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貨幣需求計量的經濟模型構建論文
隨著我國財政政策的逐漸淡出，貨幣政策在我國宏觀調控中的作用不斷加強，建立一個穩定可預測的貨幣需求函數顯得尤為重要。因此，本文提出了適度緊縮貨幣政策下的貨幣需求函數的計量經濟模型，并導出我國的貨幣需求函數。根據筆者的貨幣需求函數，得出的結論是：應當以M2層次的貨幣供應量為中介目標;為預防可能出現的經濟過熱，而應該合理控制貨幣信貸增長，從而實施適度緊縮的貨幣政策。
中國人民銀行2006年8月發布二季度貨幣政策執行報告表示，與2006年上半年較高的經濟增長率10.9%相比，下半年經濟增長可望略有放緩，但總體上仍將保持平穩較快的發展勢頭。央行提醒，當前要高度關注固定資產投資增長過快、貨幣信貸投放過多、國際收支不平衡、能源消耗過多、環境壓力加大以及潛在通脹壓力上升可能對我國經濟帶來的風險。由此央行將合理控制貨幣信貸增長，防止經濟增長由偏快轉為過熱。
而貨幣政策的實施，必須有一個合理的中間目標，近來有關我國貨幣政策中間目標的選擇問題學術界進行了激烈的討論。而本文通過對貨幣需求函數的研究認為，貨幣供應量仍然是我國合理的中介目標。而貨幣政策的有效與否，關鍵是確立貨幣總量這個中介目標，從而實現最終目標，而聯系這個中介目標和最終目標的紐帶是貨幣需求函數，所以確立一個穩定、合理和可預測的貨幣需求函數對于貨幣當局實施有效適度緊縮的貨幣政策具有重要的意義。
因此，本文力圖利用現有的金融理論建立我國的貨幣需求函數，從而為實施適度緊縮的貨幣政策預防可能出現的經濟過熱提供政策建議。本文結構如下：首先提出一個貨幣需求函數模型，然后根據我國的數據，利用最小二乘法對其進行檢驗，通過剔除不顯著變量得到我國的長期貨幣需求函數，再用協整檢驗驗證它們之間的長期均衡關系，以避免最小二乘法所不能解決的“偽回歸”現象，最后建立既反映長期趨勢又反映短期波動誤差校正模型。
模型設定
西方國家對貨幣函數的研究主要有三大流派，古典貨幣數量論、凱恩斯流動偏好理論和弗里德曼現代貨幣數量論。古典貨幣數量論者費雪提出了現金交易方程式，認為貨幣需求僅為收入的函數，而以馬歇爾和庇古為代表的劍橋學派提出的現金余額需求方程雖然與費雪的現金交易方程式相似，但他們解釋他們的方程時，強調貨幣財富的儲藏功能，并考慮了機會成本，也說明了價格預期對貨幣需求有影響。凱恩斯在現金余額方程的基礎上提出了流動偏好理論，提出了人們持有貨幣的三大動機：預防動機、交易動機和投機動機，前兩者是收入的函數而后者是利率的函數。現代貨幣數量論的倡導者弗里德曼在那篇著名的論文《貨幣數量論：一種重新表述》中提出如下貨幣需求模型，
Md=f(P,rb,re, ,w,W,u)
他雖然引用了費雪的觀點，即貨幣需求僅為收入的函數，但他的方法更接近凱恩斯和劍橋學派。在該方程中他雖然引入了很多變量，但是通過對這些變量之間的相互抵消關系的分析，認為貨幣需求僅為財富的函數，由于財富難以計量而用持久收入(Yp)代替，所以他的貨幣需求函數可記為： md=Md/P=f(Yp)。
我們在這里建立貨幣需求函數利用弗里德曼的方法，以弗里德曼初始的貨幣需求函數為基礎，并考慮到我國的實際情況，建立如下的貨幣需求函數：
Md=f(W,R,R1,P,π)
W為財富，R為貨幣存款利率，R1為其他金融資產的收益率，P為價格水平，π為預期通貨膨脹率。根據金融理論有下面的約束條件：
Md/W>0，M1d/R<0，m2d r="">0，Md/R1的符號有待于檢驗，因為它既有正的收入效應又有負的替代效應，Md/P>0，Md/π<0。
在實證分析中考慮到數據的可獲得性和可操作性，用國內生產總值GDP代替財富W，利用股票市值SV代替其它金融資產的收益R1，利用價格變動率(即實際的通貨膨脹率)代替預期通貨膨脹率，并用下面彈性分析的對數形式的經濟計量模型：
LN(Mt/P)=α0+α1LN(GDPt/P)+α2LN(Rt)+α3LN(SVt)+α4 LN(a+πt) +εt (1)
Mt/P是實際貨幣余額，GDPt/P是實際收入，Rt是貨幣自身利率，α1，α2，α3，α4分別為相應的要估計的彈性，a+πt使得該項始終為正值(否則無數學意義)，εt為隨機誤差項。上面的實證形式的貨幣需求函數是基于以下金融理論：
貨幣需求是對實際余額的需求，因此在數據處理時，以1993年為基期，將名義量轉化為實際量。
影響貨幣需求的規模變量是人們擁有的財富，因而應該使用實際量而非名義量，在以GDP為規模變量代替財富而進入函數時，也以1993年為基期，轉化為實際GDP。
