偶看新闻眷村出生的明星有哪些:M1与M2与股市 ---寻找股市的规律
来源：百度文库 编辑：偶看新闻 时间：2024/04/27 21:51:08
观察20年来股市的潮起潮落，我们能清楚地看到这样的“规律”是：每当M2比M1大5个百分点以上时，股票指数即开始走入牛市，而当它们的差逐渐缩小，股市就开始见顶，尤其当M1达到22%左右高度时，股票指数就开始下跌。股市周期与货币供应量的周期变动吻合得相当好。
例如：上个世纪90年代的经济周期始于1992年，1995年之后经济开始步入调整。在此过程中，M1和M2的增长速度的差距开始收窄，而后又扩大。 1992年二者之间的差距是6个百分点，1993年收窄为1个百分点，1994年和1995年，M1的增长速度明显放缓，使M1和M2的差距开始拉大，1994年和1995年M2比M1分别快7.7个百分点和12.8个百分点。随后是1996年之后的大牛市，股票指数连续2年上涨，上海综合指数从 1996年初的500点左右上涨1997年5月份的1300多点，涨幅近2倍。
分析中国的股票指数，不能不提5?19行情。在1999年5?19行情之前，M1和M2同样出现了这样的背离走势，最大差距达到6个百分点。5?19行情之所以在十年后的今天仍然被市场津津乐道，其重要原因是很多股票在很短的时间里（只有2个多月时间）涨幅巨大，当时炒作的主题是网络、科技，网络科技给投资者带来了无限想象空间，和网络科技沾边的股票都涨幅巨大，少则数倍，多则十余倍。
笔者发现这个“规律”是在2005年底。在2006年1月16日在《上海证券报》上发表了题为《金融统计数据表明实体经济正在降温》，两天后，2006年1月18日中国社会科学院金融研究所召开“股权分置改革理论研讨会”，尚福林主席在会上发表了演讲，对股市的未来走势表达了乐观的预期，其依据正是笔者在两天前发表的文章观点，即M2的增长速度比M1高出6个百分点，意味着当前金融体系资金充裕，股市应该看涨。笔者不清楚尚主席是否参考了笔者的观点，但至少可以说明，当时已经有人关注到该观点。2006年2月8日，笔者在《中国证券报》发表题为《M1、M2隐含玄机》的文章，再次表达了类似的观点, 并预言：2005年金融统计数据却显露了股市上涨的曙光，它意味着股票投资的好时光开始来临。
有意思的是，根据货币供应量数据的变化，不仅可以预测股指的低点，而且可以预测其高点。当 M1增长速度超过22%以后，股指一般会步入熊市。2007年 12月11日，笔者在《中国证券报》发表题为《从金融统计数据看股市的牛熊交替规律》的文章，并得出结论：假如上述经验还有效的话，那么当前的股市行情可能已经接近尾声了，因为M1已经在20%至上持续了数月时间，估计储蓄搬家的情况即将减缓，股市的持续上涨已经难以为继。10月份银行存款减少的4498 亿元和上海综合指数的6124点将一起成为一个新的历史纪录。
让自己感到欣慰的是，正是基于自己对股市的一系列研究，我在2005年底开始重返股票市场（笔者是2002年开始第一次离开股票市场的），捕获了一次大牛市，同样的原因使我在2007年中第二次从股票市场退出，避免了2008年残酷的大熊市。
当然，遗憾一定是有的。当股指在2008年底跌到1700点附近时，货币供应量指标M2和 M1再次出现较大的背离，当时的M2比M1高10多个百分点。有不少朋友打电话询问我，认为根据我发现的“规律”，当时应该是市场的最低点了。笔者犹豫再三，鉴于对全球金融危机的担忧，笔者采取的保守的策略----不参与。但事后观察，“规律”真的再次被应验，截至到2009年5月底，股指反弹了40% 多，300只股票涨幅超过1倍。
为什么我国股市运行呈现这样的“规律”？背后的制度性基础更值得我们关注。一般而论，当M2 增长速度超过M1时，经济增长处在走下坡路的状态，经济活跃程度在下降。此时，上市公司的盈利能力应该是下降的，1996年、1999年、2005年都是如此。在这样的背景下为什么会出现股指大幅度上涨呢？原因在于政策的干预，每当经济出现疲态，政府即会出现放松货币，多余的货币首先选择进入股市，推动股市大幅度上涨。启动股市已经成为政府宏观调控的工具之一。
因此，上述现象如其说是股市运行的“规律”，还不如说是我国宏观调控的规律。这个“规律”的存在还说明，政策之手对股市的干预太深了，我们的股市还远远没有摆脱“政策市”的巢臼。
展望未来，面对复杂的国际经济形势，中央采取的“适度宽松的货币政策”还不会立即转向，货币供应量的增加还会持续。股市行情还会持续。那么，投资者买什么？当货币供应大幅度增加时，社会公众的通货膨胀预期很快会抬头，持有货币成为不合算的选择，于是，如何使财富保值增值成为时下关注的话题。依笔者之见，首要的选择是买房子，其次是买房地产类、资源类的股票。当然，股市红火了，最大的受益者是证券公司，证券公司的股票也必将跑赢大市。
