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貨幣供應(yīng)量范文第1篇

關(guān)鍵詞：貨幣供應(yīng)量；基礎(chǔ)貨幣；貨幣乘數(shù)；途徑

1999年以來，中央政府實施了積極的財政政策，對保持宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定增長起到了重要作用，但總需求相對不足的狀況仍未得到有效解決，這表明在財政政策積極的同時，有必要讓貨幣政策扮演更加重要的角色，充分發(fā)揮貨幣政策對經(jīng)濟增長的作用。就貨幣政策而言，一個重要指標就是貨幣供應(yīng)量，因此，最近一段時間，有關(guān)專家學(xué)者呼吁2000年要擴大貨幣供應(yīng)量，使貨幣供應(yīng)量增長保持較高水平，從而為經(jīng)濟增長提供保障。那么，擴大貨幣供應(yīng)量的途徑在哪里？應(yīng)采取哪些措施呢？

一、貨幣供應(yīng)量的決定因素及分析

在現(xiàn)代貨幣銀行制度下，貨幣供應(yīng)量取決于基礎(chǔ)貨幣和貨幣乘數(shù)之積，因此，只有對基礎(chǔ)貨幣和貨幣乘數(shù)進行詳細的研究，才能準確把握貨幣供應(yīng)量的趨勢。

1．基礎(chǔ)貨幣的決定因素及實證分析

貨幣銀行理論表明，基礎(chǔ)貨幣由流通中的現(xiàn)金與商業(yè)銀行的準備金之和構(gòu)成，它是創(chuàng)造貨幣供應(yīng)量的基礎(chǔ)。由于我國的特殊國情，央行的基礎(chǔ)貨幣還包括非金融部門的存款，因此本文對基礎(chǔ)貨幣的定義是：基礎(chǔ)貨幣＝發(fā)行貨幣＋對金融機構(gòu)負債＋非金融機構(gòu)存款（以下所用數(shù)據(jù)除非特別說明，均來自于中國人民銀行統(tǒng)計季報）。

根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，我國的基礎(chǔ)貨幣總體上呈上升趨勢。1990年之前基礎(chǔ)貨幣增長比較緩慢，基本上是平穩(wěn)的爬升階段；1993年之后，基礎(chǔ)貨幣增長較快，特別是在1993－1994年間，基礎(chǔ)貨幣的增幅明顯較高，1995－1996年雖有所波動，但仍保持較高水平；1997年，基礎(chǔ)貨幣增速放緩（當(dāng)然這與統(tǒng)計口徑發(fā)生變化有一定關(guān)系，但增速下降趨勢則是明顯的），1998－1999年，在法定準備金率下調(diào)以及法定準備金帳戶和備付金帳戶合并之后，基礎(chǔ)貨幣增速下降的趨勢更加明顯。從基礎(chǔ)貨幣的構(gòu)成看，基礎(chǔ)貨幣增速下降主要是受對金融機構(gòu)負債增速下降所致，1999年，非金融機構(gòu)存款出現(xiàn)負增長，也對基礎(chǔ)貨幣的增長產(chǎn)生了一定的影響。

從中央銀行的資產(chǎn)負債表來看，基礎(chǔ)貨幣是中央銀行的主要負債，因此為了達到調(diào)控基礎(chǔ)貨幣的目的，中央銀行可以通過調(diào)整資產(chǎn)方的各個項目來實現(xiàn)。歷史數(shù)據(jù)表明，1993年以前，我國銀行總資產(chǎn)中中央銀行國外資產(chǎn)所占比重較低，因而這期間基礎(chǔ)貨幣的變化主要由中央銀行國內(nèi)資產(chǎn)的運用所決定。1993－1994年是我國經(jīng)濟周期發(fā)生轉(zhuǎn)折的階段，醞釀和出臺了一系列的改革措施，1994年初又進行了一系列稅制和外匯管理體制的改革，尤其是人民幣匯率的并軌和實行結(jié)售匯體制的改革，大大促進了出口的增長，形成了國際收支中經(jīng)常性項目的大量順差，從而使中央銀行國外資產(chǎn)所占比重增大。1995－1997年，為維護人民幣匯率的相對穩(wěn)定，使得中央銀行國外資產(chǎn)所占比重進一步增大，1997年末達到42．1％。1998年，由于受亞洲金融危機的影響，我國出口形勢嚴峻，外貿(mào)順差有所減少，因而國外資產(chǎn)所占比重上升趨勢減緩，年末為43．7％。可以說，近幾年來，中央銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)中國內(nèi)外資產(chǎn)幾乎均等，因而國外資產(chǎn)的多少、增長快慢就對基礎(chǔ)貨幣有非常重要的影響。從增長速度看，1993年以來，中央銀行國外凈資產(chǎn)的增速呈明顯下滑態(tài)勢，1994－1998年其增速分別為：187．3％、49．8％、43．4％、38．3％和2．5％。1999年1－9月份，國外凈資產(chǎn)增長10．4％，這也是1999年3季度以來貨幣供應(yīng)量增幅回升的一個重要因素。

從國內(nèi)資產(chǎn)看，1994年以前國內(nèi)資產(chǎn)一直占中央銀行總資產(chǎn)的80％以上，可以說那時從資產(chǎn)角度看影響基礎(chǔ)貨幣的主要因素就是國內(nèi)資產(chǎn)的變化情況。1994年后，由于國外凈資產(chǎn)的增加，中央銀行國內(nèi)資產(chǎn)所占比重呈下降態(tài)勢，到1998年末，國內(nèi)資產(chǎn)占中央銀行總資產(chǎn)的56．6％。在國內(nèi)資產(chǎn)中，主要是對存款貨幣銀行的債權(quán)，如在1993年，對存款貨幣銀行債權(quán)占中央銀行總資產(chǎn)的70．3％，之后逐步下降，到1998年末為41．8％；其它還有對政府的債權(quán)，這一數(shù)值在1994年以前占總資產(chǎn)的比重較高，1994年占總資產(chǎn)的9．1％，之后由于銀行法規(guī)定政府不得向銀行透支，因而對政府債權(quán)一直穩(wěn)定在1582億元，所占比重不斷下降。對非貨幣金融機構(gòu)的債權(quán)，1997年以前占總資產(chǎn)的比重較小，1997年之后，由于政策性銀行等的發(fā)展，因而對非貨幣金融機構(gòu)的債權(quán)增加較多，所占比重大幅上升，1998年末達到9．5％。從增長速度看，國內(nèi)資產(chǎn)自1996年后增速迅猛下降主要是受對存款貨幣銀行債權(quán)增速下降所致，1997年下降1．11％，1998年下降9．1％，而1999年1－9月卻增長10．25％，相應(yīng)地帶動國內(nèi)資產(chǎn)增長10．24％。同樣，對非金融部門債權(quán)自1995年后一直為負增長，對國內(nèi)資產(chǎn)的增長也產(chǎn)生了一定影響。與之相反，對非貨幣金融機構(gòu)債權(quán)增長在1997年達到高點，當(dāng)年增長1660．7％，之后盡管增速下降，但仍是國內(nèi)資產(chǎn)各項中增速最快的，1998年增長42．97％，1999年1－9月增長16．9％，對國內(nèi)資產(chǎn)進而對基礎(chǔ)貨幣的增長產(chǎn)生了一定的正影響。

