1、股票市场指标。借鉴国外研究经验并结合我国股票市场的实际情况，为了使所选取的股票市场指标更能代表整个股票市场的走势，本文选取沪深300指数为研究对象，以I表示。
2、利率变量。利率指标应能充分反应央行的货币政策取向。本文选取7天同业拆借加权平均利率作为货币政策指标，记为R。理由是7天期拆借和回购利率波动最频繁，在成交量中占有很大的比例，现在已成为货币市场的基础利率，是最接近市场化的利率，其与基准利率的走势也高度一致，具有代表性。
3、宏观经济变量。由于国家统计局只公布GDP的季度指标，因此本文选取月度工业增加值指标（Z）代替GDP作为衡量经济增长的指标，用来分析股票市场与实体经济的关联程度。
4、物价指数。本文以CPI作为衡量物价水平的代表变量，记为P，CPI的计算以2004年12月为基期(=100)，将各月环比CPI连乘得到各月的定基消费价格指数。
本文选取的数据均为2005年6月到2010年12月的月度数据，并对工业增加值进行了季节调整。为了减少数据的波动性，避免异方差，对所有数据取对数。
（二）实证过程
一般而言，分析两个变量之间关系时，传统的回归分析要求两个变量或时间序列是必须平稳的。而模型含有非平稳序列时，基于传统计量经济方法的估计和检验统计量都将失去意义。实际上，大部分宏观经济时间序列都是非平稳的，不具有固定的期望值，并且呈现出明显的趋势性和周期性。因此，在建立模型之前，必须检验数据的平稳性。本文使用基于向量自回归模型的因果检验、方差分解技术、脉冲反应分析，误差修正模型等分析方法来分析变量之间的各种关系。
1、VAR模型及Johansen协整检验
对变量LNI、LNZSA、LNP、LNR建立向量自回归模型。根据SIC、AIC及LR准则确定VAR模型滞后阶数为4，并检验模型平稳性，所有单位根均在单位圆内，满足平稳性要求。对模型中4个变量进行J-J协整检验，最优滞后阶数选为3阶。 结果如表4-9所示。
表4-9 LNI、LNZSA、LNP、LNR四变量间的协整关系检验结果
结果表明在5%的显著性水平下，拒绝原假设，即存在协整关系。最大特征根对应的协整方程如下：
(4-5)
由长期均衡方程可知7天同业拆借利率R和股指在长期的变化是反向的，当R增加1%，股指将下降0.5%，这与一般经济理论吻合，即收缩性的货币政策将导致股市下跌。
2、VECM模型
根据以上变量的协整关系构造VECM模型，其误差修正向的系数为表4-10。VECM模型的对数似然值Log likelihood为513.14,AIC和SC分别为-14.39和-12.34，可见该模型整体拟合效果较好。由表4-10可知误差修正项EQ的系数有正有负，表明当变量在t-1时刻的变化偏离长期均衡时，t时刻变量的变化将会使得该变量回到长期均衡状态。在该误差修正模型中，DLNI和DLNR的误差修正项系数绝对值较大，因此长期均衡关系在短期内对股指和利率R的修正程度较大；而对工业增加值和物价指数的修正程度较小。
表4-10 误差修正模型的误差修正项系数
误差修正项 EQ(t-1)
误差修正 D(LNI) D(LNZ) D(LNP) D(LNR)
误差修正项的系数 0.110324 -0.002476 0.004184 -0.04205
(0.02706) （0.00425） （0.00156） （0.0524）
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