中国金融状况指数对货币政策传导作用研究

357Vol135No1720097JournalofFinanceandEconomicsJul12009中国金融状况指数对货币政策传导作用研究戴国强1,张建华2(1.上海财经大学MBA学院,上海200433;2.上海财经大学金融学院,上海200433):VECM,,、,、。,,。,,。,,,,。:;;:F83210:A:100129952(2009)0720052211:2009204229:教育部人文社会科学研究项目资助(06JA790070);教育部应急课题项目资助(2009JYJR045):戴国强(1952-),男,上海人,上海财经大学MBA学院教授,博士生导师;张建华(1976-),男,湖南怀化人,上海财经大学金融学院博士生。、随着金融市场发展和各国长期以来对通货膨胀的控制,金融市场出现了低通货膨胀和资产价格急剧波动并存的现象,这导致基于传统通货膨胀指标的货币政策对市场反应总是滞后于市场变化。由于资产价格是对未来收益的贴现,它既可以作为实施货币政策的信号源和参照系,为货币政策制订者和金融市场参与者提供未来预期,也可以为居民提供未来经济走势的预判。因此资产价格变动对企业和家庭决策及金融稳定产生重大影响,所以构建一个包含资产价格信息的综合预测指标将极大改善货币政策的操作效力。基于货币政策传导过程中的利率和汇率机制,Eika和Nymoen(1996)、Ericsson和Jansen(1998)利用加权平均的短期利率和汇率构建了货币状况指数(MonetaryConditionIndex,MCI),随后被加拿大和新西兰中央银行作为一个操作目标加以管理和利用。随着经济的发展,居民资产构成中除外汇资#52#产和货币资产外,越来越多地包括了股票和房地产等其他资产,Goodhart和Hofmann(2001)对MCI指数进行了扩展,构建了包含短期利率、汇率、房地产价格和股票价格的金融状况指数FCI(FinancialConditionIndex),并利用这一指数对OECD进行了实证检验,发现它能够预测CPI指数并能很好地预判货币政策走势。FCI指标由于包含了利率、汇率、房地产和股票在内的众多资产组合,它通过投资组合效用、财富效用、资产负债表效用和预期效用影响货币政策对经济的调控。随着我国经济发展,居民投资组合日益丰富,房地产和股票投资对我国经济发展影响越来越大,因此,FCI与我国通货膨胀的关系以及货币政策传导过程中的资产渠道成为当前理论和实务界关注的焦点。国外计算FCI的方法主要有三种:大型宏观经济计量模拟、总需求方差缩减式和VAR脉冲反应方程,目前广泛采用的是VAR脉冲反应方程方法,我们在此也采用这种常见模式进行实证研究。本文的结构安排为:第二部分为研究动态,主要就该领域的研究成果进行回顾,并提出本文研究的出发点;第三部分为数据资料,包括模型设立、数据来源;第四部分为经验检验和结果分析;第五部分为资产价格货币传递渠道研究;第六部分为结论与建议。、AlbertoMontagnoli和OresteNapolitano(2005)就GDP缺口、汇率、利率、房产价格、CPI和股票市场价格构建了FCI,并对美国、英国、加拿大和欧盟进行实证研究,发现资产价格对货币政策具有很好的前导性,但未对现代金融市场主导型或是传统金融中介主导型国家的货币政策传导机制进行比较分析;Goodhart和Hofmann(2000,2001,2002)分别构建了包含短期利率、汇率、公司债券价格和股票价格,以及将公司债券价格替换为房地产价格的金融状况指数FCI,并利用模型对G7国家进行了实证,结果表明虽然不同国家具体的FCI在房地产价格指数和汇率收益指数构成权重方面差别较大,如德国、日本、法国和美国房价指数约占50%,而意大利、英国等比重偏低,但FCI对这些国家的CPI具有良好的预测能力。在利用加拿大的数据进行分析时,发现房价甚至比汇率对产出缺口的影响更大。