准货币
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准货币范文第1篇
摘 要：面对每次股市大的波动，国内外许多学者都极力研究其波动背后的影响因素。因此，本文通过建立计量经济模型，研究汇率、利率和准货币这三个因素对股市波动影响，这有助于了解中国股票市场整体价格波动的规律。
关键词：中国股市；波动影响；实证分析
中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：1673-0992（2010）12-0319-01
一、引言
随着证券市场的崛起和迅速发展，其在我国社会经济生活中和国民经济发展中的地位也越来越重要，已成为了我国资本投资市场的一个核心。在促进社会主义市场经济发展，建立完善市场体系，优化资源配置，促进生产要素重新组合，转换企业经营机制和建立现代企业制度等方面都发挥了不可替代的积极作用。
二、中国股市的波动情况
虽然，我国证券投资市场的发展已取得了很大的成绩，开始逐步走向成熟，但从中国股票市场从20世纪90年代初建立至今的发展过程中股市大起大落，牛熊市反复无常。中国股市波动，其他国家股市也波动，这种直观的印象是否就能证明中国股市的波动是“剧烈”的？现在中国股市正处在一个承上启下的关键时刻，对这个问题作出明确回答对股市的健康发展有好处。
影响股票价格波动的因素很多，但对这些因素的分析，可以从以下三点出发：（1）股价有其内在价值，股价围绕其内在价值波动，内在价值决定论是基本面分析的基础；（2）股价随投资者对各种因素的心理预期的变化而波动，心理预期论是技术分析的基石；
三、实证分析过程
1.股市波动影响因素变量的选取
本文选取了汇率（一美元折合人民币平均数）、金融机构一年定期存款利率、货币和准货币（M2）为解释变量，以每年底上证收盘综合指数为被解释变量进行研究，具体如下：
Y：上证综指，以2000年到2008年每年12月31日收盘（最后交易日）点位的数据作为取值标准。
E：汇率，本文研究选取了2000年到2008年一美元折合人民币的平均数（采用直接标价法）。R：利率，本文选取了金融机构一年期定期存款利率的平均值作为衡量利率变动的指标。
M：M2（货币和准货币），本文选取2000年到2008年广义货币供应量的年终值，即M2来衡量货币政策变动对股市波动的影响。以上证综指为被解释变量，以汇率、利率、M2为解释变量，为中国股市波动影响因素建立多元回归模型如下：
Y=C+pE+qR+nM+u
其中p,q,n是回归参数，u为随机扰动项。
2.实证变量的数据
本文以《中国统计年鉴》为基础，结合中国人民银行，中国外汇管理局官方网站，CNKI数据库（含网站上公布）的数据整理而得。本文在这里选取了从2000年到2008年九年间的数据作为研究依据。
3.多元回归模型的建立与应用
（1）多元线性回归模型
本文以上海证券交易所收盘股指（Y）为因变量，以汇率一美元折合人民币平均数（E）、金融机构一年期定期存款利率（R）、货币和准货币（M）为自变量，建立多元线性回归模型，其中U表示误差项。
Y=-29191.44+2628.154E+4023.653R+0.002226M+u
表1 汇率E、利率R、准货币M对股市波动影响力的回归分析
（2）回归方程的拟合优度
对于多元线性回归方程，则需要用多重判定系数来评价模型的拟合程度。从表1的回归分析结果可以看出，R2=0.86,调整的R2=0.77。
（3）线性关系检验
以0.05作为显著性水平，从回归分析结果可以看出F=10.12>F(3,5)=5.41，这说明在显著性水平0.05下，股市波动对汇率、利率和准货币这三个变量有显著的线性关系，也即F检验说明了总体的显著性，通过了F检验。
（4）回归系数的检验
我们看回归分析表。查T分布表得T0.05/2(5)=2.571。可以看出只有R利率这个变量通过检验，其他E汇率、M准货币系数所对应的P值均大于0.05，未通过检验。可以推断，利率对股市波动的影响力最强，其次是汇率，准货币对股市波动的影响力最弱。
（5）多重共线性检验
从上面得出的结论可以看出，此模型通过了F检验，但汇率E、准货币M没有通过T检验，也可能是其他原因造成的。我们可以通过EViews计算解释变量汇率E、利率R和准货币M之间的简单相关系数。结果见表2。从表2可以看出，解释变量汇率E、利率R和准货币M之间存在高度线性相关。同时由表1也可看出，尽管整体上线性回归拟合较好，但汇率E和准货币M变量的参数T值并不显著，利率R系数的符号与经济意义相悖。根据股票现值理论我们可以知道，股票价格一般同利率R成反比，但从建立的模型可以看出，这里股市波动和利率并非是严格的反比关系。这些都表明模型中解释变量确实存在严重的多重共线性。
表2 多重共线性检验
运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归。结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。经分析在三个一元回归模型中利率R对股市波动的线性关系最强，拟合程度较好。回归结果如下表3：
表3 利率R对股市波动影响力的回归分析
四、结束语
本文所选择的几个解释变量仅仅从某一些侧面来反映了对股市波动的影响，远远不能全面量化对股市波动的影响力。只能反映出不同因素对股市波动影响的作用大小不同。中国股市波动剧烈，很大一部分原因是因为目前中国金融体制还不健全，股民素质整体不高而导致的。所以我们应当用更理性的眼光来看待中国股市的波动问题。
参考文献：
[1]史代敏.股票市场波动的政策影响效应[J].管理世界，2002，（8）：11-15.
[2]钟荣萨，顾兰.中国股票市场实证统计分析[M].北京：中国财政经济出版社，1999：180.
[3]刘勇.中国股价行为金融计量研究[M].上海：上海财经大学出版社，2005：114.
[4]于秀林编著《多元统计分析及程序》，中国统计出版社，1993.6.
[5]李敏，金光.利率政策对我国股市股票交易量的影响分析[J].重庆工商大学学报，2004，（8）.
[6]中国外汇管理局官方网站.
