资产价格_通货膨胀与最优货币政策_理论分析和基于数据的实证研究.pdf

资产价格、 通货膨胀与最优货币政策 郑鸣， 倪玉娟 （厦门大学 金融系， 福建 厦门 361005 ） 摘要首先建立开放经济下的资产价格和货币政策的理论模型， 运用最优化方法推导出央行利率政策最优反应函数， 然 后运用 VAR 方法分析了股价、 产出、 通胀率和货币政策的关系， 最后运用 State-Space 方法计算出央行应对资产价格的时变反 应系数。本文发现， 央行的最优利率政策应对资产价格做出非负反应， 反应系数大小与产出的利率弹性和资产内在价值的利率 弹性呈负相关， 与资产价格的财富效应等呈正相关。 实证结果表明， 我国股价波动显著地影响通货膨胀， 利率相对于货币供应量 来说能更有效地调控股价。 关键词资产价格； 通货膨胀； 最优货币政策； VAR 模型 中图分类号F821.0文献标识码A文章编号10079556 （2010 ） 11002708 Asset price， Inflation and Optimal Monetary Policy Theoretical and Empirical Study on China ZHENGMing， NI Yu- juan （Dept. of Finance，Xiamen University，Xiamen 361005，China ） Abstract：The paper builds an open economy theoretic model that includes asset price and monetary policy，and then derives the optimal interest rate setting by optimization method. The authors also analyze the relationship among stock price，output，inflation rate and monetary policy by VAR model and calculate the optimum interest rate time-variant response factor against asset price through State-Space method. The authors find that，the central bank interest rate policy should response to the asset price positively， and the response factor correlates negatively with interest elasticity of output and interest elasticity of asset intrinsic value，and positively with asset wealth value. The empirical studies show the stock price can influence inflation significantly，and compared with money supply policy，interest rate policy can better impact asset price. Key Words：asset price；inflation；optimum monetary policy；VAR model 收稿日期2010- 09- 20 基金项目 教育部人文社会科学研究规划基金项目“中国金融稳定理论及政策协调机制构建基于经济全球化背景的 视角”（08JA790110 ） 作者简介 郑鸣 （1957 ） ， 男， 福建福州人， 厦门大学金融系教授， 博士生导师， 研究方向是宏观金融与货币政策； 倪玉娟 （1984 ） ， 女， 安徽滁州人， 厦门大学金融系博士研究生， 研究方向是资本市场与货币政策。 理论分析和基于中国数据的实证研究 金融投资 一、 引言 随着美国次贷危机爆发，房地产泡沫的破灭以 及各种金融产品价格的大幅下降，资产价格与货币 政策又一次成为国内外研究的热点问题（王擎等， 2009 ） 。近年来， 金融市场的增长速度一直高于全球 GDP 的增长速度， 全球各个地区的金融深度不断加 大，各国金融资产相对于其 GDP 的比率在不断提 高。1990 年， 只有 33 个国家的金融资产总值超过了 其 GDP。