广义货币供应量的影响因素

2016-07-19 04:00刘娇苑黛君张邹焱
中国市场 2016年29期
关键词:政府购买回归分析投资

刘娇+苑黛君+张邹焱

[摘要]广义货币供应量M2,是货币供应量的一种统计口径,它既包括那些流动性的现金、活期存款,又包括流动性稍差,但有收益的存款货币。M2是购买力的反映,它不仅反映现实的购买力,还反映潜在的购买力。由于知道GDP=C+I+G+NX,所以文章就从GDP的构成——消费支出,投资,政府购买和净出口角度来分析其各自对广义货币供应量的影响。

[关键词]广义货币供应量;消费;投资;政府购买;净出口;回归分析

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.29.030

1 研究现状

看过许多关于广义货币供应量的研究论文,好多学者都是单从某一个方面来考虑影响广义货币供应量的因素;有的学者是从金融的角度来研究广义货币供应量的影响因素;有的学者是从金融和经济两个角度选取因素来与广义货币供应量进行研究。本文是完全从影响宏观经济的因素这个方向出发,来研究各种经济活动对广义货币供应量的影响。本文在借鉴前人的研究结果的同时,通过搜集数据,并结合计量经济的分析方法,来得出自己的结论。

2 变量选取及样本数据处理方法

变量选取的时间范围是1990—2011年,共选取了22组有效数据,分别选取广义货币供应量M2,居民最终消费支出额,全社会固定资产投资总额,政府财政支出总额和年度净出口总额以及对应年份的商品零售价格指数,数据来源于国家统计局、中国社会科学院金融研究所等权威网站。由于研究影响广义货币供应量的因素,所以将广义货币供应量M2作为被解释变量,将其余各变量都作为解释变量来进行研究。

为了消除通货膨胀因素对研究数据的影响以及减弱异方差的影响,将广义货币供应量、居民消费支出总额、全社会固定资产投资总额、财政支出总额、净出口总额分别除以对应年份的商品零售价格指数后再取对数。将各变量分别对应命名Y、X1、X2、X3、X4。

2.1 单个解释变量与被解释变量的关系研究

我们先从单个解释变量出发,来研究单个解释变量自身是否对被解释变量——广义货币供应量产生影响。我们知道,对非平稳的时间序列进行的回归都是虚假回归,为了避免虚假回归现象,所以,在进行回归之前,我们需要对所研究的解释变量和被解释变量进行平稳性检验。本文所进行实验选取的显著性水平均为10%。

2.1.1 对被解释变量Y和解释变量X1的研究

在既不含有漂移项也不含有趋势项的模型下,分别对Y和X1进行单位根检验,结果是Y和X1都是二阶单整随机过程。两个变量并不平稳,需要检验两者之间是否存在协整关系。对两个变量进行回归后提取残差,并检验残差的单整阶数。在原模型下,对残差进行单位根检验,发现残差是一阶单整随机过程,残差相对两个变量来说降阶了,就说明Y和X1之间存在协整关系,可以进行回归。

对两个变量进行回归,得到回归结果Y=1.42×X1-1.42,解释变量X1的回归系数通过t检验。从经济意义角度来看待回归结果的话,意味着居民消费支出与广义货币供应量有正相关关系,居民消费支出越多,广义货币供应量越多,该结果也符合实际经济意义。

2.1.2 对被解释变量Y和解释变量X2的研究

在既不含有漂移项又不含有趋势项的模型下,对Y和X2进行单位根检验,发现两个变量都是二阶单整过程,回归后对残差进行单位根检验,结果发现残差是一阶单整过程,残差相对两个变量降阶,存在协整关系。对两个变量进行最小二乘回归,得到通过t检验的回归结果:Y=0.96×X2+1.42,从经济意义角度分析,社会固定资产投资额对广义货币供应量有正向调节作用。

2.1.3 对被解释变量Y和解释变量X3的研究

同样,在既不含有漂移项又不含有趋势项的模型下对Y和X3进行单位根检验,得到两个变量都是二阶单整过程。回归后检验残差的单整阶数,发现残差在原模型下是平稳的,残差相对两个变量降阶,两变量存在协整关系。对两个变量进行回归分析,得到结果:Y=1.05×X3+1.83,从经济意义角度来看,意味着,政府财政支出额和广义货币供应量也有正相关关系。

