货币供应量中狭义货币与准货币对汇率的影响关系

杜娟　汪梓健　杨德禄

摘 要：随着经济的发展，汇率的变动对我们的生活影响越来越大，而汇率的变动会受到什么因素的影响，汇率变动又会导致哪些方面的变动都是需要我们思考的问题。选取1990年到2016年的货币供应量与汇率的数据建立非结构性的多向量自回归模型VAR模型，Granger（格兰杰）非因果检验，应用脉冲响应分析等计量理论与方法对汇率，狭义货币和准货币进行动态实证分析。结果表明准货币与汇率的关系密切，准货币的变动对汇率变动的贡献度更大。

关键词：狭义货币：准货币：汇率：VAR模型：Granger非因果检验：脉冲响应

中国经济的发展，为了满足再生产的需求，不断的向市场投放货币，随着货币大水池的积蓄量越来越大，汇率这个浮标是将水涨船高呢，还是逆向变动呢。一般来说，可利用VAR模型及其衍生模型来研究货币政策冲击对汇率影响大小、方向及解释程度。Rogers（1998）运用1889年-1992年英美两国货币供应量的数据建立VAR模型，得出英镑与美元货币供应量的变化对其实原汇率波动的解释程度高达46.6%。国内关于货币供应量对汇率的传导研究在方法上稍显单薄，研究成果比较突出的有下这些。奚君羊和谭文（2004）利用1W0-2000年的年度数据，采用协整分析和冲击分解的方法，分析得出从长期效果上来说我国货币供应量的增加会导致人民币汇率的下浮且影响极为显著。方福前和吴江（2009）利用不同时期中日三国的季度数据，建立VAR模型来研究货币冲击、供给冲击、需求冲击对三国实际汇率波动的影响，其计量结果显示，货币冲击对人民币、日元、韩元三种货币的实际汇率波动均有显著影响。

我国国内关于货币供应量影响汇率的研究大多集中在使用不同时期的数据或者不同方法来解释本国货币供应量对人民币汇率变动的影响，少有论文会考虑到货币供应量与汇率之间双向影响问题。货币供应量，汇率都不是单一的自变量与应变量的关系。而是互相有影响的量。并没有严格的解释变量与被解释变量的关系本次实证进行更细致的分层。本文重点在于分层次研究这种相互关系的变动。

一、实证模型建立

1.数据来源及指标分析

货币供给按照广义和狭义的分为M0，M1，M2而流通中的现金主要流向社会再生产环节对于汇率涉及两国货币相对量这样的指标影响较少。所以货币供应量主要选了M1，M2两个时间序列，汇率时间序列，对此我们要来展开分层研究，在货币供给量的M0这个层次与外汇的接近程度很小，我们先忽略M0与汇率的相互关系。M1是各个团体个人组织的活期存款。M2是在活期存款的基础上加上定期存款。由于M2中包含M1所以在研究的时候数据会有影响，所以本次研究中我们设定了一个货币供给量剩余MR也就是M2与M1的差额，通常意义上的准货币。为了防止可能出现的异方差，先对三组数据进行取对数的处理，得到LogI，LogM1，LogMR三组数据。本次实证研究的数据来源于《中国统计年鉴》和《中国金融统计年鉴》。

2.数据平稳性检验

对于平稳的时间序列而言，通过序列已知信息，建立模型去拟合，进而可以预测出未来的相关信息。非平稳时间序列，数字特征往往根据时间的变化而变化，仅通过序列已知的、过去的信息，很难再掌握时间序列整体上的随机性。如果时间序列是非平稳的，忽略这一特征，将破坏回归模型的基本假设，得出的R^2、F、t等统计量都将失去意义，在此基础上进行的分析、检验、预测等结果也将无效。时间序列的平稳性检验（ADF检验）是对于时间序列计量分析有效性的基础，检验时间序列的确定性与随机性的同时，排除谬误相关。单位根检验通常采用的方法是扩展的迪克-福勒检验（ADF检验）。在实际检验过程中，我们将根据ADF临界值检验表，当检验结果拒绝原假设时，这就说明原序列不存在单位根，为平稳序列。

由于考慮到序列可能存在自相关，首先采用单位根检验，见表1。单位根检验表明在10%的显著性水平下可以得知该序列存在单位根，故认为LogI，LogM1，LogMR为非平稳的。对LogI，LogM1，LogMR一次差分得到的序列在1%的显著性水平下不存在单位根，可以认为原序列的一阶差分是平稳的。所以LogI，LogM1，LogMR一阶单整。