2．貨幣乘數(shù)的影響因素及分析

根據(jù)前述基礎(chǔ)貨幣的定義，1993－1997年我國M2的貨幣乘數(shù)變化不太規(guī)則，有升有降，M1的貨幣乘數(shù)則基本呈微降態(tài)勢。但自從1998年春季央行大幅下調(diào)準備金率后，我國的貨幣乘數(shù)則基本上呈上升趨勢，即M1的貨幣乘數(shù)由1998年6月份的1．104上升到1999年9月的1．426，M2的貨幣乘數(shù)由1998年6月份的3．094上升到1999年9月的3．915。

根據(jù)我國的情況，狹義貨幣乘數(shù)可表述為：（現(xiàn)金漏損率＋活期存款比率）／（法定準備金率＋備付金率＋現(xiàn)金漏損率＋非金融部門存款比率）；廣義貨幣乘數(shù)的分母與狹義貨幣乘數(shù)一致，分子則為1＋現(xiàn)金漏損率。根據(jù)這兩個公式，我們對1993年以來我國的貨幣乘數(shù)進行了測算，結(jié)果表明，其（即與貨幣供應(yīng)量和基礎(chǔ)貨幣實際值計算的結(jié)果）誤差很小（平均誤差為3％，且很穩(wěn)定），趨勢也是一致的。因此，分析貨幣乘數(shù)，有必要對以上幾個行為參數(shù)作出判斷。

（1）法定準備金率

從理論上講，法定存款準備金率的調(diào)整，即使是微小的變化，都會對貨幣流通產(chǎn)生強烈影響，在眾所周知的中央銀行貨幣政策“三大法寶”中，它的效果是最為猛烈的。因此，各國一般都不常用這個貨幣政策工具，即使要調(diào)整，也是微調(diào)，因為金融機構(gòu)資金規(guī)模巨大，更為重要的是貨幣乘數(shù)的作用，它幾倍于存款創(chuàng)造貸款。盡管目前我國的法定準備金率已由原來的13％降至6％，但是一方面與國外相比仍較高，另一方面由于網(wǎng)絡(luò)化、全球化進程的加快，各國更為重視的是資本充足率這一指標，而對準備金率的要求有所放低，因此，作為刺激內(nèi)需的貨幣政策操作工具——法定準備金率，仍有下調(diào)的空間。

（2）備付金率

近年來，隨著我國超額準備金率的不斷下降，貨幣乘數(shù)逐步放大，即超額準備金率與貨幣乘數(shù)呈反比例關(guān)系。備付金率的高低直接影響貨幣乘數(shù)的大小，但備付金率并不能完全由中央銀行所控制，它取決于商業(yè)銀行的行為，中央銀行只能間接地影響它。商業(yè)銀行持有備付金是有機會成本的，而備付金率的高低取決于市場利率與商業(yè)銀行從中央銀行借款的利率之差，二者差額越大，備付金率越低。1998年以來，隨著二者差距的增大和利率水平的逐步降低，備付金率已出現(xiàn)下降趨勢，存款貨幣銀行的備付金率（以法定準備金率為8％考慮）由1998年3月的7．53％下降到1999年9月的5．83％這里所指的備付金率為在人行存款加上庫存現(xiàn)金與對非金融部門負債之比。2000年，隨著經(jīng)濟形勢的好轉(zhuǎn)，各經(jīng)濟主體的投資、消費意愿會有所增強，因而備付金率有進一步降低的可能。

（3）現(xiàn)金漏損率

現(xiàn)金漏損率于80年代和90年代初期在我國一直比較高，不過隨著貨幣市場的不斷健全，金融交易工具的逐漸增多，我國的現(xiàn)金漏損率近年來有所降低，1998年3月－1999年9月，大約在11．5％左右。現(xiàn)金漏損率的高低與現(xiàn)金需求量的大小有關(guān)，而影響現(xiàn)金需求量的因素很復(fù)雜。我國的現(xiàn)金漏損率是由政府、企業(yè)和居民的行為共同決定的。由于金融資產(chǎn)收益率的變動會影響持有現(xiàn)金的機會成本，以及銀行存款利率的變化會影響個人儲蓄的變化，這就使現(xiàn)金漏損率的變化比較復(fù)雜。2000年，由于目前名義利率水平比較低，居民儲蓄存款特別是定期存款增勢減緩，加上征收利息稅的影響，因而居民持現(xiàn)動機相對有所增強，估計現(xiàn)金漏損率下降空間有限。在其它情況不變的情況下，現(xiàn)金漏損率與貨幣乘數(shù)負相關(guān)，因此若現(xiàn)金漏損率下降不大，則將影響金融機構(gòu)派生存款的能力，對貨幣乘數(shù)產(chǎn)生一定影響。

（4）非金融部門存款比率

1993年以來，我國非金融部門存款一直比較穩(wěn)定，并呈緩慢下降趨勢，這一點在1999年表現(xiàn)得更為明顯，到1999年9月末，我國的非金融部門存款比率為3．58％，較之上年下降了一個百分點。隨著政策性金融業(yè)務(wù)的進一步規(guī)范，這一比率將呈平穩(wěn)態(tài)勢，變化不會太大。

（5）活期存款比率

活期存款比率反映了貨幣供應(yīng)量層次的結(jié)構(gòu)變化，這個比率在決定狹義貨幣乘數(shù)時有用。由于受持有活期存款的機會成本的影響，因此這一比率與利率的關(guān)系比較密切，同時由于這里所指的活期存款主要是指企業(yè)活期存款，因而經(jīng)濟活躍程度如何以及企業(yè)對未來經(jīng)濟的預(yù)期怎樣，對活期存款也有著比較大的影響。1996－1998年，我國的活期存款比率基本維持在30％左右，進入1999年后，一、二、三季度這一比率分別為27．5％，27．8％和28．8％，呈緩慢上升趨勢。隨著利率水平的下降和儲蓄存款實名制的實施，在金融交易工具增加不多、信用情況改善不大的情況下，估計這一比例將逐步上升。

二、擴大貨幣供應(yīng)量的對策

從貨幣供應(yīng)量的定義中可以看出，擴大貨幣供給量的途徑不外乎兩條：一是增加基礎(chǔ)貨幣，二是提高貨幣乘數(shù)。

從增加基礎(chǔ)貨幣方面看，主要有三項：

（1）從貨幣當(dāng)局資產(chǎn)方著手，加大國內(nèi)資產(chǎn)的運用，即加大再貸款、再貼現(xiàn)規(guī)模，特別是對那些急需資金的中小金融機構(gòu)，這樣可以從資產(chǎn)方影響基礎(chǔ)貨幣的增加。

