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        探究我國合理的外匯儲備與貨幣供應量關系

        2016-03-18 22:41:58沈敏艷陳翠萍張睿璇陳方
        商場現(xiàn)代化 2016年1期
        關鍵詞:貨幣供應量匯率風險外匯儲備

        沈敏艷++陳翠萍++張睿璇++陳方

        摘 要:截至2014年年底,我國外匯儲備的目前值為38430億美元。高額的外匯儲備勢必帶來很多的外匯占款和沖銷成本,同時還面臨著匯率風險、流動性風險、利率風險和政治風險等。由于有時國家會因為各種經(jīng)濟政治環(huán)境的因素而使得外匯儲備增長水平大于實際所需要的數(shù)值,以期望穩(wěn)定貨幣匯率,而現(xiàn)金不斷增長外匯儲備和貨幣供應量,這樣久而久之會影響到各國中央銀行貨幣政策的獨立性。

        關鍵詞:外匯儲備;貨幣供應量;匯率風險

        一、外匯儲備與貨幣供給現(xiàn)狀

        在20世紀初,經(jīng)濟學家指出,貨幣當局可以控制貨幣數(shù)量,大多數(shù)學者都認為貨幣供應量M2是外生的。主張貨幣供給是外生變量,完全取決于本國央行的凱恩斯理論主要以貨幣供給為代表。貨幣當局決定基礎貨幣的水平,還有就是基礎貨幣和貨幣供應量M2具有正相關性,數(shù)量和資金依賴于中央銀行的決定。

        因此,本文所要研究的外匯儲備變動會對貨幣供應量M2變動的影響,首先應承認貨幣供應量是內(nèi)生變量。隨著國際經(jīng)濟全球化,外匯儲備勢必會成為國內(nèi)經(jīng)濟與國際金融的重要點,也會成為解決本幣和外幣匯率政策相斥的著眼點。

        通過ADF單元根檢驗、Jonhansen協(xié)整檢驗、Granger檢驗等等檢驗方法建模得出我國外匯儲備和貨幣供應量兩者間存在長期的均衡調節(jié)關系和兩者之間的短期的偏離動態(tài)調整關系。通過對2004到2014年數(shù)據(jù)分析重新得到現(xiàn)今外匯儲備和貨幣供應量的關系。

        二、外匯儲備與M2的理論機制

        本文正是要通過對有代表性的一些國家的外匯儲備和M2進行時間序列模型實證分析,從中找出我國外匯儲備和M2的相對變動關系,結合我國的外匯政策和各國外匯政策,來對我國的外匯政策等提出建議。

        三、協(xié)整和誤差修正模型

        本文將通過ADF檢驗、協(xié)整檢驗和格蘭杰因果檢驗來確認本文的數(shù)據(jù)平穩(wěn)性,建立VAR模型并用ADF檢驗法進行檢驗,然后再針對一個單位標準差的沖擊得到的脈沖響應函數(shù),最后通過建立VEC向量誤差修正模型來驗證外匯儲備(WH)和貨幣供應量(M2)互相在一定時期內(nèi)沖擊的影響。

        經(jīng)典計量經(jīng)濟學中,20世紀五、六十年代,科普曼斯和霍德-科普曼斯發(fā)現(xiàn)的線性方程構成的聯(lián)立方程模型非常流行。這個模型全面地分析了每個方程的殘差和解釋變量的相關及延伸研究。這種建模方法用于研究復雜的宏觀經(jīng)濟問題,有事多達萬余個內(nèi)生變量。由此可知,經(jīng)濟理論指導下建立的結構性經(jīng)典計量模型存在不少問題。為解決這些問題而提出了一種用非結構性方法建立各變量之間關系的模型。

        特別是中國的金融業(yè),市場還沒有得到規(guī)范,政府的干預較為嚴重,急需改革。在市場政策的進一步開放下,不能完全滿足強大的市場波動范圍和信息。因為VAR模型過程中回歸存在隨機性,所以只能近似地正態(tài)處理。而在數(shù)據(jù)的選取上,如果在利用VAR模型分析實際問題時,使用的是非平穩(wěn)序列變量。

        脈沖響應函數(shù)(Impulse Response Function)被用于觀察隨機擾動項沖擊標準的方程中的其他變量。即一個標準差的沖擊對外匯儲備和貨幣供應量現(xiàn)在和未來的響應軌跡。該函數(shù)用來直觀地描述一個內(nèi)生變量對誤差沖擊的反應,具體的操作是在增加的誤差項上實施一個標準差大小的沖擊后,看結果顯示的該沖擊對內(nèi)生變量現(xiàn)在值與未來值的影響。

