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    貨幣供應(yīng)層次與消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)影響的實(shí)證檢驗(yàn)

    2013-10-20 04:29:58方少勇黃孝武吳成亮
    統(tǒng)計(jì)與決策 2013年23期
    關(guān)鍵詞:供應(yīng)量價(jià)格指數(shù)回歸方程

    方少勇,黃孝武,吳成亮

    (1.北京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京 100083;2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 金融學(xué)院,武漢 430073)

    0 引言

    據(jù)中國人民銀行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),2013年3月末,我國的廣義貨幣(M2)余額達(dá)到103.61萬億元,創(chuàng)下新的歷史記錄。大量的貨幣供應(yīng)是否會(huì)引起物價(jià)波動(dòng),引起社會(huì)廣泛關(guān)注。

    從理論研究來看,關(guān)于消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)與貨幣供應(yīng)量之間關(guān)系研究呈現(xiàn)方向性分歧。一般認(rèn)為,貨幣量的持續(xù)過多會(huì)導(dǎo)致物價(jià)上漲趨勢。McCandless和Weber(1995)[1]認(rèn)為貨幣供應(yīng)量與物價(jià)增長率具有強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系,國內(nèi)學(xué)者任碧云、梁垂芳(2009)[2]、梁彤纓等(2008)[3]也認(rèn)為二者具有明顯相關(guān)關(guān)系,只是有貨幣供應(yīng)滯后效應(yīng),且M2對消費(fèi)品價(jià)格的影響需要單獨(dú)分析。但也有學(xué)者不同意這種觀點(diǎn)。Roffia和在Zaghini(2007)為代表的學(xué)者卻認(rèn)為這種關(guān)系“不完全存在”[4]。國內(nèi)耿中元(2009)[5]等提出M2具有內(nèi)生性,與GDP、通貨膨脹率互為格蘭杰因果關(guān)系。在對多數(shù)發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,貨幣政策主管部門及部分相關(guān)學(xué)者認(rèn)為M0之外的貨幣量增長對消費(fèi)品價(jià)格的影響可能不大,基本不存在由此產(chǎn)生的消費(fèi)物價(jià)上漲沖擊。

    揭示貨幣供應(yīng)量與物價(jià)的關(guān)系,理論上往往是從總量的角度進(jìn)行討論。在總量討論中,貨幣供應(yīng)時(shí)滯因素被充分考慮,而貨幣層次結(jié)構(gòu)在通貨膨脹發(fā)生時(shí)不同階段上的影響方式,以及各貨幣層次對消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)施加影響的程度往往被忽略。本文擬討論不同貨幣層次對消費(fèi)物價(jià)變動(dòng)的階段性影響。從長期來看,經(jīng)濟(jì)增長與各要素的關(guān)系具有一定的不確定性,本文討論的重點(diǎn)是小周期內(nèi)M0、M1、M2對消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)變動(dòng)作用效能的游移變化,以及由某些階段性特定要素的聚集可能引起的劇烈變化。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 數(shù)據(jù)處理及分析

    本文的消費(fèi)者價(jià)格變化取消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI),貨幣供應(yīng)量M0、M1、M2取中國人民銀行統(tǒng)計(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)時(shí)間為2001年1月至2013年3月。所有數(shù)據(jù)均為月度數(shù)據(jù),均來自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和中國人民銀行網(wǎng)站。

    本研究獲取消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)CPI及在此期間的月度數(shù)據(jù),組成4×147的矩陣。由于CPI原始數(shù)據(jù)是同比指數(shù),為保證數(shù)據(jù)的時(shí)序關(guān)系,必須將該數(shù)據(jù)進(jìn)行處理轉(zhuǎn)換為定基比指數(shù)。

    為了清晰區(qū)分分析要素的界限,本研究對M1、M2進(jìn)行必要的改動(dòng),使M1只包含企業(yè)活期存款、機(jī)關(guān)團(tuán)體部隊(duì)存款、農(nóng)村存款、個(gè)人持有的信用卡類存款,亦即減除M0的影響,M2也減除M1僅為準(zhǔn)貨幣。

    將M0、M1、M2編制成面積圖(見圖1)進(jìn)行觀察。從圖1中可以看到如下幾個(gè)特征:(1)近二年多以來M2增幅巨大;(2)在觀測期,2009年1月為增長斜率驟變節(jié)點(diǎn);(3)計(jì)算M0、M1、M2月增長率,篩選相對較大跨度的折點(diǎn),能夠得到M0、M1、M2具有大約每2年一次的較明顯細(xì)節(jié)變化特征。

    鑒于以上數(shù)據(jù)特征,分段回歸的周期定為2年;依此數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)也分成兩個(gè)部分:首先以每2年為期間劃分為六段進(jìn)行,隨后再以驟變轉(zhuǎn)折點(diǎn)2009年1月劃分為前后兩段再次分析。

