我国的资产价格调控与货币政策选择
——基于有向无环图的分析
邓 创 徐 曼
[摘 要] 笔者采用基于有向无环图(DAG)的预测方差分解方法，在识别变量之间同期因果关系的基础上，系统探究了不同货币政策对股价、汇率和房价等资产价格的调控效果，并以此作为不同资产价格调控的货币政策选择依据。研究结果表明：股价、汇率和房价等资产价格波动均主要受到自身惯性的推动；货币政策对股票价格的调控效果十分有限，对汇率波动而言需要充分发挥不同货币政策的组合调控效果，而利率政策应是现阶段平抑房地产价格波动的主要货币政策；与货币供给和信贷相比，利率政策在资产价格调控方面具有独立性更强的优势。在积极推进货币政策调控框架由数量型为主向以价格型为主转变的同时，还应进一步疏通货币政策在资产价格调控中的传导渠道、针对不同资产价格的具体特点制定并采取结构性货币政策，并充分发挥不同货币政策的组合使用以及货币政策与宏观审慎政策的协调配合在平抑资产价格波动方面的积极作用。
[关键词] 资产价格 货币政策 预测方差分解 有向无环图
一、引言及文献综述
20世纪90年代，以新西兰、美国和加拿大为代表的一些西方国家开始将物价稳定作为货币政策调控的重要目标甚至唯一目标，这种盯住通货膨胀目标的货币政策调控模式，在全球范围内盛行并取得了空前成功。然而金融危机的爆发，不仅使得以资产价格变动为主要代表的金融波动问题备受关注，同时也引发学术界关于货币政策目标框架构建与调控政策选择的新一轮思考。事实上，正是各国货币当局长期以来对物价稳定的充分重视以及对资产价格的普遍忽视，导致日益加剧的资产价格波动被掩盖于稳定的一般消费品价格下，从而为金融风险积聚甚至金融危机的爆发埋下了隐患；并且伴随着资产价格剧烈震荡的经济衰退又往往比其他类型的经济衰退更严重且持续时间更长(Claessens等，2012[1]；Borio等，2016[2])。因此，系统考察不同货币政策对各类资产价格的调控效果，不仅有助于为资产价格调控的货币政策选择提供经验依据，而且对于进一步构建兼顾经济与金融双重稳定的货币政策调控框架、实现经济金融协调稳定发展同样具有重要的理论价值和现实意义。
学术界围绕货币政策是否应该对资产价格波动进行积极干预展开的探讨由来已久，现有研究可用“不直接反应”和“直接反应”两种观点来概括。以Bernanke和Gertler(2001)[3]为代表的“不直接反应”论认为通货膨胀目标制包含内生的资产价格稳定机制，主张货币政策不必像盯住通货膨胀一样对资产价格加以特别关注，只有当资产价格变动能够改变对未来产出缺口和通货膨胀预期时才需做出反应；而以Cecchetti等(2000)[4]为代表的“直接反应”论则充分考虑到资产价格剧烈波动给金融体系和实体经济带来的沉重后果，主张货币当局应像关注通货膨胀一样盯住资产价格，并对其采取直接的逆风向货币政策操作。事实上，全球金融危机的爆发充分证实，物价稳定并不一定意味着资产价格的稳定，仅仅关注货币政策对通货膨胀的调控效果，极易忽略被掩盖于稳定的宏观基本面数据之下的资产价格剧烈波动和金融失衡，进而诱发金融危机。因此，尽管上述两种观点关于货币政策是否应将资产价格作为如通货膨胀一般地盯住目标尚存争议，但有一点双方均持认同观点，即货币政策应保持对资产价格波动的密切关注，并在其可能影响宏观经济平稳运行时予以适时调控(Bordo和Jeanne，2002[5]；王曦等，2017[6])。
由于金融危机爆发后，学术界对积极运用货币政策调控资产价格的必要性持普遍认同观点(庞晓波和钱锟，2014[7]；Angeloni和Faia，2013[8])，近年来学者们关注的焦点也逐渐转向货币政策对资产价格的调控效果。在股票价格方面，传统金融理论认为货币政策通过改变企业的筹资成本和利润实现对股票价格的调控，立足上述理论，现有研究不仅在实证方面充分肯定了货币政策对股票价格的显著影响(Ioannidis和Kontonikas，2008[9]；陈浪南和刘劲松，2018[10])，而且还进一步对价格型和数量型货币政策对股票价格作用的大小进行了对比分析(胡援成和程建伟，2003[11])，并就两种类型货币政策对股票价格作用时间的长短加以探讨(肖洋等，2012[12])。在汇率市场方面，陈创练和杨子晖(2012)[13]指出，人民币短期汇率波动主要取决于货币市场冲击，价格型货币政策的作用十分有限且不具持久性；贾俊雪等(2014)[14]同样认为20世纪90年代以来，相比于利率政策，货币供给对人民币实际汇率波动的反应更强。在房地产价格方面，尽管现有研究对于货币政策能够显著影响房地产价格的结论持普遍认同观点(Iacoviello，2005[15]；徐淑一等，2015[16])，但关于不同货币政策对房地产价格的调控作用孰强孰弱尚存争议(郭娜和李政，2013[17]；张清源等，2018[18])，且对于长期和短期内何种货币政策对房地产价格的调控效果更佳也有不同见解(邓富民和王刚，2012[19]；张中华等，2013[20])。
