资产价格波动与货币政策反应：基于投资性货币与交易性货币框架

韩鑫韬,　刘 星

(重庆大学 经济与工商管理学院,重庆 400030)



资产价格波动与货币政策反应：基于投资性货币与交易性货币框架

韩鑫韬,刘 星

(重庆大学 经济与工商管理学院,重庆 400030)

本文通过区分流向股市的投资性货币和流向房市的交易性货币，结合BEKK模型和GARCH均值方程模型，分析了两种货币供应量、资产价格(股价和房价)与经济增长的波动相关性以及它们的各种波动对经济增长率的影响。研究发现：股市和房市的三个变量之间均存在波动溢出效应，而且从操作层面看，中央银行通过调控流向两种资产的货币增长率的变动，比较容易控制资产价格增长率的变动，进而调控经济增长率的波动。但是除了经济增长率自身滞后项外,股市上的各种波动对经济增长率的大小没有任何显著影响，只有房地产价格增长率的波动以及流向房市的货币增长率与房地产价格增长率的联合波动对GDP增长率的大小有显著影响，并且这些波动的增加会导致GDP增长率的下降。这说明中央银行有能力控制资产价格波动，但考虑到要同时实现经济“平稳”和“较快”增长，可以选择调控房地产价格。

资产价格；货币政策；波动溢出

1　引言

在传统货币政策框架中，主要经济体的中央银行均把价格稳定主要解释为消费物价稳定，而对资产价格关注不够。然而，20世纪90年代日本房价“泡沫”的破灭和2007年美国次贷危机的爆发均表明资产价格的过快上涨是诱导金融甚至经济危机爆发的重要原因。近年来，各国通货膨胀主要表现为“结构性”上涨，即初级产品和资产的价格上涨较快，而一般商品的价格上涨较慢，使得消费物价指数不能及时反映经济的周期变化[1]。同时，很多资产价格，特别是住宅价格的大幅变化，本身就意味着货币币值的改变[2]。因此，资产价格波动应该成为中央银行货币政策决策中“关注”的重要因素。

货币政策对资产价格的传导机制一般分为两个环节，第一个环节是从货币政策传导到资产价格，第二个环节是从资产价格传导到实体经济。自Modigliani和Ando[3]的消费生命周期理论和Tobin[4]的投资q理论诞生，资产价格对实体经济的影响开始备受关注，后来又发展到“金融加速器”效应[5]、“资产定价模型”理论[6,7]等。但在实践中，货币政策能否盯住资产价格，如果要盯住，又如何去应对？一直是学术界和实务界争论的焦点。目前在资产价格波动与货币政策反应的理论研究中，主要有三种观点：一是，认为中央银行应致力于价格的稳定，而不应对资产价格的波动做出反应，只有在资产价格影响到通货膨胀和产出水平以及经济预期时，才应该对资产价格的变化做出反应，如Bernanke和Gertler[8,9]，Mishkin[10]的观点。二是，认为中央银行可以通过关注资产价格来制定利率政策，从而改善宏观经济表现，如Cecchetti等[11]。三是，第一、二种观点的折衷，认为应该根据资产价格泡沫的动态特征，经过权衡干预成本和干预收益后，确定货币政策是否以及如何应对资产价格膨胀，如Gruen等[12]。

