（金融学专业论文）储蓄、外汇储备与货币供应量的实证分析.pdf

摘要 本文以中国储蓄、外汇储螯和广义货币供应量她之间的关系闻题为研究对 象，采用了国外成熟的向最自回归模型( v a r ：v e c t o ra u t o r e g r e s s i o n ) 、 j o h a n s e n 协整检验模鍪f 等研究方法，建立了一个包括储蓄、外汇储备和广义货 币供应量m 2 等三个变量在内的模型；之螽，本文运用脉冲晦应函数( i 盯：i m p u l s e r e s p o n s ef u n c t i o n ) 及g r a n g e r 因果检验模型等方法对上述三个变量进行了全面 研究。研究结果表明，储蓄、岁 汇储备和广义货币供应量m 2 三者之间确实存在 菜芽孛长期均赞关系势虽嚣翦阶段货币敬策对储蓄、外汇储蛋的俸用较小。 关键词；向量盎回归模型、j o h a n s e n 协撼检验模塑、广义货币供应璧 i i a b s t r a c t t h e p a p e f d 至s c u s s e st h e r e i a t i o n s h i pa m o n gs a v i n g s ，f o f e i g n e x c h a n g er e s e e sa n dg e n e r a lm o n e ys u p p l yt h r o u g hi h ef o l i o w i n g r e s e a r c hm e t h o d sv r e c t o f a u t 0 一r e g r e s s i o n m o d e ia n dj o h a n s e n c 0 1 i n t e g f a t i n g7 1 1 e s tl 畦o d e l i 囊e nam o d e la b o u h ef e l a i o n s h i pa m o 照g t h r e ev a r i a b l e si ss e tu p a f t e rt h a t ，a l lt h r e ev a 血b l e s ，i n c l u d i n gs a v i n g s ， f b r e i g ne x c h a n g er e s e r v e sa n dg e n e r a lm o n e ys u p p l y ，a r ef u l l yr e s e a r c h e d y t h e s em e t h o d s ，s 珏c ha s 薹l 稳p 拄l s er e s p o 珏s ef 毛l n c t i o n m o 莲e la 珏d g r a n g e rc a u s e - e 骶c tt e s tm o d e l 1 h er e s u l to ft h i sp a p e rs h o w sm a ta l o n g 。t e r me q u i l i b r i u mr e l a t i o n s h i pa m o n gs a v i n g s ，f o r e i g ne x c h a n g e f e s e e sa n dg e n 髓a lm o 建e ys u p p l ye x i s t sa n dt 量l em o n e y p o l 量c yh a sl i 牡l e e f f e c to ns a v i n g sa n df o r e i g ne x c h a n g er e s e r v e sa tp r e s e n t k e y w o r d s ：v e c t o ra u t o - r e g r e s s i o nm o d e l ，j o h a n s e nc o - i n t e g 糟t i n g 1 e s tm o d e l ，g e n e m lm o n e y s u p p l y h i 致谢 本文从前期的资料收集和选题、写作思路和具体论证直至论文最终完成的整 个写作过程，均承蒙蒋先玲老师的悉心指导和帮助。蒋老师的细心和对学术孜孜 不倦的追求精神，令我印象深刻；并且她对论文的高标准、严要求也必将使我终 身受益。在此，对蒋老师表示我最为诚挚的敬意和谢意，也对其他帮助过我的老 师和同学一并表示致谢! 1 1 问题的提出和研究意义 第一章绪论 近年来，随着经济的快速发展、国家的综合实力日益增强，我国存在高储蓄、 高外汇储备同时并立的情况，这一现象已经引起了众多经济学家和有关政策部门 的高度关注。根据传统经济学理论，货币供应量和一国外汇储备有着很密切正向 关系，外汇储备越高，货币供应量就越大：居民储蓄额也跟货币供应量存在某种 关系。来自外汇管理局的数据表明，至2 0 0 6 年3 月末我国外汇储备超过8 5 0 0 亿美元1 ，超越日本位居世界第一位。人们不禁担心如此巨大的外汇储备会不会 影响中国的货币供应量，从而影响到了货币政策的有效性呢? 