市场利率期限结构对通货膨胀动态预测性研究——基于小波多分辨分析方法，本文主要内容关键词为：通货膨胀论文,利率论文,小波论文,期限论文,结构论文，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
自20世纪70年代起，货币供应量作为货币政策中介目标的有效性不断降低，各国政府和学者们开始转而寻求利率变量，作为未来物价及通货膨胀（以下简称通胀）的指示器。利率作为资金的价格，在反映商品价格方面更具直接性和敏感性。根据预期假说（the expectations hypothesis）理论和费雪方程式，长期利率（差）与市场预期及期限溢价密切相关，利率期限结构包含了市场的通胀预期信息。而通胀预期具有“自我实现”功能，它最终会影响到未来的物价水平，由此，利率期限结构对未来真实通胀具有一定的预测作用。货币当局可以利用利率期限结构所包含未来通胀的信息，进行前瞻性的货币政策调整，以改变以往“事后”调整的习惯做法，有助于将通胀（产出）水平保持在一个稳定、合理的区间内。
二、文献回顾
西方大量经验证据证实，利率期限结构对通胀（及产出）具有重要的预测作用[1]-[2]。陡峭的收益率曲线往往与未来通胀上升相联系（Fama，1990）[3]，而收益率曲线倒置一般预示着经济衰退（Bernanke，1990）[4]。值得注意的是，越来越多的研究显示，利率期限结构对未来通胀的预测作用会因国别的不同而不同。Schich（1999）[5]研究指出，在美国、加拿大、德国和英国，利率期限结构具有很好的预测性能，但在法国、意大利、日本和瑞士，预测性能较弱。Estrella（2005）[6]指出，利率期限结构的预测作用取决于不同国家的货币政策框架，如果货币政策对通胀偏离目标做出反应，那么预测关系将取决于其反应参数的大小。
近年来，我国学者对利率期限结构的宏观经济预测作用也进行了一些实证检验，研究也认为，我国的利率期限结构包含有未来通胀的信息内容，具有一定的货币政策含义（石柱鲜、孙皓和邓创，2008[7]；郭涛和宋德勇，2008[8]），然而，得出的结论中，利率期限结构与通胀的相关性却普遍较低。
纵观国内外研究文献，大多停留在时间维度上，对利率期限结构的通胀预测力进行了研究，这使得其模型估计存在一定的局限性，从而不能有效地检验和论证利率期限结构对通胀的预测效果。本文将利用小波多分辨分析方法，克服时间上单维度分析的局限性，深入论证我国利率期限结构对通胀的预测性能，研究其货币政策含义。
三、模型、样本数据与研究方法
（一）理论模型
关于利率期限结构对通胀预测性的研究，具有代表性的是Mishkin（1990）[1]，他将费雪方程展开，提出了一个检验收益率曲线对未来通胀变化预测力的“通货膨胀变化方程”：
Mishkin模型和简化模型区别在于，利差所预测的是相对于第n期的未来m期的通胀变化，还是相对于现在时刻（t）未来h期的通胀水平（即模型左边的经济含义不同）。显然，Mishkin模型要求利差期限和通胀的期限是对应的，而简化模型则不要求期限一致，它更为实用、灵活，经济含义也更为直接。因此，本文采用模型2进行相关的估计，分别验证利差对未来1-12个月通胀水平的影响。
（二）样本期间及数据说明
本文的样本期间为1996年1月-2010年8月，共176个月度数据。选取居民消费价格指数（CPI）定基指数③作为计算通胀水平的基础指标，选择市场化程度最高的银行间同业拆借利率差作为利率期限结构的替代变量。由于120天以上至1年期的同业拆借利率在市场上的交易量非常小（不到0.01％），并且到2006年之后（包括14天拆借利率）才有统计数据，样本数不到50个，不适宜用小波方法分析，因此利用“隔夜、7天、20天、30天、60天、90天、120天”七种期限的月度加权平均利率（其中，120天和隔夜拆借利率中存在缺失值，用插值法进行补充），进行两两组合，构造了21种利差作为样本数据。