M1、M2是货币供应量的范畴。人们一般根据流动性的大小，将货币供应量划分不同的层次加以测量、分析和调控。实践中，各国对M。、M1、M2的定义不尽相同，但都是根据流动性的大小来划分的，M。的流动性最强，M1次之，M2的流动性最差。我国现阶段也是将货币供应量划分为三个层次，其含义分别是： M。：流通中现金，即在银行体系以外流通的现金； M1：狭义货币供应量，即M。＋企事业单位活期存款； M2：广义货币供应量，即M1＋企事业单位定期存款＋居民储蓄存款。在这三个层次中，M。与消费变动密切相关，是最活跃的货币； M1反映居民和企业资金松紧变化，是经济周期波动的先行指标，流动性仅次于M。； M2流动性偏弱，但反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况，通常所说的货币供应量，主要指M2。
揭秘M1之一：M1是经济的晴雨表
股市是经济的晴雨表。这是一般人都可接受的。的确，经济景气，则股市向好；经济衰退，则股市滑坡，二者如影随形。按照经典投资理论的解读，经济好，则企业效益好，所以上市公司分红多，股市的回报率上升，因此，股市就会上涨。反之亦然。
但是，这只是一般的概念、普通的理解。按照晴雨表的理论，恐怕没有办法解释1994-1998年期间中国经济持续萎缩而股市持续畅旺。它也没有办法解释 2001-2005年期间经济向好而股市崩溃。它同样没有办法解释2007-2008年间经济轻微下滑而股市暴跌70%。同样情况还出现在美国。 1966-1981年的15年间，美国GDP从7000亿美元增长到3万亿美元，而道琼斯指数竟然始终没有越过1000点。
所以，说股市是经济的晴雨表，只怕牵强。
那么，有没有一个指标既能反映经济情况，又能预示股市方向呢？或者说，我们是否可以找到一个指标，可以真切作为经济的晴雨表呢？如果能找到，我们看这个指标就可以知道经济冷暖，看这个指标就可以预知股市涨跌，岂非轻松惬意？
在研究中国宏观经济的过程中，扬韬发现，M1这个指标屡屡浮出水面，在若干个领域成为晴雨表甚至是先行指标。
M1，即“狭义货币供应量”。它等于M0加上企业活期存款，加上其它杂项（M0即流通中的现金）。M2，即“广义货币供应量”，它包括了M1，再加上居民储蓄存款、企业定期存款，再加上其它杂项。
所以，简单点说，M1就是活钱，它包括了全社会所有的现金以及企业的活期存款。这些钱，随时都可以流动，有点像财务报表中的“流动资产”。M2中包含了居民的活期储蓄存款，本来也是活钱，但从统计口径来看，这些钱的流动性比企业的活期存款要差一些。何以故？因为居民日常生活总会留一些现金应付不时之需，当需要动用活期储蓄的时候，一般要去一趟银行或者通过其它方式办一下手续。对企业而言则不然。按照相关规定，企业几乎不自留现金，大量款项在银行里。而且，企业的计划性比较强，对于暂时用不着的钱，轻易不会放在活期储蓄账户里，而多会以定期存款的方式多赚一点利息。
值得注意的是，股市投资者的保证金余额是纳入M2统计的。所以，M2这个数据是不会直观反映股市趋势的。同样，M2包含了居民储蓄和企业定期存款，它只代表着社会拥有的存款规模，反映着社会财富的变化情况，也不会体现出经济的冷暖——正常情况下，无论经济好坏，M2都是缓慢上升的，由于基数庞大，不太容易出现大起大落。
但 M1不同。由于流通中的现金数量相对稳定，所以M，在基础货币投放不大的情况下，它的波动情况直接反映了企业的资金宽裕程度——如果企业资金充沛，大量资金结余在银行的活期账户，M1快速增加，肯定就反映了经济情况向好。反之，如果企业资金紧张，活期资金不足以至于要动用定期存款，M1增速下降甚至出现负增长，则经济情况肯定比较糟糕。
所以，我们可以由此断定：M1是经济的晴雨表。
实证中可以得出类似的结论：1980年以来的17年，M1增幅与GDP名义增幅的相关系数是0.42，1990年以来的相关系数更高达0.65。
由此，我们在判断经济状况的时候，其实可以放弃其它指标而独盯M1。
如果从M1的情况看，中国本轮M1增速最快的时间出现在2007年10月-2008年1月。这期间，M1增速都大于20%。从2008年2月起，M1增速快速下滑，到2008年10月，该指标已经不到9%，是最近20年的最低增幅之一。
而几乎就在同时，中国经济出现转折。春节的雪灾一度被认为是经济滑坡的意外因素，但到年中，一些外向型企业开始倒闭，到10月份，金融危机波及中国，最困难的时刻出现了。
如今反思，如果我们能在年初就发现M1增速滑坡的现象，是否可以更早一些对经济调控政策作出调整呢？遗憾的是，一直到9月份，央行在提及金融形势的时候，更多还是以M2作为参照，以至于我们的金融紧缩政策延迟到10月，对经济造成了不可估量的负面影响。
试想，如果早点注意到M1滑坡的现象，未雨绸缪，及早在经济的各个领域做出调整，我们还会有今日这样的被动局面吗？
揭秘M1之二：M1是物价的先行指标
既然M1是企业经营状况的一个直观反映、所以它能成为经济的晴雨表，那么，我们是否可以从这个指标出发，来推断一下企业行为与物价的关系呢？