同样引人注目的是 我国的高额储蓄存款问题，至2 0 0 6 年二月底我国储蓄存款已经突破了1 5 万亿人 民币2 ，如此高额的存款是否也影响到了居民消费，进而影响我国货币政策的执 行力度和效果呢? 我们究竟如何正确看待这一现象? 高储蓄、高外汇储备到底会 不会如一些经济学家所言对我国货币政策有影响? 如果有，那么它们三者之间又 到底是怎么一种关系呢? 尤其值得注意的是，我国储蓄额、外汇储备的增长势头 近期来仍是有增无减。在这种背景下，对这一问题进行深入探讨、研究还是显得 尤为紧迫而有重要的现实意义。首先，通过本文具体研究可以明白判断出它们三 者之间是否存在某种关系；如果有，又是怎样的复杂关系，从而可以为货币政策 当局选择、实施何种货币政策工具提供某种依据。其次，如果可以通过模型建立 起三者之间的某种稳定关系，那么我们就可以运用它来做合理的货币供应预测， 从而更好地服务于社会主义现代化建设事业。 1 2 文献回顾 目前而言，国内论述货币供应量、外汇储备及储蓄这方面的文章很多，也取 得了很多成果。在研究货币供应量方面，陈飞( 2 0 0 2 ) 等人利用国内生产总值 g d p 及相关的货币政策工具变量通过向量自回归模型( v a r 模型) 的脉冲响应函 1 肖耿，外汇储备金牌的价值及挑战h 卸：f w w n h n g d a i l y m c l i ，丑i 2 0 0 6 0 4 0 6 聊，g d 脚6 0 4 0 6 0 0 3 5 唧 2 金立新，金融时报。 h t l p ：( 矾矾p 5 w n c 唧5 岫o 蜥n t m g 咖c w 啦0 0 6 0 4 1 0 1 0 0 3 j l t l 数建立了货币政策冲击反应模型，在实证分析的基础上分析货币政策工具变量的 冲击导致豹实际国内生产总德g 静的上下波动。张袁毒( 2 0 0 5 年) 逶过使焉 g r a n g e r 因果检验法和向量自回归模型对1 9 8 4 2 0 0 1 年间货币供应量与物价、收 入波动戆关系进行考察压，研究发现我国货审敬策的数霪栏效应总体是鞠遵的， 但长期内中央银行可能受各缀济主体的经济行为影响对货币供给控制的难度加 大，货币致策的效栗可能被削弱。韩平( 2 5 ) 研究发蠛，我国醋2 g o p 的交动 路径具有l o g i s t i c 曲线的基本形状，将经历先加速上升后增长速度逐渐减缓， 最终趋于稳定状态煞变化过程。 在研究储蓄方面，陈学彬( 2 0 0 5 ) 等人对居民消费储蓄行为在理论回顾的基 础上进行实证分析，发现我国现除段决定居民消费储蓄的豢主要因素仍然是居民 收入，一些影响居民收入的因素综合作用导致我国居民消费储蓄对利率的敏感度 较低，货币政策效威下降。张华江( 2 4 ) 对我莺屠民储蓄模黧的研究采用了 l o g l i n 模型，分析了近几年我国居民储蓄的影响因素，得到如下结论：收入 水平对我国居民储鬻的彩响较大且正相关，名义利率与居民储蓄相关，实际利率 与居民储蓄正相关，股票市场价值与居民储蓄无关。 在外汇方面，王俊籽( 2 0 0 0 ) 认为人民币在经常项目下自由兑换是我阗外汇 体制改革的熏要举措，外汇储备变化的态势，已成为影响我国货币政策的主要 因素。许承明( 2 0 0 1 ) 认为我屠夕 汇储各实际持有垂的变动既受到外汇储备需求 变化的影响，也受到货币市场非均衡的影响，外汇占款在基础货币投放中所占的 比例越来越高，央行通过多 汇占款大幅度增加了基础货币，从而也挤占或减少 了豳内信贷。王国林( 2 0 0 5 ) 用线性回归分析的方法，就我国外汇储备的规模及 影响因素进行了实证分析，结莱表明：外汇储备继续增长，将占用大量经济资源， 对宏观经济的良好运行产生消极作用。 由于这些方面的文章太多，不一一列举了。总的说来，这些文章的方法可以 分为三大类，一是类似于f r i e d f f i a na n ds c h a r t z 的历史事件叙述分析法；二是 各种非常复杂的结构模型法，这些需要配合大型计算机加以：运算，但这类模型的 影响力已大为降低；三是s i m s ( 1 9 8 0 ) 等人发现的向量自回归模型( v a r ) 等方 法，目前这类方法已被国内学者广泛使用。 从上礞的介绍可知，目前国内文章研究大都局限于储蓄、外汇储备及货币供 2 应量当中两者之间或某一方面主题，而对储蓄、外汇储备及货币供应量之间的整 体关系的硬究却还是个空自，但现实却楚三者之间莛弼存在和相互 乍用，这是缺 陷之一。缺陷之二，研究方法过于单一，所选择的模型往往只能说明某方面问题， 偏颊之处在j 舞难免。 1 3 研究思路和方法 本文就是在这种背景下，应用国外成熟的向量自回归模型( v a r ：v e c t o r a u t o r e g r e s s i o n ) 、j o h a n s e n 携整检验模型、脉冲响应丞数( i r f ：i m d u l s e r e s p o n s ef u n c t i o n ) 及g r a n g e r 因果检验模型等方法对储蓄、外汇储备及货币供 应纛三个变蠢进行了全西研究，研究愚路如下：蓄先，根据对现有文献资料的研 究和经验分析，得出可以运用向量自回归模型建立储蓄、外汇储备及货币供应量 三者之闰关系模型的判断，运阉v a r 模型的最大好处便是无须考纛变量之闻的具 体蜜排。