央行流動性管理工具對國債利率期限結構的影響效應研究

冷艷梅

（吉林財經大學 ，吉林長春 130117）

一、引言

自2013年以來，中國人民銀行創設了一系列的流動性管理工具，但由于流動性管理工具創設時間較短，其對利率的影響機制仍有待考究，從已有的研究文獻來看，國外文獻對貨幣政策與利率期限結構的研究較多，如Estrella和Mishkin（1995）通過研究歐美國家中貨幣政策與利率期限結構的相互影響發現前者對后者的影響顯著。Piazzesi（2010）發現央行一般通過貨幣政策工具中的公開市場操作來影響利率期限結構。國內也運用了多種方法研究貨幣政策工具對利率期限結構的影響，劉金全等（2007）通過構建VAR模型研究宏觀變量對收益率曲線的沖擊影響，發現對水平因子影響顯著，對斜率、曲度因子的影響效果較差（袁野，2014）。于鑫（2009）通過構建SVAR模型發現貨幣政策對利率期限結構的影響并非單向，而且存在雙向的交互效應影響（張旭和文忠橋，2013）。張強和胡榮尚（2014）通過構建EGAECH模型分析了貨幣政策工具與不同利率期限結構之間的關系。關禹等（2019）通過構建AGDTSM模型，分析了貨幣政策工具對國債利率期限結構的影響。

綜上所述，國內學者對流動性管理工具和國債利率期限結構的研究都起步較晚，且研究多為傳統貨幣政策工具與利率期限結構之間的關聯影響，但很少有基于流動性視角來研究創新型貨幣政策中流動性調節工具對國債利率期限結構的影響作用機制，但流動性管理工具作為中國人民銀行調節宏觀經濟的必要工具之一，也是影響利率期限結構的重要因素。所以本文本文試圖在以前學者的基礎上，通過構建Nelson-Siegel模型擬合國債的收益率曲線，進而通過曲線的三個因子來研究國債利率期限結構，接著構建VAR模型來探討流動性調節工具對國債利率期限結構三個因子的影響，對其中的非線性影響機制做結構化研究。

文章的創新之處主要體現在通過流動性的視角來研究流動性調節工具對國債利率期限結構的非線性影機制，有著重要的理論意義和現實意義。一是可以檢驗流動性管理的工具的實施效果，有利于貨幣當局更好的運用流動性管理工具，保障整個宏觀經濟尤其實體經濟的平穩運行；二是可以推進市場利率化，疏通貨幣政策的利率傳導機制，而且對投資者進行資產定價及風險管理有重要的參考價值。此外本文實證研究使用較新的包括疫情期間的研究數據，時效性較強，樣本區間也較大。

二、理論分析

（一）國債利率期限結構

利率期限結構的相關理論大致可以分為傳統定性分析理論和現代定量模型兩類。傳統的利率期限結構理論主要包括市場預期、分割市場和流動性溢價理論。但傳統定性分析理論對利率期限結構的解釋有限，所以本文采用Nelson和Siegel（1987）提出了Nelson-Siegel模型（NS模型），具體模型形式如（1）式所示：

（二）流動性管理工具對國債利率期限結構影響機制

1.流動性效應

流動性效應也可以稱為資產調整效應，中國人民銀行通過流動性管理工具調節流動性供給來影響人們對金融資產也即有價證券的需求，進而影響金融資產的價格，最終影響利率水平。具體的效應作用過程是當通過流動性管理工具釋放流動性時，貨幣供給量增加，對投資者來說，短期內貨幣持有量就相對增加，金融資產就相對減少，改變了人們持有資產的原有結構，為使貨幣和金融資產持有量恢復到原有的平衡，人們會用增加的貨幣購買金融市場上的有價證券，如國債，由此國債的價格上升，進而導致國債的利率水平下降。