准货币范文第2篇
关键词：中介目标；货币供应量；货币需求；货币流通速度
一、引言
自中国人民银行(中央银行)独立于商业银行以来，我国货币政策研究进入了研究领域逐步细化、技术性日益增强的阶段，其中货币政策中介目标的选择一直是改革开放以来我国宏观经济领域内的热点问题。
从时间上看，盛洪(1991)早期曾对中央银行通过数量调节实施货币政策的有效性提出质疑，并提出从数量调节到“参量调节”(利率调节)的改革方向。在讨论货币供应量是否应继续成为货币政策的中间目标的文献中，最具代表性的文献是夏斌和廖强(2001)一文，该文较全面地评价了货币供给量指标，从传导机制角度分析了货币供给量无效的深层原因，指出我国当前已经不适合以货币供给量作为我国货币政策的中介目标，并提出了通货膨胀目标制。秦宛顺等(2002)从货币政策规则角度，考虑了以货币供给和利率作为中介目标的福利损失，得出以货币供给和以利率作为我国货币政策中介目标是无差异的，货币当局可以灵活地选择应用。范从来(2004)指出货币当局应该创造出一种有利于货币供应量发挥中介目标的货币控制机制，而不仅仅是简单地放弃货币供应量目标，张成思(2004)用因果关系模型和向量自回归模型分析了我国中央银行的货币政策指标变量及其对宏观经济的影响，分析发现我国广义货币很好地代表了货币政策的指标变量，其相关的变化对经济有长期影响。
20世纪90年代以后，国外对货币政策中介目标的研究主要集中在货币供应量和通货膨胀目标上，在实证方法上主要采用由Sims开创的向量自回归方法。MichaelDotsey和ChristopherOtrok(1994)采用向量自回归对M2作为中介目标进行了检验。Bernanke和Mihov(1997)的研究表明，很多国家中央银行实际依据的中介目标会有所不同，但在行为中却表现出相似的行为模式。绝大多数国家在放弃货币供应量中介目标后基本上没有再简单地恢复到利率目标，而是直接盯住通货膨胀，同时将货币供应量、利率等经济变量作为监测指标。历史经验表明，货币政策中介目标的选择并没有统一的模式，不同国家、不同经济体制以及同一国家在不同历史时期和不同发展阶段，其选择中介目标的标准和原则都会有所差别。
本文采用数理分析与实证检验相结合的方法，对货币供应量作为我国当前货币政策中介目标的有效性问题和可供利用的价值进行系统的分析论证。
二、货币供给的可测性分析
本文从两个方面验证货币供给的可测性：一是货币需求的稳定性，二是货币流通速度的稳定性或规律性。
1.数据描述及说明。(1)数据均来自历年《中国统计年鉴》、《中国宏观经济月度分析报告》、《中国金融年鉴》、《中国经济景气月报》各期和中国人民银行网站。(2)利率采用具有代表性的一年期定期存款利率，考虑到我国的利率在样本数据所在的区间的多次调整，如果某些年度对存款利率进行了调整，则以实际执行时间为权数进行加权平均而得到的数值为准。(3)采用消费物价指数来反映通货膨胀。同时为了让整个样本区间内的物价具有可比性，本文采用消费物价定基比物价指数。由于数据不能直接得到，我们通过月度同比物价指数和月度环比物价指数得到月度定基比物价指数，进而得到季度定基比物价指数(以1992年12月为基期)。(4)采用上海股市季度内平均收盘价来代表股票市场指标，用SZ表示，数据来自于大智慧股票软件。这里没有选择季度平均价格变化之差指标，主要是考虑到两者之间存在同向关系。(5)通货膨胀率πt＝P-1t-1(Pt-Pt-1)×100，Pt为定基比消费物价指数。
为了避免季节因素的影响，采用X—11方法对某些数据进行季节性调整，以此生成新的数据样本，并对所有数据(除通货膨胀外)进行了对数处理。文中大部分数据的时间段从1991年第1季度到2005年第2季度，在此期间经历了通货膨胀和通货紧缩，政府采用了扩张性、紧缩性和稳健的货币政策。
2.我国货币需求的稳定性分析。如果没有稳定的需求函数为基础，货币当局就无法准确预测货币需求，进而无法通过控制货币供给量达到稳定币值和经济增长的最终目标。一般来说，影响货币需求的变量包括规模变量(如财富、收入)、机会成本变量、价格变量和其他因素变量。这里借鉴弗里德曼的货币需求函数，同时考虑到我国股票市场的发展情况，将我国的实际货币需求模型设定为：lnM／P＝lnα+β1lnY／P+β2lnR+β3lnSZ+β4πe+ε。其中M是货币需求量，由于货币需求数据无法获得，在实证分析中用货币供给代替。我国的财富概念比较模糊，在统计上存在困难，而且收入和财富的相互替代性比较强，因此用国内生产总值GDP代替，记为Y。R和πe分别代表机会变量的一年期存款利率和通货膨胀预期，根据我国实际，通货膨胀预期采用静态预期，即πe＝πt-1，SZ为反映股市的指标变量，ε是随机项。
为了避免非平稳序列回归产生谬误，对模型中各个变量进行单位根检验，结果显示，水平序列都接受单位根的原假设，差分序列拒绝原假设，即该模型涉及的变量都是一阶差分平稳。同时用Johansen方法对M2和相关变量进行协整检验，协整结果显示存在零个协整关系的原假设被拒绝，而接受至多一个协整关系的原假设。由于只存在一个协整关系，我们尝试用E-G两步法进行协整估计。由于各变量间存在协整关系，表明存在长期的货币需求函数，进一步可得到短期货币需求函数。
协整方程估计结果显示方程中各变量系数很显著，拟合优度为98.5%，DW值为1.9，一阶序列相关不存在，而且残差拒绝有单位根的原假设，可以判断为平稳序列，表明上述各个变量间确实存在协整关系。协整方程为：M2＝-1.898t1.34GDP-0.189R+0.1SZt0.02πe。由Granger定理知道，任何一个协整方程都可以转化为一个误差修正模型，使本期的变化通过上一期的误差进行调整。逐渐去掉不显著的变量，得到短期的货币需求函数：M2＝0.032t0.12Mz(-1)+0.52GDP-0.055R+0.037SZ一0.035SZ(-1)+0.002πe-0.132ecm(一1)。修正方程中的系数基本上都显著，DW值为2.02，拟合优度为0.42，误差修正项ecm前的系数为负，符合负反馈机制原理，调整系数为0.132。Breusch—Godfrey序列相关检验的LM统计量为0.2，表明接受无序列相关假设。
通过递归最小二乘法对短期的货币需求函数进行参数稳定性检验，估计方程中的各系数基本上符合理论和我国的实际情况。长期货币需求的收入弹性都大于1，表明货币需求量的变动大于收入的变动，而且长期广义货币需求的收入弹性大于长期狭义货币需求的收入弹性。利率弹性都很小且为负，并对货币需求有显著影响，表明我国并没有进人流动性陷阱，利率的作用应该会随着利率市场化的不断推进而越来越明显。无论短期还是长期狭义货币的利率弹性都要比广义货币的利率弹性大，这是由于两者所涵盖的范围不同，M2更为广泛，利率弹性较多地反映了定期存款、储蓄存款和现金、单位活期存款等现实购买力总和之间的转换关系。当活期存款利率与准货币利率存在差额时，狭义货币与准货币之间存在资产选择行为，当准货币的利率上升扩大准货币与狭义货币的利差时，居民必然把狭义货币转换成准货币，加大狭义货币的利率弹性，而存款利率只能影响M2的组成结构，对其绝对量影响很小。因此，M1体现出更高的利率弹性，符合理论要求。
