陸 軍，劉 威，李伊珍

（中山大學 嶺南學院，廣東 廣州510275）

一、引 言

為了分析金融市場狀況與宏觀經(jīng)濟運行的關(guān)系，F(xiàn)reedman（1994）從貨幣政策傳導機制的角度提出了貨幣狀況指數(shù)（Monetary Conditions Index，MCI），通過利率和匯率的權(quán)重之和構(gòu)建MCI以反映貨幣政策的松緊狀況對未來經(jīng)濟趨勢的預測能力。理論和經(jīng)驗研究都發(fā)現(xiàn)除了利率和匯率外資產(chǎn)價格對貨幣政策的傳導機制也會產(chǎn)生重要影響，Goodhart和Hofmann（2001）在MCI的基礎上構(gòu)建了包含利率、匯率和資產(chǎn)價格信息的金融狀況指數(shù)（Financial Conditions Index，F(xiàn)CI）以反映金融市場狀況對未來通貨膨脹的預測能力。國內(nèi)外學者在此基礎上對FCI加以修正并分析其對未來經(jīng)濟增長和通貨膨脹的預測能力。由于經(jīng)驗分析認為FCI具有良好的預測能力，部分國家開始采用FCI作為制定宏觀經(jīng)濟政策的重要參考指標。近年來，中國金融市場結(jié)構(gòu)不斷深化，資本市場得到快速發(fā)展，金融市場狀況與宏觀經(jīng)濟的聯(lián)系愈加緊密，構(gòu)建適合中國的FCI具有重要的現(xiàn)實意義。

從方法論上講，F(xiàn)CI是金融變量按照各自的權(quán)重系數(shù)相加而得，而該權(quán)重系數(shù)是利用歷史數(shù)據(jù)通過計量模型擬合得到的。FCI既然是利用過去及當前的金融市場變量值來預測未來的經(jīng)濟趨勢，那么不同時期的權(quán)重系數(shù)應該具有動態(tài)性——利用該時期以前的歷史數(shù)據(jù)擬合而得。但已有的國內(nèi)外相關(guān)文獻在構(gòu)建FCI時其權(quán)重系數(shù)往往缺乏動態(tài)性。具體而言，已有文獻在構(gòu)建FCI時一般都是利用t＝1，2，…，T的歷史數(shù)據(jù)擬合得到一個固定的變量權(quán)重系數(shù)，該系數(shù)包含了t＝1，2，…，T時期的信息，并利用該固定系數(shù)分別與t＝1，2，…，T時期的變量值求得的加權(quán)值作為相應時期的FCI。根據(jù)這種方法，t0（t0＜T）時期的FCI已經(jīng)假定包含了未來時期t（t0＜t＜T）的信息，故所構(gòu)建的FCI實際上利用已經(jīng)發(fā)生的“未來信息”來預期該時期的金融狀況，并不具有實際意義上的預測能力。為此，本文嘗試建立一個具有動態(tài)性的中國動態(tài)金融狀況指數(shù)（Dynamic FCI），在t時期的動態(tài)FCI是利用t時期以前（包含t時期）的信息求得。

預測通貨膨脹趨勢是FCI在宏觀經(jīng)濟領(lǐng)域的重要應用之一。菲利普斯曲線將通貨膨脹與失業(yè)和產(chǎn)出聯(lián)系在一起，經(jīng)過50多年的發(fā)展，特別是在新凱恩斯菲利普斯曲線（New－Keynesian Phillips Curve，簡稱NKPC）提出后，已成為研究通貨膨脹的核心理論模型。但當前在FCI應用研究中，國內(nèi)外相關(guān)文獻尚未將FCI與NKPC模型結(jié)合起來進行研究。實際上，部分學者已經(jīng)將金融市場變量納入NKPC模型進行研究，耿強等（2009）直接將匯率作為解釋變量納入NKPC模型進行實證檢驗，楊小軍（2011）則將利率作為衡量實際邊際成本的一個因素在NKPC框架下進行分析。分別采用利率和匯率只能揭示部分金融市場信息，而FCI中包含多種金融市場變量，能更加全面地反映金融市場狀況。鑒于此，本文嘗試將FCI作為衡量金融市場狀況的變量納入NKPC模型，并采用GMM方法實證分析中國的動態(tài)FCI對通貨膨脹的影響。

