央行沟通行为与市场利率波动的相关性研究——基于中国银行业同业拆放利率Shibor的数据检验

马理，黄帆帆，孙芳芳，武汉大学经济与管理学院，湖北武汉 430072

一、引言

20世纪90年代之前，多数国家的中央银行在货币政策实践中秉持“神秘主义”的操作风格，但随着经济理论的发展，经济学家们开始意识到，在经济主体对经济运行结果和经济运行过程存在不完全认知的前提下，货币政策透明度对于促进经济主体的学习过程、稳定和引导公众的通胀预期，进而提高货币政策的有效性起着至关重要的作用。于是，世界各国货币政策的操作风格也逐渐由“神秘主义”转向了“透明主义”，其主要表现就是中央银行不断加强与金融市场和公众的沟通。所谓央行沟通，是指央行通过各种方式向公众解释货币政策含义，从而向公众传递货币政策信息与宏观调控信息的行为，目的是尽量使投资者与市场参与者减少对货币政策目标的认知偏离。央行沟通主要体现在两个方面:一是书面上的沟通，例如央行定期发布的政策执行报告、统计数据，以及定期举行的货币政策委员会例会等;二是口头上的沟通，包括央行行长的讲话、采访，以及央行的不定期公告等。

近年来，在常规的货币政策之外，各国央行越来越重视其沟通行为对市场的影响以及在经济调控中的作用。以中国为例，货币政策委员会在每次例会之前会召开货币政策专家咨询会，广泛听取学术界对货币政策的意见，重点研究国际国内经济金融形势和下一步货币政策措施;货币政策委员会成员经常接受媒体采访，并以新闻发布会等形式对货币政策走势、通货膨胀、利率与汇率趋势等发表评论。中国人民银行对外披露其职能执行过程的各种综合信息，并通过央行网站以及纸质媒介的形式在每季度结束后对外公布中国货币政策执行报告。特别是在金融危机时期，中国人民银行召开货币信贷与金融市场工作会议、信贷形势座谈会、窗口指导会议的次数明显增多，向全国人大财经委员会汇报当前流动性问题及政策建议的频率也不断增加。

但是，作为一种新型的货币政策调控手段，央行沟通的传导效果尚有待深入探讨。具体来说，央行沟通目前需要解决的关键问题是:市场能够感知多少央行沟通行为传递的信息，而公众又能在多大程度上理解这些央行沟通信息。本文即尝试基于中国银行业同业拆放利率Shibor的数据，通过MVGARCH与Probit模型检验央行沟通行为影响利率水平的波动程度，研究央行沟通的有效性，分析央行沟通效果受到哪些因素的影响，并基于此提出相关政策建议。

二、文献综述

关于央行沟通与市场利率之间的关系，以往学者的研究主要从央行沟通是否影响利率，不同形式的央行沟通如何影响利率，以及怎样提高央行沟通的传导效果等三个方面展开。

大多数学者认为央行沟通能够影响市场利率的波动，例如 Blinder［1］强调了沟通在货币政策有效性中的作用，认为沟通是央行直接影响长期利率、股价和汇率的重要工具。Guthrie和Wright［2］489－516发现，新西兰央行把沟通行为作为控制短期利率波动的常用方式。Siklos和Bohl［3］发现，央行的沟通行为显著影响了金融市场，德国央行关于利率声明的沟通行为与金融市场的波动联系非常密切。Demiralp和Jorda［4］1－20则认为，美联储主要通过政策公告改变了短期利率，而不是公开市场操作的流动性渠道。Ehrmann 和 Fratzscher［5］309－328通 过 检 验 发现，利率对货币政策公告的反应很强烈，并且随着时间的推移，公众对货币政策公告的理解和预期会逐渐提高。

正因为央行沟通行为对增强货币政策有效性有较大的影响，因此目前各国央行均非常重视沟通行为手段的运用，但是不同形式的央行沟通产生的效果并不完全相同。Kohn和Sack［6］发现，美联储主席格林斯潘的国会证词对整个收益率曲线都有影响，但格林斯潘的其他演讲对金融市场的影响却不显著。Reeves和Sawicki［7］207－227等人发现，英国央行货币政策委员会备忘录及通货膨胀报告对金融市场有较大影响，但成员演讲对金融市场影响不大。Born和Ehrmann等人［8］研究发现，金融稳定报告中的观点比其他沟通事件对金融市场的影响要大得多。金融稳定报告对股票收益率存在显著的长期影响，并且能够减少市场波动;相反，官员讲话和媒体采访对股票收益率几乎没有影响。