（2）擴大貨幣發(fā)行。在基礎(chǔ)貨幣中，貨幣發(fā)行占到了近50％，因此加大貨幣發(fā)行是擴張基礎(chǔ)貨幣，進而增加貨幣供應(yīng)量（M1、M2）的有效途徑。目前我國的經(jīng)濟過剩，絕非是經(jīng)濟高度發(fā)達條件下的過剩，遠未達到東西多得用不了的程度。實際上，我們的建設(shè)資金缺口極大，潛在消費與投資需求空間還很大，完全可以用發(fā)鈔票的辦法配合擴張性財政政策來解決經(jīng)濟發(fā)展中的問題。同時，為擴大貨幣發(fā)行，還可以核銷部分國有商業(yè)銀行的壞帳，幫助金融機構(gòu)化解金融風(fēng)險；盡快成立中小企業(yè)貸款擔(dān)保基金，消除金融機構(gòu)對中小企業(yè)放款的后顧之憂，從而擴大貸款規(guī)模，使資金配置更加優(yōu)化、有效。

（3）加大公開市場操作力度。央行購入債券，吐出基礎(chǔ)貨幣，這其中一個條件就是債券市場規(guī)模不斷擴大，從而使公開市場操作有一個好的著力點。

從提高貨幣乘數(shù)方面看，主要有四項：

（1）通過降低甚至取消存款準備金率的辦法，迫使金融機構(gòu)更積極放款，加速降低備付金率水平，從而提高貨幣乘數(shù)。

（2）改變認購資金凍結(jié)數(shù)日的做法，消除新股認購對基礎(chǔ)貨幣和銀行準備金管理的不利影響。理論上講，新股認購資金的驗資既不需要資金的異地劃撥，也不需要凍結(jié)數(shù)日，只要驗資的某一時點上新股認購帳戶中有真實資金就可以了。因此，應(yīng)改進集中驗資的方式，讓所有證券結(jié)算銀行或分行都在當(dāng)?shù)厝嗣胥y行營業(yè)部開戶，利用人民銀行營業(yè)部聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實行證券認購資金的當(dāng)?shù)仳炠Y，資金信息集中到交易所進行認購。同時，為了不影響金融系統(tǒng)的基礎(chǔ)貨幣量和準備金狀況，凍結(jié)認購資金的時間應(yīng)盡可能短，甚至可以縮短到幾乎一個時點上。全國統(tǒng)一驗資結(jié)束以后，認購資金重復(fù)認購的可能性已經(jīng)不存在，因此，資金可在驗資結(jié)束后立即解凍。中了新股以后的資金交割可另行制定交割日。這樣，銀行準備金管理的壓力將大大減輕，超額準備金率下降，貨幣乘數(shù)擴大，基礎(chǔ)貨幣也不會受到影響。

（3）改進金融系統(tǒng)的服務(wù)，增加有益于流通和交易的金融工具，從而充分發(fā)揮金融系統(tǒng)的中介功能，這樣可以加快貨幣流通速度，減少貨幣沉淀；也有助于降低現(xiàn)金漏損率，從而提高貨幣乘數(shù)，增加貨幣供給量。

（4）在必要的時候，可以續(xù)下猛藥，調(diào)低法定準備金率，從而有效提高貨幣乘數(shù)。

不可否認，無論是降低存款準備金率，還是運用再貸款、再貼現(xiàn)、公開市場操作等，在市場化國家都被視為“猛藥”，其結(jié)果都會導(dǎo)致商業(yè)銀行授信能力的增強，然而這只是為擴大貨幣供應(yīng)量提供了必要條件。現(xiàn)在的問題是金融機構(gòu)并不缺資金，金融機構(gòu)存貸差逐步擴大就是一個佐證。因此如果金融機構(gòu)仍然借貸、慎貸，那么擴大貨幣供應(yīng)量的初衷就不可能成為現(xiàn)實。為此，在采取貨幣政策手段外，尚需在體制改革上邁出更大步伐，具講說：

（1）完善金融機構(gòu)自主經(jīng)營的環(huán)境。目前，我國的金融機構(gòu)，特別是國有商業(yè)銀行，經(jīng)營環(huán)境決定其還沒有完全實現(xiàn)自主經(jīng)營，還存在各級政府對商業(yè)銀行的干預(yù)。因而使商業(yè)銀行不能充分發(fā)揮其中介功能，同時也使商業(yè)銀行產(chǎn)生了一定的依賴心理，缺乏創(chuàng)新和追求效益的動力。

（2）約束機制與激勵機制要并行。近幾年來，由于銀行風(fēng)險意識和內(nèi)控制度的加強，以及建立了較強的約束機制，使貸款人必須為其行為的結(jié)果負責(zé)，放款多，責(zé)任大；而相應(yīng)的激勵機制并未形成，不放款沒責(zé)任，也不影響收入，“經(jīng)濟人”的理智使銀行人“寧肯閑置資金，也不敢、不愿放款”，因此在目前情況下，一方面在商業(yè)銀行內(nèi)部，對銀行人的考核不僅要著眼于貸款的安全性，同時也要看重其創(chuàng)造效益的能力，二者應(yīng)相輔相成；另一方面在現(xiàn)行體制下，對商業(yè)銀行不僅要有風(fēng)險防范的要求，同時也要有效益指標的要求。

貨幣供應(yīng)量范文第2篇

1．研究方法簡述(1)修正后的線性回歸模型。當(dāng)線性回歸方程擾動項存在序列相關(guān)時，運用最小二乘法估計所得到的參數(shù)可能會不準確，回歸系數(shù)檢驗對應(yīng)的t統(tǒng)計量也不再可信。因此，在檢驗蔬菜價格和貨幣供應(yīng)量普通線性回歸模型存在序列相關(guān)的基礎(chǔ)上，本文對原始模型進行了修正，以消除序列相關(guān)的影響。假設(shè)式(1)為蔬菜價格pt對貨幣供應(yīng)量mt的簡單線性回歸方程，εt為相應(yīng)殘差。若式(1)中εt存在序列相關(guān)，則通過構(gòu)建擾動項的自回歸方程AR(p)來消除序列相關(guān)的影響。基本思路如下，若εt存在一階自回歸，則構(gòu)造式(2)所示的AR(1)，其中ut為白噪聲序列，將式(3)εt－1的表達式帶入式(2)，之后將式(2)帶入式(1)整理后就得到式(4)。顯然，以(pt－φpt－1)為新的因變量，(xt－φxt－1)為新的自變量運用最小二乘法所估計出來的系數(shù)是無偏有效的。對于存在高階序列相關(guān)的線性回歸方程也可以采用與一階序列相關(guān)類似的方法，將滯后殘差逐項帶入，直至得到一個誤差項為白噪聲的序列。(2)變參數(shù)模型。蔬菜價格和貨幣供應(yīng)量之間修正線性回歸模型的建立反映的是兩者之間的靜態(tài)關(guān)系。不難證明，線性回歸模型中最小二乘法估計出來的回歸系數(shù)一定滿足y－=θ0+θ1x－，這意味著此時回歸系數(shù)θ1表明的是樣本期內(nèi)貨幣供應(yīng)量均值對蔬菜價格均值的影響。由于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)正在逐步發(fā)生變化，貨幣供應(yīng)量對蔬菜價格的推動作用并不是一成不變的，為了分析貨幣供應(yīng)量對蔬菜價格隨時間變化的動態(tài)影響，本文建立關(guān)于兩者的變參數(shù)模型，如式(5)和式(6)。蔬菜價格與貨幣供應(yīng)量之間的變參數(shù)模型是狀態(tài)空間模型的一種形式，式(5)和式(6)分別為量測方程和狀態(tài)方程。其中式(5)表示的蔬菜價格與貨幣供應(yīng)量之間的一般關(guān)系。θ1t為不可觀測的狀態(tài)變量，其隨著時間的變化而變化，即為可變參數(shù)模型中的可變參數(shù)，需要運用可以觀測的變量蔬菜價格pt和貨幣供應(yīng)量序列mt來估計。式(6)為假定不可觀測的可變參數(shù)θ1t的生產(chǎn)過程，假設(shè)狀態(tài)變量θ1t服從于AR(1)模型，μt為狀態(tài)方程的擾動項，且其與εt相互獨立。

