涂訓(xùn)華

摘要：本文利用1998年1月至2018年5月的月度數(shù)據(jù)，選取其中三個美聯(lián)儲加息周期分別構(gòu)建以我國利率、廣義貨幣供給量同比增速、匯率以及聯(lián)邦基金利率為變量的VAR模型，實證分析美聯(lián)儲加息對我國貨幣政策的影響，結(jié)果表明：第一個加息周期，對我國貨幣政策變量的影響幾乎為0；在第二個加息周期，對我國貨幣政策變量的影響有正有負，但長期效果減弱；第三個加息周期，影響趨勢與第二個加息周期基本一致，但波動幅度更大，這也說明隨著宏觀經(jīng)濟發(fā)展，經(jīng)濟進一步全球化，美聯(lián)儲加息對我國的影響已經(jīng)變得越來越大。

關(guān)鍵詞：美聯(lián)儲；加息；貨幣政策；VAR模型

1.引言

自20世紀80年代以來，美聯(lián)儲共經(jīng)歷了6次加息周期，最近的三次分別在1999年，2004年以及2016年。其中，1999年的加息周期歷時18個月，經(jīng)過6次調(diào)息，聯(lián)邦基金利率從4.75%上升至6.5%；2004年的加息歷時兩年，期間加息17次，聯(lián)邦基金利率從1%升至5.25%；而自2009年1月起，在長達近7年的時間里，美聯(lián)儲始終堅持量化寬松的貨幣政策，沒有對利率進行調(diào)整，在2015年底，美聯(lián)儲加息的靴子終于落地，進入最近的一次加息周期。自2015年12月至2018年5月，美聯(lián)儲已經(jīng)加息6次，聯(lián)邦基金利率從0.25%上升至1.75%。如今，宏觀經(jīng)濟發(fā)生巨大變化，美聯(lián)儲加息對中國的影響也將發(fā)生變化。為此，本文利用VAR模型對最近三次的美聯(lián)儲加息周期對中國貨幣政策的影響進行分析，研究美聯(lián)儲加息的影響是否存在結(jié)構(gòu)性變動。

2.文獻綜述

近年來，國內(nèi)學(xué)者劉前進（2016）對比分析了美國加息后我國貨幣政策面臨的“三元悖論”問題，認為我國貨幣政策自主性會受到較大影響。鐘偉（2005）對美國的加息周期進行了分析，指出美聯(lián)儲加息旨在引導(dǎo)國際資本向美國的回流，并從資本流動、利率和匯率三方面分析表明，2004年加息期間，人民幣將被動跟隨美元步入加息周期。李增來、梁東黎（2011）利用SVAR模型從中國的進口、出口、凈出口和產(chǎn)出四個維度衡量了聯(lián)邦基金利率變動的沖擊，發(fā)現(xiàn)擴張性貨幣政策會使中國進口、出口和凈出口先負后正，對中國產(chǎn)出則一直為正向。鄧創(chuàng)、席旭文（2013）則引入TVP-VAR模型考察了中國和美國利率沖擊對兩國產(chǎn)出缺口和通貨膨脹溢出效應(yīng)的時變規(guī)律，實證結(jié)果顯示中美兩國貨幣政策的溢出效應(yīng)有著強烈的反差。孫焱林、張倩婷（2016）選取中美兩國1996-2015年的季度數(shù)據(jù)，建立 TVP-VAR模型，分析美聯(lián)儲加息對中國產(chǎn)出影響的時變特征與結(jié)構(gòu)性變動。結(jié)果表明，1999年和2004年的正向刺激分別得益于逆向調(diào)控刺激信貸和人民幣貶值促進出口，而當前全球經(jīng)濟依然疲弱，資本流出和美國進口需求下降的負面效應(yīng)凸顯，沖擊表現(xiàn)為負。

3.美聯(lián)儲加息對我國貨幣政策影響的實證分析

3.1變量選擇與數(shù)據(jù)處理

本文選取M2同比增速作為數(shù)量型貨幣政策的代理變量，記為m2。選取人民幣兌美元加權(quán)平均匯率作為匯率政策的代理變量，記為e。選取銀行同業(yè)拆借7日加權(quán)平均利率作為價格型貨幣政策的代理變量，記為cr。選取聯(lián)邦基金利率作為美國利息的代理變量，記為ffr。本文選擇的總樣本區(qū)間為1998年1月—2018年5月的月度數(shù)據(jù)，同時將其劃分為三段美聯(lián)儲加息周期，并實證分析這三段期間美聯(lián)儲加息對我國貨幣政策的影響。

3.2實證研究的步驟

對于時間序列數(shù)據(jù)，先對各變量進行平穩(wěn)性檢驗，本文采用ADF法。若變量平穩(wěn)，則建立以m2、e、cr、ffr為變量的VAR模型，并計算脈沖響應(yīng)函數(shù)，滯后階數(shù)根據(jù)AIC值和SC最小為準則。若變量不平穩(wěn)，則運用協(xié)整檢驗，研究三者是否存在長期穩(wěn)定關(guān)系，進一步利用AR根的圖對所選滯后期的模型進行穩(wěn)定性檢驗，如VAR模型是穩(wěn)定的，則計算脈沖響應(yīng)函數(shù)。