之后，运用j o h a n s e n 协整检验方法对所建模型进行检验，判断其正确 性和合理性。再之，运用g r a n g e r 因栗检验方法对三者之间的因果关系做如了检 验，进一步证实本文所建模型并非“伪模型”。最后，运用脉冲响应函数对三者 之间关系变化的敏感性和传导过程进行检验和分析。 1 4 本文结构和观点 本文的内容结构安排如下：第一部分绪论主要介绍了目前凰内外学界对储 蓄、外汇储备及货币供应量之闻关系问题研究的现状和进展情况以及自己对这一 问题的研究方法及思路。第二部分介绍了本文为研究这一问题所要采取的方法和 模溅以及这姥模型的基本原理。第三部分主要是运用模型进行实证检验和分析。 第四部分在检验了本文的模型方法之霜，给出了本文的绩论、政策建议和骺要进 一步研究的方向。本文通过研究发现了，储蓄、外汇储备及货币供应量三者之间 确实存在着某种内在关系并且目前阶段货币政镱对l s “、l 粥r 作用较小。 第五章模型及理论介绍 本文采用的模型和方法有：向爨自回归模型( v a r ：v e c t o r a u t o r e g r e s s i o n ) 、j o h a n s e n 协整检验模型、脉冲响应函数( i r f ：i m d u l s e r e s p o n s ef u n c t i o n ) 及g r a n g e r 因果检验等模黧，这些模型被广泛用于经济领域 1 来解释各种缀济现象，已经是相当的成熟了。 2 1v a r 稹爨 传统的经济诗量方法( 如联立方程模型等绫枣勾性方法) 是以经济理论为罄础 来描述变量关系的模型，但通常经济理论不足以对变量之间的动态联系提供一个 严密豹谎明，蕊显内生变量既可以出瑷在方程的左边又霹汉出现在右边使缮估计 和推导更加复杂。v a r 模型的出现克服了上述缺陷，它是一种非结构化的模型， 通常用于相关时间序列系统分拆和随税扰动项对交量系统翡动态影响。该模型豹 最大特点便是把系统中每个内生变量作为所有内生变量的滞后值的函数的来构 建模型。它的最一般表达式为： y 。= a 。y p 。+ + a 。y 。十b 。x 。十十b ，x t - ，+ 昏 其中，y ，是m 维内生变量向量，x 。是d 维外生变量向量，a t a 口和b 。既是 待估的参数系数矩黪，内生交璺和外生变量分别有p 和r 期滞詹值。憝随机 扰动项其同时刻的元素可以彼此相关，但不能与其自身滞后值和变量相关。在实 践中，通常希望滞器麓p 积r 足够大，扶两旁整反映矫构造模型豹动态特摄， 但是滞后期愈长，模型中的待估参数就愈多，自由度就越少，所以通常需要遵循 a i c 和s c 信息量取慎最小的驭剡在潆厢期氍鑫国度之阍乎衡。 2 2 单位根检验 如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间而改变，那么这个序列就是非平稳时间 序歹目。 随机过程 y 。t = l ，2 ，) ，若 韩兰8 只越+ 皂 其中，挣- 1 ，为一稳定过程，且e ( 邕) = o ，c o v ( 邕，) = * ，这 里8 = o ，l ，则该过程为单位根过程。 若单位根过程经过一阶差分成为乎稳过程，即 只一m 一。掌( 1 一b ) m = 毛 卿葬于闻黟剜y 。称为一除单整序列，记为i ( 1 ) 。一般遮，如采非平稳时润序 4 秘经过d 次茇分达至平稔，翔称其为d 除荦整痔到，谗为i ( d ) 。 2 。3 脉冲响应黼数 它麓了簿量柬童挠动项静一个标准差跨击辩瞧生变量当蘸簸未来取僮静影睫。一般形式 如下： = 1 l 热一l + 口1 2 ，啤一1 + 鼍l ，t ，毪；站2 1 织1 + 球2 2 磷一l + 萼2 ，t 如果扰动项鼍。发生交化，不仅当前的x 值立即改变，而且还念通过当前的 x 蕊影稳到x 耪麓今惹豹取毯。蠢蠡、砖翡森滋数蒸葱了这些影唆戆孰遗，显示了簇 意一个变量的扰动如何通过模型影响其它变量，最终又反馈到自身的完整过程。 2 4j o h a n s e n 协整检验 它涉及到研究一些非平稳时间序列，这些时间序列有这样的特点，虽然自身 a # 平稳，但其浆种线性组合却平稳，这个线性组合能反映变量间的长期稳定关系， 瑟j 馥8 n s e n 傍整检验静弱瓣就是确定这磐靖闻彦列趱蠢存在菜耱长瑟均餐酶蓑 系。e v i e w s 采用的是j o h a n s e n ( 1 9 9 5 ) 掇出的关于系数矩阵的协憋似然比( l r ) 检验法。 协整骰然魄检验假设梵： h o ：至多材r 个协整关聚h l ：有m 个协艇关系( 满秩) 检验迹绫计量： q 州；薹1 0 9 ( 1 _ k ) 其孛，天；是大枣龚 第瓣耱薤毽，t 燕鼹测建总数。这不是一个独立静检验， 而是对应于r 的不同取值的系列检验。e v i e w s 从捻验不存在任何协整关系的 零假设开始，然后是最多一个协整关系，直到最多的m 1 个协整关系，共m 进行 次捡验，冬撵瑕设不变。 