2.收入與價格效應

收入與價格效應是指中國人民銀行通過流動性管理工具來改變貨幣供給影響收入和物價水平，進而影響利率水平。具體的效應作用過程是當貨幣供給量增加，經濟擴張，國民收入和持有財富增加，由此國民消費增加，帶動物價水平上漲，進而導致金融市場中國債利率水平上漲。該效應與流動性效應得出了相反的結論，由此可以猜想中國人民銀行操作流動性管理工具時，通過流動性效應在短期內引導國債利率水平下降后，又通過收入與價格效應導致國債利率水平上升。

3.通貨膨脹預期效應

通貨膨脹預期效應，也稱為費雪效應，是指中國人民銀行通過流動性管理工具來改變貨幣供給影響人們的通貨膨脹預期，進而影響利率水平。具體的效應作用過程是當貨幣供給量增加時，會導致當期通貨膨脹，由此人們會預期未來會持續出現通貨膨脹，即對未來價格的預期水平會更高，此時人們會要求用更高的利率，如國債利率來補償價格水平的上漲，即補償通貨膨脹帶來的損失，因此最終導致國債利率水平的上升。

綜上所述，流動性管理工具對國債利率期限結構影響路徑的三個效應中既有正向影響效應也有負向影響效應，具體的影響機制如圖1所示。

圖1 流動性管理工具對國債利率期限結構影響機制圖

三、國債利率期限結構的實證分析

（一）變量選取及數據說明

本文從Wind數據庫中選取到期期限為6個月、1-10年的國債到期收益率來研究國債利率期限結構。基于流動性管理工具的操作受諸多因素影響，諸如2019年末發生的新冠疫情這類會影響整個國民經濟發展的大事件，中國人民銀行在此期間需要通過頻繁操作這類工具來調節流動性水平，因此本文選取包含疫情期間，即2018年1月-2021年10月期間的數據作為研究對象，數據為月度數據。

（二）國債收益率曲線的擬合

1.變量和參數具體取值說明

在式（1）中，變量T是指債券收益率的到期期限，到期期限為6個月的國債收益率T的取值為0.5，到期期限為1年的國債收益率T的取值為1，以此類推。參數λ為模型的衰減率，在模型估計的過程中，一般會根據研究的問題對λ取一個固定的值，如Diebold選擇將其設定為0.0609，胡志強選擇將其取1/3，本文就研究問題，參考明明將其設定為0.1[1]。

2. 模型參數估計

本文采用胡志強（2009）[2]提出的回歸方法：最小化離差平方和的估計方法來估計三個參數β1t、β2t、β3t。分別對每個時間點的截面依次進行回歸后并匯總，得到國債收益率曲線的三個特征因素時間序列，借助的統計軟件為StataSE軟件。

3. 異方差檢驗

由于對NS模型進行回歸估計使用的是每個時間點的月度截面數據，很容易導致異方差的問題，使參數的顯著性檢驗失效，進而導致回歸結果失效。所以本文對46個截面數據的NS回歸模型依次進行White檢驗，發現t都遠大于0.05，即模型不存在異方差的問題。

四、實證分析

第三章通過構建NS模型擬合了國債收益率曲線來研究國債的利率期限結構，本章將進一步通過構建VAR模型來研究流動性管理工具對國債利率期限結構的影響效應。

（一）模型建立與數據選取

基于VAR模型，本文流動性管理工具選擇實施頻繁的常備借貸便利操作（SLF）和中期借貸便利操作（MLF），而其他新型貨幣政策工具等由于近年來操作次數較少，數據量不足以支撐理論模型研究，暫不予考慮，傳統貨幣政策選取央行公開市場操作（OMO）為代表，采用貨幣投放量代表其釋放的流動性來作為流動性管理工具的代理變量。國債利率期限結構的代理變量由上一章通過NS模型擬合的收益率曲線三個特征因素來充當（β1t、β2t、β3t）作為代理變量。選取的數據區間為2018年1月—2021年10月，數據頻度為月度。為了讓數據更加平穩，對SLF、MLF、OMO的時間序列數據進行對數處理，達到消除異方差的目的。個別缺失的數據采用回歸的方法補足，且在研究時間區間內數值為零的數據，取對數后默認設置為0。

