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货币供应量范文1
关键词：货币供应量；货币中性；理论研究；实证研究
中图分类号：F820 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）05-000-01
一、国外研究综述
1.理论研究综述
20世纪30年代凯恩斯革命以来，货币政策作为金融宏观调控工具已走上历史舞台。但对货币政策的有效性，西方经济学界一直争论不休：凯恩斯学派重视货币政策的作用，主张“相机抉择”；货币学派不重视货币政策的作用，主张“单一规则”；理性预期学派完全否定货币政策的作用，提出“政策无效性命题”。
（1）货币中性论
在古典经济学看来，货币只不过是覆盖于实物经济上的一层“面纱”，对实际经济并不产生影响。古典学派货币中性论的理论基础是萨伊定律和瓦尔拉斯的一般均衡理论。与古典学派一样，传统货币数量论也认为货币是中性的。可以通过剑桥方程和费雪方程清楚地说明这一问题：
M=kPY （剑桥方程） （1.1）
MV=PY （费雪方程） （1.2）
这两个方程表达了同一实质关系：即国民收入水平（Y）与价格水平（P）货币供应量（M）之间的数量关系。假定k（货币需求总量和国民收入的比例）或V（货币流通速度）不变，Y也不变，则M的变化将完全体现在P的变化上，所以货币是中性的。帕廷金通过引入“实际余额效应”建立了一种修正的货币中性理论。他认为，货币数量的变化会产生“实际余额效应”，改变对物品的总需求水平，从而对物价水平产生向上或向下的压力，进而从反方向再次产生“实际余额效应”，影响总需求水平。最终达到与货币量同比例变动，因而不会对实际经济变量产生实质性影响。在有关货币中性理论中，最激进的是理性预期学派，代表人物是卢卡斯、萨金特和华莱士。他们认为经济分析中短期和长期的区别并无意义，关键是预期到和没有预期到。理性人会充分利用一切信息，对政府行为提前作出反应，从而使得货币政策完全失效。
（2）货币非中性论
首先和货币“面纱”决裂的是瑞典经济学家威克塞尔，他认为货币不是“面纱”，而是影响经济的重要因素，并提出著名的累积过程理论，将利率分成货币利率和自然利率。他认为货币对经济的影响是通过使货币利率与自然利率的背离来实现的。然而，真正指出货币对经济有着巨大作用的还是凯恩斯。他认为只有在充分就业水平上的货币才是中性的，而经济通常是低于充分就业水平的，此时货币是非中性的。在经济萧条和存在失业时期，央行可以实施扩张性的货币政策，增加货币供给，降低利率，刺激投资，增加有效需求，从而扩大就业，增加产出。
新凯恩斯主义则试图为凯恩斯宏观理论寻找微观经济学基础。他们从合同的长期性、效率工资论以及集体谈判理论出发论证工资黏性，从菜单学说、交错价格调整以及投入产出关联论出发去论证价格黏性，多方面进一步完善了凯恩斯学派的货币非中性论。
（3）短期货币非中性和长期货币中性论
以弗里德曼为代表的现代货币主义理论吸收了凯恩斯主义的某些分析方法，尤其是在货币的传递机制上。弗里德曼的货币对总支出和产量实际发生影响的传递机制假说与凯恩斯学派的理论存在着显著的不同。凯恩斯强调了利率的作用，而弗里德曼则强调现金余额的作用。货币主义认为短期内货币能影响实际经济变量，导致经济波动，货币是非中性的；长期来看，经济中的实际变量仅由实物因素决定，货币不能影响实际变量，从长期来看它能影响的名义变量只能是价格，货币是中性的。
2.实证研究回顾
Friedman& Schwartz（1963）通过对美国自1867年起近百年的历史数据进行实证，发现货币存量的周期变动与实际国民收入或经济活动周期变动之间存在密切关系，货币总是正向超前于产出。Sims（1972）第一次在货币的实际效应争论中引入了Granger因果检验，发现美国的数据明显表明货币是引起名义GDP的Granger原因，货币的历史行为有助于预测未来的国民生产总值。Mc Candles&Web（1995）通过对110个国家、30年期间的数据进行分析，得出两个主要结论：（a）通胀与货币供应增长率的相关系数几乎为1，（b）在通胀或货币与实际产出的增长率之间没有相关性。
二、国内研究综述
1.理论研究综述
国内经济理论界结合我国的实际经济情况对我国的货币供应量与经济增长的关系进行了研究。厉以宁（（1991），袁志刚（（1993）分析了转型过程中中国经济非均衡运行的特点，由于不存在完善的市场，不存在灵敏的价格体系，所以在短期内需求管理的扩张政策可能是有效的。陈学彬（1998）认为中央银行对当前经济运行状况的了解比公众更具信息优势，使得中央银行可以利用其信息优势来刺激经济增长。林继肯提出“货币双重论”，认为货币是中性和非中性的统一，是双重的。货币是中性的，说明货币的作用是由商品生产和流通决定的；货币是非中性的，说明货币对商品生产和流通发挥着积极或消极的作用。同时，这种非中性又是与中性同时存在的，货币的作用离不开商品的生产和流通这一基础。
