货币供应量范文10篇-欧洲杯买球平台

货币供应量范文篇1

货币政策中介目标的选择没有统一的模式。20世纪80年代以后，金融创新使货币供应量的概念变得模糊，许多国家选择利率作货币政策中介目标。1996年中国人民银行把货币供应量作为我国货币政策的中介目标。以货币供应量作为货币政策中介目标，一是可测性强，二是可控性强，三是与最终目标的相关性高。自1996年中国人民银行把货币供应量作为我国货币政策中介目标以来，货币供应量与宏观经济的总体关联度在增强，我国经济稳定较快增长。

但部分学者不这样看，他们认为货币供应量已不适宜作为我国货币政策中介目标，而应以其他金融变量作为中介目标。其理由，一是认为基础货币投放难以控制和货币乘数不稳定，从而货币供应量的可控性较差并且下降。二是说我国货币流通速度下降，短期货币需求函数不稳定，货币量与物价和产出的相关性被削弱，因而货币供应量已不适合作为货币政策的中介目标[1][2][3]。

本文通过对1996年以来我国货币供应量的可控性与相关性进行分析，以期证明货币供应量作为货币政策中介目标的有效性。

二、我国货币供应量与经济增长之间的相关性分析

(一)货币供应量相关性的理论分析货币政策有无真实效应(是否影响产量和就业)，取决于总供给曲线的形状。古典理论认为总供给曲线是垂直的，无论总需求怎样变化，产出水平都不会发生移动，因此货币是中性的。凯恩斯把总供给曲线看成是水平的，实行扩张性财政、货币政策使就业和产量增加，但不影响价格水平。垂直的和水平的总供给曲线是两种极端情形，正常的总供给曲线是一条向上倾斜的曲线。因改革开放带来经济持续高增长，到20世纪末我国商品供求状况转变成了买方市场；加上亚洲金融危机的影响，我国20世纪末出现了有效需求不足、物价持续下降、经济增长减缓的局面。在金融方面，防范和化解金融风险成为头等大事，商业银行对信贷工作提出了贷款质量终身负责制和新增贷款不良比率为零的指标要求，贷款更谨慎了。这意味着总需求曲线向左平移，总供给曲线的斜率下降。从总供给方面来看，由于体制改革、技术进步导致企业效率提高、成本下降、产品价格水平下降。这意味着总供给曲线向右平移，总供给曲线的斜率进一步下降。这样就使我国经济远离充分就业水平(或潜在产出水平)，而接近凯恩斯总供给曲线的情形。在此种形势下，扩张总需求(实行扩张性财政、货币政策)，会使产出增加而对物价水平影响不大。因此，在经济总体供大于求、货币币值相对稳定的情况下，以货币供应量为中介目标的货币政策有能力实现促进经济增长的目标。

(二)货币供应量相关性的实证分析

1.变量、数据来源和模型的说明

本文的实证分析使用了四个季度时间序列：利用变量lcpi表示cpi定基比指数的对数时间序列；利用变量lgdp表示实际gdp的对数时间序列；利用变量lm1表示狭义货币供应量m[,1]的对数时间序列；利用变量lm2表示广义货币供应量m[,2]的对数时间序列。

我国没有公布cpi定基比指数，本文用我国公布的cpi月环比指数构造月定基比指数(以1995年12月为基期)，再把每季度三个月的消费物价月定基比指数用几何平均的方法计算出cpi季度定基比指数。对季度gdp实际值，用gdp名义值除以cpi的季度定基比指数得到。对货币供应量m[,1]和m[,2]，使用公布的季末名义值。作计量分析时，各变量数据均经过x-11方法消除季节因素后再取常用对数值。本文使用的数据来源于《中国经济景气月报》和《中国人民银行统计季报》各期。数据范围为1996年一季度到2005年三季度，总计39个样本点。

对货币供应量与物价、产出的相关关系，应从整体上考查，片面地研究这三者中的两两关系不能说明三者关系的稳定性问题。本文的实证研究采用协整检验(用var模型)、vec(向量误差校正)模型和方差分解方法。var模型的滞后阶数由aic准则和sc准则确定，用lr(最大似然比)检验进行取舍。建立var模型后，本文采用了方差分解方法来分析其动态特征。

2.实证分析与结果

(1)时间序列平稳性检验。为避免误回归的发生，本文采用最为常用的adf检验。利用eviews软件计算，得到各变量的单位根检验结果(见表1)。

表1的单位根检验结果表明，除δlm1外，其他变量的一阶差分项都在1%的显著性水平下通过单位根检验。检验表明δlm1的平稳性较差，不能与lcpi、lgdp一起建模。

(2)协整关系检验和vec模型。要判断变量之间是否存在长期稳定关系，必须对变量之间的关系进行协整检验。利用软件eviews3.1，在选择滞后一阶后可确定var模型，应用johansen的最大似然比(lr)法得到协整检验结果(见表2)。

协整检验的结果表明，lm2与lcpi、lgdp之间存在唯一的协整关系，即它们之间存在稳定的长期均衡关系。其协整方程为：

该方程表明，在lm2与lcpi、lgdp的长期均衡关系中，lm2的乘数为0.492，而lgdp的乘数为0.921，也就是说lm2与lcpi负相关，而与lgdp正相关。获得协整关系后，可以将var模型转换为vec(向量误差校正)模型：

在vec模型中，协整关系对各变量的增长起到了反向修正作用，即当它们增长超出均衡约束(即ε[,t]＞0)时，其误差修正作用降低当前水平，使它们的增长具有一定的稳定性。

vec模型中变量的弹性系数各异，δlcpi的弹性系数只有-0.006，δlgdp的为-0.998，而δlm2的则有-0.226。这反映了协整关系对各变量的影响程度不同，它对δlm2影响较大而对δlcpi的影响很小。再看上期δlm2对本期各变量的影响，δlcpi的弹性系数为-0.0275，而δlgdp的则有0.442，这说明上期δlm2对δlcpi起反向修正作用(但很弱)，而对δlgdp起着很大的促进作用。对δlcpi影响最大的是上期的δlcpi，说明δlcpi变化有较强的传递性，表现出很强的适应性预期特征，同时上期的δlgdp对δlcpi有比较明显的正效应。上期的δlgdp对本期δlgdp和δlm2的弹性系数都为负，分别为-0.691和-0.063，这表明一旦经济开始有过热的趋势就存在一种力量使经济降温使货币供应量减少。

(3)方差分解分析。方差分解方法用于研究var模型的动态特征，其主要思想是把系统中每个内生变量(共m个)的波动(k步预测均方误差)按其成因分解为与各方程信息相关联的m个组成部分，从而了解各信息对模型内生变量的相对重要性[4](p143—185)。本文分别对lcpi和lgdp的预测误差依各种冲击进行分解(在此设定方程顺序仍为lm2，lgdp，lcpi)，分解结果见表3、表4。

从表3可以看出，lgdp的波动主要源自lgdp自身的冲击，无论是短期还是长期，lgdp自身的冲击解释lgdp变动的70%左右；另外lgdp的波动也有相当大的部分由lm2变化来解释(短期为15%左右，长期则有25％左右)。再从表4来看，lcpi的波动主要来自lcpi和lgdp两方面的冲击，短期(一年内)而言lcpi本身冲击解释lcpi波动的大部分，但长期来说lcpi的变动更多地来自于lgdp的冲击；而lm2的冲击对其波动的解释程度无论是长期还是短期都很小(几乎可以忽略)。

3.实证分析结果提供的启示

通过对广义货币供应量m[,2]与物价、产出关系的分析，产生了令人迷惑的结果：m[,2]对物价只产生微弱影响且m[,2]与物价负相关；m[,2]与产出正相关，对产出有很强的促进作用；上期的产出变动对本期的产出及m[,2]的变化有反向修正作用。为什么会出现这种情况呢？如果我们联系1996年以来我国的宏观调控实际，就可以发现其背后的理论依据和现实根源。

(1)上文的协整方程、vec模型和方差分解分析都表明m[,2]与产出正相关，对产出有很强的促进作用。上期δlm2对本期的δlgdp的影响明显，其弹性系数为0.44，这说明上期δlm2对δlgdp起着很大的促进作用。lgdp的波动有相当大的部分由lm2变化来解释(短期为15%左右，长期则有25％左右)。从m[,2]对产出具有很强的促进作用来看，货币供应量与最终目标之间存在着较强的相关性。因此，就相关性而言，货币供应量作为我国货币政策的中介目标是有效的。

(2)上文的协整方程和vec模型都表明m[,2]与物价微弱负相关。这与传统理论似乎不一致。著名的费雪交易方程式假设货币流通速度v为常数并且货币量m对实际产出没有效应，因此货币供应量的变化就体现在物价上而不影响产出。但是费雪方程式的这两个假设在我国不成立。上文已论述我国m[,2]对产出有促进作用。我国货币流通速度也不是常数，而是下降的，1978年是3.1，1996年是0.96，到2004年则只有0.54。有人认为流通速度v是价格指数和实际gdp等变量的函数[5](p194—208)。另外，m[,2]中的准货币不是用于消费和投资的，不形成对商品和劳务的需求，因而准货币与物价负相关。如果m[,2]的增长主要由准货币的增长引起，物价与m[,2]就是负相关的。1996～2005年间，我国m[,1]占m[,2]的比重有下降的趋势，1996年第一、二、三、四季度该比例分别为0.371、0.361、0.366、0.375，1999年各季度分别为0.351、0.349、0.364、0.382，2005年前三季度分别为0.358、0.358、0.351，这表明准货币比m[,1]增长得快。

cpi的波动还值得继续讨论。上文的vec模型和方差分解分析表明，上期的lgdp对lcpi有比较明显的正效应；lcpi的波动主要来自lcpi和lgdp两方面的冲击，短期(一年内)而言lcpi本身冲击解释lcpi波动的大部分，但长期来说lcpi的变动更多地来自于lgdp的冲击；而lm2冲击对lcpi波动的解释程度无论是长期还是短期都很小(几乎可以忽略)。这就说明，广义货币供应量m[,2]与cpi之间没有明显的直接关系。

