广义货币供给研究论文

【摘要】本文以中国2008年10月至2010年11月的月度数据为基础，通过计量分析发现广义货币供给量与通货膨胀之间存在显著的相关关系。在滞后1期和2期的情况下，广义货币供给是通货膨胀的Granger原因，而通货膨胀不是广义货币供给的Granger原因；滞后3期后，二者互为因果关系。今天小编为大家推荐《广义货币供给研究论文 (精选3篇)》相关资料，欢迎阅读！

广义货币供给研究论文 篇1：

我国广义货币供给实证研究

摘要:货币供给外生还是内生,一直是经济学界争论不休的问题,至今仍没有定论。通过建立向量自回归模型(VAR模型)来定量分析我国广义货币供给(M2)问题,经过单位根检验、格兰杰因果关系检验、协整检验、脉冲冲击分析和方差分解技术分析,得出我国货币供给不完全是内生的,但我国广义货币供给与我国经济增长率存在双向的格兰杰因果关系。

关键词:单一货币规则;格兰杰因果关系;脉冲冲击;方差分解技术分析

文献标识码:A

1引言

分析货币供给问题,有三种观点:一是,货币内生性,即货币供给是经济内生的,其供给数量由经济运行情况决定的;二是,货币外生性,即货币供给不依据经济运行状况,而由一国货币发行当局决定发行数量;三是,货币混合论,即货币供给不完全由经济内生,也不完全由货币发行当局决定,而是两者的综合。对货币供给研究,国际上比较著名的学说是货币学派的“单一货币规则”,主要是由著名经济学家弗里德曼提出的,该理论核心是货币供给增长率等于经济增长率加上通货膨胀率。国内有一些学者对货币供给也给出了不同答案,但都缺乏实证验证;但也有一些实证研究,利用VEC模型和VAR模型进行分析研究,但都不太系统,如冯玉明、袁红春、俞自由在《中国货币供给内生性或外生性问题的实证》一文中指出我国货币具有较强的内生性,但其在分析方法上比较简单;李晓华、侯传波、陈学彬在《我国货币内生性问题的实证研究》一文中利用VAR模型对货币供给进行分析,但其在选择变量方面只是用财政预算支出,出口额和居民消费价格指数三变量来分析广义货币M2,并且在分析时也过于简单。因此,本文通过建立向量自回归模型(VAR模型)来实证分析我国货币供给问题,在选择模型变量方面和深入分析方面也有很大的突破。

2基于VAR模型的实证分析

经济学中,影响一国货币供给有很多因素,如一国经济增长率,居民消费价格指数,工业品出厂价格指数,一国货币汇率体制,货币供给预期,国际金融市场对本国货币供给的影响,严重自然灾害或者是重大突发性事件如地震等等因素。如果把影响一国货币供给的因素作为解释变量,把一国货币供给作为被解释变量,就可以建立一个关于我国货币供给的函数。以广义货币增长率M2表示我国货币供给,GDP,CPI,PPI,HUILV表示影响我国货币供给的经济增长率,居民消费价格指数,工业品出厂价格指数和我国汇率变动率等各种因素,则我国货币供给函数可以表示为:M2=f(GDP,CPI,PPI,HUILV…),具体分析如下。

2.1数据平稳性检验

广义货币M2供给增长率,GDP增长率,居民消费价格指数CPI,汇率变动率和工业品出厂价格指数PPI,在19901998年数据线性趋势起伏不定,数据明显不平稳,须进行单位根检验,检验结果表明广义货币M2供给增长率,GDP增长率,居民消费价格指数CPI,汇率变动率和工业品出厂价格指数PPI在5%的显著水平下都是不平稳的;对其进行一阶差分,得到ΔM2,ΔGDP,ΔCPI,ΔHUILV,ΔPPI再对其进行单位根ADF检验,其ADF检验统计量均小于显著性水平5%的临界值,拒绝原假设,表明至少可以在95%的置信水平下拒绝原假设,差分序列ΔM2,ΔGDP,ΔCPI,ΔHUILV,ΔPPI均不存在单位根,为平稳时间序列。因此,广义货币M2供给增长率,GDP增长率,居民消费价格指数CPI,汇率变动率和工业品出厂价格指数PPI这5个序列具有相同的单整阶数,均为一阶单整I(1)过程。