2.实证研究回顾
货币供应量范文2
关键词：货币政策；货币供应量；股票市值
中图分类号：F83
文献标识码：A
文章编号：1672.3198（2013）04.0111.02
1引言
中国人民银行从 1998 年起确立货币供给量作为中间目标的地位，这标志着中央银行调控经济的手段越来越市场化。另外，随着近年股票市场价格的大幅波动，股票市场也成为投资者重点关注的资本市场，居民储蓄进入股票市场，居民投资股票市场在家庭财富中所占的比重也逐步提高，在这一系列的背景下，投资者研究货币供应量及货币政策的走向对股票市场的影响具有重大意义，有利于投资者了解货币政策特别是货币供应量的变化和股票市场的关系，从而做出科学的投资决策。
2文献综述
从国内外大量的文献参考资料来看，主要有以下的作者关于货币政策对股票市场的影响分析，得出结论比如Hamburger，Kochin（1996）不同货币政策（货币供应量、利率）对股票市场价格指数的影响期限不同。陈姝（2009）经过实证分析，表明货币政策调整会对股票收益产生影响，但经检验每次股票收益的变化都不相同。冰（2010）实证分析我国货币政策影响股票市场的利率渠道和货币供应量渠道之间关系，结论表明我国的货币政策对股票市场影响不大的结论。万解秋、徐涛研究认为，货币供应量扰动对我国股票市场产生一定程度的影响，但影响不大。M1冲击对股市影响更大，但影响存在一个月的时滞，而M0、M2冲击对股市没有产生明显的影响。
国内有关货币供应量与股票价格之间的关系进行了实证研究。从研究的角度看，学者的研究一般分为两类：一类主要关注股票市场对货币政策宏观经济政策制定的影响，大多数学者在探讨货币政策要不要把股票市场作为决策因素加以考虑；而另一类则主要关心货币政策等宏观经济政策对股票市场价格指数的影响。如王晓芳等通过实证分析得到 M2 与上证综指的相关系数达到0.85，但是该文的分析比较简单，但未阐明对数据的具体处理方法。孙华妤等应用动态滚动式的计量检验方法发现所有货币数量（ M0、 M1 和 M2） 对股票市场价格都没有影响。于长秋通过协整检验和格兰杰因果检验的方法分别对我国股票价格与不同层次货币供应量的关系进行了分析，结果说明股票价格与货币供应量之间存在长期均衡的协整关系，股票市场价格波动与货币供应量变化存在格兰杰因果关系，而且二者相互影响。
3货币供应量对上证指数的实证分析
本文从2007到2012年货币供应量与上证指数之间来分析，货币供应量对股票市场的实证分析。
3.1货币供给量与股票市场的关系
本文的主要目的在于检验新世纪以来我国各个层次的货币供应量和股票市场价格之间的相互影响关系。货币供应量对股票市场价格指数的影响分为直接、间接影响：直接影响是M0、M1、M2等货币供应量的变化直接影响股票市场的投资收益，间接影响是投资者对货币政策的走向预期，从而影响股市的价格波动。
货币供应量方面的指标选取 M0、M1和 M2作为衡量指标，样本期间为 2007年1月到2012年12月，数据来源于中国人民银行统计数据库。数据处理均采用Eviews3.1软件。根据《中国人民银行货币供应量统计和公布暂行办法》，我国的各层次货币供应量的统计口径如下：
M0：流通中现金；
M1：M0 +企业存款+机关团体部队存款+农村存款+信用卡类存款；
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。
2007年到2012年货币供应量数据如表1所示。
分析货币供应量对股票市场的影响，主要通过货币的增速M1、M2来分析股票市场的变化，M1-M2是股市资金流入流出的重要指标之一，若M1-M2的数值变大，表明企业居民存款活期形式理财，企业和居民交易频繁，经济景气指数上升。若M1-M2数值缩小，表明企业和居民倾向选择将资金以定期的形式投资理财，未来可选择投资股票市场的机会将受限，企业居民手中闲置资金从实体经济中存贮下来，经济运行指数将回落。 货币供应量与股票市场之间的实证关系表明，M1-M2数值与上证指数呈现较为明显的正向关系。M1-M2数值的拐点对股指有指示作用。图1是2008年到2012年M1-M2与上证指数的变化关系图。从图中可以两者走势基本一致。
3.2货币供应量对上证指数的实证分析
（1）样本数据的选取。
根据中国人民银行统计公布的货币供应量：流通中的现金M0、狭义货币M1、广义货币M2作为货币供应量指标；选用上证指数收盘指数作为股市市场价格方向标，以SZ表示上证A指数，取样为2008年1月至2012年12月。分析步骤如下：首先，检验上证A指数变量与货币供应量指标变量各自的平稳性，本文采用ADF检验法；其次，经过 ADF检验，如果在取样时间序列具有相同的单整阶数，则对它们进行协整检验；再次，使用格兰杰因果检验方法，分别检验M0、M1和 M2与上证A指数（SZ）的关系；最后，对数据进行回归分析，计算出股票价格指数与货币供应量不同层次M0、M1和 M2之间的影响程度