在計量方法上，目前對中國FCI的研究主要采用VAR模型的脈沖響應函數(shù)方法，但脈沖響應函數(shù)的結(jié)果依賴于模型中變量的排序，由于不同金融變量之間的關(guān)系過于復雜，難以確定它們之間的確切關(guān)系并給出準確的排序。為此，Pesaran和Shin（1998）提出了廣義脈沖響應函數(shù)方法，其結(jié)果不受變量排序的影響，有效解決了這一問題。

針對上述不足，本文在以下方面做出探索：（1）建立動態(tài)FCI，克服已有研究中FCI缺乏動態(tài)性的不足；（2）在進行FCI的應用分析時，將FCI納入NKPC理論框架展開實證分析；（3）采用遞歸廣義脈沖響應函數(shù)方法計算變量權(quán)重系數(shù)，以有效克服脈沖響應函數(shù)方法中對變量排序的依賴。

二、理論基礎和經(jīng)驗方法

（一）理論基礎

利率、匯率和資產(chǎn)價格是包含在FCI中最基本的金融變量。利率傳導作為貨幣政策的重要傳導渠道之一，凱恩斯學派認為利率能夠直接影響企業(yè)的投資行為；古典學派認為利率變化通過影響居民的金融資產(chǎn)和負債改變其資產(chǎn)凈值，進而對消費和投資產(chǎn)生影響；在開放經(jīng)濟中，利率還可以影響匯率，進而影響凈出口。對于中國這樣一個貿(mào)易依存度很高的國家，匯率影響凈出口的渠道非常重要，而且匯率還可以作為一種資產(chǎn)價格通過資產(chǎn)價格渠道發(fā)揮作用。

資產(chǎn)價格可以通過多種渠道影響消費和投資。資產(chǎn)價格影響消費主要通過兩個渠道：一是從生命周期理論看，資產(chǎn)價格影響未來收入水平的預期，而家庭消費受未來收入水平預期的影響；二是從財富效應出發(fā)，資產(chǎn)價格的變化影響當期收入和外部借貸成本，從而影響總消費水平。資產(chǎn)價格對投資的影響主要有三個渠道：一是托賓q效應直接影響企業(yè)投資；二是通過影響未來的GDP增長影響當期的投資支出；三是從信息不對稱角度分析，Bernanke等（1996）認為資產(chǎn)價格還可以通過資產(chǎn)負債表渠道影響投資。

（二）構(gòu)建動態(tài)FCI的經(jīng)驗方法

1.動態(tài)FCI的定義。在權(quán)重系數(shù)法下，一個非動態(tài)的FCI可以定義為：

其中，F(xiàn)GAPit為第i個金融變量在t時期的真實缺口值，wi為該變量的權(quán)重系數(shù)且滿足。這種靜態(tài)FCI的權(quán)重系數(shù)缺乏動態(tài)性，為此本文構(gòu)建一個動態(tài)FCI，具體定義為：

動態(tài)FCI下的權(quán)重系數(shù)wit具有時變性且滿足。

2.動態(tài)權(quán)重系數(shù)wit的估計。本文采用權(quán)重系數(shù)法中VAR模型的廣義脈沖響應函數(shù)估計該動態(tài)權(quán)重系數(shù)。一個VAR（k）模型通過變換可以寫為一個無限階的向量MA（∞）過程：