2.制造银行流水痕迹，刻意造成借款假象。在早期，“套路贷”犯罪之所以能够逃避法律的制裁，与不法分子“套路”借款人，与其掌握完整“证据链”有密切关系。不法分子通常采用电子支付、取现拍照、现金截留的手段刻意制造借款人取得合同所示借款的“证据”，为后续走法律途径“占得先机”。当被害人求助公安机关时，面对放贷人提供的借款合同、银行流水甚至现场监控录像等“证据”时，公安机关多以借贷纠纷予以认定而不予立案。而借款人因无法及时还款被诉至法院时，就民事案件来看，“原告”提供的“证据”足够充分，法院很难查出“民间借贷”背后的蹊跷，借款人在缺乏有力证据的情况下处于极其被动的局面，这大大增加了借款人败诉的几率。
综合来看，相关文献普遍认同货币政策应该充分关注资产价格并对其波动做出适当反应，也充分证实货币政策对资产价格能够起到一定程度的调控作用。但是，现有研究在不同货币政策对资产价格调控效果的差异比较方面进行的探究明显尚不充分，对于何种货币政策对特定资产价格的调控更为有效的研究在结论上也存在较大争议，更是缺乏针对各类不同资产价格调控在货币政策选择方面系统的政策建议。上述问题出现的原因，一方面在于现有研究在方法上大多采用结构向量自回归模型、向量误差修正模型以及传统的预测方差分解等方法(王曦和邹文理，2011[21]；赵文胜和张屹山，2012[22]；谭政勋和王聪，2015[23])，此类方法在应用方面的关键技术问题是如何正确合理地识别扰动项之间的同期因果关系，而现有研究恰恰对这一重要环节有所忽略，往往采用依据前期研究成果、参照各类经济理论，甚至直接假设存在递归的同期因果关系等方法，对模型扰动项的同期因果关系进行主观设定，从而使研究结果的可靠性大大降低，并在很大程度上导致不同文献对于相同问题的探究得出不同甚至截然相反的结论；另一方面，现有研究大多相对割裂地考察货币政策对单一资产价格(如股票价格、房地产价格等)的调控效果，从而得出的政策启示自然也是针对单一资产价格调控，难以为不同类型资产价格调控的货币政策选择提供系统的政策建议。
变量间的同期因果关系，既是识别结构向量自回归模型的依据，也是立足模型估计结果开展后续分析的重要基础。我们首先参照卜林等(2015)[35]的研究，选择20%的显著性水平，利用PC算法，从如图1(a)所示的无向完全图出发，以上述相关系数矩阵为依据，确定各变量间是否存在以及存在何种方向的同期因果关系。具体地，由无条件相关系数可知，利率(RATE )和信贷(CREDIT )的相关系数为-0.062 6(p =0.314 1)、利率(RATE )和股价(SP )的相关系数为-0.064 7(p =0.297 6)、利率(RATE )和汇率(REER )的相关系数为-0.022 3(p =0.719 7)、货币供给(M 2)和股价(SP )的相关系数为0.021 3(p =0.732 3)、货币供给(M 2)和汇率(REER )的相关系数为0.073 2(p =0.238 7)、信贷(CREDIT )和股价(SP )的相关系数为0.029 2(p =0.638 3)、信贷(CREDIT )和汇率(REER )的相关系数为0.064 3(p =0.301 0)、股价(SP )和汇率(REER )的相关系数为0.052 2(p =0.401 3)、股价(SP )和房价(HP )的相关系数为-0.062 2(p =0.316 8)、汇率(REER )和房价(HP )的相关系数为-0.058 0(p =0.350 7)，在20%的显著性水平上，上述变量扰动项的关系为同期独立，可将其间的连线移去。进一步分析偏相关系数可知，信贷(CREDIT )和房价(HP )的偏相关系数ρ (CREDIT ,HP |M 2)=-0.045 4(p =0.465 8)，利率(RATE )和房价(HP )的偏相关系数ρ (RATE ,HP |M 2CREDIT )=0.077 1(p =0.216 0)，即上述变量扰动项的关系为条件同期独立，其连线也可移去。至此，图1(a)的完全无向图变为图1(b)无箭头时的形式。最后，根据PC 算法可将变量之间同期因果关系的指向判定为RATE →M 2→HP 、CREDIT →M 2→HP ，即三种货币政策只对房价有同期影响，而与股价、汇率之间不存在同期相互影响，这意味着与股价和汇率相比，房价对货币政策的调控更加敏感且反应时滞更短，在当期即会显现调控效果。本文的DAG 分析在TETRAD 软件中完成。
二、研究方法与样本数据
(一)基于有向无环图(DAG)的预测方差分解方法