（2）单位根检验。
总体而言，差不多所有表示绝对量指标的宏观经济变量都是非平稳的、存在时间趋势。因此，分析经济变量模型时，进行方程估计和相关检验，通常都需要进行单位根检验，以考察经济变量是否存在时间趋势，进一步分析是否有必要采用协整分析方法。首先，检验被分析时间序列变量是否具有单位根。经过ADF检验模型检验，M0序列是一阶单整。同样，M1、M2上证指数序列均是一阶单整。
（3）格兰杰检验。
根据Granger因果关系检验的有一个前提是变量具有平稳性，假如变量不平稳，则必须是协整的；所以可以进Granger因果关系检验，输出结果如表2所示。
4结论
通过货币供应量与股票市场的实证分析可以看出，就Granger因果关系检验结果判断，从流通中的现金M0还是从狭义货币供应量M1及广义货币供应量M2层次分析，与股票市场价格指数都是相互影响的。
从Granger因果关系分析可以看出，上证指数对货币供应量的作用不明显，但货币的供应量在一定程度上会影响上证指数。中央银行作为宏观经济调控及货币政策制定者，更应关注资本市场价格波动，在进行货币政策执行和操作时考虑资本市场的发展。投资者应关注银行的政策调整，如2013年货币政策的放松将对证券市场的注入活力；投资者根据货币政策的走向，能准确把握股票市场的买卖时机。
参考文献
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[6] 蒋厚栋.我国货币政策资产价格传导机制研究——以房地产价格为例[J].世界经济情况，2010，（02）.
货币供应量范文3
一、引言
货币因素对股票市场有较大的影响得到普遍的认同,但货币政策如何影响股票市场没有定论。大部分研究都侧重于分析资本市场怎样将货币政策的信息传导到实物经济,忽略货币政策如何传导到资本市场。如一些学者分析货币资本市场传导效应对托宾q效应、企业的资产负债表效应、家庭的财富效应、家庭的流动性效应的分析,都有M增加而P增加的机制,都将此过程视为理所当然,没有作具体分析。
本文在前人研究的基础上,对货币供应量对股票市场影响的具体途径进行分析,主要分为直接效应和间接效应。
二、直接传导效应
货币供应变化直接导致股票价格变化,早有研究。实证方面,Sprinkel通过比较股票价格和货币供应增长率的图形,提出股票价格是过去货币供应变化量的直接函数。Homa和Jaffee则通过建立货币供应量与股票价格的回归方程,来说明货币供给对股票价格具有直接影响。
货币供应对股票价格的直接影响主要反映在对股票的需求上:第一条途径,货币供应增加,居民手中的现金增加,流动性过剩,资本市场成为现金流向地,股票需求增加。股股热钱流入,一步步推高股价。特别是股票等有价证券日益成为财富贮藏的重要手段时,效果更为明显。具体的传导机制为M居民手中现金超过意愿持有金额股票等有价证券需求增加p。第二条途径考虑到人们预期的作用。经济理论的普及,人们对于货币供应量变化与未来通货膨胀的关系有一定了解,货币供应增加,人们预期通货膨胀将起,为财富保值增值,股市最少可以抵御通胀[1],股票需求增加。M预期通货膨胀为财富保值增值股票需求增加p。
三、间接效应
(一)利率机制
利率机制下,货币供应通过影响利率水平,进而影响股票价格,整体分为两个阶段。首先是货币供应对利率的影响。利率决定理论包括古典供求关系决定理论、可贷资金理论与流动性偏好理论。古典理论将利率变化取决于投资流量和储蓄流量的均衡。可贷资金理论从流量角度融合货币因素和实际因素。可贷资金需求分为购买实物资产的投资者的实际资金需求,它随着利率的上升而下降以及家庭和企业对货币需求量的增加,即为了增加其实际货币持有量而借款或少存款。供给也来自于两方面:家庭、企业当期愿意储蓄的部分(实质部分)和政府、银行体系决定的当期实际货币供给量的增加部分(货币因素)。这两方面因素变化,都将导致利率变化。凯恩斯流动性偏好理论将需求交易、谨慎性、投机性需求且为内生变量,货币供给为外生变量,货币供求因素共同影响利率。货币供给增加对利率产生的效应有四种:流动性效应、收入效应、价格水平效应和通货膨胀预期效应。流动性效应指出货币供给增加将使利率下降,而其他三种效应都使利率上升。流动性效作用比较直接,短期表现明显,后三者在更长的期限内慢慢显现。利率变动对股票价格的影响表现之一为财富积累效应。利率下降,储蓄生息较少,且未必能抵御通货膨胀的侵蚀,机会成本较大。出于资产保值增值需要,人们更乐于将资金投入相对收益较高的股市,股票需求增加,股价上升。其二是利率变化的政策信号效应。根据有效市场理论,市场反应各种信息。利率作为影响宏观经济的重要变量,市场会消化这一信息做出调整。同时,投资者会调整对经济的未来预期,从而调整自己的资产组合,引起股价波动。综上所述,利率机制对股票价格的影响受很多因素的影响,最终效果难以定量。当货币需求相对稳定时,Mr(短期)安全资产收益率资金流入股市P。第一个环节,利率长期趋于上升,且货币需求不断变化,利率传导机制最终结果难以定论,甚至可能得出相反结论。以上流程图建立在比较理想的前提假设下的传导机制。