其中，Yt＝（y1t，y2t，…，yit）′，u為常數(shù)項，ui為殘差項，Φi為k×k維殘差系數(shù)矩陣，且滿足Φ0＝Ik，當i＜0時Φ＝0。脈沖響應分析一般通過Cholesky分解使誤差項正交來克服誤差項的相關(guān)性問題，但是其結(jié)果受模型中變量排序的影響，Pesaran和Shin（1998）提出的廣義脈沖響應函數(shù)能夠有效解決該問題。不妨假設第j個元素的沖擊為δj，則廣義脈沖響應函數(shù)為：

其中Ωt－1表示在t－1時刻的已知信息集。假設ut服從多元正態(tài)分布，則，其中ej是第j個元素為1、其他元素為0的向量，σjj是ej的方差矩陣。廣義脈沖響應考慮了觀測到的不同形式?jīng)_擊及它們之間的相關(guān)性，而且正交分解的脈沖響應是廣義脈沖分解的特殊形式，當協(xié)方差矩陣是對角陣時二者一致，因此廣義脈沖響應函數(shù)的結(jié)果更具普遍性和說服力。

針對動態(tài)FCI本文建立相應的VAR模型，模型中主要包括六個變量：實際產(chǎn)出缺口（ggdp）、通貨膨脹率（cpi）、實際利率缺口（ginr）、實際有效匯率缺口（greer）、實際股價缺口（gst）和實際房價缺口（ghp）。為了計算第i個變量在t時期的動態(tài)權(quán)重系數(shù)wit，需要建立一個基于1時期到t時期數(shù)據(jù)的VAR模型，由此得到變量i在t時期12個季度內(nèi)對實際產(chǎn)出缺口（ggdp）的平均廣義脈沖響應Git，則wit為：

本文構(gòu)建的動態(tài)FCI中包含的變量為ginr、greer、gst和ghp。

三、中國動態(tài)金融狀況指數(shù)的構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)選擇與處理

根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，本文采用季度數(shù)據(jù)進行分析，樣本區(qū)間為1996年第一季度至2010年第二季度。本文共有六個變量，缺口值定義為實際值對均衡值的偏離，故實際缺口值由各變量的實際值減去其均衡值得到。如何估計均衡值是一個關(guān)鍵問題和難點（Gauthier等，2004），Goodhart和 Hofmann（2002）認為所有變量都應該采用HP濾波法去除時變趨勢得到均衡值。綜合已有文獻，本文除了利率的均衡值采用不同方法外，其他變量都采用HP濾波法；實際值采用各個變量除以當期的定基CPI得到，定基CPI將1996年第一季度設定為100，然后利用CPI環(huán)比數(shù)據(jù)計算。

實際產(chǎn)出缺口選用季度GDP并運用X12方法對變量進行季度調(diào)整。通貨膨脹率采用季度CPI，股價采用上證指數(shù)。房價采用國家統(tǒng)計局公布的國房景氣指數(shù)，由于房價本身是一個類似CPI的指數(shù)型變量，不需要除以定基CPI（陸軍等，2007；封北麟等，2006），而實際股價則除以定基CPI得到。實際有效匯率采用國際清算銀行公布的數(shù)據(jù)。利率采用銀行間7天內(nèi)同業(yè)拆借加權(quán)平均利率，實際利率由名義利率減去當期通貨膨脹率，其缺口值采用實際短期利率的季度環(huán)比增量。①除了實際有效匯率和國房景氣指數(shù)外，其他數(shù)據(jù)均來自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫和色諾芬經(jīng)濟金融研究數(shù)據(jù)庫。

（二）動態(tài)FCI的估計結(jié)果

在估計模型之前，本文采用ADF檢驗和PP檢驗對各變量樣本進行單位根檢驗，結(jié)果顯示各變量都是平穩(wěn)序列。②

數(shù)據(jù)樣本從1996年第一季度開始，估計動態(tài)FCI權(quán)重系數(shù)的起點為2004年第一季度。本文采用遞歸的VAR模型進行估計，權(quán)重系數(shù)由式（5）計算，式中各變量平均廣義脈沖響應Git由其在12個季度內(nèi)對實際產(chǎn)出缺口的累積廣義脈沖響應得到。將計算得到的動態(tài)權(quán)重系數(shù)代入式（2）可求出動態(tài)FCI，表1為估計結(jié)果。

