证券投资基金对我国货币统计口径的影响分析.pdf

《证券投资基金对我国货币统计口径的影响分析.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《证券投资基金对我国货币统计口径的影响分析.pdf（7页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、证券投资基金对我国货币统计口径的影响分析证券投资基金对我国货币统计口径的影响分析 王王 彬彬（中国人民大学经济学院，北京 100872）摘要：摘要：我国证券投资基金近年来取得了飞速发展，在社会金融资产中的比重持续上升。本文简要介绍了国外学者对投资基金与货币统计口径之间相互关系的研究成果，进而从资产流动性的角度探讨了证券投资基金对我国货币统计口径的影响，并通过实证分析得出结论，应该将证券投资基金计入我国的广义货币供应量，以更好地促进货币政策的实施。关键词：关键词：证券投资基金；货币统计口径；货币供应量；货币政策 作者简介：作者简介：王彬，中国人民大学经济学院博士生，供职于摩根士丹利华鑫基金管理有

2、限公司，研究方向：产业结构与产业政策。The Influence of Securities Investment Funds to the Money Division Approach in China Wang Bin Abstract:This paper briefly introduces the theories of the interactive relationship between securities investment funds and money division approach in America.Furthermore,the paper empiri

3、cally verfies the relationship between investment funds and monetary aggregate in China.The results show that securities investment funds should be added to M2 in China,which may promote the implementation of monetary policy in China.Key words:我国证券投资基金自 1998 年面世以来，发展迅猛，从最初的几十亿元发展到现在数万亿元的资产规模。证券投资基金作

4、为中国金融改革和金融结构变迁的产物，已经成为中国证券市场中最重要的机构投资者。证券投资基金通过投资于不同类型的金融子市场，日益显著地影响着我国的货币供给和货币需求。同时，证券投资基金也逐渐成为社会公众持有的主要金融资产之一，在很大程度上改变了我国长期以来银行存款为主的金融资产结构。随着市场的不断发展，包括货币市场基金在内的证券投资基金在流动性方面日益接近银行存款，一定程度上具备了交易媒介的部分特征。而证券投资基金的日常投资运作，以及投资者将所持基金作为金融资产所进行的频繁交易，使得证券投资基金在不同层次的货币供应量之间转换频繁，对我国货币层次划分和统计口径的准确性提出了新的挑战。货币统计层次划

5、分的简要分析货币统计层次划分的简要分析 在经济学里，对货币不同的定义方法，会导致对货币统计范畴的极大差异。从理论上说，对货币的定义和度量有两种基本方法，即归纳方法和实证方法。货币定义的归纳方法和实证方法有着不同的理论出发点，前者主要从货币作为支付手段或交易媒介的角度定义货币，主要考察货币变动与物价之间的关系；后者则侧重于从货币作为价值储藏手段的角度来定义货币，强调货币供给与名义收入之间的相关性。在货币统计的实践中，一种金融资产（负债）是否属于货币，并不要求具备全部交易媒介、价值尺度、支付手段和价值储藏四个功能，而是重点考察是否具有流动性。这是各国在划分货币层次时所共同遵守的标准，资产的流动性越

6、高，货币性越强；反之，流动性越低，货币性也就越低。由于流通中的现金和活期存款的流动性最高，可以直接用现金和活期存款支票购买商品和服务，所以在统计上它们是货币；构成 M2 的定期存款、储蓄存款和其他存款的流动性较低，不能直接用于交换媒介，更多的是发挥价值储藏功能，它们只是准货币。由于在货币层次的划分中各国都是以资产的流动性为标准的，因此，金融工具流动性的变化就会影响货币层次划分的范围。影响金融资产流动性高低的因素是多方面的。首先是发行人的信誉对金融工具的流动性具有非常大的影响。发行人信誉越高的金融工具，在转手时就越容易，金融工具的流动性与发行人的信誉成正比。其次，金融工具的流动性与它的偿还期成反

7、比，偿还期越长，流动性越低。最后，金融交易技术与金融市场的发达程度也会影响资产的流动性。在统一的金融市场建立起来之前，寻求交易双方的信息搜集成本非常高，因此金融工具的流动性就很低。在统一和高度信息化的金融市场建立和发展起来以后，金融工具的流动性获得了极大的提高。随着金融交易制度和交易技术的不断发展，新的金融工具层出不穷，世界各国对货币的统计口径和各个货币层次所包含的内容都随着本国金融市场实践的发展而不断地修订。IMF曾经在 1997 年的货币与金融统计手册中指出，各国中央银行在编制货币供应量统计时必须考虑本国经济和金融的特点，以满足政策制定和经济分析的需要，并给出了指导性的货币统计口径：M0：