为在相对统一的研究框架下，系统考察不同货币政策对股价、汇率和房价等资产价格的调控效果，本文拟构建如下模型：
(1)
首先对模型中各变量进行平稳性检验，最优滞后阶数根据SIC准则自动选择。表1显示，各变量在1%的显著性水平上均拒绝了原假设。
Ae t =v t =Bu t ,u t ～N (0,I k )
(2)
在各变量均平稳的基础上建立VAR模型，滞后阶数根据AIC、SC和FPE准则选为5，得到如下扰动相关系数矩阵：
[32] 《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十二个五年规划的建议》，北京：人民出版社，2010年。
进一步地，我们以DAG分析结果显示的变量间的同期因果关系为约束，构建结构向量自回归模型并进行预测方差分解，以考察不同货币政策对各类资产价格的调控效果，分解结果如表2所示。
为了提醒人们注意，我的老叶子纷纷脱落。胡马强也注意到了，说这棵树怎么搞的，好像长虫了，怎么在落叶子啊？狗日的何泽，要是把树栽死了，我这里留的五万保证金他一分钱也别想！
完善扶贫开发的管理办法和资金监督。包括识别机制、项目论证、资金使用、扶贫周期、项目招标、扶贫工程资金监督等一系列内容，减少资金流失，提高扶贫资金使用效率[6]。对贫困人员档案进行动态管理，建立贫困村、贫困户“有出有进”识别退出与再进入机制，做到信息公开、程序规范。建立信息网络，对政策实施效果及时反馈。创新扶贫地区的政绩考核机制，以扶贫开发工作成效为重点，提高贫困人群的生活水平为主要指标，建立多维度的考核机制，改变单纯以经济生产总值为目标的政绩考核[7]。
(二)样本数据
1.3.3 血浆胆汁酸检测 取血浆样本20 μL加入1.5 mL离心管中，再分别加入20 μL内标和1 mL PBS（pH=7.4的0.1 mol/L磷酸氢氨缓冲溶液），震荡混匀3 min后，10 000 r/min离心5 min，待用；依次往96孔固相萃取板加入1 mL甲醇，1 mL蒸馏水进行活化，将已经处理好的1 mL样本上样，再依次加入1 mL蒸馏水和1 mL甲醇进行样品洗脱，并收集洗脱液，60℃氮气吹干；使用100 μL甲醇复溶氮吹残渣，震荡混匀，转移至96孔进样板，采用LC-MS/MS检测；LC-MS/MS Analyst 1.5®工作站进行各胆汁酸成分的含量计算。
三、实证分析
(一)模型构建与同期因果关系识别
其中，Y t 为内生变量列向量，μ 为截距列向量，Φ i 为待估系数矩阵，p 为模型滞后阶数，e t 为不与自身滞后项及等式右侧变量相关的扰动列向量。由于扰动项e t 往往存在同期相关，采用Amisano和Giannini(1997)[24]提出的如式(2)所示的AB模型作为约束对模型进行结构识别，不失为一种有效的解决方法。
本文参照刘金全和解瑶姝(2016)[30]选取银行间同业拆借加权平均利率作为价格型货币政策的代理变量，参照杨子晖(2008)[26]分别选取广义货币供给和金融机构人民币各项贷款余额作为数量型货币政策“货币渠道”和“信贷渠道”传导途径的代理变量(4) 中央银行在执行货币政策时，实施的政策工具首先影响同业拆借利率、货币供给和信贷余额等中介目标(袁越和胡文杰，2017[31])，并通过中介目标的变动间接影响产出、就业、物价和国际收支等最终目标。货币政策的中介目标不仅能够作为多种货币政策工具初步实施效果的综合信号，而且具有指标数量适宜、样本区间较长且统计数据权威等优势，因而作为货币政策代理变量在文献中得到了广泛使用。 ；分别选取上证综合收盘指数(李成等，2010[32])作为股票价格的代理变量，选取实际有效汇率(苗文龙，2013[33])作为汇率指标的代理变量,选取国房景气指数(王朝明和朱睿博，2016[34])作为房地产价格的代理变量。其中，银行间同业拆借加权平均利率经过季节调整；为统一量纲，国房景气指数做减100再除以100的处理；其余指标均在用定基CPI计算实际值后，参照文献中常用处理方法进行对数差分处理。处理后的利率、货币供给、信贷、股价、汇率和房价指标序列分别记为RATE 、M 2、CREDIT 、SP 、REER 和HP 。样本区间为1996年1月至2018年2月，原始数据来源于中经网统计数据库及Wind数据库。
表1 平稳性检验结果
其中，A 和B 均为k 阶方阵，u t 为结构扰动项。矩阵B 的约束形式一般为对角矩阵，矩阵A 表示变量间的同期因果关系，通常依据经济理论、前期研究成果及主观判断等进行识别。然而，上述约束方式均带有一定主观色彩，基于此构建SVAR模型进行结构方差分解的科学性和可靠性也随之大打折扣(Swanson和Granger，1997[25]；杨子晖，2008[26])。在此背景下，Pearl(1995)[27]、Spirtes等(2000)[28]提出的有向无环图(DAG)成为解决上述问题的一种有效途径。该方法对于变量间同期因果关系的识别主要依靠扰动项的相关系数矩阵，其优势在于识别过程基于数据，无需任何主观判断或理论假设，从而能够有效避免主观性较强的问题。
