全球金融周期更迭與美國貨幣政策沖擊

摘"要"次貸危機(jī)以來，美國貨幣政策沖擊導(dǎo)致全球跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率迅速產(chǎn)生強(qiáng)烈共振，牽引全球金融周期在擴(kuò)張與緊縮之間交替更迭，引發(fā)學(xué)術(shù)界和貨幣當(dāng)局廣泛關(guān)注。本文選取來自全球33個樣本經(jīng)濟(jì)體包含跨境資本流動規(guī)模、資產(chǎn)價格和杠桿率的3個組別9類金融序列數(shù)據(jù)，運(yùn)用分層動態(tài)因子模型對全球金融周期進(jìn)行測度和解構(gòu)，并構(gòu)建貝葉斯向量自回歸模型實(shí)證檢驗(yàn)美國貨幣政策沖擊對全球金融周期更迭的分層傳導(dǎo)機(jī)制。研究結(jié)果表明，全球金融周期在跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率波動之間存在分層共振，其中杠桿率共振與全球金融周期的協(xié)同性最強(qiáng)；美國貨幣政策沖擊尤其是聯(lián)邦基金利率政策是直接牽引全球金融周期更迭的主要力量，并會通過影響全球杠桿率共振間接對全球金融周期產(chǎn)生牽引作用；杠桿率組別金融周期在全球金融周期分層擴(kuò)散和傳導(dǎo)中最為突出，既能夠?qū)ζ渌麅蓚€量價組別金融周期產(chǎn)生同層擴(kuò)散，也會對全球金融周期產(chǎn)生跨層傳導(dǎo)。本文研究結(jié)論對于完善中國宏觀金融調(diào)控、防范外部輸入性金融風(fēng)險具有啟示意義。

關(guān)鍵詞"全球金融周期"美國貨幣政策"跨境資本流動"資產(chǎn)價格"杠桿率"分層共振"分層傳導(dǎo)

一、引言與文獻(xiàn)綜述

潮汐之所以具有周期性漲落的規(guī)律，原因是存在引潮力。如果把全球金融周期在寬松與緊縮之間交替更迭比作潮升潮落，美國貨幣政策很可能就是這背后的引潮力。近年來，美國貨幣政策快進(jìn)快出、大放大收，對全球跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率波動產(chǎn)生強(qiáng)烈的外溢效應(yīng)（spillover"effects）。受2021年美國貨幣政策轉(zhuǎn)向影響，新一輪緊縮性全球金融周期開啟，中國進(jìn)入內(nèi)外部金融周期“松緊錯位”的階段，跨境資本流動、人民幣匯率和資本市場面臨較大壓力，給宏觀金融調(diào)控造成掣肘。進(jìn)入2023年，受通脹壓力緩和、銀行業(yè)危機(jī)蔓延、聯(lián)邦政府債務(wù)違約風(fēng)險等多重因素影響，美國貨幣政策再次走到十字路口。鑒于全球金融周期是非觀測變量，加之美國貨幣政策具有外生不確定性，對全球金融周期進(jìn)行統(tǒng)計測度并探討美國貨幣政策在其背后的作用機(jī)制具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

全球金融周期發(fā)軔于倫敦商學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)教授Hélène"Rey"2013年在美國聯(lián)邦儲備系統(tǒng)（以下簡稱美聯(lián)儲）杰克遜霍爾（Jackson"Hole）會議上的報告，她提出世界經(jīng)濟(jì)正受到全球金融周期的強(qiáng)大支配，主要表現(xiàn)為國際資產(chǎn)價格、跨境資本流動、杠桿率、融資規(guī)模等變量之間顯著共振（common"movements），而美國貨幣政策是牽引全球金融周期的主要力量（Rey，2013）。此后，Rey及其合作者陸續(xù)推出系列成果

主要包括Rey"amp;"MirandaAgrippino（2015）、Rey（2016）、MirandaAgrippino"amp;"Rey（2020）、MirandaAgrippino"amp;"Rey（2022）等，下文簡稱“Rey及其合作者的系列成果”。，引發(fā)國內(nèi)外研究熱潮。在此基礎(chǔ)上，本文嘗試提出兩個新的問題：一是上述跨國金融變量的共振是否同頻，能否解構(gòu)全球金融周期在不同金融變量之間的協(xié)同和分化？二是美國貨幣政策為何能夠迅速牽引全球金融周期更迭，背后的傳導(dǎo)機(jī)制是什么？對此，既有文獻(xiàn)鮮有深入探究。

先看第一個問題。初步對全球33個樣本經(jīng)濟(jì)體9類金融序列進(jìn)行統(tǒng)計

樣本選擇和數(shù)據(jù)來源詳見下文變量和數(shù)據(jù)說明。，結(jié)果如表1所示。其中，全球金融周期可能具有分層共振的特征，即全球跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率波動之間雖然存在共振，但并非完全同頻。一方面，表1最后一行呈現(xiàn)樣本經(jīng)濟(jì)體兩兩之間金融序列雙邊相關(guān)系數(shù)的均值，其中明晟（MSCI）指數(shù)、國債收益率、家庭部門杠桿率、政府部門杠桿率的雙邊相關(guān)系數(shù)較高，表示這些變量在全球范圍內(nèi)波動的協(xié)同性較強(qiáng)，非金融企業(yè)杠桿率、房地產(chǎn)價格的雙邊相關(guān)程度次之，而跨境資本流動的雙邊相關(guān)系數(shù)為負(fù)，說明兩兩經(jīng)濟(jì)體之間每種金融序列變動的協(xié)同性并不一致。另一方面，表1的下三角矩陣（除最后一行外）呈現(xiàn)不同金融序列之間的交叉相關(guān)系數(shù)，其中跨境直接投資、證券投資和其他投資之間，三個杠桿率變量之間，明晟指數(shù)與房地產(chǎn)價格、國債收益率、家庭部門杠桿率和非金融企業(yè)杠桿率之間，房地產(chǎn)價格與家庭部門杠桿率之間，以及國債收益率與非金融企業(yè)杠桿率、政府部門杠桿率之間，均存在相關(guān)性但方向并不相同，而其他變量之間相關(guān)系數(shù)并不顯著，說明不同金融變量的變動趨勢并不完全一致。上述統(tǒng)計結(jié)果促使本文初步提出全球金融周期在不同金融變量序列的波動之間存在分層共振的假設(shè)。

后表同。最后一行數(shù)據(jù)是該列對應(yīng)時間序列在樣本經(jīng)濟(jì)體兩兩之間雙邊相關(guān)系數(shù)的均值。數(shù)據(jù)來源于國際貨幣基金組織（IMF）、萬得（Wind）、國際清算銀行（BIS）、英為財情（Investing），詳見下文方法和數(shù)據(jù)說明。

既有文獻(xiàn)在統(tǒng)計測度時并未考察全球金融周期在不同變量之間的協(xié)同和分化?，F(xiàn)有統(tǒng)計方法主要包括：一是主成分分析法，如Scheubel"et"al.（2019）、Aldasoro"et"al.（2020）、陳雷等（2021）、譚小芬和虞夢微（2021a）；二是動態(tài)因子模型法，如Rey及其合作者的系列成果、Cerutti"et"al.（2017）、陳曉莉和劉曉宇（2019）、譚小芬和虞夢微（2021b）；三是其他方法，如使用芝加哥期權(quán)期貨交易所市場波動性（VIX）指數(shù)替代法