随着我国股票市场的不断发展，股票市场对我国货币需求已经产生正的效应，不过弹性并不大，股市价格变动对货币需求的影响由财富效应、交易效应和替代效应三者共同决定，其中财富效应和交易效应增加货币需求，替代效应减少货币需求。预期通货膨胀对我国货币需求有正的影响，这与理论分析有些不同，但可能与我国的实际存在密切联系。自从我国1998年后出现了通货紧缩，通货膨胀率预期出现负值，而货币需求也因投资萎缩而减少，从而促使货币需求和预期通货膨胀出现正向关系。20世纪90年代以来，我国社会福利制度的改革使人们的消费观念逐渐开始转换，对教育、住房和养老等预期，增加了人们的长期货币需求，储蓄存款不断上升，致使货币需求增长速度快于收入增长速度。同时，在我国渐进式金融改革的背景下，由于实行管制利率，导致利率并不能通过市场供求来决定，而且金融资产的结构也比较单一，因此，长期的货币需求函数表现出高收入弹性和低利率弹性。
对误差修正模型(短期的货币需求函数)进行递归检验，结果显示，对M2的短期货币需求函数，残差波动较大，甚至有些年份超出两倍标准差范围之外，一步预测出现了多个断点，表明M2的短期货币需求函数存在一定程度的不稳定性。比较而言，M1的短期货币需求函数表现出更加不稳定的特性，CuSumofsquares曲线超出了5%置信度下的两倍标准差范围，一步预测出现多个断点，残差波动也比较明显。这些症状表明，我国短期货币需求函数具有不稳定性。我国短期货币需求的不稳定性，在一定程度上给我国央行对货币需求准确预测带来难度，容易发生货币供给和货币需求相背离的情形，使得货币政策的中介目标难以发挥作用。
3.我国货币流通速度的稳定性分析。货币流通速度的不稳定表现为货币流通速度突然增加或者突然减少。在相同货币供应量的条件下，货币流通速度的下降会降低扩张性货币政策的效果。要使货币供应量发挥中介目标的作用，就需要有一个稳定的货币流通速度，或者是呈现明显的规则性变化。
(1)货币流通速度的稳定性对货币供给量目标的影响分析。如果货币当局没有意识到货币流通速度的变化，为实现产出增长率为y%的目标，则根据费雪方程有：Mt+1Vt＝Pt+1Yt(1+y%)，货币当局为了达到上述产出目标，必须将货币供应量目标定为Pt+1Yt(1+y%)／Vt，但是实际上货币流通速度在短期内并不是恒定不变的，而且有可能呈现很大的波动性。从我国的情况来看，自改革开放以来几乎每年货币流通速度都在下降，而且在下降的过程中呈现不规则波动。这里不防假设它比上期减慢了v%，即Vt+1＝(1-v%)Vt，如果货币当局继续将货币供应量目标定为Pt+1Yt(1+y%)／Vt，则相应的产出为(1+y%)(1-v%)Yt，Yt+1＝-v%Yt+1，这表明当货币流通速度降低时，实际产出与产出目标Yt(1+y%)之间存在着差距v%Yt(1+y%)，而且这个差距的大小与货币流通速度变化的幅度成正比。
由于货币流通速度的不稳定性，货币当局可能做出错误的判断。比如，在货币流通速度t+2时期继续下降(v%)情况下，货币供应量目标应该为Mt+2但是，如果实际上在t+2时期流通速度已经恒定不变或者转而上升(Vt+2≥Vt)，继续按原先的货币供给目标进行货币扩张的话，将会导致物价上涨，引发通货膨胀。
由于货币流通速度变化不定而产生通货膨胀，可能的原因是由于上期在流通环节中沉淀下来的一些无效货币，在本期又重新恢复其流通职能，再次进入流通领域，使得货币流通速度加快，实际发挥作用的货币供给量变大。货币流通速度的不稳定性，将会削弱以货币供应量为中介目标的效果。
(2)货币流通速度的实证分析。我们用Vi＝GDP／Mi(i＝1，2)来衡量货币流通速度，其中GDP代表名义产出。在分析我国货币流通速度波动性时，采用固定样本时间长度的滚动时窗方法。使用固定样本长度的滚动标准差来度量波动性，比一般的标准差更能体现变量的波动性，是一个动态的变化过程。
根据年度和季度的样本数据，其中年度数据样本区间为1978～2004年，季度数据样本区间为1991年1季度至2005年2季度。考虑到样本量等因素，我们在计算滚动标准差时，其中年度值选取的滚动时窗长度为4年，季度值选取的滚动时窗长度为8个季度。通过数据处理，我们分别得到M1和M2的货币流通速度变化轨迹和滚动标准差轨迹。结果显示，狭义货币M1和广义货币M2流通速度的年度变化轨迹和季度变化轨迹都有一个很明显的特征，无论年度还是季度，广义货币的流通速度都比狭义货币的流通速度稳定，通过H-P滤波可以得到两者都呈下降的趋势。改革开放至今，无论是狭义货币还是广义货币，货币流通速度的下降在减慢，但是仍存在着一定程度的波动。还有一个明显的特征就是，货币流通速度呈现一定的顺周期性，在经济处于收缩时期下降幅度要明显大于经济处于上升时期的下降幅度。
利用滚动标准差衡量货币流通速度序列轨迹的波动性表明，在20世纪90年代以前，年度的广义货币流通速度的波动大体与狭义货币相当，都呈下降趋势；90年代以后波动又突然上升，然后在上升和下降之间波浪式前进，整个轨迹出现了波动程度降低的迹象，但是也存在短期内波动再次上升的可能。季度的货币流通速度波动也表现出同样的特征，90年代以来广义货币流通速度波动曲线一直位于狭义货币流通速度下方，并且各自的波动都处于不断变化当中，而且狭义货币流通速度波动性变化幅度大，说明90年代以来广义货币流通速度相对比狭义货币流通速度稳定，但两者都处于非稳定状态。
由此可知，我国的货币流通速度表现出以下特征：一是货币流通速度逐渐下降，下降过程中又出现突然上升的情况，下降趋势逐渐趋缓。二是广义货币流通速度要比狭义货币流通速度稳定，年度内货币流通速度比季度货币流通速度稳定。三是货币流通速度的波动性变化不定，总的趋势是波动性减小，但短期内仍然存在波动性继续提高的可能，即货币流通速度仍然存在一定程度的不稳定性。随着我国教育、医疗、住房、养老等体制的改革，我国经济主体的资产结构发生了变化，具体表现为经济主体的储蓄占收入比不断上升，消费占收入比下降，导致很多货币退出了流通领域，造成收入增加而货币流通速度减慢，在数量上表现为货币流通速度的收入弹性小于零。同时，广义货币与狭义货币两个层次的组成结构不同，前者包括了储蓄存款，决定了两者货币流通速度的收入弹性存在差别。
以上分析表明我国的货币流通速度并不是稳定的，尤其在短期内波动比较剧烈，波动幅度时大时小，规律性并不明显。不稳定的货币流通速度必然影响到目前我国货币政策中介目标的适宜性。经济,金融,货币-[飞诺网]
三、我国货币供给的可控性分析
从货币理论的角度看，货币供给量的可控性问题实质上是货币的内生性问题，货币供给的内生性和可控性存在着此消彼长的关系。从货币供给的影响因素来看，一定时期的货币供应量应是基础货币和货币乘数相互作用的结果。因此，在进行货币供给量可控性分析时，对基础货币和货币乘数进行分析是必不可少的。
1.货币供给内生性的理论分析。一定时期的货币供给是由基础货币与货币乘数共同决定的，即M＝Mb·m。在决定货币供给的两大因素之中，通常认为基础货币Mb可以被货币当局控制，而货币乘数m是由通货与存款比例(h)、法定准备金率(r)、超额准备金率(e)等因素决定的，这些因素中只有法定准备金率由货币当局控制，另外两项则与经济的内在因素有关联。因此，从货币基数来说，通常认为货币供给是外生的；而从货币乘数来说，在很大程度上货币供给又是内生的。
