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时间:2018-07-10
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1、货币供应量和基准利率调整对贷款利率的影响,货币银行论文 一、引言 中国人民银行于2014年11月21日宣布下调金融机构人民币贷款和存款基准利率,这是2012年7月份以来央行首次降息。尽管央行表示此次降息并不代表中性货币政策取向的转变,但是,显而易见的是,引导贷款利率下行、降低企业融资成本的目的是借此刺激企业投资和居民消费需求扩张,增加社会总需求,从而起到稳定产出和就业、阻止经济进一步下滑的目标。事实上,不同于西方发达国家,在中国的货币政策目标中,稳定经济和促进就业的目标可能比稳定物价更为重要。货币政策
2、的产出稳定作用的有效性,在理论上的支撑来自于凯恩斯主义。Hicks(1937)通过简单的IS-LM模型刻画了货币政策对产出的稳定作用机制,该机制的关键在于货币政策影响利率,进而通过利率来影响投资和消费需求来影响产出。因此,货币政策的调整是否对利率产生影响、程度有多大是首先要解决的问题,这依赖于经验研究,这也是本文选题的意义所在。 一般来说,央行通过存款准备金率调整、公开市场操作等手段来调整货币供应量来影响市场利率,即所谓的数量型政策工具,此外,也通过调整基准利率等价格型政策工具来影响市场利率。显然,不同
3、类型政策工具对利率的影响程度大小同样依赖于经验研究。这也是本文需要重点讨论的问题。 此外,货币政策作用的非线性效应受到理论研究和实际货币政策操作的重视。即使在简单的IS-LM模型中,也存在所谓的流动性陷阱,即当利率足够低时,由于存在货币的投机需求和对债权价格下降的预期,货币需求弹性无限大,此时货币供应量的增加将无法降低利率,货币政策失效。 因此,很有必要在经验研究中引入非线性分析。基于上述研究目的,本文将通过马尔科夫区制转换模型来定量分析货币供应量和基准利率调整对我国金融机构贷款利率的非线性影响,下文
4、分为如下三个部分:首先是模型和数据的说明,然后对计量结果进行分析,最后是结论和不足。 二、模型与变量说明 为了测度货币政策对贷款利率的非线性效应,本文引入马尔科夫区制转换模型。该模型是研究时间序列变量非线性的重要计量方法(Hamilton,1989)。根据Krolzig(1997),马尔科夫区制转换模型在发展的过程中形成了多种形式的设定,具体包括马尔科夫转移截距(MSI)、马尔科夫转移均值(MSM)、马尔科夫转移异方差(MSH)和马尔科夫转移自回归参数(MSA)。其基 其中,区制状态变量、转移概率矩
5、阵亦由(3)式决定。上述MS模型的估计主要有最大似然估计法和吉本斯抽样法。前者属于经典回归估计范畴,利用EM算法通过卡尔曼滤波进行预测方差分解,从而给出模型的最大似然估计;后者属于贝叶斯估计范畴,吉本斯抽样是通过重复从条件分布抽样来模拟联合或边际分布的马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法。在最大似然估计法和吉本斯抽样法的选择上,尽管后者能够给出参数后验分布等丰富的信息,但是,模型估算不如前者快捷,在结果差异不大的情况下,我们选择基于EM算法的最大似然估计。 本文的金融机构贷款利率指标为金融机构人民币加权平均利率,
6、数据频率为季度数据,用R表示。在货币政策变量方面,数量型工具选择了可得性强的M2增长率,用M表示,价格型工具选择了央行发布的6个月至1年(含1年)的贷款基准利率,用RB表示。样本期为2008年的4季度到2014年的3季度,这主要受限于金融机构人民币加权平均利率的可得性。数据于SIA(2)-ARX(0)的模型进行估计,并对M2增速变量选择滞后一阶,估计结果见表2的结果。线性的LR检验表明,在5%以上的显著性水平拒绝线性假定,表明数据结构存在区制转换过程,证明了非线性分析的必要性。根据v值,金融机构贷款利率可
7、以分为低、高两个区制。 在本文的样本期内,基准利率调整在低利率区制下与金融机构贷款利率呈正相关,通过1%显著性水平检验,在其他条件不变的情况下,基准利率提高1个百分点将导致金融机构贷款利率提高2.7个百分点;在高利率区制下,其与金融机构贷款利率亦呈显著正相关,但是影响水平有所下降,在其他条件不变的情况下,基准利率下降1个百分点将导致金融机构贷款利率下降1.6个百分点。因此,基准利率的影响具有明显的区制非对称效应,基于OLS估计结果的基准利率系数为2.20,介于高低利率区制系数之间,这种方法无法观测到区制
8、非对称效应。 M2供应增速在低利率区制下对金融机构贷款利率的影响不显著,在高利率区制下则呈负相关,并通过10%以上的显著性水平的检验,符号符合预期,但影响力不大,在其他情况不变的情况下,货币供应增速提高1个百分点,将降低0.02个百分点的金融机构贷款利率。 从上述估计结果来看,数量型货币政策工具对金融机构贷款利率的影响程度明显小于价格型工具,同时,货币政策在影响金融机构贷款利率的程度上存在明显的区制非对称性。下文将就这两个
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