2.1.4 对被解释变量Y和解释变量X4的研究

在既不含有漂移项又不含有趋势项的模型下,对Y和X4进行单位根检验,得到Y是二阶单整随机过程,而X4是一阶单整过程,两个变量并不存在协整关系,不可以进行回归分析。

换用既含有漂移项又含有趋势项的模型,结果是Y和X4都是二阶单整过程,对两个变量进行回归后提取残差,检验残差的单整阶数,结果在该模型下,残差是平稳的,残差相对两个变量降阶,可以对两个变量进行回归。通过t检验的回归结果是Y=0.60×X4+5.46,表明净出口总额与广义货币供应量同样有正相关关系,广义货币供应量会随着净出口额的增加而增加。

2.2 单个变量与被解释变量的误差修正模型

2.2.1 X1与Y的误差修正模型及分析

通过上述回归,我们知道,Y与X1的长期关系是:Y=1.42×X1-1.42。据此,我们提出残差e1并建立二者的误差修正模型,得到Y与X1的短期关系结果为:D(Y)=1.31×D(X1)-0.21×ECM1t-1。这表明,X1的变化对Y的变化有影响,同时,上一期的Y与X1的非均衡误差对本期的Y也有影响。

2.2.2 X2、X3、X4与Y的误差修正模型及分析

采用同样方法分别建立X2、X3、X4与Y的误差修正模型,得到结果:D(Y)=0.87×D(X2)-0.10×ECM2t-1;D(Y)=1.12×D(X3)-0.28×ECM3t-1;D(Y)=0.06×D(X4)-0.11×ECM4t-1。

2.3 多个解释变量与被解释变量的关系研究

选用只含有漂移项的模型,在该模型下,Y是平稳序列,X1和X2是二阶单整过程,X3和X4是一阶单整过程。在对四个解释变量加上一个被解释变量进行回归后,我们提取残差检验了其单整阶数,结果显示残差相对被解释变量和解释变量降阶了,可以对解释变量和被解释变量进行多元线性回归。

以Y为被解释变量,以X1、X2、X3、X4为解释变量进行最小二乘回归,得到结果,可以看到,判定系数很接近1,表明方程拟合优度较好;但是F值很大,于是,可以怀疑解释变量之间可能存在多重共线性。

对估计模型进行多重共线性检验并采用逐步回归法消除多重共线性。结果只有X1、X3和X4通过检验,模型变为Y=1.02×X1+0.35×X3-0.03×X4-0.65,但X4和常数项的系数明显不符合经济意义,所以放弃这两个变量,再次回归得到模型Y=0.80×X1+0.46×X3。

对回归结果进行拉格朗日乘数检验(LM检验)后,发现确实存在自相关性。需要采用广义最小二乘法进行修正。修正后得到模型Y-0.73×Y(-1)=0.88×[X1-0.73×X1(-1)]+0.36×[X3-0.73×X3(-1)],对修正后的模型再次进行LM检验,结果显示自相关性已经消除。分析消除自相关性的模型,可以得到结论,居民消费支出和财政支出的变化都会对广义货币供应量产生影响,且居民消费支出的变化和财政支出的变化都对广义货币供应量的变化具有正向调解作用。

3 结 论

总结最终的回归结果,居民消费支出总额、全社会固定资产投资总额、政府财政支出总额和净出口总额都不同程度地影响广义货币供应量。其中,居民消费支出总额、全社会固定资产投资总额和政府财政支出总额以及净出口总额都与广义货币供应量有正相关关系。这不仅表明了我国的货币具有内生性的特点,同时也表明了广义货币供应量是外生的可控变量。通过本文还可以看出我国货币供应量实际上与宏观经济活动有很大影响,我们可以通过宏观经济活动来对广义货币供应量施加影响。

参考文献:

[1]王腾飞,蔡岩兵.基于VAR法的中国货币供应量影响因素实证分析[J].山东工商学院学报,2013(6):101-108.

[2]王新新.货币供应量影响因素的多元线性回归分析[J].现代商业,2014(33):161-162.

[3]戴建军.我国货币供应量与国内生产总值关系的实证研究[J].财经理论与实践,2007(6):34-38.

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