【摘要】是否應(yīng)當(dāng)將資產(chǎn)價(jià)格引入到貨幣政策目標(biāo)之中是學(xué)術(shù)界目前激烈討論的話題之一。在美國的次貸危機(jī)轉(zhuǎn)化為全球金融危機(jī)，經(jīng)濟(jì)衰退發(fā)生之后，這一命題具有了更強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。文章利用我國1996年1月至2009年4月的樣本數(shù)據(jù)試圖從一個(gè)較大的時(shí)間窗口來探究我國貨幣政策、資產(chǎn)價(jià)格兩者之間的相互影響。利用VAR模型發(fā)現(xiàn)，貨幣量同比增長和利率變動(dòng)對股票價(jià)格同比變化、房地產(chǎn)價(jià)格同比變化具有比較強(qiáng)的解釋能力，但是環(huán)比模型的解釋能力較差。進(jìn)一步研究了兩者之間的Granger因果關(guān)系和脈沖響應(yīng)函數(shù)，發(fā)現(xiàn)貨幣政策中的利率政策與主要資產(chǎn)價(jià)格之間存在顯著的相互影響，尤其是與房地產(chǎn)市場價(jià)格的關(guān)系更為密切。最終得出結(jié)論，我國的貨幣政策目前不應(yīng)當(dāng)將資產(chǎn)價(jià)格引入到貨幣政策目標(biāo)之中，但是中央銀行應(yīng)當(dāng)保持對資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的關(guān)注。
　　【關(guān)鍵詞】 貨幣政策； 資產(chǎn)價(jià)格； VAR模型； Granger因果檢驗(yàn)； 脈沖響應(yīng)函數(shù)
　　
　　一、引言
　　
　　自20世紀(jì)90年代以來，發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家發(fā)生的一系列金融危機(jī)使得貨幣政策與資產(chǎn)價(jià)格特別是金融資產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系日益受到人們的關(guān)注。鑒于貨幣政策與資產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系越來越重要，國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)學(xué)家們在理論與實(shí)踐方面進(jìn)行著不懈地創(chuàng)新與發(fā)展。尤其在有著發(fā)達(dá)資本市場的西方國家，管理層越來越重視金融資產(chǎn)價(jià)格變化對貨幣政策的影響，在貨幣政策的執(zhí)行中充分考慮金融資產(chǎn)價(jià)格的變化。
　　隨著次貸危機(jī)的爆發(fā)及其在全球范圍內(nèi)的不斷擴(kuò)散，各國政府紛紛出臺(tái)救市措施，貨幣政策頻出。在金融危機(jī)下政府應(yīng)當(dāng)通過各種手段包括貨幣政策來干預(yù)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為一種共識(shí)。人們不再局限于關(guān)注傳統(tǒng)的對于貨幣政策目標(biāo)是否應(yīng)包含資產(chǎn)價(jià)格這一爭論，更多的研究開始關(guān)注于貨幣政策與資產(chǎn)價(jià)格之間如何互相影響。
　　由于許多學(xué)者在研究金融危機(jī)時(shí)，往往將金融資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)視為導(dǎo)致金融危機(jī)發(fā)生的重要甚至是決定性的因素，在考察貨幣政策和資產(chǎn)價(jià)格關(guān)系的過程中，金融資產(chǎn)價(jià)格往往被當(dāng)作資產(chǎn)價(jià)格的主要組成部分來進(jìn)行研究分析。我國的資本市場在其不斷壯大和健全的過程中逐步實(shí)現(xiàn)了與整個(gè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制的協(xié)調(diào)與融合，這不僅為各經(jīng)濟(jì)主體的直接融資提供了重要的功能支撐，更重要的，它已經(jīng)成為我國貨幣政策發(fā)揮作用的重要渠道之一。因此對中央銀行來說，要想更好地把握貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，就不能忽視金融資產(chǎn)價(jià)格這一重要因素。對于貨幣政策與金融資產(chǎn)價(jià)格這一問題的研究或許能夠?yàn)槲覈泿耪叩膶?shí)施提供一定的參考與借鑒。
