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资产价格_通货膨胀与最优货币政策_理论分析和基于中国数据的实证研究

资产价格、通货膨胀与最优货币政策

鸣,倪玉娟

(厦门大学金融系,福建厦门361005)

[摘

要]首先建立开放经济下的资产价格和货币政策的理论模型,运用最优化方法推导出央行利率政策最优反应函数,然

后运用VAR 方法分析了股价、

产出、通胀率和货币政策的关系,最后运用State-Space 方法计算出央行应对资产价格的时变反应系数。本文发现,央行的最优利率政策应对资产价格做出非负反应,反应系数大小与产出的利率弹性和资产内在价值的利率弹性呈负相关,与资产价格的财富效应等呈正相关。实证结果表明,我国股价波动显著地影响通货膨胀,利率相对于货币供应量来说能更有效地调控股价。

[关键词]资产价格;通货膨胀;最优货币政策;VAR 模型[中图分类号]F821.0

[文献标识码]A

[文章编号]1007-9556(2010)11-0027-08

Asset price ,Inflation and Optimal Monetary Policy

———Theoretical and Empirical Study on China

ZHENG Ming ,NI Yu-juan

(Dept.of Finance ,Xiamen University ,Xiamen 361005,China )

Abstract :The paper builds an open economy theoretic model that includes asset price and monetary policy ,and then derives the optimal interest rate setting by optimization method.The authors also analyze the relationship among stock price ,output ,inflation rate and monetary policy by VAR model and calculate the optimum interest rate time -variant response factor against asset price through State-Space method.The authors find that ,the central bank interest rate policy should response to the asset price positively ,and the response factor correlates negatively with interest elasticity of output and interest elasticity of asset intrinsic value ,and positively with asset wealth value.The empirical studies show the stock price can influence inflation significantly ,and compared with money supply policy ,interest rate policy can better impact asset price.

Key Words :asset price ;inflation ;optimum monetary policy ;VAR model

[收稿日期]2010-09-20

[基金项目]教育部人文社会科学研究规划基金项目“中国金融稳定理论及政策协调机制构建———基于经济全球化背景的

视角”(08JA790110)[作者简介]郑鸣(1957-),男,福建福州人,厦门大学金融系教授,博士生导师,研究方向是宏观金融与货币政策;倪玉娟

(1984-

),女,安徽滁州人,厦门大学金融系博士研究生,研究方向是资本市场与货币政策。———理论分析和基于中国数据的实证研究

金融·投资

一、引言

随着美国次贷危机爆发,房地产泡沫的破灭以及各种金融产品价格的大幅下降,资产价格与货币政策又一次成为国内外研究的热点问题(王擎等,2009)。近年来,金融市场的增长速度一直高于全球GDP 的增长速度,全球各个地区的金融深度不断加

大,各国金融资产相对于其GDP 的比率在不断提高。1990年,只有33个国家的金融资产总值超过了

其GDP 。20年后的今天,这类国家的数量翻了一番多,排在前列的包括了中国,其金融资产总值远远高于国民生产总值。①随着金融市场持续增长和深化,资产价格波动的影响已超越了资本市场本身,更多

2010年11月第32卷第11期

Nov.,2010Vol.32No.11

Joumal of Shanxi Finance and Economics University

山西财经大学学报

27··

地影响着宏观经济和金融的稳定。

理论上而言,资产价格可通过多种传导机制影响实体经济,如财富效应(Modigliani,1971)、托宾Q 效应(Tobin,1969)以及金融加速器效应(Bernanke 和Gertler,1995)。一般来说,流动性的流向有三个渠道,即资本市场、信贷市场和商品市场。流动性流入资本市场会使资产价格上涨,流入信贷市场会导致固定资产投资过热,流入商品市场会导致通货膨胀。所以,一方面,资产价格上涨和通货膨胀存在替代关系;另一方面,资产价格上涨又可能通过财富投资效应等影响总需求进而促使商品价格上涨。实际上,关于资产价格对实体经济的影响机制尤其与通货膨胀的关系,不论是在理论研究还是实证研究上都没有达成一致的意见(Friedman,2001),尤其是对于不同的国家在不同时期不同资产价格对实体经济的影响并没有统一的结论。在我国,由于近年来资本市场的快速膨胀和金融资产总量发展及结构的变迁,资产价格对产出和通货膨胀的影响作用有多大,央行在制定货币政策时是否应该考虑资产价格因素,以及应该如何反应等,这些问题的研究具有重大的理论意义,也是我国央行面临的紧迫的现实问题。