从目前国内的研究现状看，也主要存在三种观点。一是认为央行应该将资产价格波动作为内生性影响因素，纳入前瞻性利率规则[13]。从中国货币政策的操作实践来看，中国应对资产价格膨胀已是当务之急[14]。二是认为货币政策不宜以盯住资产价格为目标[15,16]。三是货币当局在制定货币政策时，必须考虑到对资产价格可能的影响，依据具体经济状态做出相应决策[17]。虽然，国内学者对资产价格与货币政策关系做了很多有意义的研究，但是已有文献研究中采用货币供应指标时，基本采用货币当局公布的货币统计口径M1、M2或M3，而实际上对资产价格产生直接影响的货币是两部分：一部分是用于真实交易的货币(即产生GDP的货币)，用来购买房地产等资产，因为新建住房和二手房折旧部分等都是作为支出法下的投资项计入了GDP；另一部分是用于投资虚拟资产的货币，如在二级市场买卖股票的货币，这部分货币推动股票价格大幅波动，但并不(或不直接)促进GDP增长。在当前我国金融市场迅速发展、居民理财方式不断多样化的背景下，选用现行的M1或M2都不能准确反映货币对股票、房地产等资产价格的影响。目前，我国M1定义过窄，主要包括现金和企业、单位活期存款，不包括对股票、房地产等资产价格影响较大的居民储蓄存款，并不适合用来衡量货币对资产价格的影响。M2虽然包含居民储蓄存款，但由于我国居民投资渠道的限制、收入分配的不合理以及社会保障制度的不健全，使得居民储蓄存款中的一部分因预防性目的而形成了相当规模的长期“窖藏”资金[18]，这部分资金也不会成为推动资产价格波动的货币因素。基于此，在分析货币对资产价格的影响时，有必要将其细分为指向实物资产的交易性货币和指向金融资产的投资性货币。

本文旨在区分流向股市的投资性货币和流向房市的交易性货币的基础上，研究资产价格与货币政策的关系，以明确在当前我国经济“稳中求进”发展的主线中，能否利用(或怎样利用)货币政策对资产价格这条传导渠道达到调控目标。

2　研究假设及模型建立

2.1研究假设

目前，我国货币政策的中介目标是货币供应量，最终目标是保持国内经济“稳中求进”，其中，“平稳”和“较快发展”成为货币政策操作的两大着眼点。因此，如果资产价格要成为货币政策“关注”的目标，至少应从两个方面考虑。一是有利于实现货币政策的平稳目标，这主要从经济增长的波动性考虑。二是有利于实现货币政策的发展目标，这主要从经济增长速度考虑。因此，本文研究的假设是：(1)经济“平稳”增长是首要目标，经济“较快”增长是次要目标。(2)无论资产价格的波动是否影响到经济的较快增长，只要影响到经济的平稳增长，且货币政策又比较容易干预资产价格的波动，则货币政策应该“盯住”资产价格。(3)如果资产价格的波动已经影响到经济的平稳增长，但是货币政策不具有干预资产价格波动的可行性，或者资产价格的波动只影响经济增长速度而不影响经济增长的平稳性，则应该对资产价格进行干预，但不一定使用货币政策。(4)如果资产价格的波动既不影响经济增长的平稳性也不影响其增长速度，则不需对资产价格进行干预。

2.2模型建立

2.2.1增长平稳性检验模型

在验证经济增长平稳性的实证分析中，本文采用多元GARCH模型来反映各变量及相互间的波动特征。本文在股票市场和房地产市场中将分别通过流向股市的货币(M2S)、股票价格指数(SP)、国内生产总值(GDP)三个变量和流向房市的货币(M2H)、房地产销售价格指数(HP)、国内生产总值(GDP)三个变量建立三元对角BEKK模型，该模型为

(1)

其矩阵向量的形式为

(2)

条件方差和条件协方差方程的矩阵展开形式，有

(3)其中hiit表示某个变量的条件方差，hijt表示两个变量之间的条件协方差。aiaj表示两个变量相互作用的ARCH效应对未来协同波动关系的影响，bibj表示两个变量相互关联的波动持久性对未来两个变量波动的关联影响。其中i,j=1, 2, 3。1代表流向股市(或房市)的货币增长率，2代表股票价格增长率(或房地产价格增长率)，3代表经济增长率。

2.2.2增长速度检验模型

为了考察股票价格(或房地产价格)的波动以及股票价格(或房地产价格)分别与流向股市(或房市)的货币和经济增长的联合波动对经济增长速度的影响，本文建立GDP随时间变化的GARCH条件均值模型。假设合理的均值模型如下

