| 在实际检验时，主要根据被检验模型结构判断。若模型包含差分项，需要反映动态结构，一般用ADF检验法；若模型只描述了水平变量的关系，对随机干扰项只做了一般假设，那么可选用PP检验法。因此，本文选用ADF检验，在滞后期的选择上，依据AIC和SC准则。运用Eviews5.0对以下各变量进行单位根检验，结果如下表：
表二：各变量单位根检验结果一览表
|
Constant
|
Constant, Linear Trend
|
|
variable
|
ADF test statistic
|
Prob.*
|
ADF test statistic
|
Prob.*
|
|
LNH
|
0.0338
|
0.9586
|
-2.9397
|
0.1553
|
|
D(LNH)
|
-8.7372*
|
0.0000
|
-8.7270*
|
0.0000
|
|
LNM1
|
0.5886
|
0.9887
|
-2.6906
|
0.2431
|
|
D(LNM1)
|
-11.1448*
|
0.0001
|
-11.1051*
|
0.0000
|
|
LNM2
|
0.7640
|
0.9929
|
-2.8883
|
0.1713
|
|
D(LNM2)
|
-11.6322*
|
0.0001
|
-11.6432*
|
0.0000
|
|
MM1
|
-2.820209**
|
0.0594
|
-2.859761
|
0.1806
|
|
D(MM1)
|
-10.12509*
|
0.0000
|
-10.09049*
|
0.0000
|
|
MM2
|
-1.645364
|
0.4554
|
-2.324007
|
0.4166
|
|
D(MM2)
|
-8.192507*
|
0.0000
|
-8.144808*
|
0.0000
|
|
NMM2
|
-0.840754
|
0.8023
|
-2.748693
|
0.2203
|
|
D(NMM2)
|
-7.31366*
|
0.0000
|
-7.271654*
|
0.0000
|
|
TS1
|
-1.393162
|
0.5823
|
-1.611597
|
0.7807
|
|
D(TS1)
|
-5.841169*
|
0.0000
|
-5.831074*
|
0.0000
|
|
TS2
|
-1.571666
|
0.4928
|
-1.628935
|
0.7738
|
|
D(TS2)
|
-9.455744*
|
0.0000
|
-9.402567*
|
0.0000
|
|
LNGDP
|
-0.0554
|
0.9499
|
-2.9808
|
0.1442
|
|
D(LNGDP)
|
-3.3776**
|
0.0147
|
-3.3334***
|
0.0683
|
|
LNCPI
|
-2.617278***
|
0.0933
|
-4.718848*
|
0.0013
|
|
D(LNCPI)
|
-0.927399
|
0.7752
|
-0.232696
|
0.9914
|
由上表可知：除了序列LNCPI为平稳序列外，其他变量LNH、LNM1、LNM2、MM1、MM2、TS1、TS2、LNGDP皆接受单位根假设，为非平稳序列；对这些非平稳序列一阶差分后都变为平稳序列。由此，我们可通过协整检验来验证变量之间是否存在协整关系。
（二）货币供给的影响因素分析
通过对变量进行协整分析，可以发现变量之间的长期均衡关系，但是无法得知这些变量偏离他们共同的随机趋势时的调整速度，这个问题可以用误差修正模型加以解决。根据Granger定理，“一组具有协整关系的变量具有误差修正模型的形式”。因此,在协整检验的基础上进一步建立向量误差修正模型（VECM）,以此来研究上述各变量之间关系的短期动态调整与长期特征。
在确定长期均衡关系时，由于协整方程可能会有截距和确定趋势，协整的LR检验统计量的渐进分布不再是通常的 分布，因此，使用Johansen法进行协整检验前，应先确定滞后阶数以及协整方程属于哪种趋势假设。本文采用VAR方法来确定其滞后阶数，从LR、FPE、AIC、HQ值可确定滞后阶数为1。同时，运用Eviews5.0提供的第六种检验类型，来帮助确定趋势假设。最终协整检验结果如下：
表四：协整关系的Johanson检验结果
|
检验变量
|
协整个数数目
|
特征值
|
临界值
|
伴随概率
|
|
LNH、LNM1、MM1
|
None *
|
0.205506
|
24.27596
|
0.0122
|
|
At most 1 *
|
0.099098
|
12.32090
|
0.1624
|
|
At most 2 *
|
0.001637
|
4.129906
|
0.7567
|
由上表可以看出LNM1、LNH和MM1在5%的显著性水平下，仅存在一个协整关系,并且其协整关系如下：
[-36.8384][-4.1653]