2.2变量格兰杰因果关系(Granger)检验和协整性(Johansen)检验

对M2,GDP,CPI,PPI,HUILV五变量进行格兰杰因果关系检验,广义货币M2增长率和我国GDP增长率在10%的显著水平下,两者存在双向格兰杰因果关系;广义货币M2增长率和居民消费价格指数CPI在10%的显著水平下,存在单向格兰杰因果关系;广义货币M2增长率和工业品出厂价格指数PPI在10%的显著水平下,也存在单向格兰杰因果关系;广义货币M2增长率和我国汇率变动率HUILV在10%的显著水平下,同样存在单向格兰杰因果关系。再对M2,GDP,CPI,PPI,HUILV五变量进行协整性(Johansen)检验,检验结果表明五变量之间存在协整关系,即存在长期稳定的均衡关系。

2.3模型滞后阶数选择分析

经过分析模型选择滞后阶数3最好,因为在滞后阶数3时,施瓦兹AIC值最小并且此时赤池SC值也最小,但考虑到要建立的模型,由于样本期限较短,并且样本数据均为年度数据,为了保持数据本身合理的自由度,使建立的模型具有较强的解释能力,并且为了消除误差项的自相关,因此选择最大滞后阶数为2。

2.4VAR模型估计结果

由于向量自回归模型要求系统中的变量具有平稳性,因此把M2,GDP,CPI,PPI,HUILV这五个变量的一阶差分形式带入模型,并利用计量统计软件,得出如下VAR模型估计结果,具体整理如下:

M2=0.584*M2(-1)+0.890*M2(-2)+0.018*GDP(-1)-2.210*GDP(-2)+0.158*CPI(-1)-1.449*CPI(-2)+0.180*PPI(-1)+0.911*PPI(-2)-0.279*HUILV(-1)+0.095*HUILV(-2)+12.130

R2=0.90

F=16.03

由于,本文主要是对广义货币供给M2进行实证分析,在此主要讨论M2的VAR模型表达式,而对于GDP,CPI,PPI,HUILV的VAR模型表达式不作深入讨论。在M2的VAR模型中,调整的可决系数为0.90,说明模型拟合得还是比较好的,但与真实值相比,拟合效果还没有达到十分完美的程度。

2.5VAR模型系统稳定性检验与脉冲响应函数分析

通常,对于VAR模型单个参数估计值的经济解释是很困难的,如欲对一个VAR模型进行分析并得出结论,可以运用系统的脉冲响应函数和方差分解。其中,脉冲响应函数描述一个内生变量对误差的反应,即在误差项上加一个标准差大小的新息(innovation)冲击对VAR模型中内生变量当期值和未来值产生影响。一般地,非稳定的VAR模型不能进行脉冲响应函数分析。为此,需要对该VAR模型进行平稳性检验,经过分析得该VAR模型是稳定的,因此可以对模型进行脉冲响应分析。在此,只对广义货币M2进行脉冲响应分析。M2分别受到自身,GDP,CPI,PPI,HUILV,一个标准差的随机新息冲击的响应情况,如下分析:来自自身的冲击,总体响应都是显著的,都为正。这说明,对自身标准差的随机新息冲击的响应较强,并且具有一定的持续性;来自GDP的冲击,我国经济增长对广义货币供给M2冲击还是比较显著的,经济增长会引起我国货币快速增长;来自CPI的冲击,总体上还是比较显著的,表明居民物价水平升高,导致货币需求增加,从而会引发货币供给增加;来自PPI的冲击,总体上还是比较显著的,表明工业品出厂价格提高,需要更多的货币进行交易,进而也会引发货币供给增加;来自HUILV的冲击,总体上不显著,表明我国汇率变动对货币供给增加不敏感。

2.6预测方差分解分析

在建立的VAR模型中,每一个内生变量都有一个独立的方差分解序列,通过利用方差分解技术可以发现随机新息的比较重要性信息。GDP,CPI,PPI,HUILV的预测方差分解表明,对广义货币供给增长率一个标准差大小的随机新息冲击,其标准差从第2年开始分别被GDP,CPI,PPI,HUILV所感应,各自占比分别为0.35%,0.74%,8.59%,1.96%。经过分析发现第7年到第15年,M2的方差分解被GDP,CPI,PPI,HUILV感应的值一直比较稳定,M2的方差分解被M2本身感应的值一直比较大,说明我国广义货币供给M2本身增长受其自身系统扰动比较大,其次我国广义货币供给M2增长也受我国经济增长率,通货膨胀率影响也比较大。

