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［摘 要］本文通过建立VAR模型,运用脉冲响应函数和方差分解的方法通过对我国信贷政策的研究,得到信贷供给增长、国内生产总值与CPI三者之间存在着长期协整关系,但由于其短期内这一关系并不十分明显,故而没有引起人们更多关注。控制通胀是我国目前乃至于今后一段时间较为迫切的任务,因此,政府在制定货币政策时应该注意其时效性,保持货币政策长期稳定性和连续性,防止CPI变化趋势的“惯性”和反向逆转。
［关键词］信贷增量；VAR模型；协整分析
［中图分类号］F822.5 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2011）48-0048-04
1 问题的提出
保持物价稳定是我国货币政策的重要政策目标,它与居民的生活水平息息相关。20世纪90年代以后,我国金融宏观调控方式逐步转化,货币市场进一步发展,逐步形成“中央银行—货币市场—金融机构—企业”的传导体系,初步建立了“货币政策—操作目标—中介目标—最终目标”的间接传导机制,其中操作目标为基础货币,中介目标是货币供应量和贷款,最终目标则为GDP和CPI。
关于货币政策对通货膨胀影响实证分析,多数是以货币供给量为变量进行的数据分析,即研究货币渠道对实际产出和物价水平的影响,而对于贷款总量对实际产出和通货膨胀的影响的研究还很少,这一缺陷应该如何弥补？货币政策对CPI影响的时滞性应该如何克服？如何保证货币政策长期的稳定性？上述这些问题正是本文研究的主要内容和需要解决的问题所在。
本文将采取协整分析方法和VAR方法,分析我国货币信贷政策对于通货膨胀的动态影响进行计量研究,并根据计量结果提出相应的理论结论和政策建议。
2 信贷政策对通胀影响的实证分析
2.1 样本与数据
本文选取中国GDP增长率、信贷量环比增长率和CPI通胀率的季度数据作为研究信贷货币政策对通货膨胀影响的指标变量。
根据2003—2009年中国统计年鉴、国家统计局网站和中经网等资料并经过计算后,得到如表1所示的相关指标数据。
2.2 协整检验与VAR模型
在选取了上述3个指标变量后,根据上表中数据,建立VAR模型,运用Eviews 6.0进行数据处理,分析贷款总量变动对通货膨胀及GDP的动态影响。
2.2.1 单位根检验和Johansen协整检验
建立VAR模型。
先对各变量的平稳性进行检验,只有当各变量都是平稳序列或各变量之间存在协整关系时才能用来构建模型。
(1)对各时间序列进行ADF检验。结果如表2。可以看出,原始序列都不平稳，而其一阶差分序列都平稳。
2.2.2 VAR模型的估计
基于上述结论,采用Eviews6.0以ΔCPI,ΔGDP,ΔCREDIT这三个平稳序列建立一个三元的向量自回归模型(VAR)模型,其中最优滞后阶数在AIC,LR及HQ规则下确定为4期,结果如表4所示。
通过前面的计量结果,可以得出如下结论：
(1)信贷变化率和CPI以及GDP增长率存在一个长期均衡关系。在长期中,a=CPI－5.04×CREDIT是一个平稳序列；b=GDP－1.86×CREDIT也是一个平稳序列。其经济含义就是,信贷变化率在长期中之后与CPI和GDP增长率有一个互动关系,信贷的变化会引起CPI和GDP的变化。从检验结果来看,都是一种同方向的变化。通过这种变化来修正由于信贷的变化而导致的相互间的失衡关系。
(2)对CPI变化值的影响因素中,有其自身滞后、滞后两期的信贷变化率和滞后三期的GDP增长率的变化值是比较显著的。一般来说CPI受到过去的CPI的影响较明显,当期往前三期内的CPI变化值对当期CPI的变化值都是正向影响,就是说当期之前三期内如果CPI是增加的,那么当期CPI也会增加。这就是所谓的“通货膨胀惯性”,一旦出现通胀或者通缩,就会在一段时间内持续下去。但是当期往前的第四期CPI的变化值对当期CPI的变化值的影响是负的,也就是说在一年以前的CPI如果是增加的,那么现在CPI可能会下降。当CPI保持一段时间的增加或者下降时,政府会采取措施阻止这种趋势的继续,市场也会有一种预期CPI不会再增加或者下降,所以应该会回复到一个较正常的水平。这种影响综合起来就是,四期以前的CPI变化与当期变化值是相反的,而在近三期的CPI变化值与当期变化值是同方向的。滞后两期信贷变化量也会对当期CPI的变化值产生影响,而且是正向影响［在第一个方程中,DCREDIT(-2)的系数为0.118］。这意味着,两个季度以前的一次信贷增加或者减少,会导致当期CPI的变大或者减少。最后,三个季度前的GPD增长率的变化也会导致当期CPI的变化值出现同方向变化［在第一个方程中,DGDP(-2)的系数为0.74］。GDP增长率的加大,表示经济进入了一个快速发展时期,这肯定会引起CPI变化率的变大；而GDP增长率的减小,表示经济进入一个减速时期,这就会引起CPI变化值的波动。通过本模型,这种影响要滞后三期才能明显表现出来。
