成本大于内源融资成本。模型中的敏感性程度可以反映企业所受的外部融资约束情况。（2）Vogt（1994）在Fazzari等的测量模型基础上提出了现金流与投资机会交互项测量模型，通过该模型中交互项的符号可以判断企业是受融资约束出现了投资不足还是由于问题出现了过度投资情况。（3）Richardson（2006）基于自由现金流与过度投资的关系提出的残差项度量模型，通过模型中残差项的符号可以判断企业非效率投资的类型。（4）Biddle等（2009）提出的无条件测试模型，首先通过模型测度企业的预期投资水平，然后分行业逐年进行回归，再把残差项按照小到大的顺序分成四组，第一组是投资不足，中间两组为正常的基准组，最后一组为投资多度，再采用MultinomialLogit模型来测度企业投资出现在投资不足或过度投资组的概率，以此来衡量企业的投资效率。
（二）企业投资效率的影响因素
对于企业投资效率影响因素的研究可以分为公司内部因素和外部宏观经济环境因素两部分。
三、宏观经济政策与企业投资效率
（一）宏观经济政策对企业投资效率影响的传导路径
一个国家的宏观经济政策对微观企业投资效率影响的传导路径主要有两条：（1）通过宏观经济政策导向作用改变企业对国家经济、行业经济的整体判断和预期进而影响投资机会来影响企业投资行为（2）通过宏观经济政策对利率等的影响进而改变企业的资本成本来以及融资约束影响企业投资行为
（二）宏观经济政策对企业投资效率的影响
1.路径一：宏观经济政策通过改变企业对国家经济、行业经济的整体判断和预期进而影响投资机会来影响企业投资行为
宏观经济周期的变化会加大企业对未来预期的不确定性，影响企业投资机会的发现，加大企业对未来经济活动状况以及信息的判断的难度，进而影响企业的投资支出。经济周期反映了一个国家总体经济发展的波动状况，一般我们可把它划分为扩张和紧缩两个阶段。在经济危机阶段，一般来说企业对经济前景预期会比较差，国家就会相应实施宽松的财政货币政策来刺激投资和需求，缓解投资不足。在经济繁荣阶段，一般来说企业对国家的经济前景预期会比较乐观，国家也会相应实施紧缩的宏观经济政策来抑制盲目以及过度投资来提高企业的投资效率。此外宏观经济政策也会通过影响企业的资本成本和融资能力等因素来间接影响企业的投资机会。
2.路径二：宏观经济政策通过对利率等的影响进而改变企业的资本成本来以及融资约束来影响企业投资行为
Mojon等（2002）通过对欧盟中的法国、德国、意大利和西班牙的研究发现利率政策会通过影响资本成本影响企业的投资行为。我国的彭方平等（2007）研究发现宏观经济政策通过改变政策利率和国债到期收益率等来影响企业的资本使用成本来影响投资，进而说明了我国宏观经济政策微观传导机制的有效性。但是对于我国的资本成本与投资行为敏感性的问题却一直存在着争议，其投资行为与资本成本的敏感性关系并不十分明显，特别是在国有企业中。徐明东等（2012）研究发现货币政策通过资本成本影响企业投资决策的的作用比较微弱，而国有企业对资本成本不敏感。喻坤等（2014）揭示了我国的投资效率之谜，认为我国货币政策加大了国有与非国有企业融资约束的不同，从而非国有企业的信贷资源被国有企业挤出，我国非国有企业的投资效率因此而降低。贺京同等（2015）通过对宽松的货币政策与企业非效率投资行为之间的关系进行的研究得出，宽松的货币政策是否对企业非效率投资行为有抑制作用要取决于企业的产权性质和投资机会。
四、评述与展望
对于企业投资效率的影响因素，目前国内外研究大多还是基于微观层面，从而出现了一定程度的宏观经济政策和微观企业投资行为的割裂现象，但是对于宏观经济政策的微观效应也逐渐得到了学者们的重视与深入研究。鉴于此本文对宏观经济政策影响微观企业投资效率的传导路径内分为两条分别进行了梳理。未来对企业行为的研究应该更加注重宏观政策的调控作用，并且应该在宏观经济政策的具体传导路径方面应该更加明确与深化。
对于企业投资效率的衡量模型方面，目前大多采用投资-现金流敏感度测量模型，投资-投资机会敏感度模型以及Richardson的残差项模型，但是这些模型都各有利弊，能否真正测度企业的投资效率，其合理性和准确性都有待于探讨，期待能够建立更加科学的测量模型。
对于企业来说，资本成本是其投资决策时必定要考虑的与其将担负的风险相对应的必要报酬率率，其投资支出对资本成本的敏感性可以检验货币政策的资本成本传导路径是否顺畅。资本成本在公司财务决策中具有锚定作用，但是在我国尤其是国有企业中，资本成本敏感性并不高。因此要深化我国国有企业改革，并且加强我国宏观政策传导的通畅性和落实的有效性。
宏观经济政策要指导转变经济发展方式的的同时要提高投资效率而不是投资率。在宏观经济政策影响企业投资效率的同时，企业的投资效率也会影响宏观经济的波动和宏观经济政策的制定，所以在研究时也应注意投资效率的反作用机制。