3.3實證分析結(jié)果

3.3.1平穩(wěn)性檢驗。利用stata軟件對三個變量進行VAR模型構(gòu)建，并對變量進行相關(guān)檢驗。為了更好地避免非平穩(wěn)時間序列變量可能產(chǎn)生的“偽回歸”現(xiàn)象，需要對所采用的每個時間序列變量進行單位根檢驗。整個樣本區(qū)間及三個子樣本區(qū)間的單位根ADF檢驗結(jié)果表明cr、m2、e、ffr是一階差分平穩(wěn)序列。因此，下面將采用cr、m2、e、ffr的一階差分序列來做VAR模型，即cr、m2、e、ffr的變化量。

3.3.2協(xié)整檢驗為了進一步研究四個變量之間是否有長期的穩(wěn)定關(guān)系，需要做協(xié)整檢驗。通過之前的單位根檢驗表明，本文所選取的四個變量都存在單位根。但是它們一階差分都不存在單位根。因此，這四個變量的都是一階單整的。

本文采用Johansen協(xié)整檢驗對cr、m2、e、ffr四者是否具有長期關(guān)系進行檢驗，在包含常數(shù)項與時間趨勢的協(xié)整秩跡結(jié)果表明，第一和第三個加息周期均只有一個線性無關(guān)的協(xié)整向量。而最大特征值檢驗也表明，無法在5%的水平上拒絕“協(xié)整秩為1”的原假設(shè)。第二個加息周期有兩個線性無關(guān)的協(xié)整向量。說明變量間是存在長期穩(wěn)定關(guān)系的。

3.3.3模型的平穩(wěn)性檢驗 進一步檢驗VAR系統(tǒng)是否穩(wěn)定，進行單位根檢驗，結(jié)果表明三個周期所有的特征根都在單位圓內(nèi)，故此三個周期的VAR系統(tǒng)都是穩(wěn)定的。

3.3.4脈沖響應(yīng)分析 在此，分三個樣本區(qū)間對構(gòu)建的VAR模型進行脈沖響應(yīng)分析。在第一個加息周期，不論是我國的利率、貨幣供給量還是匯率對于聯(lián)邦基金利率的波動沖擊，幾乎沒有影響。在第二個加息周期，我國利率在聯(lián)邦基金利率的沖擊下，前面兩期，正面影響較大，之后的影響有正有負，但影響逐漸減小，到第八期起基本趨向于0；貨幣供給量在聯(lián)邦基金利率的沖擊下，變化有正有負，波動幅度比利率的更大，但長期影響以負面居多，且逐漸減??；匯率在聯(lián)邦基金利率沖擊下，雖然也有正有負，但其波動幅度非常小，幾乎為0。第三個加息周期聯(lián)邦基金利率沖擊引起的波動明顯更大，雖然長期趨勢基本一致，但不論是利率、貨幣供給量還是匯率的波動都更加頻繁，這也說明隨著宏觀經(jīng)濟發(fā)展，經(jīng)濟進一步全球化，美聯(lián)儲加息對我國的影響已經(jīng)變得越來越大。

4.結(jié)論

通過以上實證檢驗，我們可以得出如下結(jié)論：

第一、進行ADF檢驗時，數(shù)據(jù)不具備平穩(wěn)性，沒有辦法進行回歸分析，但符合協(xié)整檢驗的條件，可以對其進行協(xié)整檢驗。

第二、通過協(xié)整檢驗，我國利率、貨幣供給量、匯率與美國聯(lián)邦基金利率有長期穩(wěn)定的關(guān)系。

第三、檢驗VAR模型的平穩(wěn)性，結(jié)果顯示所有的根模的倒數(shù)皆比1小，在圓圈內(nèi)，都是平穩(wěn)的。因此建立VAR模型，并進行脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析。

綜上所述，美聯(lián)儲加息對于我國的貨幣政策有一定的影響，并主要通過利率渠道與匯率渠道進行傳導(dǎo)。而由于影響呈擴大趨勢，因此，在此次美聯(lián)儲加息影響中，中國需要特別防范國際資本的加速外流，一方面要保持穩(wěn)健的貨幣政策；另一方面加強對購匯的管理，鼓勵境外資本的流入。同時，在全球經(jīng)濟復(fù)蘇乏力的背景下，依靠人民幣匯率貶值來拉動產(chǎn)出也變得艱難，美國進口需求減弱的負面效應(yīng)日益凸顯，因此，關(guān)鍵還是在于結(jié)合深化改革，刺激消費，加大內(nèi)需。

參考文獻：

[1]劉前進.美聯(lián)儲加息背景下我國的貨幣政策“三元悖論”[J].武漢金融，2016（11）：4-10.

[2]鐘偉.美聯(lián)儲加息、資本流動和人民幣匯率[J].世界經(jīng)濟，2005（3）：10-16

[3]李增來，梁東黎.美國貨幣政策對中國經(jīng)濟動態(tài)沖擊效應(yīng)研究 ———SVAR模型的一個應(yīng)用[J].經(jīng)濟與管理研究，2011（3）：77-83

[4]鄧創(chuàng)，席旭文.中美貨幣政策外溢效應(yīng)的時變特征研究[J].國際金融研究，2013（9）：10-20

[5]孫焱林，張倩婷.時變、美聯(lián)儲加息與中國產(chǎn)出——基于TVP-VAR模型的實證分析[J].國際金融研究，2016，348（4）：26-36.