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车市和股市相关性的定量分析(z)  

2009-01-06 22:47:59|  分类: 汽车市场 |  标签: |举报 |字号 订阅

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随着近年汽车进入家庭和股市的波动,很多人开始探讨两者之间的相关性。例如,在最大的中文搜索引擎百度中键入"车市和股市相关"作为关键词,可以找到16万多相关网页。可以说是众说纷纭。纵然,股市和车市的影响因素不同,如股市毕竟是一个投资行为,而车市更多是一种消费行为。但从资本市场角度考虑,笔者却直观的感觉两者是应该有一定关系的。毕竟,在当前中国社会,股市,车市已经和房市一起列为三大市场,成为老百姓手中的钱的主要流向。而且股市的波动在很大程度上会影响到老百姓的消费信心。

    但到底有多大关系?如果简单基于定性的主观感觉(如图一),笔者认为很难做出明确的判断。我想这也可能是公众各执一词的原因。好在我们还有一个定量分析的手段。近日,笔者利用社会科学中最为广泛使用的统计分析软件SPSS(StatisticalPackagefortheSocialSciences)进行了一个分析。考虑到沪市和深市的高度相似性,笔者采用沪市综合指数作为股市表现。同时乘用车(包括轿车,SUV和MPV,但不包括微型面包和微型卡车)的销量作为车市表现。之所以不考虑考虑微型车,是因为笔者认为到微型车主要是商用为主,也更多的是一种投资行为而不是消费行为。另外,笔者使用了2003年1月到2008年2月的月度销量和股市指数数据。

车市和股市相关性的定量分析(z) - Data Mining - 数据分析

图一:沪市综合指数和乘用车销售5年数据

    首先,笔者用点阵图重新表现了两个数据系列的关系,和期待中的一样,和自然科学数据不同,这种社会学数据没有显示出非常强的线性相关度。尽管如此,但也隐隐的显出一定程度上的关系。

车市和股市相关性的定量分析(z) - Data Mining - 数据分析

图二:乘用车销量和沪市综指点阵图

    另外,从图一可以看出,两个系列的数据都不是正态分布,所以简单的Pearson相关性计算不适用。为此,笔者采用了一种算法,即Spearman算法。计算结果如表一。首先笔者注意到得出的相关性系数是正数,说明乘用车销量和沪市表现相互有正面的影响,而不是相互抵消的关系。而且0.51的相关性系数应该说在社会数据可以说是非常之高了。更令笔者惊奇的是,得到的相关度竟然是很强。因为一般如果相关度在0.05以下,从统计学来讲,就是由较强的相关度了。而这里笔者得到的竟然是最高的0.01级。所以,从这个意义上来说,笔者认为车市和股市的相关度是很强的。

    附:表一表二

车市和股市相关性的定量分析(z) - Data Mining - 数据分析

表一:沪市综合指数和乘用车销售相关性

    *:相关度在0.01级

车市和股市相关性的定量分析(z) - Data Mining - 数据分析

表二:沪市综合指数和乘用车销售相关性

    另外,笔者还简单的看了一下,车市相对于股市的滞后性,即人们把从股市赚的钱套现后买车行为对车市的影响。笔者先计算了车市滞后股市一月,即计算股市指数和一月后车市销售情况的相关性。然后用相同的方法计算了滞后股市两月和三月的情况。从表二可以看出,这样考虑后的相关性系数反而降低了。而且随着滞后的时间增加,相关性系数越低。

    作为结论,笔者认为中国股市和车市有很强的相关性。车市相对股市的滞后效应可以认为非常小。当然,本观点的局限性在于对GDP的考虑。例如,如果考虑GDP作为控制因素来重新计算相关性,也许能有更好的答案。但笔者未能如愿找到关于GDP的月度数据。但更重要的是,笔者认为,对于社会科学而言,我们不应该纯粹依赖定性分析,在很多时候,定量分析至少能给我们另外一个看问题的角度,从而得出更全面的结论。

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