姓名：张加冕
学号：40502001
专业：2005级国际经济与贸易
字数：3839
计量经济学课程论文
-（修正稿）
2007年11月25日
我国货币需求量的计量分析
一国政府需要对其货币需求量进行深入研究，这样才能有效制定相关货币政策，并据此维持宏观经济稳定。宏观经济学中关于货币需求量的研究涉猎很广，既含概国民收入确定、经济周期、经济增长等范畴，也包括货币供求平衡理论。不过无论对一国货币供求平衡做出何种分析，都不应脱离对其货币需求量的定量分析，否则任何理论都难免一纸空谈。
本文拟沿着当今主流经济学家关于“货币需求决定于国内生产总值、利率”等变量的思路，借助课上教授的EVIEWS5统计软件，对我国1978年-2006年的货币需求进行定量分析，并据此对我国2007年的货币需求量进行预测。
本文进行计量分析的主要步骤
1、数据检验
若样本数据基本符合正态假定，则考虑选择使用选择多元直线回归法，否则选择多元曲线回归法。之后对解释变量进行逐一迭代，只保留最优解释变量。
2、构建模型
根据样本数据，计算国内生产总值、利率等变量的相关参数，建立被选货币需求模型。
3、检验假设
判断t-统计检验、F-统计检验的概率是否显著并对判定系数R2进行拟合优度判断。用VIF值判断多重共线性；用DW-检验衡量随机变量的序列自相关程度；用ARCH-检验，White-检验判断异方差性；用ADF检验度量变量间平稳性。
4.模型修正
当出现“多重共线性”问题时，应适当去掉模型中过多的自变量；当出现“异方差”问题时，应使用加权回归法；当出现自变量与随机误差相关问题时，应使用两阶段回归法；当出现随机误差自相关问题时，可用滞后一阶、或二阶的自变量进行回归；将直线模型变为曲线模型；当时序数据出现“单位根”问题时，应进行协整分析。
计量分析的过程与结论
（一）货币需求模型与数据
基本货币需求模型：
（1） Mt=c + GDP t+ RSt +（IFL）t + Et
模型（1）为多元线性模型。其中，Mt为现金、狭义或广义货币；GDP为国内生产总值；RSt为一年期存款利率；IFLt为通货膨胀率；Et为随机误差。
（2）LMt=c + LGDP t+ Ratet + IFLt + Et
模型（2）为多元对数模型。其中，L为对自变量取对数的运算。当直线模型不成立时，应使用对数模型。在对数模型中，按经济意义，通货膨胀率IFLt和利率Ratet不能转换为对数。
2、相关数据来源：国家统计局(见附录-样本数据)。
（二）计量分析过程
1、直线模型
将广义货币与名义GDP数据代入模型，可得：
M2= + *GDP
Dependent Variable: M2
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 17:24
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
GDP
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
+09
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
上述模型的判定系数为98%，说明模型的拟合优度高。t-检验值分别为和，均大于标准数值{}；F-检验值为1319，大于标准数值{}，这说明模型通过了假设检验。尽管如此，模型的DW统计检验值仅为，说明模型的随机误差存在自相关问题。由于此模型的对数相似性很大，因此考虑取对数应用多元对数模型以解决随机误差存在自相关问题。
对数模型
（1）一元对数模型
将广义货币与名义GDP数据代入模型，可得：
LM2 = + *LGDP
Dependent Variable: LM2
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 17:35
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LGDP
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
一元对数模型在DW统计值有所改善，但依然存在着随机误差自相关的问题。
（2）二元对数模型
LM2 = + *LGDP - *RS
Dependent Variable: LM2
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 17:37
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LGDP
RS
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
二元对数模型的DW统计检验也不理想，同样存在随机误差的自相关问题。一年期储蓄利率RS的t-统计值，仅为，小于2的标准，不能推翻“参数=0”的原假设。
（3）三元对数模型
LM2 = + *LGDP
- *INFLATION + *RS
Dependent Variable: LM2
Method: Least Squares
Date: 12/20/07 Time: 15:25
Sample (adjusted): 1979 2006
Included observations: 28 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LGDP
INFLATION
RS
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
相关统计检验显示：三元曲线模型同样存在两元曲线模型中的“随机误差的自相关”与“RS的t-统计值不显著”的问题。为此，首先要剔除RS变量。
（4）排除RS变量后的二元对数模型
LM2 = + *LGDP
- *INFLATION
Dependent Variable: LM2
Method: Least Squares
Date: 12/20/07 Time: 15:28
Sample (adjusted): 1979 2006
Included observations: 28 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LGDP
INFLATION
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
排除RS变量后的二元模型不仅同样“随机误差自相关”的问题，而且还出现了逻辑问题，即通货膨胀（Inflation）系数为负数。无论按照货币需求理论，还是根据实践经验，货币需求量与通货膨胀均成正比关系，即通货膨胀越高，货币需求量越大。为此，模型还应剔除通货膨胀变量。考虑到各种数学变换方法在简化模型中具有高度的应用性，所以仍回到一元对数模型并采取其数学变换后的形式以消除原有问题。
下面首先讨论关于解决该模型的随机误差自相关的问题。
（5）随机误差自相关问题
随机误差自相关问题既可以通过图形，也可通过回归加以确定。随机误差折线图显示（见附录）：模型随机误差存在着严重的自相关问题。这一点通过回归模型也可以得到确认，见下式：
E = + *E(-1)
Dependent Variable: E
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 18:31
Sample (adjusted): 1979 2006
Included observations: 28 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
E(-1)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