(4)

其中y3t表示经济增长指标GDP的增速，u3t表示残差项，α表示常数项，βi和γi为参数，i为滞后期数。

将前面波动相关性研究中得出的条件方差、条件协方差，加入均值模型中，看系数是否显著。模型如下

(5)

如果系数δ显著，则说明股价(或房价)波动对经济增长速度存在较大影响；如果系数ξ显著，说明股价(或房价)与流向股市(或房市)的货币的联合波动对经济增长速度的影响较大；如果系数φ显著，说明流向股市(或房市)的货币与经济增长的联合波动对经济增长速度影响较大；如果系数φ显著，说明股价(或房价)与经济增长的联合波动对经济增长速度影响较大；如果系数η显著，说明流向股市(或房市)的货币的波动对经济增长速度影响显著。

3　数据收集和处理

3.1投资性货币与交易性货币

在广义货币M2构成中，用于资产交易的货币包括两部分：一是“准货币”中的“证券公司客户保证金”，用于股票等资本市场交易；二是M2中居民储蓄存款和企业活期存款，但从目前统计口径看，很难判断居民储蓄存款和企业活期存款中的哪一部分用于房地产或股票等资产交易，比较容易发现的是银行活期存款变化与股市行情存在正相关的显著关系[19]。因此，如果仅从国家统计口径来区分投资性货币和交易性货币有一定难度。何宝和伍超明[18]以GDP为自变量和M2扣减“证券公司客户保证金”后的数值为因变量建立一元回归方程估计“真实交易货币M2”，其问题是忽略了房地产作为投资品与其他创造GDP的消费品的差异，估算的“真实交易货币M2”不能“真实”反映CPI的变化；模拟“用于投资的居民储蓄存款”与上证综合指数的走势比较类似，主要得益于股票价格指数的变化幅度与M2的变化幅度比较一致，但没有进一步分析“用于投资的居民储蓄存款”与股票价格的关系。

按照货币需求理论，名义货币供给量的增加，一部分将进入产品市场，从而提高总产出和实际国民收入；另一部分将进入证券市场，从而提高对证券的需求。所以，流向股市的投资性货币大体上可以通过从M2中剔除流向实体经济的货币而求得。关键是如何区分流向房市的交易性货币，因为房地产不仅是一种重要的耐用消费品，同时也是一种能创造或储存财富的投资品[20]，即房地产不仅能直接创造GDP，而且其价格能像虚拟资产价格一样形成脱离基本面的大幅波动。因此，本文在接下来的货币分类模型构建中，假设流向房市的交易性货币由两部分组成：一部分推动房地产形成GDP；另一部分推动房地产价格波动。其中，广义货币供应量M2为因变量；自变量分别是名义GDP剔除房地产投资额度的差值代表货币推动除房地产以外行业创造的GDP；房地产投资额度代表货币推动房地产创造的GDP；股票价格代表货币推动的股票价格波动；房地产格代表货币推动的房地产价格波动。各变量名称为：广义货币供应量，M2；房地产以外行业创造的GDP，GDP*；房地产创造的GDP，GDPH；股票价格，SP；房地产价格，HP。所有变量的数据均为1998年至2014年的季度数据。

本文根据对模型的诊断和对比，发现如下状态空间模型能较好刻画货币供应量流向实体经济或扰动股票价格和房地产价格的效应：

其中t代表时间序列第t季度；GDP*和GDPH均经过X11季节(乘法模型)调整后的名义变量；SP为上证综合指数每季度末的收盘价；HP为全国房屋销售价格指数调整后的指数。估计的最后状态显示：β2,t=-0.335(Z统计量为-89613.5)，β3,t=2.618(Z统计量为216697.2)，β4,t=58.637(Z统计量为542671.5)，β5,t=2544.3(Z统计量为946248.4)。将估计的变系数β4,t乘以SP表示流向股市的货币，用M2S表示；β3,t乘以GDPH表示形成房地产基本价值的货币，β5,t乘以HP表示推动房价波动的货币，两者之和，即为流向房市的货币，用M2H表示。

