南京财经大学硕士学位论文基于资产价格的货币政策研究姓名：陈晓申请学位级别：硕士专业：金融学指导教师：许承明2008-12
摘 要 本文主要研究资产价格与货币政策的关系，研究资产价格波动怎样影响经济活动，而货币政策又该对资产价格波动做出怎样的反应。首先介绍了关于资产价格与货币政策关系的理论研究成果。从货币政策的传导机制来看，资产价格波动可能是货币政策传导的重要渠道。资产价格的波动通过财富效应、投资效应、资产负债表效应等等影响人们的总需求，从而影响总产出和未来的物价水平。从货币政策最终目标来看，货币政策需要实现物价稳定（部分国家还要求货币政策兼顾经济增长目标），从这个角度来看，资产价格波动对货币当局的挑战在于资产价格波动可能蕴含了未来通货膨胀的重要信息。而且资产价格波动与金融危机之间存在着密切的联系，威胁着中央银行金融稳定目标的实现。中央银行应该采取措施干预资产价格波动，预防其膨胀和破灭给金融稳定带来的不利影响。无论怎样表述，物价稳定和金融稳定都是央行的重要职责。这就不能忽视货币政策与资产价格之间的重要联系，因此，央行必须考虑货币政策与资产价格波动的关系问题。接着简单说明了一下我国资产价格（以房价和股价为代表）的现状。然后对我国的资产价格和货币政策的关系进行了实证研究，主要包括两个方面：一是对我国的资产价格在货币政策传导中的作用进行实证，主要是通过研究资产价格和货币政策传导工具的关系来实现；二是对我国资产价格的波动与未来通货膨胀关系的实证研究，主要是通过研究资产价格与消费物价指数（CPI）的关系来实现。最后本文通过大量的理论研究和实证研究，以及通过分析各国历史上资产价格涨灭的经验和教训，发现资产价格波动的确在货币政策传导中起着重要作用而且传导着未来通胀的重要信息。 得出结论：中央银行在制定货币政策时应该考虑资产价格，货币政策应该适时、恰当地干预非正常的资产价格波动。 关键词：资产价格；货币政策；通货膨胀；金融稳定 I
Abstract This paper studies the relationship between asset price and monetary policy . seeing how the asset price fluctuations impacting in economic activity, and monetary policy should make what kind of reaction to asset price volatility. This paper introduce the current situation of chinese asset prices and monetary policy view of the monetary policy transmission mechanism , Asset price fluctuations may be an important monetary policy transmission channel. Asset price fluctuations through the wealth effection, the investment effection , the balance sheet effection impact aggregate demand, thus affect the total output and the future price levels. From the ultimate goal of monetary policy, monetary policy needs to achieve price stability, from this point of view, the volatility of asset price put the challenges to monetary authorities is that volatility of asset price is likely to contain important future inflation are close ties between asset price volatility and financial crisis , threating the Central Bank's financial stability goals. Central Bank should take intervention measures to prevent adverse effects to financial stability from asset prices expansion .In any case , price stability and financial stability are the important duty of central bank. This can not ignore the relation of asset prices and monetary policy, So,the central banks must research the relationship of monetary policy and asset price fluctuation. And then analyze the relationship of our monetary policy and asset price in two aspacts. The main idea contain two aspacts: First, by evidence researching ,China's asset price role in monetary policy transmission, mainly through study the relationship of asset price and the monetary policy tools to achieve; Second, researching China's asset price fluctuations and future inflation ,Mainly through the study of asset price and consumer price index (CPI) to achieve. Lastly by a large number of theoretical researchs and empirical studies, as well as through analysis the history of asset price up and down, found that asset price fluctuations play an important role in monetary policy transmission and conduction important future inflation information. Concluded: asset price should be considered when Central Bank make monetary policy, and monetary policy should be timely and properly interfere with abnormal asset price fluctuations. KEY WORDSꎺAsset Price; Monetary Policy; Inflation; Financial Stability II
南京财经大学学位论文独创性声明及使用授权声明格式 学位论文独创性声明 本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。 作者签名： 日期： 学位论文使用授权声明 本人完全了解南京财经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。 作者签名： 导师签名： 日期：