设M1，M2为狭义货币与广义货币供应量，Mb为基础货币，C为流通中的现金，R为存款准备总额(包括法定准备金和超额准备金)，D为活期存款，T为准货币M2-M1，m1和m2为货币乘数，r为法定存款准备率，e为超额存款准备率，h为现金与活期存款之比，t为准货币与活期存款之比，从而得到：C＝hD，T＝tD，Mb＝C+R，M1＝C+D，M2＝C+D+T，R＝(r+e)(T+D)，
从公式中可看出，广义货币乘数大于狭义货币乘数，狭义货币乘数m1的变动与r，e，h，t成反比，而广义货币乘数m2的变动与r，e，h成反比，与t成正比。为了比较各个参数的影响，我们只需要比较其绝对值的大小即可。由于一般情况下r，e都比较小，两者之和不超过1。观察上述各式，其分母都为
从上面的分析可知，r，e的变动引起m1和m2的变动幅度比其他因素都大。参数e取决于商业银行的成本收益的权衡，受到盈利性、流动性和安全性等因素的制约，与经济活动存在密切联系，并且在一定程度上可以抵消r的变动。因此，e对m1和m2的作用应该最大，正是由于e并不能被货币当局所控制，从而表明我国的货币供给具有内生性。h和t分别为现金和准货币与活期存款的比率，主要由居民和企业的资产偏好所决定，并不受中央银行所支配，而且对货币乘数的影响不大。居民收入、市场利率、金融资产多元化程度以及对未来的预期等因素会影响持有金融资产的行为，导致h发生变化，而居民的可支配收入水平以及存款利率的高低等会影响t的变化，这些具有内生性的因素波动致使货币供给难以控制。
2.我国货币供给的实证分析。首先，从整体上考察我国货币供给的内生性。由于M1，M2，GDP都为I(1)过程，则GDP变化和货币供给变化都为平稳过程，符合Granger因果关系检验的条件。Granger因果关系检验表明，货币供给的变动与产出变动存在双向因果关系，两者在统计上存在着因果关系。GDP的变化在某种程度上是引起货币供给变化的原因，也就是说GDP的变化能刺激货币供给发生变化，体现出我国货币供给的内生性。从检验结果发现，广义货币M2比狭义货币M1更强烈地拒绝了各自的原假设，这在一定程度上说明M2的内生性要比MI的内生性强，而且与经济增长的关系更加密切。
其次，在货币供给的影响因素中，货币当局应该可以对基础货币进行控制，然而我国的实际情况则并非如此。我国的基础货币投放忽快忽慢，很不稳定，1997年基础货币比上年增长14%，而1998年增长率就急剧下降为2.3%，1999年又跃升至7.3%，90年代以来这一现象很大程度上是由于我国的汇率制度导致的。我国名义上实施有管理的浮动汇率制度，但实质上可以看作是一种钉住美元的固定汇率制度。如果一国实行的是固定汇率制或爬行汇率等有管理的汇率制度，不论其名义上的货币政策中介目标是什么，都首先要保证汇率目标得以实现，这给我国货币供应量目标的实现造成了很大困难，因为它直接影响到基础货币的投放。
再次，货币乘数也是影响货币供给的重要因素。法定准备金率是影响货币乘数各因素中惟一可以由中央银行控制的变量，是决定货币乘数诸因素中外生性最强的变量。超额准备率和现金存款比率、准货币与活期存款比率是具有较强内生性的变量，并不是中央银行所能决定的。货币乘数体现出来的内生性或外生性要看这些因素对货币乘数影响力的大小，我们借助预测方差分解方法来分析货币乘数。
方差分解实际上是系统的预测均方误差，分解成系统中各变量冲击所做的贡献。经过ADF检验，表明m1，m2，r，e，t，h都服从单位根过程。经过JJ协整检验，表明m1与h，e，h，t之间和m2与r，e，h，t之间都存在协整关系。将货币乘数和其影响因素组成VAR模型，在设定VAR模型时，由于变量间存在协整关系，选择向量误差修正形式(vecm)，向量定义为Y＝(mi，r，e，h，t)''''，i=1或2，滞后阶数的选择根据Akaike信息准则和Schwartz准则。对模型回归得到的预测方差进行分解，分析各因素对货币乘数的影响程度，预测期数为10，得到货币乘数预测误差方差的百分比，即货币乘数本身及其影响因素在对应的预测步长下对货币乘数的贡献。
结果表明，对于狭义货币乘数m1，超额准备率能够解释其方差的15%左右，而法定准备率仅能够解释方差的2%左右，货币乘数m1的预测方差主要来自其自身的变化，在影响因素中，超额准备金率e对货币乘数m1的作用最大，而法定准备金率r的作用较小，这表明m1的影响主要来自超额准备金率的变化。货币乘数m2的方差分解得到m2的影响(除自身以外)主要来自超额准备金率e的变化，其中17%左右可以由超额准备率来解释，而且对比m1和m2的方差分解结果，发现r，e，h，t四个因素对货币乘数m2的影响都比对货币乘数m1的影响大，这与我们前面的理论推导一致。因为超额准备金率并不是由中央银行所能决定的，它取决于金融机构的经济行为和经济发展状况。我国超额准备金率的大幅度变动导致货币乘数对货币供给形成了冲击，进而弱化了央行对货币供给的控制能力。货币乘数具有较强的内生性，在一定程度上决定了我国货币供给的内生性。
实际上，货币供给的内生性取决于经济发展和市场化的程度，西方一些经济学家普遍认为，货币供给具有内生性是金融体系发展的结果，因此，随着我国经济市场化的深入，货币供给的内生性增强是完全可以理解的。
四、我国货币供应量与物价和经济增长的相关性分析
如果货币供应量可以充当货币政策中介目标，其与货币政策最终目标必须是高度相关的。如果中介目标与最终目标是相关的，中介目标所包含的有关信息与最终目标的相关信息也是相关的，货币当局才有可能通过掌握中介目标信息和控制中介目标来实现最终目标。
1.货币供给与经济增长和物价的理论关系。在实证分析之前先理清货币供给与经济之间的理论关系，交易方程MV＝PY体现了货币量与物价以及经济产出之间的一个量的关系，方程两边求对数并对时间求导得：
这是一个关于各变量增长率的关系式，货币供给增长率与货币流通速度增长率之和等于通货膨胀率与国内生产总值增长率之和。用μ表示货币供给量的增长率，y是国内生产总值的增长率，π为通货膨胀率。假定货币流通速度为不变常数，我们可以得到货币量、产出水平和价格水平三者之间的一个重要关系式：μ＝π+y，即在一定条件下，产出水平、通货膨胀都分别与货币供给存在正向变化关系。货币供给的增长不仅部分作用于经济增长而且也部分作用于通货膨胀，通货膨胀对经济增长有一定的制约作用，因为由于通货膨胀的存在致使需要一部分货币供给来抵消通货膨胀的存在。
当社会资源已经充分利用，此时经济增长已达到最优的增长途径，货币供给量的增加已经不会促使经济增长反而导致物价上涨，用上述公式来解释就是当Y已经达到最大，即增长率y已经保持恒定不变，μ的增加将仅仅导致π的增加。说明货币供给只能在由产出水平增加而引起的实际货币需求增加的范围内适度地增长，增加的有效需求适当地由增加的货币供给量来满足，如果货币供给的速度大于经济产出的速度时，将会导致通货膨胀。