2．指標與數(shù)據(jù)說明蔬菜種類繁多，不同品種一年內(nèi)自然上市的時間存在明顯差異;即使是同一品種，由于不同地區(qū)氣候的差異，自然上市的時間也不同，同一品種一年內(nèi)不同時間段的價格存在明顯的差異;此外，由于不同蔬菜品種存在明顯的異質(zhì)性，不同種類間的價格也存在明顯的差異。為了概述蔬菜這個農(nóng)產(chǎn)品大類總體物價變動特征，本文選取居民消費價格分類指數(shù)(鮮菜)這個綜合性指標來分析蔬菜總體價格的變化情況。居民消費價格分類指數(shù)(鮮菜)根據(jù)中華人民共和國國家統(tǒng)計局網(wǎng)站公布的月度數(shù)據(jù)進行整理，該類數(shù)據(jù)分析的期限為2001年1月至2012年5月，共計137個樣本。由于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站公布的鮮菜類居民消費價格指數(shù)是以上年同月為基礎(chǔ)的環(huán)比數(shù)據(jù)，本文以2001年各月的價格指數(shù)為基期，將各年的環(huán)比數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的定基數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)中2001年12月份數(shù)據(jù)存在缺失，本文以2001年11月份和2002年1月份價格指數(shù)的幾何平均數(shù)來進行替代。

二、實證分析

1．蔬菜總體價格水平長期內(nèi)呈現(xiàn)出上漲的趨勢蔬菜總體價格水平波動十分劇烈，一年之內(nèi)會出現(xiàn)明顯的波峰和波谷，且波峰與波谷所對應(yīng)的價格水平相差較為明顯(見圖1)。但總的來說，蔬菜總體價格水平呈現(xiàn)出明顯的上漲趨勢。雖然蔬菜原始價格序列波動十分劇烈，但趨勢變動序列清楚地顯示了蔬菜總體價格水平明顯的上升態(tài)勢。

2．蔬菜總體價格水平呈現(xiàn)出較為明顯的季節(jié)性波動蔬菜總體價格水平的季節(jié)性波動特征十分明顯。圖2為運用X-12-ARIMA季節(jié)調(diào)整模型剝離出來的蔬菜總體價格水平季節(jié)性因素走勢圖。總的來說，蔬菜總體價格水平季節(jié)性波動的最高點于每年的7月份出現(xiàn);最低點于每年的2月份出現(xiàn)。這似乎與常理相悖，因為相對于冬季菜而言，夏季上市的露地蔬菜品種較多;蔬菜總體價格水平的季節(jié)性波動并不違背這個常理。由于本文所使用的蔬菜總體價格水平是以2001年各月為基期計算出來的定基指數(shù)，這意味著所采用的蔬菜總體價格指數(shù)橫向比較絕對值大小是沒有意義的，這些數(shù)據(jù)反映的是對應(yīng)月份蔬菜價格變化的情況。蔬菜總體價格水平于7月份出現(xiàn)最高點反映的是2001－2011這10年間相比于其他11個月份，7月份的蔬菜價格上漲最快;同理，蔬菜總體價格水平于2月份出現(xiàn)波動的最低點反映的是2月份蔬菜價格上漲速度最慢。結(jié)合夏季大多數(shù)蔬菜上市，價格水平處于低位;而冬季大多數(shù)蔬菜價格處于高位的事實，蔬菜價格7月份上漲較快而2月份上漲較慢的現(xiàn)實意義在于各個月份間的蔬菜絕對價格差距正呈現(xiàn)出下降的趨勢，可能的解釋是由于設(shè)施蔬菜的快速發(fā)展和蔬菜生產(chǎn)技術(shù)的進步，一年內(nèi)各個時期蔬菜上市量差距逐步變小，季節(jié)性供給矛盾逐步緩和，從而各個月份的蔬菜價格差距呈現(xiàn)出變小的趨勢。