2 5g r a n g e r 因果检验 在某些时候，经济领域的时间序列会出现伪相关问题，即没有什么经济意义 的序列却可能计算出较大的相关系数，格兰杰因果检验就是能起到这方面的判断 作用。格兰杰因果检验考察序列x 是否是序列y 产生的原因时采用这样的方法： 先估计当前的y 值被其自身滞后期取值所能解释的程度，然后验证通过引入序列 x 的滞后值是否可以提高y 的被解释程度。如果是，则称序列x 是y 的格兰杰成 园，此时x 的滞后期系数具有统计显著性。f v j e w s 计算如下的双变量回归： y f = 口。+ 口l y + + y f t + 乜1 + + 4 i t = 4 0 + 4 1 + + 口女一k + 6 1y f 一1 + + 钆y 卜 其中，k 是晟大阶滞后阶数，检验的原假设是序列x ( y ) 不是序列y ( x ) 的格 兰杰成因，即岛= 也e = 阮= o 。 第三章实证检验和过程 3 1 样本的选取和变量的定义 本文样本区间为1 9 8 5 2 0 0 5 年，共2 1 个样本，所有原始数据均来自中国 统计年鉴、中国金融年鉴及国家统计局的官方网站3 。本文采用的统计分析 软件是e v i e w s 5 o 版本，所有数据均由人工输入。变量取广义货币供应量的对数 化形式即l m 2 ，外汇储备对数化形式l f o r 、居民储蓄存款余额对数化形式l s a v 。 所有数据均已经过居民消费物价指数c p i 调整的实际数据，公式为 l m 2 = l o g ( m 2 7 c p i ) ，其它二式方法一致。做出上述安排的具体理由如下： ( 1 ) 样本选取区间为1 9 8 5 2 0 0 5 年的原因：中国人民银行开始专门行使中 央银行职能，集中力量研究和实施金融、货币宏观政策，加强金融机构间资金的 调节和信贷控制，以维护货币稳定的时间是1 9 8 4 年；国家经过几年改革开放已 经具备一定的经济规模，外忙储备也初具规模：已经开始实行市场经济的改革， 行政色彩开始趋淡，市场力量日益显现。 ( 2 ) 选取变量m 2 充当衡量货币政策有效性的原因：m 2 是最重要的货币政 ( 2 ) 选取变量m 2 充当衡量货币政策有效性的原因：m 2 是最重要的货币政 5 原始数据参见附录中的附爱六。 4h 2 ，是把名义值m 2 = m 2 7 c p i 即为实际值其它值类似得到。 6 策指标之一，其可控性、可测性较强；m 2 与货币政策目标的相关性较高；m 2 的 口经更广，包括了m l 、企韭攀位定期存款、个人镳蓄存款、鑫筹基本建设和其 它存款，可以更好地与外汇储备占款和居民储蓄存款联系起来，便予问题的研究： 最舔酗2 口经也是德爨货币供应量的最主要指标之一。 ( 3 ) 对居民存款储蓄额、外汇占款及m 2 进行对数化的原因是为了避免数据 的过渡波动。因为原始数据较大，容易造成数据的急到波动蠢影响模型的准确洼， 这也是国际上的一种通行做法。 ( 4 ) 翔c p i 对数据进行键整豹原因是为了避免对阍困素豹影响，从露歪真 实反映变量的含义。 3 2 实证检验 3 2 。l 运用v 矗r 模墅建模 本文基于v a r 模型的基本理论而蓠先考察l f o r 、l s a v 、l m 2 的相互关系并且 暂时忽略内焦与外生之别，采用的是无约束条件形式的v a r 模型。经过验算，根 据a i c 和s c 较小原则5 ，同时兼顾本文模型简洁性及样本数量较少的具体理由， 建立了滞后二期的无约束条件v a r 模型。运用e v i e w s 5 0 运算结果如下8 ： 表一无约束的v a r 模型 r s a u a r e d 0 9 9 8 11 80 9 9 5 17 30 9 9 9 9 6 3 a d j r s q u a r e d o 9 9 7 17 7o 。9 9 2 7 5 90 9 9 9 9 4 5 s u m s q 啤s l d s o 。泓8 9 7 0o 。1 5 8 2 0 1 o 0 0 18 6 2 s e e a u 毫i t i o n o 0 6 3 8 8 2o 11 4 8 1 90 0 12 4 5 5 f s t a t i s t i c10 6 0 6 0 7 4 12 2 9 3 55 4 4 9 6 16 b gi l 沁k h o o d 2 9 。6 6 9 5 118 5 2 9 3 1 6 0 7 3 2 3 9 a k a i k ea i c- 2 3 8 6 2 6 41 2 1 3 6 1 1 5 6 5 6 0 4 1 s c h w a 亿s c2 0 3 8 3 13一o 8 6 5 6 6 05 3 0 8 0 9 0 i 堞e a f ld e d e n d e n t1 0 。9 9 6 0 o 。3 4 1 7 38 。