关于我国资产价格(主要包括股价和房价)是否影响产出和通货膨胀,我国一部分学者认为它们之间存在相互影响的关系。易刚和王召(2002)研究发现,货币数量和通货膨胀不仅取决于商品和服务的价格,同时也取决于股票市场。刘勇(2004)运用VECM模型得出,股指、GDP、货币供应、利率和CPI 之间存在一种长期稳定的均衡关系,在这种均衡关系中,股指和GDP、CPI之间的关系是正相关的,和货币供应、利率之间的关系是负相关的。王维安和贺聪(2005)利用无套利均衡定价原理,发展了从房地产价格波动中分离出市场通货膨胀预期的新方法,并在此基础上,通过对中国房地产市场的实证研究,发现了房地产预期收益率与通货膨胀预期之间存在稳定函数关系。马进和关伟(2006)运用1996~2006年数据实证得出,股票市场与我国的经济增长目标存在长期的稳定关系,但这种关系非常弱。另一些学者则持相反意见。孙华妤和马跃(2003)用一个递归的VAR模型来分析股票价格和GDP以及CPI之间的关系,发现股票价格对GDP不起作用,同时货币供应量也不对股票市场起作用。孙洪庆和邓英(2009)运用Granger因果关系检验和VECM模型发现,股票价格指数与国内生产总值及投资之间完全没有协整关系,与消费支出之间有弱协整关系,与货币供应量之间有强协整关系及格兰杰因果关系,从而检验了近些年来中国股票市场的反经济周期现象和“政策市”现象。

关于央行货币政策如何应对资产价格,主要存在两种观点。一种观点认为,坚持一般物价稳定是央行首要的甚至是唯一的目标。只要资产价格膨胀不影响预期的通货膨胀率,货币政策就不必对资产价格的膨胀有所反应,而即使在资产价格变化影响了通货膨胀预期,货币当局需要有所作为的情况下,货币政策也是针对被影响了的预期通货膨胀做出反应,而不是对变化了的股价做出反应(Goodfriend,2005;Bernanke和Gertler,1999;Mishkin,2007)。另一种观点认为,在资产价格与其基本面存在差异时,货币政策应采取相应措施,即在泡沫的生成期就将其“戳破”(Goodhart,1993;Smet,1997;Kent和Lowe,1997;Cecchetti et al,2000)。易纲(2002)认为,中央银行在制定货币政策时应考虑股价和商品服务价格。郭田勇(2006)揭示了资产价格与实体经济、通货膨胀之间的关系机理,肯定了资产价格波动对宏观经济、金融稳定的影响和在中央银行制定货币政策中的作用,论证了将资产价格作为货币政策调控目标存在的困难,认为密切关注资产价格的变化、改进和完善货币政策体系是我国央行的现实选择。王擎和韩鑫韬(2009)基于BEEK模型和GARCH模型分析了房价、货币供应量与经济增长波动的相关性以及它们的波动对经济增长率的影响,认为应该控制房价波动,但目前中央银行没有必要运用货币政策直接干预房价。

另外一些学者则从泰勒规则的角度研究资产价格和货币政策之间的关系。杨继红和王流尘(2004)对泰勒规则进行了扩展,以探讨货币政策是否应对股市泡沫进行响应。研究结果表明,我国的货币政策未将股市泡沫纳入视野,中央银行对1996~2005年期间股市泡沫的急剧膨胀及随后的泡沫破裂,都采取了容忍和观望的态度。袁靖(2007)基于泰勒规则对我国1992~2005年考虑股票市场资产价格泡沫的货币政策反应函数进行了实证检验,发现我国在制定货币政策操作规则时,利率平滑倾向显著,赋予通货膨胀和产出缺口的权重较大,但不重视应对资本市场价格的较大波动。

总结我国学者已有的研究成果,笔者发现多数学者是通过研究资产价格是否影响经济增长,作为央行是否需要对资产价格做出反应的论证;以央行货币政策是否能够影响资产价格,作为央行货币政策是否能够调控资产价格的论证。而且,大多是直接运用计量的方法进行论证。另外一些学者主要是通过直接拓展泰勒规则来实证检验央行货币政策是否对资产价格进行了反应。因此,本文试图通过理论推

