金融状况指数_消费者价格指数预测新途径

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1、货币政策的制定不应只考虑汇率与利率， 还应该充分注 意资产价格对货币政策实施效果的影响。因此， G o o d h a r t 与 H o f m a n n构建的包括股票和房地产价格的金融状况指数 ( F C I ) 通过 O E C D 数据进行了实证检验， 发现它能够预测 C P I 指数， 并且可以很好地预测货币政策走势。从我国的现状来 看， 资产价格在经济中的重要性逐渐体现出来， 货币政策的 制定也逐步考虑了资产价格因素。 构造可以反映未来通货膨 胀压力的中国金融状况指数( F C I ) ， 将其作为货币政策制定 的参考指标， 可以在一定程度上弥补 C P I 的缺陷， 并作为政

2、府有关部门和经济学者判断我国金融状况的一个指标。一、 FCI 的模型建立与分析（一 ） 模型的设立 本文的目标是构建我国的金融状况指数( F C I ) ， 并考察 其是否能成为通货膨胀水平和经济运行情况的先行指标。考 虑到我国长期将货币供应量作为货币政策的操作目标，货币 供应量是货币政策主要传导渠道。因此， 本文的创新之处是将 货币供给量( M 2 ) 加入到 F C I 中， 使其更为有效的反映一国的 金融形势和状况。 这是由于我国货币政策包括： 法定存款准 备金率、再贴现政策和公开市场业务。而前两个操作在很 大程度上会影响货币供给量的大小。因此， 货币供给量( M 2 ) 对于中国金融状

3、况起到举足轻重的作用。本文拓展G o o d h a r t 和 H o f m a n n ( 2 0 0 1 ) 的模型， 加入货币供给量( M 2 ) ， 构造中国金 融状况指数 F C I如下:（1 ）其中包括： 各期真实的短期利率缺口 igapt， 真实有效汇 率指数缺口 reergapt， 真实货币供给量( M 2 ) 缺口 M2gapt， 股权 价格指数缺口 spgapt。 除了短期利率外， 其他变量的缺口值 =，而短期利率的缺口值使用真实利率季环比的增加量作为代替。采用的是 wi为权重系数。 （二 ） 样本数据的选择与处理 本文用 E v i e w s5 . 0软件进行实证分

4、析。样本区间为 2 0 0 5 年 8 月份至 2 0 1 0 年 1 0 月份， 共 6 3 个样本点， 数据来 自 B l o o m b e r g 数据库以及国家统计局网站。 用到的变量共有 6 个：（1 ） 通货膨胀率；（2 ） 真实短期利率( i ) ， 本文采用 1 年期贷款利率剔除掉通货 膨胀率 C P I 所得的实际利率来反映真实短期 利率 i；（3 ） 人民币真实有效汇率指数；（4 ） 真实 货币供给量( M 2 ) ， 真实货币供给量是由经季 节调整后的名义广义货币供给量除以同期通 货膨胀率 C P I 指数得到的；（5 ） 真实股权价格 指数 （s h ） ， 名义股权

5、价格指数采用上证综合 指数， 数据来源于上证交易所。实际股权价格 指数采用名义股权价格指数除以同期通货膨胀率 C P I 指数 得到的；（6 ） 真实房地产价格指数， 由于数据可得性的限制， 本文选择国家统计局 7 0 个大中城市房屋销售价格指数作为 真实房地产价格指数。 （三 ） 各变量的权重 对于 F C I 的权重， 之前国内外各种研究方法中主要包括 以下三种方法： 大规模的宏观经济计量模型、 V A R 脉冲响应函 数模型、 总需求方程缩减式模型。大规模的宏观经济计量模 型方法，考虑了一国经济结构特征和各经济变量之间的关 系， 因此估计出来的权重相对更加准确， 可靠性更高， 如高盛 就

6、使用该方法计算美国的 F C I 。由于大量数据的获取和处理 较为困难， 因此对于普通学者， 其余两种方法使用得更为普 遍。V A R 模型脉冲响应， 通过计算脉冲响应来模拟汇率和利 率对产出的影响。 总需求方程缩减式模型， 通过 I S 曲线计算 各变量对一国产出总需求的影响。 本文采用总需求方程缩减 式模型来估计 F C I 各变量的权重。二、 CPI 与 FCI 各解释变量间的数量关系分析 下面需要研究 C P I 与 F C I 各解释变量间的数量关系， 根 据上文内容， 建立 I S 曲线模型:（2 ）其中， Yt为 C P I ， 代表总需求的变化。 it为真实短期利率， reer

