卜振興
(中國郵政儲蓄銀行,北京 100033)
自從新西蘭央行于1989年開始實行通貨膨脹目標制以來,加拿大、英國、瑞士、瑞典、以色列、日本等國央行開始效仿這一制度。貨幣政策目標、貨幣政策操作、貨幣政策流程逐漸進入公眾視野,各國央行變得越來越開放和透明。貨幣當局通過加強與公眾的交流和溝通,引導和穩定市場預期,以提升貨幣政策效果。對于我國而言,20世紀90年代后期,開始逐步提升政策透明度水平,2002年加入國際貨幣基金組織數據公布通用系統(GDDS)后,信息披露和透明度建設更是不斷加快。2015年,我國又加入國際貨幣基金組織數據披露特殊標準(SDDS),標志著我國貨幣政策透明度的進一步提升。那么貨幣政策透明度的政策效果表現在哪些方面?它對物價穩定和經濟增長這兩大主要的貨幣政策目標有哪些影響?回答這些問題不僅有助于理解各國貨幣政策轉變的原因,也有助于分析透明度提升的作用和影響,具有重要的理論意義和實踐意義。
關于貨幣政策透明度政策效應的文獻有很多,按照研究對象的不同,主要分為:
第一,對通脹和產出影響的研究。Cukierman et al.(1986)認為,出于維護自身聲譽的考慮,央行一旦對外承諾降低通脹水平,就會主動采取各種措施履行承諾,因此,提升貨幣政策透明度有助于降低通貨膨脹率。之后,很多研究利用實證數據證實了透明度在降低通脹水平方面的積極作用(Mishkin et al.,1997;肖曼君 等,2013)。除了探討貨幣政策透明度與通脹產出水平的關系,很多研究還分析了透明度對通脹產出波動的影響,認為當貨幣當局有多重政策目標,但是目標偏好信息不透明度時,公眾會傾向于認為貨幣當局更重視經濟增長,從而對貨幣當局降低通脹的決心產生懷疑,導致公眾對通脹水平保持一個較高的預期,最終使得通脹水平和通脹波動幅度均較高,因此,央行提升政策透明度有助于降低通貨膨脹的波動(Canzoneri,1985;Eijffinger et al.,2000)。但是也有研究認為透明度會加劇通脹和產出的波動,基于信息傳導角度,較高的透明性使得市場主體對貨幣政策的變動異常敏感,必然會放大央行溝通的效果,加劇了通脹和產出的波動(Jensen,2002)。
第二,對金融市場影響的研究。金融市場主要包括了利率市場、債券市場和股票市場,目前的研究對這幾個市場均有涉及。首先是透明度對利率市場影響的研究。Goodfriend(1986)認為,央行提升政策透明度,向公眾披露與政策工具和政策操作有關的信息,會加劇市場利率的波動,并導致社會融資成本的上升。但是更多的文獻,尤其是國內的研究認為透明度會降低利率水平,減少利率波動,有助于形成合理的利率結構。張強等(2014)基于我國2006—2013年的數據,運用EGARCH模型研究了央行溝通對于利率期限結構的影響,結果表明,央行溝通對短期利率有顯著影響,并且利率走向與政策預期保持一致,而對中長期的影響較小。其次是透明度對債券市場影響的研究。Papadamou(2013)將貨幣政策分為可預期和不可預期兩種,認為只有可預期的利率變動會對國債市場的收益率產生影響,政策不透明會對債券市場產生較大的擾動,因此提升政策透明度有助于穩定金融市場的運行。