对我国货币供给内生性与外生性问题的再探讨下Word文档下载推荐.docx

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根据上述论证，本文认为“货币的供给函数”可构造为如下的一般形式：

其中，M表示货币供给量；

H表示基础货币，它与M之间应该呈正相关关系；

rd表示法定准备率，它与M之间应该呈负相关关系；

r表示贷款利率，如果货币供给是内生的，那么它与M之间应该呈正相关关系。

3.货币供求函数的计量模型

综合以上分析，本文所构造的货币的供求函数方程组的一般形式可表示如下三个模型。

模型一：

（5）

模型二：

（5）′

模型三：

（5）″

对于实际的计量分析，需要给出具体的函数形式，本文将具体的形式设定为：

（6）

（6）′

（6）″

之所以设定为半对数函数形式，原因是：

首先，需求函数是遵循了大多数学者进行同类研究时所采取的形式；

其次，供给函数之所以被设定为线性形式，其机理是：

通过对

（2）式的左右两边同时取对数得到：

Ln（Ms）=Ln（H）+Ln（k）。

之后，进一步假设Ln（k）与rd、r，以及常数之间，呈近似的线性关系，从而可得（6）式、（6）′式以及（6）″式中的半对数线性形式。

此外，采用上述形式还有一个好处：

每个解释变量前的系数都有明确的经济含义。

四、计量分析

本文将以联立方程组（6）—（6）″式为基础，使用2004—2009年的季度数据进行回归分析。

1.数据处理

第一，对于“名义收入（Y）”，由于是季度数据，所以该序列呈现明显的季节波动，该波动将严重影响回归的质量，因此在进行回归分析之前，需要进行季节性调整。

本人使用X11对原序列进行调整，之后再进行对数处理。

第二，对于“利率r”，本文使用“一年期贷款名义利率”。

由于该变量没有现成的季度数据，所以本文先构造该变量的月度数据，然后再构造成季度数据。

在构造月度数据的过程中，采用加权平均的方法，比如，2006年8月份，前19天利率为5.85，从第20天开始变为6.12，那么该月的平均利率=5.85×

19/31+6.12×

（1-19/31）≈5.95。

从月度数据向季度数据转换时，使用Eviews的自动转换功能（加权平均）。

第三，法定准备率（rd）也需要进行手工处理，方法及过程“利率”的处理方法相同。

第四，股票指数。

本文选用上证指数在每个季度的最大值。

第五，货币数量使用M1。

数据总结如表1所示。

表12004—2009年季度数据

时间

GDP（亿元）

X11处理后的GDP

一年期贷款利率（%）

基础货币（H）（亿元）

法定准备金率（%）

上证指数（最高值）

M1（亿元）

2004Q1

33420.60

85318.54

5.31

50461.59

7.00

1845.80

231654.60

2004Q2

70405.90

89731.87

51305.77

7.36

1870.01

238427.50

2004Q3

109967.60

94151.85

53150.02

7.50

1570.04

243757.00

2004Q4

159878.30

96567.46

5.50

58856.11

1507.98

253207.70

2005Q1

39117.00

99833.29

5.58

57588.32

1394.58

264588.90

2005Q2

81913.00

104415.90

57360.22

1315.76

275785.50

2005Q3

126657.00

108441.80

60771.21

1285.68

287438.30

2005Q4

184937.00

111691.00

64343.13

1233.62

298755.50

2006Q1

45316.00

115621.10

62551.31

1376.85

310490.70

2006Q2

95429.00

121708.30

5.77

63096.19

1781.64

322756.40

2006Q3

147341.00

126209.20

5.98

66187.10

8.23

1848.43

331865.40

2006Q4

216314.00

130551.20

6.12

77757.83

8.75

2839.92

345577.90

2007Q1

54756.00

139755.00

6.16

76990.09

9.60

3441.19

364104.70

2007Q2

115999.00

148048.60

6.47

82663.98

10.80

4545.60

377832.20

2007Q3

180101.00

154316.80

6.90

88212.33

11.78

5836.24

393098.90

2007Q4

265810.00

160320.00

7.31

101545.40

13.12

6429.68

403401.30

2008Q1

66284.00

169228.90

7.47

104224.20

14.94

5796.72

423054.50

2008Q2

140478.00

179435.50

115353.10

16.34

3972.95

443141.00

2008Q3

217026.00

186050.20

7.43

117336.10

17.50

3096.66

452898.70

2008Q4

314045.00

189257.00

6.23

129222.30

16.83

2381.34

475166.60

2009Q1

69754.80

178179.00

124276.70

15.50

2522.74

530626.70

2009Q2

148080.70

189252.60

123929.70

3146.61

568916.20

2009Q3

231139.40

198139.80

133406.60

3651.20

585405.30

2009Q4

340506.90

205135.00

143985.00

3525.59

610224.50

数据来源：

国家统计局网站、中国人民银行网站。

2.各变量的平稳性检验

在进行回归之前，需要对所有变量进行平稳性检验。

本文使用Eviews6.0中的ADF单位根检验法得到的结果如下：

变量Ln（M1）、Ln（H）、Ln（SI）、rd，以及r均为I

（2）过程。

经过X11处理后的名义GDP的对数值Ln（Y）是一个I

（1）过程。

由此可见，被解释变量Ln（M1）是I

（2）过程，解释变量中最高也是I

（2）过程，因此在它们之间有可能呈现“协整关系”（这里只给出结果，如需检验过程，请与作者联系）。

3.应用两阶段最小二乘法（TSLS）估计供求函数的各项参数

需求函数和供给函数的估计结果如表2、表3所示。

表2被解释变量：

Ln（M1）

解释变量

模型一

模型二

模型三

C

-0.59（-1.31）

0.25（0.75）

0.49（1.07）

Ln（Y）

1.10（25.03）

0.95（26.40）

0.92（17.19）

r

-0.10（-4.71）

-0.12（-6.69）

-0.14（-5.02）

Ln（SI）

0.13（4.49）

Ln（SI（-1））

0.16（3.31）

R2

0.97

0.99

0.98

2

DW

0.84

1.39

1.67

注：

括号内的为t值。

表3被解释变量：

-2.31（-1.71）

-2.15（-1.80）

-2.11（-1.74）

Ln（H）

1.27（10.32）

1.26（11.29）

1.26（11.15）

Rd

-0.05（-3.90）

-0.05（-4.31）

-0.05（-4.26）

R

0.03（1.27）

0.03（1.45）

0.02（1.15）

1.23

1.32

1.50

4.模型残差的平稳性检验

经检验，三个模型的需求函数及供给函数的残差都是平稳的，因此可以说三个模型都不太可能出现“伪回归”的问题。

当然三个模型拒绝“伪回归”的可能性是不一样的，相对而言，模型三以更大概率拒绝。

同时考虑其他的显著性指标后，笔者认为模型三最可靠。

因此，如果要估计我国货币的需求函数，可以考虑使用模型三中需求函数的形式（这里只给出结果，如需检验过程，请与作者联系）。

5.计量结果

首先，三个模型的拟合度都很高，主要变量都通过了显著性检验（常数项除外），各项系数的正负号也与理论预计的相一致，而且残差经检验都是平稳的，所以可以认为这些模型的建立是成功的。

其次，计量结果显示，在考察期内，三种模型都显示出：

货币供给函数中利率系数的估计量都没有通过显著性检验。

因此，无法拒绝“利率前的系数是零”的结论。

换言之，在（r，LnM1）的坐标系中，货币供给曲线最有可能的形态是垂直的。

因此，本文