中国货币需求的实证分析(计量作业)

2020-04-21 08:44

2010—2011学年第2学期

中国石油大学(华东)硕士课程

《中级计量经济学》论文

中国货币需求的实证分析

专业班级:产业经济学

姓 名:耿 建

学 号:S10121078

中国货币需求的实证分析

摘要:本文以1991-2009年统计数据为基础,运用协整及误差修正模型(ECM)对影响中国货币需求的GDP、一年期存款利率R、CPI、货币化率及上证指数进行实证分析,归纳总结各因素对我国货币需求的影响,提出管理层应提高货币政策的预见性、积极关注风险资产价格及制度变量对货币需求影响等相关政策建议。

关键词:货币需求;回归分析;货币政策

一、 引言

近年来,管理层频频出台上调存款准备金、提高利率等各种货币政策对中国经济进行宏观调控,根据客观经济形势相应地采取有效的货币政策,对促进中国经济健康有序发展有重大影响。在此背景下针对我国目前货币需求的现状,建立计量模型对影响我国货币需求的各因素进行回归分析,对我国货币政策的制定及实施有重要意义。

二、 模型的假定

(一)变量选择

首先,将M1、M2分别作为被解释变量,建立两个经济模型;其次,选择五个影响我 国货币需求的主要因素,即GDP、R(一年期存款利率)、CPI、M2/GDP(货币化率)、SI(上证指数)进行分析。在选择解释变量时,考虑到自由度、可得性及连续性等方面,对变量的选择作简要说明:(1)以一年期存款利率作为R变量;(2)以M2/GDP作为制度因素I变量;(3)以SI作为风险资产价格的替代变量。

考虑到SI的可得性,本文对1991-2009年进行年度数据分析。在此,对以下两点进行进一步说明:(1)对于持币成本R变量,在模型假定中应反映为预期值,但考虑到相对于年度来说预期调整的时间较短,故在实际取值时假定预期值与实际值基本一致;(2)考虑到一年期存款利率R在年度内不均衡的调整情况,本文使用年初和年末利率值的简单平均作为当年利率的替代值。

(二)模型的设定 模型设定如下:

m1?c??1y??2R??3p??4SI??5I??1 (1) m2?c??1y??2R??3p??4SI??5I??2 (2)

其中,m1、m2、y分别表示实际狭义货币需求、实际广义货币需求、实际GDP的自然 对数,而实际狭义货币量、实际广义货币量与实际GDP为对应变量名义值与GDP平减指数

的商;R为一年期存款年初年末平均值;p为通胀率(CPI);SI为上证指数;I为制度变量(M2/GDP)。

(三)数据说明

1991-2009年各变量的数值如表1所示,其中m1、m2、y来源《中国统计年鉴2011》, 经计算得到;一年期存款利率R年初年末平均数使用《中国统计年鉴2011》金融业目录中一年期存款利率年末数计算得到;p的数据来源为《中国统计年鉴2011》物价指数目录;上证指数SI来源《中国证券期货统计年鉴2011》。

表1 各变量1991-2009年数值

年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 m1 8.399261 8.627111 8.813666 8.858573 8.885192 8.99581 9.180716 9.301646 9.477182 9.605028 9.703847 9.866669 10.01233 10.07716 10.1501 10.27387 10.39127 10.40223 10.68889 m2 9.206321 9.39967 9.575612 9.684683 9.814452 9.977368 10.14115 10.28844 10.43873 10.53435 10.67615 10.82605 10.97928 11.05088 11.1743 11.2826 11.36374 11.4526 11.70251 y 9.324695 9.457832 9.588548 9.711479 9.815163 9.910551 9.99945 10.07487 10.1483 10.22925 10.30899 10.39592 10.49146 10.58754 10.69469 10.81404 10.94649 11.03848 11.12569 R 0.081 0.0756 0.0927 0.1098 0.1098 0.09225 0.0657 0.04725 0.03015 0.0225 0.0225 0.02115 0.0198 0.02115 0.0225 0.02385 0.0333 0.03195 0.0225 p 0.034 0.064 0.147 0.241 0.171 0.083 0.028 -0.008 -0.014 0.004 0.007 -0.008 0.012 0.039 0.018 0.015 0.048 0.059 -0.007 SI 292.75 780.39 833.8 647.87 555.29 917.01 1194.1 1146.7 1366.58 2073.47 1645.97 1357.65 1497.04 1266.5 1161.06 2675.47 5261.56 1820.81 3277.14 I 0.89 0.94 0.99 0.97 1.00 1.07 1.15 1.24 1.34 1.36 1.44 1.54 1.63 1.59 1.62 1.60 1.52 1.51 1.78 (四)分析方法选择