28··

导研究央行应如何应对资产价格,再结合中国的数据实证检验资产价格与产出和通货膨胀的关系、货币政策对资产价格的影响以及央行对资产价格的动态最优反应。本文结构安排如下:第二部分建立开放经济下的理论模型并推导出央行利率政策的最优反应函数,以分析货币政策应如何应对资产价格;第三部分,用Granger 因果关系检验和VAR 的方法分析我国股价如何影响产出和通货膨胀,以及货币供应量政策和利率政策对股价的影响;第四部分,采用State-Space 模型估计第二部分模型的结构参数并以此计算我国央行应对资产价格的最优反应系数;最后部分是结论。

二、最优货币政策理论模型

本文借鉴Ball (1999)、Kontonikas 和Montagnoli (2006)的封闭经济模型并根据中国实际情况对其修正,建立一个开放经济下的理论模型,同时考虑了资产价格因素,具体模型设定如下:

πt+1=πt +α1y t +α2Δe t +εt+1

(1)y t+1=β0+β1y t -β2(i t -E t πt+1)+β3Δe t +β4q t +ωt+1(2)q t =q t *+q t NI =q t *+b Δq t-1

(3)q t *=-γ1(i t -E t πt+1

)+γ2E t y t+1+μt (4)

式中,y t 表示产出缺口的对数形式,πt 表示通货膨胀率,q t 表示资产价格的对数形式,q t *

表示资产的内在价值,而q t NI

表示资产价格偏离内在价值的部分。

方程(1)是菲利普斯曲线,表示通货膨胀率的变动取决于滞后一期的产出缺口及汇率变动,εt+1为均值零的随机扰动项。方程(2)是IS 曲线,这与Walsh (1998)、Ball (1999)、Svensson (1997)、Kontonikas 和Montagnoli (2006)的模型设定是一致的,不同的是本文研究开放经济下的情况,故在IS 曲线中加入了汇率变动的因素。另外,本文设定产出与滞后一期的资产价格呈正向关系。资产价格主要通过财富效应、金融加速器效应和托宾Q 值效应来影响消费和投资进而影响产出,即β4衡量了资产价格的这三种效应,ωt+1为均值零的随机扰动项。方程(3)设定资产价格分解成内在价值q t *

部分和偏离内在价格的部分q t NI

,并根据动量效应(Momentum Effects )将q t NI

设定为b Δq t-1,且b >0(Frenkel 和Mussa ,1985;Kontonikas 和Montagnoli ,2006)。方程(4)表示资产的内在价值与预期的实际利率和产出有关,μt 为均值零的随机扰动项。

本文假设中央银行的目标是最小化损失函数,这一损失函数综合反映了央行对产出和通胀率的权衡考虑,根据Ball (1999)设定中央银行的跨期损失函数为:

L=12E t ∞

t =1

Σδt

(πt 2+θy t 2

)式中,θ反映了中央银行对产出的相对重视程度,θ<1表示更注重通货膨胀,θ>1则表示更注重产出,δ为贴现因子。根据模型部分的推导得出:

y t+1=φt +ξt+1和πt+1=覬t +εt+1式中,φt =κ0-κ1(i t -πt )+κ2y t +κ3Δe t +κ4b Δq t-1,覬t =πt +α1y t +α2Δe t

代入央行的损失函数得:

V (覬t )=min φt

12

E t (覬t +εt+1)2+θ(φt +ξt+1)2

+δV (覬t+1ΣΣ)s.t.覬t+1=覬t +α1φt +谆t+1式中,覬t 为状态变量,φt 为控制变量。

对该最优化问题进行求解(具体的最优化求解过程,可向笔者索取),得出中央银行最优的利率政策反应函数为:

i t *=f 0+f π′πt +f y ′y t +f q-q*′(q t -q t *)+f Δe ′

Δe t

式中,f π′

、f y ′

、f q-q*′

和f Δe ′

分别表示最优利率(i t *

)对通货膨胀(πt )、产出缺口(y t )、资产价格偏离内在价值(q t -q t *

)和汇率变动(Δe t )的反应系数,f 0为常数项,且各自形式分别为:f π′

=δα1(1-β4γ2

)(θ+δα12

-δθ

)(β2+β4γ1)+1f y ′

=(β1+β2α1+β4γ1α1

)(β2+β4γ1)+δα1(1-β4γ2

)(θ+δα12

-δθ)(β2+β4γ1)f q-q*′=β4(β2+β4γ1)f Δe ′

=δα1(1-β4γ2

)(1+α2)(θ+δα1

2

-δθ

)(β2

+β4γ1

)+(β3+α2β2+α2β4γ1)(β2+β4γ1)f 0

=β0

β2+β4γ1

从上面的模型结果可以得出五个结论。

结论1:中央银行的最优利率政策不仅要对通货膨胀和产出缺口做出反应,还应该对资产价格做出反应,且应是对资产价格偏离内在价值的部分做出反应;在开放经济下,央行还应该对汇率波动做出反应(Ball ,2000;Leitemo et al.,2005)。

结论2:中央银行最优利率政策对资产价格的反应系数(f q-q*′

)与中央银行损失函数的贴现因子(δ)无关,通货膨胀、产出缺口和汇率波动的反应系数f π′

、f y ′

、f Δe ′

与δ有关。

结论3:央行对资产价格的响应系数(f q-q*′

)为非负,说明当资产价格过高时,央行应提高利率。而且,f q-q*′

只与产出的利率弹性(β2)、资产内在价值的利率弹性(γ1

)、资产价格的财富效应、金融加速器效应和托宾Q 值效应(β4)有关,与β2和γ1呈负相关,与β4

29··

呈正相关。首先,资产价格的财富效应、金融加速器效应和托宾Q 值效应(β4)越大,表明资产价格的变动对产出缺口的影响越大,则中央银行在保持损失最小的情况下,应对资产价格变动的力度应该越大。其次,一方面,产出的利率弹性越大,表明提高(降低)利率,能够比较大地降低(提高)产出,从而央行在应对资产价格变动时,只需比较小地改变利率;另一方面,资产内在价值的利率弹性越大,表明提高(降低)利率,能够比较大地降低(提高)资产内在价值,使资产价格对内在价值的偏离减少,从而央行在应对资产价格变动时,只需小幅改变利率。

结论4:在开放经济条件下,央行最优利率政策对汇率变动的反应系数比较复杂。f Δe ′

是由菲利普斯曲线、IS 曲线、资产内在价值曲线以及贴现因子共同决定的,这是因为汇率波动不仅对产出有影响还对通货膨胀有影响。产出的汇率变动弹性(β3)越大,

f Δe ′

越大。结论5:f π′

、f y ′

和f Δe ′

都是关于β4的减函数,而f q-q*

是关于β4的增函数。β4表示资产价格对产出的影响,反映的是资产价格的财富效应、金融加速器效应和托宾Q 值效应。这说明,资产价格的财富效应、金融加速器效应和托宾Q 值效应越大,最优利率政策对通货膨胀、产出缺口和汇率波动的反应程度应该越小,对资产价格偏离的反应程度应该越大。

三、我国股价、宏观经济与货币政策关系的实证研究

中央银行货币政策是否能够调控资产价格,何种政策能有效调控,以及资产价格的变动是否对产出和通货膨胀产生影响,这些问题是央行的货币政策是否应该对资产价格进行反应的重要因素。本文针对这些问题进行实证分析。

(一)数据选取

利用GDP 季度数据表示产出(用GDP 表示),通胀率(π)用我国居民消费价格指数的同比增速来表示。货币政策变量本文选择货币供应量和利率来表示,其中,货币供应量数据(M )取广义货币供给

M 2,利率选择1年期存款利率。②资产价格(q )采用上证A 股价格指数。除上证A 股价格指数和1年期存款利率来自WIND 数据库以外,其他数据均来自中经网经济统计数据库。因为我国在1994年和1995年发生了非常严重的通货膨胀,通膨率最高达

27.7%,为了避免特殊时期对回归的影响,本部分实

证的样本期从1996年第一季度开始到2009年第三季度。所有数据均经过季节调整(采用Census X12方法),对所有数据取自然对数(利率和通货膨胀率除外)。(二)数据平稳性检验