表1 動態(tài)FCI估計結(jié)果

四、動態(tài)FCI對通脹和產(chǎn)出的預測能力分析

對通脹和產(chǎn)出的預測是FCI的重要應用，其預測效果也是評價FCI的重要標準。本文先利用變量間的跨期相關(guān)系數(shù)進行判斷，圖1給出了動態(tài)FCI分別與GDP增長率和CPI的跨期相關(guān)系數(shù)。可見，動態(tài)FCI與GDP增長率的相關(guān)系數(shù)隨著滯后期的增加而不斷減?。坏撝笖?shù)與CPI的相關(guān)系數(shù)起先隨著滯后期的增加而上升，隨后逐漸減小。相對而言，動態(tài)FCI與CPI的相關(guān)系數(shù)更大，在一定程度上表明該指數(shù)更適合于預測未來CPI走勢。

下面采用Goodhart和Hofmann（2001）在評價FCI的預測效果時用到的自回歸（Auto－Regressive）模型方法對中國動態(tài)FCI的預測能力進行進一步的判斷。AR模型表示為：

圖1 跨期相關(guān)系數(shù)

其中Yt為待預測變量GDP增長率和CPI。平均絕對誤差（MAE）與均方根誤差（RMSE）是衡量預測誤差的兩個常用指標。下文通過估計模型求得這兩個指標值，并結(jié)合調(diào)整的R2評價動態(tài)FCI對GDP增長率和CPI的預測效果。根據(jù)上文跨期相關(guān)分析的結(jié)果，動態(tài)FCI在滯后1期時對兩者的預測效果最好，但滯后4期基本上表現(xiàn)為負相關(guān)性。為此，本文運用AR模型并分別取p＝1，2，3檢驗動態(tài)指數(shù)的預測效果（見表2）。結(jié)果表明：（1）在相同的預測期下，動態(tài)FCI對CPI的預測指標均優(yōu)于GDP增長率，表明動態(tài)指數(shù)更適用于預測CPI；（2）在其他條件不變的情況下，隨著預測期的增加動態(tài)FCI對兩個待預測變量的預測效果逐漸下降，表明動態(tài)指數(shù)對未來經(jīng)濟走勢的預測效果隨著預測期的延長而下降，對下一個季度的預測能力最佳。

表2 動態(tài)FCI對GDP增長率和CPI的預測誤差（2004Q1－2010Q2）

五、動態(tài)FCI在新凱恩斯混合菲利普斯曲線中的應用

（一）理論模型

新凱恩斯菲利普斯曲線吸納新凱恩斯主義的壟斷競爭廠商定價行為，摒棄市場出清假設，在理性預期的框架下強調(diào)工資和價格粘性，具有價格調(diào)整的微觀理論基礎。Taylor（1980）從廠商名義工資的決定行為出發(fā)，引入理性預期假設建立交錯合同模型，給出了名義工資存在粘性的微觀基礎。Calvo（1983）則從生產(chǎn)差別化產(chǎn)品的壟斷競爭廠商定價行為出發(fā)，以利潤最大化原則調(diào)整價格，為粘性價格提供了微觀基礎。但基于上述理論模型的解釋變量只包含通脹預期和產(chǎn)出缺口，Ball（1991）證實在該模型下貨幣政策能夠?qū)崿F(xiàn)在不損失產(chǎn)出的情況下將通脹率降為零。Fuhrer和Moore（1995）進一步發(fā)現(xiàn)該模型也無法解釋通貨膨脹的持續(xù)性，并建立了一個談判工資為相對實際工資的新工資合同模型，通過兩期合同得到兼有通脹預期和通脹慣性的混合菲利普斯曲線。