3基于VAR模型分析的我国广义货币供给M2主要结论

本文对时间序列变量M2,GDP,CPI,PPI,HUILV进行格兰杰因果关系检验,协整检验,并构造VAR模型,运用脉冲响应函数和方差分解技术进行分析,得出以下主要结论:

(1)广义货币M2增长率和我国GDP增长率在10%的显著水平下,两者存在双向格兰杰因果关系,即表现出存在显著的,长期稳定的均衡关系。一方面,我国经济增长快,要求货币供给增加;另一方面,我国货币供给适度地增加时,也会刺激我国经济增长。但通过脉冲冲击和方差分解分析,可知我国经济增长情况并不是我国货币供给增加的全部原因,还有其他因素,也即说明了我国货币供给并不是完全内生的。

(2)尽管广义货币供给M2与居民消费价格指数CPI,工业品出厂价格指数PPI存在单向的格兰杰因果关系,但通过脉冲冲击和方差分解可知,居民消费价格指数CPI和工业品出厂价格指数PPI也对我国广义货币供给M2增加产生了一定的影响,虽说这不是长期的,但这也对我国短期货币供给有一定的指导意义,即在分析短期货币供给时,一要考虑当前的通货膨胀情况,二要考虑到未来的通货膨胀预期。

(3)广义货币M2增长率和我国汇率变动率HUILV在10%的显著水平下,存在着单向格兰杰因果关系,即货币供给变动是引起汇率变动的格兰杰因果。我国目前人民币还在稳步升值,但升值幅度一定要考虑到我国国内的实际经济运行情况和货币供给情况。还可以通过脉冲冲击和方差分解可以证明,我国货币供给变动对汇率波动不敏感。

(4)要充分重视我国目前货币供给变动受其自身影响比较大。在建立的VAR模型方程式中,可知M2与其滞后一期的值,滞后二期的值关系都比较显著;并且在脉冲冲击和方差分解分析中,货币供给自身受自身影响已达到将近一半的程度。

作者：张 旭

广义货币供给研究论文 篇2：

本轮通货膨胀中的货币因素

【摘要】 本文以中国2008年10月至2010年11月的月度数据为基础，通过计量分析发现广义货币供给量与通货膨胀之间存在显著的相关关系。在滞后1期和2期的情况下，广义货币供给是通货膨胀的Granger原因，而通货膨胀不是广义货币供给的Granger原因;滞后3期后，二者互为因果关系。回归分析发现，通货膨胀与广义货币供给呈显著的正相关关系，但是，广义货币供给仅能解释通货膨胀22.93%的变化。

【关键词】 广义货币供给 通货膨胀 Granger因果关系 单位根检验

一、引言

2008年美国房贷危机引发了世界性的金融危机，为了应对危机对中国经济造成的负面冲击，中国政府于2008年10月开始采取适度宽松的货币政策，广义货币供给量迅猛增加。2010年年初开始，与生活较大关联的农产品价格比如蒜、姜、糖等接连涨价，到下半年各类生活资料价格接连攀升，直接推动CPI逐月升高，而在通胀压力下，很多著名学者指出货币超发是通胀背后的主因。但是，央行行长周小川否认货币超发一说，其理由是：一方面，高储蓄国家和低储蓄国家的广义货币占GDP的比重不一样，中国是高储蓄国家，因此M2占GDP比重高;另一方面，在间接融资占比高的情况下，广义货币占GDP的比重就高，美国是典型的直接融资发达的国家，而中国间接融资比重大，因此拿中国的M2跟美国的比不太恰当。

那么，本轮通货膨胀到底是不是由货币超发引起的?这是一个值得深思的有很大研究意义的问题。基于此，本文以中国2008年10月至2010年11月的月度数据为基础，拟采用因果检验、协整分析、误差修正模型等来分析中国M2与通货膨胀之间的相互关系。

