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流动性过剩的传导机制:基于SVAR模型的实证分析

减小字体 增大字体 作者:不详  来源:www.bob123.com  发布时间:最新发布
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  [摘要] 本文通过基于SVAR模型的脉冲响应函数实证分析了中国流动性过剩的传导机制。我们发现,由于中国房地产市场和股票市场发育程度的差异,中国的流动性过剩首先传导到房地产市场,然后再传导到股票市场,最终扩散至一般商品市场引起通货膨胀。我们认为货币当局应引导过量的流动性在各市场间达到均衡配置。
  [关键词] 流动性过剩 SVAR模型 脉冲响应函数 资产价格
  
  随着2006年以来的资产价格和物价的先后上涨,流动性过剩问题已经成为经济金融领域的一个焦点。本文研究的主题是流动性过剩在中国经济金融中的传导机制,即流动性过剩如何在资产市场和一般商品市场流动,对资产市场价格和一般商品价格产生何种影响及其作用的时间顺序。
  一、流动性过剩与价格波动:中国的特征事实及解释
  作为衡量流动性过剩的关键指标,中国的货币供应量M2长期处于较高的水平。从各图中可以看出,货币供应量保持了较稳定的增长趋势,居民储蓄存款除在2007年1季度至2008年1季度出现停滞增长外,基本保持了稳定增长的趋势。房地产价格在2003年3季度开始出现上涨趋势,股票价格和CPI分别在2006年2季度和4季度开始出现疯狂上涨趋势。在中国当前的形势下,居民可供选择的资产形式主要有银行储蓄存款、房地产和股票。当货币供应量M2超过实际需求量时,过量的货币供应或流向银行,体现为银行储蓄存款的增加;或涌向一般商品市场或资产市场(股票市场和房地产市场),在社会总产出一定或资产数量一定的情况下,就表现为一般商品价格的上涨或资产价格的膨胀。在我们所考察的样本期内,M2一直保持高速增长,但在相当长的时期内并未引起物价的上涨或资产价格的膨胀,这些过量的货币供应都流向了银行系统,成为银行储蓄存款,其原因就在于转轨时期居民对未来收入预期的不确定性导致居民采取储蓄存款这一谨慎的资产持有形式。随着2003年国家出台了进一步支持房地产业发展的政策后,房地产成为一个可供选择的资产形式,过量的M2就涌向了房地产造成房地产价格的上涨。股票价格的上涨造成了银行储蓄存款增长率的下降和房地产价格的短暂下跌。资产价格的膨胀通过“财富效应”会增加居民的当期消费,从而带动CPI上涨;更进一步,资产价格的膨胀特别是股票价格的非理性上涨形成的价格泡沫在市场信心崩溃或外部冲击下必然走向破灭,资产价格的下跌促使原本滞留于资产市场的流动性涌向了一般商品市场,从而使得CPI大幅上涨。
  图1 货币供应与银行储蓄存款变动趋势图
  图2 CPI、房地产与股票价格变动趋势图
  二、流动性过剩与价格波动关系的实证检验
  为了对我们的解释进行实证检验,我们将利用VAR模型对以上变量间的关系作进一步的考察。由于我们分析的重点是过量的流动性如何对资产价格和一般商品价格产生影响,另外为克服VAR模型中变量过多引起自由度下降的问题,我们未将银行储蓄存款纳入模型之中,因此我们选择的变量只包括货币供应量(M2)、一般商品价格水平(用CPI代替)、房地产价格(HP)及股票价格(ST),所用数据与前文第二部分一样,在正式分析之前,我们对数据进行了季节平滑处理以消除季节性因素的影响。
  1.SVAR模型的估计①
  我们选择结构VAR模型(Structural VAR,SVAR),即VAR模型的结构式来进行分析,它包含了变量之间的当期关系。SVAR模型的基本思想是:
  一个含有k个变量,滞后p阶的结构向量自回归模型SVAR(p)可表示为:
   (1)
  其中,B0为内生变量的系数矩阵,Γ为滞后向量的系数矩阵,y为由系统中各变量组成的向量。将这一公式写成滞后算子的形式:
  (2)
  如果矩阵多项式B(L)可逆,可以表示出SVAR的无穷阶的VMA(∞)形式:
   (3)
  其中: (4)
  (5)
   (6)
  但是,外生变量的结构冲击是不可直接观测得到的,需要通过各元素的响应才可观测到。考虑VAR模型的简化形式可表示为VMA(∞)形式:
  (7)
  根据(3)(7)式可得:
   (8)
  由于,可得:
   (9)
  所以我们可以通过对D0施加约束来识别SVAR模型。
  基于以上思路,我们首先建立包括M2、CPI、ST和HP四个变量的SVAR(5)模型,滞后阶数根据LR、FPE、AIC、SC和HQ检验确定。
   (10)
  其中:
  其中和分别表示作用在M2、CPI、ST和HP上的结构式冲击,即结构式扰动项(结构新息),。如果B0是可逆的,可将结构式方程转化为简化式方程:
   (11)
  其中: (12)
  模型中有4个内生变量,因此需要施加k(k-1)/2=6个约束才能满足模型的可识别条件。我们做出以下假设:
  1.当期M2对当期CPI、ST、HP变化均不做出反应,即b12=b13=b14=0;
  2.当期CPI对当期ST、HP变化不做出反应,即b23=b24=0;
  3.当期ST对当期HP变化不做出反应,即b34=0。
  在作出以上假设的条件下,我们可以使用完全信息极大似然法(FIML)来估计得到SVAR模型的所有未知参数。
  待估计的可识别条件为:
  @e1= C(1)@u1
  @e2=C(2)*@e1+ C(3)@u2
  @e3=C(4)*@e1+ C(5)*@e2+ C(6)@u3
  @e4=C(7)*@e1+ C(8)*@e2+ C(9)*@e3+ C(10)@u4
  et是可观测到的(或简化式的)残差,相当于前文的,而ut是不可观测的结构新息(结构式残差)。估计结果如表1所示。
  由表1的估计结果得到待估计矩阵B0为:
  
