货币供给与经济周期约束条件下货币政策在股市传导的效应时滞研究

1、货币供给与经济周期约束条件下货币政策在股市传导的效应时滞研究- 1 - 货币供给与经济周期约束条件下货币政策在股市传导的效应时滞研究# 郭海凤，高娜，张月华* （哈尔滨工业大学管理学院，哈尔滨 150006） 5 摘要：新经济环境下股票市场日益成为成熟的货币政策传导渠道，本文提出了不可预期的货币供给量对股市影响最大的假设，并进行了实证分析。在将广义货币供给量这一指标划分为可预期的与不可预期的广义货币供给量两部分以后，通过与真实的广义货币供给量实证结果的对比，验证了不可预期的广义货币供给量才是对股市值影响最大的货币政策工具这一假10 设。然后对指标体系进行调整，通过对样本空间的合理划分，得出了不

2、同经济周期下货币政策股市传导的效应时滞期以及股市值的整个动态响应过程。实证结果表明，货币政策在股票市场的传导确实存在时滞，且在不同的经济周期条件下，存在时滞期的长短和时滞期内动态响应过程或传导效果的双重不对称性。全文通过揭示货币政策对股票市场的动态影响过程以及时滞期的确定，为货币政策的制定提供理论支撑。 15 关键词：货币政策；效应时滞；非对称性；结构向量自回归模型 中图分类号：F820 Research on The Time Lag of Monetary Policy Transmission in The Stock Market under the condition of 20 m

3、oney supply and economic cycle constraints Guo Haifeng, Gao Na, Zhang Yuehua (School of Management, Harbin Institute of Technology, Harbin 150006) Abstract: In the new economic environment, stock market is increasingly becoming a mature monetary policy transmission channel. This paper hypothesized t

4、hat unpredictable money supply 25 would have the greatest impact on the stock market and did the empirical analysis. After dividing the broad money supply indicator into the predictable and unpredictable parts of the broad money supply, it verified the unexpected broad money supply to be the greates

5、t monetary policy tool that affect the stock market value mostly just consistent with the assumption. Than we adjust a system of indicators, through the rational division of the sample space, this paper obtained the length of 30 the time lag and the dynamic response during the whole effect time lag.

6、 All the empirical results above revealed the existence of time lag of monetary policy transmission in the stock market and the dual non-symmetry including the length of time lag and the dynamic response during the whole time lag process under different economic cycles. By revealing all of the above

7、 conclusions about the dynamic effects process and the length of the time lag related to monetary policy 35 transmission in the stock market, this paper provided theoretical support t for the formulation of monetary policy. Key words: Monetary policy; time lag; non-symmetry; SVAR 0 引言 40 股票市场对于不同的货币

8、政策工具反映的速度不一样，在不同的宏观经济因素下，股票市场对于同样的货币政策反映速度也不同，这是由货币政策的时滞造成的。由于时滞的存在，货币政策对于股票市场的影响在不同阶段甚至可能产生完全相反的作用。国内外有关货币政- 2 - 策传导的研究很多，从方法上，变量的选取上都有很大差异。然而研究的方法与变量的选择对于时滞问题的研究确实至关重要的，稍有不慎就可能造成结果的很大误差。现实经济中货45 币政策的调整与股市的波动具有很强的关联性，而现有的部分有关货币政策股市传导效应时滞的研究，在模型的拟合上没有得到较好的结果，得出的结论是货币政策对股市变动的贡献度很小1, 2。如果这种贡献度非常小，从统计学

9、的角度而言，模型的建立是无意义的，得出的有关货币政策与股票市场波动的结果不具有说服力。事实与实证结果之间存在矛盾，变量选取与数据处理不当是一个可能的重要原因。股市波动往往并不只是因为货币政策的调整，50 而更多地源于投资者对于货币政策调整的预期。心理预期与真实的调整之间是有差距的，心理预期派认为这种差距才是投资者投资变动的直接原因。因此，在选择变量时将这种预期抽离出来，作为单独变量加入模型，能够更好地拟合经济事实。 1 货币政策传导的效应时滞 1.1 货币供给渠道的效应时滞形成机制 55 货币供给渠道的效应时滞形成机制体现在当期与预期两个层面上：首先，货币供给量的增加，通过利率渠道对上市公司的

