当前位置: 永盛彩票网站  >> 统计学专业  >> 查看详情

我国货币供应统计分析

来源: 长沙中视澜庭教育咨询有限公司  日期:2018-01-13 15:41:21  点击:105 
分享:
 您若需要更全面指导,咨询请加QQ:157677920(张老师)2593328532(李老师),微信(电话同号):17051272921。
 、问题的提出
货币供应量,是指一国在某一时点上为社会经济运转服务的货币存量,它由包括中央银行在内的金融机构供应的存款货币和现金货币两部分构成。我国从1994 年三季度起由中国人民银行按季向社会公布货币供应量统计监测指标。参照国际通用原则,根据我国实际情况,中国人民银行将我国货币供应量指标分为以下四个层次:
M0:流通中的现金;
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;
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;
M3:M2+金融债券+商业票据+大额可转让存单等。
M4:M4=M3+其它短期流动资产。
其中,M1 是通常所说的狭义货币量,流动性较强,是国家中央银行重点调控对象,也就是本文所研究的对象。
二、模型设定
本文研究货币供给量M1,主要考虑以下几个因素:
(1)国内生产总值
国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。本文假设国内生产总值数值越大,会导致货币供给量的增加。
(2)外汇储备
外汇储备(Foreign Exchange Reserve),又称为外汇存底,指一国政府所持有的国际储备资产中的外汇部分,即一国政府保有的以外币表示的债权 。是一个国家货币当局持有并可以随时兑换外国货币的资产。本文假设外汇储备的增加将会促使货币供给量的增加。
(3)居民消费价格水平
CPI(Consumer Price Index居民消费价格指数)指在反映一定时期内居民所消费商品及服务项目的价格水平变动趋势和变动程度。居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀(或紧缩)的程度。本文假设居民消费价格水平的上升会引起货币供给量的减少。
(4)居民消费价格水平(相对)
居民消费价格水平(相对)对国内货币供给量的影响与CPI大致相同,故假定居民消费价格水平(相对)的提高会引起货币供给量的增加。
三、数据的收集
本篇文章收集了2008年至2013年的有关解释变量和被解释变量的数值,由于有一些数据没有公开或是难以收集所以只收集一下数据,数据来源于csmar数据库和《中国统计年鉴》。具体情况见附录
四、模型的估计与调整
 1.时间序列的平稳性检验
由于本文采取的是时间序列数据,所以必须对时间序列数据进行平稳性检验。
从检验结果看,在1%,5%,10%水平下,单位根检验的Mackinnon临界值分别为-3.8573、-3.0403、-2.6605,t统计量值为-5.9453,小于相应临界值,从而拒绝H0,即为平稳序列。经检验各解释变量时间序列均为平稳序列。从而可以利用改时间序列数据建立经济模型。
2.模型估计
对模型进行ols 估计,结果如下:

从数据中可以看出,各个变量的p分别为09147、0.1034、0.5449、0.5352、0.3572、0.3337,都高于通常的0.05,说明显著性较差,相关度不高,变量没有通过检验。
同时,我们注意到可绝系数R ²=0.991675,但是模型中大部分参数估计值不显著,意味着自变量之间存在多重共线性。从经济学的角度来讲,GDP包含了外汇储备,影响CPI,并且和误差项相关。所以,需要对模型进行进一步修正。
3.多重共线问题
(1)检验多重共线问题
利用Eviews作出相关系数矩阵,图如下:

默认为相关系数大于0.8较高,从上表可以看出解释变量见存在严重的多重共线性。所以必须对变量间的多重共线性进行修正。
(2)修正多重共线性
采用逐步回归的方法,检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X1 、X2 、X3 、X4 、X5的一元回归,具体结果如图所示:
具体对X2,X3, X4和 X5一元回归结果图不一一展示。最后的统计结果如下表所示

对X1 和X2的回归结果如图所示
同上相同,具体回归结果图不一一展示,最终可决系数统计结果如下图所示

可以看出,加入X1的方程的修正可决系数最大,以X1为基础,顺次加入其它变
经比较,新加入的X5的方程的修正可决系数最高,且各变量参数回归系数的的t检验值显著,因此选择保留X5,再加入其它新变量逐步回归,对X1,X2,X5的回归结果如下图所示:
 