再看看实际情况：1996年初m[,2]为60750.5亿元，到2005年一季度m[,2]达到264588.9亿元，是1996年初的4.4倍。以1995年底为基数的cpi定基比指数在2005年三季度为110.77，物价水平仅增长了10.77%。这也说明，m[,2]与cpi之间没有明显的直接关系。

(3)在vec模型中，上期的产出变动对本期的产出及m[,2]有反向修正作用。上期的δlgdp对本期的δlgdp和δlm2的弹性系数都为负，分别为-0.691和-0.063。对于上期产出变动对本期产出变化的这种反向修正作用，只要我们回顾央行货币政策的风向和调控过程，就不难理解了。1996年我国经济实现“软着陆”以后，为了防止经济增长速度过多下滑，央行连续8次降低利率，两次下调法定存款准备金率，政府实行了积极的财政政策。而从2003年以来，为了抑制经济过热的势头，政府又加强了宏观调控，人民银行加大了金融宏观调控和窗口指导力度，银监会加强了银行机构信贷业务的监管力度，国土资源部加强了土地管理等等。这些政策实践告诉我们：我国政府对经济增长的反向调节(反周期政策)力度是很强的。因同样的原因，上期的物价对本期的产出也有反向修正作用。

(4)从方差分解分析中发现，中长期来说gdp的变动解释cpi变化的大部分(当然，根据vec模型分析的结果，cpi本身也有较强的传递性)，上期产出与本期物价正相关，经济增长对物价有促进上涨作用。这启示我们，货币供应量的增长可能通过经济增长而导致物价水平的上涨。因此我国不能因为货币供应量对经济增长有较强的正效应而持续大量增加货币供给，而应为了延长经济增长周期而保持货币供应量的适当增长。利用上述var模型对我国经济前景进行粗略预测，发现只要央行能稳定m[,2]的增长，尽量使2005年底的m[,2]控制在29.8万亿元左右(实际数额为298755.48亿元)、2006年的m[,2]控制在34.5万亿元左右(两年平均增长16.5%左右)，就能使gdp增长8.8%～9.3%，并使cpi控制在1.5%～2%的范围内，使国民经济实现平稳增长。如果让货币过快地增长，则经济增长和物价水平都会出现不适当的上涨。

三、我国货币供应量也有可控性

(一)货币的内生性、外生性与可控性分析

1.货币的内生性、外生性问题

内生货币是指货币存量是由实际产出、利率、物价水平等经济变量的变动决定的。外生货币是指货币存量是由经济过程之外的某个机构(中央银行)提供的。内生货币强调货币需求决定货币存量，外生货币强调货币当局控制货币存量。凯恩斯主义者认为货币是中央银行可完全控制的外生变量，他们给出了一条垂直的货币供给曲线。温特劳布(weintraub，s.)、卡尔多(kaldor，n.)、摩尔(moore，b.j.)等则认为货币是完全内生的，是不可控的内生变量，他们给出了一条水平的货币供给曲线，也就是说，货币存量完全由货币需求决定。上述两种情况是两种极端现象，正如结构主义者所说，正常的货币供给曲线是一条向上倾斜的曲线。货币供给曲线，从左至右，开始比较平坦，然后逐渐变得陡峭起来，最后几乎变成垂直线。左边平坦的那一段表示整个银行体系的准备非常充分，中央银行也愿意随时为银行体系提供更多的准备支持，在这时，只要有贷款需求银行体系就会提供足够的贷款，从而货币也就增加了，并不需要利率水平的提高。正斜率的那一段表示，随着银行资产业务的扩张(同时伴随货币供应量增加)，银行体系的准备越来越吃紧，货币市场短期利率上升，中央银行提供流动性所要求的利率也升高或者其态势趋向于紧缩。此时，只有利率的上升才能刺激起银行体系扩张贷款等资产业务的欲望。垂直的那一段表示，银行体系的准备已被充分利用，中央银行持坚定的紧缩态度，在不增加基础货币投放的情况下，银行体系能创造的货币供应量达到极限，不管利率怎样提高，货币量也增加不了。因此总的来说，货币存量既具有内生性也具有外生性。当货币需求曲线向右移动时，货币存量的可控性越来越强而内生性越来越弱；当货币需求曲线向左移动时，货币存量的可控性逐渐减弱而内生性逐渐增强。

2.我国货币的内生性与可控性分析

我国学术界对货币供给理论的一个争论是我国货币供给到底是内生变量还是外生变量。外生论学者提出了如下理由：一是经济体系中的全部货币，从根源上说都是由中央银行资产负债业务决定的；二是中国人民银行不是没有控制货币供给增长的有效手段，而是没有利用好这个手段。内生论者在不同的时间举出了不同的例证：1994年以前，我国商业银行同时承担着商业性贷款和政策性贷款的业务，商业银行倾向于扩大商业性贷款的数量，将中国人民银行用于支持政策性贷款的资金挪作他用，而将资金的“硬缺口”留给了中国人民银行，迫使中国人民银行以再贷款的形式向商业银行补充资金从而形成货币供给的“倒逼”。这就是被称为“倒逼机制”的货币供给内生论。

从经济体制上来看，我国企业的市场主体地位还在形成过程中，经济利益机制还不健全，控制我国信贷供给近八成的国有独资商业银行的股份制改造开始的时间还不久;我国还存在较为严格的利率控制，市场利率尚未形成。这样，利率与货币供应量的相关度就较弱。从理论上看，我国货币供给曲线处于利率弹性较低、曲线斜率较大的相对垂直的位置，接近于凯恩斯主义者所主张的纯外生货币、货币供给曲线比较陡峭的情形。因此，我国货币供给的可控性是较强的。

当然，我国货币供给的可控性不是完全的。处在逐渐形成中的各种市场主体，由于利益的驱动会尽可能地逃避中央银行的监测与控制，从而也可能出现货币供给的内生性问题。

(二)我国基础货币的可控性

基础货币的公式为：基础货币(b)=储备货币≈流通中的现金(m0) 存款货币银行的总准备金(r)，即：

央行通过对资产项和负债项的调整来改变基础货币量，进而影响货币供给。由于我国长期实行强制结售汇制度，导致中国人民银行资产增加，从而使基础货币被动增加。我国加入wto后，外汇储备快速增长，到2005年底外汇储备总额达到约8190亿美元，货币当局的外汇占款总额达62140亿人民币(约合7767.5亿美元)。2005年外汇占款为2002年底的300%，外汇占款在总资产中的占比从2002年的45.48%增长到2005年的61.09%。如果没有对冲措施，我国的基础货币确实会失控。

但实际上，货币当局的储备货币保持着相对平稳的增长，从2002年底的45138亿元增长到2005年底的64343亿元，仅仅增长了42.5%；按年环比来说，2003年为17%，2004年为11.4%，2005年为9.3%，增长率呈逐年下降趋势。这就有力地说明，我国基础货币完全在货币当局的控制之下。

总之，在我国现阶段，中国人民银行有能力调节基础货币，从而使货币供给保持相对稳定。基础货币基本上是可控的。

(三)货币乘数可控性的理论分析

1.货币乘数的可控性不确定

货币供应量是由基础货币与货币乘数两因素所决定的。其公式为：

从公式(7)可知影响货币乘数的因素有法定存款准备金率、超额存款准备金率、现金存款比率。这三个比率都与货币乘数呈反向变动关系。除了法定存款准备金率直接由中国人民银行控制外，其他两个比率都不是货币当局所能控制的(它们的变动是商业银行和公众的行为所致)。中国人民银行可通过调整利率、超额存款准备金利率及央行的再贷款利率(或再贴现率)对超额存款准备金率施以影响；而对现金存款比率的影响就很弱了。因此，货币乘数的可控性较弱。但货币乘数比较稳定，具有较好的可预测性。下面就对我国货币乘数的可预测性进行实证分析。

2.货币乘数可预测性的实证分析

(1)变量、数据来源及模型选择。根据上文可知，货币乘数m[,2]=广义货币供应量m[,2]/基础货币b。本节的实证分析严格按照上述公式，用《中国人民银行统计季报》的《货币当局的资产负债表》中的储备货币代替基础货币，广义货币供应量来自于《中国人民银行统计季报》各期。数据范围为1994年一季度到2005年四季度，总计48个样本点。

根据数据统计，我们发现货币乘数m[,2]具有明显的时间趋势和季节波动。如果利用最小二乘法拟合m[,2]与时间向量t会得到一条拟合优度较高的一次线性曲线。但为了提高随机时间序列m[,2]的预测精度，本文采用arma(自回归移动平均)模型进行统计分析与预测。

(2)实证分析与结果。为了消除时间趋势同时减少序列的季节波动，需对m[,2]先后进行逐期差分和季节差分。经过多次检验，我们发现对序列m[,2]进行一阶逐期差分和一阶季节差分能使自相关和偏自相关分析图达到最优。这样就可得到序列sim[,2]。对序列sim[,2]进行0均值检验，得到该序列样本平均数是0.00466，均值标准误为0.0139，序列均值与0无显著差异，表明序列可以直接建立arma模型。

因为经过一阶逐期差分，序列时间趋势基本消除，故d=1；经过一阶季节差分，季节性也基本消除，故d=1。所以选用arima(p，d，q)(p，d，q)[s]模型。根据sim[,2]的自相关和偏自相关分析图可知，p=1或2，q=0或1。由于在第4n期时，样本自相关和偏自相关系数都显著不为0，所以，p=q=1。