在提高央行沟通的传导效果方面，学者们也提出了很多的建议。例如，Fracasso等人［9］与Jansen［10］利用美国的国会金融政策报告数据证实，清晰性在央行沟通过程中非常重要。Berger等人［11］发现媒体在传递欧洲央行的信息中扮演了重要角色，若央行公告被新闻报道，其对金融市场的作用更有效。Blinder等人［12］研究发现，当中央银行的系列沟通行为前后矛盾的地方过多时，货币政策的可预测性会下降;中央银行公布诸如经济前景和货币政策的统一观点，对金融市场有着巨大的影响力。Ehrmann和 Fratzscher［13］124－145研究了央行的沟通时机特性，发现货币政策变化前的一段时间应该加强沟通频率，从而提高金融市场对货币政策的预测能力。另外，Ehrmann 和 Fratzscher［14］517－528也指出，在货币政策委员会例会的前后一段时间内，应该减少或者禁止央行成员对外发布各种相关评论，从而减少对金融市场带来噪声干扰。Born 等人［15］179－203发现“逆风而行”的央行沟通行为是减少市场波动的重要手段，当市场波动剧烈或者市场波动存在很强的趋势时，央行沟通行为更加有效。

国内学者也在央行沟通行为方面做出了一定的研究，冀志斌和周先平［16］的分析结果表明，人民银行的沟通行为对短期利率水平及波动性具有显著的、与预期一致的影响，但对长期利率的影响不明显。相对于书面沟通而言，口头沟通的效力更强一些，并且在口头沟通中，中央银行行长比其他人更能影响金融市场。张鹤和张代强等［17］以中央银行的政策预告来衡量货币政策透明度，研究结果表明，提高货币政策透明度不仅有利于减小通货膨胀偏差，而且会降低通货膨胀波动。李云峰［18］把中央银行沟通因素引入修正的卢卡斯总供给函数，实证分析发现，加大中央银行沟通力度有利于引导通货膨胀预期和稳定通货膨胀。王雅炯［19］的实证结果显示，央行沟通对市场通胀预期的影响是显著的，相对于书面沟通而言，口头沟通对通胀预期的影响更为显著。熊海芳和王志强［20］基于利率期限结构的实证结果显示，央行惯例沟通对通胀预期没有影响，央行行长讲话会加大通胀预期波动。

以往学者的研究成果为理解央行沟通行为的重要作用提供了经验依据，也为后续的政策实施提供了宝贵的参考价值，但是他们的研究也存在着若干不足:首先，大多数研究只考虑了货币政策报告、或者是央行行长讲话等单一的央行沟通行为的影响，可能遗漏其他相关信息，造成检验结果出现误差;其次，使用常规的统计分析方法难以达到预定的检验效果，因为央行沟通行为向市场传递的信息是离散且瞬时的变量，若通过累计的方法处理成月度数据或者季度数据就失去了其应有的含义，使得检验结果存在失真的嫌疑。

基于此，本文做了如下的改进。第一，细化与覆盖了常见的央行沟通行为，包含报告、会议、讲话、政策调整公告等沟通事件，同时还区分书面沟通和口头沟通，详细检验与全面分析不同央行沟通行为的传导效果;第二，在实证方法上，采用基于日度数据的MVGARCH与Probit模型分析央行沟通行为对市场利率的影响，以期获得更加精确与更有说服力的检验结果。央行沟通作为一种新型的货币政策调控手段，在国外的研究和应用都比较成熟，但在我国的发展，目前还处于起步阶段。本文的研究目的在于深入探讨我国央行沟通的传导效果，即金融市场是否对央行沟通做出反应以及做出了怎样的反应，并由此判断央行沟通在我国目前的适用性。