南京财经大学硕士学位论文 第一章 导论 选题背景 从20世纪以来，随着资本市场规模的日益扩大，资本市场的资源配置、产权交易、风险定价等功能对现代经济生活的影响越来越大。资产价格与货币政策的关系也日益密切，传统的货币政策目标与操作体系面临着愈来愈多的挑战。资产价格的剧烈波动有可能对实体经济产生巨大的影响，资产价格由膨胀到崩溃的急剧变化很可能会引发长时间的经济衰退。 如20世纪80年代后期，日本以股票和房地产为代表的资产价格极度膨胀，由此引发的泡沫经济以及泡沫破灭后的信贷紧缩与经济衰退，至今仍对日本产生着严重的负面影响。整个20世纪80年代被称为日本社会“失落的十年”。同时期发生在挪威、瑞典等北欧国家的资产价格泡沫虽然破坏程度不如日本那么严重，但泡沫崩溃后北欧经济也受到了很严重的影响。1994年由墨西哥引发的拉美金融危机以及1997年的亚洲金融危机，资产价格的崩跌更是由股票市场、房地产市场扩散到汇率市场和衍生品金融市场，使新兴市场经济国家遭受了资产价格巨幅波动的洗礼。20世纪90年代后期，由美国“新经济”所带来的长达10年的股市大牛市也因为网络经济泡沫破灭、大公司的会计丑闻以及“911事件”的影响而暴跌，美国的经济曾一度陷入衰退之中。 去年以来全球各类资产价格都出现了大幅上涨的行情。2007年4月24日纽约股市创下点的盘中最高记录。除了证券等狭义资产之外，全球房地产、黄金和石油等市场也十分活跃。根据国际权威机构公布的统计数据，在过去10年内美国的房价翻了一倍；伦敦、巴黎、莫斯科等欧洲主要城市的房屋价格也 “涨声一片”。2008年4月16日，伦敦现货黄金价格首次突破1000美元/盎司。而在此前一个交易日，纽约COMEX期金已经提前各合约全面突破1000美元/盎司，创出1980年以来的历史高位。2008年7月11日，纽约CONC美原油连最高到美元/桶，创下历史最高记录。 频繁的资产价格波动，以及其间数次由于市场崩盘所引发的系统性金融危机和经济衰退，使各国的央行不得不深入研究资产价格波动所传达的信息，并思考应对之道。美联储的前后两任主席格林斯潘和伯南科都十分关注货币政策与资产价格波动的关系。前主席格林斯潘早在1994年庆祝英格兰银行成立300周年的会议上就提出了中央银行是否应当更多地关注资产价格泡沫的问题。1999年在怀俄明州巨型的货币政策会议上他又强调货币政策与资产价格的关系。而现任主 1
南京财经大学硕士学位论文 席伯南科更是国际公认的货币政策和资产价格关系研究的奠基人和集大成者。 在我国，从去年开始资本市场也出现了大幅的波动。一方面，我国的股票市场成立十多年来发展迅速，股市总市值与当年GDP的比重最高曾达到过150%左右，上证综合指数也在2007年达到6124点的高点。另一方面，自1999年以来，我国房地产开发投资一直以每年1000亿元以上的速度增长，年均投资增速高达%，高于固定资产投资平均增速近10个百分点。尤其是上海、北京、杭州、重庆、宁波、青岛等大中型城市和沿海城市。这些城市不仅房价上涨迅速，而且无论从房价收入比、房价租金比，还是住房空置率等指标来看，都超出了国际警界线，出现了明显的泡沫迹象。对此，我国政府和货币当局已经进行干预。央行行长周小川强调，货币政策今后将不可避免地越来越关注资产价格。 表 我国2000年到2007年资产价格与一般价格指标的增长率 价格指数 年均增长率 股价指数（上证综指） % 全国房价 %CPI（一般价格指数） % 数据来源：作者根据wind数据库的实际数据测算而来 研究目的和意义 我国以前的货币政策只注重CPI，没有关注资产价格的变化。但随着资产总量的变化，人们的财富结构、消费结构都发生了变化。人们把银行的钱取出来投资于房地产、股市，资产在人们财富中所占的比重越来越大。财富效应越来越明显。因此资产价格的变动会影响人们的消费、投资及预期从而对宏观经济的影响也越来越大。而货币政策的最终目标是为了实现经济稳定发展，并避免经济发展出现较大的波动。资产价格的剧烈波动会影响货币政策最终目标的实现。本文主要研究货币政策与资产价格波动的关系问题，看资产价格波动如何影响宏观经济，而货币政策又该如何对资产价格的波动做出反应。这对实现货币政策的最终目标（经济稳定）具有重要意义。 研究思路 本文认为，货币政策是否需要对资产价格波动进行干预，可以从两个方面来 2
南京财经大学硕士学位论文 思考。首先，从货币政策的传导机制来看，资产价格波动可能是货币政策传导的重要渠道。其次，从货币政策最终目标来看，货币政策需要实现物价稳定，从这个角度来看，资产价格波动可能蕴含了未来通货膨胀的重要信息。而且资产价格波动与金融危机之间存在着密切的联系，威胁着中央银行的金融稳定目标的实现。通过对我国近十年的经济数据对资产价格的财富效应、投资效应、与通货膨胀的关系进行了实证分析。得出为预防资产价格波动给经济稳定带来的不利影响，货币政策应该适时、恰当地干预非正常的资产价格波动。 本文的主要工作和不足之处 本文的主要工作 资产价格在货币政策传导在中起着重要作用。资产价格的波动会通过财富效应、投资效应等等影响人们的生活。而且资产价格的波动对通货膨胀具有预测作用。本文采用季度数据以股票价格、房地产价格为代表对资产价格的财富效应、投资效应以及资产价格、货币政策与产出的关系做了实证。并且对资产价格的通货膨胀预测作用做了检验。得出结论货币政策应关注资产价格的波动，并对其做出反应。 不足之处 1．资产价格与货币政策之间的关系问题是一个复杂而精深的大课题，涉及到很多方面的内容。本文试图建立一个综合的分析框架，但由于篇幅所限，难免对某些方面缺乏深入而系统的分析。比如本文对资产价格泡沫的分析，就是只从一个角度切入，可能挂一漏万。 2．另外，在实证分析方面，限于我国房地产市场和股票市场建立的历史较短，开始进行数据统计的时间更晚，本文所能获取的统计数据的长度是有限的。尤其是房地产数据，资料非常缺乏，这也是为什么国内早几年关于房地产市场的统计分析都不约而同地使用面板数据而非时间序列数据。有限的数据长度一方面影响了分析的准确度，另一方面也限制了更复杂模型的使用。但作者相信，随着我国房地产市场、证券市场等资产交易市场的不断发展，以及统计数据的日益丰富，今后完全可以做出更精确，也更反映宏观经济现实的研究成果来。 3
南京财经大学硕士学位论文 第二章 文献综述 国外研究综述 资产价格在货币政策中的重要作用 托宾的Q理论（Tobin，1969）提出了股票价格如何影响实体经济的重要机制。该理论定义的“q值”是指企业市值除以资本重置成本的比值。如果q值较高，则意味着企业的市值比其资本的重置成本要相对高些，这意味着公司可以发行少量的股票就能买到大量相对便宜的新投资商品，这样整个投资支出就增加了。Blanchard（1993）认为由于环境、泡沫或者未知交易者的影响，股票价格可能偏离基本面。在这种情况下，经理人可能忽视资产市场上的信号，而对他们有比较优势的领域更感兴趣。Bond and Cummins（2000）也发表了相同的看法，并发现由预期利润形成的Q值对投资决策的影响大于由股票市场形成的Q值。 （Poterba，2000）依据弗里德曼的永久性收入假说综述了股票价格的消费效应，而大多数的估计认为金融资产增加1美元会带来 3美分的消费增长。Bernanke and Gertler（1989） 认为企业家净值可能在经济冲击中发挥重要作用。为了联合并激励企业家和那些为他们提供资产的人，企业家在投资中注入一定的资本可能是重要的。投资中自筹资金的比例越大，激励联盟就越密切，出资方就更愿意提供资本。Kiyotaki and Moore（1997）从总体经济活动可能影响净值，进而影响投资的原理，提出在经济发展好的时候企业家的资产价值增加，因此扩大了净值和投资的效应。 欧文·费雪在其1911年出版的《货币的购买力》一书中就主张货币政策的制定者，应致力于稳定既包含生产、消费和服务价格，同时又包含债券、股票等金融资产价格的广义价格指数。Goodhart和Hoffman（1999）估计了将资产价格纳入通胀预期模型中的潜在好处。通过比较带有资产价格和没有资产价格的通胀预期模型，他们得出结论，资产价格（尤其是住宅价格）是一种有用的通胀指标。Goodhart的理论是建立在Alchian和Klein（1973）通胀测度研究的理论之上：Alchian认为由于资产价格代表了未来追索权以及现今消费的当前货币价格，准确的通胀测度方法理应包含资产价格。同时，他们认为资产价格包含着一些通胀的信息。Woodford（1994）强调内生性问题，也就是说，资产价格本身也反映了对未来货币政策的一种预期。Filardo（2001）也认为资产价格本身包含着诸如通胀、产出等有用信息。 Bernanke和Gertler（2000）认为，中央银行需要把通胀率控制在既不过高也不过低的水平上，以防止高通胀及通货紧缩的出现。他们建议，在长期价格稳 4