王玉宝(2005)按照Goodhart和Hofmann(2001)定义的FCI指数对中国进行了经验估计,认为包含实际短期利率、实际汇率、实际房地产价格和实际股权价格的FCI指数可以作为货币政策的辅助参照指标;封北麟、王贵民(2006)利用VAR模型对我国的金融价格指数进行实证,发现FCI对通货膨胀率具有非常好的预测能力;何平、吴义东(2007)分别计算了考虑房地产价格和未考虑房地产价格FCI指数后发现,在FCI指数中如果包含了房地产价格,其实际预测能力将显著提高;陆军、梁静瑜(2007)利用利率、汇率、股价和#53#戴国强、张建华:中国金融状况指数对货币政策传导作用研究房地产价格指数对中国的FCI指数进行了构建,并利用构建的模型对实际情况进行检验,发现中国的FCI与其他国家的实证具有相似的结论,即能够对市场CPI进行很好的预测,但股票价格系数过小。国内前期研究由于数据的限制,一般利用2005年前的数据进行分析,然而,我国汇率体制在2005年7月之前基本是盯住美元,变动幅度非常小,而且房价指标在1998年前基本为管制状态,因此利用这些指标的研究结果在适用性上存在一定的局限性。既有国内研究的不足表现在:第一,目前国内外研究中主要是利用FCI变量对GDP的脉冲分析,通过反应因子构建FCI指标体系,但这种方式可能存在如下不足:一是GDP长期增长的物质基础和实际建模过程中考虑的因素相冲突,因为根据经济增长理论,在长期内,只有技术和企业家才能等才是经济增长的原动力,而利率、汇率和房价波动在长期内基本是中性的;二是即使上述因素可以对GDP产生扰动,但由于GDP扰动一般是计算总量扰动,这导致变量相互之间的扰动冲击将会互相抵消,如汇率对进出口的影响。第二,房价扰动可能导致FCI指数与实际经济运行相悖,从而产生错误信息,如房价的负冲击将导致FCI指数上升和经济环境从紧,但实际上,可能会因投入成本降低而增加生产。因此,采用基于GDP脉冲反应的FCI指标可能有局限性,而基于通货膨胀则可以避免上述不足,同时,中央银行的首要目标就是币值稳定和金融稳定,由此本文采用FCI与通货膨胀相关关系来探讨FCI中各变量的影响因子具有一定的合理性。、、(一)模型的设立。Goodhart和Hofmann(2001)将FCI指数定义为真实短期利率、真实有效汇率、真实房地产价格和真实股票价格的加权平均数,并用这个指数作为未来通货膨胀水平和经济运行情况的先行指标,其具体形式为:FCIt=ENi=1wi(qit-…qit)(1)其中,qit是资产i在第t期的价格;…qit是资产i在第t期的长期趋势值或均衡价值,(qit-…qit)表示缺口变量;wi是金融形势指数(FCI)中资产i的相对权重,且ENi=1=1。11长期趋势值。在公式(1)中各变量的缺口值定义为实际值对其长期趋势值或均衡值的偏离。如何估计长期趋势值或均衡值是研究设计中的重要问题。Gauthier(2004)在进行模型分析时指出,在研究中一般采用HP滤波法来进行变量的长期趋势和均衡求解,这种模式具有更好的准确性。本文同样采用HP滤波方法来计算各个变量变动的长期趋势值。在采用HP滤波技术处理长期趋势值时,我们对各个变量进行了平稳性检验,发现各个变量为I(1),通过一阶差分后为平稳变量。#54#2009年第7期21权重的确定。本文借鉴Goodhart和Hofmann(2001)的方法,采用VAR脉冲响应估计FCI指数中各变量缺口值的权重系数wi,但为了更清楚地反应各个变量波动对FCI的影响,分子利用其真实值而不是绝对值,公式为:wi=(zi/ENi=1|zi|),其中,wi是变量i的缺口值的权重系数,zi是变量i的缺口值的单位乔利斯基(Cholesky)新息(Innovation)冲击在随后6个季度内对CPI通货膨胀率的平均脉冲响应。(二)数据来源。本文选取2005年7月至2008年11月的月度数据为样本,样本容量为41。