10、生产规模产生影响。货币供给量增加，贷款利率减小，上市公司扩大生产，收益增加，与上市公司经营状况密切相关的股价上升；其次，货币供给量的增加，短期内国民收入增加感增强，消费支出增加，物价上升，上市公司收益增加，股价上升；再次，货币供给量的增加，通货膨胀率上升，出于资产保值和增值的目的，投资者将60 更多的货币转换为能够保值的股票，股票需求上升，股价上升3, 4。 1.2 货币政策股市传导效应时滞的非对称性 货币政策的非对称性可能存在很多种情况，如地域上的非对称性、效果的非对称性以及不同经济周期下的非对称性等。本文的研究主要针对的是不同经济周期下的非对称性。不同经济周期下货币政策的非对称性是指货币政

11、策在经济周期的不同阶段对实体经济的作用效65 果是不同的。已有的绝大多数理论都认为，在经济过热时期货币政策紧缩性反应程度大于经济萧条期间货币政策扩张性反应程度5。 本文所指的不同经济周期下货币政策在股市传导的非对称性实际上是一种双重的非对称，它既包含了不同经济周期下时滞期长短的不对称性，也包含了在整个时滞期内股市对货币政策调整的动态响应过程也是不同的。已有的经济理论普遍认为扩张性货币政策对股市的70 作用效果大于紧缩性的货币政策6。货币政策股市传导效应时滞非对称性的产生原因主要来自以下几个方面： （1）心理预期效应，很多学者都认为货币政策效应时滞的非对称性在很大程度上源于投资者在不同经济周期下

12、心理预期的不同，这一理论对于货币政策股市传导也具有很大的借鉴性。一种可能存在的情况是在经济繁荣时期采取紧缩性的货币政策对投资者的心理削弱作75 用要小于经济萧条时期扩张性货币政策对投资者的激励作用。在经济繁荣时期，投资者普遍保持一种良好的心理预期，在这种心理预期的驱使下，投资者很可能并不会因为紧缩的货币政策而减少投资，这样做的结果是股价很难下降。而在经济萧条时期，扩张的货币政策容易引起投资者对于未来通货膨胀上升的预期，为了保持所持资产的保值或者增值，投资者将会增加股票的持有从而推动股价的上升。 80 （2）信贷约束效应，经济萧条时期采取扩张性的货币政策，信贷约束的减小，通过利率水平，对企业和个

13、体股票持有者存在双重的作用：一是扩张的货币政策降低了企业的融资 /. - 3 - 中国科技论文在线成本，这一方面增加了上市公司扩大生产增加收益的可能性或者是增加金融投资的可能性，另一方面大大降低了个人或者股东通过减少股票投资增加资金持有的意愿。 （3）价格刚性效应，经济繁荣时期，紧缩性的货币政策下，融资成本增大，但是这种85 成本可以很容易的加到产品价格中，最终导致收益的减少较小，因此，股票分红较少较小。扩张性的货币政策使得上市公司不仅融资成本下降，而由于价格刚性使得价格在短时期内并不会减小，因此收益会有较大增加，股票的分红增加，需求就会增加，最终导致股价的上升。 2

14、数据来源和指标选择 对于货币政策时滞问题的研究，现有的共识是采用时间序列计量经济学模。其中，90 Sims(1980)提出的向量自回归模型（VAR）被广泛地应用于货币政策时滞问题的研究并已逐步成熟7, 8。本文在此基础上采用改进的结构向量自回归模型（SVAR），即在原有的 VAR模型基础上加入内生变量之间的当期关系，使之能够避免一般 VAR模型将当期关系包含在误差项结构中而导致的信息损失，从而使模型更贴近经济事实。 根据本文的研究内容，实证分析用到的指标主要有两个方面：货币政策指标体系及股票95 市场指标体系。本文选择 M2 作为货币供给量的代表指标，主要有以下两个原因：一是自1996年起央行