RATE M 2CREDIT SP REER HP
(3)
作为尝试和对现有研究的有益补充，本文首先采用有向无环图(DAG)方法判断货币政策变量与资产价格变量之间的同期因果关系，并将其作为约束条件用于结构向量自回归模型的构建与识别、DAG方法是一种基于数据的客观分析方法，能够有效克服传统方法在设定向量自回归模型扰动项结构关系时过于主观的弊端。进一步地，基于DAG分析结果，本文对包含不同货币政策以及股价、汇率和房价等资产价格变量在内的SVAR模型进行预测方差分解，以期在相对统一的研究框架下系统考察不同货币政策对各类资产价格的调控效果，从而为资产价格调控的货币政策选择提供经验依据和政策建议。最后，采用递归预测方差分解方法对文中结果进行稳健性检验，以确保研究结论的可靠性和政策建议的适用性。
图1 同期因果关系的DAG分析
为验证以DAG分析结果为基础的同期因果关系约束的合理性，我们进一步采取似然比检验(Sims，1986[36])，结果显示在5%的显著性水平上无法拒绝“过度约束为真”的原假设，即基于DAG分析结果的约束具有合理性。
(二)基于DAG的预测方差分解
有向无环图是由代表变量的节点及连接节点的有向边构成的图形。节点间的有向边反映变量间同期因果关系的指向：“X →Y ”表示存在由X 到Y 的单向因果关系；“X ↔Y ”表示变量间存在双向因果关系；“X -Y ”表示变量间存在同期因果关系但方向不明；“X Y ”则表示变量间不存在同期因果关系。由相关系数矩阵得到有向无环图的整个过程，可由PC算法实现：该算法从所有变量两两相连的无向完全图出发，依次检验每两个变量间的无条件相关系数，若为0则移除该连线；无条件相关系数分析完成后，对剩余连线进行1阶偏相关系数分析，同样若为0则移除。以此类推，对于N 个变量，该算法将持续分析至N -2阶偏相关系数。在因果关系的识别方面，该算法主要基于以下判别准则：当X 与Y 相邻(1) 在无向完全图中，若两节点之间有边相连，则称这两个节点相邻。 ，Y 与Z 相邻，且X 与Z 不相邻，即X -Y -Z ，若已知Y 不属于X 与Z 的隔离集(2) 若ρ (X ,Y |K )=0，则称K 为X 与Y 的隔离集。，则可推断三者间的同期因果关系为X →Y ←Z ；若已知X →Y ，Y 与Z 相邻，X 与Z 不相邻，且Y 与Z 之间的有向边并无指向Y ，则可推断Y 与Z 间的同期因果关系为Y →Z 。此外，Spirtes等(2000)[28]还指出在小样本情形下，提高显著性水平能够有效防止DAG分析可能存在的“低估”现象，从而改善分析效果(3) 篇幅所限，本文仅对DAG原理进行介绍，关于该方法的具体细节可参阅Pearl(1995)[27]、Spirtes等(2000)[28]、Bessler和Yang(2003)[29]。 。
表2 基于DAG的预测方差分解(%)
预测方差分解结果显示，股价波动的大部分可由自身冲击来解释，其在总解释比例中的占比始终保持在90%以上；而三种货币政策中，利率和信贷对股价波动的解释程度均仅有1%左右，相比而言货币供给对股价波动的解释能力稍强，但也未能达到5%。由此可见，我国股价波动在很大程度上受到自身惯性的影响，尽管货币供给对股价波动的解释能力较利率和信贷而言稍强一些且时滞更短，但总体来看三种货币政策对股票市场的调控效果均十分有限。事实上，升值预期和投机行为是导致我国股票价格波动主要受其自身惯性影响的重要原因，股价持续上涨将强化股民的升值预期和投机行为从而引发股价继续上涨，而股价的大幅下跌引发的恐慌性抛售同样将导致股价的进一步下跌(赵胜民等，2011[37])。鉴于货币政策对股票价格的调控效果有限，现阶段仅仅依靠货币政策可能并不足以将股价波动控制在合理区间，因此从长远来看进一步发展和完善股票市场、疏通货币政策传导渠道，进而提高货币政策对股价的调控效果固然极为重要，但目前我国股价调控的权宜之计和当务之急还在于，建立并完善股指期货和融资融券制度以抑制股价的单边上涨或下跌，同时加强对投机行为的监管和立法，严格防范股票价格剧烈波动的发生。
汇率波动与股价类似，也主要受到自身惯性的影响，由自身冲击解释的比例占到85%以上。三种货币政策中，货币供给对汇率波动的解释程度不到2%，相比之下利率和信贷的解释能力稍强，均接近5%。事实上，随着汇率制度改革的实施以及要求人民币升值的外部压力持续增大，近年来人民币汇率的走高，不仅引起升值预期固化，而且导致国际热钱大量涌入(贾俊雪等，2014[14])。由此可见，汇率稳定作为货币政策的重要调控目标之一，能够有效避免资本流动对金融稳定造成威胁，其重要性不言而喻。鉴于利率和信贷对汇率波动的解释能力尽管强于货币供给且时滞较短，但整体来看各类货币政策对汇率的调控作用均不够显著，未来在对汇率波动的调控方面，应努力克服单一货币政策功能的有限性，更加重视货币政策的组合使用，通过利率、信贷和货币供给等政策的协调配合，增加调控力度、改善调控效果，进而尽早实现调控目标。