南京财经大学硕士学位论文 定的总体目标约束内，中央银行可以采取灵活盯住通胀率的操作策略，尤其是在短期内，中央银行要把价格稳定与金融稳定这两个互为辅助、彼此兼容的目标有机地结合在一起。 Mishkin（2001）和Gertler（1998）认为，央行并不一定能区分资产泡沫是否存在，在这一方面，央行并不比私人机构及市场更具有任何信息上的优势。 货币政策是否应该考虑资产价格 Benanke and Gtler（1999）认为即使资产价格在向外传播冲击时能起一定的作用，但将资产价格加入货币政策规则中能起的作用却很小。Benanke and Gtler （2000）进一步指出，弹性通货膨胀制是有效的标准化制度，可以实现总体宏观经济的稳定和金融稳定。只有当资产价格能作为潜在通货膨胀或者通货紧缩压力的信号时，资产价格才与货币政策相关。但是，Benanke and Gtler（2001）认为，因为无法区分资产价格变动是来自于泡沫还是源自基础因素，货币政策当局对资产价格做出积极反应的潜在成本会很大，这将对经济发展不利。因此，直接的资产价格目标制并不理想。 Stock and Watson（1999）考查了一年中168个经济指标对美国通货膨胀的预测能力，认为测量真实经济活动的指标表现最好。股票价格和汇率的表现相对于传统的Philips曲线表现不好。 Shigenori Shiratsuka（1999）将资产价格引入到传统的价格体系中，建立动态均衡价格指数，他认为这种从传统价格机制扩张而形成的新指标，在理论上很有意义，但货币政策制定者只能将其作为辅助指标调整货币政策。除私人部门对通货膨胀的预期外，还有很多其他因素会引起资产价格的变动。 Goodhart（1995）认为，中央银行将货币政策的目标只限定在通货膨胀上，显得过于狭窄，像房地产和股票的价格也应包括在广义的通货膨胀指标内。如果将通货膨胀定义为货币价值的下降，那么，未来消费的价格应与现在消费的商品与劳务的价格一样重要。 Cecchetti,Genberg and Wadhwa（2002）强调对资产价格偏离和由基本面驱动的资产价格波动应采取不同的政策，同时指出资产价格发生大的偏离时，中央银行比其他市场参与者在对长期的资产泡沫做出反应方面更具优势。 Gruen,Plumb and Stone（2003）建立了包含两类政策制定者的宏观经济模型，发现行动论者依据不同的资产泡沫制定不同的最优货币政策。在一些情况下，行动论者比怀疑论者制定更为紧缩的货币政策，而另一些情况下，行动论者制定的货币政策比怀疑论者更为宽松。 Schwarthz（2003）认为中央银行和政策当局关注资产价格膨胀效应对稳定 5
南京财经大学硕士学位论文 金融体系是很重要的。他建议在资产膨胀期，政策当局可以通过征收因资产价格上升而增加的信用扩张部分的资产准备金，影响贷款人的资产组合。除了计算资产价格在通货膨胀中的影响，中央银行更应该警惕资产抵押贷款价值下降后金融机构资产负债表的脆弱性。 Filardo（2004）运用模型分析得出中央银行应该对资产价格的变化，特别是资产泡沫做出系统性的反应。他甚至认为在标准化货币政策中，中央银行有理由只关注资产泡沫，而不需要关注资产价格的组成。 货币政策如何考虑资产价格 Alchian and Klein（1973）认为通常使用的价格指数CPI（Consumer Price Index）存在理论上的缺陷，并认为衡量通货膨胀的价格指数必须包括资产价格。根据费希尔（Fisherian）的传统跨期消费概念推导出财富价格指数。他们认为，通过当前服务流和资产的相对价格改变，货币冲击可以传播到真实经济中，则常用的当前流动价格指数就是不完善的。当前流动价格指数主要是测量短期货币购买力的改变，仅考虑了今天消费商品的价格，更加完整的计算生活成本的指数应该包括未来商品的价格。 Fisher（1911）最早提出资产价格的变动有助于预测通货膨胀，他认为货币供应量的增加首先导致资产价格的上升，然后是消费物价上升。 20世纪80年代末，加拿大银行提出了货币条件指数（Money Condition Index，MCI）概念，后来又将MCI替代了短期利率作为货币政策的操作目标。MCI是国内利率和汇率相对于基期的加权平均数,它将实际汇率和短期实际利率放在一起综合考虑。加拿大中央银行采用VAR模型对两个权重进行估计，从而对 MCI 指标进行持续的跟踪测量。他们得出结论：当MCI趋于下降的时候，货币状况往往比较宽松；当MCI上升时，货币政策的状况通常是比较紧的。 Smets（1997）运用简单模型说明以价格稳定为目标的中央银行对未预期到的资产价格变动所采取的货币政策取决于未预期到的资产价格变动对通货膨胀预期的影响。 Goodhart and Hofmann（2001）扩展了MCI，设定了包含实际短期利率、实际有效汇率、实际房地产价格和实际股票价格的金融状况指数FCI（Financial Condition Index），实证研究FCI 指数对CPI通货膨胀率在样本内具有良好的预测效果。 Bryan，Cecchetti and Sullivan（2002）运用动态因素指标统计观察资产价格。他们发现由于总价格统计中没有包括资产价格而产生了向下的偏差，实证表明在美国这种偏差每年大约占CPI的%。在三种资产（股票、债券和房地产）中， 6
南京财经大学硕士学位论文 他们认为剔除房地产产生的潜在计量误差最大，通货膨胀中没有包含资产价格而产生的误差可能会影响我们对真实经济变量运动变动的判断。 房地产和股票价格波动与通胀的相关性研究 Filard（2000，2001）首先研究了美国的房地产价格波动和股票价格波动与来通胀的相关关系。结果表明，房地产价格与未来的通货膨胀显著正相关，其中一种指数（Housing Wealth指数）在最初的三年中与通胀的相关系数均超过了50%。股票价格与通货膨胀的相关关系则相当脆弱，甚至呈负相关关系。因此他认为将股票价格纳入到通货膨胀目标中去无助于改善美国的宏观经济表现。然后他检验了房价和股价对未来通胀的预测能力，发现股票价格在预测通胀方面是无足轻重的，而房地产价格却能在某种程度上能够反映未来的消费物上涨这说明了房价对未来通胀的预测能力也强于股价。 Kontonikas（2000）对英国数据的实证研究支持了Filardo的结论。他发现英国的住房价格波动与未来的消费物价指数之间高度正相关。然后他将资产价格纳入到泰勒规则中去，对宏观经济模型的模拟表明，英国货币政策对于住房价格增长做出了较强的反应(通过提高利率的方式)，对股票价格下跌也做出了较强的反应(通过降低利率的方式)。 Friedman（2000）利用VAR方法对美国股票价格和通胀，经济产出的关系进行了实证研究。他选择的样本区间是1970年至2000年中期，分别采用了季度和月度数据，使用了联邦基金利率、MZ、S&P500和长期利率等宏观经济变量，结论是股票价格对于产出和通胀的影响几乎不显著，难以直接将股票价格的波动情况纳入到货币当局的决策范围内。Kent and Lowe（1998）用澳大利亚的资料进行研究，发现不动产价格波动与信用和产出的变动高度相关，不动产价格下跌对金融机构造成的损害延缓了经济活动的复苏。至于股价与产出的变动的相关关系则非常微弱。 综合大量有关资产价格和通货膨胀相关关系的研究文献后可以发现：资产价格对未来通货膨胀的预期能力并不像理论上所阐述的那么明显。某一个国家的某项指标在某一样本期内对通货膨胀可能有预测力，但这并不代表该项指标在其它国家同样有预测能力，甚至该项指标在该国另一样本期内的预测力也可能减弱或消失。总之，实证结果并不具有顽强性（robustness），而得出的结论也莫衷一是。但各项成果仍有共通之处，即普遍认为：（l）某项资产价格对通胀是否具有预测能力，可以结合其它资产价格所蕴含的信息内涵进行综合考虑，这样会显著改善预测结论的可靠性。（2）与股票价格相比，房地产价格与未来通货膨胀(无论预期到的，还是没有预期到的)的相关性更加明显，房价是未来通胀较好的预测指 7
南京财经大学硕士学位论文 标。 国内研究综述 目前我国对于资产价格与货币政策关系的研究还缺乏统一的解释，特别是我国对于资产价格与货币政策关系的研究是从1997年亚洲金融危机开始的。无论理论研究还是实证检验均不够成熟。 钱小安（1998）从资产价格与货币政策的关系、资产价格变化对我国货币供应的影响、资产价格对货币政策传导机制的影响、资产价格上扬可能带来的不利影响、资产价格是否可以作为货币政策的调控目标五个方面对资产价格与货币政策的关系作了研究。认为资产价格的变化对货币需求的稳定性、货币政策的执行会产生较大的冲击，因此，应在完善市场环境、确定货币政策目标以及灵活运用货币政策的技巧等方面作出相应的调整，以保持货币币值稳定、实现可持续经济增长。 瞿强（2001）认为在目前的货币政策操作中，很难将资产价格作为直接的目标，最多可以作为间接的参考指标；简言之，要“关注”，但不要“钉住”。 作者从金融体系的变化、资产价格与货币政策目标、资产价格在货币政策传导中的地位，和目前各国央行在实践中对资产价格的处理方法等方面，对资产价格与货币政策的关系进行了总结。发现迄今的研究主要着眼于政策操作层面上，至于引起这些困难的制度变化和影响的理论问题缺乏更深入、系统的分析。 高莉、樊卫东（2001）以股票市场影响宏观经济和货币政策效应的角度来分析现阶段我国股票市场与货币政策间关系这一问题。研究显示目前我国股票市场对经济增长的贡献并不显著、股票市场对货币需求及货币流速均已经开始产生较不显著的作用。最后建议现阶段我国货币政策目标与股票市场保持适度距离，但不能忽视对股票市场发展的关注。 易纲、王召（2002）肯定货币政策对股市价格的直接影响。他们认为在短期中，货币政策主要作用于股票价格，股票价格对货币政策的反应先于普通的商品价格。在中短期，是股票价格和商品价格的同向变动，但在中长期由于投资扩大引起的规模经济或生产率提高，导致资产价格与商品价格的反向变动。 王维安、贺聪（2005）的实证研究表明，2003 年底之前我国的房地产投资对产出的拉动系数达到 ；房地产预期收益与通货膨胀率预期之间存在长期稳定关系。 封北麟、王贵民（2006）运用VAR模型经验估计了中国的金融状况指数 FCI， 结果表明 FCI 指数对通货膨胀率具有良好的预测力。 王志芳（2007）认为资产价格的变化对货币需求的稳定性和货币政策的执行 8
