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基于多元回归模型的货币供应量影响因素研究外文翻译资料

 2023-03-15 03:03  

基于多元回归模型的货币供应量影响因素研究

关键词:宏观经济管理,货币政策,中介机构目标,货币供应量,多元回归模型

1、介绍

目前,世界各国都非常重视在宏观调控中运用货币和财政政策。中国人民银行通过货币政策增强了金融支持经济发展的可持续性。因此,研究影响货币供应量的因素具有重要意义。本文基于多元回归模型,定量研究了影响货币供应量的因素,分析了各种因素的影响,提高了我国货币政策的有效性。

2、相关文献综述

2.1 货币政策要素

货币政策要素货币政策由三个要素组成,包括工具、中间目标、最终目标。货币政策工具有存款准备金率、再贴现政策、公开市场操作等工具。货币政策的中间目标是货币供应量和利率。

货币政策的最终目标:学术文献和发达工业经济体普遍承认,货币政策的主要作用是价格稳定。其他目标,如促进增长和就业,被认为是次要的。其理由是,央行促进增长和就业的最佳方式是保持低通胀和稳定。中央银行也负责国际收支平衡。

2.2货币政策传导过程

货币政策传导过程相当复杂、间接,在一些重要方面还没有完全理解。但央行行长们一直试图设计“简单规则”,以促进货币政策的日常管理。货币政策传导机制如图1所示。

手段 经营目标 中间目标 最终目标

价格稳定;

充分就业;

经济增长;

国际收支平衡

银行同业拆借利率;

其他短期利益

法定准备金率;

再贴现;

公开市场操作;

其他工具

货币供应量;

利率

图1 货币政策传导机制

2.3中国货币政策实践发展阶段

第一阶段:1984-1997年。1984年,中国人民银行履行中央银行职能,成为货币政策制定和实施的主体。这一时期的主要目标是控制通货膨胀,中间目标是信贷规模,主要工具是信贷规模指数和中央银行再融资。货币政策管理模式为直接控制,采用“中央银行-金融机构-企业”的直接传导机制。

第二阶段:1998年至今。自1998年以来,中国人民银行逐步取消信贷规模管理,改革存款准备金制度,扩大公开市场业务。货币政策管理模式基本上由直接控制向间接控制转变。在此期间,主要目标是控制通货紧缩,保持国民经济平稳健康,中间目标是货币供应量,主要工具是存款准备金率、再贴现政策和公开市场操作。货币政策管理模式由直接控制向间接控制转变,形成“中央银行-货币市场-金融机构-企业”的间接传导机制。

3、变量选择与解释

3.1变量选择

本文运用实证研究方法,分析了影响货币供应量的因素。影响货币供应量的因素很多,包括货币基础、货币乘数、GDP、存款准备金率、现金存款比率、再贴现政策、央行再融资和公开市场操作。本文根据以下原则选取经济变量。首先,数据应具有可操作性和可用性。第二,建立多元回归模型应满足nge;30或至少nge;3(k 1)。第三,自2001年以来,中国外汇储备迅速增加。大量货币基础被被动释放[5]。

本文选取的经济变量为货币供应量(M)、外汇储备占用货币(MFR)、GDP增长率(G)、存款准备金率(R)、现金存款率(K)、其他货币调控手段(U)。

3.2变量解释

1) 货币供应量(M):广义货币可以反映一个国家经济发展所需的规模。本文选取广义货币M2。

2) 外汇储备占用货币(MFR):外汇储备占用货币是购买外汇的国家货币金额。央行购买并持有中国的外汇储备。中央银行购买的外汇储备形成了中央银行的资产,使货币基础得以释放。

3) GDP增长率(G):持续快速的经济增长和国际收支盈余将使国家货币供应增长。本文使用GDP增长率来分析其对货币供应量的影响。在这里,GDP增长率扣除了价格变化的影响。

4) 法定准备金率(R):调整法定准备金率可以控制商业银行的信贷创造能力,间接调节货币供应量。如果存款准备金率在一年内调整,我们应该取其平均值。

5) 现金存款比率(K):现金存款比率是指非银行公众持有的现金与货币总量的比率。在本文中,现金存款比率=流通现金/(活期存款 定期存款)。

6) 其他货币监管手段(U):央行再融资、公开市场操作和其他手段也会影响货币供应量。由于我们无法对这些变量进行统计分析,本文引入了一个虚拟变量U。1990年至1997年,U的值被设置为0。从1998年到2008年,U的值设置为1。所有变量均以1990年至2008年的年度数据作为样本数据。所有变量的样本数据如表1所示。

表1 所有变量的样本数据

Year

M(billion)

MFR(billion)

G(%)

R(%)

K(%)

U

1990

15293.4

599.46

5.0

13.00

47.10

0

1991

19349.9

1228.11

7.0

13.00

44.98

0

1992

25402.2

1101.98

12.8

13.00

34.20

0

1993

34879.8

875.54

13.4

13.00

42.47

0

1994

46923.5

4503.90

11.8

13.00

40.24

0

1995

60750.5

6774.50

10.2

13.00

24.70

0

1996

76094.9

9578.70

9.7

13.00

30.60

0

1997

90995.3

13467.20

8.8

13.00

29.47

0

1998

104498.5

13728.30

7.8

9.52

17.70

1

1999

119897.9

14792.40

7.1

7.83

28.74

1

2000

134610.4

14291.10

8.0

6.00

26.34

1

2001

158301.9

17856.40

7.3

6.00

15.31

1

2002

185007.0

23223.30

9.1

6.25

21.38

1

2003

221222.8

34846.90

10.0

7.00

20.18

1

2004

254107.0

52591.00

10.1

7.33

12.02

1

2005

298755.7

71211.10

10.4

7.50

17.17

1

2006

345577.9

98980.30

10.7

8.50

17.83

1

2007

403401.3

12

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