防范货币替代的相关政策启示论文

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1、防范货币替代的相关政策启示论文防范货币替代的相关政策启示论文预读:摘要:在开放经济背景下,货币替代不仅对一国的宏观经济产生巨大冲击,而比也对一国传统经济政策的有效性和货币政策的独立性提出了挑战.我国现阶段尚未建立完全开放的经济体系,人民币在资本项下的自由兑换尚未真正实现,大规模货币替代的条件尚不具备,与其他国家相比,尚未出现严重的货币替代.但从战略的角度看,随着人民币国际化的不断推进与资本项目的逐步放开,有必要将货币替代纳入货币政策的考虑因素,以提高货币政策的执行效率•原创论文因此,现阶段研究开放经济

2、条件下我国的货币替代问题有重要的现实意义和战略意义.一、中国货币替代的决定因素影响一国货币替代的因素很多,本文在国内外学者的研究成果基础上,结合我国的实际国情,认为这些因素包括宏观影响因素和微观影响因素.(一)经济规模因素.主要包括一国的国内生产总值,居民拥有的财富数量•一般来说居民的收入水平越高,该国居民对商品和劳务的消费需求量就越大,对货币的需求就会越来越多,不同币种的相对机会成本调整的必要性就越高,发生货币替代的可能性就越大.(二)本外币收益率.利率是货币价格的风向标,一般来说,人们更愿意持有收

3、益率相对较高的货币.当国内外利率发生变化时,国内居民持有本外币的机会成本会随Z发生变化,从而导致货币替代现彖.(三)本币汇率水平.汇率是一国货币内在价值的对外表现,它的高低反映了不同货币单位购买力的差异.对理性人而言,当本币存在贬值预期时,就减持本币而增加外币,以避免损失.(四)制度因素•经济制度直接决定了货币替代的深化程度.在货币完全不可兑换情况下,本币可以通过黑市交易进行兑换;在货币部分可兑换条件下,外币只能发挥交易和支付功能;当货币完全可兑换时,本外币之间才具备充分替代的可能•在实证检验中,认为

4、制度因素的不确定性会在随机误差项中体现出来.二、变量的选収与数据处理针对上文的理论分析,本文借鉴Orliz(1983)分析墨西哥美元化成因的计量模型,分析我国货币替代的影响因素.模型如下:lnCSRt=p0+pllnYt+p2Et+p3(Id-I0+p(1)其中,CSRt=Fd/M2*100,Fd表示货币替代程度,M2是外币在国内的存款,Yt是我国广义货币供应量;Et表示我国国内生产总值;Id表示在直接标价法下人民币兑美元的季末汇率;If表示我国一年期人民币存款利率;卩表示季末美国联邦基准利率;是随机

5、误差项(注:以下用I表示Id-I)f.本文的数据样本是2005年9月至2011年9月.需要特别指出的是以下两点:一是2005年7月我国进行了汇率改革,从2005年9月开始选取数据,可以尽可能地规避制度因素产生的影响,确保研究结果更具有实际意义•二是考虑到数据的可得性和有效性,样本全部釆用季度数据.这些数据全部来源于中国人民银行网站、国家统计局网站、国际清算银行.同吋,本文所有结论均通过EVIEWS3.0分析得出.三、中国货币替代的实证分析过程(一)单位根检验.在进行用传统冋归方法进行估计与检验时,其前

6、提条件是确保时序变量数据必须是平稳的,否则会产生伪回归现象,本文采取的是ADF单位根检验方法.在进行ADF单位根检验之前,要判断序列是否存在常数项和时间趋势项,从下图可以明显看出除了变量Y,其余变量均明显存在随时间变化的一个上升趋势,所以其应该添加时间趋势项;所有变量均存在一个偏离0位置的随机变动,所以均应该添加常数项.对2005年9月〜2011年9月期间的季度样本数据进行单位根检验,滞后阶数根据AIC信息准则确定,结果如表1所示.从表1川可以看出,所有变量均是非平稳序列,而其一阶差分均是平稳过程,它

7、们均是1(1)的单位根过程.原创论文因此,不能采用传统的OLS回归分析方法来判断变量间的相关关系,应采用处理非平稳变量的分析方法.(二)协整检验•由于变量是非平稳的,存在着随机趋势,不能采用传统的回归分析方法检验它们之间的相关性.为了考察其是否有长期稳定的关系駕要进行协整检验本文采用Johansen极大似然估计法对变量之间的协整关系进行检验,具体检验结果如下表:协整检验结果表明:解释量与被解释变量Z间在1%的显著水平上至少存在两个协整向暈,长期而言,存在着某种经济机制制约着这些变量Z间的互相变动,他们

8、的线性组合有着向均衡收敛的趋势.(三)回归模型的估计及其分析.通过以上分析可知,采用模型(1)分析我国货币替代问题是成立的,运行最小二乘法的回归结果如下:从冋归结果看,增加滞后变量,方程的拟合效果明显提高.原创论文因此,本文认为汇率、利差、国内生产总值都是该模型的有效解释变量•从各个变量的系数符号看,汇率变动与货币替代率正向变动,说明一美元折合的人民币越多(人民币贬值),人们更愿意持有美元达到避险的功能,与理论分析一致;中美利差与货币替代率反响变动,说明

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