貨幣政策論文范文

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第1篇

澳大利亞、加拿大等國也紛紛降息，一時間，降息路上，成群結隊，熱鬧非凡。再把目光轉向日本。持續低迷暮氣沉沉的日本經濟、昔日在全球風光無限的日本企業巨頭，現已不斷收縮在海外的業務戰線，甚至其生存都頻頻告急，極大地挫傷了日本的民族自尊。雖然日本商人孫正義放出豪言，要讓機器人把日本經濟在2050年帶回全球第一的寶座，但遠水解不了近渴。雖然地緣政治緊張驅使的民族主義情緒把安倍推上了連任，但安倍政府對付經濟不振，仍是其繞不過去的選擇。在這種情況下，推動以日元貶值為特征、量化寬松為核心的安倍經濟學，成了把日本經濟拉出衰退的稻草。與歐洲央行和美聯儲量化寬松不同，日本央行不僅確定其資產購買計劃的規模，而且也以日本商業銀行準備金余額為操作目標，購買的合格資產不僅包括國債，甚至一度包括股票，無所不用其極。2014年11月底，日本央行已把資產購買量擴張至了80萬億日元的歷史最高水平。日本不僅是全球率先推出量化寬松的國家，也是迄今為止持續時間最長的國家。經濟凋敝、工業衰敗，但印鈔廠卻格外繁忙。日本量化寬松，似乎成功地阻止了日本物價陷入長期負增長的通縮局面，CPI在2014年12月上升至2.4%，失業率降至3.4%，但消費者支出卻下降3.4%，直接拖累了日本經濟增長。

降息、寬松貨幣政策、阻止物價進一步下跌和刺激經濟，成了全球各大經濟體央行的主要政策選擇和任務。但也有逆全球降息大潮而動的，如俄羅斯和巴西。在瑞郎和丹麥克朗遭遇升值壓力的時候，俄羅斯和巴西代表的一些新興經濟體的貨幣卻出現了貶值壓力，并導致其國內通脹率持續上升，這使得它們的貨幣政策在全球降息潮中顯得非常另類。地緣政治關系緊張、油價的持續暴跌，給嚴重依賴于石油出口的俄羅斯經濟造成的沉重打擊，俄羅斯有切膚之痛。俄羅斯盧布匯價因油價崩盤而大幅下挫。2014年初，美元與盧布之間的匯率為32盧布/美元，而到2015年2月6日，就改寫為68.6盧布/美元了，期間，一度貶值到80盧布上下。盧布的匯率貶值直接導致俄羅斯國內貨幣攀升，俄羅斯2015年1月的通脹率達到了15%的高水平，比2014年1月的6.1%上升了8.9個百分點。盧布的對內對外雙雙貶值，迫使俄羅斯央行大幅提升利率，不惜犧牲經濟增長來換取市場對盧布的信心。俄羅斯央行網站顯示，至2月6日，它提供的隔夜貸款利率達到了16%，常備存款便利的隔夜利率達到了14%的水平，兩種利率與俄羅斯元月通脹率相當。大幅升息，對俄羅斯而言，無疑是極其痛苦的選擇，但這是不得已而為之的選擇。在地球的另一端，巴西的通脹率雖沒有俄羅斯那么嚴重，但實際的通脹率已經超過了該國央行4.5%的目標值，2015年1月實際的通脹率達到了7.14%，不僅大幅超過其目標值，而且也超過了其6.5%的容忍上限。其貨幣的對外價值方面，其貶值的幅度雖不像盧布那樣讓其持有者損失慘烈，但損失也不小。2014年初，里亞爾對美元的匯率為2.3975，到2015年2月6日已貶至了2.7641。