Cerutti"et"al.（2019）認(rèn)為VIX指數(shù)表征美國標(biāo)普500"指數(shù)期權(quán)的隱含波動率，其實(shí)低估了全球金融周期的影響。（Ligonniere，2018；孫天琦等，2020）、帶通濾波法（Meller"amp;"Metiu，2017）、斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)法（Jord"et"al.，2019）、基于方差分解構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)溢出指數(shù)（陳創(chuàng)練等，2021）?？傮w上看，既有研究往往依據(jù)Rey（2013）關(guān)于全球金融周期的定義中共振的表述測度所有金融序列的共同因子，并未進(jìn)一步測度跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率等分類因子之間的協(xié)同與分化

Scheubel"et"al.（2019）、陳曉莉和劉曉宇（2019）選取數(shù)量型和價格型數(shù)據(jù)分別測算了周期因子，但依然未深入研究不同層級周期因子之間的協(xié)同與分化。，未能考察全球金融周期的分層問題以及不同層級周期因子之間的聯(lián)動關(guān)系。正如表1所示，全球跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率之間的共振并非完全同頻，如果不固定（剔除）不同金融數(shù)據(jù)在組別層面

相同類型的幾個序列構(gòu)成某一類組別，例如不同國家跨境資本流動組別（由直接投資序列、證券投資序列、其他投資序列組成）層面的共同因子。和序列層面

例如不同國家跨境直接投資規(guī)模這一序列層面波動的共同因子。的共振，那么單純基于部分金融數(shù)據(jù)測算出的共同因子來表征其全球性可能存在一定的偏差。

此外，上述研究在統(tǒng)計測度時還存在以下問題：一方面，在統(tǒng)計方法上，雖然Rey"amp;"MirandaAgrippino（2015）、Scheubel"et"al.（2019）的主成分分析或因子分析法成為主流，但是前者的方法未施加關(guān)于觀測變量和因子之間以及不同層級因子之間聯(lián)動關(guān)系的約束，本質(zhì)上只是通過投影實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維，無法保證因子載荷符號具有現(xiàn)實(shí)意義，而后者對因子載荷符號施加了先驗(yàn)約束，但仍是引用前者的結(jié)論（包括經(jīng)紀(jì)商杠桿率、證券價格和VIX系數(shù)的符號），所以并未完全跳出窠臼。另一方面，在變量選擇上，大量研究僅選取資產(chǎn)價格數(shù)據(jù)

由于金融市場和金融交易的全球化一體化，國際金融資產(chǎn)價格的關(guān)聯(lián)性往往會強(qiáng)于跨境資本流動、杠桿率之間的關(guān)聯(lián)性。（Rey及其合作者的系列成果；譚小芬和虞夢微，2021a），或者跨境資本流動數(shù)據(jù)（Cerutti"et"al.，2017；Aldasoro"et"al.，2020；陳雷等，2021；譚小芬和虞夢微，2021b），或者信貸數(shù)據(jù)（陳創(chuàng)練等，2021），并未綜合選取數(shù)量、價格、比率等不同性質(zhì)的金融變量序列。上述問題也引發(fā)了圍繞全球金融周期是否存在的爭議，例如Meller"amp;"Metiu（2017）、Cerutti"et"al.（2019）發(fā)現(xiàn)并不存在顯著的全球金融周期，Habib"amp;"Venditti（2018）則發(fā)現(xiàn)全球金融周期更多在發(fā)達(dá)國家的銀行和證券市場中體現(xiàn)。

再看本文提出的第二個問題，美國貨幣政策為何能夠迅速向全球金融周期傳導(dǎo)。首先，從傳導(dǎo)時效來看，2007年次貸危機(jī)以來美國貨幣政策歷次轉(zhuǎn)向都會立即給全球金融市場造成巨大震動，這與美國在國際金融領(lǐng)域的支配性地位是息息相關(guān)的，全球投資者和其他貨幣當(dāng)局都時刻緊盯美聯(lián)儲貨幣政策的變動，全球金融體系高度關(guān)聯(lián)也進(jìn)一步增強(qiáng)了各國金融活動的互動性和即時性。其次，雖然討論美國貨幣政策與全球金融周期關(guān)系的文獻(xiàn)不斷涌現(xiàn)

現(xiàn)有文獻(xiàn)大多支持美國貨幣政策沖擊是全球金融周期的主導(dǎo)因素，如Rey及其合作者的系列成果、Jord"et"al.（2019）、譚小芬和虞夢微（2021b）、Dées"amp;"Galesi（2021）；也不乏相反的結(jié)論，如Cerutti"et"al.（2017）、Habib"amp;"Venditti（2019），此處不展開論述。，但具體針對美國貨幣政策向全球金融周期傳導(dǎo)的機(jī)制和渠道進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)的并不多見，正如MirandaAgrippino"amp;"Rey（2022）坦言，旨在探索全球金融周期的驅(qū)動因子和傳導(dǎo)渠道的工作尚處于起步階段?，F(xiàn)有研究主要著眼于風(fēng)險偏好（風(fēng)險承擔(dān)）這個渠道，如Jord"et"al.（2019）檢驗(yàn)了美國貨幣政策對全球股票市場風(fēng)險偏好波動的影響進(jìn)而作用于全球證券市場價格的協(xié)同性；MirandaAgrippino"amp;"Rey（2022）也在實(shí)證檢驗(yàn)中引入了擬合的風(fēng)險規(guī)避指標(biāo)；譚小芬和虞夢微（2021b）基于現(xiàn)有文獻(xiàn)，將傳導(dǎo)渠道總結(jié)為風(fēng)險承擔(dān)渠道、匯率渠道和風(fēng)險溢價渠道，但并未進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。若放寬至美國貨幣政策對跨國（經(jīng)濟(jì)體、區(qū)域）金融變量或者實(shí)際變量外溢效應(yīng)的研究范疇，Bruno"amp;"Shin（2015），Dahlhaus"amp;"Vasishtha（2020）則引入了美國證券經(jīng)紀(jì)商風(fēng)險承擔(dān)指標(biāo)、VIX指數(shù)、名義有效匯率等傳導(dǎo)渠道變量，對本文也具有一定的借鑒意義。最后，沿循本文在第一個問題中提出的關(guān)于全球金融周期分層共振的思路，既然不同層級的金融周期因子之間可能存在擴(kuò)散和聯(lián)動，那么美國貨幣政策在牽引全球金融周期的過程中還可能存在分層傳導(dǎo)，例如美國貨幣政策在影響如跨境資本流動共振等某些特定組別的金融周期因子之后，再傳導(dǎo)至全球金融周期的共振。由于統(tǒng)計測度方法的限制，既有研究鮮有探究美國貨幣政策在全球金融周期不同層次周期因子之間的分層傳導(dǎo)。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：一是采取分層動態(tài)因子模型將樣本經(jīng)濟(jì)體的金融變量序列劃分為“跨境資本流動—資產(chǎn)價格—杠桿率”（量價率）三個組別，將金融周期共振分解為序列、組別和全球三個層次，探究全球金融周期在數(shù)量型、價格型和比率型金融變量之間的協(xié)同與分化，厘清全球金融周期的分層共振特征；二是通過引入量價率三個組別層面金融周期因子，以及美元匯率渠道、美元流動性渠道和金融市場風(fēng)險承擔(dān)渠道的中間變量，構(gòu)建貝葉斯向量自回歸（BVAR）模型實(shí)證檢驗(yàn)美國貨幣政策影響全球金融周期的分層傳導(dǎo)機(jī)制，進(jìn)一步拓展現(xiàn)有研究。

