虚拟经济扩张条件下货币政策对通货膨胀的影响.pdf
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1、虚拟经济扩张条件下货币政策对通货膨胀的影响赵宇 方华摘 要:基于 20102018 年各项宏观经济指标,采用 VAR 模型,在虚拟经济不断扩张的条件下,实证分析传统货币政策对于通货膨胀的影响机制。研究发现,虚拟经济中的不同部门对于货币政策会产生不同的影响,要充分考虑它们各自的结构特征,不能单纯地一概而论;在虚拟经济逐渐扩张的条件下,虚拟经济对货币的分流作用使传统的货币政策有效性降低,长期来看难以对通货膨胀进行有效调控。上述发现为更完善地认识虚拟经济的影响,并在此基础上提出相关的政策建议提供了新的思路。关键词:虚拟经济;VAR 模型;货币政策;通货膨胀中图分类号:F820.5文献标志码:A文章编
2、号:1673-291X(2020)12-0080-05引言传统货币主义认为,“通货膨胀随时都是一種货币现象,只有货币数量比产量增长更快时才会发生。”1从此各国学者在研究通货膨胀时,更多地考虑其与货币供应量之间的关系。随着虚拟经济规模的不断膨胀,传统经济学关于货币政策对通货膨胀的影响机制受到了理论与实证的挑战。Walsh(2003)认为,尽管货币供应量与通货膨胀在理论上具有对应关系,但根据货币自身原因进行解释过于简单,还需要结合具体的经济环境2。自改革开放以来,我国生产力水平不断提高,股票市场不断发展壮大,货币供给已经不能解释价格水平的变动3。越来越多的学者在研究通货膨胀时,倾向于探究虚拟经济对
3、其的影响。马方方和田野(2010)认为,中国经济运行中正显现出“虚实背离”的现象,这与虚拟经济的快速发展以及我国经济体制转型中特殊的金融结构密切相关4。本文拟在回顾评析相关文献的基础上,运用 VAR 模型,探讨货币政策对通货膨胀的影响机制。一、变量设计与模型介绍(一)变量设计1.虚拟经济总量。由于虚拟经济的特性,很难找到适当的方法对其进行统计,我国官方并未公布有关虚拟经济总量的数据,不同学者对于虚拟经济的测量方法也不尽相同。其中,GSJYE 为股市交易额的增长率,可以很好地反映出虚拟经济的发展对货币需求的影响,可作为衡量虚拟经济的指标1。还有学者使用虚拟资产的交易总量乘虚拟资产的交易价格,来表
4、示虚拟经济的经济规模5。本文根据虚拟经济的特性,以及数据的可获得性,选择金融业与房地产业作为主要研究对象。由于股票市场在金融业具有举足轻重的地位,本文以 A 股股票交易额(STV)代表金融业的货币虚拟化水平;对于房地产业,采用商品房销售额(HP)代表房地产业虚拟经济规模。2.货币政策。本文选取了货币供给量和利率作为考察货币政策的基本变量。广义货币供给量 M2 不仅可以反映社会现实购买力,还反映潜在购买力,本文选择广义货币供给量M2 作为衡量货币供给量的指标。在各种利率变量中,银行间同业拆借利率市场化程度最高,具有代表性,本文使用 SHIBOR 银行同业隔夜拆借利率的加权平均数作为利率(I)的变
5、量。3.通货膨胀率。通货膨胀率的衡量指标主要有居民消费价格指数、生产者价格指数、国内生产总值价格折算指数。居民消费价格指数(CPI)是我国政府制定政策,进行宏观调控的重要依据,是度量通货膨胀的重要指标。因此,本文选择 CPI 的增长率来衡量我国通货膨胀。本文研究数据均来源于国家统计局中国统计年鉴中国金融统计年鉴与 EMIS数据库。时间跨度为 2010 年 1 月至 2018 年 12 月,对月度数据进行统计研究。并对具有季节性特征的数据进行季节性调整,为消除异方差因素,对所有变量取对数。(二)向量自回归模型(VAR)的构建1980 年,向量自回归模型由 Christopher Sims 提出,
6、是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归,从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型,VAR 模型常被用来估计联合内生变量的动态关系。一般的 VAR(p)模型形式是:yt=A1yt-1+Apyt-P+Bxt+?着 t式中,yt 是内生变量;yt-1,yt-P 表示 yt 的滞后期;xt 是外生变量;A1,AP表示 yt 的待沽系数;B 是 xt 的待估系数;?着 t 是随机扰动项。VAR 模型转化为矩阵为:=A1+A2+Bxt+式中,y1t,ykt 作为内生变量;y1t-1,ykt-p 作为滞后变量;?着 kt 是 k 维扰动项列向量。二、实证分析(一)
7、平稳性检验为避免伪回归现象,在进行 VAR 模型构建前,需要对时间序列数据进行平稳性检验,本文使用 ADF 检验,检验结果显示,各变量原始序列均不平稳,一阶差分后均具有平稳性(如表 1 所示)。(二)协整检验1.滞后阶数确定。建立 5 个变量的 VAR 模型,5 个变量分别为 LNSTV(A 股股票交易额)、LNHP(商品房销售额)、LNM2(广义货币供应量)、LNI(利率)以及 LNCPI(通过膨胀率)。首先确定其滞后阶数,根据 FPE、AIC、SC 等信息准则确定模型最优滞后阶数,结果(如表 2 所示)。LR、FPE、AIC、SC、HQ 的值显示最优滞后阶数为 1 期,本文根据“多数原则”
8、,选择模型的最优滞后阶数为 1 期。2.VAR 模型平稳性检验。建立 VAR 模型进行稳定性检验,得到 AR 根图(如下页图 1 所示)。VAR 模型所有根的倒数均小于 1,落在单位圆内,表明所构建的 VAR 模型是平稳的,即 5 个变量之间存在长期稳定的关系。3.Johanson 检验。由于 5 个变量均在一阶差分后平稳,可通过 Johanson 检验法,考察变量之间是否具有协整关系。检验结果显示,5 个变量间具有协整关系,可以构建 VAR模型。包含全部五个变量的协整关系如下:LNCPIt=0.8821LNSTVt+4.5635LNHPt-6.5272LNM2t+1.1439LNIt+ecm
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