货币政策与资产价格互动关系研究，本文主要内容关键词为：互动关系论文,货币政策论文,资产论文,价格论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
作为能够影响甚至决定一国经济走向的货币政策一直以来都是人们研究关注的对象。长期以来，经济学家以及货币政策的制定者不断尝试寻找更加合适的方法，同时随着各国资本市场的迅速发展，金融资产存量的不断增加，它对一国国民经济的影响也日益深远。自20世纪80年代以来，金融创新和金融深化使得原来稳定的货币需求无法得以维持，于是货币政策的调控目标传导机制也相应发生了很大的变化，许多国家的中央银行相继调整了货币政策的目标。
鉴于货币政策与资产价格之间的越来越重要的关系以及二者之间内生性不断凸现出来，国内外经济学家们在理论与实践方面进行着不懈的创新与发展。本文试图在简要介绍货币政策与资产价格研究现状的基础上，回顾对货币政策与资产价格二者关系的研究；介绍事件研究以及异方差识别方法，并且对进一步研究提出建议。
二、货币政策与资产价格
1.货币政策及其影响因素
货币政策是一个国家宏观调控经济的重要手段，目前世界各国央行多将物价稳定作为货币政策的目标。例如，美国和德国以控制未来的通货膨胀为目标，日本则规定“日本银行的基本任务是物价稳定，并借此保障国民经济的健康发展”。中央银行要使货币政策效用最大化的一个重要条件是必须完全充分地掌握货币政策的传导机制。同时要有良好的货币政策中介目标，即要有可预测性、可控性、与最终目标相关性三个特点。此外还要有行之有效的货币政策工具与央行的政策相适应。
在我国，中国人民银行法明确规定：货币政策的目标是保持货币币值的稳定，并以此促进经济增长。这一目标一方面存在很多学术争议，另一方面也面临着多目标约束，物价稳定、促进就业、确保经济增长、支持国企改革、配合积极财政政策扩大内需、确保外汇储备不减少、保持人民币汇率稳定，等等。理论上关于货币供应量是内生变量还是外生变量争论很大，是否将货币供应量作为中介目标也有待探讨。我国的货币政策工具有八种，包括存款准备金率、公开市场业务、再贴现、信贷政策、中央银行贷款、信贷指导性计划、利率和政策性贷款（发债）计划（谢平，2000）。许多学者认为中国的货币传导机制受阻，因为传导机制的微观基础在于金融机构为盈利而竞争、一个工具多样化且具有流动性的货币市场以及灵活的利率体系，而这些在我国都还不够健全。要解决这个问题需要进一步改善诸多制度问题，加强货币政策改革，推进利率市场化等等。随着金融改革与发展的深入以及资本市场的日益扩大，以上的货币政策中的诸多影响因素也在受着潜移默化影响。
2.资产与资产价格
所谓资产，一般包括股票和房地产。亦有学者将资产定义为股票、债券和外汇等。研究表明，在多数工业化国家，房地产和股价的变化对民间消费支出有显著影响，但其因各国金融结构、资本市场发达程度的不同而不同。同时资产价格影响投资主要通过三个途径来实现：(1)Tobin的q效应；(2)资产价格变化影响未来的GDP增长，从而影响当期的投资支出；(3)资产价格的变化影响企业的净值，从而外部资金的成本通过信贷渠道(Credit Channel)影响投资（瞿强，2001）。
随着金融业的发展，资产证券化及债券化趋势使得资产市场容量不断扩大，资产价格也随着上扬。资产存量的不断增长，对货币政策的制订和执行产生了深刻影响同时还会影响货币供应量、货币政策的传导机制。
3.货币政策与资产价格的关系
虽然是否可以将资产价格作为货币政策调控的目标之一还需要更一步的研究，但是作为一个十分重要的信息变量，资产价格在货币政策的制定中的确有着十分重要的作用。
Smets(1997)提出一个简单模型来阐述了优化的货币反应对于未预期资产价格的变化依赖与这些变化对于中央银行通货膨胀预测的影响。其中两个因素十分重要，一个是资产价格在货币政策传导机制中的作用，另一个是资产价格中的创新信息的内容。他还讨论了使用短期利率与资产价格加权值平均作为货币政策衡量指标的优势与劣势。他使用货币条件指数(Moentary Condition lndex)作为资产价格指标。当金融冲击引起资产价格创新时，考虑到可操作性和透明性，货币条件指数作为一个操作目标是十分有用的。但是这个指标也存在着其局限性：这里的最优权重是随时间而变化的，同时货币条件指数也忽略了资产价格创新中潜在的有用信息和平衡作用。
