貨幣政策調(diào)控有效性模型

貨幣政策調(diào)控有效性模型貨幣政策是指中央銀行為實(shí)現(xiàn)既定的目標(biāo)運(yùn)，用各種工具調(diào)節(jié)貨幣供應(yīng)量來調(diào)節(jié)市場(chǎng)利率，通過市場(chǎng)利率的變化來影響民間的資本投資影，響總需求來影響宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的各種方針措施?！吨袊?guó)貨幣市場(chǎng)》由中國(guó)外匯交易中心暨全國(guó)銀行間同業(yè)拆借中心主辦。主要內(nèi)容：宏觀經(jīng)濟(jì)金融管理部門對(duì)形勢(shì)變化和政策走向的權(quán)威評(píng)述;全球財(cái)經(jīng)和亞太金融分析;中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的情況;全面詳實(shí)的報(bào)道中國(guó)外匯市場(chǎng)、貨幣市場(chǎng)、黃金市場(chǎng)、票據(jù)市場(chǎng)及其他金融市場(chǎng)的政策、理論、實(shí)務(wù)的新最動(dòng)態(tài)等。貨幣政策的制定和實(shí)施是宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行的基本保障,我國(guó)連續(xù)多年的經(jīng)常項(xiàng)目和資本、金融項(xiàng)目順差積累了巨額的外匯儲(chǔ)備,央行被迫增發(fā)基礎(chǔ)貨幣致使通脹預(yù)期上升,貨幣政策在內(nèi)外失衡時(shí)的作用受到影響。本文運(yùn)用回歸分析和VAR模型驗(yàn)證貨幣政策對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響,從央行資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)變動(dòng)實(shí)證檢驗(yàn)外匯儲(chǔ)備增加、央行貨幣沖銷對(duì)貨幣政策的作用效果,最后基于實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果提出增強(qiáng)我國(guó)貨幣政策有效性的措施。貨幣政策的有效性問題,在貨幣經(jīng)濟(jì)學(xué)理文章獻(xiàn)中指貨幣當(dāng)局運(yùn)用一定的政策工具與政策手段制定的貨幣政策,通過特定的傳導(dǎo)機(jī)制對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響程度,即貨幣當(dāng)局通過貨幣政策的實(shí)施能在多大程度上達(dá)到預(yù)定的貨幣政策目標(biāo)?，F(xiàn)階段我國(guó)貨幣政策的最終目標(biāo)是“保持貨幣幣值的穩(wěn)定,并以此促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”?，F(xiàn)階段大規(guī)模的短期資本涌入、巨額貿(mào)易順差使得我國(guó)經(jīng)常項(xiàng)目和資本、金融項(xiàng)目連續(xù)多年持續(xù)雙順差,內(nèi)外失衡時(shí)的貨幣政策有效性受到影響,干擾央行貨幣政策工具的選擇和央行貨幣沖銷的效果。1為了應(yīng)對(duì)當(dāng)前形勢(shì),中國(guó)人民銀行頻頻利用貨幣政策工具對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)行調(diào)控。在金融市場(chǎng)不健全、利率市場(chǎng)化緩慢推進(jìn)的情況下,中央銀行政策工具的選擇余地很小,必然限制貨幣政策工具的有效性。一、研究文獻(xiàn)回顧對(duì)貨幣政策有效性的研究,應(yīng)考慮在具體貨幣政策操作中,實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)的程度和時(shí)滯,及影響貨幣政策有效性的因素。陸軍、舒元(2002)采用兩步OLS方法考察了我國(guó)貨幣政策對(duì)實(shí)際產(chǎn)出的影響,實(shí)證研究表明貨幣政策在我國(guó)有效,同時(shí)預(yù)期到的與未預(yù)期到的貨幣都影響產(chǎn)出,貨幣政策對(duì)產(chǎn)出在10%的顯著水平上存在非對(duì)稱性效果[1]。