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1、第 12 卷 第 4 期2003 年6 月系 统 工 程 理 论 方 法 应 用SYSTEMS ENGINEERING-THEORY METHODOLOGY APPLICATIONSVol.12 No.4Dec.2003文章编号:1005-2542(2003)04-0293-05SVAR 模型及其在货币政策传导机制分析中的应用谢赤,邓艺颖(湖南大学 工商管理学院,长沙 410082)【摘要】对 SVAR 模型及其推导过程进行介绍的基础上,进一步比较研究了 SVAR 模型在货币政策冲击反应分析、选用最佳货币政策指标分析中的应用。最后阐述了应用 SVAR 模型对我国货币政策展开进一步分析所提供的思
2、路,并就我国货币政策的有效性进行了实证分析。关键词:SVAR 模型;货币政策传导机制;实证研究中图分类号:F 832文献标识码:ASVAR Model and the Empirical Study of Its Applications inTransmission of Monetary PolicyXIE CHi,DENG Yi-ying(College of Business Management,Hunan Univ.,Changsha 410082,China)【Abstract】This paper firstly points out that SVAR model has b
3、een popular in the study of transmission ofmonetary policy in recent years.Therefore,we make a detail presentation of the SVAR model and its de-duction process and then carry out the comparative study of the SVAR model in the following fields:theimpulse response to a monetary policy shock,the best i
4、ndicator for monetary policy,and the effectivess ofthe monetary policy.Finally we think that the SVAR model can find a wide application in Chinese mone-tary policy study.Key words:SVAR;transmission of monetary policy;empirical study收稿日期:2002-11-12修订日期:2003-05-18基金项目:国家自然科学基金项目(79970015;70142015);教育部
5、博士点专项基金(200205302005);全国优秀青年教师奖励计划项目作者简介:谢赤(1963-),男,教授。主要从事金融工程与金融管理的研究。货币政策传导机制是金融学的中心问题之一,也是货币政策理论的核心内容。它分析和说明了进行货币政策调整之后,该项政策冲击如何通过金融系统(譬如说金融价格和数量)来影响微观经济主体的消费和投资行为,从而导致宏观经济总量发生变化的一整套机制理论。为制定切实可行的货币政策,货币当局就应准确估计货币政策的变化会在强度和方向上对经济产生怎样的冲击,以及经济对这些冲击会产生怎样的反应。近年来,在货币政策传导机制的研究中,结构向量自回归模型(Structural Ve
6、ctor Autoregression,SVAR)得到了广泛的应用。Eviews 和 RATS 等计量经济学软件的完善,更使得这种方法简单易行。SVAR 模型由 Sim 提出,它通过冲击响应分析来解决传统的动态联立方程组模型中识别的条件约束问题1。具体应用在货币政策传导机制的分析中就是通过对数据施加最少的约束条件来对货币政策的冲击进行识别,进而得出具体经济变量对货币冲击的反应方向和强度。国外利用 SVAR 模型对货币政策传导机制进行的分析认为,货币政策传导包含两个阶段:一是货币政策冲击在金融系统中的传导;另一个是货币政策冲击通过金融系统对实体经济产生的影响。大量的研究集中在第二个阶段。其中,B
7、ernanke 等25分别对美国的情况进行了分析;Sims 等68对跨国的情况进行了研究;Cristiano 等9纵览了各国货币政策的情况;Stefania 等对德国货币政策的最佳指标进行了分析10;Holtemoller 对德国和欧盟在单一货币体系下的情况进行了研究11;Kugler 对瑞士的货币政策冲击的传导进行了研究12;刘斌对中国货币政策的有效性进行了实证研究13,等等。而对第一阶段的研究就很少了,仅有 Amisano 等14,15分别对意大利和芬兰的情况进行了考察;P tursson 对冰岛的货币政策做了研究16。由于我国货币政策的中介目标是货币供应量,因此本文的研究暂且不将货币政策
8、的传导分成两个阶段。但本文认为,对第一阶段货币政策传导机制的研究将具有重要的意义,因为随着金融市场的结构性变化,尤其是资本市场的深化和发展,货币政策的传导机制变得更加复杂。对资本市场的最新发展所引起的货币政策传导机制变化进行全面深入的研究,将对货币当局有效制定和实施货币政策,提高货币政策传导效率提供理论指导。1SVAR 模型在我国货币政策分析中的实证研究本文运用 SVAR 模型来考察以货币供应量为中介目标的货币政策的执行效果。分析中,本文选用狭义货币供应量、固定资产投资、社会消费品零售总额、股票市场成交额 4 个变量从 1999-012002-12共 48 笔月度数据。目的是想探究:货币供应量