7、t为真实短期利率有效汇率指数， M2t为真实货币供给量， spt为真实股权价格指数，即真实上证综合指数， npt为真实 房地产价格指数。在做回归模型之前， 对各变量进行平稳性 检验， 发现各变量均平稳， 因此可以使用 O L S 方法估计。 ( 1 ) 系数检验， 如表 1 ， 若假定显著性水平 = 0 . 0 5 ， 则各 变量及截距项回归系数 t 统计量的 p 值大于 ，拒绝原假 设， 即该检验显著。( 2 ) 联合检验， 由于 F 统计量的 p 值为 0 ， 拒绝原假设 （R2= 0 ） ， 表明联合检验是显著的。( 3 ) 拟合优度检 验， 调整后的 R2= 0 . 9 3 2 9 5

8、 1 ， 即表明真实短期利率、 真实短期 利率有效汇率指数、 真实货币供给量、 真实股权价格指数和 真实房地产价格指数解释了大约 9 3 . 3 % 的 C P I 的变动， 调整 后的 R2接近于 1 ， 则该样本回归直线很好的拟合了总体线性回归。( 4 ) 正态性检验， 标准化残差的散点围绕着 4 5 度线波 动，因此可以断定误差项随机变量符合正态性检验的假设。马晓君本文为：“辽宁省教育厅创新团队项目 （批准号 W T2010016 ） ” 、“教育部人文社会科学研究项目 （批准号： 09Y JC910003 ） ” 的阶段性成果。金融状况指数： 消费者价格指数预测新途径内容提要： 研究发

9、现可以使用金融状况指数 （FCI ） 的各解释变量预测消 费者价格指数 （CPI ） ， 本文试图考察这一命题。 本文创新之处在于： 在前人研 究的基础上， 将货币供给量(M2)加入到 FCI 中， 使其更为有效的反映一国的 金融形势和状况。 M2 的加入是基于一个事实： 法定存款准备金率、 再贴现政 策和公开市场业务在一定程度上影响了货币供给量的大小， M2 对于中国金 融状况起到举足轻重的作用。 关键词： 金融状况指数消费者价格指数通货膨胀率货币政策分析篇49PRICE : THEORY & PRACTICE（5 ） 异方差检验， 标准化残差基本在一个水平带内波动， 与被 解释变量之间没有

10、呈现出明显的系统关系，因而不能认为随 机扰动项存在异方差。( 6 ) 异常值检验， 所有的标准化残差点 都落在 （- 2 ， 2 ） 的区间， 因此可以初步诊断该时间序列数据 不存在异常值。( 7 ) 序列相关检验， 由于时间序列存在惯性， 因此随机误差项易存在自相关。进一步通过 D u r b i n - W a t s o n 统计量来进行检验。 D W 统计值也为1 . 8 1 4 3 5 ， 接近于 2 ， 说明回归 模型中基本不存在序列的自相关现象， 对历史数据的拟和效 果非常理想。由此， 得到的线性回归模型为：（3 ）三、 FCI 的计算与趋势分析金融状况指数权重比率w 1 w 2

11、反映了利率和汇率对货币 政策目标的影响。 因此，（1 ） 中各变量系数所占的比重来描述 F C I 中各变量的权数， 表达式如下：（4 ） 表达式 （4 ） 主要表明： 在其他变量不变的情况下， 真实利 率每上升 1 个单位，意味着中国金融状况指数 F C I 收紧 1 3 . 8 % 个单位。 或者说， 如果真实利率每上升 1 0 0 个基点， 真实有效 汇率指数每上升 1 % ， 真实货币供应量每下降 1 % ， 真实股票价 格指数每下降 1 % ， 真实房地产价格每下降 1 % ， 则中国金融状 况指数 F C I 收紧 1 3 . 8 % 。 根据表达式 （4 ） ， 算出 2 0 0