弗里德曼的货币需求理论认为,货币需求函数是一个稳定的函数,即货币需求与其影响 因素之间有着长期稳定的函数关系,货币主义的分析方法也成为货币需求实证研究中最常用的理论基础,本文的实证检验也是建立在这一理论基础之上。本文选择了协整与误差修正模型的分析方法。这一分析方法首先验证是否存在长期均衡关系(协整检验),在检验通过情况下,采用误差修正模型(ECM),引入动态方程,考察M1、M2响均衡水平调整的速度。分析软件为Eviews6.0。

三、 模型的估计

(一)单位根检验

对所有变量进行单位根检验结果(表2)表明,m1、m2、y、R、p、SI、I七个变量在 5%的显著性水平下接受原假设,即七个变量存在单位根不平稳。而在对各变量一阶差分后,

?m2、?y、?I在10%的显著性水平下拒绝原假设,其余变量在5%显著性水平下拒绝原

假设,则七个一阶差分后的变量都是一阶单整I(1)。

表2 各变量单位根检验结果

变量 m1 m2 y R p SI I ADF统计量 -3.076738 -2.472020 -3.413172 -1.436546 -2.425912 -2.338729 -3.147063 -3.847494 -3.046742 -1.606129 -4.259592 -3.783352 -4.873973 -2.748667 临界值 -3.690814-3.690814-3.710482-3.052169② 检验形式(c,t) (c,t) (c,t) (c,t) (c,o) (c,0) (c,0) (c,t) (c,o) (c,0) (0,0) (c,0) (c,0) (c,t) (c,0) 结论 不平稳 不平稳 不平稳 不平稳 不平稳 不平稳 不平稳 平稳 平稳 平稳 平稳 平稳 平稳 平稳 ② ② ② -3.052169 -3.040391 -3.710482 -3.052196 -2.666393③ ②②②②?m1 ?m2 ?y ?R -1.177136 -3.733200 -3.065585 -3.733200 -2.673459 ③②②②③?p ?SI ?I 注:(1)检验形式中的c、t分别表示常数项及趋势项;(2)?表示变量的一阶差分;(3)

①、②、③分别为为显著性水平1%、5%、10%时的临界值。 (二)协整检验

上面单位根检验的结果表明,所有的变量都是非平稳的,但是经过一阶差分后,变量变 的平稳且单整阶数均为一,因此可以进行协整分析,进一步考察变量之间的长期关系。

本文采用Engle和Granger于1987年提出的两步检验法检验货币需求与其他变量是否存在协整关系。

第一步:对(1)、(2)两个模型用OLS进行回归,回归结果见表3-表5。模型(1)的变量的系数在1%的水平下均显著。模型(2)变量p及SI在10%水平下都不显著,在剔除p及SI再次回归结果表明余下的变量均在5%的水平下显著。

表3 模型(1)估计结果

Variable C Y R P SI I Coefficient 0.622771 0.780211 -2.381844 0.824785 3.02E-05 0.738041 t-Statistic 1.757423 16.78749 -3.155309 4.212217 3.486013 6.577271 Prob. 0.1024 0.0000 0.0076 0.0010 0.0040 0.0000 R-squared 0.998904 Adjusted R-squared 0.998482

表4 模型(2)估计结果1

Variable C Y R P SI I Coefficient -0.998958 1.046716 -0.919996 0.064879 -3.74E-06 0.623998 t-Statistic -4.331643 34.60670 -1.872719 0.509133 -0.664102 8.544889 Prob. 0.0008 0.0000 0.0838 0.6192 0.5182 0.0000 R-squared 0.999617 Adjusted R-squared 0.999470

表5 模型(2)的估计结果2


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