最后是政策透明度對股票市場影響的研究。Rosa(2011)運用事件分析法和廣義經驗似然檢驗研究美聯儲政策溝通對股票市場的影響,結果發現政策公告和政策操作都會對金融市場產生影響,相較于實際的政策操作,公告更能引導市場的變動。冀志斌等(2011)運用EGARCH模型實證檢驗了我國央行溝通對利率與股票收益率的影響,結果表明,央行溝通對短期市場利率和股票收益率均有顯著影響,對長期利率和股票收益率的影響較弱。
第三,對宏觀經濟總體效應影響的研究。與上述文獻有所不同,這類研究首先將通脹和產出的波動或者平均水平進行綜合化處理,然后考察透明度對宏觀經濟整體的影響。按照構建綜合指數的不同,大致上分為兩類:一類是構建以損失函數為代表的綜合指數,如Cecchetti et al.(2002)構造一個反映通脹和產出波動的社會福利損失函數,并研究貨幣政策透明度對這一綜合指標的影響,結果表明貨幣政策透明度有助于減少宏觀經濟的總體波動水平。另一類是構建以犧牲率為代表的綜合指數,如Chortareas et al. (2002)運用產出缺口和通脹率構建了一個犧牲率指標,通過對包括工業化國家、轉型經濟國家和發展中國家(地區)在內的87個國家(地區)1995—1999年樣本數據的回歸分析后發現,貨幣政策透明度有助于降低犧牲率。之后很多學者也采用犧牲率指標做過相關研究(Stasavage,2003 )。
總結以上的研究,可以發現,目前國內外運用綜合指數研究透明度效應的文獻還較少,同時分析方法也有待進一步改進。隨著計量經濟學的不斷發展,利用新的計量工具可以對透明度的效應進行更加細致和準確的刻畫。因此,本文擬構建宏觀經濟波動綜合指數,將理論推導和實證檢驗相結合,利用TVP-SV-VAR模型研究貨幣政策透明度對宏觀經濟波動的綜合影響。與以往研究相比,本文的不同之處主要表現在:一是將信息披露和市場反應相結合,構建貨幣政策透明度指數;二是利用損失函數將產出波動和通脹波動相結合,構建宏觀波動指數;三是采用包含時變參數性質的TVP-SV-VAR模型;四是將理論推導與實證檢驗相結合。
在構建框架模型前,本文設定:
假設條件1:參照Woodford(2003)、徐亞平(2006)等關于社會福利損失函數的定義,設定央行的目標函數:
(1)
其中:V表示央行的政策目標(也即社會福利目標)。E表示期望因子。δ表示折算率。E(L)表示損失期望值,L=(πt-π*t)2+λ(yt-y*t-wt)2表示福利損失,其中:π表示實際通貨膨脹率;π*表示最優通貨膨脹率(或目標通貨膨脹率);λ表示產出缺口占福利函數損失的權重;y表示實際產出,y*表示潛在產出;w表示由于政府干預導致的穩定產出高于潛在產出的部分*也即政府出于政治利益考慮人為提高的穩定產出高于潛在產出的部分,例如政府實行的稅收和失業保險等政策措施,會對市場產生扭曲,最終導致失業率低于自然失業率水平,均衡產出高于潛在產出。,且w﹥0(Rogoff,1985)。
假設條件2:公眾具有理性預期。因此,理性預期下,公眾對通脹的預期可以表示為:
(2)