彭方平、展凱、李琴(2008)應(yīng)用非線性STSVAR模型進(jìn)行實(shí)證研究,實(shí)證研究結(jié)果表明以金融機(jī)構(gòu)存貸差為流動(dòng)性過剩度量指標(biāo)顯示,自2000年以來,我國(guó)經(jīng)濟(jì)明顯處于流動(dòng)性過剩狀態(tài)。流動(dòng)性過剩削弱了央行貨幣政策對(duì)物價(jià)水平的調(diào)控能力,但貨幣政策對(duì)實(shí)際產(chǎn)出的影響能力,反而有所加強(qiáng)[2]。譚旭東(2008)基于政策時(shí)間不一致性模型得出我國(guó)貨幣政策的有效性與政策的可信性之間密切相關(guān),隨著貨幣政策可信性的提高其有效性也會(huì)相應(yīng)提高,因此央行實(shí)行有規(guī)則、透明度高、連貫性強(qiáng)的貨幣政策最優(yōu)[3]。徐亞平(2009)基于理性預(yù)期理論分析得出穩(wěn)定和引導(dǎo)公眾的通脹預(yù)期對(duì)于貨幣政策的有效性具有重要意義[4]。殷波(2009)引入投資的時(shí)機(jī)效應(yīng)和資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng),對(duì)一般最優(yōu)利率政策模型進(jìn)行擴(kuò)展,通過理論分析和經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)得出近年來我國(guó)貨幣政策低效率的原因在于央行制定利率政策時(shí)忽略了投資的時(shí)機(jī)效應(yīng)和資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng),從而使利率政策對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量系統(tǒng)性的反應(yīng)不足,導(dǎo)致反周期的宏觀調(diào)控效果不佳[5]。范從來、趙永清(2009)通過Granger因果檢驗(yàn)表明自1998年以來外匯2儲(chǔ)備變動(dòng)是貨幣數(shù)量M1變動(dòng)的決定性原因,貨幣政策喪失部分自主性,但VEC模型顯示我國(guó)貨幣政策自主性并沒受到系統(tǒng)性制約[6]。在貨幣政策有效性研究中,Cover(1972)通過考察美國(guó)二戰(zhàn)后的季度數(shù)據(jù)得出,正的貨幣沖擊對(duì)產(chǎn)出的增加幾乎沒有作用,而負(fù)的貨幣沖擊對(duì)產(chǎn)出則有明顯的減少作用[7]。本文基于央行資產(chǎn)負(fù)債表的結(jié)構(gòu)變化與宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效果,運(yùn)用VAR模型驗(yàn)證貨幣政策有效性的影響因素,最后總結(jié)歸納優(yōu)化貨幣政策有效性的建議。二、央行資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)分析通過分析中央銀行資產(chǎn)負(fù)債表可以更好地了解其資產(chǎn)業(yè)務(wù)和負(fù)債業(yè)務(wù)之間的相互制約關(guān)系,進(jìn)而把握資產(chǎn)業(yè)務(wù)和負(fù)債業(yè)務(wù)在宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控中如何發(fā)揮功效[8];了解央行在連續(xù)時(shí)間段內(nèi),其資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)量上的增減變化及資產(chǎn)和負(fù)債項(xiàng)目中子項(xiàng)目變化對(duì)各自項(xiàng)目的影響,從而分析貨幣政策工具實(shí)施的有效性;通過資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)和項(xiàng)目的變化,對(duì)央行貨幣政策工具的運(yùn)用狀況及發(fā)展變化的未來趨勢(shì)加以分析和預(yù)測(cè),形成央行貨幣政策規(guī)則?；谪泿女?dāng)局資產(chǎn)負(fù)債表統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)從資產(chǎn)方分析,外匯儲(chǔ)備構(gòu)成央行國(guó)外資產(chǎn)的主要部分,外匯儲(chǔ)備的積累通過外匯占款的形式表現(xiàn)為國(guó)外資產(chǎn)的增加。