3．貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的影響由于蔬菜總體價格水平的季節(jié)性波動特征較為明顯，若直接采用蔬菜總體價格水平的原始數(shù)據(jù)，從經(jīng)驗上分析貨幣供應(yīng)量的變化對其價格變化的影響得出來的結(jié)果有可能不顯著，季節(jié)性因素有可能掩蓋兩者之間的經(jīng)驗關(guān)系。在剝離蔬菜總體價格水平季節(jié)性因素的基礎(chǔ)上，實證分析貨幣供應(yīng)量變化對蔬菜總體價格水平的影響。本文在分析貨幣供應(yīng)量和蔬菜總體價格水平兩者之間的關(guān)系前，也剝離了貨幣供應(yīng)量較為明顯的季節(jié)性因素。(1)平穩(wěn)性檢驗。在實證分析貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平長期變化趨勢的影響之前，有必要對這兩個時間序列變量進行平穩(wěn)性檢驗，否則實證分析得出的結(jié)果有可能不準確。表1顯示了貨幣供應(yīng)量序列和剝離季節(jié)性因素后的蔬菜總體價格水平的ADF平穩(wěn)性檢驗結(jié)果。顯然，剝離季節(jié)因子后的蔬菜總體價格水平和同樣剝離季節(jié)性因素的貨幣供應(yīng)量的原始序列均不平穩(wěn)，而對應(yīng)的一階差分卻均在0．01的顯著性水平通過檢驗，說明兩者均為一階單整序列。(2)協(xié)整關(guān)系檢驗。平穩(wěn)性檢驗的結(jié)果表明蔬菜總體價格水平和貨幣供應(yīng)量序列均為一階單整序列，意味著兩者之間有可能存在協(xié)整關(guān)系。所謂協(xié)整關(guān)系，指的是雖然所分析的時間序列變量原始序列不平穩(wěn)，但當(dāng)它們?yōu)橥A單整時，某種線性組合卻可能平穩(wěn)，即不平穩(wěn)的時間序列變量之間仍有可能存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。E－G兩步法和Johansen協(xié)整檢驗為目前主要檢驗協(xié)整關(guān)系的方法，由于E－G兩步法中的第一階段需要對變量間的線性回歸模型進行最小二乘估計，應(yīng)用不是很方便［11］，因而采用Johansen協(xié)整檢驗來分析蔬菜總體價格水平和貨幣供應(yīng)量之間是否存在協(xié)整關(guān)系。其中檢驗形式為時間序列有線性趨勢而相應(yīng)的協(xié)整方程只包含截距，且VAR模型中的最大滯后期數(shù)取4。表2顯示了無約束條件下的Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果。跡檢驗和最大特征根檢驗表明原假設(shè)“沒有協(xié)整關(guān)系”被拒絕，說明蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量之間至少存在一個協(xié)整關(guān)系;原假設(shè)“最多一個協(xié)整關(guān)系”也被拒絕，說明蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量之間至少存在兩個協(xié)整關(guān)系。經(jīng)驗證，只有當(dāng)協(xié)整方程有線性趨勢而相應(yīng)的時間序列有二次趨勢時，蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量之間才僅存在一個協(xié)整關(guān)系，其他4種關(guān)于時間序列和協(xié)整方程是否包含截距或確定性趨勢的假設(shè)均表明蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量之間存在兩個協(xié)整關(guān)系(見表3)。總之，雖然蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量的原始序列不平穩(wěn)，但兩者之間統(tǒng)計意義上仍存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。(3)格蘭杰因果關(guān)系檢驗。理論上說，貨幣學(xué)派主張貨幣供應(yīng)量的變化是物價變化的根本原因。邏輯上講，貨幣供應(yīng)量的快速增長能推升市場上的一般價格水平，蔬菜也不例外;而蔬菜總體價格水平的變化對貨幣供應(yīng)量的發(fā)行幾乎不存在影響。貨幣供應(yīng)量的調(diào)整是政府調(diào)控經(jīng)濟的有力工具，貨幣供應(yīng)量發(fā)行量的大小應(yīng)以整個宏觀經(jīng)濟的發(fā)展態(tài)勢為基準。因此，實證回歸模型的建立應(yīng)以蔬菜總體價格水平為因變量，以貨幣供應(yīng)量序列為自變量。為了從經(jīng)驗上驗證蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量兩者間的因果關(guān)系，本文采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗驗證兩者之間統(tǒng)計意義上的因果關(guān)系。表4顯示了滯后一階蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果。原假設(shè)“蔬菜總體價格水平不是貨幣供應(yīng)量的格蘭杰原因”所對應(yīng)的P值遠大于0．05，因而此原假設(shè)被接受;而原假設(shè)“貨幣供應(yīng)量不是蔬菜總體價格水平的格蘭杰原因”所對應(yīng)的F統(tǒng)計量高度顯著，從而拒絕此原假設(shè)，認為貨幣供應(yīng)量是蔬菜總體價格水平變化的格蘭杰原因。總之，格蘭杰因果關(guān)系檢驗表明貨幣供應(yīng)量是蔬菜總體價格水平變化的單向格蘭杰原因。因此，無論是從理論還是經(jīng)驗上來看，貨幣供應(yīng)量的增加推升了蔬菜總體價格水平，但蔬菜總體價格水平對貨幣供應(yīng)量的變化不存在影響。(4)貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平影響程度的靜態(tài)分析。為了從經(jīng)驗上驗證貨幣供應(yīng)量的增加對蔬菜總體價格水平的影響程度問題，本文以蔬菜總體價格水平為解釋變量，貨幣供應(yīng)量為被解釋變量建立如式(7)所示的簡單回歸模型。表5中第二列顯示了簡單線性回歸模型式(7)的估計結(jié)果，雖然常數(shù)項θ0和貨幣供應(yīng)量所對應(yīng)的回歸系數(shù)θ1高度顯著;且模型的解釋程度也較高，R2達到了0．94，但DW檢驗所對應(yīng)的統(tǒng)計量值為0．7045，遠小于2，說明模型(7)中的隨機誤差序列存在明顯的正相關(guān)。此外，滯后一階序列相關(guān)的拉格朗日乘數(shù)檢驗(LM檢驗)所對應(yīng)的統(tǒng)計量nR2也高度顯著，這表明應(yīng)拒絕“直到1階滯后不存在序列相關(guān)”的原假設(shè)，從而進一步驗證了模型(7)中殘差序列存在序列相關(guān)的結(jié)論。在回歸方程的殘差項存在序列相關(guān)的前提下，運用最小二乘法所估計出來的參數(shù)可能不再有效，參數(shù)檢驗的t統(tǒng)計量結(jié)果也不再可信。為了準確估計貨幣供應(yīng)量的增加對蔬菜總體價格水平的影響程度，本文運用修正后的線性回歸方程估計貨幣供應(yīng)量所對應(yīng)的回歸系數(shù)。表5第3列顯示，修正后的線性回歸方程中的擬合優(yōu)度R2相對于簡單線性回歸方程而言變高了，說明修正后的線性回歸方程解釋能力變強了，而AIC值也相應(yīng)變小了，說明修正后的線性回歸模型變得更為精確。更為重要的是，修正后的線性回歸模型所對應(yīng)的DW值為1．8672，接近于2，說明模型擾動項序列相關(guān)的現(xiàn)象得到了明顯的改善，滯后一階序列相關(guān)的拉格朗日乘數(shù)檢驗所對應(yīng)的統(tǒng)計量nR2也不再顯著，因而原假設(shè)“直到1階滯后不存在序列相關(guān)”不能被拒絕。總之，修正后的序列相關(guān)模型較好地從經(jīng)驗上模擬了貨幣供應(yīng)量與蔬菜總體價格水平之間的關(guān)系。所估計出來的θ0和θ1的值分別為37．1301和41．6911，且均高度顯著。θ1的經(jīng)濟意義十分明顯，本文貨幣供應(yīng)量所對應(yīng)的計量單位為萬億元，而蔬菜總體價格水平用鮮菜類居民消費價格指數(shù)替代。因而經(jīng)驗分析的結(jié)果表明當(dāng)流通中的貨幣供應(yīng)量每增加1萬億元時，對應(yīng)的鮮菜類居民消費價格指數(shù)將上漲41．69，也就是說，蔬菜總體價格水平將上漲41．69%。(5)貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的動態(tài)影響分析。關(guān)于貨幣供應(yīng)量和蔬菜總體價格水平間的實證模型，雖然上文中對兩者的簡單線性回歸模型進行了修正，修正后的模型擾動項的自相關(guān)性得到了很好的改善，但估計方法仍為最小二乘法。不難證明，運用最小二乘法估計出來的回歸系數(shù)一定滿足y－=θ0+θ1x－，這意味著θ1的經(jīng)濟意義是樣本期內(nèi)貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的平均影響程度。對此不禁要問:所研究樣本期內(nèi)貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的影響是否穩(wěn)定，還是隨著時間的推移發(fā)生了變化?一般而言，由于經(jīng)濟制度、國內(nèi)政策等各種因素的變化，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)也處于動態(tài)的變化之中，貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的影響程度也是動態(tài)變化的，修正后的線性回歸模型θ1的估計反映的是貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的平均影響程度。基于上述疑問，本文運用變參數(shù)模型分析貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的動態(tài)影響。圖3顯示了運用卡爾曼濾波法所估計出來的回歸系數(shù)θ1的動態(tài)變化情況。總的來說，θ1數(shù)值大小波動較為劇烈，表明貨幣供應(yīng)量對蔬菜市場的作用并不是一成不變的，但貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的影響程度沒有明顯的上升或下降趨勢，影響程度在20%～45%之間波動，影響程度的波動范圍并不大。這里需要解釋的是:修正后的線性回歸模型計算出來的貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的平均影響程度為41．69%，根據(jù)圖1各樣本期θ1的值，變參數(shù)模型所估計各樣本期θ1的平均數(shù)為30．72%，兩者有一定的差距。可能的原因在于估計變參數(shù)模型中θ1的值時，初始值和初始的狀態(tài)向量是系統(tǒng)默認的，因而最初得到的θ1值隨機性較大。