利用eviews软件建模，并利用所得的模型对我国货币乘数进行预测，可得到模型的预测精度mape(平均绝对百分误差)。各模型的参数估计结果和检验结果如下：

经计算，四个模型都满足arma过程的平稳条件，模型设定合理。比较表中各个模型的检验结果可知，第三个模型的mape值最小，显示其预测精度是最高的。同时，第三个模型的aic值和sc值仅略微小于第一个，但其adjustedr[2](调整后的样本决定系数)比第一个要好很多。与第四个模型相比较，只有adjustedr[2]较小，其他各项都更优；另外，第三个模型比第四个更简洁、有效。因而选择第三个即arima(2,1,0)(1,1,1)[4]模型比较适合。其展开式为：

根据所选定的模型对我国2006年货币乘数进行预测，其预测结果如下:

货币供应量范文篇2

提要：实证研究表明：在长期，国内生产总值与货币供应量之间存在均衡的协整关系，且二者之间存在因果关系；在短期，货币供应量对国内生产总值的影响性质与长期基本相同，但m2对国内生产总值的影响是反向的，即m2增长，国内生产总值反而会下降。因此，国家在制定货币供应政策时要以推动gdp的增长为目的，在制定利率政策时要考虑均衡的利率，同时还要综合运用财政政策，增强货币政策的灵活性和可持续性。

在现代市场经济中，货币供应量与经济的增长有着密切联系。分析货币供应量的变动与经济增长之间的关系，对于制定正确的宏观经济调控政策具有重要的意义。

一、数据来源和统计方法

（一）数据说明。本文主要是检验我国实行的货币政策对经济增长的影响。因此，在货币政策方面，选用了不同层次的货币供给量m0、m1、m2作为研究对象；在反映国家经济增长方面，国内生产总值可根据核算价格标准的不同，分为名义gdp和实际gdp。因为货币供应量的变动会引起价格水平的变动，进而影响名义gdp的变动。因此，本文选用了名义国内生产总值作为研究对象。其中，各层次货币供应量的统计口径如下：

m0：流通中现钞；

m1：m0 活期存款；

m2：m1 定期存款 储蓄存款 其他存款。

本文数据均来自2009年统计年鉴，样本区间为1990～2008年，数据处理使用eviews5.1软件。

由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以对名义gdp和3种货币供应量进行自然对数变换，分别用lngdp、lnm表示自然对数的名义国内生产总值、货币供应额。

（二）统计方法。本文运用协整检验和granger因果检验的方法对我国国内生产总值与不同层次货币供应量的关系进行分析。具体分为以下四个步骤：

1、单位根检验。经济的时间序列大多是非平稳的，采用非平稳的时间序列来研究变量之间的相互关系，很可能会出现谬误回归，得出错误的结论。为了避免谬误回归的出现，在对时间序列进行分析时，首先要进行序列的平稳性检验。单位根检验是平稳性检验常用的方法，包括df检验和adf检验。为消除误差项自相关的影响，一般采用adf检验。

2、协整检验。一些时间序列，虽然自身是非平稳的，但是它们的某种线形组合却是平稳的，这个线形组合反映了变量之间长期稳定的关系，称为协整关系。具有协整关系的时间序列是不会产生谬误回归的。通常对双变量进行协整检验时，一般采用engel和granger的二阶段分析法。

3、误差修正模型。根据granger定理，有协整关系的变量之间一定存在误差修正模型，它反映了变量之间的短期动态影响关系。我们通过差分把非平稳序列变换为平稳序列时，不仅经济变量关系的长期信息会丧失，还会导致回归模型序列具有相关性，使回归分析失效。而误差修正模型则可以克服这些问题，不仅能够保留变量关系的长期动态信息，而且还能够保证回归分析的有效性。

4、granger因果检验。granger曾指出，若变量之间存在协整关系，则这些变量之间至少存在一个方向上的granger因果关系，granger因果关系是描述两变量相互作用影响的一种统计关系，它是基于

双变量var来实现的。

二、检验结果与分析

（一）adf检验结果。表1是对我国国内的生产总值与不同层次的货币供应量进行adf检验的结果。（表1）从中可以看出，原序列lngdp的adf检验统计量是-0.622529，大于显著性水平为10%的临界值-2.660551，表明原序列是非平稳的，但经过一阶差分后的adf统计量是-2.7129，小于临界值-2.673459，是平稳的，即非平稳序列lngdp经过一阶差分平稳，是一阶单整序列。同理，lnm0、lnm1、lnm2的水平序列均没有通过数据平稳的假设，是不平稳的，而一阶差分序列通过了假设，是平稳的，因此这些经济变量的时间序列都是一阶单整的，可以进行变量间的协整检验。

（二）协整检验结果。本文采用engle-granger两步检验法检验lngdp与lnm是否协整。首先用最小二乘法对lngdp与lnm进行协整回归，然后再对协整回归得到的残差进行单位根检验，若残差序列平稳，则说明存在协整关系，否则不存在。检验结果见表2。（表2）可知，由于序列e0、e1、e2的检验统计量值均小于临界值，可以认为估计残差序列e为平稳序列，这表明lngdp与lnm0、lnm1、lnm2存在长期稳定的均衡关系，即协整关系。

lngdp＝1.298366＋1.072621lnm0（1）

（5.2646）（40.85478）

lngdp＝2.42845＋0.837883lnm1（2）

（11.66）（42.9697）

lngdp＝2.37＋0.7757lnm2（3）

（14.6576）（55.7063）

方程（1）～（3）为两变量间的协整方程，即变量间长期均衡关系。协整检验结果表明，货币供给量与国内生产总值之间存在协整关系，货币供给量与国内生产总值正相关，扩张的货币政策能够推动国内生产总值的增加，促进经济的增长。紧缩的货币政策能减缓经济的增长，货币供给量对国内生产总值有重要影响。

（三）误差修正模型。根据定理，若干单整变量只要存在协整关系，就可以建立误差修正模型，采用eviews5.1软件可以得到：

△lngdp＝0.075＋0.557△lnm0＋0.6277et-1

△lngdp＝0.055＋0.5514△lnm1-0.2754et-1

△lngdp＝-0.0298＋0.96△lnm2-0.1575et-1

协整方程描述了变量间的长期关系，误差修正模型描述了变量间的短期关系。误差修正模型可以确定变量间的相互调整速度和短期互动影响力。

从模型中可以看出，如果m0变化1%，会引起国内生产总值变化57.7%，误差修正系数为0.6277。如果m1变化1%，会引起国内生产总值变化55.14%，误差修正系数为-0.2754，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有27.54%会在下期得以调整。如果m2变化1%，会引起国内生产总值变化96%，误差修正系数为-0.1575，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有15.75%会在下期得以调整。因此，我国货币供给量的变化对经济的增长有明显的促进作用。

（四）granger检验。对经济变量两两进行granger检验，结果如表3、表4、表5所示。(表3、表4、表5)

通过因果检验可以看出，lnm0、lnm1、lnm2均为引致lngdp变化的granger原因，而lngdp是引致lnm2变化的granger原因。因此，在granger意义上，货币供应量与经济增长之间存在因果关系，相互影响，形成一个复杂的循环。即一方面货币供应量的变化会引起经济增长的变化；另一方面经济增长的变化也会引起货币供应量的变化，这表明货币政策和经济增长之间存在一定的互动关系。

三、政策建议

从以上的实证分析可以得出以下结论：从长期看，货币供给量是推动经济增长的主要因素。由于货币政策能够通过货币供给量来影响国内生产总值，因此可以通过实施适宜的货币政策对经济增长进行宏观调控。由于在长期中货币供给量对经济的增长具有正向影响，紧缩性的货币政策可以抑制经济的过快增长，而稳定的货币供应量可以避免消费和投资的过快增长，可以有效稳定市场经济，防止通货膨胀的发生。

主要参考文献：

[1]胡慧萍.货币政策对房地产市场影响的实证分析[j].中南财经政法大学研究生学报，2007.3.

[2]汪红驹.中国货币政策有效性研究[m].北京：中国人民大学出版社，2003.

[3]武剑.货币政策与经济增长-中国货币政策发展取向研究[m].上海：上海人民出版社，2000.

[4]胡永刚.当代西方经济周期理论[m].上海：上海财经大学出版社，2002.

货币供应量范文篇3

提要：实证研究表明：在长期，国内生产总值与货币供应量之间存在均衡的协整关系，且二者之间存在因果关系；在短期，货币供应量对国内生产总值的影响性质与长期基本相同，但m2对国内生产总值的影响是反向的，即m2增长，国内生产总值反而会下降。因此，国家在制定货币供应政策时要以推动gdp的增长为目的，在制定利率政策时要考虑均衡的利率，同时还要综合运用财政政策，增强货币政策的灵活性和可持续性。

在现代市场经济中，货币供应量与经济的增长有着密切联系。分析货币供应量的变动与经济增长之间的关系，对于制定正确的宏观经济调控政策具有重要的意义。

一、数据来源和统计方法

（一）数据说明。本文主要是检验我国实行的货币政策对经济增长的影响。因此，在货币政策方面，选用了不同层次的货币供给量m0、m1、m2作为研究对象；在反映国家经济增长方面，国内生产总值可根据核算价格标准的不同，分为名义gdp和实际gdp。因为货币供应量的变动会引起价格水平的变动，进而影响名义gdp的变动。因此，本文选用了名义国内生产总值作为研究对象。其中，各层次货币供应量的统计口径如下：

m0：流通中现钞；

m1：m0 活期存款；

m2：m1 定期存款 储蓄存款 其他存款。

本文数据均来自2009年统计年鉴，样本区间为1990～2008年，数据处理使用eviews5.1软件。

由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以对名义gdp和3种货币供应量进行自然对数变换，分别用lngdp、lnm表示自然对数的名义国内生产总值、货币供应额。

（二）统计方法。本文运用协整检验和granger因果检验的方法对我国国内生产总值与不同层次货币供应量的关系进行分析。具体分为以下四个步骤：

1、单位根检验。经济的时间序列大多是非平稳的，采用非平稳的时间序列来研究变量之间的相互关系，很可能会出现谬误回归，得出错误的结论。为了避免谬误回归的出现，在对时间序列进行分析时，首先要进行序列的平稳性检验。单位根检验是平稳性检验常用的方法，包括df检验和adf检验。为消除误差项自相关的影响，一般采用adf检验。