时间序列数据往往会表现出非平稳性,首先需要对数据做平稳性检验。为保证结果的稳健性,本文采用ADF 和PP 两种单位根检验方法对数据进行平稳性检验。

从表1可以看出,ADF 单位根和PP 单位根检验都表明,在1%的显著性水平下GDP 、π、M 和q 是

一阶单整。关于i ,

PP 检验表明在1%的显著性水平下是平稳的,ADF 检验表明在10%显著性水平下是

平稳的,那么在10%的显著性水平下,i 是平稳的。(三)Granger 因果关系检验

为了研究GDP 、通货膨胀率和股价以及货币政策变量的因果关系,我们采用Granger 因果关系检验方法,结果见表3,滞后阶数选2。③

变量ADF 值概率(P )PP 值概率(P )GDP 0.77340.77340.79440.9931

D (GDP )-7.41160.0000*

-7.41600.0000*

π-2.41320.1433-2.89740.0522***D (π)-4.75230.0003*-5.35480.0000*M 1.16760.99760.93020.9952

D (M )-5.52490.0000*

-5.50910.0000*i -2.83730.0599***-3.62610.0083*q -2.39020.1493-2.33500.1650

D (q )-5.00190.0001*

-4.02850.0026*

表1ADF 单位根和PP 单位根检验

表2

变量之间的Granger 因果关系检验结果

原假设

χ2统计量P 值D (GDP )方程i 不是D (GDP )的Granger 原因 2.70890.2581D (π)不是D (GDP )的Granger 原因 1.91170.3845D (M )不是D (GDP )的Granger 原因 5.27180.0717***D (q )不是D (GDP )的Granger 原因0.81100.6666

ALL 不是D

(GDP )的Granger 原因19.42670.0127**D (π)D (GDP )不是D (π)的Granger 原因0.11510.9441i 不是D (π)的Granger 原因17.56760.0002*D (M )不是D (π)的Granger 原因0.63140.7292D (q )不是D (π)的Granger 原因19.33790.0001*ALL 不是D (π)的Granger 原因32.04070.0001*D (q )

方程

D (GDP )不是D (q )的Granger 原因0.19740.9060

i 不是D (q )的Granger 原因8.81270.0122**

D (M )不是D (q )的Granger 原因0.25370.8809

D (π)不是D (q )的Granger 原因0.97560.6140ALL 不是D (q )的Granger 原因11.47030.1764i 方程

D (GDP )不是i 的Granger 原因 1.16980.5572D (π)不是i 的Granger 原因0.69330.7070D (q )不是i 的Granger 原因11.56430.0031*D (M )不是i 的Granger 原因 1.37890.5018ALL 不是i 的Granger 原因23.91250.0024*

D (M )

方程

D (GDP )不是D (M )的Granger 原因 4.09430.1291D (π)不是D (M )的Granger 原因 5.29700.0708***

i 不是D (M )的Granger 原因0.83350.6592

D (q )不是D (M )的Granger 原因0.13820.9332ALL 不是D (M )的Granger 原因12.60630.1261注:*、**和***表示在1%、5%和10%的显著性水平下拒绝原假设,D 表示一阶差分。

注:*、**和***表示在1%、5%和10%的显著性水平。

30··

从表2的Granger 检验结果来看,货币供应量变动是GDP 变动在10%的显著性水平下的Granger 原因,并且从总体上来讲,所有变量的联合也是GDP 变动在5%的显著性水平下的Granger 原因;利率和股价是通胀率变动的Granger 原因(在1%的显著性水平下),从总体角度来说,所有变量的联合是通胀率变动的Granger 原因(在1%的显著性水平下);利率是股价的Granger 原因(在5%的显著性水平下);股价也是利率的Granger 原因(在5%的显著性水平下),从总体角度来说,所有变量都可能是利

