货币需求计量的经济模型构建论文

《货币需求计量的经济模型构建论文》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、货币需求计量的经济模型构建论文内容摘要：随着我国财政政策的逐渐淡出，货币政策在我国宏观调控中的作用不断加强，建立一个稳定可预测的货币需求函数显得尤为重要。因此，本文提出了适度紧缩货币政策下的货币需求函数的计量经济模型，并导出我国的货币需求函数。根据笔者的货币需求函数，得出的结论是：应当以M2层次的货币供应量为中介目标；为预防可能出现的经济过热，而应该合理控制货币信贷增长，从而实施适度紧缩的货币政策。关键词：货币需求函数协整检验误差校正模型政策建议中国人民银行2006年8月发布二季度货币政策执行报告表示.freeld=

2、Md/P=f(Yp)。我们在这里建立货币需求函数利用弗里德曼的方法，以弗里德曼初始的货币需求函数为基础，并考虑到我国的实际情况，建立如下的货币需求函数：Md=f(d/1d/R0，M2d/R0，Md/R1的符号有待于检验，因为它既有正的收入效应又有负的替代效应，Md/P0，Md/π0。在实证分析中考虑到数据的可获得性和可操作性，用国内生产总值GDP代替财富t/P)=α0α1LN(GDPt/P)α2LN(Rt)α3LN(SVt)α4LN(aπt)εt（1）Mt/P是实际货币余额，GDPt/P是实际收入，Rt是货币自身利率

3、，α1，α2，α3，α4分别为相应的要估计的弹性，aπt使得该项始终为正值（否则无数学意义），εt为随机误差项。上面的实证形式的货币需求函数是基于以下金融理论：货币需求是对实际余额的需求，因此在数据处理时，以1993年为基期，将名义量转化为实际量。影响货币需求的规模变量是人们拥有的财富，因而应该使用实际量而非名义量，在以GDP为规模变量代替财富而进入函数时，也以1993年为基期，转化为实际GDP。影响货币需求的机会成本变量应该是名义利率而非实际利率，因而在利率作为机会成本变量时，采用名义利率。数据说明样本区间的选择从

4、1994年开始，根据《中国人民银行统计季报》和《证券市场周刊》各期可以得到各个层次的货币供应量M1、M2，国内生产总值GDP，价格指数P，股票市值SV和名义利率R（三年期定期存款利率）等数据的时间序列值。之所以这样选择样本，是基于以下考虑的。到1993年，我国的货币化进程大大提高，经济的货币化程度已经超过100%，因而制度因素的影响大大减弱，建立模型时，可以将制度因素作为随机变量，从而使模型简化。1993年7月，财政部、中国人民银行颁发了《金融企业会计制度》，因而1994年后各种统计数据在口径上相一致。中国人民银行从

5、1994年第三季度开始定期公布季度数据。对货币需求函数的实证检验（一）最小二乘法（OSL）的线性回归分析检验根据选取的样本观测值，运用SPSS软件，分别对（1）式进行线性回归分析得到M1和M2回归方程。LN(M1t/P)=3.8570.603LN(GDPt/P)－(7.211)(7.815)0.132LN(Rt)0.0902LN(SVt)－0.126LN(aπt)(2)(－3.142)(3.365)(－0.762)该方程的判定系数为R2=0.994，而调整后的判定系数为R2ADJ=0.993，F统计量为F=310.4

6、06，这说明该方程在总体上具有解释力，而D-2t/P)=1.4040.926LN(GDPt/P)－(3.370)(14.011)0.191LN(Rt)0.062LN(SVt)－0.121LN(aπt)(3)(－5.832)(2.992)(－0.929)该方程的判定系数为R2=0.995，而调整后的判定系数为R2ADJ=0.994，F统计量为F=838.810，这说明该方程在总体上具有解释力，而D-1t/P)=3.2010.72LN(GDPt/P)－(8.551)(17.621)0.241LN(Rt)0.0584LN(

7、SVt)(4)(－5.760)(2.783)F=1049.36R2=0.994，R2ADJ=0.993，D2t/P)=1.680.996LN(GDPt/P)－(7.153)(36.955)0.255LN(Rt)0.03149LN(SVt)(5)(－9.254)(1.866)F=3457.54R2=0.998，R2ADJ=0.998，D1/P)，LN(M2/P)，LN(GDPt/P)，LN(Rt)，LN(SVt)都是随机游走(Randomt/P)=α0α1LN(GDPt/P)α2LN(Rt)α3LN(SVt)εt进行估

8、计，得到协整回归方程，εt=LN(Mt/P)－第二步，对εt进行ADF检验，也就是上述的单位根检验方法。得到F值为：F=9.1678.65（8.65为2.5%显著水平下的临界值），因此拒绝原假设，也就是说，εt是平稳序列。所以，LN(Mt/P)，LN(GDPt/P)，LN(Rt)，LN(SVt)具有协整性，因而上面的回归结果具有“超一致性”（S