三、变量和数据说明

由于中国银行业同业拆放利率(简称Shibor)从2007年1月4日开始运行，因此本文的样本空间选取范围从2007年1月4日开始，截至2013年6月20日。同时考虑交易量与可操作性的原因，研究对象主要针对短期利率①选择短期利率的原因有两点:第一，从不同期限结构的Shibor数据序列来看，频繁变动能够反映调控政策效果的是短期利率，而长期利率的波动不大并不能充分反映调控政策的效果;第二，央行沟通行为一般被认为是短期而不是长期的货币政策调控手段。我们从直觉上可以感受到，央行行长的某次讲话可以影响短期的比如几天的市场波动，但要对市场利率产生更长期的比如数年的影响，这显然并不现实。因此，央行沟通行为一般被中央银行作为对突发事件、市场突然变化等的相机抉择的一种灵活反映，对熨平经济的短期波动有效，若要影响市场的长期走势，还需要其他货币政策的配合使用。，即隔夜利率和周利率。数据来源为国泰安数据库中货币市场基准利率和中国人民银行网站公开资料。行长讲话的统计来源于百度搜索。

(一)央行沟通行为的界定

参照国外界定央行沟通事件惯常做法的相关研究(如 Reeves和 Sawicki，2007 等)，本文将央行沟通事件定义为明确发生、频率较高的信号，且在中国人民银行或者百度搜索中可以查询到的、与央行货币政策有关的事件，例如央行货币政策公告、货币政策委员会例会、央行行长讲话、央行报告等。

目前有两种量化央行沟通行为的研究方法。第一种研究方法(如Kohn和Sack，2003)，不考虑中央银行沟通事件对于金融市场变量均值的影响，而通过引进中央银行沟通事件虚拟变量来研究其对于金融市场变量方差的影响;第二种研究方法 (如 Ehrmann和Fratzscher［21］509－541)，根据金融市场的通常理解逻辑，编列出一张反映特定词汇所指代的中央银行沟通行为的术语表，然后通过对中央银行沟通材料的文本分析，相应地给中央银行沟通打分。以上两种研究方法在本文中被综合采用。首先，本文采用第一种研究方法来量化央行沟通行为，同时借鉴冀志斌和周先平［16］的做法，将央行沟通行为分成书面沟通行为和口头沟通行为两类。其中，央行书面沟通包括定期的货币政策执行报告、中国区域金融运行报告、金融统计数据、货币政策委员会例会记录，根据其有无设定变量RCD(表1)，有为1，无则取值为0;口头沟通变量包括不定期的讲话和采访等，在百度搜索中搜索央行行长的讲话或采访等信息，在中国人民银行网站上搜索货币政策决定，包括调整存款准备金率、存贷款基准利率、央行临时召开的窗口指导会议、金融形势分析会议等，根据其有无来设定变量SCD(表1)，有为1，无则取值为0。另外，在周末和假期发生的央行沟通事件记在离事件日最近的前一个工作日。

表1 解释变量的描述说明

为了细化分析央行沟通的具体内容，本文把央行沟通反映的信息分为货币政策取向和经济展望两类，并根据上述第二种研究方法量化央行沟通信息的程度。央行季度货币政策执行报告的第五部分“未来货币政策趋势”包括了宏观经济展望和下一阶段的货币政策思路，我们根据其内容判断经济前景的好坏以及货币政策的松紧，并对REC和RMP(分别表示对经济前景的预测和对货币政策的预测)赋值。同样根据百度搜索央行行长的采访和讲话的内容，对SEC和SMP(分别表示对经济前景的预测和对货币政策的预测)赋值。量化央行沟通信息程度的具体过程是①在实际运用时，为了尽量减少研究者主观判断的影响，降低犯主观错误的概率，我们参考了Ehrmann和Fratzscher(2007)的类似处理方法。首先，制定分类标准;其次，本文的三位作者分别单独地进行统计，得到原始数据;然后，对比各人分别得到的统计数据，无疑异的相同部分直接录用，不同的部分由三位作者一起重新检索、反复核对、分析原因并认真讨论，最终得到统一结论。，书面沟通根据其内容设定变量REC、RMP，其中，对货币政策的预测为紧、适中、松 ，分别取值1、0、－1;而对经济前景的预测为好、不变、坏，分别取值 1、0、－1。相同的处理方法，将口头沟通根据其内容设定为变量SEC、SMP，其中，对货币政策的预测为紧、适中、松 ，分别取值1、0、－1;而对经济前景的预测为好、不变、坏，分别取值 1、0、－1。如果央行沟通内容中没有确定的趋势，同样取值为0。本文还设置了一个虚拟变量来反映央行沟通的重复性，若在15天之内出现多次沟通事件的，取值为1，否则为0。其中，R衡量书面沟通的重复性，S衡量口头沟通的重复性。