二、相关文献综述

以弗里德曼为首的货币主义学派始终认为通货膨胀归根结底是一种货币现象。货币主义学派从交易方程式开始推导，在假设货币流通速度为常数的条件下，超过GDP增长率的货币供给增长率，就是通货膨胀率。弗里德曼认为，在短期内货币增加既可以引起物价上涨也可以引起产量增加，只是在长期内货币增加才全部反映在物价上涨上。这也意味着短期内货币是非中性的，长期内货币是中性的。

近几年来我国也有学者从货币主义的视角，运用计量经济分析，对我国货币供给和通货膨胀之间的关系进行了实证分析，但是取得了不同的结果。

大多数学者发现货币供给确实对中国通货膨胀产生显著的影响。张国洪、曾永平(2005)用我国1980—2002年间的年度数据，在借用剑桥方程式建立了通货膨胀及紧缩与货币供应关系的理论模型后，运用格兰杰因果检验的方法验证了我国超额货币供应是CPI物价指数的原因，而CPI物价指数作为超额货币供应的原因则被拒绝。朱慧明、张钰(2005)根据1994—2004年间的季度数据考察了货币供给量增长和通货膨胀率之间的长期均衡关系和短期动态关系，认为中国的通货膨胀与不同层次货币供给量增长率之间均存在协整关系。姚远(2007)采用协整与方差分解的方法对中国货币供应、通货膨胀与经济增长的关系进行实证研究发现，货币供应对通货膨胀和经济增长的影响具有滞后效应，长期内货币非中性，而通货膨胀和经济增长并不影响货币供应。程建华、黄德龙、杨晓光(2008)认为M1、M2均为CPI的Granger原因，M1和进出口还是领先于CPI变动的稳定的先行指标。贵斌威，甄苓(2008)通过构建一个“内生增长的CIA模型发现当货币供给速度变大时，通货膨胀将升高。庞如超(2008)借助货币需求理论公式建立了通货膨胀与货币供应量关系的理论模型，通过对1991—2007年居民消费价格指数和货币供应量增长指数进行格兰杰因果检验，验证了M0、M1及M2时滞一年的情况下，3个层次对应我国货币供应量是CPI物价指数变动的原因，而CPI作为货币供应量的原因则被拒绝。

但是，也有部分学者认为中国货币供给对通货膨胀的影响并不显著。刘金全、陈广华、顾洪梅(2004)以1982年1月至2004年3月间M0和M1月度同比增长率的数据为基础进行分析，发现货币供给增长率和通货膨胀之间不存在显著的协整关系。刘霖、靳云汇(2005)利用1978—2003年的数据进行分析，没有发现在长期内货币供应增长率影响通货膨胀的证据，认为在经济的货币化进程中，货币供应增长率的提高并不一定导致通货膨胀，货币化程度的提高使得货币流通速度逐年降低，大量的货币增量被经济消耗了。

三、实证研究与结果分析

本文研究中采用的数据来自中国人民银行调查统计司网上数据库，样本期为2008年10月至2010年11月的月度数据，货币供给取广义货币供给M2，并取对数，通货膨胀率(π)根据其月度累计全国居民消费价格指数计算而得。

1、相关性检验

为了研究广义货币供给与通货膨胀率之间的关系，先通过eviews分析工具对二者进行Pearson相关性检验，其结果如表1所示。二者之间存在显著性的相关关系，在5%水平显著。

2、平稳性检验

对于非稳定时间序列变量，其均值、方差及协方差是随着时间的变化而变化的，很难用这些已知的信息去建立模型来预测未来情形，对非稳定时间序列建立的回归很可能是一种伪回归。对于伪回归，可以增加解释变量、减少解释变量或进行差分来解决。因此，要进行回归分析，首先要明确变量是否是稳定的时间序列。检验时间序列变量稳定性的标准方法是单位根检验，本文将采用ADF单位根检验方法来进行检验。对广义货币供给(lnM2)及通货膨胀率(π)进行ADF检验，两个变量原始数据ADF统计量均不显著，没有被拒绝，在一阶差分后，统计量在1%显著性水平下拒绝了原假设，表明两个变量都是单整I(1)，即经过一阶差分后可以变为稳定的时间序列变量。而且，对广义货币供给(lnM2)及通货膨胀率(π)进行Johanson协整检验，在有截距和确定线性趋势的情况下，对残差进行1阶差分滞后检验，检验结果表明在5%的显著性水平下二者协整关系数为1。