20 年后的今天， 这类国家的数量翻了一番 多， 排在前列的包括了中国， 其金融资产总值远远高 于国民生产总值。随着金融市场持续增长和深化， 资产价格波动的影响已超越了资本市场本身，更多 2010年11月 第32卷 第11期 Nov.， 2010 Vol.32 No.11 Joumal of Shanxi Finance and Economics University 山 西 财 经 大 学 学 报 27 地影响着宏观经济和金融的稳定。 理论上而言，资产价格可通过多种传导机制影 响实体经济， 如财富效应 （Modigliani， 1971 ） 、 托宾 Q 效应（Tobin， 1969 ） 以及金融加速器效应 （Bernanke 和 Gertler， 1995 ） 。 一般来说， 流动性的流向有三个渠 道， 即资本市场、 信贷市场和商品市场。流动性流入 资本市场会使资产价格上涨，流入信贷市场会导致 固定资产投资过热， 流入商品市场会导致通货膨胀。 所以， 一方面， 资产价格上涨和通货膨胀存在替代关 系； 另一方面， 资产价格上涨又可能通过财富投资效 应等影响总需求进而促使商品价格上涨。 实际上， 关 于资产价格对实体经济的影响机制尤其与通货膨胀 的关系，不论是在理论研究还是实证研究上都没有 达成一致的意见 （Friedman， 2001 ） ， 尤其是对于不同 的国家在不同时期不同资产价格对实体经济的影响 并没有统一的结论。 在我国， 由于近年来资本市场的 快速膨胀和金融资产总量发展及结构的变迁，资产 价格对产出和通货膨胀的影响作用有多大，央行在 制定货币政策时是否应该考虑资产价格因素，以及 应该如何反应等，这些问题的研究具有重大的理论 意义， 也是我国央行面临的紧迫的现实问题。 关于我国资产价格 （主要包括股价和房价 ） 是否 影响产出和通货膨胀，我国一部分学者认为它们之 间存在相互影响的关系。易刚和王召 （2002 ） 研究发 现，货币数量和通货膨胀不仅取决于商品和服务的 价格，同时也取决于股票市场。刘勇（2004 ） 运用 VECM 模型得出， 股指、 GDP、 货币供应、 利率和 CPI 之间存在一种长期稳定的均衡关系，在这种均衡关 系中，股指和 GDP、 CPI 之间的关系是正相关的， 和 货币供应、 利率之间的关系是负相关的。 王维安和贺 聪 （2005 ） 利用无套利均衡定价原理， 发展了从房地 产价格波动中分离出市场通货膨胀预期的新方法， 并在此基础上， 通过对中国房地产市场的实证研究， 发现了房地产预期收益率与通货膨胀预期之间存在 稳定函数关系。马进和关伟 （2006 ） 运用 19962006 年数据实证得出，股票市场与我国的经济增长目标 存在长期的稳定关系， 但这种关系非常弱。 另一些学 者则持相反意见。孙华妤和马跃 （2003 ） 用一个递归 的 VAR 模型来分析股票价格和 GDP 以及 CPI 之间 的关系， 发现股票价格对 GDP 不起作用， 同时货币 供应量也不对股票市场起作用。孙洪庆和邓英 （2009 ） 运用 Granger 因果关系检验和 VECM 模型发 现，股票价格指数与国内生产总值及投资之间完全 没有协整关系， 与消费支出之间有弱协整关系， 与货 币供应量之间有强协整关系及格兰杰因果关系， 从 而检验了近些年来中国股票市场的反经济周期现象 和 “政策市” 现象。 关于央行货币政策如何应对资产价格，主要存 在两种观点。 一种观点认为， 坚持一般物价稳定是央 行首要的甚至是唯一的目标。只要资产价格膨胀不 影响预期的通货膨胀率，货币政策就不必对资产价 格的膨胀有所反应，而即使在资产价格变化影响了 通货膨胀预期， 货币当局需要有所作为的情况下， 货 币政策也是针对被影响了的预期通货膨胀做出反 应，而不是对变化了的股价做出反应 （Goodfriend， 2005； Bernanke 和 Gertler， 1999； Mishkin， 2007 ） 。另 一种观点认为， 在资产价格与其基本面存在差异时， 货币政策应采取相应措施，即在泡沫的生成期就将 其 “戳破”（Goodhart， 1993； Smet， 1997； Kent 和 Lowe， 1997； Cecchetti et al， 2000 ） 。易纲 （2002 ） 认为， 中央 银行在制定货币政策时应考虑股价和商品服务价 格。 郭田勇 （2006 ） 揭示了资产价格与实体经济、 通货 膨胀之间的关系机理，肯定了资产价格波动对宏观 经济、金融稳定的影响和在中央银行制定货币政策 中的作用，论证了将资产价格作为货币政策调控目 标存在的困难， 认为密切关注资产价格的变化、 改进 和完善货币政策体系是我国央行的现实选择。