央行沟通事件是否存在以及央行采取何种沟通策略，与当时的经济状况密不可分，因此，需要对外部经济条件进行衡量。本文基于Born等人(2012)的做法，采用两个变量衡量外部经济条件。其中，D表示偏差因素，即利率偏离其均值的程度，将当前利率与隔夜利率均值的差除以隔夜利率的均值，并取绝对值。利率均值是指沟通事件之前15天的隔夜利率平均值;SD表示波动因素，为沟通事件之前15天的隔夜利率的标准差。综上所述，表1反映了本文中解释变量的符号描述。

表2 央行沟通事件的描述统计

表2统计了近年来我国央行的书面沟通和口头沟通事件的次数，相关数据体现出一定的变化特征:整体来看，近年来我国央行的书面沟通次数普遍多于口头沟通，说明我国央行在使用具体的沟通方式时有一定的偏好;但是在一些突发的系统性危机面前，例如在次贷危机爆发的2007至2008年，以及欧债危机爆发的2010至2012年，央行口头沟通的次数明显增多，说明我国的央行常用口头沟通方式灵活机动的应对突发事件的影响。

(二)市场利率的描述性统计

本文的被解释变量为隔夜利率(用Shibor_1d表示)、一周周利率(用Shibor_1w表示)，以及两周周利率(用Shibor_2w表示)。首先，采用ADF单位根方法对利率变量进行平稳性检验，得到表3，检验结果显示利率变量都是平稳的。

表3 ADF平稳性检验结果

表4反映了利率变量的描述性统计结果，利率的均值和波动性都随着期限的增加而增加，说明我国利率存在明显的期限溢价。JB统计量表明它们都不服从正态分布，偏度不为0，而且峰度大于4，呈现出有偏、尖峰、厚尾等特征。根据ARCH检验发现，它们确实存在异方差，因此使用GARCH类的实证模型进行数据检验是可行的。

表4 变量的描述性统计

图1反映了央行沟通行为与隔夜利率之间的关系。图形的横轴表示时间，左轴的数值表示利率变量的百分比大小，刻画了利率的时间趋势变化;右轴的数值1、0、－1表示央行沟通信息中关于未来经济前景和货币政策走向预测的赋值，刻画了央行实施的沟通行为。

图1 利率波动与央行沟通倾向

图1的左图描述了央行沟通行为中的经济前景预测的信息与市场利率之间的关系。图中向上的竖线明显多于向下的竖线，说明我国的央行更倾向于向公众传达经济前景预测向好的积极信号。

图1的右图描述了央行沟通行为中的货币政策走向的信息与市场利率之间的关系。具体来看:2007年次贷危机爆发前，我国经济持续过热，出现了通货膨胀的迹象，与此相对应，央行实施了适当从紧的货币政策，同时，在多个场合通过多种形式表达了适当从紧的货币政策意图，于是图中的央行沟通行为出现了密集的向上竖线，频繁的央行沟通行为取得了较好的效果，这段时间的市场利率运行平稳，没有出现大的波动。从2008年开始，至2010年下半年，由于次贷危机的影响逐渐显现，再加上欧债危机的影响，我国出现了实体经济萧条以及通货紧缩的苗头，为了促进经济的复苏，当局开始实施积极的货币政策，并在多个场合解释相应的货币政策意图，从图形上观察，央行沟通行为开始出现大量的向下竖线，特别是在2008年的下半年央行进行频繁的沟通，释放积极的货币政策信号，图形中的向下竖线因而十分密集。图1的右图还有两段相对集中的线段，分别是2011年上半年央行沟通行为透露偏紧的货币政策意图，以及2011年下半年开始央行透露较为宽松的货币政策意图。我们注意到，央行的沟通行为都与宏观经济的走势密切相关，而且在央行沟通行为的引导下，近年来市场利率的波动基本在合理范围之内，没有出现异常波动，可见央行的沟通行为与市场利率之间确实体现出一定的相关性。

四、央行沟通的有效性

经济学家们指出(如 Blinder等人，2008;Ehrmann和 Fratzscher，2009)，央行沟通行为能够减少噪音，通过引导市场参与者的预期，提高公众对利率变化的预测能力，减少市场交易中的不确定性，从而降低金融市场的波动。在此基础上，Born等人(2012)采用EGARCH模型来描述这个传导渠道。其中，均值方程反映了央行沟通行为对利率水平的影响，方差方程反映了央行沟通行为对利率波动性的影响。该EGARCH(1，1)模型表示如下:

其中，ri，t表示利率;commt表示央行沟通变量;残差项 εi，t，其均值为 0;方差为 hi，t。均值方程和方差方程中沟通变量的系数即β和λ的符号和大小，反映了央行沟通对利率水平和利率波动程度的影响。

但是，由于传统的单变量GARCH模型只能刻画单一变量波动的纵向传递，这导致了Born等人(2012)的相关研究可能存在着缺陷，因为他无法精准的区分利率变量的波动原因，到底是由利率之间的联动变化造成的，还是由其他因素比如央行沟通行为所导致的。我们尝试在Born的模型基础上做出改进，为了有效剥离利率联动造成的影响，首先考虑引入多元GARCH，它不仅能刻画多个变量沿时间方向的波动传递，还能捕捉不同变量之间的波动交叉传递;然后再使用MVGARCH模型来分析央行沟通行为对利率的影响;同时采用BEKK形式描述条件方差与条件协方差之间的关系，最终确定了MVGARCH－BEKK(1，1)模型。该模型可以很好的刻画央行沟通行为对利率波动的影响。

假定ri，t分别代表隔夜利率和周利率，RCDt和SCDt分别表示央行书面沟通变量和口头沟通变量，残差项为 εi，t，由于通过 AIC 和SC 准则的综合判断，选择均值方程中利率的最优滞后阶数为2，该模型的均值方程和方差方程形式于是表示如下:

表5是模型MVGARCH－BEKK(1，1)的检验结果，从技术指标来看整体有效，并且达到88%，可以较好的解释央行沟通行为对市场利率波动的影响。实证结果中的央行沟通行为变量前的系数大都是负数，表明央行的书面沟通和口头沟通都会减少利率波动程度，央行沟通对市场利率确实产生了显著的影响，并且，书面沟通系数的绝对值都大于口头沟通系数的绝对值，所以相对而言，书面沟通降低利率波动程度的作用更大。

表5 MVGARCH－BEKK(1，1)检验结果

表5的结果显示，央行沟通尤其是书面沟通更侧重于减少噪音、降低利率的波动程度，书面沟通对金融市场的经验性影响更为清晰与持久。但是，对于不同形式的沟通行为的有效性的整体评估需要进一步的经验性评价，根据以往学者的研究做法(如Born等人，2012)，我们使用EGARCH模型对此进行检验，表6是模型检验的结果①表5与表6分别是MVGARCH和单变量GARCH模型的实证结果，它们在数值和符号上有差异，我们认为这种差别主要来源于是否有效剥离了利率联动变化所造成的影响。例如隔夜利率的回归系数不仅表现为数值差异，而且还存在符号的不同，我们对此的解释是，由于隔夜利率受到利率联动的影响更大，因而抵消了央行沟通的作用;而周利率的回归系数只表现为数值差异，不存在符号差别。表5与表6在某些计量结果上存在着差异，并不意味着表5或表6存在错误，只不过是处理的技术方法，剥离的变量不同而导致。。

表6的结果显示，在针对隔夜利率的检验中，得到的系数为正，而在针对周利率的检验中，得到的系数为负，这说明央行的书面沟通与口头沟通对隔夜利率和周利率产生了不同的影响。央行的书面沟通和口头沟通都会加剧隔夜利率的波动，但是央行的书面沟通和口头沟通却会减少周利率波动，并且书面沟通降低利率波动的影响更大(因为书面沟通系数的绝对值要大于口头沟通系数的绝对值)。这说明对公众而言，央行的书面沟通更加可信，从而说明央行的书面沟通发挥的作用更有效。Schmidt和Nautz［22］323－340指出，这是因为公众需要通过一段时间的学习才能够理解央行的沟通信息，相对于周利率，隔夜利率的反应时间太短以至于公众可能在短期内不能完全领会央行的沟通信息，造成隔夜利率暂时性的波动程度加大。表5与表6的检验结果基本一致，表明央行的沟通行为确实能够引导市场的利率波动，因此在我国，当前央行的沟通行为是有效的，并且书面沟通比口头沟通更有效。

