中国核心通货膨胀率的度量及其货币政策涵义-张延群..docx

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中国核心通货膨胀率的度量及其货币政策涵义-张延群.

中国核心通货膨胀率的度量及其货币政策涵义张延群内容提要:基于包含实际总产出、货币供给M2和CPI的向量自回归模型(VAR),将CPl分解为长期变动趋势和短期波动项。将长期趋势部分定义为核心通货膨胀率。运用1994~2009年中国季度数据进行实证检验,核心通胀率与CPI有长期均衡关系,主导CPI的长期变动趋势,是CPI的前导变量,能够为预测CPI提供有用信息,对为中央银行判断总体通货膨胀走势、制定及时有效的货币政策有所启示。关键词:核心通货膨胀率/货币政策/向量自回归模型/共同趋势作者简介:张延群(1968-),女,经济学博士,中国社会科学院数量经济与技术经济研究所副研究员(北京100732)。一、引言1993年中国颁布了第一部中央银行法,将货币政策的最终目标确定为保持人民币币值的稳定,并以此促进经济增长。在设定货币政策的最终目标时,将居民消费价格指数CPI作为度量通货膨胀的指标。CPI是衡量居民生活成本变化的较好指标,但易于受到暂时性因素的影响,有时并不能反映总体物价水平的变动趋势。我国按照居民消费支出的比重确定各类价格指数在CPI中的权重。由于食品支出的比重较大,其价格变动会对CPI产生较大的影响。一些临时性的供给冲击,如恶劣的天气,或者农产品生产的周期性因素,会在短期内引起食品价格以及CPI的较大增长,却不能反映总体物价水平的变动趋势。例如,2007年第3、4季度CPI增长率高达6.5%,其中猪肉等肉制品价格上升了30%~45%,从而引起食品价格上涨超过16%;近几年,国际石油、原材料等大宗商品价格快速上涨也对CPI造成较大冲击,形成输入型通货膨胀。2008年上半年CPI增长率超过了8%,就是食品价格与燃料等原材料价格上涨叠加的结果。  对于这种由于暂时的供给冲击或者输入型通胀引起的结构性物价上涨,货币当局不应采取紧缩性的货币政策,否则将会对正常的经济运行产生负面影响(米什金,2008)。因此,中央银行在制定货币政策时,需要区分CPI变动中的暂时成分和永久成分,而后者在文献中常常称为核心或者趋势通货膨胀率。寻找到一种能够反映通货膨胀潜在变化趋势的、具有前瞻性的、能够对预测通货膨胀提供有用信息的核心通货膨胀的衡量指标,对于制定及时有效的货币政策意义重大。计算核心通胀的方法的第一类方法为剔除法,即剔除价格水平会在短期内发生剧烈波动的成分,如食品和能源价格的变动,或者,更一般地,通过给各个分类施加不同的权重,重新估计出核心通胀(Wynne, 1999)。第二类方法是通过统计方法计算潜在的通胀(Bryan and Cecchetti, 1993),如通过对CPI中的各种成分进行截尾均值和加权均值等,即将CPI中变化最高和最低10%的成分去掉,将剩余的80%作为衡量潜在通胀率的指标。第三类方法是通过时间序列计量技术如HP滤波(Hodrick-Prescottfilter)等识别出CPI中的趋势项、季度成分、以及不规则成分(Roger, 1998)。第四类方法是以经济学理论为基础,假设通胀受到两种冲击的影响,这两种冲击通过对产出的不同影响来区分。在包含产出和CPI两个变量的向量自回归(VAR)模型中,假设累积的核心通胀冲击对产出没有长期的影响,而非核心通胀冲击对产出有长期影响。将与第一类冲击伴随的通胀定义为核心通胀(Quah and Vahey, 1995)。这种方法被加以扩展并大量用于估计各国的核心通胀率(Bagliano and Morana, 2003)。计算核心通货膨胀的方法各有特点,如以不同权重或者截尾均值方法计算的核心通货膨胀,有助于剔除供给冲击的短期影响,正确度量整体价格水平的变化,但不是反应通胀率潜在变化趋势的前导指标。因为食品和能源价格会对CPI产生强烈的暂时影响,对潜在CPI的影响是间接和滞后的,因此,以这种方法计算的潜在CPI实际上是滞后于CPI本身变化的(Marques等,2003)。运用HP滤波方法可以将CPI中的趋势性成分分解出来,但是不能反映货币政策和产出缺口对潜在通胀趋势的影响。Quah and Vahey(1995)方法被广泛应用于识别CPI中反映长期变动的趋势项,这种方法是在共同趋势模型中施加经济结构限制,只有对结构冲击施加的限制是符合经济学理论,而且与所研究数据的信息相一致时,识别出来的结构冲击才是有意义的和可以解释的(Juselius,2006)。如果VAR模型中包含更多的变量,由于存在过多随意性,施加限制会变得非常困难。已有一些文献对中国的核心通胀率进行了分析和计算。Wu(2007)计算了剔除食品和燃料价格的核心通胀率。简泽(2005)基于Quah and Vahey(1995)的方法估计了中国核心通货膨胀率。赵昕东(2008)扩展了QuahandVahey(1995)的两变量结构向量自回归(

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