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关于货币供应增长率与通货膨胀之间动态关系的实证研究 摘要:中国实施宽松的货币政策,货币供应量增幅快速回升,流动性加大,市场的通涨预期不断高涨。故系统研究货币供应量、银行信贷与通货膨胀之间的动态关系,可为衡量货币政策有效性提供些依据。通过构建向量自回归模型,分析货币供应、金融机构贷款和通货膨胀之间的动态关系。 关键词:货币供应量;通货膨胀;VAR模型;脉冲响应函数 引言 全球金融危机爆发以来,各国纷纷采取积极的财政货币政策、尤其是采取量化宽松的货币政策来刺激经济增长。宽松的货币政策向市场释放了大量的流动性,资产价格高涨,进而形成资产泡沫。一般来说,资产价格高涨会导致通货膨胀。中国人民银行也采取了降低存款准备金,贷款利率和放松银行信贷审核要求等措施向金融市场释放了大量的流动性,资产价格在短期内迅速膨胀,楼市股市价格都出现了严重的泡沫。2017年5月中国CPI同比上涨%,通货膨胀已经抬头,截至2017年5月末,广义货币(M2)余额万亿元,同比增长21%,狭义货币供应量(M1) 余额万亿元,同比增%,增幅比上月末高个百分点。随着货币供应加快,市场流动性趋于增强,市场的通涨预期不断高涨。 一、国内关于货币供应与通货膨胀关系的研究综述 由于通货膨胀对经济运行的重要性,国内学者便对货币供应与通货膨胀间的关系进行了广泛的验证。刘金全、张文刚、刘兆波(2017)认为,货币供给增长率与通货膨胀率之间不仅存在长期均衡关系,也存在短期误差修正机制,这说明中国的货币政策具有最终影响价格水平的能力,但由于受到需求冲击和货币冲击的双重影响,货币供给增长率与通货膨胀率之间的短期波动带来了两者之间的显着偏离。朱慧明、张珏(2017)采用协整和误差修正分析技术,考察1994年第一季度至2017年第四季度间中国的货币供给量增长与通货膨胀率之间的关系,结果表明不同层次货币供给量增长率与通货膨胀率之间都存在协整关系,M2的增长率对通货膨胀率的解释能力最强。孙韦、郑中华(2017)通过实证研究发现,当期的价格水平和前一期GDP的增长率是正相关,货币供应量的增加会引起下一年度物价水平的上升。调节货币供应量,保持适当的流动性是非常重要的。 由此可见,不同的研究报告得到的结论并不一致,原因主要是数据和方法的不同。本文拟研究货币供应、金融机构贷款和通货膨胀之间的动态关系。基于上述考虑,本文利用19952017年的月度数据进行分析,包括狭义货币M1、金融机构月末贷款余额和能全面反映中国物价水平的居民消费价格指数(CPI)。狭义货币M1和金融机构月末贷款余额的单位为亿元。构造由货币供应、金融机构贷款和通货膨胀构成的三变量VAR模型。向量自回归模型(VAR)是基于数据的统计性质建立模型,把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,常来预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击,从而解释各经济冲击对经济变量形成的影响。 二、数据的处理与检验 (一)数据的处理 本文拟采用月度环比数据,用RCPI表示居民消费价格上涨率,它在数量上等于CPI月度环比数据减去100。基于CPI采用月度环比数据,货币供应和贷款则要采用月度增量数据。用M1表示狭义货币的月度增量,它在数量上等于本期月末余额减去上期月末余额。用L表示金融机构月末贷款余额的增量,它在数量上也等于本期月末余额减去上期月末余额。是用软件中提供的X12方法对数据进行季节调整。相应地,生成三个序列新序列,分别以RCPI_TC、M1_TC和L_TC表示。 (二)时间序列的单位根检验 计量模型中使用不平稳的时间序列会造成伪回归问题,在做模型分析之前,应当对各时间序列进行单位根检验。本文采用ADF方法来进行单位根检验。对于RCPI_TC、M1_TC和L_TC这三个时间序列,依据AIC准则确滞后阶数。经检验检验RCPI_TC是平稳的,而M1_TC和L_TC这两个序列则是不平稳的,我们不能拒绝存在单位根假设。接下来对M1_TC和L_TC这两个时间序列的一阶差分进行单位根检验。分别用DM1_TC和DL_TC表示其一阶差分序列。同样依据AIC准则确定滞后阶数。检验结果(见表1)。 从上表1可以看出,M1_TC和L_TC一阶差分序列在5%的显着性水平下都是平稳的;他们都服从I(1)过程。符合协整检验的条件。 (三)协整关系检验 协整检验主要是用模型来描述变量间直接动态的、长期的关系。主要方法有:EG两步法、Johansen检验法。前文已经检验出RCPI_TC是平稳序列,M1_TC和L_TC的一阶差分也是平稳序列,采用Johansen的方法进行检验,确定滞后阶数为3。检验结果(见表2)。 依据表2可知,三个序列之间存在两个以上的长期协整关系。 (四)Granger因果关系检验 三个序列之间存在长期的均衡关系,但是这种均衡关系是否构成因果关系及因果关系的方向如何尚需要进一步验证。采用Granger和Sims的因果关系检验法来进行分析。