货币政策工具组合的共同驱动效应和特质驱动效应
发布时间：2021-02-06 11:42
使用非线性动态因子模型研究新常态下货币政策工具组合操作对货币政策目标产生的共同驱动效应和特质驱动效应,结果发现:货币政策工具组合操作形成的不可观测共同驱动力可以由价格型共同因子、传统数量型共同因子和创新结构型共同因子刻画。当前货币政策工具操作有利于保增长,但难以同时实现产业结构升级和化解金融风险的目标。这就意味着央行应该针对新常态下货币政策的多种目标,根据货币政策工具的共同驱动效应和特质驱动效应,灵活变换货币政策工具的组合方式,以此提高货币政策的针对性和有效性。当前央行在保持传统数量型工具适度中性的同时应重点使用常备借贷便利、中期借贷便利和抵押补充贷款保持流动性,偏向宽松的价格型政策工具应侧重于降低商业银行的同业拆借利率。
【文章来源】：改革. 2019,(09)北大核心CSSCI
【文章页数】：18 页
【部分图文】：
货币政策共同因子的估计结果-2-4201120122013201420152016Y1Y2Y3（型组合）
2468101214161820图4共同因子对cy的动态效应图5共同因子对fx的动态效应图3共同因子对p的动态效应图2共同因子对gy的动态效应2468101214161820246810121416182024681012141618200.100.050.00-0.05-0.100.080.040.00-0.04-0.08-0.120.080.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06-0.08y1gy2gy3gy2py1py3py1cyy2cyy3cyy1fxy2fxy3fx0.080.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06-0.08态时期经济增长率“L”型特征和当前已经基本触底的判断，本文的阈值参数选择为6.5%。1．共同驱动效应的脉冲响应函数估计结果图2至图5分别是货币政策工具组合的共同因子对各货币政策目标变量的脉冲响应函数图，它直观地刻画了共同因子的动态冲击效应。图2中的y1g，y2g和y3g分别表示价格型组合、传统数量型组合和创新结构型组合对产出的冲击效应。图3中y1p，y2p和y3p分别是价格型组合、传统数量型组合和创新结构型组合对通货膨胀的冲击效应。从图2和图3的结果可以看出，1单位正向价格型组合和传统数量型组合的共同冲击对产出和通货膨胀的冲击效应持续为负值，1单位正向的创新结构型组合对产出和通胀的冲击效应持续为正值。由货币经济学理论可知，价格型货币政策工具对产出与通胀的效应为负向，货币数量增加对产出与通胀的效应为正向。传统数量型组合中既包括存款准备金率工具，又包括基础货币工具。存款准备金率增加对产出和通胀形成负向效应，基础货币增加对产出和通胀形成正向效应。从传统数量型组合Y2的构成看，Rx，Rd和m0的载荷系数都较大，但由
图6r1，r3和r7对增长的特质冲击效应图7r1，r3和r7对通胀的特质冲击效应图8r1，r3和r7对产业的特质冲击效应图9r1，r3和r7对风险的特质冲击效应24681012141618202468101214161820246810121416182024681012141618200.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06-0.08-0.100.00120.00080.00040.0000-0.0004-0.0008-0.00120.00-0.01-0.02-0.03-0.04-0.05-0.06-0.070.080.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06r1gr3gr7gr1pr3pr7pr1cyr3cyr7cyr1fxr3fxr7fx稳健适中。图4结果表明，这种组合操作方式不利于产业结构升级。图5中的y1fx，y2fx和y3fx分别表示价格型组合、传统数量型组合和创新结构型组合对银行系统风险的冲击效应。可以发现，正向的价格型组合冲击和传统数量型组合冲击对银行系统风险的影响在前两期为正向，随后转为负向再收敛至零线。从整体来看，呈现负向效应。这就意味着，降低利率和降低存款准备金率在初期会带来银行系统风险的下降，但长期来看会带来银行系统风险的上升。创新性结构组合对银行系统风险的影响在第2期至第6期为负向，然后上升为正向再收敛至零线。由此说明，近年来央行通过创新性结构货币政策工具释放的流动性在短期内有利于维护银行体系流动性的基本稳定，同时也带来了商业银行系统风险的一定程度下降，但长期来看，这些结构性工具的操作对银行体系的系统风险的负向影响难以持续维持，因此，通过现有创新性结构货币政策工具的操作还难以实现化解银行系统风险的目标。2．各种货币政策工具特质冲击的脉冲响应函数估计结果共?