假設條件3:貨幣當局與公眾之間存在著信息不對稱,貨幣當局相較于公眾在貨幣政策方面更具有信息優勢。因此,央行掌握產出扭曲w的相關信息,而公眾只能在預期基礎上對w的值進行預測,必然存在一定的偏差,設偏差值為v,則公眾獲取的關于w值的預測和對產出的預測表示如下:
(3)

(4)

根據附加預期的盧卡斯供給曲線(Lucas,1975),可以得到總供給的表達式,也即約束條件:
st:y=y*+b(π-πe)+εt
(5)

將式(5)代入式(1),求損失函數最小化下的通脹水平:
(6)
結合式(2)、(3),可以得到公眾對通脹預期的表達式:
πe=π*+λbp
(7)
為了計算方便,對式(1)的福利損失模型進行精簡,忽略時間、跨期等因素。將式(3)、(5)、(7)代入式(1)中,求得福利損失最小化下通脹π和產出y的一階條件:
(8)
其中,πf與yf分別表示均衡條件下的通貨膨脹和產出水平。
將式(8)代入期望的目標損失函數式(1),并根據期望與方差之間的關系(盛驟,2001):
(9)
可得:
(10)
將式(4)代入式(10),得:
(11)
對式(11)求解關于透明度T的導數:
(12)
很顯然式(12)< 0,因此,貨幣政策透明度的提升有助于減少社會福利損失。對式(8)求期望,得:
(13)
對式(13)求解關于透明度T的偏導數可知,偏導數均為零,因此,貨幣政策透明度沒有影響平均通貨膨脹和平均產出。同時,根據式(7)、(13),可以發現:
πfe=E(πe)=π*+λbw
(14)
式(14)表明公眾的預期在長期平均來看最為準確,同時又是與使用模型最為一致的預期,符合理性預期的要求。然后求均衡條件下通貨膨脹與產出的波動。對式(8)中的πf和yf求方差,得:
(15)
將式(4)代入式(15),并對其求解關于透明度T的導數,可得:
(16)
從式(16)可知,兩個偏導數的值均小于0,這表明,隨著透明度水平的提升,通貨膨脹波動和產出波動均會降低,透明度有助于提升貨幣政策效果。
有鑒于時變系數向量自回歸模型(TVP-SV-VAR)假定估計系數可變,能夠反映時間序列的漸進變化趨勢;同時,還能夠平滑模型系數,反映實證計量分析對建模的要求。本文即采用TVP-SV-VAR的建模方法考察貨幣政策透明度對宏觀經濟波動的影響和沖擊。
1.宏觀波動指標
貨幣政策是否實現了預期的主要目標是判斷貨幣政策效果好壞最重要的標準。從各國的貨幣政策實踐來看,貨幣政策最重要的目標包括物價穩定和經濟增長。以我國為例,1995年頒布的《中國人民銀行法》規定我國貨幣政策的首要目標是維持物價穩定,并在此基礎之上實現經濟增長。因此,分析我國貨幣政策的效果主要是考察物價變動和經濟增長變動情況。Okun(1970)首先提出將通貨膨脹率和失業率相加,構建所謂的“痛苦指數”來衡量宏觀經濟所處的狀態和宏觀政策的有效性。但是由于痛苦指數的計算過程過于簡單,沒有考慮到央行對通貨膨脹率和經濟增長率的權重,因此使用這個指標衡量貨幣政策的宏觀效果是有問題的。另外,雖然我國于1978年就開始公布年度的失業率數據,并于2003年第1季度開始公布季度的失業率數據,但是相比較目前國際上通用的調查統計失業率指標,我國公布的一般為城鎮登記失業率,不包含農村失業情況*其實我國從2006年開始就采用抽樣調查的方法統計失業狀況,只是數據一直沒有對外公布。加入SDDS后,我國計劃于2016年開始,由國家統計局發布包含城鎮和農村的調查就失業數據。,因此,在我國,考察政策效果使用失業率指標也是存在問題的。
據此,參照福利損失函數L=(πt-π*t)2+λ(yt-y*t-wt)2,建立政策效果指數。這是目前測算央行社會福利最為常用的函數。關于權重λ的設置,Favero et al.(2003) 通過對美國1961—1998年宏觀經濟穩定性與美聯儲操作的分析,將1961—1979年產出缺口波動占福利損失的比重λ設為0.00153,1980—1998年的比重設為0.00125。Ozlale(2003)通過構造損失函數,運用兩步法分析了威廉·米勒、保羅·沃爾克和艾倫·格林斯潘擔任美聯儲主席期間對于產出波動的權重賦值問題,認為權重賦值在0.0021~0.0037之間。Dennis(2006)也考察了美聯儲在格林斯潘時期對于產出波動權重的設定問題,并將這一權重設為0.00294。王美今等(2013)通過對我國1998—2011年產出和通脹波動的實證分析,將權重設為0.0011。S?derstr?m et al.(2002)認為實證數據顯示通貨膨脹率的波動水平較低,而產出波動的水平較高,因此應該盡量對產出波動賦予更小的權重。綜合以上研究,同時考慮到我國的實際,將產出波動的權重設為0.0011,構建如下的宏觀經濟波動綜合指數(Macroeconomic volatility composite index,簡寫為MVC):
MVCt=(πt-π*t)2+0.0011(yt-yf)2
(17)
其中:MVC表示宏觀經濟波動綜合指數;yf表示潛在產出,且yf=y*+w。MVC的取值越小,表明產出和通脹波動越小,貨幣政策效果越好。選用居民消費價格指數CPI表征通貨膨脹π,國內生產總值GDP表征產出。關于最優通貨膨脹水平(或目標通脹水平),1995年我國開始在每年的政府工作報告中提出了具體的物價變動目標,并且一直持續至今,因此本文選用政府工作報告中的數據作為1995—2014年的通貨膨脹目標數據。關于產出缺口的計算,參照Stasavage(2003)的定義:
產出缺口=(實際GDP-潛在GDP)/潛在GDP
(18)
其中,實際GDP=季節調整后的名義GDP/CPI。