我们可以有这样一个推测：由于企业经营状况很好，企业闲置资金充裕，在正常情况下，企业必有扩大再生产的冲动。试想一下，如果一家企业注册资金1亿元，每年竟然能赚2000万元甚至更多，企业除了将一部分盈利存入定期外，大量资金在活期账户上以至于来不及去存定期。它直接反映了企业的日子好过，企业的盈利能力强大。此时，每一个企业主都开始飘飘然，在享受着暴利幸福的同时，开始酝酿扩大生产规模。这种扩大，一方面是添置固定资产，另一方面是扩大采购规模。
在看到远景美好的时候，企业开始扩大生产规模。他们开始制定宏伟蓝图，有的在本行业内实施收购兼并，有的在本行业内上下整合，有的开始对外投资。此时，企业的原材料开始进入供不应求状况，以至于价格出现上涨。而对外投资，也使得生产资料价格膨胀。渐渐的，社会就会进入通货膨胀时期。
且慢，一般来说，通货膨胀是一种货币现象，是由于社会上流通的货币多了，以至于货币贬值，由此导致了物价上涨、通货膨胀。如果上述推理成立，岂不是意味着企业的货币泛滥导致了通胀?这似乎与传统的通胀概念相悖？
其实不然。企业是一个以法人身份出现的有独立意识的经济单位，企业利润丰厚导致资金宽裕，第一选择往往是股东分红或者企业控制人的变相占有。只有在分红之余甚至占有之余，企业仍有闲钱才会萌生对外投资之意。它也就意味着，在企业通货膨胀的时候，个人那里早已膨胀了。或者说，企业是大河，个人是小河，大河泛滥，一定是小河溢出了。所以，从某种意义上说，企业资金异常宽裕，恰恰是个人资金严重扩张的时候。所以，企业活动所导致的通胀也就可以理解了。
实际上，中国在1985-1988年的通货膨胀，主要是居民个人的货币泛滥导致的。但2007-2008年的通胀，主要是企业行为使然。前者是供不应求所致，而后者是在社会供给相对均衡的情况下由企业扩张而导致的。（对此，扬韬将在以后的分析中阐述企业扩张导致的价格上涨，尤其是油价和大宗商品价格暴涨，主要由企业行为导致，而非终端需求膨胀。）
因此，企业M1宽裕，肯定会导致物价的上涨。这种物价的上涨，是由于企业的过度扩张而导致的。企业之所以过度扩张，根本原因还是钱太多，以至于心理膨胀。
假设上述分析能够成立，则在数理统计中势必存在这样一种情况：物价指数与M1之间高度相关。
不过，在统计中，扬韬发现，物价指数与即期M1 增速的关系虽然很大，不过似乎并不高。以1990-2008年的17年的近200个月的数据来计算，其相关系数为0.49。这其实已经意味着高度正相关了。
那么，在何种情况下，其相关系数最高呢？按照扬韬上述分析，似乎M1增速应该提前反映物价指数。于是，扬韬选择M1提前1个月、2个月乃至于20个月，再来对照与物价指数的关系，结果发现，在提前18个月的时候，其相关系数高达0.75，也即绝对正相关。换言之，M1增速实际上是提前一年半反映着物价指数。
如果我们把视野放宽，我们会赫然发现，M1增速与居民消费价格指数的提前反应体现在12-20个月的水平上。在此状况下，其相关系数都高达0.7以上。也就是说，M1增速可以提前1年到1年半反映物价涨幅。
即：M1是物价指数的先行指标。
举例来说，1993年2-4月，这三个月，是中国M1的历史巅峰。其间，M1增速均大于50%，最高达到51.74%。而中国的居民消费价格指数的历史巅峰出现于1994年9-11月，均大于27%。M1的巅峰领先CPI巅峰恰为18个月。
再如，M1增速的历史最低位出现于1998年6月（自1990年以来），而CPI指数除了在1998年9月最低为98.5之外，在1999年的4-6月都不足98，最低点出现于1999年4月和5月，都只有97.8。即M1提前10-12个月反映着物价的变化。
最近一次的CPI峰值出现在2008年2-4月，CPI都大于8%。而最近一次M1峰值出现在2007年2月到2008年1月，都大于20%。M1对CPI的领先时间也在一年左右。
所以，由上述扬韬的上述推论应该是准确的。
既然如此，我们似乎可以大致推测一下：M1的低谷预计出现在2008年10-11月间，那么，中国的物价指数的低谷将出现在 2009年10月前后，CPI 很可能低于100。如果我们考虑递延效应，则可以大致预测，在2009年的4-5或之后，中国将进入通货紧缩时期，届时，物价指数将出现负增长。
揭秘M1之三：M1是股市的晴雨表
从上述两篇文章，我们可以得出一个初步的结论：M1是经济的晴雨表，M1也是物价指数的先行指标。这是从宏观经济学角度能直观判断的东西。不过，我们研究的目的是为了服务股市投资。为此，我们不免要问：M1与股市的关系如何呢？
其实，在2008年10月31日这一天，扬韬曾先后两次撰文，题目分别是《11月能涨多少》和《关于11月股市上涨的若干思考》。这两篇文章都有一个不容置疑的前提，即2008年11月的股市应该上涨。如今，我们都知道，11月的中国股市大涨，世界股市也都涨起来了。但是，扬韬为什么敢于在10月就提出 11月股市必涨呢？因为当时发现，中国股市的涨跌竟然与M1增速高度正相关。换言之，M1是股市的晴雨表。