8、流通中的现金 M1：M0可转让本币存款和在国内可直接支付的外币存款 M2：M1单位定期存款和储蓄存款外汇存款CD M3：M2外汇定期存款商业票据共同基金存款旅行支票 但在 2000 年，IMF 修订了货币与金融统计手册，取消了对货币定义和货币层次的划分，转而从金融资产、资产持有部门和货币发行部门三个方面描述了广义货币，并建议各国中央银行在编制广义货币的同时编制广义流动性总量。由此可见，随着金融创新的不断涌现，金融资产流动性的日益增强，货币本身的定义以及货币与其他金融资产的区别变得越来越模糊。证券投资基金对货币统计口径影响的国际考察证券投资基金对货币统计口径影响的国际考察 如前所述，随着 20

9、世纪 70 年代席卷全球的金融创新浪潮的涌现，各种金融工具的不断出现使得货币外延的界定更加困难，货币的金融资产化和金融资产的货币化已经大大模糊了货币与金融资产的界限，许多账户兼有交易和投资功能，货币和其他金融工具之间的差异也愈来愈小，两者之间具有高度的替代性。金融创新一方面增加了一系列新的交换手段和创造了许多新的货币资产，另一方面也使货币当局对货币的控制能力大大削弱。证券投资基金作为金融创新的重要工具和载体，也对货币的定义和供给产生了重要的影响。一、证券投资基金对货币统计口径影响的理论探讨 从国际范围看，证券投资基金对货币供应量统计指标的影响，主要体现在货币市场基金上，也有部分学者考察过债券基

10、金与 M2 的关系，认为货币市场基金、债券基金都应纳入M2 的统计范畴。货币市场基金具有与活期存款类似的、极高的流动性，但又不是传统意义上的交易媒介。因此，关于货币市场基金是否以计入狭义货币（M1），存在一定争议。美国 20 世纪 70 年代，货币市场基金发展迅速，储蓄存款分流严重，尽管货币流通速度没有明显变化，但货币数量却明显下降，出现部分货币漏出的现象。当时，学术界的主流观点认为，出现上述现象的原因在于货币市场基金发展迅速，导致银行存款分流，而货币市场基金又没有列入货币定义计算，要求将货币市场基金计入货币统计量的呼声渐起。实践中，美联储则将个人投资者持有的货币市场基金计入 M2 中，将机构

11、投资者持有的货币市场基金计入 M3，理由是个人投资者持有货币市场基金的目的，并不是作为交易媒介，而是作为一种储蓄帐户。而欧洲央行将货币市场基金计入 M3，表明欧洲金融市场上货币市场基金的流动性略逊于银行存款，也在一定程度上反映了欧洲和美国金融结构的差异。有的学者则认为，除了货币市场基金以外，债券基金也应纳入 M2 的范畴。John V.Duca（1995）研究了债券基金与广义货币供给量 M2 的关系，认为如果将居民持有的债券基金份额（即扣除机构和养老金持有份额后的债券基金余额）计入 M2 的统计口径，可以更好地解释上世纪 90 年代债券基金总量快速增长的同时 M2 则几乎停滞不前的情况，并且上

12、述包含债券基金的 M2 应与传统的 M2 一同被监测。John V.Duca（2000）进一步研究了持有基金的成本变化与 M2 变动的相互关系，表明在征收高额资本利得税的前提下，对股票基金和缴税型债券基金收取较高的费用将使投资者更倾向于持有基金，此类行为在较大程度上反映了货币需求的替代效应，从而能够部分地解释 M2 在 20 世纪 90 年代比 80 年代增长更加迅猛的现象。有的学者对此则并不完全认同，如 Drake 和 Mills（2005）对 1960 年至 2002 年的美国货币总需求及其组成部分进行了分阶段和汇总的研究，依据不同时期的特点赋予货币需求各组成部分动态的调整权重，而非传统的

