基于SVAR模型的货币政策有效性分析-精品文档.docx
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1、基于SVAR模型的货币政策有效性分析一、引言货币政策作为宏观经济调控的重要经济政策之一,在熨平经济波动、稳定物价和促进经济增长方面有着重要的作用。而在深究近几年来发生的金融危机后,我们同样发现对于货币政策的运用不当是造成危机的主要原因。对于进入新常态的我国宏观经济而言,我国货币当局进行货币政策调控的难度也存在明显加大的趋势。通过研究货币政策变量和宏观经济变量之间的内在关系和内生反响,能够使我们愈加充分的了解到货币政策应该怎样施行才能更为有效,同时这可以以为货币政策当局今后制定和施行货币政策提供理论根据。对于此类研究,早期的经济学家,例如凯恩斯所做的都是理论上的规范分析,缺乏实证方面的研究。随后
2、的弗里德曼和舒瓦茨1963通过美国的历史数据分析得出货币与经济周期的波动具有密切的联络。希姆斯在其1972年和1980年的论文中,分别引入了三变量的VAR模型和格兰杰因果检验法来检验货币供应和经济增长之间的因果关系。国内学者也对货币供给、物价指数、经济增长等宏观经济变量和货币政策变量之间的关系进行了较多的研究。舒元、王曦2002对我国改革以来的数据利用协整和格兰杰因果关系检验研究发现,我国货币的供给具有较强的内生性。东凤斌2004运用VAR模型,VECM向量误差修正模型和格兰杰因果关系检验分析了经HP滤波之后我国的季度数据,发现货币供给量增长率的增加会导致人均实际GDP增长率的下降。通过分析国
3、外及国内学者的研究,我们发现这些研究普遍存在着这样一些问题:一是采用名义GDP,而没有采用真实GDP。二是相当一部分文章采用年度数据为例,但很多文章并没有考虑到我国货币统计口径的变化,而且偏小的年度样本数已在一定程度上影响了结果。三是只使用了较为简单的VAR模型,但VAR模型本质上应视为一个缩减型的模型系统,系统内各个变量之间并不存在档期的关系,因而单一的采用VAR模型有一定的局限性。基于以上的分析,本文将采用包括货币供给、利率、通货膨胀率、国内信贷和经济增长构成的多变量系统。利用20022014年的月度数据进行分析,数据来源为中国统计局及中国人民银行官网。使用的计软件为EViews8.0。从
4、时间序列的单位根检验开场,构建完善的SVAR模型。此模型在区分各个变量的短期和长期影响中相比VAR具有天然的优势,又能讲明影响的正负属性,较现有研究更为全面。二、SVAR模型的构建和估计SVAR模型的建立需要基于缩减的VAR模型,模型形式如下:(1)货币供应和利率这两个货币政策变量在即期并不遭到宏观经济变量的影响。(2)通货膨胀在即期并不遭到信贷和经济增长的影响。(3)国内信贷在即期并不遭到经济增长的影响。通过施加这几个约束,总的约束个数到达了10个,知足了恰好识别的要求。建立缩减VAR模型的第二步是保证模型内所有的时间序列数据平稳,本文采用了ADF检验法,EViews输出的结果如表1。通过以
5、上的单位根检验,我们发现ddlnm2,dit,cpit,dlncredit,industry这五个平稳序列将进入模型中。建立缩减VAR模型的第三步是确定滞后期。根据EViews输出的结果FPE和AIC准则均确定VAR模型的滞后期为3。建立VAR模型的最后一步是确定模型稳定性。在以滞后3期估计VAR模型后,EViews对稳定性的检验结果显示所有的单位根都落在了单位圆内,这讲明VAR模型是稳定的,我们能够以此构建接下来要使用的SVAR模型。三、脉冲响应及方差分解分析构建SVAR模型的目的在于通过研究系统中的构造性冲击t对所有五个变量的影响。本文中将冲击的作用期限设定为24期,也就是24个月。设定的
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