3.格兰杰因果检验

格兰杰检验的结果如下表2所示我们可以看到在所选择的三个时间序列中，在滞后一期中在显著性水平为10%是汇率与狭义货币互成因果关系，而汇率与准货币只是单项因果关系，在滞后两期时汇率与狭义货币的格兰杰因果关系在显著性水平为10%是任然保持在滞后三期，四期时格兰杰因果关系不再存续。而狭义货币是汇率的格兰杰因越来越显著。在所有的滞后期中汇率始终不是准货币的格兰杰因，但是在所有滞后期中准货币是汇率的格兰杰因越来越显著。可以看出准货币，狭义货币对汇率的影响很大。因此将其分成两组分析。

4.建立VAR模型

（1）滞后阶数的确定

在VAR模型中解释变量的最大滞后阶数p太小，残差可能存在自相关，并导致参数估计的非一致性。适当加大p值（即增加滞后变量个数），可消除残差中存在的自相关。但p值又不能太大。在这里我们使用AIC和SC准则来确定我们的VAR模型的滞后阶数。在数据表3中我们可以看到在滞后期为1是AIC和SC同时达到了最小。通过表2中不同阶数下AIC、SC值及参数估计有效性和一致性的原则，确定模型的最优滞后阶数均为1阶。分别建立log（I）与log（M1）及log（I）与log（MR）两组变量的自回归模型见方程（3）、（4）。

（2）VAR建模结果

通过使用eviews7.0我们建立了如下的VAR模型，根据AIC和SC准则确定了阶数为1阶。下面是回归的结果。通过对结果的分析我们可以知道调整后的R^2值均在0.9之上说明该模型很好的与数据进行了拟合。合个变量的系数都比较大也通的过检验。在整体的F统计量的检验中各个方程的F统计量的值很大也通的过检验

5.模型稳定性验证

在上一个环节我们建立了VAR模型在这里我们对模型进行检验，通过使用AR根表的方式看我们所建的模型是否的稳定的，不稳定的模型会对后面的脉冲响应分析的标准差产生误差。在此我们展示了该模型的AR根图，经检验可知所有的根的倒数都在单位圆中这表明了在这次实证中所建的模型是平稳的，后续的预测是有效的。

6.脉冲响应函数及方差分解

下面对脉冲响应图来进行分析，如下图左一当初期的汇率对来自于自身的一个标准差信息立即给出正向的响应，但是响应快速衰减最后趋于零。右一对来狭义货币的冲击是负向的，响应逐渐增加最后趋于稳定保持1%的影响度。右二狭义货币对于来自于自身信息的一个标准差信息立即做出一个正向反应在后来的时间里缓慢下降。对于来自汇率的一个标准差信息的给出了一个负向反应且不断增大，逐渐稳定在4%左右。

在进行了脉冲响应分析之后我们进行另一种预测分析方差分解，方差分解研究的是影响内生变量的结构冲击的贡献度。在两个方程的基础上对所研究的指标进行了方差分解，从表中的分解结果可以很明显的看出对于汇率的变动狭义货币和准货币都有影响相比之下准货币对汇率的影响更大一点。准货币对汇率变动的贡献度大于狭义货币对汇率的贡献度，随着时间的推移贡献度呈逐渐递增趋势。反观，汇率对狭义货币，准货币变动情况，汇率对狭义货币贡献度随着时间的推移在逐渐上升，而汇率对准货币的贡献度基本没有什么大的变化。

二、结论与意见

1.在汇率问题中重视准货币供给量。从本文的实证研究可以发现在汇率中准货币供给量的引领变动的主导地位。在国内的汇率调节中防止我国货币的大幅升值贬值，保证准货币规模的稳定很重要。汇率与准货币呈反向变动趋势，在当今人民币有贬值压力的大环境下，准货币的规模可以适度扩大。

2.发挥狭义货币的缓冲作用。狭义货币与汇率有双向的作用，但狭义货币对汇率的包容性强敏感性低，所以狭义货币是微调汇率很好的货币政策。在准货币规模不发生大的变动时，通过鼓励扶持等政策刺激实力经济的活跃度，提高流通货币的数量以及流動性，在一定程度上可以缓解人民币的贬值压力。国内强势的需求，给狭义货币发挥缓冲作用提供了广阔的空间，人民币从长期来看没有贬值的基础。

参考文献：

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作者简介：杜娟（1995- ），女，汉，内蒙古呼和浩特人，安徽财经大学金融学院，2014级本科生，金融学（国际金融方向）；汪梓健（1996- ），男，汉，安徽芜湖人，安徽财经大学金融学院，2014级本科生，金融学（国际金融方向）；杨德禄（1994- ），男，汉，辽宁沈阳人，安徽财经大学经济学院，2014级本科生，经济学专业