2014年10月末，羅塞夫獲選連任僅數日后，巴西央行就出乎市場意外而加息；2014年12月和2015年1月又接連兩次加息，使該國的基準利率提升至了12.25%的高水平。2月2日，巴西央行公布的調查報告顯示，金融市場預期2015年巴西經濟增長率僅為0.03%，通脹率則會突破7%，似乎有滯脹的危險。就在大部分國家降息刺激經濟或應對本幣升值，抑或升息以應對本幣貶值之際，美聯儲又是另一個特立獨行者，穩坐釣魚臺。次貸危機之后，美國的量化寬松幫助美國較快地擺脫了經濟衰退，尤其是在2011年的扭轉操作（美聯儲以短期國債置換中長期國債，引導中長期國債利率下行）后，美國失業率在三年里就從原來的9.5%下降到了目前的5.6%；美國的股票市場也正從流動型驅動轉向增長型驅動。經濟企穩、失業率大幅下降，讓美聯儲在2014年第三季度就結束了量化寬松，只不過保留了到期資產的續做，以維持既有的流動性供給。市場普遍預計，2015年美聯儲將進入加息周期，促使非傳統貨幣政策向傳統貨幣政策的回歸。但國際大宗商品價格下跌，全球新一輪降息潮，在一定程度上打亂了美聯儲原已計劃的貨幣政策調整的節奏。在最新的美聯儲決策會議上，美聯儲表示，對加息要保持耐心。這導致一些機構修正了此前對美聯儲加息時間節點的預期，甚至有機構預測，美聯儲加息可能要推遲到2016年第一季度了。

第2篇

信息經濟學研究范式在分析貨幣政策調整對公司投資決策的影響時，認為公司的資產負債表是一個整體，左右兩側相互影響，公司的資產狀況會影響公司的融資能力，而公司外部資金的可得性反過來影響公司的投資決策，其機理在于投資者和公司之間存在信息不對稱。由于信息不對稱，債權人與公司之間就會出現逆向選擇和道德風險，即相對于外部債權人，公司的所有者（實際控制者）對公司投資項目擁有較多的信息，或者是當債權人把資金借給公司后，公司的管理者可能會發生敗德行為。債權人為了控制逆向選擇或道德風險，會限制信貸資金的供應量，對小公司會出現信貸配給，對大公司會出現債務積壓，限制了公司外部債務資金的可得性，此時資金市場就不能由資金供求調節而出現均衡，而是債權人根據自身期望收益最大化確定均衡價格，均衡價格確定資金的供給量和需求量。這種研究范式是從市場主體最優的角度去分析問題，而不是從市場均衡的角度去分析問題。本文主要是基于信息經濟學的研究范式，考察貨幣政策影響公司投資的融資約束渠道的存在性，即貨幣政策調整是否會改變公司外部融資約束程度，進而影響公司投資支出。

二、假設的提出

研究表明，1998年以來我國實施的擴張性財政政策對全國經濟全要素生產率增長、省份經濟全要素生產率增長和技術進步具有較強的促進作用（郭慶旺、賈俊雪，2005）。這意味著擴張性財政政策不僅可以改善經濟環境和投資環境，在量的方面增加公司利潤，而且可以在質的方面提高公司效率。另外，由于擴張性財政政策可以通過增發國債等方式擴大購買支出，通過轉移支付方式調整收入分配，借以刺激消費和投資增長；通過稅收政策減少稅收支出，進而刺激公司再投資，拓展資本規模。因而，擴張性財政政策有利于公司會計業績的增長。而擴張性貨幣政策通常意味著貨幣供給增加和利率下降，信用也變得更加充足，新的投資項目將更為有利可圖；與此同時，在擴張性貨幣政策下，每一利率水平下的需求也會增加，這些都會導致公司有更好的盈利機會和盈利水平。根據以上分析，我們提出以下假說1：假說1：擴張性貨幣政策與公司的會計業績顯著正相關。

三、模型設計

1.模型設計。為了檢驗不同貨幣政策下的公司績效之間的差異，本文使用績效的托賓Q模型，此模型是近來研究公司績效的學者常使用的模型（Fazzraietal，1988，KaplanandZingales，1997，Duehinetal，2009）。具體模型如下。AP代表會計業績包括三個指標：營業利潤率、利潤率、凈利潤率（營業利潤、利潤總額和凈利潤除以年度平均總資產），t代表時間下標，i代表公司下標，TobinQ代表公司成長機會，LDBL是財務杠桿，MP表示貨幣政策類型啞變量。