3、因果检验

在经济分析中，尽管某些变量之间存在显著的相关关系，但是它们未必都有意义，判断一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因，一般采用因果检验法。为了进一步分析广义货币供给与通货膨胀之间的相关关系，本文还对二者进行了Granger因果关系检验。检验结果如表2。

通过Granger因果检验我们可以看出，在滞后1期和2期的情况下，广义货币供给(lnM2)是通货膨胀率(π)的Granger原因，反之不成立;而当滞后期为3期后，广义货币供给(lnM2)与通货膨胀率(π)互为Granger原因。这说明，广义货币供给的增加，在短期内就会引起通货膨胀率的增加，而通货膨胀率的增加会引起人们通货膨胀率预期的增加，也会引起广义货币供给的增加，但是有一个时间滞后效应。

4、回归分析

根据货币数量论的观点，不仅货币供给量对通货膨胀有影响，而且，通货膨胀预期也会对通货膨胀有影响，因此，在分析时应当考虑通货膨胀预期的影响，在这里，以前一期的通货膨胀作为通货膨胀预期，建立回归模型，可以得到如下分析结果：

从回归模型可以看出，各参数估计量都非常显著，货币供给的增加确实能够导致通货膨胀的增加。但是货币供给仅能解释通货膨胀变化中的22.93%。

四、结论

本文通过对中国2008年10月到2010年11月的月度数据分析，发现广义货币供给的增加确实导致了中国的通货膨胀，但是，广义货币供给的增加仅能解释通货膨胀的22.93%。根据货币数量论的观点，影响通货膨胀的不仅有货币发行量，还有通货膨胀预期、经济增长等因素。但是在本轮通货膨胀中，货币发行确实取到了一定的作用，推动了通货膨胀的恶化。

【参考文献】

[1] 张国洪、曾永平：通货膨胀及紧缩与货币供应关系的实证分析[J].西业大学学报，2005(6).

[2] 朱慧明、张钰：基于ECM模型的货币供给量与通货膨胀关系研究[J].科学，2005(5).

[3] 姚远：中国货币供应、通货膨胀及经济增长关系实证研究[J].经济与管理，2007(2).

[4] 程建华、黄德龙、杨晓光：我国物价变动的影响因素及其传导机制的研究[J].统计研究，2008(1).

[5] 贵斌威、甄苓：货币供给、经济增长与通货膨胀：CIA模型和中国经验[J].生产力研究，2008(7).

[6] 庞如超：我国货币供给量与通货膨胀关系的实证分析[J].河北金融，2008(5).

[7] 刘金全、陈广华、顾洪梅：我国通货膨胀名义成因和实际成因的经验[J].吉林大学学报社会科学版，2004(5).

[8] 刘霖、靳云汇：货币供应、通货膨胀与中国经济增长——基于协整的实析[J].统计研究，2005(3).

[9] 高铁梅：计量经济分析方法与建模：EViews应用及实例[M].清华大学出版社，2006.

[10] 李子奈、潘文卿：计量经济学[M].高等教育出版社，2000.

注：“本文中所涉及到的图表、公式、注解等请以PDF格式阅读”

作者：朱连心

广义货币供给研究论文 篇3：

“中国因素”对国际期货铜价格的影响分析

摘 要：大宗商品价格的波动一直受到各方的关注。近几年，国际期铜价格的距离波动引起了各界对其背后原因的争论。一直以为，我国经济的快速发展对国际期铜价格产生了重要的影响受到各方热议，背后的“中国因素”备受重视。但现阶段关于国际期铜价格的研究都是从中国对铜的需求方面来分析其对期铜价格的影响，并没有把“中国因素”放在一个统一框架下来进行分析和讨论。本文从定量的分析角度出发，利用VAR模型考察了国际期铜价格与我国宏观经济指数间的长期均衡关系，结果显示国际期铜价格与我国广义货币供给量、通货膨胀率有紧密联系。