尽管房价波动同样主要受到自身惯性的推动，有超过70%的波动由自身来解释，但货币政策对房价的解释能力却与股价和汇率呈现出显著不同的规律。具体来看，房价在货币供给和信贷政策的刺激下，要么产生一个较小的即时响应并迅速衰减，要么围绕一个较低的响应水平上下波动，而利率政策对房价的调控效果则十分显著，其对房价波动的解释比例甚至能够超过20%。事实上，受到住房刚性需求以及多次调控未果对房地产价格升值预期的固化，房价仍在很大程度上受自身惯性影响，其持续快速上涨在增加居民负担的同时，还制约着产业结构升级，最为严重的是高房价会大大提高房地产崩盘的风险(徐淑一等，2015[16])，选用最有效的货币政策提高对房地产市场的调控效果意义重大。结合三种货币政策对房价的解释能力可知，较货币供给和信贷而言，利率政策对房价的调控作用时滞更短且效果明显更好，因此利率应是现阶段我国房地产价格调控的主要货币政策。
此外，与货币供给和信贷相比，利率对资产价格调控的优势还在于其更高水平的外生性(独立性)。三种货币政策的预测方差分解结果显示：利率的绝大部分波动可由自身来解释，其占比在第12期仍超过95%，在第24期仍占到82%以上；相比之下，信贷和货币供给由其自身冲击解释的比例则明显较低，且随时间的推移大幅衰减，在第24期分别仅为67%和33%；不仅如此，货币供给波动还在很大程度上受到利率和信贷的影响，两者对货币供给变动的解释占比分别高达14%和26%。由此可见，以利率为代表的价格型货币政策的外生性较强，具有更高的独立性，而数量型货币政策，尤其是货币供给则在很大程度上受到包括利率和信贷在内的其他因素的影响，独立性明显较低。从这一角度来看，价格型货币政策在资产价格调控方面更具优越性。
综合上述分析可知，不同金融子市场均有其各自的特点，不同货币政策对各类资产价格的调控效果也存在显著差异，根据不同资产价格的具体特征制定有针对性的调控措施极为必要。具体体现在：在股价方面，受到大部分投资者非理性追涨杀跌的影响，我国股票价格波动主要受到自身惯性的影响，货币政策对股价的调控效果十分有限，未来应进一步完善货币政策传导机制以增强货币政策对股价的调控效果，与此同时还应积极加强对投资者的理性投资教育、建立健全针对投机行为的相关制度、切实增强对投机行为的立法与监管。在汇率方面，在有管理的浮动汇率制度与人民币升值外部压力的双重作用下，人民币汇率升值预期不断固化，在引发国际热钱涌入的同时，也加重了国内流动性过剩问题，因此合理利用利率和信贷政策对汇率进行组合调控，对于克服单一货币政策调控手段功能的有限性、提高对汇率稳定目标的调控效果、避免资本流动威胁金融稳定意义重大。而在房价方面，针对由城镇化进程加快拉动的住房刚性需求与房地产金融属性日益突出引发的投机行为所共同导致的房价高企且久调不降，政策当局应利用现阶段购房者对利率变动敏感性较高而房地产商对利率调整不太敏感的客观差异(任木荣和苏国强，2012[38])，充分发挥利率政策对房价的显著调控作用，同时还应坚持优先满足城镇化进程加快等拉动的住房刚性需求、积极引导房子回归住房本质并逐渐剥离房地产金融属性、严格规范房地产市场秩序以遏制投机炒房。除调控效果更为明显外，利率政策在资产价格调控方面还具备外生性(独立性)优势。因此，继续深化利率市场化改革、积极推动货币政策调控框架由数量型为主向价格型为主转型、完善货币政策的资产价格调控机制、实现对不同类型资产价格的针对性精调，对于三期叠加时期防范和化解资产价格剧烈波动的风险、营造平稳健康的经济金融环境、充分发挥货币政策的结构调整作用意义重大。
(三)稳健性检验
为检验基于有向无环图的预测方差分解方法的计算结果是否稳健，同时验证前文研究结论是否自中国经济进入新常态以来便具有普适性，本文进一步基于DAG分析结果进行递归预测方差分解分析。具体地，我们以1996年1月至2012年1月为基期，基于DAG分析得到的同期因果关系建立SVAR模型进行第一次方差分解，然后以1996年1月至2012年2月为第二期进行第二次方差分解，依次类推至整个样本区间。每次分解的第24期分解结果如图2(5) 鉴于本文重点考察不同类型的货币政策对金融市场的调控效果，同时限于篇幅，正文中仅列示了各金融市场对不同货币政策及其自身冲击的递归预测方差分解结果，对于未列示的其他预测方差分解结果，感兴趣的读者可向作者索取。 所示，其中三种货币政策对各类资产价格波动的解释比例见左坐标，自身冲击的解释占比见右坐标。
