中級(jí)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn) 貨幣供給變動(dòng)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響

1、1貨幣供給變動(dòng)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響貨幣供給變動(dòng)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響中級(jí)中級(jí)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)2 一、實(shí)驗(yàn)大綱 二、理論回顧 三、實(shí)驗(yàn)的理論基礎(chǔ) 四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果 五、結(jié)果分析 六、數(shù)據(jù)來源 七、學(xué)生練習(xí) 八、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求3實(shí)驗(yàn)大綱實(shí)驗(yàn)大綱 實(shí)驗(yàn)?zāi)康模菏箤W(xué)生掌握和理解利率和貨幣供給的變動(dòng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響，了解在不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下政府貨幣政策的選擇方案和效果。 教學(xué)基本要求：要求學(xué)生掌握凱恩斯模型、IS-LM模型和貨幣政策的相關(guān)理論知識(shí)，學(xué)習(xí)和了解相關(guān)的計(jì)量分析方法和軟件，并使用軟件對(duì)于一些實(shí)際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證所學(xué)的有關(guān)理論。 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容提要：利用我國(guó)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、使用Eviews軟件估

2、計(jì)利率和貨幣供給沖擊對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響方向和幅度。 實(shí)驗(yàn)類型：驗(yàn)證性試驗(yàn)。 必修或選修：必修。 使用的主要儀器：計(jì)算機(jī)、投影機(jī)、Eviews軟件包。 4變量的選擇1.研究的需要2.理論假設(shè)3.數(shù)據(jù)的可得性5理論回顧理論回顧 貨幣統(tǒng)計(jì)口徑 M0：現(xiàn)金或通貨； M1：通貨+ +商業(yè)銀行活期存款； M2：M1+ +儲(chǔ)蓄存款+ +個(gè)人定期存款； M3：M2 + +其他流動(dòng)性資產(chǎn)或貨幣近似物。6凱恩斯模型凱恩斯模型 凱恩斯認(rèn)為貨幣當(dāng)局通過改變貨幣供給量影響人們的靈活偏好即貨幣需求，進(jìn)而影響利率、影響真實(shí)經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)。貨幣需求函數(shù)為： 在凱恩斯模型中，金融市場(chǎng)只有長(zhǎng)期債券和現(xiàn)金兩種金融資產(chǎn)，且可以相互替換

3、。在這一假定條件下，凱恩斯關(guān)于貨幣供給變動(dòng)對(duì)真實(shí)經(jīng)濟(jì)的影響過程具體為：sMrIY12( )( )dML YLr7IS-LM模型模型產(chǎn)品市場(chǎng)產(chǎn)品市場(chǎng)貨幣市場(chǎng)貨幣市場(chǎng)000dCabYIIdrGGTTtYIGST1212dsLkYLhrLLLMM 001(1)ISaIGbTdrYbt曲線：L MmhYrkk曲 線 ：8IS-LM模型模型 IS-LM斯模型中貨幣供給變動(dòng)對(duì)真實(shí)經(jīng)濟(jì)的影響如下圖：rr0r1LMISYY0E0LM1IS1Y1 貨幣供給增加，使LM右移LM1,利率下降； 利率下降引起投資需求增加，收入增加； 收入增加使L1增加，L2減少，利率上升； IS、LM曲線來回激動(dòng)，最后達(dá)到均衡。貨幣

4、供給增加對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響過程：12sMrIYYLLr 9本實(shí)驗(yàn)的理論基礎(chǔ)本實(shí)驗(yàn)的理論基礎(chǔ) 通過上述理論回顧,得出結(jié)論: 凱恩斯模型中，貨幣供給增加后，人們手持貨幣超過靈活偏 好程度，因而愿意將貨幣換成債券資產(chǎn)，債券需求增加使其價(jià)格上漲，從而引起利率下降，刺激投資，通過投資乘數(shù)作用使GDP增加。 IS-LM模型中，貨幣供給量增加使LM曲線移動(dòng),引起利率下降。刺激投資，使IS曲線右移，增加GDP；收入增加反過來增加交易需求、減少投資需求，引起利率上升。如此反復(fù)最后達(dá)到新的均衡。 根據(jù)這樣的思想,我們運(yùn)用我國(guó)1979-2005年貨幣供給量、投資和GDP的數(shù)據(jù)考察我國(guó)貨幣供給量變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響,驗(yàn)證我

5、國(guó)貨幣政策的效果。10評(píng)價(jià)貨幣政策效果的方法評(píng)價(jià)貨幣政策效果的方法1、成本-收益法：比較容易受到人為因素的影響；2、大型計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：包含的變量很多，對(duì)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)效 果較差，招致許多批評(píng)；3、向量自回歸模型（VAR模型）：是用模型中的所有當(dāng) 期變量對(duì)所有變量的若干滯后變量進(jìn)行回歸，用以估 計(jì)聯(lián)合內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。該模型自20世紀(jì)80年代 后，在政策評(píng)價(jià)方面得到廣泛的應(yīng)用。11VARVAR模型模型VARVAR模型中包含多少內(nèi)生變量，就有多少個(gè)向量自回模型中包含多少內(nèi)生變量，就有多少個(gè)向量自回歸方程。歸方程。即含有即含有n個(gè)時(shí)間序列變量的個(gè)時(shí)間序列變量的VAR模型由模型由n個(gè)方程構(gòu)成個(gè)方程構(gòu)成11

