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通货膨胀央行货币政策对通货膨胀治理效果

收藏本文 2024-02-12 点赞:4720 浏览:11939 作者:网友投稿原创标记本站原创

内容摘要:本文利用2000年-2012年2月的CPI及央行货币政策工具的月度数据,应用单位根检验、格兰杰因果检验等计量经济学研究方法,构建向量自回归模型,并运用脉冲响应函数和方差分解分析方法,对我国央行货币政策调控通货膨胀的效果进行量化动态分析。结果表明,我国央行货币政策中的型政策工具有效性较高,数量型政策工具有效性较低,对于我国近年来的通货膨胀,采用汇率升值政策是时效性和影响力俱佳的选择。
关键词:货币政策 通货膨胀 VAR模型 脉冲响应函数 方差分解
变量选取及数据来源
本文用消费品指数CPI表示通货膨胀率。用央行公布的一年期贷款名义基准利率NCR代表央行的利率政策;以国际清算银行公布的间接标价法下人民币名义有效汇率NEER代表汇率政策,NEER上升意味着本币升值,下降则说明本币贬值;以央行资产负债表中的货币发行量VCI来代表公开市场操作政策;央行的存款准备金率政策在某些年份会对大型银行和中小银行区别对待。本文统一采用央行公布的大型银行的法定存款准备金率RR代表央行的法定存款准备金利率政

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策;用每年银行的国内人民币信贷规模BDC代表央行的信贷规模控制政策。
本文选取了2000-2012年2月的月度数据作为研究对象,所有原始数据均来自中国人民银行、国研网数据库及国际清算银行。在分析前通过观察数据的曲线图,本文发现以上变量中,CPI、NEER、VCI、BDC的月度数据存在明显的季节波动特征,因此先对以上4个变量用X12法进行季节调整。
实证检验分析

(一)单位根检验

为确保VAR模型的稳定性和参数估计的有效性,先检验模型的每个变量的平稳性。本文用ADF方法检验数据的单位根,具体结果如表1所示。由表1的检验结果可知,在5%的显著水平上,原变量均为非平稳时间序列,而它们的一阶差分序列则均为平稳序列,因此它们都属于1阶单整序列,可用其一阶差分项构建VAR模型。

(二)VAR模型的构建与稳定性检验

对DCPI、DNCR、DNEER、DRR、DVCI构建VAR模型,根据AIC标准,模型的最佳滞后阶数是5,而根据SIC标准,模型的最佳滞后阶数是1,考虑到货币政策的执行到经济变量发生变化,中间的时间间隔应该是超过1期的,同时参考最大似然值LR,因此笔者选择VAR(5)作为后续分析的基础。模型建立后对其稳定性进行AR根检验,结果显示,VAR模型所有特征方程的根的倒数均小于1,即均位于单位圆内,说明该模型符合稳定性条件。

(三)Granger因果检验

对于平稳的时间序列,可以进行格兰杰因果检验,格兰杰因果检验目的并不是证明变量之间的因果关系,而是发现某个变量的前期变化是否能在统计上解释其他变量的变化。在进行Granger因果检验时,本文着重观察央行的货币政策变量对CPI的格兰杰因果情况,其结果如表2所示。
由表2可知,若按5%的显著水平,法定存款准备金率RR、一年期贷款基准利率NCR和人民币名义有效汇率NEER都是CPI的Granger原因,按10%的显著水平,银行国内信贷规模BDC也是CPI的Granger原因,而央行货币发行量VCI则不是CPI的Granger原因。