圖1宏觀經濟波動(MVC)情況圖
關于潛在GDP,使用H-P濾波方法剔除實際GDP季節和周期性因素后獲得。經過測算,我國2000年第1季度—2014年第4季度宏觀經濟波動如圖1所示。
從圖1可以看出,我國的宏觀經濟在2003年第1季度—2005年第1季度、2007年第1季度—2009年第1季度、2010年第1季度—2012年第3季度出現三次明顯的波動,其他時間波動幅度均較小。
2.政策透明度指標
目前關于貨幣政策透明度的評價方法大致分為四種:一是以Fry et al.(1998)為代表的調查問卷方法;二是以Eijffinger et al.(2002)為代表的指標體系方法;三是以Haldane et al.(2000)為代表的市場反應方法;四是以Kia et al.(2004)為代表的動態指數方法。其中前兩種方法主要強調貨幣當局的信息披露,后兩種方法主要強調公眾對于信息的理解和反應。Blinder(2004)認為根據貨幣政策透明度的定義,應該將兩者結合起來考察貨幣政策透明度狀況。本文首先以最常用的E-G指標體系方法為基礎,建立一個包含政策目標、經濟信息、政策決策和政策操作四個一級指標,每個一級指標下包含三個二級指標共12個二級指標的指標體系,運用打分加總的辦法得到了我國貨幣政策信息披露的透明度得分,詳見圖2。

圖2我國2000年第1季度—2014年第4季度信息披露透明度得分
其次,以7天銀行間債券交易利率(R007)為基準利率、7天銀行間同業拆借利率(IB007)為市場利率,以對基準利率有重要影響的事件發生日作為事件日,運用目前廣泛使用的A-H動態指數法,評價了我國市場反應的透明度情況,見圖3。
最后,將兩個評價結果進行歸一和加權,從而構建了貨幣政策透明度綜合指數(Monetary policy transparency composite index,簡寫為MPT)。圖4是我國2000年第1季度—2014年第4季度貨幣政策透明度綜合得分狀況。

