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    基于VAR模型的資產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模與通貨膨脹的關(guān)聯(lián)性研究

    2015-12-12 08:58:22莢超強(qiáng)
    巢湖學(xué)院學(xué)報(bào) 2015年2期
    關(guān)鍵詞:分析模型

    莢超強(qiáng)

    (安徽大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601)

    1 引言

    近二十年來,中國(guó)的貨幣供應(yīng)量經(jīng)歷了高速的增長(zhǎng),但是沒有經(jīng)歷嚴(yán)重的通貨膨脹。易綱(1995)較早地提出了這一問題,并被著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家麥金龍稱為“中國(guó)之謎”(徐振宇,2014)。伴隨著貨幣供應(yīng)量的高速增長(zhǎng),大量的資金流入股市、房地產(chǎn)以及地方融平臺(tái)的項(xiàng)目建設(shè),這可能是“中國(guó)之謎”一方面的答案。房地產(chǎn)、股市資本等非貨幣資產(chǎn)市場(chǎng)的資金投入可能會(huì)使得貨幣的流通速度減慢,達(dá)到一定程度會(huì)增加資產(chǎn)泡沫。從另一個(gè)角度來說,房地產(chǎn)、股市或許能夠吸收過度增發(fā)的貨幣,成為通貨膨脹的“緩沖器”。本文采用了VAR模型,通過Johanson協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)分析,對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)融資規(guī)模、通貨膨脹情況以及貨幣供應(yīng)量之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。從而從股票市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)這兩個(gè)方面來研究其“蓄水池效應(yīng)“是否顯著地影響通貨膨脹情況。

    資產(chǎn)通常是指單位或個(gè)人所擁有的預(yù)計(jì)能帶來收益的資源,資產(chǎn)市場(chǎng)主要是資產(chǎn)進(jìn)行交易所形成的市場(chǎng),主要包括房地產(chǎn)市場(chǎng)、股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)等。而在資產(chǎn)市場(chǎng)中,房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)具有舉足輕重的地位。這是因?yàn)榉康禺a(chǎn)的投資規(guī)模較大,而股票市場(chǎng)的市值較大,成交量較為活躍。房地產(chǎn)市場(chǎng)與股票市場(chǎng)吸收了大量的流動(dòng)性,同時(shí)通過財(cái)富效應(yīng)、托賓Q效應(yīng)、信用渠道以及預(yù)期等影響供需,從而影響價(jià)格水平。因此,本文在資產(chǎn)市場(chǎng)中選取了房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)作為研究對(duì)象,分析其與通貨膨脹的關(guān)聯(lián)性。

    圖1 M2與CPI同比增幅

    2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述

    關(guān)于資產(chǎn)市場(chǎng)與通貨膨脹的有不少學(xué)者進(jìn)行研究。 Tom Engsted&Carsten Tanggard(2000)利用VAR模型對(duì)美國(guó)和丹麥的股票和證券市場(chǎng)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)丹麥的股票收益在長(zhǎng)期與預(yù)期通貨膨脹率關(guān)系緊密,但是短期關(guān)聯(lián)不明顯,而美國(guó)股票市場(chǎng)收益與通貨膨脹有正的相關(guān)關(guān)系,但是比較微弱。Frederic S.Mishkin(2001)通過分析股票市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格在貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制中的作用,指出貨幣政策實(shí)施并不一定通過直接影響利率水平實(shí)現(xiàn),通過影響資產(chǎn)價(jià)格也可以達(dá)到目的。 Ben Bernanke&Mark Gertler(2001)基于通貨膨脹目標(biāo)制的貨幣政策框架,認(rèn)為將資產(chǎn)價(jià)格納入到貨幣政策分析框架中影響較小。郭田勇(2006)通過理論與實(shí)證分析闡釋了資產(chǎn)價(jià)格膨脹與通貨膨脹之間關(guān)聯(lián)的內(nèi)在機(jī)理。戴國(guó)強(qiáng)(2009)基于ADRL技術(shù)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格與通貨膨脹的關(guān)系進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)對(duì)于通貨膨脹的影響顯著,股票市場(chǎng)則較為為微弱。楊寶臣(2010)通過誤差修正模型研究了資產(chǎn)價(jià)格、通貨膨脹及貨幣政策這三者之間的互動(dòng)關(guān)系。鄭鳴(2010)運(yùn)用VAR方法分析了股價(jià)、產(chǎn)出、通脹率和貨幣政策的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)股價(jià)波動(dòng)顯著地反映通貨膨脹的情況,利率是調(diào)控股價(jià)的有效手段。金雯雯(2013)從資產(chǎn)替代的角度,研究存款利率與房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系。王宏濤(2013)基于理性預(yù)期的假設(shè)研究了資產(chǎn)價(jià)格變化與通貨膨脹的動(dòng)態(tài)影響。張成思(2013)基于Meltzer的新貨幣主義分析框架分析了資產(chǎn)市場(chǎng)均衡與商品市場(chǎng)均衡的聯(lián)動(dòng)機(jī)制,發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)上漲是總體通貨膨脹的驅(qū)動(dòng)因素。