2、协整检验。一些时间序列，虽然自身是非平稳的，但是它们的某种线形组合却是平稳的，这个线形组合反映了变量之间长期稳定的关系，称为协整关系。具有协整关系的时间序列是不会产生谬误回归的。通常对双变量进行协整检验时，一般采用engel和granger的二阶段分析法。

3、误差修正模型。根据granger定理，有协整关系的变量之间一定存在误差修正模型，它反映了变量之间的短期动态影响关系。我们通过差分把非平稳序列变换为平稳序列时，不仅经济变量关系的长期信息会丧失，还会导致回归模型序列具有相关性，使回归分析失效。而误差修正模型则可以克服这些问题，不仅能够保留变量关系的长期动态信息，而且还能够保证回归分析的有效性。

4、granger因果检验。granger曾指出，若变量之间存在协整关系，则这些变量之间至少存在一个方向上的granger因果关系，granger因果关系是描述两变量相互作用影响的一种统计关系，它是基于双变量var来实现的。

二、检验结果与分析

（一）adf检验结果。表1是对我国国内的生产总值与不同层次的货币供应量进行adf检验的结果。（表1）从中可以看出，原序列lngdp的adf检验统计量是-0.622529，大于显著性水平为10%的临界值-2.660551，表明原序列是非平稳的，但经过一阶差分后的adf统计量是-2.7129，小于临界值-2.673459，是平稳的，即非平稳序列lngdp经过一阶差分平稳，是一阶单整序列。同理，lnm0、lnm1、lnm2的水平序列均没有通过数据平稳的假设，是不平稳的，而一阶差分序列通过了假设，是平稳的，因此这些经济变量的时间序列都是一阶单整的，可以进行变量间的协整检验。

（二）协整检验结果。本文采用engle-granger两步检验法检验lngdp与lnm是否协整。首先用最小二乘法对lngdp与lnm进行协整回归，然后再对协整回归得到的残差进行单位根检验，若残差序列平稳，则说明存在协整关系，否则不存在。检验结果见表2。（表2）可知，由于序列e0、e1、e2的检验统计量值均小于临界值，可以认为估计残差序列e为平稳序列，这表明lngdp与lnm0、lnm1、lnm2存在长期稳定的均衡关系，即协整关系。

lngdp＝1.298366＋1.072621lnm0（1）

（5.2646）（40.85478）

lngdp＝2.42845＋0.837883lnm1（2）

（11.66）（42.9697）

lngdp＝2.37＋0.7757lnm2（3）

（14.6576）（55.7063）

方程（1）～（3）为两变量间的协整方程，即变量间长期均衡关系。协整检验结果表明，货币供给量与国内生产总值之间存在协整关系，货币供给量与国内生产总值正相关，扩张的货币政策能够推动国内生产总值的增加，促进经济的增长。紧缩的货币政策能减缓经济的增长，货币供给量对国内生产总值有重要影响。

（三）误差修正模型。根据定理，若干单整变量只要存在协整关系，就可以建立误差修正模型，采用eviews5.1软件可以得到：

△lngdp＝0.075＋0.557△lnm0＋0.6277et-1

△lngdp＝0.055＋0.5514△lnm1-0.2754et-1

△lngdp＝-0.0298＋0.96△lnm2-0.1575et-1

协整方程描述了变量间的长期关系，误差修正模型描述了变量间的短期关系。误差修正模型可以确定变量间的相互调整速度和短期互动影响力。

从模型中可以看出，如果m0变化1%，会引起国内生产总值变化57.7%，误差修正系数为0.6277。如果m1变化1%，会引起国内生产总值变化55.14%，误差修正系数为-0.2754，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有27.54%会在下期得以调整。如果m2变化1%，会引起国内生产总值变化96%，误差修正系数为-0.1575，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有15.75%会在下期得以调整。因此，我国货币供给量的变化对经济的增长有明显的促进作用。

（四）granger检验。对经济变量两两进行granger检验，结果如表3、表4、表5所示。(表3、表4、表5)

通过因果检验可以看出，lnm0、lnm1、lnm2均为引致lngdp变化的granger原因，而lngdp是引致lnm2变化的granger原因。因此，在granger意义上，货币供应量与经济增长之间存在因果关系，相互影响，形成一个复杂的循环。即一方面货币供应量的变化会引起经济增长的变化；另一方面经济增长的变化也会引起货币供应量的变化，这表明货币政策和经济增长之间存在一定的互动关系。

三、政策建议

从以上的实证分析可以得出以下结论：从长期看，货币供给量是推动经济增长的主要因素。由于货币政策能够通过货币供给量来影响国内生产总值，因此可以通过实施适宜的货币政策对经济增长进行宏观调控。由于在长期中货币供给量对经济的增长具有正向影响，紧缩性的货币政策可以抑制经济的过快增长，而稳定的货币供应量可以避免消费和投资的过快增长，可以有效稳定市场经济，防止通货膨胀的发生。

主要参考文献：

[1]胡慧萍.货币政策对房地产市场影响的实证分析[j].中南财经政法大学研究生学报，2007.3.

[2]汪红驹.中国货币政策有效性研究[m].北京：中国人民大学出版社，2003.

[3]武剑.货币政策与经济增长-中国货币政策发展取向研究[m].上海：上海人民出版社，2000.

[4]胡永刚.当代西方经济周期理论[m].上海：上海财经大学出版社，2002.

货币供应量范文篇4

关键词：货币供应量；基础货币；货币乘数；途径

1999年以来，中央政府实施了积极的财政政策，对保持宏观经济稳定增长起到了重要作用，但总需求相对不足的状况仍未得到有效解决，这表明在财政政策积极的同时，有必要让货币政策扮演更加重要的角色，充分发挥货币政策对经济增长的作用。就货币政策而言，一个重要指标就是货币供应量，因此，最近一段时间，有关专家学者呼吁2000年要扩大货币供应量，使货币供应量增长保持较高水平，从而为经济增长提供保障。那么，扩大货币供应量的途径在哪里？应采取哪些措施呢？

一、货币供应量的决定因素及分析

在现代货币银行制度下，货币供应量取决于基础货币和货币乘数之积，因此，只有对基础货币和货币乘数进行详细的研究，才能准确把握货币供应量的趋势。

1．基础货币的决定因素及实证分析

货币银行理论表明，基础货币由流通中的现金与商业银行的准备金之和构成，它是创造货币供应量的基础。由于我国的特殊国情，央行的基础货币还包括非金融部门的存款，因此本文对基础货币的定义是：基础货币＝发行货币＋对金融机构负债＋非金融机构存款（以下所用数据除非特别说明，均来自于中国人民银行统计季报）。

根据历史数据，我国的基础货币总体上呈上升趋势。1990年之前基础货币增长比较缓慢，基本上是平稳的爬升阶段；1993年之后，基础货币增长较快，特别是在1993－1994年间，基础货币的增幅明显较高，1995－1996年虽有所波动，但仍保持较高水平；1997年，基础货币增速放缓（当然这与统计口径发生变化有一定关系，但增速下降趋势则是明显的），1998－1999年，在法定准备金率下调以及法定准备金帐户和备付金帐户合并之后，基础货币增速下降的趋势更加明显。从基础货币的构成看，基础货币增速下降主要是受对金融机构负债增速下降所致，1999年，非金融机构存款出现负增长，也对基础货币的增长产生了一定的影响。

从中央银行的资产负债表来看，基础货币是中央银行的主要负债，因此为了达到调控基础货币的目的，中央银行可以通过调整资产方的各个项目来实现。历史数据表明，1993年以前，我国银行总资产中中央银行国外资产所占比重较低，因而这期间基础货币的变化主要由中央银行国内资产的运用所决定。1993－1994年是我国经济周期发生转折的阶段，酝酿和出台了一系列的改革措施，1994年初又进行了一系列税制和外汇管理体制的改革，尤其是人民币汇率的并轨和实行结售汇体制的改革，大大促进了出口的增长，形成了国际收支中经常性项目的大量顺差，从而使中央银行国外资产所占比重增大。1995－1997年，为维护人民币汇率的相对稳定，使得中央银行国外资产所占比重进一步增大，1997年末达到42．1％。1998年，由于受亚洲金融危机的影响，我国出口形势严峻，外贸顺差有所减少，因而国外资产所占比重上升趋势减缓，年末为43．7％。可以说，近几年来，中央银行的资产结构中国内外资产几乎均等，因而国外资产的多少、增长快慢就对基础货币有非常重要的影响。从增长速度看，1993年以来，中央银行国外净资产的增速呈明显下滑态势，1994－1998年其增速分别为：187．3％、49．8％、43．4％、38．3％和2．5％。1999年1－9月份，国外净资产增长10．4％，这也是1999年3季度以来货币供应量增幅回升的一个重要因素。

从国内资产看，1994年以前国内资产一直占中央银行总资产的80％以上，可以说那时从资产角度看影响基础货币的主要因素就是国内资产的变化情况。1994年后，由于国外净资产的增加，中央银行国内资产所占比重呈下降态势，到1998年末，国内资产占中央银行总资产的56．6％。在国内资产中，主要是对存款货币银行的债权，如在1993年，对存款货币银行债权占中央银行总资产的70．3％，之后逐步下降，到1998年末为41．8％；其它还有对政府的债权，这一数值在1994年以前占总资产的比重较高，1994年占总资产的9．1％，之后由于银行法规定政府不得向银行透支，因而对政府债权一直稳定在1582亿元，所占比重不断下降。对非货币金融机构的债权，1997年以前占总资产的比重较小，1997年之后，由于政策性银行等的发展，因而对非货币金融机构的债权增加较多，所占比重大幅上升，1998年末达到9．5％。从增长速度看，国内资产自1996年后增速迅猛下降主要是受对存款货币银行债权增速下降所致，1997年下降1．11％，1998年下降9．1％，而1999年1－9月却增长10．25％，相应地带动国内资产增长10．24％。同样，对非金融部门债权自1995年后一直为负增长，对国内资产的增长也产生了一定影响。与之相反，对非货币金融机构债权增长在1997年达到高点，当年增长1660．7％，之后尽管增速下降，但仍是国内资产各项中增速最快的，1998年增长42．97％，1999年1－9月增长16．9％，对国内资产进而对基础货币的增长产生了一定的正影响。