为了解决随机误差的自相关问题，下面采用一阶差分法：
LM2 = + *LGDP + [AR(1)=]
Dependent Variable: LM2
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 18:34
Sample (adjusted): 1979 2006
Included observations: 28 after adjustments
Convergence achieved after 26 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LGDP
AR(1)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Inverted AR Roots
.98
上表显示：R-Square值,t-统计检验、F统计检验、DW检验等全部非常理想，应该说模型基本可用。但还需要做异方差检验。
（6）异方差检验
由于数据的平稳性问题，不考虑使用ARCH检验，而用无交叉项的White检验结果如下：
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
Probability
Obs*R-squared
Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 17:53
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LGDP
LGDP^2
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
可以看出，Obs-R square=n*R-Square=，在不严格显著性α=下，χ^2(2)= 。由No crossover White-test可知，n*R-Square=<χ^2(2)=，同时X与X^2的t-test结果均呈显著, 所以拒绝原假设。据此可知，在不严格条件下，有理由认为模型不存在异方差。通过仔细考察残差散点图，也能得到类似的结论，见附录。
（7）平稳性检验
ADF检验结果为MacKinnon值均大于t统计值，表明存在单位根，所以序列LGDP是非平稳的，有可能存在结构断点。对于LM2序列，依然可以得到相似结论。
Null Hypothesis: LGDP has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Fixed)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
（8）结构断点的确定
CHOU检验显示：
Chow Breakpoint Test: 1989
F-statistic
Probability
Log likelihood ratio
Probability
由于F-统计数值为，大于的标准，所以1989年我国的货币需求出现了结构断点。
（9）虚拟变量的置入问题
由于样本数据在1989和1990年间存在结构断点，因此考虑设置虚拟变量。设：虚拟变量D1989：1989年以前为0；1990年以后为1。然后，将虚拟变量代入模型，并做回归分析：
LM2 = + *LGDP + *D1989 + [AR(1)=]
Dependent Variable: LM2
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 18:38
Sample (adjusted): 1979 2006
Included observations: 28 after adjustments
Convergence achieved after 25 iterations
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LGDP
D1989
AR(1)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Inverted AR Roots
.98
上表显示：带有虚拟变量的货币需求模型相对较好。最终回归模型确定为：
LM2 = + *LGDP + *D1989 + [AR(1)=]
此模型表明：
我国货币需求量的自然对数底变动比率和GDP及GDP(-1)的自然对数底变动比率呈高度相关。
此外，我国货币需求量变动的比率还受结构断点的影响，1989年后，我国货币需求量变动的比率明显高于1989年之前。
（10）基本结论
当今主流经济学家关于“货币需求决定于国内生产总值、利率”等变量的思路不适用于我国的实践。这是可能是因为：我国人民对储蓄利率变化不是很敏感，特别是在股票市场火爆的今天就更加如此。
1989年，我国爆发了恶性通货膨胀，居民的货币需求因此出现了结构断点。伴随着20世纪90年代初通货膨胀的频繁出现、与后期通货紧缩的形成，物价水平的大幅波动开始对居民的货币需求产生影响。这种物价水平对居民的货币需求产生的影响可能是通过通货膨胀率和国民GDP间的高度共线性来达成的。
而我国真实货币需求在统计意义上，只是表示为含有虚拟变量的对数GDP的滞后函数，并不反映通货膨胀率的影响，这是货币政策执行者需要注意的问题。
上述结论对我国宏观调控部制定实施货币政策具有一定的参考价值。
（11）扩展性预测
根据模型：LM2 = + *LGDP + *D1989 + [AR(1)=]
对LGDP进行无截矩项自回归，得结果：
LGDP = *LGDP (-1)
Dependent Variable: LGDP
Method: Least Squares
Date: 11/25/07 Time: 19:09
Sample (adjusted): 1979 2006
Included observations: 28 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LGDP(-1)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
Durbin-Watson stat
预测值E(2007LGDP) = (2006LGDP)* =
以E(2007LGDP) = ，不存在其它结构断点作一般性外推预测，得到E(2007LM2) = ，表明2007年货币需求预测值的自然对数底结果为， 那么我国2007年货币需求预测期望值E(2007M2)为。
此预测值可以为我国2007年货币需求状况提供一个参考。
附录
1．异方差结构散点图
2．自相关结构折线图
3．样本数据（单位：亿元）
Observations
GDP
INFLATION
M2
RS
1978
%
1979
%
1980
%
1981
%
1982
%
1983
%
3075
1984
%
1985
%
1986
%
1987
%
1988
%
1989
%
1990
%
1991
%
1992
%
1993
%
1994
46670
%
1995
%
1996
%
1997
%
1998
%
1999
%
2000
88254
%
2001
%
2002
%
185007
2003
%
2004
136515
%
2005
182321
%
2006
200941
%
数据源：2007国家统计局
参考文献
庞皓. 2006. 计量经济学. 北京：科学出版社；
殷孟波. 2004. 货币金融学. 第一版. 北京：中国金融出版社；
米什金. 2002. 货币，银行和金融市场经济学. 第六版. 北京：北京大学出版社。
国家统计局官方网站：
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