货币供应量精选(九篇)

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第1篇：货币供应量范文

不过，基于近年来的分析经验，过度强调货币供应量指标M1、M2已经给央行宏观调控带来了一些压力，对经济和CPI的指示意义在下降。另外，金融市场对于M2的敏感度也在下降。盯住一个固定的货币供应总量目标，也不足以反映金融改革和实体经济变化带来的融资结构变化。

两会在即，政府工作报告按惯例将要公布的M2目标依然备受关注，但现在是时候给货币供应量指标减负了。

容易脱钩的M2目标

市场一直以来高度关注货币供应量，自然也对央行任何改变货币供应的举动非常敏感，这是因为过去货币供应以外汇占款为主，央行的操作简单，也能被市场主体准确解读。而现在外汇占款减少，流动性投放与回笼渠道更为多样化，增加了SLO、SLF、MLF、PSL，再贷款也在回归。

在货币供应结构调整的大背景下，央行的单个操作很容易被放大甚至被误解。货币政策的松紧程度取决于所有政策工具的综合运用结果，央行很难通过单个操作传达调控意图。

M2作为货币政策的中间目标，调控难度实际上也相当大。自1999年开始为M2设立预期目标以来，年末的实际增长基本都是偏离目标值的，偏离程度还很惊人，从-2.4个百分点到10.7个百分点不等。M2作为一个中间目标，与经济增长、通胀、就业等最终目标实际上并没有建立很明确的关系。随着2014年以来经济周期的缩短，边观察边执行的货币政策越来越难以提前一年盯住一个目标。

更为重要的是，货币供应量指标已经不能准确说明整体环境宽松与否，过去两年已经出现了似松实紧的情况。货币供应量的信息含量也在不断减少，之前的历史经验似乎不再适用。

不再是货币政策松紧的信号

过去两年的货币政策究竟是稳健的、宽松的，还是紧缩的？央行认为是稳健的，但有不少观点则将2014年底启动的降息降准周期定性为宽松。

从广义货币供应量M2出发，在实际GDP增速只有7%左右、CPI不到2%的增长的情况下，M2余额超过12.2%（2014）和13.3%（2015）的年增长似乎是一个不低的数值。

但是，社会融资规模却是连续两年负增长。2014年同比下降4.97%，2015年降幅进一步扩大至6.37%。央行解释之所以启用社会融资规模这一指标，正是因为“理论研究与政策操作都需要能全面、准确反映金融与经济关系的更大口径统计指标”。我们虽然关注了早前M2放缓、社融扩张的情况，却似乎在M2增速还算不错的时候，忽视了社融减速的问题。

央行资产负债表的扩张速度也在2014年开始下降，到2015年9月甚至出现负增长，基础货币余额到2015年二季度出现环比负增长，三季度时同比负增长。这都为数据以来首次出现。

基础货币减速甚至负增长的时候，货币乘数却在上升。2015年四季度时乘数已升至5.04的高位，与2006年年中时相当，乘数的历史低位是在2011年三季度、2008年四季度时的3.7。这种反差与当前经济持续下行的格局似乎与理论概念及历史经验相违背。一般而言，经济增速上升时，货币乘数上升，经济减速时，货币乘数下降。

考虑到货币乘数是由M2与基础货币倒算得来，它的这种异常应当并不是理论或历史经验出了问题。一方面，M2未能反映整体货币供应的状况。这两年金融体制改革持续进行，表外影子业务转向表内，进而带来流动性程度不等的货币在不同层次间转移，由M2以上进入M2。另一方面，以降准对冲外汇占款的下降，及存贷比的上升，提升了银行创造货币的能力，2006年以来，货币乘数与存款准备金率表现出明显的负相关性。这与2008年金融危机以来发达国家没有存准率工具的调控明显不同。

若是从利率看，在M2加速的同时，货币市场利率不降反升，2015年下半年隔夜拆借利率比2015年的底部高出70-100个基点。

与增长和通胀的相关度降低

资本市场和直接融资的发展，使得M2对增长的指示意义正在削弱。

对比新增M2累计值同比增速与现价GDP累计同比增速，可以发现，2012年以前，二者具有明显的正相关性，当M2增速上升后的半年到一年，GDP也会随之加速增长，反之亦然。但是，2012年那一轮的“稳增长”则不然，M2的明显加速，并没有带来GDP增速的逆转。这一轮M2自2015年三季度加速，到2016年2月份，经济仍没有显示出企稳迹象，PMI还在继续向下。

对比新增M2累计值同比增速与CPI累计同比增速，也有相似的现象。M2作为CPI的先导指标，在2012年之前的调整中，正相关性表现明显，2012年那一轮的调整，M2的上升只产生了微弱的影响。德国商业银行中国经济学家周浩指出，以前基本可以用M2判断通胀走势，目前也不行了。

换个角度，从M1和M2增速之差入手，也能看出货币指标与经济增长关系的弱化。此前多有研究表明，M1与M2差值的扩大表明存款活期化，意味着居民和企业交易活跃，经济景气度上升;反之，则表明资金更倾向于定期存款，多余资金从实体中沉淀，经济回落。“现在则很难从剪刀差中得出结论。”周浩表示。

M1增速与M2增速的剪刀差与GDP现价累计同比增速在2010年以前，不仅具有明确的正相关关系，甚至几乎同步，但2010年之后二者之间相关度减弱。在货币增速回升的基础上，2012年的稳增长和2015年年初开始的M1与M2剪刀差扩大，都未伴随着GDP的回升。

社科院货币政策研究室主任彭兴韵指出，如果从长期的历史经验来看，当M1相对M2上升较快时，物价也会随后上升;M1增速相对M2下降时，CPI也会随之下降，一般时滞在半年左右。从目前的M1与M2增速之差的变化看，2016年的CPI走势似乎应是上升。

不过近年来M1与M2的增速之差对通胀的指示作用却比较有限。2012年，货币政策稳增长降息降准，M1与M2增速出现明显回升，但CPI仅仅是企稳，没有形成持续上涨。

这种关系弱化有可能受到劳动力要素供给变化的影响。中国劳动年龄人口绝对数量在2012年首次净减少，到2015年已累计减少1500万人。当拉动经济的劳动力要素数量下降、质量也不足以弥补时，就会需要更多的资本支出才能实现同等规模的产出。

另一影响因素则是影子银行的迅速发展，削弱了货币供应量指标对经济的影响力。“新的融资方式并不一定会反映在M1、M2上。” 交通银行金融市场部分析师徐跃红分析认为。

结构性货币政策的困境

在M2仍然受到很大关注的情况下，这两年货币政策尽量避免使用总量工具，更多地用定向工具投放流动性。如此操作自然可以减轻被舆论冠以“大水漫灌”的压力，但同时也更难对冲因外汇占款减少导致的流动性缺口。

货币供应量指标的传统分析方法不再奏效、对宏观经济的指示作用弱化，也反映出了腾挪空间有限的结构性货币政策通过数量扩张，尽管带来了商业银行的资产负债表扩张，却还没有带来总需求的扩张和经济增长回升。这或与融资结构变化有关。

第一，商业银行在2015年救股市放给非银行金融机构7000亿元贷款，置换地方债又增加非存款性金融机构的政府债权3万多亿元，但都很难带动新增投资。

第二，商品房销售与M1的增速回升高度一致。商业银行新增个人住房贷款增速从2014年的1%暴涨至2015年的55%，但在去库存的背景下，这部分销售和信贷扩张尚未带来房地产投资的显著回升，更没能传导至中上游行业。

除了救市、地方债、房贷以外，2015年金融机构通过高货币乘数扩张的货币还去了哪里？

第2篇：货币供应量范文

关键词:通货膨胀;货币供应量;经济增长

1 引言

随着国际金融危机的蔓延，从2008年下半年我国经济出现大幅滑坡，虽然我国政府采取了有力措施，但经济目前还未进入强劲反弹的道路。从物价来看，2007年4月以来我国居民消费价格总水平不断攀升，2007年全年CPI指数上涨4.8%，2008年2月CPI指数高达8.7%，创历史新高。随后几个月CPI和PPI大幅回落，已连续数月为负值，截至2009年7月份CPI同比下降1.8% PPI降8.2%。同时货币供应量高位趋稳，2009年7月末，广义货币供应量(M2)余额为57.3万亿元，同比增长28.42%，增幅比上年末高10.6个百分点，比上月末低0.03个百分点;狭义货币供应量(M1)余额为19.59万亿元，同比增长26.37%，比上月末高1.6个百分点;市场货币流通量(M0)余额为3.42万亿元，同比增长11.59%。同时我国对外依存度扩大，内外失衡，虚拟经济也在不断膨胀，央行被动投放基础货币。货币增长率上升虽然不是通货膨胀的唯一原因，但有着密切联系，货币供应量的增加迫使总需求的“主动增加”，尤其是促进了资产价格的上涨，然后传导到食品价格并引起通货膨胀，剧烈的通货膨胀就会对宏观经济形成极大的冲击，进而影响到经济的增长。

2 西方关于货币供应量与经济增长、通货膨胀的分析

西方经济学一般认为:货币对经济不发生任何实质性的影响，不影响实际的经济变量，货币就是中性的，不然货币就是非中性的。但是西方经济学家对货币中性的理解在程度上也不完全一致。代表性观点有:(1)古典学派的货币中性论主张货币经济只不过是实物相互交换的实物经济，货币仅在商品交换过程中启到媒介作用，对实际经济不发生实质性的影响。(2)威克塞尔货币非中性论，对古典货币数量论的批判中引入了“自然利率”的概念，认为货币是影响经济的重要因素，主要是由于货币在资本形成和资本转移中发挥着重要作用。(3)凯恩斯主义的货币非中性论认为，货币供应量的变动在短期内影响就业、产出和收入等实质经济因素，而在长期内则影响价格。把利率作为货币与产出的枢纽，通过货币政策调节经济中的货币供应量。主张货币通过两个方面影响实际经济:货币市场决定利率，再通过利率影响投资，从而影响总需求，导致总产量和总就业量的变化;货币作为一种资产，它与其他金融资产存在替代效应。(4)新古典主义的货币中性论认为，宏观经济总量的解释只是建立在单个人的最优化选择的基础上的。卢卡斯、萨金特、华莱士等通过新古典主义的基本原理，如市场出清、理性预期和只有实际变量才至关重要等应用于标准的宏观经济模型，得出了货币中性的结论。声称货币主义的短期和长期不是特别有用的，真正的区别是预期与未预期到的差别，正是由于理性的经济当事人能预期到系统的货币政策，货币对经济中的实物变量不产生影响，从而回到了货币数量论的货币中性的观点。

