信贷配给与货币政策效果非对称性及“阀值效应(2)
2017-10-05 06:46
导读：国内尽管对货币政策的非对称性进行了一些研究，但对于我国货币政策操作的转折点尚没有进行深入研究，同时对于货币政策的效果非对称性和政策转折点
国内尽管对货币政策的非对称性进行了一些研究，但对于我国货币政策操作的转折点尚没有进行深入研究，同时对于货币政策的效果非对称性和政策转折点即“阀值”也解释得尚不充分。赵进文，闵捷（2005）研究了我国货币政策操作效果存在非对称性，他们认为我国货币政策操作效果存在非对称性是由于还存在“传统的行政干预手段和其他非市场手段，还存在看得见的手在调控经济，而在市场经济成熟的西方国家，调控经济的手段主要是靠市场经济的杠杆和健全的法规，进行较为适时的、局部的、持续的微调，因而政策拐点相对地要少得多”。但在他们的研究中文献中，并没有对货币政策的拐点进行研究。
在这篇文章中将基于我国货币政策指标以及产出指标，运用t检验和LM检验，研究我国真实货币量变化对产出的非对称性以及“阀值效应”，找出我国货币政策操作的转折点，即“阀值”。
二、货币供给量与产出的关系及数据选取
研究货币政策传导的信贷渠道中的“阀值效应”，需要抓住主要影响产出的变量来建立模型。货币供应量和利率是研究货币政策的主要经济指标，但这里主要研究货币的信贷渠道中的“阀值”问题，因此，仅将货币供应量作为模型的变量。在这里将使用与MacCllum(1991)中相似的产出方程，其产出模型与IS-LM模型相一致，包括自回归项和其它解释变量。货币变量在这里是表示信贷条件的指标，其真实货币供给量的低值表示货币紧缩。建立模型的一般形式如下：
这里表示真实GDP的对数，表示真实政府支出的对数，表示真实M1的对数。方程（1）是一个自回归分布滞后模型。
采集1992年第1季度至2005年第2季度期间的国内生产总值（GDP）、政府财政支出以及M2的季度数据，通过价格调整将其转换为实际季度值，并且进行了季度调整（原始数据采集自《中经专网季度、月度数据库》、《中国人民银行统计季报》和《中国季度国内生产总值核算历史资料》）。在这三个主要经济指标中，国内生产总值GDP的对数记为y,货币供应量的对数记为m2，政府支出G的对数记为g。
中国大学排名 为使变量的数据属性符合建模要求，必须对y,m2和g这三个序列进行平稳性检验，即进行标准的单位根检验。表1给出了具体单位根结果，结果显示，在5%的显著性水平下，三个序列都是非平稳时间序列。因此，需要对三个序列进行平稳化处理。
注：“**”和“*”分别代表1%和5%显著性水平下的ADF值
对y,m2和g的一阶差分序列分别作带有时间趋势和截距项的单位根检验，结果显示在5%的显著水平下，三个一阶差分序列的ADF检验值是平稳的（表2）。
由于方程（1）的一阶差分是平稳序列，因此将自回归分布滞后模型（1）变换为误差修正模型。在误差修正模型中检验阀值效应是否存在。用mt表示货币供应量的一阶差分:阀值变量的
参数用h* 来表示。如果货币供应量变化对产出仅有线性影响，则h*=0。然而当mt≤t（信贷是紧的）时，货币供应量变化的效应可能更弱或更强，于是，h* 不等于０反映了货币供应量变化对产出影响的额外成分。带有阀值变量的误差修正模型可表示如下：
三、模型参数估计和阀值检验
根据模型（3），在h*=0假设下，作△ht对解释变量的回归，解释变量中既包括△ht的前期值，还包含货币政策指标。Sensier和Osborn(2002)将所有线性和非线性模型的最高阶数均定为8，根据t检验值、AIC准则、SC准则和DW检验，来确定符合我国实际情况的滞后阶数，表3给出了滞后8阶的各个系数的t检验。
由表3，滞后3阶的拟合效果与其它阶数相比更显著。因此，模型在零假设h* =0下可写为：
在零假设下，即h* =0时，阀值效应的变量mt*有零系数，相反则阀值效应变量与被解释变量相关。如果对模型赋予一个固定的阀值，则对这个值的效应的检验较为简单。但一般是参数在零假设下不被识别，其值必须由研究者来选择。在h* 不等于0时，模型写为：