南京财经大学硕士学位论文 会产生较大的冲击，因此，要适时改进货币政策操作，加强证券市场监管，以保持货币币值的稳定，实现经济可持续增长。要在控制货币数量的基础上，始终把通货膨胀作为年度或中期货币政策的首要目标。 整体上，在国内研究文献中，资产价格波动与货币政策关系的研究较为薄弱，已有的研究成果不足以体现资产价格与货币政策的互动影响机制，实证研究也比较缺乏。 本文认为货币政策对资产价格有重要的影响，一方面表现在货币政策引起资产价格变化的情况。另一个方面是以利率为手段的货币政策，在资产价格急剧膨胀期不但未能阻止资产价格的飙升，反而会因其缺乏对货币量的控制而起到火上浇油的作用，即源源不断地供应支撑资产价格上升所需要的货币，从而成为金融不稳定的货币政策根源。 9
南京财经大学硕士学位论文 第三章 我国资产价格的波动 资产与资产价格 按照财务学上的理解，资产是指“过去的交易、事项所形成的，并由经济主体拥有或者控制的资源，该资源会给经济主体带来经济利益”。（《企业会计制度》，财政部，2001）这个定义明确了资产的一些基本特征：首先，资产在法律上表明了经济主体所拥有的财产权利。其次，资产能够给经济主体带来可预期的经济收益。第三，资产必须具有真实性和可计量性。 然而经济学上对资产的分析却拓展了财务学的视野。在现代市场经济中，资产是指经济主体依据其对收益和风险的主观偏好或客观需要，选择持有财富的组合。这意味着，首先资产是市场主体基于未来收益和风险偏好，持有的财富的最优组合，因此资产持有是不断调整和变化的。其次，对资产价值的判断是基于不同投资者对未来风险和收益的不同预期，因此资产价值是不确定的。第三，为了实现资产组合的调整，资产必须要通过特定的市场进行所有权或控制权的交易或转让，因此，资产的流动性会影响资产的价格。 在发达的市场经济中，金融机构和市场为人们持有财富提供了多种多样的资产，也提供了与资产相关的形形色色的交易市场。这些资产包括对不动产直接或间接的求偿权、对中央政府的债权、对私人或公司的债权或股权，以及对国外相应经济主体的上述权利。 在 Tobin and Golub（2001）看来，资产的价值是指在某一特定时间，基于当时最为有利的条件，并且在预先做了充分准备的情况下，出售或清理该项资产所获得的最大现金值。资产的价值由资产的特性决定，这些特性与投资者环境或投资者态度密切相关。资产的绝大部分相关特性可以归纳为流动性、可逆性、可分性、价值的可预见性以及收益和回报属性。资产的流动性涉及实现资产价值的便利程度和速度。可逆性是指资产所有者可以实现的价值与同期购买该资产所支付的成本之间的差额。价值的可预见性则指一种确定性，信息灵通的投资者可以据此预料到未来不同时期的资产价值。在一定时期内资产的收益包括此间由于拥有该资产所带来的全部收入和成本。这种收入和成本可能存在多种形式，它们与收益的可预见性一起影响资产的估价。而一定时期内资产的回报是指资产价值增值资本利得与资产收益的代数和。 资产价格除了由资产价值决定外，也反应了资产的供给和需求，即个人或机构期望购买或提供的各种资产的数量。在资产市场供求关系的背后，隐藏着人们的不同资产偏好。这些偏好既依赖于资产自身的客观特性，也取决于个人和机构 10
南京财经大学硕士学位论文 的经济状况、期望或本性。 资产价格(以股票价格为例)可以表示为: 1p=E(dP) () tt+1t+11+R 其中，R为贴现率(如无风险市场利率，risk一free rate)，E(.)为期望算子，t表示基于t期的信息对t+1期股息(d)和股价(P)的期望值。将时期往后延伸，t+1t+1()等价于： n1inp()E(d)()E(P) () ∑tt+it+n+R+Ri=1 也就是说，股票(资产)价格等于未来n期的预期股息收入和第n期预期股价的贴现值。资产的价格一般不被包括在通常使用的物价指数(如CPI)的统计口径之中，本文将遵循这一传统。 本文所要讨论的资产价格，主要集中在两种资产上，即权益和财产。前者主要指股票，后者主要指房地产。为什么这两项资产的价格如此重要呢？根据Shiller（1994）的估算，在美国的2/3人拥有自己的住房，1/2的人通过各种形式参与股票投资，在OECD的发达国家中，上述两项资产在居民可支配收入和家庭净资产中均占有相当大的比重，并成为这些国家居民财富的重要形式。而且这两种资产波动较大，更容易出现泡沫。 我国资产价格的波动 我国经济体制改革的深入和金融体制改革的深化，使我国金融资产总量迅速增加,而且随着股票市场的发展，我国金融资产中的非货币性金融资产(债券余额、股票市值、大额存单和保险单)和货币性金融资产(现金和银行存款)在总资产中所占比重也出现了明显变化。货币性资产比重下降，非货币性资产比重上升。2005 年、2006 年、2007 年的第2 季度，居民家庭拥有的最主要金融资产中的储蓄存款占比，从68%、%下降至%，累计下降个百分点。而相对的股票市场则非常繁荣，截止2007年10月，沪深两市总市值达万亿，流通市值达万亿。沪深300指数到2007年9月末涨到点，七个季度时间上涨幅度达500％。到2007年10月16日上证指数突破了6000点。沪市市盈率2007年10月更是到了倍，而目前美国、英国、香港等成熟市场的市盈率一般在10- 20倍左右。股票价格更是随着指数的上升突飞猛进，远远背离了基 11
南京财经大学硕士学位论文 本面价值。 自1999年以来，我国房地产开发投资一直以每年1000亿元以上的速度增长，年均投资增速高达%，高于固定资产投资平均增速近10个百分点。尤其是上海、北京、杭州、重庆、宁波、青岛等大中城市和沿海城市。这些城市不仅房价上涨迅速，而且无论从房价收入比，房价租金比，还是住房空置率等指标来看，都超出了国际等界线。衡量房地产市场是否出现泡沫, 可以参照房价租金比、房价收入比,建筑投入/GDP、未归还按揭贷款/GDP 等几项指标。统计发现,1998年到2007年间, 中国房屋租金价格翻了一番。与此同时，中国目前未归还贷款总额占GDP 的比重已由1997年的不到1%蹿升至32%。据权威部门统计，2007年以来，全国70个大中城市房屋销售价格同比涨幅由1月份的%持续攀升至9月份的%。从政府公布的数据来看，2007 年每个月的全国房物销售价格指数同比涨幅都保持在 %以上，最高到了%。但实际上无论是北京、深圳、广州等特大城市还是中小城市，房价上涨速度之快是尽人皆知的，一些特大城市的涨幅已经是两位数了。 我国的房地产价格和股价出现了大幅上涨，而价格一旦破灭，将使我国的整个经济和金融体系受到严重影响，甚至引发金融动荡和使经济陷入一场严重的衰退之中，香港上世纪90年代房地产泡沫崩溃的教训犹在眼前。 我国资产价格上涨的原因 形成我国资产价格大幅上涨的根本原因在于流动性过剩。我国“高储蓄、低消费”的状况造成了大规模贸易顺差。而我国经济和金融对外开放的深化推动贸易顺差规模扩张和国际短期资本进入。正是由于我国国际收支“双顺差”导致的外汇储备快速增长及由此引发的外汇占款大量投放造成流动性过剩压力。商业银行信用创造能力增强带来的内生性货币信贷增长也是造成当前流动性过剩的一个重要原因。2005年以来流动性过剩压力的加大与近两年人民币升值引发外国短期资金流入我国和国内资产价格重估；美元持续走软,从美元指数月K线图来看，1985年11月高点，1991年2月低点，1992年9月低点，1995年4月低点，1995年5月低点，2004年12月低点，2005年1月低点，由此可见，在1985年11月到2005年1月长达近20年的时间内，～80区域一直是美元指数的重要支撑区域，可是这一重要支撑区域在2007年9月被有效向下突破，当月低点是。加大全球流动性过剩与引发国际市场资产和商品价格重估有密切联系。总体来看，以上引发和加大流动性过剩压力的因素将持续存在，流动性过剩局面将延续。 12