关键词：国际期铜价格 宏观经济因子 向量自回归(VAR)模型

一、引言

大宗商品的基本属性决定其直接参与到一国生产总值的创造，因此大宗商品直接关系到国计民生。国际大宗商品价格波动与地区经济发展水平之间的关系已成为金融领域研究的一个重要论题，它的供需和价格波动受到各方关注成为必然。另外，大宗商品期货的风险转移和提高流动性这些功能使其成为规避股票市场波动等风险的一种好的避险工具，更多金融资本开始投资于商品期货。近几年大宗商品价格的剧烈波动，使得许多研究报告都把其背后的主要原因归咎于“中国因素”。许多国内外学者利用不同时间和地区的数据对此问题进行实证和计量分析。因此，深入了解国际期铜价格的运行规律，客观判断“中国因素”在国际期铜价格波动中所起的作用，对我们正确制定大宗商品战略，最大程度地降低经济发展中不必要的成本，以最小的成本获得最大收益无疑是具有重要意义的。本文首先通过VAR模型寻找国际期铜价格波动与中国宏观经济之间的关系。最后通过格兰杰因果检验，分析国际期铜价格与我国各单个宏观经济因子之间是否存在因果关系以及因果关系的方向。

二、国际大宗商品价格的理论研究

上世纪80年代，国内许多学者就开始对大宗商品的价格波动进行研究。而最近几年大宗商品价格的波动，对于“中国因素”作用的研究也不断增多。周世一(2014)认为，中国的需求增加拉动了全球经济需求的增加，并且中国的需求增长决定了全球大宗商品的整体的需求情况。高扬(2014)认为，在国际期货价格不断上涨的情况下，人民币升值可缓解国内商品期货价格的上涨，与人民币的升值速度正相关。黄健柏(2013)认为，国际期铜价格与我国的广义货币供给量和我国的工业生产总值存在紧密联系。国外關于国际期铜价格的“中国因素”影响的研究很少。但是一些文章中关于国际期铜价格与宏观经济关系的研究对本文有所帮助。Chu和Morrison(1984，1986)等学者认为，美国的经济周期和汇率能够很好地解释当时大宗商品的价格波动。Scott·Barnhart(1989)认为联邦储备的贴现率和货币供给量、房屋开工率对大宗商品的价格能造成显著的影响。

三、实证分析

1.模型构建。本文的研究对象涉及的经济变量都是时间序列。为避免出现回归，妨碍找出经济变量之间的内在联系，首先对所有变量进行平稳性检验。因此，本文将使用迪克-富勒检验(ADF)对时间序列进行平稳性检验。具体到本文就是对国际期铜价格、中国工业总产值、广义货币供给量、通货膨胀率、中国铜生产量这些经济变量进行ADF检验，以确定其平稳性情况。传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。遗憾的是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端，使得估计和推断变得更加复杂。本文研究的国际期铜价格的中国因素影响恰恰是一个复杂的动态问题。一方面，中国因素可能导致国际期铜价格的波动;另外，期铜价格也可影响“中国因素”。这就使得国际期铜价格和“中国因素“之间的关系需要构建一种适于解决动态环境下经济变量之间关系的模型来进行研究。因此，本文将采用1980年西姆斯(C.A.Smis)提出的向量自回归模型(VAR)来进行研究。具体到本文章中，我们把国际期铜价格、中国工业总产值、广义货币供给量、通货膨胀率、中国铜生产量这些经济变量放在一个动态的经济系统中来检验其相关关系，以了解代表“中国因素”的中国宏观经济变量是否会对国际期铜价格产生影响。在进行实证研究之前，首先假设国际期铜价格(LMECU)为被解释变量，中国工业总产值(IP)、广义货币供给量(M2)、通货膨胀率(PPI)、中国铜生产量为解释变量(CU)。因此，数据模型可以假设为：

最后，通过对平稳模型中保留的变量，进行格兰杰因果检验来分析国际期铜价格与我国各单个宏观经济因子的格兰杰因果关系。

2.数据选择。

2.1国际期铜价格。主要参考伦敦金属期货交易所(LME)相应期货价。伦敦金属期货交易所(LME)是世界上最大的金属期货交易所。伦敦金属交易所创建初期主要经营的期货商品就是铜，此后交易品种逐步扩大。可以说，真正意义上的铜期货市场就是从伦敦金属交易所开始的。现今的伦敦金属交易所已成为世界上最重要的期货交易场所之一。同时，它也是世界上最大的有色金属交易市场，集中了世界上几乎所有的有色金属大宗交易，交易所中的期货价格是世界有色金属期货交易中的权威参考价格。因此，本文选择伦敦金属期货交易所(LMECU)来描述国际期铜价格描述性统计。