三、結(jié)論與政策含義

貨幣供應(yīng)量范文第3篇

關(guān)鍵詞:貨幣供應(yīng)量;通貨膨脹;協(xié)整理論;誤差修正模型

中圖分類號:F83

文獻標識碼:A

文章編號:1672-3198(2010)16-0205-01

0 引言

通貨膨脹是衡量一國宏觀經(jīng)濟運行是否穩(wěn)定和健康的重要指標。貨幣學(xué)派的代表人物弗里德曼認為通貨膨脹是經(jīng)濟運行中價格總水平大幅度持續(xù)上升的貨幣現(xiàn)象,并指出貨幣在長期是中性的,其擴張率將全部轉(zhuǎn)化為通貨膨脹率,也就是說貨幣供給增加是通貨膨脹波動的主要根源。

國內(nèi)外學(xué)者的研究表明,價格變動與貨幣供應(yīng)密切相關(guān)。弗里德曼利用美國1867年~1960年間貨幣供給(M2)與通貨膨脹(GDP縮減因子)的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)高的貨幣供給導(dǎo)致高的貨幣膨脹,但兩者沒有短期相關(guān)性。另外,McCandless和Weber考察了110個國家,得出通貨膨脹率和貨幣供給量的變化具有非常強的相關(guān)關(guān)系,其相關(guān)系數(shù)在0.92~0.96之間,幾乎接近于1,并且長期來看,貨幣供給量的增加將最終導(dǎo)致相同程度的通貨膨脹率的上升。也就是說,貨幣供應(yīng)量的變化最終體現(xiàn)在物價的變化上。我國的眾多學(xué)者在該問題的分析上也做了大量的工作。王少平以1978年~1994年為樣本,驗證了中國通貨膨脹形成的基本原因是貨幣發(fā)行過量。

1 指標選取

判斷是否發(fā)生了通貨膨脹、通貨膨脹的程度如何,涉及到通貨膨脹率的側(cè)度問題。目前,常用的通貨膨脹的衡量指標有消費價格指數(shù)(CPI),零售價格指數(shù)(RPI),批發(fā)價格指數(shù)(WPI),生產(chǎn)者價格指數(shù)(PPI),以及國內(nèi)生產(chǎn)總值縮減指數(shù)(IPD)等。國際上,一般采用CPI指標來觀察某個國家或地區(qū)是否發(fā)生了通貨膨脹或通貨緊縮。雖然居民消費價格指數(shù)只是局限于統(tǒng)計居民家庭消費的商品和勞務(wù),而把國家消費和集團消費排除在外,不能全面的反映物價的變動,但它編制較為簡單,有可靠的數(shù)據(jù)來源,且與人民的生活息息相關(guān),所以本文選用居民消費價格指數(shù)(CPI)作為衡量通貨膨脹的指標。

我國貨幣供應(yīng)量一般分為三個層次,M0、M1、M2。其中,M0為流通中的現(xiàn)金,M1=M0+活期存款,M2=M1+準貨幣(定期存款+儲蓄存款+其他存款)。筆者認為廣義貨幣供應(yīng)量M2最能反應(yīng)貨幣的總體情況,而之前也有學(xué)者作了研究發(fā)現(xiàn)M0、M1和通貨膨脹之間不存在顯著的協(xié)整關(guān)系(劉金全,2004),所以筆者認為選用M2具有代表性及可行性。

2 實證研究

2.1 平穩(wěn)性檢驗

利用Eviews分別對三個原序列以及一階差份序列進行單位根檢驗得到檢驗結(jié)果見表1。由表1的結(jié)果表明:用ADF單位根檢驗和PP檢驗得到的較為一致的結(jié)論, M2、CPI均在0.05的顯著性水平下不能拒絕原假設(shè),即存在單位根。而M2、CPI的一階差分序列均在0.05的顯著性水平下拒絕原假設(shè),即差分序列均為平穩(wěn)序列,分別記為:DM2、DCPI。檢驗結(jié)果表明M2、CPI均為一階單整序列。

表1 各個序列的單位根檢驗結(jié)果

變量ADF檢驗值P值PP檢驗值P值

CPIM2DCPIDM2-0.180704-0.744763-3.317634-2.2240110.60440.37670.0030

0.0306-0.180704-0.659237-2.002389-3.0634980.60440.41450.04670.0050

2.2 協(xié)整分析

CPI與M2均為一階單整的,而同階單整的序列的某種線性組合可能是平穩(wěn)的,也就是說有可能CPI與M2存在協(xié)整關(guān)系,即長期均衡關(guān)系。所以首先要對是否具有協(xié)整關(guān)系進行檢驗。常用的兩變量檢驗方法為恩格爾―格蘭杰法(E―G兩步法)。

分別建立CPI與各種貨幣供給量的一元線性回歸方程,并利用最小二乘法估計得到方程如下:

CPI=8.540223+0.7941M2

(0.5323) (6.0379)

R2=0.7225 F=36.4568 DW=1.2285

從上述模型可知CPI與M2的回歸效果較好,模型通過F檢驗,擬合優(yōu)度達到0.7225,系數(shù)通過t檢驗,不存在自相關(guān)。

對回歸方程的殘差進行ADF和PP單位根檢驗,其中 表示方程的殘差,且檢驗結(jié)果見表2。

表2 各個殘差序列的單位根檢驗結(jié)果

變量ADF檢驗值P值PP檢驗值P值

εt-2.9310070.0064-3.1832170.0037

從表2看出,在顯著性為1%的情況下,ADF檢驗及PP檢驗均表明 是平穩(wěn)的。綜合上述結(jié)論,在1%水平下M2與通貨膨脹率之間存在較顯著的長期均衡關(guān)系。

2.3 誤差修正模型

建立誤差修正模型一般采用兩步,即分別建立區(qū)分數(shù)據(jù)長期特征和短期特征的計量經(jīng)濟模型。誤差修正項的大小表明了從非均衡向長期均衡狀態(tài)調(diào)整的速度,該模型突出了長期均衡關(guān)系對短期的影響。

對短期動態(tài)關(guān)系中各變量的滯后項的選取,進行從一般到特殊的檢驗,在這個檢驗過程中,不顯著的滯后項被剔除,直到找到了最佳形式為止。本文通過了多次的試驗檢驗 ,并利用Eviews軟件得出的結(jié)果為:

ΔCPI=-0.006955+0.395962ΔM 2t-1.013786ΔM 2t-1-0.683293ΔM 2Mt-2

(3.222167) (-2.530029)(-2.530725)