本文选取这一时段的理由是:由于我国直到2005年7月才完成人民币汇率体制改变,在此之前,都实施固定汇率制,汇率基本不变,因此利用汇率作为一种资产信息构建FCI会有一定的不适性;同样我国房改是从1998年开始,但真正房价波动始于2004年,而这一年国家实施了大量的政策干预市场,并被称为政策年,因此以前指标在稳定性方面可能存在不足。变量的原始数据为通货膨胀率、汇率指数、房产价格指数、利率价格指数、电力价格指数和股票价格指数,数据资料来自中金公司数据库。、本文利用Eeviws6.0对数据进行分析,首先对各变量进行单位根检验,以确定变量的平稳性;如果确认各变量有单位根,再进行E2G两步协整检验;若协整关系存在,则利用误差修正模型反映变量之间的动态调节机制;最后运用脉冲响应函数来描述扰动项的一次性冲击对因变量当前值和未来值的影响。(一)单位根检验。在检验时,依据赤池信息准则(AIC)的最小化原则选择趋势项、确定常数项和变量最优滞后阶数。从单位根检验中可知,CPI、EX2CH、INTE、EIND和SIND在10%的显著性水平下均接受了原假设,为非平稳变量。其次,分别对它们取一阶差分,结果d(CPI)、d(EXCH)、d(SIND)、d(EIND)和d(INTE)在1%显著性水平下均拒绝原假设,为平稳变量,即所有变量均为一阶单整I(1)。(二)格兰杰因果检验。Granger因果检验的重要前提是各变量必须稳定,而从前面分析可知,变量存在单位根,因此变量是非平稳的。为了实现Granger因果检验,笔者对各变量进行一阶差分,并对差分后变量进行残差检验。根据信息准则可以得出滞后最佳阶数为2。从表1可以看出,房价、汇率和股票是导致通货膨胀的格兰杰原因,也就是说,可以提前预示未来的通货膨胀。(三)脉冲反应。VAR模型由于没有相应的理论基础,因此它的系数通常难以解释,一般情况下研究者通常利用脉冲反应来解释各个变量之间的关系和推断VAR的内涵。本文利用脉冲反应函数描述了在随机误差项上施加一#55#戴国强、张建华:中国金融状况指数对货币政策传导作用研究1格兰杰因果检验样本区间:2005年7月至2008年11月滞后值:2原假设观测值个数F2StatisticProbability房价指数不能granger通货膨胀394.591760.01717通货膨胀指数不能granger房价指数1.819850.17748汇率指数不能granger通货膨胀395.568180.00809通货膨胀不能granger汇率指数2.774800.07651利率指数不能granger通货膨胀392.011270.14943物价不能granger利率指数0.794370.46007上海证券指数不能granger通货膨胀395.329350.00970通货膨胀不能granger上海证券指数1.633020.21029个新息(Innovation)冲击对内生变量的当期和未来值的影响。通过相关参考文献的阅读和对样本变量的研究发现,一个通胀的新息对各个变量的最佳滞后为半年左右,因此本文在考察脉冲反应时,采用了6个月滞后。26ResponseofCPIPeriodCPIINTEEINDEXCHSIND10.7272260.0000000.0000000.0000000.00000020.888904-0.0074770.1148040.215151-0.03110030.9698560.0667430.2389440.298128-0.03618440.9928660.1091980.3596930.296312-0.01572751.0206730.1381300.4515700.2617750.01268561.0234240.1653390.5156500.2300780.035767从表2可以发现,利率对一单位新息的反应最初为负,但随后调整过来,并随着滞后期的增加不断上升,在滞后6个月时达到了0.16%,而房地产价格指数则一直拥有正向效果,在6个月后达到了0.51%。汇率波动对一单位新息呈现倒U型曲线,刚开始时慢慢上升,在3个月时达到