15、将M2设定为货币政策的中介目标；二是M2能够更好地反映宏观经济的货币需求。利率指标体系可以说庞大而复杂，纵观货币政策的相关研究中，主要以基准利率为主。基准利率也有很多，他们从不同侧面反映了货币市场的供求。本文主要强调利率对股市的影响，因此选择了存款准备金率、一年期存款利率、六个月至一年贷款利率这三个指标来展开100 研究，原因在于这三个指标通过影响信贷规模对股市产生了较其他指标更为直接的作用。股市方面，本文选择总市值作为股票市场的指标。与股价指数相比，它更全面、能更好的反映股市的经济总量9。现阶段对该指标的研究甚少，本文希望展开一个全新的视角，延伸对股市的研究。 本文采用月度数据，时间跨度为

16、1996年 1月到 2010年 8月，数据来源于 RESSET金105 融研究数据库。本文选取的指标名称为：ST（六个月至一年的贷款利率）、RD（存款准备金率）、D1Y(一年期存款利率)、LM2（广义货币供给）和 LMONMCM(股市月总市值)。 3 基于不同货币供给划分下的效应时滞实证分析 已有的有关货币政策效应时滞的研究，对于货币供给量这一变量的运用，大多是采取简单取对数和做差分的处理。但是一些学者认为，只有不可预期的货币供给量才能引起投资者110 的投资变化，也有一些理论认为短期而言，无论是可预期的还是不可预期的货币供给量变化都能引起投资变化。那么，可预期与不可预期的货币供给量的变化是否

17、能对股市变化造成影响，二者哪个变量对于股市值变化所作地贡献更大，本章将针对这样一些问题展开分析。 3.1 可预期与不可预期货币供给量的估计 对于可预期与不可预期的货币供给量并不是通过直接的数据搜集就可以得到的，本文充115 分运用时间序列的自回归移动平均模型的预测功能，来估算可预期与不可预期的货币供给量，从而为后续的实证分析提供支持。 3.1.1 识别模型形式 图 1的 a)和 b)分别表示的是 LM2 和 DLM2的时间序列图。从广义货币供给序列图及其差分序列图可以看出，1996-2010年间，广义货币供给量基本上保持线性增长趋势，是一个120 /. - 4 - 中国

18、科技论文在线非平稳序列。 a) LM2的时间序列图 b) DLM2的时间序列图 图 1 LM2和 DLM2的时间序列图 125 图 2 LM2的相关图和偏相关图 图 3 DLM2的相关图和偏相关图 130 图 2和图 3分别表示的是 LM2 、DLM2的相关图和偏相关图。由 LM2的相关图衰减的很慢可知，广义货币供给序列 LM2为非平稳序列，而 DLM2为平稳序列，并根据 DLM2的相关图，通过初步分析，认定 DLM2是一个 3阶自回归过程。 3.1.2 ARIMA模型的估计 135 结合广义货币供给量一阶差分的相关图和偏相关图形式，经过 ARIMA 模型反复调整（变量系数显著性为标准）拟合，

19、最终得出如表 1的估计结果。 表 1 ARIMA模型估计结果 变量 系数 标准差 t统计量 概率 C 0.013585 0.000746 18.20585 0.0000 AR(1) -0.158426 0.075270 -2.104775 0.0368 AR(3) 0.134273 0.066021 2.033794 0.0435 /. - 5 - 中国科技论文在线R2 0.766579 F值 15.27904 调整后 R2 0.695352 P值 0.018837 回归标准差 0.010012 DW 1.953370 对应的模型表达式为： 140 2 0.0136 t