9、冲击在消费品零售额、固定资产投资水平以及证券市场成交量之间的传播程度;消费品零售额、固定资产投资水平以及证券市场成交量对货币政策有无反应,强度和方向如何等等。2.1SVAR 模型及其推导过程通常,一个协方差稳定的双变量动态联立方程组模型为y1t=C10-b12y2t+C11y1t-1+C12y2t-1+E1ty2t=C20-b21y1t+C21y1t-1+C22y2t-1+E2t(1)式中,E1tE2ti.i.d00,D2100D22。通常,式(1)是由某些内涵经济理论推导出来,而被称为 SVAR 模型,其矩阵形式可写成:1b12b211y1ty2t=C10C20+C11C12C21C22y1
10、t-1y2t-1+E1tE2t(2)或BYt=C0+1Yt-1+Et(3)式中,EEtE t=D,且D 是包含D21和D22的对角矩阵。用滞后算子因素表示式(1)有B(L)Yt=C0+EtB(L)=B-1L通过用 B-1乘以式(3)得 SVAR 模型的简化形式,即用 yt-1和 Et来表示 Yt,有Yt=B-1C0+B-11Yt-1+B-1Et=a0+A1Yt-1+ut(4)或A(L)Yt=a0+utA(L)=I2-A1L(5)令B-1=1$1-b12-b211,$=det(B)=1-b12b21有a0=B-1C0=1$C10-b12C20C20-b21C10=a10a20A1=B-11=1$
11、C11-b12C21C12-b12C22C21-b21C11C22-b21C12=a11a12a22a21ut=B-1Et=1$E1t-b12E2tE2t-b21E1t=u1tu2t在简化式中,误差项 Lt就是结构误差 Et的线性组合,其协方差系数矩阵为Eu1,ut=B-1EEtE tB-1=B-1DB-1=8特别地,矩阵 8 中的元素为X1X12X12X2=1$2D21+b212D22-(b21D21+b12D22)-(b21D21+b12D22)D22+b221D12注意,只有当 b12=b21时,8 才为对象矩阵。2.1.1移动平均(MA)形式对简化式(4)的移动平均或 World 形式
12、是用 A(L)-1=(I2-A1L)-1乘以式(4)两边得到的Yt=u+7(L)ut(6)式中,7(L)=(I2-A1L)-1=k=07kLk70=I2,7k=Ak1u=(I2-A1)-1a0在对 Yt的 World 表示法中,移动平均多项式7(L)中的第一个矩阵 70=I2;另外误差项 ut也是相关的,有协方差矩阵 8。对 Yt的结构移动平均294系统工程理论方法应用第 12 卷(SMA)是以结构变化 Et的一个绝对移动平均为基础的。将ut=B-1Et代入式(6),得到Yt=u+7(L)B-1Et=u+(L)Et(7)式中,(L)=k=0(kLk=7(L)B-1=B-1+7 B-1L+。即对
13、于 k=0,1,(k=7kB-1。特别要注意,(0=B-1I2且(L)=B(L)-1=7(L)B-1=(I2-A1L)-1B-1。对于双变量系统的 SMA,有Y1tY2t=u1u2=H(0)11H(0)12H(0)21H(0)22E1tE2t+H(1)11H(1)12H(1)21H(1)22E1t-1E2t-1+这说明(k矩阵中的元素 Hkij是变量 Y1t和 Y2t对 E1t与E2t变化的动态乘数或冲击反应。2.1.2冲击反应函数(IRFS)在时间 t+s 考虑结构移动平均表达式(7),有Y1t+sY2t+s=u1u2=H(0)11H(0)12H(0)21H(0)22E1t+sE2t+s+H
14、(s)11H(s)12H(s)21H(s)22E1tE2t+结构动态乘数为5 Y1t+s5E1t=H(s)11,5 Y1t+s5E2t=H(s)125 Y2t+s5E1t=H(s)21,5 Y2t+s5E2t=H(s)22(8)IRFS 为 H(s)ij在 i,j=1,2时对 s的曲线。反映了在时间 t 结构冲击中的一单位冲击在时间 t+s 将如何影响 Yt的水平。既然 Yt是协方差稳定的,则limsH(s)ij=0i,j=1,2(9)因此,从长远的角度看没有结构冲击会对 Yt的水平产生影响。而结构冲击的长期累积影响可由长期影响矩阵反映:(1)=H11(1)H12(1)H21(1)H22(1)
15、=s=0H(s)11s=0H(s)12s=0H(s)21s=0H(s)22一般地有,(L)=H11(L)H12(L)H21(L)H22(L)=s=0H(s)11Lss=0H(s)12Lss=0H(s)21Lss=0H(s)22Ls2.2实证结果在 SVAR 模型分析中,由于要对所有变量的滞后项进行联合显著性检验,所以要求这些变量序列是平稳的。通过对这些变量进行 Dickey-Fuller 单位根和 Johansen 协整检验,发现均存在单位根现象且在变量序列中存在协整关系。因此,本文对变量进行了对数差分处理得到差分平稳序列。接下来,在对所有变量选择相同的滞后项数目的过程中,本文采用的是 Aka
16、ilkes Information Criterion(AIC)指标得到滞后项为L=2。通过模型估计,得到如表 1 的估计结果。在对模型估计结果进行分析的过程中,发现就狭义货币供应量 M0 而言,通常消费品零售额总能对其冲击产生反应,即不管是长期还是短期调节货币供应量在一定程度上都能刺激居民的购买欲望。具体体现为:M0Consump(-1)=0.240 955M0Consump(-2)=0.226 155同时ConsumpM0(-1)=0.207 007ConsumpM0(-2)=0.264 007然而,固定资产投资水平和证券市场成交金额却需要对货币政策冲击进行一段时间的消化后才能对其做出反应