由上表可以看出,各个回归参数的t统计量值的绝对值均大于2,表明回归系数通过了显著性检验,同时p值也均小于0.05,说明显著性水平高。


由上表看出,截距项c和变量X4和X5的回归系数均未通过显著性检验,所以应该舍弃变量X4。通过上述回归,选定变量X1 X3 X5,并继续引入变量进行逐步回归。引入变量X4的结果如下表所示:

由此表看出,并没有通过显著性检验。

由此表看出,t统计量值较小,没有通过显著性检验
所以最终选定的变量为X1、X3和X5。
 
 
时间序列模型分析
协整是指多个非平稳的经济变量的某种线性组合是平稳的。虽然一些经济变量的时间序列非平稳,但是它们之间却往往存在长期稳定关系即协整关系。协整过程的数学描述为:设有k个序列,…,,(k≥2),用 表示k维向量序列。如果:(1)每个序列,…,均是d阶单整序列,则,j=1,2,…,k;(2)存在非零向量,使得,0﹤b≤d。则称向量序列的分量间存在(d,b)阶协整关系,记为,向量成为协整向量。特别地,若,且存在非零常数,使得,则称是协整的

3.2.1序列的平稳性检验

为消除时间序列潜在的异方差现象,本文对三个指数序列分别取自然对数,即。其一阶差分分别用表示,代表货币供应量增长率、经济增长率和物价上涨率。原序列的二阶差分代表各增长率的变化,分别用表示。
经济学家发现,有时经济变量之间不存在相关性,但回归结果却得出它们之间存在有意义关系的结论,这就是“伪回归”现象。这主要是由于时间序列变量的非平稳性引起的,因此,本文有必要对时间序列数据进行平稳性检验。
单位根检验方法主要有ADF检验、DFGLS检验、PP检验、KPSS检验、ERS检验和NP检验,本文采用ADF方法进行单位根检验,它也是目前最流行、最有效的方法。ADF检验主要有以下三种回归模型:
                                                (3.1)
                                             (3.2)
                                         (3.3)
回归式(3.1)不含有常数项和趋势项,(3.2)只包含常数项,(3.3)包含了常数项和趋势项。
其中为随机扰动项,服从独立同分布的白噪声过程。上述模型检验的原假设为的t统计量的极限分布。若接受原假设,则存在一个单位根,序列非平稳。否则,序列平稳。
首先,观察的趋势图。
  
图3.1 变量的趋势图
从图中可看出,均有明显的上升趋势且有截距,不具有平稳性。于是,对其进行差分,并通过ADF检验分析各变量的单整阶数。在给定的显著性水平下,得到相应临界值。如果拒绝原假设,则序列平稳。检验结果如下:由表3.1的结果可知,在5%的显著性水平下,对数序列都为非平稳序列。一阶差分后,序列仍不平稳;再次差分后,均拒绝原假设,序列平稳。因此,序列~I(2),~I(2),~I(2),而序列则均服从I(1)过程。

3.2.2 Johansen协整检验

通过单位根检验得到均为一阶单整序列,由此进一步讨论它们之间的协整关系。根据施瓦茨(SC)和AIC最小准则,将VAR模型的最大滞后阶数确定为4,则采用Johansen协整检验时,滞后期为3,检验结果如表3.2所示。
表3.2 Johansen协整检验结果
协整向量   个数 特征值 迹统计量 5%临界值 P值
None * 0.835008 52.98532 29.79707 0.0000
At most 1 0.483854 15.14629 15.49471 0.0564
At most 2 0.058128 1.257602 3.841466 0.2621
Johansen检验结果表明,在5%的显著性水平下,拒绝协整向量个数r≤0的假设,认为之间存在一个协整关系,说明货币供应量、经济增长率和物价增长率之间存在长期的均衡关系。根据Eviews输出结果可得协整方程:
= -0.421865-0.696204                             (3.4)
从(3.4)式中可看出,我国广义货币供应量增长率每增加1%,物价水平上涨率就会下降0.696%,说明我国广义货币供应量增长率与物价水平上涨率之间存在反向作用关系。同样,我国经济增长率与物价水平上涨率存在反向作用关系,但广义货币供应量增长率对物价水平的影响占主导地位。
为了研究我国货币供应量对我国经济和物价水平的影响,本文分析了标准化的协整向量,如表3.3所示:
表3.3 协整向量
1.00000 0.00000 -0.994466
(0.08107)
0.00000 1.00000 -0.707008
(0.16528)
由表3.3中协整向量可知,长期货币供应量增长率每增长1%,我国经济增长率将下降0.707%,而物价的上涨率则下降0.994%。与此同时,本文发现广义货币供应量的增长所带来的效应只有很小一部分反映在经济增长上,最终基本都反映在物价水平上,验证了Friedman假说,这也决定了我国实现经济稳定增长的目标必须建立在保持物价稳定的基础上。