　　另外，本文嘗試在研究貨幣政策與金融資產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步引進(jìn)房地產(chǎn)價(jià)格作為資產(chǎn)價(jià)格的一個(gè)研究指標(biāo)。這主要是由于在我國，房地產(chǎn)行業(yè)的景氣情況與貨幣政策密切相關(guān)，但具體的相關(guān)程度與相互影響程度還有待研究。在研究中引入房地產(chǎn)價(jià)格，可以更全面地衡量資產(chǎn)價(jià)格與貨幣政策關(guān)系，也可以彌補(bǔ)之前此類研究的不足。
　　
　　二、文獻(xiàn)回顧
　　
　　對于資產(chǎn)價(jià)格和貨幣政策之間的關(guān)系，學(xué)術(shù)界爭論最多的是中央銀行是否應(yīng)該將資產(chǎn)價(jià)格作為貨幣政策的調(diào)控目標(biāo)，目前學(xué)術(shù)界存在兩種近乎對立的態(tài)度：一種是贊成把資產(chǎn)價(jià)格納入貨幣政策的最終目標(biāo)，進(jìn)而必須對資產(chǎn)價(jià)格的變化做出政策反應(yīng)；另一種觀點(diǎn)認(rèn)為雖應(yīng)關(guān)注資產(chǎn)價(jià)格問題，但貨幣政策不應(yīng)該對資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)進(jìn)行直接干預(yù)。
　　上述兩種觀點(diǎn)針對的都是在資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)之后的貨幣政策選擇問題。貨幣政策被認(rèn)為是一種滯后于資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的調(diào)節(jié)手段。這些研究雖有涉及貨幣政策與資產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系，但更多停留于理論層面，并未從實(shí)證的角度定量地對兩者之間的關(guān)系進(jìn)行清晰的解釋與說明。本文更多地將參照國內(nèi)對這一問題的相關(guān)實(shí)證研究來展開對這一問題的研究。
　　李紅艷、江濤（2000）在對1993年1月至1999年8月兩者的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析后發(fā)現(xiàn)，20世紀(jì)90年代中國的股票市場價(jià)格和貨幣市場供應(yīng)量之間存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系。但是與一般理解不同，股市價(jià)格主要處于因方的地位，而貨幣供應(yīng)量主要處于果方的地位，而且股市價(jià)格對各個(gè)層次的貨幣供應(yīng)量的影響不同，對非現(xiàn)金層次的影響要大于對現(xiàn)金層次的影響。
　　易綱、王召（2002）認(rèn)為貨幣政策對資產(chǎn)價(jià)格（特別是股票價(jià)格）有影響，貨幣數(shù)量與通貨膨脹的關(guān)系不僅取決于商品和服務(wù)的價(jià)格，而且在一定意義上取決于股市。另外，無論股市財(cái)富效應(yīng)大小，通過貨幣政策刺激股票市場拉動(dòng)需求的做法都是不可靠的，中央銀行不應(yīng)遷就股市或單純通過刺激股市的方法拉動(dòng)消費(fèi)需求。
　　周英章、孫崎嶇（2002）的研究結(jié)果和李紅艷、江濤（2000）基本相同。他們主要考察了1993年1月至2001年4月的樣本區(qū)間，選取了貨幣供應(yīng)量作為貨幣政策的衡量指標(biāo)，對不同層次貨幣供應(yīng)量與上交所A股指數(shù)波動(dòng)之間的關(guān)系進(jìn)行了研究。研究發(fā)現(xiàn)，股市價(jià)格與不同層次貨幣供應(yīng)量之間均存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但對不同層次的貨幣供應(yīng)量的影響效果不同，對與股票交易關(guān)系密切的狹義貨幣供應(yīng)量M1的影響最大，對現(xiàn)金M0的影響次之，而對廣義貨幣供應(yīng)量M2的影響最小。在股市價(jià)格與貨幣供應(yīng)量的相互反饋?zhàn)饔弥校墒袃r(jià)格占主導(dǎo)地位，對貨幣供應(yīng)量的作用比較顯著，貨幣供應(yīng)量對股市價(jià)格的作用則相對較弱。