在國(guó)外資產(chǎn)迅速積累的狀況下,央行為了穩(wěn)定貨幣供給控制其他非國(guó)外資產(chǎn)的增加,外匯在央行資產(chǎn)負(fù)債表總資產(chǎn)中穩(wěn)定增長(zhǎng),從1999年占比39.8%積累到2009年的77%;對(duì)政府債權(quán)在2007年12月占比最高9.65%,通常月份其占比區(qū)間在2.6%~7.7%波動(dòng);對(duì)其他存款性公司債權(quán)波動(dòng)較劇烈,從1999年的43.5%下降到2009年12月份的3.1%,其在央行資產(chǎn)負(fù)債表中的變化表明再貸款、再貼現(xiàn)等央行的貨幣政策工具的作用已明顯下降。對(duì)其他金融性公司債權(quán)的比重也從2007年末逐步遞減,目前在5.1%左右波動(dòng)。中國(guó)人民銀行自1984年行使中央銀行職能共調(diào)整存款準(zhǔn)備金率32次,3從2006年7月至2008年年末央行提高存款類金融機(jī)構(gòu)人民幣存款準(zhǔn)備金20次,平均每月公布緊縮性政策措施0.7次,貨幣政策干預(yù)頻度較密集。其中2006年調(diào)整3次至9%;2007年調(diào)整10次至14.5%且每次上漲50個(gè)基點(diǎn);2008年共調(diào)整9次存款準(zhǔn)備金率。因全球金融危機(jī)的影響,央行在2008年下半年為穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平將其下調(diào)至15.5%,2009年我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健運(yùn)行保持8.7%的增長(zhǎng)率,央行為限制信貸規(guī)模在2010年初又上調(diào)準(zhǔn)備金率100個(gè)基點(diǎn)。從負(fù)債結(jié)構(gòu)分析,最突出的變化集中變現(xiàn)為,貨幣發(fā)行在總負(fù)債中占比逐步下降,從2000年初的50.4%減少到2009年末的18.3%,央行發(fā)行的債權(quán)在總負(fù)債中占比快速增長(zhǎng)。為了沖銷因外匯儲(chǔ)備快速積累而增加的貨幣供給,央行從2003年4月22日開始發(fā)行央行票據(jù),央行票據(jù)在資產(chǎn)負(fù)債表負(fù)債方占比從2005年末起在20%左右小幅波動(dòng),發(fā)行規(guī)模逐步增加,在2009年末發(fā)行債券量已達(dá)42064億元;儲(chǔ)備貨幣在資產(chǎn)負(fù)債表中的比例也從2000年初的81%減少到2009年末的60%左右;金融性公司存款因央行近年多次上調(diào)存款準(zhǔn)備金率而逐步增加,其占央行負(fù)債方的比重已達(dá)45%。政府存款在負(fù)債方的比重波動(dòng)較劇烈,在區(qū)間5.1%~14.8%波動(dòng)。三、實(shí)證檢驗(yàn)(一)變量選擇及數(shù)據(jù)處理通過對(duì)央行資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)的分析,本文選擇外匯(FS)、對(duì)其他存款性公司債權(quán)(LB)、貨幣發(fā)行(CU)、金融性公司存款(RE)、政府存款為因變量(GB),將央行票據(jù)(DB)、存款利率(RR)、存款準(zhǔn)備金率(ZBJ)及貨幣供應(yīng)量(M2)、居民消費(fèi)物價(jià)水平(CPI)、匯率水平(ER)作為反映貨幣政策有效性的自變量。本文數(shù)據(jù)來自中國(guó)人民銀行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局歷年統(tǒng)計(jì)年鑒,參考中國(guó)人民銀行貨幣政策分析小組的貨幣政策執(zhí)行報(bào)告[9]。為保證足夠的樣本,數(shù)據(jù)選擇從2001年1月至2009年12月共108個(gè)樣本。數(shù)據(jù)分析通過EViews7.0進(jìn)行。由于數(shù)據(jù)波動(dòng)較大,為消除異方差,使單位無量綱化,將部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。