12、 5 年 8 月至 2 0 1 0 年 1 0 月的F C I 。 由构造方式可知， F C I 下降说明金融状况宽松，进而表示货 币政策宽松； F C I 上升说明金融状况从紧，进而表示货币政 策从紧。F C I 在 2 0 0 7 年 1 0 月达到了最低点， 此时我国正处 于非常宽松的金融状况，通货膨胀比较严重， C P I 连续多月 超过 6 . 5 % ， 人民币实际利率偏小， 真实有效汇率偏小， 股市 和楼市都处于非常活跃的状态，这是 F C I 处于低点的原因。 而在 2 0 0 8 年 9 月， 受美国金融危机的影响， 我国出口企业受 到重创， 国内投资需求疲软， 导致了我国经

13、济走向低迷， 我国 C P I 从 2 0 0 8 年 4 月的 8 . 5 % 直接降到 2 0 0 8 年 1 1 月的 2 . 4 % ， 这导致真实利率与真实汇率升高；同时我国股市从 6 1 2 4 点 一度跌到 1 6 6 4 点，种种因素导致了 F C I 在 2 0 0 8 年 1 0 月达 到最高点，此时金融状况从紧。2 0 0 8 年 9 月至 2 0 0 8 年 1 2 月， 央行为缓解从紧的金融状况， 在短短的四个月之内加息 4 次，大力度加息终于使金融状况在 2 0 0 9 年回暖。在 2 0 0 9 年 8 月， 我国金融和经济状况已经慢慢从金融危机的阴影走 出来，

14、2 0 0 9 年 8 月， 我国上海股市一度达到了 3 4 5 0 点。2 0 0 9年 1 1 月， 持续 1 0 月 C P I 负增长终于转正， 此时标志着中国 金融状况的回暖。四、 FCI 与 CPI 的对比分析 （一 ） FCI 与 CPI 的关系描述性分析 由图 2 可以看出， F C I 与 C P I 的走势较为吻合， 并且 F C I 的变动比 C P I 变动的快一个或者两个季度，即 F C I 可以预 测未来一到两期 C P I 的变动。这是由于我国一般采取扩张 性的货币政策来解决由于有效需求不足引起的通货紧缩， 因此资产价格的上涨速度要快于一般物价的上涨速度， 即 F

15、 C I 的变动要早于 C P I 的变动。这也充分说明了 F C I 可以 用作货币政策的指示器， 能够有效判断并预测未来的通货膨 胀状况。 （二 ） FCI 与 CPI 的关系回归分析 通过格兰杰因果检验分析， 可以判定 F C I 是 C P I 变动的 原因。 因此下文对 F C I 于 C P I 之间的关系做进一步分析。由 于 F C I 的变动领先于 C P I 的变动， 因此在回归分析前要选择 好 F C I 的滞后期数。 因此做不同滞后期 F C I 与 C P I 的相关系 数。滞后第 5 期的 F C I 与 C P I 的相关系数最大， 并且滞后第 5 期的 F C I

16、 与 C P I 存在线性关系。因此利用 F C I t - 5 与 C P I 做最小二乘法 （O L S ） 的线性回归分析， 得到的回归结果如下： （5 ） 从回归结果来看，参数的 T 检验在 5 % 的水平上通过了 检验。模型的显著性检验 F 检验也在 5 % 的水平上通过了检 验。 说明模型的参数是显著的。 但拟合优度并不是很高， 修正 后的 R2为 0 . 8 1 2 3 。 这说明了模型还需改进， 单一的 F C I 不能完全解释通货膨胀的变化。但这也符合情理， 因为通货膨胀 分为三种： 需求拉动型通胀， 成本推动型通胀， 结构性通货膨 胀。 金融状况指数 F C I 仅是其中一个导致 C P I 变化的一个因 素， 其它因素包括原材料价格上涨都会引发 C P I 的变化。五、 对策建议 目前， 我国货币政策一般通过 C P I 的变化来制定， 但是 C P I 指数并没有包括房地产市场价格和股票市场价格等资 产价格的变化， 通过实证分析的结果可以看出， 房地产市场 价格在我国金融状况指数中的权重很大， 政府在关注 C P I 变 动的同时，也应该制定一个