王擎 和韩鑫韬 （2009 ） 基于 BEEK 模型和 GARCH 模型分 析了房价、货币供应量与经济增长波动的相关性以 及它们的波动对经济增长率的影响，认为应该控制 房价波动，但目前中央银行没有必要运用货币政策 直接干预房价。 另外一些学者则从泰勒规则的角度研究资产价 格和货币政策之间的关系。杨继红和王流尘 （2004 ） 对泰勒规则进行了扩展，以探讨货币政策是否应对 股市泡沫进行响应。 研究结果表明， 我国的货币政策 未将股市泡沫纳入视野，中央银行对 19962005 年 期间股市泡沫的急剧膨胀及随后的泡沫破裂，都采 取了容忍和观望的态度。袁靖 （2007 ） 基于泰勒规则 对我国 19922005 年考虑股票市场资产价格泡沫的 货币政策反应函数进行了实证检验，发现我国在制 定货币政策操作规则时， 利率平滑倾向显著， 赋予通 货膨胀和产出缺口的权重较大，但不重视应对资本 市场价格的较大波动。 总结我国学者已有的研究成果，笔者发现多数 学者是通过研究资产价格是否影响经济增长，作为 央行是否需要对资产价格做出反应的论证；以央行 货币政策是否能够影响资产价格，作为央行货币政 策是否能够调控资产价格的论证。 而且， 大多是直接 运用计量的方法进行论证。另外一些学者主要是通 过直接拓展泰勒规则来实证检验央行货币政策是否 对资产价格进行了反应。 因此， 本文试图通过理论推 28 导研究央行应如何应对资产价格，再结合中国的数 据实证检验资产价格与产出和通货膨胀的关系、 货 币政策对资产价格的影响以及央行对资产价格的动 态最优反应。 本文结构安排如下： 第二部分建立开放 经济下的理论模型并推导出央行利率政策的最优反 应函数， 以分析货币政策应如何应对资产价格； 第三 部分， 用 Granger 因果关系检验和 VAR 的方法分析 我国股价如何影响产出和通货膨胀，以及货币供应 量政策和利率政策对股价的影响；第四部分，采用 State-Space 模型估计第二部分模型的结构参数并以 此计算我国央行应对资产价格的最优反应系数； 最 后部分是结论。 二、 最优货币政策理论模型 本文借鉴 Ball（1999 ） 、 Kontonikas 和 Montagnoli （2006 ） 的封闭经济模型并根据中国实际情况对其修 正， 建立一个开放经济下的理论模型， 同时考虑了资 产价格因素， 具体模型设定如下： t+1=t+1yt+2et+t+1（1 ） yt+1=0+1yt-2（it-Ett+1） +3et+4qt+t+1（2 ） qt=qt *+q t NI=q t *+bqt-1 （3 ） qt *=-1 （it-Ett+1） +2Etyt+1+t（4 ） 式中， yt表示产出缺口的对数形式， t表示通货 膨胀率， qt表示资产价格的对数形式， qt * 表示资产的 内在价值， 而 qt NI 表示资产价格偏离内在价值的部分。 方程 （1 ） 是菲利普斯曲线， 表示通货膨胀率的变 动取决于滞后一期的产出缺口及汇率变动， t+1为均 值零的随机扰动项。方程 （2 ） 是 IS 曲线， 这与 Walsh （1998 ） 、 Ball（1999 ） 、 Svensson（1997 ） 、 Kontonikas 和 Montagnoli （2006 ） 的模型设定是一致的， 不同的是本 文研究开放经济下的情况，故在 IS 曲线中加入了汇 率变动的因素。另外， 本文设定产出与滞后一期的资 产价格呈正向关系。资产价格主要通过财富效应、 金 融加速器效应和托宾 Q 值效应来影响消费和投资进 而影响产出， 即 4衡量了资产价格的这三种效应， t+1 为均值零的随机扰动项。 方程 （3 ） 设定资产价格分解成 内在价值 qt *部分和偏离内在价格的部分 q t NI， 并根据动 量效应 （Momentum Effects ） 将 qt NI 设定为 bqt-1， 且b0 （ Frenkel 和 Mussa， 1985； Kontonikas 和 Montagnoli， 2006 ） 。方程 （4 ） 表示资产的内在价值与预期的实际利 率和产出有关， t为均值零的随机扰动项。 本文假设中央银行的目标是最小化损失函数， 这一损失函数综合反映了央行对产出和通胀率的权 衡考虑， 根据 Ball （1999 ） 设定中央银行的跨期损失 函数为： L= 1 2 Et t = 1 t（t 2 +yt 2） 式中， 反映了中央银行对产出的相对重视程 度， 1 则表示更注重产 出， 为贴现因子。