南京财经大学硕士学位论文 资产价格波动与货币政策的关系 资产价格大幅上涨对宏观经济的影响主要是资产市场过分地增长、膨胀，就会引起实际的资金过分地往资产市场流动，会导致实际经济部门投资不足，虚拟经济部门资金供给过度。虚拟经济部门价格过分的膨胀，就会影响实体经济部门的增长，整个社会就会产生泡沫。虚拟经济部门过分的膨胀也会影响银行负债的稳定性，从而影响到金融安全。而资产价格泡沫的破灭容易导致银行危机、货币危机及经济危机。从而导致人们的恐慌心理，造成这个社会的不稳定。 所谓货币政策，关心的是三个方面的问题：第一个是物价问题，保持整个人民币币值的稳定。第二是通货膨胀问题。第三要保证货币信贷的稳定增长，不能过高也不能过低。我们要保持银行、证券公司、保险公司，以及其他的信托公司等非银行的金融机构，保持机构体系的健康运作，不能出现流动性问题，不能出现恐慌的问题，不能出现连锁的倒闭，这就叫做金融稳定。为了完成这个目标，中央银行需要关注宏观经济指标，而其中一个就是我们的货币供应量的增长率以及货币信贷规模的增长情况。 从以上情况我们可以看出来，资产价格大幅上涨是由流动性过剩引起的，而流动性过剩归根到底是货币性问题。所以货币政策与资产价格的关系很密切，应该关注资产价格波动情况。 13
南京财经大学硕士学位论文 第四章 资产价格波动与货币政策关系实证 本章将利用我国可获得的宏观经济数据对关于资产价格波与货币政策关系的理论进行实证检验，以证实这些理论在中国是否有适用性，及可适用的程度。实证检验的重要性不仅仅在于验证理论的真伪，更需要在具体问题具体分析的基础之上，提出应对之策。因此，本章也是承前启后的一章。 数据来源及模型简介 数据来源 在进行正式分析之前，先对实证中所使用的变量的含义以及数据来源作一简要说明。本章所使用的变量大体上可分为三类，第一类是资产价格指标，主要以房价和股价为代表，将房价系统性地引入实证检验之中。本文所使用的房价指标为全国房地产销售价格指数，股价指标为上证综合指数（以收盘价为准）。数据来源于Wind资讯网。 第二类是货币政策指标。本文主要选择了狭义货币M0、M1、M2作为货币政策的数量型指标。在货币政策价格型指标方面，本文选用了一年期定期存款利率作为代表。另外，考虑到信贷规模在我国货币政策中所起的重要作用，本文也选择国内信贷作为货币政策指标之一。上述数据来源于中国统计年鉴、Wind资讯网和《中国人民银行统计季报》有关各期。 第三类是其它宏观经济指标，包括总产出、总消费、总投资和物价指数。本文以国内生产总值(GDP)作为我国总产出的代表。总消费和总投资是总产出的重要组成部分，本文分别以社会消费品零售总额和固定资产投资额为代表。在反映我国通货膨胀程度的物价指数方面，本文选取全国居民消费价格总指数（CPI）为代表。虽然CPI可能低估了我国的通胀水平，但毕竟CPI是目前最广泛使用的通胀测量指标，而且数据具有连续性和可得性。本文的CPI数据为环比数据。 上述数据主要来源于中经网、Wind资讯网、《中国经济年鉴》、《中国统计年鉴》有关各期。所有变量都选用季度数据，起止日从1998年第1季度至2007年第4季度，每个变量的样本数据有40个。除CPI以外，所有变量都去除了通货膨胀的影响，取实际值而非名义值；除利率外，所有变量均取自然对数。除利率、股价、房价外，其余所有具有季节性特征的变量均经过X-ll季节性调查。 模型简介 VAR模型：向量自回归模型是指系统内每个方程都有相同的等号右侧变量， 14
南京财经大学硕士学位论文 而这些右侧变量包括所有内生变量的滞后值。当每个变量都对预测起其余变量其作用时，这组变量适合用VAR模型。 VAR的表达式是： y=Ay+L+Ay+Bx+ε ( ) t1t−1Nt−Ntt这里y是一个内生变量列向量，x是外生变量矩阵，A，L，A和B是待tt1N估计的系数矩阵，而ε则是误差向量。误差向量内的误差变量允许自相关，但是t这些误差变量不存在自相关，与y，L，y和x也不相关。在VAR内，每t−1t−Nt个方程的最佳估计为最小二乘估计。注意随机误差序列不允许相关的假设在这里不需要特别限定，因为任何误差序列相关都可以通过加入y充分多的滞后项来加t以克服。 向量自回归模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型。 VEC模型：Engle和Granger将协整与误差修正模型结合起来，建立了向量误差修正模型。非约束的VAR对变量不施加协积约束。如果是VAR模型中某些变量之间是协积的，则需要建立一个向量误差修正（VEC）模型。 考虑一个两变量（y,y）的包含误差修正项，但没有滞后差分项的VEC模12型。误差修正项是 ecm=y−by t=1,2,……,T () t2t1t则VEC模型为 y=αecm+ε t=1,2,……,T () tt−1t'其中：α=(α,α)，写成单方成形式为 12 y=α(y+by)+ε， y=α(y+by)+ε () 1t12t−11t−11t2t22t−11t−12t其中，α,α代表调整速度。 12VEC模型适用于具有协积关系的非平稳序列。约束其内生变量的长期变动满足他们的协积关系，但允许短期波动。 资产价格的描述性统计分析 针对我国1998年到2007年房价和股价的40个季度性数据进行描述性统计分析。 15
南京财经大学硕士学位论文 表资产价格的描述性统计分析表 HP SP Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Sum Sum Sq. Dev. 38410710 Observations 40 40 从上图可以看出，房价波动幅度不是很大。全部样本的均值为，最大值为，最小值为。股价波动幅度很大。均值为，最大值为而最小值则仅为。 股价、房价与消费的财富效应检验 为避免产生“伪回归”问题，本文首先分析了所有变量的时间序列性质。为检验变量在所选时间段内是否平稳，首先对变量进行了单位根检验。检验结果见下表。 16
南京财经大学硕士学位论文 表 我国宏观经济变量时间序列的平稳性（） 变量 符号 对数 对数 ADF临界值 名称 形式 ADF值 1% 5% 10% 国内生产gdp lngdp 总值 dgdp dlngdp hp lnhp 房价 dhp dlnhp 基础货币 m0 lnm0 dlnm0 狭义货币 m1 lnm1 dlnm1 广义货币 m2 lnm2 dlnm2 总消费 cons lncons dlncons 股价 sp lnsp dlnsp 总投资 inv lninv dlninv 国内信贷 cre lncre dlncre 实际利率 r -- -- 消费物价cpi lncpi 指数 dcpi dlncpi 说明： 1．CPI除外，宏观经济变量全部是变量的实际值，而非名义值。由名义值调整为实际值的方法为名义值除以CPI环比数据再取对数。以GDP为例，lngdp(实际值)=lngdp(名义值)-lncpi。 17
南京财经大学硕士学位论文 2．本文采用的季度调整方法为X-11季节调整法(加法) 。本文中除房价、股价、名义利率外，其余数据全部经过季节性调整。 3．除实际利率外，所有变量均取自然对数进行实证。(实际利率全部小于1，取自然对数后为负数，不方便进入模型运算) 4．房价数据的单位根检验使用的是Pillips-Perron方法。 从检验结果看，所有宏观经济变量对数值均是不平稳的。但经过一阶差分后全部通过了检验，并且在至少5%的显著性水平内拒绝单位根假设，因此变量都服从一阶单整过程，这为下面的工作奠定了良好的性质。 从理论上讲，资产价格上涨会通过增加居民财富而增加消费，但各国己有的实证表明，资产价格波动，尤其股价波动的财富效应并不明显。我国的实际情况如何呢？下面来检验我国房价、股价的财富效应是否存在。 表 消费、房价、股价的格兰杰因果检验 Null Hypothesis: ObsF-Statistic Probability LNHP does not Granger Cause LNCONS 36 -10 LNCONS does not Granger Cause LNHP -05 LNSP does not Granger Cause LNCONS 36 LNCONS does not Granger Cause LNSP LNSP does not Granger Cause LNHP 36 LNHP does not Granger Cause LNSP 通过将总消费与房价、股价两两进行格兰杰因果关系检验,结果发现总消费与房价之间存在几乎达到100%的双向因果关系，在股价与总消费的格兰杰因果检验中发现，股价是总消费的格兰杰因果关系的概率是高达97%、总消费是股价的格兰杰因果关系的概率也达到了99%，而股价与房价的格兰杰因果检验发现，股价与房价至少在5%的显著性水平上拒绝原假设。这说明两者也存在双向因果关系。因此构造上述变量的VAR模型。 房价的财富效应检验 建立两个变量的VAR模型,y=Ay+L+Ay+Cx+ε ( ) t1t−1Pt−pttT其中y=⎡LnhpLncpi，是房价和消费组成的内生变量矩阵。x是外生变量矩]tt⎣阵，这里简化为单位矩阵。A，A…A和C是待估计的参数矩阵。ε是随机12pt 18
