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基于ARIMA模型的中國(guó)貨幣供應(yīng)量分析

2018-11-21 19:14:46董藝華
科學(xué)與財(cái)富 2018年29期
關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)模型

摘要:貨幣供應(yīng)量是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要宏觀監(jiān)控指標(biāo)。通過合理建模,分析10年來我國(guó)貨幣供應(yīng)量的變化,有助于我國(guó)貨幣政策的制定。實(shí)證分析表明,在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上使用ARIMA(4,1,4)對(duì)我國(guó)的貨幣供應(yīng)量(M2)預(yù)測(cè)構(gòu)建模型比較合適。

關(guān)鍵詞:M2;ARIMA模型

一、引言

2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出了抓好去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補(bǔ)短板五大任務(wù),以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)良好發(fā)展。根據(jù)提出的“三去一降一補(bǔ)”,經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)更加地注重實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

維持貨幣供應(yīng)量的相對(duì)穩(wěn)定,有助于減緩?fù)ㄘ浥蛎浀膲毫Γ龠M(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)。周啟清和孟玉龍(2018)運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果關(guān)系等計(jì)量分析方法,實(shí)證分析了中國(guó)貨幣供應(yīng)量對(duì)物價(jià)的影響,結(jié)果為中國(guó)貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率對(duì)物價(jià)水平有正向的帶動(dòng)作用。宋長(zhǎng)青(2014)通過研究中國(guó)貨幣供應(yīng)量與通貨膨脹的關(guān)系提出,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)貨幣供應(yīng)量的監(jiān)控。

貨幣供應(yīng)量是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要宏觀監(jiān)控指標(biāo)。隋占林(2016)分析了貨幣政策對(duì)于實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響以及貨幣政策效應(yīng),通過分析貨幣政策對(duì)投資的影響得出,貨幣政策在短期內(nèi)比較顯著地能夠刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),并且寬松的貨幣政策還會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)中的總需求和總產(chǎn)出增加。

我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展目前進(jìn)入到了非常關(guān)鍵的階段,通過對(duì)貨幣供應(yīng)量的監(jiān)控和關(guān)注,并制定有效措施,是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要任務(wù)。本文旨在通過合理建模,分析10年來我國(guó)貨幣供應(yīng)量的變化,為我國(guó)貨幣政策制定提供一定的參考依據(jù)。

二、實(shí)證分析

(一)模型的選擇

ARIMA模型是一種簡(jiǎn)單、預(yù)測(cè)精確度較高的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。若一個(gè)隨機(jī)過程yt含有d個(gè)單位根,則其經(jīng)過d次差分后可以變換成一個(gè)平穩(wěn)的自回歸移動(dòng)平均過程。考慮如下模型,

(1)

(2)

其中Ddyt表示經(jīng)過d次差分變成平穩(wěn)過程; 是平穩(wěn)過程的自回歸算子; 是平穩(wěn)過程的移動(dòng)平均算子,則稱yt為(p,d,q)階單積(單整)自回歸移動(dòng)平均過程,記為ARIMA(p,d,q)。ARIMA過程也稱為綜合自回歸移動(dòng)平均過程。

(二)數(shù)據(jù)的選取

模型估計(jì)選取了我國(guó)2008年1月到2018年3月的貨幣供應(yīng)量(廣義貨幣M2)的月度時(shí)間數(shù)據(jù)作為研究的對(duì)象,數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。我國(guó)對(duì)于貨幣層次的劃分是: M0=流通中現(xiàn)金;狹義貨幣(M1)=M0+企業(yè)活期存款+機(jī)關(guān)團(tuán)體部隊(duì)存款+農(nóng)村存款+個(gè)人持有的信用卡類存款;廣義貨幣(M2)=M1+城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款+企業(yè)存款中具有定期性質(zhì)的存款+信托類存款+其他存款。2001年6月起,證券公司客戶保證金計(jì)入貨幣供應(yīng)量(M2),含在其他存款項(xiàng)內(nèi)。

(三)實(shí)證檢驗(yàn)

1、平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在平穩(wěn)時(shí)間序列基礎(chǔ)上才能夠進(jìn)行ARMA模型階數(shù)的識(shí)別,因此應(yīng)首先考察時(shí)間序列的平穩(wěn)性。首先通過Eviews對(duì)原序列M2做單位根檢驗(yàn),得ADF檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示,因?yàn)锳DF=4.180968,分別大于不同檢驗(yàn)水平的三個(gè)臨界值,所以我國(guó)貨幣供應(yīng)量序列M2是一個(gè)非平穩(wěn)序列。

繼續(xù)對(duì)M2的差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),得ADF檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示,因?yàn)锳DF=-5.1468,分別小于不同檢驗(yàn)水平的三個(gè)臨界值,所以我國(guó)貨幣供應(yīng)量的差分序列DM2是一個(gè)平穩(wěn)序列。因此d=1。

2、模型的識(shí)別

將一次差分后得到的平穩(wěn)序列命名為DM2,則DM2的自相關(guān)、偏自相關(guān)函數(shù)圖如圖3所示。

由圖可得,序列DM2的自相關(guān)函數(shù)、偏自相關(guān)函數(shù)均呈拖尾特征,因此可設(shè)定為ARMA過程。DM2的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)3-4階都是顯著的,因此我們初步建立ARMA(4,4)模型。

