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《基于var模型的我国货币供应量影响因素分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、我国货币供应量影响因素分析一、引言2008年全球金融危机爆发给我国经济蒙上了一层阴影，外贸出U人幅度下滑，国P、j就业形式严峻。面对如此S杂的H际国内形势，我国屮央银行迅速做出反应，实施适度宽松的货币政策。一般而言，货币政策效果取决干屮央银行能否影响和穗定人们的预期。在利率体系未实现市场化条件下，货币供应a仍然是我国货币政策一个比较好的中介n标，中央银行完全可以通过控制该屮介0你达到宏观调控的n标（何问陶、刘朝阳，2007）。戴建军（2007）对我国货币供应量和经济增长之间的关系进行了研究，结果发现货币供应M与经济增长之间存在忪期稳定的协整关系，且货币供应S与经济增期正
2、相关。在我国金融市场中，间接融资占据主导地位，货111供应量的变化依存于信贷规模的变化，中央银行在实施货印政策吋,应时关注货币供应量和信贷规模这两个指标（吴培新，2008；刘小铭、沈利牛，2008）。除信贷规模外，外汜占款也足影响我国货H3供应暈主要因素之一，外汇储备景变化足影响货币供给朵变化的原因（乎莎、谢英，2004）。淄艳萍和十权（2006）研究发现，短期内，前期的货币供应增1<:率变化率、经济增L<:率变化率、通货膨胀率和外汇储备增K率对当前货币供应增长率变化的影响显著，外汇储备对货$供成产生的外生性影响较小。此外，政府存款的变化，反映政府财政政策变化，能够影响
3、基础货币投放，对货币供应量的影响也较大。纵观现有文献，研究货币供应fi对其他宏观经济变fi影响的文献较多，时分析货币供应量影响因素的文献相对较少。因此，木文采用VAR模型对影响我国货币供应朵的因素进行了实证分析。二、研究方法、变量选择和数据来源（一）研究方法介绍自1980年Sims将向量自回归（VAK）模型引入到经济学研究以來，VAK模型在经济学中得到了广泛应用。VAK模型把系统内每一个变fi作为系统中所冇闪生变S滞盾值的函数来构造模型。W此，该模型可以动态地分析系统内各变景相关关系和动态预测各变景之叫的相互影响。VAR简化式模型的一般形式：+A2>-2+£+八/,凡
4、-p+尽t=l，2，L，T或八（i）y,（1）-其中，A（L）=/a.—A，—Z为滞后算了。.V,是々维内生变fi列向量，p是滞后阶数，r是样本个数。AxA维矩阵A,，A2,A,Ap是待估计的系数矩阵。A是々维扰动列向虽，它们相互之间nJ■以同期相关，但不与自己的滞P值相关，.R.不与等式右边的变量相关。假设Q是&的协方差矩阵，是一个（Ax幻的:d•:定矩阵。当系数矩阵八p可逆时，在（1）式两边分别左乘八,，的逆矩阵A;1,可得：），，=A"1^Z=1,2,L,T利用广义最小二乘法可以求出Q的估计量，进而求出系数矩阵。利用VAR模型研究经济问题时，我们常常更加关心一个内
5、生变景对M:他变景冲击的响应情况，而忽略了变量之闽的相关关系。因此，佔计完VAR模型后，我们可以分析某变景冲击对经济系统的动态影响，这种分析方法称为脉冲响应函数（IRE）o为了得到正交化的脉冲响应函数，需要将正定协方差矩阵£1进行Cholesky分解：□=GQGo其中G为卜三角形矩阵，P为主对角线上元素为正的对角矩阵，且P是唯一的。4Az=G'i£/,则么：。//,yt=-AG/z/t—i,2,L,T再令八:0<=八+4，+/12£2+乙，则y,=（Ik+V+A2L2+L）/j{t=l，2，L,Tyf的第/个变量>，,.，可以写成：k=^aij£j>+aijejt+々.
6、"+L）t=i,2，L,Tooafjfa]jf%…是I曲;^的脉冲引起的；v,.的响应闹数，为税累响应闲数。'的第Yg=Q3v行J列元素可以表示为：<=一^，表示在t时期，其他变量和滞后变量不变的情况不,3〜八,~对>>一个冲击的反映。在实证分析屮，除了需要考杳一个变餅冲击对M:他变朵的影响外，通常还研究一个变M•对其他变M•相对熏要程度，这就需要进行方差分解。方差分解通过分析每一个冲击对內生变量变化的贡献度米进一步评价不M结构性冲击的相对重耍程度。其过程本文不再叙述。（二）变量选择和数据来源&屮央银行把货币供应量作为货币政策屮介指标以來，对货币政策和货TH共应量的研究
7、就从未停止，人多数学者围绕货币政策有效性展丌分析，对货币供应朵的研究相对少一些。本文采用单位根检验、协整检验和向fi自回归模型对影响我国货币供应fi的因素进行了分析。为了分析我闺货币供应量（m2）的影响因素，本文从诸多影响因素屮选取了3个最主要的指标，分别是商业银行贷款Gsydk）、外、?I:占款（whzk）和政府存款（zfck）。所有指标数据选取2000年1月一2008年12只的W度数据，共108个。所奋的这些数据均來£）屮国人民银行网站。三、实证分析（一）单位根检验-•般來说，时间序列数据都存在一定的时间趋势，如果且接对数据进行回归分