圖3我國2000年第1季度—2014年第4季度市場反應透明度得分

圖4我國2000年第1季度—2014年第4季度貨幣政策綜合透明度得分
從圖4可以發現我國的貨幣政策透明度指數近年來不斷上升,尤其是2002年加入國際貨幣基金組織數據公布通用系統(GDDS)和2015年加入數據披露特殊標準(SDDS)前后,貨幣政策透明度提升較為明顯。同時,受2007年美國次貸危機的影響,貨幣政策透明度出現了較為明顯的波動。
3.政策操作指數
在研究貨幣政策對宏觀經濟波動的影響時,除了貨幣政策透明度外還有一個非常重要的變量——貨幣政策操作變量。為了體現貨幣政策操作對宏觀經濟波動的影響,選取貨幣供應量數據表征貨幣政策操作情況,以M2同比增長率表示貨幣政策操作指數(MS)。
1.數據來源
為了計算貨幣政策透明度狀況,使用了銀行間7天同業拆借利率、銀行間7天回購債券利率等數據。這些利率數據與貨幣供應量數據均來自于CCER數據庫,GDP(經濟增長)、CPI(物價水平)、MS(貨幣供應)、通貨膨脹目標的數據來源于Wind數據庫。
對所有的季節性數據如CPI、GDP、MS等進行了季節調整,采用目前國際上通用的X-11調整方法。由于目前國家統計局只公布了月度CPI、MS數據,通過對月度CPI、MS數據進行季節調整后,進行加權平均得到了季度的CPI、MS數據。
2.數據描述
在模型分析前,首先對樣本數據進行統計性描述,以觀察各變量的分布特征,具體情況如表1所示。
從表1可以發現: MPT的變異系數最小,穩定性最高,而MVC的變異系數最大,穩定性也最差;三個變量均不屬于對稱分布,其中MVC和MS的偏度值大于0,是左偏倚,而MPT的偏度值小于0,屬于右偏倚;從峰度值來看,MVC、MS的峰度值小于3,較標準的正態分布更為陡峭,MPT峰度值大于3,較標準的正太分布更為平緩;在5%的顯著性水平下,各變量相伴概率值均大于設定的顯著性水平,接受原假設,樣本服從正態分布。圖5給出了各變量的核密度圖,清晰地表述了各變量的分布情況。

表1 變量統計描述表
注:方括號內為p值;變異系數=標準差/均值;J-B 統計量在 5%和 1%顯著水平下的臨界值分別為 5.99 和9.21。



圖5各變量核密度分布圖
經濟變量大都具有非平穩性,對非平穩性變量進行回歸分析會產生“偽回歸”的問題。為了避免出現這種情況,確保估計結果的有效性,首先必須對變量進行平穩性檢驗。本文采用最常用的ADF檢驗方法進行單位根檢驗,同時考慮了截距項、截距項和趨勢項、無截距項和趨勢項三種情況,檢驗結果見表2。可以發現,在5%顯著性水平下,三個變量均是平穩的。

表2 變量單位根檢驗(ADF)
① 該結論是建立在顯著性水平為5%的基礎之上的。
注:檢驗類型中c代表有無截距項,t代表有無趨勢項,k代表滯后期;***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。下同。
根據Nakajima(2011)的研究,給出以下變量的先驗分布:

同時,給出各相關變量的初始值:μα0=μc0=μp0=0;∑α0=∑c0=∑p0=10×E。
給定先驗分布和初始值后,首先預燒樣本1000次,以糾正初始賦值對后驗分布估計結果的影響。然后運用蒙特卡洛模擬方法(MCMC)連續抽樣10000次進行迭代模擬,最終獲得各參數的后驗分布情況。為了確定最佳的滯后期,測算出了模型滯后階數的邊際似然估計值,一般而言,估計值越小模型的擬合度越高,最終選定滯后期數為1。同時,考慮到不同模型設定帶來的偏誤,對包含有截距項和不包含有截距項的模型都進行了回歸,結果見表3、4。