3.2.3 Granger因果检验

通过上文分析,可知广义货币供应量增长率与经济增长率、物价上涨率之间存在反向作用关系。为了更精确地确定三者之间是否存在长期因果关系,本文采用Granger因果关系检验来进一步验证。
Granger因果检验要求变量为平稳序列,因此本文对和、进行Granger因果关系检验。依据AIC和SC最小准则,取滞后阶数为3,结果见表3.4。
表3.4 Granger因果关系检验结果
原假设 F统计量 概率 结论
=10%
不是的Grange原因 9.36424 0.00119 拒绝
不是的Grange原因 4.32781 0.02347 拒绝
不是的Grange原因 5.40282 0.01111 拒绝
不是的Grange原因 1.95684 0.16692 接受
不是的Grange原因 2.80465 0.07827 拒绝
不是的Grange原因 2.9504 0.06917 拒绝
如表3.3所示,不是的Grange原因的F统计量为9.36424,相应概率为0.00119,远远小于5%的显著性水平,因此拒绝原假设,认为的Grange原因,即经济增长是引起物价水平变动的原因。同时,不是的Grange原因的F统计量相应概率小于5%的显著性水平,原假设被拒绝,即物价水平的变动同样引起经济增长的变动。由此可知,我国经济增长率与物价上涨率之间存在双向因果关系,我国经济的迅速增长会导致物价水平显著上涨,而物价上涨率的变动又会反作用于经济增长。因此,如何在稳定物价水平的基础上保证我国经济的稳步增长成为金融界长期研究的一大难题。
同理,的格兰杰因果检验表明,的Grange原因。长期来看,我国货币供应量的变动会引起物价水平的变动。而不是的Grange原因的F 统计量相应概率是0.16692,甚至大于10%的显著性水平,故接受原假设,认为不是的Grange原因。
的格兰杰因果关系检验中, F统计量的相应概率均大于5%。然而,在10%的显著性水平下,均拒绝原假设,说明放宽显著性水平时,我国的之间存在双向因果关系。货币供应量的变动会引起我国经济的变化,我国货币非中性,它影响着我国经济的实际变量;但是我国经济的变化同样又会反作用于货币供应量。我国货币供应量的这种内生性会给中央银行制定货币政策带来一定的难度。

3.2.4误差修正模型

通过协整检验和格兰杰因果检验,可知之间存在长期的稳定关系,而长期均衡关系对物价水平和经济增长短期波动的影响又如何呢?为此,本文在协整的基础上建立误差修正模型(VEC)。
误差修正模型是计量经济模型中一种具有特定形式的模型,适用于具有协整关系的非平稳序列。误差修正模型通过误差修正机制的调节作用,有效地纺织路长期均衡关系的偏差在数量或规模上的扩大,反映了短期的调节行为。根据AIC和SC准则,本文建立VEC模型时选取滞后阶数L=3,以保持与Johansen检验的一致性,得到误差修正项:
=+ 0.60595-1.43636 -0.201317        (3.5)
从而根据Eviews模型估计结果参数可得到误差修正模型:
=-0.489167+0.666857+0.167205-0.105441      +0.782765+0.557181+0.791599-0.932268-0.989689-0.588377-0.005864                                       (3.6)
=0.707103   Adj.=0.414206   F=2.414169
=0.353753+0.155607-0.308835-0.109356+0.497990-0.037565+0.145512+0.142689-0.175840-0.113455-0.009425                                       (3.7)
=0.855403   Adj.=0.710805   F=5.915753
从(3.6)和(3.7)式中可以看出长期均衡对物价水平和经济增长的短期波动的影响是显著的。也就是说,物价水平与经济增长的短期变动对长期均衡的偏离反应比较灵敏。
在误差修正模型(3.6)式中,误差修正项的系数为负,符合反向修正的要求。由于误差修正系数为-0.489167,且在统计上具有显著性,因此,

相关新闻

    暂无信息