中级宏观经济学实验 货币供给变动对我国经济波动的影响

1、1货币供给变动对我国经济波动的影响货币供给变动对我国经济波动的影响中级中级宏观经济学实验宏观经济学实验2 一、实验大纲 二、理论回顾 三、实验的理论基础 四、实验结果 五、结果分析 六、数据来源 七、学生练习 八、实验报告要求3实验大纲实验大纲 实验目的：使学生掌握和理解利率和货币供给的变动对宏观经济波动的影响，了解在不同的经济环境下政府货币政策的选择方案和效果。 教学基本要求：要求学生掌握凯恩斯模型、IS-LM模型和货币政策的相关理论知识，学习和了解相关的计量分析方法和软件，并使用软件对于一些实际经济数据进行分析，验证所学的有关理论。 实验内容提要：利用我国的经验数据、使用Eviews软件估

2、计利率和货币供给冲击对宏观经济波动的影响方向和幅度。 实验类型：验证性试验。 必修或选修：必修。 使用的主要仪器：计算机、投影机、Eviews软件包。 4变量的选择1.研究的需要2.理论假设3.数据的可得性5理论回顾理论回顾 货币统计口径 M0：现金或通货； M1：通货+ +商业银行活期存款； M2：M1+ +储蓄存款+ +个人定期存款； M3：M2 + +其他流动性资产或货币近似物。6凯恩斯模型凯恩斯模型 凯恩斯认为货币当局通过改变货币供给量影响人们的灵活偏好即货币需求，进而影响利率、影响真实经济的波动。货币需求函数为： 在凯恩斯模型中，金融市场只有长期债券和现金两种金融资产，且可以相互替换

3、。在这一假定条件下，凯恩斯关于货币供给变动对真实经济的影响过程具体为：sMrIY12( )( )dML YLr7IS-LM模型模型产品市场产品市场货币市场货币市场000dCabYIIdrGGTTtYIGST1212dsLkYLhrLLLMM 001(1)ISaIGbTdrYbt曲线：L MmhYrkk曲 线 ：8IS-LM模型模型 IS-LM斯模型中货币供给变动对真实经济的影响如下图：rr0r1LMISYY0E0LM1IS1Y1 货币供给增加，使LM右移LM1,利率下降； 利率下降引起投资需求增加，收入增加； 收入增加使L1增加，L2减少，利率上升； IS、LM曲线来回激动，最后达到均衡。货币

4、供给增加对经济的影响过程：12sMrIYYLLr 9本实验的理论基础本实验的理论基础 通过上述理论回顾,得出结论: 凯恩斯模型中，货币供给增加后，人们手持货币超过灵活偏 好程度，因而愿意将货币换成债券资产，债券需求增加使其价格上涨，从而引起利率下降，刺激投资，通过投资乘数作用使GDP增加。 IS-LM模型中，货币供给量增加使LM曲线移动,引起利率下降。刺激投资，使IS曲线右移，增加GDP；收入增加反过来增加交易需求、减少投资需求，引起利率上升。如此反复最后达到新的均衡。 根据这样的思想,我们运用我国1979-2005年货币供给量、投资和GDP的数据考察我国货币供给量变动对经济波动的影响,验证我

5、国货币政策的效果。10评价货币政策效果的方法评价货币政策效果的方法1、成本-收益法：比较容易受到人为因素的影响；2、大型计量经济模型：包含的变量很多，对经济预测效 果较差，招致许多批评；3、向量自回归模型（VAR模型）：是用模型中的所有当 期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归，用以估 计联合内生变量的动态关系。该模型自20世纪80年代 后，在政策评价方面得到广泛的应用。11VARVAR模型模型VARVAR模型中包含多少内生变量，就有多少个向量自回模型中包含多少内生变量，就有多少个向量自回归方程。归方程。即含有即含有n个时间序列变量的个时间序列变量的VAR模型由模型由n个方程构成个方程构成11

