论文摘要:通过对货币需求函数的恰当分析,依据内生货币供给理论,央行可以恰当地为维持经济的增长而投入适当的货币供给。本文通过使用单整检验、EG两步法协整检验、误差修正模型(ECM)、方差分解法分析我国的货币需求因素,在实证的基础上得出他与收入、利率、货币偏好指数、价格预期有着紧密关系。
论文关键词:货币需求,货币偏好,协整
一、货币需求理论概述
对于货币需求决定因素的考察中,凯恩斯认为货币需求有三大动机:一是交易动机,指人们为了满足日常的交易需要而保留的货币,其大小由收入决定并且同收入之间做同方向变动;二是预防需求,是指人们为了预防意外的支付而持有一部分货币的动机,其大小也由收入决定并且同收入之间同方向变动。由于交易货币需求和预防货币需求都是收入的函数,所以可以把两者结合起来进行分析。如果把两种货币合起来用 表示,用 表示收入,则这种函数关系可写为: ( 为货币需求的收入弹性);三是投机货币需求,是指人们为了抓住有利的购买生利资产如债券等有价证券的机会而持有一部分货币的动机。投机货币需求与利率密切相关。这是因为债券的价格随利率的变化而变化,债券价格=债券年收益/利率。投机货币需求是利率的函数,并且与利率反方向变动,表示为 其中 表示投机货币需求, 表示利率, 表示货币需求的利率弹性。凯恩斯的货币需求函数为 ,其中 为满足交易动机和预防动机的货币需求, 为满足投机动机的货币需求, 表示国民收入, 表示利率。
强调货币作为交易媒介作用的交易理论认为货币是一种被支配的资产,并强调人们持有货币而不是其他资产,是为了进行购买。其中,鲍莫尔—托宾模型。其认为平均货币持有量= 为逐渐的支出, 为去银行的最佳次数, 为每次去银行的固定成本, 为持有货币的机会成本。
弗里德曼认为,对货币的需求一样会给持有者带来服务流,这种需求主要依赖于三种因素:(1)财富约束,此种约束决定了可持有的最大货币量;(2)相对于其他金融资产和实物资产的价格和收益而言,货币的收益率情况;(3)财富持有者的兴趣和偏好。全部财富在各种资产间的分配情况,取决于各种资产的相对收益率。这些资产不仅包括货币和债券,而且包括股票和实物商品,以及人力资本。弗里德曼的货币需求函数的简化形式可以写为: 其中 代表名义货币余额需求, 代表一般价格水平, 代表持久收入,用以代替财富。 代表金融资产的收益率, 代表预期的通货膨胀率, 代表个人偏好。
本文将综合上面的理论,运用单整检验、EG两步法协整检验、误差修正模型(ECM)、方差分解法来构建我国的货币需求函数,并对各因素贡献程度进行分析,以为在以内生性货币供给为主要特点的供给分析中提供基准。时间维度起点于1990年,主要因为我国在这一年才开始公布M1的数据。
二、模型设定、数据来源
(一)模型设定
对变量指标进行选择时要依据:一是所选择指标的数据比较容易获得,二是指标应真实地反映所代表变量。根据这两个原则,我们对货币需求模型中所涉及的变量选定了以下一些统计指标:
一、反映收入的经济总量指标。我们采用现期收入即真实国民收入表示,记为LNI。它是名义经物价指数调整后的实际值的自然对数。
二、反映货币机会成本的指标。所选机会成本指标有两类,一类是反映持有货币收益的机会成本指标,通常以实际一年期定期存款储蓄利率RR作为代表。另一类是持有货币害怕损失的预期通货膨胀成本,对通货膨胀的预期我们采用CPI。
三、反映货币持有者的个人货币持有偏好k,这是依据剑桥现金余额方程 来得到的,这是由于k可以被解释为1单位货币所意愿持有的数量,在一定程度上能反映货币持有者的持有偏好。
四、反映外部经济的影响。主要选取外汇储备LFR和汇率ROE,汇率为年度平均人民币中间汇率。
三、实证分析
(一)对变量的单位根检验
表一ADF单位根检验结果
变量
|
ADF检验值
|
检验类型
|
临界值
|
LNI
LNI
LM1
k
LFR
LFR
ROE
ROE
RR
RR
CPI
CPI
|
-0.384401
-3.189341
-3.813098
-3.814839
-3.096927
-9.197175
-0.783888
-4.860921
-2.107831
-4.439428
-2.886585
-2.181187
|
(c,0,2)
(c,0,3)
(c,t,1)
(c,t,1)
(c,t,7)
(c,t,7)
(c,t,1)
(c,t,0)
(c,t,1)
(0,0,0)
(c,t,5)
(0,0,1)
|
-2. 627420
-2.986225**
-3.733700**
-3.791172**
-3.254671
-2.674290***
-3.254611
-4.467895**
-3.229230
-4.439428***
-3.243079
-1.953858**
|
注:检验形式(c,t,k)中,c表示带常数项,t表示带时间趋势项,k表示滞后项。在检验ADF中,检验滞后阶数选择是以SIC或AIC准则。***表示在1%水平下显著,**表示在5%水平下显著。
从上表可以看出,LNI、LFR、ROE、RR、CPI均接受原假设;而LM1、k在5%、1%均拒绝原假设。但是所有变量的一阶差分在5%的显著水平下拒绝原假设,即一阶差分序列是平稳的。因此,上述所有变量都是一阶单整序列,服从I(1)。
(二)基于EG两步法的协整关系检验
对于一些时间序列虽然本身是非平稳的,但是它们的线性组合却有可能是平稳序列。这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期稳定的均衡关系,协整可看作这种均衡关系性质的统计表示。对于同阶单整序列我们可以构造协整方程式。协整检验从检验的对象上可以分为两种:一种是基于回归残差的协整检验;一种是基于回归系数的协整检验。基于回归残差的协整检验通常又称为EG两步检验法。我们采用OLS法对上述变量进行回归,经过对回归后模型的不断修正,剔除不显著变量得到如下结果:
再通过对残差 的ADF检验得到
变量
|
ADF检验值
|
检验类型
|
临界值
|

|
-3.480***
|
(0,0,1)
|
-2.718
|
可见,模型的残差均在1%显著性水平上拒绝原假设,即不存在单位根过程,是平稳序列。 1/2 1 2 下一页 尾页 |