2.相关性的实证分析。对中介目标(货币供应量)与最终目标的相关性实证分析，其指标应采用指标的名义值。我们主要考察狭义货币M1、广义货币M2和准货币M-M1对经济增长和物价的影响，包括滞后影响。
由于各个变量都服从单位根过程，我们先检验变量的平稳性，发现名义货币供给量M1和M2，名义GDP都为I(1)过程，而物价P为I(2)过程。为了促使各变量具有一致的单整阶数，我们把物价P进行一阶差分，从而促使DP为I(1)过程，代表通货膨胀变量。继续对货币供给M1，M2和准货币M2-M1与通货膨胀代表变量DP进行因果检验，从因果关系检验中得到，在一定滞后阶数下，狭义货币、广义货币和准货币都对通货膨胀产生影响，几乎都能在95%的概率下接受货币供给的变动是通货膨胀的原因，表明货币供给对通货膨胀具有一定的影响力，通货膨胀是一种货币现象。也就是说，货币当局能够通过控制货币供给量来控制通货膨胀，但是前提是货币当局必须能够控制货币供给量。国外实证研究表明：通货膨胀与货币供应量变化具有非常强的相关性，相关系数在0.92～0.96之间，并且长期看来货币供应量的增加将最终导致相同程度的通货膨胀上升。从结果中可以看出，各层次货币对通货膨胀的影响都存在滞后，这要求货币当局在控制通货膨胀时应具有一定的前瞻性。而且，狭义货币与广义货币、准货币相比，其对通货膨胀的影响滞后期短，广义货币与准货币的变化对通货膨胀产生作用并不是瞬时的，都在滞后两期以后才对通货膨胀产生影响，并持续一段时间。由于广义货币、准货币与狭义货币的组成结构不同，特别是准货币，基本上是由定期存款组成，主要对通货膨胀产生潜在的影响，因为货币不进入流通领域，不能发挥作用。
从对货币供给变动与GDP变动之间的因果关系检验中发现，货币量变动对经济增长有显著影响，而且广义货币比狭义货币对经济增长的作用更大。
上述分析表明，我国的货币供给是非中性的，其对经济增长是有影响的，尤其是对通货膨胀，影响比较显著。因此，货币供给量作为货币政策中介目标对稳定物价有积极作用。
准货币范文第3篇
对人民币参考一篮子货币实证研究均采用瑞士法郎作为基准货币,研究结果也是基本一致的,都发现人民币与美元的关系统计上非常显著,采用2007年之前数据的研究都发现美元对人民币的影响超过90%。本文同时采取两种基准货币:瑞士法郎和特别提款权作为基准货币进行分析,不仅对两种基准货币法的区别进行讨论和比较,还对其优劣做出了评价。
一、数据描述
对人民币与人民币货币篮子中的11种货币之间的关系进行分析,这11种货币为:美元、日元、欧元、澳元、加元、英镑、韩元、马来西亚林吉特、俄罗斯卢布、新加坡元和泰铢。为了解人民币汇率机制改革的影响,对于从1999年1月欧元投入流通领域到2009年4月共124个月度数据分割成两个时期,一是从1999年1月到2005年;二是从2005年8月到2009年4月。
美元在过去10年中相对于瑞郎的贬值幅度大大超过相对于欧元的贬值幅度,相对英镑则在升值,因此相对SDR贬值幅度相当有限。根据资产组合理论,瑞郎作为独立货币相对美元的变动相当大,而SDR的货币篮子中就包括了美元、欧元、英镑和欧元4种货币,美元相对于4种货币的变化互相抵消,导致SDR的波动要大大小于美元相对于单一货币的变化。而人民币的货币篮子里美元的影响力是毋庸置疑的,人民币对瑞郎的变动一定大大高于人民币相对于SDR的变动,因此对于研究人民币汇率而言,采用SDR计价法表现出来的汇率变化应当更稳定。
从12种货币两种计价法表示的汇率散点图来看,美元、日元、韩元、人民币、林吉特和泰铢这6种货币采取两种不同计价法表示的汇率总体来说,一直表现为有较高的线性正相关关系。而欧元、英镑、澳元、加元、新加坡元和俄罗斯卢布这6种货币两种标价法表示的汇率之间的关系是很不稳定的,因此可以预测瑞郎分析法和SDR分析法的分析结果将主要在发达国家货币与人民币之间的关系产生差异。
二、对数线性模型
为了得到各种货币汇率之间的长期均衡关系, 首先要检验汇率的平稳性,采用单位根检验中的ADF (Augmented Dickey Fuller Test)方法。根据ADF 统计量判断是否平稳。如果ADF 统计量的绝对值大于临界值的绝对值,也就是P值小于指定的显著性水平,则能够拒绝存在单位根的零假设,即该变量平稳;反之则反是。
对汇率数据进行AIC准则单位根检验,结果显示:两种计价法的汇率零阶系列以及对数系列都不是平稳的,汇率的一阶对数差分系列都是平稳的,因此两种计价法汇率都是一阶单整时间序列。
2005年汇率改革之前,两种计价法的方程判别系数都接近1,都表明只有美元对人民币的影响是显著的,表明人民币汇率变化能够完全被美元汇率变化所解释,人民币汇率对美元汇率变化的弹性分别为1.14(瑞郎计价法)和0.98(SDR计价法)。
2005年汇率改革之后,回归方程的判别系数有所下降,但依然非常高(瑞郎计价法为98%,SDR计价法为92%)。美元对人民币的影响依然是具有绝对优势的,人民币对美元汇率变动的弹性分别为0.91(瑞郎计价法)和1.61(SDR计价法)。以5%的显著性水平判断,韩元在两种计价法中对人民币的影响都是显著的,其影响分别为-0.06(瑞郎计价法)和-0.08(SDR计价法)。欧元对人民币的影响也开始变得显著(瑞郎计价法在5%的水平上显著,SDR计价法在10%的水平上显著),但对人民币的影响分别为-0.18(瑞郎计价法)和0.63(SDR计价法)。日元对人民币的影响在SDR计价法中是显著的(10%的显著性水平),人民币对日元汇率变化的弹性为0.22。
三、多重共线性检验
多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。存在多重共线性的方程,可通过前进选择法、后退剔除法和逐步回归法得到最优方程。
瑞郎计价法中,除了美元与澳元,欧元与俄罗斯卢布、新元、韩元和泰铢,日元与澳元和加元,澳元与林吉特和新元之间的相关关系不显著外,其他两两货币之间都存在显著的相关性。美元与所有亚洲货币的相关性都非常高(日元0.868,人民币0.902,林吉特0.943,新加坡元0.867,韩元0.632,泰铢0.698),欧元与澳元关系最为密切(0.798),英镑与韩元相关性最高(0.928),亚洲货币中除韩元与日元相关性稍低外(0.371),其他货币和日元相关性都很高(人民币0.844,林吉特0.799,新加坡元0.804,泰铢0.625)。人民币除与美元外,与各亚洲国家货币也存在高相关性(日元0.844,林吉特0.953,新加坡元0.957,泰铢0.807)。
从SDR计价法看,除了美元与新元、韩元和泰铢,欧元与韩元和泰铢,英镑与泰铢,俄罗斯卢布与日元、澳元和加元,新加坡元与加元和韩元之间相关性不显著外,其他货币两两之间的相关性都很显著。美元与欧元(-0.964)、英镑(-0.407)、澳元(-0.887)和加元(-0.576)等发达经济体的货币之间都存在负相关关系,和亚洲各国货币则存在正相关关系,日元(0.493),林吉特(0.726),人民币(0.56),人民币和林吉特(0. 815)和新元(0.778)之间的相关性最高。