同理，
从以上协整方程可以看出，在均衡时，基础货币、货币乘数与货币M1、M2之间存在着正向的均衡关系。处于均衡状态时，虽然基础货币的变动对货币供给的影响相对各自的货币乘数来说较大一些，但是我们可以看到货币乘数对货币供给的影响程度也很大。由于基础货币有货币当局外生决定，而其他经济主体的行为也会通过货币乘数对货币供给产生影响，因此有必要在前文假定的基础上对M1、M2各自的货币乘数进行分析。
由表三可知：除了LNCPI为平稳序列外，变量MM1,TS1,TS2和LNGDP为一阶平稳序列，因此可通过协整检验来判断它们之间是否存在协整关系，方法同上，滞后阶数为4，协整检验结果如下：
表五：协整关系的Johanson检验结果
|
检验变量
|
协整个数数目
|
特征值
|
临界值
|
伴随概率
|
|
MM1、TS1
TS2、LNGDP
LNCPI
|
None *
|
0.367116
|
76.97277
|
0.0002
|
|
At most 1 *
|
0.308897
|
54.07904
|
0.0067
|
|
At most 2
|
0.181321
|
35.19275
|
0.1286
|
由上表可以看出MM1、TS1、TS2、LNGDP、LNCPI在1%的显著性水平下，存在两个协整关系。由于考虑到LNCPI是平稳序列，本文选择其中包含LNCPI序列的协整方程，如下：
[0.8842][0.7298][5.8022][-7.0158]
同理，
[1.7163][-4.0313][2.9355][-7.3093]
以上各式表明我国狭义和广义的货币乘数主要受到物价水平、收入水平和市场利率的影响，而持有货币的机会成本对于货币乘数的影响较小。
（三）短期货币供给波动的因素分析
但是图一、图二表明我国的狭义和广义货币供给在短期内波动较大，并且呈现一定的周期性。由此选择向量误差修正模型（VEC）来分析影响货币供给短期波动的因素。其中VEC模型形式为： ，其中系数向量 反映变量之间的均衡关系偏离长期均衡状态时，将其调整到均衡状态的调整速度。而所有作为解释变量差分项的系数反映各变量的短期波动对解释变量的短期变化的影响。通过分析并剔除统计不显著的滞后差分项后，整理如下表：
表六：狭义和广义货币供给的误差修正
|
Error Correction:
|
D(LNM1)
|
Error Correction:
|
D(LNM2)
|
|
CointEq1
|
-0.1241
|
CointEq1
|
-0.1953
|
|
D(LNM1(-1))
|
-0.3845
|
D(LNM2(-3))
|
0.3553
|
|
D(LNM1(-3))
|
0.5342
|
D(LNH(-1))
|
-0.3459
|
|
D(LNM1(-4))
|
0.3290
|
D(LNH(-2))
|
-0.3401
|
|
D(LNH(-1))
|
-0.2621
|
D(LNH(-3))
|
-0.3600
|
|
D(LNH(-2))
|
-0.2201
|
D(LNH(-4))
|
-0.2056
|
|
D(LNH(-3))
|
-0.2034
|
D(TS1(-1))
|
0.0512
|
|
D(TS1(-1))
|
0.0488
|
D(TS1(-3))
|
-0.0375
|
|
D(TS1(-3))
|
-0.0300
|
D(LNGDP(-2))
|
-0.0990
|
|
D(LNGDP(-1))
|
0.0836
|
D(LNGDP(-4))
|
0.1175
|
同时基于前文分析的框架，接着运用脉冲响应函数就解释变量LNH、LNGDP、LNCPI、TS1、TS2对我国货币需求的影响进行动态分析。本文选择Cholesky方法分析LNH、LNGDP、LNCPI、TS1、TS2的一个标准差新息对LNM1和LNM2的影响，结果（见图三、图四）显示LNGDP、TS1、TS2的一个标准差新息冲击短期内（滞后二期）都对狭义和广义货币供给造成正向的影响，其中LNGDP的正向影响最大，TS1次之，TS2最小。而变量LNH、LNCPI的一个标准差新息冲击对狭义和广义货币供给都有反向影响，并随时间推移影响逐渐扩大。从滞后10期来看，对狭义和广义货币供给造成冲击的主要因素有LNGDP(正向)、LNH、LNCPI和TS2（反向），其中TS1的影响不显著。
图三：狭义货币供给LNM1对LNH、LNGDP、LNCPI、TS1、TS2的脉冲响应
图四：广义货币供给LNM2对LNH、LNGDP、LNCPI、TS1、TS2的脉冲响应
五、结论
本文首先分析货币当局和其他经济主体共同行为对货币供给的影响，分析结果表明：我国的货币供给当中货币当局的作用相当明显，尤其是针对广义货币M2的供给；而其他经济主体通过货币创造过程的货币乘数间接地影响货币供给，而且其对货币供给的影响作用不容小觑。 2/3 首页 上一页 1 2 3 下一页 尾页 |