20、DLM u? ? 1 30.1584 0.1343t t t tu u u v? ? ? ? ? 图 4是 ARIMA模型检验的结果，右侧一列概率值均大于 0.05，说明所有 Q值都小于检验水平为 0.05的卡方分布临界值。因此，结论是模型的随机误差项是一个白噪声序列。 145 图 4 ARIMA模型检验 3.1.3 ARIMA模型下的样本预测 运用以上 ARIMA 模型估计的结果预测 1996.1-2010.8 月的广义货币供给量，得出可预期广义货币供给量（EDLM2），真实的广义货币供给量（DLM2）与可预期的广义货币供给量（EDLM2）之差即为不可预期的广义货币供给量（UEDLM2）。

21、150 3.2 可预期货币供给量下的效应时滞实证分析 对 EDLM2和 UEDLM2下的时间序列分别进行单位根检验，发现二者均为平稳序列，说明二者可直接运用于模型的建立。对（ST、 RD、 D1Y、 EDLM2和 DLMONMCM）建立SVAR模型，模型通过了协整检验与稳定性检验。 3.2.1 脉冲响应函数 155 图 5 的 a)和 b)分别表示的是 DLMONMCM 对 ST、RD 的脉冲响应图形。由图 5 的 a)和 b)可以看出，ST（六至一个月的贷款利率）和 RD（存款准备金率）对 DLMONMCM（股市值）影响的时滞期分别为：7个月和 3个月。c)和 d)分别表示的是 DLMONM

22、CM对 ST、RD的脉冲响应图形。由 a)知变量内部相互影响所造成的脉冲幅度时滞期为 4个月，可预期货币供给量对股市值的影响时滞大约为 6-7个月。 160 a) DLMONMCM对 ST的脉冲响应 b) DLMONMCM对 ST的脉冲响应 /. - 6 - 中国科技论文在线 c) DLMONMCM对 D1Y的脉冲响应 d) DLMONMCM对 EDLM2的脉冲响应 图 5 DLMONMCM对 ST、RD、D1Y、EDLM2的脉冲响应 165 3.2.2 方差分解 表 2中各变量对股市值贡献度的稳定时期与脉冲响应的结果一致，即 ST、RD、D1Y和EDLM2对股市值的产

23、生影响的效应时滞分别为：7个月、3个月、4个月和 6个月， EDLM2(可预期的广义货币供给量)对股市值变动的贡献度仅为 0.703635%，最终导致除股市值本身以外的所有变量贡献度和的下降。 170 表 2 股市值的方差分解 单位：% Period S.E. Shock1 （ST） Shock2(RD) Shock3(D1Y) Shock4(EDLM2) Shock5 (DLMONMCM) 1 0.001616 0.542222 0.708978 1.363901 0.069478 97.31542 2 0.002238 0.497584 0.676951 1.542267 0.074118

24、 97.20908 3 0.002893 0.517020 0.924450 2.132458 0.117030 96.30904 4 0.003305 0.897507 0.905888 3.099355 0.518386 94.57886 5 0.003665 0.895578 0.883852 3.611579 0.503005 94.10599 6 0.004002 0.890337 0.969238 3.548450 0.659735 93.93224 7 0.004326 1.130799 1.033973 3.690561 0.653736 93.49093 8 0.004628

25、 1.177835 1.057111 3.816479 0.656377 93.29220 9 0.004893 1.183242 1.093140 3.973764 0.658781 93.09107 10 0.005115 1.198933 1.152415 4.025246 0.703635 92.91977 3.3 不可预期货币供给量下的效应时滞实证分析 3.3.1 脉冲响应函数 图 6的 a) 、b)、 c)所显示的脉冲波动图与前文所描述的波形十分相似，只是在波动幅175 度上有一定的差异，这种差异来自于不同变量之间相互影响的不同。所以，ST、RD和 D1Y对股市值的时滞期分别为 7