        本文是用方差分解技術分析外匯儲備和貨幣供應量變量之間的貢獻率。雖然脈沖響應函數(shù)的幅度可以解釋每個變量符號和對特定的脈沖響應作出響應,但不能比較特定變量的響應的強度的影響。為了進一步研究彼此的兩個變量之間的波動,利用方差分解技術對兩個變量預測均方誤差分解,計算出每個沖擊的相對重要性。

        方差分解(Variance Decomposition)是通過分析每一個結構的沖擊對各變量方差的貢獻值。顯示出每個有著隨機擾動影響VAR模型中的干擾變量信息。其基本思路是改變其成因系統(tǒng)中,每個內(nèi)生變量被分解為隨機擾動方程和變量相關的變量,以了解每一個模型內(nèi)生變量的相對重要性。

        系數(shù)向量均衡變量之間的關系可以從反映平衡的長期偏差,進行調整,以調整平衡狀態(tài)的強度。在等式右邊誤差修正模型的變量系數(shù)差分項反映對被解釋變量的短期變化的短期波動影響。在回歸模型中,需要直接取出統(tǒng)計量是不顯著滯后的差分項。由于VEC模型是具有內(nèi)置協(xié)整變量的模型,因此之前的估計VEC模型需要Johansen協(xié)整檢驗,并確定協(xié)整數(shù)。因為協(xié)整關系是VEC模型的前提,即通過協(xié)整檢驗才可建立模型。

        VEC模型的VAR模型的一個擴展,并增加了一個誤差修正項使回歸更精確的,這樣可以去除一些干擾項。

        四、外匯儲備和貨幣供應量M2的協(xié)整回歸分析

        本文將運用軟件EVIEWS7.0對數(shù)據(jù)進行檢驗和分析。

        如上表所示,在5%的顯著性水平下,最后一列的Probability是F統(tǒng)計量(F-Statistic)的相伴概率,表示拒絕第一列中的原假設(Null Hypothesis),選擇概率最小的那個,即拒絕假設“WH does not Granger Cause M2”犯第一類錯誤概率為0.0187。外匯儲備不是貨幣供應量M2的格蘭杰因果關系的原假設被拒絕了,因此,從1階滯后的情況看,WH是M2的格蘭杰因果關系,即外匯儲備是貨幣供應量的格蘭杰因果關系。

        五、VAR模型與VEC模型

        表7 VAR滯后階數(shù)選擇的標準

        本文將建立WH、M2變量之間的VAR模型,以研究二者之間的關系。根據(jù)AIC、SC、LR、FPE、HQ、LogL等信息準則,基于“多數(shù)原則”選取VAR滯后期數(shù)為1作為最優(yōu)滯后階數(shù)。因為赤池信息準則(Akaike Information Criterion,AIC)和施瓦茨準則(Schwarz Criterion,SC)這兩個準則均要求其值越小越好,所以僅當所增加的解釋變量能夠減少AIC值或SC值時,才可以在原模型中增加該解釋變量。所以選擇表中*最多的一行,即第二行。

        圖1 VAR模型中的AR根圖

        從以上模型的回歸結果可以看出,模型的擬合優(yōu)度較高。因為VAR模型的AR根圖檢驗,所有根倒數(shù)小于1,看圖中兩個點都在單位圓內(nèi),所以可以判定模型是穩(wěn)定的。即各個特征方程的特征根均位于單位圓內(nèi),因而所建立的VAR模型滿足穩(wěn)定性條件。

        本文是兩個變量VAR模型,滯后期為1,因此,VAR(1)模型如下所示:

        WH=0.960278615598*WH(-1)-0.00947807630874*M2(-1)+0.63496348829

        M2=0.0468979090527*WH(-1)+0.94612821307*M2(-1)+0.199261244456

        具體原始數(shù)據(jù)如下表所示:

        綜合上圖可知,在脈沖響應圖中當追蹤期數(shù)為100情況下,響應基本趨于0,說明長期來看該系統(tǒng)穩(wěn)定。

        其中,當在本期給外匯儲備一個正的沖擊,則在當期引起外匯儲備變動的反應為0.27,之后逐步下降,100期以后逐漸走向穩(wěn)定。

        當在本期給外匯儲備一個正的沖擊,在當期引起貨幣供應量的反應為0,之后貨幣供應量先是緩慢下降,從20期開始上升,在100期以后的數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的。

        當在本期給貨幣供應量一個正的沖擊,在當期引起外匯儲備的反應為0.02,之后迅速上升,在第20期反應達到最大值0.11,然后開始緩慢下降,在第100期開始逐步趨于穩(wěn)定。

        當在本期給貨幣供應量一個正的沖擊,在當期引起貨幣供應量的反應為0.18,之后迅速下降,在第100期開始逐步趨于穩(wěn)定。

        由圖中方差分解結果可以看出,外匯儲備的貢獻度成快速上升趨勢,并且在圖中第25期兩變量的貢獻度都已經(jīng)超過50%。當觀察期到100期,可以看到數(shù)據(jù)穩(wěn)定在60%,即外匯儲備對于貨幣供應量的貢獻度穩(wěn)定在這個數(shù)值,其預測誤差也是這個值。所以說,外匯儲備不僅對貨幣供應量M2歷史軌跡具有相當程度的貢獻,而且這種影響在長期看來具有顯著的穩(wěn)定性。

