預期、資產價格泡沫與中央銀行溝通

摘 要：預期在資產價格泡沫的形成、膨脹、破滅以及中央銀行的危機救助中扮演相當重要的角色，而中央銀行溝通在管理市場預期方面具有獨特的優勢。本文以2006年10月-2012年9月中國人民銀行的溝通實踐為樣本，采用EGARCH模型進一步檢驗金融市場對中央銀行溝通的反應，并從中央銀行有效溝通角度探討中央銀行應對資產價格泡沫的溝通策略。

關鍵詞：預期；中央銀行溝通；資產價格泡沫

中圖分類號：F822.0 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2013）11-0061-06 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.11.14

一、引言

中央銀行溝通是中央銀行思想與實踐的革命，謝杰斌（2009）認為它是中央銀行向對外披露貨幣政策目標、貨幣政策策略、經濟預測及未來貨幣政策意向等相關信息，并尋求傳遞的信息為市場所理解認同的過程[1]。實踐中，中央銀行溝通已是全球普遍現象，并已成為中央銀行管理市場預期的有效工具。例如，在金融海嘯期間，美聯儲采取將中央銀行溝通作為應對危機的重要工具之一，其就金融危機的成因與影響、貨幣政策目標與政策決定、經濟金融現狀與前景、未來政策取向等方面進行針對性、前瞻性的溝通，有效地引導短期利率預期，降低金融市場短期波動，并對物價水平具有穩定效應[2]。于是，本文通過論證預期、中央銀行溝通與資產價格泡沫的關系，并基于2006年10月-2012年9月中國人民銀行的溝通實踐，檢驗金融市場對中央銀行溝通的反應，最后從中央銀行有效溝通角度探討中央銀行應對資產價格泡沫的溝通策略。

二、預期、資產價格泡沫與中央銀行溝通：理論分析

（一）信息、預期與資產價格泡沫

泡沫是投資者為了能在將來以更高的價格出售而買入資產，使得資產價格持續超過其基本價值的現象。目前，國內外學者對資產價格泡沫主要沿著三個方向。第一是理性泡沫，其以市場有效性為前提，認為在理性行為和理性預期的假定下，金融資產的實際價格偏離市場基礎價值的成分便是泡沫。第二是非理性泡沫，認為泡沫產生的原因是某些交易者的非理性行為。近年來，非理性泡沫理論主要從研究投資者心理決策過程出發，運用學習過程、投資者情緒等因素闡釋泡沫問題，比較典型非理性泡沫理論模型有噪音交易者模型、過度交易泡沫模型、投資者情緒模型等。第三是市場環境理論，其將泡沫的產生原因歸結為市場結構、制度、文化、市場流動性、宏觀經濟預期等因素，并認為信息不對稱的市場結構是引致資產價格泡沫的重要原因。張維等（2009）總結了資產價格的形成邏輯（見圖1）[3]。因此，信息支撐下的預期在資產價格泡沫的形成、膨脹、破滅以及中央銀行的危機救助中扮演相當重要的角色。

本文進一步借鑒Bask和Madeira（2011）的方法[4]，論證預期在資產價格泡沫演化進程中的作用。假定資產價格qt是基礎價格qft與預期的資產價格的加權平均。

qt=wqft+（1-w）qet+？著q，t，0≤w≤1（1）

qft=qt-1+vq（qt-1-qt-2）+vmmt-1+vddt-1+？著fq，t（2）

qet=q1Etpsqet-1+（1-q1）Etpsrkt+1-（Rnt-Etps？仔t+1-kbt）+？著fq，t（3）

q1=？茁？酌-？滓c（1-？啄）（4）

其中：vq、vm和vd為資產價格對相應變量反應的強度系數；mt為貨幣供給增長率；dt為信貸增長率；rkt為資本的實際租金率；Rnt為中央銀行決定的名義利率；？仔t是通貨膨脹率；kbt為風險溢價沖擊，是央行決定的名義利率與家庭持有資產收益的差額；？茁為家庭的貼現因子；？酌是經濟的穩態增長率；？滓c為跨期替代彈性；？啄為資本的折舊率；Etps為市場參與者對相關變量的預期。