(四)VAR模型的脉冲响应函数

由于VAR模型是一种非理论性的模型,因此在分析VAR模型时,往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响,而是分析当一个误差项发生变化,或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响,这种分析方法称为脉冲响应函数方法。简而言之,脉冲响应函数刻画的是扰动项上加一个标准差大小的一次性冲击对内生变量的当前值和未来值的影响。
在此,本文观察了以上的VAR(5)模型中,CPI对央行各政策变量以及自身冲击的响应情况。本文采用Cholesky分解方法得到脉冲响应函数(见图1)。图1中横轴表示冲击作用的滞后期数,纵轴表示因变量对解释变量的响应程度,实线为脉冲响应函数的计算值,两侧的虚线为脉冲响应函数值两倍标准差的偏离带。
从图1可知,对于法定存款准备金率RR的1个标准差冲击,CPI在之后的4个月的响应是正向的,响应值在第4个月达到正向峰值(0.249),从第5个月开始,CPI的响应值开始转负,在第9个月达到负向的峰值(-0.038),之后CPI的响应值稳定在-0.01到-0.02之间,从第20个月开始,响应值不再明显。可见,RR上调后CPI还会上涨4个月,对CPI的抑制作用是从第5个月开始显现,第9个月最为明显,该抑制作用具有较长时间的持续性。
给一年期名义贷款基准利率NCR一个标准差冲击之后,CPI从第2个月到第8个月会同向波动,只是响应值越来越小,到第9个月开始转为负值,到第12个月达到负向峰值(-0.043),随后响应值逐渐向0轴靠拢,到第21个月,CPI响应值将不再明显。由此可见,上调NCR对CPI的抑制作用和上调RR的情况较相似,而且该政策的效果时滞性更大,在第9个月开始显现,但其政策效力具有持续性。
给人民币名义有效汇率NEER一个标准差冲击,会让CPI在第2个月明显同向波动(响应值为0.111),随后第3个月则开始反向波动,并在第5个月达到负向的峰值(-0.195),随后响应值呈现震荡式衰减,到第24个月,CPI响应值将不再明显。这说明,人民币的升值对CPI的抑制时效性很强,而且抑制作用较明显,持续性好。
给央行货币发行量VCI一个标准差冲击,会让CPI从第2个月到第8个月呈现同向波动,其响应值在第5个月达到峰值0.062,随后逐渐衰减,从第9个月开始,CPI的响应值开始不再明显。这说明,央行货币发行量的变动能在短期内对CPI造成同向影响,而影响的持续性则不强。
对于银行国内信贷规模BDC的一个标准差冲击,CPI的响应值在第2个月到第11个月都为正数,并在第5个月达到峰值0.078,从第12个月则开始不再明显。这说明,BDC对CPI的影响是同向的,时效性较强,但政策的影响持续性是短期的。对于CPI自身的一个标准差冲击,CPI的响应值在第1个月达到峰值0.481,第2个月即迅速回落,然后震荡衰减,到第8个月响应值已不明显。这说明,CPI受自身前期波动的影响主要是在前8个月。

(五)方差分解

方差分解(variance decomposition)是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用预测均方误差)的贡献度,进一步评价不同结构冲击的重要性。本文用此方法观察了VAR模型行各政策变量对CPI的影响程度,具体结果如图2所示。
由图2可知,CPI在前4个月的时间段内,其预测误差的波动都受自身前期波动的影响比较大(影响度均在50%以上,峰值是第1个月的100%),但在这4个月时间内,该影响度的下降速度很快,到了第10个月,该影响度开始趋于平稳,此后则保持在39%-43%之间。
与CPI自身影响度变化相对应的,是央行各政策变量的影响度变化特征:各个变量对CPI的影响度都在第8个月之前不断上升并达到峰值。各政策的影响度的变化特征也不同。从影响度高低来看,五个政策变量可以分成三个层次:最明显的是法定存款准备金率RR和人民币名义有效汇率NEER,其次是名义贷款基准利率NCR,最不明显的是银行国内信贷规模BDC和央行货币发行量VCI。
RR和NEER的影响度峰值为第4个月的24.74%和第25个月的20%。其中,RR的影响度在第6个月开始趋于平稳,此后维持在21%-22%之间。NEER的影响度

摘自:毕业论文www.udooo.com

则在第9个月开始趋于平稳,此后维持在19%-20%之间。名义一年期贷款利率NCR的影响度在第2个月达到峰值14.17%,从第5个月开始趋于平稳,保持在11%-12%之间。BDC和VCI的影响度较不明显,影响度稳定值分别在4%和2%左右。
结论及建议
通过Granger因果分析可知,型政策(法定准备金率、基准利率、汇率政策)均为CPI波动的Granger原因,数量型政策中,信贷规模控制对CPI影响显著,而货币发行政策则不明显,本文是以央行的直接货币发行量VCI为解释变量,央行的货币发行之后会通过商业银行系统进行货币的衍生才产生社会货币供应量,进而影响CPI,但单纯的央行直接货币发行量则对CPI影响不显著。
从政策影响力来说,汇率政策对CPI影响最大,其次依次为准备金率政策、利率政策和信贷规模政策,央行直接货币发行量影响则不明显,这说明了我国近期通货膨胀的国际输入性。从政策时滞性来说,汇率政策以及数量型政策(央行货币发行量政策和信贷规模政策)较容易较快收效,而型政策中的准备金率和利率调整的效果则需较长时间来体现。
综上所述,要控制我国通胀,若采用数量型政策收效快,但抑制作用不够明显,若采用型货币政策,收效明显,但具有明显的时滞性。根据统计分析结果,现阶段控制我国通胀时效性和调控效果都俱佳的政策,就是本币的升值政策。
参考文献:
1.Chow Gregory.Money and Price Level Determination in China.Journal of Comparative Economies,1987,11(2)
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