流动性过剩的统计测度及基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归下的影响因素研究

张青青　孙际平

[摘要]:本文从货币供求的角度界定流动性过剩。首先以1997年1季度至2006年4季度的数据为训练集建立实际货币需求模型,然后对中国的流动性过剩情况进行测度,并以此衡量2007年、2008年我国各季度的流动性过剩情况,最后基于Logistic回归进行了流动性过剩的影响因素研究。文章得出以下结论:(1)我国的流动性总量过剩存在季节趋势;(2) 我国2007年和2008年仍存在过剩问题,并且流动性总量过剩系数在2007年3季度达到最大,从2007年4季度开始直到2008年4季度,流动性总量过剩系数逐渐减小;(3)影响我国流动性过剩的主要因素是外汇储备增长率、进出口差额增长率和消费储蓄比,且这三个因素对流动性总量过剩产生正方向的影响,外汇储备对流动性总量过剩的影响程度大于进出口差额增长率和消费储蓄比。

关键词:货币需求 货币供给 流动性总量过剩系数 Logistic回归

中图分类号:C813 文献标示码:A 文章编号:1006-5954(2009)10-061-03

流动性过剩问题自2002年我国开始出现以来引起了政策制定者和学者们的广泛关注。近些年来,流动性过剩已成为我国货币金融乃至整个宏观经济中备受关注的热点和难点问题。虽然不少学者进行了理论性探讨,但目前还缺乏一种成熟的测定流动性过剩的方法,对于产生流动性过剩的原因还没有通过比较成熟的模型去验证。2007年以来,世界各国普遍受到美国次贷危机的影响,有学者认为2008年中国的流动性过剩问题会出现拐点,也有学者认为2008年中国依然存在流动性过剩问题。本文尝试通过统计方法,建立流动性供求的测度模型,并用此模型来分析我国2008年是否存在流动性过剩、过剩程度如何。之后本文试图通过Logistic模型来研究流动性过剩的原因,这对于分析和制定人们的投资决策和政府宏观决策具有非常重要的意义。

一、流动性过剩的统计测度方法

在已有的以流动性过剩为主题的研究文献中,对流动性过剩含义的表述不尽相同。本文将流动性过剩界定为:流动性过剩是指实际的广义货币供应量显著地多于有效经济产出所需要的货币数量。

根据流动性过剩的定义,涉及流动性过剩程度的测度指标应该以有效经济产出所需要的货币数量为参照标准,从货币供求的对比关系上来考虑。要设计反映实际的广义货币供应量显著多于实际经济中所需要的货币数量,可以用实际货币供应量直接减去实际货币需求量,但这种方法得到的是绝对值,在各期之间不具有可比性,当然也就找不到判断流动性过剩与否的一个可比标准。为了使其具有可比性,已有学者考虑将绝对量除以实际货币需求量,从而得到相对值,使指标具有可比性,并将这个指标称为流动性总量过剩系数。其表达式如下:

流动性总量过剩系数=(实际货币供应量—实际货币需求量)/ 实际货币需求量

由货币需求量>0知,当流动性总量过剩系数>0时,说明货币供应量大于货币需求量;而当流动性总量过剩系数<0时则相反;流动性总量过剩系数=0时,则标志着货币供求正好相等。

货币供给量是个外生变量,在相关年鉴上可以查到其各年的名义值,将名义值除以当期的物价水平就是货币供给量的实际值,这里名义货币供给量用M2表示。货币需求量是个内生变量,其值无法直接从相关年鉴中查得。我们这里采用计量方法将实际货币供给量估算出来。

货币需求理论的研究表明,货币主要发挥两种职能:交易媒介职能和价值储藏职能。相应地,影响实际货币需求量的主要因素为待交易的商品价值总额和实际利率水平,建立实际货币需求函数如下:

实际货币需求量=C+X1×实际交易商品额+X2×利率水平+ ε 式(1)

式(1)中,实际交易商品额指标首先是用当期的GDP减去当期的贸易顺差,即国内商品交易额,然后除以当期的环比CPI得到;利率水平这里用指标银行间7天期同业拆借实际利率表示,ε为随机干扰项;C、X1、X2均为待估参数。可以看出式(1)是一个二元回归方程。