率的Granger 原因

(在1%的显著性水平下);通胀率变动在10%的显著性水平下是货币供应量变动的Granger 原因。

因此,在样本期内,通胀率、股价、利率、货币供应量以及GDP 之间相互影响,尤其是股价能比较显著地影响通胀率,而且相对于M 2而言,利率能较显著地影响股价。

(四)建立五元VAR 模型从数据平稳性检验可知,D (GDP )、D (π)、D (M )、i 和D (q )都是平稳的时间序列,因此可以在这些变量之间建立向量自回归(VAR )模型。在选择VAR 模型的滞后阶数时,一方面应选择尽可能多的滞后期数,以保证模型解释变量的全面性;另一方面又需要考虑到模型有足够的自由度。综合考虑上述因素,本文对VAR 模型滞后期取2。AR-Roots 检验表明,VAR 模型的单位根均在单位圆内,所以该VAR 模型是稳定的。同时,笔者对模型的残差进行了自相关LM 检验和怀特异方差检验。怀特异方差检验的卡方值是316.43,P 值是0.25,表明不存在异方差。

残差自相关LM 检验的结果表明,在10%的显著性水平下不存在自相关。

1.VAR 脉冲响应。为了更清楚地研究变量之间的相互关系,本文运用VAR 脉冲响应进行分析。所谓脉冲响应,就是给定模型中一个变量正的冲击,考察其余变量对这一冲击的响应,以分析VAR 模型中的随机冲击对整个模型的动态影响。本文运用Cholesky 分解方法,选择的Cholesky 排序为D (GDP )、D (π)、i 、D (M )和D (q )。

(1)给定D (q )一个正的冲击,D (GDP )、D (π)、i 、D (M )的响应。为了考察股价变动对经济系统的影响,首先给定股价变动一个正的冲击,考察GDP 、通胀率、利率、货币供应量的响应,结果如图1所示。

从图1可以得出四点结论。其一,当给定股价变动一个正的冲击时,GDP 的变动在第2期先是下降,很快在第3期逆转为正达到最高点,在第3期至

第6期都保持为正,

随后又转变为负逐渐收敛。这可能是由于股价上涨初期时替代效应超过了财富效

应,之后的财富效应又超过了替代效应,即开始时人们更多地把资金用于投资股市而没有增加消费,后

期则更多地增加了消费。总之,

GDP 对股价冲击的响应比较小。其二,给股价变动一个正的冲击,通胀率变动在1~5期内受到正的影响开始上升,并在第3期达到最高点,但从第6期开始通胀率变动开始

为负,并且随后逐渐趋向于零。其三,给股价变动一个正的冲击,利率会上升,并在第5期达到最大,随后逐渐趋于零。这是由于股价受到一个正的冲击,使通货膨胀大幅提前,进而央行提高了存款基准利率。其四,货币供应量的响应为负,而且滞后一期。这可能是由于利率的提高,使得国内信贷减少进行影响到货币供给,但这种影响比较小。

(2)给定D (GDP )、D (q )、i 和D (M )一个正的冲击时D (π)的反应。为了研究哪个经济变量或货币政策工具对股价的影响比较大,给定GDP 、通胀率、利率、货币供应量一个正的冲击,观察股价变动的响应。

图1

给定D (q )一个正冲击其余各变量的响应

图2

分别给定D (GDP )、D (π)、和D (M )一个

正的冲击时D (q )的响应

31··

从图2可以得出四点结论。其一,给定GDP变动一个正的冲击,股价在第1期响应是正的,之后慢慢变为负的,但是响应程度相当小。这主要是由于在样本期内,尤其在初期,我国股票市场不存在大量的投机行为,使得股价对GDP的响应比较弱。其二,给定通胀率一个正的冲击,股价在第2期和第7期内下降,但幅度比较小,在第7期后响应就收敛于0。表明在样本期内,我国股票市场和商品市场的替代效应比较明显。其三,给定利率一个正的冲击,股价反应为负,且在第2期反应达到最大-0.04%,之后慢慢收敛于0。其四,给定货币供应量一个正的冲击,在第1期股价反应为正并且最大,之后也慢慢收敛于0。这也说明,在样本期内,我国货币政策对股价变动的影响是有效的。

2.方差分解。方差分解是通过分析每个结构冲击对内生变量变化的贡献度,从而给出模型中变量产生的影响的每个随机扰动的相对重要性。对资产价格变动进行方差分解,结果见表3。

表3显示,在第1期,相对其他变量来说,货币供应量对于影响股价变动的贡献度最大,但之后逐渐变小;利率对于影响股价变动的贡献度随时间由小变大,并且从第2期后其贡献度相对其他变量来说最大。这说明,对于影响股价变动来说,利率相对于货币供应量来说更有效。