根据模型部分的推导得出： yt+1=t+t+1和 t+1=覬t+t+1 式中， t=0-1（it-t） +2yt+3et+4bqt-1， 覬t=t+ 1yt+2et 代入央行的损失函数得： V （覬t） =min t 1 2 Et（覬t+t+1） 2+ （t+t+1 ） 2+V （覬t+1 ） s.t.覬t+1=覬t+1t+谆t+1 式中， 覬t为状态变量， t为控制变量。 对该最优化问题进行求解（具体的最优化求解 过程， 可向笔者索取） ， 得出中央银行最优的利率政 策反应函数为： it * =f0+f t+fy yt+fq-q* （qt-qt *） +f e et 式中， f 、 fy 、 fq-q* 和 fe 分别表示最优利率（it *） 对 通货膨胀 （t） 、 产出缺口 （yt） 、 资产价格偏离内在价 值 （qt-qt *） 和汇率变动 （e t） 的反应系数， f0为常数 项， 且各自形式分别为： f = 1（1-42） （+1 2 - ） （2+41） +1 fy =（1+21+411 ） （2+41） + 1（1-42） （+1 2 - ） （2+41） fq-q* = 4 （2+41） fe = 1（1-42） （1+2） （+1 2 - ） （2+41） + （3+22+241） （2+41） f0= 0 2+41 从上面的模型结果可以得出五个结论。 结论 1：中央银行的最优利率政策不仅要对通 货膨胀和产出缺口做出反应，还应该对资产价格做 出反应，且应是对资产价格偏离内在价值的部分做 出反应； 在开放经济下， 央行还应该对汇率波动做出 反应 （Ball， 2000； Leitemo et al.， 2005 ） 。 结论 2：中央银行最优利率政策对资产价格的 反应系数 （fq-q* ） 与中央银行损失函数的贴现因子 （ ） 无关， 通货膨胀、 产出缺口和汇率波动的反应系数 f 、 fy 、 fe 与 有关。 结论 3： 央行对资产价格的响应系数 （fq-q* ） 为非 负， 说明当资产价格过高时， 央行应提高利率。 而且， fq-q* 只与产出的利率弹性 （2） 、 资产内在价值的利率 弹性 （1） 、 资产价格的财富效应、 金融加速器效应和 托宾 Q 值效应 （4） 有关， 与 2和 1呈负相关， 与 4 29 呈正相关。首先， 资产价格的财富效应、 金融加速器 效应和托宾 Q 值效应 （4） 越大， 表明资产价格的变 动对产出缺口的影响越大，则中央银行在保持损失 最小的情况下， 应对资产价格变动的力度应该越大。 其次， 一方面， 产出的利率弹性越大， 表明提高 （降 低 ） 利率， 能够比较大地降低 （提高） 产出， 从而央行 在应对资产价格变动时， 只需比较小地改变利率； 另 一方面，资产内在价值的利率弹性越大，表明提高 （降低 ） 利率， 能够比较大地降低 （提高） 资产内在价 值， 使资产价格对内在价值的偏离减少， 从而央行在 应对资产价格变动时， 只需小幅改变利率。 结论 4： 在开放经济条件下， 央行最优利率政策对 汇率变动的反应系数比较复杂。fe 是由菲利普斯曲 线、 IS 曲线、资产内在价值曲线以及贴现因子共同决 定的， 这是因为汇率波动不仅对产出有影响还对通货 膨胀有影响。产出的汇率变动弹性 （3） 越大， fe 越大。 结论 5： f 、 fy 和 fe 都是关于 4的减函数， 而 fq-q* 是关于 4的增函数。4表示资产价格对产出的影 响， 反映的是资产价格的财富效应、 金融加速器效应 和托宾 Q 值效应。这说明， 资产价格的财富效应、 金 融加速器效应和托宾 Q 值效应越大， 最优利率政策 对通货膨胀、产出缺口和汇率波动的反应程度应该 越小， 对资产价格偏离的反应程度应该越大。 三、 我国股价、 宏观经济与货币政策关系的实证 研究 中央银行货币政策是否能够调控资产价格， 何 种政策能有效调控，以及资产价格的变动是否对产 出和通货膨胀产生影响，这些问题是央行的货币政 策是否应该对资产价格进行反应的重要因素。本文 针对这些问题进行实证分析。 （一 ） 数据选取 利用 GDP 季度数据表示产出（用 GDP 表示） ， 通胀率 （ ） 用我国居民消费价格指数的同比增速来 表示。货币政策变量本文选择货币供应量和利率来 表示， 其中， 货币供应量数据 （M ） 取广义货币供给 M2， 利率选择 1 年期存款利率。 资产价格 （q ） 采用上 证 A 股价格指数。 