表6 单变量EGARCH(1，1)模型检验结果

图2是央行沟通与利率波动的脉冲响应图，纵坐标为单位冲击引起的波动(单位以百分比表示)，横坐标表示波动持续时间(单位以天表示)。左图与右图分别表示央行书面沟通和口头沟通对利率波动程度的影响，即RCD和SCD对利率波动程度的脉冲作用。这两幅图尽管在振幅与舒缓期上有些细微的差异，但是图形的形状基本一致。在央行给出一个沟通行为的冲击之后，利率波动程度迅速下降，并且在第二期达到最小值，然后出现反弹，最后分别在第五期和第四期恢复到原来的水平。这说明央行的沟通行为对利率波动的影响是即时生效的，央行沟通能够在短期内降低市场利率的过分波动程度。

图2 央行沟通与利率波动的脉冲响应图

最近发生的中国商业银行系统的流动性风波，可以视为对央行沟通行为进行效果检验的一个例证。2013年5月以来，由于我国实体经济增长乏力、国际资本大量流出，同时美联储表达了退出量化宽松的强烈预期，加之监管部门对商业银行资金年中考核的时点逼近，我国商业银行体系的流动性紧张状况加剧，市场资金利率持续飙涨，最高的时候隔夜Shibor一度逼近13.5%①例如，2013年6月20日，上海银行间同业拆放隔夜利率达到13.444%。数据来源，国泰安数据库。。面对市场利率的不正常波动，央行在通过各种方式及时向市场注入流动性的同时，还充分利用了发表公告、公开讲话等央行沟通行为向市场传递维稳的政策信号②2013年6月3日，央行公布中国5月份非制造业采购经理人指数。2013年6月9日，央行公布中国5月份经济统计数据。2013年6月17日，央行签署“关于商业银行流动性管理事宜的函”。2013年6月21日，央行货币政策委员会召开第二季度例会。2013年6月25日，央行发表“合理调节流动性，维护货币市场稳定”的声明。，多种努力之下最终市场利率趋于平稳。图3反映了2013年5月底至2013年7月初之间，市场利率波动与央行沟通行为之间的关系。图形显示，当利率波动剧烈时，央行及时的实施了沟通行为，从而有效的减低了利率“尖峰”值，促使市场利率趋于平稳。

图3 利率波动与央行沟通(2013年5月至2013年7月)

五、央行沟通的相机抉择

上述的分析结果表明，央行沟通行为确实对市场利率的波动有影响，但是这可能仍然不够。作为一种新型的货币政策调控手段，我们希望更进一步的了解如何进行相机抉择，即在什么时候使用哪种央行沟通行为，才能达到平缓市场非正常波动的最佳效果。为此，我们尝试引入Probit模型，在解释变量中设置央行沟通行为与外部经济条件的交叉项，以分析在不同的经济条件下，央行如何选择正确的沟通策略。模型如下:

Probit模型的实证结果表明，整体来看，央行沟通行为中的书面沟通的影响效果比较显著，但是书面沟通不宜简单重复，因为重复出现的书面沟通反而会降低沟通效果，导致市场的不确定性增加。同时，数据显示，央行的乐观表述降低了书面沟通的有效性，央行的悲观表述反而增加了书面沟通的有效性。因此当经济表现不佳时，央行多使用书面沟通，可能会减小市场的过分波动。

相对来说，口头沟通行为的影响效果较小，但是口头沟通对隔夜利率产生了非常显著的影响。与书面沟通不同，重复出现的口头沟通大大降低了隔夜利率波动的概率，央行在一定时间范围内的口头沟通次数越多，沟通越密集，隔夜利率波动的程度就越小。涉及经济前景的口头沟通会产生正面影响，央行的乐观表述增加了口头沟通有效的概率;而央行的悲观表述降低了口头沟通有效的概率。因此央行在沟通中多使用乐观的口头表述，将减少不确定性，增加企业家信心，促进经济稳定增长。但是，央行沟通行为中涉及未来货币政策走向的表态，影响效果都不明显，说明市场投资者更关注货币政策真实实施后的效果。

表7 Probit模型回归结果

表7的回归结果显示，外部经济条件的系数都通过1%的显著性水平，说明利率的波动因素和偏差因素对央行沟通的效果产生了非常显著的影响。其中，利率波动的标准差的系数显著为正，说明利率波动的标准差越大(即外部经济条件越不稳定)，则央行沟通行为降低利率波动程度的概率增加。当外部经济条件不稳定，例如由于危机导致市场利率出现剧烈波动时，央行沟通行为会更加有效。此时的央行沟通相当于市场中的“镇静剂”，减少了利率的波动，稳定了市场。此外，利率的偏差因素的系数显著为负，由于利率的偏差越大说明利率的偶然跳动性越大，这说明利率波动降低了央行沟通的有效性。因此当利率出现大幅偶然变动时，央行应谨慎实施沟通行为，以避免无效沟通造成市场利率的无谓波动。但若利率出现持续波动，就会加大利率波动的标准差，那么此时央行的沟通行为将更加有效。