    圖1 貨幣供應(yīng)量

    1.2 回歸方法的選擇和設(shè)計(jì)

    依照上述設(shè)定的區(qū)段劃分進(jìn)行多元線性回歸[6]實(shí)驗(yàn)之前,先觀察數(shù)據(jù)總體回歸效果并設(shè)定操作步驟。自2001年至2013年以2年間隔劃分出來的六段數(shù)據(jù)處理將均按下列步驟進(jìn)行;在數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)計(jì)劃的另一部分即以2009年劃分的兩段研究也按此步驟進(jìn)行。

    1.2.1 單變量線性關(guān)系確認(rèn)

    將轉(zhuǎn)換取得的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)CPI及貨幣供應(yīng)量M0、M1、M2在此期間的月度數(shù)據(jù)組成4×147的矩陣代入Matlab回歸函數(shù),初步運(yùn)算后得到相關(guān)度(Correlation coefficients Syntax R)結(jié)果,corrcoef(X1,Y)=0.9953,corrcoef(X2,Y)=0.9903,corrcoef(X3,Y)=0.9910,說明變量間有非常明顯的單變量線性關(guān)系。

    1.2.2 異常值清理

    對2001~2013年月度數(shù)據(jù)利用殘差與殘差區(qū)間杠桿圖進(jìn)行清理,剔除高杠桿點(diǎn)標(biāo)示(淺色)的異常值。經(jīng)過循環(huán)過程,一直到杠桿圖中殘差區(qū)間值脫離零軸的矩陣行剔除完畢。完成異常值清理后即可開始多元線性回歸數(shù)據(jù)試驗(yàn)。

    圖2 殘差及區(qū)間杠桿

    1.2.3 建立回歸方程

    鑒于在CPI與M0、M1、M2之間能夠確認(rèn)單變量線性關(guān)系,計(jì)劃建立的回歸方程應(yīng)該描述M0、M1、M2與消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的線性關(guān)系,所以將該方程定義為多元回歸線性模型:

    CPI=a+b*M0+c*M1+d*M2

    將所有變量的數(shù)據(jù)代入Matlab多元線性回歸程序,計(jì)算后得到如下結(jié)果:

    0.994(R2) 5666.820(F檢驗(yàn)值) 6.125e-116(f)0.929(p)

    其含義為:在置信度95%水平下,可決系數(shù)R2=0.994,F(xiàn)檢驗(yàn)值為5666.830,此時(shí)其閾值f接近于零,但顯著性概率α=0.05相關(guān)的p值為偏高?;貧w方程解釋力不夠。

    1.2.4 引入逐步回歸函數(shù)

    在Matlab工具箱中,有專門通過自變量取舍而獲取理想p值的逐步回歸程序,鑒于其它期間分段數(shù)據(jù)的預(yù)運(yùn)行也經(jīng)常出現(xiàn)p值不理想的狀況,本研究擬全部采用逐步回歸工具箱,即stepwise函數(shù)。

    逐步回歸工具箱的工作程序如下:

    第一步,依據(jù)F檢驗(yàn)值,向回歸方程引入偏回歸平方和顯著的變量;

    第二步,當(dāng)上一步引入的變量導(dǎo)致現(xiàn)存變量不顯著,則剔除現(xiàn)存變量;

    第三步,重復(fù)以上步驟,直至所有變量都對因變量顯著;

    第四步,應(yīng)用回歸函數(shù)regress擬合所選擇的多變量;

    第五步,逐步回歸程序動(dòng)態(tài)同步顯示均方差(RMSE),相關(guān)系數(shù)(R-Square),F(xiàn)檢驗(yàn)值及顯著性概率(p)。

    1.2.5 結(jié)果輸出及分析

    在前述第三步驟的基礎(chǔ)上,輸入stepwise指令,程序運(yùn)行后次第引入變量和再次引入已剔除的變量,經(jīng)若干循環(huán)重復(fù)后,獲得最終結(jié)果的圖像界面。在該界面中,均方差(RMSE),相關(guān)系數(shù)(R-Square),F(xiàn)檢驗(yàn)值及顯著性概率(p)的計(jì)算結(jié)果均已經(jīng)給出。該界面數(shù)據(jù)錄入為表1:

    表1 Matlab逐步回歸界面系數(shù)參數(shù)表

    由最終回歸結(jié)果可得,在系統(tǒng)默認(rèn)置信度95%水平下,可決系數(shù)R2=0.993,F(xiàn)檢驗(yàn)值為5666.83,與顯著性概率α=0.05相關(guān)的p值,接近于零,遠(yuǎn)小于0.05。截距為88.878?;貧w方程建立為:Y=88.878+0.491X1+0.0467X2+0.012X3。

    2 結(jié)果與分析

    將2003年1月~2013年3月數(shù)據(jù)依照前述標(biāo)準(zhǔn)分段,而后代入Matlab程序,運(yùn)用stepwise函數(shù)運(yùn)算處理,歸納全部最終結(jié)果,見表2。