　　孫華妤、馬躍（2003）采用了滾動(dòng)式向量自回歸（Rolling VAR）與增加時(shí)滯的自回歸系統(tǒng)（Augmented VAR）以及Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)相結(jié)合的計(jì)量估計(jì)方法，對1993年10月至2002年6月的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。在他們的研究中，貨幣政策被具體化為貨幣數(shù)量和利率兩個(gè)主要手段，研究發(fā)現(xiàn)貨幣數(shù)量對股票市場沒有影響，利率雖然影響股票價(jià)格但卻不影響市值，而股票價(jià)格對市值也沒有影響，從而得出結(jié)論：中國股票市場尚不能發(fā)揮貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的作用，但中央銀行可以通過利率手段來影響股價(jià)。
　　劉熀松（2004）則以1995年1月至2003年8月為樣本區(qū)間，運(yùn)用協(xié)整和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)等時(shí)間序列研究方法對貨幣供應(yīng)量與股市價(jià)格之間的關(guān)系進(jìn)行分析。研究結(jié)果顯示，貨幣供應(yīng)量與股市價(jià)格之間并不存在長期的協(xié)整關(guān)系，但M1的變化對股市價(jià)格的變化有明顯的影響，股市價(jià)格的變化對M0的變化有明顯的影響。
　　不難發(fā)現(xiàn)，上述研究的時(shí)間較早，隨著最近幾年我國資本市場的發(fā)展與貨幣政策的頻繁應(yīng)用，兩者之間的關(guān)系可能會(huì)有新的情況，呈現(xiàn)出與以往研究結(jié)果不同的觀點(diǎn)，因而本文將通過對更長時(shí)間窗口來研究。另外，本文看到在以往的研究中，貨幣政策與資產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系大多被簡化為貨幣供應(yīng)量和股票市場的關(guān)系，利率工具與房地產(chǎn)價(jià)格往往分別被排除在貨幣政策與資產(chǎn)價(jià)格之外，本文將引入這兩個(gè)指標(biāo)，從更全面的角度來考察貨幣政策與資產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系。
　　
　　三、模型與數(shù)據(jù)
　　
　　（一）模型設(shè)立
　　本文通過建立向量自回歸（VAR）模型來探究貨幣政策與資產(chǎn)價(jià)格之間的相互影響。VAR模型把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而建立起由多元時(shí)間序列變量組成的“向量”自回歸模型。它常用來考察多個(gè)變量之間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系，并用于預(yù)測相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)及分析隨機(jī)擾動(dòng)對變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊。VAR（p）模型的表達(dá)式如下：
　　yt=φ1yt-1+φ2yt-2+…+φpyt-p+
　　Hxt+εt
　　其中，t=1，2，…，T，yt是k維內(nèi)生變量列向量，xt是d維外生變量列向量，p是滯后階數(shù)，T是樣本個(gè)數(shù)。k×k維矩陣φ1、φ2，…，φp和k×d維矩陣H是待估計(jì)的系數(shù)矩陣。εt是k維擾動(dòng)列向量。
　　
　　對于變量的選取，主要涉及貨幣政策走勢變量以及資產(chǎn)價(jià)格變量。我國貨幣政策的目標(biāo)變量經(jīng)歷了廣義貨幣量（M2）和利率兩個(gè)階段。目前雖然是以利率為主要變量，但是貨幣供應(yīng)量仍然是影響貨幣政策實(shí)施效果的重要參考因素。因此，本文準(zhǔn)備選擇使用央行基準(zhǔn)利率和貨幣供應(yīng)量兩個(gè)變量代表貨幣政策走勢。