2．货币乘数的影响因素及分析

根据前述基础货币的定义，1993－1997年我国m2的货币乘数变化不太规则，有升有降，m1的货币乘数则基本呈微降态势。但自从1998年春季央行大幅下调准备金率后，我国的货币乘数则基本上呈上升趋势，即m1的货币乘数由1998年6月份的1．104上升到1999年9月的1．426，m2的货币乘数由1998年6月份的3．094上升到1999年9月的3．915。

根据我国的情况，狭义货币乘数可表述为：（现金漏损率＋活期存款比率）／（法定准备金率＋备付金率＋现金漏损率＋非金融部门存款比率）；广义货币乘数的分母与狭义货币乘数一致，分子则为1＋现金漏损率。根据这两个公式，我们对1993年以来我国的货币乘数进行了测算，结果表明，其（即与货币供应量和基础货币实际值计算的结果）误差很小（平均误差为3％，且很稳定），趋势也是一致的。因此，分析货币乘数，有必要对以上几个行为参数作出判断。

（1）法定准备金率

从理论上讲，法定存款准备金率的调整，即使是微小的变化，都会对货币流通产生强烈影响，在众所周知的中央银行货币政策“三大法宝”中，它的效果是最为猛烈的。因此，各国一般都不常用这个货币政策工具，即使要调整，也是微调，因为金融机构资金规模巨大，更为重要的是货币乘数的作用，它几倍于存款创造贷款。尽管目前我国的法定准备金率已由原来的13％降至6％，但是一方面与国外相比仍较高，另一方面由于网络化、全球化进程的加快，各国更为重视的是资本充足率这一指标，而对准备金率的要求有所放低，因此，作为刺激内需的货币政策操作工具——法定准备金率，仍有下调的空间。

（2）备付金率

近年来，随着我国超额准备金率的不断下降，货币乘数逐步放大，即超额准备金率与货币乘数呈反比例关系。备付金率的高低直接影响货币乘数的大小，但备付金率并不能完全由中央银行所控制，它取决于商业银行的行为，中央银行只能间接地影响它。商业银行持有备付金是有机会成本的，而备付金率的高低取决于市场利率与商业银行从中央银行借款的利率之差，二者差额越大，备付金率越低。1998年以来，随着二者差距的增大和利率水平的逐步降低，备付金率已出现下降趋势，存款货币银行的备付金率（以法定准备金率为8％考虑）由1998年3月的7．53％下降到1999年9月的5．83％这里所指的备付金率为在人行存款加上库存现金与对非金融部门负债之比。2000年，随着经济形势的好转，各经济主体的投资、消费意愿会有所增强，因而备付金率有进一步降低的可能。

（3）现金漏损率

现金漏损率于80年代和90年代初期在我国一直比较高，不过随着货币市场的不断健全，金融交易工具的逐渐增多，我国的现金漏损率近年来有所降低，1998年3月－1999年9月，大约在11．5％左右。现金漏损率的高低与现金需求量的大小有关，而影响现金需求量的因素很复杂。我国的现金漏损率是由政府、企业和居民的行为共同决定的。由于金融资产收益率的变动会影响持有现金的机会成本，以及银行存款利率的变化会影响个人储蓄的变化，这就使现金漏损率的变化比较复杂。2000年，由于目前名义利率水平比较低，居民储蓄存款特别是定期存款增势减缓，加上征收利息税的影响，因而居民持现动机相对有所增强，估计现金漏损率下降空间有限。在其它情况不变的情况下，现金漏损率与货币乘数负相关，因此若现金漏损率下降不大，则将影响金融机构派生存款的能力，对货币乘数产生一定影响。

（4）非金融部门存款比率

1993年以来，我国非金融部门存款一直比较稳定，并呈缓慢下降趋势，这一点在1999年表现得更为明显，到1999年9月末，我国的非金融部门存款比率为3．58％，较之上年下降了一个百分点。随着政策性金融业务的进一步规范，这一比率将呈平稳态势，变化不会太大。

（5）活期存款比率

活期存款比率反映了货币供应量层次的结构变化，这个比率在决定狭义货币乘数时有用。由于受持有活期存款的机会成本的影响，因此这一比率与利率的关系比较密切，同时由于这里所指的活期存款主要是指企业活期存款，因而经济活跃程度如何以及企业对未来经济的预期怎样，对活期存款也有着比较大的影响。1996－1998年，我国的活期存款比率基本维持在30％左右，进入1999年后，一、二、三季度这一比率分别为27．5％，27．8％和28．8％，呈缓慢上升趋势。随着利率水平的下降和储蓄存款实名制的实施，在金融交易工具增加不多、信用情况改善不大的情况下，估计这一比例将逐步上升。

二、扩大货币供应量的对策

从货币供应量的定义中可以看出，扩大货币供给量的途径不外乎两条：一是增加基础货币，二是提高货币乘数。

从增加基础货币方面看，主要有三项：

（1）从货币当局资产方着手，加大国内资产的运用，即加大再贷款、再贴现规模，特别是对那些急需资金的中小金融机构，这样可以从资产方影响基础货币的增加。

（2）扩大货币发行。在基础货币中，货币发行占到了近50％，因此加大货币发行是扩张基础货币，进而增加货币供应量（m1、m2）的有效途径。目前我国的经济过剩，绝非是经济高度发达条件下的过剩，远未达到东西多得用不了的程度。实际上，我们的建设资金缺口极大，潜在消费与投资需求空间还很大，完全可以用发钞票的办法配合扩张性财政政策来解决经济发展中的问题。同时，为扩大货币发行，还可以核销部分国有商业银行的坏帐，帮助金融机构化解金融风险；尽快成立中小企业贷款担保基金，消除金融机构对中小企业放款的后顾之忧，从而扩大贷款规模，使资金配置更加优化、有效。

（3）加大公开市场操作力度。央行购入债券，吐出基础货币，这其中一个条件就是债券市场规模不断扩大，从而使公开市场操作有一个好的着力点。

从提高货币乘数方面看，主要有四项：

（1）通过降低甚至取消存款准备金率的办法，迫使金融机构更积极放款，加速降低备付金率水平，从而提高货币乘数。

（2）改变认购资金冻结数日的做法，消除新股认购对基础货币和银行准备金管理的不利影响。理论上讲，新股认购资金的验资既不需要资金的异地划拨，也不需要冻结数日，只要验资的某一时点上新股认购帐户中有真实资金就可以了。因此，应改进集中验资的方式，让所有证券结算银行或分行都在当地人民银行营业部开户，利用人民银行营业部联网系统实行证券认购资金的当地验资，资金信息集中到交易所进行认购。同时，为了不影响金融系统的基础货币量和准备金状况，冻结认购资金的时间应尽可能短，甚至可以缩短到几乎一个时点上。全国统一验资结束以后，认购资金重复认购的可能性已经不存在，因此，资金可在验资结束后立即解冻。中了新股以后的资金交割可另行制定交割日。这样，银行准备金管理的压力将大大减轻，超额准备金率下降，货币乘数扩大，基础货币也不会受到影响。

（3）改进金融系统的服务，增加有益于流通和交易的金融工具，从而充分发挥金融系统的中介功能，这样可以加快货币流通速度，减少货币沉淀；也有助于降低现金漏损率，从而提高货币乘数，增加货币供给量。

（4）在必要的时候，可以续下猛药，调低法定准备金率，从而有效提高货币乘数。

不可否认，无论是降低存款准备金率，还是运用再贷款、再贴现、公开市场操作等，在市场化国家都被视为“猛药”，其结果都会导致商业银行授信能力的增强，然而这只是为扩大货币供应量提供了必要条件。现在的问题是金融机构并不缺资金，金融机构存贷差逐步扩大就是一个佐证。因此如果金融机构仍然借贷、慎贷，那么扩大货币供应量的初衷就不可能成为现实。为此，在采取货币政策手段外，尚需在体制改革上迈出更大步伐，具讲说：

（1）完善金融机构自主经营的环境。目前，我国的金融机构，特别是国有商业银行，经营环境决定其还没有完全实现自主经营，还存在各级政府对商业银行的干预。因而使商业银行不能充分发挥其中介功能，同时也使商业银行产生了一定的依赖心理，缺乏创新和追求效益的动力。

货币供应量范文篇5

一、引言

货币因素对股票市场有较大的影响得到普遍的认同,但货币政策如何影响股票市场没有定论。大部分研究都侧重于分析资本市场怎样将货币政策的信息传导到实物经济,忽略货币政策如何传导到资本市场。如一些学者分析货币资本市场传导效应对托宾q效应、企业的资产负债表效应、家庭的财富效应、家庭的流动性效应的分析,都有m增加而p增加的机制,都将此过程视为理所当然,没有作具体分析。

本文在前人研究的基础上,对货币供应量对股票市场影响的具体途径进行分析,主要分为直接效应和间接效应。

二、直接传导效应

货币供应变化直接导致股票价格变化,早有研究。实证方面,sprinkel通过比较股票价格和货币供应增长率的图形,提出股票价格是过去货币供应变化量的直接函数。homa和jaffee则通过建立货币供应量与股票价格的回归方程,来说明货币供给对股票价格具有直接影响。

