模型不确定性条件下的货币政策决策分析，本文主要内容关键词为：条件下论文,不确定性论文,货币政策论文,模型论文，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
在任何经济系统中，都存在不确定性的影响，而每一种经济体制，都有限制不确定性影响的某种功能。不确定性是影响经济系统的重要因素之一，因此我们在研究最优货币政策选择时，需要在不确定性下进行讨论。Brainard[1](1967)指出，当最优政策制定者不仅对干扰，而且对转换机制中的各种弹性不确定时，就会存在这样一种境况，在此境况下，政策制定者会根据确定性等价来决定该做什么，并因此实施较为保守的货币政策(less aggressive)。而目前国内外有关不确定性的影响主要是集中在影响内生变量的附加冲击上，通常为假设模型及模型参数是确定的，只有随机冲击(附加冲击)是不确定的，但是，这种假定与现实是不符的，因为模型结构能否真实地反映现实经济状况总是存在着不确定性。模型结构不确定性产生的根本原因有可能是缺乏对真实经济状况的了解，从而造成模型误设；也可能是经济系统已经发生了变化，而模型并未做出相应调整。因此研究模型不确定性下的货币政策具有较强的现实意义。
自从Brainard(1967)提出了“Brainard保守性原则”即当央行面临模型不确定性时，会根据确定性等价(certainty equivalence)来决定该做什么，并因此做得很少(less aggressive)。他认为中央银行由于不能够准确了解经济结构真实情况，也不能够及时掌握经济运行形势，这样货币政策就是在存在各种不确定的环境中执行的，中央银行利率调整对产出和通货膨胀的影响并不确定，因此在经济运行不确定的情况下，冒进的利率调整只会增加产出和通货膨胀变化的不确定性，这样经济运行的不确定性使得中央银行对利率的调整持谨慎的态度。Estrella[2](1999)认为，较为谨慎的货币政策(attenuated policy)是政策决策者面临模型不确定性、随机冲击不确定性和数据统计误差不确定性下的最优反应。然而，Rudebusch[3](2001)通过分析非结构模型不确定性和结构模型不确定性下的前瞻性模型认为，用于应对模型不确定性的稳健货币政策规则(robust rules)实际上比在确定情形下的最优线性二次规则(optimal linear quadratic rule)更为积极(more aggressive)。Richard Dennis[4](2007)运用标准新凯恩斯经济周期模型来考察政策决策者面临模型不确定性情况下所采取的货币政策，分析发现，中央银行对稳定性(robustness)的追求使其对通货膨胀进行严厉的控制，因此稳健政策(robust policy)与非稳健政策(no robust policy)相比将产生较小的社会福利损失，同时，稳定性不仅不需要货币政策的任何牺牲(sacrifice)，而且还会提高货币政策的效果。而国内目前研究模型不确定性对货币政策影响的文献较少，郭万山[5](2004)认为，货币政策乘数的不确定性将导致最优货币政策规则具有保守性，较高的经济持续性将导致积极的最优货币政策规则。本文在总结一些学者的研究成果上，发现一些学者虽然对模型不确定性也有研究，有的认为在模型不确定性情况下央行决策者应实施谨慎的(cautious)的货币政策，而另一些学者则认为应实施积极(aggressive)货币政策，但无论哪种观点都没有考虑到决策者对这些不确定性的态度变化问题，而这将影响其所选择的货币政策到底是谨慎的还是积极的，因此本文在模型不确定性的基础上，用美联储数据分析决策者不确定性的态度变化对货币政策产生的影响。
二、假设
为便于分析，本文设定了三个假定条件：