表3 不帶截距項的參數回歸結果
① 與常規參數“置信區間”的表述不同,對于不確定性參數,使用了可信區間的概念。

表4 帶截距項的參數回歸結果
其中,CD(convergence diagnostics)統計量主要檢驗模型馬爾科夫鏈收斂的情況,該統計量原假設是參數估計的后驗分布收斂,備擇假設是參數估計的后驗分布發散;無效因子主要是用來評估蒙特卡洛模擬鏈總體的自相關程度。
對比表3和表4可知,帶有截距項模型的無效因子統計量遠大于不帶有截距項模型的無效因子,這表明帶有截距項的參數估計模型不夠穩定,因此,本文選擇不帶截距項的參數估計模型。根據不帶截距項的參數估計結果可知,在95%的可信區間內,CD統計量和無效因子檢驗結果均表明估計結果是收斂的,并且非常穩健,說明運用MCMC方法很好地實現了對待估參數后驗分布的估計。即使是無效因子較高的∑p2,也獲得了至少M/50=200個不相關的樣本,這對于后驗分布估計已經足夠了。

圖6 運用隨機波動模擬數據獲得的模型估計結果
為了進一步分析抽樣結果的穩健性,可以通過抽樣自相關估計圖、抽樣路徑圖和后驗分布密度圖來直觀地觀察抽樣狀況。
圖6中,第一行代表了抽樣自相關估計結果圖,第二行代表了抽樣路徑圖,第三行代表了后驗分布的密度圖。從自相關估計圖上可以看出,抽樣樣本的自相關系數迅速收斂于0,沒有出現明顯的發散現象,抽樣結果是非常穩健的。抽樣路徑圖上,抽樣數據呈現明顯的波動集聚現象,在隨機擾動下圍繞后驗估計值進行隨機波動,估計結果是有效的。從后驗分布密度圖可以發現,數據主要分布于待估參數區間內,估計結果有效。
在得到模型的參數估計結果后,可以使用TVP-SV-VAR模型的不同滯后期沖擊和不同時點沖擊考察我國2000年第1季度—2014年第4季度貨幣政策透明度和貨幣供應對宏觀經濟波動的影響。
1.不同滯后期的脈沖響應
圖7反映的是宏觀經濟波動(MVC)對政策透明度(MPT)和貨幣供應(MS)不同滯后期的沖擊響應脈沖圖,圖中的實線、長間隔線、短間隔線分別代表了1個季度、1年(4個季度)和2年(8個季度)不同滯后期的脈沖響應軌跡,分別表示短期、中期和長期的脈沖響應。左右兩個圖的走勢反映出在不同滯后期下,MVC對于MPT和MS的脈沖響應是非常不一致的。其中,左圖代表的是宏觀經濟波動(MVC)對貨幣政策透明度(MPT)在不同滯后期的脈沖響應情況。從1個季度、1年和2年的脈沖反應來看,貨幣政策透明度均對宏觀經濟波動產生抑制作用。相對于短期而言,中長期宏觀經濟波動對透明度的響應程度較小,沖擊作用不是十分顯著。具體而言,短期(1個季度)宏觀經濟波動對貨幣政策透明度一直有負向的反應。中期(1年)宏觀經濟波動對透明度的響應也存在負向的反應,但是在2014年后逐漸衰減。長期(2年)宏觀經濟波動對透明度的響應呈現較大波動,但是在2014年后也迅速衰減。