17、(正向或反向作用),且可以看到两者的反应很小。M0 Invest(-1)=0.047 476M0 Invest(-2)=-0.020 236Invest M0(-1)=-1.954 743Invest M0(-2)=8.490 740M0 Equity(-1)=0.025 499M0 Equity(-2)=-0.001 793Equity M0(-1)=-0.797 457Equity M0(-2)=1.252 195就消费品零售额来说,除受货币供应量冲击的影响外,其本身存在着一定的惯性趋势,在无突发事件影响的情况下将保持其稳步增长;固定资产投资水平除与消费品零售额保持细微正向相关关系以外,类
18、似于证券市场成交金额呈现着一种反复的态势。在对模型进行估计的基础上,本文采用方差分解对狭义货币供应量、固定资产投资水平、社会消费品零售总额、股票市场成交额 4 个变量在未来 10 个月的期间内相互反应的灵敏程度进行了分析,如表2所示。295第 4 期谢赤,等:SVAR 模型及其在货币政策传导机制分析中的应用表 1模型的估计结果DLM0DLCONSUMPTIONDLINVESTDLEQUITYDLM0(-1)0.610 6250.207 007-1.954 743-0.797 457(0.136 33)(0.238 29)(2.294 56)(1.833 11)(4.478 86)(0.868
19、71)(-0.851 90)(-0.435 03)DLM0(-2)-0.045 7730.264 0078.490 7401.252 195(0.133 99)(0.234 20)(2.255 15)(1.801 62)(-0.341 61)(1.127 27)(3.765 05)(0.695 04)DLCONSUMPTION(-1)0.240 9550.099 582-9.718 8180.797 557(0.103 40)(0.180 73)(1.740 26)(1.390 28)(2.330 31)(0.551 00)(-5.584 69)(0.573 67)DLCONSUMPTION(
20、-2)0.226 1550.268 4571.946 630-0.593 405(0.124 84)(0.218 21)(2.101 14)(1.678 58)(1.811 53)(1.230 29)(0.926 47)(-0.353 52)DLINVEST(-1)0.047 4760.062 7400.936 678-0.117 290(0.009 50)(0.016 61)(0.159 96)(0.127 79)(4.995 15)(3.776 70)(5.855 63)(-0.917 81)DLINVEST(-2)-0.020 2360.017 2920.298 533-0.118 92
21、5(0.010 55)(0.018 44)(0.177 57)(0.141 86)(-1.917 99)(0.937 73)(1.681 24)(-0.838 35)DLEQUITY(-1)0.025 449-0.009 977-0.329 2030.475 397(0.009 90)(0.017 30)(0.166 56)(0.133 07)(2.571 49)(-0.576 77)(-1.976 43)(3.572 62)DLEQUITY(-2)-0.001 793-0.007 9300.050 2100.040 154(0.010 27)(0.017 96)(0.172 93)(0.13
22、8 15)(-0.174 51)(-0.441 58)(0.290 35)(0.290 66)注:括号里的数字表示标准误差和 t 检验值这从另一方面说明了狭义货币供应量、固定资产投资水平、社会消费品零售总额、股票市场成交额之间的关系;在保持自身惯性发展的基础上,狭义货币供应量与社会消费品零售总额之间存在着稳定的正向关系;而对固定资产投资水平的影响需要经过一定时间的积累,期间越长反应的强度越大;社会消费品零售总额与固定资产投资水平从长期来看则存在很强的正向影响态势,社会消费品零售总额的增表2模型估计残差的方差分解结果PeriodS.E.M0CONSUMPTION INVESTEQUITYVari
23、ance Decomposition of M010.013 019 100.000 00.000 0000.000 0000.000 00020.017 735 55.184 8423.535 3015.499 975.779 89730.021 467 40.862 0020.090 5734.730 674.316 76340.024 901 30.607 1914.930 5350.778 783.683 50250.029 117 22.391 7511.698 6362.876 383.033 23560.033 383 17.051 2710.745 4569.741 432.4