        VEC模型中,誤差修正項為:

        CointEq1=M2-3.658867WH+29.85272

        模型中的CointEq1代表誤差修正項,反映變量之間偏離長期均衡關系的非均衡誤差,誤差修正項前面的系數(shù)是調整系數(shù),反映消除非均衡誤差的速度。

        從誤差修正模型的估計結果可以看出,雖然VEC模型的擬合度沒有VAR模型好,但是可以得出在短期內(nèi),貨幣供應量M2可能偏離它與外匯儲備的長期均衡水平。在D(M2)為因變量的回歸模型中,誤差修正項前的系數(shù)是很小的一個正數(shù),那么說明貨幣供應量M2和外匯儲備對長期趨勢的偏離不能在短期內(nèi)得到糾正。也可以得出當貨幣供給M2短期波動偏離長期均衡時,將以一定的力量將結果拉回均衡狀態(tài),即外匯儲備和貨幣供應量的VEC模型結果滿足反向修正約束。

        六、實證結果分析和政策建議

        通過以上對我國外匯儲備與貨幣供應量M2的實證分析,可以得到以下幾個結論:一是協(xié)整分析表明兩者之間在長期看必然存在著均衡關系。二是脈沖相應圖結果顯示,外匯儲備數(shù)量會對貨幣供應量有正向的影響,并且這種正向影響具有相當?shù)难舆t。100期來看,大約有25期的延遲,即5、6年的延遲,但是從長期來看,外匯儲備的變動不僅對解釋貨幣供應量變動具有相當程度的貢獻,而且這種貢獻具有一定的穩(wěn)定性。三是VEC模型結果表明,當貨幣供應量M2波動偏離了原先軌跡的話,將會有一定的力量將結果拉回均衡狀態(tài),即外匯儲備和貨幣供應量的VEC模型結果滿足反向修正約束。這也同時表明了外匯儲備與貨幣供應量M2之間必然存在長期的均衡關系。所以對于外匯儲備的管理,有各種方案,那么我們來討論其中的幾個方案的可行性。

        1.讓外匯儲備來填補養(yǎng)老金缺口

        首先是讓外匯儲備來填補養(yǎng)老金缺口。養(yǎng)老金缺口是居民領取養(yǎng)老金精算現(xiàn)值與繳納的養(yǎng)老金精算現(xiàn)值的差。即一個人每個月享受2000元養(yǎng)老金,假設這是租金收入,那么,就得有200多萬的一套房子,而目前儲蓄只有20萬元,那么剩下的180萬為養(yǎng)老金缺口。

        2.將部分外匯儲備轉換為黃金儲備和石油儲備

        用外匯儲備來沖抵部分,也只有減小缺口的作用。并且用外匯儲備相當于向市場投放貨幣,這會造成通貨膨脹。而外匯儲備來作為社會保障基金,其實也是意味著外匯儲備的消耗。

        那么,目前最好的方式是在合理數(shù)量管理的情況下,將部分外匯儲備轉換為黃金儲備和石油儲備,尤其在目前石油和黃金處于一段下行期的低點,正好適合囤積黃金儲備和石油儲備。黃金儲備和石油儲備即是避險資產(chǎn),也是升值保值資產(chǎn)。畢竟相對于不可確定和隨匯率制度變化的外匯儲備,黃金和石油在未來屬于比較稀少的資產(chǎn),所以轉換部分為外匯儲備,更有利于外匯儲備管理。當然最重要的是控制高額外匯儲備數(shù)量,來沖銷外匯儲備對國內(nèi)貨幣供給的影響。

        3.擴大人民幣匯率彈性

        基于這種影響,需要一方面擴大人民幣匯率彈性,因為國際收支雙重順差會加劇外匯占款的壓力。而在目前在相對固定的匯率下,實現(xiàn)靈活的匯率制度可以自動調節(jié)國際收支和儲備情況的平衡,從而減少外匯儲備占款對貨幣供給M2的影響,同時保持貨幣政策的獨立性。另一方面放寬目前嚴格的結售匯制度,在合理范圍內(nèi)改為意愿自我結售匯制度,即在反洗錢的要求下進一步放寬企業(yè)用匯自主權。通過對外匯管理體制的改革,外匯資產(chǎn)需要逐步改變單一的由央行和官方管理外匯儲備的格局。這將有效地切斷貨幣供應量M2的過快增長,以及降低了流動性過剩減少了外匯儲備迅猛增長對我國貨幣供給的單方面壓力。

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