（三）研究方法
小波多分辨分析是在信号处理、数字成像等工程领域中常用的一种研究工具，能够在时频两个维度上精准地剔除序列中的随机误差，从而有效揭示金融、经济变量的内在规律。相对于单一的频域或时域分析法，如HP滤波、BK滤波与UC卡尔曼滤波等方法，小波方法更具优势（杨天宇和黄淑芬，2010[10]）。经验表明，若选取的小波具有一定的正则性，则经过多次小波变换后，原始时间序列的随机项和周期项将逐渐被分离和消除，时间序列趋向平滑，直到最后的低频部分，即为长期趋势部分。通过小波多分辨分析可将一个信号
，分解为两部分：低频信号（主体近似分量）和高频信号（细节分量），可以通过如下多分辨表示某一时间系列f(t)：
本文采用小波变换的方法，研究我国利率期限结构与通胀之间的动态波动关系，图1-图4分别显示了物价指数和利差的原始序列及重构序列。从我国同业拆借利率和物价指数（图1）以及利差（图2）原始序列的动态路径来看，物价指数属于宏观经济范畴，呈现出低频变化的特征；而利差属于微观市场范畴，呈现出高频变化的特征，很难直接判断利差与通胀的关系。因此，我们选择db4小波函数作为母函数，对序列进行分解和重构。由于我们使用了176观察值，4层水平分解是可行的
。我们分别对21种利差（Spread）以及未来1-12个月通胀（Y）共33个时间序列，分别进行Db4小波4层分解与重构，从而得到不同尺度下的21种利差及未来12期通胀的分量序列。具体的计算过程用Matlab7.0编程实现。
从图1-图4可以看出，小波函数将利差及物价水平序列重构为高频部分（A4）和低频部分（D1-D4）。低频部分准确地反映了序列的长期发展趋势，高频部分刻画了序列的短期波动性。从小波变换后的长期趋势（低频部分）来看，通胀出现波峰时正是利差出现波谷，而通胀到达波谷时利差刚好处于波峰，大致表现为反向共变的特征。
在小波变换的基础上，本文进一步利用计量经济学方法，重点解决三个问题：（1）我国同业拆借市场利差能否预测通胀？（2）究竟哪个利差用于预测未来通胀最优？（3）最优利差是否与未来通货膨胀存在长期的协整关系？下面分别进行分析。
四、实证结果与分析
（一）同业拆借利差对通胀的预测性
根据公式（2），将小波重构后的利差和通胀序列分别进行的最小二乘法（O书）回归估计。由于物价指数属低频变化时间序列，因此，在研究物价和利差之间的关系时，我们重点考察小波重构的低频序列，从而研究两者长期的相关性。从检验结果看，低频序列的回归方程均通过（至少在10％置信度下）White异方差检验，并且几乎全部都通过了ARCH效应检验，说明方程不存在异方差和残差的自相关。因此，可以认为，使用OLS对小波变换后的时间序列进行估计的结果，基本上是一致、无偏的。受篇幅所限，本文仅给出了显著性较高、较具代表性的回归结果（见表1）。
通过回归结果，我们发现：
（1）原始序列由于包含随机波动的成分，大多数利差对于未来12个月的通胀水平影响系数非常微弱，而经过小波变换，回归系数变得非常显著（均在1％的显著性水平），方程的拟合优度也有较大程度地提高。由此说明，小波变换能够有效地展现利差和通胀的长期变动规律，从而挖掘出利差对未来12个月通胀水平真实的预测性能，其预测性能变得非常显著。
（2）相对其他期限利率（比如60天、120天），90天利率所对应的利差普遍预测性能较高，尤其是90-60天利差和90-30天利差，对通胀的回归方程拟合度最高。可能的原因是，90天利率在反映较长期限资金供求水平和未来通胀预期方面更具代表性。
（3）主要利差（90天所对应的利差）品种对未来12期通胀均具有非常显著的负向预测作用。
此外，从高频部分各序列的回归结果（表略）来看，各利差的高频部分也不同程度地包含了未来1-12个月通胀的信息内容，并且随频率的增大（D1→D12）或期限的增加（h1→h12），对未来通胀的预测呈现正负交替效应。显示了利差的高频随机波动因素的非平稳性特征。