货币供应对股票价格的直接影响主要反映在对股票的需求上:第一条途径,货币供应增加,居民手中的现金增加,流动性过剩,资本市场成为现金流向地,股票需求增加。股股热钱流入,一步步推高股价。特别是股票等有价证券日益成为财富贮藏的重要手段时,效果更为明显。具体的传导机制为m↑→居民手中现金超过意愿持有金额→股票等有价证券需求增加→p↑。第二条途径考虑到人们预期的作用。经济理论的普及,人们对于货币供应量变化与未来通货膨胀的关系有一定了解,货币供应增加,人们预期通货膨胀将起,为财富保值增值,股市最少可以抵御通胀[1],股票需求增加。m↑→预期通货膨胀→为财富保值增值→股票需求增加→p↑。

三、间接效应

(一)利率机制

利率机制下,货币供应通过影响利率水平,进而影响股票价格,整体分为两个阶段。首先是货币供应对利率的影响。利率决定理论包括古典供求关系决定理论、可贷资金理论与流动性偏好理论。古典理论将利率变化取决于投资流量和储蓄流量的均衡。可贷资金理论从流量角度融合货币因素和实际因素。可贷资金需求分为购买实物资产的投资者的实际资金需求,它随着利率的上升而下降以及家庭和企业对货币需求量的增加,即为了增加其实际货币持有量而借款或少存款。供给也来自于两方面:家庭、企业当期愿意储蓄的部分(实质部分)和政府、银行体系决定的当期实际货币供给量的增加部分(货币因素)。这两方面因素变化,都将导致利率变化。凯恩斯流动性偏好理论将需求交易、谨慎性、投机性需求且为内生变量,货币供给为外生变量,货币供求因素共同影响利率。货币供给增加对利率产生的效应有四种:流动性效应、收入效应、价格水平效应和通货膨胀预期效应。流动性效应指出货币供给增加将使利率下降,而其他三种效应都使利率上升。流动性效作用比较直接,短期表现明显,后三者在更长的期限内慢慢显现。利率变动对股票价格的影响表现之一为财富积累效应。利率下降,储蓄生息较少,且未必能抵御通货膨胀的侵蚀,机会成本较大。出于资产保值增值需要,人们更乐于将资金投入相对收益较高的股市,股票需求增加,股价上升。其二是利率变化的政策信号效应。根据有效市场理论,市场反应各种信息。利率作为影响宏观经济的重要变量,市场会消化这一信息做出调整。同时,投资者会调整对经济的未来预期,从而调整自己的资产组合,引起股价波动。综上所述,利率机制对股票价格的影响受很多因素的影响,最终效果难以定量。当货币需求相对稳定时,m↑→r↓(短期)→安全资产收益率↓→资金流入股市→p↑。第一个环节,利率长期趋于上升,且货币需求不断变化,利率传导机制最终结果难以定论,甚至可能得出相反结论。以上流程图建立在比较理想的前提假设下的传导机制。

(二)通货膨胀机制

通货膨胀理论有很多,对于引起推动通货膨胀的因素看法不一,但货币供应是通货膨胀的重要影响因素之一没有争议。通货膨胀是纸币时代的产物,特别是信用货币创造体制下,表现更为明显。

通货膨胀从几个方面对股票价格产生影响。首先,货币大量发行,多于经济生产需要,会导致货币贬值,物价上涨,股票作为金融资产的一种,其名义价格会趋升。m↑→п↑→p↑。

其次,通货膨胀会影响企业的成本和收益,影响企业的基本面状况。基本面是影响股价的重要因素,因而导致股票价格变动。m↑→п↑→企业收入↑、企业成本↓→企业利润?→p?.具体企业利润变化考察因各企业情况不同而不同。从整体上说,m↑→п↑→企业利润名义量↓→p↑。

再次,通货膨胀下,现金持有成本高,存款利息不一定能覆盖通货膨胀影响,如彼得林奇等所说,股票投资才是最佳的选择。替代效用:m↑→п↑→实际利率↓(甚至<0)股票替代存款股票需求↑→p↑。

第四,预期作用。当货币供应量增加导致通货膨胀,人们预期通货膨胀水平会继续升高,投资者持有股份可得的未来股利的购买力下降,股票实际价值降低,相当于被征“通货膨胀税”。要求更高的收益。根据股利折现模型模型,在股利不变的情况下,期望收益提高,会导致股价下降。发放股利的能力取决于公司的盈利水平,通货膨胀又会对公司的盈利水平产生影响,也会对股价产生冲击。

(三)价值传导机制

根据货币银行学理论,增加货币供应量其中一个非常重要的原因是满足生产力发展的需要。货币真正所代表的是对实体财富的支配权,生产力水平不断提高,生产技术不断创新,新产品新工艺的层出不穷。这些新创造的物品都需要额外增加的货币维持其交易流通,从而促进经济的进一步发展,否则会导致越来越严重的通货紧缩。金本位时代,制约经济发展的最关键的原因,货币供应不足。从这一层面上说,货币供应量增加,促进国民经济的发展,从筹资者的角度,有利于企业发展,增加利润,提高企业的投资价值,推动股价上涨;从投资者一方,经济发展水平提高,人民拥有的财富增加,投资组合中的股票需求量增加,也会使股价发生波动。另外,从股票估值模型中,几个决定性因素如股利水平、股利增长率、无风险利率、风险溢价都与货币供应量相关。货币供应的变化会导致股价变动。以gdp反映国民经济发展状况,代表整个企业主体的价值增值,从这个社会来看,m↑→gdp↑→p↑。这两个环节由多个主体的共同作用,省略中间环节。

四、总结

货币供应量从四个途径影响股票价格,直接效应比较直观易懂,由于中国仍将货币供应量最为货币政策调控工具,其影响力仍然较大。其他效应牵涉主体较多,互相作用,可能会抵消部分货币的传导效应。无法度量各自的变化程度,因此只能简化一些条件,找出一般的规律。

货币供应会影响股票价格,但对股票价格的影响程度除前文分析因素外,还受到客观环境等方面的限制。如资本市场发展程度。只有当资本市场发展较成熟,股权在资产组合中占有较大的比重,因而投资者对货币因素敏感性增加,对股价影响更大。金融市场的一体化程度,当债务市场与股票市场、货币市场与资本市场在某种程度上一体化时,资金能在不同的市场间迅速流动,货币的传导就更为迅速。

货币供应量范文篇6

摘要：结合主要发达国家的实践，今后我国可考虑逐步建立起以通胀率为核心目标的货币政策调控框架，并在直接盯住通胀率的同时，将货币供应量、贷款增长、利率、汇率、存款准备金率、经济景气指数等其他重要经济变量作为监测指标。这有利于公众理解并形成稳定合理的预期，提高货币政策的有效性；央行运用货币政策工具也能更富灵活性。

不过，与往年不同，今年央行的工作会议并未对外公布2011年货币供应量增长目标，也未对信贷规模目标提出具体要求，这也就意味着货币供应量同比增长与新增信贷规模正在逐步淡出央行货币政策调控目标。在国内外多种因素的共同作用下，今年的通胀形势比去年更为严峻。央行工作会议为此把稳定物价总水平放在金融宏观调控更加突出的位置上。

货币政策的中介目标是指为实现货币政策的最终目标（经济增长与物价稳定）而选定的便于调控，具有传导性的金融变量。一般来说，货币政策的调控目标应当具备可测性、可控性、相关性和适应性。

我国从1996年开始将货币供应量作为货币政策调控的中介目标，迄今已历时15年。但是最近几年来，货币供应量的增长率较大幅度地偏离了年初设定的调控目标。央行十多年来调控货币供应量的实践也证明，作为中介目标的货币供应量指标，在可测性、可控性、相关性与最终目标关联度上与当初的期望值相去甚远。

先看货币供应量增长的可测性，随着我国金融市场的不断深化和创新，资产流动性提高，货币和金融工具的替代性空前加大，不仅作为货币的货币和作为资本的货币难以区分，而且交易账户与投资账户、广义货币与狭义货币、本国货币与外国货币的界限日益模糊，货币的定义与计量日益困难与复杂化。金融市场深化和金融市场弹性的增加，必然要求货币供应量的相应增长，而居民金融资产选择的多样性和多变性，也使得货币供应量的测定变得更加困难。货币供应量增长的可测性，遂在金融改革深化和创新的过程中逐步降低。

再看货币供应量增长的可控性，自从1996年我国开始把m1作为货币政策的中介目标，m0和m2作为观测目标以来，货币供应量的目标值几乎就没有实现过。仅以最近几年为例，央行年初制订的货币供应量增长目标一再被突破，政策调控目标无形之中形同虚设。比如，央行制定的2008年货币供应量m2增长目标为16%，2009年m2的控制目标预期增长17%左右，2010年m2的控制目标为预期增长17%左右。但是，2008年m2的实际值比目标值高出1.8个百分点（多增7221亿元），2009年m2的实际值比目标值更是高达10.7个百分点（多增5.4万亿元），2010年m2实际值比目标值高出2.7个百分点（全年多增约1.2万亿元），三年累积连续多增约7.3万亿元。如此巨大幅度的偏差，说明我国货币供应量增长的可控性很低，政策调控效果很不理想。换句话说，货币供应量作为政策调控目标已不再有效并失去了应有的政策意义。

上述变化和差异，不能不引起人们对把货币供应量作为政策调控中介目标的怀疑与思考。多年的经济实践表明，随着金融深化与金融创新的发展，我国货币供应量的可测性、可控性，以及与物价稳定等最终目标之间的相关性在下降。而当货币供应量的增长率较大幅度地偏离预定的调控目标时，货币供应量目标已经不再有效并渐渐失去意义，既然货币供应量已不再适合作为我国货币政策的调控目标，笔者认为，此时就应当放弃货币供应量目标，及时建立起适应经济发展变化的新的货币政策调控目标。

货币供应量范文篇7

摘要：结合主要发达国家的实践，今后我国可考虑逐步建立起以通胀率为核心目标的货币政策调控框架，并在直接盯住通胀率的同时，将货币供应量、贷款增长、利率、汇率、存款准备金率、经济景气指数等其他重要经济变量作为监测指标。这有利于公众理解并形成稳定合理的预期，提高货币政策的有效性；央行运用货币政策工具也能更富灵活性。