13、等额固定权重，他们的结论是上世纪 90 年代初期 M2 增长缓慢的原因也并非银行定期储蓄向股票基金和债券基金的转移替代，而是在当时低通胀、低利率条件下财富所有者更倾向于持有包括货币市场基金在内的 M1 帐户，以方便进行交易或其它名义支出；而且从总量上看，股票基金和债券基金在整个货币需求中的权重处于较低的水平，如果将 M2 扩展为包含共同基金的 M2+，将会明显误判名义收入增长水平和潜在的通胀压力，若以此作为制定货币政策的依据，无疑会适得其反。二、证券投资基金对货币统计口径影响的国际考察 由于证券投资基金作为一个整体类型是否应计入货币口径的问题尚未有定论，此处主要以认同度较高的货币市场基金为例，

14、简要说明美国和欧盟等发达经济体在进行货币统计和货币层次划分时，是如何区别处理货币市场基金的。1美国在 1971 至 1984 年间对货币层次的划分先后作了多达七次的修改，货币供应量指标发展到 M1、M2、M3、L 和 DEBT 等五个口径，具体如下：M1=通货+活期存款+其他支票存款；M2=M1+小额定期存款+储蓄存款+货币市场存款账户+货币市场基金份额（非机构所有）+隔日回购协议+隔日欧洲美元+合并调整；M3=M2+大面额定期存款+货币市场基金份额（机构所有）+定期回购协议+定期欧洲美元+合并调整；L=M3+短期财政部证券+商业票据+储蓄债券+银行承兑票据。上述货币层次划分中的合并调整，是为

15、了防止双重计算所作的调整。例如，M2 中的合并调整减去了由货币市场基金持有的短期回购协议，因为这已经被包括在货币市场互助基金的余额之中。由于资产有某种程度的流动性，因而也有某种程度的“货币性”，美国就根据金融资产“货币性”的高低给予不同的权数，计算出加权货币量。资产流动性越强，越有可能作为交易的媒介，在货币统计时，给予它的权重也会越高。例如，可以签发支票的货币市场基金可在 60%的程度上被看做是货币，储蓄存款则在 40%的程度上与货币相同。用上述方法得到的货币供应统计指标被称为加权货币总量。2欧洲中央银行在货币统计与货币层次划分方面，较美国有很大的不同，这在一定程度上体现了欧盟与美国金融体系在

16、金融结构上的差异。欧洲中央银行将货币分为狭义货币、中间货币和广义货币三个层次，具体划分如下：狭义货币：M1=流通中现金+隔夜存款；中间货币：M2=M1+期限为两年以下的定期存款+通知期限三个月以内的通知存款；广义货币：M3=M2+回购协议+货币市场基金（MMMF）+货币市场票据+期限为两年以内的债券。在这些货币层次中，M3 是欧洲中央银行重点监测的货币指标。构成 M3 的回购协议、货币市场基金份额等具有较高的流动性，价格较为稳定，是存款良好的替代品。由于 M3 中包括了这些金融工具，即便各类流动性资产之间相互转换，也不会使 M3 的总量发生太大的波动。广义货币比狭义货币的稳定性要高很多，便利了

17、欧洲中央银行对货币供应总量的控制。证券投资基金与广义货币供应量证券投资基金与广义货币供应量 1994 年中国开始货币统计与货币层次的划分之后，货币供应量便成了中央银行货币政策的中介目标变量。然而，近年来，以货币供应量为中介目标变量的货币政策操作框架日益受到了人们的质疑（夏斌、廖强，2001；陈浩、唐吉平，2004）。这主要是因为，包括证券投资基金发展创新在内的金融创新对原有的货币统计及货币层次的划分带来了越来越大的影响，并进而对货币政策操作带来相当大的冲击。随着我国证券投资基金的快速发展，其规模不断壮大，相应的基金品种及其资产运用对整个社会金融资产和货币流通的影响日益显著，对我国货币供应量的统

18、计口径也造成了一定的影响，有必要加以充分考察和认真分析。一、我国现行货币统计口径 我国现行的货币供应量统计有三个层次。第一层次为 M0：流通中现金；第二层次为狭义货币 M1：M0可开支票进行支付的单位活期存款；第三层次为广义货币 M2：M1居民储蓄存款单位定期存款单位其他存款。从 2001 年 6 月份起，证券公司客户保证金被计入广义货币供应量 M2。修订后 M2 的统计口径为：M1居民储蓄存款单位定期存款单位其他存款证券公司客户保证金。修订后的 M0 与狭义货币 M1 没有变化，广义货币 M2 增加了证券公司客户保证金。修订后的广义货币供应量 M2 与修订前的 M2 总体变化趋势是一致的。修