（二）预测未来通胀的最优利差指标
我们对90-60天利差、90-30天利差与通胀分别进行格兰杰因果检验（表2）。
从检验结果可以看出，小波变换前，90-30天利差和90-60天利差都不为未来通胀的格兰杰原因（不能拒绝原假设，P值大于0.1），反之，未来通胀更可能成为90-60天利差和90-30天利差的格兰杰原因。而小波变换后，从长期趋势A4序列来看，90-60天利差是未来9和12个月的通胀的格兰杰原因，而90-30天利差不能成为未来通胀的格兰杰原因。值得注意的是，经过小波变换，通胀成为利差的格兰杰原因的可能性大大降低了（P值大大增加），而90-60天利差包含通胀的信息因素被最大限度地挖掘出来，成为未来12个月通胀的格兰杰原因。
（三）90-60天利差与未来通货膨胀的长期协整关系
从变量ADF检验结果，可以看出，在1％显著性水平上，90-60天利差和未来3、6、9、12期的通胀序列均服从I（2）过程（表略）。然后，利用Johansen检验，我们可以发现VAR模型中利差与通胀之间是否存在协整关系（见表3）。
根据表3，在5％显著性水平上，拒绝了90-60天利差与未来3、6、9、12个月的通胀不存在协整关系的零假设。而且1％显著性水平上，接受了存在至少1个协整关系的假设④。同时，对回归方程的残差进行单位根检验，得出，至少在5％的显著性水平上，残差序列平稳（表略）。说明通胀与利差变量之间存在长期的协整关系。通过建立向量误差修正模型（VEC），可以进一步分析长期均衡下各变量的变动趋势。其矩阵形式为：
（4）
由等式（4）-（7）可知，在长期均衡状态下，90-60天利差平均每上浮1％，会影响未来3个月通胀下降-2.920％，6个月通胀下降-3.067％，9个月通胀下降-3.204％，12个月通胀下降-3.432％。从扩大滞后期的脉冲响应图（图5和图6）也能够看出，90-60天利差对未来通胀具有持续负向的冲击，而通胀对利差的冲击明显较小（最大值不到-0.2）。
五、结论及政策建议
本文的研究结论如下：
1.小波方法能够准确地揭示我国市场利差和通胀的长期趋势，有利于辨识利差和通胀之间的因果关系，从而可以更有效地检验利差对未来通胀的长期预测性能。回归结果表明，与前人研究相比，模型的拟合优度及两者的相关性均有显著提高。
2.90天利率在反映未来通胀预期方面更具代表性，它所对应的利差品种对通胀的预测性能普遍较高。在21种利差中，90-60天利差对未来通胀预测性能最佳，显著地成为未来9和12个月通胀的格兰杰原因。该利差对未来通胀具有持续的、显著的负向效应。
3.90-60天利差与未来通胀存在长期协整的关系，90-60天利差平均每上浮1％，会影响未来3-12个月的通胀水平下降-2.920％至-3.432％。
基于上述研究结论，建议：（1）将90-60天利差利差作为货币政策重要的观测指标。虽然从我国当前的经济金融发展情况来看，还不完全具备将利率作为货币政策的中介目标或者实施通胀目标制的条件，但目前至少可以将利差（尤其是90-60天利差）作为货币政策重要的信息变量或观测指标。（2）在调整基准利率的同时，应重点考虑长、短期利差的调整，这应当成为未来利率政策调整的一个思路。若市场利差水平较低，说明当前流动性过剩，未来通胀预期强烈，央行可以采取影响（扩大）市场利差的措施来及时抑制通胀预期。（3）对于通胀的治理，应当着眼于长期发展趋势，进行相应的政策调整。这样不仅可以降低货币（利率）政策调整频率和幅度，有利于保持货币政策的连续性和稳定性，也可以避免货币政策的滞后效应，有助于将通胀水平维持在一个合理的区间之内。
注释：
①Benjamin & Mateus（2009）[9]文中应用到此模型。
②后文实证部分的通胀均用此公式左边部分进行相应计算来代表。
④本文针对两变量的关系进行研究，至多存在1个协整关系，所以90-60天利差与未来3个月通胀拒绝0个和≤1个协整关系的零假设，即认为存在1个协整关系。