土地资本化对货币需求的建模分析

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1、土地资本化对货币需求的建模分析  :本文根据弗里德曼的货币需求理论,将土地资本作为其中一个代表变量构建数学模型。文中用M2作为因变量,用消费品零售总额Y、股市成交额SM、预期通货膨胀率EI、一年期定期存款利率R、非人力资本对人力资本的比率和土地成交金额LA作为自变量,并提出相关的模型检验和优化方法。最后,在市场经济和金融深化的背景下,货币当局应该综合考虑实体经济、金融市场和要素市场以制定合理的货币政策。此外,当局还要持续关注制度等变量的影响,提高货币政策的预见性和完善货币需求体系。  关键词:土地

2、资本化;货币需求;金融深化;弗里德曼;存量要素  一、引言  资本是运动的并不断改变形式,同时在运动中不断增值,而资源是静态的,在静态中它不会增值;资源要增值必须运动和改变形式,而这就是资源资本化的过程。所谓土地资本化,就是土地资源转变成可以运动并增值的土地资本,具体地说,土地资本化是土地财产权利流动化的过程。土地最早是以资源的形态存在的,当土地能够带来收益,而且具有稀缺性,从而被人们当作财产占有的时候,土地就由资源转化为资产,当土地市场出现后,土地资产的各种财产权利在市场中进行交易,并且能够给所

3、有者带来预期收益,产生增值,这时土地资产就转化为土地资本。因此,土地资本具有二元性,其兼具土地的物质形态和价值形态,只有在运动之中土地资本才有存在的空间。在中国市场经济和金融深化背景下,土地资本化实际上就是存量要素货币化的过程。陈仲常等(2006)认为在计划经济向市场经济转型过程中,要素市场的培育使得土地、资产等非流通的生产要素上市流通,这是我国金融业不断深化的主要解释变量;在货币供给量不变的前提下实体经济与虚拟经济存在此消彼长的关系;转轨时期当局的货币政策应当考虑实体经济、培育金融市场与要素市场

4、三个方面的货币需求。在货币需求函数方面,谢富胜等(2000)用回归的方法对我国货币需求函数进行实证分析,证实了货币需求存在利率弹性以及证券资产需求对货币需求的影响;高云峰(2006)则以金融改革和发展为背景,从经典货币需求理论分析出发运用协整检验和误差校正模型对我国货币需求的稳定性问题展开研究。可以看出,虽然理论界对货币函数进行了大量的讨论和研究,但是目前还没有将土地资本化作为一个自变量来研究货币函数。本文根据弗里德曼的货币需求的基本形式,将土地资本作为其中一个代表变量构建数学模型,并提出相关的模

5、型检验和优化方法。  二、土地资本化对货币需求的影响  1956年,芝加哥学派的代表人物弗里德曼发表了《货币数量论—一种新的阐释》一文,文中提出了现代货币数量说,他认为货币需求决定于三项重要因素:以各种形式持有的财富量;持有货币的机会成本;持有货币给人们带来的效用。据此推导出货币需求函数为:  M=f(P,rb,re,■·■,Y,ω,U)  其中,M表示名义货币需求量,P表示物价水平,rb表示固定收益证券的利率,re表示非固定收益证券的利率,■·■表示物价变动率,Y表示恒久性收入,ω表示非人力资本

6、对人力资本的比率,U表示其他因素,如主观偏好和制度性因素等。  跟据上面的理论,结合我国居民对货币需求的实际情况,选择合适的变量来构造我国居民的货币需求函数模型。  (一)基本模型  1.广义的货币供给量M2。凯恩斯主义的流动性偏好理论认为货币的需求量不仅包括传统货币数量论提出的实体经济所需的货币量m1(交易和谨慎需求),还包括投机需求所要求的货币量m2,即:  M=m1+m2=L1(Y)+L2(r)  其中,M为货币总需求,Y为收入水平,r为利率水平,L1表示货币的交易和预防需求,L2表示货币的

7、投机需求。随着我国市场经济改革的逐步深入,土地市场逐步建立和完善,金融深化的趋势愈加明显,土地等存量要素的货币化已经开始。如果我们假设存量要素交易带来的货币需求为m3(m3是一个和宏观经济发展密切相关的变量),则改进的凯恩斯货币需求函数为:  M=m1+m2+m3  其中,m1可以看作是实体经济所需要的货币量,m2可以视为金融市场所需要的货币量,m3是要素市场的货币需求。依照我国目前的实际情况,m3除了包括土地市场的货币需求,还应该包括非流通股转为流通股的需求。按照我国目前货币需求量层次指标体系,

8、选取M2作为名义货币需求量比较符合实际。这是因  :本文根据弗里德曼的货币需求理论,将土地资本作为其中一个代表变量构建数学模型。文中用M2作为因变量,用消费品零售总额Y、股市成交额SM、预期通货膨胀率EI、一年期定期存款利率R、非人力资本对人力资本的比率和土地成交金额LA作为自变量,并提出相关的模型检验和优化方法。最后,在市场经济和金融深化的背景下,货币当局应该综合考虑实体经济、金融市场和要素市场以制定合理的货币政策。此外,当局还要持续关注制度等变量的影响,提高货币政策的预见性和完

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