南京财经大学硕士学位论文 扰动项。内生变量有P期滞后期，本模型中有4阶滞后期，因此可称为一个VAR(4)模型。在实际运用中，通常希望滞后期足够长，从而完整反映所构造模型的运动特征。但另一方面，滞后期越长，待估的参数就越多，自由度越少，会造成估计精度下降。因此应在滞后期和自由度之间寻找一种均衡状态。一般根据AIC和SC信息量取值最小的准则确定模型阶数。下面主要用扰动反馈和方差分解分析。扰动反馈分析函数用来衡量来自随机扰动项一个标准差的冲击对内生变量当前和未来取值的影响；扰动反馈分析图描述了这些影响的轨迹，显示任何一个变量的扰动如何通过模型影响到所有的其它变量，并最终又反馈到自身的过程。方差分解分析是把系统中每个内生变量的波动按其成因分解为与各方程随机扰动项相关联的各个组成部分，从而了解各随机扰动项对模型内生变量的相对重要性。 图 房价与总消费的价格波动率 上图显示了在样本期内总消费的价格波动率和房地产价格的波动率。由图可见，我国总消费价格和房地产价格随着经济周期而大起大落，但总的来说消费价格和房地产价格的波动方向基本一致，而且有趋同趋势。 表 房价与总消费的协整检验 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value None * At most 1 * 由于两个变量都是一阶单整的，因此上表检验了两者之间是否存在协整关 19
南京财经大学硕士学位论文 系。以检验显著性水平5%作为标准，因为迹统计量检验有>，<。所以检验结果表明，总消费和房价之间存在着一个协整关系，这证实了两者之间的密切联系，为下面的工作做了良好的准备。 图 脉冲响应图和方差分解图 上图表明，脉冲响应图说明房价对总消费总是具有持久而正向的影响关系，房价对总消费的影响一直处于横坐标的上方，说明具有正的影响。方差分解图说明房价对总消费的贡献率是正的而且在0-20%之间变动。 表 消费的VAR模型估计结果 Coefficient Pro. T-sta LNHP(-1) LNHP(-2)(-1) LNCONSA(-2) LNM1SA(-1) LNM1SA(-2) C R-squared . equation Adj. R-squared F-statistic Log Sum sq. resids likelihood 通过检验发现在所有滞后期之下，在模型总体拟合得较好的情况下，房价对总消费有足够的解释力，房价对总消费的参数一直是正的，而且T检验也明显显著。通过对变量的一阶差分进行扰动反馈分析进一步证实了模型的检验结果。 20
南京财经大学硕士学位论文 股价的财富效应检验 图 股价与总消费的价格波动率 上图表明，总消费的波动率是相当平稳的，在0-1之间波动，但股价的波动幅度较大，股价的波动远远大于总消费的波动。在对股价和总消费的协整关系检验中发现，在没有协整关系方面是否定原假设，在有一个协整关系方面也是否定原假设，也就是存在多个协整关系。 图 脉冲响应图和方差分解图 脉冲响应图表明，股价在一开始对总消费具有负向的影响，而随着时间的推移，到了滞后7期的时候股价对总消费有了正向的影响，而且有明显变大的趋势。方差分解图表明股价对消费的贡献率一直是正的，在0-20%之间波动。我们可以看出股价的财富效应是明显化了。 由上面的实证检验我们可以看出，中国的资产价格和世界上其它许多国家不一样，资产价格具有明显的财富效应。房价波动一直具有明显的财富效应，这也可以从我国居民的消费行为中得到解释。虽然现在房价上涨迅猛，但已购房者按市值计算的家庭财富明显增加。投资或投机于房产的家庭也会从这次房价上涨中获利，他们很可能会因财富增加而增大家庭支出。而现在投资房产的人越来越多，结果就出现了房价上涨带来的“财富效应”。而股票，一开始具有负的财富效应， 21
南京财经大学硕士学位论文 随着时间的推移，股票的财富效应越来越明显。因为近年来股票投资在居民收入中所占的比重越来越大，甚至出现了全民炒股的局面。随着股价的升高，人们看到投资有了回报，预计到未来收入水平会升高，会出现提前消费的现象，自然会提高现在的消费水平。而值得一提的是，在格兰杰因果检验中发现，股价和房价也有明显的双向因果关系。在此暂不作更深入的研究。结论与莫迪利安尼的生命周期理论相吻合。房地产、股票价格的上涨将促使家庭的财富增加，因此增加了消费者资源，从而引发消费的增加。 股价、房价的投资效应检验 本小节通过建立总投资、总产出、银行信贷、房价与股价五个宏观经济变量的向量自回归模型（VAR）来检验资产价格对投资的托宾Q效应。 表投资的VAR估计结果 Coefficient Prob. T-sta LNVSA(-1) LNVSA(-2) LNCRESA(-1) LNCRESA(-2) LNGDPSA(-1) LNGDPSA(-2) LNHP(-1) LNHP(-2) LNSP(-1) LNSP(-2) R-squared Log likelihood Adj. R-squared Akaike AIC Sum sq. resids Schwarz SC . equation Mean dependent F-statistic . dependent 22
南京财经大学硕士学位论文 Response of LNINVSA to NonfactorizedResponse of LNINVSA to NonfactorizedOne . LNSP InnovationOne . LNHP Response of LNINVSA to NonfactorizedResponse of LNINVSA to NonfactorizedOne . LNGDPSA InnovationOne . LNCRESA 图 投资各因素的脉冲响应图 上图给出了检验结果的脉冲响应图。检验结果表明，股票价格在最初的一段时间对投资是有负向影响，但随着时间的推移对产出有了正向的影响。 房价能够持续正向的影响投资。房价上涨会带动房地产本身的投资增加，同时对上下游产业也会产生联动作用，使全社会的投资趋于增加。但需要注意的是，从上图也可以发现，来自银行信贷的一个冲击对投资的影响。银行信贷一直对投资有一个正向而持久的影响。这从一个侧面表明了房价上涨和银行信贷相互推动，相互支撑，共同促进投资增长的关系。当然信贷可以运用于其它投资，不一定要通过房价上涨增加投资，房价上涨也可以带来无需信贷的投资增加，但两者在实际经济中确实存在着如螺旋状的密切联系。如果这个螺旋持续向上，经济自然可以处于良性循环之中。但如果螺旋持续向下运动，就会加剧投资减少，并将经济带入萧条之中。至于股价波动在前期对投资是负向影响而到了后期却带动了投资增加，可以解释为一是国内股票市场一开始融资规模太小，银行渠道占到了融资规模的绝大部分比例。而到了后期随着股票市场融资规模的扩大，在生产活动中所占比重也越来越大，所以到了后来股价对投资有了正向的影响；另一个原因是一开始中国上市公司通过股市融得的资金，只有一小部分得到了很好的使 23
南京财经大学硕士学位论文 用，其余相当部分被用于投机股票市场、证券公司委托理财、大股东非法占用等等非正规用途，使股市的托宾Q效应大打折扣。而到了后来随着股票市场的规范化、透明化，监管部门的控制力度的加大，使股市的托宾Q效应得到了有效的发挥。这也与托宾Q理论相符合，股价的上升，使q值增大，从而刺激投资增加，最终引起总需求扩张以及产出增加。 货币政策、资产价格波动与总产出关系的实证 这一小节主要验证货币政策指标变量、资产价格和总产出三者之间的关系，以检验资产价格作为货币政策的传导渠道是否通畅。本文建立了包括总产出、房价、股价和货币政策指标变量四类变量的VECM模型，但因为货币政策指标有M0、M1、M2、R和银行信贷(CRE)五种，所以实际上建立了5组模型，分别是A组(LNGDP、LNSP、LNHP、LNM0)，B组（LNGDP、LNSP、LNHP、LNM1），C(LNGDP、LNSP、LNHP、LNM2)组，D组(LNGDP、LNSP、LNHP、R)， 和E组(LNGDP、LNSP、LNHP、LNCRE)。然后估计滞后期在2期和4期时的VECM模型。检验主要关注两个问题：（1）货币政策指标是否会显著地影响资产价格；（2）资产价格波动是否会显著地影响总产出。如果某组的VECM模型估计结果在5%的显著性水平下拒绝原假设(即95%的可能性是显著的)，则标记为改组的大写字母，如A或B。如果某组的VECM模型估计结果在10%的显著性水平下拒绝原假设(即90%的可能性是显著的)，则标记为改组的小写字母，如a或b。否则不作任何标记。 实证结果如下表： 表货币政策对资产价格、总产出的影响（lag：2） Error Correction: LNM0 LNM1 LNM2 LNCRER LNHP LNSP LNGDP 表货币政策对资产价格、总产出的影响（lag：4） Error Correction: LNM0 LNM1 LNM2 LNCRE R LNHP LNSP LNGDP 24