6、1111111 111.nkk nnnnknknntt-1t-k1ttt-1t-kntxxxyyy12VARVAR模型模型估計(jì)VAR模型時(shí)必須明確下面問題：1、模型中共有哪些變量是相互聯(lián)系的，即放入模型中的變量須為內(nèi) 生變量或具有單向因果關(guān)系的外生變量，因而首先對(duì)分析變量進(jìn) 行Granger因果性檢驗(yàn)；2、采用OLS方法估計(jì)VAR模型中的各方程，因而需對(duì)分析中的時(shí)間序 列變量進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)和Johansen協(xié)整性檢驗(yàn)，以避免OLS估 計(jì)的偽回歸；3、確定滯后期K。4、VAR模型中變量的順序至關(guān)重要。如果模型中的誤差向量之間不存 在同期相關(guān)性，則每個(gè)向量自回歸方程中的 為變量本身的誤差 項(xiàng)

7、。但一般而言，誤差向量之間皆存在同期相關(guān)性，各誤差項(xiàng)之 間存在交叉部分，這部分歸哪個(gè)變量，一種簡(jiǎn)單的方法是，將其 歸為第一個(gè)變量。t13VARVAR模型中的脈沖效應(yīng)和方差分解模型中的脈沖效應(yīng)和方差分解在利用VAR模型的估計(jì)系數(shù)進(jìn)行分析時(shí)，其經(jīng)濟(jì)意義很難得到解釋。因此，通過對(duì)VAR模型估計(jì)的誤差項(xiàng)，建立系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解的動(dòng)態(tài)反映模式來作為對(duì)VAR模型結(jié)論的解釋。1、脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）：描述的是VAR模型中的一個(gè)內(nèi)生變量的沖 擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響。即在某一內(nèi)生變量的隨機(jī)誤差 中加入一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊，觀察這一沖擊對(duì)其他內(nèi)生變量當(dāng) 前值和未來值所帶來的影響。 IRF就是通過

8、掌握這種來自隨機(jī)誤 差項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值影響的變動(dòng)軌 跡，比較直觀的刻畫出變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用及其效應(yīng)。2、方差分解：就是通過分析每一個(gè)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化（通常用方 差來度量）的貢獻(xiàn)度，即將VAR模型中每一個(gè)內(nèi)生變量的波動(dòng)按其 成因分解為與方程中各種沖擊相關(guān)的組成部分，以了解各種沖擊 對(duì)模型內(nèi)生變量的相對(duì)重要性。14實(shí)驗(yàn)步驟實(shí)驗(yàn)步驟1、選擇變量；2、做Granger 因果檢驗(yàn)，驗(yàn)證是否內(nèi)生變量；3、進(jìn)行ADF平穩(wěn)性和Johansen協(xié)整性檢驗(yàn)，確保OLS估計(jì)的有效性；4、確定VAR計(jì)量模型并進(jìn)行估計(jì)；5、對(duì)VAR模型滯后結(jié)構(gòu)的檢驗(yàn)，確保VAR模型的穩(wěn)定性；6、產(chǎn)生脈沖

9、響應(yīng)函數(shù)，觀察貨幣供給量的變動(dòng)如何影響收入增長(zhǎng)；7、進(jìn)行方差分解，定量地把握GDP增長(zhǎng)1%，其中貨幣供給變動(dòng)對(duì)GDP 增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度。15確定確定VAR模型的變量模型的變量根據(jù)前面的理論分析，我們將貨幣供給量（ ）、一年期貸款利率（R）作為貨幣政策的政策變量，GDP和投資（I）作為產(chǎn)出變量放入VAR模型，為了避免價(jià)格因素的影響，用1978年為基期的GDP縮減指數(shù)對(duì)貨幣供給量、GDP和投資進(jìn)行縮減，變?yōu)閷?shí)際值，并取自然對(duì)數(shù)；利率變量是通過名義利率減去相應(yīng)年份的通貨膨脹率而得到實(shí)際利率。2M16222PrHypothesisxstatisticobLnRMLnRM2Null does not Gra

10、nger cause LnRGDP 10.0365 0.0010 LnRGDP does not Granger cause LnRM 4.7435 0.0206 does not Granger 22LnRMLnRM2cause LnRI 6.2729 0.0077 LnRI does not Granger cause LnRM 2.6480 0.0955 does not Granger cause RR 3.2035 0.0621 RR does not Granger cause 2.4876 0.LnRI1084 does not Granger cause LnRGDP 7.36

11、02 0.0040 LnRGDP does not Granger cause LnRI 2.4089 0.1155 RR does not Granger cause LnRGDP 0.6223 0.5468 LnRGDP does not Granger cause RR 1.2148 0.3178 RR does not Granger cause LnRI 1.3408 0.2842 LnRI does not Granger cause RR 5.3639 0.0137 因果檢驗(yàn)Granger 17 因果檢驗(yàn)Granger 222PrHypothesisxstatisticobLnR