19、订前的广义货币供应量统计指标比修订后的指标平均要低 1.5 个百分点左右。之所以作此调整，是因为随着股票市场的发展，证券公司客户（股民和机构投资者）保证金数量迅速增加。据中国人民银行统计，证券公司存放银行同业款项（其中绝大部分是证券公司客户保证金）1999 年末为 1643 亿元，到 2000 年末上升为 4162 亿元，2001 年 4 月末达到 4669 亿元。由于证券公司客户保证金主要来自于居民储蓄和企业存款，加上认购新股时，大量的居民活期储蓄和企业活期存款转为客户保证金，新股发行结束后，未中签资金又大量流回上述存款账户，造成货币供应量的统计数据被低估，影响对货币供应量的监测。因此，人民

20、银行对货币供应量统计口径进行修订，将客户保证金计入 M2。2002 年初，随着我国金融统计机构范围的拓展，中国人民银行对货币供应量的统计口径进行了再次修订，将在中国的外资银行、合资银行、外国银行分行、外资财务公式以及外资企业集团财务公司有关的人民币存款业务，分别计入不同层次的货币供应量。二、证券投资基金与广义货币供应量 M2 虽然各国的货币供应量层次划分和统计方法有所不同，但其出发点却是一致的，即要符合对本国经济进行预测和调控的要求。因此我们在借鉴国际做法的同时，还必须结合我国实际情况进行货币供应量层次的划分和统计。货币层次的划分主要是以金融资产的流动性为标准，但这一标准与财务意义上的流动性有

21、所差异。从财务的角度考察金融资产的流动性，其通常的定义是金融资产迅速变现而不致遭受损失的能力。但在货币层次的划分中，流动性则更加强调货币同现实购买力的关联程度，亦即同媒介商品和劳务直接交易的密切程度。根据这一标准，通货和各种可开列支票的存款，由于可直接用于商品和劳务的购买而代表了完全的流动性，将其划入较狭义的货币层次 M1是无可争议的。但对证券投资基金来说，则不宜因基金极易转化为机构的活期存款这一特性，作为将其归入 M1 的依据。我们考察货币供应量及其层次，主要是关注它在某一时点的存量以及它处于该状态的主要目的。理论上，就证券投资基金而言，其主要的目的和直接对应的是股票、债券等金融资产的购买，

22、而不是我们考察货币供应量（尤其是 M1）时所要研究的对商品和劳务的直接购买。虽然它极易转化为机构的活期存款，但只有当它进行了转化以后，我们才在那一时点上将其计入 M1，这也正是我们将“时点存量”作为货币供应量统计原则的要求。实际操作中，如果将证券投资基金直接计入 M1 层次，容易因市场走势的急剧变化导致基金规模的大起大落，进而造成 M1 的频繁波动，这将有可能误导我们对总需求及其它经济变量的分析和判断。所以，我们认为不宜将证券投资基金划入 M1。广义货币供应量 M2 则满足了证券投资基金的存量及转化后的资产属性要求。虽然从形式上看，证券投资基金在向存款转化时，通常是转化为居民的活期储蓄或机构的

23、活期存款。但本质上，证券投资基金主要来源于定期储蓄或存款的分流，只不过采取了所谓活期的形式，且主要对应于股票、债券等金融产品的潜在购买力，部分地具有“准货币”的功能。无论证券投资基金是否完成了向活期储蓄或活期存款的转化，从资金最终来源的角度，最终都可以将证券投资基金纳入到包括机构活期存款、居民储蓄存款以及定期存款在内的广义货币供应量。从理论的角度，如果将涉及到基金的各类金融机构视为一个整体，这时证券投资基金是这一体系对社会公众的负债。从实证的角度来看，证券投资基金也具有相当的货币性，而且其存量确实会对国民收入、通货膨胀率等重要经济变量产生一定的影响。随着金融结构的变迁和金融创新的不断推进，证券

24、投资基金的流动性不断提高，具有货币性金融资产的主要特征，其货币属性日益凸现。这一属性在货币市场基金上体现得尤为明显。在美国，货币市场基金已经发展成为一种既可以像银行储蓄存款那样极易转化为现金、具有高流动性的增值性金融资产和投资工具，又能在一定条件下像可签发支票的银行活期存款那样直接充当支付手段和交换媒介。事实上，我国的货币市场基金也朝着这一方向在发展。2006 年 3 月，招商基金开始提供国内首只货币市场基金 T0 实时到账的服务，客户的赎回资金可以实时到账，从而突破了国内货币市场基金赎回“T0”到账的极限。由此，招商现金增值基金已经实现了“T0”的等同于活期存款的流动性。2008 年 6 月