南京财经大学硕士学位论文 表资产价格波动对总产出的影响 Lag:2 LlnSP LlnHP Lag:4 LlnSP lnHP LnGDP(A) (A) LnGDP(B) (B) LnGDP(C) (C) LnGDP(D) (D) LnGDP(E) (E) 整理结果如下表： 表 货币政策传导机制的实证整理结果（lag：2） 解释变量 LnM0 LnM1 R LnCRELnHP LnSP LnM2 被 LnHP a b c e 解 释 LnSP d 变 LnGDP D A B C A C d 量 d 表 货币政策传导机制的实证整理结果（lag：4） 解释变量 LnM0 LnM1 LnM2R LnCRELnHP LnSP 被 LnHP A B c E 解 LnSP a C E 释 变 LnGDP A B c E D d E量 从上述两个表中可以得出如下结论：（1）在货币政策指标对资产价格的影响方面，当滞后期较短时（滞后期为2个季度）影响并不显著；当滞后期拉长到4个季度时，货币政策指标对资产价格的影响逐渐增大。但不论滞后期多少，银行信贷都会显著地影响房价。（2）在资产价格对总产出的影响方面，当滞后期较短时（滞后期为2个季度），房价对总产出影响的显著性水平好于股价；但当滞后期拉长到4个季度时，房价对总产出的影响开始下降，股价对总产出的影响有所增强。 由于总产出主要的组成部分就是总消费和总投资（这里指封闭经济条件下的情形；开放经济条件下的总产出还包括净出口，它与另一个资产价格—汇率密切 25
南京财经大学硕士学位论文 相关。但汇率不是本文的讨论重点），因此资产价格波动对总产出的影响其实就是财富效应和托宾Q效应的总和。根据前面的实证，可以发现在我国，房价的财富效应是明显的；股价的财富效应和投资效应都是一开始是负向的，到了后期才出现正向。因此开始房价对产出的影响应该较股价更加明显，而到了后期则是股价对产出的影响明显于房价。实证中也证明了这一点。 关于资产价格波动对通货膨胀预测作用的实证分析 由于金融创新和金融基础设施的巨大发展，货币政策(主要是货币供应量) 与物价稳定之间传统的正相关关系被打破了，货币政策开始了寻找其它“名义锚”(Nominal Anchor)的努力。资产价格作为预测未来经济走势的领先指标之一，逐渐进入了货币当局的视野。这不仅是因为资产价格已经成为货币政策传导的重要渠道，从而可以影响未来实际经济活动和价格水平，而且资产价格变动深受资产未来预期收益的影响，因此与未来经济前景和物价走势息息相关。总之，资产价格的波动中可能蕴含了未来经济活动和通货膨胀的信息，从而有利于央行据此做出最优政策反应。但资产价格是否能作为货币政策的先行指标，以及哪些资产能够更好地发挥对未来通胀的预测作用，需要考虑到不同的国家和不同的历史时期，具体问题具体分析。为此，对我国的具体情况进行下面的实证检验。 房价波动对通货膨胀的预测作用 根据理论分析，房地产价格等资产价格可能包含有其它货币政策指标所不具有的关于未来整体经济活动和通货膨胀的信息内涵。为了验证房价对通胀的预测作用，估计以下的向误差修正模型（VECM，Vector Error Correction Model）。 qq dLNCPI=c+βdLNCPI+λdLNGDP ∑−∑tjtjjt−j=1=1q +δdLNMI+ρdLNHP+ηECM+ε ( ) ∑∑jt−jjtjt−1t=1=1其中，dLNCPI＝CPI1、dLNGDP＝GDP1、dLNM1＝M11、dLNHP＝HP1分别代表通胀、产出，狭义货币供应量和房价对数的一阶差分值，q为最大落后期数。ECM为误差修正项，用以反映变量在短期波动中偏离他们长期均衡的程度。本文希望通过建立该误差修正模型来反映产出、货币供应量、房价等因素的波动，以及通胀自身过去的波动对通胀目前波动的影响，当然重点是分析房价波动对通胀波动的影响。ECM项则保证了方程的残差是平稳的，避免出现伪回归。在滞后4期之下，模型估计结果如下表： 26
南京财经大学硕士学位论文 表通货膨胀VECM估计结果 Error Correction: Coefficient Prob. t-sta CointEq1 D(HP1(-1)) (HP1(-2)) D(HP1(-3))(HP1(-4)) D(CPI1(-1))(CPI1(-2)) D(CPI1(-3)) D(CPI1(-4)) D(GDP1(-1)) D(GDP1(-2)) D(GDP1(-3)) D(GDP1(-4)) D(M1(-1))(M1(-2)) D(M1(-3)) D(M1(-4)) ) R-squared Log likelihood Adj. R-squared Akaike AIC Sum sq. resids Schwarz SC . equation Mean dependent -05 F-statistic . dependent 上表表明，在滞后4期内，房价对通货膨胀表现出了正向的比较明显的影响。在通胀前四个季度内，房价的波动对通胀波动的影响在4%到9%之间，T检验也比较显著，这说明房价对通胀具有正向的比较显著的预测作用。通过对通货膨胀作脉冲分析也进一步说明了这一点。在上图中，通胀波动除了受到自身惯性的影响和货币供应变动的影响外，房价的波动对通胀也具有正向的持续的影响。在下图的方差分解分析中可以看出，房价可以解释通货膨胀约10%的波动。 27
南京财经大学硕士学位论文 图房价对消费的脉冲相应图和方差分解图 本文还用基础货币供应，广义货币供应，实际利率和银行信贷四个货币政策指标分别替换了模型中的狭义货币余额指标，结果得到了类似的结论，此处不再赘述 股价波动对通货膨胀的预测作用 作为对比，在ECM模型中将房价指标换成股价指标，将货币政策指标换成实际利率，就可以观察股价波动对通货膨胀的预测作用。新的ECM模型表示如下： qqdLNCPI=C+βdLNCPI+λdLNGDP+ ∑−∑tjtjjt−j=1=1qqδdR+ρdLNSP+ECM+ε ( ) ∑jt−∑jjt−jt−1t=1=1 其中，dLNCPI＝CPI1、dLNGDP＝GDP1、dR＝R、dLNSP＝SP1分别代表通胀、产出，利率和股价对数的一阶差分值。下表为向量误差修正模型的估计结果。 28
南京财经大学硕士学位论文 表 VECM估计结果 Error Correction: Coefficient Prob. t-sta CointEq1 D(SP1(-1)) D(SP1(-2)) D(SP1(-3)) D(SP1(-4)) D(GDP1(-1)) D(GDP1(-2)) D(GDP1(-3)) D(GDP1(-4)) D(CPI1(-1)) D(CPI1(-2)) D(CPI1(-3)) D(CPI1(-4)) D(R(-1)) D(R(-2)) D(R(-3)) D(R(-4)) C -06 R-squared Log likelihood Adj. R-squared Akaike AIC Sum sq. resids Schwarz SC . equation Mean F-statistic . dependent 上表显示了滞后4期之下的检验结果。由上表可见，股价对通胀的影响信息是持久而正向的。Ｔ统计量也很显著。在下图所显示的脉冲分析图中，来自于股价波动的一个标准差的冲击对通胀的影响除了两期是负向的影响其余都是正向的影响，而且这种影响的持续性较长。将货币政策指标替换成M0、M1和M2，也得到了类似的实证结果。 29
南京财经大学硕士学位论文 图 股价对消费的脉冲响应图和方差分解图 初步结论： 总之，通过对比可以得出一个初步的结论，即至少目前在我国，房价与股价都能准确地提供未来通货膨胀走势的预期。房价的波动能够正向地影响未来通货膨胀的走势，这说明房价中包含了人们关于未来通胀的正确的预期，而且这种影响是持久的。而股价波动对通货膨胀除了微小而暂时的负向影响外，总体上也是明显而持久的蕴含了未来的通胀信息。这说明股价在人民生活生产中的作用也越来越大。 需要注意的是，通过回顾大量有关资产价格对通货膨胀预测能力的文献后可以发现，某些资产价格在某个样本期内对通胀具有领先作用，并不能保证在该资产价格指标在样本期外也同样具有良好的预测能力。即使有时具有预测作用，但显著性也容易随着经济结构的变迁而减弱或消失。因此，在使用房价和股价作为我国通货膨胀的预测指标时，还需要结合其它指标进行综合考虑和衡量。 30