6、1111111 111.nkk nnnnknknntt-1t-k1ttt-1t-kntxxxyyy12VARVAR模型模型估计VAR模型时必须明确下面问题：1、模型中共有哪些变量是相互联系的，即放入模型中的变量须为内 生变量或具有单向因果关系的外生变量，因而首先对分析变量进 行Granger因果性检验；2、采用OLS方法估计VAR模型中的各方程，因而需对分析中的时间序 列变量进行ADF平稳性检验和Johansen协整性检验，以避免OLS估 计的伪回归；3、确定滞后期K。4、VAR模型中变量的顺序至关重要。如果模型中的误差向量之间不存 在同期相关性，则每个向量自回归方程中的 为变量本身的误差 项

7、。但一般而言，误差向量之间皆存在同期相关性，各误差项之 间存在交叉部分，这部分归哪个变量，一种简单的方法是，将其 归为第一个变量。t13VARVAR模型中的脉冲效应和方差分解模型中的脉冲效应和方差分解在利用VAR模型的估计系数进行分析时，其经济意义很难得到解释。因此，通过对VAR模型估计的误差项，建立系统的脉冲响应函数和方差分解的动态反映模式来作为对VAR模型结论的解释。1、脉冲响应函数（IRF）：描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲 击给其他内生变量所带来的影响。即在某一内生变量的随机误差 中加入一个标准差大小的冲击，观察这一冲击对其他内生变量当 前值和未来值所带来的影响。 IRF就是通过

8、掌握这种来自随机误 差项的一个标准差冲击对内生变量当前值和未来值影响的变动轨 迹，比较直观的刻画出变量之间的动态交互作用及其效应。2、方差分解：就是通过分析每一个冲击对内生变量变化（通常用方 差来度量）的贡献度，即将VAR模型中每一个内生变量的波动按其 成因分解为与方程中各种冲击相关的组成部分，以了解各种冲击 对模型内生变量的相对重要性。14实验步骤实验步骤1、选择变量；2、做Granger 因果检验，验证是否内生变量；3、进行ADF平稳性和Johansen协整性检验，确保OLS估计的有效性；4、确定VAR计量模型并进行估计；5、对VAR模型滞后结构的检验，确保VAR模型的稳定性；6、产生脉冲

9、响应函数，观察货币供给量的变动如何影响收入增长；7、进行方差分解，定量地把握GDP增长1%，其中货币供给变动对GDP 增长的贡献度。15确定确定VAR模型的变量模型的变量根据前面的理论分析，我们将货币供给量（ ）、一年期贷款利率（R）作为货币政策的政策变量，GDP和投资（I）作为产出变量放入VAR模型，为了避免价格因素的影响，用1978年为基期的GDP缩减指数对货币供给量、GDP和投资进行缩减，变为实际值，并取自然对数；利率变量是通过名义利率减去相应年份的通货膨胀率而得到实际利率。2M16222PrHypothesisxstatisticobLnRMLnRM2Null does not Gra

10、nger cause LnRGDP 10.0365 0.0010 LnRGDP does not Granger cause LnRM 4.7435 0.0206 does not Granger 22LnRMLnRM2cause LnRI 6.2729 0.0077 LnRI does not Granger cause LnRM 2.6480 0.0955 does not Granger cause RR 3.2035 0.0621 RR does not Granger cause 2.4876 0.LnRI1084 does not Granger cause LnRGDP 7.36

11、02 0.0040 LnRGDP does not Granger cause LnRI 2.4089 0.1155 RR does not Granger cause LnRGDP 0.6223 0.5468 LnRGDP does not Granger cause RR 1.2148 0.3178 RR does not Granger cause LnRI 1.3408 0.2842 LnRI does not Granger cause RR 5.3639 0.0137 因果检验Granger 17 因果检验Granger 222PrHypothesisxstatisticobLnR

12、MLnRM2 Null does not Granger cause LnRGDP 10.0365 0.0010 LnRGDP does not Granger cause LnRM 4.7435 0.0206 does not GrangerLnRI2 cause LnRI 6.2729 0.0077 LnRI does not Granger cause LnRM 2.6480 0.0955 does not Granger cause LnRGDP 7.3602 0.0040 LnRGDP does not Granger cause LnRI 2.4089 0.1155 18检验ADF