3 货币与经济关系计量分析

基于以上的理论分析，控制货币存量的增长率，使其按照一个或几个关键的经济变量的变化而同步连续地变化，货币当局就能提供一个可为经济稳定发展的货币背景。对此，本文从国内生产总值增长率(名义国民收入增长率)和通货膨胀率(物价上涨率)与货币存量增长率之间关系进行计量分析。下面，我们选择1978-2008年间的M0供应量增长率和通货膨胀率、GDP 增长率(年度数据)作为我们实证的数据区间，根据货币数量论的相关理论，对我国的货币供应政策的稳定性进行计量考察。

(1) GDP 增长率、通货膨胀率与供应量增长率相关性分析。根据我们所获得的数据，应用统计计量分析软件Eviews，得到了M0供应量增长率与GDP 增长率、通货膨胀率之间的相关系数。可以得出，m0和cpi的相关系数为0328686642237996，m0和gdp的相关系数为035392280266161正如现代货币数量论和许多实证所验证的那样，我国的货币供应量与GDP 增长率、通货膨胀率具有较强的相关性。货币的长期周期性变动与相应的货币收入(或国民收入)和价格水平变动之间的关系是比较密切的和稳定的。另外，根据它们之间的点线图，我们可以得出，M0增长率与GDP 增长率、M0增长率与通货膨胀率之间的变化具有大致相似的同增同减的长期趋势，即它们具有长期的一致性。当然，它们之间的因果关系、它们相互之间的变动是否是即期还不明显，我们将在下文给出分析。但是，有一点可以肯定的是，当经济波动较大时一定伴随着货币供应量的较大的波动。

(2) M0供应量增长率、GDP 增长率、通货膨胀率三者之间的因果关系分析。运用Granger 因果关系检验，我们可得如下检验结果。对于通货膨胀不是货币供应量Granger 原因的原假设，拒绝它而犯第一类错误的概率是 0.80471，表明通货膨胀不是M0 增长率Granger 原因的概率较大，不能拒绝原假设。而第二个检验的相伴概率只有 0.01037，表明我们至少可以在95%的置信水平下，认为M0增长率是通货膨胀的Granger 成因。对于GDP 增长率与M0 增长率之间的Granger 因果关系，我们得不出类似的结论。

(3) M2 供应量增长率、GDP 增长率、通货膨胀率回归分析。由上面的相关分析和因果关系分析，我们可以很有理由地运用货币供应量的两因素模型对三者进行回归分析。由此，我们得到如下回归方程:

CPI =94.87505(8.602099)+

37.59689 M0(-1)(8.692193) +

16.14602 M0(-2)(8.603579)+

7.041960 M0(-3)

R=0.533619 F=9.153363

从中我们可以看出回归系数都通过了检验，并且整个方程的F 检验也是显着的。这也从另一方面说明了货币供应量的增长对于物价水平的波动具有显着地影响。另外，我们也可以得到如下方程:

GDP =0.097290+0.068918 M0(-1)(0.045173)+

-0.030353 M0(-2)(0.045646) +

-0.053743 M0(-3) (0.045180)

R=0.147209 F=1.380957

它的回归系数的t值不显着，方程也不显着。这说明，GDP增长率和通货膨胀率之间没有显着的关系。

4 基本结论和政策建议

综合现代货币数量理论和我们上面的计量分析，我们可以得出以下结论:改革开放以来，我国货币供应量的增长对经济的影响是显着的。同时，货币总量的变动是一个相对独立的过程，而经济变动受到货币变动影响的关系相对来说是很稳定的。因此，当货币存量的增长率存在明显波动时，必然伴随着经济增长的波动。1978年以来，我国的货币政策在实际运作过程中基本上遵循着现代货币数量论的政策主张。然而，由于经济的大幅度增长，投资的狂热和相对无序，货币当局无法摸清经济运行的规律而又对经济形势过于乐观，导致了货币供应不连续、不平稳、无规律地变动。这种货币供应的变动在一定程度上造成我国经济在八十年代中后期和九十年代中期物价持续上涨和经济波动。如在1990-1996年间，我国的货币供应总量增长率平均都在25%以上，由此直接导致了在九十年代中期我国的泡沫经济和平均10%以上的通货膨胀率，给经济发展造成了很大的不确定性和危害。同样的原因也造成了1988年和1989年高通货膨胀(分别为18.5%和17.8%)和民众对经济前景的恐慌。同时，由于对经济发展的长期趋势缺乏考虑，货币政策造成经济波动的突发性反过来使得货币当局在制定和执行货币政策时的被动性，从而进一步造成了经济的不稳定。如1997年以来，我们虽然制止了高通货膨胀，却又陷入了持续的通货紧缩(1998、1999、2000年的物价上涨率分别为-2.6%、-3%、-15%)，在某种程度上这不能说不是在治理通货膨胀时由货币政策的突发性造成的，目前的情况也与此类似。对以上分析结论，以及我国当前的实际经济背景，我们提出以下政策主张:

(1)根据经济的长期预期增长率来指导货币供应政策。由于长期的真实经济增长率是由实际的劳动力增长率、生产技术的发展速度等非货币因素决定的。因此，为了使货币政策的制定和执行不至于对长期经济发展冲击，引起经济的不稳定，我们就必须使货币总量的增长率紧跟真实经济的长期预期增长率，进行连续、平稳的供应货币。稳定的货币供应还会使一般公众建立起对货币政策的信任，使货币当局的政策在执行时更为有效和及时。

(2)货币政策应以稳定物价水平为目标。由于通货膨胀的心理预期，当货币增长引起物价水平上涨后，公众预期价格将会持续上涨，投资者愿意投资，借款者愿意借款，这样就使利率不断上涨，经济趋于狂热，结果泡沫经济和危机就随之而来;反之，物价下跌后，公众相反的行为使利率不断下跌，最后也会使经济趋于崩溃，并且这种影响过程是逐渐的、长期的。因此，为了消除物价的恶性影响，盯住稳定的物价目标是可取的，而这可以通过货币供应量与推动物价涨跌间稳定的关系来达到这个目的，正如我们上文所分析的实证结果那样。

(3)加强货币政策在国家宏观调控政策中的主导地位。货币需求对利率的富有弹性，财政政策对利率的缺乏弹性，使得财政政策相对货币政策来说是无效的。

因为财政政策只是对现存的货币总量进行再分配和使用，它排挤了“私人”投资而转为“政府”投资，这种投资的“乘数”效应会大大降低。而根据长期的真实经济增长率所确定的货币政策，当它与财政政策共同实施时，可产生繁荣的经济增长，这已有许多发达国家历史经验所证实。

参考文献

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第3篇：货币供应量范文

币值的稳定对一国的经济稳定与发展乃至社会的稳定都有着重要的影响。1997年的亚洲金融风暴使泰国、韩国、马来西亚、印尼等国的货币大幅贬值，这些国家的经济因此也遭受了灾难性的影响。我国上世纪九十年代上半期的通货膨胀仍然让我们记忆犹新。2008年爆发的这场世界金融危机，是自上世纪三十年代以来世界最严重的一场金融危机，来势凶猛，波及面广，影响度深，各个国家都面临着货币贬值，物价上涨所带来的通胀危机，这给全球经济带来了重大损失。可见，保持币值稳定对一国经济的稳定与发展极其重要，同时也是各国货币当局的最终目标之一。但币值稳定作为货币政策的最终目标是不容易调节与控制的，往往需要一些中介目标来间接调控。货币供应量与利率是被各国广泛使用的中介目标，由于在我国实行的是有管制的利率体制，利率的调节存在着刚性，其效果往往是滞后的，与实际的经济形势相背离。所以，在我国应该更多地考虑以货币供应量作为货币政策的中介目标。对货币供应量的估计对于货币政策的制定与实施就变得意义重大。本文将通过对我国货币供应量的有关历史数据进行回归分析并预测2008年我国的货币供应量。

二、币供应量预测的模型建立与数据整理

（一）货币统计的口径综述

按照不同的统计口径，货币层次一般可以分为三类：M0、M1、M2 。国际货币基金组织对这三种货币的统计口径作了如下的规定：

M0=流通于银行体系以外的现金

M1= M0+商业银行的活期存款

M2=M1+准货币（包括定期存款、储蓄存款、外币存款以及各种短期信用工具）

我国关于货币层次的研究较晚，按照国际货币基金组织的统计口径，现阶段我国的货币化分为以下三个层次：

M0=流通中的现金

M1= M0+企业活期存款+农村存款+机关团体部分存款

M2=M1+企业定期存款+自筹基本建设存款+个人储蓄存款+其他存款

在M0、M1 、M2这三个指标中，M1包括了流通中的现金和银行的活期存款，是主要的购买手段和支付手段，体现着现实的社会购买力。M1占M2比重的高低体现了货币流动性的强弱。而对货币流动性的强弱的分析，既能够为中央银行宏观金融调控提供决策依据，也有助于中央银行货币政策的实施效果评价。本文以M1为统计量建立模型进行分析。

这里选择M1作为统计量进行分析，是因为在我国当前货币市场中，货币调控重点应更多关注M1。2007年8月份广义货币M2同比增长18.1％，增幅比2004年经济偏热时期最高水平要低1个百分点。M2的增长速度尚未创出新高，但不能由此就得出金融运行状况没有问题的结论。M2是很重要的金融指标，但不能作为判断金融状况的唯一依据，M1与即期经济活动的关系更密切，是更重要的指标。

在造成M1过快增长的三个原因中，居民储蓄存款下降会使M2增速下降，企业存款活期化不会对M2产生影响，这就导致了M2和M1走势有较大差异。在M1和M2的走势有差异时，单纯依据M2来制定调控政策是不可取的，必须更多地依据M1的情况。

（二）货币供应量预测模型的建立以及数据的整理

1.货币供应量预测模型的建立

货币供应量的预测方法主要有两种：一是以货币需求函数为基础，运用回归技术进行测算；另一种是依据货币流通速度的变化趋势来测算（即运用货币乘数来估算）本文将采用第一种方法进行测算。下面对货币回归预测模型进行建立并说明。

费雪现金交易方程式和剑桥学派的现金余额方程式是对货币需求理论的早期研究。在20世纪30年代，凯恩斯基于交易性货币需求、预防性货币需求和投机性货币需求建立了货币需求函数：L=L1+L2=L1（y）+L2（r）=ky-hr；该函数表明，货币需求与收入成正比，与利率成反比。

在影响人们持有实际货币存量的因素中，收入与其是正相关的关系，同时人们持有的实际货币量与人们持有货币的机会成本是负相关的关系。我们首先设定几个变量：MD：名义货币量；Y：名义国内生产总值；P：相应的价格指数；I：持有货币的机会成本。则有：

MD=f(Y,P,WC,I,MDt-1)

其中,MD：名义货币总量.根据2007中国统计年鉴所得。

MDt-1：滞后变量――由于人们对货币持有量有预期值，因此我们在模型当中添加名义货币总量的滞后一期。

Y ：名义国内生产总值（GDP）――反映国内经济总量水平。从理论上讲，GDP越大，对货币的需求越大，进而货币供给量越大，而且它对各层次的货币供给量影响是同方向的。来源于国家统计局的经济普查后中国GDP数据解读之一。