南京财经大学硕士学位论文 第五章 总结 小结 通过上一章的实证分析我们可以得出如下结论： 1．中国的资产价格具有明显的财富效应。房价波动一直具有明显的财富效应。而股票，一开始具有负的财富效应，随着时间的推移，股票的财富效应越来越明显。可以看出货币政策不仅仅通过利率环节传导，还可以通过资产价格途径传导，这就为货币当局为什么要关注资产价格提供了理论依据。 2．房价能够持续正向的影响投资。而随着股票市场的规范化、透明化，监管部门的控制力度的加大，使股市的托宾Q效应也得到了有效的发挥。股价的上升，使q值增大，从而刺激投资增加，最终引起总需求扩张以及产出增加。股价的投资效用越来越明显。 3．在货币政策指标对资产价格的影响方面，当滞后期较短时（滞后期为2个季度），货币政策对资产家的影响并不显著；而当滞后期拉长到4个季度时，货币政策指标对资产价格的影响逐渐增大。说明滞后期越长，货币政策的资产价格传导渠道越顺畅。 4．在资产价格变动对总产出的影响方面，当滞后期较短时（滞后期为2个季度），房价变动对总产出影响的显著性水平好于股价；但当滞后期拉长到4个季度时，房价变动对总产出的影响开始下降，而股价变动对总产出的影响有所增强。但总的来说资产价格的变化能显著的影响总产出。 5．房价的波动能够正向地影响未来通货膨胀的走势，这说明房价中包含了人们关于未来通胀的正确的预期，而且这种影响是持久的。而股价波动总体上也是明显而持久的蕴含了未来的通胀信息。说明我国的资产价格都能提供未来通货膨胀走势的预期。 我国资产价格泡沫下的货币政策操作 资产价格在货币政策传导及对通货膨胀的预测方面都有着重要的作用。也就说明了资产价格与货币政策有着密切的联系。那么在目前我国出现资产价格泡沫的情况下货币当局该采取怎样的货币政策来应对泡沫呢？笔者认为： 首先应将资产价格作为货币政策的参考目标。我们需要在货币政策中加入资产价格因素的考虑。我国一般产品的市场供应充足，而从CPI角度考虑的通货膨胀被有效抑制；另一方面，资产的财富蓄水池作用。使得各类经济体积攒的“货币力”，不断向其中归集，资产意义上的通货膨胀快速上升。在两类通货膨胀形势出现背离而资产价格波动对于社会经济破坏力更为严重的情况下。货币政策不 31
南京财经大学硕士学位论文 应还是只停留在CPI层面。实际上，欧盟、澳大利亚等均已将资产型通货膨胀作为货币政策的重要参考，而基于当前的资产价格形势值得我们借鉴。 其次适时适当提升利率。在国际视野下调节资产价格上涨。我国的汇率升值所面临的环境有特殊性。资产价格上涨的路径也有所不同。利率政策出发点也有差异。中国的本轮资产价格上涨，实际上低利率起了很大的作用。因此，要注重发挥利率对资产价格上涨的调节作用，同时也要有国际视野。中国目前的低利率环境更多地着眼于保持与美国一定的利息差，防止资本流入，为汇率形成机制改革创造宽松的环境。一旦美国进入降息通道，即使国内经济热度不减。或为减弱较低的实际利率对资产价格的冲击，而企图提高利率，将变得更加困难一一提高利率从而缩小中美利差，会诱发资本流入，增大升值压力。因此，要在充分考虑国际经济周期和利率变化趋势的基础上，恰当利用利率杠杆调节国内宏观经济，实现经济金触的平稳运行和可持续发展。在人民币稳步升值的确定预期下，产生了资本流入无汇率风险的环境。促使资本无后顾之忧地流入。而5%甚至更高的升值水平，与美元和人民币之间3%的利差相比。事实上已经起不到阻止资本流入的作用。低利率对资本流入的遏制作用越来越低。提升利率对资产泡沫的遏制作用会比较明显。 第三，紧缩货币流动性。进一步增强汇率弹性。毫无疑问，泛滥的货币流动，会逐步形成资产价格上涨、投资过热、经济过热局面。培育出巨大的经济泡沫。同时，贷款冲动也有可能会让银行业不良贷款率随之上升。从理论上说，货币政策的最终目标是保持货币币值的稳定和整个金融体系的稳定，而资产价格的变化与金融体系的稳定关系密切。如果存在资产价格过度波动的现象，常常会引起实体经济的损失。因此，为了避免资产价格过度上涨和最终崩溃带来的长期影响。货币政策在资产价格上涨的初期就应该干预资产价格。 目前，有必要在国内实施偏紧的货币政策。进一步增强汇率弹性，加快外汇市场的改革，贯彻宽出严进的方针。随着2005年7月我国汇率形成机制改革序幕的拉开，国内经济运行环境更加开放，汇率因素使国内供求、国际贸易对经济运行的影响更加复杂化，在未来较长一段时间内，汇率将成为影响国内经济基本面的最重要因素。我国在现阶段要更多地考虑由于升值预期、FDI政策、顺差引起的资本项目、经常项目的“双顺差”，以及与此相联系的国内流动性泛滥、货币政策操作和外汇储备增长，及相应的由流动性过剩支撑的资产价格上涨。 第四，加强监管制度的建立，严格监管。银行在泡沫经济中不理性的信贷膨胀对资产泡沫形成负有重要责任，也将对自身造成严重的后果。中国应该严格控制、查处在资产价格不断上升时期违规违法向房地产和资本市场贷款的行为。在资产价格膨胀过程中人们的行为会和资产膨胀一样疯狂。中国如不采取果断的措 32
南京财经大学硕士学位论文 施，不仅会把政府巨额注资，坏账剥离后脱胎换骨的银行拖入无底深渊。更严重的是会把资产市场乃至整个经济毁掉。对于非贸易性的、非QFll的证券投资资本的流入，也要严加监管。我们应注意到体制变革必须与经济发展相适应，不能一撮而就，也不能按照想当然的时间表以超常规速度推进。因为结构调整、经济模式的转变都不是短期内能完成的，资本账户的开放更要把握节奏。另外还要完善信息披露制度，抑制投机。资金永远期待能够带来丰厚回报的选择，资产市场的活跃源自于人们对很多好的选择充满信心和期待，期待的结果取决于政府的理性引导和投资者的明智选择。资产价格的波动，究其根本原因是货币供应量，但是，短期内价格的大幅变动与投资者的预期相关。而非理性投资者的过度参与将可能引向资产价格泡沫。为了培育理性投资理念，抑制过度投机行为的疯狂上演，政府首先应该做好的就是规范市场信息披露制度，最大限度地抑制市场噪音。让投资主体得到比较完善、准确而又权威的信息。同时，采用综合税收手段加大投机成本。 尚待研究的问题 1．将资产价格放在货币政策的调控目标之内，给中央银行带来的一个困难是如何正确地衡量、估计资产价格波动对经济或者通货膨胀的预期造成的影响。这个问题的难度不亚于中央银行对通货膨胀预期或者产出缺口的估计。尽管对后者的估计目前也没有完善、精确的方法，但似乎并不影响中央银行以此来制定货币政策决策。在对待如何衡量、估计资产价格波动对经济或者通货膨胀的预期造成的影响这个问题上是否同样也适用这一原则。 2．就资产价格波动对宏观经济的影响来说，还有大量的问题需要进一步研究，如由于预期收益的增加和表示风险减少的贴现因素的降低都会促使资产价格上涨，这两种类型的价格上涨所产生的宏观经济效果是否一样，怎样将资产价格下降对经济造成的影响因素纳人到宏观经济模型中去，如何将资产价格的泡沫作为内生变量而进人研究者的模型中，现有的研究要么假定中央银行能够事先知道泡沫的出现，要么假定泡沫是以一种概率的形式出现在模型中，那么如何看待资产价格的泡沫，或者说中央银行能否区分出合理的资产价格上涨与由投机因素导致的价格泡沫，这个问题直到今天也没有达成共识，但它与中央银行的政策却紧密相关。 3．资产定价对货币政策制定的意义。一是资产价格能在某种程度上反映出基本面的经济状态，当然资产价格与经济过热与否并没有简单的相关关系；二是资产价格能反映出投资心理的变化，进而体现资产交易中的非理性和泡沫因素；三是资产价格变化程度，也能反映出资产交易活跃的程度与金融市场深化的程 33
南京财经大学硕士学位论文 度。由于资产定价的高度复杂性，尚未建立成熟的资产价格与货币政策关系的分析框架。 34
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南京财经大学硕士学位论文 攻读硕士学位期间发表的论文 1．南京市银行业发展中存在的问题与对策，南京社会科学，，第一作者； 39
南京财经大学硕士学位论文 后记 时光匆匆，两年半的研究生学习转眼便接近尾声。在论文撰写过程中，由于自身知识储备的限制，所做的研究深度有限，还存在许多不足之处，但在学术研究的领域，我才刚刚迈出第一步，初次独立撰写论文积累的经验使我有信心在以后的研究道路上越走越远。 在两年多的学习中，我最要感谢的是我的导师许承明教授，从平时的小组讨论到论文的选题、撰写、修改，导师都给予了我极大的帮助，为我倾注了很多的心血，令我收益匪浅。导师严谨的治学作风、深厚的理论功底深深得影响了我，令我今生收益。每一次小组讨论，都促使我形成良好的学习习惯和勤于思考善于提问的优秀品质，让我从被动学习、完成任务到主动获取知识，充实自己，对我今后的人生道路影响深远。 其次我还要感谢那些为我授业解惑的老师们，正是他们敬业的工作，无私的帮助才使我学业有成，正是平日里一点一滴的积累和进步才为最后的论文打下了坚实的基础。 同时我还要感谢诸多的同窗挚友对我的热情支持和真诚帮助。他们在学习过程中与我共同交流和相互激励，使我在学习中能知难而进，最终取得学业上的进步和收获。 感谢在这两年半的研究生学习期间以各种形式和方式支持和帮助过我的人，谢谢你们！ 40