递归预测方差分解结果显示：自经济发展进入新常态以来的整个递归期内，各类资产价格的波动均主要由自身冲击来解释，即资产价格的波动在很大程度上受到自身惯性的影响。在货币政策对不同资产价格的影响方面，图2(a)表明尽管货币供给在整个递归期内对股价变动的解释占比均高于利率和信贷，但整体来看三种货币政策对股票价格的调控效果均不够明显且呈现下降态势；由图2(b)可知整个递归期内利率对汇率变动的解释占比均高于货币供给和信贷，且近年来利率与信贷对汇市的调控效果基本持平；图2(c)则显示利率对房价波动的解释占比，在整个递归期内均远远高于其他货币政策且上升趋势明显，利率政策调控房价的有效性优势愈加凸显。由此可见，递归预测方差分解结果与前文分析相比并未发生明显变化，从而证实了本文研究结果的稳健性。
通过加权猪、奶牛、蛋禽、肉禽、肉牛这5类家畜的机械化水平来计算，其权重可根据相应畜产品产量占总产量的百分比来分配。如根据2009年《中国畜牧业年鉴》数据，牛奶、牛肉、猪肉、禽蛋、禽肉这5种畜产品产量分别达到3 556，613，4 621，2 702，1 534万t，各类畜产品所占份额如图1所示。按比例分配，奶牛、肉牛、猪、蛋禽、肉禽的权重分别设置为0.3，0.1，0.3，0.2，0.1，详见表2。
图2 递归预测方差分解
四、结论
本文采用基于有向无环图(DAG)的预测方差分解方法，在相对统一的研究框架下系统考察了不同货币政策对股价、汇率和房价等资产价格的调控效果。DAG分析结果显示，存在“利率、信贷到货币供给再到房价”的同期因果关系，以此作为约束和识别条件构建结构向量自回归模型并进行预测方差分解分析，得到的主要结论如下：一是各类资产价格波动均在很大程度上受到自身惯性的影响，货币政策对资产价格的调控效果尚存在较大的可提升空间。二是货币政策对各类资产价格的调控效果存在显著差异。从股票价格来看，各类货币政策对股价的调控效果均十分有限，仅仅依靠货币政策难以实现对股价波动的有效调控；在汇率市场方面，各类货币政策均能够发挥一定的调控作用，但效果均不是十分明显，汇率波动的调控需要不同货币政策的组合使用和协调配合；而就房地产价格而言，利率仍应是现阶段最重要的房价调控政策。三是与货币供给和信贷相比，利率政策在资产价格调控方面还具有独立性更强的优势。
基于上述研究结论，本文针对平抑资产价格波动、促进资产价格稳定的货币政策选择和框架构建提出如下政策建议：第一，尽管价格型货币政策在独立性方面比数量型货币政策更具优越性，但单一货币政策对资产价格波动的调控效果仍较为有限，因此未来在积极稳妥推进货币政策调控框架由数量型为主向价格型为主转变的同时，也应充分发挥数量型货币政策工具(如法定存款准备金率、公开市场操作和再贴现再贷款等)与价格型货币政策工具(如存贷款基准利率等)的协调运用在平抑资产价格波动方面的积极作用。第二，由于各类货币政策对不同资产价格的调控效果存在显著差异，在资产价格的货币政策调控实践中，除选取最为有效的货币政策工具，实现对不同资产价格波动的倾向性调控外，还应针对不同金融子市场的具体特征，采用差别利率、定向准备金率等差别化、精细化的政策工具，并探索创设新型结构性货币政策工具，积极推动统一货币政策向结构性货币政策的转变。第三，鉴于现阶段各类资产价格波动中自身冲击的影响均占据主导地位，数量型和价格型货币政策对资产价格波动的调控效果均不够理想，未来在进一步推进金融市场健康发展的基础上，不仅要继续畅通货币政策传导渠道、完善货币政策传导机制，还应强化金融风险监管与预期管理、实施全口径宏观审慎管理，完善以货币政策与宏观审慎政策相结合的双支柱金融调控政策框架，以增强对资产价格波动的调控效果。
由图5可知，不同pH发酵条件下得到的小麦酱油滋味有明显差异。相比于自然pH发酵的酱油，pH 6.5条件下发酵的酱油鲜味更强，这与其含有更多的谷氨酸有关。二者在咸味上无明显差异，但pH 6.5小麦酱油的苦味更强，自然发酵酱油则在甜味、酸味上更强。pH 6.5小麦酱油的苦味更加强烈，原因不明。
目前，我国正处于升级优化经济结构、培育经济增长新动力和深化金融体系改革的关键时期，外部环境与内部矛盾的错综交织在严重威胁着我国资产价格稳定的同时，也显著增加了货币政策在资产价格调控方面的应用难度，继续推进金融体系的发展和完善、防范资产价格的剧烈波动以及针对资产价格调控制定成熟的政策制度和系统的货币政策选择方案仍任重道远。尽管本文的研究尚存不够完善之处，但这一尝试性研究仍在克服现有同期因果关系设定方法的局限性、提高相关研究结论的可靠性以及在统一研究框架下系统探究资产价格调控的货币政策选择问题等方面有所突破，并得到一系列关于资产价格调控和货币政策调控框架转型的有益研究结论和政策启示。我们认为，在进一步明确资产价格稳定机制的基础上，继续探究资产价格在货币政策调控目标体系中的存在形式，进而构建兼顾资产价格稳定的货币政策调控框架意义重大，因而是未来值得深入研究的重要课题。