P ：相应的价格指数（CPI）――零售物价指数与通货膨胀预期密切相关，且成正向关系。零售物价指数根据2007中国统计年鉴所得。

WC：外汇储备（FER）――一般来讲，外汇储备增加越多，货币需求越多，货币供给量越多。外汇储备根据2007中国统计年鉴所得。

I ：利率（R）―― 一般来说，利率越高，反映居民和企业持有货币的机会成本越大，投机性货币需求越少，货币供给量越少。既可采用短期利率，也可采用长期利率，目前我国利率结构较为合理，采用何种利率差别不大，我们采用活期存款利率。利率根据中国人民银行的官方网站所得。

2.数据的整理

对于上述变量MD、MDt-1、Y、P、I、WC我们搜集了从1988-2007年20年的数据。

三、中国货币供应量模型的回归分析

假定1988―2007年货币需求与货币供给是相对均衡的，对所有变量取对数，再利用线性回归方程来进行估计，并假设货币供给量模型如下:

Ln（MD）=-0.355ln（I）+0.416ln（P）-0.101ln（WC）

（-3.500） （1.584） （-1.574）

+1.564ln（Y）-0.292ln（MDt-1）-5.138

（3.660） （-0.900） （-2.792）

R2=0.9983 2 R2=0.9977

F=1553.591 D.W.=1.2977

由于结果显示R2、F值较大，而P、WC、MD的滞后变量的t值均较小，WC、MDt-1前的符号也未能通过经济意义检验,由此我们推断解释变量之间可能存在多重共线性。

多重共线性检验:

1.检验简单相关系数

通过计算， WC、Y之间和MDt-1同WC、Y、I之间存在相关性，其相关系数均高于0.8

2.找出最简单的回归形式

分别做MD与I、P、WC、Y间的回归

Ln（MD）=-1.551ln（I）+10.988

（1）

（-7.197）（73.389）

R2=0.7421R2=0.7278 F=51.7914 D.W.=0.2990

Ln（MD）=-8.4041ln（P）+49.546（2）

（-2.660）(3.364）

R2=0.2882 R2=0.2423 F=7.0775 D.W.=0.2832

Ln（MD）=0.595ln（WC）+6.264（3）

（26.181）（38.787）

R2=0.9744 R2=0.9730 F=685.4517 D.W.=0.9666

Ln（MD）=1.195ln（Y）-2.911（4）

（51.870） （-11.337）

R2=0.9934 R2=0.9930 F=2690.469 D.W.=0.5610

可见，货币供给量与名义国内生产总值的影响最大，与经验相符，因此选（4）为初始的回归模型

3.逐步回归

（1）加入变量I，通过计算,，可以看到拟合优度有所提高,各解释变量的t值也通过

（2）分别加入WC、P、MDt-1拟合优度虽有提高，但是新加入的变量的t值无法通过，因此以MD=f（Y,I）为最优，拟合结果如下：

Ln（MD）=1.075ln（Y）-0.218ln（I） -1.490

异方差性检验:

因为利率是由中央银行控制的，属于人为变量，因此，如果存在异方差，可能是由I引起的

通过做ê2i与ln（I）的散点图，我们可以初步判断出存在单调递增型异方差性

再进行G-Q检验

将原始数据按I排成升序，去掉中间4个数据，得到两个样本容量为8的子样本。对两个子样本分别作OLS回归，求各自的残差平方和RSS1和RSS2

子样本1：

Ln（MD1）=0.971ln（Y1）-0.372ln（I1） -0.279

RSS1=∑e2i=0.001534

子样本2:

Ln（MD1）=1.071ln（Y1）-0.221ln（I1） -1.444

RSS2=∑e2i=0.037522

计算F统计值:

F=RSS2/RSS1=24.46

在5%的显著性水平下,自由度为（5,5）的F分布的临界值为F0.05（5,5）=5.05,据此拒绝两组子样方差相同的假设,表明该总体随机干扰项存在单调递增型异方差.

再用White检验

ê2=-1.600+0.334ln（I）-0.014（ln（I）^2）-0.029 ln（I）

（-2.578）（2.419）（-1.558） （-2.438）

* ln（Y）+0.276 ln（Y）-0.012 （ln（Y）^2）

（2.581）（-2.581）

nR2=8.3065P=0.1401

White检验没有拒绝同方差的假设

去掉交叉项后的辅助回归结果为

ê2=-0.150 -0.002ln（I）-0.004（ln（I）^2） +

（-0.732）（-0.358） （0.765）

0.029 ln（Y）-0.001 （ln（Y）^2）

（0.736）（-0.735）

nR2=3.3412P=0.5023

White检验没有拒绝同方差的假设

四、结论

虽然White检验没有拒绝同方差的假设,但是由于我们使用的样本容量不是很大,而且由图形和G-Q检验可得到确实存在递增型异方差的结果,综合以上因素,我们认为该模型仍然存在着异方差。

序列相关性检验：

从残差项êt与时间t的关系图看，随机干扰项呈现正序列相关性。

DW检验结果表明，在5%的显著性水平下，查表得dt=1.1 du=1.54

0＜D.W.＜dt=1.1

所以存在一阶自相关。下面再进行拉格朗日乘数检验。含2阶滞后残差项的回归分析为

于是在显著性水平为5%下，x20.05(2)=5.99＞LM=7.657,可以判断原模型存在序列相关性，但由于êt-2的参数不显著，说明不存在二阶序列相关性。

模型修正：

我们对模型同时进行异方差性和序列相关性的修正：

在5%的显著性水平下，dl＜D.W.=1.3738＜du, 不能判断模型已不存在序列相关性。在进行模型分析时，选择几阶随机干扰的自回归为解释变量，主要判断依据是D.W.统计量。所以我们根据显示的D.W.统计量，逐次引入AR（1）,AR（2），并且加上权数1/abs（resid）。下面我们在原有引入AR（1）的基础上引入AR（2）对模型进行进一步修正。

在5%的显著性水平下， du＜D.W.=2.115727＜4-du, 模型无序列相关性。

通过以上分析得出模型的回归方程为：

Ln（MD）=-0.215021ln（I）+ 1.062128ln（Y） - 1.341276

（-3.895962）（25.11970）（-2.704891）

R2=0.998718R2=0.998323

F=2531.415 D.W.=2.115727

对回归模型的预测：

根据社科院蓝皮书预测，2008年中国GDP年增长率为9%，由此我们预测08年中国的GDP为271987.59，利率为0.72。由上述回归方程可得08年名义货币总量预测的点估计量为：Ln（MD）=-0.215021*ln（0.72）+1.062128*ln（271987.59）- 1.341276=12.0203

所以MD=166094.212

中国国家发改委设定2008年的M2货币供应量为169592.87，相对误差为-2.063%

在95%的置信度下，由EVIEWS得出MD0的标准差为8896.729

1） MD0个值的预测区间为：

^MD0- t0.025（17）* 61+X0(x′X)-1X′0＜MD0＜^MD0+t0.025（17）*61+X0(x′X)-1X′0

即：166094.212 - 2.11 * 8896.729＜MD0＜166094.212 + 2.11 * 8896.729

147322.1138＜MD0＜184866.3102

2） E（MD0 ）的预测区间为：

6X0(x′X)-1X′0≌8896.729

^MD0- t0.025（17）*6X0(x′X)-1X′0＜E（MD0 ）＜^MD0+t0.025（17）*6X0(x′X)-1X′0

即：166094.212 - 2.11 * 8896.729＜E（MD0）＜166094.212 + 2.11 * 8896.729

147322.1138＜E（MD0）＜84866.3102

通过模型的预测，可以得到2008年货币供应量的值处于（147322.1138，184866.3102）之间，与社科院蓝皮书的预测值对比可以看出此回归模型误差很小。所以，应用此模型可以较为准确地估计当前市场的货币供应量，进而为解决当前经济问题提供了依据。

五、回归分析的结论及对货币政策调控的建议

1.回归分析的结论

（1）我国GDP与货币供应量存在正向关系。近几年我国M1增长比GDP增长快，即M1与GDP的比值越来越大，达到世界之最，从1988年的36.95%上升到2007年的59.31%，占据主导地位，且仍在不断上升。长期以来中国货币的增长速度大大高于国内生产总值的增长速度。

M1与GDP的比值不断提高，按照货币数量理论，货币供给量的增长速度高于国内生产总值的增长速度，其差额将转化为通货膨胀。中国货币供应增长速度长期大大高于国内生产总值的增长速度，却没有出现货币数量理论所预期的严重通货膨胀，其原因在于自愿的或不自愿的。中国公众对货币的需求也在不断的增加，在过去相当长一段时间，多余经济增长所需的货币供应被居民作为储蓄存款而沉淀下来：中国的老一辈经济学家曾把被动增加的储蓄存款叫做“笼中老虎”。在货币供应增长速度超过的经济增长速度的情况下，由于缺乏选择而被动积累起来的居民储蓄存款实际上是一种潜在压力。这种压力一旦转化为实际的通货膨胀，将会对中国的宏观经济产生重大的影响。因此，中国人民银行在控制货币供给量时要充分考虑到GDP这个重要的影响因素。

（2）我国利率与M1的货币需求存在反向关系，但利率弹性值都较低，与M1的货币需求不显著。结果表明，虽然1992年以来，我国货币政策调控注重利用利率杠杆调节宏观经济，但是效果并不显著，利率作为中央银行调节M1货币需求的金融杠杆作用微乎其微。所以，中国人民银行应加大对利率的调整力度。总理说：利率市场化改革迈出实质性步伐。实施人民币汇率形成机制的改革，汇率弹性逐步增强。外汇管理体制改革全面推进。由此，我们看到国家已经开始重视对利率的调节从而进一步控制货币供给量。

（3）近几年我国的外汇储备迅速增长，从理论上讲，应该对货币需求有所增加。外汇储备增加主要是源于经常项目顺差和资本项目顺差两部分，而经常项目已计算在GDP之内，所以我们在进行回归分析时，WC影响到其它的变量，存在多重共线，应该删除。

（4）随着零售物价指数（通货膨胀预期）上升，对货币需求减少。说明物价上涨时，人们对各个层次的货币需求平均倾向减少，等待物价平稳或下跌时才去购买商品的效应大于物价上涨购买商品的效应。因此从本质上看，物价水平对货币供给量还是有一定影响的，但是从我们建立的模型上看，物价指数对货币供给量的影响不显著，说明在我国的货币供给量的宏观调控中还存在一定缺陷，需要加以改进。

2.货币调控政策的建议

（1）疏通货币政策的利率传导渠道、信贷传导渠道、金融资产价格传导渠道和汇率传导渠道，提高货币政策工具的市场化程度，降低相关政府部门对金融市场的直接干预程度，提高利率传导机制的成熟程度和传递速度，提高存贷期限的灵活性及利率水平的指数化程度，适度提高国际资本的流动性。