25、，中国工商银行联合多家基金管理公司共同推出新一期“利添利”账户“T+0”特色增值服务，客户的活期存款可自动转化为货币市场基金产品，客户通过办理“T+0”快速赎回，可实现货币市场基金赎回款实时到达“利添利”账户，解决了以往流动性的瓶颈，在保障流动性的基础上大大提高了收益预期，成为活期储蓄理财的又一创新。这意味着在流动性方面，国内的货币市场基金已经完全等同于商业银行活期储蓄存款，而在收益性方面，货币市场基金则明显高于活期储蓄存款。如前所述，由于在实践操作中，我国的货币市场基金已经具备了等同于商业银行活期储蓄存款的流动性，安全性方面也有极高的保障，本金损失的几率微乎其微，完全可以成为机构和个人投资者

26、进行现金管理的主要工具。所以在理论上，我国的货币市场基金已基本具备了商业银行活期储蓄存款的准货币性质，完全可以将其视同为商业银行的活期储蓄存款，在货币统计口径中计入 M2。因此，我们认为，应该将证券投资基金纳入 M2 的统计范畴。具体而言，由于股票型、混合型和债券型基金主要投资于股票和债券市场，其资金投向和运用与股民保证金极为类似，可视同股民保证金计入 M2；而货币市场基金因其高流动性和高安全性，具有类似活期储蓄存款的性质，也可参照美国的货币统计口径，计入 M2 的范畴。三、实证结果与分析 1对现行 M2 和调整后的 M2 序列的自回归分析 为检验证券投资基金计入 M2 后，是否会对 M2 自

27、我预测能力产生影响，我们对现行货币供应量 M2、调整后的 M2+（包含了基金净值）取自然对数，分别记为 INM2 和 INM22，分别对其建立时间序列模型，以验证两个时间序列里过去的观测值对未来的预测能力。其中，M2的数据来源于中国人民银行网站，证券投资基金规模的数据来源于中国证券业协会 2007中国证券投资基金业年报。根据两个时间序列数据在 Eviews 中建立工作文档后，观察两个时间序列的路径图，发现随着时间推移，两个序列都有着明显的上升趋势，序列的均值随着时间逐步上升，初步判定两个序列都是非平稳的时间序列。因此对两个序列的变量进行一阶差分后，再进行平稳性识别。通过对差分后的时间序列DIN

28、M2和DINM22生成自相关图和偏相关图后可以发现，两个序列的自相关函数值和偏自相关函数值都在一阶后逐渐衰减趋于零，因此可以认为，时间序列DINM2和DINM22是自回归移动平均模型 ARMA（1,1）模型。由于两个时间序列为 ARMA（1,1）模型，在对其进行估计时要加入 AR（1）和 MA（1），回归后分别得如下模型方程：DINM2t=0.1231+0.2928DINM2t-1-0.8993 e t-1+e t （1）(15.8091)(0.5716)(-4.6534)R2=0.5529 D-W=1.5405 DINM22t=0.1247-1.2389DINM22t-1+3.4020 e

29、t-1+e t （2）(20.8474)(-1.3134)(1.3117)R2=0.8297 D-W=1.7033 方程（1）和（2）的D-W值为分别为1.5405和1.7033，表明时间序列DINM2和DINM22均不存在自相关问题。因此，我们可以根据方程（1）和（2）得出结论：DINM2t-1每变动 1个单位，DINM2t的值同方向相应变动 0.2928 个单位；DINM22t-1每变动 1 个单位，DINM22t的值反方向变动 1.2389 个单位。从上述两个方程可以看出，DINM22 与其前一期指标的相关系数绝对值为 1.2389，大大高于 DINM2 的 0.2928，因此 DINM

30、22 的预测能力相对更强，即调整后的 M2 受前一期指标影响更大。从这个角度说，将证券投资基金资产净值计入现行的 M2 中，即生成新的 M2+指标，更有利于对未来货币供应量 M2 的预测。2现行 M2 和调整后的 M2 对 GDP 影响的实证分析 为进一步考察证券投资基金计入 M2 是否能更好地对有关经济变量进行解释，我们选取国内生产总值 GDP 作为被解释变量，分析两种不同计量范围的 M2 对 GDP 的影响。令M22=M2+FV，对 M2、M22 与 GDP 取增长率后，分别对 M2 与 GDP、M22 与 GDP 进行回归分析，以考察 M2、M22 中谁对 GDP 的影响作用更强。其中，