Galí和Gertler（1999）在Calvo（1983）的價格粘性模型基礎上假定廠商采用前瞻式定價策略，所有廠商以1－θ的概率將價格調(diào)整為最優(yōu)重置價格，以θ的概率保持價格不變。在對稱的一般均衡經(jīng)濟中，價格總水平pt為兩種價格的加權(quán)平均和，即。針對Fuhrer和Moore（1995）提出的問題，Galí和Gertler（1999）進一步假定存在前瞻式和后顧式兩種定價策略的廠商，后顧式廠商的定價直接依據(jù)上一期的最優(yōu)重置價格，當期新價格為經(jīng)濟中上一期設定的最優(yōu)重置價格與通脹率之和，即＝。假定ω為采用后顧式定價策略的廠商比例，則包含通脹預期、通脹慣性和實際邊際成本的混合NKPC模型為：

在對NKPC模型的研究中，很多學者在NKPC模型基礎上加入對通脹有影響的變量對模型進行修正。本文在混合NKPC模型基礎上引入動態(tài)金融狀況指數(shù)，則新的模型為：

其中，λy＝ρλc，λd為動態(tài)FCI的系數(shù)。

（二）計量方法

本文采用已有學者通常采用的廣義矩估計（GMM）對模型進行估計。③GMM估計需要選擇正交矩條件，假定zt為模型中殘差正交的信息集，則正交矩條件可表示為：

在給出正交矩條件后，需要對變量Etπt＋1選擇合適的工具變量。在同類研究中，國內(nèi)外不同學者都依據(jù)基準模型選擇工具變量（Galí和Gertler，1999；曾利飛等，2006），多數(shù)學者選擇的工具變量都包含通貨膨脹和產(chǎn)出缺口的滯后期。而在工具變量滯后期的選擇上，考慮到本文樣本數(shù)量的限制，過長的滯后期會降低模型估計的自由度，故滯后期不宜過長。綜合上述因素，本文選擇的工具變量為t－1期到t－4期的通脹率和t－1期到t－3期的產(chǎn)出缺口。

GMM估計還需要設定權(quán)重矩陣和核函數(shù)。為了獲得穩(wěn)健的估計結(jié)果，本文采用 HAC型權(quán)重矩陣（Galí和Gertler，1999；耿強等，2009）和quadratic核函數(shù)（Andrews，1991；耿強等，2009），滯后階數(shù)的選擇依據(jù)Newey和 West（1994）的方法。

（三）實證結(jié)果

根據(jù)上述方法對模型進行估計，樣本區(qū)間為2004年第一季度至2010年第2季度。在估計模型之前，對模型中的變量進行單位根檢驗，各個變量都是平穩(wěn)序列。為了比較加入動態(tài)FCI前后模型的變化，本文將分別對基準模型（8）式和包含動態(tài)FCI的模型（9）式進行估計，結(jié)果見表3。

從J統(tǒng)計值和對應的P值看，選擇的工具變量是有效的，不存在模型錯誤設定問題，GMM估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。兩個模型中，通脹預期（Etπt＋1）、通脹慣性（πt－1）和產(chǎn)出缺口對當期通脹水平的影響都顯著。在式（9）中，動態(tài)FCI的系數(shù)顯著，說明當期的動態(tài)FCI對通脹有影響，但其影響相對較小。

表3 新凱恩斯混合菲利普斯曲線的估計結(jié)果

由于FCI的一個重要應用在于通脹預測，F(xiàn)CI的滯后期對通脹水平有一定影響，本文將進一步分析動態(tài)FCI對通脹的滯后效應，并建立以下模型：

πt＝λfEtπt＋1＋λbπt－1＋λyyt＋λdDFCIt－k（11）其中k表示動態(tài)FCI的滯后期。對上述模型進行GMM估計，不同滯后期下的結(jié)果在表4中給出。結(jié)果顯示，不同滯后期下的J統(tǒng)計值和對應的P值說明工具變量是有效的。從不同滯后期下動態(tài)FCI的系數(shù)看，當k為1時指數(shù)的系數(shù)最大，表明滯后一期的動態(tài)FCI對通脹的影響最顯著，與上文分析結(jié)果相似，動態(tài)指數(shù)對未來一個季度CPI的預測效果最好。k為2時指數(shù)的系數(shù)為負，表明動態(tài)FCI對未來第二個季度CPI的影響具有反轉(zhuǎn)效應，但反轉(zhuǎn)效應較弱。k為3時系數(shù)為正，但系數(shù)值只有0.002，當k為4時系數(shù)不顯著。