对2005年7月汇率改革后的数据进行分析,可以发现瑞郎和SDR两种标价法汇率在逐步回归下都得到相同的回归模型,即只有美元作为唯一解释变量的回归方程。在前进回归法中,也仅有美元进入了最终方程。这表明2005年汇率机制改革后,美元对人民币依然具有最强有力的影响,其影响系数分别达到93%(瑞郎计价)和90%(SDR计价)。
准货币范文第4篇
【关键词】CPI 货币供应量 回归
一、通货膨胀与货币供应量的界定
（一）通货膨胀及其度量
通货膨胀是指一般物价水平在一定时期内持续普遍的上涨，度量通货膨胀的指标主要有居民消费价格指数（CPI）、批发物价指数（WPI）、生产者价格指数（PPI）、GDP折算指数。本文将选择居民消费价格指数（CPI）作为通货膨胀的度量指标，居民消费价格指数（CPI）是综合反映一定时期内居民消费品的价格的变动趋势和程度的价格指数。
（二）货币供应量及其度量
1.国际货币基金组织对货币供应量的度量。国际货币基金组织采用三个口径对货币的供应量进行度量，这三个口径分别是通货、货币、准货币；“通货”指流通货币，包括纸币、铸币等有形实体货币和信用货币；“货币”包括存款货币银行之外的通货以及私人部门的活期存款；“准货币”等于储蓄存款、定期存款以及外币存款之和。
2.中国对货币供应量的度量。中国对货币供应量的度量也分为三个口径，这三个口径分别为M0、M1以及M2。M0指流通中的现金；M1等于流通中的现金与活期存款的和；M2等于流通中的现金、活期存款、定期存款、储蓄存款、其他存款以及证券公司的客户保证金。
二、通货膨胀与货币供应量的关系
传统的货币数量学派认为货币供应量与通货膨胀率成正相关，美国经济学家费雪提出了费雪方程式：MV=PT或P=MV/T（P为物价水平、M为货币供应量、V为货币的流通速度、T为各类商品的交易数量），费雪方程式表明物价水平P与货币供应量同方向变化。现代货币主义的代表人物佛利德曼在1992年通过实证检验得出货币供应量与CPI没有因果关系的结论。
麦克德雷斯和韦伯在1995年使用30个国家的相关数据进行实证分析得出货币供应量与通货膨胀率之间存在显著的正相关的关系；姚远在2007年运用方差分解和协整的计量方法得出货币供应量对通货膨胀存在滞后效应；伍志文在2002年通过实证分析发现我国的货币供应量与CPI存在负相关性。
三、通货膨胀与货币供应量关系的实证分析
本文选择CPI作为通货膨胀的度量指标，分别选用M1和M2作为货币供应量的度量指标，选择1997年1月至2010年10月的月度CPI、M1及M2的同比增长率进行实证分析。以下为实证结果：
从表1可以得到CPI对M1的回归方程为：CPI=0.1279 M1-2.5484；从表2可以得到CPI对M2的回归方程为：CPI=-0.2519 M2+4.1305；从表3可以发现CPI与M1的相关系数大于0，与M2的相关系数小于0。
四、结论
从以上分析我们发现货币供应量M1与消费物价指数（CPI）成负相关的关系（相关系数小于零），货币供应量M2与消费物价指数（CPI））成正相关的关系（相关系数大于零），但是消费物价指数（CPI）无论是与M1和M2的相关性都不太显著（相关系数的绝对值较小）
参考文献
准货币范文第5篇
由于2008年全球金融海啸的影响，中国出口行业受阻，经济增长放缓。为了防止经济过冷，尽快使中国经济复苏，中国人民银行的货币政策开始从“从紧政策”改变为“适度宽松的货币政策”，不断促进国内需求的增长，提高货币供应量，带动国民经济平稳较快发展。本文以消费者物价指数（CPI）为因变量对影响通货膨胀的因素进行分析，进而得到一个多因素的回归模型，再通过对这些因素进行控制和约束将我国的通货膨胀率控制在一个稳定的水平上以促进中国经济不受金融危机的影响，又好又快的发展。
一、1991-2008通货膨胀与其影响因素间的回归分析
1.变量的选取
因变量的选取：1991-2008消费者物价指数（CPI）Y
自变量的选取：由于因变量消费者物价指数是一个比率，所以将所有的自变量同样设定为一个比率。1991-2008国内生产总值同比增长率（GDP）X1、1991-2008货币和准货币供应量同比增长率（M2）X2、1991-2008货币供应量同比增长率（M1）X3、1991-2008资本形成总额同比增长率（M0）X4、1991-2008进出口差额同比增长率（EIB）X5、1991-2008工资额同比增长率（S）X6、1991-2008汇率同比增长率（R）X7、1991-2008外汇储备同比增长率（MS）X8。
2.建立模型：（多元线性回归（全）模型）
CPI=C(1)+C(2)*EIB+C(3)*GDP+C(4)*M0+C(5)*M1+C(6)*M2+C(7)*MS+C(8)*R+C(9)*S
模型总体情况R^2拟合优度为0.919，并且拥有着较高的复相关系数，证明模型拟合程度较好。但同时也暴露出该多元回归全模型的主要问题即DW值在1附近，证明原模型残差存在着较为严重的正向序列相关的现象。
在ANOVA方差分析结果中实际上是从回归平方和的角度重复印证了模型拟合优度较高的情况，并且在模型显著性F检验中，通过检验拒绝了原假设，较高的回归解释程度说明在该模型设定的体系下，无重大模型解释变量因素漏选。系数列表直接输出了多元回归模型的系数值和相应的线性显著性检验（t）结果，得到一个全模型表达式如下：
CPI=26.164+0.007*EIB+0.018*GDP-0.959*M0+0.168*M1+1.151*M2-0.061*MS+0.06*R+0.293*S
通过逐步回归模型只保留了m2和s两个变量，和该逐步回归模型的系数表达式，最后给出了模型剔除变量的过程。最后令人满意的完成了取消多重共线性的任务得到模型方程：
CPI=17.044+0.335*M2+0.411*S
3.模型序列相关问题的处理
对于模型序列相关的问题，在多数条件下习惯于采用较为方便的广义差分法进行处理，即对模型的残差进行自回归分析并以自变量方式进入模型的回归方程来解决序列相关的问题。
首先对于模型的残差的自相关图进行分析以便确定广义差分模型的滞后阶数：
观察其自相关图的拖尾性来判断出残差属于2阶自相关。所以按照广义差分思路建立模型：
CPI=C(1)+C(2)*S+C(3)*M2+[AR(1)=C(4)，AR(2)=C(5)]
得到输出结果：
CPI=19.784+0.502*S+0.2281*M2+[AR(1)=1.210，AR(2)=-0.449
观察模型的dw值接近于2，证明序列相关问题已消除，并且模型拟合程度较高，但在放宽的显著性水平下（0.1）截矩项还是不能通过检验，所以取出截矩项得到新的模型和结果为：
CPI=0.592*S+0.299*M2+[AR(1)=1.200，AR(2)=-0.412]
对与此新模型所得方程从拟合优度角度、系数显著性角度、系统估计标准误角度、序列相关和多重共线性等违背基本假定的问题的解决上都有着令人满意的结果。所以可以尝试使用该模型进行预测和控制。
二、回归分析结论以及对中国通货膨胀的走势分析
1.回归分析结论