    在這些研究中,大多數(shù)是研究資產(chǎn)價(jià)格與通貨膨脹的關(guān)系。資產(chǎn)價(jià)格與通貨膨脹之間主要是通過財(cái)富效應(yīng)、托賓Q值效應(yīng),信用渠道以及人們的預(yù)期來聯(lián)接的。貨幣供應(yīng)量的高速增長(zhǎng)是多種原因造成的,包括寬松的貨幣政策、外匯占款的膨脹等。不考慮貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)的原因,從圖1可以看出,在貨幣供應(yīng)量高速增長(zhǎng)的情況下,通貨膨脹情況卻沒有十分嚴(yán)重。對(duì)于這種現(xiàn)象一些學(xué)者進(jìn)行研究給出了自己的解釋。伍志文(2003)從非貨幣金融資產(chǎn)囤積的角度通過回歸分析對(duì)其進(jìn)行解釋。李斌(2004)從中國(guó)經(jīng)濟(jì)“兩部門”的特點(diǎn)以及新興資產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)“中國(guó)之謎”進(jìn)行解釋。楊俊生(2010)從存貸差轉(zhuǎn)換的角度進(jìn)行理論分析,認(rèn)為存貸差的高速增長(zhǎng)導(dǎo)致了M2的迅速增長(zhǎng),而增發(fā)的貨幣供應(yīng)量沒有充分流入實(shí)體經(jīng)濟(jì)導(dǎo)致通貨膨脹較為穩(wěn)定。余振宇等(2014)認(rèn)為出現(xiàn)此種現(xiàn)象是經(jīng)典貨幣數(shù)量理論的一些前提假設(shè)并不成立,如貨幣流通速度不變與貨幣供應(yīng)外生性等,并且非貨幣資產(chǎn)市場(chǎng)的“蓄水池”效應(yīng)也對(duì)通貨膨脹進(jìn)行了緩沖。從貨幣供應(yīng)的流向角度來看,以房地產(chǎn)、股票市場(chǎng)為代表的非貨幣資產(chǎn)市場(chǎng)吸收了大量的增發(fā)貨幣。本文對(duì)于通貨膨脹與M1、房地產(chǎn)市場(chǎng)開發(fā)投資規(guī)模、股票市場(chǎng)融資規(guī)模之間的關(guān)系進(jìn)行分析,來探究對(duì)房地產(chǎn)的開發(fā)投資和股票市場(chǎng)的融資是否能顯著地影響通貨膨脹。

    3 實(shí)證分析

    3.1 變量選取與計(jì)量模型

    本文選取的變量有居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI、房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模、股票市場(chǎng)融資規(guī)模以及狹義貨幣供應(yīng)量M1的月度數(shù)據(jù)。使用CPI來代表通貨膨脹率,選取非貨幣資產(chǎn)市場(chǎng)中房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模和股票市場(chǎng)規(guī)模。由于房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模數(shù)據(jù)在每年一月份的缺失,因此,一月份的數(shù)據(jù)參考下一期。考慮到季節(jié)因素對(duì)于變量的影響,使用censusX12季節(jié)調(diào)整法對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,消除季節(jié)因素的影響。為使數(shù)據(jù)更平穩(wěn),在censusX12季節(jié)調(diào)整處理的基礎(chǔ)上對(duì)各變量取對(duì)數(shù)。后面文中提到的原始數(shù)據(jù)均是經(jīng)過這種處理后的數(shù)據(jù)。而變量的時(shí)間跨度為2003年1月到2013年12月。本文數(shù)據(jù)均來自與中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。

