基于FAVAR模型的中国货币政策有效性研究.pdf

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1、基于FAVAR模型的中国货币政策有效性研究学位类型：学术型论文作者：崔日龙学号：20141150185培养学院：国际经济贸易学院专业名称：数量经济学指导教师：陈志鸿教授2016年5月万方数据ANALYZINGMONETARYPOLICYEFFECTIVENESSINCHINAWITHAFAVARMODEL万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文

2、中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：年月日万方数据学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的内容编入相关数据库供检索；保密的学位论文在

3、解密后遵守此规定。学位论文作者签名：年月日导师签名：年月日万方数据摘要自1997年亚洲金融危机之后，我国的货币政策工具箱发生了重大调整，中国人民银行不再对信贷规模进行直接控制，转而使用更加市场化的货币政策工具。VAR模型作为评价货币政策有效性的主要方法之一被广泛应用。然而，VAR模型需要估计的参数随着变量个数和滞后阶数的增加而迅速增长，这限制了VAR系统的规模。另外，在经典VAR文献中，常常会出现所谓的“价格之谜”，原因就在于VAR模型存在信息缺失的问题。在调整货币政策时，通常，决策者关注的经济变量数量成百上千，那么，有没有一种方法可以在保留VAR模

4、型简洁特征的同时，使VAR包含更多的信息呢？作为对普通VAR模型的一种改进，FAVAR模型首先从大量的经济变量中提取少数因子，使用提取出的因子进行VAR分析，从而解决VAR模型的信息缺失问题。本文使用FAVAR模型对中国的宏观经济月度数据进行了建模，度量了中国的货币政策有效性，并评价了在2008年金融危机期间，我国货币政策的效果。与多数现有的关于中国货币政策有效性研究文献结论不同的是，本文的结果发现，中国的市场化货币政策效果要比非市场化货币政策效果更加显著。这意味着我国的货币政策传导机制变得更加成熟，更加市场化。关键词：货币政策，FAVAR模型，脉冲

5、响应函数I万方数据AbstractSincetheAsianfinancialcrisisof1997，Chinahadreformedthetoolboxofmonetarypolicy.ThePeople’sBankofChinaterminatedtheofficialguidanceonbanklending,andexpandeditstoolboxwithmarket-basedpolicies.VARmodelisoneofthemainapproachesusedbytheresearcherstomeasuretheeffectof

6、monetarypolicy.However,theunknownparametersgrowsrapidlywhenmorevariablesareaddedin.Itmeansthatthesystemcan’tcontainmuchinformation.Andthat’sthereasonwhy“PricePuzzle”appearedintheclassicalVARmodelarticles.Regardingtotheadjustingofmonetarypolicy,policymakersusuallycareabouthundre

7、dsofvariables.IsthereawaytocontainmoreinformationandpreservetheconcisenessofVARmodelatthesametime?AsanimprovementofordinaryVARmodel,FAVARmodelextractsafewnumberoffactorsfromarichinformationset,thenusesthefactorstoformVARmodel.Inthisway,FAVARcansolvetheproblemofsparseinformation

8、ofVARmodel.ThisthesisbuildsFAVARmodelsforChinesemonthl