若w=1，資產價格完全取決于資產的基礎價值；若w=0，資產價格完全取決于預期因素，如式（5）所示：

qt=q1Etpsqet+1+（1-q1）Etpsrkt+1-（Rnt-Etps？仔t+1-kbt）+？著eq，t（5）

但現實經濟生活中，0

（二）中央銀行預期管理與資產價格泡沫

中央銀行因在組織、網絡、研究、監管等方面的優勢，掌握更多關于經濟運行及貨幣政策的相關信息，形成對未來資產價格、資本的實際租金率、通貨膨脹率等變量形成自身的預期，分別為Etcbqet+1、Etcbrkt+1、Etcb？仔t+1，并通過發布《貨幣政策執行報告》、新聞發布會、演講、采訪等形式向市場披露相關信息。受制于信息不完全和經濟的動態變化，市場參與者更多地通過外部信息渠道（如中央銀行信息披露、新聞媒體的信息傳遞）不斷改善自身的信息集，及時更新預期。

假設市場參與者對未來資產價格、資本的實際租金率、通貨膨脹率的預期調整為：

Etpsqet+1=Etpsqet+1+uq（6）

Etpsrkt+1=Etcbrkt+1+ur（7）

Etps？仔kt+1=Etcb？仔kt+1+u？仔（8）

其中，uq、ur和u？仔都是均值為0，方差分別？滓2q、？滓2r和？滓2？仔的白噪音。將式（6）-（8）代入式（3），則可得：

qet=q1Etcbqet+1+（1-q1）Etcbrkt+1-（Rnt-Etcb？仔t+1-kbt）+？著fq，t+uq+ur+u？仔

（9）

聯合式（1）-（2）和式（9），則可進一步得到資產價格的表達式：

qt=qt-1+vq（qt-1-qt-2）+vmmt-1+vddt-1+q1Etcbqet+1+（1-q1）Etcbrkt+1

-（Rnt-Etcb？仔t+1-kbt）+？著fq，t+？著eq，t+uq+ur+u？仔（10）

式（10）說明通過溝通，中央銀行關于對未來資產價格、資本的實際租金率、通貨膨脹率的預期進入資產價格的形成方程，即中央銀行溝通通過引導金融市場形成合意的預期進而實現影響資產價格的目的。謝杰斌（2009）將中央銀行運用溝通工具管理市場預期總結為以下四條渠道：將長、短期金融資產價格聯系起來；加速市場參與者學習過程，減少經濟運行的不確定性；使中央銀行充當信息“聚點”，協調市場參與者的預期；有助于實現“歷史依存”特性的最優貨幣政策。在政策行動的配合下，中央銀行溝通管理市場預期具有獨特的優勢。在預期對經濟行為影響具有不確定性的環境下，政策行動雖然可通過告示效應影響公眾預期，但具有剛猛的特征，而中央銀行溝通則具有靈活、方便的優勢，能夠以較小的成本管理市場參與者的預期[5]。以非理性泡沫為例，中央銀行溝通通過管理市場預期，減少因錨定效應、過度交易、過度樂觀引起的認知偏差①，進而降低定價偏差，并削弱認知偏差與定價偏差的正反饋效應，最終減少資產價格的泡沫成分（見圖2）[6]。

正是中央銀行溝通在管理預期中的特殊優勢，近年來國外中央銀行積極運用金融穩定報告、演講、采訪等工具引導金融市場的預期（見圖3），以促進金融穩定。特別在亞洲金融危機和全球金融海峽海嘯期間，中央銀行溝通的頻率更高。實際上，歐美發達國家的中央銀行溝通也往往較為有效，金融市場對中央銀行溝通做出較為準確且到位的反應。例如，Haan和Janson（2009）總結了過去十年歐洲中央銀行的溝通實踐，發現總體上歐洲央行的溝通對貨幣政策效率有明顯貢獻，中央銀行溝通能夠影響金融資產的價格水平及其波動率，市場參與者亦對中央銀行溝通做出積極反應[6]。Bernd和Matthias（2010）采用GARCH模型考察了1998—2006年加拿大銀行溝通和媒體關于中央銀行信息溝通的報道如何影響加拿大的債券和股票市場收益。結果發現，官方溝通對債券市場的影響更大，而媒體關于信息溝通的集中報道對證券市場的影響更大[7]。Benjamin等（2011）研究了1996—2009年金融市場對37家中央銀行超過1000次的金融穩定報告和演講的反應。研究表明，金融穩定報告對證券市場收益產生重要且持久的影響，且傾向于降低市場波動。相反，演講對市場收益幾乎沒有影響，在正常時間也不會降低市場波動，但在2007—2010年的金融危機中卻有實質性影響[8]。

