中国货币乘数因素分析与预测

【摘要】国家进行宏观调控以实现促进就业、稳定增长、稳定物价、平衡国际收支等目标的关键在于调节总供求，而宏观干预政策主要是对需求面的调节，由于市场需求是由货币作为载体的需求，因此它的实现必然要通过对货币供给的调节来实现1。因此现实问题的需要使货币问题的研究逐渐从开始的货币需求问题转向现在的货币供给问题。我国近年来经济结构的调整，金融制度的创新更加大了货币供给调控的复杂程度，货币供给理论也随之深入发展。货币供给理论的核心概念是货币供应量，我们常用的M0、M1、M2是根据统计口径不同人为划分的货币供给量。M0即现金（currency）的供应量，M1在M0的基础上还包括活期存款称为狭义货币供应量，M2在M1的基础上还包括定期存款称为广义货币供应量，当然随着包括的资产的流动性进一步放宽和降低还可以定义出M3、M4。但是目前通用的统计量为M0、M1、M2。基础货币又称高能货币是流通中的现金与央行控制的总准备金之和，货币供应量等于基础货币和货币乘数的乘积是一个恒等式。一般认为基础货币是央行的负债可以被央行直接控制，因此对货币供应量控制的关键在于准确预测货币乘数，即对基础货币的放大倍数。不同口径的货币供应量有与之对应的不同口径的货币乘数。根据我国经济运行的具体实践，广义货币乘数m2比狭义货币乘数m1能更好的反应我国宏观经济运行的总体水平。因此本文中对货币乘数的分析和预测以广义货币乘数m2为主。目前对货币乘数的预测有两种基本思路：一是在货币乘数理论模型的基础上，先分析预测各个决定因素再以此预测货币乘数，又称为结构法。二是单纯从货币乘数数据本身出发，建立时间序列ARIMA模型进行预测，这种方法对统计数据的质量要求比较高。本文分析比较了货币乘数预测的两种方法，在指出结构法的缺点的基础上详细介绍了本文所采用的时间序列ARIMA模型的优势。事实上互联网金融的发展到底会有多大发展，会在多大程度上冲击现有交易习惯改变金融结构尚未可知，对于我国货币供给量的控制，对于货币乘数的预测都将产生不小的冲击，并且金融创新带来的流动性界限模糊使结构法存在着难以克服的困难,ARIMA时间序列模型能回避这些问题。因此利用ARIMA模型对2004至2013广义货币乘数进行预测，以考察在经济结构与金融结构转型期的现在，货币乘数的能否自身变化规律进行准确预测，是否能为货币供应量继续充当货币政策中介目标的合理性提供保障。本文还结合我国货币乘数的实际特点，针对我国存款实际情况提出将储蓄存款按活期与定期的不同分别归入活期存款与定期存款中，简化了原有模型，从而突出了现阶段结构法的关键点在于金融创新带来的流动性界限模糊的资产如何归入理论模型的这个问题，正是由于该问题的难以克服凸显了时间序列方法的优势。本文将应用因素分析对货币乘数变动做出定性解释，应用时间序列模型对货币乘数进行定量预测。关于货币乘数的稳定性，尤其是在金融结构不断变化的转型时期，文献观点并不统一。货币乘数的稳定性是时间序列方法应用的关键，目前我国进入改革的深水区，正是处在经济结构、金融制度调整的过程中，货币乘数在此影响下是否仍然平稳可以预测，是论文探讨的重点，采用时间序列ARIMA模型对2004第一季度至2013第四季度我国货币乘数进行了预测，最后根据模拟得到的结果，进一步分析了货币乘数稳定性和预测准确性，以及对我国货币政策方面的启示。
【作者】李梦嘉；
【导师】孙少岩；
【作者基本信息】吉林大学，金融，2014，硕士
【关键词】货币乘数；因素分析；时间序列模型；预测；

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