基于VAR模型的GDP CPI M2实证分析

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1、基于VAR模型的通货膨胀、经济增长以及货币供应量关系的实证研究制作人:进击的樱桃荚一、引言通货膨胀、货币供应量与经济增长一直以来都是各方学者关注和研究的对象。许多经济学家都注重观察货币政策与通货膨胀之间的相互影响,对经济增长的有效性,也做出了大量研究成果。人们对通货膨胀的预期与实际水平不相一致,就产生了不确定性。货币供应的变动使得通货膨胀预期也随之相应变化,各种投资决策和消费决策对经济活动也就产生了影响。2008年金融危机以来,中国政府为了保证经济依然保持快速发展,实行较为宽松的货币政策,大规模投放广义货币供给量M2保证了经济的发展,但是同时增加了通货膨胀的压力。CPI指数作为衡量民

2、生的重要指标,过快的增长引起生活水平的下降更加引起各方的关注。理论上,经济的快速发展可以生产出更多的产品,从而在一定程度上缓和CPI持续增加的速度,所以CPI指数的变化波动会引起研究者们的广泛关注。本文正是通过选取广义货币供应量M2作为衡量货币政策松紧度的指标,选取GDP作为衡量经济发展程度的指标,选取Eviews6.0软件对数据进行实证分析。利用Sims(1980)提出的VAR模型对我国通货膨胀,货币供应量以及经济增长的关系进行实证分析,探求CPI、M2、GDP三者之间的影响关系。本文选取1997年1月至2014年3月份的居民消费价格指数CPI(上年同月=100)、国内生产总值GD

3、P、货币供应量M2这三个指标的月度数据进行实证分析,原始数据来源于中华人民共和国国家统计局和《中国统计年鉴2013》,建立VAR模型并通过脉冲响应分析及方差分解得出居民消费价格指数CPI与实际GDP、M2之间存在的影响关系,最后采用协整检验和Granger因果检验这两种方法进行检验。二、文献综述我国的经济学家们对通货膨胀的研究中,许多学者将目光集中于其与货币政策、经济增长的相互联系的实证研究当中。刘金全、张文刚和刘兆波(2004)通过运用误差纠正模型,证明了货币供给增长率与通货膨胀率之间不仅存在长期均衡关系,也存在短期误差修正机制。在当前显著的流动性约束和较低的利率水平下,增加了货币

4、非流通性持有,使其流动速度降低,导致扩张性货币政策并没有达到价格膨胀的效果,从而在一定程度上限制了总需求的有效扩张。何筱微(2007)对我国的通货膨胀率和经济增长率之间的动态相关性进行了实证分析,发现通货膨胀率与经济增长率的周期并不同步,并且在长期中存在一个显著的协整关系。通货膨胀涉及民生问题,是人们衡量生活水平及质量的重要目标之一,经济增长涉及一国整体经济水平,那么对于我国货币政策调整手段的有效性及政策导向就成为学者们努力的方向。对于我国货币供应量与产出、通货膨胀三者之间的关系,也越来越多的引起学者们的关注和研究。邹至庄(Chow,2002)针对1952~1993年的数据,以货币数

5、量论为理论载体,研究了中国货币和价格水平的决定过程,认为最基础的货币数量论学说能解释中国的通胀现象。陆云航(2005)利用我国1952-2003的年度数据,发现当货币供应量增加时,真实产量会先于价格水平开始增加,但是随后真实产量又会比价格水平下降得更迅速,发现产量对于货币供应量变化的灵敏度比价格水平要高,得出货币供应具有内生性的结论。张奇(2006)选取了1985年—2003年的年度数据利用ECM模型对货币供应量与经济增长的关系进行实证研究,他发现通过控制货币的发行量来控制经济增速是可行的,短期中货币供应量的变动对经济增长存在正的影响。李丹(2007)选取1996年—2006年的M2

6、、CPI、GDP的季度数据进行实证分析后发现,从长期来看,货币供应量依旧可以作为货币政策的中介目标,并且货币供应量与经济增长的相关性非常强。在运用协整和误差修正模型中得出符合反向修正机制的结论。对货币供应量与物价指数的反常规问题,黄小雄(2006)对此问题长期进行了研究。他对我国货币供应量与物价关系进行实证检验后发现,我国物价上涨率与经济增长率之和在长时间小于货币供应量增长率,存在货币供应量与物价指数的反常规关系。传统经济理论认为货币供应量的增加会带来物价水平的上涨,当物价上涨到一定程度就会引发通货膨胀。高宇、宋巧等(2008)分别从长期和短期对传统经济理论进行实证研究,同时对我国短

7、期内物价水平的走势作了预测,研究得出物价水平在短期内会继续维持上升势头,但上升幅度会逐渐变缓的结论。杨建明(2003)不支持以货币供应量(无论是M1还是M2)作为我国货币政策中介目标,他认为通货膨胀、广义货币供应量与经济增长之间存在着稳定的长期均衡关系。刘斌(2002)运用脉冲响应分析得到,货币在长期是中性的,产出的变化主要由实质部门因素确定的结论。而货币供应量的变化无论是在短期还是长期都对物价会产生影响。周锦林(2002)通过实证研究认为虽然短期内存在由

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