26、个月、3个月和 4个月。 值得关注的是不可预期货币供给量的脉冲响应，从图 6 的 d)可以看出：与可预期广义货币供给量的脉冲响应图相比，脉冲响应所显示的股市值动态波动有较大差异，不仅波动的幅度有较大差异，波动的正负项关系也有较大不同。例如，可预期货币供给脉冲响应显示，180 在第 3-4个月时，股市值的响应均为负向，而在不可预期的货币供给脉冲响应图中，股市值大部分时间均显示为正向响应。此外，不可预期货币供给量的时滞期为 5个月，较可预期货币供给的 6个月而言有所缩短。 /. - 7 - 中国科技论文在线 a) DLMONMCM对 ST的脉冲响应 b) DLMONMCM对

27、 RD的脉冲响应 185 c) DLMONMCM对 D1Y的脉冲响应 d) DLMONMCM对 UEDLM2的脉冲响应 图 6 DLMONMCM对 ST、 RD 、D1Y 、UEDLM2的脉冲响应 3.3.2 方差分解 表 3显示的是股市值的方差分解结果，由表可知，不可预期的广义货币供给量 UEDLM2190 对股市值变化的贡献度为 4.76%，与可预期的广义货币供给量的 0.70%相比，有很大的提高。此外其他几个变量：ST（1.20%-1.31%）、RD（1.15%-1.20%）和 D1Y（4.30%-4.44%）对股市值变化的贡献均有提高。 表 3 股市值的方差分解 单位：% Period

28、 S.E. Shock1 （ST） Shock2(RD) Shock3(D1Y) Shock4(UEDLM2) Shock5 (DLMONMCM) 1 0.001593 0.346274 0.754781 1.245259 2.330240 95.32345 2 0.002236 0.306282 0.671437 1.693759 2.108594 95.21993 3 0.002901 0.286523 0.812083 2.255747 2.752100 93.89355 4 0.003305 0.457419 0.844060 3.484367 2.858178 92.35597 5

29、0.003657 0.521825 0.802936 3.856450 4.656766 90.16202 6 0.004000 0.519556 1.118754 3.779229 4.756653 89.82581 7 0.004324 0.837107 1.174370 3.983343 4.790509 89.21467 8 0.004612 1.138961 1.178753 4.167783 4.773707 88.74080 9 0.004862 1.208134 1.181154 4.382057 4.763846 88.46481 10 0.005073 1.311474 1

30、.199210 4.447940 4.761559 88.27982 195 3.4 可预期与不可预期货币供给下的实证结果对比 为了便于对比不同货币供给下效应时滞的不同，现将实证的结果总结如表 4。 200 /. - 8 - 中国科技论文在线表 4 基于不同货币供给划分下的各变量时滞期与贡献度 货币划分 ST RD D1Y EDLM2/UEDLM2 EDLM2 滞后期（月） 7 3 4 6 贡献度（%） 1.198933 1.152415 4.025246 0.703635 UEDLM2 滞后期（月） 7 3 4 5 贡献度（%） 1.311474 1.199210 4

31、.447940 4.761559 表 4表明，就滞后期而言，可预期的广义货币供给量比不可预期的广义货币供给量长一个月，而其他三个变量保持一致；就贡献度而言，不可预期的广义货币供给量比可预期的广205 义货币供给量有很大幅度地提高，这就证实了本文最初的问题，不可预期的货币供给量才是最大程度地影响股市值的原因。与此同时，由于不可预期货币供给量的加入，使得所有变量的贡献度均有提高，更好地拟合了模型。 4 基于不同经济周期下效应时滞非对称性的研究 4.1 不同经济周期时间结点的选取 210 经济周期的经济学解释是指经济运行中周期性出现的经济扩张与经济紧缩交替更迭、循环往复的现象。研究不同经济周期下货币

32、政策在股市传导效应时滞的不对称性，首先需要做的工作就是对样本空间进行以经济周期为基础的划分。针对本文所选取的样本空间，表 5总结了 1996-2010年我国的主要经济状况及阶段性货币政策。 表 5 1996-2010年我国阶段性经济状况及货币政策 215 时间段 经济状况 阶段性货币政策 1996 亚洲经济危机后的“软着陆” 维持原状 1997-2002 “低通胀、高增长” 稳健的货币政策 2003-2007 经济有“过热”迹象 稳健中有紧缩 2008-2010 经济有“紧缩”趋势 适度宽松的货币政策 由表 5可以看出 1997-2007年间，我国主要实施的是稳健的货币政策，具体到 2003年