分析师们在做研究的时候会发现，以1992年5月中国股市放开价格管制为基准，从1993年5月起，股市涨跌与M1的相关系数似乎并不高，只有0.25而已。它意味着，股市涨跌的因素只有四分之一与M1增速相关。如果仅仅由此推断，似乎无法得出扬韬的上述结论。
扬韬所采取的研究思路是：从1993年起迄今，看一下每个月的股市涨跌与M1的关系，然后把起点向后延伸，比如，从1993年12月、1994年1月、 1995年1月，以此类推，由此来做相关系数研究。结果有惊人的发现：越是往后，M1与股市的相关系数越高，而且高到令人吃惊的程度。
1994 年12月以来，M1与股市涨跌的相关系数为0.347。1995年以来高达0.51。1996-2002年12月以来高达0.56-0.61。而2003 年12月以来，M1与股市涨跌的相关系数达到了惊人的0.77的水平。
但是，如果我们以2006年12月作为起点，到2008年10月，在22个月时间里，M1与股市涨跌的相关系数已经达到85%乃至90%的水平。也就是说，股市涨跌的80%以上的理由都是与M1增速高度正相关的。
它的潜台词就是：M1涨，则股市涨；反之亦然。
也就是说，M1是股市的晴雨表。
假设上述分析能够成立，那么，扬韬从历史数据推断，中国的M1增速最低点出现在1998年6月的8.7%和1999年1月的9.6%，而2008年9月已经低到9.2%。鉴于央行放松银根始于 2008年10月，由此扬韬推断10月份的M1增速可能创下历史新低，而11月势必出现反弹。按照M1是股市的晴雨表的判断，如果11月M1反弹，则股市理应出现反弹。所以，扬韬判断：11月的中国股市将上涨。
在上述判断做出后10天，中国央行公布数据显示，2008年10月的中国M1增速8.61%，创下历史新低。伴随这一数据的，是中国股市创下了1664点的调整新低。11月，中国股市上涨8%以上。虽然迄今为止，M1数据尚未公布，但我们可以预期，2008年11月的M1必然出现反弹，增速肯定在9%左右甚至更高。而且，就算11月的数据不理想，12月或2009年1月的M1增速也应该在10%以上。这正是中国股市走好的基础。
所以，我们得出的结论是有道理的——M1是股市的晴雨表。
但是，扬韬并不满意于上述数理统计的结论。我们需要研究的是：为什么会这样呢？它的理论基础何在呢？
从行为金融学角度分析，股市是一个投资的场所，它的理论回报率应该不低于企业盈利率。对企业家而言，如果扩大再生产的利润率是10%，而股市投资的利润率也能达到10%，那么，在正常情况下，企业家肯定会选择投资股市，而绝对不会去投资实业扩大再生产。何以故？因为在常规利润回报之外，股市的流动性远好于实体经济，进出方便。所以，如果股市具有了显著的投资价值，企业在资金充裕的情况下，未必会首选扩大再生产，而一定会因为流动性极佳去投资股市。
所以，M1增速过快，企业的第一选择必然是投资股市。这正是我们要得出的一个结论：在M1充裕的情况下，股市必涨。
既然上述结论成立，那么，我们也一定可以得出一个结论：如果M1 紧张，企业资金匮乏，那么，企业的第一选择必然是先卖出股票而绝不是先撤出实业投资。换言之，在企业资金紧张的情况下，企业必然先卖股票，股市必然下跌。
看到这样的结论，中国的投资者不由得心跳加快。为什么？因为股改之后，大小非出现了。当可以选择卖出股票的时候，中国的企业家将毫不犹豫地卖出股票。而这，正是大小非的行为。过去一年，中国的大小非卖出股票的行为异常活跃。按照扬韬的统计，2007年6月到2008年11月，中国的法人机构（大小非）合计卖出股票4600亿元，这正是股市下跌的第一力量——但是，我们发现，虽然企业家们抛出了这么多股票，中国的M1增速竟然创下了历史新低，这不正说明企业的情况陷入冰谷吗？
所以，不必再对中国股市过去一年跌幅70%而耿耿于怀了。因为企业的效益越来越差、企业的资金越来越紧张、企业家不得不加大卖出股票的力度，由此造成了股市的跌跌不休。
所以，要想中国股票好，必须先让企业好。如果中国的企业资金充裕，根本就不缺资金，他们自然不会再卖股票。如果资金充裕得让人惊讶，他们必然会来买股票，那将自然导致股票上涨。
所以，中国股市其实不是政策市，而纯粹是企业市。企业兴，则股市旺；企业衰，则股市亡。
所以，救股市，其实是救企业。救企业，正是救中国经济。
最后，扬韬将1993 年6月以来中国股市涨跌情况与中国同期M1增速列在同一张表格上。其中，2008年11月的M1增速假设为10%。由此图可以看到，M1基本与中国股市同涨共跌，也即：M1是股市的晴雨表。
揭秘M1之四：前因后果
与 M2几乎月月上升不同，M1经常会出现月度环比下降的现象。1978年11月以来的360个月，M1月环比下降的月份有86个月，占比近四分之一。相比之下，M1同比的数据一般是增长的，迄今只有两个月出现同比下降：1989年的8月和9月。也正因为如此，在过去30年中，M1同比数据只出现了两次负数，而它恰恰说明一点：M1可以真实反映经济状况。