3、模型的估計(jì)

估計(jì)結(jié)果如圖4所示。可以看到,解釋變量的系數(shù)估計(jì)值在5%的顯著性水平下都是顯著的。

4、模型的檢驗(yàn)

上述模型得到Q統(tǒng)計(jì)量為15.257,p值為0.00,因此拒絕原假設(shè),需要比較是否有更適合的模型。

增加或減少模型的滯后長(zhǎng)度,得到不同p,q值的AIC信息值,如表1所示。

可以看到,根據(jù)AIC信息值,我們應(yīng)選擇p=4、q=4,因此我們最終建立的模型是ARMA(4,4)。

(四)模型的預(yù)測(cè)

首先使用“Dynamic”預(yù)測(cè)方式進(jìn)行預(yù)測(cè),估計(jì)2016年3月到2018年3月的DM2,結(jié)果如圖6。Theil不相等系數(shù)為0.42,說明模型的預(yù)測(cè)能力不是特別好,對(duì)它的分解表明偏差比例較小,方差比例稍大,這說明實(shí)際序列的波動(dòng)較大,而模擬序列的波動(dòng)較小,可能是由于預(yù)測(cè)時(shí)間過長(zhǎng)所造成的。

接著使用“Static”預(yù)測(cè)方式進(jìn)行預(yù)測(cè),估計(jì)2017年3月到2018年3月的DM2,結(jié)果如圖7。從圖中可以看到,使用“Static”預(yù)測(cè)方式得到的預(yù)測(cè)值波動(dòng)性要大;同時(shí),方差比例的下降也表明較好的模擬了實(shí)際序列的波動(dòng),Theil不相等系數(shù)為0.3835,其中協(xié)方差比例為0.54,表明模型的預(yù)測(cè)結(jié)果比較理想。

三、結(jié)論

上述實(shí)證分析表明,所使用的我國(guó)的貨幣供應(yīng)量(M2)月度數(shù)據(jù)是一組一階單整的時(shí)間序列,通過比較各模型的AIC值,發(fā)現(xiàn)ARIMA(4,1,4)模型較好地?cái)M合了我國(guó)過去的M2數(shù)據(jù),能提供適合的預(yù)測(cè)。

此外,實(shí)證分析還表明,我國(guó)的M2數(shù)據(jù)具有一定的滯后階數(shù),即我國(guó)的貨幣供應(yīng)量具有一定的滯后期,這意味著央行針對(duì)于經(jīng)濟(jì)狀況所制定的貨幣政策需要經(jīng)過滯后期才能顯現(xiàn)出來政策效果。因此,央行制定貨幣政策時(shí),應(yīng)當(dāng)將滯后性考慮在內(nèi),使貨幣政策從被動(dòng)變?yōu)橹鲃?dòng),這樣有助于引導(dǎo)和穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期,從而提高貨幣政策的有效性。

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國(guó)在經(jīng)濟(jì)政策的制定等方面都取得了非常大的進(jìn)步。但在中國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的內(nèi)部,仍然存在著一些問題。例如,部分地方政府和國(guó)企不具有效率且風(fēng)險(xiǎn)較高的項(xiàng)目仍然能夠獲得貸款,而高科技的小微企業(yè)卻有可能難以獲得資金的支持,而這會(huì)使得資金出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性的失衡。資金應(yīng)當(dāng)多用于新興且有發(fā)展前景的產(chǎn)業(yè)上,同時(shí)也應(yīng)當(dāng)注意環(huán)境保護(hù)和資源的可持續(xù)發(fā)展。

房?jī)r(jià)的持續(xù)上漲也是全社會(huì)非常關(guān)注的一個(gè)問題,而主動(dòng)挑破資產(chǎn)的泡沫,降低房地產(chǎn)業(yè)的熱度,讓老百姓住的起房,讓資金回歸實(shí)業(yè),把地方政府自身、銀行以及其他金融機(jī)構(gòu)的杠桿比率降下來,這些對(duì)于我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都非常有必要。

參考文獻(xiàn):

[1]隋占林.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通貨膨脹預(yù)測(cè)及影響因素研究[D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué).2016.

[2]田朝暉.未來10年中國(guó)貨幣供應(yīng)量的預(yù)測(cè)[J].齊齊哈爾大學(xué)學(xué)報(bào),2003,(2):42-44.

[3]宋長(zhǎng)青.中國(guó)貨幣供應(yīng)量與通貨膨脹關(guān)系研究[J].人文雜志,2014,(8):41-47.

[4]周啟清、孟玉龍.中國(guó)貨幣供應(yīng)量對(duì)物價(jià)影響的實(shí)證分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2018,(3):25-32.

[5]謝李園.中國(guó)貨幣供應(yīng)量與股票價(jià)格指數(shù)關(guān)系研究——以上證指數(shù)為例[J].福建質(zhì)量管理,2018,(8):128-129.

作者簡(jiǎn)介:

董藝華(1998.10.6-)女,漢族,河南省柘城縣,身份證號(hào):411424199810062029,本科生,研究方向:金融學(xué)

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