33、以后，货币政策有较小幅度的紧缩情况，而 08年以后，则主要采取的是适度宽松的货币政策。因此，在结合研究目的与研究难度的基础上，本文首先将样本空间划分为 1997-2007、2008-2010两个阶段作为经济周期的代表时间段。样本空间被划分为 1996-2006和 2007-2010两个时间段，它们分别近似代表了经济处于扩张期与紧缩期。 220 就本文所选取的样本空间而言，将样本空间划分为 1996.1-2006.12 和 2007.1-2010.8 两段，用于代表不同的经济周期，这是一种相对模糊的概念。之所以可以采取这样一种相对模糊的概念是由于本文的研究目的更多的着重于证明效应时滞的非对称性而

34、不是精确的测算每一经济周期下的时滞长短。所以在证明不同经济周期下货币政策股市传导效应时滞非对称性的问题上这种模糊是可取的，也是有说服力的。 225 对于不同货币供给下效应时滞的研究表明，不可预期的货币供给量对于模型的拟合效果要优于可预期的货币供给量和真实的货币供给量。因此，在接下来的研究里，变量的选取中，将采用不可预期的广义货币供给量。 4.2 1996-2006年的效应时滞实证分析 以下的实证分析所针对的样本空间是 1996年 1月至 2006年 12月。研究的目的在于得230 出 2007年前货币政策股市传导效应的时滞期及方差贡献度。 /. - 9 - 中国科技论文

35、在线4.2.1 脉冲响应函数 图 7 a) 、b)、 c)和 d) 表明贷款利率、存款准备金率和存款利率对股市值的效应时滞分别为 7个月、3个月、4个月和 5个月，这与全样本空间下的效应时滞期是一致的。但是每一个脉冲波动的幅度与形状却有较大差异，这就表明了不同的时间段下货币政策工具对于235 股市值影响的方式是不同的。 a) DLMONMCM对 ST的脉冲响应 b) DLMONMCM对 RD的脉冲响应 c) DLMONMCM对 D1Y的脉冲响应 d) DLMONMCM对 UEDLM2的脉冲响应 240 图 7 07年以前 DLMONMCM对 ST、RD、D1Y、UEDLM2的脉冲响应 4.2.

36、2 方差分解 表 6揭示了以下几方面的信息：货币政策的效应时滞期与脉冲响应结果一致；货币政策各工具对股市值变化的贡献度与全样本相比均有显著提高，这充分表明了样本划分以后，模型对经济事实得到了更好地拟合，变量间的相关关系更高，回归系数更具有说服力；各变量245 不同时期对股市值贡献度与全样本下有较大变化，在模型拟合程度更好的前提下，表明这些数据能更好地说明在相同经济周期下货币政策工具对股市值影响的动态反应。 表 6 07年以前股市值的方差分解 单位：% Period S.E. Shock1 （ST） Shock2(RD) Shock3(D1Y) Shock4(UEDLM2) Shock5 (DL

37、MONMCM) 1 0.001435 0.230863 1.872064 3.608651 1.237721 93.05070 2 0.001768 0.312359 1.802025 3.590481 2.96398739 2.925836 3.585666 3.482660 89.01210 4 0.002245 4.147807 2.999734 3.547947 3.363850 85.94066 5 0.002378 4.030471 3.025607 3.527052 6.006677 83.41019 6 0.002558 3.937523 3.762281 5.242569 5

38、.915286 81.14234 7 0.002690 4.219143 3.904579 5.214017 6.015570 80.64669 8 0.002779 4.217091 3.952608 5.297266 6.003427 80.52961 9 0.002848 4.476796 3.950208 5.323245 6.011236 80.23851 10 0.002911 4.474834 3.947631 5.327104 6.007222 80.24321 /. - 10 - 中国科技论文在线4.3 2007-2010年的效应时滞实证分析 以下的实