鉴于许多国家中货币政策的中介目标不甚可靠，许多央行开始寻找新的指标来指导政策行为。与此同时，资产价格在货币传导机制中越来越重要的作用以及其持续的波动性，越来越多地引起了人们对于资产价格的大幅振荡会破坏经济活动、价格稳定，以导致金融脆弱发生的关注。Gertler(1998)等学者就是否以及如何将资产价格的发展结合到货币政策的制定当中等问题进行了深入的研究。他们讨论了资产价格的通货膨胀对于实物服务的通货膨胀意味着什么，资产价格是否能够对货币政策提供导向作用，以及是否应该将资产价格的稳定作为货币政策的明确目标。
James and Mark(2001)也对资产价格的重要作用进行了详尽的分析，他们认为资产价格在预测国家产出和通货膨胀方面起到了十分重要的作用。在回顾大量的前人研究成果的基础上，他们利用1959年至1999年的数据对经济合作与发展组织(OECD)成员国的38种候选参数（主要是资产价格）进行了实证检验，得出在一些国家的某个阶段某些资产价格确实可以预测产出的增长或者通货膨胀的变化。但是显然不能根据某个时期的预测比较好，就断定这个指数今后的预测一定好。而且相比只关注一种资产价格指数，远没有将大量的资产价格信息综合考虑的效果好。同时，利用传统的回归方法处理这些综合信息已经引起了一些争论，这也需要我们尝试去发现更好的办法。
广义上讲，货币政策规则被认为是中央银行对经济事件的反应函数，Nicoletta,Harrison and Millard(2001)对开放经济条件下的货币政策规律进行了研究，他们比较了多种货币规则。
估计规则：
这些规则中IFB规则(Inflationforecast Based Rule)能够较好的反应通货膨胀的预测，而且对于不同的冲击这个规则具有很好的稳定性。
Goodhart and Hofmann(2001)对于资产价格、金融条件以及货币政策进行了全面的分析，他们衡量了货币传导机制中资产价格作为一个信息变量的重要作用，将短期利率与汇率的加权平均数，即货币条件指数用作为货币政策与累积需求条件的复合衡量指标。但是其他资产价格、财产、股票价格同样也影响着累积需求。通过对累积需求方程的系数简约结构估计和向量自回归冲击反应，他们首次提出了金融条件指数(Financial Conditions Indices)。以西方七国的短期实际利率、有效商业汇兑利率、房地产股票价格的加权平均数来衡量，即：
其中，
是资产i在时段t中的价格。是资产价格i在时段内的长期趋势或均衡价值。
是资产i在FCI中的相对权重。可以看到，其中房地产和股票价格占了很大的比重，而且这样的金融条件指数包含了未来通货膨胀压力的重要信息，对于货币政策的制定有很重要的参考价值。
另一方面，piazzesi(2000;2001)运用线性二次跳跃扩散模型(Linear-Quadratic Jump-Diffusions)首先详细分析了货币政策与资产定价的关系，并且对德国与美国的数据进行了实证研究。之后她又提出了在连续时间中集合货币政策的无套利时间序列收益模型，定义了政策相关事件，比如FOMC会议、美联储宏观经济消费的公布为一个跳跃。模型以线性二次跳跃扩散为状态变量，收益波动性期限结构呈现蛇行主要是由于政策惯性所引起。根据估计政策规则，美联储主要对收益曲线中包含的信息做出反应。
三、货币政策与资产价格关系的研究方法
有关货币政策与资产价格相互关系的研究方法主要有事件研究法以及基于它之上的异方差识别技术。
1.事件研究方法
Cook and Hahn(1989)首先使用事件研究方法分析了市场对于货币政策的反应。他检验了从1974至1979年间，债券利率对于目标联邦储备利率的反应。他以短期、中期、长期债券的利率的变化作为因变量
，以目标联储利率的变化作为自变量进行回归分析
样本中包含了美联储改变基金利率目标的75个日子。对于所有到期期限，目标利率的增长所引起的反应是积极而显著的；但是对于将要到期的长期债券的收益曲线却只有很小的反应。联储利率百分之一的增长，会导致3月期国库券利率增长55个基本点；但是对于30年期的公债，却只有10个基本点的增长。意识到美联储的行为是可以预期的，因此Cook and Hahn也检验了利率变化与未来目标变化的关系，但他们发现基于一至两天层位上对目标利率变化的预测是无效的。
