流动性过剩与中国通货膨胀关系的实证分析

减小字体 增大字体 作者:刘钻石 李 丹  来源:www.zhonghualunwen.com  发布时间:2009-09-17 23:57:00
增长率、外国通胀水平。数据来源于WIND资讯和中国资讯行。
  计量分析中为了避免宏观经济变量的不平稳产生谬回归,这里首先采用单位根检验来判断数据的平稳性;其次通过协整分析法和ECM模型研究各变量之间的长期稳定和短期动态变化的关系;最后通过脉冲响应来比较通货膨胀对各变量一个单位正向冲击的反应结果,以及各变量对通货膨胀率的冲击效应分解,我们采用的计量软件是Eviews 5.0。
  我们采用ADF方法进行单位根检验,检验方程根据是否具有截距项或者时间趋势分为三类:方程(1)中既无截距项又无时间趋势,方程(2)中含有截距项但无时间趋势,方程(3)中既有截距项又有时间趋势。
  Δyt=γyt-1+∑p[]i=1βiΔyt-1+ut
  t=1,2,…,T (1)
  Δyt=γyt-1+α+∑p[]i=1βiΔyt-1+ut
  t=1,2,…,T (2)
  Δyt=γyt-1+α+δ+∑p[]i=1βiΔyt-1+ut
  t=1,2,…,T (3)
  其中,E(ut)=0,Var(ut)=σ2,检验H0:γ=0,H1:γ≠0。我们根据各组数据的时序图确定各变量数据ADF检验采用上述哪个检验方程(时序图省略),同时依据各变量数据单位根方程中截距项和时间趋势的系数显著性来判断单位根检验模型设定的合理性。滞后阶p的确定是基于最小信息准则(AIC和BIC)原则做出的,结果见表1。
  表1 变量单位根检验结果 变量[]截距[]时间趋势[]滞后阶数[]ADF值[]1%临界值[]5%临界值[]10%临界值lnCPI[]有[]有[]2[]-2.36[]-4.10[]-3.48[]-3.16[]lnK[]有[]有[]0[]-2.63[]-4.13[]-3.49[]-3.17[]lnR[]有[]有[]0[]-1.42[]-4.11[]-3.48[]-3.17[]lnFCPI[]无[]无[]0[]-0.45[]-2.60[]-1.94[]-1.61[]D(lnCPI)[]有[]无[]3[]-3.39**[]-3.54[]-2.91[]-2.59[]D(lnK)[]有[]无[]0[]-7.28***[]-3.55[]-2.91[]-2.59[]D(lnR)[]有[]无[]0[]-8.54***[]-3.54[]-2.91[]-2.59[]D(lnFCPI)[]有[]无[]7[]-3.96*** []-3.55[]-2.91[]-2.59[]
  说明: ***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下拒绝单位根检验,D表示一阶差分。
  从表1中可以看出,各变量的时间序列在显著性水平为10%的ADF检验中都存在单位根。lnCPI的一阶差分在5%的显著性水平下拒绝单位根假设,其余变量的一阶差分都在1%的显著性检验水平下拒绝了单位根假设,从而在5%显著水平上,各变量都是I(1)序列。基于ADF检验我们就可进行协整分析。
  四、协整分析和误差修正模型
  (一)协整分析
  我们用Johansen最大似然法分析各个变量的协整关系。协整模型的设定和滞后期确定原则是先根据最小化AIC和SC信息的标准选取,然后进行模型检验,若不能通过检验,则重新进行设定,直到找到相对理想的模型。经过反复检验确定协整变量具有线性趋势并有截距项,选择滞后2期,结果见表2。
  从表2可以看出,在5%的显著性水平拒绝“0个协整向量”的假设,即变量之间存在一个协整关系。对协整向量的正则化得到=(1,-0.79,-0.35,-0.08,1.67),其对应的协整关系为:
  lnCPI=
  0.79lnK+ 0.35lnR+ 0.08lnFCPI - 1.67
     (-3.19) (-3.76)
  (-1.64)
   (2.03)
  (4)
  括号中的数字表示各个系数的t统计量,可以看出所有系数都通过显著性为10%的t检验进入协整方程。在长期关系中,通货膨胀率与其他三个变量存在稳定关系,即在开放经济条件下我国的流动性每提高1%会引发中国物价水平上涨0.79%;经济增长率每提高1%会带来0.35%的物价水平上升;外国物价水平对我国的通胀水平影响很小,并且显著性不强,协整检验显示外国物价每增长1%仅会拉动物价水平增长0.08个百分点。从协整向量可以看出,我国的通胀主要受到国内经济的影响,其中国内的流动性过剩是通货膨胀的重要原因。
  表2 各变量之间的协整检验 原假设[]特征根[]迹统计量[]5%临界值[]P值0个协整向量*[] 0.305[] 33.615[] 29.797[] 0.017[]至多1个协整向量[] 0.178[] 13.572[] 15.494[] 0.095至多2个协整向量[] 0.049[] 2.773[] 3.841[] 0.096
  注:加“*”表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。
  (二)ECM模型分析
  通过对变量进行协整分析可以发现变量之间的长期均衡关系,但是无法得知这些变量的短期动态关系,误差修正模型则可以解决这个问题。根据Granger定理,一组具有协整关系的变量具有误差修正模型的形式,因此在协整检验的基础上进一步建立误差修正模型,研究流动性、通货膨胀率与其他影响因素的短期动态关系,省去系数未通过显著性为10%的t检验的解释变量,ECM模型为:
  ΔlnCPIt=-0.07ECMt-1+0.44ΔlnCPI t-1+
  0.25ΔlnCPI t-2-0.004ΔlnK t-1-0.03ΔlnR t-2-
  0.35ΔlnFCPI t-2
  ECMt-1=0.79lnK+0.35lnR+ 0.08lnFCPI-1.67
   误差修正项的系数为-0.07,符合反向修正原则,表明短期的非均衡状态逐渐向长期的均衡状态趋近。从式(5)来看,流动性在短期内会对通货膨胀率产生负向的影响,但效应十分微弱,仅为0.004。滞后一期和滞后二期的通货膨胀率对于当期通货膨胀率具有正向作用,相关系数分别为0.44和0.25,说明中国的通货膨胀仍然是惯性爬升的通货膨胀。模型还显示,有两个变量与通货膨胀率的短期动态变化与长期稳定效应不一致:一个是经济

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