5 6 6 3 0 s d d e d e n d e n t1 2 0 2 2 6 71 3 4 9 2 9 51 6 7 8 7 3 6 d e t e r m i n a n tr e s i d v a r l 翮c e 棚磷酮j 0 1 8 8 e o d e t e r m i n a n tr e s i d c o v a a n c e4 7 3 e 1 1 5a j c 与s c 的计算公式较复杂具体参见高铁梅( 2 0 0 6 ) 主编的计量经济分析方法与建模，第 7 2 5 更为详细的结采，可参见附表一 7 l o g k e h 0 0 d 14 4 9 8 6 4 a k a i k ei n f o r m a t i o n c r t er 0 n- 1 3 0 5 1 2 0 s c h w a r zc r i t e r _ 0 n一12 0 0 7 3 5 根据计算机的输出结果，我们可以得到自动生成的l m 2 、l f o r 、l s a v 之间关 系表达式： l m 2 = c ( 1 ，1 ) + l m 2 ( 一1 ) + c ( 1 ，2 ) l m 2 ( - 2 ) + c ( 1 ，3 ) + l s a v ( 一1 ) + c ( 1 ，4 ) 。l s a v ( - 2 ) + c ( 1 ，5 ) + l f o r ( 一1 ) + c x l ，6 ) + l f o r - 2 ) + c ( 1 ，7 ) l s a v = c ( 2 ，1 ) 4l m 2 ( 一1 ) + c ( 2 ，2 ) + l m 2 ( - 2 ) + c ( 2 ，3 ) 4l s a v ( - 1 ) + c ( 2 ，4 ) + l s a v ( 一2 ) + c ( 2 ，5 ) + l f o r ( _ 1 ) + c ( 2 ，6 ) + l f o r ( - 2 ) + c ( 2 ，7 ) l f o r 兰c ( 3 ，1 ) + l m 2 ( - 1 ) + c ( 3 ，2 ) 4l m 2 ( 一2 ) + c ( 3 ，3 ) + l s a v ( 一1 ) + c ( 3 ，4 ) + l s a v ( 一2 ) + c ( 3 ，5 ) + u 、o r ( 一1 ) + c ( 3 ，6 ) + l f o r ( - 2 ) + c ( 3 ，7 ) 将具体数值代入，即得： l m 2 = o 8 0 0 5 4 5 1 9 5 + l m 2 ( 一1 ) - 0 3 9 9 5 4 9 5 2 1 6 + l 】2 ( 一2 ) 一0 0 2 1 6 8 2 0 9 9 7 3 + l s a v ( 1 ) 一 0 1 2 8 1 6 2 5 8 8 2 l s a v ( 2 ) + o 3 6 7 9 2 9 9 7 3 8 + l f o r ( - 1 ) + 0 1 6 3 5 0 6 7 6 1 9 + u 的r ( - 2 ) + 3 6 7 4 8 0 2 9 7 9 l s a v = o 3 0 8 9 6 3 2 7 5 8 + l m 2 ( 一1 ) - o 5 7 4 2 3 8 4 2 6 6 + l ，m 2 ( - 2 ) + o 2 7 5 5 5 0 4 9 0 1 + l s a v ( - 1 ) 一 0 7 7 2 0 7 7 1 8 4 8 + l s a - 2 ) + o 7 2 4 4 9 4 9 0 9 7 + 0 r ( 一1 ) + 0 6 4 3 1 1 7 1 8 “+ l f o r ( - 2 ) +6770805525(参 l f o rz7 2 2 7 9 8 9 4 4 7 e 0 0 5 + l m 2 ( - 1 ) 一0 1 0 2 3 4 1 6 8 7 6 + u 1 2 ( 2 ) + 0 3 3 2 1 7 7 6 5 5 1 + l s a v ( 一1 ) - 0 1 6 6 0 8 6 8 4 3 5 + l s a v ( 2 ) + o 9 8 2 2 8 4 8 4 4 4 + i j o r ( - 1 ) o 0 7 9 8 7 4 5 8 2 1 6 + l f o r ( 2 ) + 0 4 4 0 1 2 0 2 5 2 5 使用e v i e w s 的最大方便就是能完整表达所有变量之间的函数关系，我们能根 据自己的需要任意选择它们之间的关系式。本文为方便起见，只考察l f o r 、l s a v 对l m 2 的影响，故取式7 。 当然，读者也可咀根据自己的研究目的而选取、式，结果是一样的。 8 3 2 2 单位根检验序列的平稳关系 本文采用的是a d f 检验。根据序列状态，对各个序列逐一采用同时包括截距 和趋势项在内的检验，最大滞后值采用3 期，其目的就是为了检验l m 2 、l f o r 、 l s a v 序列的关系是否平稳。 首先，对l m 2 的平稳检验：由于从l m 2 的序列图看出l m 2 有向上趋势，故可取 截距项和趋势项。 