近来的研究也表明，目标利率的变化以及其他利率变化之间存在着微弱的关系。例如，Roley and Sellon(1995)同样也使用事件研究方法发现在1987至1995年间，目标利率每上涨一个百分点，债券利率在统计数据上只有微弱的四个基本点的增长。同时他们也发现了政策举动可以在未来被预测的一些证据。
对于市场对美联储政策的反应的估计可以采用更加复杂一些的计量经济学方法，集中探讨政策举措中的不可预测元素。Edelberg and Marshall(1996)应用向量自回归的方法于货币政策中，发现国库券利率对政策冲击产生明显大幅度的反应，而债券的反应却十分微弱。为了描述目标利率变化的离散特性，Demiralp and Jorda①(1999)使用了ACH(autoregressive conditional hazard)模型
来检验利率反应，并预测联储利率变化的时间选择。
Kuttner(2001)②使用1989年6月至2001年2月的数据对上述Cook和Hahn所使用的模型进行了验证，并且在此基础上进一步发展了事件研究的方法。他使用期货利率作为标准，区分了联邦利率目标的可预见与不可预见变化。
这里
代表3个月6个月12个月期，2年5年10年期，30年期债券的收益。他的研究表明市场利率与意外政策举措之间存在着强烈的稳健关系，而与可预见政策之间的关系则相对较弱。除了收益曲线短尾之外，利率对于联储举措与不举措的反应基本相似。目标利率的意义变化对于未来联储政策期望具有最小的影响，这也解释了短尾收益曲线的期望假设是不成立的。
2.异方差识别技术
Rigobon对资产价格与货币政策之间的相互影响分别进行了详尽的阐述，他在前人事件研究方法的基础上加入了异方差的分析，我们称之为基于异方差的事件研究，或者简称为异方差识别法。传统的事件研究方法存在着以下两个难点：(1)货币政策与资产价格的内生性问题，即二者之间相互影响；(2)其他因素可能对资产价格和短期利率产生的影响，比如能提供宏观经济展望或风险偏好变化信息的变量。这可用两个等式加以说明
其中，
为短期利率的变化，
为资产价格的变化。等式(1)为货币政策对于资产价格及其他变量
的反应方程；等式(2)为资产价格方程，同样资产价格也是由利率以及其他变量所影响的。Rigobon(2001)首先着重对β，即货币政策对于资产价格（主要是股票市场）的反应进行了研究，发现此参数为正，即股票价格上升5个百分点，利率增长25个基点的概率增加一半。Rigobon(2002)然后又对参数α进行了分析，结果表明短期利率的上升会导致股票价格的下降以及收益曲线的上移（对于较长的期限，其效果减弱）。在两次分析中，他均采用了比事件研究法假设更为宽松的异方差识别法。这里以后者为例，进行简要说明。
在事件研究的方法中，对等式(2)进行最小二乘法运算，得到
其中，
表示x冲击的方差。这里的估计是有偏于真实值α，因为其联立性偏差（如果γ≠0且
＞0）以及省略变量偏差（如果γ≠0且
＞0）的存在。事件研究认为当
这时
，偏差趋近于0。Fisher称二乘法的这种性质为“接近识别”。事实上，没有研究表明这样的情况一定成立。Rigobon方法依赖于当政策冲击的方差发生变化时利率与资产价格的协方差相应发生变化，即并不是识别偏差为0的状态，而是当政策冲击的方差变化时，通过等式(3)中的偏差变化来估计α的值。当已知系统中一个冲击的方差发生变化时，我们来观察利率与资产价格的协运动。这样做的好处是能够在相对宽松的条件下，估计资产价格对于货币政策的反应。更加直观地可以这样认为，假设可以确认一段时间，其中政策冲击的方差要比他时刻大，同时系统中其他冲击的方差保持不变，则原来汇聚着的点会沿着资产价格反应的曲线分布，这种利率与资产价格沿着利率曲线协运动的变化正是识别法的基础。因此设定子样本F及
，且
在事件研究中假设政策冲击方差无限大，这里只是设定它相对于其他的冲击方差增大，这样条件就宽松了许多。同时我们还假设α，β，γ在两个子样本中均保持不变，这是一个必要条件。选取事件窗口(windows)，F为美国联邦公开市场委员会(FOMC)会议期及半年一次的国会报告期，称之为“政策日”，显然这里的政策冲击方差变大。定义为“非政策日”，即集合F之前的日子。求解等式(1)(2)的简化式结构为
这些变量都可以分为两个子样本，其协方差矩阵为
两个协方差距阵的差值为
通过上面的式子，我们可以从协方差矩阵的变化来识别α。有以下两种不同的方式
其中，