　　目前學(xué)者們的相關(guān)研究主要使用股票價(jià)格、股票市值或者股票指數(shù)作為資產(chǎn)價(jià)格變量。本文認(rèn)為，我國房地產(chǎn)市場在經(jīng)歷了十多年的發(fā)展后已經(jīng)成為了經(jīng)濟(jì)生活中的重要資產(chǎn)，對家庭部門來說，更是成為其主要的固定資產(chǎn)。在我國，房地產(chǎn)市場同股票市場相比，其對經(jīng)濟(jì)的影響更為廣泛，與家庭部門的聯(lián)系更為普遍。因而，本文在使用股票指數(shù)作為資產(chǎn)價(jià)格變量的同時(shí)，引入房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)作為資產(chǎn)價(jià)格的另一個(gè)變量。
　　綜合上述分析，本文將建立貨幣供應(yīng)量、利率、股票價(jià)格指數(shù)和房地產(chǎn)銷售價(jià)格指數(shù)四個(gè)變量的VAR模型。
　?。ǘ?shù)據(jù)來源和指標(biāo)選擇
　　一般來說，我國對貨幣供應(yīng)量分為三個(gè)層次：流通中的現(xiàn)金（M0）、基礎(chǔ)貨幣（M1）、廣義貨幣供應(yīng)量（M2），為了充分說明不同層次貨幣供應(yīng)量指標(biāo)對資產(chǎn)價(jià)格的影響，筆者將分別設(shè)立三組VAR模型來考察各類流動(dòng)性對于資產(chǎn)價(jià)格的作用。
　　根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)和利率數(shù)據(jù)的可獲得性，筆者選擇了央行公布的一年期貸款基準(zhǔn)利率作為名義利率變量?？紤]到實(shí)際中中央銀行是通過名義利率來調(diào)整實(shí)際利率，筆者認(rèn)為也可以選擇根據(jù)一年期貸款基準(zhǔn)利率作為名義利率，減去通貨膨脹因素來計(jì)算實(shí)際利率引入方程。本文用消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）來表示通貨膨脹因素。
　　資產(chǎn)價(jià)格的兩個(gè)變量筆者分別選用了上證綜指指數(shù)和國家統(tǒng)計(jì)局公布的城市房屋銷售價(jià)格指數(shù)來衡量。
　　由于中國人民銀行從1996年1月1日開始公布貨幣供應(yīng)量數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)區(qū)間就從1996年1月1日開始的月度數(shù)據(jù)；考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，數(shù)據(jù)選擇截止至2009年4月。其中上證綜指指數(shù)來自上海證券交易所網(wǎng)站，貨幣供應(yīng)量指標(biāo)和名義利率來自中國人民銀行網(wǎng)站，CPI和城市房屋銷售價(jià)格指數(shù)來自中國國家統(tǒng)計(jì)局和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。共160組樣本數(shù)據(jù)。
　　下文中，本文分別用M0、M1、M2、N-interest、R-interest、CPI、Stock、Estate代表流通中的現(xiàn)金、基礎(chǔ)貨幣、廣義貨幣供應(yīng)量、名義利率、實(shí)際利率、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、上證指數(shù)、城市房屋銷售價(jià)格指數(shù)。變量前加上“l(fā)n”表示一階差分形式，即環(huán)比增長；“l(fā)n-12”表示相隔12期的一階差分，即同比增長。
　　
　　四、實(shí)證分析
　　
　?。ㄒ唬﹩挝桓鶛z驗(yàn)
　　VAR模型要求所有變量均為平穩(wěn)序列。經(jīng)過ADF（時(shí)間序列非平穩(wěn)性檢驗(yàn)法）檢驗(yàn)，筆者發(fā)現(xiàn)，M0、M1、M2、Stock、Estate等五個(gè)變量為I（1）序列，其序列本身非平穩(wěn)，但是一階差分后，無論環(huán)比還是同比數(shù)據(jù)都為平穩(wěn)序列。N-interest序列為I（0）序列，R- interest序列非平穩(wěn)，且由于其對數(shù)序列不完整無法進(jìn)行一階差分，所以本文決定使用名義利率指標(biāo)。
　?。ǘ￢AR模型估計(jì)