影響貨幣需求的機會成本變量應該是名義利率而非實際利率，因而在利率作為機會成本變量時，采用名義利率。
數據說明
樣本區間的選擇從1994年開始，根據《中國人民銀行統計季報》和《證券市場周刊》各期可以得到各個層次的貨幣供應量M1、M2，國內生產總值GDP，價格指數P，股票市值SV和名義利率R(三年期定期存款利率)等數據的時間序列值。之所以這樣選擇樣本，是基于以下考慮的。
到1993年，我國的貨幣化進程大大提高，經濟的貨幣化程度已經超過100%，因而制度因素的影響大大減弱，建立模型時，可以將制度因素作為隨機變量，從而使模型簡化。
1993年7月，財政部、中國人民銀行頒發了《金融企業會計制度》，因而1994年后各種統計數據在口徑上相一致。
中國人民銀行從1994年第三季度開始定期公布季度數據。
對貨幣需求函數的實證檢驗
(一)最小二乘法(OSL)的線性回歸分析檢驗
根據選取的樣本觀測值，運用SPSS軟件，分別對(1)式進行線性回歸分析得到M1和M2回歸方程。
LN(M1t/P)= 3.857+0.603LN(GDPt /P) -
(7.211) (7.815)
0.132LN(Rt)+0.0902LN(SVt)-0.126 LN(a+πt)(2)
(-3.142)(3.365)(-0.762)
該方程的判定系數為R2=0.994，而調整后的判定系數為R2ADJ=0.993，F統計量為F=310.406，這說明該方程在總體上具有解釋力，而D-W統計量為1.455，說明回歸方程的殘差項不存在序列相關。但是該方程的通貨膨脹率變量不能通過t檢驗，說明它與其他變量間存在共線性，因而對貨幣需求的影響不顯著。
LN(M2t/P)= 1.404+0.926LN(GDPt/P) -
(3.370) (14.011)
0.191LN(Rt)+0.062LN(SVt) -0.121 LN(a+πt)(3)
(-5.832)(2.992) (-0.929)
該方程的判定系數為R2=0.995，而調整后的判定系數為R2ADJ=0.994，F統計量為F=838.810，這說明該方程在總體上具有解釋力，而D-W統計量為1.455，說明回歸方程的殘差項不存在序列相關。但是該方程的通貨膨脹率變量不能通過t檢驗，說明它與其他變量間存在共線性，因而對貨幣需求的影響不顯著。
在上面的兩個方程中均剔除通貨膨脹率因素，再對方程進行回歸可得到：
LN(M1t/P)= 3.201+0.72LN(GDPt/P) -
(8.551) (17.621)
0.241LN(Rt)+0.0584LN(SVt)(4)
(-5.760) (2.783)
F=1049.36R2=0.994， R2ADJ=0.993，DW=1.368
LN(M2t/P)= 1.68+0.996LN(GDPt/P) -
(7.153) (36.955)
0.255LN(Rt)+0.03149LN(SVt) (5)
(-9.254)(1.866)
F=3457.54 R2=0.998，R2ADJ=0.998， DW=1.516
兩個方程在統計上都能通過檢驗，并且擬合優度很好，說明用實際國內生產總值GDP、利率R和股票市值SV對實際貨幣需求有整體的解釋意義。D-W統計量分別為：1.368、1.516可以認為回歸方程殘差項不存在序列相關，因此方程的參數值在OSL方法的統計意義上是可置信的。
(二)單位根檢驗和協整檢驗
上面的回歸方程都能通過統計檢驗，并且擬合優度很好。但是由于時間序列的不平穩性，OLS(普通最小二乘法)方法不能避免“偽回歸”現象，因而必須進行協整檢驗。
這里的單位根檢驗采用Dickey-Fuller檢驗法，首先構造統計量F=(N-k)(ESSR-ESSUR)/q(ESSUR)，并利用SPSS軟件分別計算各個變量的有限制回歸方程Yt-Yt-1=α+λYt-j的殘差ESSR，以及無限制回歸方程Yt-Yt-1=α+βt+(-1) Yt-1+λYt-j的殘差ESSUR。然后分別計算各個變量的F統計量的值，結果如下表所示，將F值與臨界值比較，我們在5%的顯著水平下接受原假設，即LN(M1/P)， LN(M2/P)， LN(GDP t /P)， LN(Rt)， LN(SVt)都是隨機游走(Random Walk)非平穩序列(見表1所示)。
對于協整檢驗有很多種方法，我們這里采用Engle—Granger兩步檢驗法：
第一步，用OLS方法對長期方程：
LN(Mt/P)= α0+α1LN(GDP t /P) +α2LN(Rt)+α3LN(SVt) +εt
進行估計，得到協整回歸方程，
εt = LN(Mt/P)-
