中国货币供给量和cpi变动实证探究

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1、中国货币供给量和CPI变动实证探究  内容摘要:2005年以来,CPI在媒体的报道和普通大众的切身感受中逐渐成为人们关心的焦点,作为物价变动的主成分,CPI变动的研究一直都是学术界普遍关注的热点,在货币供给量不断增加的同时,居民价格指数不断上升,这引发了大量学者对于货币供给量对CPI影响的研究。本文利用eviews5.0对数据进行单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验等计量分析,试图通过研究我国货币供给量和CPI的关系,探讨二者的短期和长期均衡关系。实证结果表明:无论在短期还是长期,货币供应量的波动都能引

2、起CPI波动。关键词:货币供给量居民消费价格指数(CPI)实证研究中国货币供给量和CPI变动的实证及结果分析(一)模型的选择陆云航(2005)在《中国货币供应量、价格水平和GDP关系的经验研究:1952-2003》里提到,正如Chow(1987)所建议的,货币数量论作为对现实经济的近似,是分析中国价格水平变动的一个有用起点,货币供应量与真实产出的比率是解释中国通货膨胀的重要变量。所以本文的讨论也参照货币数量论。8由费雪的交易方程式MV=PY可以推出:P=V·M/Y上式两边取对数,则有:lnP=lnV+ln(

3、M/Y)如果货币流通速度v在长期内是稳定的,那么也就意味着lnP与ln(M/Y)之间存在长期的均衡关系。Chow(1987,2002)以M0作为货币供应量指标,通过回归分析得出lnP与ln(M/Y)之间存在协整关系。在动态的情况下,lnP不仅受到ln(M/Y)的影响,而且还会受到lnP和ln(M/Y)两个变量各自滞后一期值的影响。设lnP对ln(M/Y)回归所得的残差项为ecmt,可以建立如下单方程误差修正模型:ΔlnPt=α+β1Δln(M/Y)+β2ΔlnPt-1+β3Δln(M/Y)t-1+β4ecm

4、t-1+ut为了进一步探讨lnCPI和lnM0、lnM1、lnM2之间的关系,可以建立VAR模型:Xt=μ+θ1Xt-1+θ2Xt-2+…θkXt-k+vt上式中Xt=(lnPt,lnM0t,lnM1t,lnM2t)T,μ=(μ1,μ2,μ3)T,vt为向量白噪声,其均值为零,θ1、θ2、…、θk是待估的参数矩阵,k为滞后期数。在VAR模型的基础上,来分析lnM的变动对lnCPI的影响。如果lnP和lnM是协整的,那么还可以通过建立VEC模型的方式,并进行Granger因果关系检验。8为了全面考察价格水平与

5、货币量的关系,避免因货币度量指标误选而导致的结果不稳定,本文选用的变量包括:CPI、M0、M1和M2,并对各数据取对数,这样有助于在价格水平和货币存量关系上得出较为全面而稳健的结论。CPI表示居民消费价格指数;M0表示流通中的现金;M1表示狭义货币,等于M0加上活期存款;M2表示广义货币,等于M1加上定期存款、储蓄存款和其他存款。(二)数据的选择CPI是一个滞后性的数据,但它往往是市场经济活动与政府货币政策的一个重要参考指标。从2001年起,我国采用国际通用做法,逐月编制并公布以2000年价格水平为基期的居

6、民消费价格定基指数,作为反映我国通货膨胀(或紧缩)程度的主要指标。我国编制价格指数的商品和服务项目,根据全国城乡近11万户居民家庭消费支出构成资料和有关规定确定,目前共包括食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健及个人用品、交通和通讯、娱乐教育文化用品及服务、居住八大类,251个基本分类,约700个代表品种。居民消费价格指数就是在对全国550个样本市县近3万个采价点进行价格调查的基础上,根据国际规范的流程和公式算出来的。所以本文选择CPI具有权威性和研究实用性。8我国货币供应量一般分为三个层次:

7、M0、M1、M2。其中,M0为流通中的现金,M1=M0+活期存款,M2=M1+准货币(定期存款+储蓄存款+其他存款)。为了分析的全面性,本文依次对M0、M1、M2与CPI变动的关系进行分析,并考察了货币供给量和CPI的长短期均衡,进而研究了三个层次的货币供给量对CPI的影响。本文首先选取2011年的月度数据对货币供给量和CPI变动进行短期均衡关系研究,货币供给量M0、M1、M2数据来源于中国人民银行网站(见表1),CPI数据来源于国家统计局网站。再选取1993-2011年的年度数据进行货币供给量和CPI的长

8、期均衡关系研究,1993-2011年的CPI以及M0、M1和M2的数据均来自《中国统计年鉴2012》(见表2),因为我国在1993年以前的货币供给量的计算口径与现在的不同会产生偏差,统计以1978年的CPI为100。(三)实证分析本文采用的是时间序列数据,迄今为止,对时间序列的分析是通过建立以因果关系为基础的结构模型进行的。而无论是单方程模型还是联立方程模型,这种分析背后有一个隐含的假设,即这些数据是平稳的,所以

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