13、 2 LnRMt-statistic Prob -1.3347 0.5971 LnRGDP -0.5587 0.8630 LnRI -0.8110 0.79862LnRM -2.6993 0.0882 LnRGDP -2.9846 0.0502 LnRI -2.9795 0.500719协整检验Johansen Hypothesized Trace No. of CE(s)Statistic Prob None 38.9044 0.0034 At most 1 16.3896 0.0366 At most 2 3.0538 0.080520建立VAR模型11234516212123451622

14、312345ttCaaaaa LnRIa LnRICbbbbb LnRIb LnRICt-1-21-11-22t-1-21-11-2t-1-21-11-2LnRGDPLnRGDPLnRGDPLnRMLnRMLnRMLnRGDPLnRGDPLnRMLnRMLnRILnRGDPLnRGDPLnRMLnRM1623tLnRILnRI21VAR估计结果22( 1)2( 2)LnRMLnRMLnRM*(-1) LnRGDP LnRI C -1.8929 2.4389 1.2906 1.1940 0.4914 0.7836 -0.2689 -0.2797 -0.4019 LnRGDP 1.0055 0.6

15、*(-2)*(-1)*(-2)410 0.7468 LnRGDP -0.1397 -0.3468 -0.5512 LnRI -0.1490 0.4034 0.6778 LnRI -0.4936 -0.1543 -0.4846 2Adj-R 0.9988 0.9956 0.9917 F-Statistic 3261 682 36022VAR模型滞后结构的检验-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial23LnRI的脉冲响应函数图-.04-.02.00.02

16、.04.06.08.1012345678910Response of LNRI to CholeskyOne S.D. LNRM2 Innovation24LnRGDP的脉冲响应函数图-.02.00.02.04.06.0812345678910Response of LNRGDP to CholeskyOne S.D. LNRM2 Innovation252LnRMLnRI对变动的贡献度2PeriodLnRM S.E. LnRGDP LnRI 1 0.03 0.12 35.22 64.67 2 0.06 7.12 49.82 43.05 3 0.08 18.72 53.05 28.23 4 0

17、.11 27.58 49.31 23.10 5 0.13 31.21 42.69 26.10 6 0.16 31.51 37.24 31.25 7 0.18 30.91 34.08 35.01 8 0.19 30.49 32.73 36.77 9 0.20 30.39 32.49 37.11 10 0.21 30.47 32.82 36.71262LnRMLnRGDP对变动的贡献度2PeriodLnRM S.E. LnRGDP LnRI 1 0.03 1.47 98.53 0.00 2 0.06 6.37 82.46 11.17 3 0.08 15.69 74.66 9.65 4 0.11 2

18、5.47 67.66 6.87 5 0.13 31.39 58.22 10.39 6 0.16 33.07 49.66 17.26 7 0.18 32.76 43.91 23.32 8 0.19 32.17 40.85 26.98 9 0.20 31.88 39.60 28.53 10 0.21 31.84 39.35 28.8127实验结果分析实验结果分析观察LNRI的脉冲响应函数图发现，给实际货币供给量（RM1）增长率一个百分点的冲击，在第1期使实际投资的增长率为0.002%，在第4期的影响达到最高（0.047%），随后开始递减。这与经济理论相符，即货币供给量增加导致投资增加；观察LNRI的方差分解表发现，第1期，在实际投资每增长1%中，货币供给量对RI变动的贡献率只有0.12%，第6期达最大31.51%，随后开始递减。这表明货币供给受外部条件的某一冲击后，经市场传递给投资，对投资带来同向的冲击，且这一冲击具有显著的促进作用和较长的持续效应。28实验结果分析实验结果分析观察LNRGDP的脉冲响应函数图发现，给实际货币供给量（RM1）增长率一个百分点的冲击，在第1期使GDP出现负增长（-0.004%）。其后一直保持正的