基于实时混频数据的“区域”—非对称货币政策规则研究

发布时间：2021-10-29 04:51

　　检验实时混频数据是否包含更多货币政策信息对货币理论与实践具有指导意义。构建包含中央银行"区域"—非对称偏好的拓展型货币政策反应函数,估计实时混频数据集,在此基础上,运用混频数据抽样方法（MIDAS）估计模型,并比较同频模型与混频模型的估计效果。研究发现,中央银行对高频通货膨胀缺口具有"区域"非对称偏好,对低频实时产出缺口具有非对称偏好,但不具有"区域"偏好;货币政策利率对高频通货膨胀缺口的响应不具有持续性,并且,实时混频数据模型的估计效果显著优于同频数据模型和最终数据模型,这意味着实时混频数据包含更多的货币政策调控信息。 

【文章来源】：统计与信息论坛. 2020,35(10)北大核心CSSCI

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

低频实时产出缺口和最终产出缺口估计值图

本文参照已有研究选择全国银行间同业拆借市场的7天期拆借利率作为中央银行调控的操作变量(7)。1996年以来的利率数据来源于中国人民银行网站。对于1992—1995年期间的利率数据,本文选择上海融资中心的利率作为名义利率代理变量。图2给出了货币政策利率代理变量的季度时间序列图。可以看出,在2000年之前,中国保持了较高的利率水平,其主要目的在于抑制通货膨胀,而在此之后,利率的变化幅度明显降低,并维持在较低的水平。3.通货膨胀缺口

为测算通货膨胀缺口,首先需要确定通货膨胀目标值。本文根据每年两会期间制定的《关于××××年国民经济和社会发展计划执行情况与下一年国民经济和社会发展计划草案的报告》来确定通货膨胀目标。月度通货膨胀缺口由月度通货膨胀率减去通货膨胀目标值计算得到。图3给出了月度频率测算的通货膨胀缺口时间序列。四、实证分析


本文编号：3463999