（2）利率是货币政策调控的重要手段。从2004年10月29日至今，我国3次将1年期基准利率提高0.27个点，但并没有达到抑制经济过热的效果，而提高基准利率水平应该主要依据近期CPI的变化趋势。我国要进一步推进利率市场化改革，提高利率杠杆的作用，增大利率变动对投资需求的弹性，充分发挥利率工具的政策效应。

（3）我国应当维持物价指数的相对稳定。目前中国经济存在对外依存度较高和内需不足的结构性问题，如果采取扩大内需来刺激经济增长时，必须维持物价基本稳定，央行应当采取稳健（或偏紧）的货币政策。

（4）综合国内和国际多种因素，保持经济平稳较快发展，防止片面追求和盲目攀比经济增长速度。通过对模型的分析，为保证我国货币市场稳健的运行，要把08年的国内生产总值目标控制在8%左右。

（5）为了避免“笼中老虎”对我国的经济影响，为了应对公众对货币需求减少而造成的流动性过剩，中央银行必须进一步加强货币紧缩的力度。因此可以提高准备金率、销售央行票据和提高利息率。

第4篇：货币供应量范文

【关键词】货币供应量 股票指数 对比研究

一、引言

股票价格的涨跌不仅关系着实体经济的发展，还影响着投资者的未来投资信心，对股票价格波动趋势有一个清醒的认识，成为正确投资股市的前提。而影响股票价格的因素中，货币供给量对股票价格的影响备受国内外学者的关注。同时，股票价格反过来也会影响货币需求。目前国内外学者已分别就这两者的关系进行了大量的研究，但鲜有学者从不同板块角度来研究股票价格与货币供应量之间的关系。本文拟从不同板块指数的角度来分析货币供应量和各板块指数之间的关系。通过探讨货币供应量与不同板块的股票指数之间的关系，以期为投资人及货币政策制定者的决策提供一定的参考依据。

二、理论描述

对股市价格波动与货币供应量之间关系的理论分析，一般来说应该主要包括两个方面。一是货币供应量对股市价格的影响，可以通过三种效应实现。（1） 预期效应。即扩张性的货币政策影响市场参与者对未来货币市场的预期，从而改变股市的资金供给量，影响股票市场的价格和规模；（2） 投资组合效应。宽松的货币政策使得人们所持货币会超出日常交易的需要，结果会促使部分货币进入股市寻求收益，导致股市价格的上涨；（3）股票内在价值增长效应。货币供应量增加导致利率下降和投资增加，并经过乘数扩张效应，导致股票投资收益提高，从而刺激股市价格的上涨。以上三种效应一般来说都是正向的，即货币供应量增加，则股市价格上涨。

二是股市价格对货币供应量的影响。在影响股市价格和货币供求的其他因素不变的条件下，股市价格的影响主要体现在四种效应上：（1）财富效应。股价上涨，人们的财富随之上升，从而对货币的需求也将增加；（2）交易效应。一般来说，股价波动往往会相应引致股市交易量的变化，使人们的交易性货币需求也随着变化；（3）资产组合效应。股价上升使人们的资产组合中风险性较大的资产比例增大，在风险偏好程度一定的情况下，人们将重新调整资产组合，增加风险性较小的短期债券、货币等资产的比重，从而使货币需求变大；（4）替代效应。股市价格上涨使投资股票的边际收益相对增加，从而使人们宁愿减少货币持有而投资股市，主要会对包括居民储蓄存款在内的广义货币产生替代作用，从而降低人们对货币的需求。在股市价格波动影响货币供求的上述四种效应中，财富效应、交易效应、资产组合效应具有正向影响，而替代效应则具有负向影响。因此股票市场价格波动对货币供应的冲击在理论上则是不确定的。

三、实证分析

本文选取2000年1月至2012年11月的的货币供应量M0、M1、M2月度数据；并根据wind资讯指数中的wind一级行业分类，选取rch（日常消费股指数）、kx（可选消费股指数）、jr（金融股指数）、cl（材料股指数）、yl（医疗保健股指数）、gy（工业股指数）进行对比分析，并选择了上证指数作为验证分析，数据来源于wind数据库，对以上原始数据均由X12方式消除了季节性的影响，同时将以上数据取自然对数。

（一）单位根检验

采用Dickey和Fuller（1981）提出的ADF方法对所有变量的平稳性进行单位根检验。检验结果如表1所示，结论为各变量均为I（1）过程，除了m0之外。于是选取狭义货币供应量M1和广义货币供应量M2作后续分析。

（二）协整分析

本文在单位根检验基础上，采用Engle-Granger两步法来检验各板块指数与M1、M2之间的协整关系。检验结果表2所示。

检验结果表明：在5%的显著性水平上，日常消费股指数、医疗保健股指数与M1、M2都不存在协整关系，而可选消费股指数、金融股指数、材料指数和工业股指数与M1、M2都存在协整关系，同时，上证指数与M1、M2之间也存在协整关系，它们之间的回归系数如表3所示。

从表3可以得出，可选消费股指数、金融股指数、材料股指数和工业股指数与M1、M2之间存在着相当显著的协整关系。从不同板块角度分析，与M1、M2的回归系数最大，依次是材料股指数、工业股指数、可选消费股指数、金融股指数。对其进行Granger因果检验，原假设都为A does not Granger Cause B，结果如表4所示。

表4显示，在95%的置信水平下，kx、cl、jr、gy和shz与M1之间存在单向因果关系。说明在更大程度上股市价格是因，货币供应量是果，股市价格的波动明显领先于货币供应量。而这些板块指数与M2之间不存在Granger因果关系。

四、结论

笔者运用协整和Granger因果检验等时间序列分析方法，对中国股市各板块的股票指数与货币供应量之间的关系进行实证研究，得出了以下几点结论：

（一）日常消费股指数、医疗保健股指数与M1、M2都不存在协整关系，而可选消费股指数、金融股指数、材料指数和工业股指数与M1、M2都存在协整关系。

（二）从不同板块角度分析，材料股指数与M1、M2的相关性最大，其次是工业股指数和可选消费股指数，相关性最弱的是金融股指数。

（三）在95%的置信水平下，可选消费股指数、金融股指数、材料股指数、工业股指数和上证指数与M1之间存在单向因果关系，与M2之间不存在Granger因果关系。

参考文献

[1]Homa，K.and ja ffee ， D.“The Supply of Money and Common Stock Price”， Journal of Finance[J]，1971（26）：1405-1066.

[2]于长秋.中国的股票价格波动及货币政策反应[J].中央财经大学学报，2006（03）.

第5篇：货币供应量范文

一、货币供应量作为中间目标的无效性

由于中国近年来呈现出经济增长率、价格总水平走势与货币供应量增长情况不一致的现象， 人们开始关注货币供应量是否适宜充当货币政策中间目标这一问题。有一种观点认为，货币 供应量已不宜作为我国当前货币政策的中间目标。主要论据是：

第一，货币供应量的可控性差。夏斌、廖强认为(2001)，“从1996年我国正式确定M1为货 币政策中介目标、M0和M2为观测目标开始，货币供应量目标值就几乎没有实现过。”

第二，货币供应量的相关性较弱。吴昌妹以相关分析和回归分析作为主要分析方法(2002)， 分析了我国货币供应量增长率与GDP增长率之间的相关性。她的研究表明，M1增长率对GDP 增 长率没有显著影响，而M0、M2增长率对GDP增长率的影响比较显著。货币供应量增长率 与商品零售物价指数(RPI)之间非协整，没有长期的稳定关系，回归结果不具解释性。

我们认为，研究货币供应量与国民经济之间的相关性时应注意时滞问题。一般在研究货币供 应量与国民经济之间的关系时，是用当期的货币供应量与当期的国民生产总值或当期的价格 总水平指数进行相关性分析。这种分析没有考虑到时滞的存在。 货币当局根据国民经济运行的总体变化发现，当期的货币供应量扩张与下一期的价格总水平 上升对应，说明货币供应量与价格总水平之间应该存在一定的时滞。

二、货币供应量指标的确定

出现货币供应量与经济指标之间相 关性较弱的现象，既可能是因为货币供应量的相关性下降，也可能是因为货币供应量本身内 涵的确定上有偏差。

我们知道，货币供应量的定义方法有两种，即功能法和实证法。越来越多的学者认为，实证 法 货币供应量定义的政策意义远大于功能法，因而成为货币供应量定义的主流。实证法货币供 应量要求货币供应量的范围应该是动态的，而不应该是静态的。应该根据一个国家经济的货 币化程度以及货币性资产的供应和创新情况进行相应的调整。

中国于1994年公布货币供应量后，仅在1995和2001年对货币供应量指标进行过微调，没有能 根据中国经济货币化和金融深化的发展进程实施相应的调整，这很有可能会导致货币供应量 相关性的减弱。

就目前情况看，一般认为中国人民银行公布的货币供应量统计口径有问题。问题的焦点在于 居民活期储蓄存款、证券交易保证金和外币存款是否应在适当的货币供应量统计口径中体现 出来。

是否把股民证券交易保证金存款计入货币供应量这个问题，在理论界曾产生过激烈争论。央 行货币政策委员会2001年决定，把股民保证金存款计入货币供应量。问题是世 界上很少有国家把股民保证金存款作为M2来统计。股民保证金存款属于投机性货币需求， 其货币供应量层次应该在M3或以上，而我国目前的货币供应量只有M0、M1、M2，没 有M3，因而只能计入M2。可见，把股民保证金存款计入M2具有一定的不合理性和暂时 性。

至于居民活期储蓄存款，随着借记卡等新型支付手段得到广泛运用，把居民储蓄存款中可以 直接用于支付和清算的部分计入M1可以说是一种必然也是必需。目前简单地把居民储蓄存 款计入M2不符合实际情况。

外币存款虽然目前不具备普遍的清偿功能，但是我国作为一个发展中大国，在加入世贸组织 以后，逐步实现人民币资本项目的可自由兑换已成必然，加上金融全球化进程的进一步加快 ，外币存款也应当在适当层次的广义货币中加以反映。

在货币供应量指标存在这么多问题的情况下，即使实证研究表明货币供应量与国民经济之间 相关性较弱，也不能简单地抛弃货币供应量作为货币政策的中间目标，而 应该考虑怎样对货币供应量进行修正，使货币供应量能够充当货币政策的中间目标。

三、货币供应量的可控性

部分学者认为应该抛弃货币供应量这个中间目标的另一个重要理由是，中央银行未能很好地 控制货币供应量。

中国货币供应量的控制性差可能有两个原因，一是中央银行并不想真正地控制它；

还有一种可能是，中央银行想控制但无法控制。这 又分两种情况，一种是中央银行的独立性不强，中央银行调控货币供应量时受到钳制；另一 种情形是，中央银行想控制货币供应量时，受其他政府目标的制约而无法实施。