(3)对GDP增长率的变化值影响,在模型中没有得到显著性的因素。其原因可能是,GDP季度增长率与季度有较大关系,其变化率与CPI和信贷的变化值关系都不大。这两种变量对GDP增长率的水平值大小影响更加明显,而对其变化值影响不显著。
(4)对信贷变化率影响因素中,在该模型中可以看到滞后两期的CPI和滞后两期、三期信贷变化率都是显著的,而且这三项的对信贷变化率的影响都是负的。这里面的原因应该归结于政府的政策措施。也就是说信贷的增加额不会一直是变大的,在某些时候政策措施会采取方向的操作。另一方面,过去的CPI较大变化值,会引起政府对信贷增量的控制,其目标是会尽量减少CPI的波动率。
2.3 脉冲响应函数和方差分解
2.3.1 脉冲响应函数
由于VAR模型只是对多个变量之间的动态关系进行统计描述,而没有对它们之间的结构性关系做任何先验性的约束。因此在作VAR模型时,我们还要用脉冲响应函数分析随时间的变化,某个经济变量受系统内其他变量影响的大小,这样从直观上解释在较长时期内一个变量对另一个变量的冲击程度。我们用Eviews6.0来分析当信贷变量产生一个标准差大小的随机变动将会对CPI及GDP当期和未来值的影响,结果如图1和图2所示。
从图1可知,CPI增长率变化对自身冲击的反应是,前5期为正,之后为负,到第6期恢復为正,而后变为负,最后趋于0；对于信贷季度增长率变化的随机冲击的反应是前4期都是正,且在第2～3期影响最为明显,到第4期变为0,在第5期逐渐变为正,而经过1期后基本上趋于0；CPI增长率变化对GDP增长率变化的随机冲击的反应是前两期为正,到第3～4期为负,而后又转为正,在第4～5期达到最大。
可以看出,CPI增长率变化对自身冲击的反应很大,同时如果受到信贷增长率变化的随机冲击返回预期值所用的时间将近一年,这与理论上的货币政策传导具有一定的滞后性的情况是相符的。
从图2可知,GDP增长率变化对自身冲击的反应在前两期为正,然后变为负,到第4期又恢复为正,然后在0值左右徘徊；信贷季度增长率的变化对GDP增长率变化的影响不明显,在0上下振荡。
2.3.2 方差分解
方差分解是通过分析每一个结构冲击对经济系统内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性和程度。实质上,所谓的方差分解,就是指我们可以获知每个特定的冲击因素对于εjt的方差能由其他随机扰动项解释多少。通过获得这个信息,我们可以获知每个特定的冲击因素对于εjt的相对重要性。
［关键词］信贷增量；VAR模型；协整分析
［中图分类号］F822.5 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2011）48-0048-04
1 问题的提出
保持物价稳定是我国货币政策的重要政策目标,它与居民的生活水平息息相关。20世纪90年代以后,我国金融宏观调控方式逐步转化,货币市场进一步发展,逐步形成“中央银行—货币市场—金融机构—企业”的传导体系,初步建立了“货币政策—操作目标—中介目标—最终目标”的间接传导机制,其中操作目标为基础货币,中介目标是货币供应量和贷款,最终目标则为GDP和CPI。
关于货币政策对通货膨胀影响实证分析,多数是以货币供给量为变量进行的数据分析,即研究货币渠道对实际产出和物价水平的影响,而对于贷款总量对实际产出和通货膨胀的影响的研究还很少,这一缺陷应该如何弥补？货币政策对CPI影响的时滞性应该如何克服？如何保证货币政策长期的稳定性？上述这些问题正是本文研究的主要内容和需要解决的问题所在。
本文将采取协整分析方法和VAR方法,分析我国货币信贷政策对于通货膨胀的动态影响进行计量研究,并根据计量结果提出相应的理论结论和政策建议。
2 信贷政策对通胀影响的实证分析
2.1 样本与数据
本文选取中国GDP增长率、信贷量环比增长率和CPI通胀率的季度数据作为研究信贷货币政策对通货膨胀影响的指标变量。
根据2003—2009年中国统计年鉴、国家统计局网站和中经网等资料并经过计算后,得到如表1所示的相关指标数据。
2.2 协整检验与VAR模型
在选取了上述3个指标变量后,根据上表中数据,建立VAR模型,运用Eviews 6.0进行数据处理,分析贷款总量变动对通货膨胀及GDP的动态影响。
2.2.1 单位根检验和Johansen协整检验
建立VAR模型。
先对各变量的平稳性进行检验,只有当各变量都是平稳序列或各变量之间存在协整关系时才能用来构建模型。
(1)对各时间序列进行ADF检验。结果如表2。可以看出,原始序列都不平稳，而其一阶差分序列都平稳。
2.2.2 VAR模型的估计