我们利用对原始序列进行Granger因果关系检验,确定滞后阶数为3。根据检验结果可初步判断,在10%的显着性水平下,CPI的变动与M1月增量的变化之间互为Granger原因;金融机构贷款月增量的变化与M1月增量的变化之间也是互为Granger原因;CPI的变动是金融机构贷款月增量变化的Granger原因,但金融机构贷款月增量的变化却不是CPI变动的Granger原因。 三、VAR模型的估计和脉冲响应函数 (一)VAR模型的估计 利用RCPI_TC序列、M1_TC和L_TC的一阶差分序列,构建三变量VAR模型,利用对VAR模型进行估计,依据AIC准则将滞后阶数确定为3,根据估计结果:第一,RCPI_TC的滞后一、二、三期对自身均具有显着的正向影响,其系数的估计值分别约为、-、。这说明当月CPI变动环比提高1个百分点,会使未来第一个月CPI变动环比提高约个百分点,使未来第二个月CPI变动环比下降约个百分点,使未来第三个月CPI变动环比提高约个百分点。第二,DM1_TC的滞后1期和3期也对RCPI_TC具有正向影响,但影响不明显,其系数的估计值非常小。DM1_TC的滞后2期对RCPI_TC也具有负向影响,影响也不明显,系数的估计值也非常小;虽然系数估计值都非常小,但不等于说DM1_TC对RCPI_TC没有影响。第三,DL_TC(-1)、DL_TC(-2)、DL_TC(-3)的系数估计值在5%的显着性水平下,均没有通过t检验,可以认为DL_TC对RCPI_TC没有影响。模型的系数估计结果与前面所做的Granger因果检验比较吻合。 (二)脉冲响应函数 脉冲响应函数是用来衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来值得影响的变动轨迹,能够直观的刻画出变量之间的动态交互作用即效应依据上述建立的VAR模型,绘制脉冲响应图。 根据上图分析:在本期给通货膨胀增长率一个正冲击后,其自身立刻有反应,通货膨胀增长率不断升高,影响随着时间的增加而加大,这可能与人们的通胀预期有关。当经济中大多数人都预期到同样的通货膨胀,这种对通货膨胀的预期就会变成现实。即使通货膨胀的初始原因消失了,通货膨胀也可以自行持续下去。从RCPI_TC对DM1_TC冲击的响应图来看,当DM1_TC冲击发生后,第二年RCPI_TC出现正向反应,一路走高,持续期越长,影响越明显。从RCPI_TC对DL_TC冲击的响应图来看,当在本期给DL_TC一个正冲击后会对RCPI_TC带来负面影响,这种影响非常小,且呈上升趋势,在第8期达到最大,从第9期开始下降。 结论和政策建议 1.从长期看,狭义货币月度增量、金融机构贷款增量、CPI之间存在协整关系,货币供给的变化最终体现在价格水平上。 2.从Granger检验来看,狭义货币月度增量变化是CPI变动的原因,金融机构贷款增量变化不是CPI变动的原因。这说明中国CPI对金融机构贷款变动的敏感度不够,这可能中国CPI并没有把房地产价格计算在内有关。 3.由于对通胀的预期,CPI对自身的冲击最为敏感,其影响持续的时间较长,且随着持续期的延长,其影响也越来越明显。因此降低通货膨胀预期,增加贮藏货币的持有收益,提高利率,减少贮藏货币向交易货币的弹性溢出,这是控制通货膨胀最直接的方法。 当月贷款增量的变化对CPI的变化有非常小的负向影响。步妍、李晓明(2017)从银行信贷的角度,分析认为,由于生产领域的产能积压,房地产领域的长期投资扩张以及股票市场的价值回归三方面的因素,最终造成大量货币在生产领域及房地产领域的沉积,同时部分货币被房地产市场及股票市场的投资及投机交易吸收,从而使得银行信贷资金不断沉积,最终导致中国信贷供给与通货膨胀存在细微的负相影响。 4.通货膨胀短期内会使狭义货币供给扩张,这可能与人们对交易性货币需求增加有关。从长期来看,通货膨胀会使得货币供应收缩,这可能是通过中央银行的反通货膨胀政策来发挥作用;金融机构贷款的增加会使得狭义货币供应扩张,这可能是由于金融机构大规模进行信贷投放,迫使中央银行不得不增加货币供应。短期内,狭义货币供应增加会推动金融机构贷款规模的扩张,在长期来看,货币供应增量的正向变化会使金融机构贷款变化出现负向反应,这可能是因为,未来可能有通货膨胀压力,人们预期中央银行可能要采取反通货膨胀政策来收缩信贷。 参考文献: 刘金全,张文刚,刘兆波.货币供给增长率与通货膨胀率之间的短期波动影响和长期均衡关系分析J.中国软件学,2017,(7):39-44. 朱慧明,张珏.基于ECM模型的货币供给量与通货膨胀关系研究J.管理科学,2017,(10):51-56. 孙韦,郑中华.基于通货膨胀预期的中国货币政策实证分析J.统计与决策,2017,(10):104-107 步妍,李晓明.中国货币供应与通货膨胀背离现象分析J.海南金融,2017,(5):11-15. 高铁梅.计量经济分析方法与建模M.北京:清华大学出版社,2017. 1 / 1
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