除上证 A 股价格指数和 1 年期存 款利率来自 WIND 数据库以外，其他数据均来自中 经网经济统计数据库。因为我国在 1994 年和 1995 年发生了非常严重的通货膨胀，通膨率最高达 27.7%， 为了避免特殊时期对回归的影响， 本部分实 证的样本期从 1996 年第一季度开始到 2009 年第三 季度。所有数据均经过季节调整（采用 Census X12 方法） ， 对所有数据取自然对数 （利率和通货膨胀率 除外 ） 。 （二 ） 数据平稳性检验 时间序列数据往往会表现出非平稳性，首先需 要对数据做平稳性检验。 为保证结果的稳健性， 本文 采用 ADF 和 PP 两种单位根检验方法对数据进行平 稳性检验。 从表 1 可以看出，ADF 单位根和 PP 单位根检 验都表明， 在 1%的显著性水平下 GDP、 、 M 和 q 是 一阶单整。关于 i， PP 检验表明在 1%的显著性水平 下是平稳的， ADF 检验表明在 10%显著性水平下是 平稳的， 那么在 10的显著性水平下， i 是平稳的。 （三 ） Granger 因果关系检验 为了研究 GDP、 通货膨胀率和股价以及货币政 策变量的因果关系，我们采用 Granger 因果关系检 验方法， 结果见表 3， 滞后阶数选 2。 变量ADF 值概率 （P ）PP 值概率 （P ） GDP0.77340.77340.79440.9931 D （GDP ）-7.41160.0000*-7.41600.0000* -2.41320.1433-2.89740.0522* D （ ）-4.75230.0003*-5.35480.0000* M1.16760.99760.93020.9952 D （M ）-5.52490.0000*-5.50910.0000* i-2.83730.0599*-3.62610.0083* q-2.39020.1493-2.33500.1650 D （q ）-5.00190.0001*-4.02850.0026* 表 1ADF 单位根和 PP 单位根检验 表 2变量之间的 Granger 因果关系检验结果 原假设2统计量P 值 D （GDP ） 方程 i 不是 D （GDP ） 的 Granger 原因2.70890.2581 D （ ） 不是 D （GDP ） 的 Granger 原因1.91170.3845 D （M ） 不是 D （GDP ） 的 Granger 原因5.27180.0717* D （q ） 不是 D （GDP ） 的 Granger 原因0.81100.6666 ALL 不是 D （GDP ） 的 Granger 原因19.4267 0.0127* D （ ） D （GDP ） 不是 D （ ） 的 Granger 原因0.11510.9441 i 不是 D （ ） 的 Granger 原因17.56760.0002* D （M ） 不是 D （ ） 的 Granger 原因0.63140.7292 D （q ） 不是 D （ ） 的 Granger 原因19.33790.0001* ALL 不是 D （ ） 的 Granger 原因32.04070.0001* D （q） 方程 D （GDP ） 不是 D （q ） 的 Granger 原因0.19740.9060 i 不是 D （q ） 的 Granger 原因8.81270.0122* D （M ） 不是 D （q ） 的 Granger 原因0.25370.8809 D （ ） 不是 D （q ） 的 Granger 原因0.97560.6140 ALL 不是 D （q ） 的 Granger 原因11.47030.1764 i 方程 D （GDP ） 不是 i 的 Granger 原因1.16980.5572 D （ ） 不是 i 的 Granger 原因0.69330.7070 D （q ） 不是 i 的 Granger 原因11.56430.0031* D （M ） 不是 i 的 Granger 原因1.37890.5018 ALL 不是 i 的 Granger 原因23.91250.0024* D （M ） 方程 D （GDP ） 不是 D （M ） 的 Granger 原因4.09430.1291 D （ ） 不是 D （M ） 的 Granger 原因5.29700.0708* i 不是 D （M ） 的 Granger 原因0.83350.6592 D （q ） 不是 D （M ） 的 Granger 原因0.13820.9332 ALL 不是 D （M ） 的 Granger 原因12.60630.1261 注： *、*和*表示在 1%、 5%和 10%的显著性水平下拒 绝原假设， D 表示一阶差分。 