通过E-Views软件的回归分析可以发现：货币和准货币供应量同比增长率（M2）前面的系数为0.299，这意味着货币和准货币供应量同比增长率（M2）每增加1%，中国消费者物价指数（CPI）将增加0.299%。这个结论首先说明货币供应量与通货膨胀率程正比例增长趋势，其次自2007年全球金融危机到去年为止，中国一直秉承着执行宽松的货币政策，增加货币供应量从而缓解经济危机对金融市场的压力，这必然倒是通货膨胀的发生。这也变相说明了货币供应量与通货膨胀之间的关系。由E-Views的分析结果显示，工资额同比增长率（S）前面的系数为0.502，这意味着工资额同比增长率每增加1%，中国消费者物价指数（CPI）将增加0.502%。这说明工资额同比增长率与通货膨胀率程正比例增长趋势。
2.对通货膨胀的预测及中国经济的发展趋势分析
通过之前的回归分析我们可以看到，如果社会的通货膨胀率是稳定的，人们可以完全预期，那么通货膨胀率对社会经济生活的影响很小。因为在这种可预期的通货膨胀之下，各种名义变量都可以根据通货膨胀率进行调整，从而使实际变量不变。这时通货膨胀对社会经济生活的的唯一影响，是人们将减少他们所持有的现金量。但是，在通货膨胀率不能完全预期的情况下，通货膨胀将会影响社会收入分配及经济活动。因为这时人们无法准确地根据通货膨胀率来调整各种名义变量，以及他们应采取的经济行为。所以，控制通货膨胀率对经济发展有着至关重要的意义。宏观的说通货膨胀制约着中国经济的发展，而中国经济的发展同时会导致通货膨胀的产生，而这是一对对立统一体。
准货币范文第6篇
XRP指瑞波币，人民币标准货币符号为CNY；XRPCNY一般指瑞波币对人民币汇率。瑞波币是Ripple网络的基础货币，总数量为1000亿，并且随着交易的增多而逐渐减少，瑞波币的运营公司为RippleLabs（其前身为OpenCoin）。
人民币是中华人民共和国法定货币，单位为元，人民币的辅币单位为角、分。1元等于10角，1角等于10分。钞票面额有1角、5角、1元、5元、10元、20元、50元、100元；硬币面额有1分、2分、5分、1角、5角、1元等。
目前正在使用的人民币为第五套，此外，第一套、第二套和第三套人民币已经退出流通，第四套人民币于2018年5月1日起停止流通（1角、5角纸币和5角、1元硬币除外）。2019年8月30日起发行2019年版第五套人民币50元、20元、10元、1元纸币和1元、5角、1角硬币。
人民币由中国人民银行负责人民币的设计、印制和发行，中国人民银行是中华人民共和国的中央银行，为国务院组成部门。在国务院领导下，制定和执行货币政策，防范和化解金融风险，维护金融稳定。
（来源：文章屋网 ）
准货币范文第7篇
【关键词】 人民币汇率； 货币篮子； 卡尔曼滤波
一、引言
自2005年7月21日起，我国改变了单一盯住美元的固定汇率制度，开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。如图1所示，自汇率制度改革以来人民币对美元呈现单边升值趋势，累计升值达21.4%。从图1中也可以看出伴随着人民币汇率制度改革的不断深入，人民币对欧元汇率以及人民币对日元汇率的波动幅度都有逐渐扩大的趋势。可见人民币汇率制度改革一直有条不紊地进行着，同时汇率制度的灵活性确实有了很大程度的提高。
2005年8月10日，中国人民银行宣布人民币参照的货币篮子主要由在中国对外贸易、直接投资、外债偿付等方面具有重要意义的外国货币构成。篮子货币的确定是以对外贸易权重为主的，由于美国、欧元区、日本、韩国等是中国最主要的贸易伙伴，相应地，美元、欧元、日元、韩元等也自然会成为主要的篮子货币。此外，新加坡、英国、马来西亚、俄罗斯、澳大利亚、泰国、加拿大等国与中国的贸易比重也较大，它们的货币对人民币汇率也是很重要的。但是货币当局并没有明确篮子货币中所包含的货币种类及其权重，以及如何随着国内外经济环境的变化而对货币篮子作出调整。同时，在人民币汇率制度渐进式改革的关键阶段，金融危机是否对汇改进程产生冲击也是值得研究的问题。随着我国经济的不断发展，迫切希望货币政策的对内作用能有很大的灵活性，同时也希望能采用相对独立的汇率政策应对内外失衡的问题，并最终实现经济可持续增长条件下的内外均衡的目标。
本文首先分析汇率制度改革前后人民币汇率波动幅度的变化；然后运用卡尔曼滤波方法分析汇率制度改革以来人民币货币篮子中货币的构成及其权重的动态调整过程，并分析金融危机如何对汇率制度改革产生影响。
二、人民币参考一篮子货币理论分析
（一）货币篮子模型
采用Frankel and Wei（2007）中的货币篮子模型对篮子货币权重进行估计。假设人民币参考的货币篮子的方程为：
（二）汇率数据说明
由于篮子货币的确定是以对外贸易权重为主的，美国、欧元区、日本、韩国是中国最主要的贸易伙伴，这四个国家（地区）与中国的对外贸易占中国总对外贸易的50%以上。Frankel and Wei（2007）对人民币货币篮子模型进行回归分析发现只有美元、欧元、日元和韩元的回归系数在统计意义上是显著的。因此，本文假设货币篮子中仅包括美元、欧元、日元和韩元这四种货币。关于基准货币的选择，Frankel and Wei（2007）认为由于人民币采用参考一篮子货币的有管理的浮动汇率制度，货币当局在决定是否对汇率进行干预时更可能考虑人民币对于特别提款权或者其他贸易权重汇率的偏离程度，因此本文选择特别提款权（SDR）为基准货币进行实证分析。
本文的数据来源于国际货币基金组织，包括：人民币、美元、欧元、日元和韩元在2005年1月1日至2010年3月10日期间以特别提款权为基准货币的日汇率数据。凡是缺乏人民币报价的日期都被剔除，其他货币的汇率如有空缺也被剔除，最终得到1 087个日数据。
三、人民币货币篮子模型的实证分析
（一）汇率制度改革前后人民币汇率的波动特征
采用（3）式对人民币日汇率进行一阶自然对数差分。
采用E-views软件对人民币的篮子货币模型进行卡尔曼滤波分析。图2是经平滑后的篮子货币回归系数曲线。从图2可以看出：美元系数最小值达0.831；欧元系数从2005年7月0.027的水平缓慢上升至2007年12月的0.064，随后加速下降至2008年12月0.007的水平，随后保持稳定在0.006—0.001；日元系数在2005年至2008年8月在0.05上下大幅波动，2008年11月以后则围绕0小幅波动；韩元系数在2005年7月至2006年8月期间一直处于0.005以下，2006年9月至2008年3月由0.0022不断上升至0.041，2008年4月至2008年11月则由0.041不断下降至0.003，2008年12月以后一直保持0.003的水平。