3.2数据的整理

由于我国从1998年开始实行住房制度改革，本文选取前文区分完成的1999年第1季度至2014年第4季度的流向股市的货币和流向房市的货币、上证综合指数、修正的房屋销售价格指数(全国房屋销售价格指数数据截至到2010年12月后就没再发布，所以本文通过主成分分析和回归模拟来补足缺失2011～2014年的全国房价数据)和经季节调整的GDP的季度数据为样本，每个变量获得64个观测值。用M2St表示第t季度流向股市的货币量，其增速表示为M2SGR=ln(M2St/M2St-1)；用M2Ht表示第t季度流向房市的货币量，其增速表示为M2HGR=ln(M2Ht/M2Ht-1)；同理，SPt表示第t季度的股票价格指数，其增长率表示为SPGR=ln(SPt/SPt-1)；HPt表示第t季度的房地产价格指数，其增长率表示为HPGR=ln(HPt/HPt-1)；GDPt表示经季节调整的第t季度经济增加值，其增长率表示为GDPGR=ln(GDPt/GDPt-1)。本文中的数据均来自中经网统计数据库和WIND数据库。

4　实证研究

4.1基本统计特征

描述性统计结果显示，无论流向股市的货币增长率还是流向房市的货币增长率，其平均值、最大值与最小值之差、标准差以及变异系数均远远高于相应的股票价格增长率和房地产价格增长率，说明在这16年间流向资产价格的货币波动非常剧烈，也反映了在此期间流向股票市场和房地产市场的资金量总体比较宽松。股票价格指数增长率的标准差和变异系数远大于房地产价格指数增长率，显示股市的风险远远大于房市的风险。GDP增长率的波动相对最小，而且平均值与中位数均为9.5%左右，说明在此期间我国经济整体呈现出平稳较快的增长。同时，对五个序列变换整理后的数据进行单位根检验(ADF)和正态性检验(JB)发现，在10%的显著性水平时，均平稳，而且均接受正态性假定。

4.2基于MGARCH—BEKK模型的实证分析

本文通过WinRATS 7.0软件，采用BFGS算法对MGARCH—BEKK模型进行最大似然估计。表1给出了股市和房市对应模型的参数估计结果，结果显示，除了股票市场中的系数a1、a3、b1和房地产市场中的系数b2不显著外，其他系数均在10%的显著性水平下表现显著。

表1　MGARCH—BEKK模型的参数估计结果

注：由于a1a2、a1a3、a2a3、b1b2、b1b3和b2b3涉及交互乘积，本文采用BDS检验(3维)；括号内为p值，*表示在0.1显著性水平下显著，**表示在0.05显著性水平下显著，***表示在0.01显著性水平下显著。

4.2.1股票市场

就股票市场而言，系数a2显著，说明股票价格增长率自身存在显著的ARCH效应，表现出时变方差特征，但系数a1和a3不显著并不能说明它们分别与其他两个系数的乘积不显著，也就是说，这个结果并不能排除各系数间的交替影响存在ARCH效应。通过BDS检验发现3个变量两两之间的联动均存在显著ARCH效应，在一定程度上，这也显示3个变量两两之间存在波动溢出。系数b1b2显著，b1b3不显著，显示流向股市的货币增长率与股票价格增长率之间的联动存在显著的GARCH效应，而与经济增长率之间的联动不存在显著的GARCH效应，这说明我国M2中流向股市的货币更多地支撑了股票价格，但并没有较好地间接传导实体经济。同理，系数b2b3显著，说明股市和宏观经济的联动会影响未来股市和宏观经济的相互关系。