39、证分析所针对的样本空间是 2007年 1月至 2010年 8月，研究的目的在与得出250 金融危机以来各货币政策工具对股市值产生影响的时滞期和方差贡献度。 4.3.1 脉冲响应函数 图 8的 a) 、b)、 c)和 d) 表明，贷款利率、存款准备金率、存款利率和不可预期的广义货币供给量对股市值的效应时滞分别为 4个月、2个月、6个月和 5个月。各变量脉冲响应波形与全样本相比，有很大差异。这一方面表明各货币政策工具对股市值影响的时滞期不255 同，其中贷款利率的时滞期由 7个月缩短为 4个月、存款准备金率由 3个月缩短为 2个月、不可预期的货币供给量由 5个月缩短为 4个月，而存款利率则由 4个

40、月增加至 6个月。另一方面也充分证明了金融危机以来股市值对货币政策的反应无论是在幅度上还是方向上都有很大区别。 260 a) DLMONMCM对 ST的脉冲响应 b) DLMONMCM对 RD的脉冲响应 c) DLMONMCM对 D1Y的脉冲响应 d) DLMONMCM对 UEDLM2的脉冲响应 图 8 07年以后 DLMONMCM对 ST、RD、D1Y、UEDLM2的脉冲响应 4.3.2 方差分解 265 表 7揭示了以下几方面的信息：一是货币政策各工具对股市值的解释贡献度较全样本而言，有极大地提高，这说明金融危机以来，货币政策对股市的影响力大大提高；二是金融危机以来不同货币政策的工具对股市

41、值影响方式的变动是不同的，有影响幅度上的不同也有影响速度上的不同。 表 7 07年以后股市值的方差分解 单位：% 270 Period S.E. Shock1 （ST） Shock2(RD) Shock3(D1Y) Shock4(UEDLM2) Shock5 (DLMONMCM) 1 0.001415 1.838903 0.344999 3.743278 3.302201 90.77062 2 0.002572 3.664193 6.255653 3.394360 3.313292 83.37250 3 0.003700 3.794013 6.131273 3.941332 3.263113

42、82.87027 4 0.004492 10.13510 6.416541 5.125184 5.903008 72.42017 /. - 11 - 中国科技论文在线 5 0.005078 11.92963 8.982590 6.838925 7.456278 64.79257 6 0.005544 11.79856 9.218921 10.63699 7.139316 61.20622 7 0.005914 11.77592 9.671048 12.22597 7.021679 59.30538 8 0.006190 12.54778 10.37660 13.1245

43、9 6.915655 57.03539 9 0.006398 12.34632 10.83015 13.43812 6.910625 56.47479 10 0.006563 12.12638 12.06821 13.65134 6.807864 55.34621 4.4 不同经济周期下实证结果的对比 表 8揭示了以下几方面的信息：一，金融危机前后各货币政策工具时滞期长短的不同，体现了不同经济周期下货币政策时滞期的非对称性；二，金融危机前后货币政策各工具时滞期的缩短或延长方向不一致，说明金融危机对不同货币政策工具时滞期影响的方向不一致，275 这是货币当局在不同经济周期下实施货币政策时应当考虑

44、的。如在经济危机时如果期望货币政策能够更快地解决现实问题，则应尽量避免选择存款利率这一工具，因为在经济危机时存款利率的时滞期有延长趋势；三，金融危机前后货币政策工具对股市值变化贡献度的差异，证明了不同经济周期下货币政策在股市传导效果的不对称性。可以看出，金融危机以来，货币政策对股市值影响的幅度大大提高。 280 表 8 基于不同经济周期下的各变量时滞期与贡献度 时间段 ST RD D1Y UEDLM2 2007年 以前 滞后期（月） 7 3 4 5 贡献度（%） 4.474834 3.947631 5.327104 6.007222 2007年 以后 滞后期（月） 4 2 6 4 贡献度（%） 12.12638 12.06821 13.65134 6.807864 5 结论 短期而言，无论是可预期的货币