注： *、*和*表示在 1%、 5%和 10%的显著性水平。 30 从表 2 的 Granger 检验结果来看，货币供应量 变动是 GDP 变动在 10%的显著性水平下的 Granger 原因，并且从总体上来讲，所有变量的联合也是 GDP 变动在 5%的显著性水平下的 Granger 原因； 利 率和股价是通胀率变动的 Granger 原因 （在 1%的显 著性水平下） ， 从总体角度来说， 所有变量的联合是 通胀率变动的 Granger 原因（在 1%的显著性水平 下 ） ； 利率是股价的 Granger 原因 （在 5%的显著性水 平下 ） ； 股价也是利率的 Granger 原因 （在 5%的显著 性水平下） ， 从总体角度来说， 所有变量都可能是利 率的 Granger 原因 （在 1%的显著性水平下 ） ； 通胀率 变动在 10%的显著性水平下是货币供应量变动的 Granger 原因。 因此， 在样本期内， 通胀率、 股价、 利率、 货币供 应量以及 GDP 之间相互影响， 尤其是股价能比较显 著地影响通胀率， 而且相对于 M2而言， 利率能较显 著地影响股价。 （四 ） 建立五元 VAR 模型 从数据平稳性检验可知， D （GDP ） 、 D （ ） 、 D （M ） 、 i 和 D （q ） 都是平稳的时间序列， 因此可以在这 些变量之间建立向量自回归（VAR ） 模型。在选择 VAR 模型的滞后阶数时， 一方面应选择尽可能多的 滞后期数， 以保证模型解释变量的全面性； 另一方面 又需要考虑到模型有足够的自由度。综合考虑上述 因素， 本文对 VAR 模型滞后期取 2。AR-Roots 检验 表明， VAR 模型的单位根均在单位圆内，所以该 VAR 模型是稳定的。同时， 笔者对模型的残差进行 了自相关 LM 检验和怀特异方差检验。怀特异方差 检验的卡方值是 316.43， P 值是 0.25， 表明不存在异 方差。 残差自相关 LM 检验的结果表明， 在 10%的显 著性水平下不存在自相关。 1VAR 脉冲响应。为了更清楚地研究变量之间 的相互关系， 本文运用 VAR 脉冲响应进行分析。所 谓脉冲响应， 就是给定模型中一个变量正的冲击， 考 察其余变量对这一冲击的响应， 以分析 VAR 模型中 的随机冲击对整个模型的动态影响。本文运用 Cholesky 分解方法，选择的 Cholesky 排序为 D （GDP ） 、 D （ ） 、 i、 D （M ） 和 D （q ） 。 （1 ） 给定 D （q ） 一个正的冲击， D （GDP ） 、 D （ ） 、 i、 D （M ） 的响应。为了考察股价变动对经济系统的影 响， 首先给定股价变动一个正的冲击， 考察 GDP、 通 胀率、 利率、 货币供应量的响应， 结果如图 1 所示。 从图 1 可以得出四点结论。 其一， 当给定股价变 动一个正的冲击时， GDP 的变动在第 2 期先是下 降， 很快在第 3 期逆转为正达到最高点， 在第 3 期至 第 6 期都保持为正， 随后又转变为负逐渐收敛。 这可 能是由于股价上涨初期时替代效应超过了财富效 应， 之后的财富效应又超过了替代效应， 即开始时人 们更多地把资金用于投资股市而没有增加消费， 后 期则更多地增加了消费。总之， GDP 对股价冲击的 响应比较小。其二， 给股价变动一个正的冲击， 通胀 率变动在 15 期内受到正的影响开始上升，并在第 3 期达到最高点，但从第 6 期开始通胀率变动开始 为负， 并且随后逐渐趋向于零。其三， 给股价变动一 个正的冲击， 利率会上升， 并在第 5 期达到最大， 随 后逐渐趋于零。 这是由于股价受到一个正的冲击， 使 通货膨胀大幅提前， 进而央行提高了存款基准利率。 其四， 货币供应量的响应为负， 而且滞后一期。这可 能是由于利率的提高，使得国内信贷减少进行影响 到货币供给， 但这种影响比较小。 （2 ） 给定 D （GDP ） 、 D （q ） 、 i 和 D （M ） 一个正的冲 击时 D （ ） 的反应。为了研究哪个经济变量或货币政 策工具对股价的影响比较大， 给定 GDP、 通胀率、 利 率、 货币供应量一个正的冲击， 观察股价变动的响应。 图 1给定 D （q ） 一个正冲击其余各变量的响应 图 2分别给定 D （GDP ） 、 D （ ） 、和 D （M ） 一个 正的冲击时 D （q ） 的响应 31 从图 2 可以得出四点结论。