中国货币政策的效应:基于伯南克―米霍夫半结构向量自回归模型的实证分析.doc
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1、中国货币政策的效应:基于伯南克米霍夫半结构向量自回归模型的实证分析引言 自1983年9月中国人民银行被指定为中央银行以来,中国货币政策对国内经济的影响一直是经济学界关注的焦点。这催生出很多从实证角度检验中国货币政策效果的研究(见谢平,2004;Geiger,2006;Green and Chang,2006;王振山和王志强,2000;陈飞、赵昕东和高铁梅,2002;周英章和蒋振声,2002;孙明华,2004)。这些研究获得了一些有价值的成果,但是,它们在运用计量经济学工具做实证检验方面都有一个缺陷:不注重测量和确认外生的货币政策变化,这会使测得的货币政策操作的真正效果模糊不清。蒋伽丹(2014
2、)通过恰当地确认和估计1个不受限制的向量自回归(VAR)模型,在这方面作了有益的补充。 然而,值得注意的是,中国货币政策在操作过程中显示出一个重要的特征:央行在不同的时点运用各种货币政策工具来实现它的多重政策目标,所以没有单个政策工具能持续地暗示央行的政策态度。因此,蒋伽丹(2014)采用以3个货币政策相关变量(货币存量、利率和名义汇率)的外生冲击部分来代表央行货币政策冲击的做法显然过于简单和粗糙。在这方面,伯南克-米霍夫对美国货币政策的一项研究中(Bernanke and Mihov,1998)所用的计量方法值得借鉴。这个被称为伯南克-米霍夫半结构向量自回归(Bernanke-Mihov s
3、emi-structural VAR)的模型吸收了货币政策当局采用多种货币政策工具这一特征,从而不必指定哪个与政策相关的变量(货币存量还是利率)是暗示货币政策态度的最佳变量。不仅如此,相对于不受限制的VAR而言,该模型还有一个优势:该方法在数据上添加了一个经济结构(即储备市场模型)。这一设计能更恰当地对货币政策冲击进行建模。 基于以上考虑,本文运用伯南克-米霍夫半结构向量自回归模型对中国货币政策对国内经济的影响进行严格的实证检验。本文第二部分介?B模型的设定,第三部分进行数据说明和呈现计量结果,第四部分是结论和今后的研究方向。 计量模型 本文采用伯南克-米霍夫半结构向量自回归模型。其结构宏观模
4、型可写作: (1) (2) 其中P为政策变量向量组,包括总储备、非借入储备和货币政策利率,Y是包括产出、价格水平和大宗商品价格指数在内的非政策变量向量组。vy和vp分别代表2个不相关的结构干扰项(为简单起见,常数项被省略)。方程(2)阐明政策变量P取决于Y和P的现值和过去值以及vp。向量组vp的一个元素是货币政策干扰项vs。这个方程表示当前经济中的发展变化对于政策措施有影响。方程(1)允许非政策变量取决于Y的现值和过去值,以及P的过去值。因此,它表示了一个限制条件,即非政策变量仅仅取决于政策变量的过去值(即C0=0)。 接下来,伯南克和米霍夫加入了一个银行储备市场的标准模型,该模型把简化形式V
5、AR的残值和P模块中的结构干扰项联系起来。该模型如下: (3) (4) (5) 其中uTR,uIR,uBR和uNBR是简化了的VAR的残值,它们分别代表对银行总储备需求的冲击,对货币政策利率的冲击,对借入储备需求的冲击和对非借入储备的冲击,d和b是正值的参数。方程(3)和(4)分别描述了银行对于总储备和借入储备的需求;vd和vb是相应的结构干扰项。方程(5)假设货币当局能够通过调整对非借入储备的供给,在同期对于总储备需求和借入储备需求的结构性干扰做出反应;d和b测算这种反应的程度。另外,它假设货币政策的一个真正冲击vs能够引起非借入储备供给的变化。 最后,完成对于系统(3)-(5)的确认需要附
6、加另外1个或2个参数限制条件。这些限制条件对应于货币当局所采用的不同的操作步骤,具体解释如下: IR模型。限制条件为d=1,b=-1。它们的含义是货币当局完全抵消对总储备需求和对借入储备需求的干扰,以使(货币)政策利率只对货币政策冲击做出反应。 NBR模型。限制条件为d=0,b=0。它们的含义是非借入储备只对货币政策冲击做出反应。 NBR/TR模型。限制条件为=0,b=0。它们的含义是:对总储备需求的冲击是纯粹的需求干扰;货币当局不对借入储备需求的冲击做出反应。 BR模型。限制条件为d =1,b=/。它们的含义是借入储备需求只对货币政策的冲击做出反应。 TR模型。限制条件为d=-/,b=-1。
7、它们的含义是总储备需求只对货币政策的冲击做出反应。 JI模型。以上5个模型都添加了2个限制条件,因此整个系统多出一个限制条件而被过度确认。在JI模型中,仅加入一个限制条件(=0)。它的含义是对总储备需求的冲击仅来自需求方面的干扰。 数据说明及计量结果 本文采用从Datastream获取的工业生产指数(indp),从Datastream获取的消费者价格指数(CPI)和原油价格(poil)来分别代表产出、一般价格水平和大宗商品价格指数。原油价格取从International Financial Statistics(IFS)中获取的布伦特、西德克萨斯中级和迪拜法奇三者原油现货价格的简单算术平均数。
8、3个政策变量为从Datastream获取的中央银行贴现率(cbdiscr),非借入储备(nbres)和取自IFS的总储备(tres)。非借入储备(nbres)按照总储备与借入储备(数据来自IFS)的差额来计算。在使用年同比增长率数据进行估计时(见下文),本文用6个季度tres的移动平均数来对tres和nbres进行标准化。 在估计这个VAR模型时,本文采用1990年第2季度至2009年第3季度的季度数据(对于tres,本文采用1985年第4季度至2009年第3季度的季度数据)。考虑到1998年初中国货币政策的框架出现较大改变,在估计时加入了1个虚拟变量作为1个额外的截距项;在1998年第1季度
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