通过卡尔曼滤波分析可以得出：货币当局一直在调整货币篮子中各种货币的权重，货币权重的调整是一个动态反复的过程。这种调整受当时国际国内经济情况的左右，是一个相机抉择的调整过程。可以把整个调整过程分为四个阶段：第一阶段是2005年7月至2006年2月，为汇改试水阶段，特点包括改变了盯住美元的货币制度，人民币汇率波动浮动增大，货币当局有对货币篮子中货币权重进行微调；第二阶段是2006年3月至2007年8月，为汇改深入阶段，特点包括人民币兑美元不断升值，人民币对其他货币的汇率波动范围进一步扩大，货币篮子中美元的权重不断下降，欧元和日元在货币篮子中的权重有比较明显的上升，其中欧元的权重大于日元的权重，韩元在货币篮子中的权重并不明显；第三阶段是2007年9月至2008年11月，为汇改收缩阶段，特点包括人民币对美元进一步升值，人民币汇率保持大幅波动，但是货币篮子中美元的权重不断上升，欧元和日元在货币篮子中的权重不断下降；第四阶段是2008年12月至2009年年底，为汇改稳定阶段，特点包括人民币兑美元汇率基本维持在6.85—6.82的水平，人民币汇率波动幅度有略微下降，同时货币篮子中美元的权重上升到1的水平，其他货币的权重则为0。进一步，整个货币篮子调整阶段包括五个平稳阶段（2006年4月至2006年5月）、（2006年9月至2006年12月）、（2007年8月至2007年12月）、（2008年4月至2008年5月）、（2009年2月至2010年3月）和五个渐进阶段（2005年7月至2006年3月）、（2006年6月至2006年8月）、（2007年1月至2007年7月）、（2008年1月至2008年3月）、（2008年6月至2009年1月）。
（三）人民币货币篮子动态调整机制分析
准货币范文第8篇
关键词：财产保险；货币供应量；协整；误差修正模型
一、引言
保费收入的变动与货币政策的调整有紧密的联系，其变化能够充分展示货币政策执行的效果。而财产保险是保险的重要组成部分，财产保险是以财产及其有关的经济利益和损害赔偿责任为保险标的，对投保人或被保险人的经济损失进行补偿的保险。货币政策的直接表现形式是货币供应量的变化。因此，他们之间必定存在某种相关关系。
目前国内外学者关于财险保费收入因货币供应量变动而产生影响的研究较少。赵进文、熊磊分析了我国保险需求与货币供应量的联动机制，结果表明，货币供应量与保险需求之间存在长期稳定的均衡关系。王颖，徐淼认为实行紧缩性货币政策会使银行资金全面收紧，从而限制保险公司的保费增加，严重影响保险公司经营活动。王维民，于娟认为货币供应量变动会显著影响保险需求，而保费收入对于货币供应量的影响较弱。
本文将通过构建误差修正模型来分析货币供应量的变动对财产保险保费收入的影响，深刻揭示我国货币供应量变动对财险保费收入的影响机制，进而为我国财险业针对货币政策的变化及时调整产品定位、营销策略、风险控制等提供建议。
二、模型设计和研究方法
（一）财产险保费增长模型分析
实行宽松货币政策时带来的货币供应量的增加必然会拉动消费与投资，导致社会物质财富及相关的经济利益增加，基于风险控制及资金融通的需要，必然会刺激产生出新的财产保险需求。因此，当年的财产险保费收入会受到货币供应量的影响。
另外，由于我国财产保险保单很大部分是短期保单（通常为一年期），因此，只要其财产和经济利益不大量减少或消失，即使在货币供应量不变的条件下，下一年度投保人仍然会对其原有的财险保单进行续保，比如汽车保险大多会连续续保。
利用变量的差分建立模型来克服虚假回归会使模型失去了大量的信息。而在误差修正模型（ECM）中，使用一阶差分可以消除模型可能存在的多重共线性问题，也能消除变量的趋势性因素，从而避免“虚假回归”。同时，误差修正模型引入误差修正项可保证变量水平值的信息没有被忽视，保证模型对样本数据的解释能力。因此本文使用恩格尔-格兰杰两步法建立ECM模型。
三、实证研究
（一）样本数据来源和描述
本文旨在检验财产保险保费收入与我国货币供应量的相关性，因此选取2005年1月至2014年2月之间的全国财产保险保费收入P以及货币供应量（货币与准货币之和）M的月度数据作为研究对象，分别作为ARDL模型的解释变量和被解释变量。数据分别来源于中国保监会网站和中国人民银行统计数据。为了消除数据异方差性对模型的干扰，我们对原始数据进行对数处理，即用LNP、LNM分别代表取对数后的全国财产保险保费收入、货币供应量。由于LNP具有明显的季节要素，为了减小数据的波动性对模型的影响，故对其进一步作季节处理，这里采用X-12方法进行季节调整。LNPSA代表取对数并进行季节调整后的全国财产保险保费收入。
（二）实证分析
1、平稳性检验
对时间序列数据进行分析，其基本假设是时间序列数据是平稳的。为了防止虚假回归，要先对变量进行平稳性检验。本文采用ADF单位根检验法，检验变量的平稳性，对于非平稳性的时间序列进行差分处理使之成为平稳序列。
通过检验结果可以发现，LNPSA和LNM在水平状态下的T统计量的值均大于5%显著水平下的临界值，因此不能拒绝原假设，以上两个时间序列为非平稳的。LNPSA和LNM两个变量经过一次差分后，LNPSA、LNM在5%显著性水平下是平稳的，即两个变量都是一阶单整的，具有相同的单整阶数。
2、协整检验
协整关系从经济意义上表现为系统内某一变量会因为季节影响或随机干扰偏离均值，这种偏离是暂时的，随着时间的推移会自动回到均衡状态。由于LNPSA 和LNM这两个变量都是一阶单整的，可以用恩格尔-格兰杰两步法进行协整检验。
（1）用动态分布滞后模型进行协整回归 。
（9）式中括号里的t检验值均具有95%的显著性，且D.W值接近于2，因此模型不存在自相关性。误差修正项ecmt-1即为（7）式生成的残差，其系数为-0.333
四、实证结论及政策建议
根据本文的实证研究，我们得出以下结论：
1、续保性的假设合理，根据ARDL模型可知我国财产保险保费收入与上一期保费收入正相关，上一期财险保费收入每变动1%，将会使本期财产保险保费收入同向变动0.845%左右。
2、我国的财险保费收入和货币供应量之间存在长期稳定的均衡关系。通过ECM模型得知，不论从长期还是短期来看，财产保险保费收入与货币供应量之间存在正向影响，货币供应量每变动1%，将会使财产保险保费收入变动0.175%左右。而且我国保费收入水平的变化不仅取决于货币供应量，而且还取决于上一期保费收入对均衡水平的偏离。另外，误差项ecmt-1估计的系数为负体现了对偏离的修正情况。
3、从误差修正模型可知，短期乘数0.917小于长期乘数1.134。因此，不管是从短期看还是从长期看，货币供应量对财险保费收入水平都具有非常重要的作用，并且货币供应量对财险保费收入的长期影响要大于其短期影响。
本文根据实证结果，提出如下建议：
1、保险监管部门应正确把握货币供应量对财产保险市场的影响机制。保险监管部门在制定和实施保险政策时，应充分考虑货币供应量对财产保险市场的影响。根据货币政策的变化及时制定合理的财产保险政策，来应对货币政策给财产保险业带来的不利影响，并及时抓住宽松货币政策为财产保险业带来的机遇。可以充分合理的针对M1和M2的变化来调控财产保险市场，进而影响财产保险的需求状况。
2、各家保险公司应在财产保险业政策的引导下，根据货币政策实施的方向和力度，及时调整产品定位、营销策略、风险控制体制等，抓住宽松货币政策带来的发展财产保险的机遇，努力提高财险的保费收入，促进财产保险业的健康快速发展。（作者单位：河北经贸大学金融学院）
参考文献
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[2]郁佳敏.基于自回归分布滞后模型的我国财产险保费增长实证研究[J].保险研究.2012年 第5期：99-102
[3]王维民，于娟.我国货币供应量变动与保险需求联动性实证研究[J].呼伦贝尔学院学报2012年第4期：19-22