从条件方差看，经济增长率的波动几乎在零值附近，而流向股市的货币增长率和股票价格增长率的波动较大，这不仅显示流向股市的货币增长率的波动与股票价格增长率的波动存在关联，而且似乎暗示我国股票市场“理性”成分的增长，因为流向股市的货币增长率的变化除了在2007～2009年对股票价格增长率有显著冲击外，股票价格增长率在大部分时间内对货币量的反应变化均比较平稳。从条件协方差看，经济增长率分别与流向股市的货币增长率的联动和股票价格增长率的联动几乎在零值附近不发生变化，这说明经济增长率分别与流向股市的货币增长率和股票价格增长率均存在稳定的相互影响，而流向股市的货币增长率与股票价格增长率的相互影响也存在比较稳定的波动。这意味着中央银行通过流向股市的货币干预股票价格从而调控实体经济波动的做法是可行的，只是流向股市的货币增长率与股票价格增长率的联动远远小于流向股市的货币增长率的波动，所以，中央银行即使通过流向股市的货币干预股票价格，其操作难度和成本也是比较高的。

4.2.2房地产市场

就房地产市场而言，系数a1、a2和a3和两两交互乘积的估计结果显示流向房市的货币增长率、房地产价格增长率和经济增长率3个变量自身及两两之间均存在显著的ARCH效应。系数b1b3显著，说明当期的流向房市的货币增长率与经济增长率的相互关系能够影响到未来流向房市的货币增长率与经济增长率的相互关系。系数b1b2和b2b3显著，说明房地产价格增长率分别与流向房市的货币增长率和经济增长率的相关波动冲击均具有持久性。这表明中央银行货币政策对房地产价格的非线性传导渠道是畅通的。如果中央银行实施货币政策去调控房地产价格增长率的波动，不仅可能会有助于房地产价格的“平稳走势”，而且会有助于经济的“平稳”增长。

从条件方差看，除了经济增长率以外，房地产价格增长率的波动也在零值附近，流向房市的货币增长率的波动在2004年以前较大，但之后也逐渐收缩在零值附近，这与我国从2003年以来实施的几次房地产政策调控有关，流向房市的货币平均增长率维持在1.3%左右，远低于同期M2高达4.1%的平均增速。从条件协方差看，房地产价格增长率与经济增长率的联动关系比较稳定。流向房市的货币增长率分别与经济增长率的联动和房地产价格增长率的联动趋势比较相似，但后者的平均波动幅度是前者的1/5。这说明如果中央银行以经济增长“平稳”为现实目标，那么通过货币供应量调控房地产市场进而影响实体经济的操作是可行的，因为流向房市的货币确实有一大部分直接促进了经济增长。但如果中央银行以调控“房地产价格”为现实目标，那么此操作很可能将是无效的，因为调控流向房市的货币增长率对房地产价格增长率的影响较小，反而将更多地造成经济增长波动。

4.3基于GARCH均值方程模型的实证分析

通过SC和AIC准则，滞后一期的GARCH均值方程较为合理，所以根据(4)式建立的均值方程为

y3t=α+βy3t-1+γu3t-1+u3t

(6)

将前面波动相关性研究中得出的条件方差、条件协方差，加入股票市场和房地产市场的均值模型中，有

y3t=α+βy3t-1+γu3t-1+δh22+

(7)

从模型估计结果看(见表2)，在股票市场中，系数β在99%的置信水平下显著，即只有GDP的滞后项对其当期值存在显著影响，所以通过流向股市的货币来干预股票价格并不能促进经济增长，反而可能只会进一步加剧股票市场的失衡。在房地产市场中，β、δ、ξ分别在99%、95%、90%的置性水平下显著，即除了GDP的滞后项对其当期值存在显著影响外，只有房地产价格增长率的波动和流向房市的货币增长率与房地产价格增长率的联合波动对GDP增长率有显著影响，并且它们的波动将导致GDP增长率的下降。而且从理论上看，货币政策可以通过家庭资产负债表效应[21]、银行信贷资产负债表效应[22]等作用于房地产价格进而调控实体经济。所以，从保持经济较快增长的角度看，可以通过货币政策来控制房地产价格的波动。