二、方法和數(shù)據(jù)說明

（一）分層動態(tài)因子模型

本文參考Moench"et"al.（2013）的研究，構(gòu)建分層動態(tài)因子模型（Dynamic"Hierarchical"Factor"Model）測度全球金融周期。該模型能夠估計多層級的動態(tài)因子并識別不同層級因子之間的關(guān)聯(lián)性，有助于本文厘清不同層級金融周期因子之間的分層共振。

本文將樣本經(jīng)濟(jì)體金融周期波動分解為四個不同層級的動態(tài)因子：①所有樣本經(jīng)濟(jì)體和金融變量序列的共同周期因子Ft，用以表征全球所有樣本經(jīng)濟(jì)體金融變量波動的共同成分，亦即全球金融周期；②金融變量序列所在組別的周期因子Gbt，用以表征同一類組別內(nèi)部不同金融變量波動的共同成分；③金融序列層面的周期因子Hbst，用以表征單個金融變量序列內(nèi)部不同經(jīng)濟(jì)體波動的共同成分；④異質(zhì)性因子，代表樣本經(jīng)濟(jì)體的異質(zhì)性成分。模型設(shè)定如下：

Xbsit=λH，bsi（L）Hbst+eXbsit（1）

Hbst=λG，bs（L）Gbt+eHbst（2）

Gbt=λF，b（L）Ft+eGbt（3）

其中，Xbsit表示組別b中金融變量序列s內(nèi)樣本經(jīng)濟(jì)體i的觀測值；λH，bsi（L）、λG，bs（L）、λF，b（L）為對應(yīng)的因子載荷，且服從多項(xiàng)式分布滯后形式；eXbsit、eHbst、eGbt為對應(yīng)方程的異質(zhì)性成分，且與全球共同周期因子Ft均服從如下自回歸過程：

ψX，bsi（L）eXbsit=εXbsit（4）

ψH，bs（L）eHbst=εHbst（5）

ψG，b（L）eGbt=εGbt（6）

ψF（L）Ft=εFt（7）

其中，ψj（L）為相應(yīng)自回歸過程的滯后算子，擾動項(xiàng)εjt服從正態(tài)分布N（0，σ2j），j對應(yīng)式（4）—式（7）中擾動項(xiàng)的簡化下標(biāo)。

本文基于吉布斯抽樣（Gibbs"Sampling）的蒙特卡羅模擬（MCMC）方法對模型參數(shù)和動態(tài)因子進(jìn)行估計，主要步驟如下：①提取主成分作為全球共同周期因子Ft、組別周期因子Gt、金融序列周期因子Ht的初始值，據(jù)此估計因子載荷、自回歸系數(shù)等相關(guān)參數(shù)的初始值；②基于觀測變量數(shù)據(jù)Xt，以及組別周期因子Gt和相關(guān)參數(shù)的初始值，抽樣提取金融序列周期因子Ht的后驗(yàn)分布；③基于金融序列周期因子Ht，以及全球共同周期因子Ft和相關(guān)參數(shù)的初始值，抽樣提取組別周期因子Gt的后驗(yàn)分布；④基于組別周期因子Gt和相關(guān)參數(shù)初始值，抽樣提取全球共同周期因子Ft的后驗(yàn)分布；⑤基于全球共同周期因子Ft、組別周期因子Gt、金融序列周期因子Ht，抽樣提取相關(guān)參數(shù)的后驗(yàn)分布；⑥重復(fù)上述②—⑤步的模擬過程，直至形成收斂的馬爾可夫鏈。

在模型估計時，本文參照Moench"et"al.（2013）的研究，設(shè)定式（1）—式（7）的自回歸階數(shù)均為1，因子載荷Λ和自回歸系數(shù)ψ的先驗(yàn)分布為均值為0、方差為1的高斯分布，擾動項(xiàng)ε的先驗(yàn)分布為自由度為4、標(biāo)度為0.01的逆卡方分布。本文共進(jìn)行35000次抽樣模擬，剔除前10000次預(yù)燒樣本后，每間隔50次保留1次結(jié)果，共保留500次結(jié)果，據(jù)此報告待估參數(shù)和因子的后驗(yàn)分布統(tǒng)計量。

（二）貝葉斯向量自回歸模型

本文構(gòu)建BVAR模型對美國貨幣政策與全球金融周期之間的分層傳導(dǎo)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。目前針對美國貨幣政策溢出效應(yīng)的實(shí)證研究通常運(yùn)用向量自回歸（VAR）系列模型，如Bruno"amp;"Shin（2015）選擇Recursive"VAR遞歸向量自回歸（RVAR）模型，Habib"amp;"Venditti（2019）采用Structural"VAR結(jié)構(gòu)向量自回歸（SVAR）模型，Dées"amp;"Galesi（2021）選擇Global"VAR全局向量自回歸（GVAR）模型，Dahlhaus"amp;"Vasishtha（2020）、MirandaAgrippino"amp;"Rey（2020）則構(gòu)建了BVAR模型等。其中，BVAR模型通過設(shè)定相關(guān)參數(shù)的先驗(yàn)分布并與樣本信息相結(jié)合，能夠克服傳統(tǒng)向量自回歸模型過度擬合問題，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，已在宏觀預(yù)測和政策評估領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用，本文因此構(gòu)建BVAR模型，以期與Rey的系列研究結(jié)論進(jìn)行對比。構(gòu)建如下一般化的向量自回歸模型：

yt=c+B1yt－1+…+Bpyt－p+εt（8）

其中，yt是N×1維內(nèi)生變量向量，c是N×1維截距項(xiàng)向量，Bl（l=1，...，p）表示N×N維系數(shù)矩陣，εt是由誤差擾動項(xiàng)構(gòu)成的N×1維向量，且服從均值為0、方差協(xié)方差矩陣為Σ的獨(dú)立同分布過程。BVAR模型估計過程為：設(shè)定參數(shù)服從特定的先驗(yàn)分布，并結(jié)合由樣本數(shù)據(jù)計算出的似然函數(shù)進(jìn)行調(diào)整和修正，最后得到參數(shù)的后驗(yàn)分布。本文設(shè)定先驗(yàn)分布服從正態(tài)威沙特分布（Normal"Wishart"Distribution），式（8）中系數(shù)的第一、二階矩可以表示為：

E［（Bl）ij］=μ1i=j，l=10其他，Var（Bl）ij=（λ1λ4）2j為外生變量1σ2jλ1lλ32其他""（9）

其中，（Bl）ij表示方程i中變量j滯后項(xiàng)l的系數(shù)，當(dāng)變量符合隨機(jī)游走過程時，μ1=1，對于平穩(wěn)的時間序列，通常假設(shè)μ1=0；λ1控制參數(shù)總體收緊程度以及先驗(yàn)信息和樣本之間的相對重要性，若λ1越小，參數(shù)變動范圍也越小，先驗(yàn)信息則相對更為重要。λ4控制外生變量收緊程度，通常很大；λ3控制滯后變量方差的衰減速度，隨著滯后長度增加，對應(yīng)協(xié)方差以更快速度衰減到0，意味著過去信息相比當(dāng)前信息的重要性加速削弱。σ2j表示方差協(xié)方差矩陣Σ的第j個對角元素。對于方差協(xié)方差矩陣Σ的先驗(yàn)分布，則假設(shè)服從逆威沙特分布（Inverse"Wishart"Distribution）：