    表2 回歸方程系數(shù)參數(shù)表

    將上述6段回歸結(jié)果繪制成坐標(biāo)圖,可以更為直觀地描述M1和M2在2001~2013年間對消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的影響變化。X軸為M0、M1、M2的系數(shù),Y軸為年份期間,M0、M1、M2分別以不同的標(biāo)點(diǎn)形態(tài)表達(dá)。M0、M1、M2被當(dāng)期運(yùn)算剔除時(shí)其X、Y軸坐標(biāo)計(jì)為空白。

    從結(jié)果可以看到,各時(shí)間段的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)受到貨幣供應(yīng)影響的狀況很少是穩(wěn)定趨同的,而M0的影響在逐期螺旋下降,同時(shí)M1和M2的影響雖不穩(wěn)定,但出現(xiàn)頻次逐漸增加,尤其是M2。

    另外,在圖1能觀測到2009年貨幣供應(yīng)量開始有明顯斜率變化,而描述2009~2010年間狀況的回歸方程并沒有顯示出系數(shù)大幅波動(dòng),本研究推測這是因?yàn)樵摯沃鸩交貧w過程中M2被系統(tǒng)剔除。為了探尋明顯變化處的影響機(jī)理和效果,再次以2009年為分界做兩次回歸,逐步回歸后結(jié)果如表2。

    圖3 回歸方程系數(shù)參數(shù)圖

    表3 2009年分界回歸方程系數(shù)參數(shù)表

    很明顯,2009年前,M2被系統(tǒng)剔除,2009年后,M2被納入方程內(nèi),且影響程度接近M1。與期間的全局回歸比較,系數(shù)和t值都高于全部期間。由于篇幅的原因,無法將宏觀經(jīng)濟(jì)背景資料加以比對,但本研究基本揭示了M2對消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的時(shí)序影響模式。顯然,M2對消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)在一定期間是存在較大影響的。

    從影響過程來看,在M0、M1、M2之間,不同時(shí)期引起消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)變動(dòng)的主導(dǎo)貨幣要素,存在針對經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境的適應(yīng)性轉(zhuǎn)換過程,包括影響權(quán)重、影響效果都會(huì)出現(xiàn)次序漲落。除M0影響較大外,M1、M2隨經(jīng)濟(jì)運(yùn)行而對相關(guān)敏感要素會(huì)次遞施加影響,在條件合適,相關(guān)敏感要素聚集時(shí)段,有可能會(huì)引起消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)巨幅波動(dòng)。

    這里所謂敏感要素基本上會(huì)是內(nèi)生性的,可能來源于失業(yè)率、人口結(jié)構(gòu)等勞動(dòng)力因素的變動(dòng),也可能來源于農(nóng)產(chǎn)品、原油供給等因素的沖擊,也可能是中央銀行為控制人民幣升值釋放流動(dòng)性所導(dǎo)致的貨幣沖擊。從上述結(jié)果來看,敏感要素的構(gòu)成并不清晰,有待進(jìn)一步研究。

    3 結(jié)論

    從上面分析可以看出,貨幣供應(yīng)量各層次對消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的影響具有階段性的轉(zhuǎn)換特點(diǎn),特別是M1、M2在特定時(shí)間內(nèi)更是如此。因此,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展內(nèi)生因素變化特征不明確時(shí),適當(dāng)控制貨幣供應(yīng)量總量是非常必要的。

    根據(jù)我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展趨勢來看,經(jīng)濟(jì)環(huán)境要素正在發(fā)生重大變化。宏觀經(jīng)濟(jì)政策的短期及時(shí)調(diào)整對熨平經(jīng)濟(jì)波動(dòng)十分重要,消費(fèi)品市場和貨幣市場在經(jīng)濟(jì)體系中最具復(fù)雜性,且十分靈敏易變,往往需要更準(zhǔn)確的短線判斷。利用小周期數(shù)據(jù)對貨幣供應(yīng)量與消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行短線判斷與控制對經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行具有現(xiàn)實(shí)的必要性和可行性。

    [1]McCandless,G.T.W.E.Weber.Some Monetary Facts[J].Federal Reserve Bank of Minneapolis,1995,(19).

    [2]任碧云,梁垂芳.貨幣供應(yīng)量對居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與房屋銷售價(jià)格指數(shù)的影響[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2009,(1).

    [3]梁彤纓,陳蘭林,陳修德.廣義貨幣供應(yīng)量對居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的滯后效應(yīng)分析[J].中國物價(jià),2008,(9).

    [4]Barbara Roffia,Andrea Zaghini.Excess Money Growth and Inflation Dynamics[J].International Finance,2007,10(3).

    [5]耿中元,惠曉峰.M1和M2作為貨幣政策中介目標(biāo)的適用性研究[J].統(tǒng)計(jì)研究,2009,(9).

    [6]張德豐等.MATLAB概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010.

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