表2　基于均值模型的参数估计结果

注：*表示在0.1显著性水平下显著，**表示在0.05显著性水平下显著，***表示在0.01显著性水平下显著。

5　结论及建议

本文在区分流向股市的投资性货币和流向房市的交易性货币的前提下，对股票价格增长率、流向股市的货币增长率和经济增长率以及房地产价格增长率、流向房市的货币增长率和经济增长率的动态变化关系进行了实证研究，研究发现：中央银行在合理区分流向股市的投资性货币和流向房市的交易性货币的前提下，通过调控流向两种资产的货币增长率的变化都能控制经济增速的波动，但是股票市场上的各种波动对我国GDP增速的快慢没有显著影响，而房地产市场中存在对GDP增速大小的影响因素，所以，如果要干预资产价格，为了同时实现经济“平稳”和“较快”增长，可以选择调控房价波动，如果更多地是为了经济增长的平稳性，可以同时考虑调控股票价格和房地产价格的波动，但中央银行通过流向股市的货币干预股票价格的操作难度和成本相对较高。

建议中央银行对不同类别的资产价格分类“关注”。股票等虚拟资产价格对经济增长的直接贡献主要体现在一级市场的融资方面，由于我国股价的“信号”作用有待提高，二级市场对要素资源合理配置的导向作用尚不能充分发挥；而房地产等实物类资产的价格本身就成为经济增加值核算的一个要素，其带动的相关产业发展对经济增长的贡献也是非常明显的。所以，货币政策应高度“关注”房地产等实物类资产价格，适度“关注”股票等虚拟资产价格。 同时，需要合理抑制资产价格“泡沫”。资产价格的过度膨胀容易引发国内外资本的投机性流动，特别是在当前人民币国际化和资本管制的背景下，资本流入的大幅波动会对资产价格产生非对称性冲击，进而威胁金融体系乃至经济体系的安全。因此，货币政策还应从经济安全角度坚决抑制资产价格“泡沫”，并合理考虑资产价格波动对经济和社会稳定产生的不良影响。

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The Fluctuation of Asset Prices and the Reaction of Monetary Policy: Based on the Perspective of Investment-money and Transaction-money

HAN Xin-tao, LIU Xing

(SchoolofEconomicsandBusinessAdministration,ChongqingUniversity,Chongqing400030,China)

This paper distinguishes investment-money flowing to the stock market and transaction-money flowing to the real estate market from M2 at first. Then based on the BEKK model and the GARCH mean-value equation model, this paper analyzes the linear relationship and volatility correlations among two kinds of money supply，asset prices(price of stock and price of real estate)and economic growth, and examines the impact of various volatilities on economic growth. It has been found out that three variables, in stock market and real estate market, have significant volatility spillover effects on each other. And on terms of operation, the central bank can regulate changes of asset prices and volatility of economic growth through controlling changes in money supply growth rate. But in addition to lagging item of economic growth rate itsetf, all kinds of volatilities in stock market have no significant impact on the economic growth rate; only do volatility of the real estate and the co-movement between growth rate in money flowing to the real estate market and real estate price’s growth rate have significantly negative influences on economic growth rate. The conclusion is that the central bank has the ability to control the volatility of asset prices, but considering the “stable and rapid” growth rate of economy, the central bank can choose to intervene in real estate prices.

asset prices; monetary policy; volatility spillover

2015- 09-22

国家自然科学基金重点资助项目(71232004)；国家自然科学基金资助项目(71172082)

F830.31

A

1003-5192(2016)04- 0063- 06

10.11847/fj.35.4.63