其一， 给定 GDP 变 动一个正的冲击， 股价在第 1 期响应是正的， 之后慢 慢变为负的， 但是响应程度相当小。 这主要是由于在 样本期内， 尤其在初期， 我国股票市场不存在大量的 投机行为， 使得股价对 GDP 的响应比较弱。 其二， 给 定通胀率一个正的冲击，股价在第 2 期和第 7 期内 下降， 但幅度比较小， 在第 7 期后响应就收敛于 0。 表明在样本期内，我国股票市场和商品市场的替代 效应比较明显。其三， 给定利率一个正的冲击， 股价 反应为负， 且在第 2 期反应达到最大-0.04%， 之后 慢慢收敛于 0。其四，给定货币供应量一个正的冲 击， 在第 1 期股价反应为正并且最大， 之后也慢慢收 敛于 0。这也说明， 在样本期内， 我国货币政策对股 价变动的影响是有效的。 2方差分解。方差分解是通过分析每个结构冲 击对内生变量变化的贡献度，从而给出模型中变量 产生的影响的每个随机扰动的相对重要性。对资产 价格变动进行方差分解， 结果见表 3。 表 3 显示， 在第 1 期， 相对其他变量来说， 货币 供应量对于影响股价变动的贡献度最大，但之后逐 渐变小；利率对于影响股价变动的贡献度随时间由 小变大，并且从第 2 期后其贡献度相对其他变量来 说最大。这说明， 对于影响股价变动来说， 利率相对 于货币供应量来说更有效。 从上述的 Granger 因果关系检验、 VAR 脉冲和 方差分解可以得到两条结论。 第一， 在样本考察期内， 股价的上升会导致较高 的通货膨胀水平， 从而对物价稳定这一最重要的货币 政策最终目标提出挑战。股价上涨提高通胀水平是 通过多种渠道来实现的， 其主要的机制为： 股价上涨 通过财富效应、托宾 Q 效应和资产负债表效应等渠 道促进消费与投资的较快增长， 从而拉动总需求， 使 物价处于较高的水平， 这可能进一步导致更高的通货 膨胀预期。同时也说明， 资本市场对商品市场的替代 效应没有上述效应明显。 从 Granger 因果关系检验来 看， 我国股价变动是 GDP 变动的 Granger 原因。 因此，股价的变动总是会在一定程度上影响实 体经济的变动， 尤其是影响通货膨胀， 当股价变动达 到一定幅度时，必然会造成实体经济运行严重偏离 预期目标。 所以， 我国的货币政策应当适时对股价变 动做出反应，应当在股价的变动达到使得实体经济 的景气变动将超出预期目标区间时， 及时做出反应， 使景气变动的方向反转。 第二，在样本考察期内，我国的货币政策工具 （利率和货币供应量 ） 对股价都有政策效力。比较这 两种政策工具效力可以发现，货币供应量调控可以 收到立竿见影的效果， 利率政策的时滞较长， 但随着 时间的推移，货币供应量的效力会逐渐减弱而利率 的效力可能会变得更大。Zhang （2009 ） 也认为， 目前 我国货币乘数和流通速度发生了很大变化，货币供 应量作为货币政策工具实施的难度也越来越大； 通 过 DSGE 模型并运用中国的数据进行实证分析发 现， 利率比货币供应量更能显著地调控实体经济。 四、 我国应对资产价格波动的最优货币政策 本部分我们将估算我国央行应对资产价格波动 的最优反应系数， 并和现实情况进行比较。为此， 首 先要对第二部分中模型的结构参数进行估计。 （一 ） 数据选取 利用我国季度 GDP 数据求出产出缺口。 首先利 用季节调整方法将 GDP 中的季节因素和不规则因 素剔除， 然后利用 HP 滤波法得到 GDP 季度数据的 产出缺口，再将其对数化求出产出缺口的对数值 （yt） 。名义汇率取人民币兑美元的季度加权平均数 据的对数值。 中美物价指数 （cpicn、 cpius） 是以 1996 年 第一季度为基期的消费者物价指数，利用中美物价 指数和名义汇率就可以算出人民币兑美元的实际汇 率的对数值 （et） 。通货膨胀率 （t） 、 利率 （it） 及资产 价格 （qt） 的选取方法与第三部分相同。样本期间从 1996 年第一季度至 2009 年第三季度，共 55 个样 本。除了上证 A 股数据来源于 WIND 数据库以外， 其他所有数据均取自中经网经济统计数据库。所有 数据均经过季节调整 （采用 Census X12 方法 ） 。 （二 ） 数据平稳性检验 本文 ADF 检验发现， yt、 et是平稳的， 而 it-Ett+1 是一阶单整的， 而从上文可知 qt也是一阶单整的。 （三 ） 结构参数的估计 近年来， 我国由于经济改革、 各种各样的外界冲 击和政策变化等因素的影响，经济结构正在逐渐发 生变化，因而各方程中的结构系数并不一定是固定 的，所以本文在估计时采用状态空间模型（State- Space ） 估计时变的结构参数。