+1.175036ΔCPIt-1+0.39865ΔCPIt-2+0.325481ΔCPIt-3-2.169487ε2t-1

(3.607446)(2.216646)(2.019355)(-4.317421)

R2=0.966531 F=16.50197DW=2.862078

由上式可得,在樣本期內(nèi)貨幣供應(yīng)量的增長率與CPI的誤差修正模型的誤差修正項系數(shù)小于零,符合反向修正的原則,即上一期的CPI高于均值時,本期的CPI的漲幅便會下降,反之上升。

3 結(jié)語

本文以我國1991年~2009年的年度數(shù)據(jù),綜合利用平穩(wěn)性檢驗,協(xié)整分析,誤差修正模型,分析各個層次的貨幣供給量與通貨膨脹率的關(guān)系,得到了以下結(jié)論:

(1)從長期來看,貨幣供應(yīng)量與通貨膨脹率存在正的長期均衡關(guān)系,并且它與通貨膨脹率的乘數(shù)為0.7941,明顯的小于1,這說明在我國貨幣變量的長期中性的說法不是準確的。

(2)從短期來看,M2與通貨膨脹率之間的短期動態(tài)關(guān)系,本期的M2的增量對CPI起到正相關(guān)的關(guān)系,同時本期的通貨膨脹率對下一期的通貨膨脹率也有正的影響。然而,較為奇怪的是誤差修正系數(shù)為-2.16948,絕對值很大,這表明短期波動對長期均衡趨勢偏離的程度很高,它們的波動幅度很大。

綜上所述,我國的通貨膨脹率仍是一種貨幣現(xiàn)象,但并不像弗里德曼所說的貨幣是中性的。廣義貨幣供給量M2與通貨膨脹之間有顯著的長期均衡關(guān)系,也就是說如果國家要控制通貨膨脹主要應(yīng)該控制準貨幣(定期存款,儲蓄存款及其他存款),其中提高定期存款利率以及增加法定存款準備金是比較可行有效的辦法。

參考文獻

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貨幣供應(yīng)量范文第4篇

社會融資規(guī)模

與M2是什么?

通常說的M2是指廣義貨幣供應(yīng)量，其計算公式是：流通中現(xiàn)金(M0)+活期存款=M1，M1+定期存款=M2。也可以換個角度，將M2簡單地看成由現(xiàn)金、央行投放的基礎(chǔ)貨幣和派生存款共同構(gòu)成。如果假設(shè)流通中的現(xiàn)金數(shù)量相對穩(wěn)定，M2的增長取決于央行投放基礎(chǔ)貨幣的數(shù)量、速度和金融系統(tǒng)派生存款的能力。從金融統(tǒng)計的角度看，它是個存量概念。比如截止到2010年12月31日，我國的貨幣供應(yīng)量是72.58萬億元，這個量是自發(fā)行人民幣以來累計產(chǎn)生的貨幣供應(yīng)量。

社會融資規(guī)模目前尚沒有明確的定義，根據(jù)其名稱，它至少應(yīng)該包括：每年新增的貸款，信托融資、各類直接融資(股票、債券、中期票據(jù)、短期融資券等)、PE、境外投資、民間融資等，其更多地是流量的概念。

社會融資規(guī)模

能被準確統(tǒng)計嗎?

通過對上述兩個概念的分析，可以看出，以M2作為代表的貨幣供應(yīng)量是可以準確統(tǒng)計的。因為無論是現(xiàn)金投放，還是存款統(tǒng)計，國內(nèi)現(xiàn)有的制度體系都可以提供較為準確的數(shù)據(jù)。由于人民幣是唯一的法定貨幣，在國內(nèi)的任何一個經(jīng)濟主體，無論是個人，還是企業(yè)，其持有貨幣的形式要么是現(xiàn)金，要么是銀行存款。現(xiàn)金的發(fā)行是由人民銀行負責(zé)的，每年的現(xiàn)金發(fā)行量，全社會累計的現(xiàn)金流通量都是有統(tǒng)計的。而全部的存款都會體現(xiàn)在各商業(yè)銀行的統(tǒng)計報表中。全社會的貨幣供應(yīng)量可以通過人民銀行組織的金融統(tǒng)計得到準確的數(shù)據(jù)。

而社會融資規(guī)模則是一個不可能被準確統(tǒng)計的數(shù)據(jù)。以PE為例，PE是“private equity”的縮寫，一般的中文翻譯是私募股權(quán)投資。因為是“私募”，所以無論是募資者，還是投資者，都沒有向社會公開、或披露的義務(wù)。也同樣因為是“私募”，具體的投資活動是極其分散的，其形式也是非常多樣化的。目前在任何一個國家都沒有建立起權(quán)威的、全面的統(tǒng)計制度，在我國也是如此。PE雖然已經(jīng)是一個耳熟能詳?shù)脑~匯，但它到底對應(yīng)什么樣的投資活動，哪些投資行為屬于PE的范圍并沒有明確的概念。毫無疑問，像凱雷、DIG，紅杉資本這些著名機構(gòu)的投資活動屬于PE，但為數(shù)更眾的民間投資其實也符合PE的特征。再加上民間的投資活動中，債權(quán)投資和股權(quán)投資常常并不清晰，很多投資活動同時具有雙重特征，也使PE的界定更為困難。正是由于沒有明確的PE概念及其界定，所以也就沒有PE的統(tǒng)計口徑和統(tǒng)計制度，就更沒有被普遍認可的PE統(tǒng)計數(shù)據(jù)。雖然目前有很多機構(gòu)、學(xué)者都在研究此問題，但彼此間的估計值存在以千億計的誤差。

作為監(jiān)測貨幣政策執(zhí)行情況的中間目標，必須具備可測性、相關(guān)性、可控性等特征。如果不能有效解決社會融資規(guī)模的統(tǒng)計問題，它就只是一個既不可測，更不可控的目標，讓其承擔(dān)監(jiān)測貨幣政策執(zhí)行情況的功能，又怎么可能呢?

控制通脹的關(guān)鍵是什么?

我國目前經(jīng)濟運行中最突出的問題就是通貨膨脹。從抑制通貨膨脹的角度看，由于貨幣超額發(fā)行是引起通脹的根本原因，所以抑制通脹就須控制貨幣發(fā)行。

現(xiàn)代銀行制度的一大功能就是可以通過派生存款增加貨幣供應(yīng)：當(dāng)中央銀行發(fā)行的基礎(chǔ)貨幣進入銀行體系后，銀行就獲得了發(fā)放貸款的能力。銀行放貸后，借款人又會在銀行中形成新的存款，銀行進一步獲得了放貸的資金，如此反復(fù)，央行極少量的基礎(chǔ)貨幣發(fā)行，在商業(yè)銀行貸款，存款一再貸款一再存款的反復(fù)中，就會形成巨額貨幣供應(yīng)。隨著金融創(chuàng)新的發(fā)展，金融工具的多元化，銀行創(chuàng)造新的貨幣供應(yīng)的方式還包括銀行直接購買國債、購買企業(yè)債券、參與企業(yè)發(fā)行股票等行為。由此可見，由于銀行體系功能日益強大和金融創(chuàng)新高度發(fā)達，在影響貨幣發(fā)行的各種因素中，除了央行發(fā)行基礎(chǔ)貨幣外，銀行能派生存款的各類資金運用方式已經(jīng)成為創(chuàng)造貨幣的關(guān)鍵因素。

