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中国货币政策与资产价格关系的统计研究
中国货币政策与资产价格关系的统计研究
编者语:
作为最重要资产价格之一的房地产价格,对于金融稳定和社会经济有很大的影响。
鉴于此,对货币政策与资产价格之间的关系进行定量分析显得非常重要。
本文作者梳理了货币政策是否需要干预资产价格的文献,发现三类有影响的观点,并通过建立向量自回归模型,使用中国的经济数据,对货币政策和房地产价格之间的关系进行分析。
本文作者认为,由于房地产对货币政策的敏感性较强,所以决策者应通过货币政策影响房地产价格与房地产投资,进而调控宏观经济。
文/王璟怡(天津财经大学)
一.引言长久以来,关于货币政策对资产价格的影响,始终是货币经济学领域研究的焦点,其争论也从来没有停息过,特别是2007年,由于资产价格泡沫的破裂,导致金融危机席卷全球,由此引发经济学家更多的讨论,他们认为过于宽松的货币政策会导致包括房地产价格在内的资产价格泡沫膨胀,进而影响到金融稳定和经济发展。
对各国而言,最主要的资产价格之一就是房地产价格,房地产价格的变动与金融、经济活动密切相关,互动频繁,是多年来理解经济行为的中枢,并且它仍将是预测经济和金融发展的中心;对中国而言:
房地产部门是中国经济的一个关键组成部分,就目前来看,中国的经济发展和社会稳定,很大程度上依赖于房地产部门的健康、持续、稳定发展,因而中国城镇从1998年下半年开始改革住房制度,中国政府不断对房地产市场进行调控,使房地产市场在促进中国经济的发展中发挥了重要作用。
笔者通过总结货币政策与资产价格方面的争论,使用中国经济发展中的实际数据,在构建VAR模型的基础上,验证了货币政策与房地产价格波动的关系以及房地产投资对宏观经济的影响,其研究结论为:
鉴于房地产行业在社会经济中占据主导地位,并且房地产价格对货币政策具有较强的敏感性,决策者可通过变动货币供应量而影响房地产价格与房地产投资,最终实现经济平稳有序增长。
二.文献综述
货币政策到底应不应该对资产价格做出反应呢?
目前来看,关于这个问题的研讨基本形成了三种观点:
第一,货币政策的目标中不必包括资产价格的稳定;第二,货币政策应当对于资产价格的波动予以适当的关注,避免大幅度的波动干扰实体经济;第三,资产价格稳定也是货币政策的目标之一。
Greenspan等中央银行家认为:
货币政策不必关注资产价格,由于资产价格泡沫在事前很难确定,即使发现泡沫,与刺破泡沫可能产生的潜在损失相比,在出现危机之后再进行救助,这样的损失更小一些。
Kohn解释了中央银行不能干预资产价格的困境,并认为抑制泡沫和减轻通货紧缩的后果需要满足三个条件:
其一,政策制定者必须对确定资产价格泡沫非常有把握;其二,如果决策者实施紧缩性货币政策就必须达到抑制投机的效果;其三,泡沫削弱的结果必须足够改善未来的经济绩效预期。
但真实的经济环境是一个不确定的境况,很难同时满足上述三个条件。
从美国国际金融危机的损失来看,资产泡沫破灭后带来的损失比预期的要大,但是央行没有信心及时地确认泡沫,并且不能确定紧缩货币政策的时机。
因此,利用货币政策调控资产价格还存在很大争议。
从理论上分析,Bernanke和Gertler认为:
在一个资本市场完全有效、没有管制的环境下,资产价格不过是经济基本面的简单反映,因而货币政策不必关注,而当资产价格受到非基本面因素影响,且波动幅度对宏观经济产生重大的潜在影响时,应受到关注和制约。
在资本市场上,基本面因素和非基本面因素共同影响资产价格,Bernanke的检验结果表明:
当货币政策更关注商品和服务价格稳定的目标时政策效果最好,并认为货币政策是否要去管理资产价格,要看资产价格是否会对通货膨胀预期产生影响。
另有观点认为,货币政策应当起到维持价格稳定的作用,进而稳定经济。
但在实践中,资产价格、特别是房屋价格的剧烈升跌,本身就代表着货币价值的变动,因此有经济学家认为:
货币政策的目标中应当涵盖资产价格等广义价格指数。
Alchian和Klein先后构建了多种价格指数,测度资产价格与通货膨胀的关系,以便于货币政策对资产价格的管理。
Shiratsuka利用日本1957-1997年的数据测度动态均衡价格指数,结果表明:
动态均衡价格指数对这40年中的几次较高通货膨胀的发生都有一定的领先指示器的作用,因而货币政策的目标中应该包括资产价格稳定。
从理论上分析,货币的扩张可以通过资产组合渠道影响房地产价格。
Meltzer对货币供给增加对资产价格的影响机制做了比较系统的分析,假设在一个封闭经济环境下的资本市场中,存在三类资产:
第一类是作为交换媒介的货币;第二类是能得到一定收益率的债券或者证券等名义资产;第三类是房屋等耐用消费品类的实物资本。
假定资产存量、产出、商品价格和预期一定,如果央行通过公开市场操作购买证券,居民持有更多的基础货币,会将多余的货币购买债券和实际资本,最终导致利率下降,资产价格上涨;反之,资产价格下跌。
在实践中,多数学者也认为房地产价格大幅上涨的主要因素是货币的扩张,并采用数据分析的方法以揭示货币与资产价格波动之间的关系。
Belke等人以美国、欧盟等共8国代表全球,使用VAR模型检验了全球的广义货币和资产价格的关系,并进行了稳健性检验,得出的结论是货币供给是房地产价格变动领先指标。
就中国情况而言,戴国强、张建华采用1998年5月至2009年4月共132个月度数据,从直接机制和间接机制两方面对中国房地产价格的货币政策传导机制进行探讨,认为中国货币政策对房屋价格的传导渠道畅通;王擎、韩鑫韬认为中央银行没必要用货币政策直接盯住房价,而应采用财政政策、土地政策等手段调控房价。
中国货币政策操作中介是货币供应量,最终目标是“保持经济平稳较快增长”,可见对于货币政策的实施效果而言,首先是“平稳”,其次是“快速增长”。
笔者认为在货币政策的制定和执行过程中,应考虑包括房地产价格在内的资产价格的波动,而对于潜在异常波动应予以必要调控,以避免资产价格泡沫形成影响金融稳定和宏观经济。
通过以上的文献梳理可以看出:
对于货币政策与资产价格关系的研究,国外的分析偏向于从微观层面分析其影响机制,存在较大争议;国内的文献侧重于从制度上与定量上分析货币扩张与资产价格的关系,并取得了一些研究成果。
但就定量分析而言,从中国1998年下半年开始实施城镇住房制度改革开始,截至2011年末,只有168组月度数据,如果采用多变量的向量自回归模型,则无法保证模型的稳定性,故本文所使用的是两变量的向量自回归模型。
三.模型的建立
为了判断资产价格和货币扩张的动态关系,笔者借鉴Sims提出的向量自回归(VAR)模型。
(一)本文模型的优势
本文所采用的是向量自回归(VAR)模型。
“在实际应用中,由于VAR模型是一种非理论性的模型,避免了传统计量方法中对变量之间的动态联系不足以提供严密说明的弊端,即不需要对变量做任何先验性的约束,因此在分析VAR模型时,往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何,而是分析当一个误差项发生变化或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响,因而是处理多个相关指标的分析最容易操作的模型之一,在宏观经济分析中已被普遍采用”。
(二)模型的建立
VAR(p)模型的数学表达式为:
其中yt是k维内生变量向量,xt是d维外生变量向量,p是滞后阶数,T是样本个数。
K*K维矩阵A1,…,Ap和k*d维矩阵B是要被估计的系数矩阵。
最后一项是k维扰动向量,它们相互之间可以同期相关,但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关。
借鉴Adalid和Detken用VAR测算广义货币增长是否影响房地产价格的方法,笔者估计如下形式的VAR模型:
其中hout是商品房平均价格或者上证综合指数月度同比增长率,mt是广义货币M2的月度同比增长率,最后一项是扰动向量。
(三)数据说明本文实证分析中使用的数据为月度数据,鉴于中国城镇从1998年下半年开始停止商品房实物分配和全面实行商品房分配货币化以来,选择的样本区间从1999年1月开始;为了保证数据的协调性和连贯性,样本区间的数据截止到2010年12月。
各变量涉及的数据说明如下:
1、房地产价格波动。
房地产价格用商品房平均价格来衡量,也就是商品房销售额除以商品房销售面积,用商品房平均价格的同比变动来衡量房地产价格的变动,商品房销售额和商品房销售面积的原始数据由“中经网”提供。
2、货币政策。
中国货币政策的操作目标是货币供应量。
中国的货币层次是M0、M1、M2,M1反映着经济中的现实购买力;M2不仅反映现实的购买力,还反映潜在的购买力。
若M1增速较快,则消费和终端市场活跃;若M2增速较快,则投资和中间市场活跃。
根据张延群的研究,虽然货币乘数具有一定的内生性,但央行可以通过调整法定存款准备金率、利率等政策变量来调控货币乘数。
中央银行能够控制基础货币,并且可以通过控制基础货币影响货币总量。
因此,我们把广义货币M2的月度同比增长率表示货币政策的变动,广义货币M2数据来自中国人民银行网站。
四.中国货币政策与房地产价格之间的计量结果分析
根据所选取的数据和模型,使用EViews软件进行实证检验,结果如下:
(一)相关性分析
图1 货币供应量与商品房平均价格相关性图由图1可以看出:
在1999年1月至2010年12月的样本期内,当月的M2的同比增长率与商品房平均价格的相关关系显著为正,经过测算,它们的相关系数是系数是0.40,这表明它们有明显的相关性。
由于当月的M2的同比增长率与商品房平均价格有明显的相关性,因此需要进一步分析广义货币M2对房地产价格产生的影响。
(二)实证检验结果
1.单位根检验。
为了防止伪回归,对研究所涉及所有变量的时间序列做单位根检验,结果见表1。
从表1和广义货币mt时间序列存在5%的显著水平下,拒绝存在单位根的原假设,而商品房平均价格hout时间序列在1%的显著水平下,拒绝存在单位根的原假设。
可以看出,所有变量的时间序列是平稳的。
2.VAR模型的滞后结构检验。
因为商品房平均价格hout和广义货币mt平稳,所以建立无约束的VAR模型。
VAR的动态模型中,滞后数的选择是成功的关键,因此需要先确定滞后阶数k(见表2)。
根据表2结果,鉴于本文样本空间有限,在施瓦茨准则信息、赤池信息准则和似然比的基础上,确定模型中的滞后阶数为2。
3.VAR模型的稳定性检验。
对模型进行稳定性检查,其结果见图2。
对于VAR模型而言,共有NK个根,其中N表示VAR模型中内生变量的个数,K表示VAR模型的最大滞后期。
如果全部根的倒数值都在单位圆之内,VAR模型是稳定的,否则是不稳定的。
非稳定的VAR模型不能做脉冲响应函数。
图2表示4个根的倒数值都在单位圆内,说明这是一个稳定的VAR模型。
4.脉冲响应函数。
使用脉冲响应函数分析冲击对系统的影响,见图3。
图3的脉冲响应函数表示:
商品房平均价格对其自身的一个标准差新信息立刻产生强烈的反应,立即增加8%,然后逐步下降,十个月后的影响几乎是0,表现出很强的自相关性,这可能源于购房者对房价的“追涨杀跌”;货币供应量对来自商品房平均价格的新信息没有立刻产生较强的反应,两个月后有了0.1%左右的增加;从第三个月开始反应是负值,这可能是因房地产价格上涨后,人们调整了资产结构,多持有房地产少持有货币。
货币供应量对其自身的一个标准差新信息立刻产生较弱的反应,立即增加2%,随后的两个月还在增长;三个月后达到最大值1.15%左右,随后有所下降;五个月后稳定在0.85%左右。
商品房平均价格对来自货币供应量的新信息没有立刻产生较强的反应,但第二个月有2%左右的增加;三个月后稳定于1.5%左右的水平,说明货币供应量对商品房的平均价格产生影响,且影响持续。
5.方差分解。
为分析结构性冲击的影响,进行方差分析,见表3、表4。
表3显示:
从对商品房价格波动的贡献程度看,在第一个月,源于商品房平均价格的新信息对自身所引起的方差占总方差的100%,随着时期的增加,总方差中来自商品房平均价格的新信息所引起的方差越来越少;源于货币供应量的新信息对商品房平均价格所引起的方差占总方差越来越多,从第一个月的微不足道至第十个月时影响逐渐增加到了19.39%,这说明随着时期的增加,商品房平均价格对货币供应量的影响越来越大。
表4显示:
从对货币供应量变化的贡献程度看,在第一个月,源于商品房平均价格新信息对货币供应量所引起的方差占总方差的0.097%,随着时期的增加,总方差中来自商品房平均价格的新信息所引起的方差越来越大,到第十个月时达到4.82%,这说明随着时期的增加,商品房平均价格对货币供应量的影响越来越大;源于货币供应量的新信息对自身所引起的方差在第一个月达到99.903%后,随着时期的增加,货币供应量对自身的影响越来越小,到第十个月时达到最低值95.18%。
从方差分解的比较中可知,与商品房平均价格对货币供应量的影响程度相比,货币供应量对商品房平均价格的影响较大。
五.结论及政策建议
(一)结论文章通过总结货币政策与资产价格方面的争论,采用向量自回归模型,考察了货币政策与房地产价格波动之间的联系。
经过实证分析认为:
货币供应量的正冲击会给商品房平均价格带来正面的影响,第一期影响不明显,第二期开始逐渐上升达到影响的最大值2%,从第三期减弱并稳定于1.5%左右,且其影响效应具有较长的持续性。
也就是说,货币供应量与房地产价格之间呈正相关的关系,货币供应量对房地产价格的影响随着时间的增加,其影响程度越来越深,因此扩张性的货币政策会导致房地产价格的上涨,因而笔者认为:
在货币政策的实施过程中,需要纳入资产价格,并将其作为调控的目标之一,以消除潜在的资产价格泡沫过度膨胀的隐患,避免波及金融体系的稳定和实体经济的健康发展;从政策的制定角度看,由于房地产在国民经济中处于支柱地位,而房地产又对货币政策的敏感性较强,因而决策者可以通过影响货币供应量,进而影响房地产价格与房地产投资,最终消除资产价格泡沫,实现经济平稳健康增长。
事实上,货币政策对资产价格影响的研究,一直是货币经济学领域争论的热点,形成的观点一共有三种:
第一种就是本文所赞同的观点,即货币政策应当干预资产价格,这是因为资产价格、特别是住宅价格的大幅变化,本身就意味着货币币值的改变,因此很多经济学家都赞同应当以包括资产价格在内的广义价格指数作为货币政策的目标,而且资产价格的稳定也是金融稳定的基础,货币政策对维护金融稳定也负有不可推卸的责任;第二种就是所谓的“格林斯潘教条”所倡导的对危机进行“事后救助”,即货币政策不必关注资产价格,在其实施过程中对资产价格存在自动稳定机制,若出现失控局面也可以进行后期的补救。