在一定的货币乘数(m)下，货币供应量(Ms)取决于基础货币量(B)，基础货币紧缩必然会导致 货币供应量紧缩。我们研究发现，近几年我国基础货币的紧缩，存在着其他因素的干扰，这 个因素主要是我国实行有管理的浮动汇率制度。

毫无疑问，这种汇率制度使货币当局无法按货币供应量目标随心所欲地投放基础货币。货币 供应量的目标值没有实现，并不是货币供应量本身不可控制，而是这种汇率制度使得中央银 行无法控制货币供应量。

四、货币供应量目标与利率的市场化

人们在讨论货币供应量目标时，有一个共同的看法，就是中国现阶段货币流通速度、货币乘 数不稳定，导致货币供应量可控性差。

货币流通速度下降的原因有很多，可能是因为受社会福利 体制改革和就业压力加大的双重影响。出于预防性动机，居民的货币需求函数向右移动，使 得实现同样的GDP规模需要更多的货币存量，表现为货币流通速度下降。另一方面，中国正 处于经济转轨阶段，货币化对货币流通速度的下降有一定的作用(易纲，1996)。

这种不稳定表明，现阶段我国的货币需求函数是不稳定的。但正如 米什金所说(1998)，决定选择哪种政策目标的关键因素是IS和LM曲线的相对不稳定性。因此 ，货币需求函数近年来呈现的不稳定性并不能自然地导出这样的结论：应放弃货币供应量目 标转而采取利率目标。

第6篇：货币供应量范文

关键词:货币供应量;通货膨胀;货币政策

中图分类号:F832　文献标识码:A　文章编号:1006-1428(2010)010-0033-05

一、引言

对于货币供应量与通货膨胀二者关系,理论界看法不一。传统货币数量派认为,货币供应量与通货膨胀成正相关关系,货币供应量的增加会引起物价的上涨。反之则导致物价的下降。而国内外不断出现的一些新情况对这一观点提出了严峻挑战。货币主义学派弗里德曼和KUTINER(1992)的检验表明货币供应量与通货膨胀的因果关系消失。龚六堂、邹恒甫(2002)发现美国自1980年代以后,货币供应量的改变与通货膨胀基本没什么关系。出于对货币供应量与通货膨胀相关性大幅削弱的考虑,新西兰、加拿大、英国、以色列等二十几个国家直接采用通货膨胀率本身作为货币政策目标,实施了通货膨胀目标制。近年来,我国的货币供应量增速远远超过经济增速,存在大量超额货币供应问题,但并未引起恶性通货膨胀,进而形成货币供应量持续增长与物价平稳甚至下降并存的“中国之谜”。一些学者甚至通过实证分析得出货币供应量与通货膨胀成反向变动的结论(易纲,1996;帅勇,2002;伍志文,2002),进而对我国央行以货币供应量为中介目标进行宏观调控提出了质疑。本文将利用1986年以来货币供应量与通货膨胀的数据。运用图示法和模型检验,对各层次货币供应量与通货膨胀的相关性、因果关系进行分析检验,对近年来二者之间关系的变化作一简单阐释,进而提出政策建议。

二、数据模型及实证检验

为厘清通货膨胀与货币供应量之间的关系。本文以1986～2008年CPI、M0、M1、M2、GDP年度增长率数据为样本,进行分析。分析采用两种方法:一是图示法,通过描绘上述指标的变动轨迹,简单直观地反映变量之间的关系;二是进行相关性检验,通过模型分析阐释变量之间的关系。

(一)图示法

图1反映了CPI、Mo、M,、M:增长情况,图2分别反映了货币供应量超经济增长的幅度,即M0、M2、M2与GDP、CPI之和的差额。

若货币供应量与CPI有较强的相关性,曲线CPI与M0、M1、M2之间应呈现较好的拟合性,波动趋势应大体保持一致。

从实际情况看,如图1所示,除个别年份外,曲线M2与CPI整体上呈现较强的一致性。1990～1994年,由于投资需求的扩张,CPI逐步上行,1994年CPI达到24.1%,与此同时,这一阶段M2呈震荡上行,由1990年的26.5%增长到1994年的34.5%。随后,由于国家采取了一系列的紧缩措施,M:增长逐年下降至1998年的14.8%,CPI也逐年下降至1998年的一0.8%。1998～2002年,我国通货紧缩,1998、1999、2002年CPI负增长,2000、2001年CPI增长在1%以内,与此相适应,此阶段我国存款准备金连续下调,但货币供应量M2仍保持了一个低增长态势,5年年均增长15.2%。2003年CPI上行,M2增长加快;受一系列紧缩措施影响,2003～2005年CPI有所下降,M2增幅在2003年达到高点后趋于下降。

曲线M0、M1波动幅度较大,总体上与CPI的一致性不甚明显,但部分年份还是有较强的拟合性。1987～1988年通胀期间,M0超常增长:1990～1992年CPI上行期间,M0、M1均较快增长;2002-2003年CPI逐步上升,随后出现回落,M0、M1也呈相同增长态势:2005～2007年,CPI逐年上涨,M1增幅也逐年上升。

若货币供应量与CPI有较强的相关性,(M-GDP-CPI)的数值不会波动太大,应该在一个窄区间里波动。而实际情况看,如图2所示,从整个态势看,货币供应量(M2、M1、M0)增长率与GDP增长率和CPI的差额分为两个阶段:1986～1996年差额波动幅度较大,在21%～20%区间内,最高达21.1%,最低为19.8%,属发散态势,货币供应量与CPI相关性不强:1996～2008年波动幅度明显减少,趋于收敛,大部分年份的差额在10%至～5%之间,货币供应量与CPI呈较好的相关性。分单条曲线分析,曲线(M2-GDP-CPI)波动幅度明显小于另外两条,曲线(M0-GDP-CPI)波动幅度最大,M2与CPI的相关性明显强于M1、M0与CPI的相关性。

(二)M与CPI相关性检验

本文运用SPSS对CPI与M0、M1、M2分别进行线性回归,检验变量之间的相关性及相关性的显著程度。

根据SPSS输出表格,回归分析结果如下:

CPI=1.429+0.293M0

(R2=0.184　T=2.18　P=0.041)

β值为0.293,可见CPI与M0的相关性很弱,而且相关性的显著性也很弱。

CPI=2.929+0.188M1

(R2=0.033　T=0.841　P=0.410)

β值为0.188,可见CPI与M1的相关性很弱,而且相关性的显著性也很弱。

CPI=-7.679+0.661M2

(R2=0.339　T=3.279　P=0.004)

β值为0.661,可见CPI与M2的相关性较与M0、M1的强,而且相关性的显著性也比M0、M1的强。

(三)分阶段:CPI与M2相关性及因果检验

如上所述,CPI与M0、M1相关性较弱,CPI与M2存在较强相关性。因此,我们将对CPI与M2相关性进一步深入讨论。考虑两种方式:一是对两个时间段数据――1986～1996、1997～2008年两个阶段分别进行讨论,分析不同时间段CPI与M2的相关性;二是对CPI与M2进行格兰杰因果关系检验,探询二者是否有因果关系。

1　分时间段讨论

根据SPSS输出表格,回归分析结果如下:

1986～1996:

CPI=12.64-0.05M2

(R2=0.001　T=-0.099　P=0.923)

β值为-0.05,可见在1986～1996年期间,CPI与M2的相关性很弱,而且相关性的显著性也很弱。

1997～2008:

CPI=-6.833+0.529M2

(R2=-0.202　T=1.591　P=0.143)

β值为1.098,可见在1997～2008年期间,CPI与M2的相关性较强,而且相关性的显著性也较强。与1986～1996年的检验结果相比,1997～2008年检验结

果的B值、R2、T值都有较大上升,这说明,在1997～2008年这个区间,CPI与M2的相关性和相关性的显著性都有所增强。

2　对CPI与M2进行格兰杰因果检验

运用1986～2008年度数据进行格兰杰因果检验,结果如下:

上述结果表明,“M2 does not Granger Cause CPI”一栏中,由于Probability的值(0.01012)小于0.05,我们可以得出M2对CPI存在格兰杰因果关系;“CPIdoes not Granzer Cause M2”一栏中,由于Probability的值(0.65853)远远大于0.05,我们可以得出CPI对M2不存在格兰杰因果关系。

三、对通货膨胀与货币供应量关系的进一步探讨

(一)总体上:M2与CPI相关性较强,说明控制通胀的一个关键性因素还是货币供应量

总体而言,货币供应量与通货膨胀之间关系某种程度上可以通过费雪方程式解释。费雪方程式从交易角度进行分析:MV=PY。其中:M为货币数量(能动量),V为货币流通速度(恒量,取决于制度及收入周期),P为价格水平(被动量),Y是产出(恒量)。M决定P的价值,二者成正比。费雪认为短期内V、Y是不变的,因为v有社会制度和习惯等因素决定的,所以长期内比较稳定。同时在充分就业条件下,社会商品和劳务总交易量,即Y也是一个相当稳定的一个因素。这样,交易方程式就转化为货币数量论。而且,货币数量论提供了价格水平变动的一种解释:价格水平变动仅源于货币数量的变动,当M变动时,P作同比例的变动。

根据流动性的大小,可将货币供应量划分不同的层次加以测量、分析和调控。我国现阶段也是将货币供应量划分为三个层次:M0指流通中现金,即在银行体系以外流通的现金;M1是狭义货币供应量,即M0+企事业单位活期存款;M2是广义货币供应量,即M1+企事业单位定期存款+居民储蓄存款。由于各层次货币供应量的内涵差异较大,不同层次的货币供应量与通货膨胀的相关性强弱有较大差别。在这三个层次中,Mo与消费变动密切相关,是最活跃的货币;M1反映居民和企业资金松紧变化,是经济周期波动的先行指标,流动性仅次于M0;M2流动性偏弱,但反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况,通常所说的货币供应量,主要指M2。M0、M1包含的范畴较窄,不能反映社会总需求的变化状况,相应地二者与通货膨胀的相关性较差。M2可以较好地反映社会总需求的变化状况,M2增多,全社会货币供应量增多,直接导致通货膨胀压力上升。因此,M2与通货膨胀存在较强的相关性。

(二)不同时间段相关性强弱的解释

1、1986～1996年:货币供应量M2与CPI相关性不强,其原因在于货币化进程吸纳大量货币与货币流通速度的下降

费雪方程式将货币流通速度视为恒量,在一定时期不会变化。同时,也没有考虑经济发展程度和经济体制或结构的变化。但实际上,上述两个因素是在不断发展变化的,这一变化在1986至1996年期间显得尤为突出。这一阶段,我国货币流通速度不断下降,受经济体制或结构的变化,货币化进程很快,这也影响了这一阶段M2与CPI的相关性。