(二)通货膨胀机制
通货膨胀理论有很多,对于引起推动通货膨胀的因素看法不一,但货币供应是通货膨胀的重要影响因素之一没有争议。通货膨胀是纸币时代的产物,特别是信用货币创造体制下,表现更为明显。
通货膨胀从几个方面对股票价格产生影响。首先,货币大量发行,多于经济生产需要,会导致货币贬值,物价上涨,股票作为金融资产的一种,其名义价格会趋升。MпP。
其次,通货膨胀会影响企业的成本和收益,影响企业的基本面状况。基本面是影响股价的重要因素,因而导致股票价格变动。Mп企业收入、企业成本企业利润?P?.具体企业利润变化考察因各企业情况不同而不同。从整体上说,Mп企业利润名义量P。
再次,通货膨胀下,现金持有成本高,存款利息不一定能覆盖通货膨胀影响,如彼得林奇等所说,股票投资才是最佳的选择。替代效用:Mп实际利率(甚至<0)股票替代存款股票需求P。
第四,预期作用。当货币供应量增加导致通货膨胀,人们预期通货膨胀水平会继续升高,投资者持有股份可得的未来股利的购买力下降,股票实际价值降低,相当于被征“通货膨胀税”。要求更高的收益。根据股利折现模型模型,在股利不变的情况下,期望收益提高,会导致股价下降。发放股利的能力取决于公司的盈利水平,通货膨胀又会对公司的盈利水平产生影响,也会对股价产生冲击。
(三)价值传导机制
根据货币银行学理论,增加货币供应量其中一个非常重要的原因是满足生产力发展的需要。货币真正所代表的是对实体财富的支配权,生产力水平不断提高,生产技术不断创新,新产品新工艺的层出不穷。这些新创造的物品都需要额外增加的货币维持其交易流通,从而促进经济的进一步发展,否则会导致越来越严重的通货紧缩。金本位时代,制约经济发展的最关键的原因,货币供应不足。从这一层面上说,货币供应量增加,促进国民经济的发展,从筹资者的角度,有利于企业发展,增加利润,提高企业的投资价值,推动股价上涨;从投资者一方,经济发展水平提高,人民拥有的财富增加,投资组合中的股票需求量增加,也会使股价发生波动。另外,从股票估值模型中,几个决定性因素如股利水平、股利增长率、无风险利率、风险溢价都与货币供应量相关。货币供应的变化会导致股价变动。以GDP反映国民经济发展状况,代表整个企业主体的价值增值,从这个社会来看,MGDPP。这两个环节由多个主体的共同作用,省略中间环节。
四、总结
货币供应量从四个途径影响股票价格,直接效应比较直观易懂,由于中国仍将货币供应量最为货币政策调控工具,其影响力仍然较大。其他效应牵涉主体较多,互相作用,可能会抵消部分货币的传导效应。无法度量各自的变化程度,因此只能简化一些条件,找出一般的规律。
货币供应会影响股票价格,但对股票价格的影响程度除前文分析因素外,还受到客观环境等方面的限制。如资本市场发展程度。只有当资本市场发展较成熟,股权在资产组合中占有较大的比重,因而投资者对货币因素敏感性增加,对股价影响更大。金融市场的一体化程度,当债务市场与股票市场、货币市场与资本市场在某种程度上一体化时,资金能在不同的市场间迅速流动,货币的传导就更为迅速。
货币供应量范文4
提要：实证研究表明：在长期，国内生产总值与货币供应量之间存在均衡的协整关系，且二者之间存在因果关系；在短期，货币供应量对国内生产总值的影响性质与长期基本相同，但M2对国内生产总值的影响是反向的，即M2增长，国内生产总值反而会下降。因此，国家在制定货币供应政策时要以推动GDP的增长为目的，在制定利率政策时要考虑均衡的利率，同时还要综合运用财政政策，增强货币政策的灵活性和可持续性。
在现代市场经济中，货币供应量与经济的增长有着密切联系。分析货币供应量的变动与经济增长之间的关系，对于制定正确的宏观经济调控政策具有重要的意义。
一、数据来源和统计方法
（一）数据说明。本文主要是检验我国实行的货币政策对经济增长的影响。因此，在货币政策方面，选用了不同层次的货币供给量M0、M1、M2作为研究对象；在反映国家经济增长方面，国内生产总值可根据核算价格标准的不同，分为名义GDP和实际GDP。因为货币供应量的变动会引起价格水平的变动，进而影响名义GDP的变动。因此，本文选用了名义国内生产总值作为研究对象。其中，各层次货币供应量的统计口径如下：
M0：流通中现钞；
M1：M0+活期存款；
M2：M1+定期存款+储蓄存款+其他存款。