不过，M1数据环比下降，多数是能找到对应的原因的。比如，每年的2月份，M1大多比1月份出现下降。究其原因，是2月份往往横跨春节，企业在1月底积累的大量现金要发放给员工回家过年，而2月份的开工时间较短，企业的利润较低。同时，也正因为2月份跨节日、开工时间不长，所以多数企业都会把暂时闲置的资金存入定期账户。
当然，这只是对上月的下降。由于全国每天都有很多企业新成立，所以，理论上说，M1的余额应该越来越大，故相比一年前，M1横竖都应该增长。这正是30年来M1只出现过两个月同比下降的根由。
也许正是由于2月份的环比下降是一种习惯，所以，2008年2月的M1出现大幅度下降，并没有引起人们的重视。数据显示，今年2月，M1环比下降近 4700亿元，大幅度创下历史记录。但由于2月份的春节和雪灾因素，再加上习惯因素，几乎没有人认为这个月的情况属于异常。而在此期间，股市大幅度下跌，也很少有人从企业层面找原因。
但是，除了2008年1月的M1增加超过2000亿元外，今年其它9个月的M1数据环比增长很小甚至下滑。前10月的M1增量只有4590亿元，同比增幅不到9%。而2007年前10月增量为1.86万亿元。很显然，2007年前10月，恰恰是中国企业资金最宽裕的时期，而这正促成了历史上罕见的一轮大牛市。
2005-2007年，11月和12月的M1总增量均达到5500-7800亿元，是企业资金最为宽裕的两个月份。这可能与很多企业习惯于年终结算有关。但今年的11-12月份，情况会如何呢？我们还需要等待央行的相关数据。扬韬判断，环比增长应该问题不大，而同比数据只会轻微上升。而M1同比增速的最低点估计将出现在2009年1月，届时，该指标可能低于7%。
需要指出的是，虽然央行从10月开始放松银根，银行也在11月大举放贷，但这并不必然导致11月起的M1全面增加。因为企业贷款之后，往往将紧缺的资金投入到急需的环节，账上很少会留存活期的资金。M1的增加，必须以企业效益大幅度提高为前提，而不是贷款增加的必然结果。从这个角度说，M1就像一只鸭子，企业的春江冷暖如何，M1这只鸭子最先知道。
如果我们把视野再放宽一点，我们或许能够发现，中国的企业家们其实一直在股市和实业中游弋。他们资金宽裕之后，会很容易地将部分资金转移到股市中去，而这基本上导致了股市的暴涨暴跌。
比如，1994年8、9月的股市暴涨，伴随着的是 1994年7月及之后的M1增速突然加快。1996年年初之前，中国GDP数据似乎还没有明显好转，要一直到1998年才达到调控的最低点。但是，1996年1月后，M1增速开始加快，许多月份超过20%，这种趋势一直延续到1997年6月。而中国股市的那一轮牛市，恰恰在1997年5月达到顶峰。
另外，2000年7月，M1增速达到阶段高峰，意味着企业资金开始紧张。也正是在这个时候起，德隆系陷入了资金链困境，虽然许多投机资金通过各种途径高价融资来推高股市，但2001年6月之后，股市还是轰然倒塌。如今回头看，2000年7月之后的股市机会已经很少，许多投资家将资金撤出后投入房市。所以，2001年之后的崩溃几乎是必然的。
至于本轮牛市和熊市的演变，已不遑多言。
上述分析，其实说明一个问题：郎咸平先生所说的中国制造业不景气导致的资金投入股市，有一定的逻辑准确性。他是从企业调研得出这样的结论，而扬韬以M1的演变逻辑，同样推得了这种结论。也就说，中国股市几乎从15年前开始，就一直是“企业市”。
这也正是为什么如今大小非成为市场最为恐惧的利空因素的根本原因。
综合上述的分析，扬韬认为，中国经济的低谷时期出现在2009年第一季度或许不难理解。而中国通缩的时间将可能延续到2009年年底前后。中国股市的也将在 2009年第一季度探到另一个底部。
今年底或明年一季度,全国房价同比增幅或触顶
今年以来，我国房地产市场持续转好，半年之内，出人意料的完成了复苏、回暖、繁荣的全过程。如果说2-4月份自住需求的合理释放是主要原因，那么5月以来投资投机需求的持续入市，则表明房地产市场内部因素已无法解释市场表现。实际上，在实体经济尚未全面复苏的前提下，流动性充裕已成为楼市和股市繁荣的重要外部因素。经济学原理也认为，资产价格上涨实质是一种货币现象。为了探究货币供应量与楼市之间的关系，我们以实证分析法，比较国内外情况，做出本研究报告。
一、流动性与货币供应简析
1、货币供应量指标分类
严格意义上讲，流动性指资产变现能力，比如
M0---现金
M1---M0+活期存款
M2---M1+定期存款，非支票性储蓄存款
M3---M2+私有机构和公司的大额定期存款
L----M3+各种有价证券
我国从1994 年三季度起由中国人民银行按季向社会公布货币供应量统计监测指标。参照国际通用原则，根据我国实际情况，中国人民银行将我国货币供应量指标分为以下四个层次：
M0：流通中的现金；
M1：M0+企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款；