∑～I(xiàn)W（S0，α0）（10）

雖然可以根據(jù)先驗(yàn)信息對超參數(shù)S0、α0作出隨意的假定，但按照現(xiàn)有文獻(xiàn)的處理慣例，通常設(shè)定n×n維標(biāo)量矩陣S0和自由度參數(shù)α0滿足：

S0=（α0－n－1）σ210000σ2200000000σ2n""α0=n+2（11）

其中，n是內(nèi)生變量的數(shù)目，那么S0就可以通過各個內(nèi)生變量的自回歸過程獲得，詳見Kadiyala"amp;"Karlsson（1997）、Dieppe"et"al.（2016）的研究。

（三）變量和數(shù)據(jù)

在測度全球金融周期時，按照前文關(guān)于全球金融周期的定義，考慮到數(shù)據(jù)可得性和樣本代表性，本文選擇33個樣本經(jīng)濟(jì)體3類共9個金融變量序列作為研究數(shù)據(jù)

包括22個發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，分別是澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、中國香港地區(qū)、丹麥、芬蘭、法國、德國、愛爾蘭、以色列、意大利、日本、荷蘭、新西蘭、挪威、新加坡、西班牙、瑞典、瑞士、英國、美國；11個新興經(jīng)濟(jì)體，分別是巴西、中國、哥倫比亞、希臘、匈牙利、印度尼西亞、韓國、馬來西亞、墨西哥、俄羅斯、泰國。經(jīng)濟(jì)體分類標(biāo)準(zhǔn)參考明晟指數(shù)編制。。第一類為跨境資本流動數(shù)據(jù)，屬于數(shù)量型指標(biāo)，包含直接投資（QDR）、證券投資（QPT）和其他投資（QOT）共3個序列

按照國際貨幣基金組織國際收支和國際投資頭寸統(tǒng)計（BOP/IIP），國際資本流動還包括金融衍生品投資，但鑒于該項(xiàng)目規(guī)模較小且數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，本文并未引入該序列。，數(shù)據(jù)來源于國際貨幣基金組織（IMF）；第二類為資產(chǎn)價格數(shù)據(jù)，屬于價格型指標(biāo)，包括明晟指數(shù)（PCM）、房地產(chǎn)價格指數(shù)（PHO）、10年期國債收益率

個別缺失數(shù)據(jù)通過該經(jīng)濟(jì)體臨近期限的長期國債收益率補(bǔ)齊，本文重點(diǎn)考察金融序列的周期成分，這種缺失值替代的影響極小。（PTR），數(shù)據(jù)來源于萬得（Wind）、國際清算銀行（BIS）、英為財情（Investing）；第三類為杠桿率數(shù)據(jù)，屬于比率型指標(biāo)，包括家庭部門信貸占國內(nèi)/地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）比重（RHD）、非金融企業(yè)信貸占GDP比重（RCP）、政府部門信貸占GDP比重（RGV），數(shù)據(jù)來源于BIS。時間區(qū)間為2007年1季度至2020年4季度。首先對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整和HP濾波處理，提取金融序列的周期成分；為了消除觀測值之間由于量綱差異而造成的影響，接著將周期成分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保最終數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，且具有零均值、單位方差的特點(diǎn)。

根據(jù)金融變量類型，按照“跨境資本流動組別-資產(chǎn)價格組別-杠桿率組別”對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行組別劃分，再應(yīng)用分層動態(tài)因子模型。其中，QDR、QPT和QOT構(gòu)成跨境資本流動組別（以下簡稱QB），PCM、PHO、PTR構(gòu)成資產(chǎn)價格組別（以下簡稱PB），RHD、RCP、RGV構(gòu)成杠桿率組別（以下簡稱RB）。

初步對各組別內(nèi)金融序列的動態(tài)特征進(jìn)行統(tǒng)計分析。如圖1所示，圖1（a）為跨境資本流動組別內(nèi)三個金融序列的樣本均值變化路徑，反映了高頻波動的特征。圖1（b）是資產(chǎn)價格組別內(nèi)三個金融序列的樣本均值變化路徑，總體上呈現(xiàn)一定的協(xié)同性，其中明晟指數(shù)（PCM）與10年期國債收益率（PTR）之間的運(yùn)行趨勢較為一致，在2007—2009年國際金融危機(jī)和2020年新冠病毒感染疫情暴發(fā)期間，PCM代表的股票市場波動程度高于PTR代表的國債市場；房地產(chǎn)價格指數(shù)（PHO）相較PCM和PTR的波動更為平緩，但總體上仍保持與兩者相近的運(yùn)行態(tài)勢。圖1（c）列示了杠桿率組別內(nèi)三個金融序列的樣本均值變化路徑，呈現(xiàn)出顯著的組內(nèi)聚斂特征。2007年國際金融危機(jī)爆發(fā)前后，由于家庭部門（RHD）和非金融企業(yè)部門（RCP）“降杠桿”，疊加各經(jīng)濟(jì)體反危機(jī)政策推動政府部門（RGV）“加杠桿”，使得全球杠桿率在三部門之間存在分化。但在2009年以后，三部門杠桿率之間的協(xié)同性顯著增強(qiáng)，尤其值得關(guān)注的是，進(jìn)入2020年后三者均呈現(xiàn)快速攀升的態(tài)勢，說明全球杠桿率再次高位積聚。

在估計貝葉斯向量自回歸模型時，為了兼顧變量遺漏和過度識別問題，本文選擇如下變量：（1）金融周期因子，包括下文測算的全球共同周期因子，以及跨境資本流動組別周期因子、資產(chǎn)價格組別周期因子、杠桿率組別周期因子。（2）美國貨幣政策變量，包括利率政策，使用修正的美國聯(lián)邦基金利率SFFR來表征。當(dāng)面臨零利率下限約束時

在本文研究樣本期內(nèi)，零利率下限約束區(qū)間位于2008年第4季度至2015年第4季度，以及2020年第1季度至第4季度，界定依據(jù)來源于亞特蘭大聯(lián)邦儲備銀行網(wǎng)站（https：//www.atlantafed.org/cqer/research/wuxiashadowfederalfundsrate）。，使用影子聯(lián)邦基金利率（Wu"amp;"Xia，2016）代替有效聯(lián)邦基金利率，數(shù)據(jù)來自亞特蘭大聯(lián)邦儲備銀行；資產(chǎn)負(fù)債表政策，使用美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模與美國GDP之比BS來表征"能夠兼顧量化寬松和量化緊縮兩種狀態(tài)，關(guān)于美聯(lián)儲各輪量化寬松政策效應(yīng)的異質(zhì)性，可見Luck"amp;"Zimmermann（2020）、徐瀅和孫宇豪（2021）的研究。，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。時間跨度為2007年1季度至2020年4季度。

三、全球金融周期的統(tǒng)計測度和分層解構(gòu)

根據(jù)上述模型和估計過程測算全球周期因子、組別周期因子、金融序列周期因子。首先，考察全球金融周期因子的走勢特征。如圖2所示，本文測算的全球周期因子F_QPR與MirandaAgrippino"amp;"Rey（2020）測算的全球因子F_Rey走勢較為相近，差異之處主要表現(xiàn)在三個方面：一是波動幅度小于F_Rey，原因在于本文選取了跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率三類季度數(shù)據(jù)，而MirandaAgrippino"amp;"Rey（2020）使用的是月度資產(chǎn)價格數(shù)據(jù)。二是周期轉(zhuǎn)換領(lǐng)先于F_Rey，能夠更好地發(fā)揮風(fēng)險預(yù)警作用，而F_Rey的周期拐點(diǎn)則較為滯后。與本文測算結(jié)果類似的是，Aldasoro"et"al.（2020）選取數(shù)量型指標(biāo)運(yùn)用主成分分析法測算全球因子