若想通过统计方法估计参数C、X1、X2,需要有实际货币需求量的数据,但它是一个未知量,对它的估计本文采用如下处理方法:通过分析,从历史年份中选择出经济运行正常的年份;然后以经济运行正常年份的名义货币供应量代替当年的名义货币需求量;最后将名义货币需求量调整为实际货币需求量。调整方法为,将当期的名义货币需求量除以上一期的物价水平。

二、我国流动性过剩情况的实证研究

根据上文的理论分析,本文尝试通过拟合我国季度货币需求方程,取得实际货币需求量数据,结合相应的实际货币供应量数据,计算出样本期间的流动性总量过剩系数;在此基础上,对流动性总量过剩系数进行统计分布研究,从而确定我国流动性过剩的判断标准,并分析我国2007年至2008年的流动性过剩情况。

本文的实证研究涉及到两个样本,用于确定判断标准的训练集样本和用于分析当前流动性供求情况的分析集样本。以1997年至2006年的季度数据(共40个)作为训练集样本,选择本文所关注的2007年至2008年的季度数据作为分析样本。

(一)模型拟合结果

利用训练集数据,对公式(1)进行拟合,系数估计方法采用最小二乘法,用Eviews软件实现,得到结果如下:

实际货币需求量的对数=2.632+0.316×实际交易商品额的对数-0.092×利率水平 式(2)

式(2)中,模型调整后的拟合优度达到了0.940,说明方程对数据的拟合程度很高,系数显著性检验的p值非常低,在1%的显著性下系数显著性通过检验。方程拟合检验的F值为303.958,对应的p值小于0.01,方程的显著性检验通过。

综合来看,我国货币需求函数季度模型拟合效果比较理想。

(二)流动性总量过剩系数的特征分析

图1所示为流动性总量系数的时序图,可以看出流动性总量过剩系数随季度的波动不平稳,其最小值为-0.234,出现在2000年第4季度,最大值为0.287,出现在2006年第3季度。由图1还可以看出其波动表现出两种特征,即长期趋势和季节趋势。

我们进一步来研究流动性过剩系数波动的季节特征,将训练集内的样本按照季度分为四部分,分别计算每一季度的流动性总量过剩系数均值和方差,计算结果见表1所示:

由表1可以看出,1季度的流动性总量过剩系数最小,2季度其次,3、4季度比较大;各季度的标准差差异不大。

(三)流动性总量过剩系数的合理分布区间

鉴于流动性总量过剩系数存在长期趋势和季节趋势,要确定流动性总量过剩系数合理波动幅度,首先要分解出其中的随机项,然后对随机项进行统计研究。 采用的方法是对流动性总量过剩系数进行一阶逐期差分和季节差分,差分后的序列进行单位根检验,结果如下:

由表2可以看出,在1%的显著性水平下,单位根检验的t值为-3.922,小于临界值-3.679,说明差分后的序列在1%的显著性水平下不存在单位根,是平稳的。

我们假设消除了季节性趋势和长期趋势的流动性过剩总量系数服从均值为0的正态分布,为此我们进行正态性检验,得到的检验结果显示序列服从均值为0的正太分布,其方差为0.096。其中检验的方法是Shapiro-Wilk,检验统计量的值是1.124,自由度30,相应的p值为0.396,大于显著性水平0.05,可以接受序列服从正态分布的原假设。

随机项系数的标准差为0.096,如果给定置信水平为95%,便可得出我国流动性总量过剩系数的合理波动幅度为0.188,结合其理想点0,易构造出其合理波动区间,为[-0.188,0.188]。据此,可确定出95%的置信水平下我国流动性总量过剩与否的判断标准:当流动性总量过剩系数>0.188时,我们有95%的把握认为存在流动性过剩,否则,不存在过剩。

(四)我国2007、2008年各季度流动性供求情况的预测

根据上面的实证分析的结果,对我国2007年1季度至2008年4季度的流动性供求情况进行分析,计算出了全部8期的流动性总量过剩系数,均过剩。为此我们得出,我国在2007年和2008年存在流动性过剩,且在2007年3季度流动性总量过剩系数达到最大值,2007年4季度流动性总量过剩系数有所下降,自进入2008年以来,流动性总量过剩系数呈递减趋势。