图一l m 2 的趋势图 对l ，m 2 进行单位根检验，结果如下 表二l m 2 的单位根检验 n u h y p o t h e s i s ：l m 2h a sau n i tr o o t e x o g e n o u s ：c o n s t a n t ，l i n e a rt r e n d l a gl e n g t h ：o ( a u t o m a t i cb 觞e do ns l c ，m a x l a g = 4 ) t s t a t i s “cp r o b + a u g m e n t e dd c k e y - f u l i e rt e s ts t a t i s t i c 0 5 2 4 6 2 8o 9 7 2 7 t e s tc n t i c a lv a | u e s ： 1 i e v e i 4 4 9 8 3 0 7 5 l e v e | 一3 6 5 8 4 4 6 1 0 l e v e i3 2 6 8 9 7 3 + m a c k i n n o n ( 19 9 6 ) o n e s i d e dp v a i u e s 从上表可知，a u g m e n t e dd i c k e y f u l l e rt e s ts t a t i s t i c ( a d f ) 值为一0 5 2 4 6 ， 其值大于1 水平临界值一4 4 9 8 3 0 7 ，也大于5 水平临界值一3 6 5 8 4 4 6 和1 0 水平 临界值一3 2 6 8 9 7 3 ，均不能拒绝序列存在单位根的零假设，故l m 2 是非平稳序列。 同样方法，计算结果表明l n f o r 、l s a v 也为非平稳序列8 。 其次，对l m 2 的平稳修正。运用计算机多次模拟后，最终选定对l m 2 二阶差 8 具体结果参见附表二、三 9 分后并取最大滞后期数等于三期( 即运用程序设定的a i c 法) ，再经过单位根检 验，结果如下： 表三修正艏的l m 2 单位根检验 n u l i y p o t h e s i s ：o ( l m 2 ，2 ) h a sau n - tr o o t e x o g e n o u s ：c o n s t a n t ，l i n e a rt r e n d l 8 9l e n g 钠：o a u t o m a l l cb a s e do na l c ，m a x l a g = 3 ) t s t a t i s t i cp r o b o a u g m e n t e dd i c k e y f u l i e rt o s ts t a t l s 倒c 4 8 19 3 7 5o 0 0 6 3 了e s tc 羁c 翻涮u e s ：1 l e v e |一4 。5 7 5 5 9 5 i e v e l一3 6 9 0 8 14 1 0 i e v e i一3 2 8 6 9 0 9 。m a c k l n n o n ( 19 9 6 ) o n e s l d e c lp v a i u e s 。 经过处瑾居l m 2 透过了单位根检验，即a 沛僮为一4 8 2 ，小于1 l e v e l 的临 界值一4 5 7 、也小于5 l e v e l 的临界值一3 6 9 和1 0 l e v e l 的临界值一3 2 9 ，这 表秘l m 2 为i ( 2 ) 4 平稳序列系列。同样方法处理后，l s a v ，l f o r 都通过了单位 根检验，故l s a v ，l f o r 具有同样性质的平稳序列”，所有完全可以对满足l m 2 、 l s a v ，l f o r 进行协熬检验的条件。 3 2 3 如h 8 n s e n 协熬检验 在协攘检验中，我们遵循一致原则，均采用含有截距项和趋势项，并滞后二 期。我们褥裂下嚣计算结果： 表疆j o 蛔n s e n 协整捡验 u n r e s tr c t e dc o i n t e g r a t i o nr a r i k t e 8 t 丌r a c e ) h y p o t h e s j z e d t r a c eo 0 5 n o 。o | c 芝( s e l g e n v a i u e s a 畦s t i cc r l t l c 毫| 、，a i u ep r o b 。“ n o n e 1 11 0 0 0 0 0 0 6 5 0 0 3 0 33 5 0 10 9 00 0 0 0 1 a tm o s t1 1 0 0 0 0 0 02 8 7 3 0 3 5 18 3 9 7 7 1 o ，0 0 0 1 a t m o s t 2 o 2 0 6 5 0 34 1 6 3 4 9 53 。8 4 14 6 6o 。0 4 1 3 t r a c et e s ti n d i c a t e s3c oi n t e g r a t i n ge q n ( s ) a tt h e0 0 5i e v e i 。d e n o t e s 咧e c t l o no ft h eh y p o t h e s i sa t 翻eo 。0 5i e v e | 9l ( 2 ) 的含义：对序列项l m 2 进行二阶差分 m 各自检骏结果参见醮表翌、五 1 n o n e ln o n e 表示o 个向量 t 表示9 5 的置信承平。 