本文將構建3個VAR模型，研究流動性管理工具對國債利率期限結構水平因素β1t的影響構建內生變量Yt =(LNOMO， LNSLF， LNMLF，β1t)′向量的VAR(β1t)模型；對國債利率期限結構斜率因素β2t的影響構建內生變量Yt =(LNOMO，LNSLF， LNMLF，β2t)′向量的VARβ2t)模型；對國債利率期限結構水平因素β3t的影響構建內生變量Yt =(LNOMO， LNSLF， LNMLF，β3t)′向量的VARβ3t)模型。通過結構化的分析來分析不同的流動性管理工具對國債利率期限的三個因素β1t、β2t、β3t的作用效果，采用的統計軟件為Eviews10。

（二）單位根檢驗與滯后期選擇

在構建VAR模型之前，對所有變量采用ADF檢驗進行單位根檢驗，檢驗結果顯示所有變量均為平穩序列。在構建VAR模型之前，還需要確定各個模型的滯后階數。本文根據AIC和SC等信息準則選擇的最優滯后階數均為1階。在此基礎上，對各個模型的穩定性進行檢驗，檢驗結果顯示各個模型的特征值均落在單位圓之內，說明上文所建立的三個滯后1階的模型都是穩定的。

（三）實證檢驗結果

本文考察的是流動性管理工具對國債利率期限結構的的作用效果，工具不同，對不同的收益率曲線的特征因素影響也會有所差異，由格蘭杰因果檢驗可初步得知：MLF的作用效果較SLF和OMO較好，在實際操作中的具體作用效果可通過下文的脈沖響應和方差分析進一步分析。在進行分析時，把持續期限定為10期。

1.脈沖響應分析

在VAR(β1t)模型中，給予LNOMO、LNSLF、LNMLF一個單位正向的沖擊后，收益率曲線的水平因素β1t在各個期間的變化如圖2所示。由圖可知，LNOMO對β1t立刻產生負向影響，且在第三期達到最大值0.2后在響應期內逐漸趨于零；LNSLF對β1t立刻產生正向影響，且在第二期達到最大值0.4后在響應期內逐漸趨于零；LNMLF對β1t立刻產生正向影響，且在第二期達到最大值0.5后呈現負向沖擊，之后在響應期內逐漸趨于零。由此可見，流動性管理工具對水平因素的引導作用是正向影響，說明流動性管理工具過程中流動性效應小于收入與價格效應和通貨膨脹預期效應，最終導致國債的收益率水平上升。

圖2 VAR（β1t）模型中水平因素對OMO、SLF、MLF沖擊的脈沖響應函數圖

在VAR(β2t)模型中，由脈沖響應結果可知，流動性管理工具可以通過流動性效應在短期內引導國債利率水平下降后，又通過收入與價格效應和通貨膨脹預期效應導致長期國債利率水平上升，進而使得短期國債利率水平和長期國債利率水平的利差加大，導致國債收益率曲線更加陡峭。

在VAR(β3t)模型中，由脈沖響應結果可知，流動性管理工具對曲率因素有引導作用，尤其是MLF工具，相較于對水平因素和斜率因素，對的曲率因素的流動性效果更顯著，因為MLF工具釋放的流動性多位1年期的中期流動性，通過流動性效應引導國債利率期限結構中的中期利率下降，而對短期利率和長期利率的引導并不顯著，進而導致收益率曲線的曲度的絕對值增加。

2.方差分析

在VAR(β1t)模型中，由表1可知，SLF和MLF在第十期的方差貢獻幾乎都接近10%，而OMO的方差貢獻率不到2%，說明流動性管理工具SLF和MLF對國債利率期限的水平因素比傳統貨幣政策工具引導效果好。