M2：M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+外币存款+信托类存款；
M3：M2+金融债券+商业票据+大额可转让存单等。
从流动性程度上讲，M0流动性最强；M1 是狭义货币量，流动性较强；M2 是广义货币量，流动性较弱；M3 是考虑到金融创新的现状而设立的，暂未测算。
2、M1是经济的领先指标
经济发展需要一定量货币供应，按经济学流派中的货币主义，央行只要调整货币供应量，就能有效的保持经济稳定增长。货币供应量就像血液，其规模大小能够影响经济变化。货币供应量指标中，作为流通中的现金数量，M0规模相对稳定，与消费变动密切相关；M1主要是企业活期存款(包括企业留存利润和尚未投入使用的贷款)，反映企业和居民资金松紧变化，是经济周期波动的先行指标；M2反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况，一般用M2指代货币供应量。
这三者的结构大致如下。2009年6月底，M0为33641亿元，M1为193200亿元，M2为568900亿元。全国金融机构各项存款为580507亿元，其中企事业单位活期存款为124690亿元，企业定期存款为77631亿元，居民活期储蓄为90910亿元，居民定期储蓄为162445亿元。从结构上可知，企事业单位活期存款数量较大，是M1的主要组成部分。
M1的波动情况直接反映了企业的资金宽裕程度，如果企业资金充沛，大量资金结余在银行的活期账户，M1快速增加，说明经济向好，企业经营活跃。反之，如果企业资金紧张，活期资金不足，以至于要动用定期存款，M1增速下降甚至出现负增长，则体现了经济景气度下降，企业经营困难。在很大程度上，可以说M1是经济的领先指标。数据表明，1990年以来M1增幅与GDP名义增幅的相关系数高达0.65。
二、M1、股市、楼市关系的国际实证分析
1、美国情况分析
图1 美国股市、楼市、M1数据对比
1987年以来，M1与股市在1997-2005年间高度相关，基本同步，其它时间相关度不高。2008年9月M1增速由2%左右，迅速提高到2009年1月的16%，创近22年新高。股市则于2009年3月开始触底反弹，滞后于M1变化约6个月。
M1与楼市的关联度高于股市。比较典型的有两次，一是1989年8月M1增幅触底，1991年4月房价指数增幅触底；二是2003年8月M1增幅到顶，2004年8月房价指数增幅到顶。两次平均滞后时间约为16个月。
股市和楼市关联度较高。1991年开始，美国楼市和股市稳定上升，2000年3月纳斯达克股价泡沫开始破裂，道指开始高位盘整，房价指数增幅则直到2001年2月才到达高位，其后皆出现回落，2002年触底反弹。二者基本同步。2004年8月房价指数同比增幅触顶，但房价指数高点出现于2006年6月(见下图)。道指于2007年10月触顶下滑。今年3月道指触底，5月房价指数首次实现环比上涨，增幅为0.9%。6月房价指数环比上升11%，为8年来最大涨幅。
图2 美国股市、楼市数据对比
2、日本情况分析
图3 日本股市、楼市、M1数据对比
由上图可知，1984-2000年，M1与股市相关度很高。1987年5月-1989年3月， M1增幅持续维持在较高位置，其后，快速回落；1989年底股指达到最高点，随即崩盘。1996年3-5月，M1增幅再创新高，股指于当年7月反弹至阶段性新高。总体而言，股市的方向性变化一般滞后M1变化数月。
股市与楼市大体同步，关联度高，只是后者波动的频率慢于前者。股指1989年底达到最高点，地价同比增幅1990年6月才到达高点，实际指数1991年才触点(见下图)。1991年9月开始，地价持续近15年的负增长，2006年6月开始一轮正增长，2007年6月增幅触顶；而股市1990年下拐后至今，总体趋跌，其中2005年7月曾出现一轮的反弹，也是2007年6月到顶。大致而言，楼市变化滞后于股市6-10个月。
图4 日本股市、楼市数据对比
3、香港情况分析
图5 香港股市、楼市、M1数据对比
由上图可知，M1与股市相关度较高，尤其是上世纪90年代以后。比如，1997年1月M1是阶段性高点，1997年8月股市达到高点；2008年11月M1跌至20年来最低点，2009年3月股市触底。大致而言，股市变化滞后M1变化4-7个月。
M1与楼市的相关度比股市更高，几乎每次波动，都是同向的；在1987年以来7个峰点中，有5次是M1领先于楼市，平均领先6个月；在6个谷点中，有5次是M1领先于楼市，平均领先5个月。
图6 香港股市、楼市数据对比
如上图，我们采用香港私人住宅售价指数与股市相比较，可以发现股市与楼市呈较强的正相关。1997年8月，股价触顶，10月房价触顶；2003年4月，股价触底，8月房价触底；2007年10月底，股价再创历史新高，2008年6月，房价再次到达高点，不过离1997年历史峰值仍然下跌了27%。由此证明，股市领先楼市4个月左右。
4、台湾情况分析
图7 台湾股市、楼市、M1B数据对比