但在充满不确定性的资本市场中,资产价格受到诸多因素的影响,如果没有进行必要的关注,很可能会造成灾难性的后果,比如2007年以来的全球性金融危机,这也是此观点受到大量质疑的原因;第三种是相对中庸的观点,即认为货币政策应当关注资产价格变动,但不以盯住资产价格为目标。
因此在政策实施的过程中要有所甄别,如果资产价格的变动影响到通货膨胀预期的时候,货币政策才对其进行调整。
当资产价格和通胀预期都上涨的时候,货币政策当局采取紧缩的政策即可;当两者都下跌的时候,采取扩张的货币政策,但是很多时候这两者的走势并不一致,这时货币政策就需主要针对通货膨胀进行管理。
特别是在理论发展、计量完善和实践检验的进程中,货币政策的对于资产价格反应的研究状态也在不断地调整中,更重要的是决策者需要依据各国市场的实际情况,进行适时的调整和安排。
(二)基于实证结果的政策建议
中国的货币政策通过操作货币工具而影响货币供应量,最终目标是保持经济平稳较快增长。
通过上文的实证分析表明,房地产价格对货币政策的敏感性较强,决策者应通过影响货币供应量进而影响房地产价格与房地产投资,最终实现经济平稳增长,其政策含义就是在经济放缓的时候,为了实现经济增长,决策者应扩大货币供给,导致房价过快上涨,进而促进房地产投资;当工业增加值增长较快时,经济出现过热苗头,决策者应紧缩货币,抑制房地产价格过快上涨,以使房地产投资增速放缓。
从图4可以看出:
在实施宽松的货币政策之时,政策传导到房地产行业,就是各种资金的涌入和货币供应量的增加与获取资金的成本降低,从而导致房地产价格不断上涨。
通过第四部分的实证分析也证明了这一结论。
因而在中国使用货币政策对房地产行业进行调控时,也需要从货币供应量入手,抑制房地产泡沫的膨胀。
1.货币政策应当对资产价格进行关注。
宏观经济的运行会受到诸多因素的影响,特别是在金融迅猛发展的时代,资产价格的波动很可能引起宏观经济的不稳定而与货币政策的目标产生冲突,因而中央银行在制定货币政策的过程中,对于资产价格应当给予必要的关注,并对其进行适当的调控,以维护宏观经济环境的稳定。
中央银行在日常管理的过程中有几点需要关注:
首先,对于资产价格的波动、价格泡沫的形成要有所警惕,及早防范;其次,对市场的变化要有持续的关注,如果市场已经做出向好的反映,应及时采取相反的政策操作,避免走向另一个极端;第三,中央银行对资产价格的管理应当倾向间接调控,避免直接的行政干预和违背市场规律。
2.调节货币供给速率。
鉴于货币供应量与房地产价格呈正相关关系,如果在房地产市场中充盈着大量的货币资金,就会刺激市场的投机活动,而且对于开发商来说,过多的资本集聚会导致生产要素的过度竞争而价格上涨,房屋的建设成本增加,房地产的价格也会随之水涨船高;大量的资金也会提高房地产的名义价格,从而造成行业的虚假繁荣。
中央银行在此时应采取紧缩性的货币政策,如果手段过于激进,泡沫突然被刺破,房地产价格则急速下降,在重创房地产行业的同时也会连带影响钢材、材料等与房地产相关的实体经济产业,给经济稳定造成隐患。
因此,中央银行在制定和执行货币政策的过程中要关注到包括房地产价格在内的资产价格,及时掌握市场情况,适时调整货币供给速度,进而调整货币供应量,以避免剧烈冲击。
3.多项政策协调配合。
房地产行业关系国计民生,也是国民经济的重要支柱,政府为保持房地产行业的健康发展出台了大量的政策,在宏观调控方面,不仅是货币政策,还包括税收政策、土地政策、保障房政策等等各方面的调控政策,只有这些政策之间形成协同效应,才能更好地维护房地产行业的发展。
(完)
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