12、MLnRM2 Null does not Granger cause LnRGDP 10.0365 0.0010 LnRGDP does not Granger cause LnRM 4.7435 0.0206 does not GrangerLnRI2 cause LnRI 6.2729 0.0077 LnRI does not Granger cause LnRM 2.6480 0.0955 does not Granger cause LnRGDP 7.3602 0.0040 LnRGDP does not Granger cause LnRI 2.4089 0.1155 18檢驗(yàn)ADF

13、 2 LnRMt-statistic Prob -1.3347 0.5971 LnRGDP -0.5587 0.8630 LnRI -0.8110 0.79862LnRM -2.6993 0.0882 LnRGDP -2.9846 0.0502 LnRI -2.9795 0.500719協(xié)整檢驗(yàn)Johansen Hypothesized Trace No. of CE(s)Statistic Prob None 38.9044 0.0034 At most 1 16.3896 0.0366 At most 2 3.0538 0.080520建立VAR模型11234516212123451622

14、312345ttCaaaaa LnRIa LnRICbbbbb LnRIb LnRICt-1-21-11-22t-1-21-11-2t-1-21-11-2LnRGDPLnRGDPLnRGDPLnRMLnRMLnRMLnRGDPLnRGDPLnRMLnRMLnRILnRGDPLnRGDPLnRMLnRM1623tLnRILnRI21VAR估計(jì)結(jié)果22( 1)2( 2)LnRMLnRMLnRM*(-1) LnRGDP LnRI C -1.8929 2.4389 1.2906 1.1940 0.4914 0.7836 -0.2689 -0.2797 -0.4019 LnRGDP 1.0055 0.6

15、*(-2)*(-1)*(-2)410 0.7468 LnRGDP -0.1397 -0.3468 -0.5512 LnRI -0.1490 0.4034 0.6778 LnRI -0.4936 -0.1543 -0.4846 2Adj-R 0.9988 0.9956 0.9917 F-Statistic 3261 682 36022VAR模型滯后結(jié)構(gòu)的檢驗(yàn)-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial23LnRI的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖-.04-.02.00.02

16、.04.06.08.1012345678910Response of LNRI to CholeskyOne S.D. LNRM2 Innovation24LnRGDP的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖-.02.00.02.04.06.0812345678910Response of LNRGDP to CholeskyOne S.D. LNRM2 Innovation252LnRMLnRI對(duì)變動(dòng)的貢獻(xiàn)度2PeriodLnRM S.E. LnRGDP LnRI 1 0.03 0.12 35.22 64.67 2 0.06 7.12 49.82 43.05 3 0.08 18.72 53.05 28.23 4 0

17、.11 27.58 49.31 23.10 5 0.13 31.21 42.69 26.10 6 0.16 31.51 37.24 31.25 7 0.18 30.91 34.08 35.01 8 0.19 30.49 32.73 36.77 9 0.20 30.39 32.49 37.11 10 0.21 30.47 32.82 36.71262LnRMLnRGDP對(duì)變動(dòng)的貢獻(xiàn)度2PeriodLnRM S.E. LnRGDP LnRI 1 0.03 1.47 98.53 0.00 2 0.06 6.37 82.46 11.17 3 0.08 15.69 74.66 9.65 4 0.11 2

18、5.47 67.66 6.87 5 0.13 31.39 58.22 10.39 6 0.16 33.07 49.66 17.26 7 0.18 32.76 43.91 23.32 8 0.19 32.17 40.85 26.98 9 0.20 31.88 39.60 28.53 10 0.21 31.84 39.35 28.8127實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析觀察LNRI的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖發(fā)現(xiàn)，給實(shí)際貨幣供給量（RM1）增長(zhǎng)率一個(gè)百分點(diǎn)的沖擊，在第1期使實(shí)際投資的增長(zhǎng)率為0.002%，在第4期的影響達(dá)到最高（0.047%），隨后開始遞減。這與經(jīng)濟(jì)理論相符，即貨幣供給量增加導(dǎo)致投資增加；觀察LNRI的方差分解表發(fā)現(xiàn)，第1期，在實(shí)際投資每增長(zhǎng)1%中，貨幣供給量對(duì)RI變動(dòng)的貢獻(xiàn)率只有0.12%，第6期達(dá)最大31.51%，隨后開始遞減。這表明貨幣供給受外部條件的某一沖擊后，經(jīng)市場(chǎng)傳遞給投資，對(duì)投資帶來同向的沖擊，且這一沖擊具有顯著的促進(jìn)作用和較長(zhǎng)的持續(xù)效應(yīng)。28實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析觀察LNRGDP的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖發(fā)現(xiàn)，給實(shí)際貨幣供給量（RM1）增長(zhǎng)率一個(gè)百分點(diǎn)的沖擊，在第1期使GDP出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)（-0.004%）。其后一直保持正的