上图中，台湾地区的M1B增幅取的是年均值，所以比较平滑，但还是能够看出M1B与股市有一定的相关度，基本是同向变化。由下图可知，在可知的1995-2006年间，M1B与股指高度相关，步调非常一致。不存在明显的领先或滞后关系。
图8 台湾股市、M1B数据对比
M1B与楼市相关度较高，由于台湾房价增幅取的也是年度值，所以基本上前者领先于后者一年或同步。
图9 台湾股市、楼市数据对比
由上图可知，股市与楼市总体呈正相关，1990年皆达到历史高点，其后总体下跌，但形态不同，股市属于暴跌后长期波动，房市属于长期阴跌。由于房价取的是年度值，难以准确衡量二者变化的时间差。从其它数据可知，1990第一季度股市崩溃，由11294点到至第四季度的3759点，暴跌67%；台北房价由二季度的每坪28.79万，降至第四季度的每坪27.21万，仅下跌了5.5%。房价上涨与股市上涨几乎是同步进行的，但在股市回落时，房价回跌的时间较股市递延，且房价调整的幅度远小于股市，显示楼市稳定性优于股市。
M1A=*通货净额＋企业及个人与非营利团体存在银行与基层金融机构之支票存款及活期存款。*指社会大众手中持有的通。M1B=M1A＋活期储蓄存款。
三、我国M1、股市、楼市关系的实证分析
图10 我国M2增幅减名义GDP增幅的走势
按经济学原理，货币供应量应与经济增长需求相符，所以我们选取一个指标，即广义货币增幅减去名义GDP增幅，也即把CPI因素也考虑进去。上图表明，2001-2003年货币供应充足，2004年国家实行宏观调供，紧缩银根，导致货币供应量偏少。2007年主要是由于GDP增长过高(13%)，通胀明显(CPI增长4.8%)，所以又导致货币供应总量偏少。2009年上半年，这一指标急剧飙升至21%，货币供应量远远超过GDP增长水平，形成了近十几年来最历害的流动性过剩。
1、M1、股市、楼市之间的关系
图11 我国股市、楼市、M1数据对比
由上图可知，M1与股市基本呈正相关。2006年6月M1增幅达到23.70%的历史高点，其前后两年时间，股市处于牛市。2005年二者皆处于低位，2006年同步上涨，2007年8月，M1增幅首先触顶，10月股市触顶，2008年1月全国房价同比增幅触顶。2008年11月和2009年1月，M1增幅只有6%多点，创历史低点，而2008年10月至2009年1月，股指都在底部徘徊。随着今年2月以来M1增幅加大(尤其是7月，同比增长高达26.37%)，股指持续上扬。总体而言，M1变化与股市基本同步。值得关注的是，过去的两轮股市牛市中，第一次，2001年上半年，M1增速在22%之上持续了5个月；第二次， M1增速超过22%的情况发生在2007年8月-10月，持续3个月。
M1与楼市基本呈正相关。而且，M1明显领先于楼市，平均5个月左右。2002年上半年至2004年上半年M1保持较高增长，2004年上半年至2005年上半年，房价增长较快；2007年8月M1增幅触顶，2008年1月全国房价指数同比增幅触顶；2008年11月至2009年1月，M1增幅低谷，2009年3月房价指数同比增幅触底。
2005年之前，由于我国楼市和股市皆比较特殊，所以关联度不高，其后股市领先于楼市。
2、股市、楼市之间的关系
图12 我国股市、楼市、M1同比减M2同比数据对比
接下来，我们再深入分析另一个指标，即M1和M2的增幅之差。在经济和资产市场稳定的情况下，M1和M2增速应当保持平衡，企业的活期存款和定期存款同步增加。然而事实上，经济有周期，资产市场波幅更大，尤其是股市。如果M1增速大于M2，意味着企业的活期存款增速大于定期存款增速，企业和居民交易活跃。这就意味着，部分企业或居民存款流入资产市场。
由上图可知，1999年10月-2001年6月，2006年9月-2008年4月，曾出现持续M1增速超过M2增速，而当时都处于股市的牛市期。M1增速减M2增速处于低谷时，往往是股市的熊市，比如2009年1月。同时，这一指标也领先于楼市。因此，这一指标可以用来预测股市和楼市。
四、主要结论及市场预测
通过以上实证分析，可以得出以下规律性的结论：
1、M1是资产价格的领先指标。一般而言，经济繁荣期，包括股市和楼市在内的资产价格也会上涨，所以M1往往也是资产价格的领先指标。从内部原理分析，如果M1快速增长，除经济向好的因素外，也有可能是企业倾向于进行非经营性的投资活动。比如今年以来实体经济并未全面复苏，但6月底M1增幅高达26.37%，这意味着部分资金进入股市和楼市。M1领先股市和楼市的时间，因国别和商业周期而不同，平均滞后6个月左右。在香港和美国，M1与楼市的关联度高于M1与股市，日本和台湾则是后者高于前者。
2、股市与楼市存在高度的正相关关系。不存在所谓的“跷跷板”关系。绝大部分情况下，股市都领先于楼市，香港为4个月左右，我国大陆为5个月左右。相较而言，香港楼市与股市的变化情况，有很大的共性，这点值得我们参考。股市领先于楼市的主要原因，一是股市是经济的晴雨表，对经济和流动性的变化的反应快；二是股市流动性优于楼市，投资者在短时间内可很方便的进出；三是股市的财富效应明显，牛市时促进楼市需求，熊市时抑制楼市需求。