31、M2 的数据来源于中国人民银行网站，证券投资基金规模的数据来源于中国证券业协会2007 中国证券投资基金业年报，GDP 的数据来自中国统计年鉴。首先对各序列的平稳性进行检验，表 1 给出了 M2 增长率、M22 增长率和 GDP 增长率等三个时间序列的单位根检验结果，其中，GM2、GM22 和 RGDP 分别表示 M2 增长率、M22 增长率和 GDP 增长率。从表中可以看出，M2 增长率、M22 增长率和 GDP 增长率在5%的显著性水平下是一阶差分平稳的，也就是都属于序列 I（1），因此，它们满足构造协整方程的必要条件。表表 1 各序列的单位根检验结果各序列的单位根检验结果 变量 检验形式

32、（C,T,K）ADF 检验值 5%临界值 变量 检验形式（C,T,K）ADF 检验值 5%临界值 GM2(C,T,1)-3.0182-4.3535 DGM2(0,0,1)-3.4917-2.0056 GM22(C,0,1)-2.9185-3.4239 DGM22(0,0,1)-2.7178-2.0056 RGDP(C,T,0)-4.0293-4.1961 DRGDP(C,0,0)-4.4751-3.4239 注:本表中的 ADF 检验结果采用 EVIEW3.1 软件计算得出，其中检验形式（C,T,K）分别表示单位根检验方程包括常数项、时间趋势和滞后项的阶数，加入滞后项是为了使残差项为白噪声，滞

33、后项的确定满足 AIC 准则，D 表示一阶差分。我们采用最小二乘法分别对 M2 与 GDP、M22 与 GDP 进行回归分析，得到如下方程：RGDP=-0.1083-0.0843GM2 R2=0.0379 D-W=0.4348 （3）RGDP=0.0847+0.0897GM22 R2=0.0432 D-W=0.3237 （4）由于方程（3）和（4）的 R2和 D-W值都明显偏低，存在严重的自相关。为消除自相关，需使用迭代法对方程加以调整。在解释变量中加入随机误差项的一阶自回归 AR（1）项后，分别得到如下方程：RGDP=-0.0766+0.0183GM2+1.0366AR(1)（5）（-0.0

34、678）（0.3393）（4.2168）R2=0.7793 D-W=2.4312 RGDP=1.4861+0.0449GM22+0.9958AR(1)（6）（0.0205）（0.8731）（4.3354）R2=0.8038 D-W=2.2977 从相关统计指标看，方程（5）和（6）不存在自相关问题，各项指标都很显著，能够解释各变量间的均衡关系。从方程（5）和（6）中可以看出，GM2 和 GM22 的系数分别为 0.0183和 0.0449，后者比前者高出近 2 倍，表明 M22 对 GDP 的影响能力大大超过 M2 对 GDP 的影响能力。从这个意义上说，将证券投资基金计入 M2，形成新的广义

35、货币供应量 M22，能够更好地预测 GDP，有助于提高货币政策的传导功效。通过以上分析，我们可以得出结论：将证券投资基金计入我国广义货币供应量 M2 的统计范畴，形成新的广义货币供应量 M2+，能够提高广义货币供应量的自我预测能力，同时有助于更准确地预测我国的国内生产总值，进而促进我国货币政策传导功效的提高。参考文献：参考文献：1 Duca,J.V.1995,“Should Bond Funds Be Added to M2?”J,Journal of Banking and Finance.,Vol.19,131-152.2 Duca,J.V.2000,“Financial Technolo

36、gy Shocks and the Case of the Missing M2”J,Journal of Money,Credit,and Banking.,Vol.32,No.4,820-839.3 Leigh Drake and Terence C.Mills.,2005,“A New Empirically Weighted Monetary Aggregate for the United States.”J ,Economic Inpuiry,Vol.43,No.1,138-157.4 梅耶.货币、银行与经济 M.上海三联书店、上海人民出版社，1994.5 沈伟基、蔡如海.关于我国货币层次划分的几点看法J.资本市场评论,2001-7 6 陈浩、唐吉平.货币供给性质的重新认识基于修正的 ISLM 模型的理论思考J.金融研究,2004-3 7 夏斌、廖强.货币供应量已不宜作为当前我国货币政策的中介目标J.经济研究,2001-8