我国货币供给及经济增长相关性分析

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1、我国货币供给及经济增长相关性分析摘要:随着经济金融化程度的不断加深,货币供给量作为货币政策的中介目标,其与经济增长之间的关联性已成为各学者普遍关注的问题。文章主要通过建立VAR模型、运用脉冲响应函数与方差分解的方法来进一步对货币供给与经济增长之间的关联性进行研究分析,同时为我国中央银行灵活运用多种货币政策工具调控货币供给量,促进经济稳定有序发展提供相关政策建议。关键词:货币供给量;经济增长;VAR模型;脉冲响应函数;方差分解一、前言14我国货币供给及经济增长相关性分析摘要:随着经济金融化程度的不断加深,货币供给量作为货币政策的中介目标,其与

2、经济增长之间的关联性已成为各学者普遍关注的问题。文章主要通过建立VAR模型、运用脉冲响应函数与方差分解的方法来进一步对货币供给与经济增长之间的关联性进行研究分析,同时为我国中央银行灵活运用多种货币政策工具调控货币供给量,促进经济稳定有序发展提供相关政策建议。关键词:货币供给量;经济增长;VAR模型;脉冲响应函数;方差分解一、前言14伴随着美国次贷危机的爆发以及该危机的蔓延,我国经济在这段时期内受到的冲击明显加剧,使其出现了下滑,其主要表现为市场需求减少,企业产能过剩和股指的下跌等,在市场需求不足的背景下,失业率也呈现不断上升的趋势。我国中央

3、银行为了应对这场全球性的金融危机,及时调整了货币政策的方向、重点和力度,按照既要保持经济平稳发展,又要控制物价上涨,制定和实施了适度宽松的货币政策,具体包括:降低法定存款准备金率和存贷款利率、调减公开市场业务操作力度、提高专项支持贷款额度等。货币供给量作为宏观调控的中介目标,我国中央银行通过使用各种货币政策工具来控制基础货币,进而调控货币供给量,以此保持币值稳定,促进经济健康、持续、有序地发展。在对货币供给与经济增长相关性的研究中,其中货币供给量对经济增长的作用是研究的一个重要问题,西方学者对此也曾提出了许多不同的观点,展开过激烈的争论,从

4、大体上看,其主要有促进论、促退论和中性论3种。促进论即凯恩斯主义者多数支持的观点,他们认为货币供给量的增加是经济增长的持续动力,通过增加社会流通中的货币量,以“适度通货膨胀”来促进需求与就业,在高需求与高就业的背景下,推动经济增长;促退论者认为货币供给量的增加是导致通货膨胀的根本原因,货币的贬值与物价的上涨不会影响实际产出,只是违背了价格的信息传导功能,从根本上不会促进经济的增长;中性论者认为由于理性预期的存在,人们对未来的通货膨胀能够合理预期,而预期的通货膨胀不会对实际就业与产出等产生影响,即通货膨胀与经济增长没有关系,通货膨胀是中性的,

5、因此货币供给量也是中性的。目前,对于货币供给量与经济增长之间关系,国内学者仍有着不同的看法,基于不同的研究方法和不同的理论,在此无法直接判断理论的合理与否,本文拟将运用计量经济学的方法,进一步分析货币供给与经济增长之间的相关性,为我国中央银行依据经济增长速度适时调整货币供给量提供相关政策建议。14二、实证分析(一)变量选择与模型设定对于本文研究的主题而言,没有任何严格的经济理论可以作为建模的约束条件,因此可以运用一般性的无约束的VAR模型对货币供给与经济增长之间的关联性进行计量分析,本文所使用的模型是向量自回归模型(vectorauto-r

6、egression)――VAR模型,以及基于VAR模型的脉冲响应函数(impulseresponsefunction)和方差分解(variancedecomposition)。VAR模型的核心思想就是不考虑经济理论,而直接考虑作为时间序列的各个经济变量的关系,VAR模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型,为分析系统中随机扰动项对经济变量的影响提供了方便的工具。脉冲响应函数刻画的是在扰动项上加一个标准差大小的冲击,对于内生变量当前值和未来值的影响。对一个变量的冲击直接影响这个变量,并且通过VAR模型的动态结构传导给其他内生变量。方

7、差分解提供了另一种描述系统动态变化的不同方法。脉冲响应函数是追踪系统对一个内生变量的冲击效果,相反方差分解则是将系统的预测均方差(MSE)分解成系统中各个变量冲击所做的贡献,通过将一贯变量冲击的均方误差分解成系统中各个变量冲击所做的贡献,然后计算各变量冲击的相对重要性,即变量冲击的贡献占总贡献的比例。14本文中货币供给量选取货币供给3个层次的M0、M1、M2为研究对象,以lnM0、lnM1、lnM2为代表,分别研究其对经济作用的大小;经济增长以国内生产总值GDP为研究对象,以lnGDP为代表,研究其对货币供给3个层次反作用的大小。根据AIC

8、准则和SC准则确定了VAR模型的滞后阶数为3,建立包含共4个变量的3阶向量自回归模型[VAR(3)]。Yt=α+π1Yt-1+π2Yt-2+π3Yt-3+Ut①其中:Yt=(ln

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