三、金融市場對中央銀行溝通的反應——來自我國的證據

（一）數據與模型

1.數據來源與處理

本文搜集了2006年10月—2012年9月中國人民銀行、貨幣政策委員會及其成員發布的關于貨幣政策目標、貨幣政策策略、經濟預測及未來貨幣政策意向等方面的所有報告、聲明、演講、采訪等。具體包括貨幣政策執行報告、貨幣政策委員會會議決議、中國人民銀行有關貨幣政策新聞發布會、貨幣政策委員會成員就未來貨幣政策取向發表的演講、采訪等，以及未進入貨幣政策委員會的其他中國人民銀行行領導所發表的與貨幣政策相關的言論。其中，貨幣政策執行報告、貨幣政策委員會會議決議等書面溝通通過中國人民銀行的官方網站獲得。對于新聞發布會、演講、采訪等口頭溝通事件的搜集，我們在確定了貨幣政策委員會各成員、中國人民銀行行領導及其任期后，利用百度搜索在互聯網上進行檢索。具體方法是使用姓名、時間（具體年月）和“貨幣政策”、“利率” 或“通貨膨脹”等關鍵詞，在樣本區間及其任職期間內進行檢索。為避免重復選用溝通事件，排除了相同溝通事件的后續解讀性報道和分析。為考察中央銀行溝通對金融市場是否有影響，而且研究是否按照中央銀行的意圖影響了資產價格。本文采用Ehrmann和Fratzscher（2007）的方法對所有的溝通事件根據其內容或可能的意圖進行分類[9]，并在數量范圍內編碼賦值，具體地，對緊縮政策取向、寬松政策取向、中性政策取向的溝通事件分別標記為+1、-1、0。

本文進一步選擇上證綜合指數的日收益率和深圳成分指數的日收益率①代表資產價格場變化，分別表示為Stock_sh和Stock_sz，以反映金融市場對中央銀行溝通的反應。上述數據均來自WIND數據庫，樣本時間區間均為2006年10月-2012年9月。

2.模型構建

數據的平穩性市建立金融市場時間序列的基本要求。我們首先采用ADF單位根檢驗法對資產價格變量進行平穩性檢驗，結果發現滬深股市日收益率在1%的顯著性水平下拒絕了含有單位根的原假設，即為水平序列。

我們進一步對滬深股市日收益率進行統計分析，發現上海證券綜合指數日收益率和深圳成分指數的日收益率的偏度分別為-0.6773和-0.7033，峰度分別為4.4693和4.0289，即兩個變量的分布呈現出有偏、尖峰、厚尾的特征，這表明相關變量不服從正態分布，且回歸誤差項可能存在異方差。考慮到EGARCH模型不僅可修正偏態、尖峰態和資產價格隨時間變動的波動性，且在方差方程中無需對右端系數施加非負限制。所以，本文選擇最常用的EGARCH（1，1）模型。為全面反映中央銀行溝通對資產價格水平及其波動程度的影響，本文將溝通變量納入到均值方程和方差方程中，前者反映溝通對資產價格收益的效應，后者反映溝通對資產價格波動性的效應，相應如式（11）和式（12）所示：

rt=？琢+？茁rt-1+kCt+？啄Vt+？著t（11）

ln（ht）=？棕+？漬1ln（ht-1）+？漬2（|■|-■）+？漬3■+

？子CVt+？準Vt（12）

其中：rt表示t時刻的資產收益率；？琢為常數項；Ct表示中央銀行溝通；Vt為控制變量向量，包括貨幣政策和各種宏觀經濟消息的沖擊，本文采用虛擬變量形式，選擇貨幣政策變動的公布來衡量貨幣政策沖擊，用GDP、CPI、PPI 、PMI、進出口貿易等經濟數據的發布衡量宏觀經濟消息沖擊，公布貨幣政策決定或發布宏觀經濟數據時取值為1，否則取值為0；？著t為誤差項，并假定其為服從均值為0、方差為ht的正態分布；CVt為信息溝通的虛擬變量，有溝通發生時取值為1，否則取值為0。需要說明的是，溝通事件及其他信息沖擊進入均值方程和方差方程時，若在交易時間公布的，則考察其對當日收益率、波動率的影響，否則考察公布后首個交易日收益率、波動率的變化情況。