    本文使用VAR模型對(duì)于變量之間的關(guān)系進(jìn)行分析。VAR模型主要用于分析相互關(guān)聯(lián)的序列以及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)地動(dòng)態(tài)影響。VAR(p)模型的表達(dá)式為

    yt是k維內(nèi)生變量,xt是d維外生變量,p是滯后階數(shù)。A1……Ap是 k×k維待估矩陣,B是k×d維待估矩陣,ε是k維擾動(dòng)列向量。

    3.2 實(shí)證結(jié)果

    3.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    利用ADF單位根檢驗(yàn)對(duì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。其中 LNSTOCK、LNCPI、LNEST、LNM2 分別是股票市場(chǎng)融資規(guī)模、居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)投資、廣義貨幣供應(yīng)量經(jīng)過censusX12方法處理后的對(duì)數(shù)。D表示的一階差分形式。表1所示,LNEST的ADF檢驗(yàn)值大于在5%置信水平下的臨界值,表示LNEST的原序列不平穩(wěn),對(duì)其進(jìn)行一階差分處理。DLNEST是其一階差分形式,ADF檢驗(yàn)值小于5%置信水平下的臨界值,表示一階差分的序列平穩(wěn)。而其他序列的一階差分形式也平穩(wěn),四個(gè)序列一階單整。其中滯后期是根據(jù)AIC與SC準(zhǔn)則確定的。

    表1 ADF單位根檢驗(yàn)

    3.2.2 協(xié)整檢驗(yàn)

    四個(gè)序列都是同階單整的,對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行Johanson協(xié)整檢驗(yàn)。在5%的置信水平下,對(duì)照跡檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和臨界值,在沒有協(xié)整關(guān)系一欄跡統(tǒng)計(jì)量大于5%置信水平下的臨界值,表明拒絕關(guān)于協(xié)整關(guān)系個(gè)數(shù)的原假設(shè),其余皆不能拒絕原假設(shè)。通過Johanson協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)四個(gè)變量存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系,說明四個(gè)變量存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。

    表2 Johanson協(xié)整檢驗(yàn)

    圖2 VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

    3.2.3 格蘭杰因果檢驗(yàn)

    為了分析M2、房地產(chǎn)市場(chǎng)開發(fā)投資規(guī)模以及股票市場(chǎng)融資規(guī)模與通貨膨脹的動(dòng)態(tài)關(guān)系,構(gòu)建了包含4個(gè)變量的VAR模型。通過比較不同滯后階數(shù)AIC與SC值,在AIC和SC最小值不相符的情況下,參考LR值,確定VAR模型的滯后期為2。模型的AR特征多項(xiàng)式的根的倒數(shù)都在單位圓內(nèi),證明VAR(2)模型是穩(wěn)定的

    運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)分析兩兩變量之間的因果關(guān)系,這個(gè)因果關(guān)系是統(tǒng)計(jì)意義上的因果關(guān)系。根據(jù)VAR模型的滯后階數(shù)判斷,選擇滯后期為2的格蘭杰檢驗(yàn)。根據(jù)表3反映的數(shù)據(jù),觀察P值大小。表中數(shù)據(jù)表明LNSTOCK、LNM2、LNEST均是LNCPI的格蘭杰原因。

    表3 VAR模型滯后期判斷

    表4 格蘭杰因果檢驗(yàn)