2.貨幣政策類型的界定方法。根據對2007年至2014年第三季度貨幣政策執行報告的解讀，我國貨幣政策根據經濟發展需要進行了相機適應性調整。雖然由于篇幅的原因，沒有列示貨幣政策執行報告及其類型，但是，我國自2001年第1季度至2007年第1季度一直使用穩健性貨幣政策，中間雖然也存在一些微調，但都沒有更改基本的貨幣政策類型。貨幣政策發生重大變化是從2007年第二季度開始的。為了控制經濟增長過快，公司績效過度，國家及時采用了適度從緊貨幣政策，適度從緊貨幣政策實施了兩個季度后，政府認為經濟增長速度依然過快，貨幣政策改為緊縮貨幣政策，緊縮性貨幣政策實施了三個季度，由于受到國際金融危機的影響，經濟從增長過快轉向趨冷，自2008年第3季度開始采用適度寬松的貨幣政策?？偟膩碚f，從2007年第2季度至2008年第2季度實行的是緊縮的貨幣政策；從2008年第3季度到2010年第4季度實行的是寬松的貨幣政策；從2011年第1季度至2014年第3季度實施的是穩健的貨幣政策。

四、樣本選取及假設檢驗

本文數據來自CSMAR數據庫，公司財務數據使用2007年第一季度到2014年第三季度報告數據，貨幣政策執行報告來自中國人民銀行網站。剔除下列公司數據：（1）公司財務數據中存在缺失值的數據，（2）季度銷售收入增長兩倍和減少一倍的數據，（3）總資產季度增長一倍和減少一倍的數據：（4）金融行業公司數據。為了保持更多樣本觀測值，將主要研究變量的上下1%的數據使用1%分位和99%分位值替代?？紤]到季度數據可能存在季度變化特征，在設定研究視窗時，既要考慮貨幣政策的變化，又要考慮數據季度特征的影響。因此，本文將研究視窗設計如下表。

1.描述統計。從上圖中可以看出，所研究變量的均值基本都大于中位數，說明這些變量都存在右偏。由于篇幅原因沒有列出主要變量各季度均值變化表，表中可以看出，托賓Q值和流動比率成周期性的，反向變化。從2007年第二季度到2008年第二季度中央銀行實施緊縮貨幣政策，在此期間，公司托賓Q值都高于均值，其它季度公司托賓Q值都低于均值，這表明緊縮貨幣政策主要是為了抑制經濟增長過快。在經濟高速增長時期，受貨幣供給的影響，公司的價值在逐漸減少。

2.相關性分析。因為篇幅原因沒有列出各個變量的相關性分析，從表中發現各變量之間相關系數都顯著低于0.5，說明各變量之間沒有顯著地相關性，不存在多重共線性。

第3篇

為引入預期沖擊的因素參考吳化斌等[15]和Fujiwara等[16]設置，本文把可預期的沖擊設為4期，即n=4。引入預期沖擊的模型更加符合經濟主體前向預期的決策行為。

（一）貨幣政策我國從1996年以來采用貨幣供應量作為貨幣政策中介目標，為了模擬真實的經濟環境，本文選用貨幣供應量規則表征貨幣政策，參考李成等[17]、馬文濤和魏福成[18]的建模思想，把貨幣政策規則設定為。表示貨幣供應量增長率，ξ和π分別表示貨幣供應量增長率和通貨膨脹的穩態值。在理性預期行為下，公眾在接受央行公布未來貨幣政策的信息后，相應地調整決策和行為，也即公眾做出了貨幣政策前瞻性指引所希望引導的預期，用,jmtjε−來表示這種對貨幣政策預期的沖擊。

（二）家庭代表性家庭對消費、勞動供給、實際貨幣余額持有量、投資、資本存量和債券持有量做出選擇來最大化效用的期望現值。家庭提供差異化的勞動，是勞動市場上的壟斷供給者，不同勞動之間的替代彈性為θw。本文采用Calvo[21]的方式引入工資黏性：每期家庭以1-γw的概率調整工資。

（三）廠商廠商包括完全競爭的最終產品廠商和壟斷競爭的中間品生產廠商。最終產品廠商以價格Pi(i)購買中間品Yi(i)生產最終商品Yt，生產函數采用CES函數形式。