　　根據(jù)計(jì)量方法，本文直接使用OLS（最小二乘）方法對沒有限制條件的VAR模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。首先根據(jù)貨幣供應(yīng)量的層次將VAR模型分為三類，同時(shí)考慮到環(huán)比和同比增長的不同進(jìn)一步將三類VAR各分類兩組，因此共設(shè)立了六個(gè)模型，其中VAR1、VAR2、VAR3分別表示同比增長下的M0、M1、M2模型，VAR4、VAR5、VAR6分別表示環(huán)比增長下的M0、M1、M2模型。為了節(jié)約篇幅，本文在表1中僅列出了每個(gè)VAR模型中各變量的F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，意在表示VAR模型對該變量的整體解釋能力。同時(shí)，筆者列出了VAR2模型的方差分解作為各模型的代表，來說明各變量之間的相互影響。圖1給出了VAR2模型在超前12期預(yù)測時(shí)下面變量排序的方差分解：ln12-M01，N-interest，ln12-
　　Stock，ln12-Estate。
　　由表1和圖1可以看出以下幾個(gè)特點(diǎn)：首先，同比增長模型組的解釋能力強(qiáng)于環(huán)比增長模型。這體現(xiàn)在同比增長模型對于STOCK變量有非常強(qiáng)的解釋能力，而環(huán)比增長模型幾乎不能解釋該變量。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因可能是由于相對環(huán)比增長來說，同比增長存在一個(gè)更長時(shí)間的滯后期，即有了更充裕的時(shí)間使貨幣政策和資產(chǎn)價(jià)格之間形成相互影響。因此，筆者認(rèn)為，貨幣政策和資產(chǎn)價(jià)格之間的相互作用在長期中更為明顯。
　　其次，VAR模型組對于房地產(chǎn)價(jià)格變化的解釋能力更強(qiáng)。這說明與股票市場相比，房地產(chǎn)市場更容易受到貨幣政策的影響，其不僅體現(xiàn)在較長期的同比變動(dòng)上，而且在短期的環(huán)比增長上也有非常顯著的作用。房地產(chǎn)價(jià)格受貨幣政策影響大于股市，可能是由于貨幣政策不僅影響房地產(chǎn)市場的需求方，導(dǎo)致其購房成本上升或者下降，同時(shí)直接影響房地產(chǎn)市場供給方，導(dǎo)致開發(fā)商成本變動(dòng)和資金鏈繃緊或松動(dòng)。尤其是與購房者相比，開發(fā)商對貨幣政策更為敏感，因?yàn)閲鴥?nèi)開發(fā)商對銀行信貸有很大的依賴性，這就加大了房地產(chǎn)市場受貨幣政策的影響程度。這說明，在貨幣政策制定過程中，房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)有更好的反饋?zhàn)饔谩?br/>　　第三，VAR模型中各變量的自相關(guān)項(xiàng)起到了主要解釋作用。分析發(fā)現(xiàn)，VAR模型組中，各變量的主要解釋項(xiàng)主要都是其自身的滯后項(xiàng)。比如VAR2模型中，如圖1所示，在滯后6期的情況下，自身滯后項(xiàng)的解釋程度占到了全部解釋能力的80%以上；即使是滯后12期，也僅有N-interest變量的非自身滯后項(xiàng)解釋能力強(qiáng)于自身滯后變量。這說明，貨幣政策和資產(chǎn)價(jià)格之間的相互影響并沒有模型整體顯示的那么樂觀，相互之間的影響需要經(jīng)過1年以上的滯后期才能逐步顯現(xiàn)出來。
　?。ㄈ└裉m杰因果關(guān)系檢驗(yàn)
　　為了進(jìn)一步分析貨幣政策和資產(chǎn)價(jià)格之間究竟是誰先誰后，筆者采用了Granger因果檢驗(yàn)方法探究二者的因果關(guān)系。判斷準(zhǔn)則LR（似然比）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，如表2所示。
　　總體來看，雖然貨幣政策和資產(chǎn)價(jià)格之間的影響是交互的，但是不同變量之間的差別很明顯。具體來說，貨幣供應(yīng)量對資產(chǎn)價(jià)格基本不構(gòu)成Granger原因，而利率變量卻是股票價(jià)格和房地產(chǎn)價(jià)格的Granger原因，這可能是因?yàn)槲覈泿耪呤抢誓繕?biāo)政策，因此資產(chǎn)價(jià)格對于利率更為敏感。資產(chǎn)價(jià)格變量對貨幣政策有著非常強(qiáng)的影響能力，尤其是對利率變量，在所有VAR模型組中對利率變量都是Granger原因，房地產(chǎn)價(jià)格也在4個(gè)VAR模型中對利率變量是Granger原因。結(jié)合我國貨幣政策的目標(biāo)，筆者認(rèn)為，我國利率政策與資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)互為Granger原因，二者關(guān)系緊密，應(yīng)當(dāng)在政策制定過程中保持對資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的高度關(guān)注。