1 0 从上表可知，模型存在三个似然比统计量的值大于5 水平下的临界值，因 而三个原因假设都被拒绝，即本模型有三个协整关系。由于一般只关心被似然比 检验证实的协整关系，我们可以考虑该协整关系的经过标准化的协整系数。 表五标准化的协整系数 c o i n t e g r a t l n g e q u a t i o n ( s ) ： l o g k e 0 0 d 3 12 5 8 6 3 n o r m a i i z e dc on t e g r a t i n gc o e f fc i e n t ss t a n d a r de r r o ri np a r e n 廿1 e s e s ) l m 2l s a vl f o r 1 0 0 0 0 0 0- 1 5 3 6 8 7 7o 5 4 8 0 5 1 ( 8 8 e 0 6 )( 8 2 e 0 6 ) 依上图表，不妨令：v e = l m 2 1 5 3 6 8 7 7 l s a v + o 5 4 8 0 5 1 l f or 1 2 对v e 式做单位根检验，结果如下： 表六v e 式单位根检验 n u i lh y p o t h e s i s ：v mh a sau n i tr 0 0 t e x o g e n o u s ：c 0 n s t a m ，u n e a rt r e n d l a gl e n g t h ：1 ( a u t o m a t i cb 觞e do na i c m a l a g = 3 ) t s t a t i s t i cp r o b a u g m e n t e dd i c k e y - f u e rt e s ts t a t i s t i c - 8 4 6 2 8 0 9 o 0 0 0 0 t e s tc r i t i c a iv a l u e s ：1 i e v e l- 4 5 3 2 5 9 8 5 i e v e l- 3 6 7 3 6 16 1 0 i e v e i- 3 2 7 7 3 6 4 + m a c k l n n o n ( 19 9 6 ) o n e s i d e dp v a i u e s 可见，a d f 值为一8 4 6 3 小于1 、5 、1 0 水平的各个临界值，这表明v e 已 经是平稳系列。自此，运用j o h a n s e n 协整检验证明了l f o r 、l s a v 、l m 2 之间存 在协整关系是正确的，这也就说明了l f o r 、l s a v 、l 1 2 之间的某种长期线性均衡 关系，从而也证明了本文运用v a r 模型得出的l f r 、l s a v 、l m 2 之间关系式的合 理性。 1 2 v e 是协整关系表达式 3 2 4 格兰杰因果检验 格兰杰因果检验法是一种去伪的方法，经济领域的时间序列时常会出现伪相 关阀题，即没有什么经凌意义的序列却可能计算出较大的棚关系数。为了避免这 种情况，我们可以运用该模型予以检验： 表七格兰杰因果检验 l a g s ：2 n u h y p o t h e s i s ： o b sf s t a t i s t i c p r o b a b i i i t y l f o rd o e sn o tg r a n g e rc a u s el m 2 1 97 8 9 1 6 70 0 0 5 0 7 l m 2d o e sn o tg r a n g e rc a u s el f o r 1 8 8 3 1 3 0 0 0 0 1 1 l s a vd o e sn o tg r a n g e rc a u s el m 2 1 90 2 8 8 1 4 0 7 5 4 0 0 l m 2d o e sn o tg r a n g e rc a u s el s a v6 5 1 1 9 30 0 1 0 0 2 l s a vd o e sn o tg r a n g e rc a u s el f o r1 92 0 9 3 5 93 7 e 1 1 l f o rd o e sn o tg r a n g e rc a u s el s a v3 2 8 4 8 55 2 e 0 6 从格兰杰因果检验看出，l f o r 与l m 2 关系非常密切，l m 2 是l f o r 格兰杰原 因的概率为9 9 5 ，而l f o r 是l m 2 格兰杰原因的概率几乎为1 0 0 ；l m 2 是l s a v 格兰杰原因的概率约为9 9 9 6 ，但l s a v 却不是l m 2 格兰杰原因概率为7 5 4 。这 些关系也可以从式中的系数大小看出。可见，格兰杰因果检验肯定了三者之间 确实存在密切联系，换言之也就肯定了对l m 2 、l f o r 、l s a v 建立模型是可行的。 总的看来，无论是j o h a n s e n 协整检验还是格兰杰因果检验，都表明了三者 建立关系的可行性与合理性。 