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人民币汇率变动对国内通货膨胀预期的影响

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  【摘要】当前全球性的量化宽松的货币政策使得通货膨胀预期一直保持高位,这也为全球经济复苏蒙上一层阴影。如何预防通货膨胀预期引致实际通货膨胀,对于货币当局管理通货膨胀预期而言具有重要意义。本文的目的在于使用H-P滤波估算通货膨胀预期,继而用协整和Phillips-Hasen两阶段法分析人民币汇率对国内通货膨胀预期的影响,本文还使用误差修正模型探讨了人民币汇率变动对国内通货膨胀预期影响的机制。本文建立了一个半开放经济模型,这一模型中,国内通货膨胀预期由人民币汇率和货币供应量共同决定。本文的结论是,长期而言通货膨胀预期、名义有效汇率和国内货币供应量是协整的,汇率的变动显著地影响了国内通货膨胀预期水平;短期而言,汇率变动对国内通货膨胀预期的影响也要大于货币供应量。
  【关键词】汇率 通货膨胀预期 H-P滤波 误差修正模型
  一、引言及文献综述
  通货膨胀预期是真实通货膨胀形成的重要决定因素,不仅对中央银行货币政策目标与实施效果有重要影响,还与社会经济主体下一期的经济决策存在密切关系。央行通过经济手段引导公众降低通货膨胀预期,是其控制通货膨胀有效手段之一。因此,对我国通货膨胀进行研究,对于实施宏观调控,特别是对中央银行运用货币政策工具保持币值稳定,具有重要参考意义。
  货币主义的代表人弗里德曼(1956,1970)认为通货膨胀无论何时何地都是一种货币现象,货币流通过程中,发行货币数额比社会实际需要货币数额多,则产生货币过剩的现象。李军(1997)认为在短期内,货币供给和通货膨胀之间的相关性不是很强,但长期过量的货币供给会通过未来的通货膨胀来体现。张思成(2011)利用1978~2011年间的数据,通过Johansen协整分析法研究中国通货膨胀与货币供应的互动机制,认为无论在短期还是中长期,货币增长都显著驱动通货膨胀。同时,汇率的变化也影响着通货膨胀率的变化。卜永祥(2001)利用1990~2000年数据,运用协整和Phillips-Hansen两阶段方法分析人民币汇率变动对国内物价水平的影响,结果表明,短期而言,汇率对零售物价和生产者价格有不同的影响,汇率和国外物价水平变化对生产者价格有十分快捷和显著的影响。长期来看,名义有效汇率和国内物价水平、国外物价水平、国内货币供应量是协整的。陈浪南,何秀红和陈云(2008)采用Johansen&Juselius协整检验法估计汇率――价格传导的长期关系,通过HP滤波求得变量的短期波动序列,采用脉冲响应函数分析汇率与价格水平的引致关系。结果表明,汇率的变动会通过进口商品的价格变动来影响国内物价水平,从而影响通货膨胀水平。
  国内外文献大致将通货膨胀预期估算的方法总结为两类:第一类是通过统计途径进行调查分析,第二种方法是通过计量模型进行估计。Hamilton(1985)在假设通货膨胀预期、真实利率和真实通货膨胀率存在向量自回归关系、金融市场是有效市场的基础之上,利用名义利率和真实通货膨胀率的季度数据,将预期通货膨胀率、名义利率、真实通货膨胀率以及其滞后项表示成向量自回归的形式,并将其转变为状态空间的形式,然后利用卡尔曼滤波算法,使用以上数据完成了对无法观测到的预期通货膨胀预期的估计。Burmeister(1986)在Hamilton的基础之上,使用月度数据对通货膨胀预期进行估计。国内在使用计量方法估计通货膨胀预期方面起步较晚。赵留彦(2005)基于名义利率和月度通货膨胀率,参照Burmeister的方法构建状态空间,在理性预期的假定下根据卡尔曼滤波算法估测通货膨胀率。唐羽(2010)根据费雪方程和无偏预期理论,使用H-P滤波算法从短期名义利率中分离出通货膨胀预期和Ex-ante实际利率。
  本文在无偏预期假设的基础上,检验人民币汇率变动对国内通货膨胀预期的影响。参照上述文献的研究方法及结论,采用Corbo和McNelis(1989)所设定的模型设定了通货膨胀预期方程,这是因为中国的经济并没有实现完全开放。模型采用2006年3月到2012年12月的月度数据进行估计,将人民币名义有效汇率和通货膨胀预期之间的长期趋势和短期动态调整方程结合起来;在无偏预期的假设之上,采用H-P滤波估算我国通货膨胀预期;设定模型,对变量的平稳性和协整关系进行检验,运用Phillips-Hansen两阶段方法估计误差修正模型;最后对计量结果的解释和结论。
  二、通货膨胀预期计算
  (一)理论框架和模型构建
  (三)通货膨胀预期估算
  由于我国银行存款利率不能由市场资金供求自由决定,我们使用一年期国债收益率来衡量名义利率。该利率序列在2006年3月后存在连续的日度观测,故数据选取自该月开始。选取每月最后一个交易日利率水平来表示该月利率水平,该利率选取自中国债券信息网。
  由上图可以看出,实际利率的波动趋势分为三个阶段:
  第一阶段,从2006年3月至2007年10月,实际利率处于上升趋势。在这一阶段,通货膨胀率的预期在2007年5月经历由负到正的逆转,可能是由于2007年中国资本市场资产泡沫累积,导致流动性过剩,进而带来通胀压力上涨。
  第二阶段,从2007年11月至2009年9月,实际利率处于下降趋势,受2008年的金融危机影响,经济增速有所下滑,对于通货膨胀的预期出现由正到负的逆转。