（二）計量分析

將溝通作為整個變量納入EGARCH（1，1）模型進行估計。由于我們只關注中央銀行溝通是否對資產收益率及其波動性產生影響，所以，僅選取溝通變量系數的估計結果，如表1所示。從均值方程看，股票收益率方程中的系數為負，這說明緊縮取向的溝通使股票日收益率下降，寬松取向的信息溝通則使股票日收益率上升，這意味著中央銀行溝通使資產價格收益率發生合意變化。從顯著性看，滬深股市收益率方程中溝通的系數顯著不為零，即溝通對收益率有影響，但影響程度不大，均為6-8個基點。從方差方程看，系數為正表明溝通加大市場波動，系數為負則降低波動，這說明中央銀行溝通加大了滬深股市日收益率的波動率，即使在統計上并不顯著。因此，我國中央銀行溝通向金融市場傳遞了有效信號，即使影響并不是很顯著，但是卻未能減少金融市場的不確定性，降低波動率，也就是說，中央銀行溝通未能實現有效溝通。筆者認為，原因可能包括：我國證券市場體系不健全；中央銀行的溝通策略（溝通時機、溝通內容以及溝通方式）不盡合理；金融市場對中央銀行溝通存在系統性誤解和非系統性誤解①；中央銀行可能因為自身對經濟金融形勢的認知極限向金融市場傳遞噪音信號。

本文進一步將書面溝通和口頭溝通分別作為虛擬變量代入各個EGARCH（1，1）模型進行系數估計（見表2）。從均值方程看，兩種溝通方式在滬深股市日收益率方程中的系數為負，這進一步證明了資產價格的收益率變化方向與中央銀行的意圖一致。但從顯著性看，口頭溝通在滬深股市日收益率方程中系數均顯著，且影響程度都在6-8個基點，但書面溝通對其雖有影響但影響程度微弱。這說明口頭溝通比書面溝通對滬深股市日收益率水平的影響更為明顯。從方差方程看，書面溝通和口頭溝通對滬深股市日收益率的波動性有正向影響，但從影響程度來看，口頭溝通的影響程度大于書面溝通。金融市場對口頭溝通的反應大于對書面溝通的反應，筆者認為原因是：在我國，貨幣政策委員會并非貨幣政策的決策機構，僅對政策決策提供建議或咨詢，導致其所做的決議往往被市場忽視，而且相關的書面報告多數用原則性語言，未能傳遞明確的信息；口頭溝通針對性強，經新聞媒體報道和解讀后更能反映貨幣政策的取向和明確意圖[10]；書面溝通往往有既定的時間表，而口頭溝通則更具靈活性，這意味著口頭溝通包含更多關于貨幣政策的意外成分，對金融市場的影響將更明顯。

本文又進一步將行長溝通和他人溝通兩個變量同時納入EGARCH（1，1）模型，參數估計結果如表3所示。央行行長的溝通對滬深股市收益率水平的影響在5%的水平下是顯著的，影響方向也是合意的。從影響程度看，基本在2-4個基點之間。他人溝通除滬深股市收益率水平的影響則不顯著。從方差方程看，行長溝通對滬深股市日收益率的波動率有顯著影響，而他人溝通則對波動率的影響不顯著，并且行長溝通的影響系數更大。金融市場對行長溝通的反應明顯大于他人溝通，筆者認為原因是：央行行長擔任與市場參與者溝通貨幣政策的主要任務，溝通頻率較他人更高；央行行長特有的地位和權力，使市場參與者普遍認為其在政策決策過程中發揮主導作用。