第四章模型预测和分析 4 1 模型预测 下面，为了进一步验证模型的准确程度，我们可以用模型计算出1 9 8 7 2 0 0 5 年的预测值，把它们与实际值予以对比，同时并对2 0 0 6 年的l m 2 做出预测。我 们运用前面的式1 3 ： l m 2 = o 8 0 + l m 2 ( 一1 ) - o 4 0 i m 2 ( - 2 ) 0 0 2 + l s a v ( - 1 ) - o 1 3 + l s a v ( - 2 ) + o 3 7 4 u 、o r ( 一1 ) + o 1 6 + l f o r ( 2 ) + 3 6 7 5 ”这里，为避免烦琐各系数已经做了四舍五入处理，精确到了小数点后二位。 1 2 运用该式1 4 进行模拟预测( 模型滞后二期，即1 9 8 7 2 0 0 5 ) ，可以得到 表八l m 2 的实际值岛预测值 o b s l m 2 实际值l m 2 预测值 9 8 58 4 6 7 2 7 7o o o o o 1 9 8 68 ，7 5 0 0 170 0 0 0 0 0 0 1 9 8 78 9 5 9 5 2 28 9 4 0 0 0 0 9 8 89 国4 9 6 6 碡 9 0 5 0 0 0 0 1 9 8 9 9 2 2 2 9 3 9 9 2 8 0 0 0 0 1 9 9 09 8 0 4 6 8 79 5 2 0 0 0 0 1 9 9 1 9 8 3 7 0 0 8 9 8 9 0 0 0 0 1 9 9 2 1o 0 8 0 5 5 10 0 5 0 0 0 1 9 9 3 1 0 2 2 0 6 2 1o 3 2 0 0 0 1 9 9 41 0 5 4 。3 61 0 5 1 0 0 0 1 9 9 51 0 9 3 4 8 010 8 3 0 0 0 1 9 9 61 1 1 6 0 11 。 0 0 0 0 1 9 9 71 1 3 9 2 9 01 1 2 8 0 0 0 1 9 9 81 1 5 6 4 9 61 1 5 3 0 0 0 1 9 9 91 7 0 8 5 011 。5 7 0 0 0 2 0 0 01 1 8 0 6 1 5 1 1 7 1 0 0 0 2 0 0 11 1 9 6 5 2 811 9 4 0 0 0 2 0 0 21 2 1 3 6 8 1 2 4 0 0 0 2 0 0 312 2 9 5 0 012 2 9 0 0 0 2 0 0 4 12 4 0 3 7 11 2 。3 1 0 0 0 2 0 0 512 5 8 9 5 4 2 。5 0 0 0 0 2 0 0 6无12 7 0 0 0 0 为了更形象说明二者关系，可以用图予以拟合，图示如下： 圈二 4 此娃l m 2 卜) 、l m 2 卜2 ) 等表示滞后期数 可见，上面戏计算出来的假精艘很高，预测能力搬强，预测值和实际值几 乎羹台。在其它条佟不变静溥嚣下，我稍也运鬻了上瑟式对2 6 年酶畿币供 威镶做了个预测，为l m 2 = 1 2 7 ，约台m 2 = 3 2 7 7 4 8 亿元( 2 0 0 5 年实际数据为 2 9 3 4 7 3 亿元) 。这个值礁确与否，有褥于时闯证骥。遮避上西静模撂预测分折， 我们可以嚣定地缮是，储蘩、终汇储备与赞币供威量之蠲瓒实存在一嵇长嫂均衡 的线性关系，其表达式大数为： 己m 2 = 0 。8 翁+ l 鹾越一1 ) 一0 。4 04 撩2 ( 一移一0 。e 2 8 氆a v 2 4 王j e 耀，我糊赞币供应凝与经济增长的实证分析综述，河南金融铃理干郝学院学报， 2 0 0 5 ，( 4 ) 【2 嚣黄达，宏蕊谲控与货辔供绘，j 索：孛遏a 大学出艇授， 9 9 7 f 2 6 】张猫眷、江曙霞、离潞明，中央银行与货币政繁，覆门：厦门大学岿叛社，i 9 媚 f 2 7 窝铁拇，诗爨经济势褥方法与建楼，l 象；涛华大学爨舨聿，2 0 0 s 2 0 附表一：v a r 检验 附录 v e c t o ra u t o r e g r e s 8 i o ne s t i m a t e s d a t e ：0 3 2 2 妇6弼m e ：o ：2 4 s a m p i e ( a d j u s t e d ) ：19 8 72 0 0 5 i n c i u d e do b s e r v a t i o n s ：19a f t e ra d j u s t m e n t s s t a n d a r de f r o 璐l n ( & s t a 量i s t l c s n 【l l m 2l s a vl f o r l m 2 ( - 1 ) o 8 0 0 5 4 50 3 0 8 9 6 37 2 3 e 一0 5 o 4 9 3 2 国( o 。8 8 6 6 3 )( o 0 9 6 8 ) f1 6 2 2 8 6 】【0 3 4 8 4 7 j【0 0 0 0 7 5 】 l m 2 ( 2 ) 0 3 9 9 5 5 0- o 5 7 4 2 3 8一o 。1 0 2 3 4 2 ( o 。2 8 3 4 9 o 5 0 9 5 5 )o 0 5 5 2 7 ) 【-