二、模型參數校準和貝葉斯估計

（一）數據選取考慮到數據的可得性，以及與貨幣政策中介目標相適應，選取1996年第1季度至2013年第4季度中國宏觀經濟數據，以國內生產總值GDP、社會消費品零售總額、固定資產投資完成額和貨幣供應量M2作為模型中產出Y、消費C、投資I和貨幣供應量M的觀測變量。將居民消費價格指數CPI以1996年第一季度為基期進行定基處理。各觀測變量值除以定基CPI得到實際值，然后進行季節調整并取對數，運用HP濾波做去除趨勢處理，得到本文所需要的波動序列。數據來源：Wind數據庫、中國人民銀行網站、國家統計局網站。

（二）參數校準及貝葉斯估計對部分參數根據現有文獻及實際數據進行了校準。取貼現因子β為0.99，折舊率δ為0.025，消費習慣參數h為0.65，消費占比cy和投資占比iy校準為0.359和0.3916，其余參數選擇貝葉斯估計。近年來貝葉斯估計方法被大量用來估計DSGE模型。其基本原理是結合了設定的參數先驗分布p()，與利用卡爾曼濾波從狀態空間方程中計算得到的基于樣本數據的似然值。基于MATLAB的工具包DYNARE，采用蒙特卡洛馬爾科夫鏈（MCMC）抽樣的方法完成參數估計。預先設定的先驗分布與貝葉斯估計的結果見表1，其中第2、3列為先驗分布類型和均值，參考了國內有關文獻，標準差的先驗分布本文設為逆伽瑪分布（InvGamma），其先驗均值的設定與莊子罐等[23]一致。模型的估計結果見表1。從表1可得，效用函數的參數σ、φ和v的估計值分為0.3947、0.4319和0.4185與楊雪等[19]的估計結果接近；投資調整成本參數φ的估計值為0.2670，稍大于莊子罐等[23]的取值；ρz估計值為0.7544，與陳師和趙磊[24]的估計結果0.717接近；α的估計值為0.4508，接近楊雪等[19]的估計結果0.42；貨幣政策參數φm、φπ和φy分別為0.8332、1.0962和1.1981，接近于馬文濤和魏福成[18]的估計結果0.8628、1.2952和1.4348。較大的貨幣政策平滑因子φm的估計值表明了央行較強的政策平滑傾向，保持政策的延續性為經濟發展提供穩定的政策環境。產出增速反應系數φy的估計值大于通脹預期反映系數φπ，說明比較而言產出的平穩增長受到了更多關注。

（三）模型的適用性分析通過反事實仿真衡量模型的擬合值與實際觀測值得吻合程度。如圖1所示。從圖1可看出，反事實仿真得到的主要經濟變量產出、通脹、消費、投資、勞動和M2的擬合值與實際值幾乎一致，說明我們構建的DSGE模型對我國的經濟現實擬合的非常好，模型可以用來分析我國的經濟問題。

三、動態分析

（一）脈沖響應分析通過脈沖響應分析，考察貨幣政策預期沖擊的動態特征。我們僅報告了提前1期和提前4期正向的貨幣政策預期沖擊下的脈沖響應圖，如圖2和圖3所示?？梢钥闯鲈谡蜇泿耪哳A期沖擊下產出y、消費c、投資i、就業n和資本k呈同方向波動，單個變量在預期沖擊下都呈駝峰式變動。提前2期和3期貨幣政策預期沖擊的脈沖響應圖也類似。并且提前1期的脈沖響應波動幅度相比更大，說明我國短期的貨幣政策預期對經濟波動的影響更大，原因可能是我國經濟發展變化較快，運用貨幣政策調控經濟較為頻繁，這對公眾的預期行為造成了短視化影響。

（二）方差分解分析通過方差分解來考察預期沖擊解釋經濟波動的重要性。表2給出了模型四種預期沖擊解釋主要經濟總量及解釋通脹的無條件方差的貢獻比例。從表2可看出，預期沖擊可以解釋54.2%的產出波動，可解釋56.91%的消費波動、55.38%的投資波動、57.69%的資本存量波動和42.25%的就業波動。從數量上說明了預期對我國經濟具有重要影響。加總的預期沖擊可以解釋超過43%的通脹波動，其中貨幣政策預期沖擊就可解釋約33%。貨幣政策預期沖擊可解釋約16%的勞動波動，可解釋小于8%的產出、消費、投資和資本存量的波動?？梢钥闯鲐泿耪哳A期沖擊對通脹波動的影響最大，其次是對勞動的波動影響，對產出、消費、投資和資本存量的波動影響較小。

四、結論