不过，与往年不同，今年央行的工作会议并未对外公布2011年货币供应量增长目标，也未对信贷规模目标提出具体要求，这也就意味着货币供应量同比增长与新增信贷规模正在逐步淡出央行货币政策调控目标。在国内外多种因素的共同作用下，今年的通胀形势比去年更为严峻。央行工作会议为此把稳定物价总水平放在金融宏观调控更加突出的位置上。

货币政策的中介目标是指为实现货币政策的最终目标（经济增长与物价稳定）而选定的便于调控，具有传导性的金融变量。一般来说，货币政策的调控目标应当具备可测性、可控性、相关性和适应性。

我国从1996年开始将货币供应量作为货币政策调控的中介目标，迄今已历时15年。但是最近几年来，货币供应量的增长率较大幅度地偏离了年初设定的调控目标。央行十多年来调控货币供应量的实践也证明，作为中介目标的货币供应量指标，在可测性、可控性、相关性与最终目标关联度上与当初的期望值相去甚远。

先看货币供应量增长的可测性，随着我国金融市场的不断深化和创新，资产流动性提高，货币和金融工具的替代性空前加大，不仅作为货币的货币和作为资本的货币难以区分，而且交易账户与投资账户、广义货币与狭义货币、本国货币与外国货币的界限日益模糊，货币的定义与计量日益困难与复杂化。金融市场深化和金融市场弹性的增加，必然要求货币供应量的相应增长，而居民金融资产选择的多样性和多变性，也使得货币供应量的测定变得更加困难。货币供应量增长的可测性，遂在金融改革深化和创新的过程中逐步降低。

再看货币供应量增长的可控性，自从1996年我国开始把m1作为货币政策的中介目标，m0和m2作为观测目标以来，货币供应量的目标值几乎就没有实现过。仅以最近几年为例，央行年初制订的货币供应量增长目标一再被突破，政策调控目标无形之中形同虚设。比如，央行制定的2008年货币供应量m2增长目标为16%，2009年m2的控制目标预期增长17%左右，2010年m2的控制目标为预期增长17%左右。但是，2008年m2的实际值比目标值高出1.8个百分点（多增7221亿元），2009年m2的实际值比目标值更是高达10.7个百分点（多增5.4万亿元），2010年m2实际值比目标值高出2.7个百分点（全年多增约1.2万亿元），三年累积连续多增约7.3万亿元。如此巨大幅度的偏差，说明我国货币供应量增长的可控性很低，政策调控效果很不理想。换句话说，货币供应量作为政策调控目标已不再有效并失去了应有的政策意义。

上述变化和差异，不能不引起人们对把货币供应量作为政策调控中介目标的怀疑与思考。多年的经济实践表明，随着金融深化与金融创新的发展，我国货币供应量的可测性、可控性，以及与物价稳定等最终目标之间的相关性在下降。而当货币供应量的增长率较大幅度地偏离预定的调控目标时，货币供应量目标已经不再有效并渐渐失去意义，既然货币供应量已不再适合作为我国货币政策的调控目标，笔者认为，此时就应当放弃货币供应量目标，及时建立起适应经济发展变化的新的货币政策调控目标。

货币供应量范文篇8

1．1理论逻辑

fdi对货币金融环境的影响主要体现在其对货币供应量的影响上。而货币供应量的多与少由一国的货币基础决定，在开放经济条件下，决定货币供应量的货币基础由银行信贷和外汇储备组成，fdi通过增加东道国的外汇储备来对货币供应量产生影响。外商直接投资主要从两个方面对一国货币供应量产生影响。一方面，fdi带来的直接资本流入会导致企业所持有的外汇增加，企业将外汇卖给中央银行换成本币，形成央行的外汇储备并导致流通中的本币增加；第二，fdi通过在东道国的生产和进出口活动得到大量外汇，同样通过结汇的方式将外汇卖给央行，形成央行外汇储备的同时增加一国的货币供给。fdi通过以上两方面导致货币供应量增加，并最终会对我国货币金融环境产生影响。以上两个渠道的作用是文章研究的重点，此外，外商直接投资还通过一些其它的途径对一国货币供应量产生影响。例如，外商直接投资有利于促进一国国民经济的正常运行，国民收入增加的同时会导致储蓄的增加，外商直接投资通过增加储蓄的方式增加了我国的货币供给；同样，外商直接投资对我国的国内资本产生“挤出效应”，造成国内资本的外逃，因此导致我国货币供给的减少。文章将fdi影响货币供应量的其他方式和渠道不考虑在研究范围之内，并假设外商直接投资通过其他途径产生的对货币供应量的影响为零。因此，就我国而言，大量的外汇储备主要来源于出口贸易和外商直接投资，外商直接投资和出口贸易会导致外汇储备的增加，进而影响我国的货币基础，并且最终对货币供应量产生影响。在上述逻辑的基础上，理论假设：中国独特的外商直接投资政策造成的外汇和外资的大量流入，严重影响到中国的货币金融环境，并与国内银行信贷扩大一起，共同成为今天的通货膨胀和房价高涨局面的影响因素之一。

1．2数据说明

本文采用货物出口、外商直接投资和货币供应量等三类数据。受限于仅有2001年开始的进出口月度数据，因此文章采用的是2001年到2013年以月为划分的156组月度数据，包括实际使用外商直接投资额、货物出口和货币供应量等。货物出口数据来源于商务部综合司2001－2013年进出口统计快报中各月的统计数据；外商直接投资数据来源于2001－2013年商务部投资司统计快报中各月的数据；货币供应量数据m2取自中国人民银行网站的统计数据。其中外商直接投资和货物出口额的计量单位为“亿美元”，而货币供应量的计量单位为“亿元”，为了增强检验的准确性，用来自美联储网站的经济统计数据———2001－2013年人民币兑美元的各月均衡汇率，将货物出口和fdi数据折算为以“亿元”单位。

1．3数据处理

在所得数据的基础上，对数据进行简单的处理并定义两组变量x和m。x为解释变量，是外商直接投资额和货物出口额之和；m为被解释变量，是货币供应量。我们通过检验x和m之间的关系来观察fdi对我国货币金融环境的影响。由于数据的自然对数变换不仅不会改变其原有的协整关系并能够使其趋势线性化，而且还能够消除时间序列数据存在的波动异方差现象，因此对两组数据进行自然对数变化处理。将对数化之后的变量录入计量经济学软件eviews7．2，之后用eviews7．2对数据进行更深入的分析。

2fdi对货币供应量影响的格兰杰分析

2．1adf单位根检验

在进行granger因果检验之前，为了避免出现“伪回归”的问题，必须保证所使用的数据是平稳的。但多数情况下的时间序列往往是非平稳的，因此有必要对ln（x）和ln（m）两组数据进行单位根检验，判断时间序列的平稳性，为模型下一步检验打下基础。本文采用adf单位根检验的方法来检验所选取的变量是否存在随机趋势。水平情况下，ln（x）和ln（m）都是非平稳的序列；在一阶差分时，ln（x）依旧是非平稳的，但ln（m）则变为平稳的序列；在二阶差分的时候，1％的显著性水平下，ln（x）和ln（m）的二阶差分序列•2（ln（x））和δ2（ln（m））的adf检验统计值小于对应的临界值，都通过显著性检验，所以ln（x）和ln（m）二阶差分序列同时达到平稳，因此是i（2）过程。

2．2协整关系检验

进行granger因果检验的前提是要求数据具有协整关系，通过上述adf检验可知ln（x）和ln（m）的二阶差分序列是平稳的，因此符合协整关系检验的前提。首先求得ln（x）和ln（m）的残差序列，将所得残差保存在名称为k的序列中，并画出其时序图。分析时序图可知，残差序列k围绕在某一固定值上下波动，初步判断序列k是平稳的序列。在水平情况下，对k序列进行单位根检验，t统计量小于1％显著性水平下的mackinnon临界值，从而拒绝原假设，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，因此可知ln（x）和ln（m）之间存在协整性，两者之间存在长期均衡的关系。

2．3格兰杰因果检验

为了进一步分析两组变量之间的因果关系，对变量ln（x）和ln（m）进行格兰杰因果检验。因为格兰杰因果检验对于滞后期长度的选择有时很敏感，不同的滞后期可能得到不同的检验结果，因此为了提高检验的准确性，有必要进行不同滞后期长度的检验。

3fdi对货币供应量增长的贡献和拉动

上文的实证检验证明，外商直接投资与货币供应量之间存在格兰杰意义上的因果关系。值得注意的是，上文的研究仅仅证实了外商直接投资是引起货币供应量增加的原因，却没有说明外商直接投资对货币供应量增长的贡献和拉动作用具体大小。虽然fdi对货币金融环境的影响无法量化，但是可以从其对货币供应量的贡献和拉动作用上得到参考。为了衡量fdi对货币供应量的拉动作用并考察fdi对货币供应量增长的贡献，可以从fdi对货币供应量增长的贡献率和拉动率两个方面进行量化分析。利用上文实证研究中的数据，考虑到短周期内外商直接投资对货币供应量增长的作用表现不明显，因此将月度数据折算成年度数据计算贡献度和拉动度。fdi对货币供应量增长的贡献率（contributionrate）是变量x（fdi＋货物出口）的增量与变量m（货币供应量m2）的增量之比，fdi对货币供应量增长的拉动率（pullingrate）是指fdi对经济增长贡献率与货币供应量增长率的乘积。第一，外商直接投资对我国货币供应量的贡献度和拉动度在除2009年外的年份都为正，这说明fdi对我国的货币供给会产生影响，且这种影响为正，即外商直接投资会导致我国货币供给增加；第二，2009年时贡献度和拉动度两者同时为负，这是由于2008年全球金融危机后出口和fdi减少导致的，2009年我国实际使用外商直接投资总额为900．34亿美元，同比下降3％，货物出口仅12019．3亿美元，同比下降16％；第三，贡献度和拉动度的变化趋势是一致的，且从2002年以来，fdi对货币供应量增长的拉动作用和贡献作用是递减的，2002年，贡献度和拉动度分别为20％和3．39％，而2013年的贡献度和拉动度分别为5．15％和0．7％。外商直接投资对货币供应量增长的拉动度和贡献度下降可能是由于近年来我国的对外直接投资和进口规模的扩大冲淡了外商直接投资和出口带来的外汇储备的增加；也可能是由于fdi中包括了商品形态的实物资产流入，且这部分实物资产占据了fdi的很大部分，而直接以资金形式流入的fdi占比较少，形成的外汇供给也因此减少，对货币供应量产生影响减弱，从而导致fdi对货币金融环境的影响淡化。