表7中的交乘项是央行沟通与利率标准差的乘积，反映了不同经济条件下央行沟通的有效性。其中，书面沟通的交乘项系数显著为正，而口头沟通的交乘项系数均不显著，说明在不同的经济条件下，书面沟通比口头沟通对沟通效果的影响更显著。由交乘项的系数可知，利率波动的标准差越大，书面沟通降低利率波动程度的概率就越大，说明在市场利率不稳定的情况下，书面沟通是有效的。同时，由于央行的书面沟通更侧重于减少噪音、降低利率的波动程度，因此在危机期间，央行应该更加注重书面沟通。

图4是央行沟通行为对利率波动的脉冲响应图，上面的两幅图分别表示央行书面沟通和口头沟通中关于经济前景的预测信息对利率波动程度的影响，即REC和SEC对利率波动程度的脉冲作用。这两个脉冲响应图的形状相似，但振幅有差异，给定一个央行沟通行为的冲击，市场利率波动程度迅速下降，并且在第二期达到最小值，分别为－0.025和－0.008，并分别在第四期和第三期收敛到原来的水平。可见，书面沟通与口头沟通都能降低利率的波动程度，但是书面沟通降低利率波动程度的脉冲响应的效果幅度更大，作用时间更长。

图4的下面两幅图，分别表示央行书面沟通和口头沟通中关于未来货币政策走向的预测信息对利率波动程度的影响，即RMP和SMP对利率波动程度的脉冲作用，这两个脉冲响应图的形状并不完全相同。给定一个RMP的央行沟通行为的冲击，利率波动程度上升，在第二期达到最大值0.005，随后出现反向变化，在第三期该影响变为负值，并在第四期收敛到原来的水平;给定一个SMP的央行沟通行为的冲击，利率波动程度上升，在第二期达到最大值0.004，随后维持在最大值处，直至第四期逐渐收敛到原来的水平。由此可见，口头沟通增加了利率的波动程度，且作用时间相对更长。

图4 央行沟通内容与利率波动

从图4中还可以看出，涉及经济前景信息的央行沟通行为均能够减小利率的波动程度，其中书面沟通比口头沟通的作用更显著;相比而言，涉及货币政策走向的央行沟通对利率波动程度的影响较小，而且会加剧利率的波动程度，其中口头沟通比书面沟通的作用更显著。这与上文的结论相同，说明书面沟通更侧重于降低利率波动程度，而涉及货币政策走向的央行沟通减少利率噪音的作用途径不显著。

六、结论

近年来，在常规的货币政策之外，各国央行越来越重视其沟通行为对市场的影响以及在经济调控中的作用。央行通过向公众传递货币政策信号和宏观经济信息，降低了央行与公众间的信息不对称，增进投资者对央行信息的理解，减少市场中的噪音交易，进而减少了市场波动，最终影响宏观经济运行。作为一种新型的货币政策调控手段，央行沟通行为对于稳定金融市场和有效发挥宏观调控作用具有非常重要的意义。

具体来看，首先，央行沟通行为对市场利率的波动程度存在显著影响。我国的央行沟通行为是比较有效的，央行沟通行为在一定程度上降低了市场利率的波动。央行的沟通行为对利率波动的影响即时生效，能够在短期内减少利率波动程度，但是其长期作用较小。

其次，央行沟通行为的效果因沟通方式和沟通内容而不同。在我国，央行的书面沟通比口头沟通更有效。相对于口头沟通而言，书面沟通更侧重于减少噪音、降低利率的波动程度。央行的书面沟通会显著地影响沟通效果，但是书面沟通不能过于密集，因为反而会降低沟通有效的概率。此外，涉及未来货币政策走向的央行沟通信息并不显著影响其沟通效果。

最后，央行沟通效果与外部经济条件之间存在着密切联系，当外部经济条件越不稳定、导致利率波动越剧烈时，央行沟通越有效。因此，央行沟通应该视外部经济条件而相机选择恰当的沟通方式和时机。在金融危机期间，央行应该更加注重各种沟通方式的实施，为经济发展创造稳定的市场环境。

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