我国利率政策调控的时滞效应研究——基于交叉数据的实证检验
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财经研究 2005 年 第 31 卷第 08 期, 页码：7 - 19
摘要
参考文献
摘要
文章利用新颖的交叉统计数据,基于协整检验与Granger因果关系检验结果,通过脉冲响应函数、方差分解及最大时差相关系数等方法,对中国利率政策的时滞效应进行了实证研究。分析结果表明:(1)在中国现实经济运行中,利率政策的效用发挥得不充分;(2)利率工具的时滞效应非常明显,这表明我国的利率传导机制的阻塞较大。(3)利率传导的产出时滞大于价格时滞。文章认为,改进我国利率政策调控效果的主要方法还是要通过利率市场化的不断推进。
①根据1年期的人民币储蓄存款利率估算:RSR=NSR-E[CPI(-1)],其中,NSR为名义存款利率;E(CPI)为预期通胀率,CPI为消费价格指数;实际贷款利率仿此计算。
②月度资料选择固定资产投资额(MINV)、社会消费品零售额(MCONSU)、居民消费价格指数(MCPI)、企业商品价格指数(MIPI)、各项贷款总额(MLOAN)等。
③必须注意到,两个以上变量如果具有不同的单整阶数,有可能经过线性组合构成低阶单整变量。
④由于模型的检验结果敏感地依赖于滞后期的选择,因此本检验按以下法则选取滞后期:首先根据AIC和SC准则,在不能确定的情况下,根据内曼-皮尔逊(Neyman-Pearson)提出的似然比(L.R.)统计量来确定滞后期。
⑤由于缺少月度GDP数据,采用同样的方法分析了季度国内生产总值(SGDP)与季度流通中现金量(SM0)、狭义货币供应量(SM1)、广义货币供应量(SM2)之间的关系。结果表明,变量LSM0为I(0)序列,变量LSM1、LSGDP为I(1)序列,变量LSM2为I(2)序列;变量LSM1与LSGDP之间存在较为明显的双向因果关系。
⑥为了研究的完整性,实证研究中对年度与月度资料中M0进行了平稳性检验,结果表明其均为I(0)序列;同样,对社会消费品零售额而言,在两组检验中均为I(0)序列,而其他众多的变量序列均为I(1)序列,由此失去了深入分析这两个变量与相关变量之间关系的可能。
[1]王召.对中国货币政策利率传导机制的探讨[J].经济科学,2001,(5):75~84.
[2]陈建南.货币政策中利率传导机制分析[J].金融与经济,2004,(6):22~23.
[3]徐寒飞.利率非对称传导关系与利率政策的效率[J].世界经济,2002,(8):26~33.
[4]休谟.休谟经济论文选[M].北京:商务印书馆,1984:34~35.
[5]维克塞尔.国民经济学讲义[M].上海:上海译文出版社,1983:311.
[6]陈飞,赵昕东,高铁梅.我国货币政策工具变量效应的实证分析[ J].金融研究,2002,(10):25~30.
[7]费雪.利息理论[M].上海:上海人民出版社,1951:341~343.
[8]马瑞华.从利率弹性看货币政策的扩张功能[J].经济纵横,2002,(11):34~36.
[9]凯恩斯.就业利息和货币通论[M].北京:商务印书馆,1983:222.
[10]黄昌利,任若恩.我国(1996~2003年)货币政策低效性及原因分析[J].中国管理科学,2004,12,(3):38~43.
[11]弗里德曼.论通货膨胀[M].北京:中国社会科学出版社,1982:25.
[12] Johansen S.Likelihood-based inference in co-integrated vector autoregressive models[M].Oxford University Press,1995.
[13]Engle R F,Granger C W J.Co-integration and error-correction:Representation,estima-tion and testing[J].Econometric,1987,55(2):251~276.
②月度资料选择固定资产投资额(MINV)、社会消费品零售额(MCONSU)、居民消费价格指数(MCPI)、企业商品价格指数(MIPI)、各项贷款总额(MLOAN)等。
③必须注意到,两个以上变量如果具有不同的单整阶数,有可能经过线性组合构成低阶单整变量。
④由于模型的检验结果敏感地依赖于滞后期的选择,因此本检验按以下法则选取滞后期:首先根据AIC和SC准则,在不能确定的情况下,根据内曼-皮尔逊(Neyman-Pearson)提出的似然比(L.R.)统计量来确定滞后期。
⑤由于缺少月度GDP数据,采用同样的方法分析了季度国内生产总值(SGDP)与季度流通中现金量(SM0)、狭义货币供应量(SM1)、广义货币供应量(SM2)之间的关系。结果表明,变量LSM0为I(0)序列,变量LSM1、LSGDP为I(1)序列,变量LSM2为I(2)序列;变量LSM1与LSGDP之间存在较为明显的双向因果关系。
⑥为了研究的完整性,实证研究中对年度与月度资料中M0进行了平稳性检验,结果表明其均为I(0)序列;同样,对社会消费品零售额而言,在两组检验中均为I(0)序列,而其他众多的变量序列均为I(1)序列,由此失去了深入分析这两个变量与相关变量之间关系的可能。
[1]王召.对中国货币政策利率传导机制的探讨[J].经济科学,2001,(5):75~84.
[2]陈建南.货币政策中利率传导机制分析[J].金融与经济,2004,(6):22~23.
[3]徐寒飞.利率非对称传导关系与利率政策的效率[J].世界经济,2002,(8):26~33.
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[11]弗里德曼.论通货膨胀[M].北京:中国社会科学出版社,1982:25.
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[13]Engle R F,Granger C W J.Co-integration and error-correction:Representation,estima-tion and testing[J].Econometric,1987,55(2):251~276.
引用本文
方先明, 熊鹏. 我国利率政策调控的时滞效应研究——基于交叉数据的实证检验[J]. 财经研究, 2005, 31(8): 7–19.
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