三、基于Logistic回归的我国流动性过剩影响因素分析

(一)Logistic回归简介

建立回归模型时,通常因变量是连续型变量,当因变量是离散型变量时,不能用传统的回归方程进行回归分析,可以考虑进行Logistic回归分析。Logistic回归与普通的多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于它们的因变量不同,其它的基本差不多。如果因变量是连续的,就是普通的多重线型回归,如果因变量是二项分布,就是Logistic回归。

Logistic回归的因变量可以是二类的,也可以是多类的,但是二类的更为常用。其主要用途有:一是寻找影响因素,即通过建立模型,来寻找影响某一情况发生的主要自变量;二是预测,可以根据该模型,预测在不同自变量情况下,发生某种情况的概率;三是判别,根据该模型,判断不同自变量情况下,属于每种既定情况的概率有多大。

进行Logistic回归分析,首先需要界定因变量的分类,然后找出其所有的影响因素即自变量,建立模型,通过模型检验,剔除影响不显著的因素,从而找到主要的影响因素。

(二)基于Logistic回归的我国流动性过剩影响因素分析

根据第二部分中的流动性供求状况的合理变动区间,结合我国1997年至2008年季度流动性总量过剩系数数据,我们将流动性供求情况分为两类,一是流动性总量过剩系数<0.188,表示不存在流动性总量过剩,记为0;二是流动性总量过剩系数>0.188,表示存在流动性过剩,用1表示。将流动性总量过剩系数进行上述变化以后作为Logistic回归模型的因变量,综合国内外学者对我国流动性过剩的影响因素的理论分析,我们选取的流动性总量过剩的影响因素为:实际GDP增长率、外汇储备增长率、实际利率、进出口差额增长率、消费储蓄比,将这5个影响因素作为Logistic回归模型的自变量,据此建立Logistic回归模型,参数估计结果如下:

流动性总量过剩系数= -2.24—0.021×GDP+0.36×外汇增长率+0.45×实际利率+0.28×进出口差额增长率—0.34×消费储蓄比 式(3)

对式(3)的线性方程进行显著性检验,结果显示,变量实际GDP增长率、消费储蓄比这两个变量显著性检验未通过,我们将此剔除,重建建立模型并得到估计结果为:

流动性总量过剩系数= -2.24+0.41×外汇增长率+0.32×进出口差额增长率+0.29×消费储蓄比式(4)

对式(4)进行模型的显著性检验,结果显示所有的变量均显著。由式(4)输出的结果可知,外汇储备增长率、进出口差额增长率和消费储蓄比是我国流动性总量过剩的主要影响因素,且三者对流动性总量过剩的影响为正,也就是说在其他条件不变的情况下,外汇储备增长率越快、进出口差额增长越快和消费储蓄比越高,流动性总量过剩系数越大。从数据看,外汇储备对流动性总量过剩的影响程度大于进出口差额增长率和消费储蓄比;从数据结果看,没有证据表明GDP增长率和实际利率对流动性总量过剩有显著性影响。

四、结论

本文从货币供求角度将流动性过剩定义为实际的广义货币供给量显著多于有效经济产出所需要的货币数量。从货币需求理论角度,以1997年1季度至2006年4季度的数据为训练集,通过统计方法,建立了实际货币需求模型,并以此模型估计了2007年1季度至4季度的实际货币需求量。本文选择流动性总量过剩系数作为衡量流动性过剩情况的指标,并对训练集的流动性总量过剩系数进行了趋势分析,并通过正态分布拟合了流动性总量过剩系数的合理变动区间。文章最后基于Logistic回归模型,进行了流动性总量过剩的影响因素分析。综合以上,本文得出以下结论:

(一)我国的流动性总量过剩存在长期趋势和季节趋势,一季度流动性总量过剩系数最小,四季度最大,各季度流动性总量过剩系数的波动区间差异不大;

(二)自2002年我国开始出现明显的流动性总量过剩,2006年以后过剩程度非常严重,2007年和2008年仍存在过剩问题,并且流动性总量过剩系数在2007年3季度达到最大,从2007年4季度开始直到2008年4季度,虽然流动性总量过剩系数逐渐减小,但其系数值均在0.45以上,远远大于合理的临界值0.188。

(三)从Logistic回归的结果看,影响我国流动性过剩的主要因素是外汇储备增长率、进出口差额增长率和消费储蓄比,且这三个对流动性总量过剩产生正方向的影响,外汇储备对流动性总量过剩的影响程度大于进出口差额增长率和消费储蓄比。

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