原创《中国货币政策冲击预期效应实证》：这篇货币政策论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
摘 要：采用贝叶斯推断下的VAR模型、SVAR模型、VECM模型和DSGE模型对我国货币政策冲击预期效应进行有效估计和评价的结论表明,货币政策冲击效应存在较大波动性和不稳定性.我国货币政策的货币供应量传导存在明显滞后效应,滞后期大约为6个月到15个月,而利率传导几乎没有滞后效应,对产出有明显滞后效应,而对于通货膨胀率几乎没有滞后效应.我国GDP增长率对货币政策冲击比货币供应量增长率反应强烈,货币供应量增长率为逆周期变量,GDP增长率为顺周期温和变量,我国货币供应量具有明显内生性特质.
关 键 词：货币政策冲击预期效应；贝叶斯推断；VAR模型；SVAR模型；VECM模型；DSGE模型
中图分类号：F830.31 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2014）03-0003-05
一、引言
自2008年美国金融危机以来,各国政府将加强宏观冲击预期效应估计及预测作为宏观调控的重要内容.过去10年中国人民银行在运用货币政策进行宏观调控时常处于矛盾的尴尬境地,其中有的矛盾来自于货币政策最终目标之间的相互制约,如促进经济增长、增加就业和稳定币值的矛盾；有的矛盾来自于社会舆论,如在由某些农产品短缺引致的物价上涨时,社会舆论较普遍地将其认定为通胀,要求采取紧缩的货币政策,此时人行不采取紧缩举措将面临“行政不作为”的责难,采取紧缩措施又很难准确把握对相关实体经济部门和经济运行走势的影响程度. 由此可见估计和评价货币政策冲击预期效应的重要性.
当前学者们大多采用单一计量经济模型或向量自回归模型（VAR）来研究货币政策冲击预期效应,估计方法采用经典最小二乘法、 广义矩估计和极大似然估计,缺乏微观经济理论基础,模型动态调整机制是根据统计检验得到,因而处理方法具有随意性.Kydland和Prescot（1982）和Long和Plosse（1983）构造的动态随机一般均衡（DSGE）模型具有显性建模框架、理论一致性、宏微观分析相结合、长短期分析有机整合等优点, 而DSGE模型的主要问题是由于模型设定参数太多, 大多采用校准及模拟方法进行估计, 而这种方法得到的参数估计解大多是角边解而不是最优解.
学者采用传统计量经济分析方法面临如下挑战：（1）模型识别.如何在模型中体现货币政策的预期变化及其冲击效应? 由于传统计量经济模型如标准VAR模型的残差没有赋予经济含义,因此传统计量经济分析是无法识别政策预期冲击效应的.（2）交叉等式限制.目前大部分宏观经济模型是联立方程,而联立方程会出现交叉等式限制条件, 传统计量经济分析方法没有提供足够的信息识别交叉等式限制,因此得到的模型估计解是随意解而不是最优解.（3）高维模型解.宏观经济模型会包含大维度宏观变量和金融变量的面板数据,这会导致待估参数太多及如何识别这些高维度变量的联动效应.传统计量经济分析方法存在无法提供足够信息识别这种联动效应的问题,因而无法对大维度数据进行建模分析.
Christiano和Lars（1998）、Gupta等（2002）、刘斌、黄先开和潘红宇（2001）、郭庆旺、贾俊雪（2004）、黄赜琳（2005）和刘斌（2008）等考察了货币政策和宏观经济稳定之间的关系,普遍认为货币政策冲击影响宏观经济稳定.但上述文献中由于货币政策冲击预期估计方法缺乏微观基础、动态性和前瞻性特征,因此预期效应未得到准确度量；由于未使用贝叶斯计量经济方法,而采用传统计量经济方法,因此得到的模型估计解不是最优解,无法对冲击预期进行政策解析.
贝叶斯计量经济方法属于全信息估计方法,对于模型设定及交叉等式限制等问题可以通过提供密集化似然函数及将不同的先验函数转换为后验函数更新算法来解决.
鉴于此,本文采用贝叶斯推断的BVAR、BSVAR、BVECM和BDSGE模型对我国货币政策预期冲击进行建模,以有效识别我国货币政策冲击预期效应.
二、模型构建及解决估计策略
三、实证分析
(一)数据来源
本文采用中国经济数据库我国2002年1季度至2012年3季度数据.数据包括GDP增长率、通货膨胀率（通货膨胀率等于（季度CPI-1）×100%）、短期利率（根据我国具体情况采用银行间7天同业拆借利率）和货币供给量M2增长率.符号表示为y、cpi、r、M2.四变量波动图见图1.
图1显示我国GDP增长率呈波动趋势,进入2012年下降趋势明显, 前三季度GDP增速分别为8.1%,二季度增长7.6%,三季度增长7.4%.通货膨胀率和利率样本内有波动,通货膨胀率波动较大.随着“4万亿”财政投资的实施,我国经济增长缓慢复苏,但同时也伴随着通货膨胀势头重现.2011～2012年货币供给量波动较大,货币供应量波动较货币政策调整时期晚,具有明显的时滞效应,且货币供应量的大幅波动不利于经济平稳运行.
(二)单位根检验
对四个变量进行单位根检验如下：
表1变量平稳性检验结果显示,GDP增长率和货币供给量增长率水平值非平稳,一阶差分平稳,而通货膨胀率和利率为平稳序列.因此可对GDP增长率和和货币供给量增长率建立VECM模型.
(三)B R模型后验分布估计
图2为模型p（?椎,∑|Y）的后验分布函数和概率密度函数即CDF和PDF,图形显示,后验分布呈较好正态分布形式.因此可以采用此方法进行BSVAR、BVECM及BDSGE模型建模进行货币政策冲击预期分析.
(四)BSVAR模型估计
由于BSVAR模型对冲击赋予经济含义,因此对BSVAR模型进行脉冲响应分析.
图3描述了GDP增长率、通货膨胀率、短期利率和货币供应量增长率4个内生变量的后验均值对于1标准单位“扩张性”货币政策冲击的反应轨迹（实线）以及95%HPD置信集（虚线）.
货币政策论文参考资料：
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