第二步，對εt進行ADF檢驗，也就是上述的單位根檢驗方法。得到F值為：F=9.167>8.65(8.65為2.5%顯著水平下的臨界值)，因此拒絕原假設，也就是說，εt是平穩序列。所以，LN(Mt/P)，LN(GDP t /P)，LN(Rt)，LN(SVt) 具有協整性，因而上面的回歸結果具有“超一致性”(Super Consistency)，它們之間具有長期均衡關系。
(三)誤差修正模型(Error Correction Model，ECM)
由于貨幣需求函數既有長期均衡又有短期波動，為了反應這種短期波動，我們建立如下的誤差修正模型：
LN(Mt/P)=α0+α1LN(GDPt/P) +α2LN(Rt)+α3LN(SVt)+α4ecmt-1+εt
其中ecmt-1為誤差校正項，ecmt=LN(Mt/P)-(α0+α1LN(GDPt/P)+α2LN(Rt)+α3LN(SVt) )
上述的誤差校正模型中，差分項反應變量短期波動的影響，因而被解釋變量的波動被分成兩部分：一部分為短期波動，即差分項;另一部分為長期均衡，即誤差校正項。從理論上講，ecm前的系數α4滿足：-1<α4<0，因此，若在(t-1)時刻LN(M/P)大于長期均衡解：α0+α1LN(GDP/P)+α2LN(R)+α3LN(SV)，則誤差修正項α4ecm為負，使得短期貨幣需求LN(Mt/P)減少;若在(t-1)時刻LN(M/P)小于長期均衡解：α0+α1LN(GDP /P)+α2LN(R)+α3LN(SV)，則誤差修正項α4ecm為正，使得短期貨幣需求LN(Mt/P)增加，因而系數α4反應了長期貨幣需求對短期波動的修正幅度。這就是誤差修正模型的優點。
對上述誤差修正模型進行OLS估計，得出M1和M2的誤差修正方程：
LN(M1t/P)=0.08763+0.641LN(GDPt/P)-
(5.643) (3.800)
0.199LN(Rt) -0.704ecmt-1(6)
(-2.691) (-3.448)
F=11.54，R2=0.670， R2ADJ=0.612， DW=1.788
LN(M2t/P)=0.06443+0.620LN(GDPt/P)-
(4.019)(6.72)
0.0892LN(Rt) -0.387ecmt-1 (7)
(-1.976) (-2.180)
F=16.847，R2=0.748，R2ADJ=0.704， DW=1.880
在上面的回歸過程中，由于變量LN(SVt)在方程中不顯著，因而被剔除，回歸方程(6)和(7)在統計意義上都能夠通過檢驗。我們看到M1層次的貨幣需求長期對短期的修正幅度達到70%，而M2層次貨幣需求長期對短期的修正達到約40%。
結論及政策建議
在回歸方程(2)和(3)中，我們看到通貨膨脹率變量對實際貨幣需求的影響不顯著，我們認為這是由于采用名義利率的緣故。根據費雪效應，名義利率中包含了通貨膨脹因素，因此通貨膨脹率變量與名義利率之間出現了共線性，因而不能通過t檢驗。
回歸方程(4)和(5)通過了后面的協整檢驗，這說明我們的模型是有解釋力的。通過這兩個方程，我們看到實際GDP變動1%實際貨幣需求的變動也大約為1%(對M1的需求變動為0.72，對M2的需求變動為0.996)，根據貨幣流通速度公式V=y/L(L為實際余額需求，y為實際收入水平)，因此貨幣流通速度可以認為是穩定的，并且M2的流通速度比M1的流通速度更穩定。所以中央銀行的貨幣總量目標應該以M2為標準。
通過回歸方程(4)、(5)、(6)、(7)，我們得到影響貨幣需求各經濟變量的長短期彈性值(見表2所示)。
從表2中我們可以看出，各變量彈性的長期值均大于短期值，這與理論相符合。并且我國M2層次貨幣需求的利率彈性為負值，這說明在我國提高利率將降低對M2層次貨幣的需求。因此，我國央行不適宜通過加息的方式來預防可能出現的經濟過熱，而應該通過合理控制貨幣信貸增長的方式，實施適度緊縮的貨幣政策，以防止經濟增長由偏快轉為過熱。這也說明我國央行目前的政策操作相一致與我國的經濟運行的實踐是一致的，因而合理的。
通過回歸方程(4)和(5)，我們能夠看到股票市場對貨幣需求有正向的影響，股市繁榮貨幣需求增加，股票市值上升1%，M1層次的實際需求上升0.0584%，M2層次的實際需求上升0.03149%。通過與誤差修正方程(6)、(7)的比較，我們發現，短期內股票市場對貨幣需求的影響不顯著，說明公眾對股票市場投資的不確定性具有很強的戒備心理。這對貨幣當局來說要規范股票市場，避免違規操作，這有助于消除公眾的戒備心理，從而使之成為合理的投資場所。
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