當(dāng)然，目前我國商業(yè)銀行在開展業(yè)務(wù)時，由于監(jiān)管要求和銀行盈利沖動，銀行最愿意開展的業(yè)務(wù)仍然是發(fā)放貸款，控制貸款仍是控制貨幣供應(yīng)增長的根本手段。而至于其它的融資方式，像普通投資者用自己的存款購買股票或債券，只是把個人的存款變成了企業(yè)的存款或政府的存款，并不會像銀行那樣能派生出新的存款，也不會增加貨幣供應(yīng)。所以在直接融資非常發(fā)達，手段非常多的情況下，社會融資總量與貨幣供應(yīng)量并無必然、直接的聯(lián)系。

從控制通脹的角度看，在長期內(nèi)，貨幣供應(yīng)量是決定通脹的唯一因素，對其的長期觀測是不可能被放棄的。而對貨幣供應(yīng)量變化有重要影響的信貸投放速度和投放規(guī)模仍將被密切關(guān)注。尤其是在我國，直接融資尚不發(fā)達，銀行體系過于強大，貸款投放仍是控制貨幣發(fā)行的核心指標。

不過在短期經(jīng)濟運行中，關(guān)注社會總?cè)谫Y量仍然是非常重要的。雖然社會融資總量的增長并不意味著貨幣投放的增長，也不可能取代貨幣供應(yīng)量，但總?cè)谫Y的增長將意味著總需求的增長。如果中央銀行為了控制貨幣投放而僅僅控制貸款投放，多種方式的社會融資將彌補貸款投放減少產(chǎn)生的融資缺口，使總需求仍然保持在較高水平上或仍然快速增長，這在短期里將使物價水平上升繼續(xù)獲得動力。尤其是在貨幣已經(jīng)超發(fā)的情況下，由于融資方式的變化，有可能改變貨幣運行的結(jié)構(gòu)，使過去集中于某一領(lǐng)域(比如房地產(chǎn))的貨幣游離出來。這時，一部分過去沉淀、隱藏的貨幣就可能被激活，進而形成新的總需求，從而引起價格波動，此時關(guān)注社會融資規(guī)模就有宏觀意義了。

像目前，雖然外部經(jīng)濟環(huán)境仍然不景氣，但2010年中國經(jīng)濟仍然實現(xiàn)了10.3％的增長。這就使國內(nèi)外的研究者認為，控制貨幣供應(yīng)量增長和控制總需求增長都是中國抑制通貨膨脹的重要手段。

社會融資規(guī)模可以作為

貨幣供應(yīng)量范文第5篇

關(guān)鍵詞：時間序列；ARIMA模型；貨幣供應(yīng)量M1

一、引言

貨幣供應(yīng)量，即貨幣存量，是一國在某一時點流通手段和支付手段的總和。一般講，貨幣供應(yīng)量可以作為貨幣政策的監(jiān)測，控制指標。貨幣政策本質(zhì)上是通過貨幣總量控制以影響社會總供求的政策。這種政策的有效性，決定于合理的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、健全的經(jīng)濟行為、有效的經(jīng)濟社會管理、靈活的市場機制。貨幣供應(yīng)量作為中央銀行調(diào)控經(jīng)濟的傳統(tǒng)中介目標，從理論上其有不可替代的作用，同時在實踐上其作用也十分顯著，所以對貨幣供應(yīng)量的分析與預(yù)測是非常有意義的工作。

二、實證

本文采用中國人民銀行網(wǎng)站調(diào)查統(tǒng)計司的我國貨幣供應(yīng)量2007年-2010年的月度數(shù)據(jù)。

（一）平穩(wěn)性檢驗

使用Eviews軟件對我國貨幣供應(yīng)量進行分析，首先繪制序列M1的折線圖可以看出，序列M1存在明顯的時間趨勢，這說明政府在這期間動用了許多積極的貨幣政策，我國的貨幣供應(yīng)量大致呈增長的態(tài)勢。

下面對序列M1進行單位根檢驗，根據(jù)M1的單位根檢驗結(jié)果顯示，t統(tǒng)計量的值2.07遠大于檢驗水平-3.58（1%的臨界值）、-2.93（5%的臨界值）、-2.60（10%的臨界值），因此拒絕原假設(shè)，既可以認為序列M1是非平穩(wěn)的。另外，從序列M1的相關(guān)圖可以看出，序列M1的自相關(guān)函數(shù)呈指數(shù)衰減，但衰減速度非常緩慢，因此也可以認為序列M1是非平穩(wěn)的。

（二）模型識別

為了消除序列M1的趨勢并同時減小序列M1的波動，對序列M1進行一階差分。根據(jù)序列M1的一階差分相關(guān)圖可以看出，序列M1一階差分后的自相關(guān)函數(shù)沒有與原序列M1那樣呈指數(shù)緩慢衰減，而是快速衰減，從而表明序列M1的趨勢基本得到消除。對序列M1建立ARIMA（p，d，q）模型，由于序列M1經(jīng)過一階差分后，序列的趨勢被消除，因此d=1，而序列M1的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)都是一開始就衰減為0，因此p=1，q=1。綜合上述分析，考慮建立ARIMA（1，1，1），ARIMA（1，1，0），ARIMA（0，1，1）

（三）模型估計

為了選取適合的模型，我們對上述ARIMA模型進行檢驗，檢驗結(jié)果顯示ARIMA（1，1，1）擬合優(yōu)度最好，且根據(jù)ARIMA（1，1，1）的AIC（19.2010）和SC（19.32029）最小，所以選擇ARIMA（1，1，1）較為合適。

由表一可以得出ARIMA（1，1，1）模型AR過程和MA過程都分別有一個實數(shù)根，這兩個根的模都小于1，從而表明ARIMA模型是平穩(wěn)的也是可逆的。

該模型的展開式為：（1-0.9516B）（1-B）M1=4610.103+（1-0.9658B）εt

（四）模型檢驗

下面對模型的殘差序列進行檢驗，若殘差序列不是白噪聲，意味著殘差序列還存在有用的信息沒被讀取，需要進一步改進，本文中直接對殘差序列進行操作，得到其相應(yīng)的自相關(guān)圖看出，殘差序列的樣本自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)都在95%的置信區(qū)域以內(nèi)，從滯后1階到15階的自相關(guān)函數(shù)的概率P值全都顯著大于0.05，因此不能拒絕原假設(shè)，即可認為模型ARIMA（1，1，1）估計的殘差序列不存在自相關(guān)，檢驗通過。

（五）模型預(yù)測

下面利用所估計的模型ARIMA（1，1，1）對2010年10月，11月，12月的貨幣供應(yīng)量M1進行預(yù)測。

由表二可以看出，2010年10月-12月我國貨幣供應(yīng)量M1的預(yù)測值與實際值的差距較小，說明ARIMA模型對我國貨幣供應(yīng)量的擬合度較好。

三、結(jié)束語