我国货币政策调控物价外部时滞实证分析

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1、我国货币政策调控物价外部时滞实证分析我国货币政策调控物价外部时滞实证分析一、三、货币政策物价时滞的实证分析　　基于向量自回归模型（VAR）的脉冲响应函数和方差分解法反映了系统的完全信息，而且能够估计出政策作用效果的时滞及作用效果的相对大小，是目前测算货币政策时滞的主流方法，本文采用这种方法分析货币政策调控物价的外部时滞。　　1、变量选取及数据处理　　（1）模型变量的选取。本文要测算央行运用货币政策抑制通胀的外部时滞，因此货币政策的最终目标应该能反映通胀水平。本文选取CPI作为反映通胀的指标，因为CPI能反映普通消费

2、者生活消费品的价格变化，与居民对通胀的感受相联系，且也是央行重点监测的指标之一。　　央行从1996年起正式确定M1为货币政策中介目标，M0和M2为观测目标。但随着金融的发展以及货币层次的深化，M2对于货币政策越来越重要，且不少国家已经将M2作为货币政策中介目标，因此本文将M1和M2作为研究货币渠道时滞的中介变量。　　银行贷款中的短期贷款和中长期贷款规模变动对经济主体行为的影响不同，因此本文将这两种贷款分开，分别作为研究信贷渠道时滞的中介变量。　　（2）样本选取及数据来源。本文所用的消费者物价指数（CPI）、狭义货币

3、供应量（M1）、广义货币供应量（M2）、短期贷款（SLOAN）、中长期贷款（LLOAN）均取2000年1月至2012年3月的月度数据，数据全部来自新浪财经的宏观数据库，本文实证分析软件为Evie1、dm2、dcpi、dsl、dll。　　对CPI的数据进行H-P滤波后发现，虽然样本区间内的数据总体趋势是上升的，但是查看cycle曲线后发现，自2007年以来CPI波动幅度明显加大。弗里德曼说过，不同阶段的时滞可能不同。因此本文将样本区间划分为2000年1月至2006年12月、2007年1月至2012年3月两个阶段分别分

4、析。　　2、VAR模型建立　　（1）时间序列的平稳性检验。VAR模型要求时间序列是平稳的，否则会出现谬误。因而在建立VAR模型之前有必要对所用的时间序列数据进行平稳性检验。本文采用增广的DF检验（ADF）分别对dm1、dm2、dcpi、dsl、dll进行检验。在1%的显著性水平下均能拒绝原假设，表明这5个时间序列都是平稳的，因此可以用来建立VAR模型。　　（2）VAR模型变量的排序。任培政、朱梦、韩骥（2009）认为，VAR模型中变量的排序可能会影响到各个变量的度量效果，因此对变量进行排序必不可少。朱练彬（2006

5、）在进行货币政策的价格效应时滞的研究中，其排序为CPI、LOAN、M1。考虑到M2比M1流动性差，LLOAN比SLOAN流动性差，本文中两个时期的VAR模型，其变量的排序均为dcpi、dsl、dll、dm1、dm2。　　（3）VAR模型的稳定性检验。建立的VAR模型必须是稳定的，否则不能进行脉冲响应函数和方差分解的分析。根据AR特征多项式的根，我们发现被估计的两个VAR模型所有根都位于单位圆内，说明所有根的倒数的模小于1，两个VAR模型都是稳定的，可以进行脉冲响应函数和方差分解的分析。　　3、实证结果分析　　（1）

6、20002006年阶段。由图1可以清晰看出CPI分别对各变量的脉冲响应情况，从左上到右下分别是CPI对SLOAN、LLOAN、M1、M2的脉冲响应。由于建立的VAR模型是稳定的，因此CPI对各变量的脉冲响应在长期趋近于0，说明货币政策在长期不影响物价水平。我们还可以看出，CPI对各变量冲击的响应有正有负。　　在短期贷款规模SLOAN发生变动3个月以后，CPI的响应幅度达到最大（dcpi下降0.068个百分点），可以认为CPI对SLOAN的响应时滞为3个月。在长期贷款规模LLOAN发生变动4个月以后，CPI的响应幅度

7、达到最大（dcpi下降0.14个百分点），可以认为CPI对LLOAN的响应时滞为4个月。在狭义货币供应量M1发生变动2个月以后，CPI的响应幅度达到最大（dcpi上升0.29个百分点），可以认为CPI对M1的响应时滞为2个月。在广义货币供应量M2发生变动2个月以后，CPI的响应幅度达到最大（dcpi下降0.065个百分点），可以认为CPI对M2的响应时滞为2个月。　　由图1还可以比较出CPI对各变量的反应程度。总的来看，货币渠道比信贷渠道更能引起物价水平大幅变动，但信贷渠道比货币渠道更能引起物价水平持续波动。狭义货

8、币供应量M1对CPI的影响最有效。　　由图2可以看出各变量对dcpi预测均方误差的贡献大小，从左上到右下分别是SLOAN、LLOAN、M1、M2对CPI预测均方误差的贡献比例。由于建立的VAR模型是稳定的，因此各变量对CPI预测均方误差的贡献在长期趋近不变。　　CPI预测均方误差中，短期贷款规模SLOAN的贡献随着预测期的增加而缓慢增大，在5个月后达到1.6