四、中央銀行應對資產價格泡沫的溝通策略思考

通過實證研究，本文發現中央銀行溝通確實能向金融市場的傳遞有效信號，使其做出與中央銀行的政策意圖一致的反應，但未能減少不確定性，降低資產價格的波動率，即尚未實現有效溝通；與此同時，口頭溝通的效果優于書面溝通，行長溝通的影響比他人溝通更明顯。因此，中央銀行應提高溝通的有效性，充分發揮其作為貨幣政策操作特定工具的功能，促進金融市場的穩定發展。

中央銀行溝通并非隨意操作的工具，其有效與否有其內在的基本前提，包括中央銀行是否擁有相關信息、傳遞的信息能否為市場參與者所理解、為市場參與者所理解的信息能否為其所采信構成了中央銀行有效溝通的三大可行性邊界，即分別為知識限制邊界、信息容量限制邊界和信譽限制邊界。因此，擴展知識限制邊界、信息容量限制邊界和信譽限制邊界便是實現中央銀行有效溝通的必然選擇。

（一）強化對經濟金融運行規律的研究，擴展知識限制邊界

擴展知識限制邊界，即改善中央銀行自身的信息集，擴大對外傳遞相關信息的選擇空間。中央銀行應強化對經濟金融運行及自身運行規律的研究，開發更為精細的描述經濟金融運行的指標、模型及理論，增加中央銀行對相關信息的認知。筆者認為，中央銀行急需改進貨幣政策分析模型，考慮將金融部門因素納入模型，加強對金融失衡和金融風險的監測和分析，提高經濟金融走勢的判斷和預測能力，尤其是應強化中央銀行對資產價格泡沫的識別研究和關注資產價格的貨幣政策框架對物價、產出等變量的影響。這是中央銀行溝通的信息基礎，也是中央銀行選擇事先反應或事后行動的重要依據。

（二）靈活運用溝通策略，擴展信息容量限制邊界

擴展信息容量限制邊界，即擴大中央銀行溝通為市場參與者接收且理解的信息集。中央銀行應致力于做到所披露的信息“清晰易懂”，減少市場參與者對冗余信息進行解碼、處理所耗費的成本，從而提高可用于核心信息處理的“可用”主觀信息容量。筆者認為，中央銀行可靈活運用溝通策略，尋求溝通時機、溝通內容和溝通方式的有效組合，擴展信息容量限制邊界。具體包括：注重根據經濟金融的動態變化，尤其是應根據資產價格泡沫的形成、膨脹、破滅以及危機救助的不同階段性特征，不斷改進溝通策略，以適應市場參與者對中央銀行不斷增加的信息需求；及時、清晰地對外披露準確度高的信息，謹慎對外披露準確度低的信息，尤其是溝通經濟前景預測時應強調其不確定性與條件性，降低市場參與者因認知偏差而做出錯誤決策（定價偏差）的可能性；根據不同溝通對象的差別采取差異化的溝通方式，并盡可能采用通俗化的溝通形式，以避免社會公眾難以讀懂或誤讀貨幣政策信息；注重通過高層領導的演講、新聞發布會等方式消除噪音，引導市場參與者形成合意的預期；加強公共金融教育，提高社會公眾的經濟學素養，為中央銀行溝通創造基礎環境。

（三）提高中央銀行可信性，擴展信譽限制邊界

擴展信譽限制邊界，即擴大中央銀行溝通為市場參與者所采信的信息集。擴展信譽限制邊界的核心在于擴大中央銀行與私人部門之間的利益交集，減少彼此間的利益沖突。筆者認為，中央銀行可通過多種渠道提高自身的可信性，擴展信譽限制邊界。首先，提高中央銀行在組織、決策、人事、財務等方面的獨立性，避免因中央銀行溝通“言而無用”而導致市場參與者忽視其所披露的信息。其次，合理協調中央銀行溝通與政策行動。中央銀行溝通需要政策行動的支持，而不能替代政策行動，這就要求中央銀行應“有言有行、既言且行、言行一致”。再次，設立專門的溝通機構，全面負責制定、實施、管理溝通策略，通過有效監督和檢查，不斷完善溝通策略，并落實中央銀行問責制，樹立中央銀行溝通的權威性與可信性。■

（責任編輯：徐璐）

參考文獻：

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