  在可识别条件的估计中,只有C(4)(P=0.3116)不显著,而估计量Log likelihood达到385.5269,因此我们认为该模型是稳健的,可以用它进行脉冲响应函数分析。
  2.脉冲响应函数分析
  由于VAR模型是一种非理论性的模型,因此在分析VAR模型时,往往不分析
  一个变量的变化对另一个变量的影响如何,而是分析当一个误差项发生变化,或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响,这种分析方法就称为脉冲响应函数方法(impulse response function,IRF)。但是,VAR模型脉冲响应函数存在非正交化的问题,因此可利用SVAR模型构造出一个正交的脉冲响应函数:
   (13)
  它描述了在时期t,其他变量和早期变量不变的情况下对的一个结构冲击的反应。
  基于这种方法我们对建立的SVAR系统进行脉冲响应函数分析,图5至图7是分别给各变量白噪声序列一个标准差大小的冲击后得到的相关变量的脉冲响应函数图。因为我们仅期望分析M2的冲击对其他三个变量的影响及CPI、ST和HP三个变量之间的冲击响应关系,所以我们仅给出了如下三个图示:
  图5 CPI冲击反应曲线
  图6 股票价格冲击反应曲线
  图7 房地产价格冲击反应曲线
  CPI的冲击反应曲线分析:图5是相关变量的冲击所引起的CPI变化的脉冲响应函数图。可以看出,CPI对各变量(包括CPI本身)的冲击均不敏感,响应幅度均在0.7%以内。在我们所考察的样本期内,货币供应的冲击并没有对物价带来较大的影响,这也与我们前面的分析较为一致,即虽然我国的货币供应增加很快,但并没有引起物价的大幅上涨,并且货币供应对物价的影响波峰出现在冲击发生后的第5个季度。股票价格的冲击发生后,CPI从第2期开始才有明显反应,此后逐渐上升,第6期达到最高值0.45%,随后逐渐下降,在第10期回复为0。CPI对房地产价格冲击的反应也发生在第2期以后,但在第8期前均表现为负效应,在第4期达到最小值-0.5%,第8期后逐步上升。可以看出,货币供应的正向冲击会对CPI带来较弱的正效应,股票价格的正向冲击会对CPI带来持续的正效应,而房地产价格的正向冲击则会对CPI带来较弱的负效应。ST的冲击反应曲线分析:可以看出,CPI的正向冲击会对股票价格带来累积的弱负效应,房地产价格的正向冲击对股票价格带来先抑后扬的效应,其临界点在冲击

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