从上述的Granger因果关系检验、VAR脉冲和方差分解可以得到两条结论。

第一,在样本考察期内,股价的上升会导致较高的通货膨胀水平,从而对物价稳定这一最重要的货币政策最终目标提出挑战。股价上涨提高通胀水平是通过多种渠道来实现的,其主要的机制为:股价上涨通过财富效应、托宾Q效应和资产负债表效应等渠道促进消费与投资的较快增长,从而拉动总需求,使物价处于较高的水平,这可能进一步导致更高的通货膨胀预期。同时也说明,资本市场对商品市场的替代效应没有上述效应明显。从Granger因果关系检验来

看,我国股价变动是GDP变动的Granger原因。

因此,股价的变动总是会在一定程度上影响实体经济的变动,尤其是影响通货膨胀,当股价变动达到一定幅度时,必然会造成实体经济运行严重偏离预期目标。所以,我国的货币政策应当适时对股价变动做出反应,应当在股价的变动达到使得实体经济的景气变动将超出预期目标区间时,及时做出反应,使景气变动的方向反转。

第二,在样本考察期内,我国的货币政策工具(利率和货币供应量)对股价都有政策效力。比较这两种政策工具效力可以发现,货币供应量调控可以收到立竿见影的效果,利率政策的时滞较长,但随着时间的推移,货币供应量的效力会逐渐减弱而利率的效力可能会变得更大。Zhang(2009)也认为,目前我国货币乘数和流通速度发生了很大变化,货币供应量作为货币政策工具实施的难度也越来越大;通过DSGE模型并运用中国的数据进行实证分析发现,利率比货币供应量更能显著地调控实体经济。

四、我国应对资产价格波动的最优货币政策

本部分我们将估算我国央行应对资产价格波动的最优反应系数,并和现实情况进行比较。为此,首先要对第二部分中模型的结构参数进行估计。

(一)数据选取

利用我国季度GDP数据求出产出缺口。首先利用季节调整方法将GDP中的季节因素和不规则因素剔除,然后利用HP滤波法得到GDP季度数据的产出缺口,再将其对数化求出产出缺口的对数值(y

t

)。名义汇率取人民币兑美元的季度加权平均数

据的对数值。中美物价指数(cpi

cn

、cpi us)是以1996年第一季度为基期的消费者物价指数,利用中美物价指数和名义汇率就可以算出人民币兑美元的实际汇

率的对数值(e

t

)。④通货膨胀率(π

t

)、利率(i

t

)及资产

价格(q

t

)的选取方法与第三部分相同。样本期间从1996年第一季度至2009年第三季度,共55个样本。除了上证A股数据来源于WIND数据库以外,其他所有数据均取自中经网经济统计数据库。所有数据均经过季节调整(采用Census X12方法)。

(二)数据平稳性检验

本文ADF检验发现,y

t

、Δe t是平稳的,而i t-E tπt+1

是一阶单整的,而从上文可知q

t

也是一阶单整的。

(三)结构参数的估计

近年来,我国由于经济改革、各种各样的外界冲击和政策变化等因素的影响,经济结构正在逐渐发生变化,因而各方程中的结构系数并不一定是固定的,所以本文在估计时采用状态空间模型(State-Space)估计时变的结构参数。状态空间模型表示动

表3D(q)方差分解(%)

时期D(GDP)D(π)i D(M)

10.090.410.239.29

2 1.15 1.399.497.11

3 1.70 2.769.62 6.34

4 3.12 3.1810.39 6.13

5 3.40 3.2410.35 6.20

6 3.43 3.2010.25 6.31

7 3.39 3.2410.33 6.31

8 3.41 3.2910.40 6.29

9 3.45 3.3110.44 6.28

10 3.47 3.3210.44 6.28 32

··

态系统有如下优点:可将不可观测的状态变量并入可观测模型并与其一起得到估计结果;利用卡尔曼滤波可估计由被解释变量过去的信息得到状态变量的最佳近似结果。有关预期的变量,本文采用理性预期进行估计,即通胀预期E t πt+1取t+1期通胀率的实

际值,

E t y t+1取t+1期产出缺口的实际值。1.对β2和β4的估计。对方程(2)运用状态空间进行估计,估计结果如下:

量测方程:

y t+1t 值

=0.11(1.9419)+0.68y t (2.0198

)+0.01Δe t (1.580)

-β2t (i t -E t πt+1)(1.6290)

+β4t q t (1.4074)

+ωt+1

状态方程:β2t =β2t-1+s t

β4t =β4t-1+ξt

2.对γ1的估计。将(4)代入(3)得:q t =b Δq t-1-γ1(i t -E t πt+1

)+γ2E t y t+1+μt 对上式运用状态空间进行估计,估计结果如下:量测方程:q t t 值

=0.23Δq t-1(1.9010)

-γ1t (i t -E t πt+1)(2.914)

+0.08E t y t+1(1.8966)

+μt

状态方程:γ1t =γ1t-1+ξt (四)应对资产价格最优反应系数的计算应用推导得出公式f q-q*′

=β4/(β2+β4γ1),并根据

γ1、β2和β4的估计结果,计算央行应对资产价格偏离内在价值的利率最优反应系数(详见图6)。从图6

可以看出,央行应对股价偏离内在价值的利率最优反应系数在大部分时间里都是保持稳定的,并且在

1以下,但在1996第一季度到1998年第四季比较

大,这和β4的估计结果是一致的。从β4的估计结果

来看,⑤1996第一季度到1998年第四季度,资产价

格的财富效应、金融加速器效应和托宾Q 值效应

(β4)比较大,而f q-q*′

与β4成正相关,所以f q-q*′

随着β4减少而减少。

随着时间的推移,股票内在价值的利率弹性(γ1)逐渐变大,这说明总体上来看,我国股票价格对利率的反应有逐渐变大的趋势,这就使央行应对股价偏离内在价值的利率最优反应系数可以适当减小,这和图6的结果是一致的。

五、结论

本文通过设定开放经济下的IS 曲线、菲利普斯曲线和资产价格曲线,对央行损失函数进行最优化

求解,发现中央银行的最优利率政策不仅要对通货膨胀和产出缺口做出反应,还应该对资产价格做出反应,而且应是对资产价格偏离内在价值的部分做出反应。在开放经济下,央行还应该对汇率波动做出反应。央行对资产价格的响应系数为非负,且与产出的利率弹性和资产内在价值的利率弹性呈负相关,与资产价格的财富效应、金融加速器效应和托宾Q 值效应呈正相关。

通过对我国1996年第一季度至2009年第三季度的数据研究发现,股价的上升会导致较高的通货膨胀水平,从而对物价稳定这一重要的货币政策目标提出挑战。我国的货币政策工具利率和货币供应

2图5

γ1的时变估计结果

图6

央行应对股价偏离的利率最优反应系数f q-q*

33··

[参考文献]

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[责任编辑:秦兴俊]

注释:

①数据来源:《麦肯锡季刊》,2008-07,https://www.doczj.com/doc/cd3990849.html,

②我国央行在实际的利率水平调整中,一般以同期物价上涨率为参照物,先定出1年期存款利率,然后再确定商业银行其他档次的存贷款利率以及中央银行的存贷款利率,因此,存款利率更能代表央行货币政策的基准利率。

③选取从1到3的滞后阶数,发现Granger 因果关系的结果差异不大,限于篇幅文中只列示了滞后阶数为2的Granger 因果关系检验结果。

④实际汇率的对数值e t 为名义汇率×cpi cn /cpi us 取对数。

⑤吕江林在《我国的货币政策是否应对股价变动做出反应》(《经济研究》2005年第3期)一文中也认为,我国上世纪90年代股市财富效应就国际比较而言并不微弱。

量对股价都有政策效力,比较这两种政策工具效力可以发现,货币供应量调控可以收到立竿见影的效果,利率政策的时滞较长,但随着时间的推移,货币供应量调控的效力可能会减弱而利率政策的效力可能会变大。

随着我国经济结构的更加完善和市场经济体制的进一步发展,资产价格的传导机制越来越显著,因

此,央行不能忽视资产价格对实体经济尤其是对通货膨胀的冲击。而且,由于我国的货币乘数效应和货币流动速度已经发生了变化,货币供应量作为货币政策工具的效力越来越不显著,利率政策的效力反

而越来越显著。因此,我国应加快利率市场化的步伐,完善资本市场价格调整机制。

34··

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