基于上述结论,采用Eviews6.0以ΔCPI,ΔGDP,ΔCREDIT这三个平稳序列建立一个三元的向量自回归模型(VAR)模型,其中最优滞后阶数在AIC,LR及HQ规则下确定为4期,结果如表4所示。
通过前面的计量结果,可以得出如下结论：
(1)信贷变化率和CPI以及GDP增长率存在一个长期均衡关系。在长期中,a=CPI－5.04×CREDIT是一个平稳序列；b=GDP－1.86×CREDIT也是一个平稳序列。其经济含义就是,信贷变化率在长期中之后与CPI和GDP增长率有一个互动关系,信贷的变化会引起CPI和GDP的变化。从检验结果来看,都是一种同方向的变化。通过这种变化来修正由于信贷的变化而导致的相互间的失衡关系。
(2)对CPI变化值的影响因素中,有其自身滞后、滞后两期的信贷变化率和滞后三期的GDP增长率的变化值是比较显著的。一般来说CPI受到过去的CPI的影响较明显,当期往前三期内的CPI变化值对当期CPI的变化值都是正向影响,就是说当期之前三期内如果CPI是增加的,那么当期CPI也会增加。这就是所谓的“通货膨胀惯性”,一旦出现通胀或者通缩,就会在一段时间内持续下去。但是当期往前的第四期CPI的变化值对当期CPI的变化值的影响是负的,也就是说在一年以前的CPI如果是增加的,那么现在CPI可能会下降。当CPI保持一段时间的增加或者下降时,政府会采取措施阻止这种趋势的继续,市场也会有一种预期CPI不会再增加或者下降,所以应该会回复到一个较正常的水平。这种影响综合起来就是,四期以前的CPI变化与当期变化值是相反的,而在近三期的CPI变化值与当期变化值是同方向的。滞后两期信贷变化量也会对当期CPI的变化值产生影响,而且是正向影响［在第一个方程中,DCREDIT(-2)的系数为0.118］。这意味着,两个季度以前的一次信贷增加或者减少,会导致当期CPI的变大或者减少。最后,三个季度前的GPD增长率的变化也会导致当期CPI的变化值出现同方向变化［在第一个方程中,DGDP(-2)的系数为0.74］。GDP增长率的加大,表示经济进入了一个快速发展时期,这肯定会引起CPI变化率的变大；而GDP增长率的减小,表示经济进入一个减速时期,这就会引起CPI变化值的波动。通过本模型,这种影响要滞后三期才能明显表现出来。
(3)对GDP增长率的变化值影响,在模型中没有得到显著性的因素。其原因可能是,GDP季度增长率与季度有较大关系,其变化率与CPI和信贷的变化值关系都不大。这两种变量对GDP增长率的水平值大小影响更加明显,而对其变化值影响不显著。
(4)对信贷变化率影响因素中,在该模型中可以看到滞后两期的CPI和滞后两期、三期信贷变化率都是显著的,而且这三项的对信贷变化率的影响都是负的。这里面的原因应该归结于政府的政策措施。也就是说信贷的增加额不会一直是变大的,在某些时候政策措施会采取方向的操作。另一方面,过去的CPI较大变化值,会引起政府对信贷增量的控制,其目标是会尽量减少CPI的波动率。
2.3 脉冲响应函数和方差分解
2.3.1 脉冲响应函数
由于VAR模型只是对多个变量之间的动态关系进行统计描述,而没有对它们之间的结构性关系做任何先验性的约束。因此在作VAR模型时,我们还要用脉冲响应函数分析随时间的变化,某个经济变量受系统内其他变量影响的大小,这样从直观上解释在较长时期内一个变量对另一个变量的冲击程度。我们用Eviews6.0来分析当信贷变量产生一个标准差大小的随机变动将会对CPI及GDP当期和未来值的影响,结果如图1和图2所示。
从图1可知,CPI增长率变化对自身冲击的反应是,前5期为正,之后为负,到第6期恢復为正,而后变为负,最后趋于0；对于信贷季度增长率变化的随机冲击的反应是前4期都是正,且在第2～3期影响最为明显,到第4期变为0,在第5期逐渐变为正,而经过1期后基本上趋于0；CPI增长率变化对GDP增长率变化的随机冲击的反应是前两期为正,到第3～4期为负,而后又转为正,在第4～5期达到最大。
可以看出,CPI增长率变化对自身冲击的反应很大,同时如果受到信贷增长率变化的随机冲击返回预期值所用的时间将近一年,这与理论上的货币政策传导具有一定的滞后性的情况是相符的。
从图2可知,GDP增长率变化对自身冲击的反应在前两期为正,然后变为负,到第4期又恢复为正,然后在0值左右徘徊；信贷季度增长率的变化对GDP增长率变化的影响不明显,在0上下振荡。
2.3.2 方差分解
方差分解是通过分析每一个结构冲击对经济系统内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性和程度。实质上,所谓的方差分解,就是指我们可以获知每个特定的冲击因素对于εjt的方差能由其他随机扰动项解释多少。通过获得这个信息,我们可以获知每个特定的冲击因素对于εjt的相对重要性。