  第三阶段,从2009年10月至2012年12月,实际利率处于上升趋势。由于国家2009年开始执行四万亿经济刺激计划,银行信贷扩张,对于通货膨胀的预期由负转正。在此之后,国家遏制房价政策出台,通货膨胀预期的上升势头得到抑制,出现正负交替的现象。
  三、模型设定和数据
  (一)模型设定
  之前估算的通货膨胀预期水平Eπt-1,k可以看成在t-1期期末估计的t+k期物价相对于t期变动的幅度,定义变量EPt,k=(Eπt-1,k+1)×100%,即把EPt,k看成是t-1期期末对t+k期物价水平相对于t期的百分比。   依照Corbo和McNelis的模型,用方程来解释国内的通货膨胀预期水平:
  EP=F(NEER,M)
  EP代表国内通货膨胀预期水平,NEER是名义有效汇率,M代表国内货币供应量。该方程可以描述成:lnEPt=β0+β1lnNEERt +β3lnMt+εt
  lnEPt:t期我国通货膨胀预期水平的自然对数形式;
  lnNEERt:t期实际有效汇率指数的自然对数形式;
  lnMt:t期的我国货币供应量自然对数形式。
  (二)数据选取
  模型使用从2006年3月到2012年12月的共82个样本。名义有效汇率选自国际清算银行,M0代表货币供应量,数据取自于中国人民银行网站。
  (三)单位根检验和协整检验
  1.单位根检验。本文使用ADF方法对数据的时间序列特征进行检验,结果在表1中。
  所有变量在5%显著性水平上,无法拒绝存在单位根的原假设。在一阶差分后,所有变量都在5%的显著性水平上,可以拒绝序列不稳定的原假设。我们认为,在5%的显著性水平上,所有变量都是1阶单整的。
  2.协整方程。为估计变量之间的长期关系,使用Phillips和Hansen两阶段过程进行建模。首先,用Phillips和Hansen(1990)提出的修正的OLS估计值来估计长期关系,然后用上一阶段回归获得的误差修正项作为额外的回归因素来估计短期动态机制。下面是完全修正的Phillips――Hansen估计值,其中括号中的为回归系数t检验值:
  LnEP=4.848218+0.020483LnM0-0.09999LnNEER
  (115.7319) (3.712833) (-4.080324)
  对以上回归方程的残差进行平稳性检验,结果在表2。
  从表中可以看出,在5%的置信度水平下,以上回归的残差能够拒绝非平稳的假设,因而上述回归方程能够代表通货膨胀预期和汇率之间的长期关系。
  (四)短期动态过程的估计
  在确定了国内通货膨胀预期、货币供应量和实际有效汇率之间的长期关系之后,我们可以继续估计短期动态过程,误差修正模型是:
  ECM是对从长期均衡位置偏离程度估计的指标,用第一阶段回归残差来表示,其估计值是:ECM=LnEP-4.848218-0.020483 LnM0+0.09999LnNEER
  采用Hendry(1995)所使用的从一般到个别的建模方法来剔除回归系数不显著的滞后期,在初始阶段设置每一个变量滞后期为12期,之后剔除系数不显著的滞后期,获得最终的模型。误差修正模型见表3。
  误差修正模型调整后的R2只有0.425496,拟合程度不高,这可能反映了通货膨胀预期还受到其他因素影响,如我国主要贸易伙伴国家的物价水平、货币供应量、我国农产品产量、工资率的增长等等。而所有这些因素,均作为模型的外生变量加以解释,不在模型的考虑范围之内。
  四、对实证结果的分析及结论
  第一,长期来看,名义有效汇率、国内货币供应量和国内通货膨胀预期尽管不是平稳过程,但是协整的。国内通货膨胀预期受到名义有效汇率显著地影响,名义有效汇率变动一个百分点,会使得国内通货膨胀预期反方向变动0.06个百分点。
  第二,在短期,国内的通货膨胀预期水平主要由国外因素决定,国内货币供应量对国内通货膨胀预期只有很弱的影响,即便是这种较弱的影响也要在7个月之后才能体现出来。短期来看,名义有效汇率对国内通货膨胀预期有着决定性的影响,其本身的变化将在1个月后对通货膨胀预期产生影响。
  参考文献
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  [2]李军.货币供给与通货膨胀长期与短期关系分析.《数量经济技术经济研究》.1997年第11期.44-49.
  [3]陈浪南,何秀红,陈云.人民币汇率波动的价格传导效应研究.《国际金融研究》.2008年第6期.55-62.
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  [6]卜永祥.人民币汇率变动对国内物价水平的影响.《金融研究》.2001年第3期.78-88.
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  [12]Burmeister Edwin,Wall Kent D.and J.D.Hamilton.“Estimation of Unobserved Expected Monthly Inflation Using Kalman Filtering”.Journal of Business and Economic Statistics,1986,4,147-160.
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