参考文献
[1]Claessens S, Kose M A, Terrones M E.How Do Business and Financial Cycles Interact?[J].Journal of International Economics, 2012, 87(1): 178-190.
[2]Borio C, Disyatat P, Juselius M.Rethinking Potential Output: Embedding Information about the Financial Cycle[J].Oxford Economic Papers, 2016, 69(3): 655-677.
[3]Bernanke B S, Gertler M.Should Central Banks Respond to Movements in Asset Prices?[J].American Economic Review, 2001, 91(2): 253-257.
[4]Cecchetti S G, Genberg H, Lipsky J, et al.Asset Prices and Central Bank Policy[M].Centre for Economic Policy Research, 2000.
[5]Bordo M D, Jeanne O.Monetary Policy and Asset Prices: Does ‘Benign Neglect’ Make Sense?[J].International Finance, 2002, 5(2): 139-164.
[6]王曦,朱立挺,王凯立.我国货币政策是否关注资产价格?——基于马尔科夫区制转换BEKK多元GARCH模型[J].金融研究,2017(11):1-17.
[7]庞晓波,钱锟.货币搜寻理论框架下货币政策与资产价格关系的实证研究[J].数量经济研究,2014,5(2):100-110.
[8]Angeloni I, Faia E.Capital Regulation and Monetary Policy with Fragile Banks[J].Journal of Monetary Economics, 2013, 60(3): 311-324.
[9]Ioannidis C, Kontonikas A.The Impact of Monetary Policy on Stock Prices[J].Journal of Policy Modeling, 2008, 30(1):33-53.
[10]陈浪南,刘劲松.货币政策冲击对股票市场价格泡沫影响的时变分析[J].统计研究,2018,35(8):39-47.
[11]胡援成,程建伟.中国资本市场货币政策传导机制的实证研究[J].数量经济技术经济研究,2003(5):15-18.
[12]肖洋,倪玉娟,方舟.股票价格、实体经济与货币政策研究——基于我国1997—2011年的经验证据[J].经济评论,2012(2):97-104.
[13]陈创练,杨子晖.“泰勒规则”、资本流动与汇率波动研究[J].金融研究,2012(11):60-73.
[14]贾俊雪,秦聪,张静.财政政策、货币政策与资产价格稳定[J].世界经济,2014,37(12):3-26.
[15]Iacoviello M.House Prices, Borrowing Constraints, and Monetary Policy in the Business Cycle[J].American Economic Review, 2005, 95(3): 739-764.
[16]徐淑一,殷明明,陈平.央行货币政策工具调控房地产价格的可行性[J].国际金融研究,2015(2):35-44.
[17]郭娜,李政.我国货币政策工具对房地产市场调控的有效性研究——基于有向无环图的分析[J].财贸经济,2013(9):130-137,111.
[18]张清源,梁若冰,朱峰.货币政策加剧城市房价的冷热不均吗[J].统计研究,2018,35(5):75-87.
[19]邓富民,王刚.货币政策对房地产价格与投资影响的实证分析[J].管理世界,2012(6):177-179.
[20]张中华,林众,雷鹏.货币政策对房价动态冲击效果研究——基于供求关系视角[J].经济问题,2013(2):4-8.
[21]王曦,邹文理.货币政策对股票市场的冲击[J].统计研究,2011,28(12):55-65.