本文数据均来自2009年统计年鉴，样本区间为1990～2008年，数据处理使用Eviews5.1软件。
由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以对名义GDP和3种货币供应量进行自然对数变换，分别用lnGDP、lnM表示自然对数的名义国内生产总值、货币供应额。
（二）统计方法。本文运用协整检验和Granger因果检验的方法对我国国内生产总值与不同层次货币供应量的关系进行分析。具体分为以下四个步骤：
1、单位根检验。经济的时间序列大多是非平稳的，采用非平稳的时间序列来研究变量之间的相互关系，很可能会出现谬误回归，得出错误的结论。为了避免谬误回归的出现，在对时间序列进行分析时，首先要进行序列的平稳性检验。单位根检验是平稳性检验常用的方法，包括DF检验和ADF检验。为消除误差项自相关的影响，一般采用ADF检验。
2、协整检验。一些时间序列，虽然自身是非平稳的，但是它们的某种线形组合却是平稳的，这个线形组合反映了变量之间长期稳定的关系，称为协整关系。具有协整关系的时间序列是不会产生谬误回归的。通常对双变量进行协整检验时，一般采用Engel和Granger的二阶段分析法。
3、误差修正模型。根据Granger定理，有协整关系的变量之间一定存在误差修正模型，它反映了变量之间的短期动态影响关系。我们通过差分把非平稳序列变换为平稳序列时，不仅经济变量关系的长期信息会丧失，还会导致回归模型序列具有相关性，使回归分析失效。而误差修正模型则可以克服这些问题，不仅能够保留变量关系的长期动态信息，而且还能够保证回归分析的有效性。
4、Granger因果检验。Granger曾指出，若变量之间存在协整关系，则这些变量之间至少存在一个方向上的Granger因果关系，Granger因果关系是描述两变量相互作用影响的一种统计关系，它是基于
双变量VAR来实现的。
二、检验结果与分析
（一）ADF检验结果。表1是对我国国内的生产总值与不同层次的货币供应量进行ADF检验的结果。（表1）从中可以看出，原序列lnGDP的ADF检验统计量是-0.622529，大于显著性水平为10%的临界值-2.660551，表明原序列是非平稳的，但经过一阶差分后的ADF统计量是-2.7129，小于临界值-2.673459，是平稳的，即非平稳序列lnGDP经过一阶差分平稳，是一阶单整序列。同理，lnM0、lnM1、lnM2的水平序列均没有通过数据平稳的假设，是不平稳的，而一阶差分序列通过了假设，是平稳的，因此这些经济变量的时间序列都是一阶单整的，可以进行变量间的协整检验。
（二）协整检验结果。本文采用Engle-Granger两步检验法检验lnGDP与lnM是否协整。首先用最小二乘法对lnGDP与lnM进行协整回归，然后再对协整回归得到的残差进行单位根检验，若残差序列平稳，则说明存在协整关系，否则不存在。检验结果见表2。（表2）可知，由于序列e0、e1、e2的检验统计量值均小于临界值，可以认为估计残差序列e为平稳序列，这表明lnGDP与lnM0、lnM1、lnM2存在长期稳定的均衡关系，即协整关系。
lnGDP＝1.298366＋1.072621lnM0（1）
（5.2646）（40.85478）
lnGDP＝2.42845＋0.837883lnM1（2）
（11.66）（42.9697）
lnGDP＝2.37＋0.7757lnM2（3）
（14.6576）（55.7063）
方程（1）～（3）为两变量间的协整方程，即变量间长期均衡关系。协整检验结果表明，货币供给量与国内生产总值之间存在协整关系，货币供给量与国内生产总值正相关，扩张的货币政策能够推动国内生产总值的增加，促进经济的增长。紧缩的货币政策能减缓经济的增长，货币供给量对国内生产总值有重要影响。
（三）误差修正模型。根据定理，若干单整变量只要存在协整关系，就可以建立误差修正模型，采用Eviews5.1软件可以得到：
lnGDP＝0.075＋0.557lnM0＋0.6277et-1
lnGDP＝0.055＋0.5514lnM1-0.2754et-1
lnGDP＝-0.0298＋0.96lnM2-0.1575et-1
协整方程描述了变量间的长期关系，误差修正模型描述了变量间的短期关系。误差修正模型可以确定变量间的相互调整速度和短期互动影响力。
从模型中可以看出，如果M0变化1%，会引起国内生产总值变化57.7%，误差修正系数为0.6277。如果M1变化1%，会引起国内生产总值变化55.14%，误差修正系数为-0.2754，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有27.54%会在下期得以调整。如果M2变化1%，会引起国内生产总值变化96%，误差修正系数为-0.1575，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有15.75%会在下期得以调整。因此，我国货币供给量的变化对经济的增长有明显的促进作用。