限于數(shù)據(jù)可得性，本文未將Aldasoro"et"al.（2020）測算的全球因子在圖中繪制。呈現(xiàn)的周期拐點(diǎn)同樣領(lǐng)先于F_Rey。三是周期過渡更符合實(shí)際，例如在2013—2018年美國貨幣政策正?；陂g，本文測算的全球因子F_QPR呈現(xiàn)震蕩式下探，而F_Rey卻表現(xiàn)出“緊縮—寬松—緊縮”過山車式的交替。

圖2"全球金融周期因子的走勢

注：FFR表示美聯(lián)儲變動聯(lián)邦基金目標(biāo)利率的浮動和方向，在右軸上表征，陰影和白色無陰影分別對應(yīng)加息和降息；F_QPR表示本文選取量價率三類季度數(shù)據(jù)基于分層動態(tài)因子模型測算的全球金融周期因子，F(xiàn)_Rey表示MirandaAgrippino"amp;"Rey（2020）基于月度資產(chǎn)價格數(shù)據(jù)測算的全球金融周期因子，“量寬”“縮減”“縮表”箭頭指示美聯(lián)儲實(shí)施相關(guān)政策的時點(diǎn)。

總體上看，本文測算的全球周期因子F_QPR能夠較好地刻畫次貸危機(jī)以來全球金融周期的階段性演化特征，其走勢與美國貨幣政策轉(zhuǎn)向之間具有高度的關(guān)聯(lián)性。如圖2所示，2007年次貸危機(jī)爆發(fā)后，全球周期因子急速下探，美聯(lián)儲連續(xù)多次降息并推出三輪量化寬松政策后，全球周期因子震蕩后趨穩(wěn)。隨著經(jīng)濟(jì)逐步企穩(wěn)，2014年一季度美聯(lián)儲縮減資產(chǎn)負(fù)債表，正式開啟貨幣政策正?；?，2014年11月量化寬松政策退場，2015年12月美聯(lián)儲近10年來首次加息（圖2中第1個陰影立柱）；2017年10月美聯(lián)儲啟動“縮表”，受此影響，全球周期因子開始快速下探。2019年，隨著美國經(jīng)濟(jì)增速持續(xù)放緩，下行壓力增加，美聯(lián)儲連續(xù)3次降息；為應(yīng)對新冠病毒感染，2020年3月美聯(lián)儲更是降息至零利率下限并開啟無限量量化寬松，推動全球周期因子再次迅速攀升。

再看組別金融周期因子的走勢。如圖3所示，一方面，三個組別周期因子的波動路徑具有協(xié)同性，且與全球金融周期因子的走勢基本一致，這說明跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率波動之間存在共振，全球金融周期是三個組別的共性現(xiàn)象。另一方面，三個組別周期因子之間也呈現(xiàn)出分化：首先，跨境資本流動組別周期因子G_QB窄幅高頻振蕩特征明顯，但相比其他兩個組別周期因子波動幅度較小，2019年前后又呈現(xiàn)出階段性沖高回落的獨(dú)特態(tài)勢；其次，資產(chǎn)價格組別周期因子G_PB在周期轉(zhuǎn)換時，觸及“谷底”和“谷峰”的時機(jī)通常滯后于跨境資本流動組別周期因子和杠桿率組別周期因子，說明資產(chǎn)價格在衡量金融周期轉(zhuǎn)換時存在信號滯后性

這與MirandaAgrippino"amp;"Rey（2020）測算全球因子的結(jié)果是相互印證的，正如上文圖2所示，MirandaAgrippino"amp;"Rey（2020）測算的全球因子在周期轉(zhuǎn)換時滯后于本文的測算結(jié)果，而其正是基于全球資產(chǎn)價格數(shù)據(jù)測算得到全球周期因子。，并且在國際金融危機(jī)期間的波動幅度顯著大于全球金融周期因子和跨境資本流動組別周期因子；最后，杠桿率組別周期因子G_RB的波動幅度最大，并且在周期轉(zhuǎn)換時觸及“谷底”和“谷峰”的時機(jī)領(lǐng)先于資產(chǎn)價格組別周期因子，與全球金融周期因子波動路徑的協(xié)同性最強(qiáng)。需要說明的是，跨境資本流動組別周期因子波動幅度低、杠桿率組別周期因子波動幅度高的原因在于：跨境資本流動（尤其是證券投資和其他投資項(xiàng)目）雖然會出現(xiàn)短期的大進(jìn)大出，但換算到季度頻率由于凈額效應(yīng)反而波動程度被“熨平”

Cerutti"et"al.（2019）也提出，如果使用短期高頻數(shù)據(jù)，跨境資本流動呈現(xiàn)的共振現(xiàn)象可能會更突出。；與之相反，雖然杠桿率短期內(nèi)較為穩(wěn)定，但換算到季度頻率由于單向累積效應(yīng)反而波動程度會被“放大”。

圖3"跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率組別金融周期因子的波動路徑

注：G_QB、G_PB、G_RB分別表示跨境資本流動組別、資產(chǎn)價格組別、杠桿率組別層面的金融周期因子。

圖4繪制了三個組別內(nèi)部包含的金融變量序列層面周期因子的波動路徑。一方面，考察組內(nèi)比較。在跨境資本流動組別內(nèi)部，三個金融序列周期因子H_QDR、H_QPT、H_QOT之間的走勢分化明顯，高頻振蕩且無規(guī)律，不具有組內(nèi)聚斂性。究其原因，直接投資對應(yīng)的是長期的生產(chǎn)性資本，總體較為穩(wěn)定，而證券投資和其他投資主要對應(yīng)短期資本跨境流動，波動則更為劇烈。與此相反，資產(chǎn)價格組別內(nèi)部金融序列周期因子H_PCM、H_PHO、H_PTR之間的走勢相近，杠桿率組別內(nèi)部金融序列周期因子H_RHD、H_RCP、H_RGV之間的走勢則更為相近，這兩組均呈現(xiàn)組內(nèi)聚斂性。另一方面，考察組間比較。首先，在序列周期因子的波動幅度方面，杠桿率組別大于資產(chǎn)價格組別，大于跨境資本流動組別，這與上文圖3關(guān)于組別周期因子之間波動幅度高低對比的結(jié)論是一致的。其次，在序列因子波動路徑的平滑性和規(guī)律性方面，同樣是杠桿率組別異于資產(chǎn)價格組別，以及跨境資本流動組別。最后，在組間序列周期因子波動的協(xié)同性方面，資產(chǎn)價格組別與杠桿率組別走勢之間存在協(xié)同性，并且還與上文的資產(chǎn)價格組別周期因子、杠桿率組別周期因子以及全球周期因子的走勢存在協(xié)同性，說明全球金融周期在不同類型變量、不同層次周期因子之間確實(shí)存在共振。