4本文實(shí)證研究通過回歸分析和向量自回歸模型兩種方法驗(yàn)證貨幣政策實(shí)證對(duì)央行資產(chǎn)負(fù)債表的影響,進(jìn)而反映貨幣政策有效性的影響因素。(二)回歸分析資產(chǎn)負(fù)債表某一科目的變化通常受到多種政策工具的影響,本文首先運(yùn)用多元線性回歸模型檢驗(yàn)各貨幣政策工具及貨幣政策目標(biāo)對(duì)央行資產(chǎn)負(fù)債表的科目變化的作用。通過將各種貨幣政策工具對(duì)資產(chǎn)負(fù)債表科目的影響進(jìn)行線性回歸分析,篩選對(duì)資產(chǎn)負(fù)債科目影響比較顯著的變量。其次進(jìn)行回歸分析以此得到最優(yōu)的回歸分析表達(dá)式。最優(yōu)線性回歸分析結(jié)果總結(jié)如表1所示,外匯資產(chǎn)變化受存款利率和貨幣供給影響最大,存款準(zhǔn)備金率和央行票據(jù)發(fā)行對(duì)其作用效果不明顯;對(duì)其他存款性公司債權(quán)受存款利率、準(zhǔn)備金率、貨幣供給影響較大,央行票據(jù)和匯率對(duì)其也有明顯效果;貨幣發(fā)行主要受貨幣供給和居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)影響,央行票據(jù)供給與貨幣發(fā)行反向變化,即央行票據(jù)可以部分回籠貨幣供給量,但作用效果不明顯;金融性公司存款受存款準(zhǔn)備金率、貨幣供給影響較大,匯率水平與其同向變化,當(dāng)人民幣升值時(shí)匯率水平下降,金融性公司存款也會(huì)隨之下降;政府存款受貨幣供應(yīng)量作用較大,因政府存款是中央財(cái)政的凈收入,呈季節(jié)性波動(dòng),在每年最后一個(gè)月財(cái)政支出較多,對(duì)政府存款影響較大。(三)向量自回歸模型(VAR)一般的模型僅僅只是描述因變量對(duì)自變量變化的反應(yīng),向量自回歸模型(vectorauto-regression,VAR)把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型,從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列組成的向量自回歸模型[10]。在某些給定條件下,VAR模型能夠用來確定一個(gè)基本的經(jīng)濟(jì)沖擊給其他經(jīng)濟(jì)變量帶來多大影響,即其他經(jīng)濟(jì)變量對(duì)該基本經(jīng)濟(jì)沖擊的響應(yīng)的大小,所以VAR被公認(rèn)為描述變量間動(dòng)態(tài)關(guān)系的一種實(shí)用的方法。5一般的p階無約束VAR模型(記為VAR(P))具有如下形式:yt=?椎1yt-1+L+?椎Pyt-P+Hxt+?著tt=1,2,L,T(1)式中:yt是k維內(nèi)生變量列向量;xt是d維外生變量列向量;P是滯后階數(shù);T是樣本個(gè)數(shù)。k×k維矩陣?椎1、L、?椎P和k×d維矩陣H是待估計(jì)的系數(shù)矩陣。?著t是k維擾動(dòng)列向量,同期之間可以相關(guān),但不能有自相關(guān),不能與模型右邊的變量相關(guān)。VAR模型中各變量的排序可能影響到它們度量的效應(yīng),預(yù)期不會(huì)或很少對(duì)其他變量產(chǎn)生影響的變量應(yīng)該放到最后。通常用脈沖響應(yīng)函數(shù)衡量來自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前和未來取值的影響。VAR模型要求序列是平穩(wěn)的,因此通過單位根檢驗(yàn)判斷各序列的平穩(wěn)性,運(yùn)用EViews7.0分別對(duì)各變量的水平值和一階差分值進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示各序列一階差分均是平穩(wěn)的,表2給出了0~5階VAR模型的LR,FPE,AIC,SC和HQ值,并以“*”標(biāo)記出依據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選擇出來的滯后階數(shù),表中有超過一半的準(zhǔn)則選出來的滯后階數(shù)為1階,因此將VAR模型的滯后階數(shù)定為1階。通過VAR模型的參數(shù)估計(jì)表分析,可知LNFS受其滯后一期影響最為顯著,準(zhǔn)備金率的變化滯后一、二期均