圖7 MVC對MPT和MS不同滯后期脈沖相應圖
右圖表示的是宏觀經濟波動(MVC)對于貨幣政策操作(MS)不同滯后期的脈沖響應情況。從不同滯后期的響應軌跡上來看,宏觀經濟波動對于貨幣供應的響應呈現正向作用。這表明貨幣操作會加大宏觀經濟的波動。相對于短期而言,中長期的正向作用更為顯著,同時宏觀經濟波動對貨幣供應的響應波動幅度也較大。具體而言,短期(1個季度)來看,宏觀經濟波動對貨幣供應的響應為正,但是作用并不顯著,并一直維持較低水平。中期(1年)來看,宏觀經濟波動對貨幣供應的響應程度增加,同時在2015年后經歷一段時間的波動后逐漸保持平穩狀態。長期(2年)來看,宏觀經濟波動對貨幣供應的響應與中期類似,只是波動幅度明顯增加。
2.不同時點的脈沖響應
圖8反映的是宏觀經濟波動(MVC)對政策透明度(MPT)和貨幣供應(MS)不同時點的沖擊響應脈沖圖,圖中的帶線曲線、帶星曲線和帶點曲線分別代表了在2003年第1季度、2008年第1季度和2010年第3季度的時點沖擊脈沖響應軌跡,反應周期均為4年。左右兩個圖的走勢反映出在不同時點,MVC對于MPT和MS的脈沖響應是非常不一致的。其中,左圖代表的是宏觀經濟波動(MVC)對貨幣政策透明度(MPT)在不同時點的脈沖響應情況。從2003年第1季度、2008年第1季度和2010年第3季度的脈沖響應來看,三者走勢基本保持一致,均是在第1年脈沖響應程度不斷增強,之后逐漸衰減,并在第4年基本保持平穩。具體而言,在2003年第1季度時點上,宏觀經濟波動對貨幣政策透明度一直有負向的反應,這是因為我國在2002年加入國際貨幣基金組織數據公布通用系統(GDDS),透明度水平出現了較為明顯的上升,減少了宏觀經濟的波動。在2008年第1季度時點上,宏觀經濟波動對透明度的響應基本上保持負向反應,4年后沖擊反映基本消失,這是因為2008年左右世界上爆發了比較嚴重的經濟危機,市場對于央行信息披露的反應能力下降,透明度對穩定宏觀經濟波動的影響能力減弱。在2010年第3季度時點上,宏觀經濟波動對透明度的響應在1年后迅速衰減,3年后影響基本上為0。


圖8 MVC對MPT和MS不同時點脈沖相應圖
右圖反映的是宏觀經濟波動(MVC)對貨幣政策操作(MS)不同時點的脈沖響應情況。從不同時點的響應軌跡來看,宏觀經濟波動對貨幣供應的響應保持較為一致的走勢,并且絕大多數時間呈現正向作用,表明貨幣操作會加大宏觀經濟波動。具體而言,在2003年第1季度,宏觀經濟波動對貨幣供應的響應為正,在沖擊1年期內響應程度不斷上升,1年后出現衰減,并最終保持在0.5單位左右的水平上。在2008年第1季度和2010年第3季度,脈沖響應的軌跡與2003年第1季度基本一致,只是在3年左右后脈沖響應基本消失。
本文運用以福利損失方程為目標函數的理論模型,從理論上論證了貨幣政策透明度提升有助于減少宏觀經濟的波動,降低社會福利損失。并以我國2000年第1季度—2014年第4季度的數據為基礎,運用帶有時變特征的TVP-SV-VAR模型檢驗宏觀經濟波動與貨幣政策透明度之間的關系。為了使估計結果更具合理性,在考察貨幣政策透明度與宏觀經濟波動關系的同時,本文引入了代表貨幣政策操作的貨幣供應變量。檢驗結果表明:提升貨幣政策透明度有助于減少宏觀經濟的波動,而貨幣操作則會加劇宏觀經濟波動,這與已有研究結論是較為一致的;從不同滯后期的脈沖響應來看,短期內,貨幣政策透明度會抑制宏觀經濟波動,但是中長期來看,這種抑制作用會逐漸衰減;從不同時點的脈沖響應來看,宏觀波動對于透明度和貨幣供應沖擊的響應在不同時點基本保持一致;相較于貨幣供應狀況,透明度的脈沖響應影響較小,在很多時候并不顯著。
根據以上結論,本文認為,首先,由于貨幣政策透明度具有減少宏觀經濟波動的作用,而我國目前貨幣政策透明度水平依然較低,因此,央行應采取各種手段不斷加強與公眾的交流和溝通。其次,貨幣政策透明度的提升是一個長期過程,短期溝通的效果并不能一直維持,因此,與公眾的交流應當成為常態。同時,貨幣政策透明度建設應該與貨幣政策操作相配合,才能最大程度發揮政策溝通的效果。
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