货币流通速度是在发生变化的,研究通货膨胀必须考虑货币流通速度。夏斌(2003)认为,1985年以来M2的流通速度不断下降,这一过程非常平滑:左孝顺(1999)运用林继肯教授的模型计算的结果表明,我国货币流通速度从1986年的1.5484下降至1996年的0.8785,下降了43.26%。货币流通速度下降使得经济中的实际货币需求的增长快于GDP的增长,同样规模的经济需要更多的货币媒介,货币供应量超经济发展速度的增长并没有转换为通货膨胀,而是被货币流通速度下降所抵消掉了。

除此之外,货币化进程也是分析发展中国家在市场经济发展过程中物价水平变动的一个重要因素。易纲(1995)费雪方程式进行了拓展:将生产总值分为两部分――货币化部分和非货币化部分。

Y=λY+(1-λ)Y

入是货币化部分在生产总值中的比例,(1-λ)Y反映了自产自销、自给自足、没有进入市场的产出。引入货币化概念后,费雪方程式变为:

MV=λPY

对此式取自然对数,然后微分,有:

M'=-V'+λ'+P'+Y'

由上式,在分析货币增长率与通货膨胀的关系时,还应考虑货币流通速度升降、货币化进程状况和生产总值的增长情况。

由于经济货币化进程的原因,货币供应量的增长速度往往要超过经济正常增长所需要的货币供应量增长速度,多余的货币用于媒介新的货币化部门。1986～1996年11年,M2的平均增长率为26.54%,平均通货膨胀率为11.31%,GDP平均增长率为10.05%。货币增长率大于通货膨胀率与GDP增长率之和5.18个百分点。这表明,在这一段时间内,确实有大量的货币沉淀下来以适合超常的货币需求,即被货币化过程吸收。不可忽视的是,改革开放以来快速的货币化进程在1985年后有逐步放缓的趋势,主要表现在中国经济吸收超量货币发行的潜力在下降,超量的货币发行转而通过通货膨胀释放出来。这11年间出现过两次明显的通货膨胀(1988～1989,1993～1994),M2的增长率低于CPI与GDP增长率之和。

2、1997～2008年:M2与CPI相关性十分显著

这一阶段,我国的货币化过程逐渐放缓,货币流通速度下降的幅度较前一阶段有所减缓,相应地,1997至2008年M2与CPI呈现较为显著的相关性。这一结果体现在政策操作层面上就是,1996年央行正式将货币供应量作为货币政策的中介目标。我国目前实施的货币政策基本框架是通过采用多种货币调控政策,间接地调控货币政策的中介目标――货币供应量。

同时,这一阶段出现的一个新问题就是资产市场与商品期货市场的蓬勃发展,其规模占经济总量的比重越来越大,使得通货膨胀易受资产市场、商品期货市场的影响。

Fisher(1911)甚至认为,货币供应量的增长首先引致资产价格的上升然后才是消费物价的上升。在分析货币需求我们可以将资产市场因素引人,通过资产组合货币需求模型加以分析。

产品市场与资产市场是相通的,二者的连通效应使得货币政策的资产价格效应变得更加复杂,相应的我们可以对货币供求模型进行扩展。阿贝尔和伯纳克(Abel and Bernanke,2001,pp.260-262)的资产组合货币需求模型涵盖了所有货币资产与非货币资产的货币供求扩展均衡,可用下式表示:

Md+NMd=Ms+NMs

其中,NMs为非货币资产的供应,NMd为非货币资产的需求,Ms为货币供应,Md为货币需求。

将上式稍加变形,得

Ms-Md=NMd-NMs

从模型我们可以看出,货币供应量分为两部分,

一部分进入商品市场,影响实际产出和商品价格,另一部分进入资产市场,影响资产价格。

这样一来,一方面,资产市场可以吸纳部分货币供应,资产市场的货币需求与商品市场的货币需求有很强的替代效应。考虑到商品市场与资产市场之间的连通性,超过商品市场需求的货币供应量如果没有引起商品价格的普遍上涨,这些超额货币供应量就会流入资产市场,成为推动资产价格泡沫的资金来源。从我国实际情况看,几个典型时期对这一命题正反拟合较好。一是1994年左右的高通货膨胀与较低的股市增长相适应。二是1999年至2002年的房地产价格上升与通货紧缩相伴随。三是2003年至2007年房地产价格大幅攀升与较低的通货膨胀相匹配。2003年以来,我国形成了较强的货币升值压力,由此导致基础货币大量投放,造成流动性泛滥,形成升值压力的货币化。人民币汇率升值压力货币化后形成了超额的货币供给,但近年来我国CPI并没有出现明显上涨,超额的货币供给更多的是流向了资产市场,导致了前几年我国资产价格(房地产价格、股票价格)的上扬。

另一方面,资产价格对通货膨胀具有反作用,资产价格既可能影响当前通货膨胀也可能通过预期影响未来通货膨胀。资产价格的上涨提高通货膨胀水平是通过多渠道来实现的,其主要的机制为:资产价格的上涨通过财富效应、托宾Q效应、预期与信用渠道促进消费与投资的较快增长,从而拉动总需求,使得物价处于较高水平。而这一过程可以进一步导致更高的通货膨胀预期,原因在于资产价格的迅速上涨,使得私人部门产生更高的商品与服务价格的预期,这样可能会在实际上真正的出现更高的通货膨胀率。相反,资产价格的下跌对物价则有负向效应。

通货膨胀易受商品期货价格影响。近年来。石油、金属和农产品等商品期货市场发展迅速,许多商品的现货价格直接由交易所期货市场主导。以石油为例,1970年代以前,油价由石油生产商和石油公司的长期合同确定,但现在主要由石油期货市场确定。随着商品期货交易可以直接用现金而非货物来交割,在全球流动性充裕、低利率和美元贬值的环境下,与商品有关的投机活动增加,加剧了短期价格波动。通过价格的国际传导,这些大宗商品的价格变化对我国价格指数造成较大影响,削弱了CPI的可控性。同时,传统金融下货币与商品对应关系已经不复存在,货币不仅是商品交易的媒介,还是资产市场、期货市场的交易媒介,货币在各类市场之间迅速流动的投机行为也增加了资产价格、期货价格的波动。由于商品的期货市场价格对现货市场价格存在着较强的传导性,期货价格的波动又加剧了现货市场的波动。货币政策在关注商品现货价格的同时,还要关注期货价格,要针对期货市场价格的变化,及早作出响应。

(三)对在不同通货膨胀区间内M2与CPI相关性的关注

实际通货膨胀率在很大程度上取决于人们对通货膨胀的预期,通货膨胀的真正危机在于它可能使整个经济崩溃,而导致崩溃的原因也在于预期(易纲,1995)。因此,文章假设,在一般情况下,低通胀时期M2与CPI相关性更强,高通胀时期M2与CPI相关性较弱。并试图对上述假设进行实证,以5%为界限,将CPl分为两组,对M2与CPI相关性进行了检验,检验结果并不支持以上判断。究其原因,可能在于样本容量不够大或是货币供应量与通货膨胀统计指标的科学性不够等,尚有待于进一步研究,但本文并不否定通货膨胀预期的重要性。

四、结论与政策建议

(一)货币政策应当关注资产价格

货币供应量与通货膨胀存在较强的相关性。作为以维护币值稳定为己任的我国央行,在制订和实施货币政策的时候,应当坚持将货币供应量作为货币政策的中介目标,通过调控货币供应量防止通货膨胀。同时,要适应形势的变化,不断拓展央行视野,关注资产价格的波动,但不是直接去调控资产价格。央行对资产价格的影响间接和有限,而且缺乏可靠的实证模型来估算资产价格的合理值,很难判断资产价格波动是否处于合理区间。从国际经验来看,绝大多数国家的货币政策操作都不追随资产价格,只是密切关注资产价格的变化。货币政策是否应对资产价格波动做出反应,取决于这种资产价格波动对宏观经济运行的关联和影响程度。

(二)控制通货膨胀要加强对预期的引导

预期在通货膨胀的发展中起着重要作用。低通货膨胀时,其预期是收敛的,可以通过控制货币供应量引导预期,抑制通货膨胀的发展;而当通货膨胀高涨,发展到高通胀时,其预期是发散的,一旦通货膨胀预期形成便难以通过控制货币供应量来抑制通货膨胀或者说控制货币供应量的效用大大降低。因此,央行既要考虑货币供应量的作用,也要考虑预期的作用。欧洲中央银行货币政策战略的两大支柱就是这种思维的体现。当前,稳定预期就成为我国央行调控的一个非常重要的任务。稳定预期又对央行工作提出了更高要求。央行要不断提升自身公信力,加强对舆论的引导,稳定公众预期,防止因预期不稳而导致通胀出现螺旋上升。

(三)央行在调控货币供应量的同时,要关注货币的流向和结构

基于货币供应量与通货膨胀存在较强相关性这一现状,央行要继续坚持货币供应量这一中介目标,通过调控货币供应量去控制通货膨胀。同时,由于货币媒介的范畴在不断扩大,已经由传统的商品市场扩展到资产市场、期货市场。央行在控制货币供应量总量的同时,也要关注和研究货币的流向和结构这一问题。要监测货币在各个市场的分布和流动情况,厘清货币流动对通货膨胀的影响,防止货币流动对物价水平造成冲击。要研究货币流动的内在驱动因素,譬如自有资金比率的提高和杠杆率的降低就直接影响到货币在资产市场的流动。当由于杠杆率提高驱动资金流向资产市场,导致资产价格的上升,货币的流动对通货膨胀影响较大;而资产价格上升主要由自有资金驱动时,则是权益资本升值的一种体现,一般不会对通货膨胀带来大的冲击。

参考文献:

[1]易纲,中国的货币供求与通货膨胀[J],经济研究,1995;5

[2]夏斌,高善文,陈道富,中国货币流通速度变化与经济波动[J],金融研究,2003;12

[3]左孝顺,货币流通速度的变化:中国的例证(1978-1997)[J],金融研究,1999;6

[4]王海龙,宋建江,胡国,人民币升值压力、货币失衡与资产价格波动[J],金融研究(实务版),2007;4

第7篇：货币供应量范文

关键词：货币供应量；股票指数；动态相关；波动溢出效应

0 引言

我国股票市场是政府主导的制度创新和市场自身发展共同推动的新兴市场，股票资产价格的走势除了受到宏观经济和各项制度变革的影响外，还受到以货币政策为代表的一系列宏观经济政策调整的影响。当前货币政策正经历转型，由“适度宽松”的货币政策转向“稳健”的货币政策，控制信贷和货币投放量，此时关注货币供给量与股价之间的关系有特殊的意义。

已有文献主要从两方面研究股票价格与货币政策之间的关系。一方面从股市在货币传导机制中的作用出发：货币供应量的变化会通过一定的传导机制影响到股票价格；股票价格变动也会对货币需求产生影响，因而认为货币政策应该关注股票价格。如孙华妤马跃（2003），郭金龙 李文军（2004）。另一方面从股票价格对宏观经济变量的影响出发，认为股票价格具有信号显示作用，货币政策应该关注股票价格。如吕江林（2005），王虎，王宇伟，范从来（2008），周晖（2010）。