圖4"金融序列層面周期因子的波動路徑

注：圖4（a）H_QDR、H_QPT、H_QOT分別表示跨境資本流動組別內(nèi)部直接投資、證券投資和其他投資三個金融序列層面的周期因子；圖4（b）H_PCM、H_PHO、H_PTR分別表示資產(chǎn)價格組別內(nèi)部明晟指數(shù)、房地產(chǎn)價格指數(shù)、國債收益率指數(shù)三個金融序列層面的周期因子；圖4（c）H_RHD、H_RCP、H_RGV分別表示杠桿率組別內(nèi)部家庭部門杠桿率、非金融企業(yè)部門杠桿率、政府部門杠桿率三個金融序列層面的周期因子。

四、美國貨幣政策與全球金融周期之間分層傳導(dǎo)的實(shí)證檢驗(yàn)

（一）格蘭杰因果檢驗(yàn)

在正式構(gòu)建BVAR模型檢驗(yàn)美國貨幣政策沖擊向全球金融周期的傳導(dǎo)路徑之前，首先通過格蘭杰（Granger）因果檢驗(yàn)初步判斷美國貨幣政策變量SFFR、BS，跨境資本流動組別金融周期因子G_QB、資產(chǎn)價格組別金融周期因子G_PB、杠桿率組別金融周期因子G_RB，以及全球金融周期因子F_QPR等變量之間的“因果關(guān)系”，或者更準(zhǔn)確地說，這些變量之間在預(yù)測上的前后關(guān)系

陳強(qiáng)（2014）認(rèn)為“格蘭杰因果關(guān)系并非真正意義上的因果關(guān)系。它充其量只是一種動態(tài)相關(guān)關(guān)系，表明的是一個變量是否對另一個變量有‘預(yù)測能力’（predictability）”。古扎拉蒂（2004）則提出“‘Yi是Yj的原因’這種表達(dá)只是為了更精確而采用的一種簡潔明了的表達(dá)方式，而另外一種冗長的表達(dá)方式是‘除了這個系統(tǒng)中其他變量的歷史，Yi包含著可預(yù)見Yj的有用的信息（從線性最小二乘的意義上講）?！癁榱斯?jié)省空間，我們簡單地說Yi是Yj的原因”。"。

如表2所示，在5%的顯著性水平下，第一，美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模BS與跨境資本流動組別金融周期因子G_QB之間，以及美國聯(lián)邦基金利率SFFR與杠桿率組別金融周期因子G_RB之間存在單向預(yù)測關(guān)系，說明美國貨幣政策變量對于這兩類組別金融周期具有預(yù)測能力。第二，跨境資本流動組別金融周期因子G_QB與全球金融周期因子F_QPR之間，以及杠桿率組別金融周期因子G_RB與全球金融周期因子F_QPR之間也存在單向預(yù)測關(guān)系，說明這兩種組別金融周期對于全球金融周期也具有預(yù)測能力。第三，美國聯(lián)邦基金利率SFFR與全球金融周期因子F_QPR之間存在單向預(yù)測關(guān)系，說明美聯(lián)儲利率政策變量對于全球金融周期具有預(yù)測能力。第四，跨境資本流動組別金融周期因子G_QB與杠桿率組別金融周期因子G_RB之間存在雙向預(yù)測關(guān)系。如果進(jìn)一步放寬至10%的顯著性水平，美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模BS與資產(chǎn)價格組別金融周期因子G_PB之間，以及美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模BS與全球金融周期因子F_QPR之間也存在單向預(yù)測關(guān)系，杠桿率組別金融周期因子G_RB與資產(chǎn)價格組別金融周期因子G_PB之間也存在雙向預(yù)測關(guān)系。

上述結(jié)果表明，美國貨幣政策尤其是美國聯(lián)邦基金利率政策變量、杠桿率組別金融周期因子、全球金融周期因子三者之間存在顯著的單向預(yù)測關(guān)系，初步證實(shí)美國聯(lián)邦基金利率政策對于全球金融周期具有較強(qiáng)的預(yù)測能力，并且在兩者之間還存在杠桿率組別金融周期這一中介鏈條。根據(jù)古扎拉蒂（2004）、陳強(qiáng)（2014）的研究，即使變量之間的預(yù)測關(guān)系不顯著，一個變量仍有可能會對另一個變量的沖擊作出響應(yīng)。下面將構(gòu)建BVAR模型通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解展開進(jìn)一步分析。

（二）基于BVAR模型的脈沖響應(yīng)和方差分解分析

為了對美國貨幣政策與全球金融周期之間的分層傳導(dǎo)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，本文基于美國貨幣政策沖擊變量SFFR、BS，跨境資本流動組別金融周期因子G_QB、資產(chǎn)價格組別金融周期因子G_PB、杠桿率組別金融周期因子G_RB，以及全球金融周期因子F_QPR構(gòu)建BVAR模型，在運(yùn)用正態(tài)Wishart先驗(yàn)分布時，參考Kadiyala"amp;"Karlsson（1997）、Dieppe"et"al.（2016）的研究，設(shè)定超參數(shù)μ1=0、λ1=0.1、λ3=1、λ4=100，按照赤池信息準(zhǔn)則/施瓦茲準(zhǔn)則（AIC/SC）確定滯后階數(shù)為2階，所有特征根都在單位圓內(nèi)

通過變換先驗(yàn)分布或參數(shù)設(shè)定，本文實(shí)證結(jié)論依然穩(wěn)健，由于篇幅所限，此處并未報告。。

1.脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

首先考察美聯(lián)儲貨幣政策沖擊對于量價率三個組別金融周期因子的影響。如圖5（a）—（c）、（e）—（g）所示，跨境資本流動組別金融周期因子、資產(chǎn)價格組別金融周期因子、杠桿率組別金融周期因子在面對美國聯(lián)邦基金利率和美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模正向沖擊后，均對應(yīng)地呈現(xiàn)周期緊縮和周期擴(kuò)張的響應(yīng)軌跡，說明美國貨幣政策沖擊對全球跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率的共振均能夠產(chǎn)生牽引作用。分貨幣政策工具來看，美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表政策對于同種組別金融周期的影響程度大于美國聯(lián)邦基金利率沖擊（圖5前三列的不同行），說明美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表政策對組別金融周期的沖擊效果更強(qiáng)烈；分組別金融周期來看，同等規(guī)模的美國貨幣政策沖擊對于杠桿率組別金融周期的影響，大于對資產(chǎn)價格組別金融周期和跨境資本流動組別金融周期的影響（圖5前三列的不同列），說明美國貨幣政策沖擊對于組別金融周期的影響程度也存在分化，其中對于全球杠桿率共振的作用效果最為強(qiáng)烈。

圖5（d）、（h）呈現(xiàn)了全球金融周期對于美國貨幣政策沖擊的響應(yīng)軌跡。在面對美國聯(lián)邦基金利率正向沖擊后，全球金融周期因子呈現(xiàn)負(fù)向的響應(yīng)軌跡，說明美聯(lián)儲加息會對全球金融周期產(chǎn)生緊縮效應(yīng)，能夠牽引全球金融周期轉(zhuǎn)向緊縮；在面對美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模正向沖擊后，全球金融周期因子呈現(xiàn)出正向響應(yīng)軌跡，說明美聯(lián)儲量化寬松政策會對全球金融周期產(chǎn)生擴(kuò)張效應(yīng)，能夠牽引全球金融周期轉(zhuǎn)向擴(kuò)張。進(jìn)一步對比兩項(xiàng)貨幣政策工具，美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表政策沖擊對全球金融周期的作用更為迅捷且后期波動較大，而聯(lián)邦基金利率政策的作用效應(yīng)相對更為平緩。