[22]赵文胜,张屹山.货币政策冲击与人民币汇率动态[J].金融研究,2012(8):1-15.
[23]谭政勋,王聪.房价波动、货币政策立场识别及其反应研究[J].经济研究,2015,50(1):67-83.
[24]Amisano G, Giannini C.Topics in Structural VAR Econometrics[M].Springer-Verlag Berlin Heidelberg Press, 1997.
[25]Swanson N R, Granger C W J.Impulse Response Functions Based on a Causal Approach to Residual Orthogonalization in Vector Autoregressions[J].Journal of the American Statistical Association, 1997, 92(437): 357-367.
[26]杨子晖.财政政策与货币政策对私人投资的影响研究——基于有向无环图的应用分析[J].经济研究,2008(5):81-93.
[27]Pearl J.Causal Diagrams for Empirical Research[J].Biometrika, 1995, 82(4): 669-688.
[28]Spirtes P, Glymour C N, Scheines R.Causation, Prediction, and Search[M].MIT Press, 2000.
[29]Bessler D A, Yang J.The Structure of Interdependence in International Stock Markets[J].Journal of International Money and Finance, 2003, 22(2): 261-287.
[30]刘金全,解瑶姝.“新常态”时期货币政策时变反应特征与调控模式选择[J].金融研究,2016(9):1-17.
[31]袁越,胡文杰.紧缩性货币政策能否抑制股市泡沫?[J].经济研究,2017,52(10):82-97.
[32]李成,马文涛,王彬.我国金融市场间溢出效应研究——基于四元VAR-GARCH(1,1)-BEKK模型的分析[J].数量经济技术经济研究,2010,27(6):3-19.
[33]苗文龙.金融危机与金融市场间风险传染效应——以中、美、德三国为例[J].中国经济问题,2013(3):89-99.
[34]王朝明,朱睿博.产业结构升级中的货币政策与金融市场效应——基于BVAR模型与门限回归模型的分析[J].财经科学,2016(12):23-34.
[35]卜林,李政,张馨月.短期国际资本流动、人民币汇率和资产价格——基于有向无环图的分析[J].经济评论,2015(1):140-151.
[36]Sims C A.Are Forecasting Models Usable for Policy Analysis?[J].Quarterly Review, 1986，10(1): 2-16.
[37]赵胜民,方意,王道平.金融信贷是否中国房地产、股票价格泡沫和波动的原因——基于有向无环图的分析[J].金融研究,2011(12):62-76.
[38]任木荣,苏国强.货币政策工具调控房地产价格的传导机制分析[J].中央财经大学学报,2012(4):23-29.
Asset Price Regulation and Choice of Monetary Policy in China: An Analysis Based on Directed Acyclic Graph
DENG Chuang XU Man
Abstract : In this paper,We use the method of predictive variance decomposition based on DAG to indentify the causal relationship between variables in the same period,and systematically explore the regulatory effect of different monetary policies on asset prices such as stock price,exchange rate and house price,which is the basis for the choice of monetary policy for different asset prices.The results show that: asset price volatility such as stock prices, exchange rates and house prices are mainly driven by their own inertia; the effect of monetary policy on stock price is very limited, and the regulation of exchange rate requires the combination and coordination of different monetary policy, while interest rate should be the main monetary policy tool to control the fluctuation of real estate price; compared with other regulatory tools, interest rate has an independent advantage in asset price regulation.While actively promoting the transformation of the monetary policy regulatory framework from a quantitative-based one to a price-based one, we should further unblock the transmission channels of monetary policy in asset price regulation, adopt structural monetary policies according to the specific characteristics of asset prices, and give full play to the positive role of the combination of different monetary policy and the coordination of monetary policy and macroprudential policy in stabilizing asset price fluctuations.
Key words : Asset price Monetary policy Forecast variance decomposition Directed acyclic graph
[收稿日期] 2019-06-10
[作者简介] 邓创，男，1979年7月生，吉林大学数量经济研究中心、吉林大学商学院教授，博士生导师，数量经济学博士，理论经济学博士后，研究方向为宏观经济计量分析与预测；徐曼，女，1992年10月生，吉林大学商学院博士研究生，研究方向为宏观经济计量分析。
[基金项目] 国家自然科学基金项目“中国金融周期的波动特征、形成机理及其与经济周期的动态关联机制研究”(项目编号：71873056)；教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“资本市场的系统性风险测度与防范体系构建研究”(项目编号：17JZD016)；中央高校青年学术领袖培育计划“宏观经济不确定性下中国的金融周期波动与系统性风险防范”(项目编号：2019FRLX12)。
感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。
[中图分类号] F820
[文献标识码] A
[文章编号] 1000-1549(2019)12-0041-09
(责任编辑：韩 嫄 张安平)
标签：资产价格论文; 货币政策论文; 预测方差分解论文; 有向无环图论文; 吉林大学数量经济研究中心论文; 吉林大学商学院论文;