这些文献基本都持“关注”而非“盯住”股票价格的观点（瞿强, 2001）。所谓“关注”就是货币政策的变动会参考股票价格,但不会为此直接变动；所谓“盯住”就是货币政策随着资产价格的波动而变化。而且这些观点最终统一于货币供应量,因为防御恶性通货膨胀是货币政策的主要目的之一,而货币政策的执行是通过货币供应量来操作的。

已有文献对两者之间的波动影响研究不够。货币政策的目标之一是保持经济平稳，而波动是平稳的相反度量，因此研究两者之间的波动溢出效应，货币政策是否将股价波动的信号纳入调整目标具有重要的意义。

1 模型及样本选取

1.1 动态相关性模型

为研究货币供应量与股票价格的动态变化关系，建立自回归VAR模型。模型如下：

（1）

yt是m维内生变量向量；xt是d维外生变量向量；εt是随机扰动项。由于与货币供应量和股票价格相关的宏观经济变量较多，且关系较为复杂，目前没有统一的模型，本文只选取货币供应量与股票价格两个内生变量建模。

1.2 波动相关性模型

金融市场中不同因素之间是相互关联的，并受到相同的可获得信息集的影响，单个金融市场受到自身过去波动的影响，而不同的市场之间，也往往存在着相互的波动影响。这种市场间收益率和波动的传导关系就称为“波动溢出效应”。用于刻画多元变量和多个市场间波动溢出效应的模型主要有：VECH模型和BEKK模型。本文依据根据AIC和SC统计量选取VECH（1，1）模型对股票价格和货币供应量的波动效应进行分析。该模型为：

（2）

在扰动项服从正态分布的假定条件下，对VECH模型的参数通过最大化似然函数（3）进行估计：

（3）

其中θ表示待估计的未知参数，T是观测统计量。

1.3 数据的选取

数据来自中经网统计数据库，选取1996年1月～2010年11月的货币供应量月度数据和上证指数月度数据为分析样本。对所有数据取对数,用LnM2t 表示第t月货币供应量,同理,LnSSt表示第t月上证指数。

2 实证结果及分析

2.1 平稳性检验

选择带有滞后项和截距项的形式,利用ADF检验判断LnM2t和LnSSt序列的平稳性。上证指数检验t的统计量为-1.6389,明显大于显著性水平10%的Mackinnon临界值-2.5760;对货币供应量指数序列进行检验,ADF检验的t统计量为1.3271,大于显著性水平10%的Mackinnon临界值-2.5760,说明两者即使在10%的显著性水平下也不能拒绝原假设,样本序列具有非平稳性。但对它们一阶差分后构成的新序列LnM2t和LnSSt的平稳性检验结果显示一阶差分序列平稳,见表1。因此,需要考虑股票指数和货币供应量是否存在协整关系。

2.2 协整性检验

当向量时间序列中存在惟一协整关系时,一般采用恩格尔-格兰杰法（ EG两步法） 。用OLS法估计得到的上证指数和货币供应量的协整回归方程为:

（4）

ADF值小于显著性水平为1%的临界值,说明上证指数和货币供应量不存在长期协整关系,因此需要建立差分VAR模型。

根据AIC和SC统计量,选择模型最优滞后阶数为k=1。

2.3 VAR模型估计和因果检验

货币供应量与股票指数的VAR模型如下：

（5）

由式（4）所得估计结果,货币供应量对房地产价格没有显著影响,而房地产价格对货币供应量也没有非常显著的影响。

2.4 MGARCH-VECH模型的识别与估计结果

由于货币供应量与股票指数之间不存在显著动态相关关系，本文建立波动相关模型如下：

（6）

（7）

根据AIC和SC统计量，采用VECH（1,1）模型对股票价格和货币供应量的波动效应分析。

参数A1（1,1）、A1（2,2）、B1（1,1）、B1（2,2）显著，表明货币供应量和股票指数的波动具有明显的ARCH效应，即货币供应量和股票指数的波动对它们自身的冲击强烈。

参数A1（1,2）、 B1（1,2）均不显著，表明货币供应量和股票指数之间的联动不存在明显的ARCH效应，即两者之间不存在显著的波动溢出效应。

我国是发展中的市场经济国家,很多货币政策操作机制还有待完善,股票市场的效率还有待提高。传统理论尽管可以解释股票价格与货币供应量的波动存在一些长期变化的相似性,却对实证中发现的货币供应量与股票价格不存在显著波动溢出效应的现象不能进行解释。

本文认为,对于货币供应量与股票价格不存在显著的波动溢出关系,可以从两方面得到答案。一方面股票价格波动对货币需求的影响主要体现在财富效应、交易效应和替代效应三个方面。财富效应和交易效应增大了货币需求，而替代效应减少了货币需求。由于这三种效应对货币需求的作用方向不完全相同,进而影响货币供应量对股票价格的控制力,致使股票价格波动对货币需求的影响具有某种不确定性,或者说股票价格波动影响了货币需求的稳定性。另一个方面是货币政策预期效应的弱化作用。货币政策预期会调整投资者对股票资产需求，引起股价波动，货币政策的时滞效应弱化了货币政策效力，从而货币供应量与股价之间不存在明显的波动溢出效应。

3 结论及政策建议

本文基于动态相关模型（VAR）和波动相关模型（VECH）对货币供应量和股票指数的动态变化关系进行了实证分析。总的说来，一方面货币供应量与股票价格动态相关性不显著，央行实施货币政策应主要调控经济稳定增长，而无需“盯住”股票市场；另一方面，股价与货币供应量之间的波动溢出效应并不明显，但当股价过度波动影响经济的健康发展时，也会干扰货币政策有效性，央行应关注股价波动，需对过度波动政策调控，维护股票市场健康发展。

参考文献：

[1] 孙华妤,马跃,中国货币政策与股票市场的关系[J].经济研究，2003（4）:44-53+91.

[2] 郭金龙,李文军,我国股票市场发展与货币政策互动关系的实证分析[J].数量经济技术研究,2004（6）:18-27.

[3] 吕江林,我国的货币政策是否应对股价变动做出反应?[J].经济研究,2005（3）:80-90.

[4] 王虎,王宇伟,范从来,股票价格具有货币政策指示器功能吗——来自1996年到2006年的经验证据[J].金融研究,2008（6）：94-107.

第8篇：货币供应量范文

[关键词]居民消费价格指数 货币供应量 滞后期效应

一、相关简介

货币供应量，是指一国在某一时点上为社会经济运转服务的货币存量，它由包括中央银行在内的金融机构供应的存款货币和现金货币两部分构成。参照国际通用原则，根据我国实际情况，中国人民银行将我国货币供应量指标分为以下四个层次：（1）M0：流通中的现金；（2）M1：M0+企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款；（3）M2：M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+外币存款+信托类存款；（4）M3：M2+金融债券+商业票据+大额可转让存单等。从货币供应量的定义中可以看出，扩大货币供给量的途径不外乎两条：一是增加基础货币，二是提高货币乘数。

消费价格指数是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。消费物价指数测量的是随着时间的变化，包括200多种各式各样的商品和服务零售价格的平均变化值。这200多种商品和服务被分为8个主要的类别。在计算消费者物价指数时，每一个类别都有一个能显示其重要性的权数。这些权数是通过向成千上万的家庭和个人调查他们购买的产品和服务而确定的。消费物价指数的计算公式为：CPI=（一组固定商品按当期价格计算的价值/一组固定商品按基期价格计算的价值）×100。采用的是固定权数按加权算术平均指数公式计算，即K拔=ΣKW/ΣW，固定权数为W，其中公式中分子的K为各种销售量的个体指数。

二、货币供应量与CPI之间的传导机制

从传统的费雪交易方程式MV=PY可以看出，在货币流动速度变化不大的情况下（实际上货币流通速度是一个制度变量，短时间内变化不大），货币供应量速度变化与价格水平变化具有下列关系：dm/M=dp/P+dy/Y。其中dm/M、dp/P、dy/Y分别代表货币供应量、价格水平和产出的变化。从直观上来看，在社会商品生产一定的情况下，货币供应量增加会直接导致价格水平的上升。从传导机制来看，货币供应量增加从三方面对CPI产生直接或潜在影响：一是货币供应量增加可能会使实际利率降低，刺激投资需求，投资需求增大会使上游工业品价格指数上涨过快，从而导致下游的CPI面临上涨的压力，目前我国经济运行中这种现象较为明显；二是货币供应量增加会使居民通胀预期增强和财富效应显现，社会消费需求增大，直接对CPI上升产生直接推动力；三是本国货币供应量增加使本国货币有贬值趋势，从而刺激出口抑制进口，影响国内商品市场的供求关系，对国内商品市场的价格水平产生影响。

从CPI的构成来看，包括食品、烟酒及用品、衣服、家庭设备及维修服务、医疗保健及个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住等八类与居民生活消费密切相关的商品，货币供应量变化对不同商品的影响有所区别。因此，货币供应量的变化对CPI影响可能有一个时滞，即潜在购买力的货币转化为现实购买力的时间跨度，因为决定这个时滞的因素较多且较为复杂，与整体社会经济发展水平、消费习惯、消费结构等因素密切相关，但从总体来看，影响货币供应量变化对居民消费价格水平变化的因素有两方面：一方面是消费者对通货膨胀的预期，如果消费者预期未来通货膨胀水平较高，居民会提前消费，那么货币供应量变化对价格水平变化影响时滞较短，反之则较长；另一方面是社会消费结构情况，如果整个社会处于消费结构升级阶段，货币供应量变化对价格变化影响则存在一个相对较长的时滞。

三、我国CPI与货币供应量的情况

2012年中国CPI指数：

2012年2月9日，国家统计局公布1月份宏观经济数据。2012年1月份，全国居民消费价格总水平同比上涨4.5%。

2012年3月9日，国家统计局公布2月份，全国居民消费价格总水平同比上涨3.2%。

2月份，全国居民消费价格总水平环比下降0.1%。

2012年4月9日，国家统计局公布3月份，全国居民消费价格总水平同比上涨3.6%。

3月份，全国居民消费价格总水平环比上涨0.2%。

2012年4月份，全国居民消费价格总水平同比上涨3.4%。4月份，全国居民消费价格总水平环比下降0.1%。

伴随着CPI同比开始进入回落通道，预计下半年通胀将重回2时代。相应地，在目前的形势下，今年的货币政策将由名义上的“稳健”转变为实质性的“宽松”，6月降息政策或将启动。（以下图表来自东方财富网）

