利率及收入对货币供应量的影响

1、利率及收入对货币供应量的影响（修订版） 内容摘要：本文以宏观货币需求理论为基础,引入存款利率和央行再贷款利率两个解释变量,利用计量经济学的方法,分析货币供应量与这两者的关系.从中国的实际情况出发,利用年度数据着重分析利率对货币需求的影响,从而将经济理论和中国现实情况结合进行分析.关键字：货币供应量 利率一理论模型的设定由于我们正在摸索阶段，所以先把模型设定为线性模型： 模型设定如下： Y=0+1X1+2X2+ui， Y货币供应量 X1央行再贷款利率（一年期） X2存款基准利率（一年期） ui-随机扰动项 0、1、2 -参数二、 数据来源及搜集处理方法 1 、货币供应量Y数据的搜集：M用广义货币供应量M2代替，因为货币的供给主要是由中央银行来进行，而货币的需求则取决于流动性偏好，尤其是投机动机。由于流动性偏好是一种心理活动，难以操纵和控制，货币需求也就难以预测和控制，需要变动的是货币供应量。这种替代具有一定的合理性.M= M2= M1+M0.M0=现金流通量，M1= M0+银行活期存款，M2= M1+储蓄存款+定期存款。广义货币的供给量可以从中国人民银行网站（）中查得，但是由于统计项目的

2、调整，只能直接得到广义货币供给量1999-2004年的数据。 2、利率数据的搜集 在目前中国的利率体系下存在这多种利率,按借贷主体可以分为:银行利率,非银行金融机构利率,有价证券的利率和市场利率.从数据的代表性和可获得性两方面考虑,选用了中央银行的一年期再贷款利率. 央行的再贷款利率是中国人民银行向金融机构进行信用放贷时所使用的利率.从1984年起,再贷款利率成为中国中央银行的基准利率之一,起着宏观调控的作用.有关资料表明，1984-1993年，中央银行基础货币投放主要渠道是再贷款，95以上的基础货币是通过再贷款投放出去的。由于该时段较长，占样本长度的一半，因此，用再贷款利率数据是合理的，且考虑到数据的可获得性，于是统一使用再贷款利率数据。对于利率有变动的年度，按天数进行加权平均。数据来源：中国人民银行网站（） 这样,模型所需变量的数据都搜集齐了.下面就利用Eviews进行模拟.Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 00:35Sample: 1999 2004Included observation

3、s: 6VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C230280.8560854.20.4105890.7089X1-62576.68123000.7-0.5087500.6460X271406.33326460.80.2187290.8409R-squared0.084133 Mean dependent var161517.0Adjusted R-squared-0.526446 S.D. dependent var50685.59S.E. of regression62621.75 Akaike info criterion25.23447Sum squared resid1.18E+10 Schwarz criterion25.13035Log likelihood-72.70340 F-statistic0.137792Durbin-Watson stat0.611858 Prob(F-statistic)0.876494从表中数据来看，拟合优度明显偏低，而且从d-w检验来看，存在明显的自相关，但是我们还是做了一下white检

4、验和ARCH检验，虽然并没有什么实际意义，但是我们想找出问题出在哪里，检验结果如下：ARCH Test:F-statistic3.695173 Probability0.345231Obs*R-squared3.523262 Probability0.171765Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 00:35Sample(adjusted): 2001 2004Included observations: 4 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C7.93E+092.36E+093.3544960.1844RESID2(-1)-1.7203232.068470-0.8316890.5583RESID2(-2)-4.9400012.028766-2.4349790.2481R-squared0.880815 Mean dependent var2.38E+0

5、9Adjusted R-squared0.642446 S.D. dependent var3.74E+09S.E. of regression2.24E+09 Akaike info criterion46.00886Sum squared resid5.01E+18 Schwarz criterion45.54858Log likelihood-89.01772 F-statistic3.695173Durbin-Watson stat1.900689 Prob(F-statistic)0.345231White Heteroskedasticity Test:F-statistic197.7849 Probability0.005035Obs*R-squared5.979844 Probability0.112595Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 00:36Sample: 1999 2004Included observations: 6Variab

6、leCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1.41E+127.22E+1019.486850.0026X1-8.09E+114.13E+10-19.575910.0026X121.15E+115.85E+0919.731950.0026X28.15E+081.43E+090.5707250.6258R-squared0.996641 Mean dependent var1.96E+09Adjusted R-squared0.991602 S.D. dependent var2.97E+09S.E. of regression2.73E+08 Akaike info criterion41.91907Sum squared resid1.49E+17 Schwarz criterion41.78024Log likelihood-121.7572 F-statistic197.7849Durbin-Watson stat3.191815 Prob(F-statistic)0.005035从检验结果来看，各项数据都显示出模型设定的不合理，所以决定将模

7、型进行修改：在设立模型时将利率作为决定货币需求总量的解释变量.由于三个变量之间数量级存在差异,若直接回归会存在一些潜在问题,为了回避这一 问题,本文在设定模型时采用了双对数模型,此外,双对数模型中,各解释变量的参数即为弹性,具有良好的经济解释意义.故模型修改如下： logY=c+Y货币供应量 X1央行再贷款利率（一年期） X2存款基准利率（一年期） ui-随机扰动项 0、1、2 -参数注: 利率采用百分比,一方面可以避免对数取负,另一方面,可以用数学推导证明这种代入并不影响参数的意义, 2则表示利率对货币供应量的弹性.Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 09:47Sample: 1999 2004Included observations: 6VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C13.366392.7790274.8097370.0171LOG(X1)-1.6040952.534671-0.6328610.5718LOG(X2)0

8、.8146784.0380570.2017500.8530R-squared0.133972 Mean dependent var11.95281Adjusted R-squared-0.443379 S.D. dependent var0.305031S.E. of regression0.366466 Akaike info criterion1.137033Sum squared resid0.402893 Schwarz criterion1.032912Log likelihood-0.411098 F-statistic0.232046Durbin-Watson stat0.641835 Prob(F-statistic)0.805931F-statistic3.343312 Probability0.360688Obs*R-squared3.479615 Probability0.175554Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/08/05 Time: 09:48Sample(adjusted): 2001 2004Included observations: 4 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C0.2746740.0852323.2226530.1915RESID2(-1)-2.4250822.099849-1.1548840

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