表1 VAR（β1t）方差分解

在VAR(β2t)模型中，SLF在第十期的方差貢獻約為12%，而MLF、OMO的方差貢獻率不到10%，說明流動性管理工具中SLF對國債利率期限結構中的斜率因素引導效果較好。在VAR(β3t)模型中，OMO、SLF、MLF在第十期的方差貢獻均不超過10%，貢獻率較小，說明貨幣政策從工具對國債利率期限結構的曲率因素引導效果都不明顯，但流動性管理工具MLF、SLF的貢獻率大于OMO的方差貢獻率，相對來說比傳統貨幣政策工具的作用效果好。

五、結論與啟示

本文介紹了流動性管理工具和利率期限結構理論，以及流動性管理工具對國債利率期限結構影響路徑的三個效應，之后構建Nelson-Siegel模型和VAR模型來探討流動性調節工具對國債利率期限結構三個因子的影響，基于以上理論和實證分析，得出以下結論：一是流動性管理工具的流動性效應小于收入與價格效應和通貨膨脹預期效應，最終會導致國債利率水平整體長期水平上升。二是流動性管理工具可以通過流動性效應在短期內引導國債利率水平下降后，之后又通過收入與價格效應和通貨膨脹預期效應引導長期國債利率水平上升，進而使得短期國債利率水平和長期國債利率水平的利差加大，最終導致國債收益率曲線更加陡峭。三是流動性管理工具中MLF工具可以通過流動性效應引導國債利率期限結構中的中期利率下降，而對短期利率和長期利率的引導并不顯著，使得收益率曲線的曲度因素的絕對值增加，最終使得國債利率期限結構的收益率曲線更加彎曲。此外，通過方差分析可知，相對于傳統貨幣政策工具，流動性管理工具對國債利率期限結構的作用效果更顯著。基于以上的分析和得出的主要結論，對中國人民銀行完善貨幣政策體系、使用流動性管理工具提出以下政策建議。

第一，加強流動性管理工具的的流動性效應。由上文實證分析可知，收入與價格效應和通貨膨脹預期效應最終會導致國債利率水平整體長期水平上升，但中國人民銀行操作流動性管理工具的最終目的是引導市場利率水平下降，所以應該多發揮工具的流動性效應，減弱收入與價格效應和通貨膨脹預期效應的影響。

第二，加強流動性管理工具和其他工具結合使用的能力。相對于傳統貨幣政策工具，流動性管理工具對國債利率期限結構的作用效果更顯著。但中國目前采用的是多目標的貨幣政策規則，也不能單單只操作某一種流動性管理工具，應該根據貨幣政策目標有針對性地選擇合適的工具。

第三，改善創新型貨幣政策工具的實施環境。一方面，要完善金融監督管理體系，中國人民銀行可以將流動性管理工具的實施情況納入MPA，加強對借貸類便利工具操作的宏觀審慎管理，嚴格規范參與各類工具的商業銀行或相關金融機構的行為。另一方面，由上文實證分析可知，目前許多工具的實施效果都存在時滯性，一定程度上影響了工具流動性效應的作用效果，所以要提高金融市場信息傳達的效率，加強市場預期的引導，提高市場對貨幣政策信息的敏感度，進而才能更好地發揮流動性管理工具對國債利率期限結構的影響效應，最大程度發揮流動性工具的影響效用。

此外本文還存在一定的局限性，一是由于有些流動性管理工具的操作次數較少，所以本文只選擇了操作次數頻繁的SLF和MLF工具作為流動性管理工具的代理變量，變量選取方面不夠全面。二是在一些特殊的情況下，國債利率期限結構甚至可以反過來作用流動性管理工具，兩者產生交互作用的影響，本文并未對其做深入的討論，但可以作為后續研究的方向。