4结论

货币供应量范文篇9

摘要：结合主要发达国家的实践，今后我国可考虑逐步建立起以通胀率为核心目标的货币政策调控框架，并在直接盯住通胀率的同时，将货币供应量、贷款增长、利率、汇率、存款准备金率、经济景气指数等其他重要经济变量作为监测指标。这有利于公众理解并形成稳定合理的预期，提高货币政策的有效性；央行运用货币政策工具也能更富灵活性。

不过，与往年不同，今年央行的工作会议并未对外公布2011年货币供应量增长目标，也未对信贷规模目标提出具体要求，这也就意味着货币供应量同比增长与新增信贷规模正在逐步淡出央行货币政策调控目标。在国内外多种因素的共同作用下，今年的通胀形势比去年更为严峻。央行工作会议为此把稳定物价总水平放在金融宏观调控更加突出的位置上。

货币政策的中介目标是指为实现货币政策的最终目标（经济增长与物价稳定）而选定的便于调控，具有传导性的金融变量。一般来说，货币政策的调控目标应当具备可测性、可控性、相关性和适应性。

我国从1996年开始将货币供应量作为货币政策调控的中介目标，迄今已历时15年。但是最近几年来，货币供应量的增长率较大幅度地偏离了年初设定的调控目标。央行十多年来调控货币供应量的实践也证明，作为中介目标的货币供应量指标，在可测性、可控性、相关性与最终目标关联度上与当初的期望值相去甚远。

先看货币供应量增长的可测性，随着我国金融市场的不断深化和创新，资产流动性提高，货币和金融工具的替代性空前加大，不仅作为货币的货币和作为资本的货币难以区分，而且交易账户与投资账户、广义货币与狭义货币、本国货币与外国货币的界限日益模糊，货币的定义与计量日益困难与复杂化。金融市场深化和金融市场弹性的增加，必然要求货币供应量的相应增长，而居民金融资产选择的多样性和多变性，也使得货币供应量的测定变得更加困难。货币供应量增长的可测性，遂在金融改革深化和创新的过程中逐步降低。

再看货币供应量增长的可控性，自从1996年我国开始把m1作为货币政策的中介目标，m0和m2作为观测目标以来，货币供应量的目标值几乎就没有实现过。仅以最近几年为例，央行年初制订的货币供应量增长目标一再被突破，政策调控目标无形之中形同虚设。比如，央行制定的2008年货币供应量m2增长目标为16%，2009年m2的控制目标预期增长17%左右，2010年m2的控制目标为预期增长17%左右。但是，2008年m2的实际值比目标值高出1.8个百分点（多增7221亿元），2009年m2的实际值比目标值更是高达10.7个百分点（多增5.4万亿元），2010年m2实际值比目标值高出2.7个百分点（全年多增约1.2万亿元），三年累积连续多增约7.3万亿元。如此巨大幅度的偏差，说明我国货币供应量增长的可控性很低，政策调控效果很不理想。换句话说，货币供应量作为政策调控目标已不再有效并失去了应有的政策意义。

上述变化和差异，不能不引起人们对把货币供应量作为政策调控中介目标的怀疑与思考。多年的经济实践表明，随着金融深化与金融创新的发展，我国货币供应量的可测性、可控性，以及与物价稳定等最终目标之间的相关性在下降。而当货币供应量的增长率较大幅度地偏离预定的调控目标时，货币供应量目标已经不再有效并渐渐失去意义，既然货币供应量已不再适合作为我国货币政策的调控目标，笔者认为，此时就应当放弃货币供应量目标，及时建立起适应经济发展变化的新的货币政策调控目标。

货币供应量范文篇10

［关键词］货币政策;股票市场;var模型;脉冲响应

1背景

近年来，股市下行趋势明显，千股跌停的场景频频上演，对于证监会提出的“坚决防止股市大起大落、大涨大跌”这一目标，特别是如何防止股市“大落、大跌”，监管层显然需要完善相关的规则和制度，同时充分发挥好宏观调控对股市的影响作用，使股市能够健康、有序、平稳地运行。货币供应量和利率作为国家宏观调控的重要手段，研究它们与股票价格指数的关系，不仅有益于对股票价格指数进行合理的预测，也有助于深入了解国家的宏观调控对股票市场运行的具体影响程度，以及对实体经济的运行的影响。研究货币政策对中国股市的影响，即货币政策在股市中的传导机制，对央行制定货币政策进行宏观调控具有重要的指导意义。本文将使用货币供应量m0、m1和m2以及银行间同业拆借利率代表主要货币政策，使用上证综合指数代表a股市场的波动，通过计量模型对货币政策与股市的关系进行实证研究。

2文献综述

friedman(1988)的研究表明，美国股票价格的趋势与波动可以由货币供应量部分解释。rigobon(2003)的实证研究发现股指与短期利率存在较为显著的负相关。胡璨璨和刘恭懿(2013)建立var模型，通过协整分析、格兰杰因果检验等进行研究，发现m0、m1、m2对股市影响程度不同。

3实证分析

3.1货币供应量与股市。3.1.1指标选取和数据来源。本文选取的货币供给量指标为m0、m1和m2的月度数据。选用上证综指月度收盘价作为股市价格指数，用si来表示。为减小异方差，分别对四个变量取对数。样本数据的时间区间为2002年11月至2018年3月，共185个月。本文所使用的货币供给量数据来源于中国国家统计局，股票价格指数的收盘价数据来源于数据库。3.1.2单位根检验。首先，采用adf单位根检验方法检验变量的平稳性。货币供应量m0、m1、m2和上证综指si在1%、5%和10%的显著性水平下，原假设都不能被拒绝，因此需要对原变量进行差分处理。对原变量进行一阶差分处理之后，在5%的显著性水平下，可以拒绝原假设，得到一阶差分平稳序列，即m0～i(1)，m1～i(1)，m2～i(1)，si～i(1)。3.1.3协整检验。本文对m0、m1、m2分别与si进行协整检验。单位根检验结果显示这些变量都是一阶单整序列，满足协整检验的前提。本文采用eg两步法，对m0与si、m1与si、m2与si分别进行ols回归，提取各回归模型残差序列并进行平稳性检验。结果在5%的显著性水平下，m0与si回归后的残差序列为i(0)过程，在10%的显著性水平下，m1与si、m2与si回归后的残差序列为i(0)过程。因此，可以认为货币供应量各层次指标与上证综指价格之间存在长期均衡关系。3.1.4var模型及脉冲响应函数本文旨在建立var模型后，通过granger因果检验和脉冲响应函数图分析变量间的关系。在确定最优滞后阶数的过程中，以下采用aic、sc、lr、fpe、hq五个评价准则综合确定。(1)m0与si。在对m0和si进行var模型构建时，在滞后5期时，五个评价标准有三个最优，因此滞后期选择5期。进行回归后对var模型进行平稳性检验可知，该var模型的特征根值都大于1，表示该模型符合平稳性要求。格兰杰因果检验的结果显示，m0对于si存在一定的解释效应，反之则没有。从脉冲响应图可以观察到，本期给予si来自m0的一个标准差的冲击后，si的正向反应在本期就开始显现，在之后的几期逐渐增大，且在第十期达到最大，之后正向冲击慢慢减小，但衰减速度很慢。说明流通中现金m0对上证综指的冲击为正向冲击，且持续时间较长。(2)m1与si。在对m1和si进行var模型构建时，在滞后5期时，五个评价标准中三个最优，因此滞后期选择5期。进行回归后对var模型进行平稳性检验可知，该var模型的特征根值都大于1，表示该模型符合平稳性要求。格兰杰因果检验显示m1与si之间存在一定程度上的双向因果关系，其中si对m1的影响更为显著。从脉冲响应图可以观察到，在本期对si施加来自m1的一个标准差的冲击后，负向脉冲响应马上出现，但在第二期反转为正向，第五期达到最大，第十期以后脉冲响应逐渐减小。说明狭义货币供应量m1对上证综指的冲击以正向冲击为主，持续时间较长，衰减较为缓慢。(3)m2与si。在对m2和si进行var模型构建时，在滞后6期时，五个评价标准有四个最优，因此滞后期选择6期。进行回归后对var模型进行平稳性检验可知，该var模型的特征根值都大于1，表示该模型符合平稳性要求。格兰杰因果检验显示m2对si没有显著的影响，但反过来，si对m2的影响较为显著。3.2利率与股市。利率指标为全国银行间同业拆借加权平均利率月度数据，用ir表示。股市价格指数选用取对数后的上证综合指数月度收盘价，用si来表示。样本数据的时间区间为2002年11月至2018年3月，共185个月。银行间同业拆借利率数据来源于wind数据库，股票指数的收盘价数据均来源于数据库。adf单位根检验结果显示，利率ir在5%和10%的显著性水平下，原假设都能被拒绝，因此原变量是平稳的。si经过一阶差分处理之后，可以拒绝原假设，因此ir～i(0)，si～i(1)。在对ir和si进行var模型构建时，在滞后3阶时，五个评价标准有三个最优，因此滞后阶数选择3阶。进行回归后对var模型进行平稳性检验可知，该var模型的特征根值都大于1，表示该模型符合平稳性要求。格兰杰因果检验显示，利率不是si的格兰杰因，而反过来si是利率的格兰杰因。

4结论与政策指导