進(jìn)一步地，考察量價率組別金融周期與全球金融周期之間的分層傳導(dǎo)。如圖6所示，量價率組別金融周期因子G_QB、G_PB、G_RB之間及其與全球金融周期因子F_QPR之間確實(shí)存在不同程度的擴(kuò)散和傳導(dǎo)。由圖6（a）—（d）可知，在面對跨境資本流動組別金融周期因子G_QB的正向沖擊時，資產(chǎn)價格組別金融周期因子G_PB、杠桿率組別金融周期因子G_RB和全球金融周期因子F_QPR均表現(xiàn)出擴(kuò)張性響應(yīng)，說明全球跨境資本流動共振會向全球資產(chǎn)價格共振、杠桿率共振和全球金融周期產(chǎn)生傳導(dǎo)。由圖6（e）—（h）可知，當(dāng)面對資產(chǎn)價格組別金融周期因子G_PB的正向沖擊時，其他兩個組別金融周期因子和全球金融周期因子并未呈現(xiàn)出規(guī)律性的擴(kuò)張性響應(yīng)，說明資產(chǎn)價格共振向全球金融周期的傳導(dǎo)并不暢通，可能與上文論證的資產(chǎn)價格在衡量金融周期轉(zhuǎn)換時存在信號滯后性有關(guān)。由圖6（i）—（l）可知，在面對杠桿率組別金融周期因子G_RB的正向沖擊時，其他兩個組別金融周期因子和全球金融周期因子均表現(xiàn)出擴(kuò)張性響應(yīng)，說明全球杠桿率共振會向全球跨境資本流動共振、資產(chǎn)價格共振和全球金融周期產(chǎn)生傳導(dǎo)。

2.方差分解分析

如圖7所示，影響跨境資本流動組別金融周期因子G_QB波動的主要因素是其自身，美國聯(lián)邦基金利率沖擊SFFR和美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表沖擊BS的平均貢獻(xiàn)度分別為86%和13%，杠桿率組別金融周期波動的平均貢獻(xiàn)度為59%。影響資產(chǎn)價格組別金融周期因子G_PB波動的主要因素同樣是自身，聯(lián)邦基金利率沖擊SFFR和美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表沖擊BS的平均貢獻(xiàn)度分別是8.9%和12%，杠桿率組別金融周期波動的平均貢獻(xiàn)度為8.9%。與前兩者不同的是，影響杠桿率組別金融周期因子G_RB波動的主要因素是美國貨幣政策，聯(lián)邦基金利率沖擊SFFR和美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表沖擊BS的平均貢獻(xiàn)度分別為305%和237%，二者合計貢獻(xiàn)度超過50%，大于杠桿率組別金融周期因子自身的貢獻(xiàn)度（272%），跨境資本流動組別金融周期的貢獻(xiàn)度（103%）和資產(chǎn)價格組別金融周期的貢獻(xiàn)度（43%），說明美國貨幣政策沖擊對于杠桿率組別金融周期波動具有重要解釋力。

全球金融周期因子的方差分解結(jié)果表明，如圖7（d）所示，美國貨幣政策沖擊、杠桿率組別金融周期和跨境資本流動組別金融周期波動共同決定了全球金融周期的更迭。按照波動貢獻(xiàn)度大小排序，美國聯(lián)邦基金利率沖擊SFFR、杠桿率組別金融周期因子G_RB、美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表沖擊BS、跨境資本流動組別金融周期因子G_QB對于全球金融周期因子F_QPR波動的平均貢獻(xiàn)度分別為30.3%、25.6%、22.7%和10.8%，美國兩項(xiàng)貨幣政策工具合計貢獻(xiàn)超過50%，說明美國貨幣政策沖擊是影響全球金融周期波動的主要因素。此外，全球杠桿率共振和跨境資本流動共振合計貢獻(xiàn)度高達(dá)36.4%，這也會對全球金融周期更迭產(chǎn)生顯著影響。

（三）傳導(dǎo)機(jī)制分析

綜合上述格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解結(jié)果，可以得到結(jié)論：美國貨幣政策尤其是聯(lián)邦基金利率政策沖擊是全球金融周期更迭的主要原因，并會通過影響全球杠桿率共振間接對全球金融周期產(chǎn)生牽引作用；美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表政策沖擊既會影響全球金融周期更迭，還能夠通過跨境資本流動共振對全球金融周期產(chǎn)生間接影響，但傳導(dǎo)強(qiáng)度和解釋力不及聯(lián)邦基金利率政策；杠桿率組別金融周期在周期分層擴(kuò)散和傳導(dǎo)中最為突出，既能夠?qū)α俊r兩個組別金融周期產(chǎn)生同層擴(kuò)散，也會對全球金融周期產(chǎn)生跨層傳導(dǎo)。具體作用機(jī)制如圖8所示。

如圖8所示，美國貨幣政策尤其是聯(lián)邦基金利率政策沖擊，主要是直接影響全球金融周期波動，也會通過影響杠桿率組別金融周期間接對全球金融周期產(chǎn)生牽引作用。究其原因，一方面，美國貨幣政策調(diào)整具有較強(qiáng)的信號效應(yīng)，其貨幣政策沖擊與杠桿率、跨境資本流動和資產(chǎn)價格全球共振之間的傳導(dǎo)本身就已經(jīng)較為直接，加之本文選取季度數(shù)據(jù)能夠在一定程度上緩解傳導(dǎo)過程的時滯，也支撐美國貨幣政策沖擊能夠直接牽引全球金融周期更迭的結(jié)論。另一方面，本文在分層動態(tài)因子模型和BVAR模型中均同時引入了組別金融周期因子，而組別金融周期因子是連接觀測變量（杠桿率、跨境資本流動和資產(chǎn)價格）與全球金融周期之間的“橋梁”

正如Bai"amp;"Wang（2016）指出，部分基礎(chǔ)因子之間能夠通過傳導(dǎo)對最終的觀測變量產(chǎn)生影響。，已經(jīng)發(fā)揮了前置的傳導(dǎo)作用。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證在組別金融周期因子之前增加傳導(dǎo)渠道變量是否能夠優(yōu)化上述分層傳導(dǎo)機(jī)制，本文還在上述模型的基礎(chǔ)上，借鑒Bruno"amp;"Shin（2015）、Cerutti"et"al.（2019）、Jord"et"al.（2019）、譚小芬和虞夢微（2021b）的思路，繼續(xù)引入美元實(shí)際有效匯率指數(shù)DOLLAR、三月期倫敦銀行間同業(yè)拆借美元利率與美國國債短期利率之差TED

當(dāng)TED利差上行，顯示國際金融市場美元流動性趨緊，借貸成本提高，信用狀況緊縮；反之則反是。該變量用于衡量國際金融市場美元流動性緊缺程度。、美國金融市場證券經(jīng)紀(jì)商的杠桿率BDLEV

按照Bruno"amp;"Shin（2015）的觀點(diǎn)，將美國證券經(jīng)紀(jì)商部門杠桿率定義為（equity"+"total"liabilities）與equity之比，用于衡量國際金融市場的風(fēng)險承擔(dān)水平。，分別表征美國貨幣政策傳導(dǎo)的匯率渠道、美元流動性渠道和風(fēng)險承擔(dān)渠道（數(shù)據(jù)來源于Wind、美國圣路易斯聯(lián)儲FRED數(shù)據(jù)庫），重新構(gòu)建BVAR模型展開格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析