（四）Granger检验。对经济变量两两进行Granger检验，结果如表3、表4、表5所示。(表3、表4、表5)
通过因果检验可以看出，lnM0、lnM1、lnM2均为引致lnGDP变化的Granger原因，而lnGDP是引致lnM2变化的Granger原因。因此，在Granger意义上，货币供应量与经济增长之间存在因果关系，相互影响，形成一个复杂的循环。即一方面货币供应量的变化会引起经济增长的变化；另一方面经济增长的变化也会引起货币供应量的变化，这表明货币政策和经济增长之间存在一定的互动关系。
三、政策建议
从以上的实证分析可以得出以下结论：从长期看，货币供给量是推动经济增长的主要因素。由于货币政策能够通过货币供给量来影响国内生产总值，因此可以通过实施适宜的货币政策对经济增长进行宏观调控。由于在长期中货币供给量对经济的增长具有正向影响，紧缩性的货币政策可以抑制经济的过快增长，而稳定的货币供应量可以避免消费和投资的过快增长，可以有效稳定市场经济，防止通货膨胀的发生。
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货币供应量范文5
摘 要 本文介绍了符合金融系统预测规律的ARIMA时间序列模型,并根据我国货币供应量世纪数据对2010年1月至2010年12月的货币供应量进行了预测检验。实证预测结果显示与实际M2相对照,其相对误差均控制在5%以内,该模型的预测效果相对较好,说明ARIMA模型能比较准确的预测我国货币供应量走势,可为我国货币供应量的预测和走势提供可靠的参考依据,并由此预计在2010年货币供应量将突破。
关键词 货币供应量 ARIMA模型 时间序列 预测
随着我国经济进一步发展,我国的货币供应量也在不断增长和变化,在2009年12月突破了60万亿元。一个国家的货币供应量被认为是衡量国民经济发展、判断宏观经济运行状况的一个重要指标,也是政府制定经济发展战略和经济政策的重要依据。因此,准确的分析预测货币供应量,对于进一步把握我过经济发展态势有着重要的理论和现实意义。
一、文献综述
近年来,国内外许多学者对我国的货币供应量的发展和预测都进行了研究。从国外研究来看,凯恩斯的货币数量理论、弗里德曼的现代货币数量理论、马歇尔的现金余额理论、费雪的现金交易理论、霍特里的收入数量理论等都是通过建立货币需求函数模型来对货币供应量进行测算。
从国内研究来看,国内学者对货币供应量的测度主要是通过传统的马克思理论货币公式M=PQ/V、比例法、最小二乘回归分析法等方法来测度和预测。盛理峰选取经常项和资本项顺差、存贷款利差水平和贷款利率等指标作为影响货币供应量因素,做简单的实证分析,得出可靠结论,从而提出调控货币供应量的合理化政策建议,这对经济稳定、健康的运行有着重要的现实意义。江凯、汪浩、鄢斗利用ARIMA(p,d,q)对2008―2009 年货币供应量走势进行了预测检验。孙亚星、徐庭兰则是对我国货币供应量用ARIMA模型拟合并预测了2008年5月至2009年4月的走势。
二、模型介绍和建模思想
1.ARIMA(p,d,q)模型介绍
时间序列分析法是利用随机过程理论和数理统计方法研究随机数据序列的规律,从而对实际问题做出预测。社会经济系统中存在大量的时间序列数据需要通过时间序列分析建立合适的模型将其规律找出来,从而对该现象的未来做出预测。
本文应用的求和自回归移动平均模型,简记为ARIMA(p,d,q)模型。ARIMA(p,d,q)模型是美国统计学家Box和Jenkins于1970年首次提出的,广泛运用于对各种类型时间序列数据的分析,是一种预测精度相当高的短期预测方法。这种建模方法不考虑以经济理论为依据的解释变量的作用,而是依据变量本身的变化规律,利用外推机制描述时间序列的变化。建立时间序列模型的前提是时间列必须具有平稳性,如果时间序列是非平稳性的,建立模型之前应先把它变换成平稳的时间序列,同时仍保持原时间序列的随机性。
ARIMA(p,d,q)模型其实质就是差分运算与ARMA模型的组合。ARIMA方法的基本思路是对于非平稳时间序列,首先用若干次差分使其成为平稳序列,在将其表示成关于前期值的自回归和关于白噪声的移动平均的组合,即为ARIMA(p,d,q),d为逐期差分的阶数,p,q分别为自回归和移动平均的阶数,用数学公式表示如下:
其中,是原序列,是白噪声序列,是延迟算子,是d阶差分。
自回归算子为:
移动平均算子为:
2.ARIMA(p,d,q)模型建模思想
(1)模型的平稳性检验