2.2中国宏观经济各因子数据选取。

2.2.1中国工业总产值(IP)。由于铜作为重要的工业生产原材料直接参与到工业生产总值的创造中去，因此选择中国国内工业生产总值(Industrial GDP)而非直接用国内生产总值(GDP)作为一个代理变量来研究“中国因素”对铜价格的影响，从其经济意义上来说更为合理，也更加直观。这里我们选取国家统计局公布的月度中国国内工业生产总值数据进行研究。

2.2.2广义货币供给量(M2)。货币供应量会通过影响利率和进出口等经济因素来影响大宗商品的产量来影响大宗商品价格。因此，这里选取中国的广义货币供给量M2来代表这个维度上“中国因素”对大宗商品铜价格的影响。M2的数据来源于中国人民银行公布的月度数据。

2.2.3通货膨胀率(PPI)。通货膨胀0率的上升通常伴随着大宗商品价格的上涨。因此，本文选择中国统计局公布通货膨胀率的月度数据作为中国宏观经济因子。

2.2.4中国铜生产量(CU)。中国有色铜金属的产量直接影响供给从而影响国际大宗铜商品价格。因此从理论上来讲，中国有色铜金属的产量通过影响中国对国际有色铜金属的需求来影响有色铜金属的价格。这里的中国生产量数据采用国家统计局公布月度有色铜金属产量数据。时间跨度。本文选取的解释变量有：中国工业总产值、广义货币供给量、国内精铜的净进口量、精铜产量、通货膨胀率。被解释变量为伦敦期货交易所铜期货价格。上述经济指标在文中依次用，LMECU，IP，M2，CU，PPI表示。本文研究区间为2006 年1 月份至2014 年3 月份的101 组月度数据。实证研究前，首先假设国际期铜价格为被解释变量，中国工业总产值、广义货币供给量、通货膨胀率、中国铜生产量为解释变量。因此，数据模型可以假设为：

3.实证检验。

3.1平稳性检验。在检验之前，首先对原始数据进行季节调整和对数变换。变化后的数据进行平稳性检验，结果如下：

为了避免出现“伪回归”现象，我们对时间序列进行ADF检验，检验结果在显著水平5%的情况下，LMECU、IP、M2、PPI、CU的一阶差分序列都通过了ADF 检验，未差分的序列不平稳。这说明所有的数据是一阶平稳的，可以进入下一步的VAR检验。

3.2VAR模型检验。

3.2.1滞后期选择。首先，对国际期铜价格(LMECU)，中国工业总产值(IP)、广义货币供给量(M2)、通货膨胀率(PPI)、中国铜生产量为解释变量(CU)建立初步的VAR模型，初步模型建立后对去最优滞后期进行检验。

从上面5个评价指标中有三个认为建立VAR(2)模型，则确定建立VAR(2)模型。

3.3.2VAR模型。选择滞后期数位2，建立VAR模型，由于文中只需说明中国宏观经济因子对国际期铜价格的影响。下面只列出LNLMCU作为被解释变量的方差：

从中可以看出，方程R2很高，说明模型拟合较好;F统计量的值都非常大，说明回归方程是显著的。

3.3.3单位根检验。通过对初步建立的模型单位根检验来判断改VAR模型是否是一个平稳的系统，检验结果如下表所示：

检验结果显示，VAR(2)模型中不存在大于1的根，是一个平稳的系统，保证VAR模型后续分析将是有效的。Johansen协整检验。现在对一阶差分平稳变量进行协整检验。根据AIC和SC准则，最优滞后期为1期。结果如下表所示：

上表分别是Johansen协整关系检验中迹检验和秩检验的结果，表明5个变量之间存在协整关系，迹检验和秩检验表明存在至少一个协整关系，两种检验方法均支持LNLMECU，LNM2，LNIP， LNPPI， LNCU之间存在协整关系。由于前面建立的是VAR模型，不需要确定协整向量的个数，所以只要存在协整关系就可以有效避免伪回归。