2011年以来，我国货币政策从适度宽松转向稳健，货币信贷增长速度明显低于上年同期。2010年2月末，广义货币供应量（M2）的增幅比上月末低1.46个百分点，比2010年同期增速下降9.78个百分点；狭义货币供应量（M1）的增幅比上月末上涨1.97个百分点，但比2010年同期增速下降19.42个百分点；市场货币流通量（M0）余额为47270.24亿元，同比增长10.27%，增幅比上月末下降9.03个百分点，比2010年同期增速下降11.71个百分点。2011年，实现国内生产总值（GDP）47.1万亿元，同比增长9.2%，居民消费价格指数（CPI）同比上涨5.4%。

根据在国家统计局和东方财富网收集到了从2008年1月至2012年4月的CPI和货币供应量的相关数据，我用表格作了相应统计，以便帮助我对数据的分析以及模型的构建。

四、模型构建

我国将货币供应量划分为三个层次：M0、M1 和M2。我国将M2作为货币政策的中介目标以达到稳定物价的目标。所以我选择我国2008 年1月至2012 年4月的M2和CPI的月度数据作为分析的基础。广义货币供应量和居民消费价格指数分别以M2和CPI来表示，并且对数据取对数，是为了消除模型的数据出现异方差，用（LN+变量）来表示，并且采用时间序列数据，为减少数据处理过程中的误差，先对数据做平稳性检验，再做协整检验来分析变量间存在的关系，然后便可以建立模型分析M2变化对CPI影响的时滞。

笔者先对此数据做了最小二乘回归分析，得出如下结果：

可由该模型看出，解释变量X（即货币供应量）对Y（即居民消费价格指数）的解释能力不太好，X对Y的相伴概率高于5%，拟合优度很低，DW检验相距2也是挺远的，F统计量也很低，其相伴概率也超过了5%，看上去模型基本不能说明什么问题，可是，当我们看其实际值，拟合值和残差的图像时，发现了一些问题，如下图：

从图中可看出实际值和拟合值的波动幅度以及波动步调基本一致，可就是差了一个区间，所以从图像我猜想M2的变化对CPI的影响具有滞后性影响。有了这个猜想后，我先检验M2与CPI的平稳性。

笔者先对变量进行单位根检验，检验它的平稳性，以保证分序列之间确实存在长期稳定关系。我运用Eviews5.0 进行ADF 的检验，检验结果如下面表1 所示：

根据判断标准，该序列Y是符合平稳标准的，所以可以使用。

同样的方法检测序列X，如图：

从结果可以判断序列X有单位根，所以对序列X进行一阶差分序列平稳性检验，如下图：

根据判断标准，此时该序列X是是符合平稳标准的，所以可以使用。

笔者用EGNR法对M2和CPI进行协整检验。笔者先用CPI对M2进行回归，然后对其残差做ADF 检验，结果如表2 所示。在1%水平、5%水平和10%水平的显著水平下，t 检验统计量值均小于相应的临界值，所以拒绝原假设，表明该残差序列不存在单位根，是平稳序列，即说明M2和CPI之间存在协整关系。

从结果可判断序列e无单位根，序列X与序列Y协整。

既然M2和CPI之间存在长期均衡关系，为了考察M2对CPI的影响，我选择用M2的月增长量M2Z作为解释变量，以CPI月度同比指数CPIZ为被解释变量进行深入研究。

首先估计回归模型：CPIZ=α+βoM2Z+U，结果见表3。从回归结果来看，M2Z的t 统计量值为-1.64相对于常数项C 的t 统计量值175.67不显著，表明当期M2的变化对当期CPI的影响在统计意义上不明显。

为了分析M2变化对CPI的滞后性影响，我对6个月的分布滞后模型进行验证比较，结果如下表所示：

从上图回归结果来看，M2Z各滞后期的系数逐步增加表明当期货币供应量的变化对消费价格指数的影响要经过一段时间才能逐步显现，但各滞后期的系数的t统计量值不显著，因此还不能据此判断滞后期究竟有多长。所以我再做12个月的分布滞后模型的估计，结果如下：

从上表得知，由M2Z至M2Z（-9）的回归系数都不显著异于零，而M2Z（-10）的回归t 的统计量值为1.89E-05，在5%水平的显著水平下拒绝系数为零的原假设，这是我用分布滞后12个月的模型进行分析总结所得出的结果。这可以说明，当期M2的变化对CPI的影响是在10个月之后才明显表现出来的。

为了研究M2对CPI影响的持续性，观察表格。根据表中数据可得知，t 统计量值显著是从滞后10个月开始的，一直到滞后12个月为止；通过回归系数也可了解到广义M2的变化对CPI的影响在滞后12个月达到了最大值。

五、结论分析

通过对货币供应量对消费价格指数的滞后性分析，了解到我国广义货币供应量对居民消费价格指数的影响具有明显的滞后性，滞后期大约为10个月，且有持续的滞后影响，持续的长度大约为3个月，其影响力度先递增然后递减。综上所述，我们不仅要注重合理选择货币政策的中间变量，以求进一步完善货币政策传导机制，优化流通效率，重视流动性疏导；而且也要加强对货币供应量的预测研究，保证其与经济增长目标之间的协调性；同时我们也要注重政策之间的相互协调与配合。在考虑到时效性的情况下，在执行经济政策的过程中要多加谨慎，并加强对国内外经济走势和各个经济领域发展状况作出提前分析和判断。要及时发现新情况、新问题，并对此进行深入分析，制定相关的有效政策，以保证政策的有效、顺利的执行，以促使我国经济有效、高效的发展。

参考文献：

[1]邵国华.我国货币政策的传导机制和货币政策的有效性分析[J].理论讨论，2005（1）

[2]牛筱颖.我国货币供应量与物价、产出之间关系的检验[J].统计观察，2005（11）

[3]王学青.关注货币政策的“时滞”效果[N].上海证券报，2009.4.10

[4]黄小雄. 关于我国货币供应量与物价指数反常规关系问题研究[ D] . 湖南大学硕士论文， 2006.

[5]黄凤忖. 我国经济增长与货币供应量的依存度分析[ J] . 经济纵横， 2004， （ 10） ： 95-96.

[6]任立民. 货币供应量与经济增长、物价的协整研究[ J ] . 赤峰学院学报（ 自然科学版） ， 2009， （ 3） ： 91-92.

[7]袁晋华.我国货币供应量与物价关系的实证分析[J].统计研究，1996（2）

[8]李子奈， 潘文卿. 计量经济学[ M ] . 北京： 高等教育出版， 2000：146-153

第9篇：货币供应量范文

关键词：货币供应量；房价；实证关系

中图分类号：F293.3 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2012）02-0-01

我国的货币供应量1998年至2009年之间增加了近6倍，这些变化我们或许不能很直观的感受到，但是我们的楼市价格节节攀升，我们都能切实的感受到。货币学派的代表人物弗里德曼曾经说过“无论何时何地，物价都是货币现象”。那么中国的楼市价格疯长，是货币现象吗？

一、现实阐述与理论分析

(一)货币政策是政府调节宏观经济运行的重要手段，我国M2呈快速增长趋势

货币政策是政府调控宏观经济运行的重要手段，由于当前我国的利率并没有完全市场化，所以货币供应量是金融调控中最重要的中介目标。近年来，我国广义M2呈现快速增长趋势，2009年M2增长率为27.68%，远高于同期通货膨胀率与GDP增长率之和，由此计算金融相关率(M2/GDP)为1.7803，经济货币化程度较高。

(二)房地产是资金密集型产业，我国房价大幅攀升

近年来，我国一些大中城市房价的逐年攀升，房地产价格指数远远高于同期居民消费价格指数，2009年居民消费物价指数是99.3，在同期房地产价格指数中，土地交易价格指数是105.4。

(三)房地产价格与市场货币供应量理论关系

我国对外贸易持续出现顺差，截至2010年底，外汇占款超过23万亿元，加剧了国内流动性过剩的局面，大量的资金流入房地产行业，极大的促进了房地产行业发展。可见房价和我国的货币供应量之间是存在紧密关系的。以下部分将运用计量模型对二者的具体联系作出分析，并得出进一步的结论。

二、计量分析

(一)数据选取和说明

本文选取1998年-2009年时间序列数据，变量为历年商品房屋销售价格，货币供给量M2。商品房屋销售价格以及货币供应量M2均来自国家统计局2010年统计年鉴。

(二)回归结果

1.模型构建

本文运用以上数据，在误差纠正模型(ECM)框架下利用格兰杰因果检验方法对我国商品房销售价格与货币供给量的关系进行实证性检验。分别记为基础货币供应量(MB)和房地产价格(HP)。

方程：HPt=c+βMBt+ut(1)

其中HPt表示商品房价格，c表示常数项，MBt表示货币供给量，u表示误差项，t表示时间项，β表示变量的系数。

2.单位根检验

本文采用的是时间序列数据，应对各个序列进行平稳性检验，因为若变量之间的阶数不同，就无法建立模型进行分析。

首先时间序列图大致可以看出序列的平稳性。我们发现不是平稳的，因此我们要进行下一步单位根检验，并且进行协整。

其次，对数据采用ADF单位根检验。

变量序列基础货币供应量(MB)和房地产价格(HP)均在1%的显著性水平下存在单位根，都不是平稳序列。而它们的一阶差分在10%的显著水平上均为一阶单整序列。这说明变量的一阶差分具有平稳性，均为I(1)序列。

3.协整检验

在HP和MB的时间序列都是一阶单整基础上，进一步检验他们之间是否存在协整关系。采用EG两步法。

首先对方程(1)做回归:

可以得到：HP=1563.156+0.017933MB

(15.27193) (15.24943)

R-squared=0.958771 Durbin-Watson stat=1.316637 F-statistic=232.5451

由以上数据结果可以看出模型统计性质较好，故不对模型进行相关修改。

第二步，对回归残差进行单位根检验。利用ADF检验方程(2)，最大滞后项数为1。得出检验结果，ADF统计值为-6.293560，对应的10%的显著水平的临界值为-4.541245，可以接受零假设，即回归残差是一个一阶平稳的时间序列。由此，可以判断MB和HP之间具有协整关系，即非平稳时间序列HP和MB之间存在长期的稳定关系。

4.格兰杰检验

由上面的回归分析，我们可以发现货币供给量(MB)对商品房的平均销售价格(HP)有很好的解释能力。商品房的平均销售价格与货币供给量之间有相关关系，相关系数为0.958，有很强的拟合度。货币供给量每增加1亿元，对商品房平均销售价格有0.0179元/平方米的贡献。

我们利用格兰杰因果检验来研究两者是否互为因果关系。以下为进行Granger检验滞后2项的检验结果。

由于滞后期对于检验结果有很大敏感度，故滞后一期和两期。由表滞后两期可以看出，对于模型来说，F统计值很大，原假设被拒绝，所以，货币供给量增长是商品房销售价格增长的Granger原因；同时，20.1856，对于F统计值来讲也比较大，所以，商品房销售价格增加也是货币供给量增长的短期Granger原因。

参考文献：

[1]王晓明,施海松.资产价格波动形势下货币政策工具的宏观调控效应比较研究[J].上海金融,2008.