　　（四）脈沖響應(yīng)模型分析
　　在明晰了貨幣政策和資產(chǎn)價(jià)格之間的先后關(guān)系后，我們進(jìn)一步研究某一類變量發(fā)生變化后，對另一類的影響持續(xù)時(shí)間。根據(jù)上文的結(jié)論，我們主要研究利率變量和資產(chǎn)價(jià)格變量之間的脈沖反應(yīng)。在VAR模型組中，VAR3模型顯示出二者之間的Granger因果關(guān)系最為顯著，因此我們選擇VAR3模型為代表來研究脈沖反應(yīng)。結(jié)果如圖2所示。
　　由圖2可以看出，不同資產(chǎn)的價(jià)格對利率政策形成沖擊顯著不同。股票指數(shù)同比波動(dòng)變化對利率政策帶來的影響在13個(gè)月左右最為顯著，且一直到30個(gè)月后這個(gè)影響仍然存在；房地產(chǎn)價(jià)格同比波動(dòng)的變化對利率政策的影響在3個(gè)月左右，6個(gè)月后基本沒有影響。這段時(shí)間是貨幣政策的反應(yīng)期，體現(xiàn)了貨幣當(dāng)局對資產(chǎn)價(jià)格做出反應(yīng)所需的時(shí)間，或者說，貨幣當(dāng)局在對資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的觀察時(shí)間。如前所述，房地產(chǎn)市場由于其與經(jīng)濟(jì)整體的聯(lián)系要甚于股票市場，因此貨幣當(dāng)局對其價(jià)格波動(dòng)更為敏感。
　　圖2也顯示出利率政策對不同資產(chǎn)價(jià)格的差異化影響。利率變化后，股票指數(shù)在4個(gè)月后受到的影響最大，隨后效應(yīng)逐步衰減，20個(gè)月后基本沒有影響；房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生劇烈波動(dòng)，且影響逐步放大，直到20個(gè)月后負(fù)面影響才開始緩慢衰減，30個(gè)月時(shí)還具有很大的影響能力。這與前文的分析一致，即貨幣政策對于房地產(chǎn)市場有更為直接和深遠(yuǎn)的影響。
　　
　　五、結(jié)論與啟示
　　
　　通過VAR模型組可知，我國貨幣政策與資產(chǎn)價(jià)格之間存在比較顯著的相互作用，尤其是利率政策與資產(chǎn)價(jià)格之間的相互影響非常明顯。因此，作為貨幣政策的決策者，中央銀行應(yīng)當(dāng)注意觀察資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)，尤其是房地產(chǎn)市場的價(jià)格同比變化，這樣一方面可以考察貨幣政策的作用，另一方面也可以縮短貨幣政策的觀察期，提高貨幣政策對經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的反應(yīng)速度。VAR模型還顯示，資產(chǎn)價(jià)格和貨幣政策變量存在自相關(guān)特征，這一特點(diǎn)對于資產(chǎn)價(jià)格來說尤為明顯，說明還不應(yīng)當(dāng)將資產(chǎn)價(jià)格引入到貨幣政策的決策體系之中，因?yàn)槎咧g的相互作用目前還比較緩慢，尤其是股票市場與貨幣政策之間的反應(yīng)速度較慢。
　　通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)顯示，我國貨幣政策的主要目標(biāo)變量——名義利率與主要資產(chǎn)價(jià)格之間存在比較明顯的引導(dǎo)關(guān)系。結(jié)合脈沖響應(yīng)函數(shù)，可知利率變量對房地產(chǎn)市場的波動(dòng)更為敏感，同時(shí)其變化對房地產(chǎn)市場帶來的影響更為顯著，對股票市場的影響相對較小。
　　因而，本文認(rèn)為目前我國不適合將資產(chǎn)價(jià)格列入到貨幣政策決策變量之中，但是應(yīng)當(dāng)保持對資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的觀察，因?yàn)橘Y產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)可以顯示貨幣政策的執(zhí)行效果。
　　
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　　注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文