3.3.4脉冲响应函数。脉冲响应函数是用来分析当模型中某个变量产生一个冲击，会对其他变量带来怎样的影响。

上图可得，短期内，来自中国广义货币量(M2)的正冲击经过市场传递会给国际期铜价格(LMECU)带来正面影响，并且影响具有较长的持续效应。这反映出在上面模型中得到的结果，即中国货币供应量的增加会显著的拉动我国对铜进口的需求，从而拉动国际期铜价格上升。当给LNPPI一个冲击的时候，LNLMECU在第二期达到最大值，接着慢慢下降趋于平稳，到了第三期的时候冲击开始没有影响。中国工业总产值对国际期铜价格的响应函数。当在本期中国工业产值受到一个正冲击后，国际期铜价格在4期内会上下波动，而后趋于平稳。这说明我国工业产值上升会给国际期铜价格带来冲击，短期内会给国际期铜价格产生影响。因此，可以说明中国工业产值的上升通常会在短期内影响期铜价格，经过滞后期后期铜价格会变为平稳。给LNCU一个冲击的时候，对LNLMECU带来的响应很少，这可能也说明了我国的铜产量占整个国际产量的比重较低。

3.3.5方差分解。方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差来度量)的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。

从上图可知，期铜行业自身对期铜价格的贡献率达到90%，我国广义货币供给量对国际期铜价格的贡献率接近10%，其他宏观经济因子对其方差贡献有限。说明在短期内中国货币供给量对于国际铜价确实产生了影响。

四、结语

通过前面的实证研究，本文得出了以下结论：

1. 从上面分析可以看出，中国工业总产值并没有给国际期铜价格带来显著性的影响。这与我国统计上的滞后性有很大的关系。尽管它能够从另外一个角度反映出其对期铜价格是有影响的，但与这项统计数据的过于滞后相比，中国货币供应量作为更加领先的变量，能更好地刻画影响国际期铜价格波动的中国因素。

2. 国际期铜价格与广义货币供给量之间存在着稳定的动态关系。其中，国际期铜价格与广义货币供给量变化负相关。这是因为当广义货币供给量增加时，国内的流动性增加，这将引起人民币贬值和美元升值，进而造成以美元定价的国际期铜价格下降，中国货币供给量主要影响的是中国对有色金属的实体需求和金融需求，进而影响国际期铜商品价格。这一点从实证检验结果中已经得到了充分的论证。

3. 工业生产价格指数对于国际期铜价格的影响的贡献度也不是很明显，其中因素也是由于我国统计滞后性有关。从经济上来说，铜作为重要的生产原料，铜价格的上升应该会伴随着工业生产价格指数的上升，但在计量中没有得到很好的证明。

4.我国铜产量在实证中也没有对国际期铜价格产生明显的影响，这说明铜金属产量在国际供给方面占的比例極低，并没有从供给方面影响国际期铜价格的波动中发挥作用。总之，从目前来看，尽管中国对于国际期铜价格只停留在影响的程度上，没有定价话语权。但随着中国经济实力的不断上升，“中国因素”将会更大程度的引起国际期铜价格的变化，中国国内的政策也将会给国际期铜价格带来更大的影响。同时，国际期铜价格剧烈震荡，也会对我国经济产生一些影响。因此，我们在宏观政策的运用是要更加谨慎，在提高自身国际期铜定价权的基础上，还要不断完善我国的期权期货市场，通过利用期货市场的风险规避功能和价格发现功能，不断推动我国经济平稳健康发展。

参考文献：

[1]李跃中. 期铜价格走势“中国因素”的实证研究[D].安徽大学，2006.

[2]王丽丽. 中国有色金属期货价格形成机制实证研究[D].浙江工商大学，2010.

[3]戴丽君. 商品期货价格与经济周期的相关性研究——以金属铜为例[J]. 思想战线，2010，S2：56-60.

[4]王盛. 沪铜、伦铜期货日夜盘价格关联性研究[D].浙江大学，2015.

[5]高铁梅.计量经济分析方法与建模--Eviews应用及实例(第二版).北京：清华大学出版社，2009年，第319-372页.

[6]刘庆富，仲伟俊，梅妹娥.基于VAR-GARCH模型族的我国期铜市场风险度量研究[J].系统工程学报.2006，21(4)：429-433.

[7]王骏，张宗成.基于VAR模型的中国农产品期货价格发现的研究[J].管理学报，2005，2(6)：680-684.

[8]王晓黎.商品价格回归理性波动，中国因素是否还将续演“名角”? [R].北京：中证期货研究所，2008.

[9]张晓峒.EVIEWS使用指南与案例. [M]机械工业出版社，2007.

作者：肖英杰