3、在商业周期出现拐点，以及资产市场出现大幅波动时，M1、股市和楼市的相关度非常高。如1990年前后的日本与台湾，1997年前后的香港，2007年至今的我国大陆等。而在商业周期的非峰点和非谷点期，以及资产市场出现小幅波动时，三者的关联度较低甚至不相关。
4、在资产价格的上升期，M1、股市和楼市的相关度，以及三者的依次领先关系，明显强于资产价格的下行期。因此，通过观察上升期M1、股市的变化(主要是顶点的出现)，非常有助于预测楼市何时会出现高点。
通过上述分析及规律总结，对我国楼市的走势做大致预测如下：
1、货币政策影响楼市走向:下半年货币政策松中带紧，对楼市影响中性稍偏空
自从去年11月中央决定实行适度宽松货币政策以来，事实上出现了极度宽松的货币供应。因此，此次货币政策的影响力明显大于以往，甚至超过1998年遭遇亚洲金融危机波及时。由于流动性非常充裕，出于通胀预期，部分居民和机构投资房产用于保值、增值，另外还引起投机需求的跟风入市。所以，今年二季度以来，正是在投资投机需求的带动下，一线城市和部分二线城市的楼市快速繁荣，价格亦出现明显上涨。
上海二手住房成交单价的价格段分布变化
不妨以上海二手房成交情况为例进行分析，由上图可知，今年7月，低档和中低档住宅成交比重较去年四季度大降17.36个百分点，说明刚性需求明显萎缩；而中档和中高住宅成交比重较去年四季度大升16.63个百分点，说明投资和改善需求明显增长。
那么，下半年货币政策形势如何。近期中央再三强调经济政策维持不变，适度宽松的货币政策不会发生变化，但由于中央部委和部分高层对于流动性过剩导致通胀和资产价格上涨比较担扰，政策微调是必然的。近期央行频频通过公开市场收回流动性，以及7月份银行信贷大减至3600亿元，说明货币政策正在适度收紧。反映在房地产政策上，是7月以来二套房贷政策明显严格化。总体而言，下半年货币政策对楼市的影响属于中性稍偏空。
2、M1增速不久将到顶，房价同比增幅高点可能出现在今年底或明年一季度
上文已有论述，M1基本上是楼市的先行指标，尤其是在本轮楼市回暖明显受流动性影响的条件下。国外和国内经验表明，M1的同比增幅变化，领先于房价同比增幅变化5-6个月左右。今年3-5月M1增幅处于17-18%左右合理水平，6月M1增幅即跳高至24.76%，7月进一步升至26.37%，这是1995年5月份以来的最高水平。近十年来，M1增速持续超过22%的情况有两次，一次是2001年上半年持续了5个月；另一次是2007年8月份到10月份持续了3个月。本轮的特殊情况是经济“保八”，所以在22%以上会持续多月，但26%这样超高位难以持续。我们认为，今年8月或9月，这一指标极有可能到顶。按此推算，则我国70个大中城市房价指数同比增幅将在今年底或明年一季度到顶，而环比增幅变化领先同比增幅数月，今年4-7月70个大中城市房价环比增幅分别为0.4%、0.6%、0.8%、0.9%，今年8-9月，环比增幅极有可能到达高点，其后涨幅会慢慢缩小，甚至不排除重新下跌。
3、股市8-10月或反弹触顶，房价同比增幅高点或出现在今年底或明年一季度
本轮股市强劲反弹，受流动性充裕驱动非常明显。后市如何，应密切关注M1增速，以及M1增速与M2增速的差值。首先，上文已述，M1增速目前已处历史高位，可能近两个月就会触顶；然而，在以往中国股市的两次大牛市中，都曾出现过持续20个月左右的M1增速大于M2，而目前尚未出现。值得关注的是，二者差距自今年1月以来持续缩小，由-12.06%缩小至7月份的-2.05%，接下来，M1与M2的增幅有可能下降，但M1的增幅将会超过M2的增幅。
自从去年10月28日沪指触底1664.93点之后，在经过短暂的盘整后，股市便一直掉头向上，在今年的8月4日到达3478.01的高点，在约9个月的时间内涨幅高达108.90%。之后沪指掉头向下，在8月19号这天已经跌破2800点最低到了2761.40点。此次股市调整，除了存在一定泡沫的因素以外，主要受货币供应收紧的影响。但从M1增速，以及M1增幅与M2增幅的差值看，资金面依然宽松。在 M1增速尚未超过M2增幅的情况下，反弹行情不太可能结束。因此，此次持续两周的股市大跌有些非理性，重新反弹的可能性更大，8月20、21、24日的连续反弹证明了这一点。但值得关注的是，由于缺乏经济面的强力支撑，今年以来的股市属于反弹行情，而非2000年和2007年的大牛市。下半年股市存在很多不确定性，随着M1增幅的下降，当流动性有所收紧之后，股指再度反弹之后，可能会重新回落。
按以往经验，香港和内地股市领先房价同比增长4-5个月左右，那么，现在有两种可能性，一种可能是8月4日股市已创造年内高点(沪指3478)，70个大中城市的房价同比增幅将在11-12月到达高点；另一种可能是股指继续反弹并创年内新高，比如在9-10月，则70个大中城市的房价同比增幅将在明年第一季度到顶。