    3.2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

    利用脈沖響應(yīng)函數(shù),分析M1、房地產(chǎn)市場(chǎng)開發(fā)投資規(guī)模、股票市場(chǎng)投資規(guī)模對(duì)于通貨膨脹的沖擊。圖3為M1、房地產(chǎn)市場(chǎng)開發(fā)投資規(guī)模以及股票市場(chǎng)投資規(guī)模對(duì)于通貨膨脹沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線。圖3是LNCPI自身以及LNM1、LNSTOCK、LNESTATE的以單位沖擊 LNCPI的反應(yīng)程度。虛線表示的是置信區(qū)間,實(shí)線是在一單位沖擊下的反應(yīng)程度。從脈沖響應(yīng)函數(shù)曲來看,LNCPI對(duì)于 LNM1、LNSTOCK、LNESTATE 沖擊在短期有較大的反應(yīng),其中在短期反應(yīng)較大的是LNSTOCK和LNM1,而LNESTATE的波動(dòng)幅度較小。從方向來看,LNCPI對(duì) LNSTOCK和LNESTATE都是正向的反應(yīng),LNSTOCK在大約第五期達(dá)到頂峰,LNM1在第十期達(dá)到頂峰。而后逐漸收斂于0,即LNSTOCK與LNM1給予LNCPI的沖擊反應(yīng)在此后逐漸減弱。而LNCPI對(duì)于LNESTATE的反應(yīng)短期波動(dòng)幅度較小,且下降成負(fù)值。這說明在短期內(nèi)LNCPI對(duì)于LNESTATE的反應(yīng)較小,且是相反方向。在大約15期達(dá)到頂峰之后,逐漸收斂于0。

    圖3 變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)

    3.2.5 方差分解

    VAR模型的方差分解是分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度。表5是期間內(nèi)方差分解的具體百分比。其中期數(shù)的選取是根據(jù)各個(gè)變量貢獻(xiàn)率的變化情況選取。LNM1從1期開始貢獻(xiàn)比率不斷增加,在24期達(dá)到高峰,為26.07455%,此后貢獻(xiàn)率保持平穩(wěn),在末期為25.70547。LNSTOCK在從1期開始貢獻(xiàn)率保持增加,在末期貢獻(xiàn)率達(dá)到31.36066%。LNESTATE的貢獻(xiàn)率從1期開始增加,在37期達(dá)到一個(gè)高峰,貢獻(xiàn)率為5.943590%,此后保持平穩(wěn),期末貢獻(xiàn)率為5.927194。從總體上看,LNCPI自身的貢獻(xiàn)最大,其次是 LNSTOCK,LNM1貢獻(xiàn)小于 LNSTOCK,而LNESTATE的貢獻(xiàn)最小。

    4 結(jié)論與建議

    本文運(yùn)用censusX12季節(jié)調(diào)整法以及VAR模型對(duì)于 LNCPI、LNM2、LNSTOCK、LNEST 這幾種變量的聯(lián)系進(jìn)行分析,根據(jù)實(shí)證結(jié)果。得出如下結(jié)論:

    (1)股票市場(chǎng)的融資規(guī)模對(duì)于通貨膨脹來說有正向的沖擊,而房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模則有負(fù)向的沖擊。股票市場(chǎng)一方面吸收了資金,另一方面也通過財(cái)富效應(yīng)、托賓Q效應(yīng)、信用渠道、預(yù)期等來影響通貨膨脹。而房地產(chǎn)開發(fā)投資的資金規(guī)模較大,占用了大量的資金,并且具有一定的建設(shè)周期。房地產(chǎn)的擴(kuò)張到達(dá)一定程度會(huì)形成樓市泡沫,但其擴(kuò)張確實(shí)拉低了通貨膨脹。

    (2)單位股票市場(chǎng)的融資規(guī)模對(duì)于通貨膨脹有十分顯著地影響,貢獻(xiàn)率較高。而單位房地產(chǎn)市場(chǎng)融資規(guī)模對(duì)于通貨膨脹的影響較小。股票市場(chǎng)的融資更多是一種投資。觀察近年來股票市場(chǎng)的交易量發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)的交易量較大,這說明股票市場(chǎng)的流通較為便利。因此,股票市場(chǎng)雖然吸收大量資金,但是由于其流通便利,因此影響有限。并且股價(jià)的波動(dòng)對(duì)于投資、消費(fèi)等有著重要影響??紤]到房地產(chǎn)的開發(fā)投資規(guī)模,其對(duì)通貨膨脹的影響不容忽視。