【参考文献】：
期刊论文
[1]货币政策对民间借贷利率的作用机制与实施效果[J]. 潘彬,金雯雯. 经济研究. 2017(08)
[2]新常态下多种货币政策工具对特征企业的定向调节效应[J]. 欧阳志刚,薛龙. 管理世界. 2017(02)
[3]货币政策信贷渠道与商业银行风险分布效应[J]. 张丁育. 数量经济研究. 2016(02)
[4]中国货币政策与股票市场互动关系的测算——基于FAVAR-BL方法的分析[J]. 王少林,林建浩,杨燊荣. 国际金融研究. 2015(05)
[5]中美经济关系、汇率制度与中国汇率政策——基于FAVAR模型的实证分析[J]. 王胜,陈继勇. 数量经济技术经济研究. 2010(01)
[6]央行货币政策操作效果非对称性实证研究[J]. 赵进文,闵捷. 经济研究. 2005(02)
本文编号：3020552
【文章来源】：改革. 2019,(09)北大核心CSSCI
【文章页数】：18 页
【部分图文】：
货币政策共同因子的估计结果-2-4201120122013201420152016Y1Y2Y3（型组合）
2468101214161820图4共同因子对cy的动态效应图5共同因子对fx的动态效应图3共同因子对p的动态效应图2共同因子对gy的动态效应2468101214161820246810121416182024681012141618200.100.050.00-0.05-0.100.080.040.00-0.04-0.08-0.120.080.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06-0.08y1gy2gy3gy2py1py3py1cyy2cyy3cyy1fxy2fxy3fx0.080.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06-0.08态时期经济增长率“L”型特征和当前已经基本触底的判断，本文的阈值参数选择为6.5%。1．共同驱动效应的脉冲响应函数估计结果图2至图5分别是货币政策工具组合的共同因子对各货币政策目标变量的脉冲响应函数图，它直观地刻画了共同因子的动态冲击效应。图2中的y1g，y2g和y3g分别表示价格型组合、传统数量型组合和创新结构型组合对产出的冲击效应。图3中y1p，y2p和y3p分别是价格型组合、传统数量型组合和创新结构型组合对通货膨胀的冲击效应。从图2和图3的结果可以看出，1单位正向价格型组合和传统数量型组合的共同冲击对产出和通货膨胀的冲击效应持续为负值，1单位正向的创新结构型组合对产出和通胀的冲击效应持续为正值。由货币经济学理论可知，价格型货币政策工具对产出与通胀的效应为负向，货币数量增加对产出与通胀的效应为正向。传统数量型组合中既包括存款准备金率工具，又包括基础货币工具。存款准备金率增加对产出和通胀形成负向效应，基础货币增加对产出和通胀形成正向效应。从传统数量型组合Y2的构成看，Rx，Rd和m0的载荷系数都较大，但由
图6r1，r3和r7对增长的特质冲击效应图7r1，r3和r7对通胀的特质冲击效应图8r1，r3和r7对产业的特质冲击效应图9r1，r3和r7对风险的特质冲击效应24681012141618202468101214161820246810121416182024681012141618200.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06-0.08-0.100.00120.00080.00040.0000-0.0004-0.0008-0.00120.00-0.01-0.02-0.03-0.04-0.05-0.06-0.070.080.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06r1gr3gr7gr1pr3pr7pr1cyr3cyr7cyr1fxr3fxr7fx稳健适中。图4结果表明，这种组合操作方式不利于产业结构升级。图5中的y1fx，y2fx和y3fx分别表示价格型组合、传统数量型组合和创新结构型组合对银行系统风险的冲击效应。可以发现，正向的价格型组合冲击和传统数量型组合冲击对银行系统风险的影响在前两期为正向，随后转为负向再收敛至零线。从整体来看，呈现负向效应。这就意味着，降低利率和降低存款准备金率在初期会带来银行系统风险的下降，但长期来看会带来银行系统风险的上升。创新性结构组合对银行系统风险的影响在第2期至第6期为负向，然后上升为正向再收敛至零线。由此说明，近年来央行通过创新性结构货币政策工具释放的流动性在短期内有利于维护银行体系流动性的基本稳定，同时也带来了商业银行系统风险的一定程度下降，但长期来看，这些结构性工具的操作对银行体系的系统风险的负向影响难以持续维持，因此，通过现有创新性结构货币政策工具的操作还难以实现化解银行系统风险的目标。2．各种货币政策工具特质冲击的脉冲响应函数估计结果共?
【参考文献】：
期刊论文
[1]货币政策对民间借贷利率的作用机制与实施效果[J]. 潘彬,金雯雯. 经济研究. 2017(08)
[2]新常态下多种货币政策工具对特征企业的定向调节效应[J]. 欧阳志刚,薛龙. 管理世界. 2017(02)
[3]货币政策信贷渠道与商业银行风险分布效应[J]. 张丁育. 数量经济研究. 2016(02)
[4]中国货币政策与股票市场互动关系的测算——基于FAVAR-BL方法的分析[J]. 王少林,林建浩,杨燊荣. 国际金融研究. 2015(05)
[5]中美经济关系、汇率制度与中国汇率政策——基于FAVAR模型的实证分析[J]. 王胜,陈继勇. 数量经济技术经济研究. 2010(01)
[6]央行货币政策操作效果非对称性实证研究[J]. 赵进文,闵捷. 经济研究. 2005(02)
本文编号：3020552
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