理论上单位根检验方法包括DF检验法、PP检验法、ADF检验法,实践中最经常用的是ADF检验法。其中原假设都是,即存在单位根。根据ADF单位根检验结果,可以得到ADF检验值,若ADF检验值大于Mackinnon(1991)所列出的单位根检验的临界值时,则可以接受原假设,认为该时间序列为非平稳时间序列,存在单位根。我们要对单位根的序列进行差分,直到其为平稳时间序列为止。
我们还可以根据时间序列的散点图、自相关函数图和偏自相关函数图(ACF图和PACF图),以ADF单位根,检验其方差、趋势及其季节性变化规律,对序列的平稳性进行识别。若数据序列是平稳的,并存在一定的增长或下降趋势,则需要对数据进行差分处理,使之达到平稳。如果数据存在异方差,则需要对数据进行技术处理,直到处理后的数据的自相关函数值和偏自相关函数值F值无显著的异于零。
(2)根据时间序列模型的识别规则建模
通过ACF图和PACF图来确定ARIMA模型的阶数p和q,并在初始选择估计中尽可能少的参数。根据ACF和PACF来估计自相关阶数p值和移动平均阶数q值,以选择适当的模型进行拟合。模型的阶次p、q应采用最佳准则函数法来进行定阶。一般选择最小的AIC和BIC准则作为定阶准则。
(3)模型检验
对模型进行检验,需要根据模型残是不是白噪声来判断模型是否为适应性模型,通过计算ARIMA(p,d,q)模型的特征根检验其平稳性,如果有多个序列是模型的适应性模型,则用适当的方法从这些模型中进行选择,如比较模型的残差方差,AIC,BIC等等。
(4)模型预测
对ARIMA(p,d,q)模型进行预测时,静态向前预测更为精准。评价和分析模型的常用方法是历史模拟,也就是用部分历史数据建模,再用模型对另外一部分历史数据进行预测,通过比较实际值和预测值来评价模型的预测水平上的优劣。具体的可以使用指标平均相对误差:其中,是平均相对误差绝对值,是预测值,是历史实际值。如果模型拟合较好,则相对误差较小。
三、实证分析
本文数据来自中国人民银行网站,时间区段为我国2000年1月到2010年4月的货币供应量(广义货币M2)的月度时间数据。使用2000年1月至2009年12月的月度数据拟合了预测模型,得到2010年1月2010年4月的月度数据预测值,在模型结构和预测误差这两个方面都取得了较好的结果。我们用来表示货币供应量的原始时间序列。
1.平稳性检验
利用Eviews软件可以看出,有显著的增长趋势,为典型的非平稳序列,需要对进行平稳化处理后再进行建模。
ADF检验的形式需要根据时间序列的趋势图来确定是否包含常数项和时间趋势项,检验的滞后期则由Eviews软件根据相关准则自动给出。我国2000年1月至2009年12月的货币供应量序列含有指数趋势,具有很强的非平稳性。为使数据变得平稳,充分提取趋势,将数据取对数将指数趋势化为线性趋势,然后再进行差分以消除线性趋势。利用ADF检验对我国货币供应量的序列M2进行平稳性检验。从ADF单位根检验结果中可以看出,在10%的检验显著水平下,序列的ADF统计量大于该置信水平下的临界值,因此不能拒绝含有单位根的原假设,即原序列不平稳,因此接着对原序列进行一阶差分。在对原序列取对数并进行1阶差分后,序列仍然不平稳,对原序列取2阶差分后序列在1%的水平下平稳。
2.模型识别、参数估计和统计检验
模型阶数的确定取决于对自相关和偏自相关函数的分析。根据二阶差分后自相关(ACF)和偏自相关函数(PACF)可以看出,二阶差分序列后的自相关系数和偏自相关系数迅速趋近与零,适合选择ARIMA模型,模型中的p=2,q=1。考虑到AR模型是线性方程估计,相对于MA和ARMA模型的非线性估计的参数意义更清晰,故实际建模用高阶的AR模型替换相应的ARMA模型。因此,对于原序列可以选择的模型有ARIMA(2,2,1),ARIMA(3,2,0)。
将两个模型的拟合结果进行比较,两个模型都满足ARIMA过程的平稳和可逆条件。与ARIMA(3,2,0)相比,ARIMA(2,2,1)模型的调整后的样本决定系数Adjusted较大,并且后者的AIC值和SC值都比较小,故ARIMA(2,2,1)MOXING 较优。去掉t检验不显著的MA(1)和常数项,重新拟合,得到模型ARIMA(2,2,0)。
Adjusted =0.45562 =1.971427
该模型的各项系数都通过了显著性检验,残差序列不存在序列相关性。通过对残差自相关和偏自相关函数,最后两列用于检验,包括Q统计量和检验的相伴概率,最后一列显示所有Q统计量的P值都显著大于0.05,从而残差近于白噪声序列,模型拟合效果较好。
四、预测
利用上文中拟合的ARIMA(2,2,1)模型对2010年1月到2011年04月货币供应量进行拟合预测,得到的预测值和实际值的时间序列,模型预测2010年01月到2010年04月的货币供应量分别是611597.5亿元、637145.9亿元、650092.1亿元、665297.8亿元,其与实际值的平均相对误差绝对值仅为0.94%,这说明模型对未来货币供应量的预测非常符合实际情况,并且预测结果是比较可靠的。