表4 動態(tài)FCI的滯后效應分析

綜合上述結(jié)果，本文構(gòu)建的動態(tài)FCI對未來通脹水平存在影響，特別是對未來一個季度的通脹影響最大；同時也說明在新凱恩斯菲利普斯曲線框架下，除了包含衡量實體經(jīng)濟的變量（產(chǎn)出缺口）外，加入衡量金融市場的金融狀況指數(shù)是必要的。

為了增強估計結(jié)果的可信性，本文在已有的工具變量基礎上加入了動態(tài)FCI滯后期，估計結(jié)果基本相同，表明模型估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。

六、結(jié) 論

針對當前金融狀況指數(shù)權(quán)重系數(shù)缺乏動態(tài)性，本文采用遞歸的廣義脈沖響應函數(shù)方法構(gòu)建了中國的動態(tài)金融狀況指數(shù)?；诖耍疚膹膬煞矫娣治隽藙討B(tài)金融狀況指數(shù)的應用。（1）通過跨期相關(guān)系數(shù)和AR模型分析動態(tài)金融狀況指數(shù)對產(chǎn)出缺口和通脹的預測能力。結(jié)果顯示，動態(tài)金融狀況指數(shù)對未來產(chǎn)出和通脹水平都具有較好的預測能力，相對而言，動態(tài)指數(shù)對通脹的預測效果優(yōu)于對產(chǎn)出缺口的預測。（2）基準的新凱恩斯混合菲利普斯曲線模型中缺少衡量金融市場的變量。為了進一步拓展金融狀況指數(shù)的應用，本文將動態(tài)指數(shù)作為衡量金融市場的變量納入混合NKPC模型，采用GMM方法進行估計。結(jié)果發(fā)現(xiàn)在NKPC模型框架下，動態(tài)指數(shù)對當期的通脹有顯著影響，但與衡量實體經(jīng)濟的產(chǎn)出缺口相比，其影響相對較小，當期通脹水平主要受通脹預期和通脹慣性的影響。此外，為分析動態(tài)指數(shù)對通脹影響的滯后效應，本文還在混合NKPC模型中納入動態(tài)指數(shù)滯后期進行檢驗。結(jié)果表明滯后一期的指數(shù)對通脹的影響最顯著，隨著滯后期的增加動態(tài)指數(shù)對通脹的影響逐漸減弱，說明動態(tài)指數(shù)對通脹水平的預測效果在未來一個季度表現(xiàn)最好。本文認為，在NKPC模型框架下，有必要將金融狀況指數(shù)作為金融市場變量納入模型以分析金融市場對通脹的影響。

注釋：

①關(guān)于實際均衡利率的設定也有許多不同的方法，通常利用潛在GDP的年增長率估算，中國的利率管制使得該指標不適合作為實際短期利率的均衡值，本文采用卜永祥和周晴（2004）的方法。

②由于篇幅限制，這里沒有給出估計結(jié)果；后文第五部分的單位根檢驗和在新工具變量下的估計結(jié)果也限于篇幅沒有給出，有興趣的讀者可以向作者索取。

③Rudd和 Whelan（2005）以及Lindé（2005）指出GMM可能導致模型估計結(jié)果有偏，但Galí等（2005）針對該問題指出GMM方法的估計結(jié)果仍然是無偏和穩(wěn)健的，Eichenbaum和Fisher（2007）以及Shapiro（2008）也指出GMM估計能夠獲得穩(wěn)健的結(jié)果，故多數(shù)學者還是采用GMM方法估計模型。

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