表示(i,j)元素在Ω矩阵中的变化。本质上，上面两个等式与事件研究估计具有同样的解释。在这里，一个事件（即一个政策日）就是政策冲击协方差的增加，它可以改变观测变量协方差的结构。如果政策冲击方差无限大，则上面的等式可以变形为标准的事件研究估计。可以看出，异方差基础的估计值
并不需要那么强的假设来保持一致性。可以说事件研究的方法是异方差识别法的一种特殊情况。如果所有的模型成立，α的两个估计值应该一致，因此可以通过两种α的估计来构造一个模型的过度识别测试。
异方差识别法的一个很好的特性是它能够通过工具变量的方法来实现，而这恰恰可以通过标准的计量经济学软件包实现。首先设定包含利率和资产价格的变量
二者都是2T×1阶（T是政策日天数）的向量。另有以下工具变量
前文提到的两种α的估计可以通过使用以wi和ws的标准工具变量方法，以△it为自变量，△St为因变量在合成的样本期间进行回归，得到以下结果
注意到工具变量的系数可以写作
与前面所述的等式具有相同的形式，即
通过工具变量实现识别的优点是所有工具变量估计值的性质都可以适用，包括系数的渐进分布。我们考虑K种资产，也即K+1种工具变量，w对应利率，w对用每一种资产价格，其中s∈S，这里S是所有资产价格的集合。记所有可能工具变量的集合为
注意到我们的假设是所有参数恒定，资产价格冲击同方差，货币政策冲击呈异方差。如果假设成立，则工具变量的估计量可以渐进地得到真实值α，这意味着系统是过度识别的。可以通过比较估计来验证假设，我们以
关系为例来过度识别限制测试
这里的观测只对应政策日，即t∈F。只有在假设内生性不存在，即等式(4)(5)成立的前提下，事件研究的估计值才是一致的和有效的；否则，事件研究的估计值就不是一致的，但是异方差基础的估计值仍然是一致的。
Rigobon对美国的数据进行了实证。他以道琼斯工业指数、标准普耳指数、纳斯达克指数、Wilshire5000为股票指数标准；以6个月、1年、2年、5年、10年、30年期的国库券收益、欧洲美元期货利率为长期利率指标；取样从1994年1月至2001年11月，包括78个政策日。结果表明短期利率的增长对股票价格有负的影响，对纳斯达克指数的影响最大。而对市场利率有着明显的正的影响，其中短期限的受影响最大。
Rigobon以异方差为基础，结合事件研究方法对货币政策与资产价格进行的最新研究的确对我们有很多的启示，但同时也需要我们进一步的验证。
四、研究展望与结语
综上所述，关于货币政策与资产价格关系的研究有着重要的意义。一方面，对于货币政策的制定者来说，准确地估计资产价格对货币政策的反应是有效决策的关键步骤。大多数的货币传导机制要通过短期利率对其他资产价格的影响来实现，因为正是资产价格的变化决定了个人借款成本和财富的变化，从而很重要地影响了实体的经济活动。另一方面，对于金融市场的参与者来说，随着各国央行越来越密切的关注，货币政策对金融市场表现出越来越重要的影响，因此正确地把握资产价格对货币政策的反应也成为制定有效投资决策、选择恰当的风险管理策略的重要保证。
关于货币政策与资产价格之间相互影响的研究在发达国家，尤其是资本市场比较完善的国家已经取得了一定的实际进展，而对于发展中国家有关货币政策与不完善的资本市场的研究还处于相对落后的阶段。在我国，关于二者的关系大多还处于定性的初级研究阶段，缺乏深入科学的理论及实证研究。基于中国的实际情况，开展这样的研究也存在着很多的难点。一方面，我国仍然是一个以管制利率为主的国家，包括贷款利率在内的绝大多数利率由中央银行代表政府制定。从事件研究的角度来看，我国不具有如美联储FOMC这样定期召开会议、公布消息的组织，货币政策受到很多因素的影响。另一方面，我国的资本市场的发展还很不完善。从研究角度来说，股市仍然不符合半式有效市场的要求，房地产的资本市场存在着很多的泡沫成份。虽然有研究表明国债市场具有一定的半强式的特征，但仍然是在渐渐发展不断趋近的一个过程。如何在中国选取合适的资产价格和货币政策衡量指标座，如何在事件研究中选取恰当的窗口，这些问题都是我们在今后研究中有待解决的。
本文针对货币政策与资产价格关系这个国际上热门的话题进行了讨论。在简要介绍货币政策与资产价格关系的基础上，本文回顾了前人关于货币政策与资产价格相互影响的研究，并且重点分析了事件研究以及异方差识别的方法。随着金融市场的进一步发展，我们越来越需要如上所述的方法对货币政策于资产价格的影响以及资产价格在货币政策制定中的重要作用进行深入的研究。