    表5 VAR模型的方差分解

    (3)通貨膨脹情況與M2的供應(yīng)量在同期趨勢(shì)并不相符。一方面是由于宏觀調(diào)控的滯后性,另一方面也是央行根據(jù)通貨膨脹水平對(duì)貨幣供應(yīng)量進(jìn)行把控。因此,才會(huì)出現(xiàn)這種趨勢(shì)背離的現(xiàn)象。這樣,對(duì)于通貨膨脹的預(yù)期需要充分考慮滯后因素并且及時(shí)關(guān)注央行動(dòng)向。

    根據(jù)經(jīng)過實(shí)證分析得出的結(jié)論,股票市場(chǎng)融資對(duì)于通貨膨脹有顯著地推動(dòng)作用,而房地產(chǎn)市場(chǎng)則有一定的緩沖作用,通貨膨脹的預(yù)期存在一定的困難。本文提出以下幾條建議:

    (1)合理引導(dǎo)通貨膨脹預(yù)期,將多種因素納入關(guān)于通貨膨脹的分析框架??紤]到居民對(duì)于物價(jià)變動(dòng)的敏感性,政府應(yīng)當(dāng)合理地引導(dǎo)公眾對(duì)于通貨膨脹的預(yù)期。通貨膨脹偏差沖擊對(duì)一定時(shí)間內(nèi)的宏觀經(jīng)濟(jì)有顯著負(fù)效應(yīng)(李成,2009)。馬堯(2012)指出資產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)貨幣政策影響越來越顯著,制定貨幣政策需要考慮資產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)。為了不使公眾產(chǎn)生嚴(yán)重的通貨膨脹預(yù)期偏差,應(yīng)當(dāng)將多種因素納入分析框架,如考量資產(chǎn)市場(chǎng)的規(guī)模、資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)以及金融創(chuàng)新等。

    (2)保持股市的良性發(fā)展,規(guī)避股市泡沫。股票市場(chǎng)對(duì)通貨膨脹的沖擊較大,保持股市的健康與穩(wěn)定發(fā)展,無論是出于發(fā)揮其融資功能還是其對(duì)貨幣政策的影響的考慮。股票的價(jià)格是由股票的供給與需求決定的。實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致股市的走勢(shì)的走強(qiáng),投機(jī)行為也會(huì)影響股市,甚至產(chǎn)生較大幅度的波動(dòng),影響資金的正常流動(dòng),對(duì)通貨膨脹的連續(xù)性產(chǎn)生影響。股市的監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)對(duì)股市的運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)控,避免不合理的波動(dòng)。同時(shí)央行應(yīng)當(dāng)借助一定的市場(chǎng)工具以及政策導(dǎo)向引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì),規(guī)避泡沫,從而將股市規(guī)??刂圃诤侠淼膮^(qū)間內(nèi)。

    (3)通過宏觀調(diào)控,調(diào)節(jié)房地產(chǎn)市場(chǎng)的供需失衡,減少通貨膨脹的不確定性。向市場(chǎng)投入流動(dòng)性往往存在一定的不確定性,對(duì)于投放的多與少往往沒有一個(gè)可靠的標(biāo)準(zhǔn)。房地產(chǎn)市場(chǎng)的投資規(guī)模對(duì)于通貨膨脹有一定的緩沖效應(yīng),對(duì)于貨幣政策的運(yùn)行來說增加了不確定性。因此,保持房地產(chǎn)市場(chǎng)的供需平衡有利于形成合理的通貨膨脹預(yù)期。目前,利率、存款準(zhǔn)備金率以及限購(gòu)政策等均是調(diào)節(jié)房地產(chǎn)供需的有效政策,利率、存款準(zhǔn)備金存在“一刀切”的問題,而限購(gòu)政策往往能發(fā)揮定向調(diào)控的作用。

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