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    基于VAR模型的我國貨幣供應量對通貨膨脹的影響分析

    2018-09-10 04:40:06高濛
    中國商論 2018年35期
    關(guān)鍵詞:貨幣供應量通貨膨脹VAR模型

    高濛

    摘 要:本文運用VAR模型,通過脈沖響應分析和方差分解,確定了M0、M1和M2對于通貨膨脹的影響大小排序和時間順序,得出貨幣供應量與通貨膨脹變量間關(guān)系的三個結(jié)論,并提出政策建議。

    關(guān)鍵詞:貨幣供應量 通貨膨脹 VAR模型

    中圖分類號:F822.5 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2018)12(b)-061-03

    本文基于VAR模型,以M0、M1和M2為貨幣供應量指標,以CPI和PPI作為通貨膨脹衡量指標,截取從2016年1月—2018年5月的月度數(shù)據(jù)(原始數(shù)據(jù)表略),分析了我國各層貨幣供應量指標與通貨膨脹指標之間的發(fā)展規(guī)律,運用脈沖響應函數(shù)與方差分解的方法來量化M0、M1和M2對CPI指數(shù)和PPI指數(shù)的貢獻率。

    本文使用Eviews8.0軟件,所構(gòu)建模型公式為:

    式中,是維內(nèi)生變量,是VAR模型的截距項,是待估參數(shù),是VAR模型的滯后階數(shù),是樣本個數(shù),是維隨機擾動項,它們之間同期相關(guān),但不與自己的滯后項相關(guān)及不與等式右邊的變量相關(guān), 并滿足白噪聲過程。

    1 數(shù)據(jù)處理過程及參數(shù)估計

    貨幣供應量、CPI和PPI數(shù)據(jù)均來源于中國人民銀行和國家統(tǒng)計局。

    1.1 單位根檢驗

    為避免出現(xiàn)為回歸現(xiàn)象,一般采用單位根檢驗時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。對5個變量繪制了折線圖,觀察其走勢 (如圖1、圖2所示)。

    圖1、圖2均無趨勢。使用ADF檢驗估計后,均接受原假設(shè),即存在單位根,序列不平穩(wěn)。之后對一階差分項DCPI和DPPI再次進行ADF檢驗,P值均顯著小于0.05,拒絕原假設(shè),說明差分后序列平穩(wěn)。

    如圖3、圖4、圖5所示,M0趨勢性不是很明顯,但伴隨一定季節(jié)性,而M1和M2均存在趨勢項。對M0、M1和M2進行ADF檢驗,均接受原假設(shè),即存在單位根,序列不平穩(wěn)。對這3個變量進行一階差分后,即DM0、DM1和DM2,進行ADF檢驗,均拒絕原假設(shè),接受備擇假設(shè),即不存在單位根,序列平穩(wěn)。綜上所述,這5個差分后的序列分別為DCPI、DPPI、DM0、DM1、DM2。ADF檢驗結(jié)果如表1所示。

    1.2 VAR模型穩(wěn)定性檢驗

    由表1可知,DCPI、DPPI、DM0、DM1和DM2是一階單整序列,可以采用這5變量來構(gòu)建VAR模型。在構(gòu)建模型前,需要利用FPE、AIC、SC等信息準則確定模型最優(yōu)滯后階數(shù),如表2所示。在保證有足夠數(shù)量的滯后項的同時又有足夠數(shù)目的自由度,以獲取最佳的信息量,提高模型有效性。

    由表2知,LR、FPE、AIC、SC這些信息準則顯示最優(yōu)滯后階數(shù)均不同,最終選用AIC指標來進行階數(shù)判斷,故VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2。

    關(guān)于CPI的向量自回歸的表達式為:

    為確定VAR模型穩(wěn)定性,需對AR特征多項式的逆根進行檢驗,結(jié)果如圖6所示,AR特征多項式的逆根都在單位圓內(nèi),表明DCPI、DPPI、DM0、DM1和DM2所構(gòu)成的VAR模型是有效的,即表示貨幣供應量指標和通貨膨脹指標之間存在著穩(wěn)定性關(guān)系。

    1.3 脈沖響應分析

    為研究模型中內(nèi)生變量受到?jīng)_擊時,對其他內(nèi)生變量受到的影響,需要使用脈沖響應函數(shù)來進行分析,可以得到DCPI對DM0、DM1和DM2沖擊后的脈沖響應路徑。如圖7~圖12所示,橫軸表示滯后期,在Eviews軟件中默認設(shè)置滯后期的長度為10期,縱軸表示DCPI的響應值,圖中虛線表示置信區(qū)間,實現(xiàn)代表脈沖響應函數(shù)的曲線。

    圖7表示CPI對M0的脈沖響應,即對M0施加一個標準差信息的正向沖擊,CPI對其沖擊的響應。在第一期,CPI的響應值為0,也就是說在M0增加時,CPI的大小并未出現(xiàn)變化,表明M0對CPI的影響有一定的滯后效應。隨后M0的沖擊在第2期會使CPI的大小負向變動,即M0對CPI的大小產(chǎn)生了滯后的抑制作用。隨著時間推移,第2、第3、第4期,CPI對M0的沖擊產(chǎn)生負向效應,即CPI的響應值逐漸增大,在第6期達到最大值0.001。隨后便逐漸下降,直至消失并收斂于0。

    圖8表示M1受到一個標準差信息的沖擊帶給CPI的影響。M1對CPI的前期影響和M0類似,均是存在一個滯后影響。在3期的響應值達到最小值-0.00047,而后開始上升,最后趨向于0,表明M1對CPI的影響逐漸消失。