宏观经济政策在一定程度上会抑制或刺激企业的投资支出，从而影响企业的投资效率。由于我国正处于经济转型的特殊阶段，针对不同产权性质的企业、不同类型的行业、不同的市场化程度的地区以及不同的现实宏观环境，宏观经济政策的制定和实施不应出现“一刀切”的现象，而是应更加细化。同时中央和地方更应该有效的协调和配合，更好的建设服务型政府，更好地发挥财政政策和货币政策等的宏观调控作用，以促进我国企业投资效率的提高，实现我国宏观经济政策与微观企业投资行为的更好融合以及协调运转。
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[关键词]大数据；宏观经济；机遇与挑战；分析
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.42.028
2015年9月份，国务院与工信部联合印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确要求在“十三五”规划中重点推动大数据的发展和应用，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，这也为在大数据时代下更加精准、更加高效地开展宏观经济分析提供了政策保障。
1大数据在宏观经济分析中的重要作用
1.1为宏观经济分析提供丰富的数据支持
1.2为宏观经济分析提供更多的方法
传统的宏观经济分析手段，由于受技术条件和工作理念的影响，往往采用统计分析和随机抽样分析的方式，近似地反映或推断出宏观经济的分析结果。随着市场经济的深化改革和我国经济体制结构的转变，传统的宏观经济分析手段难以适应国家经济发展的需要，云时代的到来和大数据技术的出现为宏观经济分析提供了更多种类、更加简便的分析方法。例如，传统的宏观经济分析由于获取数据困难，因此采用“随机抽样反映整体”的分析方法，其分析结果与实际情况必然会存在较大误差；而大数据的分析是以海量的数据样本为基础，并且样本种类丰富，基本上涵盖了影响宏观经济发展的所有行业，在此基础上得出的分析结论无限趋近于我国宏观经济发展的实际情况，提高了宏观经济分析的可靠性。
1.3优化了宏观经济分析的技术
大数据分析与单纯的计算机数据统计的不同之处在于：计算机数据统计只能进行初步的数据分类和整理，并以数字、图标等形式展示出来，虽然具有较强的直观性，但是不能深层次地反映宏观经济内容。而大数据分析融合了计算机、电子信息和数学建模等多个专业技术，以海量数据为基础，建立数学分析和统计模型，利用分析模型对数据进行深层次的分析、处理和加工，并结合了语音识别、图像识别等技术，提高了数据分析技术的专业化水平。
2大数据在宏观经济分析中的机遇与挑战
2.1大数据时代宏观经济分析具有的机遇
2.2大数据时代宏观经济分析面临的挑战
3提升大数据对宏观经济分析作用的对策
3.1构建良好的大数据获取环境
3.2提升大数据的采集与管理工作水平
制定规范化的大数据采集与管理体系，保障用于宏观经济发展的大数据均能够得到有效的采集，并且还要确保数据的真实性。在利用大数据进行宏观经济的分析中大数据是基础的分析材料，所以有效地采集到大数据是十分重要的。首先，要规范大数据的采集工作流程，制定科学的大数据采集体系，从而促进大数据采集工作的有序开展。其次，对于在大数据采集过程中因小集体利益而不配合采集的个人或者是单位，应对其进行一定的处罚，从而威慑这些干扰大数据采集工作的不良情况。最后，要对大数据采集人员进行培养和提升，从而使其掌握较为熟练的大数据管理技能，为大数据的更好地应用提供条件。
3.3培养大数据分析与应用人才
4大数据与宏观经济政策制定
大数据革命为政府的宏观经济政策制定提供了机会。政府在政策制定上可以通过大数据分析系统提升公共服务质量，增加服务种类，并为公共服务提供更好的政策指导。同时，在大数据分析的运用、提高效率与其他政策和技术协同以及为公共服务领域带来变革等方面，政府可以加大重视和投入力度，为经济的进一步发展提供支持。
大数据给政府的经济统计工作带来了巨大影响。首先，面对大数据带来的技术变革，政府应该将其纳入政府统计之中。经济统计要充分利用大数据时代提供的技术和条件，促进政府统计工作的变革。例如“10亿价格项目”便是政府应对大数据变革的成功典范。其次，面对大数据带来的统计对象扩充，政府不但应当重视结构化数据，更应当重视挖掘非结构化数据，以期找寻出恰当的经济统计指标。大数据时代，非结构化数据包含更多信息，而且利用互联网进行的数据挖掘，不仅可以得到数字资源，文本数据也可以通过挖掘获得。最后，面对大数据带来的统计资源的拓展，政府应该将其统计资源拓展到政府以外，重视拓宽其他数据资源。在过去，政府靠自己的力量收集数据，但在大数据时代，人人都是数据的制造者。例如，谷歌和百度等数据巨头拥有大量政府无法获取的数据资源。政府要想办法让数据巨头将数据放到统计中来，而不能仅靠自己调查统计。
5结论与展望
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