由于篇幅所限未報告，備索。。結(jié)果表明，在預(yù)設(shè)的三個傳導(dǎo)渠道中，美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表沖擊能夠?qū)γ涝鲃有援a(chǎn)生傳導(dǎo)，而美元流動性擾動能夠影響全球資產(chǎn)價格共振，但是這兩個環(huán)節(jié)的傳導(dǎo)效應(yīng)并不強(qiáng)，并且全球資產(chǎn)價格共振向全球金融周期的傳導(dǎo)并不暢通。這一發(fā)現(xiàn)并不支持美國貨幣政策沖擊經(jīng)由這三個傳導(dǎo)渠道變量向組別金融周期進(jìn)而再向全球金融周期的傳導(dǎo)機(jī)制，再次驗(yàn)證了圖8分層傳導(dǎo)機(jī)制的穩(wěn)健性。

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文選取來自全球33個樣本經(jīng)濟(jì)體包含跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率的3個組別9類金融序列數(shù)據(jù)，運(yùn)用分層動態(tài)因子模型對全球金融周期進(jìn)行統(tǒng)計測度，分析研判序列層面、組別層面和全球?qū)用娼鹑谥芷谝蜃拥姆謱庸舱裉卣鳎?gòu)建BVAR模型圍繞美國貨幣政策沖擊與全球金融周期更迭之間的分層傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

統(tǒng)計測算結(jié)果表明，全球金融周期在跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率波動之間存在分層共振：一方面，跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率波動之間確實(shí)存在共振，且與全球金融周期的走勢存在協(xié)同性；另一方面，跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率波動之間也存在分化，其中杠桿率組別周期因子及其組內(nèi)序列因子與全球金融周期之間的協(xié)同性最強(qiáng)，其次是資產(chǎn)價格組別周期因子及其組內(nèi)序列因子，但在衡量周期轉(zhuǎn)換時存在信號滯后，跨境資本流動組別周期因子窄幅振蕩特征明顯且組內(nèi)序列因子不具有聚斂性。

實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，美國貨幣政策尤其是聯(lián)邦基金利率政策沖擊是全球金融周期更迭的主要原因，并會通過影響全球杠桿率共振間接對全球金融周期產(chǎn)生牽引作用；美聯(lián)儲資產(chǎn)負(fù)債表政策沖擊也會影響全球金融周期更迭，并能夠通過跨境資本流動共振對全球金融周期產(chǎn)生間接影響，但傳導(dǎo)強(qiáng)度和解釋力不及聯(lián)邦基金利率政策；杠桿率組別周期因子在周期分層擴(kuò)散和傳導(dǎo)中最為突出，既能夠?qū)ζ渌麅蓚€量價組別金融周期產(chǎn)生同層擴(kuò)散，也會對全球金融周期產(chǎn)生跨層傳導(dǎo)。

本文研究結(jié)論對于完善中國跨周期宏觀金融調(diào)控、防范外部輸入性金融風(fēng)險具有啟示意義。一方面，高度關(guān)注美國貨幣政策轉(zhuǎn)向，完善跨周期宏觀金融調(diào)控。美國貨幣政策是全球金融周期更迭的主要牽引力，長期對中國宏觀調(diào)控形成掣肘。2021年11月美國開啟新一輪貨幣政策正?；?/p>

2021年11月3日，美聯(lián)儲宣布縮減債券購買計劃，即“縮減”；2022年3月17日，美聯(lián)儲宣布加息25個基點(diǎn)，是繼2020年以來首次加息；2022年6月1日，美聯(lián)儲開啟縮減資產(chǎn)負(fù)債表計劃，即“縮表”。，截至2023年5月已累計加息500個基點(diǎn)，其間連續(xù)4次加息75個基點(diǎn)，單次加息幅度創(chuàng)1994年以來的新高。中國貨幣政策仍處于寬松通道，內(nèi)外金融周期反向?qū)е驴缇迟Y本流動、人民幣匯率和資本市場面臨較大壓力。為了統(tǒng)籌做好防風(fēng)險和穩(wěn)增長，應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化跨周期金融調(diào)控。一是著眼當(dāng)前，堅(jiān)持貨幣政策“以我為主”，堅(jiān)持穩(wěn)中求進(jìn)工作總基調(diào)，保持人民幣匯率在合理均衡水平上基本穩(wěn)定，切實(shí)穩(wěn)定外貿(mào)外資基本盤，加強(qiáng)跨境資本流動宏觀審慎管理，堅(jiān)決守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線；二是把握后勢，加強(qiáng)對美國宏觀經(jīng)濟(jì)和金融體系的綜合研判，警惕美國滯后的、激進(jìn)的貨幣政策正?；觿〗?jīng)濟(jì)硬著陸和銀行風(fēng)險，進(jìn)而倒逼美聯(lián)儲貨幣政策“緊急掉頭”，最終裹挾全球金融周期短期內(nèi)反向急轉(zhuǎn)，應(yīng)當(dāng)做好應(yīng)對美國貨幣政策大放大收的應(yīng)急預(yù)案；三是立足長遠(yuǎn)，加快推進(jìn)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，提升金融體系應(yīng)對外部沖擊的韌性，穩(wěn)慎推進(jìn)人民幣國際化，積極推動國際貨幣體系和金融治理體系改革，提高深度參與國際金融治理的能力。

另一方面，理性看待全球金融周期，審慎做好宏觀杠桿率風(fēng)險預(yù)警。根據(jù)本文研究結(jié)論推知，全球金融周期絕非各個經(jīng)濟(jì)體所有金融序列的簡單共振，而是代表性經(jīng)濟(jì)體跨境資本流動、資產(chǎn)價格和杠桿率等金融序列分層振動背后隱含的同頻因子。因此，機(jī)械地以全球所有經(jīng)濟(jì)體某些金融序列“共振”來判斷全球金融周期實(shí)為徒勞，單純以短期內(nèi)跨境資本流動和資產(chǎn)價格大幅波動來研判全球金融周期亦有偏誤

國際清算銀行（BIS）貨幣和經(jīng)濟(jì)部門主任Claudio"Borio研究團(tuán)隊(duì)提出國際金融周期通常以8年為一個周期，詳見Aldasoro"et"al.（2020）和Borio（2019）的研究。。本文認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)高度關(guān)注全球杠桿率走勢，建立健全跨國杠桿率跟蹤預(yù)警機(jī)制。2007年次貸危機(jī)以來全球杠桿率經(jīng)短暫回落后加速攀升，根據(jù)國際清算銀行公布數(shù)據(jù)，2007—2020年全球經(jīng)濟(jì)體平均杠桿率（非金融部門信貸/GDP）從206.7%上升至290.7%，其中發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體從234%大幅升至320.8%，新興市場經(jīng)濟(jì)體則由121.4%翻倍至242.9%。目前，杠桿率指標(biāo)出現(xiàn)回落

根據(jù)國際清算銀行公布的數(shù)據(jù)，截至2022年年末，全球經(jīng)濟(jì)體、發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體和新興市場經(jīng)濟(jì)體平均杠桿率水平分別回落至247.8%、267.2%和220.1%。，表明全球金融周期已經(jīng)轉(zhuǎn)向緊縮，但是杠桿率水平（尤其是新興市場經(jīng)濟(jì)體）仍顯著高于次貸危機(jī)前的水平，因此必須更為審慎地對待其背后蘊(yùn)含的全球系統(tǒng)性風(fēng)險隱患。

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（責(zé)任編輯：李思慧）