五、结论
ARIMA(p,d,q)模型适合于我国货币供应量非平稳序列走势进行预测。通过对2000年1月到2009年12月我国货币供应量进行时间序列分析,经过反复验证,最终建立ARIMA(2,2,0)模型,利用模型参数对序列进行变换,使得最终的残差序列为白噪声序列。通过ARIMA(2,2,0)对货币供应量的拟合、检验和预测,结果显示在我国货币供应量短期预测上,ARIMA(2,2,0)模型的预测精度和稳定性都较高。虽然货币供应量的单个序列值具有不确定性,但是整个时间序列的变化规律可用该计量模型来拟合,并运用货币供应量的历史值、当前值以及模型拟合所产生的误差来预测未来走势。故ARIMA(2,2,0)模型在描述货币供应量波动特征方面有一定的借鉴意义,拟合出的预测结果在一定程度上可代表我国货币供应量走势。
参考文献:
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货币供应量范文6
1997年版的《统计手册》规定，各国在编制货币供应量时，主要考虑的应当是本国经济、金融特点。货币供应量统计口径共有三个层次：第一，流通中的现金M0，即现金;第二，狭义货币供应量M1，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，其所反映的是现实的购买力;第三，广义货币供应量M2，M2=M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+信托类存款+其他存款，另外，M2不仅反映了现实购买力，也反映了潜在购买力。
自改革开放以来，随着经济的增长，我国货币供应量持续增长，M2/GDP在改革期间不断增加。统计数据显示，1978年这一比值仅0.245，到2011年增长为1.800。33年来，M2/GDP增加了7.34倍。相比于国外，印度的M2/GDP在1988年为0.402，日本为1.046，美国为0.651;到1999年印度为0.480，日本为1.237，美国为0.601。相比之下，我国的M2/GDP过高且增长速度惊人。
理论方面，大多数学者认为影响货币供应量的因素有所不同。笔者从较为细化的方面分析主要影响因素。
第一，货币的流通速度。从国民收入货币化的角度来讲，分为货币化国民收入与非货币化国民收入。货币化国民收入的经济体吸收货币的能力较强，因此一定的货币供给量下，货币流通速度较慢。相反，在货币化程度较差的经济体下，同等货币供给量下吸收货币的能力较弱，也就是货币流通速度较快。我国之所以货币供给长期高于GDP 与物价增幅之和而没有造成潜在通货膨胀压力的主要原因就是货币化程度较高 [1]。
第二，中央银行的货币回笼政策。当市场上流通的货币量大于所需要的货币量时，政府会通过货币回笼将剩余的货币流回到中央银行，从而使货币供给与需求相适应，避免通货膨胀的发生。通过货币回笼的变化，可以探知当期的货币供给量是否符合市场所需要的货币量。
第三，资本市场的发展程度。自20世纪90年代以来，由于股票市场的发展，货币不再只流向商品市场，也向股票市场流动。而从经济学的一般原理来讲，货币供应量会通过一定机制传导到股票市场，如中央银行通过调节准备金控制货币供给量，从而影响到整个金融机构。当货币供给量增加时，人们持有的货币就会增加，相对于股票来说，持有股票的收益会更大，从而将货币市场的货币挤入股票市场，促使股价上升。另外，货币供给量增加后导致利率下降，投资增加，居民收入增加，通过乘数效应，股票价格又会上升。股价上升产生的保值意识会使流通中的货币量相应减少[2]。
第四，银行储蓄。银行储蓄总额可有效地解释广义货币中的准货币供给量。近年来，我国广义货币相对于GDP的持续超高速度增长主要是由准货币的高速增长造成的，上述计算得出准货币与GDP比率的增长速度为M1/GDP增速的2.4倍。准货币的高速增长又可基本由城乡储蓄的高速增长来解释。由此看来，在居民储蓄行为不变的前提下，丰富吸引居民储蓄的金融商品结构，将减小准货币过度增长的压力。
第五，国债的发行。我国自改革开放之后，政府长时间实施了积极的财政政策，尽管经济实力增加明显，财政收入也有所增加，但难免出现财政赤字，所以发行国债来弥补赤字就很有必要了。而国债的发行对货币供给有巨大的影响，虽然商业银行使用超额准备金购买国债会降低基础货币数量，但M1和M2并不会因此减少，反而国债的收入会扩张M1和M2的数量。
第六，经济增长和财政收支。经济增长率类似上述货币化程度对货币供给量的影响，由于经济各部门的快速发展，对货币的需求量会更大，必定会使货币供给量增加。而当前，财政收支均以货币形式进行，因此财政规模的扩大或缩小也会对货币的需求与攻击产生影响。