24、61 84870.037 085 13.843 3211.269 8472.824 062.062 78380.040 123 12.010 0311.922 1674.303 421.764 38290.0425 71 10.916 8112.247 1375.246 131.589 930100.044 557 10.217 7812.282 1675.982 521.517 545Variance Decomposition of CONSUMPTION10.022 755 2.508 62497.491 380.000 0000.000 00020.026 907 5.379 7237
25、8.334 8515.899 530.385 89930.032 630 7.496 29553.801 7236.214 382.487 60340.038 404 6.311 34340.878 8949.002 673.807 10150.043 369 4.994 15835.821 7855.271 453.912 61160.047 145 4.263 17734.277 6157.949 573.509 63570.049 688 4.047 42033.756 9959.032 613.162 98480.051 331 4.145 52933.286 8159.555 413
26、.012 24890.052 422 4.319 46132.652 0959.998 833.029 618100.053 233 4.439 54431.939 0160.512 023.109 422Variance Decomposition of INVEST10.219 111 27.900 2115.025 6157.074 180.000 00020.325 584 22.925 1822.239 0451.966 142.869 63530.374 244 17.507 6731.509 9946.104 774.877 57040.397 294 16.856 1665.8
27、24 2142.954 224.365 40750.404 297 16.848 3337.034 0141.622 534.495 12660.408 127 17.192 5236.837 6041.077 054.892 82970.411 680 17.435 7636.218 1940.992 415.353 64880.414 577 17.328 3839.081 2240.902 805.687 60290.416 420 17.180 7336.289 7440.737 515.792 020100.417 304 17.113 8836.515 6440.580 785.7
28、89 709Variance Decomposition of EQUITY10.175 046 0.947 3783.574 8403.872 09591.605 6920.195 952 0.940 5643.010 2406.426 00889.623 1930.213 568 4.933 8392.965 06211.948 1280.152 9740.228 068 6.708 5784.284 96515.582 3273.424 1450.237 183 6.328 8757.280 54016.810 1569.580 4360.242 037 6.098 8629.863 9
29、6216.895 0667.142 1270.244 031 6.094 09111.217 1516.634 5566.054 2180.245 225 6.234 13711.569 1916.735 1365.461 5490.246 568 6.345 08811.456 0517.308 2764.890 59100.248 138 6.332 82011.401 9318.046 0464.219 21296系统工程理论方法应用第 12 卷长刺激着固定资产投资水平的提高;证券市场成交金额则体现出很强的外生性特征,与其他经济变量之间基本没有什么联系。3结语综上所述,本文的结论是以扩大
30、内需为目的实施稳健的货币政策将对我国国民经济的长期稳步发展产生巨大的推动作用。与此同时,应该对我国证券市场所表现出来的外生性特征予以充分的认识,在规范市场运行的同时,不断强化证券市场在国民经济发展中的重要作用。参考文献:1 Sim C A.Macroeconomics and realityJ.Economet-rica,1980,48:1-47.2 Benanke B S,Blinder A S.The federal fund rate andthe channels of monetary transmission J.AmericanEconomic Review,1992,9:901
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34、ment of monetary pol-icy for germany:a structural VAR approachM.DESA Discussion Paper,19,2001.11Holtemoller O.Structure vector autogressive modelsand monetary policy analysis R.Working Paper,availablefromhttp:/amor.rz.hu-berlin.de/h32330ay.12Kugler P.Structural vector autoregressions and theanalysis
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