状态空间模型表示动 表 3D （q ） 方差分解 （% ） 时期D （GDP ）D （ ）iD （M ） 10.090.410.239.29 21.151.399.497.11 31.702.769.626.34 43.123.1810.396.13 53.403.2410.356.20 63.433.2010.256.31 73.393.2410.336.31 83.413.2910.406.29 93.453.3110.446.28 103.473.3210.446.28 32 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 态系统有如下优点：可将不可观测的状态变量并入 可观测模型并与其一起得到估计结果；利用卡尔曼 滤波可估计由被解释变量过去的信息得到状态变量 的最佳近似结果。 有关预期的变量， 本文采用理性预 期进行估计， 即通胀预期 Ett+1取 t+1 期通胀率的实 际值， Etyt+1取 t+1 期产出缺口的实际值。 1对 2和 4的估计。对方程 （2 ） 运用状态空间 进行估计， 估计结果如下： 量测方程： yt+1 t 值 =0.11 （1.9419 ） +0.68yt （2.0198 ）+0.01e t （1.580 ） - 2t（it-Ett+1） （1.6290 ） +4tqt （1.4074 ） +t+1 状态方程： 2t=2t-1+st 4t=4t-1+t 2对 1的估计。将 （4 ） 代入 （3 ） 得： qt=bqt-1-1（it-Ett+1） +2Etyt+1+t 对上式运用状态空间进行估计， 估计结果如下： 量测方程： qt t 值=0.23q t-1 （1.9010 ） -1t（it-Ett+1） （2.914 ） +0.08Etyt+1 （1.8966 ） +t 状态方程： 1t=1t-1+t （四 ） 应对资产价格最优反应系数的计算 应用推导得出公式 fq-q* =4/（2+41） ， 并根据 1、 2和 4的估计结果，计算央行应对资产价格偏 离内在价值的利率最优反应系数 （详见图 6 ） 。 从图 6 可以看出，央行应对股价偏离内在价值的利率最优 反应系数在大部分时间里都是保持稳定的，并且在 1 以下，但在 1996 第一季度到 1998 年第四季比较 大， 这和 4的估计结果是一致的。从 4的估计结果 来看， 1996 第一季度到 1998 年第四季度， 资产价 格的财富效应、金融加速器效应和托宾 Q 值效应 （4） 比较大， 而 fq-q* 与 4成正相关， 所以 fq-q* 随着 4 减少而减少。 随着时间的推移，股票内在价值的利率弹性 （1） 逐渐变大， 这说明总体上来看， 我国股票价格对 利率的反应有逐渐变大的趋势，这就使央行应对股 价偏离内在价值的利率最优反应系数可以适当减 小， 这和图 6 的结果是一致的。 五、 结论 本文通过设定开放经济下的 IS 曲线、 菲利普斯 曲线和资产价格曲线，对央行损失函数进行最优化 求解，发现中央银行的最优利率政策不仅要对通货 膨胀和产出缺口做出反应，还应该对资产价格做出 反应，而且应是对资产价格偏离内在价值的部分做 出反应。 在开放经济下， 央行还应该对汇率波动做出 反应。 央行对资产价格的响应系数为非负， 且与产出 的利率弹性和资产内在价值的利率弹性呈负相关， 与资产价格的财富效应、金融加速器效应和托宾 Q 值效应呈正相关。 通过对我国 1996 年第一季度至 2009 年第三季 度的数据研究发现，股价的上升会导致较高的通货 膨胀水平，从而对物价稳定这一重要的货币政策目 标提出挑战。我国的货币政策工具利率和货币供应 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 图 32的时变估计结果 ? ? ? ? ? ? ? ? 图 44的时变估计结果 图 51的时变估计结果 图 6央行应对股价偏离的利率最优反应系数 fq-q* 33 参考文献 1郭田勇.资产价格、 通货膨胀与中国货币政策体系的完善 J .金融研究， 2006，（10 ）. 2袁靖.由泰勒规则货币政策对我国股票市场货币政策传导效力的实证研究 J .统计研究， 2007，（8 ）. 3刘勇.我国股票市场和宏观经济变量关系的经验研究 J .财贸经济， 2004，（4 ）. 4马进， 关伟.我国股票市场与宏观经济关系的实证分析 J .财经问题研究， 20