(1)假设经济运行的真实模型为G模型，但央行在决策时并不知道该真实模型，并且面临多种可供选择的模型，受信息约束决策者很难做出决定该选择哪个模型，即存在模型不确定性。
三、模型不确定性下的货币政策
(一)货币政策决策者面临的模型选择
1.WG模型
WG模型是一个建立在微观基础上的前瞻性(forward looking)模型，它的IS方程(总需求方程)为：
2.RS模型
与WG模型不同，RS模型为后顾性(backward looking)模型，产出和通货膨胀都具有内在持续性(intrinsic persistence)，同时由于具有较好的动态性，RS模型是一个较好的经验模型(good empirical model)。该模型是央行经常使用到的模型。RS模型的IS方程(总需求方程)为：
3.FM模型
FM模型是前瞻性和后顾型的结合，FM模型假设合同的名义工资(价格)可以维持四个季度，即名义工资一年签订一次，同时假定从工资到价格有一个固定的上涨比例，因此，FM模型认为工资于价格之间的区别较小。FM模型的总供给方程为：
同时，由于该变动范围是根据经验估计出来的泰勒规则，其能否使得货币政策决策者面临模型不确定性时，其损失函数(目标函数)值最小，换句话说，该变动范围与央行目标函数即(2)式最小化下所要求的最优泰勒规则的系数是否相符，这需要验证。
2.最优货币政策—基于美联储的数据
本文选取季度数据进行检验，样本区间为1994年第1季度至2007年第4季度。指标选取说明：
(1)利率i，使用联邦基金利率，笔者用月度数据加权得到季度平均利率；
根据美联储对ω、ν取值的不同，得到三个模型下最优货币政策规则各自所对应的系数，见表1。
从表1可以看出：(1)WG、RS、FM模型要求最优货币政策对通货膨胀的变化反应系数(α)较大，而经验泰勒规则的反应系数变动范围与其相比则较小，这说明最优货币政策比经验泰勒规则更为积极；(2)若央行决策者对利率变化赋予较大的权重(即ν较大)，则最优货币政策与经验泰勒规则的变动范围较为接近，尤其是对FM和RS模型来说；(3)三个模型各自所要求的最优货币政策有较大的区别，特别是WG模型要求决策者对通货膨胀与产出缺口的波动比RS模型和FM模型所要求的更为积极些(即WG模型所要求的α、β的系数更大)。
(三)货币政策决策者的模型不确定性态度对货币政策的影响
下面笔者将分析货币政策决策者对模型不确定性态度的变化对货币政策产生何种影响，即分析η的变化对货币政策的影响。
四、结论及启示
从以上分析可知，当货币政策决策者面临模型不确定性时，其采取的货币政策要比实现其损失最小化目标下的最优货币政策更为保守或更为谨慎。但是，若央行对模型不确定性呈偏好，央行倾向于更为积极的货币政策；若央行对模型不确定性呈中性，则货币政策反应系数比对模型不确定性偏好下的反应系数小，即货币政策较谨慎；若央行对模型不确定性厌恶，货币政策反应系数则更小，即货币政策更为保守或更谨慎。因此在模型不确定性下，将模型不确定性态度考虑进去后，货币政策决策者的政策反应是存在区别的。
目前我国国内研究模型及参数不确定性下的货币政策规则方面的文章还较少，一般都是在模型确定性的框架下进行货币政策规则的探讨，这在一定程度上限制了货币政策决策者制定和实施货币政策的发展空间，影响货币政策的实施效果，削弱了货币政策稳定经济的作用，且只是宏观性地提出要实施稳健的货币政策，但对货币政策“稳定性”的解释及其功能并没有赋予其明确的含义。因此我国央行在研究并制定货币政策时，也需要在模型不确定性的框架下进行研究，根据目前国际金融危机的形势以及我国经济的具体运行状况，在面临不确定性经济环境时，货币政策决策者应如何选择稳健的最优货币政策，使货币政策损失函数最小化，以防止大的经济波动，从而维持我国经济的稳定增长将是我国货币政策研究课题的又一个新方向。
注释：
①数据来源于美国联邦储备局官方网站：http：//www.federalreserve.gov.