    圖9表示CPI對M2的脈沖響應。從圖中可以看到,和M1和M2相似,在第1期的時候,M2并沒有對CPI產(chǎn)生明顯的影響,即脈沖響應值為0。而后和M1和M2恰好相反,突然產(chǎn)生一個大幅度的正向促進作用,之后便逐漸小幅度的波動,直至響應值趨近于0。

    圖10表示PPI對M0的脈沖響應,即對M0施加一個標準差信息的正向沖擊,PPI對其沖擊的響應。在第一期,PPI的響應值和CPI不一樣,PPI立刻產(chǎn)生了一個負向的響應值,也就是說在M0增加時,PPI的值瞬間減小。隨后幾期,PPI逐漸恢復到正常水平,從圖中可以看到在第6期開始PPI又受到一個正向的促進作用,隨后便逐漸回到正常水平。幅度在時間的推移下越來越小,直至消失并收斂于0。

    圖11表示M1受到一個標準差信息的沖擊帶給PPI的影響。M1對PPI的前期影響和M0類似,均是立即顯示出負向的促進作用,但是從幅度來看,M1造成的影響比M0略小一些。第2期和第3期中間,M1開始對PPI產(chǎn)生一個正向的促進影響。在第3期達到了最大值0.00039。隨著時間推移,響應值在最大值和最小值之間波動,最后穩(wěn)定在0線上,表明M1對PPI的影響逐漸消失。

    圖12表示PPI對M2的脈沖響應。從圖中可以看到,和M0和M1所對應的圖相似,在第1期的時候,M2對PPI產(chǎn)生立即的負向的影響,但是幅度相比于M0和M1都小。而后突然產(chǎn)生大幅度的正向促進作用,在第5期到達最大值,并在之后逐漸小幅度的波動,直至響應值趨近于0。

    整體來看,M0、M1和M2對CPI和PPI的影響不太相同。從時效性來看,貨幣供應量對CPI的影響具有滯后性,而對PPI的影響具有很明顯的即時性。從方向來看,貨幣供應量對PPI的影響都是先負向到正向,而貨幣供應量對CPI的影響是M2一直是正向影響,而M1一直是負向影響但幅度不大,M0是先負向再正向,如圖13、圖14所示。

    1.4 方差分解

    運用方差分解方法量化各個內(nèi)生變量隨機沖擊的反映對系統(tǒng)內(nèi)各內(nèi)生變量的貢獻度。結(jié)合前面脈沖響應函數(shù),分析M0、M1和M2對CPI和PPI的作用程度的大小,滯后期的長度依然為10期。圖 15、圖16中,橫軸表示滯后期,縱軸表示各個變量對CPI或PPI的貢獻率(其中也包括變量對自己的貢獻率)。

    從圖15看出,5條曲線分別代表CPI、M0、M1、M2和PPI的方差分解。從圖可知,PPI和CPI沒有相互作用,因此在圖中可以看到PPI的方差貢獻率幾乎為0。由前面的M0、M1和M2的沖擊對CPI的影響路徑可知,第1期3個變量對CPI均未有顯著性的影響,故在方差分解中,3個變量對CPI的方差貢獻率也都為0,也就是說第1期CPI的大小只受到自身的影響。隨著時間的推移,CPI自身的方差貢獻率逐漸降低,貨幣供應量的方差貢獻率逐漸提高。但是它們之間一直保持著一個固定的大小關(guān)系,即M0>M2>M1。

    圖16中4條曲線分別代表CPI、M0、M1、M2和PPI的方差分解。由前面的M0、M1和M2的沖擊對PPI的影響路徑可知,第1期3個變量對PPI均為有顯著性的影響,故在方差分解中,3個變量對CPI的方差貢獻率也都顯著的不為0。隨著時間的推移,PPI自身的方差貢獻率逐漸降低,而M0、M1和M2的方差貢獻率不斷增大,并趨于穩(wěn)定。從整個10期的長度來看,貢獻率的大小排名都是M0>M2>M1。其中M1的貢獻率一直保持著很低的水平。

    2 主要結(jié)論

    根據(jù)上文分析,得到如下主要結(jié)論。

    第一,由脈沖響應函數(shù)分析可知,M0、M1和M2的累積效應分別為0.0023,0.0005和0.0002。這3個影響因素的累積效應值均大于0,故M0、M1和M2與CPI之間存在穩(wěn)定的正向效應,即M0、M1和M2的增加會提高CPI。第二,由脈沖響應函數(shù)分析可知,M0、M1和M2的累積效應分別為0.0005,0.0004和0.0002。這3個影響因素的累積效應值均大于0,故M0、M1和M2與PPI之間存在穩(wěn)定的正向效應,即M0、M1和M2的增加會提高PPI。第三,根據(jù)方差分解可以發(fā)現(xiàn),貨幣層次中對CPI和PPI的貢獻率都是M0>M2>M1。但是兩者產(chǎn)生影響的時間不同。當貨幣供應量增加時,PPI最先受到影響,而CPI的影響存在滯后性。這個現(xiàn)象可以通過彈性來解釋,CPI衡量的是居民生活,以各種商品作為一攬子構(gòu)建指數(shù),而PPI以工業(yè)相關(guān)的原材料等商品構(gòu)建指數(shù)。對于居民來說,彈性不大,但對于工業(yè)企業(yè)來說,彈性很大,就會產(chǎn)生即刻的影響。

    參考文獻

    [1] 高華川,趙娜.基于多層因子模型的我國核心通貨膨脹估計[J].統(tǒng)計研究,2016(4).

    [2] 王雅炯.中國通貨膨脹預期的結(jié)構(gòu)和持久性[J].統(tǒng)計研究, 2012(5).

    [3] 蘇晉川.流動性測度與我國貨幣政策實踐研究[J].山西財政稅務(wù)??茖W校學報,2016(10).

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